Obre el panell

Per a docents · Fitxa 5 de 5

Com aprèn el Pronòstic Atlas i quant encerta

La nostra predicció pròpia aprèn dels errors que han comès els models a cada estació. I en publiquem l'encert, també quan falla. Com es mesura això amb honestedat?

Objectiu

Calcular un error mitjà, entendre per què una predicció es compara amb una referència i per què cal verificar-la amb dades que no ha vist en aprendre.

  1. PredirEl sistema combina sis models per a cada hora.
  2. MesurarLes estacions mesuren el que va passar de veritat.
  3. Aprendre de l'errorAmb mesos de diferències aprèn quant i quan s'equivoca cada model.

Activitat

  1. 10 min
    Calcular un error mitjà. Amb aquestes dades d'exemple: vam dir 18, 20 i 15 °C i es van mesurar 16,5, 21 i 15 °C. Calculeu la diferència de cada dia sense signe i la seva mitjana. Si teniu el repte de classe en marxa, repetiu-ho amb les vostres dades.
  2. 10 min
    L'encert públic. A «Quant encerta el Pronòstic Atlas», llegiu l'error mitjà de la temperatura d'avui (0–24 h) del Pronòstic Atlas i de la mediana dels models. Quin percentatge d'error s'estalvia?
    Mira l'encert
  3. 10 min
    Per què diu el que diu. A la vista senzilla d'un lloc on estigui actiu (per exemple, Girona), obriu l'explicació del Pronòstic Atlas: quins models pesen més i quines estacions properes fa servir.
    Obre Girona Obre el lloc de l'escola
  4. 10 min
    Setmana a setmana. A la gràfica setmanal de la pàgina de l'encert, busqueu setmanes en què l'Atlas ho va fer pitjor que els models. Què ens diu això?

Preguntes

  1. Quant val l'error mitjà de les dades d'exemple? Per què es treu el signe abans de fer la mitjana?
  2. Amb què es compara el Pronòstic Atlas? Per què és difícil guanyar-lo?
  3. Què és la validació creuada? Per què no serviria mesurar l'encert amb les mateixes dades amb què va aprendre?
  4. Per què el Pronòstic Atlas només està actiu en algunes zones?
  5. Un bon encert mitjà garanteix que demà l'encertarà?

Solució per al professorat
  1. Les diferències són 1,5, 1 i 0 °C; la mitjana és 2,5 / 3 ≈ 0,83 °C. Sense treure el signe, un error de +2 i un altre de −2 donarien una mitjana de 0, com si no ens haguéssim equivocat.
  2. Amb la mediana dels sis models que combina (ECMWF IFS i AIFS, GFS, ICON, Météo-France i Met Office), que ja encerta més que gairebé qualsevol model per separat. El percentatge de millora és (error de la mediana − error de l'Atlas) / error de la mediana.
  3. Predir cada estació amb un sistema que va aprendre sense ella, com passa en qualsevol punt del mapa on no hi ha estació. Amb les mateixes dades seria com examinar-se amb les preguntes ja corregides: el sistema pot «memoritzar» i semblar millor del que és (sobreajust). A més, cada matí es comprova el que va dir el dia anterior el sistema que estava en ús.
  4. Necessita estacions amb què aprendre i s'encén en una zona quan suma almenys 2.000 hores verificades i encerta més que els models. Mentrestant, continua aprenent.
  5. No. És una mitjana: hi ha dies en què els models encerten més, i la pàgina ho mostra. Per això es publica setmana a setmana.