A Bayesian Hierarchical Approach to Ensemble Weather Forecasting

Cocchi, Daniela ; Di Narzo, Antonio Fabio (2008) A Bayesian Hierarchical Approach to Ensemble Weather Forecasting. Bologna, IT: Dipartimento di Scienze Statistiche "Paolo Fortunati", Alma Mater Studiorum Università di Bologna, p. 26. DOI 10.6092/unibo/amsacta/2462. In: Quaderni di Dipartimento. Serie Ricerche ISSN 1973-9346.
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Abstract

In meteorology, the traditional approach to forecasting employs deterministic models mimicking atmospheric dynamics. Forecast uncertainty due to the partial knowledge of initial conditions is tackled by Ensemble Predictions Systems (EPS). Probabilistic forecasting is a relatively new approach which may properly account for all sources of uncertainty. In this work we propose a hierarchical Bayesian model which develops this idea and makes it possible to deal with an EPS with non-identifiable members using a suitable definition of the second level of the model. An application to Italian small-scale temperature data is shown.

Abstract
Tipologia del documento
Monografia (Working paper)
Autori
AutoreAffiliazioneORCID
Cocchi, Daniela
Di Narzo, Antonio Fabio
Parole chiave
Ensemble Prediction System, hierarchical Bayesian model, predictive distribution, probabilistic forecast, verification rank histogram.
Settori scientifico-disciplinari
ISSN
1973-9346
DOI
Data di deposito
21 Mag 2008
Ultima modifica
16 Mag 2011 12:08
URI

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