.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
返回
A tolerance-based framework for spatiotemporal forecast validation using the γ -index
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.ijforecast.2026.03.002.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
传统场预报评估主要依赖本地评分指标，如RMSE或MAE。这些指标会严重过度惩罚相干结构的空间或时间微小位移，这一被称为“双重惩罚问题”的局限性在许多预报领域普遍存在。本文引入了一种基于三维γ指数的容差框架，该指数最初为医疗剂量验证设计，作为网格化预报的统一接受标准。该方法嵌入空间（DTA）、时间（TTA）和强度（IDT）的显式容差，评估预测与观测是否在预定义的物理界限内一致，而非仅通过逐像素差异。首先通过合成示例说明传统指标为何可能歪曲可用预报。随后将该方法应用于卫星导出的地表太阳辐照度场，以展示其在真实数据集上的操作表现。结果表明，γ标准在隔离物理显著差异的同时，能在微小位置噪声下保持结构一致性。该公式具有通用性，适用于任何网格变量，前提是定义有意义的容差。它为一般预报工作流中的现有空间验证工具提供了实用的补充。
Keyword:
spatiotemporal forecast validation
γ-index
tolerance-based framework
structural consistency
gridded forecasts