102 lines
3.7 KiB
TeX
102 lines
3.7 KiB
TeX
\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}
|