Quantifying uncertainty in probabilistic volcanic ash hazard forecasts, with an application to weather pattern based wind field sampling
Quantifying uncertainty in probabilistic volcanic ash hazard forecasts, with an application to weather pattern based wind field sampling
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量化火山灰概率灾害预测的不确定性，并应用于基于天气模式的风场采样
DOI：
10.1007/s00445-023-01664-x
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发表时间：
2023
影响因子：
3.5
通讯作者：
Phillips J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Phillips J
火山灰扩散的概率预测涉及模拟一系列真实的事件情景，以估计超过特定危险阈值的概率。虽然组成集合的样本的数量，如何选择它们，以及所需的阈值都设置了估计的不确定性概率（或置信度），但目前的做法并没有量化和传达集合预测中的不确定性。在这项研究中，我们使用标准的统计方法来估计概率合奏的方差，并使用这种不确定性的措施，以评估风场的不同采样策略，使用的例子，从冰岛的一个代表性的爆炸性喷发的火山灰运输。对于风场的随机（随机）采样，我们展示了方差如何随着集合大小的增加而减小，以及方差如何取决于所需的危险阈值和目标站点与火山源的接近程度。我们演示了如何估计方差可以用来比较不同的合奏设计，通过比较随机预测与预测从一个分层抽样的方法，使用一组29个北方欧洲的天气制度，被称为Grosswetterlagen（GWL）。与传统的随机采样相比，从GWL制度内采样风场减少了实现相同方差所需的样本数量。我们的研究结果表明，火山灰扩散预测的不确定性可以直接计算和沟通，并强调需要火山灰预测界和业务的最终用户共同选择可接受的水平的差异，在未来的火山灰预测。
Probabilistic forecasting of volcanic ash dispersion involves simulating an ensemble of realistic event scenarios to estimate the probability of a particular hazard threshold being exceeded. Although the number of samples that make up the ensemble, how they are chosen, and the desired threshold all set the uncertainty of (or confidence in) the estimated exceedance probability, current practice does not quantify and communicate the uncertainty in ensemble predictions. In this study, we use standard statistical methods to estimate the variance in probabilistic ensembles and use this measure of uncertainty to assess different sampling strategies for the wind field, using the example of volcanic ash transport from a representative explosive eruption in Iceland. For stochastic (random) sampling of the wind field, we show how the variance is reduced with increasing ensemble size and how the variance depends on the desired hazard threshold and the proximity of a target site to the volcanic source. We demonstrate how estimated variances can be used to compare different ensemble designs, by comparing stochastic forecasts with forecasts obtained from a stratified sampling approach using a set of 29 Northern European weather regimes, known as Grosswetterlagen (GWL). Sampling wind fields from within the GWL regimes reduces the number of samples needed to achieve the same variance as compared to conventional stochastic sampling. Our results show that uncertainty in volcanic ash dispersion forecasts can be straightforwardly calculated and communicated, and highlight the need for the volcanic ash forecasting community and operational end-users to jointly choose acceptable levels of variance for ash forecasts in the future.
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DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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作者：
S. Jenkins;C. Magill;J. McAneney
通讯作者：
J. McAneney
DOI：
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发表时间：
2003
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作者：
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C. Connor
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G. Plunkett
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发表时间：
2007
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