1 / 15

שיטה אוטומטית ואובייקטיבית לזיהוי שינוי מגמה בסדרות זמן של כווני רוח

שיטה אוטומטית ואובייקטיבית לזיהוי שינוי מגמה בסדרות זמן של כווני רוח. זיו קלויזנר , אייל פטל המחלקה למתמטיקה המכון למחקר ביולוגי. Klausner Z, Fattal E. 2010 . International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.2100. מטרת העבודה. ההקשר: השלכות של שינויי מגמה בכוון הרוח

love
Download Presentation

שיטה אוטומטית ואובייקטיבית לזיהוי שינוי מגמה בסדרות זמן של כווני רוח

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. שיטה אוטומטית ואובייקטיבית לזיהוישינוי מגמה בסדרות זמן של כווני רוח זיו קלויזנר, אייל פטל המחלקה למתמטיקה המכון למחקר ביולוגי Klausner Z, FattalE. 2010 . International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.2100

  2. מטרת העבודה ההקשר:השלכות של שינויי מגמה בכוון הרוח (למשל, כתוצאה ממעברי חזיתותבריזה) בריאות – פיזור זיהום אוויר בטיחות – סיכון לכבאים המטפלים בשריפות על מנת לנתח את התופעה - היעד שלנו: ליצור מסד נתונים של אירועי שינוי מגמה בכוון הרוח

  3. זיהוי שינויים בסדרת הזמן של כוון הרוח אפשר לזהות באופן סובייקטיבי:

  4. זיהוי שינויים בסדרת הזמן של כוון הרוח • נדרש זמן רב • הערכות שונות– מאדם לאדם, מסט נתונים לאחר • לכן← נדרש קריטריוןאובייקטיבי / אוטומטי ועכשיו?

  5. הקריטריונים הקיימים הקריטריונים הקיימים בספרות: הגדרה חדה – לא מצליחים לזהות שינויים הדרגתיים נדרשכיול מדוקדק לקביעת ערכי הסף מחויבתהחלקהשל הנתונים הגישה שתוצג כאן: לא נדרש כיול מוקדם לא מחויבת החלקת הנתונים מסוגלת לזהות שינוי גם כשהוא הדרגתי

  6. הגדרת הבעיה הגדרת הבעיה - זיהוינקודות שינוי (change points): לסדרת זמן באינטרוול יש נק' שינוי בזמן אם מתקיים: ו- סדרת זמןשל כווני רוח: מוגדרת כאוסף מדידות כוון רוח בנק' הזמן בהנתן ש: בד"כ (לא הכרחי) נק' הזמן במרווחים שווים

  7. השיטה נגדיר את הפונקציונלהבא: כאשר הם רכיבי ה- cummulative sum לפי עקרון :directional cummulative sum Lombard, 1986, 1988; Fisher, 1993

  8. דוגמא ליישום השיטה (תחנת בית דגן) מעבר זריחתי מעבר שקיעתי בריזה יומית בריזה לילית קיים מחזור יממתי אופייני מתקיים רוב השנה מתחלק לארבע תקופות

  9. דוגמאות לתקופות שינויתחילת / סיום הבריזה הלילית הלוך – נגד כוון השעון חזור – עם כוון השעון שינוי איטי כוון השעון הלוך – עם כוון השעון חזור – נגד כוון השעון שינוי מהיר

  10. זיהוי תחילה / סיום באמצעות רכיבי ה- cummulative sum חלקיםכתוצאה של הסכימה בלבד הלוך עם כוון השעון חזור נגד כוון השעון מקס' מקומי מינ' מקומי הלוך נגד כוון השעון חזור עם כוון השעון מינ' מקומי מקס' מקומי

  11. זיהוי תחילה / סיום שינוי מאוד הדרגתי (bending point) נקודת "כיפוף" נקודת "כיפוף" קיימים ימים בהם: הלוך נגד כוון השעון, חזור עם כוון השעון ללאמינ' / מקס' ל-

  12. נקודת כיפוףהגדרה מתמטית מקס' מקומי מינ' מקומי

  13. זיהוי תחילה / סיום הקריטריון המלא • תחילת הבריזה הלילית: • חיגהבכוון השעון  מקסימום מקומי ל- • נגד כוון השעון  מינימום מקומי ל- אם אין  מקסימום מקומי ל- • סיום הבריזה הלילית: • חיגהבכוון השעון  מקסימום מקומי ל- אם אין  מינימום מקומי ל- • נגד כוון השעון  מינימום מקומי ל-

  14. זיהוי תחילה / סיום סיכום • מתוך 176 ימים (יוני – נוב') בעלי מחזור יממתי אופייני • הקריטריון זיהה בהצלחה: • 89% התחלות, 95% סיומות של הבריזה הלילית • הצגנו שיטה לזיהוי שינויים בסדרת הזמן של הרוח: • חיפוש נקודת קיצון ולא ערך מסויים • לא נדרשת החלקה כלשהי • פועלת היטב גם כשהשינוי איטי • לא נדרש לקבוע ערכי סף

  15. תודה על ההקשבה לפרטים נוספים: Klausner Z, FattalE. 2010 . International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.2100

More Related