Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Специализированный вероятностный прогноз геофизических условий

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Специализированный вероятностный прогноз геофизических условий"

ЛЕНИНГРАДСКИЙ ГИДРСШЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИИ

ИНСТИТУТ

На правах рукописи ОНАНАШВИЛИ Юрий Борисович

УДК 551.509

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПРОГНОЗ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ

11.00.09 — Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Ленинград — 1990

Работа выполнена в Военном инженерном институте имени А. Ф. Можайского

Научный руководитель:

— кандидат физико-математических наук, доцент

ВОЛКОНСКИЙ ю. н.

Официальные оппоненты:

— доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник ЖУКОВСКИЙ Е. Е.

— кандидат технических наук ЛЕСИН В. И.

Ведущая организация — войсковая часть 48230

Защита состоится « 26 » 199С г. в 1530 часов

на заседании специализированного совета К-063.19.01 Ленинградского гидрометеорологического института (195196, г. Ленинград, Малоохтинский проспект, 98).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ленинградского гидрометеорологического института.

Автореферат разослан « 23 » 1990 года.

Ученый секретарь специализированного совета

А. М. ДОГАНОВСКИЙ

Зак. 443 Подп. к печати 6.8.90 Печ. л. 1 Г-281690 Бесплатно Ротапринт

Тип. ВИКИ имели А. Ф. Можайского

г .у-;: ^-Т-ч.'.'-,"'

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТЖА ДИССЕРТАЦИИ

Введение» В диссертации рассматривается вопросы повышения качества специализированных геофизических прогнозов, разрабатываемых в целях обеспечения решения практических задач потребителей геофизической информации.

Актуальность тепы диссертации определяется тел, что существующая система специализированного прогностического обеспечения не в полной иере отвечает интересен потребителей. Традиционные пути реяения этой проблемы заключаются в совершенствовании систем сбора и обработки информации, поиске закономерностей протекания природных процессов и создании на этой основе новых методов анализа и прогноза состояния геофизической среды. Гораздо меньшее внимание уделяется второй важной стороне проблемы, которой посвящена и данная работа, - правильному использованию прогностической инфсриации. Вместе с теы результаты проведенных к настоящему времени исследований свидетельствую? о болыаой перспективности указанного цути.

С точки зрения использования прогностической информации неудовлетворительными представляптся по аеныаей мэре два аомента. Во-первых, при составлении прогнозов слабо учитывается специфика деятельности конкретных потребителей. Этот учет ограничивается, как правило, выбором перечня прогнозируемых элементов, района, периода и заблаговре«енности прогнозов, что явно недостаточно. Во-вторых, прогнозы составляется в поэлементной категорической форме, характеристики их надежности не приводятся. Примером сказанному может служить следующий восьмиэлеыентный специализированный прогноз погоды для авиации: " По району аэродрома Петрозаводск с 06.00 до 18.00 18 апреля 1989 г. ожидается облачность 7-10 баллов, слоисто-кучевая, высотой 300-500 м. Дымка, видимость 4-6 кн. Ветер 220-240°, 3-6 м/с. Температура +12, +15° С".

Получив подобный прогноз, потребитель использует его для принятия ревений на выполнение стоящих перед ним задач: Поскольку форма прогноза категорическая, он ориентируется именно на те значения геофизических элементов, которые предсказаны. Т.е. прогноз как бы считается достоверным, и на ос-

г

нове стратегии полного доверия принимается решение.

Однако в действительности прогнозы полностью достоверными не являются, так что в общем случае нельзя точно предвидеть, какие именно геофизические условия будут наблюдаться, а можно говорить лишь о вероятности тех или иных' условий. В связи с этим в ряде научных публикаций предлагается составлять поэлементные прогнозы в вероятностной форме.Считается при этом, что стратегия принятия решений может быть легко найдена самими потребителями. Однако, поскольку в большинстве случаев выполнимость задач потребителей определяется значениями не одного, а целого комплекса геофизических элементов, регулярная разработка таких прогнозов вынудила бы потребителей постоянно решать сложную задачу комплексации вероятностной информации. Не случайно вероятностные прогнозы не нашли пока широкого применения.

Выход из затруднения заключается в разработке вероят -ностных по содержанию, но категорических по форме специализированных прогнозов условий функционирования потребителей, оптимально в смысле конечных результатов функционирования учитывающих его специфику. Такие прогнозы могут разрабаты -ваться в виде рекомендаций по принятию решений потребите -лям.

Целью диссертации является разработка методики специализированного вероятностного прогнозирования геофизических условий функционирования потребителей прогностической информации.

Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи исследования:

1) на основе изучения процессов функционирования типичных потребителей геофизической информации осуществлен выбор показателей и критериев качества специализированных прогнозов;

2) сформулированы принципы подбора совокупности прогностических признаков для целей краткосрочного и долгосрочного вероятностного прогноза;

3) установлены оптимальные (в смысле выбранных критери ев) формы пргностических связей между признаками И вероятностью геофизических условий выполнимости задач;

4) проведен численный эксперимент по реализации методики и подготовлены практические рекомендации: геофизическим

подразделениям.

Научная новизна работы заключается в тоы, что в ней, во-первых, разработана методика специализированного вероятностного прогнозирования комплексов геофизических величин и явлений, определяющих условия выполнимости задач потребителей широкого класса; методика оптимально учитывает специфику деятельности потребителей и вероятностный характер прогностической информации. Во-вторых, в работе предложены метод краткосрочного и метод долгосрочного фнзико-статастического специализированного вероятностного прогноза. Первый основывается на использовании в качестве прогностических признаков формулировок поэлементных категорических прогнозов, разрабатывавши штатными геофизическими подразделениями. Во втором кето-де учитывается марковость геофизических процессов. В-третьих, предложен способ оценивания точности и надежности разрабатываемых на статистическом материале методов специализированного прогноза, основанный на анализе распределения вероятностей выборочных оценок показателя качества прогнозов.

Научная и практическая значимость результатов исследования заключается прежде всего в тоы, что они способствуют выходу проблемы оптимального использования геофизической информации на новую ступень целенаправленного создания оптимальных аетодов специализированного прогноза, в наибольшей степени адаптированных к интересам потребителей. С практической стороны такой подход открывает возможности для разработки новых методов прогноза, обладающих высоким качеством, надеяностью и пригодных для использования в достаточно обширном геофизическом регионе. Внедрение методики в оперативную прогностическую трактику не требует существенных преобразований в организации геофизического обеспечения и позволит за короткий срок добить-;я значительного повшения качества обеспечения.

Апробация работы. Основные результаты работы докладыва-тись и получили одобрение на 1У Всесоюзной научнонтрактичес-юй конференции по безопасности полетов воздушного транспорта [Ленинград, 1985 г.), I и II Научно-технических конференциях ю проблемам повышения эффективности обеспечения авиации (Во-зонеж, 1986 и 1989 г.), 10-й конференции молодых ученых вой-:ковой части 48230 (1986 г.), научных семинарах и конференци-

ях ВШИ им.А.Ф.Можайского.

Реализация результатов. Результаты исследований реализованы в [4] ^ прошли проверну и внедрены в оперативную работу северо-западного регионального метеобюро Министерства Обороны СОСР и пяти метеостанций в зоне ответственности метеобюро, а также использованы в НИР [5] и учебном процессе ВИКИ им.А.3.Можайского. Предлагаемую методику в перспективе планируется использовать в геофизическом блоке автоматизированной системы анализа оперативной обстановки и принятия решений.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов и заключения. Общий объем работы 181 стр. машинописного текста. Работа содержит 14 рисунков, 14 таблиц и ?. приложения. В списке литературы приведено ИЗ наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование актуальности работы, формулируются цель и задачи исследований, приводится характеристика общей методики и конкретных методов исследования, гратко излагаются содержание диссертации по разделай и основные результаты работы.

Первый раздел посвящен теоретическим основам специализированного вероятностного прогноза геофизических условий. Раздел базируется на понятии качества специализированных прогнозов. Так как последние предназначаются для использования потребителями при решении конкретных задач функционирования, качество прогнозов как свойство или совокупность свойств обусловливающих пригодность прогнозов для использования по назначению, должно оцениваться эффективностью (успешностью) решения задач потребителем при условии оптимального использования прогнозов. Последнее условие необходимо, ибо в противном случае качество будет зависеть не только от свойств самих прогнозов, но и стратегии их использования.

Исходя из сказанного, в разделе решаются три крупных вопроса исследования: выбор показателей и критериев качества, определение оптимальной стратегии использования прогнозов и

построение иетоднки разработки оптккалышх по качеству прогностических алгоритмов.

Первый вопрос решается следующий образом. Рассггатрива-ется класс потребителей, веска типичный для сферы производства (промкзлекность, сельское хозяйство и т.п.) и сферы услуг (транспорт, связь и т.п.) со следующей иоделыз функционирования. Период времени функвдошфоваиия разделяется на ряд равных этапов, на кадцогд из которых в зависимости от геофизических условий или 8г я принятого заблаговремен-ио на основе геофизического прогноза решения а, или аг г.олет выполняться (при решении а, и осуществлении ) или не выполняться (в остальных случаях) некоторая задача потребителя. При наличии нескольких задач решение по катсдой принимается независимо.

Абсолютный показатель й качества специализированных прогнозов, характврпзуп'дкй средние за период удтеркалышо, временные или другие потери потребителя, задается в вида линейкой функции »гнела ошибочных решений потребителя и коэффициентов неравноценности потерь при ошбках 1-го и 2-го рода.

К носит название функции риска и обладает тем преимуществом, что для его расчета не требуется знания Есех элементов матрицы потерь. Достаточно определять зависящую о? них пороговую вероятность р* , т.е. такуи вероятность выполнения задачи по геофизическим условиям, начиная с которой оптимальным для потребителя будет решение (выполнять задачу). Пороговая вероятность, в отличие от матрицы потерь, может быть определена потребителем эвристическим способом.

Для оценки целесообразности практического использования разрабатываемых методов прогноза вводятся два относительных показателя - и . Первый характеризует процентное

снижение функции риска по сравнению со стандартнгаи, второй -по сравнению с климатическими прогнозами выполнимости задач. Согласно стандартным прогнозам, решения на выполнение задач принимаются на основе стратегии полного доверия.поэлементным категорически! прогнозам. При климатическом прогнозе решения основываются либо на полион доверни средним многолетним данным, приводимым, например, в климатических справочниках, либо на использовании безусловных распределений вероятностей геофизических элемантов. Функции риска стандартных и климати-

ческмх прогнозов характеризуют современные уровни качества соответственно краткосрочного и долгосрочного прогностического обеспечения. используется в работе при оценке кратко-

срочных, а - при оценке долгосрочных специализирован-

ных прогнозов.

Принципиальная сторона второго вопроса - поиска оптимальной стратегии использования прогнозов - подробно рассмотрена в трудах ряда отечественных и зарубежных ученых: Н.А.Багрова, Е.Е.Жуковского, В.Н.Волконского, Э.И.Монокрови-ча, Г.В.Грузы, Дк.Томпсона, А.Г.Мёрфн и других. Стратегия есть правило, ставящее в соответствие форцулировкам прогнозов решения потребителя. Дается обзор существующих методов построения оптимальных стратегий. Наибольшее распространение получили байесовские стратегии, обеспечивакцие достижение экстремума математического ожидания характеристик эффективности, стратегии минимизации крупных потерь, минимизации дисперсии потерь и др.

Доказывается, что оптимальной для потребителей рассматриваемого в работе класса является следующая стратегия: решение следует принимать, если указанная в прогнозе вероятность р выполнения задачи по геофизическим условиям на предстоящем этапе больше или равна пороговой вэроятности, и решение 02 в противном случае. Указанная стратегия минимизирует функцию риска по сумме всех этапов функционирования.

Завершается раздел построением физико-статистической методики специализированного вероятностного прогноза геофизических условий, в соответствии с которой характеристики исходного состояния среды (предикторы) и вид прогностической связи выбираются на основе физических представлений о природных процессах, а параметры связи рассчитываются статистическим способом.

В первом варианте реализации методики отыскивается связь между предикторами и вероятностями условий выполнимости задач потребителя, затем находится стратегия ее оптимального использования. Во втором варианте находится связь между предикторами и оптимальными решениями потребителя. На выходе методики предполагается получать прогностические алгоритмы для разработки специализированных прогнозов в форме однозначных

рекомендаций по принятии оптимальных решений. Наилучшей стратегией использования потребителями таких рекомендаций будет стратегия полного доверия.

Отличительной чертой методики является последовательная оптимизация прогностических алгоритмов по критериям качества на всех этапах разработки: предварительного и окончательного отбора предикторов, определения вида прогностической связи и расчета ее параметров.

Таким образом, в первом разделе теоретически обоснована и попунктно разработана технология создания алгоритмов специализированного прогноза, в наилучшей степени отвечающих интересам потребителей информации.

Во втором разделе на основе общей методики разрабатываются конкретные алгоритмы прогноза для потребителей рассматриваемого класса.

Условия выполнимости задач данных потребителей определяются значениями некоторого комплекба геофизических элементов, поэтому требуется строить алгоритмы векторного прогноза - проблема новая и чрезвычайно сложная. Для такого прогноза необходимо включить в предварительный перечень очень большое число предикторов и иметь практически неограниченные архивы геофизических наблюдений.

В работе в качестве предикторов впервые предлагается использовать формулировки обычных поэлементных категорических прогнозов. В этом случае число предикторов без существенной потери информации уменьшается до 3-10, и так как именно по этим прогнозам потребители реально принимают решения, значительных изменений в организации прогностического обеспечения не потребуется. Однако тогда среди предикторов могут встретиться как количественные, так и качественные элементы, вследствие чего пространство предикторов оказывается в общей случае неыетризуело и известные способы вероятностного прогноза, теории распознавания образов и дискриминантного анализа неприменимы.

Для преодоления указанного затруднения используется тот факт, что оптимальные решения рассматриваемых потребителей зависят только от знака разности Р~Р*» в соответствии с чем все формулировки прогнозов следует разделить на два подмножества: те, при которых вероятность выполнения задачи

больше или равна рк , и те, при которых р<• Такое деление предлагается проводить методом прогностических графов.

Суть петода состоит в организации поднно,т.вств формулировок по каадоыу элементу, выборе лучших по качеству эле-ыентов способов "просеивания" информации включением с контролем статистической значимости на независимой выборке.

В итоге работы алгоритма строится Ш -уровенный прогностический граф ( т - число элеиентоЕ прогноза), на верхний уровень которого помещается один лучший элемент (вершина) , а на каждой последующем уровне число вершин удваивается ( в общей случае всего 2га + 1 вершина). Часть вершин я ветвей ввиду низкого качества не включается.

Опташальше рекомендации потребителю разрабатываются путей отыскания в вершинах формулировок поэлементного категорического прогноза на предстоящий этап и спуска по ветвяи до попадания на внход I - выполнять задачу или 0 - нз выполнять задачу. Приводятся строгие доказательства оптимальности алгоритма и более высокого качества разрабатываемых с его позлощыо прогнозов по сравнению со стандартными и климатическими прогнозами.

Описанный метод желательно использовать при краткосрочном специализированном обеспечении. Так как оправдываемоеть долгосрочных прогнозов невысока, при принятии решений на перспективу потребители, как отмечалось вше, пользуются климатическими прогнозаьа. В работе впервые предлагается разрабатывать долгосрочные специализированные прогнозы с учетом условных вероятностей на основе модели простой регулярной цепи Маркова с двумя состояниями и В4 . Цепь задана, если известны начальное состояние и матрица переходных вероятностей за I этап. Это означает, что в принципе может быть рассчитана любая вероятностная характеристика цепи, в том числе вероятность Рк = Рк(В,) выполнения задачи на некотором К-ы этапе. Однако поиск оптимальных решений осложняется неявным заданием рк как функции от К по известным форцулам Колмогорова-Чепыена и К -й степени матрицы перехода. В работе путем диагонализации матрицы получено явное выражение, что позволило в аналитическом виде разработать два новых метода долгосрочного оптимального прогноза.

В методе марковского недифференцированного прогноза отыскивается одно на все этапы оптимальное решение, минимизирующее суммарную функцию риска с учетом исходных условий выполнимости задачи, пороговой вероятности и "связанности" цепи.

В методе марковского дифференцированного прогноза при помощи процедуры стохастического динамического программирования с учетом тех же факторов определяется последователь-кость оптимальных решений на каядом этапе.

Модельные расчеты с вариацией параметров цепи выявили значительное (до 25 % в зависимости от числа этапов) превышение качества марковских прогнозов над оптимальными климатическими прогнозаш и в целом предпочтительность второго метода на срок, превышающий 5-6 этапов.

В заключение раздела приведен вывод теоретических функций плотности вероятности статистических оценок показателя й и показателя более общего вида. Ввиду отсутствия таких функций оценка точности и надежности результатов в работах по оптимальному использованию прогнозов либо не проводилась, либо делалась недостаточно обоснованными способами. Искомые (функции определены по значениям случайных аргументов. Доказано, что оценки показателей распределены асимптотически нормально, и найдены параметры этих распределений. Полученные функции дают возкоиность строить доверительные интервалы, проверять статистические гипотезы и т.п. при объеме выборки П »50.

Таким образом, во втором разделе разработаны три новых метода специализированного физико-статистического прогноза и предложен способ анализ точности и надежности оценок их качества.

В третьем разделе дается описание численного эксперимента по реализации прогностических алгоритмов и анализ его результатов. Эксперимент проводился на материале восьмиэле-ментных прогнозов, составленных по району авиационной метеорологической станции Пушкин Ленинградской области на день с заблаговременностью сутки. Пример такого прогноза приведен во введении к автореферату. Принималось, что прогнозаш обеспечивается решение семи типичных авиационных задач потребителя, метеорологические условия выполнимости которых.вклю- .

чшот ограничения на количество, форму и высоту нижней границы облаков, явления погоды, горизонтальную дальноеть видимости, направление и скорость ветра у поверхности земли.

. В выборку вошли 3910 ежедневных прогнозов погоды и отметки о фактических условиях выполнимости задач за 12 лет (1961 - 1972 гг.). Для учета годового хода вероятностных характеристик все случаи были распределены по четырем квартальным сезонам года. Каждая сезонная выборка дополнительно была поделена на обучающую и контрольную части в соотношении объемов 2:1. Первая часть в дальнейшем использовалась для построения прогностических алгоритмов, вторая - для контроля их качества.

Прогностические графы строились отдельно для каждой задачи, сезона года и пороговой вероятности из набора 0,1; 0,3;... ; 0,9; всего 140 графов. Превоначальная совокупность графов била построена на исходных, предельно детализированных формулировках. Как подтвердил анализ, для части редко встречающихся формулировок не удалось получить надежных оценок условных вероятностей выполнимости задач. С целью уменьшения числа формулировок било предпринято 4 варианта их объединения по тому или иному принципу. В первом варианте формулировки, встретившиеся в архиве менее 10 раз, присоединялись в остальным формулировкам по принципу смысловой близости. В итоге число формулировок уменьшилось на 75 %, но оставалось достаточно большим.. Во втором варианте количество формулировок было сведено к такой величине (от 3 до 15 по .элементу), при которой учитывались лишь самые крупные смысловые различия..В третьем варианте формулировки по каждому элементу в.отдельности были сведены к двум типам : тип I - при стратегии полного доверия формулировке следует ожи-.дать выполнение задачи по Данному элементу, тип 2 по данному элементу следует ожидать невыполнение задачи. Наконец, в четвертом варианте вся восьмиэлементная формулировка была сведена к. указанным двум типам.

Анализ качества наборов графов выявил предпочтительность второго, варианта ^ объединения. Показатели качества , Цгл по сравнению с соседними вариантами улучшились на 5-12 %, доверительные интервалы для П уменьшились, что свидетельствуето наличии оптимума' в степени детализации формулировок.

В результате расчетов получено 140 оптимальных графов, позволяющих вырабатывать рекомендации потребителям по любой задаче в течение всего года. Пример одного такого графа для задачи I (полеты в простых метеоусловиях), сезона I (январь-февраль-март) и пороговой вероятности 0,5 приведен на рис.1.

В состав графа вошли только те элементы, которые информативны для принятия решений по данной задаче при данной пороговой вероятности и в данном сезоне года. Другие элементы не улучшают решений. Отметин, что -из 1-3 вершин состоит 90 % графов.

Среднее значение функции риска по графам составило 0,140. Эта величина близка к , абсолютному минимуму, равному нулю,и составляет всего 7,2% от абсолютного максимума. Самый лучший граф снижает Я до нуля, а самый худший дает 40,3 % ее максимальной величины.

В табл.1 представлены средни« по пороговым вероятностям оценки показателя Цст , полученные на контрольной выборке.

Таблица I

Контрольные значения показателя качества графов ,%.

Се- Номер задачи Среднее

зон I 2 3 4 5 6 7 значение

I 36,8 54,4 35,5 70,6 61,4 • 51,0 55,4 52,0

2 44,8 59,4 47,8 71,9 62,6 42,9 57,5 51,2

3 48,4 72,6 35,2 74,6 64,8 41,8 57,4 56,4

4 33.8 56,3 37.0 71,3 61,9 50,1 51.3 51.7

Среднее значе- 41,0 ние 60,7 38,4 71,9 62,7 46,5 55,4 52,8

видимость

меч«

4 т 4км

~7

кздений погоаы

осями "иергнтя или сильные

ОСАНКИ спеГие

МЕТЕЛЬ

ТИКЯН, чстаЙЫЯЯ 8 дайим СРЕКа ТЗМйМто'ЛЫВД ((юнилиихо»» стога

О X X 1

Рис.1. Прогностический граф для выработки рекомендаций по задаче I в сезоне I при р*=0,5

Средняя величина , как следует из таблицы, соста-

вила 52,8 % при колебаниях в зависимости от задачи и сезона года в пределах от 33,8 до 74,6 %. По смыслу это означает, что при использовании метода графов ожидаемое снижение материальных, временных и иных потерь потребителя, вызванных ошибочными решениями, составляет порядка 50 % от их сегодняшнего уровня, обусловленного стратегией полного доверия категорическим прогнозам. Это является свидетельством высокого качества графов и дает уверенность в полезности всего рассматриваемого подхода к обеспечению прогнозами. Практическая ценность результатов заключается также в том, что качество обеспечения иожно реально улучшить,не прибегая к построению новых методов прогноза состояния среды, а только за счет оптимального учета вероятностного характера существующих прогнозов и специфики деятельности конкретного потребителя. Появление новых, более информативных методов будет только способствовать повышению качества специализированных прогнозов.

Табл.2 дает ответ на вопрос о возможности применения набора графов на других метеостанциях. В ней представлены значения показателей качества по результатам эксперимента в прогностическом метеобюро со статусом регионального северозападного авиаметеоцентра. Эксперимент проводился в ноябре-декабре 1989 г.

Таблица 2

Качество графов по материалам 269 оперативных прогнозов

Способ прогноза и Номер задачи Среднее

показатель качества j 3 5 6 значение

Ста ндартный, Rem б, 123 0,175 0,246 0,123 0,167

По графам, R 0,105 .0,105 0,079 0,081 0,092

14,6 40,0 67,9 34,1 44,9

В течение указанных месяцев разрабатывались рекомендации на выгешение реальных полетов авиации по задачам 1,3,5 и 6 для 12-ти метеостанций (вт.ч. ст.Пушкин), расположенных в зоне ответственности метеобюро и удаленных друг от. друга на расстояние до 1700 км. Для выработки рекомендаций использова-

лись оперативные прогнозы на полеты, составленные дежурными синоптиками метеостанций с заблаговременностью 2-3 часа. Близость показателей табл. I и 2 свидетельствует о возможности применения графов в довольно обширном географическом регионе и в диапазоне заблаговременностей от 2 до 24 часов.

Точность и надежность результатов характеризовалась шириной 95^-ных доверительных интервалов, рассчитываемых с использованием плотности распределения вероятностей статисти -ческой- оценки . Разность значений К на обучении и контроле не выходила за пределы доверительных интервалов, что говорит об устойчивости результатов при переходе к независимой выборке и надежности графов.

На следоющем этапе эксперимента по обучающим выборкам рассчитывались сезонные матрицы переходных вероятностей и другие необходимые параметры марковской цепи, а затем на кон-" трольных выборках сезонов разрабатывались марковские прогнозы и оценивалось их качество. Приведены графики зависимости показателя от числа дней для различных задач, сезонов и пороговых вероятностей, подтверждающие модельные расчеты с той небольшой поправкой, что метод дифференцированного прогноза при данных параметрах цепи оказался лучшим при числе дней более одного. Для прогнозов на I день вперед ^ принимает значения от 5 до 27%, на 3 дня - от 3 до 22%, на 5 дней - от 2 до 185?, на 10 дней - от 2 до 12$5, на 30 дней -от 0,5 до 2,5%, т.е. учет марковости дает значительное снижение потерь потребителя по сравнению с оптимальными климатическими прогнозами. Как и в случае графов, разность функций риска на обучении и контроле не выходила за пределы доверительных интервалов.

В итоге расчетов построены таблицы для ручной разработки марковских прогнозов. Оптимальная рекомендация на любой из 30-ти дней отыскивается по задаче потребителя, пороговой вероятности, сезону и фактическим условиям выполнимости задачи в исходный день (выполнима или невыполнима). На следующий день решения могут уточняться.

В конце раздела сформулированы рекомендации геофизическим подразделениям по разработке специализированных прогностических алгоритмов й дано руководство по применению методов графов' и марковкого прогноза; :.

В Приложении I поиещены: набор прогностических графов, таблицы характеристик их качества и качества стандартных прогнозов выполнимости задач. В Приложении 2 приводятся таблицы для составленя марковских прогнозов и таблицы показателей их качества-

Заключение. Полученные в работе результаты позволяют . сделать следующие выводы.

1. Качество специализированных прогнозов как свойство или совокупность свойств прогнозов, обусловливающих их пригодность для использования по назначению, определяется тем вкладом, который дает их использование потребителям прогностической информации. Наиболее полно качество прогнозов характеризуется эффективностью деятельности потребителей при условии оптимального использования прогнозов. Показатели и критерии качества определяются спецификой процесса функционирования конкретного потребителя.

2. Методика разработки алгоритмов специализированного прогноза должна основываться на физико-статистической кон -цепции и предусматривать учет полного комплекса геофизических элементов, определяющих условия выполнимости задач потребителей. Оптимизация по критериям качества должна прово -

. диться на всех этапах построения алгоримов.

3. Для разработки алгоритмов необходимо располагать данными о модели функционирования потребителя, показателях и критериях эффективности и других.характеристиках, нужных для выбора оптимальных решений, а также значительными по объему архивами геофизических наблюдений. Разработку целесообразно осуществлять в геофизических подразделениях, осна -щенных быстродействующей вычислительной техникой, и доводить алгоритмы до вида, пригодного к использованию-в оперативных подразделениях.

4. .Оптимальной формой.представления специализированных прогнозов следует считать форму рекомендаций потребителям по принятию решений. Оптимальной стратегией использования таких рекомендаций должна быть стратегия полного доверия.

5. Для разработки рекомендаций на короткие сроки (доЗх суток) следует оптимально специализировать поэлементные категорические прогнозы, состояния геофизической среды с использованием в качестве предикторов формулировок этих прогнозов.

/

При длительных сроках наряду с климатическими данными необходимо использовать информацию о марковости геофизических процессов.

б. Данные эксперимента по реализации методов специализированного вероятностного прогноза свидетельствуют о том, что рассмотренный подход обеспечивает существенное повышение, эффективности функционирования потребителей, заключающееся в снижении на несколько десятков процентов потерь, обусловленных влиянием геофизических условий. Внедрение методики в оперативную практику не требует значительных затрат усилий и . времени.

Положения, выносимые на защиту.

1. Методика разработки алгоритмов специализированного вероятностного прогноза геофизических условий.

2. Метод краткосрочного специализированного прогноза выполнимости задач на основе прогноза состояния геофизической среды.

3. Метод долгосрочного специализированного прогноза выполнимости задач с учетом марковости геофизических процессов.

4. Рекомендации геофизическим подразделениям по разра -ботке и применению специализированных вероятностных прогнозов.

Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в следующих работах:

1. Онанашвили Е.В. Об оценке эффективности специализированных прогноэов//Метеорологические прогнозы.-Л.:Изд-во ЛПИ

(ЛГМИ),1987.-Выл.97.-С.29-37.

2. Онанашвили D.E., Волконский D.H. Две стратегии оптимального использования метеорологической информации при марковской последовательности погодных условий//Прикладные вопросы физики атмосферы.-Л.:Изд-во ЛГШ, 1989.-Вып. 104.-С. 3339.

3. Онанашвили D.E., Ременсон В.А., Шустер Л.Г. Классификация синоптических ситуаций для разработки вероятностных авиационных прогнозов в интересах безопасности полетов//1У Всесоюзная конференция "Безопасность и эффективность эксплуатации воздушного транспорта". Тез. докладов.-Л.:Изд-во ОЛАГА, . 1985.-С.ЗЗ.

4.'Онанашвили D.E. Руководство для метеорологических подразделений авиации ВС СССР по выработке рекомендаций ко .- .

мандованию на выполнение задач учебно-боевой подготовки.-Л.:ВИКИ, ИНВ.1Ю1832417.-1989.-22с.

5. Отчет о НИР "РШ0К"( заключит. )/ВИКИ им.А.Ф.Можайс-кого. Руководитель темы И.Д.Канарский.-№ 2М08907М; инв.№ 303090.-Л.,1939.-С.233-252.

6. Онанашвили В.Б. Прогнозы выполнимости задач по метео-условиям//Проблеыы повышения эффективности метеорологического, аэродроыно-технического и инженерно-аэродромного обеспечения авиации ВС СССР. Тез. докладов.-Воронеж:Изд-во ВВАИУ, 1989.-С.21-22.

7. Онанашвили D.B., Волконский D.H. Качество прогнозов специального назначения.-Там же, С.21.

СОИСКАТЕЛЬ Оканвш

/