URMAを基準にした予報モデル精度

このダッシュボードは、NOAAの予報モデルを北米のURMA解析値と比較します。都市を選ぶと、その地点でのふるまいを確認できます。変数は2 m気温と10 m風速を切り替えられます。横並びで比較するモデルは、NBM、GFS、HRRR、RRFS 2D fields、NAM CONUS Nest、AIGFS Surfaceです。

表示内容

• 元の時系列（Raw series）: モデルの線はURMAに近く沿うほどよい状態です。離れが大きいほど、地点・時間帯での再現性が低いことを示します。
• 誤差の時系列（Error series）: 予報値からURMAを引いた値です。ゼロより上なら高めまたは暖かめ、下なら低めまたは冷ためです。
• 絶対誤差の時系列（Absolute error series）: 符号を無視した誤差の大きさです。低く安定しているほどよい状態です。
• バイアス（Bias）: 符号付き誤差の平均です。ゼロに近いほど校正がよいことを示します。
• 平均誤差と最大誤差（Mean and max error）: 平均は全体的な品質を表し、ピークは難しかった時間帯を示します。

主要指標の定義

MAE（平均絶対誤差）: 対象期間における|forecast − URMA|の平均です。小さいほどよい指標です。

バイアス: forecast − URMAの平均です。正ならモデルが高め、負なら低めに出ています。

最大誤差: 対象期間で最大の誤差です。外れ値や天気場の変化を見つけるのに役立ちます。

表示パネルの読み方

• 一貫性: MAEが低くバイアスがゼロに近いモデルは、さまざまな条件で信頼しやすいモデルです。
• 気象場の変化: 前線、日の出前後の遷移、対流、突風イベントでは誤差が跳ねることがあります。すべてのモデルが同時に外れるなら、その状況自体が難しかったと考えられます。
• 変数ごとの感度: 10 m風速は2 m気温よりも大きな外れが出やすい傾向があります。いくつかの大きな誤差は想定して読む必要があります。
• 局地効果: 地形、海岸線、都市の熱は、繰り返し出るバイアスを作ることがあります。安定したバイアスなら、利用側のアプリケーションで補正できる場合があります。

データソースとドキュメント: NBM · HRRR · GFS · RRFS 2D fields · NAM CONUS Nest · AIGFS Surface · URMA。リクエストはGribStreamの共通パラメータカタログを使います。これは各モデルに対して同じ物理量を、同じ出力単位で問い合わせるためのカタログです。予報値は36時間の時間範囲の開始時点をモデル実行時刻の基準として選び、後から入るURMA解析値と24時間前まで比較しています。