Abstrakta probabilistiska prognoser används ofta för att kommunicera osäkerhet i förekomsten av hydrometeorologiska händelser. Även om probabilistiska prognoser är vanliga är de konventionella metoderna för att bedöma dessa prognosers tillförlitlighet ungefärliga. Bland de vanligaste metoderna för att bedöma tillförlitlighet, den sönderdelade Brier Score och Tillförlitlighet Diagram behandlar en observerad sträng av händelser som prover från flera Binomial distributioner, men detta är en approximation av den prognostiserade tillförlitligheten, vilket leder till onödig förlust av information. Denna artikel föreslår testa hypotesen om tillförlitlighet via PoissonBinomial distribution, som är en generaliserad lösning till Binomial distribution, ger en mer exakt modell av den probabilistiska händelse prognos verifiering inställning. Vidare föreslås en tvåstegsmetod för tillförlitlighetsbedömning för att identifiera fel i prognosen som rör både bias och alltför/otillräckligt skarpa prognoser. En sådan metod visar sig på ett effektivare sätt skilja mellan tillförlitliga och otillförlitliga prognoser, vilket leder till en mer robust probabilistisk prognosverifiering.
Den probabilistiska händelseprognosen har införts för att identifiera fel som rör både bias och alltför/otillräckligt skarpa prognoser.
On the assessment of reliability in probabilistic hydrometeorological event forecasting: Probabilistic Hydro-meteorological Event Forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Water Resources Research', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Mathematics']}