Szia Cauchy!Koszi az eszerevetelt, az altalad emlitett problema ismert, de tobb, "egyedulallo" tulajdonsaga miatt ra vagyunk kenyszeritve a GFS hasznalatara.Az altalam ismert osszes met. modelt vegigneztem. Szerintem egy nowcasting rendszerhez hasznalt first guess adatok eseten (remelem, a hozzaertok majd pontositanak) a legfontosabb, hogy eleg gyakran futtassak, lehetoleg idoben/terben suru idopontokra, es hogy az analizist/elorejelzest ne csak felszini adatokra lehessen elerni.Az altalam ismert osszes met. modell kozul azert valasztottam a GFS-t, mert ez volt az egyetlen, ahol a fobb met. adatok egysegesen 20 izobar szintre elerhetoek, 6 orankent futtatjak, 3 oras idokozokre. Pozitivum meg a tobbi modellhez kepest nagyon jo bevalasi arany is. (igaz, ez csak olyan "erzesre" dolog, igazabol nem csinaltam statisztikat, de 12 oran belul az elorejelzesei be szoktak jonni, es itt ez szamit.)Eselyes lett volna meg az olasz MM5, de azt naponta egyszer futtatjak, es a bevalasi aranya eleg pocsek (vagy csak a tesztidoszak nem tetszett neki?), arrol nem is beszelve, hogy Mo-nak meg a fele sincs rajta.A problema megoldasat talan a modellben hasznalt interpolacios eljaras minel jobb megvalasztasa jelentheti, az ezzel kapcsolatos kutatasok folyamatban vannak. (a Coons-Hermite interpolacion kivul eselyes meg a spline interpolacio, a CANARI, es van olyan valtozat is, mi szerint neuralis halozat-alapu interpolaciot kellene implementalni.)Ha esetleg tudsz olyan modellrol, amelyet nem talaltam meg, de szerinted a feladatra alkalmas lenne, kerlek, oszd meg velunk az elerhetoseget.Udv. CyberWizard; email: [email protected]