
- •Л. А. Хандожко экономическая метеорология
- •Раздел I общие положения об использовании метеорологической информации в народном хозяйстве
- •Глава 1
- •1,1. Метеорологическая информационная сеть
- •1.2. Основные виды метеорологической информации, используемой в народном хозяйстве
- •1.4. Общая характеристика метеорологического обеспечения народного хозяйства: схема, структура, содержание
- •2.1. Потребители метеорологической информации
- •2.2. Специализированное метеорологическое обеспечение
- •2.2.1. Определения
- •2.2.2. Потребность в специализированном метеорологическом
- •2.2.5. Требования, предъявляемые к специализированному метеорологическому обеспечению
- •2.3. Коммерциализация специализированного метеорологического обеспечения
- •3.2. Метеорологическое обеспечение сельского хозяйства
- •3.2.2. Зависимость сельскохозяйственного производства от метеорологических условий
- •3.5. Метеорологическое обеспечение других отраслей
- •Раздел II
- •Глава 4
- •4.2. Теоретические основы разделения прогнозов по времени действия
- •4.3. Показатели распространения и последствий опасных гидрометеорологических явлений
- •Глава 5
- •5.1. Методические прогнозы
- •5.2. Стандартные (тривиальные) прогнозы
- •Глава 6
- •6.1. Некоторые понятия и определения
- •6.2. Назначение оценки успешности прогнозов. Требования, предъявляемые к оценке успешности прогнозов
- •6.3. Системы оценки успешности прогнозов
- •6.6. Оценка успешности численных прогнозов метеорологических величин
- •6.7. Региональная оценка успешности альтернативных прогнозов
- •6.8. Принципы использования критериев успешности альтернативных и многофазовых прогнозов
- •Теоретические и методические основы использования метеорологических прогнозов
- •Глава 8
- •8.1. Элементы статистического анализа
- •8.2. Априорные и апостериорные вероятности
- •9.1. Выбор оптимальных решений в условиях полной информационной неопределенности
- •10.1. Экономическая информация в системе погода—прогноз—потребитель
- •10.2. Матричная форма обобщения и анализа прогностической информации
- •10.3. Категорические и вероятностные прогнозы в модели принятия погодо-хозяйственных решений
- •10.4. Функция полезности и формы ее представления
- •11.2.2. Оптимальные решения и стратегии — центральное звено системы управления
- •11.4. Байесовская оценка средних потерь
- •11.5. Учет некардинальности мер защиты
- •11.8. Выбор оптимальных погодо-хозяйственных решений и стратегий на основе байесовского подхода
- •Глава 12
- •12.1. Общая характеристика климата и его учет
- •12.2.1. Выбор оптимальной климатологической стратегии при кардинальных мерах защиты
- •12.2.2. Выбор оптимальной климатологической стратегии при частичных мерах защиты
- •12.3. Выбор оптимальной стратегии. Номограмма потерь
- •12.3.1. Кардинальные меры защиты
- •12.6. Параметрические критерии выбора оптимальной стратегии
- •12.6.1. Пороговая оправдываемость прогнозов
- •12.6.2. Критерии, отражающие требования потребителя к успешности метеорологических прогнозов
- •Раздел V
- •Глава 13
- •13.1. Чувствительность потребителя к воздействию погодных условий
- •13.2. Показатели влияния погодных условий
- •13.3. Адаптация потребителя к ожидаемым условиям погоды
- •13.3.1. Определение, назначение и пути реализации
- •14.1. К истории решаемой проблемы
- •14.2. Факторы, определяющие проблему
- •14.3. Методические основы оценки экономического эффекта метеорологических прогнозов
- •14.4. Оценка экономического эффекта и экономической эффективности использования краткосрочных метеорологических прогнозов
- •14.5. Некоторые результаты оценки экономической полезности гидрометеорологической информации
- •14.6. Гидрометеорологический фактор в системе национальных счетов
- •.Раздел VI оценка экономической полезности метеорологической информации в отдельных отраслях народного хозяйства
- •Глава 15 использование метеорологической информации в сельскохозяйственном производстве
- •15.1. Сельскохозяйственное производство и его зависимость от погоды и климата
- •15.2. Потери в сельскохозяйственном производстве по метеорологическим причинам
- •15.3. Прогнозы для сельскохозяйственного производства и их экономическая полезность
- •15.3.1. Агрометеорологические прогнозы
- •16.1. Энергетические системы
- •16.2. Оптимальное использование метеорологической информации в теплоэнергетике
- •16.2.1. Теплоэнергетика. Зависимость расхода тепла от метеорологических условий.
- •16.2.3. Матрица систематических потерь.
- •16.2.4. Оценка ресурсосбережения в теплоэнергетике
- •16.3. Оптимальное использование метеорологической информации на других предприятиях тэк
- •17.2. Автомобильный транспорт
- •17.4. Гражданская авиация
- •1) Сокращение затрат на изыскания при проектировании (за исключением затрат на организацию метеорологических станций, наблюдений и специальной обработки данных);
- •18.3. Климатическая информация в энергетике
- •18.4. Климатическая информация в других отраслях экономики
- •18.5. Климатические ресурсы
- •3Потерь 214 тепловых 388 стоимостных 391 расходов 213 Функция риска 236 целевая 236
5.2. Стандартные (тривиальные) прогнозы
Прогнозы, которые не требуют физических обоснований, не требуют синоптического материала и специальных научных разработок, называются стандартными, или тривиальными (упрощенными, не оригинальными). Это неметодические прогнозы. К ним относятся: инерционные, случайные и климатологические. Такие прогнозы называют еще критериальными, тестовыми.
В практике прогнозирования допускается, что такие характеристики атмосферной среды, как температура и влажность воздуха, атмосферное давление, скорость и направление ветра, при определенных условиях могут сохранять свои первоначальные исходные значения в течение некоторого периода времени. Допущение об инерционности этих состояний среды правомерно. Прогнозы, в которых указывается (сохраняется) исходное, начальное состояние среды, а нередко и погоды, называются инерционными.
Однако свойство инерции для указанных метеорологических величин при допустимых ошибках от начального к конечному моменту хорошо проявляется на малых отрезках времени (несколько минут, час, реже несколько часов). С увеличением периода прогнозирования это свойство физически утрачивается, особенно с ростом нестационарности атмосферных процессов. Тем не менее свойство инерции состояния среды иногда используется в прогностических целях. Это самый простой прогноз, учитывающий текущее состояние атмосферы. В историческом прошлом (до формирования в мировой практике гидрометеорологических служб) он оставался единственно возможным и широко использовался в мореплавании, в сельском хозяйстве, при сухопутной транспортировке грузов и т.д. То, что наблюдалось в данный момент, экстраполировалось, допускалось на интересующий период.
Итак, исходное значение заданной метеорологической величины и есть его инерционный прогноз. Выбор оправданной продолжительности такого прогноза обусловлен быстротой смены воздушных масс, т.е. интенсивностью синоптического процесса. Иначе говоря, успех инерционного прогноза зависит от его продолжительности т. При т = 0 ч инерционный прогноз есть не что иное как диагноз, а при х = 36 ч такой прогноз может оказаться уже случайным.
Инерционный прогноз относят не только к метеорологическим величинам, но и в целом к погоде. Формулировка такого инерционного прогноза соответствует исходному состоянию погоды. Однако для таких явлений погоды, как гроза, шквал, которые имеют высокую пространственно-временную дискретность, свойство инерционности проявляется в малой степени. В этом случае можно говорить об инерционности синоптической ситуации, отражающей формирование конвективных процессов и явлений.
С увеличением продолжительности инерционного прогноза его успешность заметно снижается и приближается к успешности случайного прогноза. Это особенно проявляется при циклонических процессах, для которых характерна быстрая смена воздушных масс с прохождением атмосферных фронтов. Успешность инерционных прогнозов в этих ситуациях заметно уступает успешности методических.
Степень инерционности процесса можно определить по автокорреляционной функции. Коэффициент автокорреляции определяется по формуле
n — —
r(l) =— J- , (5.1)
o2xN
где jc, — значение метеорологической величины в момент i; хш — значение метеорологической величины в момент t + /; огх — дисперсия х; N — число случаев (объем) выборки); х — среднее значение по ряду наблюдений.
С уменьшением параметра запаздывания I коэффициент г{1) растет и равен единице при i + I - 0. Меняя I, можно рассчитать автокорреляционную функцию и на основании коррелограммы установить наиболее приемлемый сдвиг по времени.
Сопоставление успешности методических и инерционных прогнозов является объективной ог°нкой качества категорических или вероятностных прогнозов.
Г. В. Груза исследовал статистическую оценку качества прогнозов скорости ветра на высотах, составленных различными методами. Был отмечен заметный рост среднеквадратического отклонения прогнозируемых и фактических значений скорости ветра при инерционном прогнозе. Такой прогноз на вторые — третьи сутки соответствует качеству климатологического прогноза, а на пятые сутки — находится уже на уровне случайного.
Кроме того, ежедневно прослеживаются синоптические процессы различной сложности, особенно в холодную часть года. Нестационарность их развития может быть столь внезапна и значительна, что слабо улавливается существующими методами прогнозирования. Это относится и к физико-статистическим и численным методам прогноза барического поля у земной поверхности и на высотах. Быстрые изменения синоптического процесса сопровождаются иной погодой, отличной от прогнозируемой. В таких ситуациях синоптик может пропустить опасное явление погоды или неблагоприятный комплекс погодных условий, что может вызвать прямые потери у потребителей. Однако большинство методических прогнозов достаточно успешгы и экономически выгодно используются в хозяйственной и иной практике.
Методические прогнозы по степени обоснования могут оказаться на уровне случайного или близкого к нему.
Как таковые, случайные прогнозы, естественно, не разрабатываются в синоптической практике. Однако правомерно допустить, что текущие, постоянно меняющиеся погодные условия в определенных интервалах времени носят случайный характер как следствие сто- хастичности меняющихся во времени синоптических процессов. На этом основании можно условно полагать, что „текст" прогноза выбирается „случайным" образом из возможного набора „текстов", заданных природой, т. е. „осуществляется" случайный выбор фазы, градации метеорологической величины из их совокупного распределения, отвечающего природному, климатическому распределению.
Если действительно допустить, что такая операция разработки прогноза возможна, то очевидно, что случайный прогноз составляется не иначе как наугад, „вслепую".
Опыт синоптической практики показывает, что в ряде сложных синоптических ситуаций, когда методы прогнозирования не дают однозначного заключения, формулировки прогнозов могут действительно оказаться случайными. Даже удачный прогноз может быть случайным.
Отсюда следует, что любой методический прогноз можно сравнить со случайным и дать оценку того, насколько он предпочтительнее случайного.
Прогнозы, содержащие климатическую информацию в виде средних многолетних значений метеорологической величины, в виде вероятностей осуществления заданных градаций и вероятностей явлений погоды, называются климатологическими. Здесь также не требуется специальной подготовительной работы синоптика. Климатологические прогнозы содержат одну и ту же формулировку на длительный период — месяц, сезон. Такого рода информация содержится в справочниках, является известной и доступной как в повседневной синоптической, так и в хозяйственной практике. Климатологические прогнозы используются в основном при перспективном планировании. Классификация метеорологических прогнозов приведена на рис. 5.1.
Перечисленные стандартные прогнозы обладают только им присущими закономерностями, своим природным „иммунитетом" и в этом смысле свободны от влияния синоптика.
На основании сказанного выше можно утверждать, что стандартные прогнозы (инерционные, случайные, климатологические) следует использовать как базовое условие отсчета успешности методических прогнозов. Только сопоставление успешности методических прогнозов с успешностью неметодических (в принятом понимании) позволяет установить действительный уровень успеха прогнозирования данной метеорологической величины или явления погоды.
Например, по некоторому
пункту определена общая оправды-
ваемость суточных прогнозов скорости
ветра за выбранный сезон, которая
оказалась равна 82%. Это достаточно
высокое значение. Однако оно
малоинформативно, поскольку отсутствует
сравнительный базис, позволяющий
установить, насколько данный подход в
прогнозировании предпочтительнее
иного или уступает ему. По фактическому
материалу установлено, что общая
оправдываемость инерционных прогнозов
за тот же период составляет 87 %.
Синоптические процессы этого периода
были слабоактивными. Сопостав-
Рис.
5.1. Классификация метеорологических
прогнозов. Виды метеорологических
прогнозов.
ление приведенных результатов прогнозирования говорит о том, что необходимо внести коррективы в метод (способ) прогнозирования скорости ветра при таких синоптических процессах.
Если в синоптической практике используется критерий „общая оправдываемость", то он должен быть применен для двух прогнозов: методического и инерционного (чаще всего). Результат прогнозирования, устанавливаемый только по одному значению (например, 82 %), теряет физический смысл.Раздел III
ОЦЕНКА УСПЕШНОСТИ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ