Ennustetarkkuuden seuranta Vesistömallijärjestelmässä

Hydrological forecasts are widely used for water level regulation, hydroelectricity production and flood damage prevention in Finland. Finnish Environment Institute's Watershed Simulation and Forecasting System (WSFS) provides hydrological water level and discharge forecasts for the whole nation based on hydrological observations and meteorological forecasts. Hydrological forecasts are produced, distributed and continuously updated in a fully automatic way. The distributed forecasts are stored and later verified. Forecast Accuracy Follow-up System (FAFS) is a subsystem of WSFS. It automatically produces verification graphs and scores from the stored forecasts, and displays them through web interface. The purpose of this master's thesis was to improve FAFS by studying existing widely used methods of hydrological forecast verification, selecting appropriate verification graphs and scores, and finally provisionally implementing the selected features. Some of the implemented features seemed to facilitate useful comparing of the quality of inflow forecasts issued at different lake points, years and model versions. The further implementation of these features is suggested.Hydrologisia ennusteita käytetään Suomessa laajalti vesistöjen säännöstelyssä, energiantuotannossa ja tulvantorjunnassa. Suomen ympäristökeskuksen Vesistömallijärjestelmä tuottaa ennusteet koko maan vedenkorkeuksille ja virtaamille perustuen hydrologisiin mittauksiin sekä lämpötila- ja sade-ennusteeseen. Ennusteet lasketaan ja toimitetaan täysautomaattisesti ja niitä päivitetään jatkuvasti. Ennusteita seurataan ja jälkikäteen tarkastellaan niiden onnistumista. Vesistömallien osana on Ennustetarkkuuden seurantajärjestelmä joka tekee automaattisesti onnistumista kuvaavat graafit ja tunnusluvut joita voi katsella web-käyttöliittymän kautta. Tässä diplomityössä on kehitetty Ennustetarkkuuden seurantajärjestelmää selvittämällä miten vastaava asia hoidetaan muualla, käymällä läpi eri vaihtoehtoja ennusteiden onnistumista kuvaaviksi luvuiksi ja graafeiksi sekä implementoimalla hyviksi havaittuja lisäyksiä järjestelmään. Implementoidusta lisäyksistä nähdään, että jos ne otetaan käyttöön koko järjestelmässä, ennusteiden onnistumisen vuosittainen vertailu helpottuu ja ongelmalliset ennustepisteet löytyvät numeeristen kriteerien avulla