Vízügyi Közlemények, 1984 (66. évfolyam)

4. füzet - Mekis Éva-Szöllősi-Nagy András: Numerikus sztochasztikus csapadék-előrejelző modell - folyamatos lefolyás-előrejelzés időelőnyének növeléséhez

Numerikus sztochasztikus csapadék-előrejelző modell... 539 Цифровая стохастическая модель предсказывания осадков в целях улучшения прогнозов стока в реальном масштабе времени МЕКИШ Эва. Метеоролог-математик - д-р СЁЛЛЁШИ-НАДЬ Ачдраш, инженер Существующие модели предсказывания стока в реальном масштабе времени, применяемые в оперативной практике расчитывают ожидаемые значения стока (следствие) по данным измерений входных характеристик, в первую очередь осадков (причина). Очевидно, распологая ожидаемыми значениями входных переменных заранее, можно увеличить заблаговременность прогнозов и повысить их точность. В то время как для речной сети такая задача может быть решена дроблением модели предсказывания на модули, для случая «осадкисток» единственным выходом может быть прогноз осадков в реальном масштабе времени. Исходя из обобщенного вида прогностического уравнения количества осадков Бодолание (1975) показала, что в условиях водосборов Дуная и Тисы синоптические процессы осадкообразования определяются четырмя факторами, а именно потенциальным влагосодержанием, вертикальной скоростью, динамическим недостатком насыщения и наличными осадками. Известно, что количество выпадающих осадков прямо пропорционально потенциальному влагосодержанию и вертикальной скорости, далее, обратно пропорционально динамическому недостатку насыщения. Допуская линейность получается автогенная взаиморегрессионная модель, характеризуемая уравнением (1). Незнакомые параметры модели могут быть описаны вектором (2), а известные из прошлого значения синоптических переменных находятся в векторе (4). При помощи указанных векторов модель (1) можно записать в виде (5). Поскольку мы не распологаем априорными информациями о динамике параметров предпологается их случайное блуждание по модели (6). Размерность модели определяется по авто- и взаимокорреляционным функциям параметров. Неизвестные параметры определяются при помощи алгоритма рекурзивного линейного Кальман-фильтра (7)-( 11). Одношаговый прогноз осадков расчитывается по уравнению (12). Модель применялась в отношении водосбора р. Кёрёш (рис. 1.). На pp. 2.-5. показаны временные рядынезависимых переменных модели. Поскольку преобладающая доля осадков происходит за счет крупных фронтальных систем, для охарактеризования режима осадков бассейна р. Кёрёш использовались данные по метеостанциям Белград, Сегед и Ужгород. На pp. 6.-7. представлены результаты корреляционного анализа, по которым получилась модель (13). В этой модели параметры задавались вектором (14), а измерения вектром (15). Отправные значения модели определялись методом «трайел энд эррор» (табл. 1.). Прогнозы, составленные изложенной стохастической моделью и прогнозы, выпускаемые Дентальным институтом прогнозов Метеослужбы ВНР изображены на рис. 10. Стохастическая модель, как правило, дает более низкие значения осадков, но при этом дисперсия ошибок прогноза колеблется в более узком интервале. Временой ряд прогнозированных осадков применялся в качестве входной информации для Линейной Каскадной Модели Предсказывания Стока (Сёллёши-Надь, 1982). На рис. 11. приводятся прогнозированные гидрографы стока по створу Дюла, составленные при помощи моделей ЛКМПС и ЛКМПС-АРМА. Результатами подтверждается, что детерминистическая каскадная модель не снизила погрешности входного ряда (в нашем случае прогнозированных осадков) и они перешли в выход. Подключением стохастической частной модели, однако, эти погрешности удалось значительно сократить. Учет стохастической модели позволил компенсировать неточности прогноза осадков. • * •