MeteoInfoLab脚本示例：模式检验

MeteoInfo

MeteoInfoLab软件中自带一个toolbox（也就是插件），在Apps菜单中可以打开相关界面。模式检验的介绍可以看此网页：http://www.cawcr.gov.au/projects/verification/。这里简单说一下脚本的使用。在MeteoInfoLab启动时会加载toolbox目录中的toolbox.py模块，主要是加载了一个verify模块用于模式检验。toolbox -> verification -> sample目录中有一个简单的示例数据ex1.csv，包含了观测和预报数据。

1. datadir = r'D:\MyProgram\Distribution\Java\MeteoInfo\MeteoInfo\toolbox\imep\sample'
   
2. fn = os.path.join(datadir, 'ex1.csv')
   
3. table = readtable(fn, delimiter=',', format='%3i%5f%i')
   
4. obs = table['Obs']
   
5. fcst = table['GFSMean']
   
6. scatter(obs, fcst, fill=False)
   
7. xlabel('Observation')
   
8. ylabel('Forecast')
   
9. ylim(-4, 18)
   
10. x = [-4, 18]
    
11. y = [-4, 18]
    
12. plot(x, y)
    
13. title('Most Basic')

datadir = r'D:\MyProgram\Distribution\Java\MeteoInfo\MeteoInfo\toolbox\imep\sample'<br /> fn = os.path.join(datadir, 'ex1.csv')<br /> table = readtable(fn, delimiter=',', format='%3i%5f%i')<br /> obs = table['Obs']<br /> fcst = table['GFSMean']<br /> scatter(obs, fcst, fill=False)<br /> xlabel('Observation')<br /> ylabel('Forecast')<br /> ylim(-4, 18)<br /> x = [-4, 18]<br /> y = [-4, 18]<br /> plot(x, y)<br /> title('Most Basic')

进行模式检验：
1、读取观测和模式预报数据，形成相应的数组obs和fcst。
2、设定模式检验方法（verify模块的verifymethod()方法），比如连续数据检验（method='continuous'）或有无检验（method='dichotomous'），有无检验方法还需要设定数值范围（本例中>8）。
3、获取检验结果表，使用verify模块的verifytable()方法，参数分别是观测数据、预报数据和上一步设定的检验方法。
4、输出检验结果，在Console中打印，或者输出到文件中。

示例脚本：

1. import imep
   
2. datadir = 'D:/MyProgram/java/MeteoInfoDev/toolbox/IMEP/imep/sample'
   
3. fn = os.path.join(datadir, 'ex1.csv')
   
4. table = DataFrame.read_table(fn, delimiter=',', format='%3i%5f%i')
   
5. obs = table['Obs'].values
   
6. fcst = table['GFSMean'].values
   
7. 
   
8. print 'Continuous verification...'
   
9. cmethod = imep.verifymethod(method='continuous')
   
10. ctable = imep.verifytable(obs, fcst, cmethod)
    
11. print ctable
    
12. 
    
13. print 'Dichotomous verification...'
    
14. dr = imep.datarange(min=8)    # >= 8
    
15. dmethod = imep.verifymethod(method='dichotomous', drange=dr)
    
16. dtable = imep.verifytable(obs, fcst, dmethod)
    
17. print dtable

import imep<br /> datadir = 'D:/MyProgram/java/MeteoInfoDev/toolbox/IMEP/imep/sample'<br /> fn = os.path.join(datadir, 'ex1.csv')<br /> table = DataFrame.read_table(fn, delimiter=',', format='%3i%5f%i')<br /> obs = table['Obs'].values<br /> fcst = table['GFSMean'].values<br /> <br /> print 'Continuous verification...'<br /> cmethod = imep.verifymethod(method='continuous')<br /> ctable = imep.verifytable(obs, fcst, cmethod)<br /> print ctable<br /> <br /> print 'Dichotomous verification...'<br /> dr = imep.datarange(min=8)    # >= 8<br /> dmethod = imep.verifymethod(method='dichotomous', drange=dr)<br /> dtable = imep.verifytable(obs, fcst, dmethod)<br /> print dtable

在Console中输出的结果：
>>> run script...
Continuous verification...
Score        Value
MAE        2.20
R        0.69
MeanErr        0.58
Bias        1.09
RMSE        2.76
MSE        7.62

Dichotomous verification...
Hit: 58
Miss: 24
False alarm: 30
Correct negative: 123
---------------------------
Score        Value
Accuracy        0.77
HK        0.51
OR        9.91
POD        0.71
ETS        0.34
Bias        1.07
FAR        0.34
ORSS        0.82
POFD        0.20
HSS        0.50
SR        0.66
TS        0.52

freekiller

太强大了      

senga

学习了~~~~~~~

cat1106123

学习了！！！

codd

刘包包

给力！！！！！！！！

dgjxbt

学习了~~~~~~~

洋咩咩

楼主您好，最近在做有关评分的东西，对于POD,ETS,FAR,BIAS还算了解，但是对于其他的尤其是SR不是很了解，能给说明一下吗？

MeteoInfo

洋咩咩 发表于 2017-3-3 20:10
楼主您好，最近在做有关评分的东西，对于POD,ETS,FAR,BIAS还算了解，但是对于其他的尤其是SR不是很了解，能 ...

参考此网页：http://www.cawcr.gov.au/projects/verification/

洋咩咩

MeteoInfo 发表于 2017-3-3 23:48
参考此网页：http://www.cawcr.gov.au/projects/verification/

好的，谢谢！