Post-Processing
Wetterdaten werden oft zusätzlichen Bearbeitungsschritten unterzogen, um die Qualität zu verbessern. Die Hauptgründe für Post-Processing sind:
- Qualitätskontrolle: Erkennung und Beseitigung von Fehlern, Füllen von Lücken
- Genauigkeit: Verbesserung der Genauigkeit durch Qualitätskontrolle, Bias-Korrektur, Downscaling oder andere Methoden
- Transformation: Umwandlung eines Signals (z. B. Reflexion) in einen meteorologischen (Strahlung) oder anderen Wert
Post-Processing-Methoden werden auf verschiedene Datenquellen angewandt:
- Messungen: Qualitätskontrolle, andere
- Beobachtungen: Transformation, Interpolation
- Wettermodell: Downscaling, Ensemble, MultiModel, etc.
- oder eine Kombination davon (z.B. MOS; mLM)
Einige Post-Processing-Methoden werden auf den Unterseiten beschrieben.