ПРОГНОЗУВАННЯ ПОЯВИ НЕБЕЗПЕЧНИХ ПОГОДНИХ ЯВИЩ
15.11.2022 22:25
[1. Information systems and technologies]
Author: Ящук Юлія Русланівна, студентка, Державний університет телекомунікацій, місто Київ
З ростом використання ІТ у різних сферах життєдіяльності, сфера вивчення погоди не стала виключенням.
Дані про погоду та її прогноз мають велике значення для багатьох галузей економіки, зокрема, для авіації, будівництва, сільського господарства, так як планування і проведення багатьох проектів напряму залежить від певних погодних умов. Розвиток науки дозволяє ширше використовувати математичні методи в теоретичних дослідженнях атмосфери. До прикладу, при вирішенні задач системи штучного інтелекту дозволяють замінити спеціаліста і дають результати, які по якості та ефективності не уступають рішенням, які отримані експертом.
За допомогою методики прогнозування, яка базується на закономірностях формування подій, прогнозують вид та місце виникнення небезпечного погодного явища.
Для вирішення задач за допомогою нейромереж потрібно зібрати дані для її навчання. Набір даних для навчання представляє собою набір результатів спостережень, для яких вказані вхідні та вихідні змінні.
Як показують сучасні дослідження, процеси формування небезпечних явищ супроводжуються фізичними ефектами, які локально проявляються в різних земних точках – це провісники подій. За характеристиками цих факторів можна судити про величину ймовірності появи певних погодних явищ. Предметом нашого дослідження є: сильні шквали, град, сильні дощі, завірюха та ін. Варто відмітити, що:
• сильні вітри – це приземлений вітер зі швидкістю більше ніж 15 м/с;
• завірюха – це переміщення сніжних мас над поверхнею землі поривчастим і сильним вітром, швидкість якого не менше 15 м/с при видимості менше 500 м;
• сильні дощі – це рясні опади з інтенсивністю більше ніж 30 мм за добу;
• град – тверді опади в діаметрі від 5 до 20 мм;
• шквали – горизонтальні вири при швидкості вітру більше 15 м/с;
• паморозь – відкладення води і льоду на поверхні при діаметрі не менше 50 мм.
Результатом даного дослідження буде навчання нейронної мережі, яка прорахує ймовірність виникнення небезпечних погодних явищ.
Література
1. Андрєєва Є. С. Концепція ймовірностно-географічного прогнозування небезпечних погодних явищ, 2008.
2. Філіпович Ю. М., Филиппович А. Ю. Системи штучного інтелекту. М.: МГУП, 2009.
_______________________
Науковий керівник: Тетяна Богданівна Гордієнко, доктор технічних наук, професор, Державний університет телекомунікацій, місто Київ