Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM093078
035-os BibID:	(cikkazonosító)e2678 (WoS)000636231200001 (Scopus)85109392935
Első szerző:	Baran Sándor (matematikus, informatikus)
Cím:	Truncated generalized extreme value distribution-based ensemble model output statistics model for calibration of wind speed ensemble forecasts / Sándor Baran, Patrícia Szokol, Marianna Szabó
Dátum:	2021
ISSN:	1180-4009
Tárgyszavak:	Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Environmetrics. - 32 : 6 (2021), p. 1-24. -
További szerzők:	Szokol Patrícia (1986-) (alkalmazott matematikus) Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus)
Pályázati támogatás:	EFOP-3.6.1-16-2016-00022 EFOP EFOP-3.6.2-16-2017-00015 EFOP NKFIH NN125679 Egyéb ÚNKP-19-3 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM078818
035-os BibID:	(WoS)000474149700026 (Scopus)85063800348
Első szerző:	Baran Sándor (matematikus, informatikus)
Cím:	Statistical post-processing of dual-resolution ensemble forecasts / Sándor Baran, Martin Leutbecher, Marianna Szabó, Zied Ben Bouallègue
Dátum:	2019
ISSN:	0035-9009 1477-870X
Megjegyzések:	The computational cost as well as the probabilistic skill of ensemble forecasts depends on the spatial resolution of the numerical weather prediction model and the ensemble size. Periodically, e.g. when more computational resources become available, it is appropriate to reassess the balance between resolution and ensemble size. Recently, it has been proposed to investigate this balance in the context of dual-resolution ensembles, which use members with two different resolutions to make probabilistic forecasts. This study investigates whether statistical post-processing of such dual-resolution ensemble forecasts changes the conclusions regarding the optimal dual-resolution configuration. Medium-range dual-resolution ensemble forecasts of 2 m temperature have been calibrated using ensemble model output statistics. The forecasts are produced with ECMWF's Integrated Forecast System and have horizontal resolutions between 18 and 45 km. The ensemble sizes range from 8 to 254 members. The forecasts are verified with SYNOP station data. Results show that score differences between various single- and dual-resolution configurations are strongly reduced by statistical post-processing. Therefore, the benefit of some dual-resolution configurations over single-resolution configurations appears to be less pronounced than for raw forecasts. Moreover, the ranking of the ensemble configurations can be affected by the statistical post-processing.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk statisztikai utófeldolgozás valószínűségi időjárás előrejelzés
Megjelenés:	Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. - 145 : 721 (2019), p. 1705-1720. -
További szerzők:	Leutbecher, Martin Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus) Ben Bouallègue, Zied
Pályázati támogatás:	EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002 EFOP NKFIH NN125679 egyéb
Internet cím:	DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM111837
035-os BibID:	(WoS)001042530700001 (Scopus)85172181122
Első szerző:	Szabó Marianna (programtervező informatikus)
Cím:	Parametric Postprocessing of Dual-Resolution Precipitation Forecasts / Marianna Szabó, Estíbaliz Gascón, Sándor Baran
Dátum:	2023
ISSN:	0882-8156
Megjegyzések:	Recently, all major weather centres issue ensemble forecasts, which differ both in ensemble size and spatial resolution - even while covering the same domain. These parameters directly determine both the forecast skill of the prediction and the computation cost. In the last few years, the plans of upgrading the configuration of the Integrated Forecast System of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) from a single forecast with 9 km resolution and a 51-member ensemble with 18 km resolution induced an extensive study of the forecast skill of both raw and post-processed dual-resolution predictions comprising ensemble members of different horizontal resolutions. We investigate the predictive performance of the censored shifted gamma (CSG) ensemble model output statistic (EMOS) approach for statistical post-processing with the help of dual-resolution 24h precipitation accumulation ensemble forecasts over Europe with various forecast horizons. We consider the operational 50-member ECMWF ensemble as high-resolution and extend it with a low-resolution (29-km grid) 200-member experimental forecast. The investigated dual-resolution combinations consist of subsets of these two forecast ensembles with equal computational cost, which is equivalent to the cost of the operational ensemble. Our case study verifies that, compared with the raw ensemble combinations, EMOS post-processing results in a significant improvement in forecast skill and that skill is statistically indistinguishable between any of the analysed mixtures of dual-resolution combinations. Furthermore, the semilocally trained CSG EMOS provides an efficient alternative to the state-of-the-art quantile mapping without requiring additional historical data.
Tárgyszavak:	Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Weather And Forecasting. - 38 : 8 (2023), p. 1313-1322. -
További szerzők:	Gascón, Estíbaliz Baran Sándor (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	K142849 OTKA
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: