Прогноз среднегодовых значений температуры в Северной Атлантике с помощью программы Призма

Цели и задачи: Для ряда значений, используя, программу ACAP+ построить функцию спектральной плотности, АКФ, составить прогноз исследуемой величины различными методами. Проанализировать полученные графики, а так же выбрать наилучший прогноз.

Исходные данные: В качестве исходных данных выступает ряд среднегодовых значений температуры в Северной Атлантике за период с 1951 по 2000г.

рисунок 1.

На данном графике представлен временной ход температуры (Исходный ряд) имеющий следующие статистические характеристики:

Среднее	9,876454
Стандартная ошибка	0,056408
Медиана	9,8725
Мода	#Н/Д
Стандартное отклонение	0,418331
Дисперсия выборки	0,175001
Эксцесс	-0,96712
Асимметричность	-0,02737
Интервал	1,491667
Минимум	9,130833
Максимум	10,6225
Сумма	543,205

рисунок 2.

Из построенного графика спектральной плотности видно, что основной ярко вороженный пик приходиться на низко частотную область, и соответствует периоду в 40лет ( период В.Н. Купецкого, характеризуется четким чередованием низких и высоких значений средний максимум при линейном возрастании и средний минимум при линейном снижении), затем следует ряд небольших пиков в уже более высоко частотной области с периодами 11, 8 и 5 лет ( Цикл солнечной активности, свободная нутация полюса земли, солнечной активности или прохождение узлов лунной орбиты каждой четверти эклиптики).

 Из АКФ видно, что в исследуемом ряде есть долгопериодная составляющая (тренд), а так же скрытая внутренняя периодичность с большим периодом. Радиус корреляции  составляет 10лет, соответственно инерционность так же равна 10лет. Максимальная заблаговременность прогноза 8лет. Для более детальной оценки рекомендуется удалить тренд из исходного ряда и повторить расчет.

рисунок 3.

Для исходного ряда были даны прогнозы  различными методами,  самый лучший из них, это прогноз данный методом регр.компл. Следующий за ним по качеству Дин-Стох. Остальные модели несколько хуже, но то же весьма не плохи, за исключением климатического, прогноз разработанный этим методом значительно хуже остальных.

Министерство образования РФ.

Российский Государственный Гидрометеорологический университет.

Кафедра ПОиОПВ

Дежурство №2.

Прогноз с помощью программы Пирамида.

Выполнил: ст. гр. МО-512

Маслов П.А.

                                                                                                             Проверил: Густоев Д.В.

Санкт-Петербург

2009г.