АНСАМБЛЕВІ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОВЕНЕЙ У ВЕЛИКІЙ БРИТАНІЇ НА ОСНОВІ СОНЯЧНОЇ АКТИВНОСТІ - СИДОР, ПЕТРО; ВИКЛЮК, ЯРОСЛАВ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Це дослідження має на меті з’ясувати приховані залежності між потоками сонячних частинок, які надходять від Сонця, та повенями, спричиненими опадами, в регіоні Великої Британії. Унікальність цієї роботи полягає у застосуванні даних про сонячну активність як вхідних параметрів для машинного навчання та їх кореляції з реальними даними про інтенсивність опадів та повеней у Великій Британії, що слугують вихідними даними. За період з жовтня 2001 року по грудень 2019 року було проаналізовано 20 значущих повеней. Аналіз було виконано на денній основі з урахуванням часового зсуву між сонячними випромінюваннями та їх впливом на погодні умови, що варіювався від 0 до 9 днів. Дослідження застосовує кореляційний аналіз для визначення ступеня взаємозв'язку між часовими рядами сонячної активності та повенями, створюючи основу для більш глибокого розуміння можливих причинно-наслідкових зв'язків. На наступному етапі, використовуючи методи прогностичного моделювання, зокрема алгоритми дерева рішень та ансамблі класифікаційних моделей, було досліджено потенційний зв'язок між змінами в сонячній активності та повенями. Було створено ансамбль моделей за методом жорсткого голосування, який враховує різні показники, такі як щільність протонів, диференціальний потік протонів і температуру іонів, з часовим зсувом до 9 днів. Аналіз показав, що ці ключові параметри можуть ефективно передбачати настання повеней з точністю до 92% за вказаний період.Результати підкреслюють важливість інтеграції космічної погоди та сонячної активності в моделі прогнозування земних погодних умов, зокрема, у контексті повеней в Англії. Це дозволяє не тільки краще розуміти причини природних катаклізмів, але й підвищує ефективність планування заходів з надзвичайних ситуацій і зменшення можливих збитків від них. Таким чином, ця робота вносить важливий вклад у поле досліджень космічної погоди та її впливу на Землю, зокрема у сфері гідрометеорології та керування ризиками повеней.
Keywords: опади; повені; машинне навчання; захист від повеней; класифікація; математичне моделювання; аналіз даних; ансамбль класифікаційних моделей