EPS - (Ensemble Prediction System) (اشتراك)
Geopot. Height, 500mbar, EPS maximum (gpm)
Geopot. Height, 500mbar, EPS minimum (gpm)
Geopot. Height, 500mbar, EPS average (gpm) (متوسط توقع الاعضاء )
نسبة الثقة
Geopot. Height, 500mbar, EPS spread (gpdam)
Geopot. Height, 500mbar, EPS spread (gpdam)
EPS - (Ensemble Prediction System)
The EPS is a system of 51 identical weather models, 50 of which are each run with slightly different initial conditions. This provides a powerful tool for assessing the range of possible forecast outcomes for some time in the future.
Why are the initial conditions important? Despite all the measurements we take each day, we don’t have a complete understanding of what the atmosphere is doing at a given point in time. This means our models have errors in their initial conditions (i.e. what they think the atmosphere is doing right now isn’t actually what the atmosphere is doing right now). Because the atmosphere is a chaotic and nonlinear system, these errors become exponentially worse with time, which is why weather forecasts past 10 days are often unreliable.
The EPS attempts to fix this by randomly guessing 50 slightly different versions of what the atmosphere might be doing right now. By looking at each of these 50 versions (and one control) together, we can get a more complete picture of the range of possible outcomes for a given forecast.
Geopot. Height, 500mbar, EPS spread (gpdam)
The ensemble spread parameter reflects the standard deviation between the ensemble members for a given parameter at a given time. This is a good proxy for how uncertain the forecast is. If the spread is low, all the EPS members are expecting roughly the same thing to happen, and thus you can be relatively confident in that forecast verifying. If the spread is high, there is great disagreement between the ensemble member forecasts and thus the forecast confidence is much lower.
الترجمة من جوجل
Geopot. الارتفاع ، 500 ميجابايت ، انتشار EPS (GPDAM)
EPS - (نظام التنبؤ فرقة)
EPS عبارة عن نظام يضم 51 طرازًا للطقس المتطابق ، 50 منها يتم تشغيل كل منها مع ظروف أولية مختلفة قليلاً. يوفر هذا أداة قوية لتقييم نطاق نتائج التنبؤ المحتملة لبعض الوقت في المستقبل.
لماذا الشروط الأولية مهمة؟ على الرغم من كل القياسات التي نأخذها كل يوم ، ليس لدينا فهم كامل لما يفعله الجو في وقت معين. هذا يعني أن نماذجنا لديها أخطاء في ظروفها الأولية (أي ما يعتقدون أن الجو يفعله الآن ليس ما يفعله الجو في الواقع الآن). نظرًا لأن الجو هو نظام فوضوي وغير خطي ، فإن هذه الأخطاء تصبح أسوأ بشكل كبير مع مرور الوقت ، وهذا هو السبب في أن توقعات الطقس الماضية لا تكون غير موثوقة في كثير من الأحيان.
يحاول EPS إصلاح هذا من خلال التخمين عشوائيًا 50 إصدارات مختلفة قليلاً لما قد يفعله الجو الآن. من خلال النظر إلى كل من هذه الإصدارات الخمسين (ومراقبة واحدة) معًا ، يمكننا الحصول على صورة أكثر اكتمالا لمجموعة النتائج المحتملة لتوقعات معينة.
Geopot. الارتفاع ، 500 ميجابايت ، انتشار EPS (GPDAM)
تعكس معلمة انتشار المجموعة الانحراف المعياري بين أعضاء الفرقة لمعلمة معينة في وقت معين. هذا وكيل جيد لمدى عدم اليقين بالتنبؤ. إذا كان الانتشار منخفضًا ، يتوقع جميع أعضاء EPS أن يحدث نفس الشيء تقريبًا ، وبالتالي يمكنك أن تكون واثقًا نسبيًا في هذا التوقع. إذا كان الانتشار مرتفعًا ، فهناك خلاف كبير بين توقعات عضو المجموعة وبالتالي فإن الثقة المتوقعة أقل بكثير.