Download (1800Kb) - oops/ - Oldenburger Online-Publikations-Server

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

5.4.2 Fehleranalyse der Vorhersage Im Anschluß an die regionale Auswertung der Heliosat-Methode wird in diesem Abschnitt die Entwicklung der regionalen Vorhersagegenauigkeit mit dem Vorhersagezeitraum untersucht und mit Persistenz von aus Satellitendaten und Bodendaten berechneten k ∗ -Werten verglichen. Zur übersichtlichen Darstellung wurde, entsprechend den Ergebnissen aus Abschnitt 5.4.1 und Abschnitt 5.3.3, die zweidimensionale Fehleranalyse der Vorhersage auf die Unterscheidung von 5 Klassen reduziert. So wurde für niedrige Sonnenstände α < 10 ◦ und 10 ◦ < α < 20 ◦ nicht nach Variabilität klassifiziert, während für α > 20 ◦ alle Sonnenstände zusammengefaßt und 3 Variabilitätsklassen (0.025 > var, 0.025 < var < 0.05, var > 0.05) unterschieden wurden. stderror−rel 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 sunel20, 0.025
• Für Sonnenstände α > 20 ◦ lassen sich die Ergebnisse für die 3 Variabilitätsklassen deutlich unterscheiden. Ein Vergleich mit Abb. 5.15 zeigt, daß gegenüber der Vorhersage für eine Einzelstation der stderror für alle Vorhersagezeiträume deutlich reduziert ist. So steigt der Fehler für die niedrigste Variabilitätsklasse von 5% der Heliosat-Methode auf ca. 15% für 6 Stunden Vorhersage an, im Vergleich zu 10% bis 25% für eine Einzelstation. Für 0.025 < var < 0.05 erhöht sich der stderror mit steigendem Vorhersagezeitraum für regionale Vorhersage von 11% auf 30% gegenüber 20% bis 38% für einen Einzelstandort. Für Variabilität var > 0.05 liegen die regionalen Fehler zwischen ca. 15% für die Heliosat-Methode und ca. 35% für 6 Stunden Vorhersage, während für Einzelstandorte der stderror zwischen ca 30% und 45% liegt. Neben der Betrachtung der prozentualen Fehler und dem Vergleich zu Einzelstandorten ist der Vergleich mit Persistenz ein weiteres wichtiges Kriterium zur Beurteilung der Vorhersagequalität. Dabei wurde zum einen wieder Persistenz von k ∗ - Werten aus Satellitenbildern betrachtet. Für Bodenpersistenz wurden 2 Ansätze unterschieden. Persistenz des Mittelwerts aller Stationen nutzt alle verfügbaren Informationen aus dem gegebenen Bodendatensatz. In der Realität steht ein so dichtes Meßnetz meist nicht zur Verfügung, weshalb auch Persistenz einer einzelnen Station zum Vergleich miteinbezogen wurde. Da Station 1 etwa in der Mitte des betrachteten Gebiets liegt (siehe Abb. 5.1), wurden die Meßwerte dieser Station zur Abschätzung der Einstrahlung der Region verwendet. 0.7 0.6 forec−sat per−sat per−ground−1station per−ground−region Sonnenhöhe 20 ◦ ,0.025 < var < 0.05 über dem Vorhersagezeitraum aufgetragen. Die 104
Seite 1 und 2:
Methoden zur Beschreibung der Wolke
Seite 3 und 4:
3.6 Bestimmung der optimalen Parame
Seite 5 und 6:
Kapitel 1 Einleitung Eine Vorhersag
Seite 7 und 8:
legt. Von den betrachteten Methoden
Seite 9 und 10:
Kapitel 2 Berechnung der Solarstrah
Seite 11 und 12:
Der das Instrument charakterisieren
Seite 13 und 14:
15. 7. 1999 12:00 UCT 16. 7. 1999 1
Seite 15 und 16:
wird durch eine Fehleranalyse der v
Seite 17 und 18:
Abbildung 3.1: Schematische Darstel
Seite 19 und 20:
So lassen sich die Fehlersignale δ
Seite 21 und 22:
Sowohl ˜X als auch ∆X sind dabei
Seite 23 und 24:
von freien Parametern, und die nume
Seite 25 und 26:
eine Basis bestimmt. Dann folgt fü
Seite 27 und 28:
Zur Überprüfung der Vorhersagequa
Seite 29 und 30:
• Position und Größe der Strukt
Seite 31 und 32:
4 benachbarten Pixeln auf die Grö
Seite 33 und 34:
35 30 25 Variabilität 20 15 10 5 0
Seite 35 und 36:
Klasse 1 Klasse 2 rmse bei Ruecktra
Seite 37 und 38:
Menge Klasse 1 Klasse 2 Klasse 3 Kl
Seite 39 und 40:
25 24 20 Moden test ∉ train test
Seite 41 und 42:
Verringerung der optimalen Anzahl v
Seite 43 und 44:
Abbildung 3.14: Visualisierung der
Seite 45 und 46:
22 21.5 21 test ∉ train, 3 layers
Seite 47 und 48:
mean rmse 25 20 15 Persistenz Persi
Seite 49 und 50:
Original lokale Variabilität Persi
Seite 51 und 52: Beschreibung der Wolkenbewegung dur
Seite 53 und 54: sung des Verfahrens zur Vorhersage
Seite 55 und 56: Bilder diskretisiert werden. Um die
Seite 57 und 58: • Wenn wird der neue Vektor mit d
Seite 59 und 60: die zeitliche Änderung der Geschwi
Seite 61 und 62: Folge von 2 Cloud−Index Bildern V
Seite 63 und 64: Dies gilt unabhängig davon, ob die
Seite 65 und 66: k 0 3 6 9 12 15 18 mean rmse 18.5 1
Seite 67 und 68: mean rmse 45 40 35 30 25 Persitenz
Seite 69 und 70: Original lokale Variabilität Persi
Seite 71 und 72: Zusammenfassung und Ausblick Die Au
Seite 73 und 74: Kapitel 5 Genauigkeitsanalyse der E
Seite 75 und 76: nicht identisch. Da die Bilder im R
Seite 77 und 78: liegt. Der stderror wird demzufolge
Seite 79 und 80: 5.3 Fehleranalyse für Einzelstando
Seite 81 und 82: el. stderror 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5
Seite 83 und 84: 0.1, wo bei Sonnenständen α > 10
Seite 85 und 86: el.σ(ground) 0.7 rel.σ(sat) 0.7 V
Seite 87 und 88: el. rmse 0.7 rel. bias 0.4 Variabil
Seite 89 und 90: 1 0.9 0.8 glatt: 1x1 glatt: 21x21 g
Seite 91 und 92: Zusammenfassung Die wesentlichen Er
Seite 93 und 94: 1−Korrelation 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0
Seite 95 und 96: 0.7 var
Seite 97 und 98: Vorhersagefehler im Vergleich zur P
Seite 99 und 100: • Auch wenn anstelle der einfache
Seite 101: In Abb. 5.17 sind stderror und (1-k
Seite 105 und 106: Kapitel 6 Zusammenfassung und Ausbl
Seite 107 und 108: Kapitel 7 Anhang Der Anhang beinhal
Seite 109 und 110: el. stderror 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.
Seite 111 und 112: Literaturverzeichnis [Adunka 2000]
Seite 113 und 114: [Jähne 1989] B. Jähne, Digitale B
Seite 115 und 116: Danksagung Ich möchte mich herzlic
Seite 117: Lebenslauf Elke Lorenz geboren am 7
Alle anzeigen

Download (1800Kb) - oops/ - Oldenburger Online-Publikations-Server

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

Template löschen?

Als Template speichern?