ОБУЧЕНИЕ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ПЕРЕМЕННОЙ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ, В ЧАСТНОСТИ НА УРОВНЕ ПОЛЯ ИЛИ ЧАСТИ ПОЛЯ

1. Способ обучения алгоритма машинного обучения, который включает следующие стадии способа
снабжение алгоритма машинного обучения набором прогнозируемых метеорологических данных, который содержит по меньшей мере одно прогнозируемое значение по меньшей мере для одной переменной метеорологических данных по меньшей мере для одного момента времени и по меньшей мере для одного узла сетки первой координатной сетки, покрывающей по меньшей мере часть поверхности Земли;
снабжение алгоритма машинного обучения набором наблюдаемых данных об окружающей среде, который содержит по меньшей мере одно истинное значение наземных данных по меньшей мере для одной переменной данных об окружающей среде по меньшей мере для одного указанного момента времени и по меньшей мере для одного узла сетки второй координатной сетки, покрывающей по меньшей мере указанную часть поверхности Земли; и
снабжение алгоритма машинного обучения набором наблюдаемых метеорологических данных, который содержит по меньшей мере одно истинное значение наземных данных по меньшей мере для одной указанной переменной метеорологических данных по меньшей мере для одного указанного момента времени и по меньшей мере для одного узла сетки третьей координатной сетки, покрывающей по меньшей мере указанную часть поверхности Земли.
2. Способ по п. 1, причем вторая сетка является менее редкой, чем первая сетка.
3. Способ по п. 1 или 2, причем первая сетка и третья сетка имеют общие узлы сетки.
4. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем по меньшей мере один указанный узел сетки первой сетки отличается от по меньшей мере одного указанного узла сетки второй сетки.
5. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем набор прогнозируемых метеорологических данных содержит прогнозируемые значения для нескольких переменных метеорологических данных для нескольких моментов времени и для нескольких узлов сетки первой сетки;
набор наблюдаемых данных об окружающей среде содержит несколько истинных значений наземных данных для нескольких переменных данных об окружающей среде для указанных нескольких моментов времени и для нескольких узлов сетки второй сетки; и
набор наблюдаемых метеорологических данных содержит несколько истинных значений наземных данных для указанных нескольких переменных метеорологических данных для указанных нескольких моментов времени и для нескольких узлов сетки третьей сетки.
6. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем набор прогнозируемых метеорологических данных основан на численной модели прогноза погоды.
7. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем набор наблюдаемых данных об окружающей среде основан на измерении на месте и/или на получении радиолокационных и/или спутниковых снимков.
8. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем переменная метеорологических данных набора прогнозируемых метеорологических данных и переменная метеорологических данных набора наблюдаемых метеорологических данных представляют собой по меньшей мере одно из такого, как температура воздуха, давление воздуха, влажность, приземная скорость ветра и/или направление ветра.
9. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем по меньшей мере одно истинное значение наземных данных по меньшей мере для одной переменной данных об окружающей среде набора наблюдаемых данных об окружающей среде представляет собой по меньшей мере одно из такого, как температура воздуха, давление воздуха, влажность, приземная скорость ветра и/или направление ветра, тип почвенно-растительного покрова и землепользования, практика возделывания сельскохозяйственной культуры, угол падения солнечных лучей, данные о топографии, и цвет почвы.
10. Способ прогнозирования значения по меньшей мере для одной переменной метеорологических данных по меньшей мере для одного момента времени в будущем, который включает следующие стадии способа
снабжение алгоритма машинного обучения набором прогнозируемых метеорологических данных, который содержит по меньшей мере одно прогнозируемое значение по меньшей мере для одной указанной переменной метеорологических данных по меньшей мере для одного указанного момента времени в будущем и по меньшей мере для одного узла сетки первой координатной сетки, покрывающей по меньшей мере часть поверхности Земли;
снабжение алгоритма машинного обучения набором наблюдаемых данных об окружающей среде, который содержит по меньшей мере одно истинное значение наземных данных по меньшей мере для одной переменной данных об окружающей среде по меньшей мере для одного узла сетки второй координатной сетки, покрывающей по меньшей мере указанную часть поверхности Земли; и
вывод алгоритмом машинного обучения прогнозируемого значения по меньшей мере для одной указанной переменной метеорологических данных по меньшей мере для одного указанного момента времени в будущем.
11. Способ по п. 11, причем по меньшей мере одно истинное значение наземных данных по меньшей мере для одной указанной переменной данных об окружающей среде для по меньшей одного указанного узла сетки второй сетки определяется в режиме реального времени.
12. Способ по п. 10 или 11, причем алгоритм машинного обучения до этого обучался в соответствии со способом по одному из пп. 1-9.
13. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, содержащий команды, которые хранятся на нем, которые при их выполнении на процессоре, осуществляют стадии способа по одному из пп. 1-12.
14. Система обработки данных, содержащая процессор и энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 13.