Verificação da previsão do tempo
Ser meteorologista é um trabalho estressante. Você faz uma previsão do tempo , uma previsão sobre as condições atmosféricas futuras, e as pessoas levam essa previsão muito a sério. Isso significa que as pessoas podem ficar muito chateadas se você errar. Mas o que as pessoas esperam? Afinal, isso é ciência, não adivinhação.
Bem, como ciência, a meteorologia se baseia na criação e no teste de hipóteses. A previsão é uma hipótese e queremos que esteja correta. E, francamente, todo mundo também. Isso significa que precisamos verificar as previsões ou comparar as previsões com verdades reais observáveis. Com a verificação, os meteorologistas melhoram continuamente suas técnicas de previsão, tornando este mundo um pouco mais seguro para todos.
Definindo uma boa previsão
O ponto de verificação é criar previsões mais precisas. Portanto, vamos começar definindo os elementos de uma boa previsão. Uma boa previsão tem três coisas. O primeiro é a consistência , ou o grau em que a previsão reflete o conhecimento e o julgamento do previsor. Em segundo lugar, deve ter alta qualidade , ou o grau em que a previsão corresponde ao clima real. O terceiro elemento é o valor , ou o grau em que a previsão é útil e útil.
A verificação se concentra principalmente em avaliar a qualidade de uma previsão, ou se ela é precisa ou não. Se você disse que ia chover, certo? Agora, existem dezenas de técnicas de previsão diferentes, cada uma precisando ser verificada de uma maneira única, mas podemos começar a olhar para isso dividindo as previsões em duas categorias.
Uma previsão qualitativa descreve o tempo observável sem medições estritas. Hoje vai estar ensolarado. Há uma chance de chuvas mais tarde. Essas são previsões qualitativas. Uma previsão quantitativa prevê o clima numericamente descritível. Choverá cinco centímetros hoje. Isso é quantitativo. É baseado em uma quantidade numérica. Entendi? Ok, agora é hora de começar a verificar.
Verificação do globo ocular
Assim como temos previsões qualitativas e quantitativas, nossos métodos de verificação podem ser descritos da mesma maneira. Começaremos com um dos métodos mais comuns, chamado verificação do globo ocular . Basicamente, você olha uma previsão e a compara com o clima real. É barato. É fácil. Geralmente é o suficiente para ter uma ideia se as previsões estão corretas ou muito erradas.
A verificação do globo ocular é um exemplo de verificação qualitativa , basicamente definida pela pergunta: Parece correto? A verificação qualitativa é realmente a única maneira de avaliar previsões qualitativas e pode ser um tanto subjetiva. Para compensar isso, a maioria dos previsores olhará tabelas e gráficos que fornecem detalhes mais estruturados sobre as previsões do tempo versus os padrões meteorológicos reais. Isso garante que eles estão avaliando dados precisos. Mas este ainda é um método de verificação qualitativo, não quantitativo.
Verificação da Tabela de Contingência
Agora, às vezes você quer uma verificação mais quantitativa , que responda à pergunta: Quão numericamente precisa foi a previsão? O método quantitativo mais básico e um dos mais comuns é o uso de uma tabela de contingência , ou gráfico de previsões corretas e incorretas. Este método só pode verificar previsões dicotômicas , ou aquelas com precisão que podem ser respondidas com sim e não.
Por exemplo, ao longo do último ano, previmos todos os dias se choveria ou não. Nós estávamos certos? Podemos compilar os sim e não em quatro categorias. Um acerto é uma previsão correta de que algo ocorreria. Previmos que choveria, e choveu. Uma falha é um evento previsto para não ocorrer. Não previmos chuva e choveu. Um alarme falso é um evento previsto que não ocorreu. Previmos chuva e sol. Uma negativa correta é uma previsão de que algo não ocorreria, e não aconteceu. Previmos que não choveria e não choveu.
Agora, uma previsão perfeita teria apenas acertos e erros negativos:
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Mas, de forma mais realista, nossa tabela de contingência será mais ou menos assim:
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Bem, agora temos dados numéricos que podemos usar para verificar a qualidade de nossa previsão. Existem dezenas de fórmulas que podemos usar para testar vários aspectos disso, mas vamos começar com uma simples. Precisão. Quão precisas foram nossas previsões? Isso pode ser verificado por meio da seguinte fórmula: precisão = (acertos + negativos corretos) / previsões totais. Isso resultará em uma pontuação de zero a um, com um sendo perfeitamente preciso.
Então como fomos?
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Este é apenas um método de verificação quantitativa e, como eu disse, até mesmo pode ser usado para avaliar muitos aspectos de nossa previsão. Um dos usos mais comuns é calcular a pontuação de Brier , a precisão de uma previsão probabilística. Essa é a aparência desta fórmula:
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Não vamos entrar nisso hoje, mas uma análise concreta e detalhada como essa é o objetivo final da verificação quantitativa: algo que nos diga, estatisticamente, se as técnicas de previsão estão funcionando. É muito trabalhoso, mas, quando se trata de prever o tempo, sempre há muito em jogo.
Resumo da lição
Fazer uma previsão do tempo , uma previsão sobre as condições atmosféricas futuras é importante, mas arriscado, trabalho. Bons analistas verificam as previsões ou comparam as previsões com verdades reais observáveis para avaliar se suas técnicas de previsão funcionam ou não. O objetivo é produzir uma boa previsão , definida por consistência, qualidade e valor.
Para testar a qualidade, temos várias técnicas de verificação. Alguns são qualitativos , respondendo à pergunta: Parece correto? A técnica mais comum é a verificação do globo ocular , olhando para uma previsão e comparando-a com o tempo real. Outras técnicas são mais quantitativas , respondendo à pergunta: Quão numericamente precisa foi a previsão? As técnicas mais comuns aqui são uma tabela de contingência , um gráfico que traça previsões corretas e incorretas como sim e não.
O objetivo final é produzir verificação estatística de qualidade. Nós examinamos apenas duas técnicas de verificação comuns hoje, mas existem muitas mais, cada uma específica para vários tipos de previsão. Afinal, quem não quer uma previsão precisa?