СВЯЗЬ УДЕЛЬНОЙ ВЛАЖНОСТИ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА С ХАРАКТЕРИСТИКАМИ АТМОСФЕРЫ И ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ В ЛЕТНИЙ СЕЗОН НА ТЕРРИТОРИИ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ

  • Надежда Николаевна Безуглова ИВЭП СО РАН
  • Константин Юрьевич Суковатов
Ключевые слова: множественная линейная регрессия, удельная влажность, данные реанализа, пространственное распределение характеристик влажности

Аннотация

В работе проанализированы статистические связи удельной влажности атмосферного воздуха на высоте два метра с характеристиками атмосферы и подстилающей поверхности (скорость потенциального испарения, интенсивность атмосферных осадков, поток скрытой теплоты, влажность почвы, поверхностный сток, индексы зональности и меридиональности атмосферной циркуляции). С целью установления статистических связей и построения регрессионных соотношений между анализируемыми параметрами были сформированы выборки для анализируемых параметров на основе данных реанализа NCEP/NCAR Reanalysis2. Полученные массивы данных для летних месяцев за период 2013-2017 гг. были усреднены по времени. Были выделены качественные особенности пространственного распределения исследуемых характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Рассчитаны коэффициенты пространственной корреляции, построены регрессионные соотношения с использованием трех разновидностей моделей множественной линейной регрессии. Проверены статистические гипотезы, определяющие статистическую значимость полученных регрессионных соотношений. На основе анализа статистических критериев были выбраны регрессионные соотношения с наилучшими статистическими свойствами.

Литература

Elisabeth Weisz, William L. Smith Sr. and Nadia Smith Advances in simultaneous atmospheric profile and cloud parameter regression based retrieval from high-spectral resolution radiance measurements // Journal of geophysical research: Atmospheres. ‒ 2013. ‒ V. 118. ‒ P. 6433-6443. DOI:10.1002/jgrd.50521.

Дюкарев Е.А. Прогноз глубины промерзания почвы с помощью простейшей регрессионной модели // Вестник Томского государственного университета. ‒ 2014. ‒ № 387. ‒ С. 266-270.

Поморцев О.А., Трофимцев Ю.И., Ефремов В.С., Поморцева А.А. Регрессионные модели динамики наледей на основе данных дендроиндикации // Вест. Северо-Восточного федерального ун-та им. М.К. Аммосова. ‒ 2017. ‒ № 3(59). ‒ С. 58-70.

Hession S.L., Moorre N. A spatial regression analysis of the influence of topography on monthly rainfall in East Africa // International journal of climatology. ‒ 2011. ‒ V. 31. ‒ P. 1440-1456. – DOI: 10.1002/joc.2174.

https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis2.html.

https://matplotlib.org/basemap/.

https://www.scipy.org/.

Francis J. A. and Vavrus S. J. Evidence linking Arctic amplification to extreme weather in mid-latitudes // Geophys. Res. Lett. ‒ 2012. ‒ V. 39. ‒ L06801. – DOI:10.1029/2012GL051000.

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2007. ‒ 912 с.

Опубликован
2018-05-16
Как цитировать
Безуглова, Н., & Суковатов, К. (2018). СВЯЗЬ УДЕЛЬНОЙ ВЛАЖНОСТИ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА С ХАРАКТЕРИСТИКАМИ АТМОСФЕРЫ И ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ В ЛЕТНИЙ СЕЗОН НА ТЕРРИТОРИИ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ. Известия Алтайского отделения Русского географического общества, 48(1), 86-91. извлечено от http://rgo-journal.ru/index.php/babrgs/article/view/9