Biaskorrektion

Biaskorrektion, auch Bias-Korrektur, bezeichnet Verfahren zur Reduktion systematischer Abweichungen (Bias) zwischen Messwerten, Modelloutputs oder Vorhersagen einer Bezugsgröße (Beobachtungen) und der Realität. Ziel ist es, Verzerrungen zu verringern, damit Datensätze oder Projektionen besser mit historischen Beobachtungen übereinstimmen.

Die Biaskorrektur wird in verschiedenen Bereichen angewendet, etwa in der Klimawissenschaft und Meteorologie, wo Simulationsmodelle von Klima- oder Wetterdaten an beobachtete Größen angepasst werden. Sie kommt auch in der Statistik, Sensorik und digitalen Signalverarbeitung zum Einsatz, wenn Messungen oder Schätzungen systematisch fehlerhaft sind.

Zu den gängigen Ansätzen gehören: Delta- oder Mittelwertkorrektur (Verschieben der Daten um den historischen Bias); lineare Skalierung (Anpassung von Steigung und Intercept mittels Regression); Quantile Mapping (Anpassung der gesamten Verteilungsform durch Quantil-Abbildungen); und weitere nichtlineare oder hybride Methoden.

Typischer Ablauf: Sammeln historischer Paare aus Modellausgaben und Beobachtungen, Abschätzen der Bias-Funktion, Anwendung der Korrektur auf neue Modellvorhersagen. Die Korrektur kann entweder zeitlich konstant oder zeitabhängig sein ( Lokal- oder global angewendet).

Vorteile der Biaskorrektur sind eine verbesserte Übereinstimmung mit Beobachtungen, stabilisierte Risiken in Auswirkungen und ein besserer Vergleich verschiedener Modelle. Grenzen umfassen die Annahme der stationären Verhältnisse, das Risiko der Überanpassung an historische Daten und die Möglichkeit, systemische Modellfehler zu maskieren, statt sie zu beheben.