Метеорологические и геофизические исследования. Г. В. Алексеев
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Метеорологические и геофизические исследования - Г. В. Алексеев страница 23

СКАЧАТЬ style="font-size:15px;">      Статистический анализ изменчивости основных характеристик климата приземного слоя атмосферы и облачности был выполнен на основе моделей случайной величины и стационарного случайного процесса. Распределение дисперсии по диапазонам представлено оценками дисперсии данных годового, сезонного, месячного, суточного и срочного разрешения и оценками спектральной плотности в стационарном приближении S(ω). При этом дисперсию в полосе частот (ω1, ω2) определяет спектральная функция.

      (3)

      Особенности распределения вероятностей изменчивости основных метеоэлементов f(х) представлены таблицами повторяемости и оценками моментов – среднего значения m, дисперсии D, среднеквадратического отклонения (CKO) σ=D0.5, асимметрии А, эксцесса Е и экстремумов Xmin, Xmax. Для анализа использованы также квантили распределения Xp: минимум Xmin, нижняя квартиль X0.25, медиана , верхняя квартиль X0.75 и максимум Xmax, которые представлены графически в виде так называемого «ящика с усами» (Тьюни, 1986). Верхняя и нижняя крышки «ящика» задают положение квартилей X0.25, X0.75 и определяют область 50 % значений вокруг центра распределения. Положение медианы (линия внутри «ящика») относительно крышек определяет асимметрию без учёта аномальных значений. Верхний и нижний «усы» Xmin– X0.25, X0.75—Xmax определяют по 50 % наиболее сильных отрицательных и положительных аномалий X0.25, X0.75. Совместное представление годового хода «ящиков» по месяцам позволяет наглядно выявить основные особенности годового хода метеоэлементов с учётом роли синоптических процессов.

      Для описания линейных трендов использована регрессионная модель, описанная, например, в работе (Дрейпер, Смит, 1986). Для более подробного описания годового хода среднемесячных значений, процессов синоптического масштаба и суточного хода использованы модели периодически коррелированного случайного процесса (ПКСП) и случайного импульсного процесса. Модель ПКСП позволяет в частности представить многолетний ряд среднемесячных значений ζ (ti) j в виде:

      (4)

      где – норма, – ряд среднегодовых значений, m(ti) – среднемноголетний годовой ход среднемесячных значений, ε(ti)j – остаток. Компоненты и ε(ti)j определяют, следуя работе (Алексеев, Иванов, 1998) аддитивную (АС) и модуляционную (МС) составляющие межгодовой изменчивости. Модель (4) позволяет оценить вклады DAC, Dm(t) и DMC в общую дисперсию.

      Более подробно методы оценивания вероятностных характеристик изменчивости метеоэлементов изложены в работах (Боков, Бухановский, 2001; Ван дер Варден, 1960; Рожков, 1997; Рожков, 2001). Таблицы, приведенные в работе (Большев, Смирнов, 1968;), использованы для проверки статистических гипотез о значимости коэффициентов асимметрии, эксцесса, трендов и т. д.

      Специфика статистического анализа скорости ветра обусловлена тем, СКАЧАТЬ