基于双集合copula耦合方法的校准集合预报场景生成
应用统计
2016-12-21 v2 大气与海洋物理
摘要
以集合预报场景形式的概率预报是复杂决策过程所必需的。集合预报系统提供此类产品，但在对每个预报时效和位置独立地进行集合预报统计校准后，预报不确定性的时空结构会丢失。非参数方法能够以较低的计算成本重建时空联合概率分布。例如，集合copula耦合(ECC)方法从原始集合预报中重建预报的多变量特性。基于误差平稳性的假设，参数方法旨在完全描述预报的依赖结构。在本研究中，将ECC概念与历史数据统计相结合，以考虑预报误差的自相关性。新方法称为d-ECC，将其应用于德国气象业务运行的高分辨率集合系统COSMO-DE-EPS的风预报。通过多元验证工具和产品导向框架，以时间序列形式比较和评估ECC与d-ECC生成的场景。三个月的验证结果表明，创新方法d-ECC在所有研究方面均优于或等同于ECC。
引用
@article{arxiv.1511.05877,
title = {Generation of scenarios from calibrated ensemble forecasts with a dual ensemble copula coupling approach},
author = {Zied Ben Bouallegue and Tobias Heppelmann and Susanne E. Theis and Pierre Pinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.05877},
year = {2016}
}