Ensemble előrejelzések
|
|
- Csenge Fábián
- 4 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Ensemble előrejelzések Ismétlés Lorenz95 modell és a feladatok Cikkek A témához kapcsolódó célkitűzések Téma felelőse: Szűcs Mihály
2 Miért szükséges ensemble előrejelzést készíteni? A légkör kaotuikus tulajdonságokkal rendelkezik Egyszerű, alacsony dimenziószámú, nem-lineáris rendszereknél is megfigyelhető a kezdeti feltételekre való érzékenység. A légkör nagyon sok változós, bonyolult, nem-lineáris rendszer, melynél ugyanez az érzékenység megfigyelhető.
3 Miért szükséges ensemble előrejelzést készíteni? A légköri előrejelzések hibáinak forrása a gyakorlatban (a bizonytalanság forrásai): Kezdeti feltételek Oldalsó peremfeltételek (korlátos tartományú modelleknél) Felszín (pl.: talajhőmérséklet, talajnedvesség, hóvastagság) A HTDER diszkretizálása (séma, koordináta rendszer, térképvetület, felbontás, időlépcső stb. megválasztása) Fizikai parametrizáció (a modell felbontásánál kisebb skálájú jelenségek leírása)
4 Miért szükséges ensemble előrejelzést készíteni? Megoldás az előrejelzés során eluralkodó bizonytalanságok számszerűsítésére: Ensemble (együttes) előrejelzések készítése Nem egyetlen előrejelzést készítünk a legjobbnak ítélt kezdeti feltételből kiindulva, legjobbnak ítélt a módszerrel. Előrejelzések együttesét készítjük, melyek a kezdeti feltételükben különböznek csekély mértékben (a bizonytalansági határon belül), vagy a modellintegrálás során használt módszerek eltérőek. valószínűségi megközelítés lehetségessé válik, következtetni lehet az előrejelzés bizonytalanságára
5 Milyen perturbációs módszerek léteznek? A cél olyan perturbációk hozzáadása a tagokhoz, melyek fejlődésükkel reprezentálják a rendszerben növekvő bizonytalanságokat: Multi-modell ensemble (multi-analízis, korlátos tartományon multi-lbc) Kezdeti feltétel perturbációk: Szinguláris vektorok módszere Breeding (tenyésztéses) módszer Ensemble adatasszimiláció (EDA) Model hiba (főleg fizikai parametrizációk hibájának) reprezentációja: Sztochasztikus fizika (erre jobban koncentrálunk a félév során) Multi-fizika Paraméter perturbációk
6 Ensemble előrejelzések Feladatok Lorenz-95 modell használata Scilab segítségével. Egy alacsony dimenziószámú modellben olyan tulajdonságokat vizsgálunk, melyekkel a légkör is rendelkezik. Tökéletes modell előrejelzés (csak belső hibák) Tökéletlen modell előrejelzés (belső és külső hibák egyaránt)
7 System I. 40 változó Nemlineáris Korábban látott egyszerű rendszerekhez és légkörhöz hasonlóan, érzékeny a kezdeti feltételekre Itt ugyanazok az egyenletek írják le a 'valóságot', mint amik a modell-egyenletek
8 System II.
9 System II. ('T5 truth'-t használó kísérletek)
10 System II. ('T5 truth'-t használó kísérletek) Lassú változók olyanok, mint a légkör nagyskálájú mozgásai, amiket le tudunk írni. Gyors változók túl finom felbontásúak, azokat csak parametrizálni tudjuk. Van még egy sztochasztikus tagunk, amivel a parametrizálás bizonytalanságát tudjuk reprezentálni. Fekete pontok mutatják a gyors változók hozzájárulását a 'valóság' egyenleteiben. Kék vonal azt mutatja, hogyan parametrizáljuk ezt a modellegyenletekben.
11 System II. ('T5 truth'-t használó kísérletek) Félév során először a modellel ismerkedünk, megnézzük hogyan lehet azt egyszerűen futtatni és kiértékelni. Utána azt vizsgáljuk, hogy a modellben megjelenő sztochasztikus taggal hogyan tudjuk reprezentálni a fekete pontok kék vonal körüli fluktuációját (hasonlóan, ahogy a modellfizika bizonytalanságát reprezentáljuk az időjárási modellben): Sztocahsztikus tag nagysága Értékek időbeli korrelációjának beállítása
12 1.Feladat tökéletes modell (T0) és megbízható kezdeti feltétel perturbációk Állítsd be a T0 'valóságot' (L95Settings/select truth)! Állítsd az analízis bizonytalanságát (L95Settings/analysis error) és a kezdeti perturbáció szórását (L95Settings/EPS/stdev init perturbation) egyaránt 0.1-re! Állítsd be, hogy csak egyetlen előrejelzést készítsen 20 ensemble taggal (L95Settings/EPS/number of forecasts és number of ens. Members)! Állítsd be, hogy csak EPSgram készüljön (L95Settings/plots)! Futtasd a modellt (L95run/run EPS)! Jellemezd a 'valóság' és control viszonyának időbeli fejlődését! Hogyan jellemeznéd az előrejelzés bizonytalanságának időbeli fejlődését? Jellemezd a boxplotok viselkedésének időbeli menetét! Jellemezd a valóság és a boxplotok kapcsolatát! Mit gondolsz, ez az eps mennyire jól írja le az előrejelzés bizonytalanságát?
13 2.Feladat tökéletes modell (T0) és változó minőségű kezdeti feltétel perturbációk Végezd el ugyanazt a kísérletet, mint az 1. feladatban! Ismételd meg a kísérletet úgy, hogy az analízis bizonytalanságát és a kezdeti perturbáció szórását egyaránt 0.01-re, majd a következőben 1-re állítod! Hogyan változik az előrejelzés bizonytalansága az új kísérletekben az eredetihez képest? Hogyan változnak az eps karakterisztikái az új kísérletekben az eredetihez képest? Jobban vagy rosszabbul írják le az új kísérletek az előrejelzés bizonytalanságát? Ismételd meg a kísérletet úgy, hogy az analízis bizonytalanságát 1-re, a kezdeti perturbáció szórását pedig 0.1-re állítod! Hogyan jellemeznéd ezt a kísérletet a feladat első felében megadott szempontok szerint?
14 3.Feladat tökéletes modell (T0) és megbízható kezdeti feltétel perturbációk Állítsd be T0-t 'valóságként', az analízis bizonytalanságát és a kezdeti perturbáció szórását egyaránt 0.1-re! Állítsd be, hogy 20 előrejelzést készítsen 10 ensemble taggal (innentől statisztikákat vizsgálunk, nem egyetlen előrejelzést)! Állítsd be, hogy a rmse, spread, crps, rankhisto ábrák készüljenek el, majd futtasd a modellt! Jellemezd az ensemble átlag RMSE és a rendszer szórásának viszonyát! Szerinted mennyire ideális ez? Jellemezd a control, az átlag és a perturbált tag négyzetes hibáját! Idővel mitől mihez kerül közelebb a control hibája? Szerinted miért van ez? Miért így néz ki a klíma hibája? Hasonlítsd össze a control, a perturbált tag és az egész rendszer CRPS értékeinek időbeli menetét! Melyiknek meddig van haszna, értéke szerinted?
15 4.Feladat tökéletes modell (T0) és változó minőségű kezdeti feltétel perturbációk Végezd el ugyanazt a kísérletet, mint a 3. feladatban! Ismételd meg a kísérletet úgy, hogy az analízis bizonytalanságát és a kezdeti perturbáció szórását egyaránt 0.01-re, majd a következőben 1-re állítod! Hogyan változik az RMSE és CRPS görbék menete az új kísérletekben? Ismételd meg a kísérletet úgy, hogy az analízis bizonytalanságát 0.5-re, a kezdeti perturbáció szórását pedig 0.1-re állítod! Hogyan változik a CRPS görbék menete? Hogyan változik az a határ, ameddig szerinted az előrjelzésnek van haszna, értéke? Hogyan változik a rankhistogram (Talagrand diagram) a korábban látott kísérletekhez képest? Hogyan változik a spread és az ensemble átlag viszonya?
16 5.Feladat tökéletes modell (T0) és megbízható kezdeti feltétel perturbációk Végezd el ugyanazt a kísérletet, mint a 3. feladatban! Ismételd meg a kísérletet úgy, hogy először 2-re állítod az ensemble tagok számát, majd folyamatosan növeled azt (mondjuk 4,8,16,32,64-re) Hogyan jellemeznéd a négy kirjazolt diagramon, az ensemble elemszám hatására bekövetkező változást? Melyik rendszert tartanád a leghasználhatóbbnak 'előrejelzőként'? Az elemszám növelésével hogyan változott az idő hossza, amíg a modell lefutására vártál? Ennek fényében is ugyanazt találod a legjobb rendszernek? Ismételd meg a 16 elemszámos kísérletet 50 előrejelzéssel! Hogyan változik a Talagrand diagram a minta növelésével? Többi ábrán észreveszel valami változást?
17 6.Feladat tökéletlen modell (T5) és megbízható kezdeti feltétel perturbációk Válaszd a default beállításokat (L95Settings/reset all) majd a T5 'valóságot'! Az analízis bizonytalansága és a kezdeti perturbáció szórása legyen egyaránt 0.02 Készíts előrejelzést és ábrázold a korábbi feladatokból ismert diagramokat! Hogyan jellemeznéd az rmse-spread kapcsolat időbeli alakulását a korábbi kísérletekhez képest? Hogyan jellemeznéd a control, a perturbált előrejelzés és az ensemble átlag négyzetes hibájának menetét a korábbiakhoz képest? Ismételd meg az előző kísérletet 0.01 sztochasztikus csillapítási együtthatóval (L95Settings/EPS/stdev stoch forcing)! Milyen változást látsz az előző kísérlethez képest?
18 Cikkek A modell megalkotásával kapcsolatos cikkek: Lorenz, Edward N., 2005: Designing Chaotic Models. J. Atmos. Sci., 62, doi: Lorenz, Edward N., Kerry A. Emanuel, 1998: Optimal Sites for Supplementary Weather Observations: Simulation with a Small Model. J. Atmos. Sci., 55, doi: A különböző verifikációs módszerekről és alkalmazásukról szóló anyag: Buizza, R., T. N. Palmer, 1998: Impact of Ensemble Size on Ensemble Prediction. Mon. Wea. Rev., 126, doi: Modellhiba reprezentáció - sztochasztikus fizika: Buizza, R., M. Miller, and T. N. Palmer (1999), Stochastic representation of model uncertainties in the ECMWF Ensemble Prediction System, Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 125, Palmer, T.N., R. Buizza, F. Doblas-Reyes, T. Jung, M. Leutbecher, G.J. Shutts, M. Steinheimer, A. Weisheimer, 2009: Stochastic Parametrization and Model Uncertainty, ECMWF Technical Memorandum, 598. Wilks, D. S. (2005), Effects of stochastic parametrizations in the Lorenz '96 system. Q.J.R. Meteorol. Soc., 131:
Ensemble előrejelzések a meteorlógiában
Ensemble előrejelzések a meteorlógiában Egyetlen előrejelzés sem lehet teljes az előrejelzésekben rejlő bizonytalanságok számszerűsítése nélkül - E.N.Lorenz Magyar Meteorológiai Társaság Légkördinamikai
RészletesebbenEnsemble előrejelzések: elméleti és gyakorlati háttér HÁGEL Edit Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai Osztály 34
Ensemble előrejelzések: elméleti és gyakorlati háttér HÁGEL Edit Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai Osztály 34. Meteorológiai Tudományos Napok Az előadás vázlata
RészletesebbenHÁGEL Edit A doktori értekezés tézisei
Az ALADIN mezoskálájú korlátos tartományú modellen alapuló rövidtávú ensemble el rejelzési technika kifejlesztése és operatív alkalmazhatóságának vizsgálata A doktori értekezés tézisei Eötvös Loránd Tudományegyetem,
RészletesebbenA numerikus előrejelző modellek fejlesztése és alkalmazása az Országos Meteorológiai Szolgálatnál
A numerikus előrejelző modellek fejlesztése és alkalmazása az Országos Meteorológiai Szolgálatnál HORÁNYI ANDRÁS Országos Meteorológiai Szolgálat 1 TARTALOM A numerikus modellezés alapjai Kategorikus és
RészletesebbenMeteorológiai Tudományos Napok 2008 november Kullmann László
AZ ALADIN NUMERIKUS ELŐREJELZŐ MODELL A RÖVIDTÁVÚ ELŐREJELZÉS SZOLGÁLATÁBAN Meteorológiai Tudományos Napok 2008 november 20-21. Kullmann László Tartalom ALADIN modell-család rövid ismertetése Operatív
RészletesebbenRövidtávú ensemble előrejelző rendszer kifejlesztése T/F számú OTKA kutatás zárójelentése
Rövidtávú ensemble előrejelző rendszer kifejlesztése T/F 047295 számú OTKA kutatás zárójelentése 2008. február 20. Bevezetés A 2004-2007-ben megvalósított OTKA kutatás alapvető célja az ALADIN korlátos
RészletesebbenBevezetés az időjárás és az éghajlat numerikus (számszerű) előrejelzésébe
Bevezetés az időjárás és az éghajlat numerikus (számszerű) előrejelzésébe Szépszó Gabriella szepszo.g@met.hu Korábbi előadó: Horányi András Előadások anyaga: http://nimbus.elte.hu/~numelo Az előadás vázlata
RészletesebbenAz éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban
Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat, szepszo.g@met.hu RCMTéR hatásvizsgálói konzultációs workshop 2015. június 23.
RészletesebbenStatisztikai alapú valószínűségi előrejelzés készítése a szélerőművek által termelt energia becslésére
Statisztikai alapú valószínűségi előrejelzés készítése a szélerőművek által termelt energia becslésére SZAKDOLGOZAT FÖLDTUDOMÁNYI ALAPSZAK METEOROLÓGUS SZAKIRÁNY Készítette: Lencse Róbert (Földtudományi
RészletesebbenA felszín szerepe a Pannonmedence. keveredési rétegvastagság napi menetének alakulásában
A felszín szerepe a Pannonmedence térségében a keveredési rétegvastagság napi menetének alakulásában Ács 1 F., Mona T. 2, Salavec P. 3 és Weidinger T. 1 1 ELTE, Pázmány Péter sétány 1/A., Budapest 2 MTA-CsFK
Részletesebben2008. november 17. hétfőn 00 UTC-s 15 napos előrejelzés légnyomás valószínűségi előrejelzés Budapest térségére Távolabbi kilátások szerdától szombatig
Közép- és hosszú távú előrejelzési Ihász István Ihasz.I@met.hu Országos Meteorológiai Szolgálat www.met.hu Előrejelzési és Éghajlati Főosztály Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai Osztály 2008. november
RészletesebbenÚj kihívások a mennyiségi csapadékelőrejelzéseknél
Új kihívások a mennyiségi csapadékelőrejelzéseknél Dr. Bonta Imre bonta.i@met.hu Országos Meteorológiai Szolgálat Áttekintés Jelenleg használt modellek Az EPS technika új szemléletet hoztak az előrejelzésekben
RészletesebbenMeteorológiai ensemble elırejelzések hidrológiai célú alkalmazásai
Meteorológiai ensemble elırejelzések hidrológiai célú alkalmazásai Országos Vízjelzı Szolgálat CSÍK András Országos Vízjelzı Szolgálat Budapest, 214. február 27. Ensemble elırejelzések elınye Determinisztikus
RészletesebbenA vízgazdálkodás meteorológiai paramétereinek operatív előrejelzése, igények és lehetőségek
A vízgazdálkodás meteorológiai paramétereinek operatív előrejelzése, igények és lehetőségek 1. rész: Ihász István, Szintai Balázs, Bonta Imre, Mátrai Amarilla 2. rész: Horváth Ákos, Nagy Attila Meteorológiai
RészletesebbenÚj klímamodell-szimulációk és megoldások a hatásvizsgálatok támogatására
Új klímamodell-szimulációk és megoldások a hatásvizsgálatok támogatására Zsebeházi Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat KlimAdat hatásvizsgálói workshop 2018. december 7. TARTALOM 1. Klímamodellezés
RészletesebbenI. táblázat: a 2004 és 2006 közötti ECMWF-beli és OMSz-beli operatív célú fejlesztések
Közép és hosszú távú előrejelzési modell-produktumok és alkalmazási lehetőségeik Ihász István Országos Meteorológiai Szolgálat, 1024 Budapest, Kitaibel Pál u. 1.,e-mail: ihasz.i@met.hu Összefoglalás Az
RészletesebbenIdőben eltérő AROME modellfutások ensemble rendszerként történő vizsgálata
Eötvös Loránd Tudományegyetem Földrajz- és Földtudományi Intézet Meteorológiai Tanszék Időben eltérő AROME modellfutások ensemble rendszerként történő vizsgálata DIPLOMAMUNKA Készítette: Suga Réka Meteorológus
RészletesebbenRegionális klímadinamikai kutatások: nemzetközi és hazai kitekintés. Meteorológiai Tudományos Napok, november 24. 1
Regionális klímadinamikai kutatások: nemzetközi és hazai kitekintés HORÁNYI ANDRÁS Országos Meteorológiai Szolgálat 2005. november 24. 1 TARTALOM Az éghajlati rendszer és modellezése Az éghajlat regionális
RészletesebbenBig Data az időjárás-előrejelzésben és az éghajlatváltozás kutatásában
Big Data az időjárás-előrejelzésben és az éghajlatváltozás kutatásában Szépszó Gabriella szepszo.g@met.hu Országos Meteorológiai Szolgálat MAFIHE Téli Iskola 2015. február 2. TARTALOM 1. Motiváció 2. A
RészletesebbenÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
RészletesebbenA felszínközeli szélsebesség XXI. században várható változása az ALADIN-Climate regionális éghajlati modell alapján
A felszínközeli szélsebesség XXI. században várható változása az ALADIN-Climate regionális éghajlati modell alapján Illy Tamás Országos Meteorológiai Szolgálat A felszínközeli szélsebesség XXI. században
RészletesebbenSzórványosan előfordulhat zápor, akkor esni fog vagy sem?
Múzeumok Éjszakája 2018.06.23. 21:00 Szórványosan előfordulhat zápor, akkor esni fog vagy sem? Ihász István Tartalom Néhány gondolat a csapadékról A megfigyelésektől az előrejelzésig A modellezés alapjai
RészletesebbenSegítség az outputok értelmezéséhez
Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró
RészletesebbenMeteorológiai információk szerepe a vízgazdálkodásban
Meteorológiai információk szerepe a vízgazdálkodásban Dr. Radics Kornélia Országos Meteorológiai Szolgálat elnök Alapítva: 1870 Víz körforgása Felhőelemek, vízgőz Légköri transzport folyamatok Felhőelemek,
RészletesebbenREGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1
Regionális klímamodellezés az Országos Meteorológiai Szolgálatnál HORÁNYI ANDRÁS (horanyi.a@met.hu) Csima Gabriella, Szabó Péter, Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező
RészletesebbenDr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati
RészletesebbenElőrejelzési hibák becslése egy légköri korlátos tartományú modellben
Előrejelzési hibák becslése egy légköri korlátos tartományú modellben Eötvös Loránd Tudományegyetem, Természettudományi Kar Földtudományi Doktori Iskola, Földrajz-Meteorológia Program A Doktori Iskola
RészletesebbenA Viharvadászok Egyesületének tagi szolgáltatásai
A Viharvadászok Egyesületének tagi szolgáltatásai Érdekel a viharvadászat? Szeretnéd minél közelebbről és minél eredményesebben megfigyelni a közeledő szupercellákat? Olyan eszközöket szeretnél használni,
RészletesebbenA Középtávú Időjárási Előrejelzések Európai Központjában készülő időjárási modell előrejelzések informatikai háttere
A Középtávú Időjárási Előrejelzések Európai Központjában készülő időjárási modell előrejelzések informatikai háttere Ihász István Országos Meteorológiai Szolgálat Módszerfejlesztési Osztály 2015. március
RészletesebbenSzéladatok homogenizálása és korrekciója
Széladatok homogenizálása és korrekciója Péliné Németh Csilla 1 Prof. Dr. Bartholy Judit 2 Dr. Pongrácz Rita 2 Dr. Radics Kornélia 3 1 MH Geoinformációs Szolgálat pelinenemeth.csilla@mhtehi.gov.hu 2 Eötvös
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenA problémamegoldás lépései
A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső
RészletesebbenA REMO modell és adaptálása az Országos Meteorológiai Szolgálatnál
A REMO modell és adaptálása az Országos Meteorológiai Szolgálatnál Szépszó Gabriella Kutatási és Fejlesztési Főosztály, Numerikus Előrejelző Osztály Meteorológiai Tudományos Napok 2005. november 24-25.
RészletesebbenRácsvonalak parancsot. Válasszuk az Elsődleges függőleges rácsvonalak parancs Segédrácsok parancsát!
Konduktometriás titrálás kiértékelése Excel program segítségével (Office 2007) Alapszint 1. A mérési adatokat írjuk be a táblázat egymás melletti oszlopaiba. Az első oszlopba kerül a fogyás, a másodikba
RészletesebbenSZÉLTURBINÁKAT TARTALMAZÓ MÉRLEGKÖRÖK KIEGYENLÍTŐ ENERGIA KÖLTSÉGEINEK MINIMALIZÁLÁSA
SZÉLTURBINÁKAT TARTALMAZÓ MÉRLEGKÖRÖK KIEGYENLÍTŐ ENERGIA KÖLTSÉGEINEK MINIMALIZÁLÁSA Varga László E.ON Hungária ZRt. Hirsch Tamás Országos Meteorológiai Szolgálat XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia
RészletesebbenAz AROME sekély konvekció parametrizációja magas felbontáson
Az AROE sekély konvekció parametrizációja magas felbontáson Lancz Dávid Országos eteorológiai Szolgálat ódszerfejlesztési Osztály 2014. október 2. Alapítva: 1870 Vázlat Konvekció Trblens áramlás Szürke
RészletesebbenFeladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?
Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését
RészletesebbenIhász István. Összefoglalás ECMWF
Operatív középtávú időjárás előrejelző modellezés az ECMWFben Ihász István Országos Meteorológiai Szolgálat 1024 Budapest Kitaibel Pál u. 1.; e-mail: ihasz.i@met.hu Összefoglalás ECMWF 1994. július 1-én
RészletesebbenProblémás regressziók
Universitas Eotvos Nominata 74 203-4 - II Problémás regressziók A közönséges (OLS) és a súlyozott (WLS) legkisebb négyzetes lineáris regresszió egy p- változós lineáris egyenletrendszer megoldása. Az egyenletrendszer
Részletesebben2009 Üveges Zoltán. (BSc) IV. éves. 2001 Tóth Helga V. éves. IV. éves. V. éves. V. éves. V. éves. I. éves MSc
, 2010, Az ensemble középtávú előrejelzések alkalmazási lehetőségei, Meteorológiai Füzetek 23, AZ ENSEMBLE KÖZÉPTÁVÚ ELŐREJELZÉSEK ALKALMAZÁSI LEHETŐSÉGEI e-mail: ihasz.i@met.hu Bevezetés Az Országos Meteorológiai
RészletesebbenA kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András
Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat
Részletesebben1. Regionális projekciók 2. Regionális éghajlati modellezés 3. A regionális modellezés kérdései 4. Hazai klímadinamikai tevékenység 5.
Éghajlati modellezés 2. rész: Regionális éghajlati modellezés Összeállította: Szépszó Gabriella szepszo.g@.g@met.hu TARTALOM. Regionális projekciók 2. Regionális éghajlati modellezés 3. A regionális modellezés
RészletesebbenElőrejelzett szélsebesség alapján számított teljesítménybecslés statisztikai korrekciójának lehetőségei
Előrejelzett szélsebesség alapján számított teljesítménybecslés statisztikai korrekciójának lehetőségei Brajnovits Brigitta brajnovits.b@met.hu Országos Meteorológiai Szolgálat, Informatikai és Módszertani
RészletesebbenA kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: Váltakozó áramú körök vizsgálata, induktív ellenállás mérése, induktivitás értelmezése.
A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: Váltakozó áramú körök vizsgálata, induktív ellenállás mérése, induktivitás értelmezése. Eszközszükséglet: tanulói tápegység funkcionál generátor tekercsek digitális
RészletesebbenA LEVEGŐMINŐSÉG ELŐREJELZÉS MODELLEZÉSÉNEK HÁTTERE ÉS GYAKORLATA AZ ORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLATNÁL
A LEVEGŐMINŐSÉG ELŐREJELZÉS MODELLEZÉSÉNEK HÁTTERE ÉS GYAKORLATA AZ ORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLATNÁL Ferenczi Zita és Homolya Emese Levegőkörnyezet-elemző Osztály Országos Meteorológiai Szolgálat Tartalom
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenREGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS. Alkalmazkodás a klímaváltozáshoz 2008. november 28. 1
Regionális klímamodellek és eredményeik alkalmazhatósága éghajlati hatásvizsgálatokra II. felvonás HORÁNYI ANDRÁS (horanyi.a@met.hu) Csima Gabriella, Szabó Péter, Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai
RészletesebbenGeokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka
Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:
RészletesebbenCsapadékmaximum-függvények változása
Csapadékmaximum-függvények változása (Techniques and methods for climate change adaptation for cities /2013-1-HU1-LEO05-09613/) Dr. Buzás Kálmán, Dr. Honti Márk, Varga Laura Elavult mértékadó tervezési
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenSZINOPTIKUS-KLIMATOLÓGIAI VIZSGÁLATOK A MÚLT ÉGHAJLATÁNAK DINAMIKAI ELEMZÉSÉRE
SZINOPTIKUS-KLIMATOLÓGIAI VIZSGÁLATOK A MÚLT ÉGHAJLATÁNAK DINAMIKAI ELEMZÉSÉRE Hirsch Tamás Előrejelzési és Alkalmazott Meteorológiai Főosztály Országos Meteorológiai Szolgálat Pongrácz Rita Földrajz-
RészletesebbenStatisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb
Részletesebben6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
RészletesebbenKísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
Részletesebbenfelhasználása a numerikus
Megfigyelések és mérések felhasználása a numerikus előrejelzésekben Bölöni Gergely, Mile Máté, Roger Randriamampianina, Steib Roland, Tóth Helga, Horváth Ákos, Nagy Attila Motiváció Verifikációs ió analízis
RészletesebbenAZ ENSEMBLE KÖZÉPTÁVÚ ELŐREJELZÉSEKRE ALAPOZOTT KUTATÁSOK ÉS FEJLESZTÉSEK. Ihász István
AZ ENSEMBLE KÖZÉPTÁVÚ ELŐREJELZÉSEKRE ALAPOZOTT KUTATÁSOK ÉS FEJLESZTÉSEK Ihász István Országos Meteorológiai Szolgálat, 1024 Budapest, Kitaibel Pál u. 1. e-mail: ihasz.i@met.hu Bevezetés Az Országos Meteorológiai
Részletesebben2. Az Európai Középtávú Előrejelző Központ (ECMWF)
Eötvös Loránd Tudományegyetem Földrajz- és Földtudományi Intézet Meteorológiai Tanszék Ensemble vertikális profilok sajátosságainak vizsgálata KÉSZÍTETTE: Tajti Dávid Meteorológus MSc II. évf. Témavezető:
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenStatisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek
RészletesebbenHidraulikus hálózatok robusztusságának növelése
Dr. Dulovics Dezső Junior Szimpózium 2018. Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése Előadó: Huzsvár Tamás MSc. Képzés, II. évfolyam Témavezető: Wéber Richárd, Dr. Hős Csaba www.hds.bme.hu Az előadás
RészletesebbenHipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás
STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H
RészletesebbenA légkördinamikai modellek klimatológiai adatigénye Szentimrey Tamás
A légkördinamikai modellek klimatológiai adatigénye Szentimrey Tamás Országos Meteorológiai Szolgálat Az adatigény teljesítének alapvető eszköze: Statisztikai klimatológia! (dicsérni jöttem, nem temetni)
RészletesebbenA felszíni adatbázisok jelentősége Budapest hőszigetének numerikus modellezésében
A felszíni adatbázisok jelentősége Budapest hőszigetének numerikus modellezésében Breuer Hajnalka, Göndöcs Júlia, Pongrácz Rita, Bartholy Judit ELTE TTK Meteorológiai Tanszék Budapest, 2017. november 23.
RészletesebbenGeorg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló
láttuk, hogy a Lorenz egyenletek megoldásai egy nagyon bonyolult halmazt alkottak a fázistérben végtelenül komplex felület fraktál: komplex geometriai alakzatok, melyeknek elemi kis skálán is van finomszerkezete
RészletesebbenA leíró statisztikák
A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.04. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mérés-feldolgozás
RészletesebbenAkusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika
RészletesebbenElszórtan vagy többfelé? Milyen választ adnak a modellek és mi a valóság?
ORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLAT Elszórtan vagy többfelé? Milyen választ adnak a modellek és mi a valóság? Kolláth Kornél Alapítva: 1870 Terminológia a területi lefedettség szerint De mekkora területről
RészletesebbenAz ECMWF ensemble előrejelzések utólagos kalibrációja
Eötvös Loránd Tudományegyetem Meteorológiai Tanszék Az ECMWF ensemble előrejelzések utólagos kalibrációja KÉSZÍTETTE: Mile Máté Meteorológus Témavezető: Ihász István (Országos Meteorológiai Szolgálat)
RészletesebbenÁLATALÁNOS METEOROLÓGIA 2. 01: METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK ÉS MEGFIGYELÉSEK
ÁLATALÁNOS METEOROLÓGIA 2. 01: METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK ÉS MEGFIGYELÉSEK Célok, módszerek, követelmények CÉLOK, MÓDSZEREK Meteorológiai megfigyelések (Miért?) A meteorológiai mérések célja: Minőségi, szabvány
RészletesebbenMiért van szükség szuperszámítógépre?
ORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLAT Miért van szükség szuperszámítógépre? avagy a korlátos tartományú időjárás-előrejelző és éghajlati modellek számításigénye Szintai Balázs Informatikai és Módszertani Főosztály
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
RészletesebbenKorrelációs kapcsolatok elemzése
Korrelációs kapcsolatok elemzése 1. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Két változó közötti kapcsolat Független: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az
RészletesebbenMérési adatok illesztése, korreláció, regresszió
Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,
RészletesebbenAutoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta
Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok Géczi-Papp Renáta Autoregresszív folyamat Az Y t diszkrét paraméterű sztochasztikus folyamatok k-ad rendű autoregresszív folyamatnak nevezzük, ha Y t = α 1 Y t 1
RészletesebbenAutoregresszív és mozgóátlag folyamatok
Géczi-Papp Renáta Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok Autoregresszív folyamat Az Y t diszkrét paraméterű sztochasztikus folyamatok k-ad rendű autoregresszív folyamatnak nevezzük, ha Y t = α 1 Y t 1
Részletesebbenc adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora
1. MELLÉKLET: Alkalmazott jelölések A mintaterület kiterjedése, területe c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora C(0) reziduális komponens varianciája C R (h) C R Cov{} d( u, X )
Részletesebben1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások
1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások 1.1. Kösse az erõsítõ invertáló bemenetét a tápfeszültség 0 potenciálú kimenetére! Ezt nevezzük földnek. A nem invertáló bemenetre kösse egy potenciométer középsõ
RészletesebbenKamatfüggő beruházási kereslet, árupiaci egyensúly, IS-függvény
Kamatfüggő beruházási kereslet, árupiaci egyensúly, IS-függvény 84-85.) Bock Gyula [2001]: Makroökonómia feladatok. TRI-MESTER, Tatabánya. 38. o. 16-17. (Javasolt változtatások: 16. feladat: I( r) 500
RészletesebbenA magyar teljesítménytúra-naptár fejlődése,
A magyar teljesítménytúra-naptár fejlődése, 28-216 Tartalomjegyzék Ferenci Tamás, tamas.ferenci@medstat.hu 217. február 2. Cél 1 Számítástechnikai megjegyzések 1 Eredmények 2 Túrák és túrázok száma..........................................
RészletesebbenA szabályos sokszögek közelítő szerkesztéséhez
1 A szabályos sokszögek közelítő szerkesztéséhez A síkmértani szerkesztések között van egy kedvencünk: a szabályos n - szög közelítő szerkesztése. Azért vívta ki nálunk ezt az előkelő helyet, mert nagyon
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
RészletesebbenKísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Kísérlettervezés Cél: a modell paraméterezése a valóság alapján
RészletesebbenKorreláció és lineáris regresszió
Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
RészletesebbenA rövid- és a középtávú időjárás-előrejelzés gyakorlati módszertana (Hogyan változott az előrejelzés módszertana az elmúlt években?) Dr.
A rövid- és a középtávú időjárás-előrejelzés gyakorlati módszertana (Hogyan változott az előrejelzés módszertana az elmúlt években?) Dr. Bonta Imre Országos Meteorológiai Szolgálat Időjárás Előrejelző
RészletesebbenIrányításelmélet és technika II.
Irányításelmélet és technika II. Legkisebb négyzetek módszere Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék amagyar@almos.vein.hu 200 november
RészletesebbenGEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
Részletesebben1. Magyarországi INCA-CE továbbképzés
1. Magyarországi INCA rendszer kimenetei. A meteorológiai paraméterek gyakorlati felhasználása, sa, értelmezése Simon André Országos Meteorológiai Szolgálat lat Siófok, 2011. szeptember 26. INCA kimenetek
RészletesebbenNumerikus prognosztika: szakmai alapok
Bevezetés az idıjárás (éghajlat) numerikus (számszerő) elırejelzésébe Összeállította: Horányi András Kiegészítette: Szépszó Gabriella szepszo.g@met.hu Elıadások anyaga: http://nimbus.elte.hu/~numelo/mat
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
RészletesebbenNagy csapadékkal kísért, konvektív rendszerek és időszakok
Nagy csapadékkal kísért, konvektív rendszerek és időszakok Seres András Tamás, Horváth Ákos, Németh Péter 39. METEOROLÓGIAI TUDOMÁNYOS NAPOK Budapest, 2013. november 21. Az előadás tartalma A mezoskálájú
RészletesebbenA kárpát-medencei erdőállományok meteorológiai/éghajlati hatásainak vizsgálata Drüszler Áron
Nyugat-Magyarországi Egyetem Erdőmérnök Kar Kémiai és Termőhelyismerettani Intézet A kárpát-medencei erdőállományok meteorológiai/éghajlati hatásainak vizsgálata Drüszler Áron I. éves doktorandusz Kitaibel
RészletesebbenAz SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.
RészletesebbenAz időjárás előrejelzés támogatása meteorológiai műholdak adataival
Az időjárás előrejelzés támogatása meteorológiai műholdak adataival Putsay Mária Országos Meteorológiai Szolgálat Mit tehetünk térinformatikával,távérzékeléssel egy élhetőbb környezetért? HUNAGI konferencia,
RészletesebbenOperatív numerikus modellek az ban: : a svéd modelltıl az AROME modellig
Operatív numerikus modellek az OMSZ-ban ban: : a svéd modelltıl az AROME modellig HORÁNYI ANDRÁS (horanyi.a( horanyi.a@met.hu) Országos Meteorológiai Szolgálat 1 ELİZMÉNYEK, ALAPOK 1989-1991: 1991: a svéd
RészletesebbenORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLAT
ORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLAT Dr. Bonta Imre főosztályvezető Országos Meteorológiai Szolgálat bonta.i@met.hu Meteorológiai előrejelzések Hogyan készül a meteorológiai előrejelzés? Számítógépes előrejelzések,
RészletesebbenKalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I
Kalibrálás és mérési bizonytalanság Drégelyi-Kiss Ágota I. 120. dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu Kalibrálás Azoknak a mőveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható
RészletesebbenElektromágneses indukció kísérleti vizsgálata
A kísérlet célkitűzései: Kísérleti úton tapasztalja meg a diák, hogy mi a különbség a mozgási és a nyugalmi indukció között, ill. milyen tényezőktől függ az indukált feszültség nagysága. Eszközszükséglet:
RészletesebbenGEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet
Részletesebben