Co to jest prognozowanie?
Prognozowanie to opracowanie prognozy; w wąskim znaczeniu – wyjątkowy
Potrzeba prognozowania wynika z chęci poznaniaprzyszłe zdarzenia, które są wiarygodne, są z zasady niemożliwe w oparciu o zasady statystyczne (błędy aktualnych szacunków), probabilistyczne (wielowariancja konsekwencji), empiryczne (błędy metodologiczne modeli), filozoficzne (ograniczona aktualna wiedza).
Dokładność każdej prognozy wynika z:
- ilość „prawdziwych” (zweryfikowanych ze znanym błędem) danych początkowych i okres ich gromadzenia;
- ilość niezweryfikowanych danych źródłowych i okres ich gromadzenia;
- właściwości obiektu prognostycznego i systemu jego interakcji z podmiotem prognozującym;
- metody i modele prognozowania.
Wraz ze wzrostem zbioru czynników wpływających na dokładność prognozy jest ona praktycznie zastępowana rutynowymi obliczeniami z pewnym błędem stanu ustalonego.
Prognozy są podzielone (warunkowo):
- według terminów: krótkoterminowe, średnioterminowe, długoterminowe, długoterminowe;
- według skali: prywatna, lokalna, regionalna, sektorowa, krajowa, światowa (globalna);
- z tytułu odpowiedzialności (autorstwa): osobisty, na poziomie przedsiębiorstwa (organizacji), na poziomie organów państwowych.
Główne metody prognozowania obejmują:
- metody statystyczne;
- ocena ekspercka (na przykład metoda Delphi);
- metody modelowania, w tym symulacje;
- intuicyjne (czyli wykonywane bez użycia środków technicznych, zaimprowizowane, „w umyśle” przez specjalistę, który ma doświadczenie w zakresie metod naukowych stosowanych wcześniej w tego typu prognozach).
Statystyczne metody prognozowania
Metody prognozowania statystycznego - naukowe idyscyplina akademicka, której głównym celem jest opracowywanie, badanie i zastosowanie nowoczesnych matematycznych i statystycznych metod prognozowania w oparciu o obiektywne dane.
Rozwój teorii i praktykimodelowanie probabilistyczno-statystyczne metod prognozowania eksperckiego; metody prognozowania w warunkach ryzyka oraz kombinowane metody prognozowania wykorzystujące łącznie modele ekonomiczno-matematyczne i ekonometryczne (zarówno matematyczno-statystyczne, jak i eksperckie).
Podstawą naukową metod prognozowania statystycznego jest statystyka stosowana i teoria decyzji.
Najprostsze metody rekonstrukcji zależności wykorzystywane do prognozowania opierają się na zadanym szeregu czasowym, czyli funkcji określonej w skończonej liczbie punktów na osi czasu.
Ocena trafności prognozy (w szczególności zprzy użyciu przedziałów ufności) jest niezbędną częścią procedury prognozowania. Zazwyczaj wykorzystuje się probabilistyczno-statystyczne modele wychodzenia z zależności, budując np. najlepszą prognozę metodą największej wiarygodności.
Parametryczny (zwykle oparty nanormalne modele błędów) i nieparametryczne oszacowania dokładności prognozy i granic ufności dla niej (w oparciu o centralne twierdzenie graniczne teorii prawdopodobieństwa). Stosowane są również techniki heurystyczne, które nie są oparte na teorii probabilistyczno-statystycznej, na przykład metoda średniej ruchomej.
Regresja wieloczynnikowa, obejmująca wykorzystanie nieparametrycznych szacunków gęstości rozkładu, jest obecnie głównym narzędziem prognozowania statystycznego.
Nierealistyczne założenie normalnościNie ma konieczności stosowania błędów pomiarowych i odchyleń od linii regresji (powierzchni); jednak aby porzucić założenie normalności, należy oprzeć się na innym aparacie matematycznym, opartym na wielowymiarowym Centralnym Twierdzeniu Granicznym teorii prawdopodobieństwa, technologii linearyzacji i dziedziczeniu zbieżności.
Aplikacje prognostyczne
Zwykle tak jest w przypadku prognozowania przy użyciu szeregów czasowychkorzystać z programów komputerowych. Pozwala to zautomatyzować większość operacji podczas budowania prognozy, a także pozwala uniknąć błędów związanych z wprowadzaniem danych i budowaniem modeli.
Takie aplikacje mogą być zarówno lokalne (dlaużytkowania na jednym komputerze) oraz aplikacje internetowe (dostępne np. jako strona internetowa). Programy takie jak R, SPSS, Statistica, Forecast Pro, Forecast Expert należy wyróżnić jako aplikacje lokalne.
Co można przewidzieć?
- Pogoda
Błędy w obliczeniach przyszłych stanów atmosfery i innych układów chaotycznych kumulują się z biegiem czasu, dlatego prognoza pogody na nadchodzący dzień jest znacznie lepsza niż na miesiąc.
Jednak dokładnośćrośnie stopniowo: nowoczesne prognozy pięciodniowe są równie dobrejak 40 lat temu - jednodniowe. Przydatną prognozę można sporządzić na dziewięć do dziesięciu dni. A granica przewidywalności dla modeli klasycznych, według Aleksandra Czernokulskiego, wynosi dwa tygodnie.
Wszystkie te modele zbudowane są na tej samej zasadzie.Pogodę opisuje kilka podstawowych równań, które rozwiązuje się krok po kroku, podstawiając dane obserwacyjne, a nie w formie ogólnej, jak uczy się w szkole – po prostu nie da się ich w ten sposób rozwiązać.
Aby nie znaleźć się w niezręcznej pozycji, jak kiedyś Lorenz, model uruchamia się 10-20 razy, nieznacznie zmieniając wartości początkowe – dodając szum w celu rozważenia różnych opcji.
- Burze magnetyczne
Naukowcy na całym świecie pracują od 70 lataby poznać przyczyny nieprawidłowego nagrzewania się korony słonecznej. Proces ten jest związany z burzami magnetycznymi, których nadal nie można dokładnie przewidzieć.
Temperatura korony słonecznej - warstwa zewnętrznaatmosfera Słońca - około 1 miliona stopni Celsjusza, w niektórych miejscach prawie 10 milionów, jednak dolna atmosfera osiąga zaledwie 5,5 tysiąca stopni.
W rezultacie wniosek jest taki: im dalej od centrum Słońca, tym jest goręcej, choć w jego wnętrzu jest odwrotnie. Mechanizm działania tego nagrzewania korony jest nadal niejasny.
Rozprzestrzenianie się Alfvéna faluje Samaręnaukowcy badają za pomocą równań magnetycznej dynamiki gazu. Na podstawie wyników pracy naukowcy przedstawią układy równań, które matematycznie dokładnie opisują różne parametry i modele ogrzewania słonecznej plazmy koronalnej.
- Erupcje wulkaniczne
Naukowcy z Uniwersytetu Stanfordaprzeanalizowali lokalizację kryształów oliwinu, które zamarzły w lawie po erupcji wulkanu Kilauea. Dzięki temu naukowcy byli w stanie poznać szczegóły procesów zachodzących w trzewiach ziemi - ta informacja pomoże przewidzieć przyszłe erupcje.
Naukowcy wyjaśnili, że próbowali tworzyćalgorytm przewidywania erupcji wulkanów. Jednak wiele procesów, które mogą to sugerować, zachodzi głęboko pod ziemią w rurach lawy. Po erupcji wszelkie podziemne znaczniki, które mogą dać wskazówki odkrywcom, są prawie we wszystkich przypadkach zniszczone.
Dlatego naukowcy skupili się na badaniu kryształów oliwinu, które powstały podczas potężnej erupcji na Hawajach ponad pół wieku temu.
Następnie badacze ze StanfordUniwersytety znalazły sposób na przetestowanie komputerowych modeli przepływu magmy, które według nich mogą ujawnić więcej danych o przeszłych erupcjach i być może pomóc w przewidywaniu przyszłych.
- Pożary
Uniwersyteckie badania w laboratorium pożarowymNazwisko Brighama Younga w Stanach Zjednoczonych daje dokładniejszy obraz tego, gdzie zaczynają się pożary i jak się rozprzestrzeniają. Naukowcy są przekonani, że wszelkie nowe dane, które pomogą kontrolować klęski żywiołowe, pozwolą zaoszczędzić miliony dolarów budżetowi kraju.
Badania wykazały, że skład chemicznykrzewy mają zasadnicze znaczenie dla tego, jak szybko się palą. Rodzaj rośliny znalezionej w pobliżu ognia może pomóc przewidzieć, jak ogień się rozprzestrzeni i jak szybko może się rozprzestrzenić na inne gatunki roślin.
Eksperyment ma na celu poprawęmodele prognozowania pożarów. Ponieważ walka z nimi kosztuje służbę leśną i agencje rządowe USA miliardy dolarów rocznie, wszelkie badania, które mogą pomóc w zwiększeniu skuteczności gaszenia pożarów, są niezbędne - zauważyli naukowcy.
- Zmiana klimatu
Naukowcy z Norweskiej Szkoły Biznesu w Oslostworzyli matematyczny model zmian klimatycznych, zgodnie z którym po ustaniu wszystkich emisji wzrost temperatury będzie trwał co najmniej przez kolejne 100 lat.
Naukowcy zastosowali w swoim modeluinformacje o klimacie od 1850 roku do dnia dzisiejszego. Na tej podstawie przewidzieli, jak zmienią się globalne temperatury i jak bardzo podniesie się poziom morza o 2500.
W efekcie okazało się, że szczyt emisjigazy cieplarniane pojawią się około 2030 r., a do 2100 r. spadną do zera, następnie do 2500 r. globalne temperatury będą nadal o trzy stopnie wyższe, a poziom mórz będzie o 2,5 m wyższy niż w 1850 r. I to jest najkorzystniejsza prognoza.
Chociaż część dwutlenku węgla z powietrza zostanie pochłonięta przez biomasę, glebę i oceany, w żaden sposób nie powstrzyma to globalnego ocieplenia. Punkt bez powrotu minął przed 2020 rokiem.
Jak możemy ulepszyć nasze przewidywania?
W przyszłości jakość danych poprawi się dziękispektroradiometry, radary i lidary (lasery) na nowych satelitach. Zaawansowane statki kosmiczne są już w stanie kierować sprzętem, jeśli to konieczne.
Kolejnym obiecującym kierunkiem są pomiary z wykorzystaniem zwykłych smartfonów wyposażonych w różnego rodzaju sensory i inną elektronikę użytkową.
Jest jeszcze jeden problem - z oddalaniemmodelu i wzrostem wolumenu danych, złożoność obliczeń ogromnie wzrasta. Na przykład do prognozowania pogody wykorzystuje się jedne z najpotężniejszych komputerów na świecie.
Są drogie, a ich wydajność jest wyższa.nie rośnie w tym samym tempie: mikroukłady krzemowe nie mają prawie żadnego miejsca do poprawy. Ponadto współcześni meteorolodzy mają spuściznę w postaci milionów wierszy kodu, co utrudnia optymalizację obliczeń.
Czytaj więcej
Fizycy stworzyli analogię czarnej dziury i potwierdzili teorię Hawkinga. Dokąd to prowadzi?
Naukowcy odkryli mityczną cząstkę Odderona
Najbardziej tajemnicze zjawisko naturalne. Skąd się bierze piorun kulowy i jak jest niebezpieczny?