Оценка оправдываемости отдельных метеорологических величин и явлений погоды

В ряде случаев бывает необходимо дать оценку оправдываемости прогнозов отдельного явления погоды или отдельно какой-то величины. По сути дела это оценка метода прогноза. В этом случае необходимо определять оправдываемость, которая определяется по всему ряду прогнозов (месячных, сезонных или годовых. Такая оценка оправдываемости показывает качество применяемого метода прогнозирования метеорологической величины и явления.

В зависимости от числа возможной градации все прогнозы делятся на: альтернативные и многофазовые.

Альтернативные (двух фазовые) - содержит одно из двух условий погоды. Либо наличие данного явления или его отсутствие.

Оценка этих величин или явлений производится по большому количеству прогнозов. Все составленные прогнозы в целях удобства оценок распределяются в матрице сопряжённости (таблица оправдываемости прогнозов). В эту таблицу заносится число случаев прогнозов ()

- фактическая погода,

- прогностическая погода.

Таблица 1

Таблица оправдываемости прогнозов (матрица сопряжённости)


			…
	n₁₁	n₁₂	…	n_1m	n₁₀
	n₂₁	n₂₂	…	n_2m	n₂₀
…	…	…	…	…	…
	n_n1	n_n2	…	n_nm	n_n0
	n₀₁	n₀₂	…	n_0m	N

Таблица 2

Таблица оправдываемости альтернативных прогнозов


	(явление прогнозировалось)	(явление не прогнозировалось)
(явление наблюдалось)	n₁₁	n₁₂	n₁₀
(явление не наблюдалось)	n₂₁	n₂₂	n₂₀
	n₀₁	n₀₂	N

n ₁₁ - Это число случаев оправдавшихся прогнозов наличия явлений - явление прогнозировалось и наблюдалось.

n ₂₂ - Число случаев оправдавшихся прогнозов отсутствия явлений - явление не прогнозировалось и не наблюдалось.

n ₁₂ - Число случаев не оправдавшихся прогнозов отсутствия явления т.е. явление не прогнозировалось но наблюдалось (это ошибка риска).

n ₂₁ - Число случаев не оправдавшихся прогнозов наличия явление т.е. явление прогнозировалось, но не наблюдалось (Это ошибка страховки).

n ₁₀ - Общие число случаев наличия явления.

n ₂₀ - Число случаев отсутствия явления.

n ₀₁ - Число случаев прогноза наличия явления.

n ₀₂ - Число случаев прогноза отсутствия явления.

N - Общее число случаев.

Для того чтобы оценить оправдываемость прогнозов следует рассчитать ряд показателей (критериев).

Оправдываемость метеорологического прогноза - это совпадение соответствия прогнозируемых и фактических условий погоды. Иногда термин оправдываемость заменяют успешность прогнозов.

В настоящее время применяются следующие критерии оценки оправдываемости прогнозов:

1. Общая оправдываемость прогнозов ;

2. Оправдываемость случайных климатических, инерционных прогнозов окончательная оценка может быть сделана так ;

3. Критерий надёжности прогнозов по Богрову Н.А. .

Если Н = 1 все прогнозы оправдались, если Н = 0 прогноз имеет случайное распределение, если Н = - 1 все прогнозы ошибочны. Иногда

Н ≥ 0,6 то этот метод имеет право на существование.

4. Критерий точности прогнозов по А.М. Обухову . Если = 1 все прогнозы оправдались, если = 0 прогноз имеет случайное распределение, если = - 1 все прогнозы ошибочны. Иногда ≥ 0,6 то этот метод имеет право на существование.

5. Критерий оправдываемости прогнозов по Петерсону , где

6. Количество прогностической информации

7. Информационные отношения и другие

Пример построения таблицы сопряжённости альтернативного методического прогноза.

Для этого составляется сводная таблица результатов прогнозирования. В качестве примера рассмотрим суточные прогноза гололёда по Саратову за январь-март, ноябрь-декабрь 2002 года

Даты	I		II		III		XI		XII
Даты	П	Ф	П	Ф	П	Ф	П	Ф	П	Ф
1	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
2	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
3	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
4	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
5	-	-	-	-	-	+	-	-	+	+
6	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
7	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
8	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
9	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
10	-	-	-	-	-	-	-	-	-	+
11	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
12	-	+	+	+	-	-	-	-	-	-
13	-	+	+	-	-	-	-	-	-	-
14	-	+	-	-	-	-	-	-	-	-
15	+	+	-	-	-	-	-	-	-	-
16	+	+	-	-	-	-	-	-	-	-
17	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
18	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
19	-	-	-	-	-	-	-	-	+	-
20	+	-	-	-	-	-	-	-	-	-
21	-	-	-	-	-	+	-	-	-	-
22	-	-	-	-	-	+	-	-	-	-
23	-	-	-	-	-	-	+	+	-	-
24	+	-	-	-	-	-	-	-	-	-
25	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
26	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
27	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
28	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
29	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
30	-	-			-	-	-	-	-	-
31	-	-			-	-	-	-	-	-

№1. Таблица оправдываемости прогноза (методического) гололеда


	(явление прогнозировалось)	(явление не прогнозировалось)
(явление наблюдалось)	5	7	12
(явление не наблюдалось)	4	136	140
	9	143	152

№2. Таблица оправдываемости случайного прогноза гололеда


	(явление прогнозировалось)	(явление не прогнозировалось)
(явление наблюдалось)	1	11	12
(явление не наблюдалось)	8	132	140
	9	143	152

Используя таблицу оправдываемости для методического прогноза №1, исходя из случайного распределения частот строится таблица оправдываемости для случайного прогноза.

Рассчитать критерии оправдываемости:

Существующая система оценки оправдываемости краткосрочных прогнозов по их общей оправдываемости не очень эффективна т.к. она касается лишь оправдавшихся прогнозов наличия или отсутствия явления. А значимость ошибочных прогнозов эта оценка не учитывает.

Например, дается прогноз одного и того же явления двумя синоптиками.

- первый синоптик,

- второй синоптик.

Вывод: при одной и той же общей оправдываемости первого и второго синоптика, равного 94%, прогнозы второго синоптика более точны, поскольку число пропущенных явлений у него намного меньше, чем у первого. Это же подтверждается и оценкой критериев точности прогнозов.

Второй случай:

- первый синоптик,

- второй синоптик.

Вывод: Общая оправдываемость не является точным показателем. Следовательно надо создавать таблицы оправдываемости.

Существующая система оценки должна быть заменена на более эффективную, какой и может быть матричная система. Использование в оперативных прогнозах категорической формы менее эффективна, чем вероятностная.

Разговаривая о прогнозах следует отметить, что качество и ценность прогноза определяется их информативностью, полезностью и экономическим эффектом. Причем информативность и полезность предопределяет их экономический эффект.

Информативность оценивается количеством прогностической информации, причем речь идет не только о большем количестве прогнозируемых элементов и величин, а речь идет о большем дроблении прогнозируемой погоды на отдельные фазы.

Более информативные прогнозы позволяют глубже осмыслить возможность их практического использования.

Любая метеорологическая информация полезна, т.к. не только расширяет область познания, но и позволяет более направлено решать практические задачи. Причем полезность прогнозов возрастает по мере повышения их информативности. следует рассматривать познавательную или научную полезность прогнозов и экономическую. Для оценки научной полезности можно использовать некоторые критерии. Например, рассчитать среднюю квадратическую ошибку прогноза: чем она меньше, тем лучше прогноз. В производственной сфере во всех отраслях полезность прогноза определяется его экономической значимостью: это включает в себя экономический эффект и экономическую эффективность.

Проблема экономической полезности использования метеорологических прогнозов в настоящее время является достаточно актуальной, интерес к ней проявляется не только на уровне отдельных отраслей экономики, но и государства в целом, поскольку динамическое устойчивое развитие общества возможно при полном учете погодно - климатических ресурсов.

Однако, до сих пор, точность прогнозов, их содержательность еще не достаточно полно отвечает запросам производства. Причины разные: есть объективные, а есть субъективные.

Причины:

1. В природе атмосферных процессов еще многое остается не известным. Кроме того региональные и локальные факторы формирования погоды создают дополнительную сложность разработки прогнозов.

2. Количество и качество метеорологической информации постоянно растёт, но в прогностических целях используется только небольшая часть этой информации.

3. Уровень оценки прогнозов пока не отвечает требованиям сегодняшнего дня. Старые методы и способы прогнозирования часто заменяются новыми, поэтому число разработок растёт, но глубокого анализа не существует.

4. Содержательная часть прогнозов, отвечающая требованиям потребителя меняется очень медленно.

Полезность метеорологических прогнозов кроме всего прочего (выше пере) численных во много м зависит от полноты их использования. Полнота использования прогнозов определяется многими факторами:

1. Степенью зависимости потребителя от метеорологических условий.

2. Зависит от оправдываемости прогнозов, а значит и различного доверия к ним.

3. Заблаговременности прогнозов.

4. Экономическая полезность.

В целях повышения эффективности использования метеорологической информации необходимо:

а) Изучить чувствительность отрасли к погоде.

б) Значимость данной отрасли в общественном производстве.

Другими словами определить класс каждой отрасли.

В основу классификации могут быть положены два условия:

1. Вклад данной отрасли в национальный доход.

2. Степень подверженности данной отрасли хозяйства влиянию погоды.

В исследованиях выполненных в США установлен следующий порядок распределения отраслей:

Порядковый номер	Отрасли
1/13	Рыболовный флот
2/4	Сельское хозяйство
3/10	Воздушный флот
4/12	Лесная промышленность
6/7	ЖД и автотранспорт
7/11	Водный транспорт
8/5	Производство энергии
9/2	Торговля
10/6	Коммуникации
11/8	Отдых, туризм, развлечения
12/1	Легкая промышленность
5/3	Строительство

Числитель - это порядковый номер отрасли в зависимости от погоды, а знаменатель - это значимость отрасли в национальном доходе или в общественном производстве.

Как видно из таблицы отрасли наиболее подверженные влиянию погоды занимают, как правило, последние места в перечне значимости их в национальном доходе, за исключением сельского хозяйства.

Можно выделить класс по отношению разностей.