Файл: Абузяров З.К. Морские гидрологические информации и прогнозы учеб. для гидрометеорол. техникумов.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 25.06.2024

Просмотров: 139

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

см со“

о*

о

t--

 

<

 

ч

 

 

t'-

 

 

о

 

 

см

и

^

си

Ч

2 ^

а

 

QJ

 

1

N

<

СЗ то

ьсъ, сх(

?* та

ш

«3 Ö

СХ <и

сх §

Х> О)

^ сх

§ .и C5 -

см

см

<3

н

ч

>л >ѵ < < и

NN

<<3

W

ч

о

с-

>

<

<

34

<

N

 

 

соо

 

 

С"»

 

 

м

S3

 

со

 

со

 

О)

к

 

 

схЧ

 

 

о>

 

 

CLо

 

<3

*

 

 

 

*

3

^

я

СЧ

■ &

д

N

<

е* ^

 

ч

о

+1

 

СО

см

+1

ч

см

 

о "

'h-*

соо-

+1

см

; ос

сГ

ОС

со

со

о “

+1

*9-

 

•Ѳ*

\S3о

3

3о

\оо

 

о

Й

О

 

 

7*

99


Мерой зависимости между величинами при множественной кор­

реляции служит общий

(или сводный)

коэффициент корреляции

 

Значения общего коэффициентах у,

корреляции заключеныR =

в предеz­

лах от нуля до единицыz

. Если

величинах у

третьей

переменной

 

не зависит от величин

 

и

то

теоретически

 

 

0. Это

значит,

что между величиной

и величинами

и

 

 

 

 

 

х и

у R =

 

zнет линейной корреля­

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х,

 

 

 

ционной зависимости (но может быть нелинейная). В случае линей­

ной функциональной зависимости величины

 

2

 

 

 

 

 

 

1.

хот величин

 

 

 

 

у,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

Для изучения влияния одного из факторов, например

 

 

на вели­

чину г, т. е. для изучения корреляцииу,

между rxz,и .

после исключения

влияния

 

вводят частный

коэффициент

корреляции

величин

 

и г по отношению к величине

а именно

 

 

/z

 

г

 

 

 

 

 

г

Аналогично опре­

деляются

частные коэффициенты

корреляции

 

 

и

 

 

,х .

Схема

R.

корреляции между тремя переменными и необходимые формулы приведены в табл. 13.

Корреляционную зависимость между тремя величинами также можно изобразить графически. При этом зависимость представ­ ляется семейством кривых или прямых линий (см. рис. 19г).

График

связи между тремя величинами строится так же, как

и для двух2

 

величин, при этом вторая независимая переменная яв­

ляется параметром. По оси ординат откладывается зависимая пе­

ременная

 

, а по оси абсцисс одна

из независимых переменных,

например

х.

Около каждой точки

записывается соответственное

 

 

значение второй независимой переменной.

Если имеется корреляционная зависимость, то обнаруживается закономерное распределение значений второй независимой пере­ менной. При этом нетрудно провести изолинии, которые разделят все поле точек на несколько групп.

Построение аналитического выражения для трех переменных в случае криволинейных изолиний на корреляционном графике представляет большие трудности.

В случае нелинейной корреляции (см. рис. 19 ѳ) в качестве меры

тесноты связи принимается корреляционное отношение

( и)

р = У

1—

где 5 — среднее квадратичное

отклонение эмпирических

точек от

линии связи, а — среднее квадратичное отклонение от нормы.

Корреляционные отношения

удовлетворяют неравенствам

0 < | г | < р , < 1 , 0 < И < р , < 1 .

Для линейных зависимостей корреляционное отношение чис­ ленно совпадает с коэффициентом корреляции г. Вероятная ошибка коэффициента корреляции для криволинейных зависимостей вы­ числяется по формуле

Ер= ±0,674

сг/гг2

(12)

 

І п

100



Кривые регрессии строятся по методу наименьших квадратов. Однако при этом нелинейные зависимости должны быть приве­ дены к линейному виду путем логарифмирования переменных. Если кривая не может быть приведена к линейному виду, то в этом случае вид зависимости определяется подбором формулы, не имеющей надлежащего физического обоснования, но позволяю­ щей достаточно точно определять значения одной величины по дан­ ным измерения другой.

§ 5. П О К А ЗА Т ЕЛ И А Т М О СФ ЕР Н О Й Ц И Р К У Л Я Ц И И , П Р И М Е Н Я Е М Ы Е ПРИ Р А ЗР А Б О Т К Е М О Р С К И Х

Г И Д Р О Л О Г И Ч Е С К И Х П Р О ГН О ЗО В

Динамические и тепловые процессы в море прямо или кос­ венно определяются циркуляционными особенностями атмосферы над значительными водными пространствами.

Установление прогностических зависимостей между гидроло­ гическими явлениями в море и факторами, их определяющими, по наблюдениям в одной точке не может привести к положительным результатам. Такие зависимости, если даже и будут иметь вы­ сокий коэффициент корреляции, будут локализованными и не­ устойчивыми во времени. Для учета влияния атмосферных про­ цессов над достаточно большими районами предложены различ­ ные показатели, позволяющие выразить числом характер и интен­ сивность атмосферной циркуляции и, следовательно, учитывать количественно степень ее изменчивости.

При построении прогностических зависимостей в качестве по­ казателя атмосферной циркуляции используются либо темпера­ тура воздуха, либо скорость ветра, либо непосредственно давле­ ние, взятое в одном или нескольких пунктах, либо разности дав­ ления в двух пунктах или по двум взаимно перпендикулярным направлениям, так называемые эффективные градиенты давления.

Иногда в прогностические зависимости вводятся такие показа­ тели, которые одновременно учитывают и интенсивность, и на­ правление переноса воздушных масс. Примером таких показате­

лей

могут служить коэффициент

атлантической

тяги,

введенный

В.

Ю . Визе, и вектор переноса

воздушных

масс,

введенный

В. В. Тимоновым. Для количественного учета влияния атмосфер­ ной циркуляции на погоду и режим моря были предложены раз­ личные численные показатели — индексы атмосферной циркуля­

ции. Наиболее широкое распространение в

прогностической

практике получили индексы Н . А. Белинского,

Л . А. Вительса,

Е. Н . Блиновой, А. Л . Каца.

 

Индекс атмосферной циркуляции Н . А. Белинского выражает интенсивность циклонической и антициклонической деятельности. Исследуемый район разбивается на прямоугольники со сторонами

10° по меридиану и 5°

по широте. В каждом прямоугольнике

с синоптической карты

снимается значение давления с учетом

101


кривизны изобары, проходящей через данный прямоугольник. Кривизна изобар оценивается следующим образом: изобара имеет циклоническую кривизну, если внутри области, охватываемой изо­ барой, наблюдается более низкое давление; если же давление внутри области, охватываемой изобарой, больше по сравнению, с давлением, фиксируемым изобарой, то такая изобара имеет ан­ тициклоническую кривизну.

Для численной характеристики давления атмосферы и кри­ визны изобар Белинский ввел систему условных индексов (табл. 14). При циклонической кривизне изобар индекс циркуляции положительный, при антициклонической — отрицательный. Для пе­ рехода от условных единиц к миллибарам достаточно индексы умножить на 5. Чтобы получить средние значения индексов, их суммируют, сумму умножают на 5 и затем делят на число сла­

гаемых.

 

 

 

Таблица 14

Индексы атмосферной циркуляции Н. А . Белинского

Давление воздуха

Условный

Давление воздуха

Условный

при циклопиче­

при антицнклонн-

ской ЦПрЕСулЯЦИН,

индекс, баллы

ческой циркуля­

индекс,

мб

ции, мб

баллы

10201030

 

0

1050

1 2

1025

 

+ 2

1045

-1 0

1010

+ 3

1040

--

8

1015

1035

9

1000

+6+ 4

10201030

- 6

1005

 

+ 5

1025

- 7

995

 

+ 7

1015

- 5

990

 

+8

1010

- 4

 

10

1000

985

 

+ 9

1005

- 3

980

+ 11

 

___9

+

 

995

- I0

975

+

12

970

 

990

соответствуют дав­

Из табл. 14 видно,

что индексы + 4 и —4

лению 1010 мб, поэтому индексы Белинского, переведенные в мил­ либары, представляют собой отклонения атмосферного давления от 1010 мб. При этом, в отличие от обычных величин давления, полученные указанным способом величины усчитывают также и кривизну изобар.

Индексы подсчитываются следующим образом. Ежедневно по выбранным районам с синоптических карт снимают значения ат­ мосферного давления в отклонениях от 1010 мб с учетом кривизны изобар и затем вычисляют скользящие средние пятидневные его величины. После этого на основании полученных данных находят средние значения индексов за месяц по отдельным районам, сум­ марные значения для нескольких районов, суммарные значения индексов за год и т. д. Это весьма трудоемкая работа. Поэтому

102