ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТУМАН И ЕГО ХАРАКТЕРИСТИКИ 4
1.1 Особенности образования тумана 4
1.2 Влияние температурного режима 5
1.3 Туманы охлаждения 6
1.3.1 Радиационные туманы 6
1.3.2 Адвективные туманы 8
1.3.3 Адвективно-радиационные туманы 9
1.3.4 Орографические туманы 9
1.4 Туманы испарения 10
ГЛАВА 2 ОЦЕНКА УСПЕШНОСТИ ПРОГНОЗОВ 12
2.1 Система оценки успешности прогноза 12
2.2 Матрица сопряженности альтернативного прогноза 12
2.3 Алгоритм построения матриц сопряженности 14
2.4 Критерии успешности 17
ГЛАВА 3. ОЦЕНКА УСПЕШНОСТИ ПРОГНОЗА ТУМАНА 18
3.1 Климатогеографическая описание г. Санкт-Петербург 18
3.2 Выбор наблюдательного пункта 20
3.3 Анализ данных наблюдений 21
3.4 Выбор и обработка временного ряда 22
3.5 Оценка успешности прогноза 24
3.6 Анализ полученных результатов 31
3.7 Однородность прогноза 33
3.8 Оценка успешности различных типов тумана 33
3.9 Анализ полученных результатов 35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИСТОЧНИКОВ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 41
Успешность прогнозирования опасных явлений погоды является одной из наиболее актуальных проблем современной метеорологии. Значимый вклад в качество прогноза внесло использования оперативных методов прогнозирования.
Основной целью метеорологического обеспечения является оповещения о наступлении опасных явлений погоды для всех отраслей экономики. Важными характеристиками этой информации, несомненно, считается ее заблаговременность и оправдываемость. Для реализации первого фактора применяется своевременное использование различных методов прогнозирования. Для того чтоб оценить их успешность вводиться система оценивания, в основе которой лежат критерии успешности.
Туманы относятся к числу опасных явлений погоды, которые в первую очередь неблагоприятно воздействуют на логистику.
Цель работы: оценить успешность прогноза тумана в г. Санкт - Петербург
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить структура оценивания прогнозов
2. Сформировать архив прогностических и фактических данных тумана для г. Санкт-Петербурга за 2013-2015 гг;
3. Распределить виды туманов по его типу и времени формирования;
4. Построить матрицы сопряженности методических и стандартных прогнозов для всех типов тумана;
5. Рассчитать критерии успешности прогнозов
6. Оценить успешность.
В ходе выполнения работы все поставленные задачи были выполнены. Ознакомление с механизмами образования туманов и их особенностями. Проанализировав заданный период можно сделать заключение, что в г. Санкт-Петербург, в 2013 году наблюдалось самое большое число случаев туманов 18, в 2014 и 2015 наблюдался спад активности туманов по 9 случаев на каждый год. Наибольшая повторяемость туманов наблюдалась в феврале месяце, 8 случаев, с мая по июль явление не наблюдалось. Была изучена и применена на практике оценка успешности прогнозирования, фундаментом которой являются критерии успешности.
При расчете оценки успешности прогноза тумана, были получены следующие результаты: Методические прогнозы имеют высокую оценку общей оправдываемости в 91 %, инерционные прогнозы так же имеют достаточно высокую оценку в 90%. По степени надежности первые имеют оценку в 0,34, вторые 0,31. Точность методических прогнозов составила 0,42, инерционные прогнозы 0,19. Как правило, прогнозы можно считать успешными, если их точность и надежность имеет значения 0,6 и более. По качеству информационного отношения методические прогнозы имеют 0,22, инерционные 0,12.
Так же была произведена разбивка туманов по механизму формирования. Была рассчитана оценка успешности для адвективных туманов, в результате были получены следующие результаты: методические и инерционные прогнозы имеют высокую оценку опрадываемости в 92% и 91% соответственно. По степени надежности методические прогнозы имеют оценку в 0,37 , инерционные прогнозы 0,32. Точность методических
прогнозов составила 0,44, инерционные прогнозы 0,18. Мера
предупрежденности методических составляет 0,50, инерционных 0,23. По качеству информационного отношения методические прогнозы имеют значение в 0,23, инерционные 0,10.
Возможные причины не высоких показателей успешности:
1) Неполнота и неточность знаний о текущем состоянии атмосферы. Знание о состояние атмосферы лишь приближенно, так как наблюдения за атмосферой являются неполными и неточными - наблюдательная сеть достаточно редка и данные наблюдений содержат ошибки.
2) Проблема предсказуемости. Практическая предсказуемость
атмосферы зависит от целого ряда факторов, в том числе и от структуры атмосферных течений (т.е. от текущей погодной ситуации) - в некоторых случаях развитие погодных процессов хорошо «просматривается» на несколько суток вперед, а бывает, что и прогноз на завтра оказывается очень ненадежным.
3) Временной ряд выбран не достаточно продолжительным, чтоб можно было бы выявить какую то закономерность о данном явлении.
