name: Постпроцессинг численных прогнозов приземных метеорологических параметров на основе нейросетевых методов
keyword_list: нейронные сети численные модели прогноза погоды систематическая коррекция квазилинейная неоднородная оптимальная интерполяция прогноз метеорологических параметров алгоритм комплексификации прогнозов
abstract: В диссертации предложен новый нейросетевой комплекс постпроцессинга (коррекции) численных моделей прогноза погоды, которые были обучены, валидированы и протестированы на больших архивах прогнозов и синхронных им измерений на синоптических метеорологических станциях на территории Российской Федерации и сопредельных государств. 
  В работе	реализована квазилинейная неоднородная оптимальная интерполяция (КНОИ) по горизонтальным координатам для вычисления поправок к прогностическим полям приземных метеорологических параметров в точках модельной сетки; КНОИ использует нейронные сети для учёта неоднородностей полей поправок. Выполнена	оптимизация параметров нейронных сетей, использованных в предложенном постпроцессинге приземных прогностических полей одной и нескольких численных моделей прогноза погоды.
  Для решения сформулированных в диссертационной работе задач использованы теоретические результаты и методы линейной алгебры, математического анализа, функционального анализа, интерполяции, оптимизации, математической статистики и теории вероятностей, теории случайных полей, статистической обработки больших данных, нейронных сетей и машинного обучения, а также методы структурного и объектно-ориентированного программирования и различные методики оценки качества метеорологических прогнозов.
  Предложенный комплекс постпроцессинга применим в случаях частичного отсутствия прогностической информации, и (или) в случаях отсутствия (отбраковки алгоритмом контроля качества) части данных наблюдений. Разработанный комплекс постпроцессинга позволяет выпускать продукцию, а именно откорректированные прогнозы приземных метеорологических параметров в виде метеограмм для точек синоптических станций, а также в виде синоптических карт. Подготавливаемые прогнозы могут быть использованы непосредственно потребителем, так и быть использованы для дальнейшего постпроцессинга. Например, автором были разработаны методики прогноза потребления электроэнергии  и нагрузки на службу «Скорой помощи», использующие прогнозы приземных метеорологических параметров, рассчитанные предлагаемым постпроцессингом. 
  Рассчитываемая по предлагаемым постпроцессингом продукция размещается на интернет-сайтах ФГБУ «Гидрометцентр России».
chairman_dissertation_council.name: Александр
chairman_dissertation_council.surname: Васильев
chairman_dissertation_council.patronymic: Александрович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник
chairman_dissertation_council.degree: Доктор географических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: -
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57190523096
chairman_dissertation_council.rinc_id: 108049
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Марина
organization_supervisor.surname: Шатунова
organization_supervisor.patronymic: Владимировна
organization_supervisor.position: ведущий научный сотрудник
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 37.21.77
rubrics.name: Моделирование физическое и математическое
oecds.code: 01.05.QQ
oecds.name: METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
speciality_codes.name: Физика атмосферы и гидросферы
speciality_codes.code: 25.00.29
supervisors.fio: Гордин В.А,
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Дифференциальные уравнения, динамические системы и оптимальное управление
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Чаликов Д.В.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Океанология
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Оселедец И.В.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Вычислительная математика
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБУ "ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ"
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ"
protection_organization.ogrn: 1037700249861
protection_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
protection_organization.supervisor_surname: БОРЩ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВАСИЛЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБУ "ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ"
author_organization.ogrn: 1037700249861
author_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
author_organization.supervisor_surname: БОРЩ
author_organization.supervisor_patronymic: ВАСИЛЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения