|
ДокладыПостроение ARIMA-моделей и их применение для прогнозирования рядов динамики метеорологических показателейМосковский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова, Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, д.1, +7(999) 765-29-30, bezrukova.av16@physics.msu.ru 1Институт проблем экологии и эволюции им. А. Н. Северцова, Российская академия наук, Россия, 109071, г. Москва, Ленинский просп., д. 33 С каждым годом влияние метеорологических показателей на окружающую среду становится все более существенным и заметным, в связи с чем исследования в этой области набирают значительные обороты, и их актуальность возрастает [1]. Важнейшими климатическими параметрами являются температура воздуха у поверхности земли и концентрация углекислого газа [2], в связи с этим в качестве объектов изучения выбраны ряд среднесуточных показателей температуры за период с 1971 по 2010 в Центрально-Лесном государственном природном заповеднике Тверской области и ряд ежесекундных измерений концентрации СО2 на различных высотах во Вьетнаме за время с 2011 по 2017. Для анализа временного ряда, определения его природы, прогнозирования, а также управления процессом, порождающим данный ряд, необходимо построение модели ряда динамики и интерпретация результатов моделирования. Целью работы является определение методами математической статистики и математического моделирования тенденции колебаний и прогнозирование среднесуточной температуры приземного слоя атмосферы в 1971-2010 гг. в системе приземный слой атмосферы – подстилающая поверхность в юго-западной части Валдайский возвышенности, а также исследование и прогнозирование ряда концентрации СО2 во Вьетнаме на различных высотах в 2011-2017 гг. Для решения этой задачи проводится статистический анализ временных рядов температуры и концентрации СО2 в разных регионах Земли с применением статистических методов прогнозирования. На основе рассмотренных в процессе работы методов были получены модели $ARIMA(0,1,1)(0,0,1)_{12}$ и $ARIMA(1,1,3)(0,1,1)_{12}$ для данных о максимальной и минимальной температуре и $ARIMA(2,1,3)(0,1,1)_{12}$ для концентрации CO2. Построенные прогнозы хорошо отражают общую тенденцию и вид ряда, а также согласуются с данными в исследуемом промежутке времени, что подтверждается соответствующими критериями проверки значимости и адекватности.
Литература 1. Alsharif M.H., Kim, J. Green and sustainable cellular base stations: An overview and future research directions. Energies, 2017. 587 p 2. Крышнякова О.С., Малинин В.Н. Оценка трендов колебаний осадков на европейской территории России. // Вестник Российского государственного университета им. И.Канта. номер 1, год 2010. Стр. 64-69. Материалы доклада |
