Forecast verification
पूर्वानुमान सत्यापन जलवायु, वायुमंडलीय और महासागर विज्ञान का एक उपक्षेत्र है जो पूर्वानुमान मॉडल पूर्वानुमानों की भविष्यसूचक शक्ति को मान्य करने, सत्यापित करने और निर्धारित करने से संबंधित है। इन मॉडलों की जटिलता के कारण, पूर्वानुमान सत्यापन सांख्यिकीय संबंध या औसत त्रुटि गणना के सरल उपायों से परे एक अच्छा सौदा है। समस्या को परिभाषित करना पूर्वानुमान के मूल्य को निर्धारित करने के लिए, हमें इसे कुछ आधार रेखा, या न्यूनतम सटीक पूर्वानुमान के खिलाफ मापने की आवश्यकता है। कई प्रकार के पूर्वानुमान हैं, जो प्रभावशाली दिखने वाले कौशल स्कोर का उत्पादन करते हुए भी सरल हैं। एक "दृढ़ता" पूर्वानुमान अभी भी सबसे परिष्कृत मॉडल के प्रतिद्वंद्वी हो सकता है। एक उदाहरण हैः "आज मौसम कैसा रहने वाला है? जैसा कल था वैसा ही। " इसे "नियंत्रण" प्रयोग के समान माना जा सकता है। एक अन्य उदाहरण जलवायु संबंधी पूर्वानुमान होगाः "आज मौसम कैसा रहने वाला है? पिछले 75 वर्षों से साल के इस समय में औसतन पिछले सभी दिनों में ऐसा ही था। दूसरा उदाहरण किसी भी कौशल उपाय को लागू करने से पहले पूर्वानुमान को सामान्य बनाने की एक अच्छी विधि का सुझाव देता है। अधिकांश मौसम स्थितियाँ चक्र में बदलेंगी, क्योंकि पृथ्वी एक अत्यधिक नियमित ऊर्जा स्रोत द्वारा मजबूर है। एक संख्यात्मक मौसम मॉडल को मौसमी चक्र और (यदि पर्याप्त रूप से हल किया गया है) दैनिक चक्र दोनों का सटीक मॉडल बनाना चाहिए। हालाँकि, यह उत्पादन कोई सूचना सामग्री नहीं जोड़ता है, क्योंकि जलवायु संबंधी आंकड़ों से समान चक्रों की आसानी से भविष्यवाणी की जा सकती है। जलवायु चक्रों को मॉडल आउटपुट और "सत्य" डेटा दोनों से हटाया जा सकता है। इस प्रकार, बाद में लागू किया गया कौशल अंक अधिक सार्थक है। इसके बारे में सोचने का एक तरीका यह है कि "पूर्वानुमान हमारी अनिश्चितता को कितना कम करता है?" क्रिस्टेंसन एट अल। (1981) ने लंबी दूरी की मौसम भविष्यवाणी के विज्ञान को आगे बढ़ाने के लिए सूचना सिद्धांत पर आधारित एन्ट्रापी मिनीमैक्स एन्ट्रापी मिनीमैक्स पैटर्न की खोज का उपयोग किया। मौसम के पिछले कंप्यूटर मॉडल अकेले दृढ़ता पर आधारित थे और भविष्य में केवल 5-7 दिनों के लिए विश्वसनीय थे। लंबी दूरी का पूर्वानुमान अनिवार्य रूप से यादृच्छिक था। क्रिस्टेंसन एट अल। इस संभावना की भविष्यवाणी करने की क्षमता का प्रदर्शन किया कि वर्षा औसत से कम या उससे अधिक होगी, जिसमें मामूली लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कौशल एक, दो और यहां तक कि भविष्य में तीन साल भी होगा। विशेष रूप से, इस अग्रणी कार्य ने अमेरिकी मौसम पूर्वानुमान पर अल नीनो अल नीनो/दक्षिणी दोलन (ई. एन. एस. ओ.) के प्रभाव की खोज की। टैंग एट अल। (2005) ने एल नीनो/दक्षिणी दोलन (ई. एन. एस. ओ.) के समूह भविष्यवाणियों की अनिश्चितता को चिह्नित करने के लिए सशर्त एन्ट्रापी का उपयोग कियाः जहाँ पी समूह वितरण है और क्यू जलवायु वितरण है। अधिक जानकारी विश्व मौसम विज्ञान संगठन पूर्वानुमान सत्यापन पर एक वेबपेज रखता है। पूर्वानुमानों को सत्यापित करने के तरीके के बारे में अधिक गहन जानकारी के लिए जोलीफ और स्टीफेंसन की पुस्तक या डैनियल विल्क्स की पुस्तक अध्याय देखें। संदर्भ बाहरी लिंक एन. डब्ल्यू. एस. पूर्वानुमान सत्यापन मेट्रिक्स की शब्दावली (यू. एस.) एन. डब्ल्यू. एस. सत्यापन घर (यू. एस.) राष्ट्रीय तूफान केंद्र पूर्वानुमान सत्यापन मौसम पूर्वानुमान