Осадки входят в число ключевых параметров гидрологических моделей, поэтому их исследование необходимо для решения различных прикладных задач. В работе продемонстрировано нарушение марковского свойства для осадков, наблюдаемых в существенно различающихся между собой климатических областях — в Потсдаме и Элисте. Такие сведения о данных, наряду с ранее исследованными свойствами, представляют базовую информацию, необходимую для дальнейшего корректного построения вероятностных моделей, в частности для распределений объемов экстремальных осадков. Для анализа вероятностного поведения процесса выпадения осадков и построения прогнозов предложено использование цепочек событий (паттернов), выделенных из данных. При этом статистические процедуры автоматизированы с использованием программных инструментов пакета <span style="font-family: Serif">MATLAB</span>. В качестве альтернативного инструмента прогнозирования на основе паттернов использованы нейронные сети, при этом наиболее точные результаты продемонстрированы в архитектуре, учитывающей сезонность, с двумя скрытыми слоями нейронов и сигмоидной функцией активации. Предложены направления дальнейших исследований в данной области.
осадки, паттерны, прогноз, нейронные сети, вероятностное прогнозирование, марковское свойство