ОСОБЛИВОСТІ ТЕМПЕРАТУРНО-ВОЛОГІСНОГО РЕЖИМУ НАД ПІВНІЧНОЮ АТЛАНТИКОЮ: ПОВЕРХНЯ 850 ГПА, ХОЛОДНИЙ ПЕРІОД

Автор(и)

  • Е. М. Сєрга Одеський державний екологічний університет, Ukraine
  • І. Н. Сєрга Одеський державний екологічний університет, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.18524/2303-9914.2018.2(33).146605

Ключові слова:

репрезентативний вектор, температура повітря, масова частка водяної пари, кластер, критерій, внутрішньокластерна дисперсія, Північна Атлантика

Анотація

Пропонуються схеми районування полів гідрометеорологічних характеристик на поверхні 850 гПа над Північною Атлантикою, виконаного за допомогою клас­терного аналізу. Об'єктом для дослідження були обрані поля середньомісячних температур повітря і масової частки водяної пари, задані в вузлах регулярної сітки точок 2.5° 2.5° в районі Північної Атлантики з 1957 по 2002 рр. (листо- пад-березень). В цей час в помірних і північних широтах найбільш яскраво про­являється інтенсивна взаємодія між атмосферою і океаном: океан віддає тепло, накопичене в теплі місяці, що зумовлює, зокрема, інтенсифікацію потоків при­хованого і явного тепла. Для виділення однорідних регіонів в по.лях зазначених гідрометеорологічних характеристик був використаний алгоритм Універсально­го ітераційоного методу кластеризації даних. Даний метод заснований на відо­мих параметричних і непараметричних критеріях: Евклідової відстані, критерії Фішера. критерії Крамера-Уелча і критерії омега-квадрат (Лемана-Розеблатта). Наведено фізичний і статистичний аналіз отриманих схем кластеризації. Ви­значено загальні риси, і відмінності в розподілах полів значень температури і масової частки водяної пари. Загальна структура отриманих однорідних зон температури повітря і вологості має широтну спрямованість: їх розміри вздовж широтного кола значно перевищують меридіональні. Результати кластеризації відповідають процесам турбулентного перенесення тепла і вологи, циркуляцій­ним умовам в атмосфері і океані. Аналіз мінливості меж однорідних районів, середніх значень репрезентативних векторів, дисперсій, середньоквадратичних відхилень протягом наступних часових інтервалів, допоможе визначити особли­вості мінливості клімату на прикладі полів розглянутих гідрометеорологічних характеристик.

Біографії авторів

Е. М. Сєрга, Одеський державний екологічний університет

E. N. Serga

І. Н. Сєрга, Одеський державний екологічний університет

I. N. Serga

Посилання

Atlas of the Oceans. Atlantic and Indian Oceans (1977), [Atlas okeanov. Atlantickeskiy I Indiyskiy okeany], Leningrad: GANIO Publ,. (Ed. Gorshkov. S.G. ), 300 p.

Botygin. I. A.. Kataev, S. G.. Sherstnev, V. $., Sherstneva, A. I. (2015). Metody klassifikatsii i analiza klimaticheskikh poley [Methods of classification and analysis of climatic fields], http:// naukovedenie.ni/PDF/74TVN615.pdf. DOI: 10.15862/74TVN615.

Vetrova. Ye. I., Skriptunova, Ye. N., Shakina, N. P. (2013), Prognoz nizkoy oblachnosti na aerodromakh evropeyskoy territorii byvshego SSSR [The forecast of low clouds on the airfields of the European territory of the former USSR], Meteorology and Hydrology. No.l, pp. 2-31.

Grigor’ev, A. A.. Budyko. M. I. (1959), Klassifikatsiya klimatov SSSR [Climate classification]. Bulletin of the Academy of Sciences USSR. Geography series. No. 3, pp. 58-70.

Kataev, S. G. (2013), Algoritmicheskie i programmnye sredstva analiticheskogo i nerazmshayushchego kontrolya parametrov prirodnoy sredy na osnove metoda vydeleniya struktur [Algorithmic and software of analytical and non-destnictive control of environmental parameters based on the method of identifying structures]. Doctor’s thesis, Tomsk: Tomskiy gosudarstvennyy pedagogicheskiy universitet, 352 p.

Kirsta, Yu. B.. Kurepina. N. Yu., Lovtskaya, O. V. (2014), Prostranstvennaya dekompozitsiya meteorologicheskikh poley Yevrazn: razdelenie vozdeystviy rastitelnosti i antropogennoy deyatelnosti [Spatial decomposition of meteorological fields of Eurasia: separation of the effects of vegetation and anthropogenic activity]. Fundamental research/ No.5, pp. 1030-1036.

Korobov, V. B.. Vasil’ev, L. Yu. (2004), Klimaticheskoe rayonirovanie territoriy ekspertno- statisticheskimi metodami. Postanovka zadachi [Climatic zoning of territories by expert-statistical methods. Formulation of the problem]. Meteorology and Hydrology. No.6. pp. 38-48.

Kulaichev, A.P (2006), Methods and means for complex date analysis [Metody I sredstva kompleksnogo analiza dannykh], Moscow’: INFRA-M. 276 p.

Kuskov, A. I., Kataev, S. G. (2006), Struktura I dinamika prizemnogo temperaturnogo polya nad aziatskoy territoriey Rossii [Structure and dynamics of the surface temperature field over the Asian territory of Russia]. Tomsk: Izdatelstvo Tomskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta, 176 p.

Lagutin. M. B. (2003), Transparent mathematical statistics [Naglyadnaya matematicheskaya statistika], Moscow: P-centr, 347 p.

Lappo. S. S., Gulev. S. K.. Rozhdestvenskiy, A. E. (1990). Large-scale heat interaction in the ocean-atmosphere system and energy active areas of the World Ocean [Krupnomasshtabnoe teplovoe vzaimodeystvie v sisteme empe-atmosfera I energoaktivnye oblasti Mirovogo okeana], Leningrad: Gidrometeoizdat. 335 p.

Mandel, I. D. (1988), Cluster analysis [Klasternyy anahz], Moscow: Finansy I Statistika, 339 p.

Ovechkin, S. V., Maynasheva, G. M. (2010), Opyt ispolzovaniya klastemogo anahza pri klimaticheskom rayonirovanii Moskovskoy oblasti [Experience of using cluster analysis in climatic zoning of the Moscow region], Vestnik Mosk. Gor. Ped. Un-ta: Seriya «Yestestvennye nauki». No. 2 (6), pp. 65-74.

Serga. E. N. (2013), “Universal iterative method of data clasterization’’ [“Universalnyy iteratsionnyy metod klasterizatsii dannykh’], Ukrainian hydrometeorological journal. No. 12, pp. 112-123.

Serga. E. N., Sushchenko. A. I. (2014), “Climatic zoning of fields of average monthly temperatures of the underlying surface and air in the northern part of the Atlantic Ocean in the winter period [ 'Klimaticheskoe rajonirovanie polej srednemesjachnyh emperature podstilajushhej poverhnosti I vozduha v sevemoj chasti Atlanticheskogo okeana v zirnnij period’’], Austrian Journal of Humanities and Social Sciences, No. 9—10. pp. 180-186.

Serga. E. N. (2017), Zony intensivnykli vzaiinodeystviy nad Sevemoy Atlantikoy: poverkhnost 850 gPa, noyabr [Zones of intensive interactions over the North Atlantic: 850 mb geopotential height, ovember]. Bulletin of the Odessa National University. Series geographical and geological sciences, volume 22, issue 2, pp. 61-75.

Serga. E. N. , Serga, I. N. (2017), Osobennosti raspredeleniya odnorodnykh zon v polyakh gidrometeorologicheskikh kharakteristik nad Sevemoy Atlantikoy v kholodnyy period goda. Poverkhnost 700 gPa [Features of homogeneous domains distribution in fields of hydrometeorological characteristics over the Northern Atlantic in the cold period]. Geographical bulletin. No 3(42). Pp. 77-87. DOI 10.17072/2079-7877-2017-3-77-87

ECMWE Data Service ERA-40, available at: http://www.ecmwf.int/products/data [accessed 12 March 2014].

Khromov, S. P. Petrosyants M. A. (2004), Meteorologiya I klimatologiya [Meteorology and Climatology]. Moscow: MSU, 582 p.

Annah Frederick Ato. Obiri Samuel et al. (2010), Mining and Heavy Metal Pollution: Assessment of Aquatic Environments in Tarkwa (Ghana) using Multivariate Statistical Analysis. Journal of Environmental Statistics, Vol. 1. No 4. pp. 1-13.

Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge. United Kingdom and New York, NY, USA, available at: www. climatechange2013.org /report/ [Accessed 5 November 2015].

Jain, A., Murty. M., Flynn, P. (2008). Data clustering: A review. ACM Computing Surveys, vol. 31, no. 3, pp. 264-323.

Koppen, W. (1936), Das geographische System der Klimate. - Berlin: Verlag von Gebriider Bomtrager. 44 p.

Lance. G. N., WTillams. W. T. (1967), A general theory of classification sorting strategies. 1. Hierarchical systems. Comp. J.. no. 9, pp. 373-380.

Mrutu A., Luilo G. B.(2013), Data mining using multivariate statistical analysis The case of heavy

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-11-12

Номер

Розділ

ФІЗИЧНА ГЕОГРАФІЯ