Проблема изучения закономерностей изменения климата была и остается одной из важнейших и трудноразрешимых. Важность и интерес к изучению за-кономерностей изменения погоды и климата связывают с той огромной ролью, которую они играют в функционировании не только человеческого общества, но и всего живого и неживого мира.
В связи с усилением парникового эффекта происходят изменения температуры воздуха. Поэтому возникает разработки достоверных методов необходимость прогнозирования изменений температуры на будущий период.
Нами был проведен анализ временного ряда среднемесячных температур. На рисунке 1 приведены график годового хода температуры за период 2001-2004 г.
Рисунок 1 – Годовой ход температуры воздуха
Как показывает анализ годового хода температуры, наиболее высокая июльская температура наблюдалась в 2002 год (32,6 0С), наиболее низкая июльская температура – в 2003 г. Наиболее холодным месяцем года в 2000-2002 г. был январь. Однако, в 2003 и 2004 г. пик холода переместился на февраль месяц. Ряды изменения максимальной и минимальной температуры воздуха имеют некоторую цикличность, что требует дополнительного изучения.
Нами был построен ряд среднемесячных температур за 2000-2003 г. и проведен анализ полученного временного ряда, подобрана математическая модель, описывающая изменения температуры во времени и сделан прогноз на 2004 год.
На рисунке 2 приведены исходные данные и данные расчета, полученные в результате статистической обработки данных по программе Statgraphics.
Точки – данные наблюдений; линия – прогноз
Рисунок 2 – Временной ряд температур
В данном временном ряду наблюдается сезонность с периодом в 12 месяцев, что было подтверждено анализом периодограммы. Линия тренда, характе-ризующая общую тенденцию поведения ряда, описывается экспоненциальной кривой вида:
X(t) = exp (2,34 – 0,014*t),
где X(t) – значение температуры по месяцам года, оС;
t – порядковый номер элемента во временном ряду.
Данные прогноза температуры представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Данные прогноза температуры на 2004 год
Недостаточно хорошее совпадение наблюдаемых и прогнозных величин среднемесячных температур можно объяснить недостаточным объемом исход-ных данных. Увеличение количества данных во временном ряду позволит по-высить точность прогноза.
