上圖是取自於 3/23 在 Weather Channel 對 台北 的天氣預報, 而 Weather Channel 是在當天就不會再預報一次的天氣, 而是在 9 天前就開始預報天氣, 所以在 X 軸雖只看到 -8, -6, -4, -2, 但事實上前後還有個 -9 與 -1, 指的是在 3/23 的幾天前的預報...很明鮮的在 3/23 的前 9 天也是 3/14 對 3/23 預報是 13~15 度, 依序下去每天都有對 3/23 有預報, 所以紅色是預報的最高溫, 藍色是預報的最低溫.
綠色是在 3/23 我們實際測得的溫度是 13~15 度, 而整體而言都算很準吧, 因此我們要看誤差的話, 應該是看紅色線跟綠色上端的面積和與藍色線與綠色下端的面積合, 而在這個圖就是很明顯的高於綠色到紅色的面積與低於綠色到藍色的面積就是誤差.
而這張圖是當天中央氣象局的預測, 而中央氣象局是在 7 天前才開始發布那天的預測, 而到當天也會持續發布當天的預測, 而這邊來看, 藍色線都比綠色還要高或一樣, 所以低溫的誤差是藍色到綠色底的面積總合, 而高溫的誤差有一天是較低的, 但在面積來看還是可以把三塊面積加總, 但所謂三塊面積加總事實上也是每一天的最高溫預測與實際最高溫的差總合, 當這兩個總合加起來就是總誤差, 若跟上圖來看可以看得出來誤差相當的大.
因為每一個單位預報的週期都不太一樣, 因此我們會依天數做平均, 只是這個平均不是都維持每天不變, 而是依天數的差距乘上等比級數 0.9, 這個也是說, 越早預測的比重也越低, 也是說若我們認為預測明天的天氣是 90% 的話, 昨天預測明天天氣則是 81%, 前天則是 73%, 依續下去, 而明天當天的預測比重則是 100%, 因為若是當天預測當天還有誤差, 這當然是最糟糕的囉.
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