Вісник Львівського університету. Серія фізична 61 (2024) с. 156-166
DOI: https://doi.org/10.30970/vph.61.2024.156

Прогнозування річної динаміки інфразвуку на основі метеорологічних даних з використанням адитивної регресії

О. Сорока

Досліджено можливість використання адитивної моделі для передбачення атмосферного інфразвуку. Адитивні моделі є потужним інструментом для моделювання часового ряду, особливо коли дані містять сезонні коливання або інші структурні компоненти. В даній роботі взято параметри моделі Prophet, що включають мультиплікативний режим сезонності для врахування пропорційних сезонних ефектів, високу гнучкість зміни тренду та помірну гнучкість сезонних компонент. Також було додано дві сезонні компоненти: річну з періодом 12 місяців і п'ятьма гармоніками та квартальну з періодом 3 місяці і такою ж кількістю гармонік. Це дозволило моделі враховувати складні сезонні шаблони як серед річної, так і серед квартальної компоненти динаміки огинаючої інфразвуку. Представлено результати порівняння експериментальних та прогнозованих, за допомогою адитивної моделі, місячних реалізацій огинаючої інфразвуку у 2000-му році. Показано, що модель добре відтворює загальний характер динаміки огинаючої інфразвуку для більшості місяців. Найбільше відхилення експериментальних даних від прогнозованих спостерігається у січні, і може бути пояснено, з огляду на менші значення інтенсивності огинаючої у січні в попередні (1997-1999) роки. Отримане середньоквадратичне відхилення становить 2,86, що на 35 \% гірше у порівнянні з моделлю SARIMAX та на 8 \% гірше у порівнянні з моделлю ARIMA. Розраховане значення коефіцієнта детермінації \textit{R}-squared становить 0,55, що також нижче, ніж у попередніх моделях (0,81 у випадку SARIMAX та 0,63 у випадку ARIMA). Під час побудови моделі використовувались різні екзогенні параметри та досліджено вплив кожного на якість моделі, виражену через середньоквадратичне відхилення та коефіцієнт детермінації \textit{R}-squared. Виявлено, що найбільший вплив на огинаючу інфразвуку має сонячна активність і дещо менший вплив мають температура та швидкість вітру. Найменші зміни значень середньоквадратичного відхилення та коефіцієнта детермінації, серед обраних зовнішніх сигналів, спостерігаються у випадку використання атмосферного тиску на рівні моря. Відбір найбільш вагомих метеорологічних параметрів здійснено засобами кореляційного аналізу. Запропонований підхід дозволяє значно покращити точність передбачень атмосферного інфразвуку та підвищити розуміння впливу метеорологічних факторів на цей процес, що може мати важливе значення для виявлення та аналізу різноманітних природних та техногенних явищ.

Текст статті (pdf)

Список посилань
  1. Soroka S. O. Infrazvuk kosmichnoho pokhodzhennya ta yoho vplyv na zemni protsesy / S. O. Soroka, V. P. Mezencev, L. M. Karatayeva, O. S. Soroka // Kosmichna nauka i texnolohiya. -- 2008. -- Vol. 14, No. 6. --P. 73--88.
  2. Soroka O. S. On forecasting the annual dynamics of the infrasound envelope function / O. S. Soroka, B. Ya. Melekh, V. O. Karnaushenko, Ya. M. Chornodolskyy // Journal of Physical Studies. -- 2024. -- Vol. 28, No. 3. -- P. 3403 (5 p.). doi: 10.30970/jps.28.3403.
  3. Soroka O. Impact of information on solar flares and earthquakes on the prediction of the annual dynamics of the infrasound wave envelope / O. Soroka, B. Melekh, V. Karnaushenko, Ya. Chornodolskyy // (paper has been submitted for publication in scientific journal “Mathematical modeling and computing”).
  4. Sarah A. Benchmarking current and emerging approaches to infrasound signal classification / A. Sarah, L. Linville. // Seismological Research Letters. -- 2020. -- Vol. 91, No. 2 A. -- P. 921--929. doi:10.1785/0220190116.
  5. http://wikimapia.org/36944216/uk/Meteorolohichna-stantsiya
  6. Soroka S. O. Zv'yazok seysmichnoyi aktyvnosti z atmosfernym infrazvukom / S. O. Soroka, V. P. Mezencev, L. M. Karatayeva // Vidbir i obrobka informatsiyi. -- 2010. -- Vol. 32, No.108. -- P. 61--66.
  7. National Geophysical Data Center / World Data Service (NGDC/WDS): NCEI/WDS Global Significant Earthquake Database. NOAA National Centers for Environmental Information. doi: 10.7289/V5TD9V7K.
  8. Alokhin V. I. Mala hirnycha entsyklopediya / V. I. Alokhin [ta in.] // Skhidnyy vydavnychyy dim, 2013. -- P. 652.
  9. https://www.ngdc.noaa.gov/
  10. https://www.ngdc.noaa.gov/stp/space-weather/solar-data/solar-features/solar-radio/iau-qbsa/documentation/qbsa-history.pdf
  11. Dodson H. W. An Experimental Comprehensive Flare Index and Its Derivation for “Major” Flares / H. W. Dodson, E. R. Hedeman // World Data Center A (NOAA). -- 1955--1969. -- P. 25.
  12. Hastie T. J. Generalized additive models / T. J. Hastie // Statistical models in S. Routledge. -- 2017. -- Vol. 1. -- P. 249--307.
  13. Taylor S. J. Forecasting at Scale / S. J. Taylor, B. Letham // The American Statis-tician. -- 2018. -- Vol. 72, No.1. -- P. 37--45. doi: 10.1080/00031305.2017.1380080.
  14. Hardy G. H. Fourier series / G. H. Hardy, W. Rogosinski // Courier Corporation. -- 1999. -- Vol. 1. -- P. 100.