잠재적인 예측 가능성

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잠재적 예측 가능성이라는 용어는 미래 날씨를 원칙적으로 예측할 수 있는 정도를 설명하기 위해 일기예보의 맥락에서 사용된다. 즉, 무작위 ^[1][2][3]소음보다는 체계적인 요인에서 발생하는 날씨의 변동 비율을 설명한다.

수학 공식화

날씨 ${\displaystyle {결과}^{}}$의 $표준$ 편차를 $§$ 2$({$$\sigma$$$^{$2})$로 나타내어 날씨 결과의 편차는 § 2(\displaystyle $\sigma$ ^{2})이다$$.이 중 § $(\$ _${\nu$}^$2})$와 § $(\$ _${\varepsilon$}^$2})$로 예측 불가능한 노이즈 성분을 나타냅니다.다음과 같은 ^[1]것이 있습니다.

${\displaystyle ^{2}=\display_{\nu }^2}+\display_{\varepsilon }^{2}}$

잠재적 예측 가능성 분산 비율(ppvf)은 다음과 같이 정의된다.

${\displaystyle p=parecfrac {\nu }^{2}}{\displayfrac {\nu }^{2}{\nu }^{2}+\display_{\varepsilon }^{2}}}}$

신호 대 잡음비는 다음과 같이 정의됩니다.

${\displaystyle \displaystyle = prac {\nu }^{2}}{\display_{\varepsilon }^{2}}$

${\displaystyle }$$p{\displaystyle }$$\displaystyle$ p$\$$displaystyle$ p$\display는$서로 계산할$$수 있습니다$$.

${\displaystyle p=syslogfrac {1+\syslog}}\qquad,\qquad\syslog =syslogfrac {p}{1-p}}}$

< < \ $display$ 0 $< p$ < $1$p \$display style$ p$$}의$$ $작은{\displaystyle }$ 값은 신호가 작으며 본질적으로 날씨를 예측할 수 없음을 나타냅니다.$(\displaystyle$ p$)$ 값이$$ 1에 가깝다는 것은 현재 기상예측방법에 의해 예측되지 않더라도 날씨를 예측할 수 있음을 나타냅니다.

조사.

잠재적 예측 가능성은 열 수송,^[3] 매든-줄리안 진동,^{[4] [5][6]}강수량 등 날씨와 기후 시스템의 다양한 측면에 대해 추정되었다.

레퍼런스