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Discussione: Inverno 2020 /'21 - proiezione su base delle anomalie con ausilio a.i. -

  1. #1
    FISICO DELL' ATMOSFERA - RESPONSABILE SCIENTIFICO METEOLAND L'avatar di Andrew
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    Predefinito Inverno 2020 /'21 - proiezione su base delle anomalie con ausilio a.i. -

    Un saluto a tutti e bentrovati a questo 1° OUTLOOK per il prox. Inverno sulle basi esposte in titolo, con l'aiuto del Machine Learning [A.I.] per una migliore e piu' valida osservazione e studio analitico.

    t.l.c. pertinenti alla stagione e + intercorrelabili :

    NAO / QBO / MJO / B&D. Circ. -

    anomaly presenti - [ SSTa ] -

  2. #2
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  3. #3
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  4. #4
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  5. #5
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  6. #6
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    ​bene, a presto per l'analisi ed il 1° commento sull'osservazione di questi dati. Non mancate.

  7. #7
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    Coefficiente di correlazione anomalia





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    Il coefficiente di correlazione dell'anomalia (ACC) è una delle misure più utilizzate nella verifica dei campi spaziali. È la correlazione spaziale tra l'anomalia di previsione e l'anomalia di analisi di verifica in cui le anomalie sono calcolate rispetto a un clima modello (M-clima, ER-M-clima, S-M-climate) basato su ERA-Interim (una rianalisi dei dati passati utilizzando una versione fissa dell'IFS). Nell'analisi seguente (Fig6.4.1 e Fig6.4.2), le previsioni di tutti i modelli IFS sono progressivamente correlate meno bene con i valori osservati con l'aumento del lead time previsto. Le funzioni HRES e CTRL non perturbate hanno prestazioni simili e migliori di qualsiasi singolo membro perterbed di ENS (PF nei diagrammi). La media ENS, che appiana molte feature in scala più piccola, offre prestazioni migliori rispetto all'analisi di verifica. Ciò supporta l'uso preferenziale della media ENS nelle previsioni pratiche. Si ritiene che l'abilità nel posizionamento delle caratteristiche della scala sinoptica cessi di avere valore per scopi di previsione generale in cui il valore ACC scende al di sotto del 60%. Questo accade in genere intorno al giorno8 o giorno9 per HRES e CTRL e intorno al giorno10 per la media dell'insieme.


  8. #8
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  9. #9
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    I diagrammi precedenti mostrano come i coefficienti di correlazione dell'anomalia variano in base al lead time previsto. I punteggi ACC sono costantemente migliorati nel corso degli anni in tutti i tempi di consegna, riflettendo il miglioramento dei dati di input, delle tecniche di analisi e della formulazione del modello IFS (vedi Fig6.4.3).

  10. #10
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