Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания
Арютов Б. А., Важенин А. Н., Пасин А. В.,
3.5.1. Оценка агрометеорологических прогнозов
Под оценкой оправдываемости обычно понимают весь процесс сравнения предсказаний и фактической погоды. Полученные таким образом данные используются для вычисления одного или более индексов, или критериев успешности. Затем в зависимости от цели указанной проверки эти критерии сравниваются с некоторым стандартом. При этом принимается, что как прогнозы, так и наблюдения выражены объективными характеристиками таким образом, что при сравнении исключаются элементы субъективности, а ошибки наблюдений не играют роли.
Первоначально оценки прогнозов производили для того, чтобы подтвердить целесообразность существования только что организованных служб погоды. Таким образом, проблема оправдываемости сразу же превратилась в «мяч», которым перебрасывались сторонники и противники организации служб погоды. Некоторые утверждали, что официальные синоптические прогнозы имеют малое практическое значение или вовсе не имеют его. Эти лица подбирали данные об оправдываемости, предназначенные для доказательства их точки зрения. Другие доказывали, что прогнозы погоды не могут быть подвержены строгим статистическим проверкам или что произведенные проверки бессмысленны. В наши дни значение метеорологических служб признано так широко, что указанная частная цель оценки не имеет значения. Однако влияние этой дискуссии все еще сказывается, оно выражается в том, что часто некоторыми учеными создаются препятствия на пути решения научных проблем, основанных на прогнозной информации метеослужб.
Так как единственной целью оперативного прогнозирования является экономия труда и средств, понятно, что одной из главных задач оценки оправдываемости является определение экономической ценности выполненных прогнозов. Однако такая оценка, особенно когда речь идет об экономике в целом, трудна или вообще невозможна, ибо применение прогнозов чрезвычайно разнообразно и потребители разбросаны по всей стране. Прогнозы, которые могут представить значительную ценность для одного потребителя, для другого могут иметь небольшую или нулевую ценность. Более того прогнозы могут сыграть отрицательную роль, если их точность низка. Определение экономической ценности прогнозов является, таким образом, задачей каждого отдельного потребителя, однако это практически нерационально или невозможно, так как отдельные потребители не располагают ни существенными экономическими данными, ни средствами для проведения такой оценки.
Одной из целей метеорологии является получение возможности точно предсказать состояние атмосферы в любой момент времени в будущем. Добиться этого трудно, но все же за последние несколько десятилетий очевиден значительный прогресс в понимании физики атмосферы.
Другой научной целью оценки прогнозов является анализ ошибок прогнозов для определения их природы и возможной причины. По мнению некоторых ученых, это наиболее важная и наиболее плодотворная задача оценки, так как она поддается научной интерпретации в большей мере, чем некоторые другие задачи. Оценка, подобная этой, может применяться для обнаружения слабых сторон прогностических методов.
Существенным условием для успешной оценки прогнозов является условие объективности, требующее, чтобы прогнозы были четко сформулированы в числовых или качественных характеристиках. Это необходимо для того, чтобы при сравнении прогнозов с последующими наблюдениями исключить элементы субъективности.
Цели оценки прогнозов были бы достигнуты значительно быстрее, если бы формулировки прогнозов были общепринятыми. Только те прогнозы, которые выражены в объективных терминах, могут быть удовлетворительно оценены как прогнозы.
Прежде чем принять любую удовлетворительную схему, необходимо определить главную цель или цели оценки. Это может показаться тривиальным, однако дискуссии по вопросам оценки прогнозов, говорят о том, что это основное положение часто забывают. Схема оценки, пригодная для одних целей, непригодна для других. Было внесено много путаницы из-за попыток разработать единый метод оценки, т.е. единый критерий, который удовлетворял бы всем целям оценки. Сама природа прогнозов погоды и их оценок и то, как ими пользуются, делает невозможным один-единственный или абсолютный стандарт оценки.
Серия прогнозов имеет много различных характеристик. Некоторые прогнозы оправдались, и в качестве критерия можно принять процент оправдавшихся прогнозов. Этот критерий будет служить определенным целям. Обычно явления погоды в одной части диапазона значений метеорологической переменной, являются более важными, чем в других частях диапазона, что следует учесть при определении целей оценки.
В общем, если каждая цель оценки заранее точно установлена в форме гипотезы, то не только намного легче подобрать критерии, удовлетворяющие каждой из этих целей, но и не возникнет сомнений относительно того, что означает то или иное числовое значение, которое может иметь критерий оценки. Часто желательно выбрать цель и критерий таким образом, чтобы результаты оценки либо подтверждали, либо отвергали принятую заранее гипотезу.
Когда прогнозы даются по категориям, то полезные сводки данных о предсказанной и фактической погоде могут быть представлены в форме таблицы сопряженности. Такая таблица сама по себе не служит методом оценки, однако она обеспечивает основу, по которой можно получить ряд полезных критериев или индексов. Наибольший успех в области оценки прогнозов достигается в том случае, когда границы различных градаций выбраны так, что каждая из них имеет равную вероятность по климатическим данным за прошлый период. В этом случае у прогнозиста нет оснований для предпочтительного выбора какой-нибудь категории в силу чисто вероятностных (климатологических) рассуждений. Этот принцип используется в настоящее время.
Разработанная схема включает несколько градаций: каждая градация отражает часть распределения повторяемостей, основанного на наблюдениях за прошедший период над метеорологическим элементом, прогноз которого подвергается оценке. Анализ по градациям показывает, имеют ли различные предсказанные категории частоту, одинаковую с наблюдаемой. Относительную частоту случаев различных категорий можно также сравнить с частотой, ожидаемой на основании климатических данных.
Из таблицы сопряженности можно легко получить распределения вероятностей ошибок, характеризующие, в какой степени последующие наблюдения подтверждают прогноз последующего явления. Для такой характеристики прогнозов Г.А. Пановским [235] был предложен термин оправдываемость (post agreement).
Оправдываемость - процент совпадения результатов последующих наблюдений, подтверждающих прогноз определенного явления. Например, если 14 прогнозов точно оправдались, в 13 синоптик ошибся на одну градацию и в трех - на две, то оправдываемость в этом случае равна 
или 47%.
Оправдываемость месячных прогнозов температуры воздуха составляет около 88%. Прогнозы по комплексу факторов (тепло, осадки) оправдываются лишь на 70% [231]. Однако при отсутствии прогнозов погоды на месяц приходилось бы ориентироваться на средние многолетние данные, что не всегда оправданно.