Correction de biais des données du modèle de prévision numérique

Correction de biais des données du modèle de prévision numérique
La leçon « Correction de biais des données du modèle de prévision numérique » décrit tout d’abord les éléments qui ont une incidence sur les biais dans les modèles de PNT : la continuité du régime, la synchronisation des caractéristiques qui ont une incidence sur les conditions météorologiques significatives, et l’existence (ou non) de ces caractéristiques dans les modèles. Après une discussion portant sur des exemples de chacun de ces éléments, trois méthodes de correction de biais sont présentées : la technique MOS (statistiques de sortie de modèle), la moyenne de décroissance et un outil SmartInit développé au WFO de Boise, en Idaho, appelé BOIVerify. Des situations dans lesquelles chacune de ces méthodes performe bien ou mal font l’objet d’une discussion. Enfin, après un examen détaillé de la question et des rétroactions, un résumé et une série de points à retenir sont présentés. La documentation optionnelle portant sur le téléchargement des fichiers de données de correction des biais à partir de NCEP et sur le modèle climatique utilisé pour calculer les anomalies du système de prévision d’ensemble nord-américain est également disponible.