ECO deckt die Koordination des Modul E ab, integriert dabei individuelle Evaluierungsbemühungen und organisiert wissenschaftlichen Austausch mit anderen Modulen und Arbeitspaketen aus MiKlip II. In Kooperation mit Modul D, und falls erforderlich unter Einbezug individueller Arbeitspakete, wird der notwendige Austausch mit Interessenvertretern zur Orientierung des Evaluierungssystems auf Anforderungen der Endnutzer sichergestellt.

Neben der Koordination des Modul E leistet ECO folgenden wissenschaftlichen Beitrag:

Da Bias- und Drift-Korrektur für alle Validierungsaktivitäten relevanter wird, implementiert ECO ein Framework zur Drift-Korrektur, unter Verwendung Generalisierter Linearer Modelle (GLM). Der Framework, welcher eine Abhängigkeit der Initialisierungszeit berücksichtigt, wird innerhalb des Central Evaluation System (CES) entwickelt und implementiert. In Zusammenarbeit mit WP E-6 DROUGHTCLIP wird der GLM-basierte Framework auf schiefe und positive Variablen erweitert, um insbesondere die Anwendung für Niederschlag (WP E-2 DAPAGLOCO, WP E-5 PROMISA), Feuchte (WP E-1 MOSQUITO) oderWind zu ermöglichen.

Des Weiteren ist die Kalibrierung probabilistischer Vorhersagen zur Verbesserung der Verlässlichkeit für MiKlip II ein wichtiger Aspekt. Verschiedene Kalibrierungs-Ansätze werden in Modul E innerhalb der Arbeitspakete E-8 PROVESIMAC und E-9 CALIBRATION entwickelt. Zusammen mit der Bias- und Drift-Korrektur wird die Kalibrierung der Vorhersagen zu allgemeinen Nachbereitungsmethoden beitragen, welche von ECO koordiniert werden.

Es ist anzunehmen, dass Vorhersagegüte nicht allein von der Vorlaufzeit abhängt, sondern in Abhängigkeit der Jahreszeit und/oder der Phase niederfrequenter Klimamoden, wie Atlantic Multidecadal Variability (AMV), Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC), und Pacific Decadal Oscillation (PDO), variiert. Eine Abschätzung der Güte, welche entlang dieser Einflussfaktoren stratifiziert wird, ist sowohl ein nützlicher Beitrag zur allgemeinen Abschätzung, als auch zur prozessorientierten Validierung. Daher wird ECO CES plug-ins zur stratifizierten Verifikation implementieren.

Die Verifikation der Vorhersagegüte wurde entlang verschiedener Variabilitätsmoden auf dekadischer Zeitskala stratifiziert, z.B. "El Nino/Southern Oscillation" (ENSO) und "Atlantic Multidecadal Variability" (AMV). Mit Hilfe einer Aufteilung eines Verifikationsmaßes konnten die Beiträge der Güte unterschiedlicher Phasen der Variabilität zur gesamten Vorhersagegüte bestimmt werden.

Ziele

• Konzentration auf Endnutzer-Anforderungen bezüglich des Evaluierungssystems für einen Transfer der Vorhersagen in Richtung eines nutzerorientierten operationellen Systems

• Entwicklung von Bias- und Drift-Korrektur Frameworks und Koordinierung von Ansätzen zur Kalibrierung probabilistischer Vorhersagen

• Implementierung von Frameworks zur stratifizierten Verifikation

Bisheriger Fortschritt

Im Rahmen von ECO wurde ein Drift-Anpassungs-Plug-In für das Zentrale Evaluierungssystem (CES) implementiert, welches in der Wahl der Korrekturmethode flexibel ist. Modell-Drift lässt sich parametrisch, mit Hilfe generalisierter linearer Modelle, oder nicht-parametrisch schätzen und anpassen.

Es wurde geprüft, wie sensitiv die Vorhersagegüte und die Verbesserung der parametrischen Bias-Anpassung ausfällt wenn 'Cross-Validierung' (CV) unterschiedlicher Blocklänge durchgeführt wird.