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GCRI · Water Nexus

Previsione idrologica

Forecasting turns observations into lead time: hours for flash floods, days for river floods, weeks to a season for drought. The value is in the lead time and the stated skill, not in a single number.

Fai una richiesta Back to STEM foundation of Water Nexus
01Indice dei contenuti

Hydrological forecasting in five parts.

Protocollo5 fasi
  1. 01Domanda di adesioneWhat forecasting and time-series analysis does here
  2. 02DatiCosa utilizza il metodo
  3. 03ValidazioneCome vengono verificati i risultati
  4. 04CollegamentiArgomenti che si basano su questo metodo
  5. 05CustodiaChi mantiene il metodo
02Domanda di adesione

What forecasting and time-series analysis does here.

Forecasting and time-series analysis predict future values of variables from past observations and explanatory information. They support allerta precoce and planning across hazards, markets and health. In water, climate and hazards and infrastrutture critiche, forecasts trigger early action and anticipatory finance before shocks materialise. Probabilistic forecasts allow decisions to account for uncertainty across connected sistemi. The canonical description is on gli STEM Commons.

Flood forecasting by reach

Ensemble weather forecasts drive hydrological and hydraulic models to give the probability of exceeding warning thresholds at each gauge, by lead time.

Seasonal drought outlooks

Sub-seasonal and seasonal climate forecasts are combined with current storage and soil moisture to state the odds of deficit categories for the coming months.

Inflow forecasts for reservoirs

Operators receive inflow distributions, not point forecasts, so release rules can be set against the risk of both spill and shortage.

03Geografia

Acqua ora nel bacino del Nilo.

Pioggia, acque di alluvione e umidità del suolo nella zona radicale sul bacino del Nilo, da NASA GIBS. Ogni livello riporta la propria data.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Acqua adesso, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; stima satellitare, quasi in tempo reale
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Stima satellitare, quasi in tempo reale. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato
Fonte
SMAP Level 4 (NASA NSIDC DAAC)
Fornitore
NASA NSIDC DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; modello con assimilazione di dati satellitari
Più recenti alla build
2026-10-11
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Modello con assimilazione di dati satellitari. Raster satellitare o di modello come pubblicato dal fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misurazioni in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Acqua ora, inquadrata sul bacino del Nilo.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA GPM IMERG Early · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • Precipitazioni GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuite dal NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove indicato (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Umidità del suolo e massa nevosa SMAP livello 4, NASA Global Modeling and Assimilation Office; distribuiti dal NASA National Snow and Ice Data Center DAAC; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • Live: NASA GPM IMERG Early. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
  • Ultimo anno, temperatura giornaliera (ERA5 tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura e soleggiamento giornalieri (NASA POWER): questi dati provengono dal progetto POWER del NASA Langley Research Center (LaRC), finanziato dal programma NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • I livelli facoltativi (14 fonti nell'elenco dei livelli: in diretta, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivati; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Intensità delle precipitazioni, media giornaliera: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 ott 2026
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • Umidità del suolo nella zona radicale, 0-100 cm: SMAP livello 4, NASA NSIDC DAAC · 11 ott 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico

04Dati

Cosa utilizza il metodo.

Datasets and records used by forecasting and time-series analysis on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
Ensemble numerical weather predictionForcingPREVISIONE
Seasonal climate forecastsOutlook forcingPREVISIONE
Real-time gauge telemetryAssimilazione dei datiOSSERVATO
Snow and soil-moisture stateInitial conditionsMODELLATO
05Monitoraggio

Forecast verification.

La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo metodo: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.

Verifica delle previsioni

Water · Hydrological forecasting · Run R-0460

Skill above referenceGCRI · Water Nexus

Forecast with range

Scheda del metodo

Metodo
Previsione e analisi delle serie storiche
Riferimento
climatology
Lead times
1 to 11 steps
Etichetta
MODELLATO

Verification by lead time

held-out period

T+20.330.290.19Skilful
T+40.200.260.33Skilful
T+60.260.090.39Marginal
T+80.330.300.28Marginal
Forecast verification: the screen’s structure, terms and states for Water.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.
06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.

VerificaCome si fa
Hindcast verificationSkill is measured on past forecasts against what happened, by lead time and threshold
Reliability diagramsA forecast of thirty percent must come true about thirty percent of the time
Warning performanceHits, misses and false alarms are reported for every threshold

Structural breaks and regime changes undermine models trained on the past. Forecast skill typically declines rapidly with lead time.

07Simulatore

Route a storm through a river network.

Rain becomes runoff by the curve number method, drains each sub-catchment through a linear reservoir and travels down the main stem by Muskingum routing; play it to watch the flood wave move and flatten. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Nile Basin; the model itself is not tied to a place.

Comandi

Storm rainfall depth
120 mm
Storm duration
12 h
Curve number (soil and land cover)
78
Catchment area
800 km²
Reaches on the main stem
5
Travel time per reach (Muskingum K)
6.0 h
Muskingum X (storage weighting)
0.20
Channel capacity per unit area
300 L/s per km²

Letture

Peak discharge at the outlet
452 m³/s
Time to peak
21.6 h
Attenuation by the channel
61%
Hours over capacity
26.4 h
Runoff coefficient
52%
Numeri, metodi e fonti
HourOutlet (m³/s)Unrouted (m³/s)Upper reach (m³/s)
2.40.0678.90.0
12.0308.31,151.4181.8
21.6452.435.173.7
31.2363.31.111.1
40.8198.80.01.5
50.479.30.00.2
60.025.40.00.0
69.66.90.00.0
79.21.70.00.0
88.80.40.00.0
98.40.10.00.0
108.00.00.00.0
117.60.00.00.0
127.20.00.00.0
136.80.00.00.0

Metodi

  1. Curve number runoff USDA Soil Conservation Service (1972), National Engineering Handbook, Section 4: Hydrology
  2. Linear reservoir Nash (1957), The form of the instantaneous unit hydrograph, IAHS 45
  3. Muskingum channel routing McCarthy (1938); Cunge (1969), Journal of Hydraulic Research 7
  4. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Fiumi Natural Earth
  • Lakes and reservoirs Natural Earth
  • Città Natural Earth
  • Intensità della pioggia, ultima mezz'ora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
  • Surface soil moisture (SMAP) NASA SMAP · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Surface water, 30 m (OPERA DSWx-HLS) NASA JPL OPERA DSWx-HLS (contains modified Copernicus Sentinel data 2026) · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Surface water through cloud, 30 m (OPERA DSWx-S1 radar) NASA JPL OPERA DSWx-S1 (contains modified Copernicus Sentinel-1 data 2026) · register nasa.gibs.context-live-layers
Route a storm through a river network. Illustrative teaching model: it runs on the values set by the controls, not on measured data. Methods: Curve number runoff (USDA Soil Conservation Service (1972), National Engineering Handbook, Section 4: Hydrology); Linear reservoir (Nash (1957), The form of the instantaneous unit hydrograph, IAHS 45); Muskingum channel routing (McCarthy (1938); Cunge (1969), Journal of Hydraulic Research 7).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

08Collegamenti

Argomenti che si basano su questo metodo.

09Simulatore di gemello e cascata

Model hydrological forecasting as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Norme sul rischio idrico: the hazards it names, the sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.

Pericoli

  • Alluvione lampo
  • Siccità meteorologica
  • Esaurimento delle acque sotterranee
  • Cedimento di diga
  • Debris flow (set off downstream)
  • Siccità agricola (innescata a valle)
  • Hydrological drought (set off downstream)
  • Incendi boschivi (innescato a valle)
  • Peat and underground fire (set off downstream)
  • Forest dieback (set off downstream)
  • Carenza di approvvigionamento idrico (innescata a valle)
  • Acute food crisis (set off downstream)
  • Dust storm (set off downstream)
  • Land subsidence (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Alluvione fluviale (innescata a valle)
  • Sfollamenti di massa (innescati a valle)
  • Amazon rainforest dieback (set off downstream)

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-1 Il UNI e il catalogo di artefatti (grammatica v0.2: segmenti di dominio, settore, regione e ambiente)
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-3b Profilo di metadati di dataset e prodotti (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-10 Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NRS-U28 Universo platform profile: Water Nexus
  • NRS-H61 Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-K42 Profilo del pacchetto di dominio: bacini transfrontalieri (DOMAIN-042)
  • NRS-N1 Rischio idrico e resilienza
  • NRS-N7 Accoppiamento del nesso acqua-energia-cibo-salute-biodiversità-infrastrutture
  • NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)

Osservazione

  • USGS Water Data APIs (listed for reference)
  • GloFAS global flood forecasts and reanalysis (listed for reference)
  • GRACE/GRACE-FO terrestrial water storage mascons (listed for reference)
  • Aqueduct 4.0 Water Risk Atlas (listed for reference)
  • CHIRPS quasi-global gridded precipitation (listed for reference)
  • Level of water stress: freshwater withdrawal as a proportion of available freshwater resources
  • Proportion of transboundary basin area with an operational arrangement for water cooperation
  • Proportion of population using safely managed drinking water services
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Geografia di esempio

  • The Ganges and Brahmaputra Basin: 178 hexagonal cells
  • Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
  • Umidità superficiale del suolo (SMAP), NASA GIBS
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
10Custodia

Chi mantiene il metodo.

Clima e pericoli stewards forecasting and time-series analysis for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Forecasting and time-series analysis

11Firma del settore

The sector signature of hydrological forecasting.

The sectors hydrological forecasting touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

Seleziona gli angoli · passa il cursore sulle linee6 / 15 relazioni

Firma

L'acqua e i suoi partner

L'acqua fornisce irrigazione al cibo (0,8), acqua di raffreddamento e idroelettrico all'energia (0,6) e deflussi ecologici alla biodiversità (0,6).

W · E · I · F · H · B

Settori
4 di 6
Relazioni
6 di 15
Accoppiamento
0.43 quota sul totale

Relazioni più forti in gioco

  • Cibo → Biodiversità · conversione del suolo0.6
  • Acqua → Energia · acqua di raffreddamento e idroelettrico0.6
  • Acqua → Cibo · irrigazione0.8
  • Acqua → Biodiversità · flussi ambientali0.6
Valori didattici per una città-regione tipo, non misure di un luogo. L'accoppiamento è la somma delle intensità delle relazioni in gioco, come quota delle quindici.
12Connesso

Dove porta questa pagina nel Consorzio.

13Metodi ed evidenze

How hydrological forecasting is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Modello di sistema

The couplings between the systems in hydrological forecasting: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++AcquaClimaInfrastrutture criticheComunitàEconomiaR di rinforzoB bilanciamento
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
14Domande

Domande e risposte.

What are the limits of forecasting and time-series analysis in this field?
Structural breaks and regime changes undermine models trained on the past. Forecast skill typically declines rapidly with lead time.
Come vengono verificati i risultati?
Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.
I valori di questa pagina sono reali?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Dove altro viene applicato questo metodo?
Il pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
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Rapporti is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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