Оцінка якості нових та удосконалених методів прогнозу із завчасністю до 48 год у виробничих умовах

 

Виробничі (оперативні) випробування нових та удосконалених методів гідрометеорологічних прогнозів є невід’ємною частиною процесу їх впровадження в оперативну практику. Рішення про доцільність впровадження в оперативну практику підрозділів Гідрометслужби України нових і вдосконалених методів прогнозів приймаються при позитивних результатах їх виробничих випробувань.

Встановлена наступна тривалість випробування різних видів прогнозів:

- для чисельних схем прогнозу метеорологічних елементів - не більше шести місяців (на оперативному матеріалі або з використанням стандартних архівів метеорологічних полів);

- для короткострокових і середньострокових прогнозів погоди, гідрологічних і морських прогнозів - до одного року.

Для скорочення термінів випробування і отримання статистично надійних висновків про надійність методів прогнозу гідрометеорологічних явищ з малою природною повторюваністю (небезпечних і стихійних) в період виробничих випробувань рекомендується використовувати незалежний ряд спостережень з архівів минулих років.

На підставі розгляду результатів випробувань Технічні (Вчені) ради ухвалюють рішення про доцільність впровадження розробленого методу в якості основного, допоміжного або консультативного, а також про недоцільність впровадження у зв'язку з низькою надійністю методу, у разі потреби - про подальше вдосконалення методу.

У дані методичні вказівки включені сучасні системи оцінок і методики проведення виробничих випробувань різних видів гідрометеорологічних прогнозів деяких небезпечних і стихійних явищ.

В основу оцінок різних видів прогнозів, що приводяться нижче, покладені принципи, висловлені у відповідних Наставляннях по службі прогнозів.

Особливості випробування розрахункових методів прогнозу погоди. Розрахункові методи короткострокових прогнозів погоди призначені, як правило, для передобчислення будь-якого метеорологічного елементу або явища погоди по пункту або по території з приблизним радіусом
100...150 км. Завчасність цих прогнозів складає від 1 год (авіаційні або надкороткострокові прогнози) до 48 год (прогнози загального користування, спеціалізовані прогнози). Ці методи дозволяють прогнозувати або факт виникнення окремих метеорологічних явищ (гроза, ожеледь тощо), або кількісні характеристики метеорологічних елементів і явищ погоди (температури, опадів, швидкості вітру, видимості в туманах, розміри граду тощо). При цьому останні можна поділити за інтенсивністю елементів і явищ, що прогнозуються, на три групи методів:

- ті, що передбачають прогноз метеорологічних елементів будь-яких значень і явищ погоди різної інтенсивності (температура, опади, вітер, ожеледь, град, туман, завірюха тощо);

- ті, що передбачають в прогнозі певний діапазон метеорологічних величин або певну інтенсивність явищ погоди (значні дощі, сильний вітер, включаючи шквал, помірний і сильний град, помірну і сильну бовтанку тощо). Це перш за все методи прогнозу метеорологічних елементів, віднесених до категорій стихійних і тих, що представляють найбільшу важливість для організацій народного господарства;

- ті, що передбачають прогноз комплексу метеорологічних елементів або явищ погоди (два або більше), які спостерігаються одночасно (сильний вітер і сильний дощ, дощ з грозою і шквалом тощо). Це методи прогнозу метеорологічних величин і явищ погоди, які відносяться до категорії стихійних, а також що мають будь-які кількісні значення.

Відмічені особливості методів прогнозів обумовлюють відмінності в методиці проведення їх оперативних випробувань. А саме, ряд випадків при випробуванні вказаних методів може бути неоднаковим. Так, для отримання надійних висновків про якість методів прогнозу першої і третьої груп необхідний ряд в 60...100 випадків. При випробуванні методів прогнозу стихійних явищ погоди і тих, що рідко спостерігаються, або окремої градації метеорологічних величин об'єм вибірки повинен бути не менше їх природної повторюваності або більше за неї. Зважаючи на це встановлення природної повторюваності вказаних метеорологічних елементів і явищ погоди шляхом опрацьовування режимного матеріалу є попереднім і дуже важливим етапом випробування.

Для збільшення ряду випадків з явищами погоди, що рідко спостерігаються, допускається залучення незалежного (що не брав участь в розробці цього методу) матеріалу минулих років. У зв'язку з цим авторам методів доцільно в програмах випробувань указувати тривалість залежного ряду спостережень.

Як відомо, в оперативному режимі прогнози погоди складаються синоптиком у термінах, відповідних визначеним кількісним градаціям, оцінюються з урахуванням територіального розподілу метеорологічних елементів (явищ), згідно діючій Настанові.

 

Оцінка надійності методів, які прогнозують факт наявності (відсутності) метеорологічних явищ, у тому числі стихійних. При встановленні надійності розрахункових методів прогнозу таких метеорологічних явищ, як гроза, град, ожеледь, ожеледиця, хуртовина, пилова буря, шквал і смерч, спочатку складається таблиця зв’язаності прогнозу з фактичними даними про явища (табл. 12.3). На підставі цих даних розраховуються справджуваності у відсотках прогнозів: загальна (U), наявності (U_я) і відсутності (U_{б, я}) явища, які також представляються у формі табл. 12.3:

 

U = 100 (n₁₁ + n₂₂) / n₀₀; (12.7)

U_я = 100 n₁₁ / n₁₀; (12.8)

U_{б, я} = 100 n₂₂ / n₂₀, (12.9)

 

де n₁₁ і n₂₂ – число прогнозів, що справдилися, з явищем і без явища відповідно; n₀₀ – загальне число прогнозів; n₁₀ і n₂₀ – відповідно число прогнозів з явищем і без явища. Крім того, розраховується попередженість у процентах випадків з явищем (П_я) і без явища (П_{б, я}) за формулами:

 

П_я = 100 n₁₁ / n₀₁; (12.10)

П_{б, я} = 100 n₂₂ / n₀₂, (12.11)

 

де n₀₁ і n₀₂ – відповідно фактичне число днів з явищем і без явища.

Для характеристики успішності методу прогнозів з урахуванням випадкових прогнозів необхідно розрахувати критерій надійності М.О.Багрова

(12.12)

 

де U₀ = (m₁ + m₂) / n₀₀ – справджуваність випадкових прогнозів;

m₁ = n₁₀ n₀₁ / n₀₀; m₂ = n₂₀ n₀₂ / n₀₀;

α = n₂₁ / n₀₁ – помилка ризику метода;

β = n₁₂ / n₀₂ – помилка страховки метод;

Q₀ = 1 – α – β – критерій якості за О.М.Обуховим.

 

Встановлено, що прогнози з Н < 0, 33 є ненадійними. Для того, щоб значення критерію надійності було показовим, імовірність здійснення явища, що прогнозується, повинна перевищувати його природну повторюваність.

Для оцінки якості альтернативних прогнозів може бути застосований і критерій якості прогнозів Пірсі-Обухова:

 

Т = n₁₁ / n₀₁ – n₁₂ / n₀₂ = n₂₂ / n₀₂ - n₂₁ / n₀₁, (12.13)

 

де n₁₂ і n₂₁ – число прогнозів, що не справдилися, з явищем і без явища, відповідно.

Значення Т може змінюватися від -1 до 1. Від’ємне значення Т свідчить про те, що відношення помилкових прогнозів явища до фактичного числа днів без явища перевищує відношення прогнозів явища, що виправдалися, до фактичного числа днів з явищем (П_я). Додатні значення Т свідчать про те, що попередженість явища (П_я) перевищує відношення помилкових прогнозів явища до фактичного числа днів без явищ. При ідеальному прогнозі Т = 1.

Приведені різного виду справджуваності прогнозів і статистичні показники при випробуванні того чи іншого методу прогнозу можуть опинитися в різноманітних співвідношеннях (одні високі, інші низькі навіть при порівняно високій загальній справджуваності прогнозів). Ця обставина досить часто ускладнює правильний висновок про надійність методів короткострокових прогнозів погодних явищ.

У рішенні даного питання цілком ефективним може бути сумарний показник (U_я + П_я), що характеризує найважливіші сторони методу. Величина (U_я + П_я) ≥ 130% характеризує задовільну якість прогнозів і успішність методики, що перевіряється, в цілому.

Всі відомості про успішність методів прогнозів доцільно представляти за формою табл. 12.3.

 

 

Таблиця 12.3 – Таблиця зв’язаності

 

Прогноз	Спостерігалось	Сума	U	U + П
явище	без явища
Явище Без явища Сума П	n11 n21 n01 Пя	n12 n22 n02 Пб, я	n10 n20 n00   Т	Uя Uб, я     Н	Uя + Пя Uб, я + Пб, я

 

Оцінка справджуваності прогнозів, що містять кількісні характеристики температури повітря, швидкості і напрямку вітру (включаючи шквали), опадів, хуртовин, ожеледі і граду, проводиться згідно Наставлянню.Крім цього для температури повітря, точки роси, вітру і опадів розраховуються статистичні характеристики.

Температура повітря і точка роси біля поверхні землі. Методи кількісного прогнозу температури і вологості повітря біля поверхні землі можуть передбачати прогноз екстремальної (максимальної і мінімальної) температури повітря або точки роси, прогноз Т і Тd в окремі cтроки (наприклад, 00 або 12 СГЧ), прогноз середньодобової температури повітря (Т_доб).

При встановленні надійності методів прогнозу тієї чи іншої температури повітря і точки роси біля поверхні землі необхідно порівнювати прогнозовані значення Т і Тd відповідно з фактичними їх значеннями в ті терміни, для яких виконаний розрахунок. При цьому у разі потреби оцінки середньодобової температури фактичне її значення визначається за даними про Т за вісім строків по формулі:

 

Т_доб = 1/8 (Т₀ + Т₃ + Т₆ + Т₉ + Т₁₂ + Т₁₅ + Т₁₈ + Т₂₁).

 

При оцінці прогнозів Т і Тd окрім справджуваності Р_н розраховуються статистичні характеристики δ _Т, σ _Т, ε _Т і δ _Тd, σ _Td, ε _Td, а також середні арифметичні помилки і , що визначають систематичні похибки методу, за формулами (12.1…12.4). Крім того, визначається справджуваність прогнозів у процентах Р_t = 100 N₁ / N при заданих градаціях помилок: ≤ 1, 0; ≤ 2, 0; ≤ 3, 0; ≤ 4, 0; ≤ 5, 0 °С. Тут N₁ – кількість прогнозів, в яких відхилення прогностичної величини від фактичної не перевищує задану похибку; N – загальне число складених прогнозів.

Результати випробування слід представляти у вигляді таблиці.

 

Інверсії температури повітря у граничному шарі атмосфери. У теперішній час розроблені методи прогнозу інверсій передбачають тільки альтернативний прогноз їх наявності і виду (приземна або піднесена інверсія) без кількісних показників (вертикальна протяжність, температура на верхній та нижній межах). Для встановлення надійності методів прогнозу наявності інверсій розраховуються оцінки, які характеризують якість прогнозу факту метеорологічних явищ і викладені вище
(стор. 295 - 296); зокрема, розглядаються справджуваності прогнозів інверсій загальна (U), наявності (U_я) і відсутності (U_{б, я}), критерій надійності Н і критерій якості Пірсі-Обухова Т відповідно за формулами (12.7 - 12.13). Отримані результати представляються у формі табл. 12.3.

Для встановлення надійності методів прогнозу виду інверсій розраховується справджуваність прогнозів. При цьому прогноз слід вважати виправданим на 100%, якщо фактично спостерігався прогнозований вид інверсії. У випадках, коли був прогнозований один вид інверсій, а спостерігався інший вид або інверсія була відсутня (нормальний хід розподілу температури повітря з висотою, ізотермія), справджуваність прогнозів складає відповідно 50 або 0%. Середні оцінки справджуваності прогнозів виду інверсії слід представляти у вигляді таблиці.

При порівняльній оцінці двох чи більше методів прогнозу інверсій температури повітря в таблиці приводяться відомості про успішність всіх методів. До впровадження в оперативну практику рекомендується метод, що має кращі показники успішності.

За наявності одного розрахункового методу прогнозу інверсії складені методичні прогнози порівнюються з інерційними прогнозами, коли прогнозом є наявність (відсутність) певного виду інверсії у вихідний строк прогнозу. Перевага методичних прогнозів перед інерційними за більшістю показників успішності може служити підставою для впровадження методу прогнозу інверсій в оперативну прогностичну практику.

Швидкість і напрямок вітру біля поверхні землі, включаючи шквали. Розрахункові методи прогнозу вітру можуть передбачати переважаючу середню або максимальну швидкість вітру при поривах (включаючи шквали), а також напрямок вітру (переважаючий або за певний строк).

Надійність методів прогнозу, що наперед обчислюють будь-які швидкості вітру у вигляді конкретного їх значення, встановлюються за допомогою статистичних характеристик:

- середня абсолютна помилка прогнозу вектора вітру (з точністю до 1)

 

(12.14)

 

де и i v – зональна і меридіональна складові швидкості вітру;

- середня квадратична помилка прогнозу швидкості вітру (з точністю до 1)

(12.15)

 

- середня систематична помилка прогнозу швидкості вітру (з точністю до 1)

(12.16)

 

- середня абсолютна помилка прогнозу напрямку вітру (з точністю
до 1 °)

(12.17)

 

- оцінка Р_V (%) для наступних значень відхилення прогностичного значення швидкості вітру від фактичного: ≤ 5, ≤ 10, ≤ 15 м·с^-1

Р_V = 100 N₁ / N, (12.18)

 

де N₁ – число прогнозів, в яких відхилення прогностичних значень швидкості вітру від фактичних не перевищує заданої межі; N - загальне число прогнозів.

Крім того, обчислюється справджуваність прогнозів, згідно діючій Настанові.

Оскільки при випробуваннях важливо встановити практичну значущість методики не лише в цілому, але і в окремих діапазонах швидкості вітру, всі статистичні показники і справджуваності прогнозів вітру розраховуються для всієї сукупності складених прогнозів і окремо для трьох наступних градацій: V_n < 15, 15 ≤ V_n < 25 (НЯ), V_n ≥ 25 м·с^-1 (СГЯ). Для побереж і акваторій океанів, арктичних і далекосхідних морів критеріями НЯ і СГЯ є інші значення швидкості вітру. Тому в цих районах статистичні показники слід розраховувати для встановлених градацій. Для градацій НЯ або СГЯ обчислюється також попередженість у відсотках за формулою П_я = 100 n₁₁ / n₀₁ , де n₁₁ - число прогнозів, що виправдалися, із значеннями швидкості вітру в градаціях НЯ або СГЯ; n₀₁ - фактичне число днів з явищем (вітром небезпечних або стихійних значень).

Надійність методів прогнозу, що передбачають вітер у вигляді певної градації (наприклад ≥ 15 або ≥ 25 м·с^-1), встановлюється шляхом розрахунку наступних показників успішності:

- справджуваності прогнозів у даній градації за фактом (U_я)_Ф і з допуском Настанови (U_я)_н;

- справджуванні прогнозів відсутності даної градації (U_{б, я})_ф, (U_{б, я})_н;

- загальної справджуваності прогнозів вітру (U)_ф, (U)_н;

- попередженості випадків з вітром у даній градацій (П_я)_ф, (П_я)_н;

 

- попередженості випадків відсутності вітру в даній градації (П_{σ, я})_ф, (П_{σ, я})_н

- критерію якості Пірсі-Обухова (Т);

- сумарного показника (U_я)_Ф + (П_я)_ф і (U_я)_н + (П_я)_н.

Наведені показники успішності прогнозів розраховуються за
(12.7 - 12.11) і (12.13). Отримані результати подаються у вигляді
табл. 12.4, в якій у якості прикладу наведені дані про успішність прогнозу сильних шквалів (≥ 25 м·с^-1) на поточний день по території з використанням супутникових, радіолокаційних і аеросиноптичних даних (автор методу В.Ф.Лапчева).

 

Таблиця 12.4 – Результати випробування методу прогнозу сильних шквалів

 

Прогноз	Спостерігалось	Сума	Uф, %	Uн, %	Uф + Пф, %	Uн + Пн, %
≥ 25м·с-1	< 25м·с-1
≥ 25 м·с-1 < 25 м·с-1 Сума Пф, % Пн, %				26 62 99 97   Тф = 0, 33	60 143 198 194   Тн = 0, 80

 

При оцінці прогнозів напрямку вітру необхідно за (12.17) обчислити середню абсолютну помилку напрямку вітру δ _dd і її повторюваність у процентах по градаціям: 0…30, 31…60, 61…90, > 90°, а результати представити у вигляді таблиці.

 

Опади. Надійність методів кількісного прогнозу опадів характеризується показниками успішності прогнозів як самого факту випадіння опадів, так і їх кількості.

Якість прогнозів опадів за фактом їх випадання встановлюється за допомогою критерію надійності (Н_Q) або критерію якості Пірсі-Обухова (Т_Q), а також значеннями справджуваності прогнозів (загальної, з опадами і без опадів) та їх попередженості. Ці результати представляються у вигляді табл. 12.5.

При оцінці прогнозів кількості опадів будь-яких значень крім їх справджуваності, згідно Настанові необхідно обчислювати статистичні характеристики δ _Q, і Р _Q.

Для детальної оцінки якості способів прогнозу опадів різної інтенсивності, що перевіряються, необхідно обчислювати статистичні характеристики для різних градацій діючої Настанови.

У тих випадках, коли метод передбачає прогноз в окремих градаціях (наприклад, Q ≥ 30 мм), ці прогнози оцінюються за фактом опадів (U)_ф і з допускомНастанови (U)_н, а також розраховується їх попередженість і сумарні показники аналогічно приведеним в табл. 12.5.

 

Таблиця 12.5 – Відомості про успішність прогнозів сильних опадів (метод Н.І.Глушкової)

 

Прогноз кількості опадів	Фактично спостерігалось	Сума	Uф, %	Uн, %	Uф + Пф, %	Uн + Пн, %
30≤ Q< 50	Q≥ 50	Q< 30
30≤ Q< 50 Q≥ 50 Q< 30 Сума Пф Пн

 

Хуртовина, ожеледь, град, гроза. При оцінці прогнозів цих явищ погоди необхідно обчислювати справджуваності прогнозів за (12.7 - 12.9), попередженості явищ за (12.10 - 12.11), а також критерії якості Пірсі-Обухова і надійності М.О.Багрова за формулами (12.13) і (12.12). Результати представляються у формі табл. 12.6.

 

Таблиця 12.6 – Характеристики справджуваності прогнозу метеорологічних явищ

 

Метод (автор)	Завчасність прогнозу	Кількість прогнозів	Справджуваність	Т	Н	Q
Загальна (U)	Наявності явища (Uя)	Відсутності явища (Uб, я)	Попередженість явища (Пя)	Попередженість відсутності явища (Пб, я)

 

За відсутністю раніше впроваджених в оперативну практику розрахункових методів прогнозів явищ погоди, що розглядаються, проводиться порівняння з інерційними прогнозами цих явищ. Доцільність впровадження методу визначається його перевагами перед інерційними прогнозами.

При порівняльній оцінці ряду методів прогнозів перевага віддається методу, який має кращі показники успішності.

 

Оцінка прогнозів лавинної небезпеки. Методи прогнозів лавинної небезпеки визначаються наступними параметрами:

- територія дії прогнозу – територія, на якій передбачається схід, рух і зупинка лавини. Оцінка прогнозу проводиться лише на фактах сходу лавин у межах цієї території;

- завчасність прогнозу;

- тривалість (період) дії прогнозу. Оцінка прогнозу проводиться тільки за фактами сходу лавин на протязі цього проміжку часу;

- предмет прогнозу - лавинонебезпечний період, обумовлений єдиним фізико-географічним комплексом умов і причин лавиноутворення. Прогноз складається лише для випадків, що належать даному комплексу. Такий комплекс може характеризуватися як загальними причинами виникнення (генезис), які визначаються згідно тієї або іншої генетичної класифікації лавин, так і конкретними причинами виникнення (" спусковий чинник").

Альтернативні прогнози лавинної небезпеки мають формулювання «лавинонебезпечно», «нелавинонебезпечно». Формулювання «лавинонебезпечно» означає, що на території дії прогнозу за час його дії прогнозується схід хоча б однієї лавини об’ємом не менше 10 м³, який потенційно небезпечний для життя одинокого пішохода або лижника.

При оцінці кожен випадок альтернативного прогнозу може попасти в одну з наступних п’яти груп:

- прогноз «лавинонебезпечно» виправдався - є схід лавини;

- прогноз «лавинонебезпечно» не виправдався - немає сходу лавини;

- прогноз «нелавинонебезпечно» не виправдався - є схід лавини;

- прогноз «нелавинонебезпечно» виправдався - немає сходу лавини;

- прогноз не оцінювався незалежно від формулювання (наприклад, через відсутність видимості).

Диференційовані по градаціях прогнози лавинної небезпеки можуть містити якісні показники, що уточнюють формулювання «лавинонебезпечно». Наприклад: «слабка лавинна небезпека» або «помірна». Такі показники повинні розшифровуватися кількісними градаціями визначальних параметрів: кількістю лавин, їх об’ємами тощо.

Ряд випадків альтернативного прогнозу лавин за методом, що перевіряється, за весь період випробувань n складається з ряду n₀₀, які оцінюються, і ряду n_xx випадків, які не оцінюються; n = n₀₀ + n_xx.

Якщо ряд n₀₀ менше ряду природної повторюваності випадків, що підлягають прогнозу, то метод не оцінюється. Весь ряд випадків прогнозу n₀₀, що оцінюються, розбивається на групи n_{i j} за формою табл. 12.3.

Основні показники для оцінки прогнозів лавинонебезпеки розраховуються за (12.7 - 12.13), включаючи оцінки ризику, страховки і критерій надійності М.О.Багрова. Всі показники успішності методу обчислюються як для всього періоду випробувань в цілому, так і для кожного зимового сезону окремо і представляються в таблиці.

Якщо сума основних показників надійності методу за весь період випробувань менше або дорівнює природній повторюваності випадків з явищами Р_я плюс 100%, тобто якщо справедлива нерівність
U + П_я ≤ Р_я + 100, і (або) критерій надійності, по М.О.Багрову, Н менше 0, 5, то метод не приймається до розгляду.

Якщо на даній території до пропонованого методу не було інших діючих об'єктивних методів прогнозу даного явища, то в рекомендаціях про впровадження метод приймається в якості основного за умови, що для нерівності U + П_я > Р_я +100 і Н ≥ 0, 5 виконуються як за весь період випробувань, так і окремо за кожний зимовий сезон.

Якщо на даній території окрім пропонованого методу існує інший об'єктивний метод прогнозу даного явища, то необхідно провести порівняння основних показників успішності прогнозів за цими методами.

Для оцінки диференційованих за градаціями прогнозів лавинної небезпеки використовуються ті ж показники і правила, за допомогою яких оцінюються альтернативні прогнози. При цьому всі випадки прогнозів, диференційованих за градаціями лавинної небезпеки, потрапляють у
групу n₁₀.

Для оцінки прогнозів, що порівнюються, застосовуються наступні показники успішності:

- справджуваність диференційованих прогнозів у відсотках
U_Д = 100 n₁/n₀, де n₁ - число правильних диференційованих прогнозів (що потрапили в свою градацію), зокрема з формулюванням «нелавинонебезпечно»; n₀ - число всіх диференційованих прогнозів;

- попередженість диференційованих прогнозів у відсотках
П_Д = 100 n₃/n₂, де n₃ - число правильних і виданих з перевищенням ступеню лавинної небезпеки диференційованих прогнозів за винятком прогнозів з формулюванням «нелавинонебезпечно»; n₂ - число всіх випадків зі сходом лавин;

- помилка ризику диференційованих прогнозів α _Д = n₄/n₂, де число помилкових диференційованих прогнозів, що потрапили в сильніші в порівнянні з градаціями, що передбачалися, зокрема помилкові прогнози з формулюванням «нелавинонебезпечно»;

- помилка страховки диференційованих прогнозів β _Д = n₆/n₅, де n₆ - число помилкових диференційованих прогнозів, що потрапили в слабкіші в порівнянні з градаціями, що передбачалися; n₅ - число всіх випадків, за винятком числа випадків з лавинами найсильнішої градації.

При порівнянні таких методів один з одним U_д і П_д виступають як основні показники, а помилки ризику і страховки диференційованих прогнозів - як додаткові. Порівняння проводиться за тими ж правилами, що і для методів альтернативного прогнозу.

Контрольні запитання

1. Дати визначення наступних понять: прогнози загального користування, спеціалізовані прогнози, кількісні, якісні та альтернативні прогнози, випадкові, кліматологічні, інерційні і методичні прогнози.

2. Як розробляється оптимальна стратегія використання прогностичної інформації при імовірнісних (категоричних) прогнозах і наявності таблиці затрат?

3. Як оцінюється оптимальна стратегія з використанням експертних оцінок?

4. Перелічити задачі, при вирішенні яких використовуються результати аналізу справджуваності прогнозів.

5. Які критерії використовуються при аналізі справджуваності кількісних (альтернативних) прогнозів загального користування?

6. Як розраховується кількість прогностичної інформації? Чому величина І може використовуватися як міра змістовності прогностичних зведень?

Завдання

Оцінити успішність прогнозів гроз, складених за методом Лебедєвої, Уайтинга, Фауста, Кокса, Славіна, Бейля для заданого району.

Рекомендації щодо виконання завдання. Розрахувати критерії успішності за формулами 12.7 - 12.13 для двох способів за вказівкою викладача. Критерії Багрова, Обухова, Пірсі-Обухова визначити до сотих долей. Порівняти результати виконаних розрахунків і зробити висновок про відносну успішність розглянутих методів прогнозу гроз.

 

Таблиця 12.7 – Справджуваність (число випадків) прогнозу гроз за різними методами

 

Значення, що спосте-рігалось

Метод

Лебедєвої

Уайтінга

Фауста

П

П

П

Ф

Кокса

Славіна

Бейлі

Ф

 

Вихідні матеріали

Таблиця справджуваності вказаних методів прогнозу (табл. 12.7).

Звітні матеріали

Заповнена таблиця оцінки успішності прогнозу гроз (табл. 12.6).