ТЕМА: верификация краткосрочных прогнозов

Коллеги, возник такой вопрос. Есть система оповещения о паводках (дождевых) с суточным прогнозом. Суть ее работы сводится кратко к такой схеме. Берется !суточный! прогноз осадков с лагом !3 часа!. Данные каждого !суточного! прогноза осадков загоняются в модель прогноза стока и полученные результаты сравниваются с "критическими" значениями по створам, в соответствии с которыми система выдает уровни опасности (дискретная шкала 1-5).
Теперь о верификации. Данные наблюдений реальных "критических" значений на постах и по опросам экстренных служб появляются раз в !сутки! (пока это принимаем как есть, может придумаем что то с даунскейлом), в то время как прогноз по створу обновляется каждые 3 часа. Также каждые сутки по одному из 8 прогнозов осадков (не помню точно какой по времени) производится реанализ (из реанализа прогноза осадков) - появляется еще один результат прогноза модели. Итого мы имеем за !сутки! одно значение "наблюдение" (степень опасности 1-5, если опасный уровень был зафиксирован хотя бы раз в течении суток, то значение за весь день принимается равным этому уровню) и 8+1 прогнозов (8 пересекающихся с лагом 3 часа прогнозов и 1 реанализ).
Если бы в 00:00 мы брали осадки и фигачили модель у нас бы проблем не было никаких с верификацией - одно значение медели - одно наблюдение в створе, но тут у нас по мере изменения прогноза осадков меняется и данные модели, т.е. обновление каждые 3 часа.
Внимание вопрос - какую методику верификации (статистика) лучше применить? Может кто сталкивался с чем то подобным?
Любая инфа будет полезна.

Мне кажется, что поскольку у вас прогноз (8+1 значений) сравнить не с чем, кроме одного наблюденного значения за сутки, то это значение и надо сравнивать с прогнозным за ближайшее время к нему. Остальные 7-8 значений прогнозируются просто так, для красоты...

если бы все было так просто)
сейчас попробую нарисовать

итого мы имеем допустим прогноз осадков в 0000 на сутки и уровень опасности модели на эти сутки - 1, но по мере изменения прогноза 0300 (и возможного улучшения его качества на пересекающемся временном отрезке 3-24 часа) мы можем получить другие результаты гидро модели, с уровнем например 2. Таким образом паводок может произойти с 0300 текущего до 0300 следующего дня. и так далее с лагом 3 часа.
Итого, мы можем словить паводок на гидрографе (выражающийся в уровне опасности, допустим 2), который вызван дождем, не предсказанным прогнозом на 0000, но предсказанным следующим лагом 0300 (например), а то и вообще четвертым или даже последним (если осадки пришлись на период 21-24 часа и быстро добежали).

в принципе, можно каждое такое событие отслеживать и верифицировать модель вручную, но задача стоит в автоматизации.

п.с. Тут еще проблема в генерализации стоит, но мы ее сейчас не трогаем и считаем, что продукт априори содержит один уровень опасности заблаговременностью 24 часа (при этом событие/события могут произойти в любой час).

Не очень понятен алгоритм желаемого.
1. Есть прогноз, есть реальные наблюдения, есть входные параметры.
2. Верификацию (по-русски - оценка качества модели путем определения отклонений расчетных элементов от наблюденных). Вам, судя по задаче, нужно сравнить расчетные значения с наблюденными в одни и те же моменты времени.
Тогда при чем тут критерии опаснорсти? Как я понимаю, критерии опасности не имеют никакого отношения ни к модели прогноза, ни к реальным наблюдениям. Это просто уровни (как я понимаю из написанного), установленные для населенных мест в зависимости от конкретных инженерных сооружений (например выше уровня 1000 см - топит набережную, выше 1100 - топит ближайшую к реке улицу, 1200 - топит жилые дома, 1400 - топит атомную станцию и т.д.)