Минимизация риска и восстановление пропусков в атмосферных данных

Работа посвящена моделированию погоды с целью восстановления пропусков в текущей метеорологической информации. Рассмотрен универсальный подход локальной аппроксимации метеорологических полей, позволяющий восстанавливать пропуски в регулярных данных в различных условиях, и в то же время, осуществлять прогнозирование шагами по времени. Приводятся примеры восстановления одиночных пропусков данных на большом статистическом материале и для различных метеорологических элементов. Результаты восстановления сравниваются с инерционным восстановлением, а также с восстановлением по норме. Обсуждаются возможности восстановления данных и прогноза в случае, когда для этой цели доступна глобальная информация.