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Model Output Statistics (MOS)

Model Output Statistics (Abkürzung: MOS) ist ein in den USA entwickelter statistischer Ansatz, aus (vorhersagten) Parameterfeldern der (globalen oder regionalen) Wettervorhersagemodelle auf das Wetter an einem beliebigen Ort (innerhalb des Modellgebietes) zu schließen. MOS soll die Lücke zwischen den von den Modellen gelieferten Feldverteilungen einzelner Modellprediktoren und dem "Wetter vor Ort" auf objektive Weise schließen.

Grundlage eines MOS-Verfahrens sind lineare Regeressionsgleichungen, mit Hilfe derer durch bestimmte Algorithmen basierend auf möglichst vollständigen und hinreichend langen Messwertreihen der gewünschten Größen am Zielort (=> Prediktanden) systematisch alle Modellparameter (=> Prediktoren) herausgefiltert werden, die einen "signifikanten" Einfluss auf das Wettergeschehen am Zielort haben. Für die Ermittlung der Signifikanzschwelle gibt es dabei ebenfalls objektive Kriterien.

Das MOS-Verfahren liefert für unterschiedliche Zielorte jeweils eigene Regressionsgleichungen, die insbesondere von der Jahreszeit und vom verwendeten Modell abhängen. Eine Schwäche der MOS-Verfahren besteht in ihrer trägen Reaktion auf Modell(-output-)änderungen, da das MOS-System immer erst eine bestimmte Einschwingzeit benötigt, bevor es auf diese Änderungen reagieren kann.

Dennoch werden MOS-Verfahren inzwischen auch in Europa mit Erfolg eingesetzt. Für kommerzielle Wetterprovider und auch für den Deutschen Wetterdienst bilden eigenständig optimierte MOS Verfahren die Basis für die Erstellung besserer Punktprognosen gegenüber der Konkurrenz. Zu Kontrollzwecken werden gelegentlich auch die Vorhersagen mehrerer MOS-Systeme gemischt. Dann spricht man von einem MOS-MIX, was einer Art Ensembleprognose entspricht.


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