Читать в оригинале

<< ПредыдущаяОглавлениеСледующая >>


§ 4. Задача о прогнозе погоды

Эта традиционная задача прогнозирования всегда решалась специалистами-синоптиками с использованием чисто синоптических качественных методов прогноза.

Относительно недавно для прогноза погоды стали применяться точные методы, где развитие синоптической ситуации представлено в виде модели, которая может быть описана уравнениями. Полученное на ЭВМ решение такого уравнения, где начальные условия – метеорологическая ситуация в момент времени  определяет прогноз для различных моментов времени . Однако качество прогнозов, даваемых по расчетным моделям, пока уступает качеству прогнозов, полученных традиционными методами. И сейчас прогнозы, по существу, даются синоптиками, использующими сведения о машинном прогнозе лишь как консультативный материал.

Для получения прогноза в настоящее время на земном шаре существует широко разветвленная сеть метеостанций, которые фиксируют значения различных метеорологических параметров. Эти данные поступают в центральные метеорологические учреждения, где составляются карты метеорологических ситуаций. Синоптики, исследуя эти карты, и дают прогноз погоды. Прогноз погоды состоит из нескольких элементов, таких как прогноз осадков, температуры, ветра и т. д. Особенно важно уметь прогнозировать опасные явления погоды, такие как заморозки, шквал, гололед, грозы.

Для всех этих опасных явлений погоды в настоящее время средствами обучения распознаванию образов получены решающие правила. Вероятно, первое такое решающее правило было получено в Западно-Сибирском региональном гидрометцентре для решения чрезвычайно важной для сельского хозяйства задачи – прогноза заморозков для летних месяцев (июль – август).

Прогноз минимальной температуры (заморозков) давался по данным Новосибирска и шести станций, расположенных в радиусе 1000 км. Данные состояли из сведений о значениях следующих шести параметров:

1) температуры воздуха у поверхности Земли,

2) температуры воздуха на изобарической поверхности 850 миллибар,

3) давления у поверхности Земли,

4) высоты изобарической поверхности 850 миллибар,

5) скорости ветра на уровне 850 миллибар,

6) направления ветра на уровне 880 миллибар.

В отличие от предыдущих задач решалась задача разделения не на 2, а на 18 классов. Результаты испытания полученных решающих правил приведены на рис. 19. На этом рисунке сравниваются распределения вероятностей ошибок прогноза ЭВМ (кривая 1) и синоптика (кривая 2).

162.jpg

Рис. 19.

По оси абсцисс графика отложена величина ошибки, по оси ординат вероятность этой ошибки. Согласно этому графику малые ошибки при получении прогноза средствами обучения распознаванию образов менее вероятны, чем при прогнозе синоптика. Наоборот, машина несколько чаще делает грубые ошибки, которых синоптик избегает. Это объясняется тем, что информация о метеорологических ситуациях собиралась только от шести станций, расположенных на расстоянии 1000 км. А на таком сравнительно небольшом расстоянии нельзя учесть быстрых и резких изменений в развитии атмосферных процессов; они могут быть учтены лишь при наблюдении за большим участком земной поверхности. Тем не менее показательно то, что уже по данным шести станций прогнозы ЭВМ оказались в среднем не хуже прогнозов синоптиков.

Схема прогноза гололеда средствами обучения распознаванию образов была построена в Гидрометцентре СССР.

Прогностическая схема была построена по шести параметрам:

1) температура воздуха у поверхности Земли,

2) температура воздуха на изобарической поверхности 850 миллибар,

3) суммарный дефицит точки росы у поверхности земли и на уровне 850 миллибар,

4) лапласиан температуры на уровне 850 миллибар,

5) скорость ветра у поверхности земли,

6) разность между скоростями ветра у поверхности земли и на уровне 850 миллибар.

Надежность прогноза гололеда с помощью построенной схемы составила 90%. Это намного выше, чем синоптический прогноз.

Аналогичные схемы прогноза были построены в Гидрометцентре СССР для предсказания гроз и шквалов. Эти явления прогнозировались по большому числу параметров (26 для шквалов и 80 для гроз). И здесь оправдываемость прогнозов, полученных с помощью решающих правил, оказалась выше, чем оправдываемость прогнозов, даваемых синоптиками.

 



<< ПредыдущаяОглавлениеСледующая >>