Оптимизация использования прогнозов скорости ветра для строительных организаций Северо-Западного региона Европейской территории России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 11.00.09, кандидат географических наук Позднякова, Оксана Алексеевна

• Позднякова, Оксана Алексеевна
• кандидат географических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат географических наук Позднякова, Оксана Алексеевна

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Оценка успешности краткосрочных метеорологических прогнозов

1.1 Оценка успешности альтернативных и многофазовых

прогнозов скорости ветра

1.2 Анализ ошибочности прогнозирования скорости ветра

1.3 Моделирование сценариев ошибочности прогнозирования скорости ветра

1.4 Оценка успешности многофазовых прогнозов скорости ветра

2. Альтернативная оценка экономической полезности прогнозов скорости ветра

2.1 Моделирование альтернативной оценки полезности при кардинальных и частичных мерах защиты

2.2 Анализ номограммы потерь

2.3 Моделирование ^ оценка полезности прогнозов в среднем

3. Оценка экономической полезности метеорологических прогнозов

3 .1 Научно-методическое обоснование оценки экономической полезности метеорологических прогнозов

3.2 Моделирование экономической полезности в условиях меняющейся успешности метеорологических прогнозов

3.3 Учет предотвращенных:потерь при оценке экономической полезности прогнозов

3.4 Экономическая полезность прогнозов при различных уровнях

защиты

3.5 Адаптация потребителя к ожидаемым условиям погоды. 95 4. Дискретизация метеорологических прогнозов и

погодо-хозяйственных решений потребителя

4.1 Дискретизация метеорологических прогнозов

4.2 Дискретизация погодо-хозяйственных решений

4.3 Разработка оптимального погодо-хозяйственного регламента. 112 Заключение 121 Список использованных источников 122 Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация использования прогнозов скорости ветра для строительных организаций Северо-Западного региона Европейской территории России»

ВВЕДЕНИЕ

Использование гидрометеорологических информационных ресурсов в современных условиях жизнедеятельности является одним из важнейших факторов рациональной организации, эффективного планирования и функционирования экономике страны. Поступающая к потребителям и реализуемая ими в деле гидрометеорологическая продукция позволяет получить значительную экономическую выгоду. Особое место в производственной сфере отводится метеорологическим прогнозам. Экономическая целесообразность их разработки подтверждается огромной выгодой, получаемой экономикой страны.

Впервые в России М. А. Омшанский / 47, 48, 49 / раскрыл экономическое содержание метеорологических прогнозов. Прошло более полувека до современного понимания значимости краткосрочных метеорологических прогнозов, содержащейся в выгоде их оптимальной реализации.

В 1965 г. по инициативе академика Е. К. Федорова / 59, 60 / впервые была предпринята попытка количественной оценки экономического эффекта использования метеорологических прогнозов в масштабах гидрометеорологической службы страны. Результатом этой, поистине титанической научно - производственной работы, явилось проведение ряда Всесоюзных научных конференций (Киев - 1971 г., Алма-Ата - 1974 г., Москва -1984 г.) и издание ряда сборников работ/ 23, 73, 78, 80, 45 /, научная ценность которых еще далеко не использована.

Метеорологические прогнозы есть конечный информационный продукт сложной цепи постоянных преобразований исходной метеорологической информации с использованием современной техники и оперативной синоптической технологии. Успешная реализация прогнозов в производственных условиях зависит как от потребителя, принимающего хозяйственные решения с учетом прогнозов, так и от прогнозиста, а, в конечном счете, от их постоянного взаимодействия. Эффективное применение прогнозов погоды в народном хозяйстве является целевой задачей службы прогнозов и обусловлено спецификой хозяйственной деятельности потребителей.

Казалось бы, очевидным, то обстоятельство, что кратчайший путь к увеличению экономической отдачи метеорологических прогнозов лежит через улучшения их качества - рост успешности. Однако в ряде исследований / 13, 14, 51, 63, 65 / установлено, что в последние 20 лет успешность краткосрочных метеорологических прогнозов в определенной мере " стабилизировалась ". В перспективе, конечно, допускается прирост успеха прогнозирования погоды. Но все же, главным условием повышения эффективности метеорологических прогнозов остается совершенствование технологии их реализации и научно -обоснованный учет получаемой выгоды. В 1972 г. академик В. А. Бугаев /12, 13, 14 / специально подчеркивал, что внимание науки должно быть привлечено не только к тому, как правильно составлять, но и как правильно " применять их в деле ". Потребитель, хорошо знающий специфику производства (в сельском хозяйстве, в энергетике, на транспорте и т. п.), ограничен в знании возможного поведения гидрометеорологической среды. Содержание текста прогноза всегда беднее профессионального знания синоптика о будущей погоде. Это, по -существу, важнейший фактор, определяющий пользу постоянного научно-производственного общения потребителя и поставщика информации, что позволяет разрабатывать новые я научно-производственной технологии использования прогнозов и принимать эффективные оперативно-производственные решения.

Прогнозы погоды приобретают все более строгую конкретно-производственную направленность, вышли на уровень обязательной научно-производственной информации, обеспечивающей хозяйственную деятельность. Количественной оценкой результативности прогнозов погоды в хозяйственной практике является их экономическая полезность. Основным показателем ее рассматривается экономический эффект. Экономический эффект является такой мерой ценности прогноза погоды, которая наиболее полно отражает их способность удовлетворять производственные запросы потребителей. Это конечный результат реализации прогнозов погоды в производственной сфере, в сущности, - их материализация, овеществленная в натуральной или денежной форме. Экономический эффект, содержит обратную информацию - на сколько прогнозы были действительно полезны. Однако, выгода реализации прогнозов

раскрывается только при постоянном научно-производственном взаимодействии поставщика и потребителя и взаимном удовлетворении их интересов, особенно в условиях рыночной экономики.

Многие аспекты оценки полезности метеорологических прогнозов продолжаются обсуждаться в отечественной, и в зарубежной литературе. Однако приходится констатировать факт заметного разнообразия подходов в оценки экономической полезности прогнозов погоды. Пожалуй, эта задача более строго изложена в одной из работ Дож. Томпсона / 56 /. В последующем он же провел анализ простейшей метеоролого-экономической модели, содержащей результаты анкетных опросов, показал / 86 /, что в целом в экономике США можно предотвратить потери по метеорологическим причинам на сумму около 5. 3 млрд. долларов. Было установлено, что ежегодная потенциальная экономия определяется, главным образом, двумя факторами: повышением успешности прогнозов и совершенствованием системы их оперативного использования.

В ряде других зарубежных исследованиях, в частности, в работах А. Кросли / 76 /, И. Грингортена / 79, 22 /, Е. Епстина /78 /, Дж. Д. Маккуинга / 35 /, А. Мерфи / 81 /, Дж. Руссо / 83 / как и других, постоянно подчеркивается, что только научно-обоснованная реализация прогнозов может обеспечить их высокую хозяйственную полезность. Отмечается, при этом, и другая сторона проблемы. Недооценка потребителями прогнозов погоды, а значит и недоиспользование их кроется в том, что службы прогнозов концентрировали свое внимание на разработке / 14 / прогнозов и не занимались вопросами их рационального хозяйственного использования.

В нашей стране эта проблема - использование метеорологических прогнозов в управлении производством - впервые поставленная в 30-е годы М. А. Омшанским / 47, 48, 49 /, получила развитие благодаря ряду исследований, выполненных в 60 - 80-е годы. Это, прежде всего, работы А. С. Монина / 41 /, А. М.Обухова / 46 /, Н. А. Багрова / 5, 7 /, Г. В. Груза и Э.Я. Раньковой / 27 /, Е. Е. Жуковского /30, 31 / и других. В них освещается широкий круг вопросов, связанных с оценкой качества прогнозов (точности, надежности), с поиском путей реализации прогнозов в конкретных условиях производства, и реализации возможных метеоролого-экономических моделей, содержащих те или иные

функции полезности хозяйственного поведения потребителей с учетом ожидаемой погоды. В особую проблему выделено решение ряда задач, таких как: оптимизация прогностической информации, оценка ее экономической полезности, моделирование адаптивности системы прогноз - потребитель, разработка эффективного регламента поведения потребителя и других / 52, 53, 69, 70,71,31,9/.

В решении проблемы оптимизации прогнозов и оценки их экономической полезности ясно обнаруживается главное целевое условие, а именно, необходимо чтобы поставщик прогнозов совместно с потребителем принимал участие в доведении прогнозов до конечной цели. На это обращал внимание В.А. Бугаев, квалиметрируя прогнозы " в деле " / 14 /. В работе /31 / Е. Жуковский конкретизирует это следующим образом: "... накопленный опыт показал, что без специальных исследований решить эти вопросы потребители сами не могут и здесь нужны совместные усилия производственников, экономистов и метеорологов ". Конечно, высказываемые положения не следует рассматривать как вмешательство прогнозиста в управление производством. Принимать окончательное решение о производственных действиях, как замечает Г.В. Груза и Э. Я. Ранькова " полностью входят в компетенцию потребителя " / 27 /. Справедливость этого тезиса очевидна, но не бесспорна, если учесть возможность корректировки прогнозов в течение суток (уточнения, предупреждения, консультации). Как видим справедливо и иное утверждение, относительно требования обязательного научно-производственного взаимодействия поставщика и потребителя как в условиях оперативно-качественного выбора решений, так и при использовании автоматизированных систем управления.

Подтверждением неразрывности системы " прогноз - потребитель ", выражаемой обменом информации и совместными действиями по реализации прогнозов, служат обсуждения этой части проблемы на Международной конференции в Женеве (1990 г., 1994 г.) / 78, 80 /.

Возрастающее значение метеорологических прогнозов и актуальность выполненного исследования объясняются следующими предпосылками -факторами.

1. Отмечается постоянный рост чувствительности общества к опасным и стихийным гидрометеорологическим явлениям в связи с их возрастающей интенсивностью и растущими масштабами экономики. Во всех странах в результате стихийных бедствий растут потери по метеорологическим причинам. За период с 1960 г. по 1990 г. они увеличились в 40 раз / 75 /. В США по оценке Мюнхенского Агентства потери перестрахования возросли к 1995 г. с 43 до 180 млрд. долларов. В течение последних 25 лет погибло свыше 3 млн. человек, причем 90 % этих жертв проживали в развивающихся странах / 8, 92 /.

2. Значительный рост экономического ущерба ведет к осознанию более масштабного и научно-обоснованного учета метеорологических прогнозов в целях снижения потерь и тем самым увеличения выгоды их реализации. Этот тезис обстоятельно раскрывается в ряде исследований отечественных и зарубежных авторов 11, 16, 18 /. Например, по оценкам Дж. Томпсона / 91 / около 40 % потерь (5.3 млрд. долл.) могут быть предотвращены из ежегодных убытков по метеоусловиям, составляющих в среднем около 12.7 млрд. долларов. Исследования А. И. Бедрицкого /8, 10 / показывают, что возможно получить экономический эффект от использования прогнозов в различных отраслях экономики, примерно от 3 до 59 млн. долларов.

3. Выход успешности краткосрочных метеорологических прогнозов на уровень " стабилизации " требует основательного пересмотра самой технологии использования прогнозов. Необходима замена формально-интуитивного подхода на научно-обоснованный - регламентную оптимизацию прогнозов. Которая, позволит обеспечить минимум потерь или максимум выигрыша в конкретной области производства.

4. Формирование в экономике страны хозяйственного, рыночного механизма побуждает не только к расширению границ самостоятельности поставщика и потребителя гидрометеорологической продукции, но, и главное, к поиску эффективного снижения любых потерь включая метеорологические, что расширяет и углубляет область маркетинговых исследований на метеорологическом рынке.

Целью работы является разработка комплексного метода оценки успешности и экономической полезности краткосрочных метеорологических прогнозов скорости ветра применительно к функционированию строительных организаций в северо-западном регионе Европейской территории России.

При разработке метода оценки информационной и производственной полезности прогнозов скорости ветра применительно к данному потребителю были поставлены следующие задачи:

1. Исследование локальной успешности скорости ветра на основании матричного подхода при различных сценариях ошибочности прогнозов.

2. Разработка комплексной модели альтернативной оценки полезности прогнозов на базе критериальной оценке, анализа номограммы потерь и полезности прогнозов в среднем.

3. Оценка показателей экономической полезности прогнозов (экономического эффекта, экономической эффективности, адаптивности) при меняющейся ошибочности прогнозов.

4. Конструирование комплексной модели выбора оптимальной стратегии.

5. Уточнение байесовских средних потерь при частичных мерах защиты и их анализ с учетом выгоды реализации успешных прогнозов наличия явления.

6. Моделирование экономической выгоды реализации прогнозов в условиях меняющейся технологической адаптации потребителя к ожидаемой погоде.

7. Разработка оптимального погодно-хозяйственного регламента потребителя в рамках задачи эффективной реализации прогнозов скорости ветра.

Метод исследования

Использовались непараметрические подходы математической статистики, применительно к метеоролого-экономическим оценкам результативности использования прогнозов строительными организациями северо-западного региона России. Применялся достаточно обширный комплекс известных статистических показателей сопряженности прогнозов скорости ветра при ее различной дискретности. В работе широко использовался байесовский подход

оценки средних (в статистическом смысле) потерь как базовая функция цели в процессе оптимизации прогнозов и оценки их итоговой полезности.

Научная новизна

В рамках данной работы впервые:

модифицирована и апробирована в конкретных региональных условиях матричная система оценки успешности альтернативных и многофазовых прогнозов скорости ветра (введены показатели риска ошибок, как мер успешности; исследованы реальные сценарии ошибочности прогнозов в системе " погода - прогноз ");

- модель оценки экономической полезности прогнозов дополнена, уточнена и апробирована к описанию выгоды реализации прогнозов в конкретных условиях производства (строительство);

выполнена аппроксимация выгоды использования прогнозов как функция уровня технологии защиты и успешности осуществления прогнозов наличия опасной скорости ветра;

- разработана адаптивная модель поиска оптимального погодно--хозяйственного регламента в дискретной области решений за рамками простой альтернативы.

Практическая значимость работы заключается:

в возможности перехода от субъективной (по Наставлению) к объективной (матричной) системе оценки успешности прогнозов в оперативной практике прогностических подразделений Росгидромета, в целях совершенствования методов прогнозирования метеорологических величин и явлений погоды;

в использовании комплексного метода оценки экономической полезности прогнозов скорости ветра и других условий погоды, как в строительстве, так и в иных отраслях экономики, в практике становления, развития и обеспечения коммерческих интересов поставщика и потребителя;

в разработке оптимального для потребителя регламента принятия погодно-хозяйственных решений, обеспечивающего максимум выгоды использования метеорологических прогнозов;

в использовании основных положений выполненного исследования в педагогической работе вузов при подготовке специалистов метеорологов, а так же специалистов в области менеджмента и маркетинга.

На защиту выносятся

- Модифицированная модель оценки успешности с учетом сценариев поведения системы " погода - прогноз " (дополнительные показатели успешности, локальная оценка успешности прогнозов скорости ветра).

- Комплексная модель оценки экономической полезности прогнозов, адаптированная к конкретному потребителю с учетом его технологического и информационного обеспечения.

- Аппроксимационная модель адаптации потребителя к ожидаемым условиям погоды.

- Разработка модели поиска оптимального погодно-хозяйственного регламента с дискретностью, превышающей простую альтернативу.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались на кафедре прикладной метеорологии РГТМУ и итоговых сессиях Ученого Совета РГТМУ (1996 г., 1997 г., 1998 г., 1999 г.). Результаты исследования апробированы в оперативной практике северо-западного УГКС и включены в учебный процесс кафедры прикладной метеорологии РГГМУ.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 5 работ.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического указателя литературы включающего 92 наименований, в том числе 14 на иностранных языках и приложения. Объем работы 142 стр., в том числе 121 стр. текста, 28 таблиц, 29 рисунков и 13 стр. приложения (14 таблиц).

1. ОЦЕНКА УСПЕШНОСТИ КРАТКОСРОЧНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ

ПРОГНОЗОВ

1.1. Оценка успешности альтернативных и многофазовых прогнозов скорости ветра

Прогноз погоды как результат синоптического и численного анализа атмосферных процессов должен, как можно точнее отражать проявление реальных закономерностей атмосферных процессов. Качество прогностической информации, отражающее в первом приближении адекватность прогнозу факту, имеет непосредственное отношение к решению ряда метеорологических и экономических задач. Отсюда возникает необходимость оценки успешности прогнозирования.

Проблема оценки успешности метеорологических прогнозов состоит, прежде всего, в выборе системы оценки.

Одна из них - исторически сложившаяся, субъективная, представленная в синоптической практике в виде постоянно корректируемых " Наставлений по службе прогнозов " / 43, 44 /, содержит вербальный алгоритм оценки общей оправдываемости прогнозов. Не останавливаясь специально на критическом анализе такой системы, подчеркнем ее главный недостаток: критерий "общая оправдываемость" малоэффективен по причине отсутствия оценки ошибок первого и второго рода / 33 /. Учитываются только оправдавшиеся прогнозы, не более того.

Другой подход к оценке успешности заключается в выборе иной системы, основанной на матричном обобщении результатов прогнозирования. Преимущества этой системы. Во-первых, очевидна ее объективность при задании определенной дискретности прогнозируемой метеорологической величины и обобщении результатов прогнозирования в виде матриц сопряженности

[ п ^(П j ~ Ф ¡) ] . Во-вторых, при альтернативном выражении " прогноза - факта"

(П ~ Ф) типа " да - нет"полностью проявляется и учитывается во всех критериях

(мерах) оценки успешности, кроме критерия "общая оправдываемость". С ростом дискретности прогнозов чуствительность оценки возрастает, что согласуется с известными принципами Фишера / 34, 55 /.

Измерение успешности выполняется на основании необходимого набора критериев, мер и показателей успешности. В частности таких как "надежность прогнозов" по Н.А. Багрову / 4, 6 /, "точности прогнозов "по А.М. Обухову / 46 /, "информационного отношения " / 77 / и других / 34 /.

Адекватность прогноз-факт по всей области категоризации (в виде градаций, фаз) может быть формализована матричным обобщением, которое запишем следующим образом:

( п^) = Ф1

П 11 П 12 ... п 13 П 21 П 22 ••• П 23

Пщ П „г ... П щп

(1.1)

Процедура построения матрицы сопряженности альтернативных и моногофазовых прогнозов определяется уровнем дискретности (числа градаций, фаз) прогнозируемой метеорологической величины или явления погоды. Поскольку в дальнейшем будут рассматриваться преимущественно матрицы сопряженности второго и третьего порядков, то целесообразно представить их следующим образом (табл. 1.1, табл. 1.2).

В матричной записи соответственно представлены как, альтернатив -явление прогнозировалось / не прогнозировалось (П / П), фактически наблюдалось / не наблюдалось (Ф / Ф), так и многофазовое условие при задании трех фаз по прогнозу и факту.

Частоты п I j есть числа случаев реализации сопряжения Ф ¡ . В

матрице сопряженности прогнозов очевидны удачные (п ц, п 2г) и ошибочные (п 12, п 21) реализации прогноза П ^

Матрица сопряженности альтернативных прогнозов (П, П) - квадратная матрица 2-го порядка.

Ф1 Епз .1=1

п П

ф Пи П 12 п 10

оГ П 21 П22 П 20

2п; ¡=1 П 01 П 02 N

Таблица 1.2

Матрица сопряженности многофазовых прогнозов (П 1, П 2, П з) - квадратная матрица 3-го порядка.

П;

Ф; П, П 2 П3 Еп;

Ф1 Пц П21 п31 п 10

ф2 П12 П 21 П32 П 20

Фз П 13 П 23 Пзз П 30

¡=1 П01 П 02 Поз N

При этом п 12 - ошибки пропуска явления, п 21 - ошибки страховки. Распределение аналогичных ошибок в матрице сопряженности многофазовых прогнозов зависят от ранжировки фаз (по степени нарастания опасности) прогнозируемой метеорологической величины. В качестве критериев успешности прогнозов скорости ветра по северо-заподному региону Европейской территории России будем использовать следующие критерии, приведенные в таб. 1.3.

Для оценки успешности многофазовых прогнозов скорости ветра предпочтительно использовать критерии: %2, К, А.,т, V.

В качестве основного исходного материала для разработки матриц сопряженности прогнозов использовались данные прогнозируемых и фактических значений скорости ветра, полученных из областных ЦГМС -Новгорода и Пскова. Дополнительно привлекались аналогичные сведения по пунктам Гдов, Великие-Луки, Смоленск, Санкт-Петербург.

Матрицы сопряженности разрабатывались согласно двух условий альтернативы - штормовых (пороговых) скоростей ветра для потребителя -соответственно: Ушт >12 м/с и Ушх > 15 м/с. Краткая характеристика материалов по Новгороду и Пскову приведена в табл. 1. 4.

Оценка успешности оперативных методических прогнозов предполагает не только объективность полученных результатов, возможность всестороннего анализа свойств сопряженности признаков (П ~ Ф) на основании привлечения ряда критериев, но, главное - сопоставление с возможной успешностью стандартных (инерционных, случайных и климатологических) прогнозов.

Дадим анализ успешности прогнозов скорости ветра по Новгороду и Пскову.

Расчет критериев успешности выполнен по обобщенным матрицам сопряженности альтернативных прогнозов (Приложения 1 - 6). Наличие статистической связи (исключение независимости) подтверждает критерий подобия (Пирсона) %2 / 40 /. Оценка критерия %2 (табл. 1.5) при выполнении условия Кокрена / 55 / п ¡ , > (5 -ь 10), единичном числе степеней свободы

Критерии оценки альтернативных прогнозов скорости ветра.

Критерий оценки Вид формулы Характеристика критерия

Критерий 2 независимости % -критерий Пирсона / 40, 76 / Х2=11 (Пц-гГцГ/тГц Применительно к моделям (таблицам сопряженности) п = ш > 2. Оценка независимости. Пределы изменения (0, со)

Коэффициент сопряженности К ( по Чупрову ) / 34 / 2 54 Г % Л К1 V N^/(^-1 )(к2- 1 у При п = т > 2, (п^т>2). Пределы изменения [0; 1]

Надежность прогнозов Н (по Н. А. Багрову ) / 4 / Н =(Р-Рсл)/(1 -Рсл) Мера преимущества методических прогнозов относительно случайных. Пределы изменения [1; -1]

Точность прогнозов 0 (по А. М.Обухову) /46/ (2= 1 -(П12/П10 + П21/П20) Относительная доля удачных прогнозов. Пределы изменения [1; -1]

Информационное отношение V / 77 / у = 1 -Н(П)/Н(Ф) Мера устранения неопределенности климатического прогноза за счет методического. Пределы изменения [ 0; 1]

Мера Гутмана 1 / 2, 34 / 1 тах ~ й Ю { шах " ^ О3 тах) А,=- 2М - П ¡о тах "По] тах Мера двусторонней взаимной связи признаков П ] ~ Ф Пределы изменения [1; -1]

Мера Гудмэна -Крускала т /2,34/ 1£[(№1у - пю п01)2/п(у]+ £Е[(№1д - П;о По//По; X = 2Ы(2 п21л2о]) Аналогично X. Пределы изменения [1; -1]

Новгород, метеорологичес -кая станция Новгород, авиаметеороло -гическая станция Псков

Годы 1992 ,1993 , 1994 , 1995 1989 , 1990 , 1991, 1992, 1993 1989 , 1990 , 1991, 1992

Месяцы Октябрь, ноябрь, декабрь, январь, февраль, март Сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь, январь, февраль, март Октябрь, ноябрь, декабрь, январь, февраль, март

Дополнительные сведения Суточные прогнозы матрицы сопряженности при Ушт> 12 м/с и Ушт> 15 м/с Суточные прогнозы матрицы сопряженности при Ушт >12 м/с и Ушт >15 м/с Суточные прогнозы матрицы сопряженности при Ушт >12 м/с и Ушт > 15 м/с

[V = (кх - 1)(к2 - 1) = 1] и уровне значимости а = 0.05 показывает, что %2 > (%2а,у - 3.84). Тем самым гипотеза о независимости признаков П и Ф в регионе Новгород - Псков отклоняется. Это относится как к методическим, так и инерционным прогнозам.

Анализ результатов расчета критериев и мер оценки (см. табл. 1.5) показывает, что по району Новгорода (метеостанция и авиаметеостанция) суточные прогнозы скорости ветра при альтернативе Ушт ^ 12 м/с имеют более высокую успешность, чем в Пскове. Такое преимущество характерно по всем критериям успешности. Это обусловлено, как нам представляется, следующим. Во-первых, инструментальные наблюдения на авиаметеорологической станции Новгород позволяют установить более точную фактическую информацию о скорости ветра, чем в Пскове на основании наблюдений по флюгеру. Во-вторых, Псков расположен несколько севернее и возможно чаще подвергается влиянию более активной части фронтальных разделов, что вызывает большую изменчивость скорости ветра. Наконец, в-третьих, прогнозы скорости ветра по району Пскова составляются с большей методической ошибкой, чем по району Новгорода. Использующиеся методы прогнозирования скорости ветра / 20, 54 / в исследуемом регионе далеко не одинаковы. Характерно, что методические

прогнозы имеют более высокую успешность, чем инерционные по всем критериям и пороговым условиям (Ушх > 12 м/с и Ушт > 15 м/с).

Таблица 1 . 5

Критерии оценки альтернативных прогнозов скорости ветра

Критерии Новгород, метеорологическая станция. Новгород, авиа -метеорологическая станция. Псков, метеорологическая станция.

методические инерци -онные метода -ческие инерционные методические инерционные

V>12m/C X2 V>15M/C 287.76 95.29 132.77 55.08 60.12 20.20

358.11 68.84 70.11 10.10 38.85 14.03

V>12m/c К V>15m/c 0.54 0.61 0.32 0.27 0. 29 0.21 0.19 0.03 0.24 0.19 0.14 0.11

V >12м/с р 92.0 79.5 82.2 67.4 80.5 67.29

V>15m/c 92.0 74.0 89.0 77.3 89.1 70.30

V> 12м/с Рсл V> 15м/с 89.2 91.6 58.9 89.2 66.0 67.8 54.5 55.8 63.3 87.4 53.2 74.7

V> 12м/с Н V>15m/c 0.52 0.37 0.34 0.05 0.61 0.68 0.26 0.29 0.30 0.23 0.19 0.14

V >12м/с Q V >15м/с 0.56 0.55 0.34 0.05 0.64 0.74 0.35 0.29 0.39 0.67 0.19 0.13

V >12м/с V v>15m/c 0.23 0.09 0.31 0.09 0.10 0.04

0.23 0.01 0.44 0.08 0.45 0.02

v > 12м/с X v>15m/c 0.33 0.04 0.49 0.012 0.16 0.00

0.08 0.00 0.49 0.00 0.07 0.00

VS12m/c 0.28 0.12 0.55 0.061 0.096 0.036

i v >15м/с 0.16 0.03 0.46 0.042 0.077 0.018

1 . 2 Анализ ошибочности прогнозирования скорости ветра

Метеорологический прогноз, как информационный продукт создаваемый в условиях частичной неопределенности осуществления погоды, несет в себе характерные ошибки. Как правило, это ошибки-пропуски (n i2) и ошибки-страховки (п 21). Исследованию ошибочности, смещенности прогнозов и риска ошибочного прогнозирования уделяется, на наш взгляд недостаточное внимание, не смотря на то, что задача снижения ошибочности находится под постоянным контролем, как службы погоды, так и потребителей. Оперативные данные об общей оправдываемости не могут ответить на требования потребителей к уровню качества прогнозов, соответствующему порогу полезности их использования в хозяйственной практике. Назрела необходимость более полной оценки ошибочности в рамках оперативного и научного исследования успехов прогнозирования.

На основании анализа многочисленных матриц сопряженности альтернативных прогнозов, получаемых в оперативной синоптической практике, можно говорить о многообразии возможных соотношений ошибок первого рода (п х2) и второго (п 21) рода / 1 / других характеристиках ошибочности / 65 /. В качестве численных мер ошибочности, смещенности прогнозов и риска ошибок предлагается рассматривать следующие показатели (табл. 1. 6).

Предварительно дадим общую характеристику ошибочности прогнозирования скорости ветра согласно, альтернативных матриц сопряженности (Приложения 1 - 6), установленных по многолетним данным для пунктов: Новгород (метеорологическая станция), Новгород (авиаметеорологическая станция), Псков (метеорологическая станция).

Приведенные в таблице 1. 7 результаты расчетов мер ошибочности, смещенности и риска ошибок позволяют сопоставить результаты прогнозирования по двум районам Пскову и Новгороду (среднее). Термин "район" вводится нами в целях более масштабного использования прогностической информации различными организациями относительно данного пункта.

Меры ошибочности, смещенности и риска ошибок прогнозов

Меры, характеристики Формулы

а - доля ошибок пропусков а= п х2/п ю

в — ошибочность прогнозов В = П 12 / п ю + п 21/ п 20

А - общая ошибочность прогнозов А = 0.5 (П ц / П ю + П 22 / П 20) -- 0.5(П 12 / П 02 +П21/П01)

С - преобладание ошибок-страховок над ошибками-пропусками С = П 21 / П 12

(1 — доля смещенности ошибок прогнозов 4 = (11 21 - п 12) / п ю

§ - риск ошибок-пропуска явления g = П 12 / П 22

Г - риск опшбок-страховки (перестраховки) явления f=n2l/n1l

е — риск использования методики прогнозирования явления е = п 12 П01 /П 11 П 02

Сопоставляя доли ошибок пропусков (а) по двум районам видно, что доля ошибок пропусков при скорости ветра Ушт >12 м/с в обоих пунктах меньше, чем при Ушт >15 м/с. Однако, ошибочность, включающая в себя как ошибки-пропуски, так и ошибки-страховки, при штормовой скорости ветра Ушт> 12 м/с больше в том и другом районах, чем при Ушт> 15 м/с. Характерно, что в целом по региону Новгород - Псков преобладание ошибок-страховок над ошибками-пропусками заметно больше при Ушт> 15 м/с, чем при Ушт > 12 м/с. Причем в Пскове это преобладание выступает в большей мере. То же можно сказать и относительно доли смещенности прогнозов (<!). Заметно выделяются меры риска при различных пороговых условиях. Так риск пропуска явления на порядок больше при пороговой скорости ветра Ушт > 12 м/с относительно Ушт >15 м/с.

Такое различие, возможно, объясняется природой распределения частот (п 12) при Ушт > 12 м/с и Ушт> 15 м/с - как результат воздействия синоптика на исход явления. Чем больше скорость ветра, следующая из синоптического

анализа, тем с большей уверенностью выполняется прогноз. Риск ошибок-страховок имеет обратное распределение - преобладание ошибок-страховок (п 21) При \Лпт ^ 15 м/с, как следствие того, что наряду с уверенностью срабатывает и психология перестраховки.

Таблица 1 . 7

Меры ошибочности, смещенности и риска допуска ошибок при альтернативных прогнозах скорости ветра по Северо - Западному региону ЕРТ

Псков, Новгород, Новгород, Новгород,

Меры (1989 - 1993) (1989-1993) ( 1992- 1995) (среднее)

а V > 12 м/с 0.27 0.21 0.25 0.23

v> 15 м/с 0.36 0.20 0.38 0.29

В V > 12 м/с 0.62 0.37 0.43 0.40

v> 15 м/с 0.54 0.29 0.45 0.37

А v > 12 м/с 0.33 0.61 0.53 0.57

v> 15 м/с 0.32 0.68 0.42 0.55

С V > 12 м/с 3.97 1.56 2.06 1.81

v> 15 м/с 7.00 1.74 3.75 2.75

d V > 12 м/с 0.81 0.12 0.26 0.19

v> 15 м/с 2.17 0.15 1.05 0.60

g v> 12 м/с 0.13 0.12 0.11 0.12

v> 15 м/с 0.03 0.06 0.02 0.04

f v > 12 м/с 1.48 0.42 0.68 0.70

vZ 15 м/с 3.96 0.43 2.31 1.37

е v> 12 м/с 0.29 0.16 0.17 0.16

vi 15 м/с 0.15 0.08 0.06 0.07

В целом риск использования методики (е)практически в два раза больше при штормовой скорости ветра Ушт >12 м/с, чем при альтернативных прогнозах Ушт > 15 м/с. Таким образом, используемые в синоптической практике метода прогноза скорости ветра по северо-западу ЕТР достаточно эффективны при прогнозировании скоростей ветра равных и больше 12 м/с.

1.3 Моделирование сценариев ошибочности прогнозирования скорости

ветра

В целях анализа факторов ошибочности прогнозов и их метеоролого-экономических последствий возникла необходимость имитационного моделирования условий их возникновения.

Очевидно, что ошибки прогнозов делятся на две категории:

— субъективные, возникающие вследствие разработки прогнозов погоды синоптиком, - как следствие недостатков применяемого метода прогнозирования, то есть неадекватным воспроизведением им динамики процессов формирования погоды;

— объективные, связанные непосредственно с природой - с неблагоприятными погодными условиями или опасными погодными явлениями, интенсивность которых вызывает определенные уровни ошибок первого и второго рода. Примером могут служить известные ныряющие, западные и южные циклоны / 20 /, - которые нередко сопровождаются усилением ветра на северо-западе ЕТР до скорости, достигающей ураганной.

Таким образом, первый сценарий отражает ошибочность за счет технологии прогнозирования, в то время как второй - влияние на успешность прогнозирования самой природы. Поэтому было использовано два сценария: " Служба прогнозов " (СН -1) и " Погода " (СН - 2) с двумя вариантами модификации ошибок (рис. 1.1). В каждом сценарии устанавливается уровень ошибочности прогнозов - изменение ошибок первого (п 12) и второго (п 21) рода в сторону их снижения и роста на 25 %. Таким образом, модифицируются исходная матрица сопряженности (у = 0). В пределах ошибочности + 0.75 ^ -0.75

Схема моделирования сценариев ошибочности и успешности альтернативных прогнозов скорости ветра

СЦЕНАРИИ

СН- 1 Служба прогнозов

СН - 2 Природа

Варианты ошибок прогнозирования (п 12, п 21)

в- 1

Г П Ю (П 12/П ю)исх

(П 12, П 21)

- П12(п21/п12) исх

В - 2

по -(0.25...)

7 п21 +(0.25...)

П12 + (0.25... )

п21 -(0.25...) ч.

В- -2

'п ю (п 12/п 1о) исх

(П 12, П 21) =/ \

- П 20 (п 21 / п 20) ис

Критерии успешности (Р, Н, О, V, Я, т)

Меры ошибочности, смещенностии, риска (а, в, с, д, е, £

Рис. 1.1

разрабатываются дополнительно шесть матриц сопряженности.

Разработка сценария " Служба прогнозов " (СН — 1) включает в себя два варианта. Вариант первый (СН — 1; В — 1): технология разработки прогнозов одинаково сказывается на возможности появления ошибок-пропусков ц ошибок-страховок. Это можно выразить следующим образом:

где у - изменение ошибок на 25%, 50% и 75% с соответствующими знаками.

Возможное в данном варианте распределение ошибок прогнозирования нередко отмечается в синоптической практике в случаях относительно устойчивого развития синоптических процессов. В ситуациях малой изменчивости погодных условий вероятнее однозначные ошибки первого и второго рода.

По мере нарастания изменчивости синоптических процессов и условий погоды более вероятно преобладание ошибок первого рода. Это будет в большей степени проявляться с ростом опасности явления или комплексного состояния погоды. Тем самым идентифицируется второй вариант (СН — 1; В — 2): в этом случае появляются ошибки, которые меняются с разными знаками - ошибки-пропуски уменьшаются при увеличении ошибок-страховок или наоборот. Подобное распределение ошибок, как правило, связано со слабой изученностью явления при относительно высокой его повторяемости. В этих ситуациях нередко срабатывает психологический эффект - исключить ошибки-пропуски за счет перестраховочных прогнозов. Такого рода имитирование ошибок прогнозирования, близкое к реальным условиям, можно представить следующим образом:

(П12,п21) = / [ у = ± ( 0.25 ; 0.50 ; 0.75 ) ],

(1-3)

п 12 1 - ( 0.25 ; 0.50; 0.75 п 21 I + ( 0:25 ; 0.50; 0.7!

(1.4)

п 21 } -.( 0.25 ; 0.50; 0.75 ) п 21 I +(0.25; 0.50; 0.75)

где у — значение заданной ошибки, по аналогии выражению (1.3).

Рассмотрим особенности изменения мер ошибочности и успешности скорости ветра на примере матриц сопряженности г. Новгорода (метеорологическая станция) за 1992 - 1995 года, (табл. 1.8; 1.9). Получен ны? результаты иллюстрируются на рис. 1.2-1.3.

Из рисунка 1. 2 видно, что в сценарии СН - 1,В - 1 выделяются два вид» зависимости: линейная и степенная. Меры ошибочности а, в и d имеют линейную зависимость вида (1.5)

у = ах + в. 0-5)

Подчеркнем здесь, что мы не останавливаемся на статистиках уравнений

связи.

Рост ошибок прогнозирования (у) сопровождается быстрым увеличение^ доли ошибок пропусков (а), ошибочности (в) и смещенности прогнозов в целом.

Показатели риска допуска ошибок и использования методики (q, f, е) имеют распределение близкое к степенному(1.6)

у = ава. (1.6)

Здесь прослеживается та же закономерность: с ростом ошибок прогнозирования отмечается рост значений q, f и е.

Характерно, что в сценарии СН - 1, В - 1 показатель преобладание ошибок первого рода над ошибками второго рода (с) остается постоянным (с = const).

При использовании второго варианта сценария 1 (СН - 1, В - 2) характер изменения показателей ошибочности заметно меняется. Преобладание ошибок первого рода над ошибками второго рода (с) и риск ошибок - страховок (f) носят экспоненциальный и степенной характер зависимости от у.

Ошибочность, смещенность и риск допуска ошибок альтернативных прогнозов скорости ветра в Новгороде (1992 - 1995) при V шт > 12 м/с, СН - 1 (В - 1, В - 2)

Вариант 1 а в с с1 е f В

В- 1 +0.75 0.43 0.76 2.07 0.46 0.51 1.59 0.24

В - 2 -0.75 +0.75 0.06 0.39 14.5 0.83 0.07 0.96 0.03

В- 1 +0.50 0.37 0.65 2.06 0.39 0.36 1.22 0.19

В - 2 -0.50 +0.50 0.12 0.40 6.19 0.64 0.11 0.88 0.06

В-1 +0.25 0.31 0.54 2.08 0.33 0.25 0.93 0.15

В - 2 -0.25 +0.25 0.19 0.43 3.46 0.45 0.15 0.79 0.09

В-1 0.00 0.25 0.43 2.06 0.26 0.17 0.68 0.11

В - 2 0.25 0.44 2.06 0.26 0.17 0.68 0.11

В-1 -0.25 0.19 0.33 2.04 0.19 0.11 0.47 0.08

В - 2 +0.25 -0.25 0.31 0.45 1.23 0.07 0.18 0.55 0.13

В-1 -0.50 0.12 0.21 2.06 0.13 0.06 0.29 0.05

В-2 +0.50 -0.50 0.37 0.46 0.69 -0.12 0.19 0.41 0.15

В-1 -0.75 0.06 0.10 2.00 0.06 0.03 0.13 0.02

В-2 +0.75 -0.75 0.43 0.48 0.29 -0.31 0.18 0.22 0.17

Критерии успешности альтернативных прогнозов скорости ветра в Новгороде ( 1992 - 1995) при V шт > 12 м/с, СН- 1 (В - 1,В - 2)

Вариант У Р Н 0 V т

В- 1 +0.75 64.0 0.159 0.234 0.049 -0.029 0.052

В- 2 -0,75 +0.75 73.8 0.387 0.602 0.371 0.144 0.365

в- 1 +0.50 69.2 0.279 0.343 0.089 0.056 0.099

в- 2 -0.50 +0.50 75.7 0.431 0.589 0.295 0.205 0.306

в- 1 +0.25 74.3 0.399 0.453 0.149 0.161 0.174

в- 2 -0.25 +0.25 77.6 0.475 0.575 0.250 0.267 0.277

в- 1 0.00 79.5 0.519 0.562 0.234 0.329 0.277

в- 2 79.5 0.519 0.562 0.234 0.329 0.277

в- 1 -0.25 84.6 0.639 0.672 0.347 0.497 0.409

в- 2 +0.25 -0.25 81.3 0.475 0.549 0.246 0.390 0.307

в- 1 -0.50 89.7 0.760 0.781 0.495 0.664 0.569

в- 2 +0.50 -0.50 83.2 0.431 0.536 0.293 0.452 0.367

в- 1 -0.75 94.9 0.880 0.891 0.694 0.832 0.757

в- 2 +0.75 -0.75 88.1 0.387 0.523 0.384 0.514 0.455

Меры ошибочности, смещенности и риска прогнозов скорости ветра в Новгороде (1992 - 1995 гг.) СН - 1, В - 1.

Рис. 1. 2

Меры ошибочности, смещенности и риска прогнозов скорости ветра в Новгороде (1992 - 1995 гг.) СН - 1, В - 2.

Рис. 1. 3

Уменьшение ошибок-пропуска явления (п 12) и соответственно возрастание ошибок-страховок (11 21) сопровождаются увеличением данных критериев. Остальные показатели ошибочности (а, в, q, (3, е) имеют линейную зависимость от у. Причем с увеличением ошибок-пропуска явления и одновременным уменьшением ошибок-страховок происходит рост ошибочности прогнозов (в), доли ошибок-пропуска явления (с]), риска ошибок пропусков (а) и риска использовании методики прогнозирования (е), а доля смещенности прогнозов (о), при этом наоборот уменьшается.

Критерии же успешности прогнозов скорости ветра (рис 1. 4, рис. 1. 5 ) в сценарии СН - 1, В - 1 имеют хорошо выраженную обратную зависимость от у. Критерии Н и О изменяются линейно от у, а критерии х и V имеют зависимость близкую к экспоненциальной. В целом при снижении ошибок прогнозирования [у ~ (п 12 , п 21)< 0] отмечается рост успешности прогнозов скорости ветра. Открывается возможность ориентации на такие значения (Н, 0) или (V, т)при которых обеспечивается максимум полезности прогнозов.

Во втором варианте (СН - 1, В - 2) изменение показателей ошибочности в зависимости от у носит более сложный характер. Отмечается линейный рост а, в, g и снижение о, объясняемый соотношением ошибок п 12 и п 21. Иной вид зависимости отражает кривая риска ошибок-страховок (1) и преобладание (с) ошибок-страховок (п 21) над ошибками-пропусками (п 12 ).

Проведенный анализ показывает, что в реальной оперативной практике зависимость успешности от ошибочности прогнозирования оказывается еще более сложной. Приведенные здесь сценарии имитируют лишь два наиболее общих условия успешности.

Изменение знака и величины ошибок (п 12, п 21) более сложно проявляется в оценке критериев успешности (Н, С), V, т). Так критерии V и г при изменении знака одной и той же величины ошибки (п п, п 21) не меняют своего значения. Это значит они менее чувствительны к равнозначным изменениям ошибок. К тому же структура формул (V, т) такова, что при снижении ошибок п п и одновременном росте ошибок п 21 успешность прогнозов скорости ветра растет, в месте с тем, при росте п ц и уменьшении п 21 наблюдается аналогичный рост

успешности. В первом соотношении знаков критерии чувствительны к п п, во

ВТОРОМ - К П 21.

Успешность прогнозов скорости ветра в Новгороде (1992 - 1995 гг.)

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Позднякова, Оксана Алексеевна

Выводы

1. Установлено, что успешность методических прогнозов растет по мере увеличения их дискретности. Согласно, такого критерия успешности, как производственная эффективность качество многофазовых прогнозов увеличивается до 3 %.

2. Предложена модель построения многофазовой матрицы потерь и процедура свертывания прогностической информации для построения матриц потерь более низкого порядка.

3. Оценка средних потерь и экономического эффекта использования прогнозов различной дискретности показывает, что с возрастанием ее средние потери быстро убывают до 50 % и более. А экономический эффект существенно растет, особенно при оптимальном использовании прогнозов.

4. Сложившийся в хозяйственной практике регламент решений состоящий из простой альтернативы должен быть категорически заменен более эффективным. Регламент, содержащий более двух решений, позволяет получить за счет прогнозов большую выгоду. Строительным организациям, которые используют прогнозы скорости ветра целесообразно рекомендовать регламент, состоящий из трех или четырех погодно-хозяйственных решений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненное научное исследование (диссертационная работа) выявило ряд научных положений, которые могут быть реализованы в практике уже в настоящее время.

- Проведено исследование локальной успешности прогнозов скорости ветра на основании матричного подхода при различных сценариях ошибочности прогнозов.

- Разработана комплексная модель альтернативной оценки полезности прогнозов на базе критериальной оценки, проведен анализ номограммы потерь и полезности прогнозов в среднем.

- Оценены показатели экономической полезности прогнозов при меняющейся ошибочности. Выявлен характеристический потребитель для которого С/Ь = 0.323. Уточнены байесовские средние потери при частичных мерах защиты.

- Разработан оптимальный погодо-хозяйственный регламент потребителя в рамках задачи эффективной реализации прогнозов скорости ветра.

Проблемы, поднятые в данной работе, представляют особый интерес для экономики страны. Не смотря на известные сегодня исследования в данной области, в дальнейшем необходима проработка ряда задач, связанных с более полным учетом метеорологической информации и экономических возможностей потребителя.

Результаты проведенного исследования позволяют разработать комплексный алгоритм использования прогнозов в автоматизированной системе управления на уровне крупных хозяйственных объектов. Тем самым представляется возможность оперативной разработки выбора погодо-хозяйственных решений, стратегии и оценки их экономической полезности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Позднякова, Оксана Алексеевна, 1999 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Айвазян С. А., и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 697 с.

2. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. - М.: Финансы и статистика, 1989,— 143 с.

3. Алыыанский Я. Ю., Вимберг Г. П., Кондратюк В. И. Вопросы экономической полезности гидрометеорологического обеспечения и перестройки системы гидрометеорологического обслуживания потребителей в новых экономических условиях // Новые тенденции в метеорологии.-1997,- вып. 3,- С 53-64.

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

5. Багров Н. А. Об экономической полезности прогнозов//Метеорология и гидрология. - 1966. - № 2. - С. 3-12.

6. Багров Н. А. О статистических свойствах некоторых оценок прогнозов // Труды ШЦ. - 1966. - Вып. 9. - С. 61-69.

7. Багров Н. А. О хозяйственной полезности гидрометеорологических прогнозов //Труды Гидрометцентра СССР. - 1975. - Вып. 159. - С. 101-114.

8. Бедрицкий А. И. Влияние природной среды на экономику и роль гидрометслужбы в снижении материального и социального ущерба от гидрометеорологических явлений / / Тезисы докладов Международного симпозиума по обмену опытом в обл. экономической эффективности от использования гидрометеорологической информации различными отраслями экономики, Москва, 15-17 декабря 1977г. - 1977. - С. 3-7.

9. Бедрицкий А. И., Коршунов А. А, Хандожко Л. А., Шайморданов М. 3. Проблема экономически выгодного использования метеорологических прогнозов // Метеорология и гидрология,- 1998,- № 10,- С. 5 - 17.

10. Бедрицкий А., Ляхов А. Вклад гидрометеорологического обеспечения в решение задач по снижению ущерба от стихийных гидрометеорологических явлений//Бюл. ВМО.- 1998,- Т. 47, № 10,- С. 327-329.

П.Богаткин О. Г., Тараканов Г. Г. Учебный авиационный метеорологический атлас. - Л.: Гидрометиздат, 1990. - 254 с.

12. Бугаев В. А., Песков Б. Е. О состоянии и перспективах оперативного прогнозирования особо опасных гидрометеорологических явлений // Метеорология и гидрология,- 1972. - № 6. - С. 106-116.

13. Бугаев В. А. Всемирная служба погоды: ее влияние на экономическое и социальное развитие // Метеорология и гидрология. - 1974. - № 7. - С.

14. Бугаев В. А. Новое в прогнозировании погоды. - Л.: Гидрометеоиздат, 1972. - 23с.

15. Вимберг Г. П. Структурно-функциональная зависимость ценности гидрометеорологической информации и значимость средств ее получения// Труды ГТО,- 1989,- Вып. 528,- С. 3-18.

16. Вимберг Г. П., Кобышева Н. В. Маркетинговые исследования в сфере климатологического обеспечения отраслей экономики применительно к информационным возможностям // Новые тенденции в гидрометеорологии. -1997,-Вып. З.-С. 68-74.

17. Вимберг Г. П., и др. Прейскурант цен на наблюденную (первичную) гидрометеорологическую информацию, северо-западное УГМС. - СПб., Изд. ГГО., 1993.-31 е.-(Ртп).

18. Вимберг Г. П., Кондратюк В. И. и др. Методика комплексной оценки эффективности научно-исследовательских работ в области гидрометеорологии и контроля природной среды. - Л.: Изд. ГТО., 1987. - С. 112-153.

19. Вимберг Г. П., Емельянова Г. Ю. Методические рекомендации по определению договорных цен на гидрометеорологическую продукцию. -СПб.: Изд. ГТО, 1992. - 25 е.- (Ртп).

20. Воробьев В. И. Синоптическая метеорология. - Л.: Гидрометеоиздат, 1991. -616с.

21.Вяткин В. Н., Джон Д. X., Казак А. Ю. Принятие финансовых решений в управлении бизнесом: концепция, задачи, ситуация. - Москва -Екатеренбург, Издательский дом "Ява", 1998. - 256 с.

22. Гандин Л. С. К оценки единичных количественных прогнозов // Труды ГТО,- 1964. - Вып. 165,- С. 114-124.

23. Гидрометеорология и народное хозяйство // Сборник научных работ. - М.: Гидрометиздат, 1976. - 352с.

24. Грингортен И. Прогнозирование на основе статистических выводов // Сборник " Вопросы предсказания погоды",- Л. : Гидрометиздат, 1958,- С. 86.

25. Груза Г. В. Некоторые общие вопросы теории прогноза погоды на основании статистических данных // Труды САНИГМИ,- 1967,- Вып. 29 (44).-С. 3-41.

26. Груза Г. В. Радюхин В. Т., Тимофеева Т. П. Некоторые вопросы использования вероятностных прогнозов // Труды ВНИИГМИ - МЦД. -1983.-Вып. 104.-С. 35-47.

27. Груза Г. В., Ранькова Э. Я. Вероятностные метеорологические прогнозы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 271с.

28. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. - М.: Мир, 1974. - 491с.

29. Емельянова Г. Ю. Определение себестоимости и цены гидрометеорологических характеристик. // Труды ГГО. - 1992,- Вып. 539. -6 с.

30. Жуковский Е. Е. Альтернативные прогнозы погоды: хозяйственная эффективность и требования к успешности // Научно-тех. бюллетень по агрономической физике. - 1979. - № 36. - С. 29-36.

31. Жуковский Е. Е. Метеорологическая информация и экономические решения,-Л.: Гидрометеоиздат, 1981.-303с.

32. Заварина М. В. Строительная климатология. - Л.: Гидрометиздат, 1976. -312 с.

33. Израэль Ю. А. Роль атмосферных, геофизических наук в обеспечении продовольственной программы / / Продовольственная программа. Задачи науки. -М.: Наука, 1983. - С. 80-86.

34. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. - М.: Наука, 1973. - 899с.

35. Кобышева Н. В., Гольберг М. А. Методические указания по статистической обработке метеорологических величин. - Л.: Гидрометиздат, 1990, - 86 с.

36. Льюис Р. Д., Райфа Г. Игры и решения. - М.: Изд-во иностр. лит., 1961. -642 с.

37. Маккуинг Дж. Д. Некоторые попытки оценок экономической эффективности метеорологической информации//Бюл. ВМО. - 1970. - Т. 19, № 2. - С. 8693.

38. Методика определения экономической эффективности использования гидрометеорологической информации в народном хозяйстве. - Л.: Изд. ГГО,

1985. - 126 е.- (Ртп).

39. Методические указания по оценки экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации в сельскохозяйственном производстве. -М.: Гидрометиздат, 1985. - 63 с,

40. Митропольский А. К. Техника статистических вычислений. - М.: Наука, 1971.-576 с.

41.Монин А. С. Об использовании ненадежных прогнозов//Изв. АН СССР. Сер. геофиз,- 1962. - № 2, - С. 218-228.

42. Монокрович Э. И. Гидрометеорологическая информация в народном хозяйстве. - Л.: Гидрометеоиздат, 1980. -175с.

43. Наставление по службе прогнозов. Разд. 2. Служба метеорологических прогнозов. Ч. 3-5. -М.: Гидрометеоиздат, 1981. - 56с.

44. Наставление по службе прогнозов. Разд. 2. Ч. 6. - М.: Гидрометеоиздат,

1986. -27с.

45. Новые тенденции в гидрометеорологии,- М.: Изд. Росгидромет, 1994, 1995, 1997,- Вып. 1,2,3.

46. Обухов А. М. К вопросу об оценки успешности альтернативных прогнозов// Изв. АН СССР. Сер. геофиз. - 1955. - № 4. - С. 72-81, 339-349.

47. Омшанский М. А. Задачи контроля прогнозов погоды / / Метеорология и гидрология. - 1936. - № 11. - С. 73-77.

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

49. Омшанский М. А. Эволюция успешности синоптических прогнозов погоды // Изв. АН СССР. Сер. геогр. и геофиз. - 1943. - № 3.

50. Петрович М. Л., Давидович М. И. Статистическое оценивание и проверка гипотез на ЭВМ. -М.: Финансы и статистика, 1989. - 191 с.

51. Петросянц М. А. Пятьдесят лет центру гидрометеорологических прогнозов // Сборник научных работ. - JL: Гидрометиздат, 1979, С. 3-16.

52. Позднякова О. А. Хандожко Л. А. Экономическая полезность прогнозов скорости ветра в северо-западной части Европейской территории России // Мат. Итоговой сессии ученого совета РГГМИ, 26-27 января 1998 г. - СПб.: Изд. РГТМИ, 1998. - С. 36.

53. Позднякова О. А. Экономическая эффективность прогнозов скорости ветра в условиях адаптации. //Мат. Итоговой сессии ученого совета РГТМИ 28-29 января 1997 г. - СПб.: Изд. РГТМИ, 1997. - С. 41-42.

54. Русин И. Н. Тараканов Г. Г. Сверхкраткосрочные прогнозы погоды: Учебное пособие .- СПб.: Изд. РГТМИ, 1996. - 304 (2) с.

55. Справочник по прикладной статистике. - М.: Финансы и статистика, 1989. -Т. 1-2.

56. Томпсон Дж. К. Экономическая эффективность метеорологии//Бюл. ВМО,-1968.-Т. 17, №4.-С. 14-21.

57. Трухаев Р. И. Методы принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1961,- 256 с.

58. Угренинов Г. Н. Гидрометеорологическое обеспечение народного хозяйства. Учебное пособие. - Л.: Изд. ЛПИ (ЛГМИ), 1986. - 81 с.

59. Федоров Е. К. Гидрометеорологическая служба на рубеже двух пятилеток// Метеорология и гидрология. - 1971. - № 6. - С. 3-14.

60. Федоров Е. К. Перспективы развития гидрометеорологической службы СССР // Метеорология и гидрология. - 1973. - № 6. - С. 3-15.

61. Хандожко Л. А. Разложение матрицы метеорологических потерь на многофазовые//Межвуз. сборник науч. работ. - 1986. - Вып. 92. - С. 121127.

62. Хандожко Л. А. Оценка экономического эффекта использования метеорологических прогнозов / / Межвуз. сборник науч. работ. - 1984. -Вып. 85.-С. 132-142.

63. Хандожко Л. А. Экономические аспекты метеорологического обеспечения народного хозяйства//Сборник науч. трудов. - Л.: Изд. ЛПИ (ЛГМИ), 1987. -Вып. 96.-С. 83-93.

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

65. Хандожко Л. А. Региональная оценка успешности и экономической полезности метеорологических прогнозов. - С-Пб.: Изд. ЛГМИ. - 1987. -35 е.- (Ртп).

66. Хандожко Л. А. Практикум по экономике гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства. - С-П.: Гидрометеоиздат, 1993. - 310 с.

67. Хандожко Л. А. Производственная оценка успешности многофазовых прогнозов погоды //Сборник науч. трудов. - Л.: Изд. ЛГМИ, 1989. - Вып. 102. - С. 18-22.

68. Хандожко Л. А. Преобразование двухфазовой матрицы потерь в трехфазовую// Сборник науч. трудов (межвузовский). - Л.: Изд. ЛГМИ, 1990.-Вып. 108.-С. 115-120.

69. Хандожко Л. А., Позднякова О. А. Использование прогнозов скорости ветра в целях обеспечения безопастности работы морского порта / / Вестник МАНЭБ. - № 3. - 1996. - С. 54-57.

70. Хандожко Л. А., Позднякова О. А. Экономическая полезность дискретизации прогнозов// Мат. Итоговой сессии ученого совета РГГМИ,-СПб.-1996.-С. 15-16.

71. Хандожко Л. А., Позднякова О. А. Оценка экономической полезности метеорологических прогнозов с учетом не предотвращенных потерь// Мат. Итоговой сессии ученого совета РГГМУ 26-27 января 1999 г., СПб. - 1999. -С. 14.

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

73. Эффективность гидрометеорологического обслуживания народного хозяйства. - Л.: Гидрометеоиздат, 1973. - 165 с.

74. Чернов Г., Мозес Л. Элементарная теория статистических решений. - М.: Советское радио. 1972. - 406 с.

75. Шамен А. М. Управление и экономическая эффективность гидрометобеспечения Казахстана. - Алматы" Фильм ", 1997. - 466 с.

76. Шторм Р. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. - М.: Мир, 1970. - 368 с.

77. Яглом А. М. Яглом И. М. Вероятность и информация. - М.: Наука, 1973. -511с.

78. Conference of the Economic Benefits of meteorological and hydrological Services // Extended Abstracts of papers for presentation at the Conference, Geneva, 19-23 September 1994. - WMO У TD. - № 630. - 309 p.

79. Crossley A. F. The atmospheric environment of supersonic transport aircraft //Q. J. Roy. Meteorol. Soc.- 1969. - Vol. 95. -p. 784-788.

80. Economic and Social benefits of meteorological and hydrological services // Wold Meteorological organization. - № 733, Geneva, 1990. - 461 p.

81. Epstein E. S. A scoring system of probability forecasts of ranked categories//!. Appl. Met. - 1969. - Vol. 8, № 6. - P. 985-988.

82. Gringorten 1.1. The verification and scoring of weather forecasts // J. Amer. State. Assoc.- 1951. - Vol. 48, № 225. - P. 279-296.

83. Monokrovich E., Jnozemtseva N., Danchuk D. GHG Emissions from the Power Generation, Mobil Sources and Residential in Kazakhstan// Quarterly Journal of the Hanqarian Meteorological Services. - 1955. - Vol. 99, № 3-4. - P. 337-344.

84. Murphy A. H. Assessing the economic benefits of weather and climate forecasts at the level of individual users: methods, results and issues. - Conference on the economic benefits of meteorological and hydrological services, Geneva, WMO/TD - № 630, 1994, p. 1-5.

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

86. Russo J. A. The economic impact of weather on the construction industry of the United States//Bull. Amer. Met. Soc. -1966. - Vol. 47, № 12. - P. 967-972.

87. Shaimardanov M. Z., Korshunov A. A. The use of hydrometeorological information in the various economic sector. - Conference on the economic benefits of meteorological and hydrological services, Geneva, WMO/TD - № 630, 1994, p. 28-36.

88. Thompson J. C. A numerical method for forecasting rainfall in the Los Angeles area. - Mon. Wea. Rev., 1950. - Vol. 78, № 7. - P. 113-124.

89. Thompson J. C. The potential economic benefits of improvements in weather forecasting. - California State Univ., Dep. Meteorology, Final Rep., 1972. - 80 p.

90. Thompson J. C. On the operational deficiencies in categorical weather forecasts// Bull. Amer. Met. Soc. - 1952. - Vol. 33, № 6. - P. 223-226.

91. Thompson J. C. Potential economic benefits from improvements in weather information // WMO, Planning Report. - Geneva. - 1968. - № 21- P. 41-49.

92. Wernly D. R. Mitigating the social and economic impacts of natural disasters // Extended abstracts of papers for presentation at the conference: Conference on the economic benefits of meteorological and hydrological services, Geneva Switzerland, 12-23 September 1994. - (WMO / TD - № 630). - P. 94-98.

Матрица сопряженности прогнозов скорости ветра (V шт > 12 м/с) в Новгороде (авиастанция) по годам

Годы Методические Инерционные

прогнозы прогнозы

Сентябрь - март 46 21 67 34 33 67

24 121 145 33 112 145

1989 - 1990 70 142 212 67 145 212

Октябрь - март 44 8 52 30 22 52

15 115 130 22 108 130

1990- 1991 59 123 182 52 130 182

Октябрь - март 59 13 72 45 27 72

22 83 105 27 78 105

1991 - 1992 81 96 177 72 105 177

Сентябрь - март 52 12 64 35 29 64

23 116 139 29 110 139

1992-1993 75 128 203 64 139 203

Обобщенные 201 54 255 144 111 255

84 435 519 111 408 519

1989 - 1993 285 489 774 255 519 774

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра (V шт>15 м/с) в Новгороде (авиастанция) по годам

Годы Методические Инерционные

прогнозы прогнозы

Сентябрь - март 31 6 37 15 22 37

7 168 175 22 153 175

1989- 1990 38 174 212 37 175 212

Октябрь - март 24 7 31 11 20 31

10 141 151 20 131 151

1990- 1991 34 148 182 31 151 182

Октябрь - март 37 12 49 24 25 49

16 112 128 25 103 128

1991 - 1992 53 124 177 49 128 177

Сентябрь - март 33 6 39 18 21 39

21 143 164 21 143 164

1992-1993 54 149 203 39 164 203

Обобщенные 125 31 156 68 88 .156

54 564 618 88 530 618

1989- 1993 179 595 774 156 618 774

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра (V шт > 12м/с) в Новгороде (метеорологическая станция) по годам

Годы Методические Инерционные

прогнозы прогнозы

Октябрь - март 32 10 42 22 20 42

17 86 103 20 83 103

1992 - 1993 49 96 145 42 103 145

Октябрь - март 37 12 49 27 22 49

30 103 133 20 111 133

1993 - 1994 67 115 182 133 182

Октябрь - март 28 10 38 18 20 38

19 93 112 20 92 112

1994-1995 47 103 150 38 112 150

Обобщенные 97 32 129 67 62 129

66 282 348 62 286 348

1992 - 1995 163 314 477 129 348 477

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра (V шт > 15 м/с) в Новгороде (метеорологическая станция) по годам

Годы Методические Инерционные

прогнозы прогнозы

Октябрь - март 4 4 8 1 7 8

10 127 137 1 130 137

1992 - 1993 14 131 145 8 137 145

Октябрь - март 37 12 49 1 9 10

30 103 133 9 163 172

1993 - 1994 67 115 182 10 172 182

Октябрь - март 28 10 38 0 3 3

19 93 112 3 144 147

1994 - 1995 47 103 150 3 147 150

Обобщенные 13 8 21 2 19 21

30 426 456 19 437 456

1992- 1995 43 434 477 21 456 477

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра (V шт > 12 м/с) в

Пскове по годам

Годы Методические Инерционные

прогнозы прогнозы

Октябрь - март 44 16 60 28 32 60

32 87 119 32 87 119

1989 - 1990 76 103 179 60 119 179

Октябрь - март 34 5 39 17 22 39

56 83 139 22 117 139

1990- 1991 90 88 178 39 139 178

Октябрь - март 16 14 30 5 25 30

51 94 145 25 120 145

1991 - 1992 67 108 175 30 145 175

Обобщенные 94 35 129 50 79 129

139 264 403 79 324 403

1989-1992 233 299 532 129 403 532

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра (V шт >15 м/с) в

Пскове по годам

Годы Методические Инерционные

прогнозы прогнозы

Октябрь - март 11 7 18 22 20 42

33 128 161 20 83 103

1989 - 1990 44 135 179 42 103 145

Октябрь - март 10 5 15 3 12 15

32 131 163 12 151 163

1990- 1991 42 136 178 15 163 178

Октябрь - март 2 1 3 0 3 3

26 146 172 3 169 172

1991 - 1992 28 147 175 3 172 175

Обобщенные 23 13 36 7 29 36

91 405 496 29 467 496

1989 - 1992 114 418 532 36 496 532

Матрицы потерь для строительных организаций по северо-западному

региону ЕТР

Альтернативная матрица для потерь строительных организаций по региону Новгород - Псков

в у I Г

267+ 180 600

267

8 = 0.3

тыс. руб. прогноз

Трехфазовая матрица потерь для строительных организаций по региону

Новгород - Псков

416 414 500

8 у 1 | = 300 219 200

223 89 0

тыс. руб. прогноз

Уточненная альтернативная матрица потерь для строительных организаций по региону Новгород - Псков

416 457 261 169

тыс. руб.

прогноз

Матрицы весов для строительных организаций по северо-западному региону ЕТР (Новгород, V шт > 15 м/с)

Вариант - 1

0-11 12-17 18-23

0-11 1 . 0 0 . 89 0. 78

12-17 0.76 1 . 0 0 . 89

18-23 0. 52 0 . 76 1 . 0

Вариант - 2

0-11 12-17 18-23

0-11 1 . 0 0 . 95 0 . 81

12-17 0. 89 1 . 0 0 . 95

18-23 0 . 57 0 . 89 1 . 0

Матрицы весов для строительных организаций по северо-западному региону ЕТР (Новгород, V шт > 15 м/с)

Вариант - 1

0-11 12-14 15-19 >20

0-11 1 . 0 0 . 973 0.927 0 . 891

12-14 0 . 881 1.0 0.955 0. 918

15-19 0. 679 0.802 1.0 0. 964

>20 0 . 520 0 .639 0.842 1 . 0

Вариант - 2

0-11 12-14 15-19 >20

0-11 1 . 0 0 . 988 0.915 0 . 809

12-14 0 . 973 1.0 0.967 0 . 892

15-19 0. 808 0.927 1.0 0. 979

>20 0 . 572 0.758 0.953 1 . 0

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра различной дискретности для Новгорода (1989 - 1993 гг.), V шт > 15 м/с

Дискрет- Методические Инерционные

ность прогнозы прогнозы

(3x3) 125 27 4 156 68 58 30 156

50 226 44 320 60 170 90 320

4 87 207 298 28 92 178 298

179 340 255 774 156 320 298 774

(4x4) 22 6 4 3 25 7 8 7 13 25

5 92 11 13 121 12 41 24 44 121

2 23 36 38 99 5 22 18 54 99

1 28 55 435 519 11 50 50 408 519

30 149 106 489 774 35 121 99 519 774

Матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра различной дискретности для Пскова (1989 - 1992 гг.), V шт > 15 м/с

Дискрет- Методические Инерционные

ность прогнозы прогнозы

(3x3) 6 3 0 9 0 7 2 9

42 43 35 120 6 37 77 120

44 95 264 403 3 76 324 403

92 141 299 532 9 120 403 532

(4x4) 1 0 1 0 2 0 1 1 0 2

13 9 8 4 34 1 8 9 16 34

11 23 28 31 93 1 11 18 63 93

15 42 82 264 403 0 14 65 324 403

40 74 119 299 532 2 34 93 403 532

Матрицы систематических средних потерь для строительных организаций по району Новгорода различной дискретности

Дискретность Методические прогнозы Инерционные прогнозы

(2x2) 369.2 269.1 -370.1 184.0 328.6 283.1 294.5 210.13

(3x3) 379.2 289.5 239.3 352.2 201.2 116.5 405.1 172.6 42.3 336.7 298.9 265.6 280.6 216.8 160.9 294.8 196.9 110.7

(4x4) 423.0 357.5 306.6 275.9 424.9 321.3 240.8 192.1 427.0 285.2 174.9 108.4 519.9 301.9 132.0 29.4 352.7 329.9 319.0 287.8^ 313.7 277.8 261.6 211.0 274.6 225.5 203.3 134.2 285.7 209.9 176.0 69.7