[PYTHON] Ist die Niederschlagswahrscheinlichkeit korrekt?
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Ist die Niederschlagswahrscheinlichkeit korrekt?
Die Wahrscheinlichkeit kann durch Zählen und Teilen berechnet werden. Wenn es jedoch um die Wahrscheinlichkeit von Niederschlägen geht. Der gleiche Tag wird nie wieder kommen und die Wahrscheinlichkeit von Niederschlägen variiert von Tag zu Tag. Wie zuverlässig ist die Niederschlagswahrscheinlichkeit? Gibt es nicht nur die Zahlen angemessen aus? Selbst wenn die Niederschlagswahrscheinlichkeit 90% beträgt, gibt es Tage, an denen es nicht regnet. Es ist nicht 100%, also nicht seltsam. "Es ist jedoch nicht 100%, es ist also kein Fehler, wenn es nicht regnet" bedeutet nichts. War es wirklich 90% an einem sonnigen Tag mit einer Regenwahrscheinlichkeit von 90%?
Wenn beispielsweise die Niederschlagswahrscheinlichkeit 30% täglich beträgt, kann die Gültigkeit überprüft werden.
Wenn die Niederschlagswahrscheinlichkeit jeden Tag gleich ist, kann die Niederschlagswahrscheinlichkeit überprüft werden, indem aufgezeichnet wird, ob es jeden Tag sonnig oder regnerisch war, und die Tage gezählt werden, an denen es geregnet hat. Es wird durch einen Binomialtest oder einen Chi-Quadrat-Test erhalten.
Wenn die Zahl, die als Niederschlagswahrscheinlichkeit erscheint, endlich ist und die Zahl kleiner als die Anzahl der Proben ist, kann sie erhalten werden.
Darüber hinaus möchte ich davon ausgehen, dass es keine seltene Niederschlagswahrscheinlichkeit gibt oder dass es eine ausreichende Anzahl von Proben gibt, auch wenn dies berücksichtigt wird. Wenn die Anzahl der Proben endlich und die Anzahl der Proben ausreichend ist, können Daten erstellt werden, die "an dem Tag, an dem diese Niederschlagswahrscheinlichkeit vorhergesagt wird, mit einem bestimmten Prozentsatz der Wahrscheinlichkeit regnen". Und die von der Meteorologischen Agentur angekündigte Niederschlagswahrscheinlichkeit wird tatsächlich in 10% -Schritten von 0% bis 100% festgelegt. Diese Methode scheint zu funktionieren. (Auch wenn dies nicht der Fall ist, gibt es eine Möglichkeit, die Daten zwangsweise in Schritten von 10% aufzuteilen und dies zu tun.)
Definition der Niederschlagswahrscheinlichkeit
Zitiert aus Terminologie-Seite der Meteorologischen Agentur.
a) Der Durchschnittswert der Wahrscheinlichkeit (%) eines Niederschlags von 1 mm oder mehr im Vorhersagegebiet innerhalb eines bestimmten Zeitraums, ausgedrückt als 0, 10, 20, ..., 100% (abgerundet während dieses Zeitraums) Machen). b) Niederschlagswahrscheinlichkeit 30% bedeutet, dass bei 100-maliger Ankündigung einer Vorhersage von 30% etwa 30 Niederschläge von 1 mm oder mehr und die Niederschlagsmenge nicht vorhergesagt werden. Die Niederschlagswahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, dass Regen oder Schnee von 1 mm oder mehr (umgerechnet in die Niederschlagsmenge beim Schmelzen) innerhalb einer bestimmten Zeit innerhalb der Vorhersagezone fallen und wird in Schritten von 10% von 0% bis 100% angekündigt. Zu.
Sie sollten auch darauf achten.
Die Zielzeit beträgt 6 Stunden für kurzfristige Prognosen und 24 Stunden für wöchentliche Prognosen.
Die Definition der kurzfristigen Niederschlagswahrscheinlichkeit in der heutigen Wetterspalte und der täglichen Niederschlagswahrscheinlichkeit in der wöchentlichen Prognosespalte war unterschiedlich. Ersteres hat eine Wahrscheinlichkeit, in 6 Stunden um 1 mm oder mehr zu fallen, und eine Wahrscheinlichkeit, in 24 Stunden um 1 mm oder mehr zu fallen. Ich wusste es nicht.
Frühere Daten der Meteorologischen Agentur
Sie können frühere Wetterdaten unter http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/ durchsuchen. Sie können es unter http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php herunterladen. Ich bin dankbar, dass Sie dies kostenlos veröffentlicht haben.
Ich konnte die Niederschlagsmenge pro Tag ermitteln. Leider scheint die vorhergesagte Niederschlagswahrscheinlichkeit nicht bekannt zu sein.
Historische Daten der Niederschlagswahrscheinlichkeit
Auf dieser Webseite können Sie die vergangenen Wettervorhersagen für Tokio (für Einzelpersonen?) Sehen. http://homepage3.nifty.com/i_sawaki/WeatherForecast/ Tolle ...
Die Daten sind vollständig. Lass es uns versuchen
Vorerst habe ich Daten vom 1. Januar 2014 bis zum 31. Dezember 2014 von der oben genannten Website gesammelt. Für die Niederschlagswahrscheinlichkeit haben wir vor zwei Tagen den Wert verwendet, der die neueste der täglichen Niederschlagswahrscheinlichkeiten ist.
Wie kann die Trefferbedingung quantitativ ausgedrückt werden?
Die Gültigkeit jeder Niederschlagswahrscheinlichkeit kann durch den Chi-Quadrat-Test ermittelt werden, aber ich möchte fragen, wie die Gesamtsituation ist. Aus diesem Grund heißt es diesmal "Entscheidungsfaktor". Ich habe versucht, etwas zu benutzen.
Laut Wikipedia gibt es verschiedene Theorien in der Definition, aber es soll allgemein sein.
Diese Zeit unterscheidet sich von der Regressionskurve. ($ x_i $, $ y_i $) = (Vorhersage der Niederschlagswahrscheinlichkeit, Anzahl der Regentage zum Zeitpunkt der Prognose / Anzahl der Tage, an denen die Prognose veröffentlicht wurde) Und der geschätzte Wert war $ f_i = x_i $.
Der in Python geschriebene Code (der sowohl in 2 als auch in 3 funktionieren sollte) ist in hier veröffentlicht.
Wie hoch ist die Trefferquote im Jahr 2014?
Hier ist die Verteilung der Niederschlagswahrscheinlichkeiten im Jahr 2014 dargestellt.
Hier ist die horizontale Achse die Vorhersage der Niederschlagswahrscheinlichkeit und die vertikale Achse die Anzahl der Regentage zum Zeitpunkt der Vorhersage / die Anzahl der Tage, an denen die Vorhersage veröffentlicht wurde.
Der Wert des Bestimmungskoeffizienten betrug zu diesem Zeitpunkt 0,8714.
Wenn Sie nach "Entscheidungskoeffizienten-Richtlinie" usw. suchen, scheint es keinen Standard zu geben, der mehr als 0,5 betragen sollte, aber 0,5 oder mehr scheinen eine ausreichend gute Regression zu sein. Ich denke, 0.8714 ist ein ziemlich guter Wert.
Es stellte sich heraus, dass die Wahrscheinlichkeit von Niederschlägen kein Chaos war.
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