論文の概要: Increasing the skill of short-term wind speed ensemble forecasts
combining forecasts and observations via a new dynamic calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12234v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 16:45:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 16:29:49.457344
- Title: Increasing the skill of short-term wind speed ensemble forecasts
combining forecasts and observations via a new dynamic calibration
- Title（参考訳）: 新しいダイナミックキャリブレーションによる予報と観測を組み合わせた短期風速アンサンブル予測のスキル向上
- Authors: Gabriele Casciaro, Francesco Ferrari, Daniele Lagomarsino Oneto,
Andrea Lira-Loarca, Andrea Mazzino
- Abstract要約: 本稿では,風速と気象モデル予測を,新しいEMOS(Ensemble Model Output Statistics)戦略により組み合わせた手法を提案する。
本戦略の成功は,2018年と2019年のイタリア上空の観測風速との比較によって評価された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: All numerical weather prediction models used for the wind industry need to
produce their forecasts starting from the main synoptic hours 00, 06, 12, and
18 UTC, once the analysis becomes available. The six-hour latency time between
two consecutive model runs calls for strategies to fill the gap by providing
new accurate predictions having, at least, hourly frequency. This is done to
accommodate the request of frequent, accurate and fresh information from
traders and system regulators to continuously adapt their work strategies.
Here, we propose a strategy where quasi-real time observed wind speed and
weather model predictions are combined by means of a novel Ensemble Model
Output Statistics (EMOS) strategy. The success of our strategy is measured by
comparisons against observed wind speed from SYNOP stations over Italy in the
years 2018 and 2019.
- Abstract（参考訳）: 風力産業で使用される全ての数値気象予測モデルは、解析が利用可能になったら、メインのシナプス時間00,06,12,18 utcから予測を生成する必要がある。
2つの連続するモデル間の6時間の遅延時間は、少なくとも1時間の周波数を持つ新しい正確な予測を提供することで、ギャップを埋めるための戦略を要求する。
これは、頻繁で正確で新鮮な情報をトレーダーやシステム規制当局から要求し、継続的に作業戦略を適用するために行われる。
本稿では,準実時間観測風速と気象モデル予測を,新しいアンサンブルモデル出力統計(emos)戦略を用いて組み合わせる手法を提案する。
本戦略の成功は,2018年と2019年のイタリア上空の観測風速との比較によって評価された。
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