ik zie ze eerder als een poging, door middel van statistiek de voorspellende waarde van de modellen te bepalen. Dit met een versimpelde parameter (gelijk de NAO-parameter, die ook niet alles over winterweer bij ons zegt).
Maar, ja, het nadeel van de pluimen is weer, dat de leden wat verschillen in uitgangswaardes of oplossend vermogen, maar in beginsel op hetzelfde model stoelen. Je ziet dat soms mooi, als ECWMF een oplossing biedt die geen van de GFS-leden ziet.
Ik heb wel gehoord, dat sommige modellen beter in situatie A zijn, en andere in situatie B. Maar om vantoevoren te zeggen, welk model de voorkeur verdient vanwege het voorkomen van een bepaalde situatie, vereist m.i. erg veel ervaring en achtergrondkennis, en is mathematisch waarschijnlijk niet te berekenen.
Enfin, GME staat er nièt in......
Maar, ja, het nadeel van de pluimen is weer, dat de leden wat verschillen in uitgangswaardes of oplossend vermogen, maar in beginsel op hetzelfde model stoelen. Je ziet dat soms mooi, als ECWMF een oplossing biedt die geen van de GFS-leden ziet.
Ik heb wel gehoord, dat sommige modellen beter in situatie A zijn, en andere in situatie B. Maar om vantoevoren te zeggen, welk model de voorkeur verdient vanwege het voorkomen van een bepaalde situatie, vereist m.i. erg veel ervaring en achtergrondkennis, en is mathematisch waarschijnlijk niet te berekenen.
Enfin, GME staat er nièt in......
