python図面| National Meteorological Administrationオープンソース予測検証ライブラリ（マルチマップ警告）

2020.07.23 National Meteorological Center Liu Couhuaのシニアエンジニアが、全プロセスの検査および評価システム（Meteva）を紹介しました。詳細については、ビデオを参照してください（ビデオソース「幸せな科学的研究」、フォローを歓迎します）。

Metevaの紹介

Metevaライブラリは、国立気象センターの予報技術研究開発室の検査課によって開発されたもので、気象予報製品や中間製品の総合的な検査・評価に必要な機能と機能を統合したものです。これは、気象予報の検証に特化した最初の国内Pythonライブラリです。

現在、このプログラムは再利用可能な200以上の機能を提供し、基本機能（データの読み取りと書き込み、補間、累積、平均化、選択、グループ化などを含む）、検査アルゴリズム（さまざまなタイプを含む）を統合しています。 2つのカテゴリ、複数のカテゴリ、連続変数、確率予測およびアンサンブル予測検査など）および検査グラフィック製品（空間比較チャート、時系列比較、エラーシーケンス分析チャート、エラー空間分布チャートなどを含む）。

予測チェック

• 総合検査チャート performance（）
  2つのカテゴリの予測の包括的な検査マップを作成します。横軸は成功率、縦軸はヒット率、等バイアス曲線と等ts曲線の補助線を描画し、テスト結果をドットとして図に表示して、成功を直接参照できるようにします。レート、ヒットレート、バイアス、tsなどのテスト指標。

マルチクラス予測テスト

• 周波数統計グラフ frequency_histogram（）
  統計的観測と予測は、さまざまなカテゴリのサンプル数であり、ヒストグラムの形式で画像に描画されます

継続的な予測テスト

• 散乱回帰グラフ scatter_regress（）
  観測予測散乱プロットと線形回帰曲線を描画します。横軸は観測値、縦座標は予測値、横軸と縦座標の値の範囲は自動的に同じに設定され、グラフの中央に完全な予測参照線が追加されます。

• 周波数グラフ pdf_plot（）
  観測値と予測値をそれぞれ小さいものから大きいものに並べ替え、2つのサブグラフを含む周波数マッチング関係グラフに並べ替えた後、2つのデータセットを描画します。最初のサブ画像は、観測と予測の確率分布関数の比較図であり、2番目のサブ画像は、周波数マッチングマッピング関係図です。グラフの横軸と縦軸の値の範囲は自動的に同じに設定され、グラフの中央に完全な予測の基準線が追加されます。

• 周波数比較ボックスとウィスカープロット box_plot_continue（）
  観測と予測の周波数ボックスとウィスカー図がそれぞれ描かれています。横軸は「観測」と「予測」、縦軸はデータ値です。ボックスとウィスカー図には、第1四分位、中央値、第3四分位が含まれています。数値と異常値（異常値）およびその他の異なるレベル。

確率予測テスト

• 識別図 discrimination（）
  予測確率は、サンプル全体に対するさまざまな間隔で観測されたサンプルイベントの発生と非発生を伴うサンプルの割合としてプロットされます。

• ROC図 roc（）
  ROC曲線を描画します。曲線は、横軸として空のレポートレート（pofd）を使用し、縦軸としてヒットレート（pod）を使用します。その中で、曲線トレースポイントは、予測発生としての予測確率に異なるしきい値が設定されている場合の対応する（空のレポートレート、ヒットレート）です。

• 信頼性図 reliability（）
  信頼性マップを作成します。横軸は予測確率です。垂直方向は、プライマリサブマップとセカンダリサブマップの2つのサブマップに分割され、メインマップの縦座標は、同じ予測確率間隔でのライブサンプルイベントの発生率です。 2番目の図は、各予測間隔に対応する予測サンプルの数を示しています。

• 総合検査チャート comprehensive_probability（）
  信頼性図、ROC図、識別可能性図の組み合わせ図。

アンサンブル予測テスト

• ヒストグラムを並べ替える rank_histogram（）
  アンサンブル予測の発散時間は、その不確実性と一致していることを反映しています。

• 周波数比較ボックスとウィスカープロット box_plot_ensemble（）
  観測と予測の周波数ボックスとウィスカー図がそれぞれ描かれています。横は「観測」、「予測」、予測メンバー番号、縦軸は第1四分位、中央値、第3四分位、第4四分位を含むデータ値です。量子と異常値（異常値）

空間分布の比較

• 降水量予測と観測分布の総合比較チャート rain_24h_comprehensive_sg（）
  入力ステーションの観測データとグリッド予測データに基づいて比較チャートを作成します

• 温度予測とゼロフィールド分布の包括的な比較チャート temper_comprehensive_gg（）

エラーシーケンス分析

• エラー総合分析グラフ（絶対値） error_boxplot_abs（）
  入力サイトのデータに基づいて、データの一部を選択し、選択したデータに対してグループ検査を実行し、包括的なエラー分析図を作成します

時系列比較

• マルチモードとマルチエイジングの比較チャート time_list_line（）
  異なる時間に報告された予測と実際の状況が同じグラフに表示および比較されます。これは、問題をタイムリーに検出するのに便利であり、曲線状に重ねて表示されます。

• マルチタイム効果予測誤差と安定性の比較チャート time_list_mesh（）
  要素比較チャートとエラーチャートを同時に表示すると便利で、エラーチャートのエラー分布が目立ち、問題点がわかりやすくなります。

公式文書

プロセス検査手順全体の公式ドキュメントWebサイト：
https://www.showdoc.cc/meteva
GithubオープンソースコードURL：
https://github.com/nmcdev/meteva

エンディング

一般的に、このフルプロセス検査ライブラリには、非常に豊富なコンテンツが含まれ、多くの詳細が考慮されています。基本的にすべての主流の検査方法と検査コンテンツをカバーし、ホイールの再作成を回避します。
検査作業の必要性が高い方は是非お試しください。