A kutatás célja egy, az ALADIN korlátos tartományú számszerű előrejelző modellen alapuló, rövidtávú valószínűségi (ensemble) előrejelző rendszer kifejlesztése volt. A megvalósítás során az alábbi kísérleteket végeztük el: (i) ARPEGE globális ensemble rendszer (PEARP) leskálázása az ALADIN modellel, ill. érzékenységi vizsgálatok a globális szinguláris vektorokkal. (ii) Az ECMWF ensemble rendszerből előállított szuper-ensemble elemeinek clusterezése, majd a clusterek reprezentatív tagjainak leskálázása az ALADIN modell segítségével. (iii) Perturbációk lokális származtatása az ALADIN modell szinguláris vektorai segítségével. Az elvégzett kísérletek alapján arra a következtetésre jutottunk, hogy a rövidtávú valószínűségi előrejelzések készítésének a legeredményesebb útja az ALADIN modellen alapuló kezdeti feltételek előállítása a szinguláris vektorok segítségével. Ugyanakkor a globális ensemble előrejelzések leskálázása ugyan korlátozott mértékben (például a szélsőséges jelenségek esetében), de érdemi hozzáadott értéket nyújthat az eredeti globális valószínűségi előrejelzésekhez képest. Ezen eredmények mérlegelése után döntöttünk arról, hogy az ALADIN perturbációk teljes alkalmazhatóságáig, már a projekt közvetlen lezárása után elkezdjük a francia PEARP rendszer operatív dinamikai leskálázását. Az eredményeket az előrejelző szakemberek rendelkezésére is fogjuk bocsátani ezzel is előkészítve a rövidtávú valószínűségi előrejelzések teljes operatív bevezetését Magyarországon. | The main objective the research was the development of a short-range ensemble prediction system, based on the ALADIN limited area model. The following experimentation was carried out in the framework of the OTKA research project: (i) Downscaling of the ARPEGE based global ensemble prediction system (PEARP) with the ALADIN model, as well as sensitivity experiments with global singular vectors. (ii) Downscaling of representative members of the super ensemble system created from ECMWF EPS members. (iii) The generation of local perturbations with the singular vectors of the ALADIN model. Based on these experiments it was found that the best method for the establishment of a short range ensemble prediction system is the creation of initial perturbations based on ALADIN singular vectors. At the same time it was revealed that the downscaling of global EPS systems can be also efficient in certain cases, typically in extreme weather situations (heavy precipitation and wind storms), therefore it is of interest to build-up such an operational system as a predecessor for the more advanced local-perturbation based system. Based on this judgement it was decided to start the quasi-operational downscaling of the French PEARP system with the help of the ALADIN model. This regular exploitation will significantly help in the smooth and step-by-step introduction of short range ensemble based probabilistic forecasting system in Hungary