Тема: Краткосрочное прогнозирование речного стока с элементами фрактального диагностирования
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1 Методы фрактального диагностирования временных рядов 5
1.1 Метод, основанный на корреляционном интеграле 6
1.2 Метод, основанный на R/S анализе 8
1.3 Функциональный метод 11
2 Методы прогнозирования, основанные на математических 13
моделях
2.1 Модель первого порядка 13
2.2 Модель второго порядка 15
3 Физико-географическая и климатическая характеристика 16
4 Формирование базы данных 23
4.1 Гидрологическая информация 23
4.2 Метеорологическая информация 28
5 Результаты прогнозирования с учетом фрактальной размерности 30 ряда
Заключение 53
Список использованных источников 55
Приложение А - Исходные данные среднесуточного расхода 57
стока Приложение Б - Исходные данные суточных осадков 61
Приложение В - Исходные данные среднесуточной температуры 65 воздуха
📖 Введение
В период навигации краткосрочные прогнозы регулярно передаются в судоходные компании, где используются для определения судоходных уровней.
Своевременное информирование об ожидаемых наводнениях позволяет принять меры по защите и уменьшению возможных неблагоприятных последствий народному хозяйству.
Отсутствие своевременных прогнозов может привести к масштабным последствиям, которые несут не только громадный экономический ущерб, но так же могут нести опасность для жизни людей, попавших в зону очага катастрофы. В качестве примера катастроф, произошедших по причине отсутствия достоверных краткосрочных прогнозов стоит рассмотреть несколько случаев, произошедших в различных регионах России за последнее десятилетие. В 2013 году в республике Саха (Якутия) произошел весенний паводок, затопивший поселения и важные транспортные коммуникации. В экономическом плане ущерб составил около 1 миллиарда рублей. Произошло затопление 5 населенных пунктов. Пострадали 1356 человек проживающих в 419 жилых домах, а так же другие социально-значимые объекты. Еще больший ущерб из-за отсутствия своевременного прогнозирования был нанесен наводнением на реке Амур в июле - ноябре 2013 года, в следствии которого были затоплены территории сразу пяти регионов страны на дальнем востоке. Затопленными оказались части Амурской области, Хабаровского края, Еврейской автономной области, Приморского края и республики Саха (Якутия). В результате было затоплено более 11 тысяч домов. Более 100 тысяч человек остались без своего жилья и имущества. Наводнение распространилось на 130 населенных пунктов, а общий экономический ущерб от него составил более 30 миллиардов рублей.
✅ Заключение
В исследовании были выбраны пять рек в разных районах округа: р. Пинега, р. Ловать, р. Поной, р. Тихвинка и р. Великая. Для каждого объекта была подобрана метеорологическая станция, способная предоставить репрезентативные данные. Была сформирована база данных по гидрологической и метеорологической информации для выбранных створов за 2019 год, а именно, среднесуточные расходы стока, ежедневные осадки, средняя температура воздуха, данные о снегозапасах и характеристики водосборов.
Изначально по собранным данным были построены графики расхода стока и среднесуточных осадков. Были найдены стокоформирующие осадки и параметры времени добегания, так как данные об осадках брались не на створе исследования, а на расстоянии в 30 - 50 км на подходящей для этого метеостанции.
Прогнозирование на каждом створе проводилось по моделям первого и второго порядка в период осенних паводков и весеннего половодья. Сравнивались фактические и прогнозные значения по той и другой модели. Для всех рек исследования была проведена фрактальная диагностика за период осенних паводков, а так же для створа р. Пинега, д. Засурье, для периода весеннего половодья.
Оправдываемость методики прогнозирования с учетом фрактальной размерности ряда в зависимости от исследуемой реки за полный период осенних паводков составила до 70 %. При анализе результата и рассмотрении отдельных фаз паводков, можно сказать, что в период спада уровня, методика предоставляет результат с 80 - 90 % оправдываемостью. Результат
прогнозирования в период весеннего половодья, на единственном створе, где 53
была применена фрактальная диагностика, показал оправдываемость - 45 %. Диагностика справилась с фазой подъема уровня и процент оправдываемости методики за этот период составил около 80 %.





