STRONG LAPSE CONDITION (LOOPING)
WEAK LAPSE CONDITION (CONING)
INVERSION CONDITION (FANNING)
Examples of Atmospheric Stability (attribution)
U predviđanju vremena, modeli prognoze koriste se za predviđanje budućih stanja atmosfere, na temelju toga kako se klimatski sustav razvija s vremenom od početnog stanja.
Iako su modeli predviđanja prilično složeni (i zahtijevaju snažne znanstvene i inženjerske sposobnosti), znanost o analizi tih modela predviđanja i provjera njihove točnosti , usporedbom stvarnih empirijskih opažanja s predviđenim vrijednostima, prilično je jednostavna.
Za domenu kvalitete zraka, baš kao i za predviđanje vremena, moguće je definirati modele koji se koriste za predviđanje budućeg skupa atmosferskog onečišćenja. Zapravo postoji mnogo takvih modela , koji se često nazivaju modeliranje atmosferske disperzije . I baš kao i predviđanje vremena, isti koncept analize točnosti može se primijeniti na predviđanja atmosferskog onečišćenja.
Ovaj je članak prvi u seriji o predviđanju kvalitete zraka.
--
Prognoza onečišćenja zraka PM 2,5 već je dostupna na projektu Svjetskog indeksa kvalitete zraka za Aziju , Europu kao i cijeli svijet .
No podaci korišteni za napajanje modela predviđanja većinom se temelje na satelitskom promatranju (pogledajte ovaj članak ), a ne na očitanjima zemaljskih postaja.
Prednost korištenja satelitskih podataka je mogućnost pokrivanja bilo kojeg dijela zemaljske kugle, uključujući oceane, pod uvjetom da nema oblaka. No, s druge strane, satelitski podaci također su sami po sebi manje precizni i dostupni samo dva puta dnevno, u usporedbi s 24 puta (svakog sata) za zemaljska promatranja. Uzimajući u obzir dinamiku onečišćenja zraka u Aziji, samo dva očitanja dnevno mogla bi uvesti značajnu pravu pogrešku prognoze u predviđanje, slijedeći klasifikaciju Rosanne Cole [2] :
Opažena pogreška prognoze može sadržavati pogreške podataka dvije vrste: (1) pogreške mjerenja u podacima korištenim za izradu prognoze i (2) pogreške mjerenja u realiziranoj vrijednosti. Pogreške podataka prve vrste bit će sastavnica stvarne pogreške prognoze
Pogreške tipa 2 povezane su s modelom disperzije korištenim za prognozu. Budući da se različiti modeli koriste za različite zemlje i kontinente (to je trenutno slučaj za projekt Svjetskog indeksa kvalitete zraka), analizu točnosti treba napraviti za svaki od modela. Dakle, za početak, ovaj će se članak usredotočiti na model koji se koristi za azijski kontinent. U kasnijem postu, proširit ćemo analizu na više kontinenata.
--
Povratak na početno pitanje o točnosti prognoze, još jedna posljednja stavka koju treba razmotriti u analizi, a to je koliko unaprijed je prognoza u računalu. Što je unaprijed manje, to će model biti točniji. Dakle, samo za početak, sljedeći grafikoni analize temelje se na prognozi "dan +1" (npr. prognoza za sljedeći dan, ili ako ste utorak, onda je prognoza za srijedu).
Postoji nekoliko načina predstavljanja točnosti, a najočitiji je jednostavan broj koji predstavlja postotak prognoze koja se podudara sa stvarnim opažanjem. Ali budući da vjerujemo da je grafička vizualizacija puno moćnija od brojeva, radije predstavljamo superponirano predviđanje/promatranje koje se podudara za nekoliko gradova u Aziji. Kvadrati na vrhu su empirijska opažanja, a onaj na dnu predviđene vrijednosti.
Provjeravajući sve donje grafikone, mogu se primijetiti prilično razočaravajući rezultati za Guangzhou, Chengdu i Južnu Koreju... do te mjere da bi model koji se koristi za Aziju skoro mogao biti diskvalificiran za javnu upotrebu. To je nešto što ćemo napisati u drugom postu ove serije o predviđanju kvalitete zraka.
--
--
Nekoliko zanimljivih poveznica za one koji su zainteresirani za čitanje o točnosti prognoze:
