Математико-статистический анализ изменений режима осадков холодного периода в различных климатических зонах юга ЕТР и его прогноз методом сингулярно-спектрального анализа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат наук Кешева Лара Асировна

• Кешева Лара Асировна
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Кешева Лара Асировна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕНДЕНЦИИ СОВРЕМЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ХАРАКТЕРИСТИК СЕЗОННОГО СНЕЖНОГО ПОКРОВА НА ФОНЕ ГЛОБАЛЬНОГО ИЗМЕНЕНИЯ

КЛИМАТА

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК СНЕЖНОГО ПОКРОВА НА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ (ЕТР) В ПЕРИОДЫ 1961-2012 гг. И 1976-2012 гг

2.1 Методологические подходы обработки исходных данных

2.2 Математико-статистический анализ изменения режима снежного покрова за 1961-2012 гг. по данным 11м/станций

2.3 Анализ изменения характеристик снежного покрова в различных климатических зонах юга европейской территории России

2.4 Анализ динамики количества экстремальных характеристик снежного покрова в базовый период 1961-1990 гг. и современный период 1991-2012 гг

2.5 Математико-статистический анализ осредненных характеристик снежного

покрова на юге ЕТР

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗ ХАРАКТЕРИСТИК СНЕЖНОГО ПОКРОВА НА ЮГЕ ЕТР

ДО 2022 гг. МЕТОДОМ СИНГУЛЯРНО-СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА

3.1 Краткий обзор теории сингулярно - спектрального анализа (Гусеница ББА)

3.2 Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова и числа дней со снежным покровом на примере м/станции Владикавказ на 2015-2022 гг

3.3 Прогноз характеристик снежного покрова на юге ЕТР на 2015-2022гг

Основные результаты и выводы

Библиографический список использованной литературы

Приложение А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математико-статистический анализ изменений режима осадков холодного периода в различных климатических зонах юга ЕТР и его прогноз методом сингулярно-спектрального анализа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью изучения изменений режима зимних осадков и формирования сезонного снежного покрова в результате происходящих в настоящее время беспрецедентных изменений климата. Изменения режима зимних осадков и снежного покрова могут считаться комплексным индикатором климата холодного сезона, отражающим изменения режима температуры, режима осадков, частоты оттепелей и т.д. Запасы воды в снеге играют определяющую роль при весеннем половодье, влияют на увлажнение почвы при севе яровых и росте озимых культур. Кроме того, следует подчеркнуть важность знания закономерностей распределения осадков в холодный период для оценки агроклиматических ресурсов республики, к которым, несомненно, относится и снежный покров.

Актуальность темы диссертации повышается еще и тем, что, несмотря на значительные потребности в достоверной информации об изменениях характеристик зимних осадков и формирования снежного покрова в различных климатических зонах юга России, влияющего на жизнедеятельность и продуктивность природных экосистем и сельскохозяйственных культур, региональные особенности современных климатических его изменений и их последствий до настоящего времени недостаточно изучены. Актуальные вопросы обеспечения безопасности и устойчивого развития страны в условиях изменяющегося климата также нашли свое отражение в Климатической доктрине РФ (2009 г.), в которой отмечено, что важна самостоятельность в оценках и выводах, полученных на основе полной, объективной и достоверной информации о текущих и возможных в будущем климатических изменениях и их последствиях для Российской Федерации.

Цель диссертационной работы заключается в изучении изменения режима зимних осадков и формирования снежного покрова в различных климатических зонах юга европейской территории России (ЕТР) (с использованием данных двадцати одной метеостанции за период 1961-2012 гг.), в выявлении и прогнозе тенденций изменений режима зимних осадков в климатических зонах, в исследовании изменений частоты климатических аномалий и экстремальных значений осадков и снежного покрова в базовый (1961-1990 гг.) и современный (1991-2012 гг.) периоды.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

- формирование массива данных, выбор методологического подхода, методов и программных средств для обработки исходных данных;

- выявление общих закономерностей изменения режима осадков холодных сезонов и формирования снежного покрова: среднедекадной высоты снежного покрова (СП) в различных климатических зонах ЕТР, числа дней со снежным покровом, дат начала СП /конца схода СП, дат установления/ и разрушения устойчивого снежного покрова в различных климатических зонах европейской территории юга России в периоды 1961-2012 гг. и 1976-2012 гг.;

- изучение особенностей формирования характеристик снежного покрова в базовый период 1961-1990 гг. и современный период 1991-2012 гг., их проявления в изменениях аномалий среднедекадных высот снежного покрова и числа дней со снежным покровом, а также динамике изменения числа экстремальных значений;

- выявление статистически значимых связей между смещением дат установления снежного покрова со среднеосенней и среднемесячными осенними температурами приземного воздуха в период глобального потепления;

- исследование фрактальных свойств и трендоустойчивости временных рядов характеристик снежного покрова в равнинной, предгорной и горной зонах юга России с помощью метода нормированного размаха (графическим и аналитическим способами);

- получение прогнозных значений среднедекадных высот снежного покрова и числа дней со снежным покровом для 11 м/станций, а также осредненных шести характеристик снежного покрова на юге европейской территории России в период с 2015 по 2022 гг. с помощью метода спектрально-сингулярного анализа.

Научная новизна:

- впервые по данным рядов зимних осадков и характеристик снежного покрова холодного периода юга европейской территории России за период 1961-2012 гг. получены дескриптивные (описательные) статистики, выявлены аномальные значения в период 19612012 гг., определены скорости изменения зимних осадков и характеристик снежного покрова с 1961 года и с 1976 года. Определена статистическая разница (Т-тест) средних значений исследуемых метеопараметров и соответствующих климатических норм;

- впервые получена динамика количества экстремальных значений зимних осадков и характеристик снежного покрова в различных климатических зонах юга России, приходящихся на 1961-1990 гг. (базовый период) и на 1991-2012 гг. (современный период);

- впервые исследованы фрактальные свойства рядов зимних осадков и характеристик снежного покрова методом нормированного размаха (графическим и аналитическим способами);

- впервые по данным 11 метеостанций методом сингулярно-спектрального анализа осуществлен прогноз таких характеристик снежного покрова юга ЕТР, как среднедекадная высота снежного покрова и число дней со снежным покровом, а также прогнозы режима зимних осадков и характеристик снежного покрова юга ЕТР на 2015-2022 гг. Выявлены общие тенденции изменения исследуемых характеристик снежного покрова юга ЕТР на период до 2022 г.

Практическая значимость работы заключается в том, что полученные закономерности изменения режима зимних осадков и формирования снежного покрова, распределения снежного покрова, продолжительности его залегания, условий его таяния имеют существенное значение:

- для различных отраслей народного хозяйства, особенно для сельского хозяйства в степной и предгорной зонах юга ЕТР;

- для решения задач, возникающих в курортном кластере юга ЕТР (предгорная и горная зоны);

- для официального издания Росгидромета как источник объективной информации о состоянии и тенденциях изменения климата на территории России.

Кроме этого, знание современных особенностей формирования снежного покрова на европейской территории юга России позволяет применить результаты исследований для прогноза аномалий зимних осадков и характеристик снежного покрова;

Положения, выносимые на защиту:

1. Закономерности изменения рядов осадков холодных сезонов и формирования снежного покрова (среднедекадной высоты снежного покрова, числа дней со СП, дат начала СП /конца схода СП, дат установления/разрушения устойчивого СП) в различных климатических зонах европейской территории юга России в базовый 1961-1990 гг. и современный 1991-2012 гг. периоды на фоне региональных изменений климата;

2. Результаты анализа изменений количества экстремальных значений зимних осадков и характеристик снежного покрова юга ЕТР, приходящихся на 1961-1990 гг. (базовый период) и на 1991-2012 гг. (современный период);

3. Результаты исследований трендоустойчивости рядов зимних осадков и характеристик снежного покрова юга ЕТР, полученные графическим и аналитическим способами фрактального анализа.

4. Результаты прогноза динамики характеристик снежного покрова юга ЕТР на период с 2015 по 2022 гг., выполненные с помощью метода спектрально-сингулярного анализа.

Достоверность и обоснованность полученных результатов и выводов обеспечивалась применением для анализа метеорологической информации больших массивов исходных данных (1961-2012 гг.), современных методов, применяемых в климатологии, и адекватного математического аппарата (прикладных компьютерных программ SPSS 13.0, STATISTICA 6.0, MINITAB, Caterpillar 3.4). Полученные научные выводы согласуются с результатами работ отечественных и зарубежных авторов.

Апробация работы: Основные результаты работы были доложены и опубликованы в материалах следующих конференций:

1. Международная научная конференция по региональным проблемам гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды. г. Казань, Республика Татарстан, Российская Федерация. 2 - 4 октября 2012 года.

2. Международный симпозиум «Устойчивое развитие: проблемы, концепции, модели». Россия, Нальчик, КБНЦ РАН, 28 июня - 3 июля 2013 г.

3. Конференция молодых ученых, посвященная 100-летию профессора Г.К.Сулаквелидзе, ФГБУ «ВГИ», Нальчик, 22 - 23 мая 2013 г.

4. Международная научная конференция с элементами научной школы «Инновационные методы и средства исследований в области физики атмосферы, гидрометеорологии, экологии и изменения климата», 23 - 26 сентября 2013 г.

5. Всероссийская открытая конференция по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященная 80-летию Эльбрусской Высокогорной комплексной экспедиции АН ССС. 7-9 октября 2014г.

6. II Международная научная конференция с элементами научной школы «Инновационные методы и средства исследований в области физики атмосферы, гидрометеорологии, экологии и изменения климата». Ставрополь, 21-25 сентября, 2015 г.

7. III международная научно-практическая конференция молодых ученых, аспирантов и студентов «Взгляд молодежи на вызовы современной экономики РФ», Россия, КБР, г. Нальчик, КБНЦ РАН, 28-30 октября 2015 г.

Личный вклад автора: Систематизированы и обработаны данные 21 метеостанций юга европейской территории России, необходимые для проведения исследований изменений рядов осадков холодных сезонов и формирования снежного покрова. Освоены методики, проведены расчеты статистических характеристик исследуемых временных рядов с помощью программных средств: SPSS 13.0, STATISTICA 6.0, MINITAB 14, программы Caterpiller 3.4, метода нормированного размаха. Проведен анализ динамики изменений характеристик снежного покрова юга ЕТР в различных климатических зонах региона и их

экстремальных значений, а также прогноз этих метеопараметров, проведена интерпретация полученных результатов расчетов. Выводы и заключения по работе проведены совместно с научным руководителем.

Публикации: Результаты диссертационной работы опубликованы в 22 работах, из которых 2 работы опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК, и 2 работы приняты в печать в журнал «Метеорология и гидрология» (Scopus).

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем работы (с приложением А) составляет 144 страницы машинописного текста, включая 30 таблиц, 98 рисунков, списка используемой литературы из 81 источника и одного приложения А.

ГЛАВА 1. ТЕНДЕНЦИИ СОВРЕМЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ХАРАКТЕРИСТИК СЕЗОННОГО СНЕЖНОГО ПОКРОВА НА ФОНЕ ГЛОБАЛЬНОГО ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА

В настоящее время изменения климата становятся все более очевидными, с каждым годом они наносят все больший экономический ущерб и нередко влекут за собой необратимые экологические последствия. Большой вклад в изучение климата нашей страны внесли основатели современной климатологии А.И. Воейков, А.А. Каминский, П.И. Броунов, Б.П. Алисов, С.П. Хромов, М.И. Будыко и многие другие отечественные климатологи [1,2,3,4,5]. В соответствии с определением самого объекта исследований менялось содержание науки. Сначала климат понимался как атмосферное понятие, характеризующее типичное состояние погоды определенного региона, а климатология представляла собой раздел науки об атмосфере. Во второй половине 20 века в работах, в частности, А.С. Монина появилось представление о климате (глобальном климате), как режиме климатической системы, включающей не только атмосферу, но и океан, криосферу, сушу и биоту. Он же ввел в определение климата представление об его изменчивости, подчеркивая то, что климатической режим изменчив по самой своей природе [6]. Во втором Оценочном докладе Росгидромета дано определение климата Г.В.Грузы и Э.Я. Раньковой: «Климат в узком, но широко распространенном смысле есть обобщение изменений погоды и представляется набором условий погоды в заданной области пространства в заданный интервал времени. Для характеристики климата используется статистическое описание в терминах средних, экстремумов, показателей изменчивости соответствующих величин и повторяемостей явлений за выбранный период времени. Все эти дескриптивные статистики называются климатическими переменными» [7].

В Глоссарии терминов, содержащихся в Третьем оценочном докладе, подготовленном Межправительственной группой экспертов по изменению климата в 2001 г., приведена следующая формулировка изменчивости климата: «... Изменчивость климата означает колебания среднего состояния и других статистических параметров (таких, как стандартные отклонения, наступление экстремальных явлений и т.п.), описывающих климат, по всем временным и пространственным шкалам, помимо шкалы отдельных погодных явлений. Изменчивость может быть обусловлена естественными внутренними процессами в самой климатической системе (внутренняя изменчивость) или колебаниями внутреннего или антропогенного внешнего воздействия (внешняя изменчивость)» [8].

Г. В.Груза, Э. Я. Ранькова в статье «Климат России: потепление продолжается» пишут, что «...во второй половине ХХ века стало очевидно, что за счёт антропогенного

воздействия общая климатическая ситуация меняется гораздо быстрее, чем в прежние времена» [9]. Это обстоятельство заставило учёных всего мира направить усилия на исследование природы климатических изменений и их воздействия на биосферу и общество. При этом к естественным внешним воздействиям относятся колебания орбитальных параметров Земли, вулканическая деятельность, солнечная активность, к антропогенным — изменения газового и аэрозольного состава атмосферы в результате хозяйственной деятельности человека, изменения характера землепользования».

Согласно теории Большакова В.А., изложенной в монографии «Новая концепция орбитальной теории палеоклимата» [10] сила воздействия орбитально обусловленных вариаций инсоляции на климат определяется в первую очередь характером обратных связей, существующих в рассматриваемый период времени. Более конкретно, предполагается следующая цепочка взаимодействий в процессе климатических колебаний плейстоцена: изменение инсоляции ^ первичное изменение температуры, прежде всего высоких широт ^ изменение площади снежного и ледового покрова ^ положительная альбедная обратная связь и последующее глобальное изменение температуры ^ изменение концентрации СО2 плюс дальнейшее изменение площади снега и льда ^ обратные связи за счет альбедо и парникового эффекта ^ итоговое изменение температуры.

Следствием изменения различных орбитальных факторов были периоды оледенения на земле, различные подходы к анализу климатических изменений с использованием этих факторов в разное время были высказаны и разработаны французским математиком Ж. Адемаром и английским ученым Дж. Кролем. В 1842 г. в книге Ж. Адемара «Революция океана впервые предлагалось объяснять оледенения Земли изменениями инсоляции, связанными с вариациями орбитальных элементов» [11]. Дж. Кролль первым ввел в рассмотрение влияние положительных обратных связей, усиливающих климатическое воздействие орбитально обусловленных вариаций инсоляции и трансформирующих указанные вариации в глобальные климатические изменения - оледенения и межледниковья [12]. Дж.Кролль рассматривал в основном два механизма положительных обратных связей: 1) между температурой и площадью снежного покрова и 2) между температурой и смещением океанских течений, причем главное место в развитии оледенения он отводил второму механизму, предварительно показав огромное влияние Гольфстрима на климатические условия Европы.

После Дж. Кролля наиболее заметный вклад в развитие орбитальной теории внес известный сербский ученый М. Миланкович. М. Миланковичем впервые на строгой математической основе рассчитаны количественные изменения приходящей на верхнюю границу атмосферы Земли солнечной радиации, связанные с вариациями трех орбитальных

элементов планеты, для последнего миллиона лет. Им разработана одна из первых математических моделей климата, в которой проведен учет как солярных, так и земных климатических факторов (тепловых свойств атмосферы и земной поверхности, влияния обратной связи при изменении альбедо Земли и т.д.). Предложенная Миланковичем концепция орбитальной теории палеоклимата, объясняющая происходящие в течение последнего миллиона лет оледенения Северного полушария, заключается в основном в следующем. Климатическая значимость каждого орбитального элемента определяется количественным вкладом этих элементов в суммарную инсоляционную кривую (диаграмму), рассчитанную для изменений инсоляции летних калорических полугодий под 65°с.ш. Оледенения Северного полушария обусловлены наиболее значительными понижениями летней инсоляции высоких широт. Хронология этих оледенений совпадает с временным положением наиболее глубоких минимумов инсоляционной диаграммы. Известно, что снежный покров влияет на климат: формирующийся над снежной поверхностью холодный и плотный слой воздуха затрудняет прогревание воздушных масс, и поэтому надолго сохраняется устойчивое антициклональное состояние атмосферы. Если в этих условиях образуются облака, то поток рассеянной радиации над заснеженной территорией оказывается на 50% больше, чем над обнаженной землей. [13]

Для научного обоснования выявленных тенденций современного изменения глобального климата и попытки дать прогноз его изменений в XXI веке в 1988 году по решению Комиссии ООН по Окружающей Среде (Ц№ЕР) и Всемирной Метеорологической Организации (ВМО) была организована «Межправительственная Группа Экспертов по Изменениям Климата (МГЭИК). С 1988 года было подготовлено пять оценочных докладов по изменению климата на земном шаре. В Докладе Первой рабочей группы Пятого оценочного доклада Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК, 2014) говорится, что «факт потепления климата не подлежит сомнению. Произошло потепление атмосферы и океана, сократились запасы снега и льда, поднялся уровень океана, возросла концентрация парниковых газов.» [14]. В Резюме 5-го Отчета говорится, что с очень высокой достоверностью площадь снежного покрова в Северном полушарии сократилась с середины ХХ - го века. Площадь снежного покрова в Северном полушарии сокращалась на протяжении 1967-2012 гг. на 1,6 [от 0,8 до 2,4]% за десятилетие в марте и апреле и на 11,7 [от 8,8 до 14,6]% за десятилетие в июне. За этот период ни в одном месяце не отмечалось статистически значимого увеличения площади снежного покрова в северном полушарии.

За последние два десятилетия с высоким уровнем достоверности ледовые щиты Гренландии и Антарктики уменьшились в объеме, ледники продолжали сокращаться почти

во всем мире, площадь арктических морских льдов и весеннего снежного покрова в северном полушарии продолжала уменьшаться (рис.1.1).

Очень вероятно, что в ХХ1-м веке площадь и толщина арктических морских льдов будут продолжать сокращаться, а весенний снежный покров в Северном полушарии -уменьшаться по мере повышения средней глобальной приземной температуры.

45 ['■'»»

см

30--------—---—--

1900 1920 1940 1960 1980 2000

Рисунок 1.1 - Весенний снежный покров в Северном полушарии

Во втором оценочном докладе по изменению климата на территории РФ говорится, что на значительной территории Западной и Восточной Сибири, на побережье Охотского моря и юге Дальнего Востока, в центральных и северо-восточных областях ЕЧР за период 1966-2012 гг. обнаружена тенденция увеличения максимальной за зиму высоты снежного покрова. На большей части территории России, за исключением степных зон Северного Кавказа и Западной Сибири, а также южной муссонной части Дальнего Востока, наблюдается уменьшение продолжительности существования ледяной корки под снежным покровом и ее максимальной толщины.

В выступлении на Всемирном форуме снега (15-17 января 2014 г.) академик РАН В.М. Котляков заявил, что глобальное изменение климата приводит к разрастанию снежного покрова в Северном полушарии и в Сибири. Тенденцию разрастания площади снегов в Северном полушарии ученые наблюдают с 1960-х годов, когда начались спутниковые наблюдения за распространением снежного покрова. Объясняется это тем, что в эпоху глобального потепления, по мере увеличения температуры воздуха растет и влагосодержание воздушных масс, поэтому в холодных районах возрастает количество выпадающего снега. Это свидетельствует о большой чувствительности снежного покрова к любым изменениям в составе атмосферы и ее циркуляции, и об этом надо помнить при оценке любых антропогенных воздействий на окружающую среду.

Снежный покров является важным компонентом природной среды зимнего периода. Комплексное изучение и наблюдение за снежным покровом имеет теоретическое и

практическое значение. Снежный покров - один из важнейших факторов, оказывающих влияние на формирование ландшафтов и социально-экономическую жизнь стран, расположенных в умеренных и полярных широтах в течение значительной части года. Снежный покров сильно отражает солнечную радиацию и предохраняет почву от чрезмерного выхолаживания, а озимые посевы от вымерзания; оказывает огромное влияние на климат, рельеф, питание рек и ледников, почвообразовательные процессы, жизнь растений и животных. Изучение снежного покрова - важная физическая и экономическая задача, потому что от него зависит развитие с/х культур и возобновляемость запасов пресной воды.

Вследствие этого снежный покров издавна привлекает внимание исследователей: в России снегомерные работы проводятся с 1891 г., в США - с 1910 г. За исследованный период в России максимальная толщина снежного покрова (до 2,89 метров) отмечалась в холодное полугодие на Камчатском полуострове. Самый снежный населённый пункт России - посёлок Пущино в Камчатском крае. В Поволжье максимальная высота снега (до 1,5 метров) отмечается в столице республики Татарстан, в Сибири (до 1,8 метров) в Кемеровской области, в центральном Руднике, на Урале максимум высоты снежного покрова отмечается в Перми (до 111 см), на Полярном Урале - в Воркуте, до 2 метров. В самом холодном субъекте России, Республике Саха, максимум возможной высоты снежного покрова составляет 132 см. Самым малоснежным городом России является Астрахань, где максимум возможной высоты снежного покрова - 37 см, в Сибири самый малоснежный регион - Забайкальский край, в Чите за всю историю измерений максимум высоты снежного покрова составил 47 см. Минимальное среднее число дней в году со снежным покровом в России (9) отмечается в Сочи, максимальная продолжительность снежного покрова, до 11,5 месяцев в году, на мысе Челюскин и арктических островах востока России снежный покров лежит.

На фоне глобального потепления, наблюдаемого в последние десятилетия, происходят изменения всех характеристик снежного покрова. При потеплении климата ожидается сокращение площади снежного покрова на значительной части территории страны. Кроме того, следует подчеркнуть важность знания закономерностей распределения снежного покрова для оценки климатических ресурсов страны, к которым, несомненно, относится снежный покров.

Изменения климата и вызванные этим последствия неоднородны в пространстве и по сезонам, в частности, это касается и основных характеристик снежного покрова: среднедекадной высоты снега, начала и конца устойчивого снежного покрова, результаты исследований в этом направлении представлены во многих статьях [15,16,17].

В работе [18] говорится, что в континентальных районах умеренных широт годовой цикл может рассматриваться не только как последовательная смена времен года (весна, лето, осень, зима), но и как смена двух более крупных частей года - холодно-снежной и вегетационной. Холодно-снежная часть года начинается или с последней фазы осени -предзимья, или зимы (если в среднем многолетнем выводе предзимье не представлено). Последней фазой холодно-снежной части года является снеготаяние. Следовательно, холодно-снежная часть года продолжается до даты разрушения устойчивого снежного покрова. Таяние снега начинается только под влиянием прямой радиации Солнца при отрицательных средних суточных температурах воздуха. Затем таяние происходит, главным образом, под влиянием теплого воздуха, т.е. после перехода средней суточной температуры через 0°С. Пока не разрушился снежный покров, накопившийся за зиму, говорить о конце холодно-снежной части года не приходится, так как наличие снежного покрова - это один из наиболее ярких ее признаков во внутриматериковой части умеренных широт. За конец холодно-снежной части года принимается дата разрушения устойчивого снежного покрова, а не окончательный его сход.

В работе [19] отмечается, что на фоне глобального потепления, наблюдаемого в последние десятилетия, происходят изменения и характеристик снежного покрова. Южная граница распространения снежного покрова на ЕТР и в Западной Сибири в течение 18901987 гг. сместилась к северу. Наблюдается увеличение средней за зиму высоты снежного покрова в Северной Евразии в 1936-1995 гг. и на территории России в 1936-2000 гг. в том числе. Во многих регионах России увеличиваются максимальные снегозапасы. За 1966-1990 гг. наибольшие положительные тренды максимальных снегозапасов обнаружены на Урале (1,9 мм/год) и на Дальнем Востоке (1,5 мм/год).

В работе [20] исследуются закономерности пространственного распределения колебаний высоты снежного покрова на обширной территории Северной Евразии, что необходимо как для оценки возможных будущих изменений в аккумуляции снега, так и для изучения ее роли в процессах тепло- и влагооборота регионального и глобального масштабов. Получено, что наибольшая изменчивость высоты снежного покрова отмечается в зоне арктического побережья, где она обусловлена, главным образом, положительным трендом с начала 1970-х годов, связанным, как и температурные аномалии того же знака, с усилением зонального переноса и циклонической активности на севере Евразии. В работе [21] отмечается увеличение средней за зиму высоты снежного покрова в Северной Евразии в 1936-1995 гг.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кешева Лара Асировна, 2016 год

Библиографический список использованной литературы

1. Воейков А.И. «Снежный покров, его влияние на почву, климат и погоду» СПб., 1889. - (Записки имп. рус. геогр. о-ва по общ. геогр.; т. XVIII, №2).

2. Броунов П.И. Избранные сочинения. - Л.: Гидрометеоиздат, 1957. - Т. 1: Синоптическая метеорология /под ред. Л.А. Вительса. - 303с.; Т. 2: Сельскохозяйственная метеорология /под ред. В.В. Синельщикова. - 339с.

3. Алисов Б.П. Климатология. Учебник. 1974.

4. Хромов С.П., Петросянц М.А. Метеорология и климатология. Издание пятое, переработанное и дополненное. М., Издательство МГУ. 2001. - 527 с.

5. Будыко М.И. Глобальная экология.— М.: Мысль, 1977.- 328 с.

6. Монин А.С., Шишков Ю.А. Климат как проблема физики, УФН, 2000, 419-445.

7. Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). Москва, 2014 г.

8. Глоссарий терминов. МГЭИК, 2001 г.: Специальный доклад Рабочей группы III МГЭИК [под редакцией Б. Метца , O.P. Дэвидсона и др.]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 466 с.

9. Груза Г.В., Ранькова Э.Я. Климат России: потепление продолжается». Наука и жизнь, №11, 2003.

10. В.А. Большаков. Новая концепция орбитальной теории палеоклимата. М.: 2003, 256с.

11. Adhemar J.A. Revolutions de la mer: Deluges Periodiques, Carilian-Goeury et V. Dalmont. Paris, 1842.

12. Croll J.On the physical cause of the change of climate during geological epochs //Philosophical Magazine. 1864, V. 28. P. 121-137.

13. Сенов Х.М., Кляцкий Д.А. Математическая модель определения параметров распределения облаков по результатам измерений радиолокационной отражаемости. -Материалы Междунар. конф. - М.: Энергоатомиздат, 2011. -Часть 2. - с. 46-48.

14. Доклад Первой рабочей группы Пятого оценочного доклада Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК, 2014, IPCC 5AR WG1) www.wwf.ru/climate

15. Булыгина О.Н., Н.Н.Коршунова, В.Н.Разуваев. Изменение характеристик снежного покрова на территории России в последние десятилетия. Труды ВНИИГМИ-МЦД, вып.173, 2007 г.

16. Бардин М.Ю., Платова Т.В. Изменения порогов экстремальных значений температур и осадков на территории России в период глобального потепления. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 2013. Т. 25. С. 71-93.

17. Кренке А.Н., Китаев Л.М, Турков Д.В. Климатическая роль изменений снежного покрова в период потепления // Известие РАН. Сер. геогр. -2001.- №4, июль-август. -С. 44-52.

18. Ткачев Б.П., Яркова В.В. Характеристика холодноснежной части года бассейна реки Большой Юган в период 1990-2000 гг. //Вестник Югорского государственного университета. 2006. №4. С.97-102.

19. Коныгин Е.А. Изменчивость распространения сезонного снежного покрова на территории СССР//Труды ГМЦ.-1990.-Вып.304.-С.92-95.

20. Попова В.В., 2004. Структура многолетних колебаний высоты снежного покрова в Северной Евразии. - Метеорология и гидрология, №8, с.78-88.

21. Razuvaev V.N., Bulygina O.N. 2006. Variations in snow characteristics over the Russian territory in recent decades. In Proceedings of "1st Asia CliC Symposium", 20-22 April 2006, Yokohama, Japan. - p.35-38

22. Родионов В.Ф., Брязгин Н.Н., Александров Е.И., 1996 - Снежный покров в Арктическом бассейне - Гидрометеоиздат, 124 с.

23. Петрова А.И., Евсеевой Н.С., Каширо М.А. «Динамика характеристик снежного покрова в ландшафтах Томь-Яйского междуречья». Вестник Томского государственного университета. 2013. № 371. С. 183-188.

24. Барашкова Н.К., Кижнер Л.И., Ахметшина А.С., Барт А.А., Поляков Д.В. Оценка точности численных прогнозов метеорологических условий в районе г. Томска с использованием модели WRF //Вестник Томского государственного университета. 2013. № 375. С. 174-178.

25. Китаева Л.М., Трофимовой Л.Б., Комаровской Е.В., Данилович И.С., Бильдюг А.А. «Многолетняя изменчивость осадков и формирование снежного покрова восточноевропейской равнины криосфера земли». Криосфера Земли, 2010, т. XIV, № 3, с. 7781.

26. Кренке А.Н., Китаев Л.М., Турков Д.В., 2001. Климатическая роль изменений снежного покрова в период потепления - Известие РАН, сер. геогр. №4, июль-август, с. 44-52.

27. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, Российская Академия Наук, ФГБУ «Институт Глобального Климата и Экологии».

ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА 2012, зима^И^ - 2012п. Обзор состояния и тенденций изменения климата России.

28. Оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Т. II., М., 2008.

29. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2014 год. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). Москва, 2015 г.

30. Brun E. A numerical model to simulate snow-cover stratigraphy for operational avalanche forecasting / E. Brun, P. David, M. Sudul, G. Brunot // Journal Of Glaciology. 1992. - V.38. -№128. - P. 13-22.

31. Barnett T.P., Dumenil L., Schlese U. Et al. The effect of Eurasian snow cover on regional and global climate variations// J. of Atm/ Sci/ 1989. Vol.46, №5. Р. 661-685.

32. Cess R.D., Et al. Interpretation of snow-climate feedback as produced by 17 general circulation models. Science, 1991. 273: 88-92.

33. Foster J., Liston G., Koster R. Et al. Snow cover and snow mass intercomparisons of general circulathion models and remotely sensed datasets// J. Clim. 1996. №9. P.409-426.

34. Frei A., Robinson D. Evalushion of snow extent and its variability in the Atmospheric Model intercjmparison Project// J. of Geoph. Res. 1998. Vol. 103, N D8. P. 8859-8871.

35. Frei A., Miller J.A., Robinson D. Improved simulashion of snow extent in the in the second phase of atmospheric model ntercjmparison Project (AMIP-2) // J. of Geoph. Res. 2003. Vol. 108. N D12. P. 10-17.

36. Yang D., Robinson D., Zhao Y. Et al. Streamflow response to seasonal snow cover extent changes in large Siberian watersheds // J. of Geoph. Res. 2003. Vol. 108, N D18. P. 45784601.

37. Eric Brun, Yannick Peings, Vincent Vionnet Aaron Boone, Bertrand Decharme, Herve Douville. Using reanalyses for studying past Eurasian snow cover and its relationship with circulation variability. (CNRM-GAME UMR3589, Meteo-France and CNRS Toulouse and Grenoble, France [e-mail])

38. H.S.Negi, N.K.Thakur, Rajeev Kumar and Manoj Kumar Monitoring and evaluation of seasonal snow cover in Kashmir valley using remote sensing, GIS and ancillary data. Snow and Avalanche Study Establishment, Him Parisar, Sector- 37A, Chan digarh 160 036, In dia. e-mail: [e-mail]

39. Гуртовая Е.Е., Сулаквелидзе Г.К., Яшина А.В. Закономерности распределения снежного покрова на Большом Кавказе. География снежного покрова. М.: Изд-во АН СССР, 1960, с.7-19.

40. Залиханов М.Ч. Снежно-лавинный режим и перспективы освоения гор Большого Кавказа. Ростов-на-Дону, Издательство Ростовского университета, 1981. 376 с.

41. Залиханов М.Ч., Коломыц Э.Г., Панов В.Д., Докукин М.Д. Прогноз изменения климата высокогорных ландшафтов и оледенения Большого Кавказа на ближайшие десятилетия. //МГИ, М., ИГРАН, 1984, Вып. 51. с. 152-159.

42. Болов В.Р., Залиханов М.Ч., Шабельников В. А. О горизонтах разрыхления в толще снежного покрова и их значение в лавинообразовании. // ВГИ. Вып. 46. Нальчик,1980. - с. 21-28.

43. Болов В.Р. Специализированный прогноз лавинной опасности и возможности регулирования снеголавинных явлений. // МГИ. 1986. - Вып. 56. - С. 171-176.

44. Болов В.Р. Структура снега и ее связь с лавинообразованием. // МГИ. -1982. -Вып. 43.- с. 49-55.

45. Багов А.М., Докукин М.Д., Савернюк Е.А. Особенности деградации ледников Бирджалы-чиран и Чунгурчатчиран северо-восточного подножия Эльбруса и эволюция приледниковых озер за 50 лет.// Материалы международной конференции «Гляциология в начале XXI века», Москва, Университетская книга, 2009.

46. Багов М.М., Кумукова О.А., Хаджиев М.М. Научно-методическое руководство работами на снеголавинных станциях, наблюдениями за снежным покровом в горах. -2002. 11 с.ГР. 01200304098. (заключительный отчет) /Высокогорный геофизический институт. - Нальчик.

47. Докукин М.Д., Калов Х.М., Савернюк Е.А. "Аэрокосмический мониторинг разрушительных склоновых и русловых процессов в ледниковой зоне Северного Кавказа" Влияние изменения климата на состояние ледников и водные ресурсы, Чок-Тал, Киргизия, 2014.

48. Аджиев А.Х., Багов М.М., Докукин М.Д., Маркина Е.И., Теуважуков З.Н., Хаткутов А.В. Физическое моделирование снежных лавин различных генетических типов и процессов их взаимодействия с препятствиями. ФГБУ "Высокогорный геофизический институт" 1 января 2014 г. - 31 декабря 2016 г. НИР.

49. МУ: Методические указания к IV части Справочника по климату СССР, раздел 2, Атмосферные осадки, 1964. Л. ГГО, 18 с. 2, [МУ: Методические указания к IV части Справочника по климату СССР, раздел 2, Атмосферные осадки. Введение поправок на недоучет осадков осадкомером], 1966 г., Л., ГГО, с 18.

50. Кешева Л.А., Теунова Н.В. Об изменении температурного режима воздуха в предгорной зоне КБР //«Вестник Армавирской государственной педагогической академии» Естественные и технические науки. - Армавир, 2011. -№5. -С.39-43.

51. Кешева Л.А., Галаева А.А., Стасенко Д.В. Анализ изменения режима осадков в различных климатических зонах центральной части Северного Кавказа// Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы гидрометеорологии и экологии», посвященная 90-летию со дня рождения академика Г.Г. Сванидзе. Грузия, Тбилиси. 27-29 сентября 2011 г. -С.76-79.

52. Ашабоков Б.А., Ташилова А.А., Кешева Л.А. Климатические характеристики снежного покрова Северного Кавказа и их изменения в период глобального потепления. //Материалы Международной научно-практической конференции «Глобальные выводы современности и проблемы устойчивого развития юга России». Нальчик, КБНЦ РАН, Нальчик, КБНЦ РАН, 14-16 октября 2015 г. -С.258-264.

53. Бююлъ А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ДиаСофтЮП, 2002 г., с. 608.

54. Ташилова А.А., Кешева Л.А., Пшихачева И.Н., Таубекова З.А. Исследование изменения режима осадков и повторяемости их экстремальных значений на юге России. //Всероссийская открытая конференция по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы, посвященная 80-летию Эльбрусской Высокогорной комплексной экспедиции АН ССС. Нальчик, 7-9 октября 2014г.

55. Hurst H.E. Long-term storage capacity of reservoirs. Trans.Am.Civ. Eng.1951/ 116. p.770-808.

56. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала - М.: Мир, 2000.

57. Петерс Э.Э. Фрактальный анализ финансовых рынков. - ООО «Интернет-трейдинг», М., 2004. - 285с.

58. Федер Е. Фракталы: Пер. с англ. - М.: Мир, 1991. - 254 с.

59. Ташилова А.А., Кешева Л.А. Анализ высоты снежного покрова в предгорной части Северного Кавказа. //Международная научная конференция по региональным проблемам гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды. Казань, 2-4 октября 2012 года. - С.206-207.

60. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы.- Москва: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656с.

61. Мандельброт Б.Б. Фракталы и хаос. Множество Мандельброта и другие чудеса. -М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2009. -392с.

62. Хавцуков А.Х. Физико-статистические характеристики режима осадков и температуры в системе атмосфера- подстилающая поверхность и экстраполяция их значений на основе временных рядов: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. Нальчик, 2004. -21с.

63. Литовка Н.И. Анализ и прогноз динамики режима осадков и температуры воздуха в приземном слое атмосферы в степной зоне КБР на основе временных рядов: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. Нальчик, 2004. -23с.

64. Деркач Д.В. Исследование изменения и прогноз режима осадков воздуха в приземном слое атмосферы прибрежной и степной зон Краснодарского края: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. Нальчик, 2008. -21с.

65. Ашабокова Ф. К. Анализ и прогноз динамики режима осадков и температуры воздуха в приземном слое атмосферы в степной зоне КБР на основе временных рядов: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. Нальчик, 2010. -28с.

66. Ашабоков Б.А., Ташилова А.А., Кешева Л.А. Изменения характеристик снежного покрова в последние десятилетия на примере м/станции Моздок. //Материалы Международной научно-практической конференции «Глобальные выводы современности и проблемы устойчивого развития юга России». Нальчик, КБНЦ РАН, 14-16 октября 2015 г. -С.253-258.

67. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2014 год. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). Москва, 2015 г.

68. Данилов Д.Л. Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница» / Под ред. Д.Л. Данилова, А.А. Жиглявского. СПб: Пресском, 1997. -308 с.

69. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница» SSA: анализ временных рядов. - СПб.: СПб ун-т, 2004. - 74 с.

70. D.S.Broomhead and G.P.King. Extracting qualitative dynamics from experimental data. Physica D. 20, 1986. Р. 217-236.

71. D.S.Broomhead and G.P.King. On the qualitative analysis of experiemntal dynamical systems. In: Nonlinera Phenomena and Chaos. Ed. S.Sarkar. (Adam Hilger, Bristol, 1986) P.113-144.

72. D.S.Broomhead and R.Jones. Time-series analysis. Proc. Roy. Soc. London. 423, 103-110 (1989).

73. R.Vautard, P.Yiou and M.Ghil. Singular spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic singals.

74. Principal components of time series: The caterpillar method. Eds. D.L.Danoliv and A.A.Zhiglyavsky. (Saint-Pitersberg Univ. Press, 1997).

75. www.gistatgroup.com/gus

76. Golyandina N., Nekrutkin V., and Zhigljansky A. Analysis of Time Series Structure- SSA and Related Techniques. London Chapman & Hall/CRC, 2001. - 305 p.

77. Buchstaber V.M. Time series analysis and grassmannians // Applied Problems of Radon Transform./ Ed. by S. Gindikin. Providence, RI: AMS, 1994. P. 1-17.

78. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA Прогноз временных рядов. СПб: Изд-во СПбГУ, 2004. -52 с.

79. http://www.gistatgroup.com

80. Ташилова А.А., Кешева Л.А., Пшихачева И.Н., Таубекова З.А. Возможности прогнозирования временного климатического ряда с помощью метода «Гусеница»-SSA //Сборник научных трудов Международной научной конференции с элементами научной школы «Инновационные методы и средства исследований в области физики атмосферы, гидрометеорологии, экологии и изменения климата». Ставрополь, 23-26 сентября 2013г. -С.86-89.

81. Ташилова А.А., Кешева Л.А., Балкарова С.Б., Шогенова М.М., Пшихачева И.Н., Таубекова З.А. Структурный анализ и прогноз зимних осадков методом «СaterpШar»-SSA // «Доклады АМАН». 2013. -Т.15, №1.- С.103-106.

Приложение А

ИЗОБИЛЬНЫЙ

11 ,е

S.6

1961 1966 1971 1976 19s1 1 9s6 1991 1996 2001 2006 201 1

-высота снега,см

-начало прогноза, 1ЭЭ2 г.

Рисунок 1 - Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова на 2013-2022 гг.,

м/станция Изобильный

Таблица 1

Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова (см), м/станция Изобильный

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 2 3

48 2008 1 1

32 1992 6 6 49 2009 4 1

33 1993 4 2 50 2010 2 4

34 1994 5 1 51 2011 2 4

35 1995 3 3 52 2012 5 5

36 1996 2 4 среднее 3,5 3,2

37 1997 7 2 53 2013 - 7

38 1998 2 4 54 2014 - 1

39 1999 1 3 55 2015 - 5

40 2000 2 1 56 2016 - 9

41 2001 2 5 57 2017 - 1

42 2002 5 6 58 2018 - 1

43 2003 3 3 59 2019 - 3

44 2004 2 2 60 2020 - 1

45 2005 2 2 61 2021 - 1

46 2006 12 5 62 2022 - 9

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 2,5 см;

2. Максимальное отклонение 6,23 см;

3. Относительная ошибка 18,3 %;

4. Т-тест Sig. 0,395>0,05 статистически равны 3,5 см « 3,2 см; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 2 года, 3 года, 5 лет.

1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011

-начало прогноза,1992

Рисунок 2 - Прогноз числа дней со снежным покровом на 2013-2022 гг.,

м/станция Изобильный

Таблица 2

Прогноз числа дней со снежным покровом, м/станция Изобильный

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 28 38

48 2008 27 22

32 1992 70 70 49 2009 37 36

33 1993 69 63 50 2010 37 31

34 1994 65 60 51 2011 32 34

35 1995 59 71 52 2012 69 68

36 1996 52 66 среднее 46,1 47,6

37 1997 66 71 53 2013 - 73

38 1998 44 48 54 2014 - 81

39 1999 19 37 55 2015 - 75

40 2000 47 38 56 2016 - 75

41 2001 20 28 57 2017 - 78

42 2002 46 46 58 2018 - 58

43 2003 53 40 59 2019 - 65

44 2004 27 46 60 2020 - 65

45 2005 49 52 61 2021 - 74

46 2006 53 35 62 2022 - 83

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 10,1 дней;

2. Максимальное отклонение 18,98;

3. Относительная ошибка 10,28 %;

4. Т-тест Sig. 0,662>0,05 статистически равны 46,1 « 47,6; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 2 года, 3 года, 10 лет, 26 лет.

КАМЕННОМОСТСКИЙ

24,0

1 9,4 1 7,1 14.8 1 2,5 1 0,2 7.8 5.5 3,2 0.9

1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 201 1

-высота снега,см

-начало прогноза, 1ЭЭ2 г.

Рисунок 3 - Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова на 2013-2022 гг.,

м/станция Каменномостский

Таблица 3

Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова, м/станция Каменномостский

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 6 5

48 2008 10 13

32 1992 24 24 49 2009 11 8

33 1993 17 17 50 2010 2 3

34 1994 5 9 51 2011 6 5

35 1995 13 9 52 2012 11 13

36 1996 3 7 среднее 8,8 8,9

37 1997 16 9 53 2013 - 19

38 1998 4 7 54 2014 - 18

39 1999 3 1 55 2015 - 10

40 2000 2 3 56 2016 - 10

41 2001 3 3 57 2017 - 9

42 2002 8 11 58 2018 - 13

43 2003 17 13 59 2019 - 11

44 2004 6 9 60 2020 - 4

45 2005 11 11 61 2021 - 8

46 2006 8 7 62 2022 - 18

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 2,95 см;

2. Максимальное отклонение 5,82 см;

3. Относительная ошибка 11,66 %;

4. Т-тест Sig. 0,929>0,05 статистически равны 8,8 см « 8,9 см; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 4 года, 5 лет, 10 лет, 17 лет.

| 1

[11 г|1------ Щ

1 V / V 7 Л -/ ид ---------- Г \ 7

1961 1966 1971 1976 1931 1986 1991 1996 2001 2006 2011

-начало прогноза,1992

Рисунок 4 - Прогноз числа дней со снежным покровом на 2013-2022 гг.,

м/станция Каменномостский

Таблица 4

Прогноз числа дней со снежным покровом, м/станция

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 59 80

48 2008 65 70

32 1992 96 74 49 2009 39 43

33 1993 90 85 50 2010 13 44

34 1994 66 48 51 2011 41 57

35 1995 48 45 52 2012 86 85

36 1996 30 47 среднее 51,3 52,5

37 1997 83 70 53 2013 - 60

38 1998 48 49 54 2014 - 26

39 1999 36 28 55 2015 - 26

40 2000 53 38 56 2016 - 35

41 2001 18 21 57 2017 - 81

42 2002 45 61 58 2018 - 33

43 2003 24 42 59 2019 - 11

44 2004 33 44 60 2020 - 9

45 2005 47 25 61 2021 - 55

46 2006 58 46 62 2022 - 86

аменномостский

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 14, 7 дней;

2. Максимальное отклонение 30,57;

3. Относительная ошибка 24,19 %;

4. Т-тест 0,778>0,05 статистически равны 51,3 « 52,5; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 4 года, 5 лет, 17 лет.

КИСЛОВОДСК

-высота снега,см

—прогноз

-начало прогноза, 1992 г.

Рисунок 5 - Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова на 2013-2022 гг.,

м/станция Кисловодск

Таблица 5

Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова, м/станция Кисловодск_

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 5 6

48 2008 2 5

32 1992 13 8 49 2009 4 5

33 1993 10 9 50 2010 2 7

34 1994 5 6 51 2011 9 9

35 1995 2 4 52 2012 9 8

36 1996 2 4 среднее 4,2 4,8

37 1997 3 3 53 2013 - 5

38 1998 3 2 54 2014 - 3

39 1999 1 1 55 2015 - 3

40 2000 2 2 56 2016 - 3

41 2001 1 3 57 2017 - 1

42 2002 3 4 58 2018 - 0

43 2003 4 4 59 2019 - 1

44 2004 3 3 60 2020 - 4

45 2005 3 3 61 2021 - 6

46 2006 2 4 62 2022 - 5

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 1,69 см;

2. Максимальное отклонение 4,99 см;

3. Относительная ошибка 26,48 %;

4. Т-тест 0,929>0,05 статистически равны 4,2 см « 4,8 см; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 5 лет, 9 лет, 17 лет.

1961 1966 1971 1976 1981 1956 1991 1996 2001 2006 2011

-начало прогноза,1992

Рисунок 6 - Прогноз числа дней со снежным покровом на 2013-2022 гг.,

м/станция Кисловодск

Таблица 6

Прогноз числа дней со снежным покровом, м/станция Кисловодск

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 95 110

48 2008 64 108

32 1992 110 110 49 2009 71 88

33 1993 118 105 50 2010 34 65

34 1994 106 110 51 2011 69 74

35 1995 63 56 52 2012 118 98

36 1996 63 74 среднее 74,5 79,5

37 1997 78 79 53 2013 - 74

38 1998 68 75 54 2014 - 81

39 1999 38 48 55 2015 - 42

40 2000 46 42 56 2016 - 60

41 2001 40 49 57 2017 - 62

42 2002 72 52 58 2018 - 81

43 2003 87 98 59 2019 - 56

44 2004 72 78 60 2020 - 33

45 2005 87 86 61 2021 - 73

46 2006 66 65 62 2022 - 96

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 15,5 дня;

2. Максимальное отклонение 43,67;

3. Относительная ошибка 11,79 %;

4. Т-тест Sig. 0,320>0,05 статистически равны 74,5 « 79,5; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 4 года, 5 лет, 17 лет.

131 МАЙКОП

1 2.4 11,3 1 O.I

9.0 7.9 6.7 5.6 4.4 3.3

2.1 1 .о

1961 1966 1971 1976 1931 1936 1991 1996 2001 2006 2011

-высота снега,см

-начало прогноза, 1ЭЭ2 г.

Рисунок 7 - Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова на 2013-2022 гг.,

м/станция Майкоп

Таблица 7

Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова, м/станция Майкоп_

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 6 8

48 2008 7 6

32 1992 10 10 49 2009 11 8

33 1993 11 11 50 2010 7 6

34 1994 5 8 51 2011 7 10

35 1995 11 8 52 2012 8 8

36 1996 3 5 среднее 7,5 7,3

37 1997 9 7 53 2013 - 11

38 1998 3 3 54 2014 - 10

39 1999 2 4 55 2015 - 8

40 2000 4 3 56 2016 - 8

41 2001 5 4 57 2017 - 3

42 2002 10 8 58 2018 - 6

43 2003 9 8 59 2019 - 4

44 2004 12 12 60 2020 - 9

45 2005 6 7 61 2021 - 12

46 2006 11 9 62 2022 - 12

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 1,97 см;

2. Максимальное отклонение 3,55 см;

3. Относительная ошибка 8,48 %;

4. Т-тест 0,698>0,05 статистически равны 7,5 см « 7,3 см; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 2 года, 10 лет, 13 лет, 52 года.

82 ^ïs

75 I

68 I 61 j 54 f 47 i 40 j 33 -26 19 12 -

1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2qq1 2006 201 1

-начало прогноза,1992

Рисунок 8 - Прогноз числа дней со снежным покровом на 2013-2022 гг.,

м/станция Майкоп

Таблица 8

Прогноз числа дней со снежным покровом, м/станция Майкоп_

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 32 25

48 2008 36 38

32 1992 69 69 49 2009 41 54

33 1993 73 73 50 2010 21 36

34 1994 67 70 51 2011 51 47

35 1995 50 54 52 2012 75 59

36 1996 67 62 среднее 50,9 51,9

37 1997 50 53 53 2013 - 54

38 1998 55 41 54 2014 - 61

39 1999 67 56 55 2015 - 50

40 2000 47 41 56 2016 - 50

41 2001 25 34 57 2017 - 43

42 2002 59 56 58 2018 - 42

43 2003 45 60 59 2019 - 55

44 2004 35 48 60 2020 - 64

45 2005 47 61 61 2021 - 62

46 2006 56 52 62 2022 - 72

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 9,0 дней;

2. Максимальное отклонение 14,6;

3. Относительная ошибка 12,72 %;

4. Т-тест 0,731>0,05 статистически равны 50,9 « 51,9; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 3 года, 4 года, 10 лет, 25 лет.

133 МОЗДОК

14,0

1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011

-высота снега,см

-начало прогноза, 1ЭЭ2 г.

Рисунок 9 - Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова на 2013-2022 гг.,

м/станция Моздок

Таблица 9

Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова, м/станция Моздок_

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 6 1

48 2008 7 5

32 1992 10 11 49 2009 11 6

33 1993 11 8 50 2010 7 7

34 1994 5 11 51 2011 7 6

35 1995 11 0 52 2012 8 8

36 1996 3 2 среднее 4,8 4,7

37 1997 9 5 53 2013 - 5

38 1998 3 5 54 2014 - 6

39 1999 2 4 55 2015 - 5

40 2000 4 0 56 2016 - 4

41 2001 5 2 57 2017 - 6

42 2002 10 4 58 2018 - 4

43 2003 9 7 59 2019 - 4

44 2004 12 3 60 2020 - 9

45 2005 6 2 61 2021 - 12

46 2006 11 1 62 2022 - 12

Точность прогноза

1. Стандартное отклонение 1,62 см;

2. Максимальное отклонение 3,54 см;

3. Относительная ошибка 39,4 %;

4. Т-тест 0,853>0,05 статистически не равны 4,8 см « 4,7 см; Периодичность изменения ряда 1961-2012 гг.: 5 лет, 6 лет, 9 лет, 17 лет.

1 ю

юо

89 79 63 53 43 37 27 16 6

1961 1966 1971 1976 1931 1936 1991 1996 2001 2006 2011

-начало прогноза,1992

Рисунок 10 - Прогноз числа дней со снежным покровом на 2013-2022 гг.,

м/станция Моздок

Таблица 10

Прогноз числа дней со снежным покровом, м/станция Моздок_

№ п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд № п/п Годы Исходный ряд Прогнозный ряд

1 1961 47 2007 42 40

48 2008 68 60

32 1992 68 68 49 2009 53 65

33 1993 77 68 50 2010 42 34

34 1994 97 94 51 2011 46 48

35 1995 52 65 52 2012 71 64

36 1996 75 77 среднее 57,3 57,0

37 1997 73 73 53 2013 - 67

38 1998 78 60 54 2014 - 105

39 1999 27 29 55 2015 - 89

40 2000 26 37 56 2016 - 60

41 2001 19 29 57 2017 - 58

42 2002 55 45 58 2018 - 45

43 2003 88 81 59 2019 - 39