search query: @keyword weather / total: 3
reference: 2 / 3
« previous | next »
Author:Saarikangas, Kati
Title:Design, implementation and evaluation of an adaptive weather model output statistics system
Adaptiivisen sääennusteen korjausjärjestelmän suunnittelu, toteutus ja arviointi
Publication type:Master's thesis
Publication year:2013
Pages:vii + 50 s. + liitt. 12      Language:   eng
Department/School:Perustieteiden korkeakoulu
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-115)
Supervisor:Simula, Olli
Instructor:Karanko, Samu ; Lendasse, Amaury
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  8668   | Archive
Keywords:statistics
linear regression
weather
temperature
model output statistics
model selection
tilastollinen mallintaminen
lineaarinen regressio
sää
lämpötila
MOS-järjestelmä
mallinvalinta
Abstract (eng): Physics based weather forecasting has improved significantly over the past 50 years.
However, statistical methods can still improve the numerical weather model output.

The purpose of this thesis is to design, implement, and evaluate a system which corrects numerical weather model output using past statistics of its performance.
In meteorology this kind of a system is called Model Output Statistics.
The system is part of daily forecast routines at Foreca, a Finnish weather service provider.
It runs automatically after initialization of the system, and produces correction equations for all stations from which observations are available.
After initialization the model automatically attempts to adjust to any changes in the numerical model and provide coherent corrections even when the numerical model error changes.

The Model Output Statistics method is described, along with its challenges.
The Model Output Statistics can be implemented utilizing several different statistical methods, from which we opt to use Lasso and Bayesian Information Criterion for creating multiple linear regression equations.

The experiments conducted in this work consist of applying different pre-processing methods and a post-processing method to find a suitable set of predictors for correcting numerical model output for air temperature at two meters.
The methods are implemented in a manner which can later be applied for other variables as well.
Abstract (fin): Fysiikkamalleihin perustuva sääennustaminen on parantunut merkittävästi viimeisen 50 vuoden aikana.
Tilastollisia metodeita voidaan kuitenkin edelleen käyttää parantamaan numeerisen mallin tulosta.

Tämän diplomityön tarkoitus on suunnitella, toteuttaa ja arvioida järjestelmä, joka korjaa numeerisen säämallin ennustetta sen perusteella miten malli on aikaisemmin tilastollisesti suoriutunut.
Meteorologiassa tämänkaltaista järjestelmää kutsutaan MOS-järjestelmäksi (Model Output Statistics).
Rakennettu järjestelmä on osa päivittäistä sääennusterutiinia Forecalla, joka on suomalainen sääpalveluiden tarjoaja.
Järjestelmä toimii alustuksen jälkeen itsenäisesti ja tuottaa sääennusteita jokaiselle paikalle, josta on havaintoja saatavilla.
Mallien alustuksen jälkeen järjestelmä pyrkii automaattisesti sopeutumaan kaikkiin numeerisen mallin muutoksiin tarjoten johdonmukaisia korjauksia myös silloin kun numeerisen mallin virhe on muuttunut tilastollisesti erilaiseksi kuin aikaisemmin.

MOS ja sen haasteet esitellään tässä työssä.
MOS voidaan toteuttaa käyttämällä useita erilaisia tilastollisia menetelmiä, joista päätettiin käyttää Lassoa ja Babyesilaista informaatiokriteeriä usean selittäjän lineaaristen regressioyhtälöiden estimointiin.

Tässä työssä rakennetaan ja vertaillaan neljää erilaista MOS-mallia.
Ne rakennetaan käyttäen erilaisia esi- ja jälkikäsittelymenetelmiä mallin parametrien valintaan.
Parannettavana numeerisen ennusteen parametrina käytetään ilman lämpötilaa kahdessa metrissä.
Itse MOS-järjestelmä kuitenkin rakennetaan niin, että sitä voidaan käyttää myös muille numeerisen mallin parametreille.
ED:2013-08-06
INSSI record number: 47015
+ add basket
« previous | next »
INSSI