ПРОГНОЗ ЛЕТНИХ ТЕМПЕРАТУР МЕТОДОМ СИНГУЛЯРНО-СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА НА ЮГЕ РОССИИ В 2019-2023 гг

Введение: В Докладе об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2019 год говорится, что в России продолжается потепление, темпы которого намного превышают глобальное среднее по Земному шару. В последние годы мир стал свидетелем крупнейших в новейшей истории человечества природных катастроф, одной из причин которых являются аномально высокие температуры. Материалы и методы исследований: На основе данных метеопараметров за период 1961-2018 гг., предоставленных Северо-Кавказским управлением по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, был проведен анализ и прогноз рядов летних температур юга европейской территории России (ЕТР). В основе анализа и прогноза временных рядов лежит метод сингулярно-спектрального анализа, реализованный в программе «Caterpillar»-SSA. Метод позволяет выделить разного рода закономерности в поведении временных рядов, зачастую априори не очевидные. С помощью программы «Caterpillar»-SSA был осуществлен прогноз средних летних температур на юге ЕТР на период 2019-2023 гг. Результаты исследований и их обсуждение: Для возможности применения метода сингулярно-спектрального анализа были выбраны средние летние температуры по результатам критериев предпрогнозирования, определяющих устойчивость тренда: максимальное значение показателя Херста на устойчивость тренда (Н > 0,80); максимальное значение коэффициента детерминации для определения статистической значимости тренда (R2 > 0,20). По результатам фрактального анализа трендоустойчивости временных рядов средних летних температур было получено максимальное значение показателя Херста, равное Н = 0,80. Для выделения трендовой и периодической составляющей были использованы одна (ГК1) и три (ГК3) главные компоненты. Использование первых двадцати главных компонент (ГК20) позволило максимально точно исследовать и восстановить внутреннюю структуру всего временного ряда для последующего прогноза на 5 лет. Восстановление, аппроксимация и прогнозирование ряда осуществлялось полученной линейно-рекуррентной формулой. Качество прогноза определялось следующими критериями: стандартным отклонением прогнозируемого ряда, максимальным отклонением прогнозных значений от реальных, относительной ошибкой прогноза и результатами t-теста, проведенного для исходного и прогнозного ряда за 1998-2018 гг. при 5%-ом уровне ошибки. Выводы: По результатам прогноза на период 2019-2023 гг. среднелетняя температура имеет тенденцию к дальнейшему росту. В 2022 г. следует ожидать увеличения среднелетней температуры до 22,0°С, что близко к экстремально высокой среднелетней температуре 22,2°C на юге ЕТР в 2010 году.

средние летние температуры, сингулярно-спектральный анализ, главные компоненты, прогноз, остатки модели, тренд, юг ЕТР

1. Ашабоков Б.А., Ташилова А.А., Кешева Л.А. Результаты прогноза снежного покрова в Кавказском регионе методом сингулярно-спектрального анализа. Журнал Науки о земле «Наука. Инновации. Технологии». №4. 2018. Ставрополь. С. 65-76.

2. Ашабоков Б.А., Ташилова А.А., Кешева Л.А. Тенденции изменения сумм осадков и средней температуры за периоды 1961-2011 гг. и 1976-2011 гг. на юге Европейской территории России (ЕТР). 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. С. 140-146.

3. Ашабоков Б.А., Ташилова А.А., Кешева Л.А., Теунова Н.В. Прогноз среднедекадной высоты снежного покрова и числа дней со снегом на юге России на 2018-2022 гг. Третья международная научная конференция с элементами научной школы «Инновационные методы и средства исследований в области физики атмосферы, гидрометеорологии, экологии и изменения климата». 24-28 сентября 2018. Россия, Ставрополь. С. 182-186.

4. Голяндина Н. Э. Метод «Гусеница» - SSA: прогноз временных рядов: учебное пособие: СПб: Изд-во С.-Петербургский гос. университет, 2004. 52 с.

5. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. СПб: С. Петербургский гос. университет, 2004. 76 с.

6. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2019 год. Бардин М.Ю., Егоров В.И., Николаева А.М., Платова Т.В., Ранькова Э.Я. и др. Москва, 2020. 97 стр.

7. 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 «CATERPILLAR»-SSA Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. 2013. Т. 15. № 1. С. 106-114.

8. 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 2013. С. 86-89.