ДИПЛОМ 2020 года.. Методика оценки изменений климатических

• Название: Методика оценки изменений климатических
• Дата: 06.03.2022
• Размер: 1.63 Mb.
• Имя файла: ДИПЛОМ 2020 года..doc
• Тип: Пояснительная записка; #384963
• страница: 10 из 11

3.3. Оценка экономической полезности разработанного прогноза

При оценивании экономической полезности разработанных метеорологических прогнозов, в том числе погодно-климатических характеристик, необходимо учитывать следующие соображения.

Наблюдения за температурой воздуха на метеорологических станциях производятся в основные метеорологические сроки, каждые 3 часа. Средняя суточная температура воздуха вычисляется как средняя из 8-ми сроков. Соответственно средняя месячная температура является средней из 30 или 31 средних суточных значений. Климатическая норма температуры представляет собой среднее многолетнее значение, рассчитанное, в соответствии с требованиями ВМО, за 30-ти летний период. Мониторинг погоды принято осуществлять посредством наиболее простых (в понимании обывателей) статистических величин, какими являются отклонения от нормы (или аномалии). Для оценки теплового состояния любого календарного периода (сутки, месяц, сезон, год) рассчитываются отклонения от соответствующей нормы. Для тепловой характеристики прошедших суток рассчитывается отклонение средней суточной температуры от климатической нормы ( ).

Если отклонение не превышает 3 градуса, то день считается в пределах нормы. Сутки называются холодными, если отклонение по модулю больше 3 и меньше 7 градусов. Если отклонение по модулю больше 7 градусов, то день считается очень холодным. Те же критерии применяются для положительных отклонений: от 3 до 7 ‑ теплый день, больше 7 ‑ очень жаркий.

За прошедшие N дней текущего месяца подсчитывается среднее отклонение .

(3.8)

Если среднее отклонение за месяц не превышает 1 градуса, то погодные условия признаются соответствующими климатической норме. Месяц называют холодным, если отклонение по модулю больше 1 и меньше 4 градусов. Если отклонение по модулю больше 4 градусов, то месяц считается очень холодным. Те же критерии применяются для положительных отклонений: от 1 до 4 ‑ теплый месяц, больше 4 ‑ очень теплый.

Аналогично подсчитывается среднее отклонение за прошедшие N дней текущего сезона.

3.9

Если среднее отклонение за сезон не превышает 0,7 градуса, то сезонные погодные условия признаются соответствующими климатической норме. Сезон называют холодным, если отклонение по модулю больше 0,7 и меньше 3 градусов. Если отклонение по модулю больше 3 градусов, то сезон считается очень холодным. Те же критерии применяются для положительных отклонений: от 0,7 до 3 ‑ теплый сезон, больше 3 ‑ очень теплый.

За прошедшие N дней текущего года подсчитывается среднее отклонение .

3.10

Если среднее отклонение за год не превышает 0,4 градуса, то погодные условия за год признаются соответствующими климатической норме. Год называют холодным, если отклонение по модулю больше 0,4 и меньше 0,7 градусов. Если отклонение по модулю больше 0,7 градусов, то год считается очень холодным. Те же критерии применяются для положительных отклонений: от 0,4 до 0,7 ‑ теплый год, больше 0,7 ‑ очень теплый.

Указанные положения сведены в таблицу 3.3

Экономический эффект использования прогнозов является такой мерой ценности, которая наиболее полно отражает их способность удовлетворять производственные запросы потребителей. Он показывает содержательность обратной информации – насколько прогнозы были действительно полезны [14].
Таблица 3.3

Отклонение средних температур воздуха от климатической нормы

	Сутки	Месяц	Сезон	Год
Очень холодно	ΔТсут ≤ -7	ΔТмес ≤ -4	ΔТсез ≤ -3	ΔТг ≤ -0,7
Холодно	-7 < ΔТсут< -3	-4 < ΔТмес< -1	-3 < ΔТсез< -0,7	-0,7 < ΔТг< -0,4
Норма	-3 ≤ ΔТсут≤ 3	-1 ≤ ΔТмес≤ 1	-0,7 ≤ ΔТсез≤ 0,7	-0,4 ≤ ΔТг≤ 0,4
Тепло	3 < ΔТсут< 7	1 < ΔТмес< 4	0,7 < ΔТсез< 3	0,4 < ΔТг< 0,7
Жарко	ΔТсут ≥ 7	ΔТмес ≥ 4	ΔТсез ≥ 3	ΔТг ≥ 0,7

Определение экономического эффекта разработанных и реализованных в практике прогнозов погоды является целевой задачей, выполняемой после оценки их успешности. Результативность работы синоптика устанавливается посредством знания экономической полезности прогнозов [14].

Экономическим эффектом называется сбереженные материальные средства за вычетом затрат на их получение. Оценка экономического эффекта выполняется на основании формулы:

(3.11)

где – коэффициент долевого участия системы Росгидромета в получении экономического эффекта (величины колеблются в пределах от 0,2 до 1,0, а среднее значение равно 0,3); – общее число прогнозов, идентичное числу принятых потребителем решений ; – минимальные общие потери при использовании случайного прогноза, то есть базовое прогностическое условие; – минимальные средние потери при использование методических прогнозов – основное прогностическое условие; – предпроизводственные затраты [14].

Другим важным показателем экономической полезности прогнозов является экономическая эффективность. Экономическая эффективность включает эффект, получаемый при использовании методических прогнозов, отнесенных к затратам на их разработку и рассчитываемая по формуле:

(3.12)

Показатели экономической полезности и достаточно объективно отражают оптимальные условия использования прогнозов погоды и получаемую при этом пользу.

Для иллюстрации вышеизложенных положений рассмотрим расчет экономической эффективности на примере обеспечения функционирования потребителей электроэнергии. Известно, что изменение средней температуры воздуха на 1°С приводит к изменению генерирующей мощности по ЕЭС России на 1 млн. кВт и, соответственно, расходов условного топлива на 7 тыс. т в сутки, что в денежном эквиваленте примерно равно 37 руб. / МВт. При этом защитные меры могут быть не столь кардинальны, чтобы полностью исключить прямые потери. Значения стоимости в данном случае взяты как условные [14].

Таблицы сопряженности методического и инерционного прогнозов имеют следующий вид:
Таблица 3.4

Таблица сопряженности методического прогноза

Прогноз Фактич.	≤-0,7	-0,7...-0,4	-0,4...0,4	0,4...0,7	≥0,7
≤-0,7	8	2	2	1	2
-0,7...-0,4	2		1
-0,4...0,4	4	1		2
0,4...0,7			1
≥0,7	1		1	1	1

Таблица 3.5

Таблица сопряженности инерционного прогноза

Прогноз Фактич.	≤-0,7	-0,7...-0,4	-0,4...0,4	0,4...0,7	≥0,7
≤-0,7	8	2	3		2
-0,7...-0,4	3
-0,4...0,4	2	1	3	1
0,4...0,7				1
≥0,7	1		1		1

Матрица потерь для выбранного условного потребителя может быть представлена в табличном виде следующим образом:

Таблица 3.6

Матрица потерь

Прогноз Фактич.	≤-0,7	-0,7...-0,4	-0,4...0,4	0,4...0,7	≥0,7
≤-0,7	14,63	49,81	98,76	148,14	198,2
-0,7...-0,4	16,60	14,63	49,87	98,76	148,14
-0,4...0,4	35,88	16,60	14,63	49,87	98,76
0,4...0,7	49,32	35,88	16,60	14,63	49,87
≥0,7	98,76	49,32	35,88	16,60	14,63

При использовании методических прогнозов средние потери потребителя рассчитываются по формуле:

(3.13)

Формула для определения имеет тот же вид, только частоты берутся из таблицы сопряженности инерционных прогнозов, а значит остаются теми же.

Средние потери использования оптимальной стратегии, обеспечивающей минимум потерь, определяются по ниже приведенной рабочей формуле.

(3.14)

После поведения расчетов по формулам были получены следующие результаты:


В итоге экономический эффект оценивается с помощью следующих формул:

при стратегии доверия методическим прогнозам:

(3.15)

при оптимальной стратегии:

(3.16)

Экономический эффект при оптимизации составляет:

.

(3.17)

Экономическая эффективность составляет:

3.18

Иначе говоря, на одну у.е. затрат на прогнозы государству возвращается 1833 у.е. Экономическая эффективность является конечной оценкой результативности.