Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ ВЫВОДОВ О НАЛИЧИИ ВРЕМЕННЫХ ТРЕНДОВ

https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-1-96-103

Полный текст:

Аннотация

На примере исследования изменения средних годовых значений температуры атмосферного воздуха на метеостанции Минск с 1998 года излагается методика обработки метеорологических данных для выводов о наличии линейных временных трендов количественных характеристик погоды. Средние годовые значения температуры, полученные по результатам обработки имеющихся метеорологических данных, аппроксимируются методом наименьших квадратов линейной регрессионной зависимостью от времени. Полученная таким образом линейная функция регрессии для средних годовых значений температуры атмосферного воздуха имеет некоторый рост с течением времени (положительный временной тренд). В работе ставится задача выяснения значимости такого тренда. Для этого предлагается использовать регрессионный анализ с его процедурами проверки гипотез. Прежде всего проверяется выполнимость требований, предъявляемых к регрессионному анализу: нормальности распределения возмущений и однородности дисперсии возмущений. Нормальность распределения возмущений проверена и подтверждена критерием согласия Колмогорова. Однородность дисперсии проверена и подтверждена проверкой гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений и критерием Смирнова для проверки гипотезы о равенстве двух распределений. Для проверки значимости положительного тренда средней годовой температуры проверялись гипотезы о значимости коэффициентов линейной функции регрессии с помощью t-статистики с распределением Стьюдента и гипотеза о существовании линейной связи с помощью f-статистики с распределением Фишера (дисперсионный анализ). В результате проверки указанных гипотез на уровне значимости 0,05 установлена незначимость положительного линейного тренда средней годовой температуры атмосферного воздуха на метеостанции Минск в периоды с 1998 по 2016 год и с 1998 по 2017 год и его значимость в периоды с 1998 по 2018 год и с 1998 по 2019 год.

Об авторе

В. C. Муха
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Муха Владимир Степанович, д.т.н., профессор, профессор кафедры информационных технологий автоматизированных систем

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6, тел. +375-17-293-88-23 



Список литературы

1. Vuchkov I. N., Boyadjeva L., Solakov E. [Applied linear regression analysis]. Moskva: Finansy I statistika; 1987. (In Russ.)

2. Rao C.S. Linear statistical inference and its applications. Wiley, 2ed, 1973.

3. Bolshev L.N., Smirnov N.V. [Tables of mathematical statistics]. Moskva: Nauka; 1983. (In Russ.)

4. V.S. Mukha. On the Statistical Methods for the Conclusion on the Climate Change. American Journal of Environmental Engineering and Science. 2018;5(2):34-38.

5. Gavrilov M.B., Marković S.B., Janc N., Nikolić M., Valjarević A., Komac B., Zorn M., Punišić M., Bačević N. Assessing average annual air temperature trends using the Mann–Kendall test in Kosovo. Acta geographica Slovenica. 2018;58(1):7-25. DOI: 10.3986/AGS.1309.

6. McKitrick, Ross R., McIntyre S. Herman C. Panel and multivariate methods for tests of trend equivalence in climate data sets. Atmospheric Science Letters. 2010;11(4):270-277. DOI: 10.1002/asl.290.


Для цитирования:


Муха В.C. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ ВЫВОДОВ О НАЛИЧИИ ВРЕМЕННЫХ ТРЕНДОВ. Доклады БГУИР. 2020;18(1):96-103. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-1-96-103

For citation:


Mukha V.S. STATISTICAL PROCESSING OF THE METEOROLOGICAL DATA FOR CONCLUSION ON THE PRESENCE OF THE TIME TRENDS. Doklady BGUIR. 2020;18(1):96-103. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-1-96-103

Просмотров: 48


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)