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Poranese457
Sab 30 Dic, 2023 08:22

Re: [LUNGO TERMINE] Dicembre: Il Piattume Dell'inverno
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[quote user="mauroPhD" post="610272"][quote user="Poranese457" post="610249"][quote user="and1966" post="610247"][quote user="mondosasha" post="610244"]Ad oggi anche sul lungo guardando gli spaghi dei vari modelli quella flessione termica secondo me è solo frutto di statistica che di reale situazione. :bye:[/quote]

Esatto.

Poi quando arrivano al dunque (= range deterministico, < 100 h), ci sbattono il muso.

E duramente.

Non dimentichiamo gli abbagli degli ultimj 5/6 anni nel periodo delle feste natalizie, chiaro frutto di inizializzazioni "statistiche" basate sul tempo che fu.[/quote]


Ma siete sicuri che i modelli deterministici lavorino per statistica?  :confuso:  :confuso:  :confuso:

E, soprattutto, cosa significa "inizializzazione statistica"? I modelli vengono inizializzati con dati reali, non statistici... aiutatemi a capire[/quote]

In realtà sia la componente deterministica che probabilistica di un modello si basa sull'utilizzo di STIME (ossia misure indirette).

Questa necessità deriva dal fatto che le condizioni iniziali, necessarie a rendere specifico al caso studio l'insieme di equazioni indefinite del modello matematico, devono essere note su ogni nodo della griglia di calcolo. In soldoni, è necessario conoscere il valore all'istante0 della simulazione di tutte le variabili di input, in tutti i nodi della griglia. Ovviamente, le misure reali non coincidono e sopratutto non riguardano tutti i nodi della griglia di calcolo. Per questo motivo tramite una procedura di interpolazione, si stimano i valori iniziali delle variabili a partire dai valori misurati. A tal fine possono essere utilizzati sia algoritmi deterministici (in soldoni una formuletta "empirica" oppure più o meno fisicamente basata, vedi vari tipi di spline) che stocastici (in soldoni formule più complesse di tipo probabilistico, vedi il kriging). La bontà di queste stime ovviamente dipenderà dal tipo di algoritmo utilizzato, dalla sua parametrizzazione, nonchè dalla bontà e densità delle misure reali.

Ovviamente, approcci di tipo monte carlo (come le simulazioni gaussiane o ensemble) sono un'altra cosa, ma comunque anche nell'approccio predittivo deterministico una certa componente di statistica interviene nella definizione dello stato iniziale del sistema.

Spero di non averti fatto confusione e di essere stato chiaro.[/quote]

Innanzitutto benvenuto  ;) 

Il discorso che fai tu è abbastanza chiaro e ne faccio un sunto: dovendo i modelli (tutti) essere inizializzati con valori di input per ogni punto della griglia e non essendo ovviamente possibile avere rilevazioni per ogni punto della griglia, si procede per "statistica" per completare i dati mancanti e stimarne i valori

A questo punto però poi i modelli deterministici usano non usano più la statistica per le loro elaborazioni ma, appunto, le equazioni non lineari. Quindi le frasi "i modelli nel lungo vedono il freddo per pura statistica" non ha particolarmente senso  :roll: 

[hr]

Intanto modelli mattutini che confermano che dalla Befana qualcosa cambierà quantomeno in ottica di dinamismo, poi magari ci scappa pure un po' di freddo  :oops:  :oops:


