Csapadékmennyiség előrejelzése valószínűségi alapon

OData támogatás
Konzulens:
Barta Gergő
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

A mezőgazdaság számára kiemelkedően fontos információ a pontos csapadékelőrejelzés az egyes mezőgazdasági területeken. Nem lehetséges mindenhová helyi csapadékmérő eszközöket telepíteni, ezért távolról, radarok adatai alapján célszerű előrejelezni a várható csapadékmennyiséget a térségekben. Fennálló probléma a csapadékmennyiség minél pontosabb előrejelzése a telepített radarokból származó információk alapján.

A dolgozatomban erre a problémára mutatok be egy valószínűség alapú adatbányászati megoldást. A munkám során összehasonlítok egy valószínűségi alapon működő, kvantilis regresszorokat alkalmazó modellt egy klasszikus, szórás minimalizáló modell teljesítményével. E mérések során az általam alkotott keretrendszer fő eszköze a CRPS, azaz a Continuous Rank Probability Score, amely lehetővé teszi a valószínűség és nem valószínűség alapú megközelítések összemérhetőségét. Munkám során amerikai, WSR-88D típusú polarimetrikus radarból származó igencsak hiányos, sokdimenziós adathalmazt vizsgáltam. Létrehoztam új, akkumulált változókat, és a mérések során rámutattam relevanciájukra.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.