Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Результатом работы программы являются таблицы с результатами расчетов, в формате, показанном на таблице 1.

Таблица 1

2.3 Разработка программного решения для нанесения данных оценок качества прогнозов на карту Дальнего Востока

Необходимо разработать программное средство для создания географических карт с изображением Дальнего Востока и нанесением на его территорию обозначений пунктов наблюдения. При этом обозначение каждого пункта наблюдения должно сопровождаться наглядным представлением значения оценок качества прогноза.

Ввиду большого количества пунктов наблюдения и высокой плотности их расположения на некоторых территориях невозможно нанести на карту большое количество информации. Практика показывает, что масштаб карты позволяет обозначить каждый пункт наблюдения только точкой в месте его расположения и не более чем одним численным значением некоторой величины. В противном случае карта становится трудно воспринимаемой и теряет информативность из-за наложения значений друг на друга.

Таким образом, решено составить карту отдельно для каждой оценки качества, а значения этих оценок обозначить с помощью цвета точки, расположенной в пункте наблюдения, и нанесением значения оценки в виде числа рядом с этой точкой. Для определения географического положения пункта наблюдения используются файлы архивов температур, в заголовках которых содержится эта информация. Как и в пункте 1.5, для упрощения структуры программы стоит провести предварительную подготовку и выделить данные о расположении пунктов наблюдения в отдельный файл, используемый программой. Выполнение этого действия сэкономит время при повторных процедурах генерации карт при новых расчетах.

Данные об оценках точности для нанесения на карту не обязательно вычислять повторно на основании архивов, так как уже проделана работа по их вычислению при формировании таблиц. Эти таблицы имеют одинаковую структуру, удобную для автоматического сбора результатов из них, поэтому средство генерации карт будет пользоваться уже созданными таблицами оценок качества прогнозов в целях экономии времени.

Рисование карт производится с использованием библиотеки Basemap для Python. Эта библиотека позволяет создавать карты в различных проекциях с множеством настроек. При решении поставленной задачи генерируется карта Дальнего Востока с нанесением границ континентов, водоемов и границ страны. На карте для информативности нанесены параллели и меридианы. В данный момент рельеф не наносится, поскольку не требуется на текущем шаге исследования качества прогнозов температуры.

Нанесение пунктов наблюдения на карту производится с использованием инструментов, предоставляемых библиотеками Matplotlib и Basemap. Цвет точки, обозначающей пункт наблюдения, определяется по цветовой шкале на основании величины оценки качества прогноза. Наихудшие значения оценок качества обозначаются более ярким цветом. Пример построенной карты показан на рисунке 1.

Рисунок 1

Поскольку на одной карте представлена только одна оценка качества прогнозов, то следует строить три карты, отражающие качество прогнозов в одном пункте наблюдения, и повторить построения для каждого из имеющихся пунктов наблюдения. Построенные для каждого пункта карты сохраняются в виде графических файлов в директории с результатами работы программы.

Код разработанных инструментов находится в приложении А. Построенные карты со значениями оценок качества прогнозов по различным интервалам температур представлены в приложении Б на рисунках Б.1, Б.2, Б.3 и Б.4.

3 Исследование качества прогнозов

3.1 Анализ полученных результатов

На рассмотренной выше таблице 1 представлены результаты расчетов для пункта наблюдения в г. Хабаровск. Как видно из данной таблицы, за предыдущие три года среднесуточная температура в городе не опускалась ниже -30 градусов, при этом все интервалы среднесуточных температур, превышающих -30 градусов, включая интервал от -30 до -20 градусов, обладает достаточным количеством данных для статистического анализа.

Согласно таблице, при приближении среднесуточной фактической температуры к нулю средняя систематическая и абсолютная погрешность начинают увеличиваться, а оправдываемость прогнозов уменьшаться. При этом оценки качества прогнозов достигают своих наихудших значений в самом низком интервале температур: систематическая погрешность достигает своего наибольшего по модулю значения в 3 градуса, а средняя абсолютная погрешность достигает 5 градусов. Таким образом, средняя величина отклонения прогностического и фактического значения составляет 5 градусов. При этом всего 36% прогнозов отклоняются менее чем на 3 градуса, и около половины - менее чем на 5 градусов, о чем говорят оценки оправдываемости прогнозов. Для сравнения, в теплые сезоны, когда среднесуточная температура более 10 градусов, средняя абсолютная погрешность составляет 1,5 градуса, и 89% прогнозов отклонялись менее чем на 3 градуса.

Полученные результаты можно также для наглядности представить в графическом виде. На рисунке 2 значения оценок качества представлены в виде гистограммы. По горизонтальной оси отмечены интервалы среднесуточных фактических температур.

Рисунок 2 – Значения средней абсолютной погрешности по интервалам среднесуточных температур для г. Хабаровска

Таким образом, анализируя данные на примере г. Хабаровска, мы установили, что качество прогнозов снижается вместе со снижением среднесуточной температуры в этом пункте наблюдения и достигает наименьших значений в наименьшем интервале температур. Чтобы проверить этот вывод, следует сравнить полученные выводы с результатами для других пунктов наблюдения.

Сделать это можно, рассматривая полученные таблицы и графики для всех пунктов наблюдения Дальнего Востока и проверяя наличие подобных закономерностей в поведении оценок качества прогнозов. Поскольку пунктов наблюдения много, и рассмотрение всех таблиц является объемной задачей, то на данном шаге исследования ограничимся приведением еще двух таблиц.

Возьмем два пункта наблюдения: Чита в Забайкальском крае и Белогорск в Амурской области. Рассчитанные для них оценки приведены в таблицах 2 и 3 соответственно.

Таблица 2

Таблица 3

Продолжение таблицы 3

Так как в обоих пунктах наблюдения в интервал среднесуточных температур от -40 до -30 градусов попадает мало значений из архива, то вычисленные по ним оценки могут не быть показательными. Этот интервал исключим из рассмотрения и ограничимся, как и в таблице 1, анализом полученных оценок при температурах более -30 градусов.

Как видно из представленных таблиц, качество прогнозов в данных пунктах так же, как и в Хабаровске, уменьшается с понижением среднесуточной температуры ниже нуля градусов. Как абсолютная погрешность, так и оправдываемость прогнозов принимают разные значения в рассмотренных пунктах наблюдения. Однако обе эти оценки ухудшаются с понижением температуры и достигают наихудших значений при наиболее низкой температуре -30 градусов (более низкий интервал температур мы условились не рассматривать).

Поскольку повторить подобный анализ для каждого пункта наблюдения - трудная задача, то можно проверить найденную закономерность другим способом, если определенным образом графически представить оценки качества сразу для всех пунктов наблюдения. Одним из таких способов является нанесение оценок качества прогнозов на географическую карту Дальнего Востока в точках, соответствующих представленным пунктам наблюдения.

3.2 Анализ поведения оценок качества прогнозов на территории Дальнего Востока

Для проверки выведенных в предыдущем пункте предположений и выявления новых закономерностей в поведении прогностической температуры необходимо провести анализ качества прогнозов температуры по всей территории Дальнего Востока. Для проведения анализа необходимо нанести на карту значения оценок качества прогнозов в различных пунктах наблюдения и сравнить их поведение с целью выявить закономерности в поведении прогностической температуры при изменении среднесуточной фактической температуры.

Характеристики

Список файлов ВКР