Кадиров Р.Х.

E-mail: k_r_x@mail.ru k-r-x@yadex.ru

При исследовании различных природных явлений в качестве базовых параметров используются метеорологические величины [1]. Это связано с тем, что они в значительной степени отражают климат на Земле. Поэтому задача долгосрочного прогнозирования их динамики представляется очень важной.
При исследовании динамических процессов особое внимание следует уделять параметру времени t. Это связано с тем, что при исследовании процессов, протекающих в развивающихся системах большое значение имеет качественная компонента параметра времени. Действительно, в математике единица времени равноценна, причем минуты складываются в часы, часы – в дни, дни – в недели, месяца, года. Фактически, это положение нивелирует разницу не только между датой и временем, но и между соседними временными интервалами. Это очень важное обстоятельство, так как для развивающихся систем большое значение имеет период, который эта единица времени описывает – утро или вечер, зима или лето.
В действительности параметр дата-время зависит от трех астрономических факторов – координаты орбиты Земли по отношению к Солнцу, наклон оси Земли к плоскости эклиптики и высота Солнца над горизонтом.
В целом, именно под влиянием этих факторов формируется климат на планете. В этой точки зрения, для учета качественной составляющей компоненты времени, наиболее приемлемым представляется использование гравитационных сил.
В пользу такого подхода можно отнести ряд преимуществ характерных для гравитационных сил. В частности они:
— есть свойство массы и влияют на любой объект, имеющий массу;
— полностью описывают лунные, земные, солнечные и другие космические циклы [2, 3];
— позволяют учесть влияние любой планеты солнечной системы на Землю;
— могут быть рассчитаны с высокой степенью точности для любой точки земного шара и на любой момент времени [4];
— дают однозначное соответствие для любой точки земного шара с учетом года, сезона, суток, часа.
В данной работе приведены результаты долгосрочного прогнозирования температуры воздуха на основе гравитационных сил. Прогнозирование произведено на примере одной географической точки – Париж. В качестве исходного массива данных использовались значения метеорологических данных, зарегистрированных в Париже в период с 1 января 2002 по 10 мая 2006 годов. Общее количество замеров составило 11561.
Прогнозирующее правило температура воздуха строилось в линейном виде. В рассмотрение были включены гравитационные силы, влияющие на Землю со стороны Солнца, Луны и всех планет солнечной системы за исключением Плутона. Приливообразующий потенциал каждого из этих небесных тел, был разложен на составляющие его волны [5, 6]. В рассмотрение были включены только смещения гравитационных сил в проекциях на параллель, меридиан и вертикаль, общее количество которых составило 14850 характеристик. При построении регрессионного уравнения на параметры модели накладывалось условие их эффективности не ниже уровня p<0,05 по критерию Стьюдента.
Сравнение прогнозируемых с реальными значениями температуры воздуха на Париж было произведено на период с 1 по 11 октября 2006 года.
источник: onlinebiznes.com
Результаты сравнения приведены на графике №1.
Как видно из графика, максимальное отклонение модельных значений от реальных составило 70С. Синхронность в динамике кривых позволяет заключить, что гравитационные силы могут рассматриваться как одна из основных причин изменения температуры воздуха.
Точность прогноза может быть повышена за счет включения в рассмотрение более представительного вариационного ряда метеорологических данных (40 и более лет).
Прогноз динамики температуры воздуха на июнь-декабрь для Парижа в 2007 году приведены в прикрепленном Exsel-файле. Согласно нашим расчетам до конца года в Париже не будет отмечаться температура ниже нуля градусов по Цельсию.
Основными достоинствами предлагаемого подхода прогнозирования являются следующие положения:
— точность прогноза не зависит от срока прогнозирования;
— наличие в правиле прогноза таких параметров как географическая широта, долгота и высота над уровнем моря позволяет учесть эти параметры и производить численные эксперименты с ними с целью определения их роли и степени влияния на исследуемый процесс.