Contribution
Vergleichende Untersuchung von drei Ozonprognosemodellen
[Comparative study of three forecast models for ozone concentration]
Richter, K.; Ruckdeschel, W.
Meteorologische Zeitschrift Vol. 6 No. 3 (1997), p. 99 - 107
29 références bibliographiques
publié: Jul 4, 1997
publication en ligne: Aug 2, 2018
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Kurzfassung
In Bayern werden seit 1995 mit einem künstlichen neuronalen Netz (PROZON) Ozonprognosen für den jeweiligen Folgetag mit ausreichender Genauigkeit errechnet und veröffentlicht. Parallel zu PROZON wurden auch ein mit Regressionsgleichungen arbeitendes und ein physikalisch-chemisches Modell untersucht. Das physikalisch-chemische Modell war hinsichtlich der Prognosegüte den beiden anderen Modellen unterlegen. Es werden die in den Sommermonaten 1995 mit den drei Modellen gewonnenen Ergebnisse vorgelegt und bewertet. Die Prognosegenauigkeit von PROZON und dem Regressionsanalyse-Modell ist zufriedenstellend und hängt insbesondere von der Genauigkeit der Temperaturprognose ab.
Abstract
Since 1995 a system for ozone forecast is operating in the State of Bavaria. The forecast data are calculated by a neural network (PROZON). Beside of PROZON two other forecast models - one applying regression equations, the second with a physical-chemical approach - have been investigated. The physical-chemical approach proved to be inferior under the aspect of accuracy of forecast. The results which have been gained applying the three models during summer 1995 are presented and evaluated. The accuracy of the forecast applying regression equations respectively a neural network is satisfactory. The forecast of these models is mainly influenced by the accuracy of temperature forecast.
Mots-clefs
neuronales Netz • Ozon • Temperaturprognose • Bayern • neural network • ozone • temperature forecast • Bavaria