студент
Россия
Цель: разработать и применить программное обеспечение для автоматического нахождения невязок в автоматизированных метеорологических станциях с целью выявления сомнительных и недостоверных данных без непосредственного ручного контроля на языке Fortran с применением запросов языка программирования PostgreSQL. Написать блок программы для обработки данных из архива базы данных метеорологических станций единой сети. Установив соединение, с помощью запросов обеспечить поступление данных усредненных значений 10-минутных метеорологических сводок по специальной методике обработки. Составить подпрограмму для решения уравнения методом наименьших квадратов матричным методом, сопоставить для проверки результатов ее с методом линейной регрессии в стороннем приложении. Обеспечить должную запись данных перед отправкой их в базу данных, подготовить необходимую таблицу для корректной демонстрации данных и удобства пользователя в их использовании. Сформулировать корректные запросы для отправки в базу данных результатов нахождения невязки. Сформулировать запросы для создания необходимой таблицы, сформулировать запросы и выявить условия для реализации программы для ее более гибкого функционирования, то есть возможность обработки данных и нахождения невязки в случае неежедневной работы программы. Методы: методика схожа с принципами рекомендаций по анализу результатов пространственного контроля режимной метеорологической информации Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. Методы включают перевод координат в декартову систему и реализацию решения систем уравнения методом наименьших квадратов. Результаты: создана программа, способная работать без участия оператора, производящая автоматический запуск, обработку данных и запись данных для дальнейшего хранения. Практическая важность: программа позволяет получать данные оперативно благодаря быстрой скорости обработки без ошибок, вызванных человеческим фактором.
невязка, автоматическая обработка, метеостанции, язык программирования Fortran, PostgreSQL
1. Kolomeets L. I., Smyshlyaev S. P. Direct and indirect effects between thunderstorm activity, temperature and atmosphere composition on a regional scale: sensitive tests with WRF-CHEM. Proceedings of MGO. 2016. Vol. 585. P. 187–211.
2. Бочарников Н. В., Брылев Г. Б., Кузнецова Л. И. и др. Автоматизированные метеорологические радиолокационные комплексы «Метеоячейка». СПб.: Гидрометиздат, 2007. 236 с.
3. Fabry F. Radar Meteorology: Principles and Practice. Cambridge: Cambridge University Press, 2015.
4. Romps D. M., Seeley J., Vollaro D., et al. Projected increase in lightning strikes in the United States due to global warming // Science. 2014. V. 346. Р. 851–854.
5. Kolomeets L. I., Smyshlyaev S. P. Regional and global lightning activity effect on the composition and properties of the upper troposphere/lower stratosphere. Proceedings of SPIE The International Society for Optical Engineering. 27. Сер. 27th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric Physics, 2021. С. 1191671.
6. Гаврилова С. Ю., Иванова Т. А., Луцько Л. В. и др. О состоянии и функционировании автоматизированных метеорологической и актинометрической сетей в 2017 году. Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. 2018. № 588. С. 86–109.
7. Бочарников Н. В., Якимайнен Н. А. Использование данных метеорологических радиолокаторов при метеообеспечении авиации. В сб.: Труды Международной конференции по авиационной и спутниковой метеорологии. СПб.: Изд. РГГМУ, 2008. С. 145–148.
8. Лялюшкин А. С. Оптимизация стратегии сканирования доплеровского метеорологического радиолокатора. В сб.: Труды Международной конференции по авиационной и спутниковой метеорологии. СПб.: Изд. РГГМУ, 2008. С. 153–158.
9. Солонин А. С. Состояние и перспективы развития автоматизированных систем метеорологического обеспечения авиации. В сб.: Труды Международной конференции по авиационной и спутниковой метеорологии. СПб.: Изд. РГГМУ, 2008. С. 11–14.
10. Сикарев И. А., Честнов А. И., Абрамов В. М. Аспекты разработки и дальнейшие перспективы программы автоматической обработки спутниковых архивов гидрохимических данных на языке программирования Python // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2022. № 4 (52). С. 101–109.
11. Абрамов В. М., Сикарев И. А., Честнов А. И. и др. Автоматизированная обработка архивов метеорологических данных с помощью программы на языке Python // Речной транспорт (XXI век). 2022. № 4 (104). С. 53–55.
12. Честнов А. И., Сикарев И. А., Абрамов В. М. Разработка программы для автоматической обработки данных направлений ветра // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. 2022. № 4 (44). С. 117–121.
13. Базлова Т. А., Бочарников Н. В., Солонин А. С. Автоматизированная система метеорологического обеспечения службы содержания автомобильных до- рог // Дороги России ХXI века. 2002. № 1. С. 93–95.
14. Честнов А. И., Абрамов В. М., Голосовская В. А. и др. Создание макета системы по автоматизации обработки данных в строительной климатологии для проектирования объектов речного транспорта // Транспортное дело России. 2022. № 2. С. 212–216.
15. Сикарев И. А., Честнов А. И., Абрамов В. М. Аспекты разработки и дальнейшие перспективы.. С. 101–109.
16. Честнов А. И., Сикарев И. А., Абрамов В. М. Автоматизация процесса по нахождению выбросов в метеорологических архивах с помощью языка программирования Python. В сб.: Инновационные методы математики и физики в экологических и гидрометеорологических исследованиях. Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции; под ред. И. В. Зайцевой. СПб., 2023. С. 245–250.
17. Сикарев И. А., Абрамов В. М., Честнов А. И. и др. Разработка и применение программы для автоматического нахождения выбросов в метеорологических архивах // Морская радиоэлектроника. 2023. № 2 (84). С. 32–35.
