Machine Learning Methods for Postprocessing Ensemble Forecasts of Wind Gusts: Data

Datensatz zu Schulz und Lerch (2022): "Machine learning methods for postprocessing ensemble forecasts of wind gusts: A systematic comparison", Monthly Weather Review, 150 (1), 235-257, doi.org/10.1175/MWR-D-21-0150.1. Die Daten beinhalten die NWV-Vorhersagen und dazugehörigen Beobachtungen im gesamten Zeitraum von 2010 bis 2016 sowie die nachbearbeiteten Vorhersagen im Testzeitraum 2016. Weiter sind noch die Stationsdaten sowie die berechneten Scores im Testzeitraum enthalten.

Die NWV-Vorhersagen beinhalten die einzelnen Ensemble-Member der Windböen-Vorhersage sowie die Mittelwerte und Standardabweichungen der anderen Ensemble-Variablen. Zusätzlich zu den nachbearbeiteten Vorhersagen sind auch Informationen zu den trainierten Modellen verfügbar (bspw. geschätzte Parameter).