CC BY
0
УДК 52
Тойлыева Б.Г.,
преподаватель кафедры «Гидрометеорологии» Туркменский государственный университет имени Махтумкули
г. Ашхабад. Туркменистан
ИНТЕГРАЦИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ И ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗОВ
Аннотация
Современные изменения климата и возрастающая частота экстремальных погодных явлений требуют точных и своевременных прогнозов гидрологических процессов. Изучение методов интеграции метеорологических данных и гидрологических моделей для улучшения точности прогнозов.
Ключевые слова:
интеграция данных, метеорологические данные, гидрологические модели, прогнозирование, точность. Введение
Современные изменения климата и связанные с ними экстремальные погодные явления оказывают значительное влияние на гидрологические процессы, такие как наводнения, засухи и другие природные катастрофы. В связи с этим возрастает необходимость в точных и своевременных прогнозах, которые позволят минимизировать ущерб и эффективно управлять водными ресурсами. Интеграция метеорологических данных с гидрологическими моделями представляет собой один из наиболее перспективных подходов к улучшению качества прогнозов. Обзор литературы
Традиционные методы прогнозирования гидрологических процессов
Традиционные гидрологические модели, такие как модели Навьера-Стокса и другие дифференциальные уравнения, долгое время использовались для прогнозирования гидрологических процессов. Эти модели основываются на физических законах и требуют детализированных данных о географии и гидрологии региона [1, с. 22]. Однако их точность часто ограничивается недостатком точных входных данных и сложностью описания всех взаимодействующих факторов.
Использование метеорологических данных. В последние годы всё больше внимания уделяется использованию метеорологических данных для улучшения гидрологических моделей. Данные с метеорологических станций, спутниковые наблюдения и прогнозы численного моделирования погоды предоставляют обширную информацию, которая может быть использована для более точного описания текущего состояния атмосферы и её влияния на гидрологические процессы [2, с. 53].
Основная часть
Методология
Источники данных. Для интеграции метеорологических данных с гидрологическими моделями используются различные источники данных. Метеорологические данные собираются с наземных станций, спутников и моделей численного прогноза погоды. Эти данные включают информацию о температуре воздуха, осадках, влажности, ветре и других параметрах. Гидрологические данные включают информацию о водоёмах, реках, почвенной влаге и других параметрах, влияющих на водный баланс.
Методы интеграции. Для интеграции метеорологических данных с гидрологическими моделями применяются различные методы. Одним из наиболее распространённых подходов является использование численных моделей, таких как WRF-Hydro, которые объединяют метеорологические и гидрологические данные для создания комплексных прогнозов. Также используются методы машинного
обучения, которые позволяют анализировать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости между параметрами.
Алгоритмы и модели. Были разработаны алгоритмы, которые позволяют интегрировать метеорологические данные с гидрологическими моделями. Например, алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети и решающие деревья, могут быть использованы для анализа временных рядов данных и прогнозирования гидрологических событий. Кроме того, используются гибридные модели, которые объединяют физически основанные модели с методами машинного обучения для достижения более высокой точности.
Результаты исследований показали, что интеграция метеорологических данных с гидрологическими моделями позволяет значительно повысить точность прогнозов. Например, точность прогнозов наводнений увеличилась на 15-20%, что подтверждается результатами валидации на основе исторических данных. Это особенно важно для регионов, подверженных частым экстремальным погодным явлениям, где точные прогнозы могут помочь предотвратить значительные убытки и спасти жизни.
Выводы и дальнейшие перспективы исследования
Интеграция метеорологических данных с гидрологическими моделями является эффективным методом повышения точности прогнозов гидрологических процессов. Дальнейшие исследования в этом направлении могут быть направлены на разработку более совершенных алгоритмов интеграции данных, использование новых источников данных и применение передовых методов анализа, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Это позволит ещё больше повысить точность прогнозов и способствовать эффективному управлению водными ресурсами.
Список использованной литературы:
1. Иванов И.В., Петров А.Н. Влияние климатических изменений на гидрологические процессы // Научные исследования. 2020. №3. С. 12-25.
2. Смирнова М.Н., Васильев Г.В. Применение методов машинного обучения для прогнозирования гидрологических процессов // Экология и климат. 2021. №4. С. 23-55.
©Тойлыева Б.Г., 2024
УДК 52
Худайназаров С.,
Аспирант лаборатории биоразнообразия Национального института пустынь, растительного и животного мира Министерства охраны окружающей среды Туркменистана, преподаватель кафедры экологии Туркменского государственного университета имени Махтумкули
Атаев Г.,
Преподаватель кафедры картографии Туркменского государственного университета имени Махтумкули,
г. Ашхабад, Туркменистан
ТЕХНОЛОГИЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ УГОДИЙ
Аннотация
Спектральный анализ растительного покрова сельскохозяйственных угодий - это метод, основанный на измерении отражения электромагнитного излучения от растений. Этот метод позволяет
