izpis_h1_title_alt

Forecasting the daily maximal and minimal temperatures from radiosonde measurements using neural networks
ID Skok, Gregor (Avtor), ID Hoxha, Doruntina (Avtor), ID Zaplotnik, Žiga (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,06 MB)
MD5: 3A48F95390EB6915CB13DC6CADFAB04B
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.mdpi.com/2076-3417/11/22/10852 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
This study investigates the potential of direct prediction of daily extremes of temperature at 2 m from a vertical profile measurement using neural networks (NNs). The analysis is based on 3800 daily profiles measured in the period 2004–2019. Various setups of dense sequential NNs are trained to predict the daily extremes at different lead times ranging from 0 to 500 days into the future. The short- to medium-range forecasts rely mainly on the profile data from the lowest layer—mostly on the temperature in the lowest 1 km. For the long-range forecasts (e.g., 100 days), the NN relies on the data from the whole troposphere. The error increases with forecast lead time, but at the same time, it exhibits periodic behavior for long lead times. The NN forecast beats the persistence forecast but becomes worse than the climatological forecast on day two or three. The forecast slightly improves when the previous-day measurements of temperature extremes are added as a predictor. The best forecast is obtained when the climatological value is added as well, with the biggest improvement in the long-term range where the error is constrained to the climatological forecast error.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:machine learning, neural networks, weather forecasting, air temperature, climatology, radiosonde measurements, prediction, maximum temperature, minimum temperature, explainable AI
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2021
Št. strani:17 str.
Številčenje:Vol. 11, iss. 22, art. 10852
PID:20.500.12556/RUL-136369 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:551.509
ISSN pri članku:2076-3417
DOI:10.3390/app112210852 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:85351683 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:26.04.2022
Število ogledov:604
Število prenosov:97
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Applied sciences
Skrajšan naslov:Appl. sci.
Založnik:MDPI
ISSN:2076-3417
COBISS.SI-ID:522979353 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:17.11.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:strojno učenje, nevronske mreže, napovedovanje vremena, temperatura zraka, klimatologija, meritve z radiosondo

Projekti

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P1-0188
Naslov:Astrofizika in fizika atmosfere

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J1-9431
Naslov:Prispevek Rossbyjevih in inercijsko-težnostnih valov k vertikalni hitrosti in pretoku gibalne količine v ozračju

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj