Ensemble förutsägelser system visar vanligtvis positiv spridning-terror korrelation, men de är föremål för prognostiserade fördomar och underspridning, och därför okalibrerad. I detta arbete föreslås användning av statistik över produktion av ensemblemodeller (EMOS), en lätthanterlig efterbehandlingsteknik som tar hänsyn till både förutsagd partiskhet och underspridning och tar hänsyn till förhållandet mellan spridning och kompetens. Tekniken är baserad på flera linjär regression och liknar den superensemble metod som traditionellt har använts för deterministiska-stil prognoser. EMOS-tekniken ger probabilistiska prognoser som tar formen av Gaussiska prediktiva sannolikhetstäthetsfunktioner (PDFs) för kontinuerliga vädervariabler, och kan tillämpas på rutnätsmodellutdata. EMOS prediktivt medelvärde är ett optimalt, snedkorrigerat vägt medelvärde av ensemblemedlemsprognoserna, med koefficienter som är begränsade till att vara icke-negativa och associerade med medlemsmodellens skicklighet. EMOS prediktiva medelvärde ger en mycket exakt deterministisk-stil prognos. EMOS prediktiva varians är en linjär funktion av ensemblespridningen. För montering av EMOS-koefficienterna införs metoden för minsta CRPS-uppskattning. Den minsta CRPS-skattaren finner de koefficientvärden som optimerar den kontinuerliga rangordnade sannolikhetspoängen (CRPS) för träningsdata. EMOS-tekniken tillämpades på 48-timmarsprognoser av havsnivåtryck och yttemperatur över Nordamerikanska nordvästra Stilla havet våren 2000, med hjälp av University of Washington mesoscale ensemble. Jämfört med den partiska-korrigerade ensemblen, hade deterministiska-stil EMOS prognoser av havsnivåtryck rot-medel-kvadratfel 9% mindre och medelvärde absolut fel 8% mindre. EMOS prediktiva PDF-filer var mycket bättre kalibrerade än den råa ensemblen eller den partiska-korrigerade ensemblen, och de var skarpa i att prediktionsintervallen var betydligt kortare i genomsnitt än de som erhålls från klimatologiska prognoser. Förvånansvärt nog var EMOS-ensemblen ofta skarpare än den råa ensemblen. Jämfört med den partiska-korrigerade ensemblen förbättrade EMOS den kontinuerliga rangordnade sannolikhetspoängen med 16 %. Den förbättrade också okunskapspoängen med 3,7, vilket motsvarar den prediktiva PDF-filen vid den verifierande observationen som är större med en faktor på 40. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF infördes ensemblemodellens utdatastatistik.
Calibrated probabilistic forecasting using ensemble model output statistics and minimum CRPS estimation
{'venue': 'Monthly Weather Review', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}