Регистрация / Вход
Прислать материал

О разработке программного комплекса статистического анализа климатологических данных

ФИО
Горшенин Андрей Константинович
Surname Name
Gorshenin Andrey
Организация
Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук
Область наук
Информационные технологии и вычислительные системы
Название доклада
О разработке программного комплекса статистического анализа климатологических данных
Project title
On the development of the software package for a statistical analysis of the climatological data
Резюме
Работа посвящена разработке программного комплекса для анализа статистических закономерностей в турбулентных тепловых потоках между атмосферой и океаном, а также для исследования процесса выпадения осадков. Данный комплекс может быть использован для оценивания различных вероятностных характеристик процессов и определения вероятностей экстремальных событий в автоматическом режиме.
Ключевые слова
экстремальные значения, статистический анализ данных, прогнозирование
Тезисы

Работа посвящена разработке программного комплекса для анализа статистических закономерностей, наблюдаемых в рамках изучения явных и скрытых поверхностных турбулентных тепловых потоков между атмосферой и океаном, а также для исследования процесса выпадения осадков.

Детальная оценка характеристик теплового потока, в том числе определение экстремальных значений, требует точного знания вероятностного распределения, а также анализа изменений его параметров во времени и пространстве, которые используются при решении задач прогнозирования. Это приводит к необходимости корректной аппроксимации экстремальных (катастрофических) турбулентных потоков тепла с учетом случаев так называемых "тяжелых хвостов" в соответствующих распределениях.

В последние годы происходят существенные изменения климата и режимов увлажнения в Западной Европе, Европейской части России, в частности, это проявляется в виде катастрофических наводнений, связанных с экстремальными осадками. Наблюдается изменение в длительностях периодов выпадения осадков и продолжительности "сухих" дней, что также представляет собой интересную задачу для вероятностного моделирования. Значительный интерес представляют вероятностные аппроксимации для эмпирических распределений различных характеристик осадков, прежде всего, для их объемов и интенсивностей.

Программный комплекс существенным образом задействует методологию поиска порогового значения для выявления наблюдений, которые могут рассматриваться как критические, в рамках так называемого метода Peak Over Threshold. Данный метод определения величины порогового значения для данных базируется на теоремах Реньи для редеющих потоков и теореме Пикандса-Балкема-де Хаана, что позволяет, с одной стороны, адаптивно учитывать изменяющуюся структуру данных, а с другой – ослабить эмпирические предположения при построении вероятностно-статистических моделей. Для уточнения тонкой структуры рассматриваемых процессах в рамках проведения исследования с помощью метода скользящего разделения смесей применяется искусственное зашумления исходных данных.

Рассматриваемые вероятностно-статистические модели реализованы в рамках единого программного комплекса. Это позволяет проводить автоматическую обработку значительных массивов данных в соответствии с разработанной методологией, в частности, на базе высокопроизводительных решений. Данные вероятностных прогнозов экстремальных событий могут быть использованы в регионах с потенциальными угрозами наводнений и затопления жилых, промышленных и иных стратегически важных объектов.

 

Автор выражает признательность д.ф.-м.н., профессору Королеву Виктору Юрьевичу за полезные обсуждения в рамках проведения совместных исследований.

Summary of the project
The paper describes the development of the software package to analize the statistical regularities in the air-sea turbulent heat fluxes, as well as to study the precipitation process. The package can be used for estimating of the various characteristics of stochastic processes and for finding probabilities of the extremal events in the automatic mode.
Keywords
extreme values, statistical data analysis, forecasting