Адаптивни методи за прогнозиране на ултракъси разстояния в мезомащабни проблеми на метеорологията
Тази дисертационна работа трябва да влезе в библиотеките в близко бъдеще Уведомете за допускане
Теза, - 480 рубли, доставка 1-3 часа, от 10-19 (московско време), с изключение на неделя
Резюме -безплатно, доставка10 минути, денонощно, седем дни в седмицата и празници
Въведение в работата
Актуалност.Развитието на съвременните информационни технологии значително промени начина на живот и дейност на човек. През последните две десетилетия тя се промени до неузнаваемост като природата на
производствената сфера на задачите, както и методите и средствата за тяхното решаване. Метеорологията напълно изживява този процес на обновяване върху себе си. Разбира се, динамиката на естествените атмосферни процеси и факторите, формиращи времето, остава непроменена и е вероятно да претърпи всякакъв вид естествена трансформация в обозримо бъдеще (освен, разбира се, ако не настъпят глобални катастрофи). В същото време методите за измерване, предаване, обработка и анализ на метеорологичната информация стават качествено различни по форма и съдържание.
От 80-те години на миналия век мезомащабната технология (lowcasting) се използва бързо и широко в целия свят. Nowcasting е технология за събиране, обработка, класифициране и ултра-краткосрочно прогнозиране с преднина от 0-
часове текуща информация за времето в реално време. По самото си име прогнозирането на момента е прогноза
уау, сега, засега", съобщение за моментни местни метеорологични условия и тенденции в развитието им за най-кратко време. Nowcasting е телевизионен репортаж на живо от мястотодокато традиционните метеорологични наблюдения са по-скоро заснемане, с проявяване на филм, монтаж, копиране и след това предаване на потребителя на железни кутии с филмови материали. Основният потребител е гражданският и военен, както и сухопътният транспорт, като най-[заинтересованите индустрии в текущия моментен мониторинг на метеорологичните условия в географски мащаб. С течение на времето ползите от текущата прогноза бяха оценени и в други области на човешката дейност, което значително разшири кръга от потенциални потребители и съответно
стимулира по-нататъшното развитие на тази технология. Според К. А. Браунинг, президент на British Royal
метеорологично общество, един от "бащите" на научната кастинг и мезометеорологията, до началото на 21-ви век ще бъде получена 80% от световната метеорологична информация,
да се разпространяват и обработват в рамките на идеологията на прогнозиране на настоящето.
Разработването на инструменти за дистанционно наблюдение направи възможно бързото изследване и записване на метеорологични параметри на големи площи. Появата на сравнително евтини високопроизводителни персонални компютри и работни станции направи възможно бързото асимилиране, интегриране и обработка на огромни количества информация, доставяна от измервателни устройства. Напредъкът в телекомуникационните технологии осигури скоростта на обмен на информация между измервателните и изчислителните устройства и предаването на резултатите до потребителите с темпото на измерванията. Това беше хардуерната основа на прогнозирането на момента. Въпреки това, въпросът какви алгоритми трябва да се използват за управление на компютърния комплекс (методологичната основа на технологията) все още е обект на изследване и развитие.
Една от основните методически задачи, решавани в автоматичен режим,е задачата за ултра-краткосрочно прогнозиране на текущата мезомащабна метеорологична ситуация. Основните фактори, които затрудняват
Решението на този проблем беше следното.
1. Стойностите на параметрите на измерените метеорологични процеси в пространствените и времевите мащаби на технологията за прогнозиране на времето са реализации на нестационарни случайни процеси. Използването на числени методи за метеорологична прогноза, базирани на решаването на детерминирани физични уравнения, в този случай е неподходящо. Използването на класически методи за предсказване на случайни процеси също често се оказва неподходящо за задачата поради тяхната ориентация към стационарни процеси.
2. Липса на априорна информация за статистическата
структурата на прогнозираните процеси. Неговата променливост се дължи на нестационарния характер на самите мезомащабни процеси. Единственият източник на информация са самите данни от измерванията.
3. Резултатите от измерването съдържат грешки в измерването, които не са свързани с естеството на прогнозирания процес.
4. Необходимост от автоматична работа в реален времеви мащаб. Прогнозата трябва да се извършва със скорост на пристигането на измерванията.
Преди появата на текущата прогноза подобна задача в метеорологията просто не е възникнала напълно и следователно съответните методи не са разработени. Наличните методи обаче не успяха да преодолеят всички тези трудности.
Цел на работата. Целта на тази работа е
разработване на теоретична обосновка на методи за ултракъсо прогнозиране на метеорологичните процеси, както едномерни, така и пространствени структури, като се вземат предвид
нестационарност на предвидените процеси, работещи в условия на априорна несигурност приналичието на измервателни смущения в реално време и алгоритмични
прилагане на тези методи. Решаването на този проблем може да послужи като универсален методически компонент на модерното
метеорологични технологии, занимаващи се с мезомащабни процеси.
- Разработен е метод за оптимално филтриране и ултракраткосрочно прогнозиране на метеорологичните
едномерни времеви редове в реално време. Методът се основава на използването на адаптивни стохастични модели, използващи филтриране на Калман и остава работещ при априорна несигурност на статистическата структура на прогнозираните процеси, тяхната нестационарност и наличието на грешки в измерването.
- Разработен е метод за прогнозиране на полетата на пространствените метеорологични структури. Методът се състои в транслиране на изображението в областта на многомерни пространствени спектрални компоненти, филтриране на високочестотните компоненти, прилагане на адаптивни стохастични модели за предсказване на спектралните компоненти и възстановяване на изображението с помощта на съкратения предсказуем многоизмерен пространствен спектър.
Разработен е метод за откриване и потискане на дивергенция с предсказуем процес на адаптивен стохастичен модел чрез коригиране на нарастването на дисперсията на случайни разходки на неговите параметри
Разработен е метод за информационно-времева сегментация на структурата на прогнозираните времеви редове според промените в регулируемите параметри на прогнозния модел,
Разработен е метод за конструиране на оптимална оценка на спектралната плътност на времева серия в реално време, в смисъл на максимална ентропия, базирана на адаптиращите параметри на стохастичен модел,
Практическа стойност. получени в дисертацията
резултати имогат да се използват разработените методи:
в системи, прилагащи мезомащабни технологии за прогнозиране,
в ултра-краткосрочното прогнозиране на различни метеорологични величини,
в оперативния спектрален анализ на метеорологичните величини,
при оценка на ефекта от активните въздействия върху изменчивостта на параметрите на атмосферните процеси,
при филтриране на грешки при измерване на различни метеорологични величини,
- при модернизация с цел разширяване на функционалните възможности на автоматични метеорологични станции, метеорологични радари, системи за обработка и анализ на сателитна информация.
Основни разпоредби за защита:
методът за оптимално филтриране и прогнозиране на метеорологичните времеви редове въз основа на адаптивно идентифицирани стохастични модели и използването на филтриране на Калман със структура, настроена към скоростта на измерване,
метод за откриване и потискане на дивергенцията на предсказуем модел чрез регулируемо увеличаване на вариацията на случайни разходки на параметрите на модела,
методинформационно-времевосегментиране на прогнозираните времеви редове въз основа на промени в регулируемите параметри на прогнозния модел,
метод за конструиране наоценка на спектралната плътност на времева серияоптимална по отношение на максималната ентропия в реално време според адаптивните параметри на стохастичен модел,
метод за предсказване на пространствени метеорологични структури въз основа на транслация на изображение в областта на многомерни пространствени спектрални компоненти, филтриране на високочестотни компоненти, прилагане на адаптивни стохастични модели за предсказване на спектрални компоненти и възстановяване на изображението отпредсказващ многоизмерен пространствен спектър.
Тестване. Основните резултати от работата бяха докладвани: на 4-та Международна школа по метеорология и хидрология (Варна, България, 1988 г.), на 5-ти Международен симпозиум по обледеняване на сгради(Токио, Япония, 1990 г.), на заключителните конференции на Японското метеорологично дружество през 1990 г. и 1 991. (Токио, Нагоя), на 11-та международна конференция за облаци ивалежи (Монреал, Канада, 1992), на съвместния международен конгрес на метеоролозите и хидролозите 1AMAP-1AHAS'93 (Йокохама, Япония. 1993), на заключителните сесии на Научния съвет на RSHMI (1985,1 993), на научни семинари: Департамент по експериментална физика Атмосфера на RSHMI (1983-1996), Департамент по радиометеорология УниверситетХокайдо(1990-1992), Факултет по природни науки
Университети в Киото (1991), Нагоя (1991) и Токио (1992), Департамент по атмосферни науки, Университет Макгинш (Канада, 1992).
Дисертационният материал се състои от увод, седем глави, заключение и приложение. Основният текст съдържа 185 страници, включително 16 фигури. Списъкът с литература е 204 заглавия.