Методическое обеспечение прогноза лавинной опасности

Поставленные на научную основу регулярные наблюдения за снежными лавинами были начаты в начале 30-х годов в СССР (Хибинский горный массив) и в Швейцарии. Накопленные опыт и данные позволили уже через несколько лет приступить к прогнозированию лавинной опасности территорий. Первоначально прогнозы составлялись на интуиции исследователей. Интуитивный подход к оценке возможности схода лавин сохранялся достаточно длительный промежуток времени. К примеру, с позиций индуктивной логики строилась система прогнозирования лавин в США и Канаде [77, 85]. Уже к концу 30-х годов появились и первые методики прогноза. И.К.Зеленой создал и применил на практике методику прогноза лавин во время метелей [48]. Впоследствии, когда снеголавинными наблюдениями были охвачены многие горные районы различных стран мира, в помощь специалистам по прогнозу лавинной опасности были разработаны многочисленные методики, использующие различные способы определения лавинной опасности. Такие методики созданы для многих горных регионов страны. Однако из упомянутых в [41] 63 методик прогноза к концу 80-х прошли производственную проверку и применялись на практике менее половины. На этот момент только Сахалинское, Иркутское и Колымское управления гидрометслужбы и Цех противолавинной защиты комбината «Апатит» внедрили в производство прогностические модели [26]. С тех пор, судя по публикациям в специальной литературе, положение улучшилось не намного.

Причины такого состояния находятся в самых разных аспектах деятельности и взаимодействия производственных и научных организаций. В литературе по лавинным исследованиям опубликованы методики прогноза лавинной опасности, созданные в производственных и научно-производственных организациях гидрометслужбы, получившие практическое применение после производственных испытаний, и теоретические изыскания научных организаций, чаще всего так и не используемыми при прогнозе.

Методики определения лавинной опасности созданы отдельно для пограничных территорий СССР [49]. Использование их проводилось в пограничных войсках страны.

Следует отметить, что многие специалисты скептически оценивают возможность использования разработанной для отдельного горного региона методики в других районах. Мешают этому различия климата, преобладающих погодных условий, рельефа местности, характера подстилающей поверхности склонов. В таких случаях проводятся дополнительные исследования, направленные на определение границ применения методики, выявление новых ведущих факторов и др. [15].

По принятой в гидрометслужбе практике вновь созданные методики проверяются на независимом материале, проходят производственные испытания и после этого рекомендуются (не рекомендуются) для практического применения. Срок разработки методики, включая сбор, обработку информации и производственные испытания, составляет несколько лет. Оценками их приняты оправдываемость прогнозов, предупрежденность прогнозируемого явления и известные критерии А.М.Обухова и Н.А.Багрова [36].

Главное требование к качеству прогнозов: сумма общей оправдываемости и предупрежденности наличия явления в процентах должна быть больше суммы природной повторяемости случаев с явлениями со 100% [22].

Окончательный вариант представляемого потребителю прогноза составляет специалист, используя при этом помимо методик, собственный опыт, интуицию и дополнительные данные, неучитываемые методиками. 

Сформулированы основные методические принципы прогноза лавинной опасности:

- принцип соразмерности между охватываемой прогнозом территорией и его заблаговременностью, к примеру, фоновый прогноз должен иметь заблаговременность не меньшую, чем реальные сроки по организации противолавинных мероприятий;

- непрерывное слежение за изменением ситуации;

- учет при разработке новых методов прогноза предыстории развития снежно-метеорологической обстановки во времени;

- детальное предупреждение о лавинной опасности обладает пределом, который обеспечивается возможностями сбора индивидуальной информации в каждом лавинном очаге, дополнительно к фоновым данным [27].

Создание методики, с использованием которой будет составляться прогноз лавинной опасности, включает несколько этапов:

создание обучающей выборки,

выбор предикторов,

их преобразование,

выбор метода прогноза,

оценка надежности распознавания (оправдываемости) прогноза.

Выбор предикторов

Качество прогноза обеспечивается выбором набора и оптимального числа предикторов - показателей, определяющих образование лавин в конкретном районе и в фиксированный момент времени. В их число могут входить (таб. 1) характеристики снежного покрова, индексы атмосферных процессов, значения метеорологических и аэрологических элементов, параметры рельефа. В практике прогнозирования лавинной опасности используются измеренные, нормализованные (при отличии от нормального распределения) и рассчитанные значения (интенсивность выпадения осадков, изменение температуры воздуха и др.), а также обобщенные показатели, учитывающие несколько исходных переменных и описывающие определенный процесс (произведение скорости ветра на продолжительность его действия, характеризующее количество переметенного снега).

Таким образом, на начальном этапе разработки методики прогноза ставится задача выбора из множества признаков наиболее информативных, обеспечивающих требуемую статистическую надежность методики и точность прогноза. Под информативностью отдельного признака понимается мера количества информации, содержащаяся в нем, относительно другого [29]. При этом, по мнению ряда исследователей [12] для анализа (в частности статистического) большинства лавиноопасных ситуаций нет необходимости в формировании громоздких массивов данных с большим числом лавинообразующих признаков. Увеличение объема данных обычно не дает выигрыша в заблаговременности и оправдываемости прогнозов.

Отбор признаков (предикторов) может осуществляться на основе физических соображений и методов математической статистики. Выбор предикторов для методик прогноза должен происходить с учетом площади территории, на которую составляется прогноз и изменчивости в ее пределах их значений.

В качестве показателя информативности предикторов, используемых в прогнозе лавинной опасности, применяются:

- двойной t – критерий Стьюдента;

- расстояние Махаланобиса;

- показатель разделимости Фишера.

Корреляционный анализ попарно независимых предикторов позволяет исключить взаимозависимые величины и сократить тем самым число предикторов. В работе [54] независимыми принимались признаки, коэффициенты корреляции которых меньше 0,6 по модулю. Анализ главных компонент, применяемый как способ сокращения факторов, допускает использование взаимозависимых предикторов. Наиболее часто употребляется вращение по методу варимакс (максимизирующее дисперсию исходного пространства переменных).

Порядок расположения признаков по степени информативности определяется с помощью процедуры «просеивания» [32]. При составлении альтернативного прогноза производится классифицирование на два класса: класс с наличием лавин и класс с отсутствием лавин. Первоначально в состав общего вектора-предиктора включаются все признаки, которые определяют физическую модель рассматриваемого явления и учитывают его особенности. Предиктор, обеспечивающий максимальное значение показателя разделимости Фишера выбирается из общего числа предикторов, затем вычисляется значение для этого предиктора в паре с каждым из оставшихся предикторов и т.д. Процедура продолжается до тех пор, пока с добавлением каждого следующего предиктора не прекращается рост показателя разделимости. Таким образом определяется группа предикторов наиболее полно описывающих условия лавинообразования.

Оценка характера влияния каждого признака в отдельности производится путем сравнения его среднего значения в двух классах. Для сравнения степени информативности признаков между собой вычисляется расстояние Махаланобиса. А для проверки значимости различия средних значений параметров в каждом из классов рассчитывается двойной t-критерий Стьюдента. Значимость различия говорит об изолированности классов и возможности хорошей классификации.

Установлено, например, что при прогнозе с использованием дискриминантного анализа оптимальное соотношение между числом признаков и длиной ряда наблюдений в классе с явлением должно быть не более 1/10 [16]. Обычно их количество лежит в пределах 5-10 [32].

При выборе предикторов можно следовать, сформулированному в работе [24] с использованием метода главных компонент правилу:

первый главный компонент может быть определен (выражать) как «силовое воздействие» (нагрузка) на снежный пласт;

второй – как «температурный фон» лавинопроявления;

третий «готовность снежной массы к сходу».      

Многолетние исследования и анализ работ по выявлению ведущих факторов лавинообразования позволил [24] выявить наиболее значимые предикторы для лавин различных генетических типов (Таб. 4).

Таблица 4

Наборы наиболее значимых предикторов для лавин различных генетических типов

+ - признак информативен

(+) - информативен условно

- неинформативен

Установлено, что хорошо распознаются и могут быть универсальными для многих горных регионов при прогнозировании лавин из свежевыпавшего снега такие предикторы, как прирост высоты свежевыпавшего снега и/или количество выпадающих осадков. Метелевые лавины в разных регионах также могут прогнозироваться с использованием ограниченной группы предикторов. В тоже время мокрые лавины даже в пределах одного горного региона могут иметь существенно различные предикторы [36].

Детальные методы прогноза основываются на использовании в первую очередь данных о снежном покрове в конкретном очаге, а фоновые методы чаще всего базируются на аэросиноптической и метеорологической информации.