Geofizika, Vol. 40 No. 1, 2023.
Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.15233/gfz.2023.40.5
Kratkoročna prognoza vidljivosti određena metodom slučajne šume
David Sládek
orcid.org/0000-0002-4418-3203
; Department of Military Geography and Meteorology, University of Defence, Brno, Czech Republic
*
* Autor za dopisivanje.
Sažetak
Točno predviđanje vidljivosti ključno je za sigurne operacije zrakoplova. Ova studija ispituje kako različite konfiguracije modela slučajne šume (eng. Random Forest) mogu poboljšati predviđanja vidljivosti. Koriste se tehnike predprocesiranja, uključujući analizu korelacije za prepoznavanje temeljnih odnosa u promatranjima vremena. Podaci vremenskih nizova pretvaraju se u redoviti podatkovni okvir kako bi se olakšala analiza. Ova studija predlaže klasifikacijski okvir za organiziranje podataka o vidljivosti i meteoroloških pojava. Taj okvir se zatim koristi za razvoj prognoze vidljivosti korištenjem metode slučajne šume. Studija također prikazuje postupke za podešavanje hiperparametara, odabir značajki, uravnotežavanje podataka i procjenu točnosti za taj skup podataka. Glavni rezultati su parametri modela slučajne šume za trosatnu prognozu vidljivosti te analiza pogrešaka prognoze slabe vidljivosti. Dodatno, ispitani su i modeli za jednosatnu prognozu i prognozu vidljivosti u slučaju oborine. Dobiveni modeli pokazuju točnost determinističke prognoze od približno 78%, uz oko 6% lažnih uzbuna, dajući sveobuhvatan pregled mogućnosti modela slučajne šume za predviđanje vidljivosti. Kao što se i očekivalo, model je pokazao ograničenja pri simulaciji brzog radijacijskog hlađenja i pri naglom smanjenju vidljivosti uzrokovanom oborinama. Naime, u odnosu na oborine, točnost modela je bila 79%, ali stopa lažnih uzbuna iznosila 19%. Dodatno, metoda slučajne šume postavlja temelje za poboljšanje točnosti prognoza uključivanjem dodatnih prognostičkih podataka, dok njezina primjena na skupove realnih podataka proširuje primjenu tehnika strojnog učenja na na meteorološke probleme.
Ključne riječi
zrakoplovna meteorologija; predviđanje vidljivosti; prognoza sadašnjeg vremena; prognoza pri slijetanju (trend); strojno učenje; slučajna šuma; odabir značajki; podešavanje hiperparametara
Hrčak ID:
308541
URI
Datum izdavanja:
31.7.2023.
Posjeta: 195 *