Статистическая интерпретация

Статистическая интерпретация основывается на определении статистических за­висимостей между метеорологической величиной и метеорологическими параметрами, которые можно уверенно спрогнозировать с помощью численных моделей. При этом различают метод совершенного прогноза (СП), в котором для определения прогностиче­ского уравнения используются фактические наблюдения, и предикторы берутся по фак­тическим полям на выбранный срок прогноза и метод выходных данных моделей (МОС), когда предикторы берутся из прогностических полей определенной численной модели. При использовании метода МОС исправляются систематические ошибки модели, однако при внесении крупных изменений в модель возникает необходимость обновления архива данных.

Статистическая обработка начинается с формирования комплекта данных наблю­дений. Количественные связи между предикторами и элементами погоды сначала опре­деляются на климатических данных, которые часто называют «зависимой» выборкой. Затем, полученные уравнения проверяют на другом комплекте данных, называемом «не­зависимой» выборкой. Эта процедура необходима, поскольку статистические методы всегда имеют лучшую оценку, если проверяются на комплекте данных, по которому они разработаны. Проверка на независимых данных дает более объективную оценку, соот­ветствующую оперативному использованию метода. При этом очень важную роль играет величина выборки, поскольку использование небольшой выборки дает неустойчивый ре­зультат. Для метеорологических целей желательно, чтобы в каждой выборке было более 250 случаев. Использование климатических данных является как преимуществом, так и недостатком статистических методов. Преимущество заключается в использовании длинных рядов и устранении неточности модельных данных. Недостаток состоит в том, что полученные уравнения относятся к конкретному месту, в котором проводились на­блюдения, поэтому их сложно применять для явлений, охватывающих большие про­странства.

В целом, при разработке статистического метода интерпретации необходимо выполнить следующие процедуры:

· выбрать элемент погоды, для которого разрабатывается метод;

· определить вид полей предикторов (фактические или прогностические), метод
статистического анализа и подготовить выборку данных;

· определить статистические зависимости;

· протестировать полученные уравнения на зависимых и независимых данных и
на анализе отдельных случаев;

· подготовить метод к оперативному использованию.

Выбор метода статистического анализа во многом определяется прогнозируемой метеорологической величиной. Наиболее распространен регрессионный анализ, который можно использовать для большинства метеорологических величин. Для прогноза явлений погоды более удобен дискриминантный анализ. Метод многовариантной линейной регрессии дает хорошие результаты при прогнозировании непрерывных метеорологических величин.

Методы статистической интерпретации выходных данных численных моделей широко используются для прогноза различных метеорологических величин, в том числе и в интересах авиации. В Гидрометцентре России на основе таких методов осуществля­ется прогноз температуры воздуха и вероятность осадков для различных пунктов, а так­же прогноз зон активной конвекции для построения карт опасных для авиации явлений погоды.

Дальнейшее развитие методов статистической интерпретации в интересах авиа­ции связано с внедрением в оперативную работу мезомасштабных численных моделей прогноза полей метеорологических величин.