Випадкові процеси в метеорології
No Thumbnail Available
Date
2022
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
Зміна клімату — це спостережувані та прогнозовані довгострокові
зміни середнього клімату, а також мінливість клімату, викликана
діяльністю людини, включаючи такі аномалії, як посухи, сильні
шторми та повені. Клімат нашої планети постійно змінювався протягом
усієї геологічної історії Землі, і ці зміни супроводжувалися значними
коливаннями середніх глобальних температур. Одним із головних чинників
зміни глобальної середньої температури є спалювання викопного палива,
вугілля, газу та нафти, що збільшило концентрацію парникових
газів, таких як вуглекислий газ, у нашій атмосфері. Ця робота в першу
чергу спрямована на вивчення проблем прогнозування та моніторингу
такого погодного явища, як локальна зміна температури — на основі
моделей часових рядів, представлених у цій роботі, можна зробити необхідні
прогнози також для вимірювання рівня снігового покриву, рівень
опадів. Використання моделей прогнозування температури (таких як
метод Холта-Вінтера або бібліотека Пророка) має велике практичне
значення, починаючи від прогнозування температури на наступний рік для сівби, врожайності культур тощо. У даній роботі було проведено довгостроковий аналіз середньодобової температури у Київській області
мовою програмування Python та її бібліотеками для аналізу даних Pandas, Numpy, ScikitLearn
тощо за допомогою моделей експоненційного згладжування та бібліотеки Prophet. За допомогою цих моделей можна
обробляти та прогнозувати різні типи даних, такі як: температура, рівень
опадів, глибина снігового покриву. Крім того, прогнози можуть бути
використані для різноманітних цілей людської діяльності. Матеріали
статті мають науковометодичний характер.
Climate change is the observed and projected longterm
changes in
average climate, as well as climate variability, caused by human activity, including
such anomalies as droughts, severe storms and floods. The climate of our planet
has been constantly changing throughout the entire geological history of the Earth,
and these changes were accompanied by significant fluctuations in average global
temperatures. One of the main drivers of global average temperature change is the
burning of fossil fuels, coal, gas and oil, which has increased the concentration of
greenhouse gases such as carbon dioxide in our atmosphere. This work is primarily
aimed at studying the problems of predicting such a weather phenomenon as a
local change in temperature — based on the time series models presented in this
work, it is possible to make the necessary predictions also for measuring the level of
snow cover, precipitation level. The use of temperature prediction models (such as
Holt-Winter’s method or Prophet library) is of great practical importance, starting
from predicting the temperature for the next year for sowing, crop yields, etc. In this
work, a longterm
analysis of the average daily temperature in the Kyiv region was
carried out using the Python programming language and its data analysis libraries
Pandas, Numpy, ScikitLearn,
etc. using exponential smoothing models and the
Prophet library. These models can be used to process and forecast different types
of data, such as: temperature, precipitation, snow depth. In addition, forecasts can
be used for various purposes of human activity. The materials of the article have a
scientific and methodological nature.
Description
Keywords
випадковий процес, часові ряди, метеорологія, зміна клімату, модель прогнозування, навчання під наглядом, метод Холта-Вінтера, бібліотека Пророк, Random process, time series, meteorology, climate change, prediction model, supervised learning, exponential smoothing, Holt-Winter’s method, Prophet
Citation
Галіцин В. К. Випадкові процеси в метеорології / Галіцин В. К., Жук Д. В., Петриченко А. В. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана ; голов. ред. О. Є. Камінський. – Київ : КНЕУ, 2022. – Вип. 102. – С. 49–67.