MODERN CONCEPT OF DEVELOPMENT OF FORECASTS OF AVALANCHE DANGER (ON THE EXAMPLE OF FORECASTS IN THE AREA OF AVALANCHE STATION “SHYMBULAK”)
Keywords:
artificial neural networks, avalanche danger, machine learning, assessment, forecast, avalanches, avalanche factorsAbstract
The article provides a brief overview of modern methods for assessing and forecasting avalanche danger. Promising areas in the development of snow-avalanche forecasts are identified: the use of artificial neural networks, numerical models of weather forecasts and the transition to probabilistic forecast forms. A description is given of an experimental method for assessing and predicting avalanche danger. The test results of the new forecasting method at the “Shymbulak” snow-avalanche station showed a total justification of 87 %. An artificial neural network is able to estimate the level of avalanche danger in 64 % of cases. This makes it promising to introduce new methods for assessing and predicting avalanche danger in the practical work of the snowavalanche service of Kazakhstan
References
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).
