Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Оптимизация регламента погодо-хозяйственных решений на примере потребителей северо-запада Европейской территории России

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация регламента погодо-хозяйственных решений на примере потребителей северо-запада Европейской территории России"

Министерство образования и науки РФ

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (РГГМУ)

На правах рукописи УДК 551.509.59 (075.8)

Фокичева Анна Алексеевна

ОПТИМИЗАЦИЯ РЕГЛАМЕНТА ПОГОДО-ХОЗЯЙСТВЕННЫХ РЕШЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ СЕВЕРО-ЗАПАДА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ

25.00.30 - Метеорология, Климатология, Агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Санкт-Петербург 2006

Диссертация выполнена в Российском Государственном Гидрометеорологическом университете (РГТМУ)

Научный руководитель: доктор географических наук, профессор

Л.А. Хандожко

Официальные оппоненты: доктор географических наук, профессор

В.И. Воробьев доктор географических наук Н.В. Кобышева

Ведущая организация: Всероссийский научно-исследовательский

институт гидрометеорологической информации - мировой центр данных (ВНИИГМИ - МЦД)

Защита состоится 20 апреля 2006 г. в 15 часов 30 минут на заседании диссертационного совета Д.212.197.01 при Российском Государственном Гидрометеорологическом университете по адресу: 195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., 98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского Государственного Гидрометеорологического университета.

Автореферат разослан марта 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

£

I/

доктор физ.-мат. наук проф. А.Д. Кузнецов

ЛОР 6 А

Общая характеристика работы

Актуальность работы. В условиях реализации стратегии устойчивого развития экономики России необходимо учитывать не только влияние экономики и общества на окружающую среду, но и рассматривать вопрос о влиянии, главным образом, гидрометеорологической среды на различные отрасли экономики и социальную сферу общества. В последние десятилетия наблюдается возрастающая зависимость всех отраслей экономики от

гидрометеорологических и климатических условий. При этом особенно актуальна проблема негативного влияния гидрометеорологических факторов на хозяйственную деятельность человека, что все более заметно проявляется в экономических и социальных потерях. Снизить ущерб от опасных гидрометеорологических условий помогают знания об ожидаемом состоянии атмосферы. Прогностическая информация рассматривается как неисчерпаемый гидрометеорологический ресурс, использование которого позволяет подстроить хозяйственную деятельность человека под ожидаемые погодные условия.

Исследование экономической полезности гидрометеорологической информации представляет собой одно из основных направлений деятельности ВМО и является конечным результатом реализации ее программ. Однако сложившаяся в настоящее время практика использования прогнозов в альтернативной форме не позволяет достаточно полно реализовать экономический потенциал, заложенный в прогностической информации. Необходима разработка оптимального погодо-хозяйственного регламента, позволяющего потребителю минимизировать издержки, вызванные неблагоприятными гидрометеорологическими условиями.

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ«

6ИБЛПОТЕКА I

Цель исследования. Основной целью диссертационного исследования является разработка комплексной модели оптимального использования метеорологических прогнозов.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• оценка качества прогностической информации (исследование ошибочности прогнозов в зависимости от природного фактора и технологии прогнозирования);

• оценка влияния погодных условий на хозяйственную деятельность потребителя;

• определение оптимального регламента погодо-хозяйственных решений;

• разработка многофазовой матрицы потерь в условиях адаптации потребителя к ожидаемой погоде;

• переход к матрице систематических потерь и выбор оптимального решения, отвечающего минимуму потерь;

• оценка экономической полезности прогнозов.

Методы исследования. Основным методом исследования является метеоролого-экономическое моделирование.

Разработка модели оптимального использования метеорологических прогнозов проводилась в рамках байесовского подхода, что позволяет реализовать их оперативной практике в различных отраслях экономики.

Научная новизна:

1. Исследована чувствительность многофазовых прогнозов к ошибкам прогнозирования.

2. На основании метеоролого-экономического моделирования проанализировано влияние качества прогностической информации на изменение показателей влияния погодных условий (ВПУ).

3. Предложена функциональная оценка потерь по метеорологическим причинам и выполнено моделирование

предотвращенных потерь потребителя в условиях различной интенсивности и продолжительности неблагоприятного явления погоды при достаточной заблаговременности прогноза.

4. Разработана модель оптимального погодо-хозяйственного регламента потребителя, раскрывающая выбор оптимальных погодо-хозяйственных решений, снижающих последствия опасных

гидрометеорологических условий.

Научная и практическая ценность. Впервые разработана комплексная модель многофазового регламента погодо-хозяйственных решений на основе байесовского подхода. Практическое применение модели многофазового погодо-хозяйственного регламента открывает возможности более эффективного использования прогностической информации, обеспечивает процесс адаптации потребителя к неблагоприятным метеорологическим условиям, оптимизирует издержки, связанные с текущими условиями погоды.

Обоснованность и достоверность полученных в диссертационной работе результатов обусловлена аргументированностью исходных положений, логической непротиворечивостью рассуждений, корректным использованием математического аппарата и подтверждается согласованностью полученных результатов с фундаментальными теоретическими положениями и с результатами других авторов.

Апробация результатов. Основные результаты работы докладывались на:

• научной конференции по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах - участниках СНГ, посвященная 10-летию образования Межгосударственного совета по гидрометеорологии, Санкт-Петербург, 23-26 апреля 2002 г.;

• итоговых сессиях Ученого Совета РГГМУ (2002, 2003, 2004, 2005, 2006 г);

• на Международной научно-практической конференции в г. Перми, октябрь, 2002 г.

• научном семинаре «Состояние и развитие работ в области экономической метеорологии», Обнинск, 5-7 июля 2005 г.

На защиту выносится

1. Формализация погодозависимости потребителя и его адаптивности к ОЯ и неблагоприятным условиям погоды на Европейской территории России.

2. Разработка численной модели оценки предотвращенных потерь в условиях различной интенсивности и продолжительности неблагоприятных условий погоды.

3. Выбор оптимального числа решений (действий потребителя) в рамках байесовского подхода на примере некоторых отраслей на Европейской территории России.

4. Выбор оптимального регламента потребителя основанного на дифференциации степени опасности ожидаемых гидрометеорологических условий (на примере невских наводнений).

Основные результаты диссертации опубликованы в 14 печатных работах.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав и заключения. Общий объем работы составляет 241 страницы. Текст содержит 50 рисунков и 41 таблицу. Список использованных источников содержит 114 наименования.

Содержание диссертационной работы

Во введении обосновывается актуальность темы, излагаются цели и задачи диссертационной работы.

В первой главе раскрывается роль метеорологической информации в экономических и социальных интересах общества, подчеркивается

особое значение прогностических данных о состоянии атмосферы в хозяйственной практике потребителей гидрометеорологической продукции.

Экономическая полезность использования прогностической информации в конкретной области производства определяется как достоверностью этой информации, так и способностью потребителя эффективно использовать полученные прогностические данные.

Для оценки успешности прогнозирования используется ряд критериев, которые позволяют дать количественную оценку степени соответствия прогнозируемого /7, и фактического Ф, значений метеорологической величины. В основу такого рода оценок положено обобщение прогностической и фактической информации в виде матриц сопряженности |j«,J.

На основании данных критериев, широко используемых в отечественных и зарубежных научных разработках, проведена оценка успешности краткосрочных альтернативных прогнозов скорости ветра (при v > 12м/с) по трассе Санкт-Петербург - Калининград. Выполненные оценки успешности позволили установить преимущество методических прогнозов относительно инерционных.

Выполнено моделирование ошибочности альтернативных прогнозов и рассмотрено влияние изменения ошибочности прогнозов на успешность прогнозирования (на примере критериев v и г).

Используя многофазовые матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра для Новгорода за период с 1989 по 1993 гг. и района Мурманск - Архангельск за период с 1982 по 1989 гг., была исследована зависимость успешности прогнозирования от размерности матрицы сопряженности (дискретности прогнозов). Выявленная тенденция снижения успешности прогнозирования с увеличением числа градаций объясняется увеличением вероятности ошибочного прогноза при уменьшении ширины градации; при этом важную роль в динамике

7

изменения успешности прогнозирования играет взаимное распределение частот матриц сопряженности, т.е. исходная ошибочность прогнозов. Таким образом, в целом можно утверждать, что при альтернативной форме прогнозов успешность завышается.

На примере матриц сопряженности методических прогнозов скорости ветра в районе Мурманск - Архангельск за период с 1982 по 1989 гг. выполнено моделирование ошибочности прогнозов различной дискретности (2X2 - 5X5) и проанализировано изменение успешности прогнозирования в зависимости от ошибочности при различной дискретности прогнозов. С увеличением числа градаций прогноза чувствительность к ошибкам прогнозирования меняется. Показано, что при определенном распределении ошибок возможен рост успешности прогнозов с увеличением дискретности (по отдельным критериям).

Во второй главе рассматривается влияние погодных условий на хозяйственную деятельность потребителя.

Зависимость от гидрометеорологической среды большинство потребителей ощущают через потери, вызванные неблагоприятными погодными условиями.

В течение последних десятилетий наблюдается рост ущерба, наносимыми опасными явлениями погоды. Показано, что неблагоприятные условия погоды при неточных погодо-хозяйственных решениях (хозяйственное решение, учитывающее влияние гидрометеорологических условий на производственный процесс) также способны принести значительный ущерб национальной экономике.

Нарастающий технологический прогресс усугубляет зависимость всех отраслей экономики от влияния гидрометеорологических условий, однако на основании данных о потерях, вызванных неблагоприятными гидрометеорологическими условиями, установлено, что наиболее открыты к внешней среде сельское хозяйство, энергетика, строительство, транспорт и коммунальное хозяйство. Приводится характеристика этих отраслей

экономики с точки зрения воздействия на них метеорологических условий.

В общем случае издержки потребителя описываются через функцию потерь, связанную с метеоролопическими условиями 5 = 5(с/, Ф). В настоящее время в практических целях широко используется табличная форма представления функции потерь - матрица потерь Цл^ |.

Для количественного описания зависимости потребителя от гидрометеорологической среды применялись показатели влияния погодных условий (ВПУ), определяемые на основании элементов матрицы потерь: отношение затрат на предупредительные меры к предотвращенным потерям В, доля затрат на предупредительные меры относительно общих издержек при некардинальных мерах защиты Д отношение общих издержек к прямым потерям Е и доля непредотвращенных потерь в общих издержках Е.

На основе метеоролого-экономического моделирования исследовалось поведение потребителя, использующего прогностическую информацию в альтернативной форме. Для описания потребителя применялись его производственные характеристики - коэффициент непредотвращенных потерь в, определяющий остаточные потери потребителя, и отношение С/Ь, показывающее, какую часть составляет стоимость защитных мер С относительно максимально возможных потерь Ь.

Исследовалась зависимость показателей ВПУ от отношения С/Ь и коэффициента непредотвращенных потерь е. Показано, что потребитель должен корректировать значения производственных характеристик с учетом качества прогностической информации, поступающей от поставщика. Установлено, что значения показателей ВПУ, рассчитанные при суммарной оценке, учитывающей использование потребителем

прогностической информации, отличаются от значений, получаемых при условии наличия у потребителя идеальных прогнозов.

Исследовалось влияние качества прогностической информации на изменение показателей ВПУ при различных значениях коэффициента непредотвращенных потерь а (для идеального и среднего потребителей принимались значения е равными соответственно 0 и 0.4) и отношения С/1.

Качество прогностической информации моделировалось на

основании следующих параметров: <т=— - смещенность прогнозов -

«21

соотношение ошибок-пропусков и ошибок-страховок; р10 = — -

N

повторяемость неблагоприятного условия погоды; q' -

«10

предупрежденность неблагоприятного условия погоды.

Показано, что влияние качества прогностической информации на изменение показателей ВПУ увеличивается с ростом значений коэффициента непредотвращенных потерь е и отношения С/Ь .

В третьей главе приводится описание существующих подходов к построению функции потерь потребителя. Показано, что непредотвращенные потери потребителя в результате воздействия неблагоприятных метеорологических условий зависят от нескольких факторов. В общем случае они определяются спецификой производственной деятельности в и степенью воздействия опасных условий погоды, их интенсивностью I и продолжительностью /л. Это, в конечном счете, определяет величину максимально возможных потерь Ьмакс. Вместе с тем, потери по метеоусловиям связаны с ошибками прогнозов ЛП и выбором стоимости защитных мер С, эффективность которых характеризуется коэффициентом непредотвращенных потерь е.

Общая формализация такой зависимости может быть представлена в виде

L„=f(e,I,M,bn,C,e).

Рассмотрена задача численной оценки коэффициента непредотвращенных потерь е и выполнено исследование изменений значений s для различных потребителей в условиях использования прогнозов различной успешности.

В качестве показателя адаптации исследуется величина G*, которая характеризует долю предотвращенных потерь Lnp в общих издержках потребителя. В качестве дополнительной характеристики адаптационных

возможностей потребителя предлагается отношение у = —— .

^макс

Предложено аналитическое выражение для определения величины предотвращенных потерь:

¿v=^wjl-exp(-(l-е))-

Данная формализация показывает возможности самого потребителя к снижению неблагоприятного влияния погодных условий на хозяйственную деятельность. Приведена номограмма, позволяющая смоделировать поведение потребителя в условиях ожидаемой интенсивности I и продолжительности ц неблагоприятного явления погоды в целях выбора возможных предотвращенных потерь Lnp (рис. 1).

Имеющаяся в распоряжении потребителя технология защиты (параметр е) определяет размер остаточных потерь Locm, которые ему не удаегся предотвратить. Для выбранного значения е существует семейство прямых C/L , показывающих долю затрат на защитные меры относительно максимально возможных потерь. Величина предотвращенных потерь Lnp определяется для любого потребителя в интервале значений C/L .

exp(-(l-g))-exp(-l) l-exp(-l)

(1)

Рис. 1 Номограмма для определения предотвращенных потерь потребителя Ьщ, в условиях различной интенсивности 1 и продолжительности ц неблагоприятного явления погоды

В четвертой главе рассматриваются вопросы оптимизации действий потребителя, требующих учета прогностической информации. На основе величины средних (в статистическом смысле) потерь, выбранной в качестве критерия оптимальности, потребителем решается задача выбора стратегии использования прогностической информации. Выбор числа

(набора) погодо-хозяйственных решений с1 с позиции специфики производственной деятельности и запросов потребителя определяется влияющим метеорологическим условием, дискретность которого может быть выражена в альтернативной или многофазовой форме. Этой задаче отвечала и численная оценка оптимального числа градаций т прогностической информации в соответствии с известными соотношениями, используемыми при статистическом анализе данных. Показано, что для решения задачи выбора оптимального числа градаций погодо-хозяйственного регламента недостаточно только метеорологических сведений, необходимо учитывать степень воздействия метеорологического фактора.

Решение задачи выбора оптимального числа погодо-хозяйственных решений может быть сведено к определению средних потерь потребителя при различной дискретности прогностической информации. В условиях использования потребителем прогнозов различной дискретности (2X2 -5X5) была исследована зависимость вида = /(с?).

Поскольку разработка даже альтернативной матрицы потерь - задача очень сложная для потребителя, для построения многофазовых матриц потерь потребителя использовался алгоритм разложения альтернативной матрицы потерь на многофазовую. В основу данного алгоритма положено предположение о том, что градации альтернативной матрицы потерь будут граничными градациями многофазовой матрицы потерь, т.е. альтернативная матрица потерь является обобщением многофазовой.

На основании матриц потерь ^ | и матриц сопряженности прогнозов

|„Л для каждого уровня дискретности была разработана матрица

систематических потерь, элементы которой Я к/ представляют собой средние потери потребителя, при условии, что потребитель вправе выбрать ориентацию с1к на любую иную погоду, получив текст прогноза П/.

R*=j[is*'9s, (2)

ы

где q = - условные вероятности, отражающие вероятностную

%

природу осуществления текстов прогнозов различных фаз погоды в условиях ее синоптической интерпретации.

Средние потери потребителя при использовании прогнозов погоды (R), которые широко используются в качестве критерия оптимальности при решении ряда задач, посвященных оптимизации погодо-хозяйственных решений, определялись как

(з)

1-1

Установлено, что при достижении определенного значения уровня дискретности копт дальнейшее снижение величины средних потерь с увеличением числа градаций прогнозов выражено незначительно. Это условие и будет определять оптимальное число погодо-хозяйственных решений потребителя d, поскольку дальнейшее расширение погодо-хозяйственного регламента не будет приводить к существенному снижению потерь потребителя.

Общая метеоролого-экономическая модель оптимизации использования прогностической информации включает в себя исследование зависимости средних потерь потребителя от дискретности ошибок прогнозов.

Моделирование ошибочности многофазовых прогнозов

осуществлялось по следующим сценариям: CH-I - «Служба прогнозов», предусматривающего изменение ошибок-пропусков rii>} и ошибок-страховок n,<j при неизменной повторяемости опасных условий погоды (и,о = const) по двум вариантам:

Вариант 1

п

п

= /[Г = ± (0.25; 0.50; 0.75; 1)]

п

п

Вариант 2

+ (0.25; 0.50; 0.75; 1) -(0.25; 0.50; 0.75; 1)

-(0.25; 0.50; 0.75; 1) + (0.25; 0.50; 0.75; 1)

и сценарию СН-Н - «Погода», раскрывающего ошибочность за счет частоты проявления опасных и не опасных фаз погодных условий (Ф,)

В общем случае, при реализации сценария СН-1 «Служба прогнозов», зависимость величины средних потерь Я от изменения

прогностической информации к=сотг носит линейный характер и может быть описана уравнением вида у = а-х + Ь, где а - тангенс угла наклона прямой, а > 0, х - величина изменения ошибочности прогнозов, Ъ -величина средних потерь Я на оси ординат у. Параметры а и Ь зависят от выбранной дискретности прогнозов к.

Значения параметров а и Ъ, характеризующих изменение величины средних потерь в зависимости от выбранного сценария и дискретности прогнозов приведены в табл. 1.

Графическая интерпретация результатов расчета средних потерь потребителя Я в условиях различной дискретности и ошибочности прогнозов приведена на рис. 2-4.

Расчеты показывают, что с увеличением дискретности решений значения средних потерь Я потребителя уменьшаются, при этом использование прогнозов более высокой дискретности не означает снижения требований к их качеству - тенденция изменения величины Я

ошибочности прогноза у в условиях заданной дискретности

при изменении ошибочности прогнозов остается практически неизменной с увеличением значений к.

Таблица 1

Оценка коэффициентов регрессии для связи величины средних потерь потребителя и ошибочности прогнозов в условиях реализации СН-1 и С-П.

Дискретность Ъ а

СН-1 (вариант 1) СН-1 (вариант 2) СН-11

2X2 287 56 32 235

3X3 202 52 28 169

4X4 142 35 19 54

5X5 106 25 14 40

тыс. руб. -350-

-366-

-2X2 "

50-

-е-

-1 -0.75 -0.5 Уменьшение ошибок

-0.25 0 0.25 исходный уровень

0.5 0.75 1 Увеличение ошибок

Рис. 2 Зависимость средних потерь Л потребителя от дискретности и ошибочности прогнозов при реализации сценария СН-1 (вариант 1)

тыс.

Ш-

Л АЛ . _

л/и *—

—НШ--50-

--1--250—|---- ■ 1-200 I *- ----1 1—-

, 1

-2X2 -

■ 3X3 -

.4X4 .5X5

1 0.75 0.5 0.25 | оиибок-пропусков| ошибок-страховок

исхо&ый) °-25

уровень

0.5 0.75 1 {ошибок-пропусков! ошибок-страховок

Рис. 3 Зависимость средних потерь потребителя Л от дискретности и ошибочности прогнозов при реализации сценария СН-1 (вариант 2)

7?

тыс. руб.

-0.5

Рис. 4 Зависимость средних потерь потребителя Я от дискретности прогнозов в условиях реализации сценария СН-П «Природа»

Однако в условиях различной повторяемости неблагоприятных условий погоды (сценарий СН-П «Природа») потребитель с регламентом решений более высокой дискретности будет менее подвержен негативному влиянию природной среды.

В пятой главе выполнена разработка оптимального погодо-хозяйственного регламента на примере использования прогнозов невских наводнений. В качестве потребителя прогнозов невских наводнений рассматривается «обобщенный» хозяйственный объект как сосредоточение многочисленных потребителей в зоне максимального и среднего затопления.

Рассмотрена разработка функции потерь вида

а[<цп), ф]. (4)

Аргументами функции потерь ¿(С, Ь) выступают действия потребителя и фактическая погода, под которую ориентированы затраты на меры защиты С в целях предотвращения потерь.

Разработана матричная идентификация функции з(С, Ь) с элементами

Ь)1} = [(С0; + АСу ) + 8ц ■ 1Л \, (5)

где С0] - затраты на меры защиты при реализации текста прогноза П/, АСи - экстренные меры защиты; еу - коэффициент непредотвращенных потерь;

- потери как последствия фактически осуществившейся опасной градации уровня воды Ф,.

В основу численной оценки функции потерь обобщенного потребителя положены следующие условия

1. Необходимо знание распределения максимально возможных потерь , известных потребителю при заданном уровне подъема воды (/г, см).

Из условия эпизодических заключений практики о последствиях наводнений была задана функция распределения максимально возможных

потерь ЬМакс ~ о (табл.2). Число и ширина градаций определялись с учетом повторяемости невских наводнений.

Таблица 2

Распределение максимальных потерь Ь,0 при известном подъеме воды в р. Неве

ф, Ф, Ф2 Фз Ф4

(И, см) (¿159) (160-210) (211-260) (> 261)

Ь,о, млн. руб. 0 15 40 100

Распределение Ь ,0 аппроксимировалось функцией вида:

\

^макс ^обе

' к-кЛ

\Кбс - К )

• ехр

' Ъф-К

-1

(6)

/

где Ьмакс - максимально возможные потери при данном уровне подъема воды Иф, Ьа6с - абсолютные максимальные потери потребителя при максимально возможных уровнях подъема воды; й0 - пороговый уровень подъема воды, с которого потребитель начинает нести потери; Ъа6с -уровень подъема воды, при котором потери потребителя достигают значения 1а6с\ Иф - текущий уровень подъема воды, для которого определяется значение Ьмакс.

Кроме того, возможна аппроксимация максимально возможных потерь потребителя линейной функцией вида:

К-К

Кбс~

(7)

На рисунке 5 показана зависимость максимально возможных потерь Ьмакс от уровня воды Иф в р. Неве в условиях линейного и экспоненциального распределения, а также осредненные значения потерь Ь макс в пределах выбранных градаций.

см

1 - линейная аппроксимация потерь Ьмахс по формуле (7)

2 - экспоненциальная аппроксимация потерь 1иакс по формуле (6)

3 - средние значения потерь Ьмакс в пределах выбранных градаций

Рис. 5 Функциональная оценка потерь 1макс при невских наводнениях

2. Распределение затрат на предупредительные меры стоимостью С0, при различных действиях потребителя й(П] ).

При условии полного доверия прогнозам, согласно регламенту потребителя принималось, что стоимость мер защиты определяется прогнозом подъема воды. Величина будет отвечать тем элементам матрицы потерь, которые приходятся как на правильные прогнозы наличия явления, так и на ошибки-перестраховки при П1 >Ф, А С и = 0). При этом, Со, пропорциональны максимальновозможным потерям Ь,о при заданной фазе подъема воды (Ф,). В случае ошибок-пропусков (Я, < Ф, ),

будут иметь место дополнительные затраты на защитные мероприятия: [Со; (П~ф) + ДС9].

Матрица затрат Сц (млн. руб.) «обобщенного потребителя» на защитные мероприятия приведена в табл. 3.

Таблица 3

Матрица затрат С^ «обобщенного потребителя» на защитные мероприятия (в млн. руб.)

ф, (к, см) *(П) (И, см)

¿(П,) (< 159) ¿(Пг) (160-210) <1(П}) (211-260) ¿т (> 261)

Ф, (< 159) С01=О С0з=4 Со4=Ю

ф2 (160-210) С0,+ЛС21=1 Со2~1-5 С03=4 с04=ю

Фз (211-260) Ст+АС3,=2 С02+ЛСз2=3 Соз~4 С04=10

Ф4 261) С02+ЛС42=4 С03+АС43--5 С04=10

С0,=0 Р II Соз=4 С04=10

3. Необходимо задание распределения коэффициента непредотвращенных потерь е, характеризующего возможности потребителя противодействовать стихии, при известной ошибке прогнозирования подъема воды (ЛИ = Ипр - Иф).

В целях матричного распределения коэффициента непредотвращенных потерь е допускается, что при Ф/ (подъем уровня воды, не вызывающий потерь) независимо от текста прогноза подъема уровня воды П] величина % = 0. В тех ситуациях, когда могут быть максимальные ошибки-пропуски (что маловероятно) коэффициент

^предотвращенных потерь принципиально равен единице; однако потребителю удается снизить потери (хотя и на малую долю) путем применения дополнительных мер защиты, которые рассматриваются как аварийные. Отсюда допустимо принять sSJ = £41 = 0.95. Правильный прогноз максимально возможных подъемов воды (h > 261 см) позволяет потребителю существенно снизить потери. Однако при столь опасном развитии явления, снизить потери удается примерно наполовину. Отсюда допускается, что еи = е44 = 0.5. Промежуточные значения sv проявляются на практике пропорционально реально осуществившемся подъемам уровня воды и способностью потребителя предотвратить потери. В случаях правильных прогнозов подъема уровня воды потребитель защищается более успешно, и чем меньше уровень воды, тем этот успех более очевиден.

Матрица коэффициентов непредотвращениых потерь еи приведена в табл. 4.

Используя матрицы потерь «обобщенного» потребителя, построенные на основании формулы (5) и данных таблиц (3, 4), и матрицы сопряженности методических и инерционных прогнозов уровня воды в устье р. Невы за период с 1974 по 1997 гг. были разработаны матрицы

систематических потерь Rkj потребителя для фактического Ll0 и аппроксимированного L,o* распределения значений максимально возможных потерь Ьмакс.

Была выполнена оценка средних (в статистическом смысле) потерь, согласно формуле (3), а также дополнительно были рассчитаны следующие метеоролого-экономических характеристики «обобщенного потребителя».

Результаты расчетов некоторых метеоролого-экономических характеристик «обобщенного потребителя» при использовании методических и инерционных прогнозов невских наводнений на основе

эпизодических заключений о характере потерь при невских наводнениях и на основании данных о максимально возможных потерях, полученных в результате аппроксимации, представлены в таблице 5.

Таблица 4

Матрица коэффициентов непредотвращенных потерь е

ф, (к, см) ¿(Щ (к, см)

а (по Г< 159) (160-210) ¿т (211-260) ¿т (к 261)

Ф, 159) е„=0 е12=0 е,з=0 £,4=0

Ф2 (160-210) £21=0.2 £22=0.15 £23=0.2 £24=0.2

Фз (211-260) £$1=0.8 £¡2=0.7 £¡3=0.35 £ II с>

Ф4 (> 261) £41=0.95 £42=0.9 843=0.6 е.и=0.5

Дана оценка экономического эффекта использования прогнозов невских наводнений (к > 160 см), приходящегося на соответствующую

градацию подъема уровня воды в рамках линейной и экспоненциальной

*

моделей аппроксимации максимальных потерь Ь,о (см. рис. 5). Максимальные потери их долевые значения сх и соответствующий экономический эффект Э(ЬЮ) приведены в табл. 6.

Как видно, особая роль в практике реализации прогнозов уровня воды отводится опасным и особо опасным наводнениям, при которых экономический эффект использования прогнозов существенно возрастает.

Таблица 5

Метеоролого-экономические характеристики «обобщенного потребителя»

Метеоролого--экономические показатели Фактические данные Результаты аппроксимации

прогнозы прогнозы

Метод. Инерц. Метод. Инерц.

Средние потери Я (млн. руб.) 0.216 0.342 0.295 0.507

Средние потери при /г>160 см Яопае (МЛН. руб.) 7.487 11.847 10.22 17.59

Средняя выгода IV (млн. руб.) 0.225 - 0.0002 0.377 - 0.021

Средняя выгода при И>\ 60 см 1¥ опас (млн. руб.) 7.788 -0.008 13.085 - 0.729

Экономический эффект Э при Ь > 160 см (млн. руб.) за период с 1974 по 1997 гг. 257.25 432.7

Показатель адаптации С 2.040 0.999 2.28 0.959

Таблица 6

Значения показателей экономической полезности использования прогнозов различных градаций уровня воды в р. Нева

И, см 160-210 211-260 >261

линейная модель

Ь,о, млн. руб. 50 145 240

а 0.11 0.33 0.56

Э(Т,0), млн. руб. ЭОТ0Н(ЬЮ), млн. руб. 79.63 3.318 238.88 9.953 405.37 16.890

экспоненциальная модель

Ь,0, млн. руб. 20 75 145

а 0.08 0.32 0.60

Э (Ь,0), млн. руб. Эсезон (Ь,о), МЛН. руб. 34.78 1.44 139.13 5.797 260.86 10.869

В заключении сформулированы основные результаты и выводы диссертационного исследования:

1. Исследована оценка качества прогностической информации на основании существующей системы критериев и установлено, что с увеличением дискретности прогнозов, и соответственно, порядка матрицы сопряженности, значения критериев успешности уменьшаются, что отвечает более точной оценке прогнозов.

2. Оценка успешности прогнозов различной дискретности, выполненная в рамках моделирования ошибочности прогностической информации показала, что при определенном распределении ошибок в матрицах сопряженности (снижение ошибок-пропусков и рост ошибок-страховок) наблюдается рост значений отдельных критериев при увеличении дискретности прогнозов, что следует учитывать при комплексной характеристике качества прогностической информации.

3. Исследовано полное матричное представление функции полезности (потерь, доходов) как следствие комплексной погодозависимости потребителя.

4. В рамках использования потребителем альтернативных прогнозов дана численная оценка погодозависимости на основании предложенных показателей влияния погодных условий (ВПУ) и проанализировано их изменение при различной повторяемости опасных условий погоды и меняющейся успешности прогнозов. Установлено, что одним из важных показателей ВПУ является мера адаптации потребителя к ожидаемым условиям погоды. Этот показатель идентифицирует погодозависимость с позиции приобретения выгоды и экономического эффекта использования прогнозов.

5. Рассмотрены методы построения функции потерь и установлено, что в общем случае потери потребителя в результате воздействия неблагоприятного метеорологического фактора определяются спецификой производственной деятельности и степенью воздействия

опасных условий погоды, их интенсивностью и продолжительностью, а также ошибкой прогнозирования погоды. Именно от этих параметров зависит величина максимально возможных потерь, стоимость и эффективность защитных мероприятий, характеризующаяся

коэффициентом непредотвращенных потерь.

6. На основании метеоролого-экономического моделирования установлено, что предельные значения коэффициента непредотвращенных потерь, допускаемые потребителем в реальной хозяйственной практике определяются максимально возможными потерями, стоимостью мер защиты, повторяемостью неблагоприятных (опасных) условий погоды и успешностью прогностической информацией.

7. Показано, что в качестве дополнительной характеристики адаптации (наряду показателем адаптации (?*) может выступать отношение предотвращенных потерь к максимально возможным. Предложено аналитическое выражение для оценки предотвращенных потерь, содержащее необходимые условия эффективной адаптации:

а) отсутствие остаточных потерь в случае кардинальности мер защиты;

б) целесообразность снижения стоимости мер защиты.

8. Разработана экономико-метеорологическая модель оценки предотвращенных потерь потребителя в условиях различной интенсивности и продолжительности неблагоприятных условий погоды, позволяющая смоделировать поведение потребителя в зависимости от его производственных характеристик.

9. Исследованы метеорологические условия выбора оптимального числа градаций матриц сопряженности прогнозов, что в наибольшей степени подтверждается статистиками распределения данной метеорологической величины.

10. На основании приведенных в диссертации разработок сформулированы принципы построения оптимального погодо-

хозяйственного регламента, позволяющего потребителю минимизировать потери, обусловленные неблагоприятной погодой. Установлено, что оптимальное число градаций погодо-хозяйственного регламента может быть определено на основании исследования зависимости средних потерь потребителя от дискретности используемой прогностической информации. Расчеты, выполненные в рамках байесовского подхода к оценке средних потерь, показали, что в качестве оптимального должен быть выбран тот уровень дискретности, после которого дальнейшее снижение средних потерь потребителя выражено несущественно, допустимо мало.

11. Выполнено моделирование средних потерь в зависимости от успешности прогностической информации и показано, что при наличии многофазового погодо-хозяйственного регламента потребитель менее чувствителен к изменению параметров гидрометеорологической среды и качества прогностической информации, т.е. в целом более погодозащищенными, что повышает его гидрометеорологическую безопасность.

12. На примере невских наводнений показана аналитическая разработка функции для определения максимально возможных потерь потребителя от неблагоприятных и опасных гидрометеорологических условий. Разработана многофазовая матрица потерь, достаточно полно идентифицирующая функцию потерь. На этом основании предложен оптимальный регламент погодо-хозяйственных решений и выполнена метеоролого-экономическая оценка полезности прогнозов опасных гидрометеорологических условий (на примере невских наводнений).

Публикации автора по теме диссертации

1. Фокичева A.A. К вопросу разработки погодо-хозяйственного регламента // Материалы итоговой сессии Ученого Совета: Тезисы докл., Санкт-Петербург, 23 - 24 января 2001 г. - СПб.: Изд. РГТМУ. - С.58 - 60.

2. Фокичева A.A. Разработка оптимального экономико-метеорологического регламента использования прогнозов в сфере городского хозяйства // Материалы итоговой сессии Ученого Совета 2002 г. - С-Пб, изд. РГТМУ с. 55 - 59 (соавтор: Хандожко JI.A.)

3. Фокичева A.A. Использование байесовского подхода в задачах оптимизации использования погоды // Материалы итоговой сессии Ученого Совета 2002 г. -С-Пб, изд. РГТМУ с. 59 - 61 (соавтор: Хандожко Л.А.)

4. Фокичева A.A. Предотвращенные потери как мера адаптации потребителя к опасным условиям погоды//Труды ВНИИГМИ-МЦЦ-2002.-Вып.169 - С.29 - 38 (соавторы: Хандожко Л.А., Коршунов A.A.)

5. Фокичева A.A. Принятие хозяйственных решений с учетом прогноза опасных условий погоды // Научная конференция по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах-участниках СНГ, посвященная 10-летию образования Межгосударственного совета по гидрометеорологии: Тезисы докладов, Санкт-Петербург, 23 - 26 апреля 2002 г. Секция 6. Методы и информационные технологии сбора, обработки, накопления данных о состоянии окружающей природной среды, ее загрязнения, ведения Госфонда, обслуживания потребителей.-СПб.: Гидрометеоиздат, 2002-С.74 - 79 (соавторы: Хандожко Л.А., Коршунов A.A.)

6. Фокичева A.A. Успешность и экономическая полезность многофазовых прогнозов скорости ветра на Европейской территории России // География и регион. Наблюдения, анализ и прогноз метеорологических условий // Материалы Международной научно-практической конференции.-Пермь: Изд. Перм. ун-та, 2002.-С.53 - 56 (соавтор: Хандожко Л.А.)

7. Фокичева A.A. Выбор оптимального погодо-хозяйственного решения на основе прогноза опасных гидрометеорологических

условий//Метеорология и гидрология.-2003.-№ 1.-С.5 - 17 (соавторы: Хандожко JI.A., Коршунов A.A.)

8. Фокичева A.A. Дескриптивная модель оптимизации погодо-хозяйственного регламента //Материалы итоговой сессии ученого совета 27-28 января 2003 г. Ч. I. Секция метеорология и гидрология.-СПб.: Изд.РГТМУ.-С.61 - 62 (соавтор: Хандожко Л.А.)

9. Фокичева A.A. Оценка метеорологического риска над Европейской территорией России / - (в печати) (соавтор: Хандожко Л.А.)

10. Фокичева A.A. Оптимальный погодо-хозяйственный регламент производственного объекта// Труды кафедры экономики предприятия и предпринимательства. Вып. l.-СПб.: Изд. РГГМУ, 2004-С.32 - 35 (соавтор: Хандожко Л.А.)

11. Фокичева A.A. Исследование адаптации потребителя в условиях многофазового погодо-хозяйственного регламента// Материалы итоговой сессии ученого совета 25 -26 января 2005 г., Санкт-Петербург-СПб.: Изд. РГТМУ, 2005.-С.163 - 164 (соавтор: Хандожко Л.А.)

12. Фокичева A.A. Оценка гидрометеорологической составляющей в модели многофазового погодо-хозяйственного регламента// (в печати) (соавторы: Хандожко Л.А., Коршунов A.A.)

13. Фокичева A.A. Оценка адаптации потребителя к неблагоприятным погодным условиям // Материалы итоговой сессии ученого совета РГТМУ, Санкт-Петербург, 25 - 26 января 2006 г. - СПб.: Изд. РГТМУ .-С. 123 - 124 (соавтор: Хандожко Л.А.)

14. Фокичева A.A. Проблема оптимального использования метеорологических ресурсов в условиях нестабильной климатической системы// Сборник трудов Международной школы конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Изменение климата и окружающая среда», 2005 - СПб.- Изд. «Гранд», С. 334 - 342 (соавторы: Хандожко Л.А.,

Цепелев В.Ю., Колесов А.М.)

Отпечатано в ООО «АРКУШ» СПб, ул. Рубинштейна, д. 2, т. 319-97-36 Подписано в печать 14.03.0i6. Тираж 100 экз.

ДСО££

#-534 в5346

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Фокичева, Анна Алексеевна

Нормативные ссылки

Ведение

1 Анализ системы «погода-прогноз-потребитель»

1.1 Метеорологическая информация, и ее ресурсная характеристика

1.2 Метеорологические прогнозы: характеристика, успешность, перспективы использования

1.2.1 Альтернативные прогнозы

1.2.2 Многофазовые прогнозы

1.3 Чувствительность прогнозов к ошибкам прогнозирования

2 Зависимость хозяйственной практики от метеорологических условий

2.1 Экономические последствия влияния погоды и климата

2.1.1 Сельское хозяйство

2.1.2 Энергетика

2.1.3 Строительство

2.2 Параметрическая характеристика метеорологического фактора. Показатели влияния погодных условий

3 Адаптация потребителя к неблагоприятным условиям погоды

3.1 Комплексная характеристика функции потерь

3.2 Анализ коэффициента непредотвращенных потерь

3.3 Показатели адаптации

3.4 Адаптационные возможности потребителя

4 Разработка экономически эффективного регламента погодо-хозяйственных решений

4.1 Оптимизация как функциональная основа хозяйственной деятельности

4.2 Основы разработки комплексной модели оптимального использования метеорологических прогнозов

4.3 Модели преобразования метеорологической информации

4.3.1 Выбор оптимального числа градаций

4.3.2 Численная оценка оптимального числа градаций

4.4 Выбор оптимального погодо-хозяйственного решения

4.5 Преобразование матриц сопряженности - идентификация условий прогнозирования

5 Разработка погодо-хозяйственного регламента и выбор оптимальных решений на основе прогноза опасных гидрометеорологических условий

5.1 Предварительные условия разработки погодо-хозяйственного регламента решений на примере невских наводнений

5.2 Выбор оптимального решения на основе погодо-хозяйственного регламента 195 Заключение 211 Список использованных источников

Нормативные ссылки

В диссертации использовались следующие нормативные документы: Наставление по краткосрочным прогнозам общего назначения: Руководящий документ. РД 52.86.629-2002 / Росгидромет,

Безопасность труда в строительстве. Ч. 2. Строительное производство: СНиП 12-04-2002 / Госстрой России, 2002.

Нормы продолжительности и задела в строительстве предприятий, зданий и сооружений: СНиП 1.04.03-85* / Госстрой СССР, 1991.

Строительная климатология: СНиП 23.01-997 Госстрой России, 2003.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Оптимизация регламента погодо-хозяйственных решений на примере потребителей северо-запада Европейской территории России"

Атмосфера является источником постоянно возобновляемых ресурсов, которые используются человечеством в различных сферах хозяйственной практики. Общеизвестна не только ее созидательная, но и разрушительная способность. Неблагоприятные атмосферные условия вызывают потери, причем размер потерь постоянно растет. Снизить ущерб от опасных гидрометеорологических условий помогают знания об ожидаемом состоянии атмосферы, т.е. прогнозы погоды. Прогностическая информация рассматривается как неисчерпаемый гидрометеорологический ресурс, использование которого позволяет подстроить хозяйственную деятельность человека под ожидаемые условия погоды.

Зависимость хозяйственной деятельности человека от погодных условий определила сложившийся научный и практический интерес к метеорологической информации. Становление и развитие гидрометеорологической службы позволило перейти от использования текущих сведений о погоде к использованию метеорологических прогнозов. По мере формирования новых видов производства информация о состоянии атмосферы приобретала еще большее значение. Это связано с тем, что технологическое развитие не только не освобождало производственную деятельность от влияния гидрометеорологической среды, а напротив, усугубило эту зависимость. Постоянно возрастала и продолжает расти погодозависимость.

Становилось очевидным, что учет в хозяйственной практике метеорологической информации, а прогнозов погоды в особенности, экономически выгодны. Развитие сельскохозяйственного производства, энергетики, морского флота и других видов транспорта подтверждали особую экономическую роль метеорологических прогнозов.

Полезность метеорологических прогнозов на первоначальном этапе их освоения идентифицировалась с их успешностью. Впервые на самостоятельность вопроса об экономической значимости прогнозов обратил внимание М.А. Омшанский [1, 2]. Он отмечал, что прогнозы погоды имеют не только метеорологическое содержание, но и экономическую составляющую, приносят пользу при их практическом применении и подчеркивал, что повышение эффективности их использования требуют более высокой успешности прогнозов. Тем самым, было положено начало экономического анализа метеорологических прогнозов. Активные научные разработки в этой области знаний были начаты уже после второй мировой войны. В работах L. Curry [3], E.S. Epstein [4], 1.1. Gringorten [5, 6], В. Y. Mason [7], A.H. Marphy [8, 9], Y.C. Thompson [10, 11] был исследован широкий спектр влияния метеорологических условий на экономику, были проведены некоторые обобщения потерь от особо опасных проявлений погоды. Наряду с этим проводились исследования экономических аспектов климатической информации и метеорологических прогнозов. В 60 - 80-е годы существенный вклад в решение проблемы эффективного использования метеорологической информации внесли отечественные ученые H.A. Багров[12, 13], А. С. Монин [14], Г.А. Карпеев [15, 16], Н.В. Кобышева [17], Г.В. Груза [18, 19], Е.Е.Жуковский [20, 21, 22] и другие. Исследования, которые были продолжены и углублены в последующие годы, охватывали проблемы оценки успешности и экономической полезности метеорологических прогнозов, выбора оптимальных хозяйственных решений на основе прогностической информации [23,24,25, 26].

Многочисленные научные работы, выполненные за последние 50 лет создали базу для формирования нового научного направления -экономической метеорологии, развитие которой отражено в многочисленных работах последнего времени [27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34].

Экономическая метеорология занимается вопросами изучения влияния погоды и климата на хозяйственную деятельность человека в целях оптимального использования этих ресурсов, извлечения максимальной выгоды. На сегодняшний день метеорологическая информация приобрела статус универсального природного ресурса, при этом в рамках экономической метеорологии особая роль отводится ресурсной полезности прогнозов.

Проблеме экономической отдачи метеорологической информации большое внимание уделяет Всемирная Метеорологическая Организация (ВМО). По инициативе ВМО были организованы Международные конференции по экономической полезности гидрометеорологического обслуживания, проходившие в Женеве в 1990, 1994 гг. и в Москве в 1997 г., материалы которых представляют большой научный интерес [35, 36, 37].

Высокая точность прогностической информации (в настоящее время оправдываемость прогнозов достигает 85 — 90 %) является одним из условий доверия потребителя к метеорологической продукции, однако на сегодня увеличение экономической эффективности от использования прогнозов возможно не только за счет повышения успеха прогнозирования.

Решение проблемы эффективного использования прогнозов предполагает комплексную разработку целевой задачи (для одних потребителей она будет заключаться в предотвращении прямых потерь, для других - в сокращении эксплутационных затрат, третьи будут нацелены на получение дополнительной продукции), которая обеспечивается как поставщиком прогностической информации, так и ее потребителем.

Дальнейшее повышение экономической полезности прогнозов возможно только при внедрении новых подходов к использованию прогнозов в хозяйственной практике, предусматривающих дифференциацию прогнозов по отдельным видам производственных работ в данной отрасли, т.е. разработку специализированных прогнозов, наиболее полно учитывающих специфику выполняемых работ; разработку возможных аппроксимаций зависимостей последствий поведения потребителя от условий погоды (построение функции потерь); оценку показателей экономической полезности (экономического эффекта, экономической эффективности и адаптации потребителя к ожидаемым условиям погоды), разработку и внедрение методов оптимального использования прогнозов при постоянном контроле их качества.

Решение проблемы эффективного использования прогнозов видится в разработке оптимального регламента действий потребителя, выбора оптимального погодо-хозяйственного решения при условии приемлемой дискретности, определяемой спецификой производственной деятельности потребителя [38, 39,40, 41, 42].

Несмотря на то, что гидрометеорологические службы имеют возможность предоставлять прогностическую информацию в виде многофазовых прогнозов, для подавляющего числа потребителей такая информация трансформируется в простую альтернативу и не находит полной реализации, что значительно снижает экономическую полезность использования метеорологических прогнозов.

Существующая практика использования прогнозов в альтернативной форме не обеспечивает более высокого уровня полезности, потенциально возможного при существующей успешности прогностической информации. В известных на сегодня работах рассматривается в основном альтернативный подход при оценке полезности прогнозов [22, 43]; хотя существуют работы по оценке выбора оптимальной дискретности в которых исследуются матрицы потерь более высокого порядка [44, 45].

К настоящему времени проблема оптимальной дискретизации использования прогнозов практически не нашла должного решения, поскольку не исследованы пороговые условия при разработки матрицы потерь, отражающие максимально допустимое число возможных действий потребителя, при которых достигается оптимум полезности прогнозов данного вида прогностической информации для конкретного потребителя.

Подтверждением необходимости отхода от использования альтернативных прогнозов служит пример такого потребителя, как теплоэлектроцентрали (ТЭЦ), ежедневно использующего прогностическую информацию как многофазовую, что позволяет оптимально задавать режим работы теплоисточника [38, 46, 47].

Представляется, что необходимо обстоятельное исследование дискретности прогнозов, т.е. допустимой фазовости (числа градаций для конкретного потребителя); поэтому целевая задача данного исследования состоит в разработке модели многофазовой матрицы потерь, более полно отражающей функциональную зависимость «потребитель-погода», и конструировании оптимального погодо-хозяйственного регламента. При разработке модели были использованы различные критерии оптимальности в рамках байесовского подхода. Представляется, что возможности решения задачи выбора оптимального регламента более высокого порядка, чем простая альтернатива должны быть сосредоточены на разработке экономико-метеорологической модели, обеспечивающей комплексную минимизацию байесовских потерь для данного потребителя.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Фокичева, Анна Алексеевна

Заключение

1. Исследована оценка качества прогностической информации на основании существующей системы критериев и установлено, что с увеличением дискретности прогнозов, и соответственно, порядка матрицы сопряженности, значения критериев успешности уменьшаются, что отвечает более точной оценке прогнозов.

2. Оценка успешности прогнозов различной дискретности, выполненная в рамках моделирования ошибочности прогностической информации показала, что при определенном распределении ошибок в матрицах сопряженности (снижение ошибок-пропусков и рост ошибок-страховок) наблюдается рост значений отдельных критериев при увеличении дискретности прогнозов, что следует учитывать при комплексной характеристике качества прогностической информации.

3. Исследовано полное матричное представление функции полезности (потерь, доходов) как следствие комплексной погодозависимости потребителя.

4. В рамках использования потребителем альтернативных прогнозов дана численная оценка погодозависимости на основании предложенных показателей влияния погодных условий (ВПУ) и проанализировано их изменение при различной повторяемости опасных условий погоды и меняющейся успешности прогнозов. Установлено, что одним из важных показателей ВПУ является мера адаптации потребителя к ожидаемым условиям погоды. Этот показатель идентифицирует погодозависимость с позиции приобретения выгоды и экономического эффекта использования прогнозов.

5. Рассмотрены методы построения функции потерь и установлено, что в общем случае потери потребителя в результате воздействия неблагоприятного метеорологического фактора определяются спецификой производственной деятельности и степенью воздействия опасных условий погоды, их интенсивностью и продолжительностью, а также ошибкой прогнозирования погоды. Именно от этих параметров зависит величина максимально возможных потерь, стоимость и эффективность защитных мероприятий, характеризующаяся коэффициентом непредотвращенных потерь.

6. На основании метеоролого-экономического моделирования установлено, что предельные значения коэффициента непредотвращенных потерь, допускаемые потребителем в реальной хозяйственной практике определяются максимально возможными потерями, стоимостью мер защиты, повторяемостью неблагоприятных (опасных) условий погоды и успешностью прогностической информацией.

7. Показано, что в качестве дополнительной характеристики адаптации (наряду показателем адаптации в) может выступать отношение предотвращенных потерь к максимально возможным. Предложено аналитическое выражение для оценки предотвращенных потерь, содержащее необходимые условия эффективной адаптации: 1)отсутствие остаточных потерь в случае кардинальности мер защиты и 2)целесообразность снижения стоимости мер защиты.

8. Разработана экономико-метеорологическая модель оценки предотвращенных потерь потребителя в условиях различной интенсивности и продолжительности неблагоприятных условий погоды, позволяющая смоделировать поведение потребителя в зависимости от его производственных характеристик.

9. Исследованы метеорологические условия выбора оптимального числа градаций матриц сопряженности прогнозов, что в наибольшей степени подтверждается статистиками распределения данной метеорологической величины.

10. На основании приведенных в диссертации разработок сформулированы принципы построения оптимального погодо-хозяйственного регламента, позволяющего потребителю минимизировать потери, обусловленные неблагоприятной погодой. Установлено, что оптимальное число градаций погодо-хозяйственного регламента может быть определено на основании исследования зависимости средних потерь потребителя от дискретности используемой прогностической информации. Расчеты, выполненные в рамках байесовского подхода к оценке средних потерь, показали, что в качестве оптимального должен быть выбран тот уровень дискретности, после которого дальнейшее снижение средних потерь потребителя выражено несущественно, допустимо мало.

11. Выполнено моделирование средних потерь в зависимости от успешности прогностической информации и показано, что при наличии многофазового погодо-хозяйственного регламента потребитель менее чувствителен к изменению параметров гидрометеорологической среды и качества прогностической информации, т.е. в целом более погодозащищенными, что повышает его гидрометеорологическую безопасность.

12. На примере невских наводнений показана аналитическая разработка функции для определения максимально возможных потерь потребителя от неблагоприятных и опасных гидрометеорологических условий. Разработана многофазовая матрица потерь, достаточно полно идентифицирующая функцию потерь. На этом основании предложен оптимальный регламент погодо-хозяйственных решений и выполнена метеоролого-экономическая оценка полезности прогнозов опасных гидрометеорологических условий (на примере невских наводнений).

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Фокичева, Анна Алексеевна, Санкт-Петербург

1. Омшанский М.А. Задачи контроля прогноза погоды Текст./ М.А. Омшанский // Метеорология и гидрология,-1936.-№ 10.-С.73 77.

2. Омшанский М.А. Контроль альтернативных прогнозов Текст. / М.А. Омшанский // Труды ГГО.-1937.- Вып. 14.-С.49 57.

3. Curry L. Climate and economic life: a new approach Text. / L. Curry // Geogr. Rev.-1952.-Vol. 42.-P.367 383.

4. Epstein E.S. A scoring system of probability forecasts of ranked categories Text./ E.S. Epstein // J. Appl. Meteorol.-1969.-Vol. 8, № 6.-P.985 988.

5. Gringorten I.I. The verification and scoring of weather forecasts / I.I. Gringorten // J. Amer. Stat. Assos.-195l.-Vol. 48, № 255.-P.279 296.

6. Gringorten I.I. Probability estimates of the weather in relation to operational decisions Text./ I.I. Gringorten // J. Met.-1959.-Vol. 16.-P.663 671.

7. Mason B.I. The role of meteorology in the National Economy Text./ B.I. Mason // Weather.-1966.-Vol. 21 .-P.382 393.

8. Murphy A.H. Measures of the utility of probabilistic predictions in cost-loss ratio decision situation in which knowledge of the cost-loss ratio is incomplete Text./ A.H. Murphy // J. Appl. Meteorol.-1969.-Vol. 8, № 6.-P.863 873.

9. Murphy A.H. The value of climatological categorical and probabilistic forecasts in the cost-loss ratio situation Text./ A.H. Murphy //Mon. Wea. Rev-1977-Vol. 105, № 7-P. 803 816/

10. Thompson J.C. The potential economic and associated values of the World Weather Watch Text./ J.C. Thompson //Planning Report by WMO.-1966-№ 4.-35 p.

11. Томпсон Дж.К. Экономическая эффективность метеорологии Текст. / Дж.К. Томпсон // Бюлл. ВМО.-1968.-Т.17, № 4.-С.14 21.

12. Багров Н.А. К вопросу об оценке гидрометеорологических прогнозов Текст. / Н.А. Багров // Метеорология и гидрология.-1953.-№ 6.-С.13 16.

13. Багров. H.A. О хозяйственной полезности гидрометеорологических прогнозов Текст. / H.A. Багров //Труды Гидрометцентра СССР.-Вып. 159-1975.-С.101-114.

14. ММонин A.C. Об использовании ненадежных прогнозов Текст. / A.C. Монин // Изв. АН СССР. Сер. геофиз.-1972.-№ 2.-С.218 228.

15. Карпеев Г.А. Общие принципы оценки эффективности гидрометеорологического обслуживания народного хозяйства Текст. / Г.А. Карпеев // Труды Гидрометцентра СССР.-1974.-Вып. 142.

16. Груза Г.В. Вероятностные метеорологические прогнозы Текст. / Г.В. Груза, Э.Я. Ранькова.-JI.: Гидрометеоиздат, 1983.-271 с.

17. Груза Г.В. Колебания климата и хозяйственная деятельность человека Текст. /Г.В. Груза // Обзорная информация. Сер. Метеорология-Обнинск: Изд. ВНИИГМИ МЦД.-1979.-Вып. 3.-59 с.

18. Жуковский Е.Е. К сравнению различных вариантов использования метеорологической информации при принятии хозяйственных решений /Е.Е.Жуковский Текст.// Метеорология и гидрология.-1974.-№ 2- С.38 -48.

19. Жуковский Е.Е. Методы оптимального использования метеорологической информации при принятии решений Текст. / Е.Е. Жуковский, А.Ф. Чудновский.- Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 52 с.

20. Жуковский Е.Е. Метеорологическая информация и экономические решения Текст. / Е.Е. Жуковский.- Л.: Гидрометеоиздат, 1984.-303 с.

21. Хандожко JI.A. Производственная оценка успешности многофазовых прогнозов погоды Текст. //Тр ЛГМИ.-Л.: Изд. ЛГМИ, 1989-Вып. 102— С.18-22.

22. Хандожко Л.А. Оценка экономического эффекта прогнозов погоды Текст. / Л.А. Хандожко.- Л.: Изд. ЛПИ (ЛГМИ), 1987.-50 с.

23. Бедрицкий А.И. Показатели влияния погодных условий на экономику: адаптивность потребителей Текст. / А.И. Бедрицкий, A.A. Коршунов, Л.А. Хандожко, М.З. Шаймарданов // Метеорология и гидрология-1999.-№ 9.-С. 17-25.

24. Бедрицкий А.И. Показатели влияния погодных условий на экономику: чувствительность потребителя к воздействующему гидрометеорологическому фактору Текст. / А.И. Бедрицкий, A.A. Коршунов, Л.А.

25. Хандожко, М.З. Шаймарданов // Метеорология и гидрология -2000.-№ 2-С.5-9.

26. Хандожко J1.A. Показатели влияния погодных условий на экономику: оценка коэффициента не предотвращенных потерь Текст. / JI.A. Хандожко, А.А. Коршунов // Метеорология и гидрология-2000.-№ 12.-С.14 23.

27. Хандожко JI.A. Уточнение средних потерь по метеорологическим условиям Текст./Л. А. Хандожко // Труды ВНИИГМИ-МЦЦ.-2001 .Вып. 168.-С.90 — 96.

28. Бедрицкий А.И. Экономическая полезность гидрометеорологического обеспечения Текст. / А.И. Бедрицкий, J1.A. Хандожко // Бюлл. ВМО.-2001.-Т.50, № 3.-С.266-271.

29. Хандожко J1.A. Гидрометорологический фактор в системе национальных счетов Текст. / JI.A. Хандожко, А.А. Коршунов // Труды ВНИИГМИ-МЦЦ-2002.-Вып. 169.-С. 13-28.

30. Хандожко J1.A. Экономическая метеорология: наука, практика, эффективность Текст. / J1.А. Хандожко // Труды ВНИИГМИ-МЦД.-2001 .Вып. 168.- С. 12-28.

31. Economic and social benefits of meteorological and hydrological services: Proceedings of the Technical Conference, 26 30 March, Geneva, 1990-Geneva, WMO.-1990.-№ 733.-461 p.

32. Conference on the economic benefits of meteorological and hydrological services: .Thesis reports, 19-23 September 1994, Geneva, 1994. Text. -Geneva: WMO/TD, 1994.-№ 630.-309 p.

33. Risk sciences: employment and training: Thesis reports of International Conference. Proceedings. Council of Europe, Strasbourg, 1997 Text.- Strasbourg, 1997.-396 p.

34. Хандожко JI.A. Оптимальные погодо-хозяйственные решения Текст. / JI.A. Хандожко.-СПб.: Изд. РГГМУ, 1999. 161 с.

35. Бедрицкий А.И. Проблема экономически выгодного использования метеорологических прогнозов Текст. / А.И. Бедрицкий, A.A. Коршунов, JI.A. Хандожко, М.З. Шаймарданов//Метеорология и гидрология-1998.-№ 10-С.5-17.

36. Фокичева A.A. К вопросу разработки погодо-хозяйственного регламента Текст. / A.A. Фокичева // Итоговая сессия ученого совета: Тезисы докл., Санкт-Петрбург, 23 24 января 2001 г.-СПб.: Изд. РГГМУ.-С.58 - 60.

37. Хандожко JI.A. Оптимальный погодо-хозяйственный регламент производственного объекта Текст. / JI.A. Хандожко, A.A. Фокичева // Труды кафедры экономики предприятия и предпринимательства.Вып. l.-СПб.: Изд. РГГМУ, 2004.-С.32-35.

38. Хандожко JI.A. Адаптация потребителя (производственного объекта) к ожидаемым условиям погоды: методическая основа и практическая рекомендация Текст. / JI.A. Хандожко, A.A. Коршунов, М.З. Шаймарданов // Труды ВНИИГМИ-МЦД.-2001.-ВЫП.168.-С.41 -53.

39. Хандожко JI.A. Оценка экономического эффекта использования метеорологических прогнозов Текст. / JI.A. Хандожко // Физика пограничного слоя атмосферы: Межвуз. сб. науч. работ.-Вып. 85.-1984-С.132 142.

40. Хандожко JI.A., Методика оценки экономического эффекта прогноза температуры воздуха для теплоцентралей Текст. / JI.A. Хандожко, В.Б. Вдовин // Труды ГГО.-1989.-Вып. 528.-С.58 74.

41. Хандожко JI.A. Использование прогнозов скорости ветра в целях обеспечения безопасности работы морского порта Текст. / JI.A. Хандожко, O.A. Позднякова //Вестник МАНЭБ.-1996.-№ 3.-С.54 57.

42. Хандожко JI.A. Функции метеорологических потерь теплоэлектроцентралей Текст. / JI.A. Хандожко, В.Б. Вдовин // Труды ГГО.-1989.-Вып. 528.-С.49 57.

43. Хандожко JI.А. Экономическая метеорология Текст. / Л.А. Хандожко.-СПб.: Гидрометеоиздат, 2005.-490 с.

44. Алаев Э.Б. Социально-экономическая география. Понятийно-терминологический словарь Текст. / Э.Б. Алаев.-М.: Мысль, 1983. 350 с.

45. Очерки по истории гидрометеорологической службы России. Текст. -СПб: Гидрометеоиздат.

46. Том 1, 1997.-343 с. Том 2, 1999.-263 с.

47. Стихийные бедствия: изучение и методы борьбы: Сборник статей. Текст. М.: Прогресс, 1978 - 439 с.

48. Васильев A.A. Гидрометеорологические явления, приводящие к стихийным бедствиям и система их прогнозирования Текст. / Васильев A.A. // Метеорология и гидрология.-1991.-№ 1.-С.5 15.

49. Корнфорд С.Г. Социально-экономические последствия явлений погоды в 1995 г. Текст. / С.Г. Корнфорд //Бюлл. ВМО.-1996.-Т.45, № 4-С.447 467.

50. Корнфорд С.Г. Социально-экономические последствия явлений погоды в 1996 г. Текст./С.Г. Корнфорд //Бюлл. ВМО.-1997.-Т. 46, № 4-С.351 369.

51. Корнфорд С.Г. Социально-экономические последствия явлений погоды в 1999 г. Текст. / С.Г. Корнфорд //Бюлл. ВМО.- 2000.-Т. 49, № 4.-С. 434-453.

52. Бедрицкий А.И. Влияние погоды и климата на устойчивость и развитие экономики Текст. / А.И. Бедрицкий // Бюллютень ВМО.-1999.-Т. 48, № 2.-С.215 222.

53. Строительная климатология: СНиП 23.01-99* Элекстронный ресурс. / Информ. центр Госстроя РФ // Информационная система Строй Консультант.-М.: Госстрой РФ, 2002. Режим доступа к информ.: www.snip.ru

54. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3. Многолетние данные. Ч. 1-6. Вып. 3. Карельская АСССР, Ленинградская, Новгородская, Псковская, Калининская и Смоленская области. Текст. / СЗУГМС.-Л.: Гидрометеоиздат, 1988.-692 с.

55. Вимберг Г.П. Структурно-функциональная ценность гидрометеорологической информации и значимость средств ее получения Текст./ Г.П. Вимберг, П.П. Бойцов // Труды ГГО-1989 Вып. 528.-С.З - 18.

56. Воробьев В.И. Синоптическая метеорология Текст. / В.И. Воробьев.-Л.: Гидрометеоиздат, 1991.-616 с.

57. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. 4.1.-Л: Гидрометиздат, 1986.-702 с.

58. Хандожко Л.А. Практикум по экономике гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства Текст. / Л.А. Хандожко- СПб.: Гидрометеоиздат, 1993.-311 с.

59. Руководящий документ. Наставление по краткосрочным прогнозам общего назначения. РД 52.86.629-2002. Текст. М.: Изд. Росгидромет, 2002.

60. Воробьев В.И. Вероятностная интерпретация краткосрочного прогноза температуры (на примере Санкт-Петербурга) Текст. /В.И Воробьев, В.Д. Еникеева // Метеорология и гидрология.-2002.-№ 2.-С.25 30.

61. Обухов A.M. К вопросу об оценке успешности альтернативных прогнозов Текст. / A.M. Обухов //Изв. АН СССР. Сер. геофиз-1955- № 4-С.72-81.

62. Epstein E.S. Use and value of multiple period forecast in a dynamic model of the cost-loss ratio situation Text./ E.S. Epstein, A.H. Murphy // Monthly Weatherr Review.-l 16.-1988.-P.746 - 761.

63. Митропольский A.K. Техника статистических вычислений Текст. / А.К. Митропольский.-М.: Наука, 1971.-576 с.

64. Яглом A.M. Вероятность и информация Текст. / A.M. Яглом, И.М. Яглом М.: Наука, 1973.-511 с.

65. Кенделл М. Статистические выводы и связи. Т.2 Текст. /М. Кенделл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973.-899 с.

66. Хандожко JI.A. Региональная оценка успешности и экономической полезности метеорологических прогнозов (новые аспекты в разработке проблемы) Текст. / JI.A. Хандожко СПб.: Изд. РГГМИ, 1994.-35 с.

67. Хандожко JI.A. Оценка экономической эффективности метеорологической информации Текст. / JI.A. Хандожко.-JI.: Изд. ЛПИ (ЛГМИ), 1979.-82 с.

68. Хандожко Л.А. Метеорологическое обеспечение народного хозяйства Текст. / Л.А. Хандожко.-Л.: Гидрометеоиздат, 1981.-231 с.

69. Тюрин А.П. Опасные и особо опасные для мореплавания и рыболовства гидрометеорологические явления Текст. / А.П. Тюрин.-Рыбное хозяйство.-1972.-№ 12.

70. Бедрицкий А.И. Климатическая система и обеспечение гидрометеорологической безопасности жизнедеятельности в

71. России Текст. / А.И. Бедрицкий, A.A. Коршунов, JI.A. Хандожко, М.З. Шаймарданов// Метеорология и гидрология.-2004.-№ 4.-С.120 129.

72. Обзор деятельности Росгидромета за 2004 год. Текст. -Обнинск: Изд. ВНИИГМИ-МЦЦ, 2005.-97 с.

73. Булыгина О.Н. Анализ изменчивости климата на территории России в последние десятилетия Текст. / О.Н. Булыгина, H.H. Коршунова, В.Н. Кузнецова и др. // Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 2000.-Вып. 167.-С.З 15.

74. Хандожко JI.A. Метеорологическое обеспечение народного хозяйства Текст. / J1.A. Хандожко.-JI.: Гидрометеоиздат, 1981.-231 с.

75. Монокрович Э.И. Гидрометеорологическая информация в народном хозяйстве Текст. / Э.И. Монокрович- JL: Гидрометеоиздат, 1980.-175 с.

76. Заварина М.В. К вопросу оценки экономической эффективностиисследований по прикладной климатологии Текст. / М.В. Заварина // Труды ГГО.-1970-Вып. 265.-С.121 124.

77. Безопасность труда в строительстве. Ч. 2. Строительное производство: СНиП 12-04-2002 Элекстронный ресурс./ Информ. центр Госстроя РФ // Информационная система Строй Консультант.-М.: Госстрой РФ, 2002. Режим доступа к информ.: www.snip.ru

78. Есенин B.C. Такелажные работы в строительстве Текст. / B.C. Есенин.-М.: Стройиздат, 1990.-27 с.

79. Прасолов К.В. Влияние климатических факторов на проведение фасадных работ Текст. / К.В. Прасолов // Петербургский строительный рынок.-2005.-№ 1-2(77).-С.44

80. Технология строительного производства Текст. / Под ред. Г.М. Бадьина.-JT., 1987.-67 с.

81. Нормы продолжительности и задела в строительстве: СНиП 1.04.0385* Элекстронный ресурс. / Информ. центр Госстроя РФ // Информационная система Строй Консул ьтант.-М.: Госстрой РФ, 2002. Режим доступа к информ.: www.snip.ru

82. Бедрицкий А.И. Метеоролого-экономическое моделирование предотвращенных потерь Текст. / А.И. Бедрицкий, A.A. Коршунов, JI.A. Хандожко, М.З. Шаймарданов//Метеорология и гидрология.-2001.-№ 2.-С.5 -9.

83. Ланге О. Оптимальные решенияТекст. / О. Ланге-М.: Прогресс, 1967.-285 с.

84. Блеклуэлл Д. Теория игр и статистических решений Текст. / Д. Блеклуэлл, М. Гиршак.-М.: Изд-во иностр. лит-ры., 1958.-347 с.

85. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения Текст. / М. Де Гроот.-М.: Мир, 1974.-491 с.

86. Хандожко Л.А. Предотвращенные потери как мера адаптации потребителя к опасным условиям погоды Текст. / Л.А. Хандожко, A.A. Фокичева, A.A. Коршунов //Труды ВНИИГМИ-МЦЦ.-2002.-Вып.169.-С.29 -38.

87. Хандожко Л.А. Выбор оптимального погодо-хозяйственного решения на основе прогноза опасных гидрометеорологических условий Текст. / Л.А. Хандожко, A.A. Коршунов, A.A. Фокичева //Метеорология и гидрология-2003 .-№ 1.-С.5 17.

88. Конторович Л.В. Оптимальное решение в экономике Текст. / Л.В. Конторович, А.Б. Горстко.-М.: Наука, 1972.

89. Конторович Л.В. Оптимальные модели перспективного планирования Текст. / Л.В. Конторович, В.И. Крылов // Применение математики в экономических исследованиях.-М., 1965.

90. Гандин J1.C. О стратегии использования метеорологической информации на основе минимизации повторяемости крупных потерь потребителя Текст. / JI.С. Гандин//Труды Каз. НИГМИ.-1977.-Вып. 62-С.16-32.

91. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода Текст. / Дж. Хей.- М.: Финансы и статистика, 1987 335 с.

92. Брукс К. Применение статистических методов в метеорологии Текст. / К. Брукс, Н. Карузерс- JL: Гидрометеоиздат, 1963.

93. Новицкий П.В. Оценка погрешеностей результатов измерений Текст. / П.В. Новицкий, И.А. Зограф- JL: Энергоатомиздат, 1991.-303 с.

94. Тонеева Е. Аппроксимация распределений погрешности средств измерений Текст. /Е. Тонеева// Измерительная техника.-1978.-№ 2.-С.1516.

95. Фишер П. Теория полезности для принятия решений Текст. / П. Фишер.-М.: Наука, 1978.

96. Хандожко JT.A. Разложение матрицы метеорологических потерь на многофазовые Текст. // Анализ и прогноз полей метеорологических величин и явлений: Межвузовский сб. научных работ.-1986.-Вып. 92.-С.121 — 127.

97. Хандожко JI.A., Фокичева A.A. Оценка метеорологического риска над Европейской территорией России Текст. / JT.A. Хандожко, A.A. Фокичева .-{В печати).

98. ЮбФокичева A.A. Выбор потребителем оптимального погодо-хозяйетвенного регламента Текст. / A.A. Фокичева //Итоговая сессия ученого совета 2002, С-Пб, изд. РГГМУ с. 59 61

99. Фокичева A.A. Разработка оптимального экономико-метеорологического регламента использования прогнозов в сфере городского хозяйства Текст. / A.A. Фокичева, JI.A. Хандожко //Итоговая сессия ученого совета 2002 , С-Пб, изд. РГГМУ с. 55 59

100. Хандожко JI.A. Использование байесовского подхода в задачах оптимизации использования погоды Текст. / J1.A. Хандожко, A.A. Фокичева //Итоговая сессия ученого совета 2002 , С-Пб, изд. РГГМУ с. 59 61

101. Хандожко JI.A. Оценка гидрометеорологической составляющей в модели многофазового погодо-хозяйственного регламента Текст. /J1.A. Хандожко, A.A. Фокичева, A.A. Коршунов- (В печати).