Для анализа полученных данных использовались такие методы, как картографический, методы эмпирических зависимостей (расчет коэффициента континентальности Хромова), методы статистического анализа (описательная статистика, автокорелляция, регрессионный анализ, расчет фрактальной размерности).
· Для расчета коэффициента континентальности Хромова
использовалась формула:
Кхр=(Агод-5,4sin /Агод)*100%,
где Агод – годовая амплитуда температур (арифметическая разность температур самого теплого и самого холодного месяцев данного года), - географическая широта региона.
· Методика определения параметров функционирования геосистем по метеорологическим данным.
Исходными данными для вычисления различных параметров климатической динамики являлись средняя температура января и июля, а также годовое количество осадков. На этой основе были вычислены все остальные (производные) гидротермические параметры, как частные, так и комплексные. Для расчетов также использовались приведенные в таблице 2 статистические связи между исходными и производными параметрами [13].
Таблица 2. Формулы для расчетов частных и комплексных ландшафтно-геофизических характеристик по исходным гидротермическим параметрам: tянв, tиюл, rгод [13]
Расчетные формулы |
Значения символов |
Qс=180,255*tиюль+456 |
Qс – годовая суммарная радиация; tиюль – средняя температура июля |
Rгод=378,8*tиюль – 6,667*t2июль - 3180 |
Rгод – годовой радиационный баланс; tиюль - средняя температура июля |
E0=1384 – 161,6*tиюль + 6,245*t2июль |
E0 – годовая испаряемость; tиюль - средняя температура июля |
hсн=0,0871*rгод – 5,083*tянв - 80 |
hсн – высота снежного покрова; rгод – годовая сумма осадков; tянв – средняя температура января |
I(Буд)=0,0833*tиюль – 0,0015* rгод +0,4 |
I(Буд) – радиационный индекс сухости Будыко; tиюль - средняя температура июля; rгод – годовая сумма осадков |
Bперв=0,0139*rгод – 0,2064*tиюль +0,0557*Tвег - 4,22 |
Bперв –первичная биопродуктивность ландшафтов; rгод – годовая сумма осадков; tиюль - средняя температура июля; Tвег – продолжительность вегетационного периода |
· Для оценки роли случайных факторов динамики
среднегодовых температур и годовых сумм осадков был применен анализ автокорреляции и анализ фрактальной размерности.
Слово «фрактал» употребляется в значении «разрыв», которое указывает на то, что процесс, попадающий под понятие «фрактальность», будучи непрерывным, содержит в себе разрывы, то есть области, в которых значения имеют резкий скачок. Эта модель в общем случае описывает скачкообразные переходы системы из одной локальной области равновесия в другую. Эти переходы могут иметь более или менее регулярный или хаотический характер. Фрактальная размерность системы в отличие от топологической нецелочисленна.
Один из основных методов измерения – метод ящиков. Исходный ряд значений делится пополам и считается число пересечений графика с секущей линией. Затем две, полученные ранее делением пополам графика, части делятся еще на две равные части и снова считается количество пересечений. Далее действие продолжается необходимое количество раз.
Затем по полученным данным определяется размерность D, которая вычисляется по формуле D=log(N)/log(1/r). Размерность определяется из уравнения регрессии, которая графически представлена прямой.
Фрактальная размерность позволяет охарактеризовать различные уровни шума и, соответственно, различный вклад случайных факторов в динамику изучаемой величины (степени случайности процесса) [25]:
2. 0,1 - «черный шум» связывается с турбулентными процессами в очень вязкой среде.
3. 0,5 - «бурый шум» описывает рельеф, целиком определяемый эрозионной системой, близкой к равновесию.
4. 0,9 - «розовый шум» связывается с турбулентными процессами в среде малой вязкости.
5. 1 - «белый шум» описывает чисто случайный нормальный процесс.
Таким образом, рост величины фрактальной размерности показывает степень стохастичности процесса и является критерием энтропии системы (в том числе климатической). Кроме того, фрактальная размерность представляет собой устойчивую статистическую характеристику.
Еще статьи
Мурманский морской торговый порт
Мурманск
— город в России, административный центр Мурманской
области. Мурманск находится на скалистом восточном побережье Кольского
залива Баренцева
моря. Крупнейший в мире город, располож ...
Центральный район. Московская железная дорога
В
современных условиях, когда чрезвычайно значимыми для развития экономики и
хозяйства отдельных регионов становятся межрегиональные хозяйственные связи, а
эффективность производства обусло ...
Сервис
Сахалин обладает
значительным туристическим потенциалом. Наиболее перспективными направлениями
являются экстремальный, экологический, культурно-познавательный и тематический
туризм, а также ...