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RV

 
     
  reduction of (error) variance, prozentuale Reduktion der Fehlervarianz von Vorhersagen:


RV=1-(s1/s2)2·100 in %, wobei in der Verifikation meteorologischer Vorhersagen meist statt der Fehlerstreuung s der rmse-Wert gewählt wird. Ist RV=100%, handelt es sich um eine perfekte, fehlerfreie Vorhersage mit s1=0, RV=0 und keinem Unterschied zwischen s1 und s2. Ist RV < 0, ist Modell 1 bezüglich s bzw.


rmse fehlerhafter als Modell 2. Als Vergleichsmöglichkeiten sind von besonderem Interesse: a) »echte« Vorhersage zu Referenzvorhersage: Hier dient RV als ein Mass der wissenschaftlichen Vorhersageleistung. Noch ungelöste Vorhersageprobleme zeichnen sich durch RV < 0 aus (Vorhersagbarkeit). b) »manuelle« Vorhersagen (Modells 1) zu automatische Wettervorhersagen (Modell 2): Hier dient RV als Mass der Über-/Unterlegenheit des Modells 1 im Vergleich zu Modell 2, speziell als Mass der »Veredelungsleistung« des Experten relativ zum automatischen Produkt. c) Vergleich von Fehlerstreuungen, die typisch für unterschiedliche Zeitpunkte waren: Hier dient RV als Mass des Leistungstrends. Ein Vergleich am Beispiel einer Vorhersage der Tageshöchsttemperatur für Potsdam vier Tage im voraus zeigt: rmse2 im Jahre 1971=4,85 K, rmse1 im Jahre 1998=3,06 K entspricht einem RV=1-(3,06/4,85)2=60%, d.h. im Verlaufe dieses Zeitraumes gelang eine Verminderung der Fehlervarianz (rmse2) von 60% (Abb.).

RVRV : Entwicklung der Prognosegüte RV bei der Vorhersage der Tageshöchsttemperatur seit 1970 am Beispiel Potsdam. Eine erfolgreiche Prognose konnte zu Beginn nur bis zum 3. Folgetag erstellt werden. Man erkennt anhand der Fächerstruktur der ausgeglichenen Kurven, dass der Fortschritt vor allem in der Mittelfristvorhersage stattfand. Die für das Jahr 2000 geschätzte Leistungskurve wurde anhand der Daten des Zeitraumes 1970-1994 extrapoliert.
 
 

 

 

 
 
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