Коррекция численных прогнозов порывов ветра с помощью искусственных нейронных сетей и данных наблюдений
И.В. ДЕЛЬ1,2, А.В. СТАРЧЕНКО1,2
1Национальный исследовательский Томский государственный университет, Томск, Россия
irina.del@mail.tsu.ru
2Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, Томск, Россия
starch@math.tsu.ru
Ключевые слова: порывы ветра, мезомасштабная модель TSUNM3, ультразвуковая метеостанция, коррекция численных прогнозов, нейронные сети
Страницы: 294-301
Аннотация
В 2023 г. более трети опасных метеорологических явлений в Сибирском федеральном округе были связаны с сильным ветром, что подчеркивает важность повышения точности и заблаговременности его прогнозирования. Современные методы численного моделирования и машинного обучения позволяют улучшить прогнозы, однако задача прямого расчета порывов ветра остается актуальной из-за ограниченного разрешения моделей. Предлагается оригинальный метод коррекции результатов краткосрочного прогноза порывов ветра, полученных на основе мезомасштабных моделей численного прогноза погоды, с помощью заблаговременных измерений и применения искусственных нейронных сетей. Результаты показали, что предложенный способ коррекции позволяет улучшить прогноз порывов ветра, выполняемый по различным полуэмпирическим методикам. Результаты могут быть применены в метеорологии, энергетике, транспорте и других отраслях для минимизации ущерба от опасных погодных явлений.
DOI: 10.15372/AOO20250407 |
