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in der Verifikation von Wettervorhersagen werden drei Aspekte unterschieden: Genauigkeit, Leistung und Nutzen. Bei den zu prüfenden Aussagen kann es sich um kontinuierliche oder diskrete Variablen handeln. Bei ersteren lässt sich eine Distanz zwischen Prognose und Beobachtung als Differenz bzw. Fehler definieren. Da die meisten Prognosefehler nach einer Gauss-Kurve verteilt sind, kann die gesamte Häufigkeitsverteilung ausreichend durch die beiden statistischen Parameter Mittelwert und Standardabweichung beschrieben werden. Da der Mittelwert nicht genau genug bekannt ist, wird aus praktisch zwingenden Gründen das Verifikationsmass rmse zur Charakterisierung der mittleren Fehlerhaftigkeit der Vorhersagen bevorzugt. Im Falle diskreter Prognosevariablen wird zur Verbindung von Vorhersage und Beobachtung eine Kontingenztabelle als Verifikationsmethode gewählt. Die Bewertung solch einer Tabelle ist schwierig, weshalb auch eine grosse Zahl unterschiedlicher Verifikationsmasse existiert. Die günstigsten Eigenschaften weist das Mass TSS auf. Die (wissenschaftliche) Vorhersageleistung hingegen kann, anders als die Vorhersagegenauigkeit, nur im Vergleich mit einer geeigneten Referenzvorhersage bestimmt werden. Als Mass dieser Leistung kommt u.a. die Reduktion der Fehlervarianz (RV) für kontinuierliche Variable bzw. die Differenz TSS-TSSref für diskrete Variablen in Frage. Der dritte Aspekt bei der Verifikation von Voraussagen ist der (ökonomische) Nutzen. Er wird meist als verminderter Schaden definiert, d.h. auch hier bedarf es eines Vergleichs der ökonomischen Folgen unerwünschter geophysikalischer Erscheinungen, einmal ohne, zum anderen mit Kenntnis prognostischer Informationen. |
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