Методы и технологии управления неопределенностью прогностических моделей для обеспечения защиты Санкт-Петербурга от наводнений

• Автор: Калюжная, Анна Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 132 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ В ЗАДАЧАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ

1.1 Классификация неопределенности в математических моделях

1.2 Методы устранения неопределенности в задачах математического моделирования

1.2.1 Калибровка модели

1.2.2 Усвоение данных

1.2.3 Ансамблевый прогноз

1.2.4 Регенеративный подход

1.3 Неопределенности в задаче предотвращения угрозы наводнений в Санкт-Петербурге
1.4 Выводы ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 2. ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ НАВОДНЕНИЯ
2.1 Информационная модель управления неопределенностью
2.2 Вероятностная модель неопределенности
2.3 Устранение систематической неопределенности: настройка и калибровка гидродинамических моделей
2.3.1 Калибровка моделей атмосферного форсинга для моделей уровня и течений
2.3.2 Настройка и калибровка модели морского волнения SWAN
2.4 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 3. ОПЕРАТИВНОЕ УСВОЕНИЕ ДАННЫХ В ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ
3.1 Усвоение данных в модели течений и уровня моря
3.2 Усвоение в модели морского волнения
3.3 Основные результаты и особенности применения методов усвоения данных в задаче прогнозирования нагонных наводнений
3.3.1 Основные результаты применения усвоения данных по уровню
3.3.2 Основные результаты применения усвоения данных по морскому волнению
3.3.3 Особенности применения усвоения данных с учетом накопленного факта
3.4 Выводы по главе

ГЛАВА 4 АНСАМБЛЕВЫЙ ПРОГНОЗ
4.1 Обобщенный подход к построению моделей ансамблевого прогнозирования наводнений
4.2 Прогнозирование наводнений в Санкт-Петербурге на основе гибридных ансамблей
4.3 Основные результаты применения ансамблевых методов в задачах прогнозирования нагонных наводнений
4.3.1 Мультимодельный ансамбль
4.3.2 Гибридный ансамбль
4.3.3 Бутстреп-ансамбль
4.3.4 Ансамбль на основе метода Монте-Карло для оценки качества оперативного усвоения
4.4 Выводы по главе
ГЛАВА 5 ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПЛАНОВ МАНЕВРИРОВАНИЯ ЗАТВОРАМИ, И СВЯЗАННЫХ СНИМИ РИСКОВ
5.1 Ансамблевая модель для оценки точности алгоритмов выработки планов
5.2 Оценка рисков, связанных с неопределенностью планов маневрирования затворами
5.3 Оценка эффективности работы КЗС при априорном учете возможных ошибок прогноза уровня
5.4 Выводы ПО ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ

Список используемых сокращений
БС Балтийская система (отсчета уровня)
БАД Блок ассимиляции данных (программа)
В1-В5 Водопропускные сооружения КЗС №
ВЧФЗ Восточная часть Финского залива
гмс Гидрометеорологическая станция
ЕОФ Естественные ортогональные функции
КЗС Комплекс защитных сооружений
ммк Метод Монте-Карло
нг Невская губа (акватория)
по Программное обеспечение
мпвв Модель прогноза ветровых волн
С1 Судопропускное сооружение КЗС №
С2 Судопропускное сооружение КЗС №
ско Среднеквадратичное отклонение, мера разброса случайной величины относительно ее среднего значения
СПУН Система предупреждения угрозы наводнений
WF Workflow

- Бе - устранимая часть неопределенности случайного характера (связанная с тем, например, что прогностическая модель не учитывает какие-либо мелкомасштабные эффекты); она устраняется за счет корректировки работы модели по текущим данным (например, путем оперативного усвоения) или процедуры обоснованного выбора одного варианта работы модели из нескольких альтернатив;
- Бя - неустранимая часть неопределенности, являющаяся объективной характеристикой данных или вычислительных моделей.
Задача управления неопределенностью, исходя из (2.1.1), таким образом, может быть сведена к трем взаимосвязанным действиям:
- Минимизировать систематическую неопределенность «в статике»: на этапе
подготовки и настройки моделей в схеме прогнозирования;
- Минимизировать устранимую часть неопределенности случайного характера (в динамике);
- Оценить и контролировать неустранимую часть неопределенности случайного характера (в динамике).
Применительно к схеме на рис. 2.1.1 основным объектом интереса являются как раз прогрессирующие неопределенности, связанные непосредственно с выработкой плана маневрирования затворами КЗС, приводимого в исполнение в случае угрозы наводнения. В общем виде их можно представить как:
Здесь знак прямого произведения трактуется операторно, т.е. неопределенность на шаге (к+1) учитывает неопределенность на шаге (к), т.е. операция читается справа налево и показывает смысл прогрессирования неопределенности при проходе через очередной блок на схеме 2.1.1.
Из формулы (2.1.2) следует, что общая задача управления неопределенностью может быть решена двояко:
— Снижение неопределенности каждого из видов «А»-«Д» для всех блоков с рис. 2.1.1 (управление по блокам). В результате будет обеспечиваться устранение прогрессирующей неопределенности «П», в силу минимизации каждого из членов формулы (2.1.2). Данная схема является достаточно трудоемкой в силу (а) существенного количества блоков и связей на рис. 2.1.1 и (б) необходимости устранения каждого из видов неопределенности по отдельности.
- Выделение наиболее значимых путей распространения прогрессирующей неопределенности, с последующим устранением самой прогрессирующей неопределенности
(2.1.2)