PREDICCIÓN PROBABILÍSTICA. 1. Ventajas de la predicción en formato probabilístico

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José Ramón Fidalgo Maestre
hace 5 años
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1 PREDICCIÓN PROBABILÍSTICA Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical 1. Ventajas de la predicción en formato probabilístico 2. Aplicación de los productos ECMWF a la predicción operativa. Práctica en tiempo real. 3. Casos de estudio: Erika, Danny, onda tropical, T máx Benito Elvira belviram@aemet.es

2 VALOR ECONÓMICO DE UNA PREDICCIÓN Verificación objetiva vs subjetiva - Objetiva = f (sistema de predicción) - Error medio - RMSE - ACC - Brier Score y Brier Skill Score - HR y FA - Curvas ROC - etc

3 VALOR ECONÓMICO DE UNA PREDICCIÓN Verificación de la predicción probabilística: diagramas de fiabilidad

4 VALOR ECONÓMICO DE UNA PREDICCIÓN Verificación objetiva vs subjetiva -Subjetiva = f (sistema de predicción, usuario final) - utilidad de la predicción - valor económico de la predicción

5 Utilidad de una predicción meteorológica Cuándo una predicción es útil para un usuario? - cuándo, al usarla, evita pérdidas y, por tanto, obtiene un beneficio económico!! Caso práctico: - Agricultor que tiene una finca de aguacates (en Yucatán) - Posible infección por hongos (mancha negra o antracnosis)

Utilidad de una predicción meteorológica Antracnosis (mancha negra) = f (pcp24, T) - pcp24 >= 20 mm - Tmax (24, 28ºC) Servicio Meteorológico: prevé estas variables Agricultor: es útil la predicción

6 Utilidad de una predicción meteorológica Antracnosis (mancha negra) = f (pcp24, T) - pcp24 >= 20 mm - Tmax (24, 28ºC) Servicio Meteorológico: prevé estas variables Agricultor: es útil la predicción para mí?? Objetivo: minimizar pérdidas por la enfermedad. Cómo? Tratando con un fungicida, 24 h antes, sólo cuando se prevean las condiciones de pcp y T: pcp > 30 mm/24 h y Tmáx (24,28) Variables económicas: - Coste de la protección: pesos/ha - Pérdidas en caso de helada: pesos/ha

7 Utilidad de una predicción meteorológica Clima: frecuencia observada media O O = 6 días durante el mes O_relativa = 6/30 = 1/5 = 0.2 A) Con solo información climatológica, dos opciones: 1) Actuar siempre: C = coste de la protección: pesos/día L = pérdida (Loss) = 0 Gasto = C = pesos/día 2) No actuar nunca: Coste = 0 L = x 0.2 = pesos/día Gasto = L = pesos/día

8 Utilidad de una predicción meteorológica Gasto = f (O, C, L) = f (O, C/L) En este caso A) de sólo información climatológica: C/L = 6000/60000 = 0.1 O = 0.2 Qué haría el agricultor (X)? Actuar siempre o nunca? SIEMPRE! Supongamos otro agricultor (Y), más ecológico: C = pesos/ha C/L = / = 0.3 O = Actúa siempre: Gasto = C = pesos/día - No actúa nunca: Gasto = L = x 0.2 = pesos/día Qué haría el agricultor (Y)? La relación C/L determina la mejor opción!! NO ACTUAR NUNCA! Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical

9 Utilidad de una predicción meteorológica La mejor opción: actuar (proteger)? - Sí: C/L < O X: C/L = 0.1 O = No: C/L >= O Y: C/L = 0.3 O = 0.2

10 Utilidad de una predicción meteorológica Caso B: Disponibilidad de un sistema de predicción Tabla de contingencia: E = Gasto (expense) = = C. (H + F) + L. M Caso de predicción perfecta M = F = 0 E = C. (H) E/N= C. (H/N) = C. O - Agricultor X: C/L = 0.1 E = 6000 x 0.2 = Agricultor Y: C/L = 0.3 E = x 0.2 = 3600 Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical

11 Valor económico de una predicción meteorológica Caso B: Disponibilidad de un sistema de predicción V = Valor económico = Ec Ef Ec Ep - Predicción = climatología: Ef = Ec V = 0 - Predicción = perfecta Ef = Ep V = 1

12 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 - Fenómeno meteorológico: lluvia - Frecuencia observada: 3/10 (3 días de 10). O = Pérdidas. En empresas de la construcción: Cada día que llueve sin haber protegido: L = 100 euros - Costes de protección: - empresa X: C = 20 euros/día - empresa Y: C = 60 euros/día - Relación C/L: - X C/L = Y C/L = 0.6

13 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 a) Sólo información climatológica: O = Pclim = 0.3 Usuario X: C/L = 0.2 C/L < O Proteger siempre

14 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 a) Sólo información climatológica O = Pclim = 0.3 Usuario Y: C/L = 0.6 C/L > O No proteger nunca

15 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 b) Sistema aleatorio - Proteger sólo cuando se prevéa Gasto: Usuario X: 26 Usuario Y: 38

16 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 c) Predicción perfecta M = F = 0 E = C. (H/N) = C. Pclim E = f (C, Pclim)

17 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 d.1) Sistema de predicción A E = C. (H + F) + L. M HR (aciertos) FR (falsas alarmas) 2/3 1/3

18 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 d.2) Otros sistemas de predicción: B y C. Aparece la competencia! B: Infra-predice la lluvia C: Sobre-predice la lluvia

19 Valor económico de la predicción: caso práctico 2 e) Posibles estrategias de A para superar a B y C. HR (aciertos) FR (falsas alarmas) A 2/3 1/3 B 1/3 0 C 3/3 3/6 1. Mejorar la calidad de la predicción determinista: - aumentar H y Z / disminuir F y M 2. Imitar a B y C 3. Diferenciar casos con certidumbre de otros con incertidumbre Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical

20 e) A modificado. Introducción a la predicción probabilística Cuando: - Esté seguro: difundo la predicción -Tenga dudas: difundo NO LO SÉ Richard Feynman: It is better to know that we do not know than to believe that we know when we don t

21 Introducción a la predicción probabilística Cómo reaccionan los usuarios X e Y? X: -Interpreta que puede llover - C/L es pequeño - Protege Y: -Interpreta que dificilmente lloverá - C/L es grande -No protege

22 Introducción a la predicción probabilística Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical

23 Introducción a la predicción probabilística c.2) Sistema de predicción probabilística. A modificado. Cálculo del gasto: E = C. (H + F) + L. M

24 Introducción a la predicción probabilística Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical

25 Introducción a la predicción probabilística Aplicaciones del modelo del Centro Europeo a la meteorología tropical

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