标签存档: meteorology

对基于聚类的集合天气预报分析的鲁棒性可视化 (Visualizing Confidence in Cluster-based Ensemble Weather Forecast Analyses)

图1 可视分析流程图,包含多个部分,主要是鲁棒性可视化

在天气预报领域,其数据往往包含多个在不同模型或者模型初始条件下生成的成员,这些成员组成了一个集合。在这些集合数据中,气象学家经常需要确定某个区域内成员的主要走势,从而可以进行气象预测。随后的一些分析也建立在这些发现上。为了确定这种主要走势,人们通常使用聚类分析,在某些特定的区域将集合数据中类似的成员进行聚类。但是,集合聚类也存在着一些挑战。聚类结果高度依赖于某些参数,例如所选区域和聚类个数等,其往往对这些参数非常敏感。因此,我们能够多大程度信任聚类结果,这些聚类结果的在参数有小的改变时鲁棒性如何,这些都是需要解决的问题。针对这些问题,今年VAST的一篇文章[1],提出了一种可视分析的流程,使用一系列多个层面上的可视化来分析聚类结果在所选区域变动下的鲁棒性。

继续阅读 »