Метеорологи улучшили многопараметрический интегральный метод оценки климатических моделей

Исследователи из Нанкинского университета и Института физики атмосферы (ИФА) Китайской академии наук разработали удобный инструмент — Multivariable Integrated Evaluation Tool (MVIETool), написанный на Python/NCL. Он облегчает оценку климатических моделей и их сравнение между собой, совершенствуя существующий многопараметрический интегральный метод оценки (MVIE). Исследование опубликовано в журнале Geoscientific Model Development 28 мая.

Метод MVIE позволяет количественно оценить общую производительность климатической модели по симуляции нескольких переменных, таких как температура воздуха, осадки и вектор ветра, в сравнении с наблюдаемыми данными. Улучшенная версия метода учитывает весовые коэффициенты для площади при расчёте статистики, что делает оценку пространственных полей более точной. Также предложен новый интегральный показатель навыка — гибкий и нормализованный индекс для количественного измерения способности модели воспроизводить множественные поля.

«Улучшенный метод MVIE может обеспечить более комплексную и точную оценку производительности климатической модели. С помощью MVIETool можно легко оценить работу модели как по каждой отдельной переменной, так и по нескольким одновременно», — отметил Чжан Мэнчжо, первый автор исследования. По словам профессора Сюй Чжунфэна, метод также позволяет проводить смешанную оценку скалярных и векторных полей. Помимо климатического моделирования, улучшенный метод MVIE может найти применение в других областях, например, в машинном обучении, для оценки общей точности нескольких переменных, сгенерированных моделью ИИ.