Анализ календарных связей по архивным метеоданным Санкт-Петербурга

Санкт — Петербургский Государственный Университет Кафедра климатологии и мониторинга окружающей среды

Курсовая работа на тему:

«Анализ календарных связей по архивным метеоданным Санкт-Петербурга»

Выполнил: студент 3-го курса Доброхотов Алексей Научный руководитель:

проф., д.г.н. Игорь Николаевич Русин Санкт — Петербург, 2011

Введение

Часть 1. Температурный режим Санкт-Петербурга

1.1 Анализ графиков значений температур самых тёплых, самых холодных и типичных дней за историю наблюдений

1.2 Анализ модели самого тёплого, самого холодного и типичного года в Санкт-Петербурге Часть 2. Анализ корреляционных связей между календарными значениями температуры

2.1 Анализ корреляционных связей между декадами, месяцами, сезонами, годом

2.2 Анализ корреляционных связей между годами по сумме осенних, зимних и весенних декад Заключение Список литературы

Последние несколько лет жители Санкт-Петербурга страдают от неожиданных для них природных явлений: аномальная жара летом, обильные снегопады зимой. Многих жителей города интересует каким будет следующее лето, или насколько холодной будет зима. Давать долгосрочный прогноз представляется сложной задачей для метеорологии, его оправдываемость оставляет желать лучшего. Календарные связи изучались в 60-х годах прошлого века, с тех пор в ряд добавилось 50 лет значений среднесуточных температур, возможно проявление каких-либо календарных связей по последним данным.

Целью моей курсовой работы является получить климатическую характеристику температуры Санкт-Петербурга по дням, декадам, месяцам и сезонам, изучить на последнем доступном материале календарные характеристики среднего года в Санкт-Петербурге, а также проверить наличие между этими характеристиками значимых корреляционных связей, которые можно бы было использовать для прогноза.

В качестве данных был использован массив среднесуточных температур по Санкт-Петербургу с 1881 по 2008 год с гидрометеорологического портала: meteo.ru.

Часть 1. Температурный режим Санкт-Петербурга

1.1 Анализ графиков значений температур самых тёплых, самых

холодных и типичных дней за историю наблюдений

календарная температура сезон декада Для построения графиков значений температур самых тёплых, самых холодных и типичных дней, были составлены сводные таблицы по среднедекадным температурам, а также сводные таблицы по максимальным, минимальным и средним температурам, найденным за весь период наблюдений, то есть были найдены максимально тёплые, самые холодные и типичные дни года за весь период наблюдений.

Построения были выполнены по всем месяцам года. Для экономии, в курсовой я представлю графики значений температур самых тёплых, самых холодных и типичных дней для четырёх средних месяцев сезонов: для января, апреля, июля и октября.

Рисунок 1 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни января

Рисунок 2 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни апреля

Рисунок 3 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни июля

Рисунок 4 -Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни октября

В зимние месяцы разница между максимально тёплым и холодным днём составляет примерно 30 °C, в весенние месяцы — 20 °C, в летние и осенние месяцы — 15 °C. Это говорит о том, что в Санкт-Петербурге средние температуры зим разных лет различаются больше, чем температуры остальных сезонов. Следовательно можно сказать, что поле возможных температур у зимы больше, чем у других сезонов, другими словами зима самый непредсказуемый сезон.

1.2. Анализ модели самого тёплого, самого холодного и типичного

года в Санкт-Петербурге

календарная корреляционная связь петербург Модели наиболее типичного, самого холодного и самого тёплого года в Санкт-Петербурге были построены следующим образом: был взят ряд среднесуточных значений температур с 1881 по 2008 год, с помощью него были составлены сводные таблицы со среднемесячными значениями температур. По этим значениям был найден реальные самый холодные месяца за период метеонаблюдений в Санкт — Петербурге. То есть, к примеру, был найден самый холодный январь за весь период наблюдений и найдены в первоначальных данных среднесуточные температуры этого января. После того как были получены графики самых типичных, тёплых и холодных месяцев, они были соединены в модели наиболее типичного, самого холодного и самого тёплого года, модель самого тёплого года сложена из значений температур самых тёплых месяцев за период метеонаблюдений, самый тёплый январь складывался с самым тёплым февралём и так далее.

В результате получилось, что:

1) Средняя температура модели наиболее типичного года равна 4,8°С, максимальная среднемесячная температура модели наиболее типичного года приходится на июль и равна 18,2°С, минимальная среднемесячная температура приходится на февраль и составляет -7,3°С.

2) Средняя температура модели самого тёплого года равна 17,4°С, максимальная среднемесячная температура модели самого тёплого года приходится на июль и равна 28,1°С, минимальная среднемесячная температура составляет 6,3°С и приходится на январь и февраль.

3) Средняя температура модели самого холодного года равна -12,3°С, максимальная среднемесячная температура модели самого холодного года приходится на июль и составляет 8,1°С, минимальная среднемесячная температура приходится на январь и составляет -33,6°С.

Можно сделать вывод, что самая высокая среднемесячная температура в Санкт-Петербурге чаще всего приходится на июль. В среднем самый холодный месяц — февраль, но январь — месяц в котором чаще бывают аномальные морозы и аномально высокие температуры. Разница в значениях средних температур модели самого холодного и самого тёплого года составляет 29,7°С, то есть можно сказать, что в Санкт — Петербурге по сумме среднегодовых температур года могут различаться очень контрастно.

Ниже представлены графики типичных, самых холодных и самых тёплых месяцев: января, апреля, июля и октября. Также для сравнения на тот же график были нанесены значения наиболее типичных, самых тёплых, самых холодных дней данных месяцев. Отдельно графики наиболее типичных, самых тёплых, самых холодных дней января, апреля, июля, представлены на рисунках: «Рисунок 1», «Рисунок 2», «Рисунок 3», «Рисунок 4» части 1.1.

Рисунок 5 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни января; самый тёплый, самый холодный и типичный январь

Рисунок 6 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни апреля; самый тёплый, самый холодный и типичный апрель

Рисунок 7 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни июля; самый тёплый, самый холодный, типичный июль

Рисунок 8 — Наиболее типичные, самые тёплые, самые холодные дни октября; самый тёплый, самый холодный, типичный октябрь

Часть 2. Анализ корреляционных связей между календарными значениями температуры

2.1 Анализ корреляционных связей между декадами, месяцами, сезонами, годом

С помощью пакета «Анализ данных» в программе excel, я построил корреляционную матрицу между декадами, месяцами, сезонами, годом. То есть я получал значения коэффициентов корреляции для нахождения связи между, к примеру, первой декадой июля и летом, или летом и годом в целом.

Затем в этой корреляционной матрице были выделены большие коэффициенты корреляции больше 0,7, затем для них был найден доверительный интервал с 95% вероятностью.

Ниже представлен кусок из корреляционной матрицы и таблица, в которой показано что с чем коррелирует, с коэффициентом корреляции больше 0,7, а также 95% доверительный интервал для значений этих коэффициентов.

Рисунок 9 — Вырезка из корреляционной матрицы между декадами, месяцами, сезонами и годом

Таблица 1 — Выборка по корреляционной матрице между декадами, месяцами, сезонами для коэффициентов корреляции больше 0,7. 95% -ный доверительный интервал для этих коэффициентов

По корреляционной матрице между декадами, месяцами, сезонами и годом видно, что большие коэффициенты корреляции наблюдаются между декадами и месяцем, включающим данную декаду. А также между месяцем и сезоном, включающим в себя данный месяц. Большие коэффициенты корреляции получились между годом и зимой, годом и весной: 0,81 и 0,78 соответственно. Этот факт нас связывает с частью 1.1., в которой я рассматривал графики значений температур самых тёплых, самых холодных и типичных дней года, где говорилось, что средние температуры зим разных лет различаются больше, чем средние температуры остальных сезонов. В свою очередь средние температуры вёсен разных лет различаются больше, чем температуры лета и осени.

2.2 Анализ корреляционных связей между годами по сумме осенних, зимних и весенних декад

Для анализа корреляционных связей между годами по сумме осенних, зимних и весенних декад была построена корреляционная матрица между годами по совокупности декадных температур осени-зимы-весны.

Корреляционная матрица была составлена из коэффициентов корреляции между декадными данными от сентября до мая по всем годам выборки В этой матрице все коэффициенты корреляции получились достаточно высокими, средний коэффициент корреляции равен 0,75.

Была поставлена задача получить год-аналог для какого-либо конкретного года. Убедившись в том, что коэффициент корреляции показывает только сходство в том как набирались температуры в течении некоторого периода, я решил посчитать среднеквадратические отклонения конкретного года от каждого предыдущего и последующего.

Для того чтобы подобрать год-аналог для проверки возможности прогнозирования летнего периода по коэффициенту корреляции декадных данных с сентября по май, и по среднеквадратическому отклонению тех же декад год от года, были отобраны года-аналоги, у которых коэффициент корреляции был больше 0,95, затем для этих лет было найдено среднеквадратическое отклонение с годом, к которому подбирается аналог.

Проверка была проведена для 2007го года, я взял нашёл два года-аналога 1934 и 1975. Оказалось, что графики среднедекадных значений температур для летнего периода за 2007 год и графики годов-аналогов: 1934 и 1975 имеют некоторое сходство. Это значит, что можно, хоть и недостаточно точно, говорить о том, что можно предсказывать поле температур летнего сезона по предыдущим сезонам: осеннему, зимнему, весеннему.

Ниже привожу графики значений среднедекадных температур лета 2007 года, лета 1934 года и лета 1975 года.

Рисунок 10 — График среднедекадных значений температур летнего сезона за 1934 и 2007 года

Рисунок 11 — график среднедекадных значений температур летнего сезона 1975 и 2007 года

Заключение

В результате проделанной работы были достигнуты следующие результаты:

1) Найдены предельно возможные значения суточных температур по дням для всех лет выборки, построена гипотетическая модель самого холодного и самого тёплого года в Санкт — Петербурге

2) Выявлены некоторые корреляционные связи между декадами и сезонами

3) Обнаружена возможность построения года-аналога для летнего сезона в Санкт — Петербурге .

1) Климат Ленинграда (1982)/Под ред. Ц. А. Швер, Е. А. Алтыкиса и Л. С. Евтеевой — Л.: Гидрометеоиздат, 251 с.

2) Покровская Т. В. Климат Ленинграда.-Л.: Гидрометеоиздат, 114с.

3) Покровская Т. В, Бычкова А. В. Климат Ленинграда и его окрестностей.-Л.: Гидрометеоиздат, 114с.

4) Источник данных — http://meteo.ru/climate/d_temp.php