基于隐马尔可夫模型的多元圆-线性数据面向分布风预报验证
应用统计
2017-04-18 v1
摘要
已知来自西北象限的风和缺乏降水会导致意大利塔兰托市（Taranto）一个居民区PM10浓度升高。2012年，地方政府规定，每当提前72小时预报出此类气象条件时，工业排放减少10%。风预报由地区环境保护署使用天气研究与预报（WRF）大气模拟系统进行处理。在面向分布的预报验证背景下，我们提出一种基于模型的综合推断方法，以研究WRF系统预报当地风速和风向的能力，并允许未知天气体制下的不同表现。在相关位置的地面观测和WRF预报的风速和风向被联合建模为一个4维时间序列，具有未知有限数量的状态，这些状态以同质分布行为为特征。所提出的模型依赖于联合投影与偏正态分布的混合，具有时间依赖状态，其中状态隶属关系的时间演化遵循一阶马尔可夫过程。参数估计（包括状态数量）通过基于贝叶斯MCMC的方法获得。结果就WRF预报在不同风速和风向组合下的表现提供了有用的见解。
引用
@article{arxiv.1704.05028,
title = {Distributions-oriented wind forecast verification by a hidden Markov model for multivariate circular-linear data},
author = {Gianluca Mastrantonio and Alessio Pollice and Francesca Fedele},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.05028},
year = {2017}
}