Введение 3
1. Теоретическая справка о методике линейного предсказания 6
1.1. История появления метода 6
1.2. Использование метода линейного предсказания в статистике 7
2. Вариации метода линейного предсказания 9
2.1. Линейное предсказание и кодирование с линейным предсказанием 9
2.2. Практическое представление метода линейного предсказания 13
3. Реализация метода линейного предсказания 16
3.1. Метеорологическая станция WXT520 16
3.2. Краткосрочный прогноз погоды с использованием метода линейного предсказания .. 19
Заключение 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 29
Прогноз погоды играет важную роль в таких отраслях, как экономика, авиация, строительство, сельское хозяйство, экология и др. Прогнозирование погоды на длительные периоды и с высокой точностью является сложным и трудоемким процессом. Одной из важнейших задач в области прогнозирования остается увеличения срока прогнозирования без потери качества прогноза.
Существуют различные методы для прогнозирования метеорологических явлений и их величин:
• Синоптический метод составления прогнозов погоды основан на анализе карт погоды. Суть этого метода состоит в одновременном обзоре состояния атмосферы на обширной территории, позволяющем определить характер развития атмосферных процессов и дальнейшее наиболее вероятное изменение погодных условий в интересующем районе. Осуществляется такой обзор с помощью карт погоды, на которые наносятся данные всех метеорологических наблюдений на различных высотах, а также у поверхности земли, производимых одновременно по одной программе в различных точках земного шара. Основываясь на подробный анализ этих карт синоптик определяет дальнейшие условия развития атмосферных процессов в определенный период времени и рассчитывает характеристики метеоэлементов - приземную температуру, ветер (его направление и силу), облачность, осадки и т.д.
• Численные (гидродинамические) методы прогноза погоды основаны на математическом решении системы полных уравнений гидродинамики и получении прогностических полей давления, температуры на определенные промежутки времени. Точность численных прогнозов зависит от скорости расчета вычислительных систем, от количества и качества информации, поступающей с метеостанций. Чем больше данных имеется изначально, тем точнее будет расчет.
• Статистические методы прогноза позволяют по прошлому и настоящему состоянию атмосферы спрогнозировать на определенный будущий период времени состояние погоды, т.е. предсказать изменения различных метеовеличин в будущем [1].
В свою очередь статистические методы делятся на несколько основных видов:
• методы экстраполяции и интерполяции;
• методы, использующие корреляционно-регрессивный анализ;
• методы, использующие факторный анализ.
Прогноз погоды - это научно и технически обоснованное предположение о состоянии атмосферы в определенной области на определённом промежутке времени. Разработка прогноза производится на основе анализа условий погоды в настоящем и прошлом и представлении данных об изменении погоды в соответствии с выбранным методом. Используемые при прогнозировании сведенья и наблюдения называются исходными данными. Промежуток времени от момента окончания разработки прогноза до момента прогностического периода, т. е. периода для которого в прогнозе указана ожидаемая погода, называется заблаговременностью прогноза. Рассмотрим классификацию прогнозов по периоду действия. Они подразделяются на сверхкраткосрочные, краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и сверхдолгосрочные. Период сверхкраткосрочного прогноза составляет от десятков минут до нескольких часов, краткосрочного - от 12 до 72 часов, среднесрочного - от 72 до 240 часов, долгосрочного - от месяца до целого сезона, сверхдолгосрочного - от года и до нескольких лет. Каждый вид прогноза имеет свои области применимости.
Период и заблаговременность метеорологического прогноза задается исполнителем произвольно, и может составлять разные периоды: сутки, три дня, десять дней и другие. Краткосрочные прогнозы обычно разрабатываются на сутки. Выбор данного периода обусловлен проведением определенного вида работ, требующих заданного отрезка времени. Чтобы получить более точный прогноз на метеостанциях проводятся замеры температуры 4 раза в сутки. Актуальность и точность данных напрямую влияют на точность разрабатываемого прогноза.
Если говорить про численные прогнозы, то заблаговременность определяется областью применимости модели (масштабы рассматриваемых процессов), уравнениями, входящими в модель и решаемые в системе, используемыми для решения численными методами и объемами входных данных (данные измерений после процедуры усвоения).
Целью работы является оценка возможности использования метода линейного предсказания и анализ условий использования такой методики для получения краткосрочного прогноза метеорологических параметров на примере приземной температуры воздуха.
В работе предлагается использование метода «линейного предсказания», который широко используется при кодировании сигналов примененного к данным измерений автоматической метеорологической станцией WXT520, которая выполняет измерения через короткие интервалы времени (10 сек.) как метода краткосрочного прогноза метеорологических параметров.
В работе были поставлены и решены следующие задачи:
1. Имеются данные измерений метеорологической станцией WXT520, измеряющая температуру, влажность, силу и направление ветра с периодичностью 10 секунд за 2016 год. Требуется ознакомиться с форматом данных и создать приложение для осреднения измерений на характерных метеорологических сроках (6 часов, 3 часа, 1 час).
2. Изучить метод линейного предсказания и реализовать его в качестве вычислительного приложения.
3. Провести расчеты на основе реальных данных по разным сценариям и оценить точность получаемого прогноза.
Изучив литературные и электронные источники, мы познакомились с методом линейного предсказания. Основываясь на имеющихся метеоданных за 48 часов, строился метеорологический прогноз на следующие 24 часа с использованием вышеуказанной методики.
По результатам работы были сделаны следующие выводы:
• Оптимальное осреднение для наилучшего предсказания составляет 6 часов. Были проведены эксперименты с другими осреднениями (15 минут, 30 минут, 1 час, 3 часа), но самый удачный прогноз получается только при шестичасовом осреднении;
• Были получены удовлетворительные результаты, т.к. при вычислении прогнозируемого значения не выполнилось условие устойчивости (корни уравнения выходят за пределы единичного круга). Была предпринята попытка улучшения прогнозируемого значения путем пересчета коэффициентов предсказания, но данная процедура не дала результата;
• Метод линейного предсказания с использованием формул автокорреляция для вычисления коэффициентов предсказания можно использовать, если требуется предсказание на короткий срок и точность предсказания
