Keskkonnaagentuuri ja Grid Raveni koostöö eesmärgiks on uurida tuuleprognoosi täpsuse tõstmise võimalusi masinõppe meetodite abil. Koostöö keskendub teadmiste jagamisele osapoolte vahel – Keskkonnaagentuur ilmavaatluste ja -prognoosimise valdkonnas, Grid Raveni panuseks on masinõppe oskusteabe jagamine.
Tänapäeval saadakse ilmaprognoosid numbriliste ilmamudelite abil, mis baseeruvad atmosfääri liikumist kirjeldavate võrrandite lahendamisel numbriliste meetoditega. Mudelite ruumiline eraldusvõime ehk resolutsioon jääb enamasti 2–10 kilomeetri vahele, mille puhul kasutatakse arvutuste tegemisel mitmesuguseid lihtsustusi. See võimaldab saada järgmiste päevade prognoosi mõistliku ajakulu ja kvaliteediga. Kui on vajadus täpsema prognoosi järele, eeldab see kõrgema ruumilise eraldusvõime (alla kilomeetri) kasutamist, mille rakendamisel on vaja kasutada keerulisemat metoodikat ning võimsamat arvutusressurssi. Siinkohal tuleb appi masinõppemeetodite kasutamine, mis võimaldavad mudelite keerukaid algoritme asendada kiiremate ja tõhusamate lahendustega.
Koostöös Grid Raveniga soovime edaspidi parandada tuule kiiruse ja suuna prognooside täpsust väga kõrge eraldusvõimega aladel, arvestades seejuures maastiku eripärasid ja seal esinevaid tingimusi (mets, ehitised jne). Selleks paigaldatakse teatud kohtadesse tuule mõõtmispunktid, mis annavad esinevatest tuuletingimustest võimalikult realistliku pildi. Saadud andmeid võrreldakse lähedal paikneva ilmavaatlusjaama andmetega ning erinevate mudelite poolt väljaarvutatud tulemustega. Resultaadina saab luua uusi meetodeid kvaliteetsemate tuule prognooside koostamiseks ning see võimaldab ilmateenuste efektiivsust ja kvaliteeti tõsta.
Keskkonnaagentuuril on hea meel õppida koos projektipartneriga uusi võtteid ja võimalusi, kuidas ilmaprognoosimist kvaliteetsemaks muuta. Samuti on võimalik saadud kogemust kasutada mitmetes erinevates valdkondades nagu energeetika, transport, põllumajandus, ehitus, turism, ürituste korraldamine jm. Näiteks energeetikasektoris ilmast tingitud energiakadude vähendamine nii selle tootmisel, viimisel tarbijani kui ka energia tarbija vaatepunktist lähtudes. Transpordis ohtlike ilmastikunähtuste (halb nähtavus, libedad teeolud jne) täpsem ja ajakohasem prognoosimine.
Autor: Keskkonnaagentuuri peaspetsialist Ivar Ansper
0,0 / 0 voters
Hinnangud puuduvad. Ole esimene hindaja!