Forecast verification
આગાહી ચકાસણી એ આબોહવા, વાતાવરણીય અને મહાસાગર વિજ્ઞાનનું પેટાક્ષેત્ર છે જે પૂર્વસૂચન મોડેલની આગાહીની આગાહી શક્તિને માન્ય કરવા, ચકાસવા અને નક્કી કરવા સાથે કામ કરે છે. આ મોડેલોની જટિલતાને કારણે, આગાહી ચકાસણી આંકડાકીય જોડાણ અથવા સરેરાશ ભૂલ ગણતરીના સરળ પગલાંથી આગળ વધે છે. સમસ્યાની વ્યાખ્યા આગાહીનું મૂલ્ય નક્કી કરવા માટે, આપણે તેને અમુક આધારરેખા અથવા ઓછામાં ઓછી સચોટ આગાહી સામે માપવાની જરૂર છે. આગાહીના ઘણા પ્રકારો છે, જે પ્રભાવશાળી દેખાતા કૌશલ્ય સ્કોર્સ ઉત્પન્ન કરતી વખતે, તેમ છતાં નિષ્કપટ છે. "દ્રઢતા" આગાહી હજુ પણ સૌથી વધુ વ્યવહારદક્ષ મોડેલોને પણ હરીફ કરી શકે છે. એક ઉદાહરણ છેઃ "આજે હવામાન કેવું રહેશે? ગઇકાલની જેમ જ. " આને "નિયંત્રણ" પ્રયોગ સમાન ગણી શકાય. બીજું ઉદાહરણ આબોહવાની આગાહી હશેઃ "આજે હવામાન કેવું રહેશે? છેલ્લા 75 વર્ષથી વર્ષના આ સમયે સરેરાશ અગાઉના તમામ દિવસો માટે તે સમાન હતું ". બીજું ઉદાહરણ કોઈપણ કૌશલ્ય માપ લાગુ કરતા પહેલા આગાહીને સામાન્ય બનાવવાની સારી પદ્ધતિ સૂચવે છે. મોટાભાગની હવામાન પરિસ્થિતિઓ ચક્રમાં ચાલશે, કારણ કે પૃથ્વી અત્યંત નિયમિત ઉર્જા સ્ત્રોત દ્વારા ફરજ પાડવામાં આવે છે. આંકડાકીય હવામાન નમૂનાએ મોસમી ચક્ર અને (જો પર્યાપ્ત રીતે ઉકેલવામાં આવે તો) દૈનિક ચક્ર બંનેનું સચોટ નમૂના હોવું જોઈએ. આ આઉટપુટ, જોકે, કોઈ માહિતી સામગ્રી ઉમેરતું નથી, કારણ કે સમાન ચક્રની આગાહી આબોહવાની માહિતીમાંથી સરળતાથી કરવામાં આવે છે. આબોહવા ચક્રને મોડેલ આઉટપુટ અને "સત્ય" માહિતી બંનેમાંથી દૂર કરી શકાય છે. આમ, કૌશલ્ય સ્કોર, જે પછીથી લાગુ કરવામાં આવે છે, તે વધુ અર્થપૂર્ણ છે. તેના વિશે વિચારવાની એક રીત છે, "આગાહી આપણી અનિશ્ચિતતામાં કેટલો ઘટાડો કરે છે?" ક્રિસ્ટેનસન એટ અલ. (1981) લાંબા અંતરની હવામાન આગાહીના વિજ્ઞાનને આગળ વધારવા માટે માહિતી સિદ્ધાંત પર આધારિત એન્ટ્રોપી મિનિમેક્સ એન્ટ્રોપી મિનિમેક્સ પેટર્નની શોધનો ઉપયોગ કર્યો. હવામાનના અગાઉના કોમ્પ્યુટર નમૂનાઓ માત્ર દ્રઢતા પર આધારિત હતા અને ભવિષ્યમાં માત્ર 5 થી 7 દિવસ માટે વિશ્વસનીય હતા. લાંબા અંતરની આગાહી અનિવાર્યપણે અવ્યવસ્થિત હતી. ક્રિસ્ટેનસન એટ અલ. સામાન્ય પરંતુ આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર કુશળતા એક, બે અને ભવિષ્યમાં ત્રણ વર્ષ સાથે વરસાદ સરેરાશથી ઓછો અથવા તેનાથી વધુ થવાની સંભાવનાની આગાહી કરવાની ક્ષમતા દર્શાવી. નોંધપાત્ર રીતે, આ અગ્રણી કાર્યે યુ. એસ. હવામાનની આગાહી પર અલ નિનો અલ નિનો/સધર્ન ઓસિલેશન (ઇએનએસઓ) ના પ્રભાવની શોધ કરી. તાંગ એટ અલ. (2005) એ અલ નિનો/સધર્ન ઓસિલેશન (ઇ. એન. એસ. ઓ.) ની એન્સેમ્બલ આગાહીઓની અનિશ્ચિતતાને દર્શાવવા માટે શરતી એન્ટ્રોપીનો ઉપયોગ કર્યો હતોઃ જ્યાં પી એ એન્સેમ્બલ વિતરણ છે અને ક્યૂ એ આબોહવાની વહેંચણી છે. વધુ માહિતી વિશ્વ હવામાન સંસ્થા આગાહી ચકાસણી પર વેબપેજ જાળવે છે. આગાહીઓને કેવી રીતે ચકાસવી તે અંગેની વધુ ઊંડાણપૂર્વકની માહિતી માટે જોલીફ અને સ્ટીફનસનનું પુસ્તક અથવા ડેનિયલ વિલ્ક્સનું પુસ્તક પ્રકરણ જુઓ. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ એનડબલ્યુએસ ગ્લોસરી ઓફ ફોરકાસ્ટ વેરિફિકેશન મેટ્રિક્સ (યુએસ) એનડબલ્યુએસ વેરિફિકેશન હોમ (યુએસ) નેશનલ હરિકેન સેન્ટર ફોરકાસ્ટ વેરિફિકેશન હવામાન આગાહી