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
| Виды информации | Генезис лавин | |||
| (параметры) | Из свежего снега | Из метелевого снега | Теплового разрыхления | Сублима-ционного разрыхления |
| Температура воздуха | + | + | + | - |
| Толщина снежного покрова | + | (+) | + | (+) |
| Водный эквивалент снега | (+) | - | (+) | (+) |
| Плотность снега | (+) | (+) | (+) | (+) |
| Влажность снега | - | - | + | - |
| Температура снега | - | - | + | (+) |
| Влажность воздуха | (+) | - | - | - |
| Метелевый перенос | - | + | - | - |
| Длительность солнечного сияния | - | - | (+) | - |
| Акустическая эмиссия снега | + | + | (+) | (+) |
| Скорость ветра | (+) | + | - | - |
| Время схода лавин | + | + | + | (+) |
| Мощность рыхлых горизонтов | (+) | - | - | (+) |
| Размер кристаллов | - | - | (+) | (+) |
| Атмосферное давление | - | + | - | - |
+ - 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.
Дифференциация условий лавинообразования
Предваряющее процедуру прогноза классифицирование условий лавинообразования, традиционное для разработок в СССР, способствует по мнению ряда авторов повышению его качества [29]. Поскольку многие методики прогноза лавинной опасности созданы для лавин определенных генетических типов данный процесс позволяет сравнить текущую ситуацию с типовыми, отнести ее к определенному классу и сконцентрировать внимание на ведущих факторах и применении определенных методик.
Отбор предикторов для классифицирования условий лавинообразования осуществляется аналогично отбору для методик прогноза. Для дифференциации условий лавинообразования используются:
- регрессионный анализ;
- дискриминантный анализ;
- анализ главных компонент.
- метод распознавания образов;
Механизм отнесения ситуации к возникновению сухих или мокрых лавин описан в работе [54]. На первом этапе обучающая выборка сухих и мокрых лавин формировалась по генезису, установленному снеголавинной станцией. Далее проводились процедура определения информативности предикторов, построение дискриминантной функции и определение вероятности принадлежности каждого события к тому или иному классу.
Вычисленные главные компоненты в работе [24] дали возможность получить уравнения дискриминантной функции, разделяющие лавины свежевыпавшего снега на сухие и мокрые с оправдываемостью более 90%. В то же время принадлежность мокрых лавин с оттрывом по линии и из точки показала правильность опознавания соотвественно 84 и 63%, хотя отрыв сухих лавин распознавался с высокой надежностью (91-95%).
Ряд методик прогноза лавинной опасности содержит условия, с момента наступления которых начинается их применение. Так датой начала лавиноопасного сезона может быть принято достижение толщины снежного покрова на метеоплощадке 30 см. Для бассейна реки Томь первому прогнозу лавинной опасности, составляемому по предложенной [36] методике, должно предшествовать накопление 100 мм твердых осадков от даты образования устойчивого снежного покрова и т.д. При оценке текущей ситуации методика может начинать работу с момента достижения одним из параметров критического значения. К примеру, для бассейна р. Кунерма полусуточное количество осадков должно достичь 1 мм [32].
Метод прямого (полевого) определения лавинной опасности
В состав регулярных снеголавинных наблюдений входят изучение стратиграфии снежной толщи, замеры толщины снежного покрова, определение физико-механических свойств снега – плотности, временного сопротивления сдвигу и разрыву, твердости, предела прочности и др. Измерения проводятся в непосредственной близости от лавинных очагов на безопасных участках, имеющих по мере возможности, сходные с лавиноопасными склонами параметры (крутизна, экспозиция).
Простейшая статистическая обработка данных наблюдений позволяет установить эмпирические зависимости, позволяющие используя результаты измерений, определить возможность обрушения лавин (таб. 5). По мере накопления материалов строятся типовые совмещенные стратиграфические колонки и эпюры распределения прочностных характеристик по вертикальному профилю, сравнением с которыми оценивается степень лавинной опасности и определяется тип ожидаемых лавин [44].