\documentclass{article} \usepackage[L7x,T1]{fontenc} \usepackage[utf8]{inputenc} \usepackage{csquotes} \usepackage[lithuanian]{babel} \usepackage[maxbibnames=99,style=authoryear]{biblatex} \addbibresource{bib.bib} \usepackage{hyperref} \usepackage{caption} \usepackage{subcaption} \title{ Prieinamų orų prognozių palyginimas Lietuvoje ir Baltijos šalyse \\ \vspace{4mm} \large Mokslinių tyrimų metodologija\\ Septintoji užduotis -- Magisto darbo tyrimų planas } \author{Motiejus Jakštys} \date{\today} \begin{document} \maketitle \newpage \section{Planuojamo tyrimo aktualumas, originalumas, teorinė ir praktinė reikšmė} \subsection{Aktualumas} Kaip aprašyta \cite{motiejus-task6}, darbas aktualus žmonėms ir industrijoms, kurie/kurios vykdo veiklą lauke šio darbo tiriamoje teritorijoje. \subsection{Originalumas} \cite{rose2017analysis} ištyrė orų prognozių tiekėjus ir pateikė išvadas per tiekėją, imdami globalius duomenis. Tačiau šis tyrimas nenurodo, kaip keičiasi prognozių tikslumas tarp skirtingų regionų. Deja, duomenys nėra viešai prieinami. Šis darbas bus aktualus norint įvertinti prognozės tikslumą konkrečiame regione. \section{Tyrimo uždaviniai} Darbas susideda iš kelių dalių: \begin{description} \item[Duomenų surinkimas] iš duomenų portalų. Kadangi norime įvertinti kalendorinių metų ciklą, duomenis reikės rinkti iš kelių bent vieną kartą per dieną iš kelių tiekėjų visus metus. \item[Duomenų apdorojimas:] portaluose prognozės pateikiamos skirtingu formatu. Kad galėtume prognozes lyginti, duomenis reikia suvienodinti. \item[Analizė] prasidės, kai kalendorinių metų duomenys bus surinkti ir susisteminti. Kaip paminėta \cite{motiejus-task6}, naudosime "naivų" metodą palyginimui su \cite{rose2017analysis}, ir erdvinius metodus iš \cite{verification2015}. \item[Išvados:] kuri prognozės sistema patikimiausia? Kiek patikimumas priklauso nuo regiono? Kurie tiekėjai duoda patikimiausius prognozės aspektus? \item[Vizualizacija:] kokį pateikti žemėlapį, geriausiai perteikiantį analizės rezultatus ir rekomendacijas? \end{description} \section{Laukiami rezultatai} Gauti rezultatai padės atsakyti į hipotezes: \begin{itemize} \item ar orų viešai prieinamų oro prognozių patikimumas svyruoja tarp regionų? \item kuris orų prognozės tiekėjas geriausias? Bendrai? Žiemą? Vasarą? Lietui? Vėjui? \end{itemize} \section{Tyrimo tipas, reikalingi ištekliai} Tyrimas yra {\textbf prognostinis kiekybinis}: pagal praeities orų prognozių rezultatus ekstrapoliuojame, kurie tiekėjai kuriuose regionuose orus numato geriausiai. Kiekybinis, nes aiškinamasi ne priežastys, o rezultatas. Kadangi tyrimas remsis duomenimis iš reguliariai atsisiunčiamų viešai priimamų šaltinių, tokie ir bus ištekliai. Svarbu, kad duomenų surinkimo metu interneto svetainės, iš kurių bus siunčiami duomenys, išliktų prieinamos, ir surenkamų duomenų formatas iš esmės nepasikeistų. \section{Stiprybės ir silpnybės} Duomenų kiekis bus toks, kad surinkimą ir analizę reikės automatizuoti. {\textbf Stiprybė}: esu programuotojas ir mokėsiu tai daryti. Silpnybė: tiriu meteorologinius reiškinius, tačiau nesu meteorologas ir neturiu net meteorologijos pagrindų. Tačiau darbo vadovas yra ekspertas meteorologas. \section{Naudojami pradiniai duomenys ir pagrindinės numatomų taikyti metodų grupės} Pradiniai duomenys -- iš oro prognozių tiekėjų. Tyrimo pradžioje atsisiųsiu kelias prognozes, kad galėčiau įvertinti formatą ir pradėti vykdyti nesudėtingas analizes. \printbibliography \end{document}