Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik
Calibrating the ECMWF EPS 2m Temperature and 10m Wind Speed for Austrian Stations
Sabine Radanovics
Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik
Outline
Motivation Methods Verification Results Summary
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(Präsentation)
Folie 2
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Motivation: ECMWF EPS T2m Innsbruck 1.7.2009 + OBS
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Folie 3
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Motivation: Talagrand Diagram T2m +24h
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(Präsentation)
Folie 4
1.8.2009 - 31.7.2010
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Methods: 2m Temperature
Non-homogenous Gaussian Regression (NGR) (Gneiting et. al 2005)
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Folie 5
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Methods: 10m Wind Speed
Cut – Off NGR (Thorarinsdottir und Gneiting 2008)
Logistic Regression No assumption of a distribution Probability, that a threshold is exeeded Least square minimisation
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(Präsentation)
Folie 6
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Verification Results: Talagrand Diagram T2m +24h
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(Präsentation)
Folie 7
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Verification Results: T2m Bias, RMSE, Spread
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(Präsentation)
Folie 8
1.8.2009 - 31.7.2010
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Verification Results: CRPS T2m
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Folie 9
1.7.2010 – 31.7.2010
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Verification Results: 10m Wind Speed CRPS
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(Präsentation)
Folie 10
1.8.2009 – 31.7.2010
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Verification Results: 10m Wind Speed CRPS
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(Präsentation)
Folie 11
1.8.2009 – 31.7.2010
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Verification Results: ff10m 1.8.2009 – 31.7.2010
Brier Score 1m/s Brier Score 5m/s
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Folie 12
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Summary
Improvement of verification scores Tested different amounts of training data Tested two different methods for wind speed Tested predictors for logistic regression
Ensemble mean wind speed is a good predictor Ensemble spread of the wind speed does not
improve results Wind direction does not improve results
Better probability forecasts with calibrated EPS
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Folie 13
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Literature
Tilmann Gneiting and others. Calibrated probabilistic forecasting using ensemble model output statistics and minimum crps estimation. Monthly Weather Review, 133:1098–1118, 2005.
Thordis L. Thorarinsdottir and Tilmann Gneiting. Probabilistic forecasts of wind speed: Ensemble model output statistics using heteroskedastic censored regression. Technical Report 546, Department of Statistics, University of Washington, 2008.
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Folie 14