¿Cómo puedo estimar los intervalos de confianza en torno a las temperaturas pronosticadas para días futuros?

Weather.com felizmente me dará predicciones de temperatura para los próximos diez días, pero ninguna indicación de qué tan confiables son esas predicciones. Entonces, si quiero planificar algo para una semana a partir de hoy, o dentro de cuatro días, realmente no sé si hay mucha información en los pronósticos. Mi experiencia personal, no científica (y ciertamente poco confiable) dice que no, pero hay mucha variación en las temperaturas pronosticadas, incluso entre los días 9 y 10, por lo que los meteorólogos no están simplemente retrocediendo a los promedios a largo plazo para la época del año. .

Espero una regla empírica aquí (por lo que mi pregunta es diferente de esta discusión teórica de hace dos años). Es concebible que algo tan simple como un tamaño de intervalo fijo para cada número de días en el futuro podría funcionar, aunque puedo imaginar que hay frutos al alcance de la mano, por ejemplo, en la presión atmosférica o la proximidad de la ubicación que se pronostica para regar.

Respuestas (1)

Mire los pronósticos del conjunto. Aunque no dan exactamente intervalos de confianza, dan el mismo tipo de información para la que usaría un intervalo de confianza.

El clima es caótico. Así son los modelos. Si las condiciones iniciales cambian ligeramente, el resultado cambia drásticamente.

Por lo tanto, los modelos normalmente se ejecutan varias veces, por ejemplo, diez ejecuciones. Cuando las carreras coinciden, el pronóstico es bastante seguro. Donde divergen, el pronóstico no lo es. A continuación se muestra un ejemplo de Bucarest, Rumania, ejecutado el 28 de enero de 2014:

Pronóstico del conjunto para Bucarest

Como puede ver, la temperatura de 850 hPa concuerda bastante bien los primeros días, pero al final, están "por todas partes". Este tipo de diagrama, que también puede estar en un mapa, también se conoce como diagrama de espagueti . Aunque no son difíciles de entender, tienden a centrarse en variables "expertas" y no se traducen directamente en cantidades de precipitación o horas de sol. Son salida directa del modelo.

A continuación se muestra un ejemplo de una ejecución de NCEP para los EE. UU. y sus alrededores . A las 0 horas, todas las ejecuciones del modelo concuerdan bastante bien (afortunadamente):

Conjunto NCEP 0h

Después de 24 horas, la imagen aún se ve bien:

Conjunto NCEP 24h

Sin embargo, a las 240 horas, es más o menos espagueti. Esto significa que el pronóstico que te da weather.com es bastante inútil:

Conjunto NCEP 240h

A través del sitio web de NCEP , también puede ver animaciones y mapas de las desviaciones estándar. Hay varias fuentes para este tipo de pronósticos por conjuntos, y no todos son gratuitos. El gráfico de líneas de arriba es del sitio web alemán Wetterzentrale . ZMAW enlaza con meteogramas de ciudades europeas . Los mapas son de NOAA ESRL PSD . Weather.gov también tiene enlaces a varias fuentes . Si busca en la web un diagrama de espagueti o un pronóstico de conjunto , puede encontrar mucho más.

¡Gracias! ¿Es razonable suponer en este contexto que toda la variación está contenida en el modelo? Es decir, ¿podría ser que cada ruta de Monte Carlo i en, digamos dos días después, dé un pronóstico f_i de f_i = T + X + e_i, donde T es la temperatura real (si pudiera ver el futuro), e_i es una temperatura idiosincrásica término de ruido y X es una fuente de error compartida por todos los caminos? Supongo que lo que realmente estoy preguntando es si var (X) es lo suficientemente pequeño como para ignorarlo de manera segura.
No estoy seguro, no soy realmente un experto. Los modelos están bastante probados, así que creo que v a r ( X ) sería lo suficientemente pequeño si tuviéramos un conocimiento casi perfecto del estado inicial. Sin embargo, si hay una inicialización incorrecta de los modelos, tal vez una imagen satelital mal calibrada, eso causaría un error sistemático en cada ejecución. Como dije, en realidad no soy un experto, por lo que no puedo decir con qué frecuencia es así, pero he escuchado a colegas más expertos referirse a una inicialización incorrecta , lo que la gente común llamaría que el pronóstico del tiempo fue totalmente incorrecto .
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