Uutiset:

Ei uusia uutisia.

Main Menu

Multiennuste?

Aloittaja weatherc, keskiviikko, 22.05.2019, 23:13

« edellinen - seuraava »

0 Jäsenet ja 1 Vieras katselee tätä aihetta.

weatherc

Nyt kysytään mielipiteitä :)

Keltaisella lehdistöllähän on noita ennusteita jossa listataan useamman tahon ennusteita samaan taulukkoon.
Avoimessa datassa on saatavilla piste-ennusteena esim
YR
SMHI
FMI - Hirlam
FMI - Harmonie
Noista perustunee 3/4 samaan Harmonie-ennustemalliin eli YR,SMHI,FMI - Harmonie. Harmonie on jokinsortin yhteistyö laitosten välillä josta sitten jokainen laitos tekenee oman "versionsa".

Eli mitä mieltä ootte tuollaisesta monitaho-listauksesta?
Mitä itse tullut seurattua YR ja FMI-Hirlam-taulukoita nordicissa niin varsinkin noilla kahdella tuuppaa välillä olemaan eroja ainakin Suomen osalta.

Se huono puoli noissa tahtoo olla ettei niistä löydy juuri rajuilma- saatikka todennäköisyys-parametrejä, SMHI  poikkeuksena, sieltä löytyy sade/ukkos-parametrit, YR:llä on sademääräarvoja vino pino, FMI-Hirlamilla ja YR:llä sääikonit joista saa selville "ukkoskuurot". YR:in NetCDF-filusta, joka on parsittu dedillä, saa myös ukkos/sade-todennäköisyydet, mutta koska eri kun XML-filu niin eivät ehkä ihan kulje käsi-kädessä XML-datan kanssa...


J.Jäntti

Lainaus käyttäjältä: weatherc - keskiviikko, 22.05.2019, 23:13
Nyt kysytään mielipiteitä :)

Keltaisella lehdistöllähän on noita ennusteita jossa listataan useamman tahon ennusteita samaan taulukkoon.
Eli mitä mieltä ootte tuollaisesta monitaho-listauksesta?

Mitä itse tullut seurattua YR ja FMI-Hirlam-taulukoita nordicissa niin varsinkin noilla kahdella tuuppaa välillä olemaan eroja ainakin Suomen osalta.

Olen noita myös katsonut mutten oikein tiedä mitä sillä keltainen lehdistö loppujen lopuksi hakee, sillä ennustemallit ovat jo lähtökohdaltaan erilaisia joten niiden tarjoamat ennusteet tulevat poikkeamaan väkisinkin toisistaan. Minun mielestäni se ei tarjoa ainakaan ennusteeseen tarkkuutta lainkaan, vaan antaa korkeintaan marginaalisesti laajemman yleiskuvan tulevasta säästä. Sen hyöty on taas kyseenalaistettavissa koska käytännössä saman yleiskuvan saa yhdenkin ennustemallin datasta selville eikä se paranna minun näkemyksen mukaan ennusteen luotettavuutta. Paras taktiikka tuossa olisi jos olisi jonkinlainen algoritmi, joka pystyisi noista kaikista ennustemalleista kehittämään yhden ennusteen.

Se, että ennusteet ladotaan taulukkoon tarkoittaa vain sitä että tietynlaisella suunnitelmalla varustettu ihminen hakee ennustetta tietynlaisella ajatusmallilla. Jos sääennusteet poikkeavat toisistaan merkittävästi, kuten vaikka siten, että toinen ennuste sanoo sadetta ja toinen vastavuoroisesti aurinkoa, terassilla istuja haluaa mieluummin uskoa taulukossa esiintyvän ennusteen olevan aurinkoinen, kun taas maanviljelijä todennäköisesti saattaa uskoa sateeseen enemmän samaisessa ennusteessa. Jos taas haetaan sitä kenen ennuste on eniten oikeassa, se vaatii sitten aikaa ja seurantaa ja sitähän ei tee ketkään muut kuin meidänkaltaiset sääamatöörit. :D

Lainaus käyttäjältä: weatherc - keskiviikko, 22.05.2019, 23:13
Se huono puoli noissa tahtoo olla ettei niistä löydy juuri rajuilma- saatikka todennäköisyys-parametrejä, SMHI  poikkeuksena, sieltä löytyy sade/ukkos-parametrit, YR:llä on sademääräarvoja vino pino, FMI-Hirlamilla ja YR:llä sääikonit joista saa selville "ukkoskuurot". YR:in NetCDF-filusta, joka on parsittu dedillä, saa myös ukkos/sade-todennäköisyydet, mutta koska eri kun XML-filu niin eivät ehkä ihan kulje käsi-kädessä XML-datan kanssa...

Ne pitäisi jonkinlaisen käsityksen mukaan itse laskea saaduista ennusteista, mutta kun viimeksi katsoin jonkun rajuilmaindeksin laskentakaavaa, totesin etten tule saamaan yhtälöä laskettua mitenkään automaattisesti, koska osa yhtälön vaatimista arvoista tulee taas toisesta laskentakaavasta, jonka parametrit tulevat parista muusta ja niistä toinen vaati taas puolestaan säähavaintopallon lähettämisen taivaalle datan saamiseksi. Vaikka ne arvot vetäisi stetsonista, se oli melkoinen suo, joka vaati samaan aikaan sekä pitkän fysiikan lukemista, kuin matemaattista ymmärtämystä joka ylitti minun kaltaisen ns. "mikkihiirimatematiikan" kanssa painivan osaamisalueet moninkertaisesti ja homma jäi tuloksettomaksi.
Juha Jäntti
Foorumin ja sivuston ylläpitäjä
Finland Weather Exchange (FinWX)

http://www.finwx.net/
------------------------------------------
Ukkoskausi avattu Suomessa: --.--.2024
Ukkoskausi avattu Helsingissä: --.--.2024
-------------------------------------------
Ukkospäivälaskuri 2024; Helsinki/Viikinmäki
0 ukkospäivää.
------------------------------------------
X, FinWX:n ylläpidon ilmoitukset
------------------------------------------

weatherc

LainaaOlen noita myös katsonut mutten oikein tiedä mitä sillä keltainen lehdistö loppujen lopuksi hakee, sillä ennustemallit ovat jo lähtökohdaltaan erilaisia joten niiden tarjoamat ennusteet tulevat poikkeamaan väkisinkin toisistaan. Minun mielestäni se ei tarjoa ainakaan ennusteeseen tarkkuutta lainkaan, vaan antaa korkeintaan marginaalisesti laajemman yleiskuvan tulevasta säästä. Sen hyöty on taas kyseenalaistettavissa koska käytännössä saman yleiskuvan saa yhdenkin ennustemallin datasta selville eikä se paranna minun näkemyksen mukaan ennusteen luotettavuutta. Paras taktiikka tuossa olisi jos olisi jonkinlainen algoritmi, joka pystyisi noista kaikista ennustemalleista kehittämään yhden ennusteen.

Olen kyllä samaa mieltä tuossa. EWN:än ennustehan ottaa käytännössä keskiarvon YR-SMHI-FMI/Hirlam-ennusteista + säätää pikkasen lämpötilaa ennusteen alussa lähiympäristön sääasemien lukemien suuntaan. Toki sekään ei ole ihan hyvä algotrimi koska joskus on toinen malli paremmin osuva kun toinen. Tuossa voisi kyllä olla jonkin sortin seurannan paikka kunhan keksis hyvän ja simppelin tavan tehdä se. Sellanen voisi olla suht helppo toteuttaakin ainakin Pohjoismaiden osalta joista on saatvilla laitosten sääasemien lukemat.

LainaaNe pitäisi jonkinlaisen käsityksen mukaan itse laskea saaduista ennusteista, mutta kun viimeksi katsoin jonkun rajuilmaindeksin laskentakaavaa, totesin etten tule saamaan yhtälöä laskettua mitenkään automaattisesti, koska osa yhtälön vaatimista arvoista tulee taas toisesta laskentakaavasta, jonka parametrit tulevat parista muusta ja niistä toinen vaati taas puolestaan säähavaintopallon lähettämisen taivaalle datan saamiseksi. Vaikka ne arvot vetäisi stetsonista, se oli melkoinen suo, joka vaati samaan aikaan sekä pitkän fysiikan lukemista, kuin matemaattista ymmärtämystä joka ylitti minun kaltaisen ns. "mikkihiirimatematiikan" kanssa painivan osaamisalueet moninkertaisesti ja homma jäi tuloksettomaksi.

Rajuilma-arvojen laskukaavojahan on olemassa. Ne vaan tuuppaa kaivata aika nipun mitä erillisimpiä arvoja laskentaan. Ongelma, jos katsoo esim. FMI:n avointa ennustedataa, on siinä ettei laskentaan tarvittavia arvoja ole saatavilla edes GRIB-datassa. Olen useaankin otteessen maininnut heille että me amatööriennustajat kaivattais ennustedataan joko niitä laskentaan tarvittavia arvoja tai sitten ihan valmiita arvoja (Lifted, Cape ym tai ihan ukkosriski-arvo) muuta ilman tulosta. YR:n thredds-serveiltä ladatavissa olevissa NetCDF-muodossa olevissa ennusteissa ukkosriski on saatavilla (kuten iso kasa muitakin arvoja).

weatherc

Pikku pikainen vertailu kyhätty tulille :)

Suomen FMI-asemista riisuttiin mukaan n 75 kpl (kts kartta). Käytännössä homma meni niin että ensin kaikki asemat kartalle jonka jälkeen siivottiin randomtyylillä ulos liian läheiset niin että mukaan jäi suht koht tasainen kattaus koko maasta. Ulos siivottiin myös tunturit (koska ovat pisteitä ja mallit eivät välttämättä osu niihin) sekä osa meri-asemista.

Mukana ovat FMI Hirlam piste-ennuste, FMI Harmonie piste-ennuste, YR XML-ennuste sekä SMHI piste-ennuste.

Homma menee näin:
Vertaillaan ennusteen osuvuutta noin 6 tunnin päähän, 2 krt/vrk (n klo 15 ja 03 suomen kesä-aikaa).
Eli 6 tuntia aikasemmin haetaan ja tallennetaan ennusteet jotka sitten vertaillaan 6 tuntia myöhemmin.
Tilastoon menee aikanas x päivän paikkakuntakohtainen sekä mallikohtainen keskiarvo. Sitä en ole vielä päättänyt että käyttäisikö 14 vai 30 päivän vai jonkun muun aikahaarukan dataa (ehdottaa saa)...

2 kerran data:
fmi-hirlam   fmi-harmonie     yr            smhi    
1.30067       1.27867         1.18867    1.24800

weatherc

Aluetta kasvatettu niin että suurin osa Ruotsia ja osa Norjasta mukana, yhteensä n 175 asemaa.

Näin parin päivän datalla näyttää mallikohtaiset keskiarvot tältä:
fmihirlam    fmiharmonie     yr                    smhi    
-0.35466    -0.77288    -0.56025    -0.55673

Mielenkiintoista kyllä, vanha kunnon Hirlam porskuttaa ja uudempi Harmonie ollut jäljessä :)
Saas nähdä kuis käy kun dataa tulee enemmän...