close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

3. Автоматизированные оценка TAF и контроль качества данных

код для вставкиСкачать
Компетенция 4. Обеспечение качества метеорологической информации
и обслуживания
Автоматизированные оценка TAF и контроль качества данных
Содержание:
1. Оценка прогнозов TAF по единой методике
2.
Основные
принципы
оценки
TAF
при
использовании
автоматизированной оценки оправдываемости авиационных прогнозов
1 Оценка прогнозов TAF по единой методике
Создание системы управления качеством способствует повышению
качества
метеообеспечения
авиации
и,
следовательно,
способствует
обеспечению безопасности и эффективности полетов.
Оценка авиационных прогнозов, проводимая по единой методике,
позволяет выполнить объективный анализ качества прогнозов по различным
аэродромам, прогнозов отдельных метеорологических величин и определить
пути повышения их качества. Оценка прогнозов, проводимая на постоянной
основе,
может
быть
полезной
для
объективной
оценки
качества
метеорологического обеспечения авиации (SES Common Requirements,
VOL III, MET service providers).
Развитие методики связано с изменениями требований к точности
прогнозов (Приложение 3 ИКАО), расширением круга оцениваемых
элементов и показателей качества прогнозов. Изменения форматов сводок
TAF и METAR (Приложение 3 ИКАО, Добавление 5) обусловило
необходимость внесения соответствующих изменений в программное
обеспечение. Регулярное обсуждение на совещаниях METG/PT/EAST и
постоянная обратная связь с пользователями из нескольких государств
позволяет уточнять алгоритмы оценки.
1
На сегодняшний день в мире применяются различные схемы
верификации прогнозов TAF, которые условно можно разделить на
2 основных типа.
Первый тип схем основан на желательной точности прогнозов с точки
зрения эксплуатации (Дополнение В, Приложение 3 ИКАО), т.е. на
абсолютных и относительных отклонениях прогностических величин от
фактических.
Второй тип, так называемые категориальные схемы, основаны на
учете прогнозов пороговых значений (эксплуатационных минимумов).
Второй тип более распространен в мире.
По пути создания единой системы оценки TAF пошли многие
государства.
Так,
национальные
аэронавигационные
метеослужбы
нескольких европейских стран (Бельгии, Германии, Ирландии, Голландии,
Швейцарии и Австрии), объединенные группу в MET Alliance, начали
использовать общую систему верификации TAF в 2008 году.
2
Основные
принципы
оценки
TAF
при
использовании
автоматизированной оценки оправдываемости авиационных прогнозов
2.1 Оправдываемость прогноза метеорологической величины — это
степень соответствия прогнозируемого интервала значений фактически
наблюдавшимся ее значениям.
При этом:
1) Автоматизированная оценка авиационных прогнозов выполняется с
использованием фактических данных в кодовых формах METAR, SPECI и
прогностических в кодовой форме TAF, TAF AMD, TAF COR.
2) Период действия прогноза разбивается на получасовые интервалы в
соответствии с периодичностью поступления сводок METAR.
2
3)
Прогноз
TAF
интерпретируется
как
набор
возможных
прогностических значений каждой метеорологической величины на момент
наблюдения с учетом групп изменений.
4)
Прогноз
в
пределах
получасового
интервала
считается
оправдавшимся, если основной прогноз или одни их альтернативных
прогнозов (среди групп изменений TEMPO) был подтвержден результатами
наблюдений с учетом допустимых отклонений.
5) Прогноз устойчивых изменений (Группы BECGM и FM) является
частью основного прогноза и не расценивается как альтернативный.
6) Группы прогноза PROB не подлежит оценке.
7) Правильность прогнозов определяется в соответствии с указаниями
по желательной точности прогнозов по аэродрому (Дополнение В,
Приложение 3 ИКАО).
8) Прогноз метеорологической величины считается оправдавшимся,
если прогнозируемые значения соответствовали фактическим с учетом
допустимых
отклонений
на
протяжении
определенной
части
прогнозируемого периода.
9) Прогноз осадков считается оправдавшимся, если хотя бы в один из
сроков прогнозируемые осадки наблюдались. Прогноз осадков считается
также оправдавшимся, если осадки не прогнозировались и не наблюдались.
10) Прогноз явления погоды считается оправдавшимся, если хотя бы в
один из сроков это явление наблюдалось. При этом могут учитываться
данные МРЛ.
11) Оправдываемость прогнозов оценивается в процентах, причем
вклад осадков составляет 10%, а вклад каждого из пяти остальных
оцениваемых элементов — 18%.
2.2 Метеорологические величины, подлежащие автоматизированной
оценке
Автоматизированной оценке подлежат следующие метеорологические
величины:
3
– направление ветра у земли;
– скорость ветра у земли;
– видимость;
– высота нижней границы облаков (OVC, BKN);
– опасные явления погоды: грозы, град, шквал, замерзающие осадки,
пыльные и песчаные бури (TS, GR, TSGR, FZRA, FZDZ, DS, SS);
– осадки (GR, RA, DZ, SN, SG, IC, PL, GS) (слабые осадки не
учитываются).
2.3 Пороговые значения
Прогноз направления ветра считается оправдавшимся при любых
отклонениях в тех случаях, когда как прогностические, так и фактические
значения скорости ветра малы и не превышают определенного значения
(например, 3м/с).
Прогноз видимости считается оправдавшимся, если ожидаемая и
фактическая видимость превышают определенной значение (например, 2000,
3000 м или 5000 м).
Прогнозы
облачности
прогностические и
оцениваются
фактические
значения
в
тех
высоты
случаях,
когда
облачности
ниже
определенного значения (например, 200, 300 м или 450 м), а количество
соответствует кодовой форме BKN или OVC, в остальных случаях прогнозы
оцениваются как оправдавшиеся.
Пороговые значения метеорологических величин могут настраиваться
для каждого аэродрома, государства или группы государств.
2.4 Настройки, необходимые при работе с программой
Перед началом работы необходимо осуществить необходимые
настройки. В пункте «Параметры…» задать необходимые параметры:
•
сформировать список станций (4-значный индекс станции) для
которых будут выполняться расчеты;
•
задать (изменить) пороговые значения метеоэлементов, при
которых расчеты выполняются;
4
•
задать
(изменить)
параметр,
характеризующий
условие
оправдавшегося прогноза;
•
выбрать вариант отображения результатов расчета
Рис. 1 — Пример настройки параметров расчета
Расчеты выполняются последовательно по дням месяца или за месяц
целиком.
Прогнозы TAF AMD помечаются символом «A», а прогнозы TAF
COR — символом «С».
5
2.4 Представление результатов расчетов
Просмотреть результаты выполненных оценок оправдываемости
можно в табличном и графическом виде.
Результаты расчетов представляются в виде таблиц и графиков с
использованием следующих основных показателей качества прогнозов:

оценка прогноза каждого элемента за срок;

оценка прогнозов каждого элемента за месяц;

оценка прогнозов TAF за месяц;

оценка прогнозов TAF за год.
Для
сравнения
указываются
рекомендуемые
ИКАО
значения
оправдываемости прогнозов метеоэлементов.
Примечание: Все примеры, предоставленные в данном материале,
имеют условный характер.
6
Рис. 2 — Оценка ТАF за месяц в табличном виде
7
Рис. 3 — Оценка ТАF за месяц в графическом виде
На
графике
обозначены
рекомендованные
ИКАО
обеспеченности прогнозов по отдельным элементам.
Рис. 4 — Пример образа экрана с результатами расчета за год
8
значения
Рис. 5 — Представление результатов расчетов оправдываемости за месяц и за год
2.5 Анализ ошибок прогнозов
Расширенный
анализ
качества
прогнозов
метеорологических
элементов, включаемых в прогноз по аэродрому ТАF, обеспечивается с
помощью дополнительных показателей.
Рассчитываются погрешности — среднее абсолютное отклонение и
среднеквадратичное отклонение.
Кроме того, отдельно анализируются ситуации, когда наблюдаемые
условия хуже прогнозируемых и наоборот, когда наблюдаемые условия
лучше прогнозируемых. В первом случае вычисляются частота пропущенных
событий и среднее значение отклонений, а во втором — частота ложных
тревог и среднее значение отклонений.
Данные показатели позволяют судить, насколько была удовлетворена
основная потребность авиационных пользователей в информации, имеющей
отношение к безопасному и эффективному выполнению полетов.
9
1. Для исследования ситуаций, когда наблюдаемые условия хуже
прогнозируемых (высота облаков и видимость ниже прогнозируемых, а
скорость ветра выше прогнозируемой), вводятся следующие показатели:
•
частота (вероятность) пропущенных событий N miss
N miss  N  / N ,
где N  — число таких прогнозов, N — общее число прогнозов.
В идеальных условиях, когда фактические условия соответствовали
прогнозу, N miss  0 .
•
среднее значение отклонения Dev
Dev   (Oi  Fi ) / N  ,
сумма от i  1 до N  , Oi — наблюдаемое значение метеорологического
элемента, Fi — прогнозируемое, N  — число таких прогнозов.
Показатель N miss представляется также и в виде графиков.
Рис. 6 — Представление Nmiss (частота пропущенных событий) в графическом виде
10
2. Для исследования ситуаций, когда наблюдаемые условия лучше
прогнозируемых (высота облаков и видимость выше прогнозируемых, а
скорость ветра ниже прогнозируемой), вводятся следующие показатели:
•
частота (вероятность) ложных тревог N false
N false  N  / N ,
где N+ — число таких прогнозов, N — общее число прогнозов.
В идеальных условиях, когда фактические условия соответствовали
прогнозу, N false  0 .
•
Среднее значение отклонения Dev+
Dev   (Oi  Fi ) / N  ,
сумма от i  1 до N  , Oi — наблюдаемое значение метеорологического
элемента, Fi — прогнозируемое, N+ — число таких прогнозов.
Рис. 7 — Представление Nfalse (частота ложных тревог) в графическом виде
11
3. Погрешности
•
Среднее абсолютное отклонение Bias
Bias   (Oi  Fi ) / N ,
сумма от i  1 до N , Oi — наблюдаемое значение метеорологического
элемента, Fi — прогнозируемое, N — суммарное число прогнозов.
•
Среднеквадратичное отклонение MSR
MSR = sqrt(∑(Oi – Fi)2 / N)
где Oi – наблюдаемое значение метеорологического элемента, Fi —
прогнозируемое, N — суммарное число прогнозов.
•
Максимальное отклонение DevMax
DevMax  sign[(Oi  Fi ) max ]abs[(Oi  Fi )] ,
т.е. знак DevMax определяется знаком максимального по модулю
отклонения.
Расчет дополнительных показателей качества прогнозов выполняется
автоматически при оценке прогнозов TAF.
Для вывода на экран результатов расчетов показателей качества
прогнозов выбирается пункт меню «Показатели качества прогнозов».
Рис 8 — Окно программы
Рис. 9 — Представление показателей качества авиационных прогнозов в табличном виде
Значения Nmiss и Nfalse представляются в процентах, а Dev_, Dev+, Bias и
MSR в тех же единицах, что и соответствующие метеорологические
элементы.
12
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа