Визначення просторового розподілу швидкості вітру на основі детермінованих та геостатичних методів
DOI: 10.31673/2412-9070.2025.040304
Анотація
Метою статті є визначення просторового розподілу швидкості вітру за допомогою детермінованого методу інтерполяції радіально базисних функцій (RBF) та геостатистичних методів інтерполяції – простого кригінгу (Simple Kriging), та ординарного кригінгу (Ordinary Kriging), та проведення аналізу точності даних моделей інтерполяції відносно вхідної вибірки даних. Предметом дослідження є статистичні показники та методи валідації даних методів інтерполяції RBF, Simple kriging, Ordinary kriging. Було створено вибірку даних про швидкість вітру з 533 точок на території України, рівномірно розподілених з кроком 50 км, шляхом кореляції даних реаналізу NASA Power моделі MERRA-2 з вибіркою даних з 70 точок стаціонарних метеорологічних станцій на висоті 10 м. Обидва вхідні набори даних формувалися за період 10 років (2011-2020 років) у зимовий період, де на кожну добу припадало 8 записів про швидкість вітру. Процес кореляції було виконано за допомогою моделі машинного навчання, методом Random Forest. На корельованій вибірці даних було проведено інтерполяцію швидкості вітру методами RBF, Simple Kriging, Ordinary Kriging і було отримано три вихідні растрові зображення з визначеною швидкістю вітру для кожного пікселя зображення. У результаті проведених досліджень, згідно статистики кросс-валідації методів інтерполяції, було визначено що метод Ordinary Kriging є найбільш точним для прогнозування швидкості вітру серед обраних методів інтерполяції. Аналіз точності моделювання виконувався за допомогою метрик RMSE, ME, MSE, RMSSE, ASE та за допомогою візуального порівняння діаграм розсіювання співвідношення прогнозованих та виміряних значень, діаграм розподілу та діаграм розсіювання стандартизованої похибки, для геостатистичних методів інтерполяції. За метрикою RMSE було визначено відносні одиниці точності методів інтерполяції, де для ординарного кригінгу приймається значення 100% точності, водночас метод RBF досягає 92,6%, а простий кригінг - 88,2% точності відносно ординарного кригінгу.
Ключові слова: просторовий розподіл швидкості вітру; дані реаналізу; MERRA-2; метеорологічні дані; радіальні базисні функції; методи інтерполяції; простий кригінг; ординарний кригінг; кросс-валідація; моделювання.
