Kurzfristige Klimavorhersagen wie dekadische Klimaprognosen werden zunehmend zur Steuerung von Anpassungsmaßnahmen verwendet. Um die Anwendbarkeit dieser Vorhersagen zu gewährleisten, müssen systematische Fehler des Vorhersagesystems korrigiert werden. Dafür werden unterschiedliche Algorithmen angewendet.

Die Daten

Der Algorithmus schränkt Modellordnungen nicht a priori ein, sondern verwendet eine systematische Modellauswahlstrategie, um die Modellordnungen aus den Daten auf der Grundlage von inhomogenem Boosting zu erhalten. Damit steht ein verbesserter Algorithmus zur Verfügung, im Gegensatz zu einem früher publizierten Ansatz, um die Probleme von kurzfristigen Klimavorhersagemodellen zu lösen.

Veröffentlichung des Datensatzes: Pasternack A, Grieger J et al (2020) https://doi.org/10.5281/zenodo.3975759