«

»

ВИЯВЛЕННЯ МОЖЛИВІСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ДАНИХ РЕАНАЛІЗУ В НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ

Хохлов В.М., д.г.н., професор, Уманська О.В., аспірант, Ель Хадрі Юсеф, аспірант, Замфірова М.С

Одеський державний екологічний університет


Зміни в інтенсивності, частоті і територіальному розповсюдженню екстремальних явищ в центрі уваги багатьох досліджень. Для успішного проведення дослідження є важливою умовою надійність вихідних даних. Основною проблемою з використанням фактичних даних спостережень є те, що присутні цілі періоди часу коли спостереження не проводилися. А отже ряди цих даних не є безперервними і не можуть бути використані як достовірні.

Саме тому все частіше в наукових дослідженнях використовують дані реаналізу, що були надані Європейським центром середньострокових прогнозів. Ці дані отримані за допомогою чисельної моделі і являють собою результати асиміляції даних у вузлах регулярної сітки 0,75°×0,75° з 1948 року і до сьогоднішнього дня. Дані представлені як в строки 00, 06,12,18 UTC, так і середньодобові та середньомісячні значення.

Але даний прогноз,як і будь-який, потребує верифікації, що є важливою частиною будь-якої наукової системи прогнозування в якій визначається якість цих прогнозів. За своєю суттю, верифікація прогнозів має на меті оцінювання існуючого рівня прогнозування і останніх тенденцій якості прогнозів, покращення методик прогнозування і, врешті решт, самих прогнозів, та забезпечення користувачів інформацією, потрібною для ефективного використовування прогнозів. Отже, прогноз порівнюється, або верифікується, з відповідними спостереженнями того, що мало місце насправді.

Верифікації прогнозів безперервних величин визначає наскільки величини прогнозів відрізняються від спостережених величин і передбачає використання діаграм, наприклад, графіків розсіяння, а також різноманітних сумарних оцінок.

Продемонструємо їх використання за допомогою даних про кількість літніх   днів   коли   максимальна   добова   температура    перевищувала 25° С(SU)з 1986 по 2015 рік.Графік розсіяння показує прогностичні величини у порівнянні з фактично спостереженими і відповідає на запитання: наскільки добре прогностичні дані відповідають спостереженим? У випадку точного прогнозу усі точки будуть зосереджені на або поблизу діагоналі. Як можна бачити з рис. 1, прогностичні дані про кількість літніх днів коли максимальна добова температура перевищувала 25° С у середньому були трохи вищими за спостережені.

Рисунок1 – Графік розсіяння для індексу SU в Києві

Далі було проведене обчислення сумарних оцінок справджуваності прогнозів і його результати представлені в табл. 1.

 

Таблиця 1 – Сумарні оцінки справджуваності прогнозу

 

Оцінка Значення для індексу SU Найкраща величина оцінки
Середняпомилка 0.03 0,00
Мультиплікативнезміщення 0.92 1,00
Середня абсолютна помилка 0.06 0,00
Середньоквадратичнапомилка 0.18 0,00
Квадратичнапомилка 0.03 0,00
Коефіцієнткореляції 0.91 1,00
Коефіцієнткореляціїаномальності 1.00 1,00

 

Таким чином було проаналізовано 13кліматичних індексів тепла, холоду та режиму зволоження для 8 міст України ( Київ, Одеса, Лубни, Львів, Полтава, Умань, Ужгород, Вінниця).

Проаналізувавши, всі розраховані оцінки справджуваності прогнозів можна зробити висновок, що дані реаналізує достатньо точними, якісними та надійними. Оскільки всі оцінки мають значення дуже близькі до найкращих.