The performance of Climate Information Service in delivering scientific, local, and hybrid weather forecasts: A study case in Bangladesh

• DOI: 10.1016/j.cliser.2024.100459
• Publication Date: 2024-03-08T11:55:20Z
• Authors: Samuel J. Sutanto; Spyridon Paparrizos; Uthpal Kumar; Dilip K. Datta; Fulco Ludwig
• Keywords: Farmers’ perception; Adaptation to Climate Change in Agriculture; Scientific knowledge; Weather forecast skills; Environmental science; Agricultural and Biological Sciences; FOS: Economics and business; Meteorology; Indigenous knowledge; Meteorology. Climatology; Service (business); Business; Environmental resource management; Ecology, Evolution, Behavior and Systematics; H1-99; Climatology; Marketing; Geography; Life Sciences; Geology; FOS: Earth and related environmental sciences; Computer science; Social sciences (General); Hybrid weather forecasts; Sustainability; QC851-999

Access to reliable and skillful Climate Information Service (CIS) is crucial for smallholder farmers in Bangladesh to mitigate the impacts of rainfall variability and extremes. This study aims to systematically evaluate the performance of CIS in providing Scientific Forecast (SF) and Local Forecast (LF) to smallholders in Bangladesh. The results were then compared with farmers' perceptions of the forecast accuracy. Additionally, the skill of a simple hybrid forecast (HF), which is an integrated system of SF and LF, was assessed using the ERA5 and ground observation datasets as benchmarks. The SF and LF data were obtained from the meteoblue hindcast and from the interview, respectively. The results indicate that, overall, LF exhibits slightly higher skill compared to SF when evaluated against the ERA5 dataset. The forecast performance, however, declines by almost half when the ground-based observations are used, associated with high false alarms. Farmers, on the other hand, perceived SF to possess superior performance compared to LF. This study demonstrates that combining the SF and LF into a simple HF yields higher forecast skill than either individual forecast, highlighting the importance of HF to deliver a reliable and trustworthy weather forecast.<br/>El acceso a un Servicio de Información Climática (CIS) confiable y hábil es crucial para que los pequeños agricultores de Bangladesh mitiguen los impactos de la variabilidad y los extremos de las lluvias. Este estudio tiene como objetivo evaluar sistemáticamente el desempeño de CIS en la provisión de Pronóstico Científico (SF) y Pronóstico Local (LF) a los pequeños agricultores en Bangladesh. Los resultados se compararon con las percepciones de los agricultores sobre la precisión del pronóstico. Además, se evaluó la habilidad de un pronóstico híbrido simple (HF), que es un sistema integrado de SF y LF, utilizando los conjuntos de datos ERA5 y de observación terrestre como puntos de referencia. Los datos de SF y LF se obtuvieron del meteoblue hindcast y de la entrevista, respectivamente. Los resultados indican que, en general, LF exhibe una habilidad ligeramente mayor en comparación con SF cuando se evalúa contra el conjunto de datos ERA5. El rendimiento previsto, sin embargo, disminuye casi a la mitad cuando se utilizan las observaciones terrestres, asociadas con altas falsas alarmas. Los agricultores, por otro lado, percibieron que la SF posee un rendimiento superior en comparación con la LF. Este estudio demuestra que combinar el SF y el LF en un HF simple produce una mayor habilidad de pronóstico que cualquiera de los pronósticos individuales, lo que destaca la importancia del HF para ofrecer un pronóstico meteorológico confiable y confiable.<br/>يعد الوصول إلى خدمة المعلومات المناخية الموثوقة والماهرة (CIS) أمرًا بالغ الأهمية لصغار المزارعين في بنغلاديش للتخفيف من آثار تقلبات هطول الأمطار والظواهر المتطرفة. تهدف هذه الدراسة إلى التقييم المنهجي لأداء رابطة الدول المستقلة في توفير التوقعات العلمية (SF) والتوقعات المحلية (LF) لصغار المزارعين في بنغلاديش. ثم تمت مقارنة النتائج مع تصورات المزارعين لدقة التنبؤ. بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم مهارة التنبؤ الهجين البسيط (HF)، وهو نظام متكامل من SF و LF، باستخدام ERA5 ومجموعات بيانات المراقبة الأرضية كمعايير. تم الحصول على بيانات SF و LF من التوقعات الخلفية للطقس الأزرق ومن المقابلة، على التوالي. تشير النتائج إلى أن LF، بشكل عام، تظهر مهارة أعلى قليلاً مقارنة بـ SF عند تقييمها مقابل مجموعة بيانات ERA5. ومع ذلك، ينخفض أداء التنبؤ بمقدار النصف تقريبًا عند استخدام الملاحظات الأرضية، المرتبطة بالإنذارات الكاذبة العالية. من ناحية أخرى، رأى المزارعون أن SF تمتلك أداءً متفوقًا مقارنة بـ LF. توضح هذه الدراسة أن الجمع بين SF و LF في HF بسيط ينتج عنه مهارة تنبؤ أعلى من أي من التنبؤات الفردية، مما يسلط الضوء على أهمية HF لتقديم تنبؤات جوية موثوقة وجديرة بالثقة.<br/>L'accès à un service d'information climatique (SIC) fiable et compétent est crucial pour les petits exploitants agricoles du Bangladesh afin d'atténuer les impacts de la variabilité et des précipitations extrêmes. Cette étude vise à évaluer systématiquement la performance de cis dans la fourniture de prévisions scientifiques (SF) et de prévisions locales (LF) aux petits exploitants au Bangladesh. Les résultats ont ensuite été comparés aux perceptions des agriculteurs quant à l'exactitude des prévisions. En outre, la compétence d'une prévision hybride simple (HF), qui est un système intégré de SF et de LF, a été évaluée en utilisant l'ERA5 et les ensembles de données d'observation au sol comme repères. Les données SF et LF ont été obtenues à partir du rétrospective meteoblue et de l'entretien, respectivement. Les résultats indiquent que, dans l'ensemble, LF présente une compétence légèrement supérieure à SF lorsqu'elle est évaluée par rapport à l'ensemble de données ERA5. Les performances prévues, cependant, diminuent de près de moitié lorsque les observations au sol sont utilisées, associées à de fausses alarmes élevées. Les agriculteurs, en revanche, ont perçu la SF comme possédant des performances supérieures à celles de la LF. Cette étude démontre que la combinaison du SF et du LF en un simple HF donne des compétences de prévision plus élevées que les prévisions individuelles, soulignant l'importance du HF pour fournir une prévision météorologique fiable et digne de confiance.<br/>