Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Пространственный анализ сети мониторинга атмосферы в Африке

Работа №176455

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

гидрология

Объем работы91
Год сдачи2022
Стоимость5600 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
1
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Сокращения 2
Содержание 2
Введение 4
1. Проблема анализа пространственно-распределенной информации по
окружающей среде 7
1.1 Подходы к анализу характеристик распределений точечных объектов8
1.2 Организация метеорологических наблюдений в восточной Африке . 10
1.2.1 Требования к размещению метеорологических станций 12
1.2.2 Состав метеорологических станций 13
1.2.3 Анализ периодов наблюдений на станциях по данным в открытом
доступе 15
1.3. Исследуемая территория 17
1.3.1 Физико-географические особенности восточной Африки 17
1.3.2 Термический режим восточной Африки 20
1.3.3 Сеть метеорологических наблюдений в восточной Африке 22
2. Методы анализа пространственных распределений точек 25
2.1 Методы оценки плотности сети точек наблюдений 26
2.2.1 Построения гистограмма расстояний между точками 26
2.1.1 Метод ближайшего соседа 27
1.1 Методы оценки кластерности сети точек наблюдений 29
1.1.1 Метод квадратов 29
~ ~ ~ „ л . 30
1.1.2 Диаграмма Моришита
1.1.3 Метод полигонов Вороного 32
3. Интерполяция данных 33
3.1 Методы интерполяции 34
3.1.1 Метод кригинг 34
3.1.2 Метод обратных расстояний 40
3.2 Методы оценки точности интерполяции 43
4. Результаты пространственного анализа сети метеорологических станций в
восточноафриканском сообществе 45
4.1 Результаты анализа оценки плотности сети точек наблюдений 45
4.2 Результаты анализа оценки кластерности сети точек наблюдений 49
5. Интерполяция температуры воздуха 57
5.1 Интерполяция методом кригинга и методом обратных расстояний... 60
5.1.1 Построение вариограммы 60
5.1.2 Построение поля распределения температуры методом кригинга и
методом обратных расстояний 65
5.2 Точность интерполяции 67
Заключение 70
Список литературы 72
Приложение 74


В решении различных задач физики атмосферы важными этапами являются измерения, численное моделирование и анализ полей концентраций содержащихся в атмосфере компонентов. Недостаточная густота сети мониторинга, особенно в зоне формирования засушливых областей, локальных мезонеоднородностей атмосферных процессов, влияет на точность мониторинга состояния атмосферы. Если данные собраны на нерегулярной кластерной сети мониторинга, то необходимо проведение пространственной декластеризации для получения репрезентативной глобальной статистики - средних, вариаций, гистограмм. Оценка эффективности имеющейся сети мониторинга, ее чувствительности, от которой зависят явления, которые она может детектировать, проводится на основе различных характеристик, описывающих топологию сети, включая фрактальную размерность.
Актуальность работы заключается в том, что в настоящее время, когда на Земле сложилась неблагоприятная метеорологическая обстановка, без знания законов метеорологии немыслимо прогнозирование загрязнения природной среды. Прогноз погоды (прогноз загрязнение) зависит от точности данных, а точности данных зависит от наличия количества и размещении станций, соответственно, как размещено станция на структуре поля размещения влияет на оценке метеорологических и экологических параметров (средние значение по территории, дисперсия, гистограмма распределение любого параметра) зависит от наличия кластеров. Точности всего и соответственно их решения принято на основе этого оценок (решение прогноза), они зависят от точности данных от тех очередь структуры поля этих мониторинга. Поэтому оценивать пространственный распределение точки наблюдение. В этом случае, метеорологический условия снижают вредное воздействие загрязненного воздуха (или загрязненного воды и почвы, на которую эти вещества оседают из атмосферы) на организм человека.
Настоящая работа заключалась цель и задачи:
Цель: оценить равномерности/кластерности сети мониторинг и ее влияние на точность оценок температуры воздуха по территории Африки.
Чтобы достигать цели были поставлены следующие задачи:
1) Выполнение обзора методик оценки равномерности/кластерности сетей;
2) Оценка кллстерности сети точек наблюдений в восточной Африке различными методиками;
3) Построение карты пространственного распределения значений температуры воздуха с использованием различных методов интерполяции;
4) Вычисление ошибок интерполяции для всех используемых алгоритмов методом кросс-валидации;
5) Оценка влияния количества метеорологических станций в восточной Африке на точность интерполяций.
6) Оценка анизотропии температуры воздуха по территории восточноАфриканского сообщества с помощью построение вариограмма при разных направлениях.
Исследование носит теоретический характер, в качестве основных методов использовались: статистический анализ пространственно- распределенных величин, методы оценки густоты/разреженности пространственного распределения точек наблюдений, метод кроссвалидации.
Значимость работы заключается в применении различных методик, позволяющих качественно и количественно оценить структуру сети измерений в восточной Африке. Впервые была определена анизотропия температуры воздуха по территории восточной Африки.
Объект исследования: сеть из 101 станций мониторинга атмосферы в восточной Африке.
Предмет исследования: кластерность в структуре мест размещения станций мониторинга, точность интерполяции данных станций на всю территорию восточной Африки, анизотропия температуры воздуха по территории.
В этой диссертационной работе состоит из пяти части:
Первая часть представляет собой теоретический обзор материалов и методов интерполяции температуры воздуха.
Вторая часть содержит теоретический обзор методов, использованных для исследования. Представлены математические основы методов пространственной интерполяции, входящие в программный пакет обработки геопространственных данных Surfer и QGIS.
...

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В результате выполнения этой работы сделаны следующие выводы:
Выполнена оценка неравномерности размещения 101 метеорологических станций наблюдения по территории восточноафриканского сообщества с помощью следующих алгоритмов:
• гистограмма расстояний между станциями;
• метод квадратов;
• диаграмма площадей полигонов Вороного;
• диаграмма Моришита.
Результаты применения этих методов (метод квадратов, расстояний ближайшего соседа, диаграмма площадей полигонов Вороного и диаграмма Моришита) к оценке сети метеорологических станции наблюдения по территории восточно-Африканского сообщества (ВАС) свидетельствуют (указывают) о наличии кластерных структур в сети станций контроля.
Построены карты пространственного распределения полей температуры воздух для территории восточно-Африканского сообщества с использованием двух методов интерполяции, входящих в широко используемый, программа Surfer:
• метод кригинг;
• метод обратных расстояний.
Для построения использовались суточные температуры воздух на 101 посте метеорологического контроля на территории восточно-Африканского сообщества. Показано существенные различия как в виде результатов пространственной интерполяции в зависимости от выбранного алгоритма.
Оценка результатов интерполяции проведена (выполнена) методом кроссвалидации. наименьшая ошибка интерполяции температуры воздуха получилась у метода кригинги и составила в среднем 4.5%. Наименее точным среди двух методов оказался метод обратных расстояний, ее ошибка в среднем 5%.
На основе построенных экспериментальных и модельных вариограмм зависимости значений температуры в различных направлениях по территории восточноафриканского сообщества выявлена существенная анизотропия температуры. В северо-восточном направлении обнаружен заметный тренд. В других направлениях распределение температуры удовлетворяет стационарности второго порядка. Разрыв вариограммы в начальной точке, указывающий на отсутствие корреляции при нулевом расстоянии между измеряемыми температурами, составил 3,5-8,8 (°О/км)2. Самородок может указывать на ошибки измерений, содержащиеся в данных. Радиус влияния составил от 120 до 250 км. На основании параметров вариограммы определяется веса при использовании метода интерполяции кригингом. Неизвестные значения рассчитываются как взвешенное среднее значений, попадающих в область, ограниченную радиусом корреляции.
Увеличение количества метеорологических станций на территории восточно-Африканского сообщества является актуальной задачей, решение которой повлияет на повышение точности прогнозирования результатов изменений климата и их явления в окружающем среды и будет способствовать снижению воздействия по населению и сельскому хозяйству или экономику в целом.



1. В.В. Демьянов, Е.А. Савельева: Госстатистика: теория и практика,2010- C16-17
2. Advanced Mapping of Environmental Data: Geostatistics, Machine Learning and Bayesian Maximum Entropy / Ed. M. Kanevski; ISTE Ltd. — [S. l.],2008: https:// studwood.ru/1728934/informatika/analiz_prostranstvennogo_ra spredeleniya_obektov
3. учебник по тропической метеорологии Г.Г.Тараканов С.8-9 и С 9-12
4. Суржко О.А., Подгурская В.П., Чеботникова Е. А.: Климатология и метеорология: Методические указания к лабораторным работам / Юж.- Рос. гос. техн. ун-т(НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2010. - 48с.
5. Торопов П. А., Терентьев Б. А.; Гидрометеорологический мониторинг в экосистемах ООПТ Алтае-Саянского экорегиона. Методическое пособие /- М., 2011-С7-9
6. Регионы Африки. Восточная Африка. Автор: Адашова Т. А., 2016: https://karatu.rU/vostochnaya-afrika/#i
7. Физическая география материков и океанов: учебное пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений / Т.В. Власова, М.А. Аршинова, Т.А. Ковалева. — М.: Издательский центр «Академия», 2007
8. Зубащенко Е. М. Региональная физическая география. Климаты Земли: учебно-методическое пособие. Часть 2. / Е. М. Зубащенко, А. Я. Немыкин, О. В. Спесивый. - Воронеж: ВГПУ, 2008.
9. Un reseau d’observation climatique intelligente couvrant toute l’Afrique. John Selker , Nick van de Giesen et Frank Ohene Annor, 2018
10. Демьянов, В.В. Геостатистика: теория и практика / В.В. Демьянов, Е.А. Савельева. - М.: Наука, 2010. - 322-327 с.
11. Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика: теория и практика / под ред. Р. В. Арутюняна; Ин-т проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. - М.: Наука, 2010. 31-36 с
12. Детерминистические методы пространственной интерполяции Е.А. Савельева, В.В. Демьянов, С.Ю. Чернов.
13. Построение моделей пространственных переменных (с применением пакета Surfer): Учебное пособие / К.А. Мальцев, С.С. Мухарамова. - Казань: Казанский университет, 2014. - 27 и 57 с.
14. Разновидности детерминистских методов интерполяции: учеб.-метод. пособие / Т. А. Хлебникова, С. Р. Горобцов, 2018.
15. Сравнение различных видов кросс-валидации: A.W. Moore, M.S. Lee. Efficient Algorithms for Minimizing Cross Validation Error. Advances in Neural Information Processing Systems, 7 Morgan Kaufmann, 2015 - 7c.
... всего 18 источников


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ