Особенности распределения однородных зон в полях гидрометеорологических характеристик над Северной Атлантикой в холодный период года
Ключевые слова:
репрезентативный вектор, температура воздуха, массовая доля водяного пара, кластер, критерий, внутрикластерная дисперсияАннотация
Для исследования горизонтального распределения гидрометеорологических характеристик, как правило, применяются методы статистического анализа, в том числе и многомерного статистического анализа (факторного, кластерного и т.д.), которые позволяют не только получить поля той или иной характеристики с помощью построения соответствующих изолиний, но и определить целые однородные районы с характерной репрезентативной точкой, что помогает существенно сжать информацию, выявить границы распределения характеристики в общей пространственной совокупности.Предлагаются схемы районирования полей температуры воздуха и массовой доли водяного пара на поверхности 700 гПа над Северной Атлантикой, выполненного с помощью универсального итерационного метода кластеризации данных. Приведен физический и статистический анализ полученных схем кластеризации, имеющий хорошее научное обоснование. Показано, что распределение указанных гидрометеорологических характеристик имеет широтное направление. Определены общие черты и различия в распределениях полей значений температуры и массовой доли водяного пара. Анализ изменчивости границ однородных районов, средних значений репрезентативных векторов, дисперсий, среднеквадратических отклонений на протяжении последующих временных интервалов позволит выявлять особенности изменчивости климата на примере полей рассматриваемых гидрометеорологических характеристик.doi 10.17072/2079-7877-2017-3-77-87Поступила в редакцию: 02.02.2017Библиографические ссылки
Атлас океанов. Атлантический и Индийский океаны / под ред. С.Г. Горшкова. Л.: Изд-во ГУНИО, 1977. 334 с.
Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. М.: ИНФРА-М, 2006. 276 с.
Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: П-центр, 2003. 347 с.
Лаппо С.С., Гулев С.К., Рождественский А.Е. Крупномасштабное тепловое взаимодействие в системе океан-атмосфера и энергоактивные области Мирового океана. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 335 с.
Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 339 с.
Серга Э.Н. Универсальный итерационный метод кластеризации данных // Український гідрометеорологічний журнал. 2013. №13. С. 112–123.
Серга Э.Н., Сущенко А.И. Климатическое районирование полей среднемесячных температур подстилающей поверхности и воздуха в северной части Атлантического океана в зимний период // Austrian Journal of Humanities and Social Sciences. 2014. №9–10. С. 180–185.
Служба данных ЕСMWF ERA-40 [Электронный ресурс]. URL: http://www.ecmwf.int/products/data (дата обращения: .15.01.2017).
Stocker T.F., Qin D., Plattner G.-K., Tignor M., Allen S.K., Boschung J., Nauels A., Xia Y., Bex V., Midgley P.M. (Eds). IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. 1535 p.
Jain A., Murty M., Flynn P. Data clustering: A review. ACM Computing Surveys, 1999, vol. 31, no. 3, P. 264–323.
Lance G.N., Willams W.T. A general theory of classificatory sorting strategies. 1. Hierarchical systems. Comp. J. 1967. No. 9. P. 373–380.
