Как погода может помочь фермеру в принятии бизнес-решений

На самом деле прогнозы погоды улучшились стремительно только за последние несколько десятилетий. И метеорологи, в погоне за все более совершенным прогнозом, продолжают доводить все возможное до теоретического предела.

Точные прогнозы погоды имеют решающее значение для агропредприятий. Компании, которые создают прогноз, вкладывают значительные средства в технологии и ресурсы, чтобы обеспечить составление точных прогнозов погоды. Объединяя последние технологические достижения в области науки о метеорологии с опытом профессиональных метеорологов, возможно создание наиболее точного, из всех доступных в отрасли, прогноза, для выбранного местоположения. Такой прогноз будет точным, своевременным, подробным и призван помочь фермеру в процессе принятия бизнес-решений.

Научный подход к прогнозированию погоды основан на методике статистически согласованной модели. Основная задача системы прогнозирования принимать метеорологические данные (информацию со станций, наблюдения, модели, статистические данные, климатические данные и т. д.) и формировать метеорологические прогнозы для выбранных пользователем местоположений и периодов времени, которые будут неизменно более точны, чем любая отдельная взятая модель прогноза погоды от бесплатного провайдера.

Что в подобной ситуации остается делать прогнозистам? Для большинства повседневных погодных условий модели прогнозов сейчас настолько хороши, что на самом деле прогнозисты не так уж много добавляют. Но не думайте, что люди пока не нужны. Команды метеорологов, тщательно изучает прогноз системы DICast® и при необходимости вносит улучшения. Специалисты используют возможности Графического Редактора Прогнозов (GFE) для просмотра консенсусного прогноза DICast®. Цифровая модель погоды и достоверные данные о погоде импортируются в редактор (GFE), а затем, используя передовые инструменты и аналитику в редакторе, метеоролог в интерактивном режиме управляет цифровыми данными для каждого представленного элемента прогноза.

Результатом комбинации системы DICast® и редактора GFE является самый точный прогноз, который сочетает в себе все новейшие достижения науки и техники компьютерных моделей погоды с метеорологическими данными, с возможностью корректировки этих прогнозов при необходимости. В среднем 10% прогнозов плохо обрабатываются различными моделями прогнозов, и именно тогда Расширенная Система Прогнозов Погоды добавляет ценность. Система, которая позволяет метеорологам сосредоточиться на этих 10% предоставляет своим клиентам превосходные прогнозы.

Усовершенствованная система прогнозирования погоды дает конечный результат с максимально точным прогнозом, который производится последовательно и надежно.

Наблюдаемые данные

Прогнозы с высокой степенью локализации хороши ровно настолько, насколько хороши первичные погодные наблюдения, на которых они основаны. Компании использует огромное количество (более 50 000) пунктов глобального наблюдения за погодой, включая данные сетей наблюдения за погодой, находящихся в ведении государственных и местных органов власти (например, системы дорожной информации о погоде), коммерческих компаний (для измерения качества воздуха и т. д.) и частных сетей наблюдателей за погодой. Многие компании, который готовят профессиональный прогноз, также управляют собственной сетью, которая обеспечивает наблюдения за погодой в районах, которые не обслуживаются другими средствами.

Поскольку погодные наблюдения используются для настройки и корректировки прогнозов, большее количество наблюдений делает прогнозы лучше. Для формирования самого точного прогноза используется техника упреждающего исправления ошибок для быстрой и автоматической корректировки прогнозов каждый час на основе последних наблюдений. Это возможно только из-за большого количества локальных наблюдений, используемых в системе.

При подготовке самого точного прогноза используется несколько методологий и процессов, чтобы обеспечить прочную основу данных наблюдений за погодой.

Наблюдаемые субъекты данных включают:

• Источники данных;
• Точность и округление;
• Очищение и контроль качества;

Наблюдаемые данные включают как почасовые, так и суточные данные. Почасовые данные состоят из рутинных плановых наблюдений за погодными условиями, которые проводятся не реже одного раза в час, а часто — 1 раз в 15 минут. Ежечасные наблюдения включают в себя фактические измеренные параметры, такие как текущие погодные условия (дождь, снег и т.д.), температура воздуха, температура точки росы, скорость и направление ветра, облачный покров, видимость и атмосферное давление, а также производные параметры, такие как относительная влажность, тепловой индекс и охлаждение ветром.

Ежедневные наблюдения представляют собой сводку наблюдаемых погодных условий, которые имели место в течение всего дня, а не в определенное время. Ежедневные наблюдения включают максимальную (самую высокую) и минимальную (самую низкую) температуру, наблюдаемую в течение дня, общее количество выпавших осадков и многие производные параметры, такие как среднесуточная температура, средняя точка росы и относительная влажность.

Источники данных для прогноза

Для качественного прогноза данные наблюдений за погодой собирают из различных источников, включая как официальные, так и неофициальные, а также, метеостанции фермеров. Большинство пользователей заинтересованы в официальных наблюдениях, поскольку они производятся с помощью оборудования для наблюдений, которое калибруется и обслуживается официальными правительственными учреждениями и отвечает минимальным стандартам. К примеру, в Украине Украинский гидрометеорологический центр собирает наблюдения за погодой внутри страны. Для формирования прогноза используются данные наблюдений, произведенные Национальной Метеорологической Службой (НМС) разных стран и/или другими правительственными учреждениями. Ежечасные наблюдения включают наблюдения, проводимые в аэропортах по всему миру и сообщаемые в формате метеорологического аэродромного отчета ВМО (METAR).

Неофициальные наблюдения — это наблюдения датчиков, станций и систем, обслуживание и калибровка которых неизвестны. Неофициальные данные включают наблюдения, сделанные районными, государственными и местными агентствами, а также корпоративными метеорологическими сетями. Провайдер профессионального прогноза принимает все неофициальные наблюдения и проводит строгую проверку качества, чтобы гарантировать их достоверность. Этот процесс контроля качества может препятствовать своевременности наблюдения относительно распределения, иногда на час и более.

Точность и округление данных наблюдений

Для получения точного прогноза необходимо из общего массива данных извлечь и использовать самую точную информацию, доступную в наблюдении. Например, разные отчеты агентств могут содержать два значения температуры: одно значение в целых градусах Цельсия, а другое — в десятых долях градуса Цельсия. Когда доступно, процесс будет использовать более точное значение. Разница может быть существенной. Это может создать разницу в значениях от 0,5 и до 1 градусов по Цельсию. В свою очередь, многие другие приложения, которые используют температуру в своих расчетах, могут показывать различные значения.

При формировании профессионального прогноза всегда сохраняются наблюдения с указанной точностью и всегда отображаются значения, которые округлены, а не усечены для соответствия отображаемому приложению. Например, измерения температуры хранятся в десятых долях градуса Цельсия.

Очистка данных наблюдений

Перед использованием в расчетах, все данные должны быть очищены. Очистка — это процесс, с помощью которого оцениваются недостающие значения и корректируются неверные значения. Поскольку клиентам требуются значения данных «в реальном времени», для приложений, использующих ежечасную информацию, пропуск значений недопустим. Чтобы гарантировать выполнение этого требования, используется трехэтапный процесс очистки наблюдаемых значений.

По мере получения данных наблюдений они проверяются на достоверность, обоснованность и метеорологическое соответствие с предыдущими наблюдениями. Любые значения, не прошедшие этот тест, помечаются как отсутствующие, поэтому их можно очистить с помощью описанных ниже процессов.

В «реальном времени», когда значение данных отсутствует, пробелы дополняются данными значений прогноза с Прямой Коррекцией Ошибок (FEC), интерполированным с географической точки зрения. Процесс коррекции ошибок завершается с каждым новым наблюдением, иногда раз в час, чтобы постоянно согласовывать прогноз с доступными наблюдениями. Затем данные прогноза гео-пространственно комбинируются с текущими наблюдениями для создания непрерывного поля, из которого могут быть извлечены определенные точки. Комбинация пространственной и временной непрерывности обеспечивает значение, используемое в случае отсутствия наблюдаемых значений, и гарантирует, что оценочные значения являются реалистичными и непротиворечивыми.

Глобальный набор данных. На следующем рисунке показана плотность сети наблюдения одной из компаний. Каждая желтая точка представляет собой только один из огромного количества пунктов наблюдения, которые необходимы для получения высококачественной информации для прогнозов с учетом конкретных мест.

Андрей Славный, управляющий директор и соучредитель ТОВ «ДатаАгро»