Versengő Meteorológiai Előrejelzések Adatbányászati Támogatással Competitive meteorological forecasting supported by data mining tools.

Az előadások a következő témára: "Versengő Meteorológiai Előrejelzések Adatbányászati Támogatással Competitive meteorological forecasting supported by data mining tools."— Előadás másolata:

1 Versengő Meteorológiai Előrejelzések Adatbányászati Támogatással Competitive meteorological forecasting supported by data mining tools

2 Témavezető: Dr. Pitlik László GMI, egyetemi docens Készítette: Putnoki Gyula GTK, ISZAM, III. évf.

3 Gazdasági Jelentősége A primer szektorban dolgozók bizonytalanságának kockázati szintre való csökkentése Vetéstervezés, FAO-szám, hosszú távú prognózis Betakarítás-rövid távú előrejelzés Általános igény

4 Prognózisok Típusai Hagyományos rövidtávú Hagyományos hosszútávú Hasonlóságelemzéssel(input: prímer adat) Hasonlóságelemzéssel(input: szekunder adat)

5 Hagyományos Rövidtávú 2 hétre előre jelez Friss prímer adatokra épül(mérőállomások adatai, szondák, műholdképek, légköri modellek) Komoly meteorológiai felkészültség szükséges Költséges

6 Hagyományos Hosszútávú Két hétnél hosszabb időszakot ölel át Valós idejű és főleg múltbéli prímer adatokra épül Statisztikai módszerekkel készül Komoly statisztikai tudást előfeltételez

7 Hasonlóságelemzéssel (input: prímer adat) Rövid és hosszú távú előrejelzésre alkalmas Korábbi valamint friss mérőállomási adatok képezik a bemenetét Vizsgálja, hogy mely mérőállomási adat hatott -és ha igen mennyire- a prognosztizált időjárásra S ebből következtet a bekövetkező időjárásra

8 Hasonlóságelemzéssel (input: szekunder adat) A különböző országok egyazon területre vonatkoztatott előrejelzései képezik a szekunder adtok halmazát Közérdekű adatok térítésmentesen Jó megoldás az információk képi megjelenítése?

9 OMSZ-től kapott adatok

10 fs m/s a szinoptikus szél napi átlaga fud az uralkodó szélirány tn °C napi minimumhőmérséklet (előző nap 19h - 19h-ig) tx °C napi maximumhőmérséklet (előző nap 19h - 19h-ig)

11 Szélirány transzformáció szám dátum tx tn fs fud 44527 2007-01-01 3.9 -3.8 1.5 ESE  6 44527 2007-01-02 9.5 2.9 2.6 NNW  16 44527 2007-01-03 7.4 2.4 4.2 NW  15

12 Állomásadatok excellben dátumtxtnfsfud 2007.01.013.9-3.81.56 2007.01.029.52.92.616 2007.01.037.42.44.215 2007.01.045.71.52.19 2007.01.059.82.43.114 2007.01.069.26.22.312

13 COCO-Input my-x kód:4input mátrix (5+1)*173 előző naphoz képest delta tx (7.nap- 0.nap) dátumdelta txdelta tndelta fsdelta fudfud 2007.01.0211111620700 2007.01.0300101527200 2007.01.040000929900 2007.01.0511111421400

14 COCO-output COCO- matrix N°: 4 X (A1)X (A2)X (A3)X (A4)X (A5) Y(*) (A6) Y delta =Y-Y(*) O(1) 00020568.70 20700131.3 O(2) 1634.9514240 14503.5 5017562.5272009637.5 O(3) 1634.951424580.15 14503.5 52478.820621.4299009278.6 O(4) 00020568.70 21400831.3 O(5) 1634.950580.15 14503.5 5016718.6261009381.4 O(6) 014240 14503.5 5015927.5209004972.5

15 COCO-output COCO- matrix N°: 4 X (A1)X (A2)X (A3)X (A4)X (A5) Y(*) (A6) Y delta =Y-Y(*) O(1) 00020568.700.56870.7131.3 O(2) 1634.9514240 14503.5 50-2.43757.29637.5 O(3) 1634.951424580.15 14503.5 52478.80.62149.99278.6 O(4) 00020568.700.56871.4831.3 O(5) 1634.950580.15 14503.5 50-3.28146.19381.4 O(6) 014240 14503.5 50-4.07250.94972.5

16 Összefűzés, keresés DátumDelta fxDelta fnDelta fsDelta fud-1Delta fud-7Összefűz. 2007.07.011010910109 2007.07.021110911109 2007.07.03011115011115 2007.07.04001015001015 2007.07.05001014001014 2007.07.06100013100013 2007.07.07110114110114

17 Max.hőm. előrejelzés dátumprognózisiránytényiránytalálat 2007.07.0124.53030.310 2007.07.0230.28133.511 2007.07.0332.20129.900 2007.07.0421.06026.801 2007.07.0521.36121.600 2007.07.0621.81123.811 2007.07.0724.31128.311 2007.07.0826.81130.411 2007.07.0930.4813411 2007.07.1033.53130.100 2007.07.1131.01023.201 2007.07.1217.53023.410

18 Max.hőm. előrejelzés dátumprognózisiránytényiránytalálat 2007.07.1318.88126.211 2007.07.1423.38132.111 2007.07.1527.38135.211 2007.07.1630.98136.411 2007.07.1730.19038.610 2007.07.1826.83039.210 2007.07.1927.61138.600 2007.07.2020.70040.710 2007.07.2135.73137.800 2007.07.2232.76037.701 2007.07.2340.61133.400

19 Max.hőm. előrejelzés dátumprognózisiránytényiránytalálat 2007.07.2536.76126.400 2007.07.2639.4313011 2007.07.2744.86133.911 2007.07.2840.5803201 2007.07.2935.84029.901 2007.07.3030.96026.701 2007.07.3130.94023.701 31 19 OMSZ Találat: 58.00% COCO Találat: 61.29%

20 Új fejlesztési irány Előrejelzések összehasonlítása hasonlóságelemzéssel Adatgyűjtés automatizálása Kiszámítani és egy honlapon közzétenni az egyes intézetek beválási arányait

21 Új fejlesztési irány Garantáltan jó eredmény Statisztikai átlaggal Hasonlóságelemzéssel Piacképes előrejelzés Média

22 Köszönöm figyelmüket!