Estadísticas de salida del modelo

En la predicción meteorológica , las estadísticas de salida del modelo ( MOS , por sus siglas en inglés) son una técnica de regresión lineal múltiple en la que las variables predictoras , a menudo cantidades cercanas a la superficie (como la temperatura del aire a dos metros sobre el nivel del suelo, la visibilidad horizontal y la dirección , velocidad y rachas del viento ), se relacionan estadísticamente con uno o más predictores. Estos predictores suelen ser pronósticos de un modelo numérico de predicción meteorológica (NWP, por sus siglas en inglés), datos climáticos y, si procede, observaciones recientes de la superficie. De este modo, la técnica MOS permite transformar los resultados de los modelos NWP en parámetros meteorológicos comprensibles para el público general.

Los pronosticadores generalmente no utilizan los resultados obtenidos directamente de la capa inferior del modelo NWP porque los procesos físicos reales que ocurren dentro de la capa límite de la Tierra se aproximan de forma burda en el modelo (es decir, mediante parametrizaciones físicas ), junto con su resolución horizontal relativamente baja. Debido a esta falta de precisión y a su estado inicial imperfecto, los pronósticos de cantidades cercanas a la superficie obtenidos directamente del modelo están sujetos a errores sistemáticos (sesgo) y aleatorios, que tienden a aumentar con el tiempo. ^{[ 1 ] [ 2 ]}

En el desarrollo de las ecuaciones MOS, se utilizan observaciones pasadas y campos de pronóstico de modelos NWP archivados con una regresión de filtrado para determinar los "mejores" predictores y sus coeficientes para un predicho y un tiempo de pronóstico particulares. Al utilizar la salida de pronóstico del modelo archivado junto con la verificación de observaciones de superficie, las ecuaciones resultantes toman en cuenta implícitamente efectos y procesos físicos que el modelo numérico de predicción meteorológica subyacente no puede resolver explícitamente, lo que resulta en pronósticos mucho mejores de cantidades meteorológicas sensibles. Además de corregir errores sistemáticos, MOS puede producir probabilidades confiables de eventos meteorológicos a partir de una sola ejecución del modelo. En contraste, a pesar de la enorme cantidad de recursos computacionales dedicados a generarlos, la frecuencia relativa de eventos de los pronósticos de modelos de conjunto —a menudo utilizada como aproximación de la probabilidad— no muestra una confiabilidad útil. ^{[ 3 ]} Por lo tanto, la salida del modelo NWP de conjunto también requiere un posprocesamiento adicional para obtener pronósticos probabilísticos confiables, utilizando regresión gaussiana no homogénea ^{[ 4 ]} u otros métodos. ^{[ 5 ] [ 6 ]}

Existen ocho conjuntos de guías MOS disponibles de MDL, operativas y experimentales, que cubren el período de tiempo desde la próxima hora hasta diez días para los Estados Unidos y la mayoría de sus territorios. ^{[ nota 1 ]}

El modelo de cuadrícula anidada MOS se descontinuó en 2009. ^{[ 10 ]}

Inicialmente, las directrices del MOS se desarrollaron para aeropuertos y otras ubicaciones fijas donde se emitían METAR (o informes similares) de forma rutinaria. Por lo tanto, las directrices del MOS se proporcionaban y se siguen proporcionando en formato de boletín alfanumérico para estas ubicaciones. A continuación, se muestra un ejemplo de un pronóstico MOS a corto plazo para el aeropuerto Clinton-Sherman, Oklahoma (KCSM), basado en los resultados del modelo del Sistema de Pronóstico Global del EMC .

Con la disponibilidad de mesonets meteorológicos de propiedad privada y gubernamental , ^{[ 11 ]} nuevas técnicas de análisis e interpolación objetivas, ^{[ 12 ]} la guía MOS del GFS en cuadrícula estuvo disponible en 2006. ^{[ 13 ] [ 14 ]}

El Real Instituto Meteorológico de los Países Bajos desarrolló un sistema MOS para pronosticar las probabilidades de tormentas eléctricas (severas) en los Países Bajos. ^{[ 22 ] [ 23 ]}

Científicos del Servicio Meteorológico de Canadá desarrollaron un sistema de posprocesamiento llamado Updateable MOS (UMOS) que incorpora rápidamente cambios a su modelo regional de predicción numérica del tiempo sin necesidad de un extenso archivo de modelos. ^{[ 24 ]} El sistema UMOS canadiense genera un pronóstico de 2 días de temperaturas, velocidad y dirección del viento y probabilidad de precipitación (POP). Los pronósticos de temperatura y viento de UMOS se proporcionan a intervalos de 3 horas, y la POP a intervalos de 6 horas.

Científicos de la Universidad Nacional de Kongju también han implementado un sistema UMOS para crear pronósticos de temperaturas del aire sobre Corea del Sur. ^{[ 25 ]} No está claro si se utiliza operativamente en la Administración Meteorológica de Corea.

• Wilks, Daniel S. (2006). Métodos estadísticos en las ciencias atmosféricas (Segunda  edición). Academic Press. pág.  627. ISBN 0-12-751966-1.