Рассчитать критерии оправдываемости:
.Существующая система оценки оправдываемости краткосрочных прогнозов по их общей оправдываемости не очень эффективна т.к. она касается лишь оправдавшихся прогнозов наличия или отсутствия явления. А значимость ошибочных прогнозов эта оценка не учитывает.
Например, дается прогноз одного и того же явления двумя синоптиками.
- первый синоптик, - второй синоптик.Вывод: при одной и той же общей оправдываемости первого и второго синоптика, равного 94%, прогнозы второго синоптика более точны, поскольку число пропущенных явлений у него намного меньше, чем у первого. Это же подтверждается и оценкой критериев точности прогнозов.
Второй случай:
- первый синоптик, - второй синоптик.Вывод: Общая оправдываемость не является точным показателем. Следовательно надо создавать таблицы оправдываемости.
Существующая система оценки должна быть заменена на более эффективную, какой и может быть матричная система. Использование в оперативных прогнозах категорической формы менее эффективна, чем вероятностная.
Разговаривая о прогнозах следует отметить, что качество и ценность прогноза определяется их информативностью, полезностью и экономическим эффектом. Причем информативность и полезность предопределяет их экономический эффект.
Информативность оценивается количеством прогностической информации, причем речь идет не только о большем количестве прогнозируемых элементов и величин, а речь идет о большем дроблении прогнозируемой погоды на отдельные фазы.
Более информативные прогнозы позволяют глубже осмыслить возможность их практического использования.
Любая метеорологическая информация полезна, т.к. не только расширяет область познания, но и позволяет более направлено решать практические задачи. Причем полезность прогнозов возрастает по мере повышения их информативности. следует рассматривать познавательную или научную полезность прогнозов и экономическую. Для оценки научной полезности можно использовать некоторые критерии. Например, рассчитать среднюю квадратическую ошибку прогноза: чем она меньше, тем лучше прогноз. В производственной сфере во всех отраслях полезность прогноза определяется его экономической значимостью: это включает в себя экономический эффект и экономическую эффективность.
Проблема экономической полезности использования метеорологических прогнозов в настоящее время является достаточно актуальной, интерес к ней проявляется не только на уровне отдельных отраслей экономики, но и государства в целом, поскольку динамическое устойчивое развитие общества возможно при полном учете погодно - климатических ресурсов.
Однако, до сих пор, точность прогнозов, их содержательность еще не достаточно полно отвечает запросам производства. Причины разные: есть объективные, а есть субъективные.
Причины:
1. В природе атмосферных процессов еще многое остается не известным. Кроме того региональные и локальные факторы формирования погоды создают дополнительную сложность разработки прогнозов.
2. Количество и качество метеорологической информации постоянно растёт, но в прогностических целях используется только небольшая часть этой информации.
3. Уровень оценки прогнозов пока не отвечает требованиям сегодняшнего дня. Старые методы и способы прогнозирования часто заменяются новыми, поэтому число разработок растёт, но глубокого анализа не существует.
4. Содержательная часть прогнозов, отвечающая требованиям потребителя меняется очень медленно.
Полезность метеорологических прогнозов кроме всего прочего (выше пере) численных во много м зависит от полноты их использования. Полнота использования прогнозов определяется многими факторами:
1. Степенью зависимости потребителя от метеорологических условий.
2. Зависит от оправдываемости прогнозов, а значит и различного доверия к ним.
3. Заблаговременности прогнозов.
4. Экономическая полезность.
В целях повышения эффективности использования метеорологической информации необходимо:
а) Изучить чувствительность отрасли к погоде.
б) Значимость данной отрасли в общественном производстве.
Другими словами определить класс каждой отрасли.
В основу классификации могут быть положены два условия:
1. Вклад данной отрасли в национальный доход.
2. Степень подверженности данной отрасли хозяйства влиянию погоды.
В исследованиях выполненных в США установлен следующий порядок распределения отраслей:
Порядковый номер | Отрасли |
1/13 | Рыболовный флот |
2/4 | Сельское хозяйство |
3/10 | Воздушный флот |
4/12 | Лесная промышленность |
6/7 | ЖД и автотранспорт |
7/11 | Водный транспорт |
8/5 | Производство энергии |
9/2 | Торговля |
10/6 | Коммуникации |
11/8 | Отдых, туризм, развлечения |
12/1 | Легкая промышленность |
5/3 | Строительство |
Числитель - это порядковый номер отрасли в зависимости от погоды, а знаменатель - это значимость отрасли в национальном доходе или в общественном производстве.
Как видно из таблицы отрасли наиболее подверженные влиянию погоды занимают, как правило, последние места в перечне значимости их в национальном доходе, за исключением сельского хозяйства.
Можно выделить класс по отношению разностей.
,где
- доля отрасли в национально доходе. - доля реальных убытков по метеорологическим причинам. - коэффициент который должен учитывать перспективу развития отрасли в бедующем.В 30 - ые годы суточные методические прогнозы оправдывались только на 5 - 7 % лучше инерционных. После внедрения карт барической топографии оправдываемость прогнозов возросла только на 10 - 15% по отношению к инерционным. Использование численных методов и составление численных прогностических карт способствовало повышение оправдываемости на 18 - 20%. В последние 50 лет оправдываемость возросла на 35% и в настоящее время составляет 85 - 90%.
Прирост каждого процента сейчас очень дорого обходится и получить его очень трудно, поэтому в ближайшем будущем успешность прогнозов достигнет стабилизации. Этот стабилизационный порог приведет к тому, что главное внимание будет обращено не на качество прогнозирования, а на то, как эти прогнозы оптимально использовать. другими словами, прогнозы должны получить завершенность в виде рубля, т.е. перевести их на язык экономики.