Maar goed, wat ik al zei, soms vind ik het logisch, maar soms ook volstrekt niet, ik snap er dan niks van.
http://forum.vwkweb.nl/viewtopic.php?f=2&t=12587&start=0
Misschien nog iets over ensembles toevoegen.
Waarom heeft ieder lid van een ensemble van 51 (ecmwf) even veel kans van optreden en is er geen beste modelrun? Op welke gronden worden clusters samengesteld?
Is er verschil in beoordeling tussen de ensemble en de high resolution modelrun.
Antwoord A3, bovenstaande gestelde vragen.
In het ideale geval is heeft ieder Lid een gelijke kans van optreden voor het tijdvak waarvoor het Ensemble bedoeld is. In het ideale geval is dat de gehele verwachtingstermijn. Op grond van de hogere resolutie valt te verwachten dat de Oper Uitvoer op de korte termijn beter is. Kleinschalige, deterministische verschijnselen worden door een hoge-resolutie-model beter beschreven. Wanneer de opgetreden situatie regelmatig buiten het ensemble valt, is het ensemble te smal (te gevoelig). Wanneer de Leden aan de buitenkant van het ensemble (degenen die het meest van het ensemble gemiddelde afwijkingen) nooit optreden is het ensemble te breed. Dit geldt over een langere verificatieperiode. Per individueel ensemble zullen er nogal wat Leden zijn die veel op elkaar lijken en enkele Leden die weinig op elkaar lijken (zgn outliers, uitbijters) Omdat ze allemaal een gelijke kans van optreden hebben is de kans dat een patroon waarvoor er veel leden zijn die op elkaar lijken optreedt groter dan een patroon waar maar 1 lid op lijkt.
Clustertjes worden op verschillende manieren gemaakt. De basistechniek is om Leden die het meest op elkaar lijken in 1 cluster bij elkaar te krijgen. Daarbij kan het gebied waarin de gelijkenis wordt bepaald verschillen en ook het tijdbereik. Dat kan 1 Uitvoertijdstip (verwachtingstermijn) zijn, maar ook meerdere dagen achter elkaar (bijv +72 t/m +144 uur). Soms lijken clusters erg op elkaar, zeker op korte verwachtingstermijnen. De rekenmethode houdt alleen rekening met het verschil tussen de onderlinge Leden en niet met het verschil tussen de onderlinge clusters.
Er zijn ook classificatiemethoden waarbij de individuele Leden worden ingedeeld op grond van vooraf bepaalde (seizoensafhankelijke) stromingspatronen. Dit wordt in Duitsland gedaan.
_________________
http://forum.vwkweb.nl/viewtopic.php?f=2&t=12587&start=0
Misschien nog iets over ensembles toevoegen.
Waarom heeft ieder lid van een ensemble van 51 (ecmwf) even veel kans van optreden en is er geen beste modelrun? Op welke gronden worden clusters samengesteld?
Is er verschil in beoordeling tussen de ensemble en de high resolution modelrun.
Antwoord A3, bovenstaande gestelde vragen.
In het ideale geval is heeft ieder Lid een gelijke kans van optreden voor het tijdvak waarvoor het Ensemble bedoeld is. In het ideale geval is dat de gehele verwachtingstermijn. Op grond van de hogere resolutie valt te verwachten dat de Oper Uitvoer op de korte termijn beter is. Kleinschalige, deterministische verschijnselen worden door een hoge-resolutie-model beter beschreven. Wanneer de opgetreden situatie regelmatig buiten het ensemble valt, is het ensemble te smal (te gevoelig). Wanneer de Leden aan de buitenkant van het ensemble (degenen die het meest van het ensemble gemiddelde afwijkingen) nooit optreden is het ensemble te breed. Dit geldt over een langere verificatieperiode. Per individueel ensemble zullen er nogal wat Leden zijn die veel op elkaar lijken en enkele Leden die weinig op elkaar lijken (zgn outliers, uitbijters) Omdat ze allemaal een gelijke kans van optreden hebben is de kans dat een patroon waarvoor er veel leden zijn die op elkaar lijken optreedt groter dan een patroon waar maar 1 lid op lijkt.
Clustertjes worden op verschillende manieren gemaakt. De basistechniek is om Leden die het meest op elkaar lijken in 1 cluster bij elkaar te krijgen. Daarbij kan het gebied waarin de gelijkenis wordt bepaald verschillen en ook het tijdbereik. Dat kan 1 Uitvoertijdstip (verwachtingstermijn) zijn, maar ook meerdere dagen achter elkaar (bijv +72 t/m +144 uur). Soms lijken clusters erg op elkaar, zeker op korte verwachtingstermijnen. De rekenmethode houdt alleen rekening met het verschil tussen de onderlinge Leden en niet met het verschil tussen de onderlinge clusters.
Er zijn ook classificatiemethoden waarbij de individuele Leden worden ingedeeld op grond van vooraf bepaalde (seizoensafhankelijke) stromingspatronen. Dit wordt in Duitsland gedaan.
_________________
Bericht laatst bijgewerkt: 24-01-2012 09:43
„Et nul ne se connait tant qu'il n'a pas souffert, „C'est une dure loi, mais une loi suprème, „Vieille comme le monde et la fatalité, „Qu'l nous faut du malheur regevoir le baptéme, ~Et qu'a ce triste prix tout doit étre acheté. „Les moissons pour murir out besoin de rosée, „Pour vivre et pour sentir l'homme a besoin de pleura, „La joie a pour symbole une plante brisée, „Humide encore de pluie et couverte de fleurs."
