СОВРЕМЕННАЯ КОНЦЕПЦИЯ РАЗВИТИЯ ПРОГНОЗОВ ЛАВИННОЙ ОПАСНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ПРОГНОЗОВ В РАЙОНЕ СЛС ШЫМБУЛАК
Ключевые слова:
искусственные нейронные сети, лавинная опасность, машинное обучение, оценка, прогноз, снежные лавины, тфакторы лавинообразованияАннотация
В статье приведен краткий обзор современных методов оценки и прогноза лавинной опасности. Выделены перспективные направления в развитии снеголавинных прогнозов: использование искусственных нейронных сетей, численных моделей прогноза погоды и переход на вероятностные формы прогноза. Приводится описание экспериментального метода оценки и прогнозирования лавинной опасности. Результаты испытаний нового метода прогноза на снеголавинной станции Шымбулак показали общую оправдываемость 87 %. Искусственная нейронная сеть способна оценить уровень лавинной опасности в 64 % случаев. Это делает перспективным внедрение новых методов оценки и прогнозирования лавинной опасности в практической работе снеголавинной службы Казахстана.
Библиографические ссылки
Благовещенский В.П., Жданов В.В. Опыт оценки и прогноза лавинной опасности в Швейцарии // Гидрометеорология и экология. – 2019. – № 1. – С. 178-191.
Жданов В.В. Возможность применения международной шкалы лавинной опасности в оперативной работе снеголавинной службы Казахстана // Вопросы географии и геоэкологии. – 2014. – № 2. – С.33-37.
Жданов В.В. Вероятностный прогноз снежных лавин и международная шкала лавинной опасности // Вопросы географии и геоэкологии. –2018. – № 4. – С. 3-8.
Жданов В.В. О различных методах определения устойчивости снежного покрова // Вопросы географии и геоэкологии. – 2018. – № 2. – С. 86-91.
Жданов В.В. Анализ ошибок снеголавинных наблюдений и прогнозов // Вопросы географии и геоэкологии. – 2015. – № 3. – С. 52-55.
Жданов В.В. Опыт участия в региональной лавинной конференции на горнолыжной базе Жыргалан (Иссык-кульская область, Кыргызстан) // Вопросы географии и геоэкологии. – 2018. – № 1. – С. 101-105.
Жданов В.В. Экспериментальный метод прогноза лавин на основе нейронных сетей // Лед и снег. – 2016. – № 56 (4). – С. 502-510. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-4-502-510.
Кондрашов И.В. Прогноз лавин и некоторых характеристик снежности в горах Казахстана. – Л.: Гидрометеоиздат, 1991. – 72 с.
Методические указания по прогнозированию лавин и снеголавинному обеспечению в Казахстане // под ред. Е.И. Колесникова. – Алматы: РГП «Казгидромет», 2003. – 43 с.
Наставление по службе прогнозов погоды. – Алматы: РГП «Казгидромет», 2006. – 28 с.
Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения. РД 52.27.724.2019. – Москва, ФБГУ «Гидрометцентр России». – 2019. – 72 с.
Наставление по глобальной системе обработки данных и прогнозирования. Дополнение к 4 техническому регламенту ВМО / Бюллетень ВМО № 485. – 2017. – 134 с.
Нейронные сети: методология и технологии современного анализа данных / под ред. В.П. Боровикова. –М.: Горячая линия-Телеком, 2008. – 392с.
Практическое пособие по прогнозированию лавинной опасности в Казахстане / под ред. Е.И. Колесникова. – Алматы: РГП «Казгидромет», 2005. – 262 с.
Руководство по снеголавинным работам (временное). – Л.: Гидрометеоиздат, 1963. – 600 с.
Руководство по снеголавинным работам. – Алматы: РГП «Казгидромет», 2006. – 262 с.
Рекомендации по предоставлению данных о неопределенности прогнозов / Бюллетень Всемирной метеорологической организации. –PWS 18 WMO/TD, № 1422 – 52 с.
Руководящие указания по системам ансамблевого прогнозирования и прогнозированию / Бюллетень ВМО № 1091. P-WDS-12717. – 2012. – 29 с.
Сайт Швейцарского федерального института изучения снега и лавин [Электрон. ресурс]. – 2020.– URL:https://www.slf.ch (Дата обращения 10.05.2020 г.).
Толстых М.А. Шашкин В.В., Фадеев Р.Ю., Шляева А.В., Мизяк В.Г., Рогутов В.С., Богословский Н.Н., Гойман Г.С., Махнорылова С.В., Юрова А.Ю. Система моделирования атмосферы для бесшовного прогноза. – Москва, 2017. – 167 c.
Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Исследовательский симулятор нейронных сетей // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации: материалы Пятой Всероссийской конференции, Москва, МГТУ МИРЭА, 9-11 ноября 2011 г. – М.: Радио и Связь, 2011. – С. 137-139.
Черепанов Ф.М. Исследовательский симулятор нейронных сетей, обзор его приложений и возможности применения для создания системы диагностики заболеваний сердечнососудистой системы // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 1. [Электрон. ресурс]. – 2013.– URL: www.science-education.ru/107-8392.
Avalanche Bulletin Interpretation Guide WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF. 16th revised edition. WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF. 50 pages. [Электрон. ресурс]. Jürg Schweizer.
On using local avalanche danger level estimates for regional forecast verification / (Режим доступа). [Электрон. ресурс]. –URL://https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2017.07.012 .
European Avalanche Danger Scale (link) [Электрон. ресурс].– 2019. –URL:http://www.avalanches.org/eaws/en/main_layer.php?layer=basics&id=2 (Дата обращения 01.02.2019 г.).
Observation Guidelinesand Recording Standards for Weather, Snowpack and Avalanches. – Canadian Avalanche Association, 2014. –109 p.
Jamieson J.B. and Schweizer J. Using a checklist to assess manual snow profiles // Avalanche News, 72. – 2005. – P. 57-61.
Jürg Schweizer. On using local avalanche danger level estimates for regional forecast verification / (Режим доступа). [Электрон. ресурс].–URL://https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2017.07.012
SNOW, WEATHER, AND AVALANCHES: Observation Guidelines for Avalanche Programs in the United States. American Avalanche Association, 2016. – 104 p.
Stucki T / SLF-Beobachterhandbuch. – 2016. – 60 p.
Schweizer J. The Rutschblock test – Procedure and application in Switzerland / The Avalanche Review, 2002. –V. 20, – P. 14-15.
Schweizer J., and Jamieson J. B. Snowpack tests for assessing snow-slope instability // Ann. Glaciol., 2010. – V. 51. – P. 187-194.
Schweizer J., Kronholm K., Wiesinger T. Verification of regional snowpack stability and avalanche danger // Cold Regions Science and Technology, 2003. – V. 37(3). – P. 277-288.
Schweizer J., Jamieson J.B., Skjonsberg D. Avalanche Forecasting for Transportation Corridor and Backcountry in Glacier National Park (BC, Canada). – Oslo, NGI, Pub. – N. 203. – 1998. – Р. 238-244.
Stephens J., Adams E., Huo X., Dent J., Hicks J., McCarty D. Use of neural networks in avalanche hazard forecasting. ISSW'98. URL: http://www.issw.noaa.gov/ hourly%20agenda.htm.
Winkler K., Kuhn T. Fully automatic multi-language translation with a catalogue of phrases – successful employment for the Swiss avalanche bulletin. Lang. Resour. Eval. online first, 2015. – 23 p. [Электрон. ресурс].
URL:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1509/1509.06937.pdf (Дата обращения 01.02.2019 г.).
Winkler K., Techel F. Users' Rating of the Swiss Avalanche Forecast / In: Proceedings ISSW, Banff, Alberta, Canada, 2014. [Электрон. ресурс] http://www.slf.ch/info/mitarbeitende/techel/download/winkler_techel_2014.
pdf (Дата обращения 01.02.2019 г.).
URL: http://www.LbAI.ru (Пермская школа искусственного интеллекта).
URL: http://www.windy.com (Прогностические карты погоды для всего мира, результат численных моделей прогноза).
