Hola, Quiero poder hacer una correlación entre los valores (temperatura, intensidad y dirección de viento) de varios modelos de pronostico y los valores de una estación meteorológica con la idea de poder decidir cual modelo esta estimando mejor.
   Por ejemplo poder concluir que los últimos 24hs el GFS estimo mejor que ICON para luego "suponer" y "esperar" que las próximas 24 acierte mas GFS.
  Vale la pena intentar hacerlo? pensaba aplicar una correlación de Pearson (pero no estoy seguro si sera útil)
  Imagino que no es algo simple.. pero me gustaría leer alguna documentación.

  Alguna recomendación?   

 

creo que todos los modelos hacen un reanálisis y cálculo de error, también te puede servir la comparación probabilística que da cada modelo para cada determinada situación,
(en ese sentido todo lo que apliques de una u otra forma te puede ser últil)

igual esto te puede ayudar: https://www.modelaccuracy.com/
está pensado para registros marítimos, preconfigurado para trabajar con datos GRIB de boyas,  pero quizás es usable de forma general  añadiendo los GRIB directamente (o adaptándolos) ¿?, o quizás como apoyo para un desarrollo propio.

otras herramientas: https://dtcenter.org/community-code/model-evaluation-tools-met
https://machinelearningmastery.com/autoregression-models-time-series-forecasting-python/