CC BY
14
УДК 551.583:551.345
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЙ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ ЗА 30 ЛЕТ
Геннадий Павлович Мартынов
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доцент кафедры высшей математики, тел. (383)343-25-77, e-mail: martynov@ssga.ru
Анастасия Викторовна Могильникова
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, студент, тел. (951)384-48-51, e-mail: mogilnikova_nastya@mail.ru
Авторы статьи анализируют некоторые зависимости метеорологических данных по Московской области за период с 1983 по 2012 г. г., которые стали доступны благодаря принятому Закону «Об экологическом мониторинге в городе Москве». Выявляются тенденции изменений трех факторов среды во времени, проверяются гипотезы о нормальности распределения данных каждого из трех факторов. Кроме того исследуются парные зависимости этих данных между собой, строятся графики линейной регрессии зависимых факторов и изучается разброс данных относительно этих теоретических графиков. По итогам исследований делаются выводы о положительном влиянии проводимых природоохранных мероприятий в данном регионе и предлагаются рекомендации для жителей Московской области по сохранению своего здоровья в теплое время года.
Ключевые слова: статистический анализ, метеорологические данные, нормальный закон распределения, коэффициент корреляции, критерий согласия, линия регрессии, диаграмма рассеяния.
STATISTICAL ANALYSIS OF CHANGES IN METEOROLOGICAL DATA OF MOSCOW REGION FOR 30 YEARS
Gennadiy P. Martynov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Associate Professor, Department of Higher Mathematics, phone: (383)343-25-77, e-mail: martynov@ssga.ru
Anastasia V. Mogil'nikova
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Student, phone: (951)384-48-51, e-mail: mogilnikova_nastya@mail.ru
The authors analyze dependence of meteorological data on the Moscow Region for the period from 1983 to 2012, which became available thanks to the adopted Law «On Environmental Monitoring in Moscow». First, the trends of changes of three environmental factors in time are revealed; hypotheses about the normality of the distribution of data of each of the three factors are checked. In addition, the pair dependences of these data among themselves are investigated, the graphs of linear regression of dependent factors are constructed, and the spread of data rela-
tive to these theoretical graphs is studied. According to the results of the research conclusions about the positive impact of environmental protection activities in the region are made and recommendations for residents of the Moscow Region to preserve their health in the warmer months are offered.
Key words: statistical analysis, meteorological data, normal distribution law, correlation coefficient, goodness of fit, regression line, scatter plot.
20 октября 2004 г. был принят Закон [1] «Об экологическом мониторинге в городе Москве». Основные цели принятия этого Закона:
1) соблюдение установленных нормативов качества окружающей среды;
2) получение объективных данных о состоянии окружающей среды, на основе которых обеспечивается градостроительное планирование, планирование транспортных систем, землепользования и хозяйственной деятельности, а также проводится социально-гигиенический мониторинг;
3) выявление источников загрязнения окружающей среды и определение их вклада в загрязнение;
4) информирование населения о состоянии окружающей среды;
5) оценка эффективности проводимых природоохранных мероприятий, а также мероприятий в области градостроительного планирования и развития транспортного комплекса.
Знание объективных данных об окружающей среде [2] очень важно, например, при планировании экономического развития территорий [3], при паспортизации природных объектов [4], а также при расчете устойчивости природных систем [5]. Кроме этого, выявление источников загрязнения окружающей человека среды используется при оценке экологических параметров [6] различных территорий и формировании основ рационального землепользования [7], а также при создании различных моделей рационального природопользования [8, 9]. Дополнительно к сказанному, можно отметить, что влияние источников загрязнения атмосферы при изменении температурного поля существенно сказывается на формировании процессов в облаках [10].
Авторы работы на основе 30-летних (с 1983 по 2012 гг.) метеорологических данных [11] по Московской области попытались оценить динамику изменений только трех факторов среды: температуры воздуха (фактор Х), относительной влажности воздуха (фактор Y) и содержания кислорода в воздухе (фактор Z). При этом проверялись гипотезы о нормальном типе распределения каждого фактора, а также выявлялись возможные парные зависимости факторов между собой. Кроме того, строились графики линейной регрессии, и изучался разброс данных относительно этих графиков.
На рис. 1 приводится динамика среднемесячных температур (в градусах по Цельсию) по годам. На диаграмме отчетливо видно, что январские температуры в Московской области практически всегда являются далеко не зимними. Следуя этой тенденции, новый 2018 год москвичи встретили без снега и при положительной температуре.
Рис. 1. Динамика по годам фактора Х (январь)
На рис. 2 приводится динамика среднемесячной относительной влажности (в процентах) воздуха по годам. На диаграмме отчетливо видно, что средняя влажность воздуха мало меняется по годам. Аналогичная динамика для влажности прослеживается с февраля по сентябрь включительно.
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 19
А 4 **
V У ЦТ V
80 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015
Рис. 2. Динамика по годам фактора Y (февраль)
На рис. 3 приводится динамика среднемесячного содержания кислорода (г/куб. м) в воздухе по годам. На этой диаграмме с 2007 г. отчетливо прослеживается тенденция повышения содержания кислорода в воздухе Московской области. Возможно, что принятый в 2004 г. закон о мерах по улучшению экологической обстановки в Москве и Московской области начал приносить свои плоды.
Рис. 3. Динамика по годам фактора Z (январь)
Следующим этапом исследований была проверка данных наблюдений по всем трем факторам (X, Y, Z) на нормальность законов их распределений. Сначала проводилось визуальное сравнение «гистограмм» частот наблюдаемых факторов с расчетной «увеличенной» кривой Гаусса. В качестве примера можно рассмотреть «гистограмму» частот фактора Y (влажность) за ноябрь месяц (рис. 4) по данным за период с 1983 по 2012 гг.
80 82 84 86 88 90 92 94
Влажность (У), %
Рис. 4. Фактор Y (ноябрь)
Далее методом, изложенным в исследовании [12], проводилась более точная проверка нормальности распределений с помощью критерия согласия %2. Результатом этой проверки явилось следующее: 1) содержание кислорода
во всех месяцах распределено по нормальному закону; 2) влажность и температура распределены по нормальному закону (за исключением июля). В дальнейших расчетах июль месяц исключен полностью по все трем факторам.
Следующим этапом исследований была проверка гипотез о парной корреляции данных трех факторов с помощью коэффициента парной корреляции.
В результате выяснилось, что пара Х,У (температура и относительная влажность) и пара У, Ъ (относительная влажность и содержание кислорода) практически не коррелируют ни в одном из месяцев. А вот пара X, Ъ (температура и содержание кислорода) дают хорошую корреляцию, кроме августа месяца. В остальные месяцы их коэффициент корреляции изменялся в пределах от (-0,9484) до (-0,6055).
Последним этапом исследований стало построение графиков линейной регрессии факторов X, Ъ и изучение разброса данных наблюдений относительно этих графиков. На рис. 5 приводится диаграмма рассеяния за январь месяц. На диаграмме прослеживаются не очень сильные отклонения данных наблюдений относительно теоретической линии регрессии факторов X, Ъ. Аналогичные небольшие отклонения данных наблюдений прослеживаются и в диаграммах рассеяния за ноябрь, декабрь и февраль месяцы, что совпадает с результатами исследований [12]. В остальные месяцы года разброс данных наблюдений увеличивается (по всей видимости, появляются новые неучтенные факторы среды, которые проявляются только в более теплое время года).
320 318 316 314 3 312 У-ч . N 10 цп V ^ 310 в и. 308 И и §. о 306 § § 304 и У § 302 300 298 296 294
• •
N2= -1,5 1Х + 2 95.35
N.
¡4.
\
\ 1
•
0 -18 -16 -14 -12 -10 -8 Температура (X). °С 5 4 2 0
Рис. 5. Диаграмма рассеяния (январь)
Исследуя уравнение парной линейной регрессии (рис. 5) для января месяца, можно сделать прогноз: при увеличении средней температуры января, например, на 10 градусов, содержание кислорода в 1 куб. м воздуха уменьшится
на 15 г. Кроме этого точечного прогноза можно найти доверительные интервалы [13, 14], где с заданной надежностью будет находиться значение интересующего нас фактора Ъ„ если известен диапазон изменения средней температуры Х месяца.
По результатам исследований можно сделать следующие выводы:
1. Все исследованные три фактора среды распределены, в основном, по нормальному закону распределения;
2. Динамика изменения относительной влажности воздуха в московском регионе по годам показывает небольшие колебания относительно среднего значения (более 80 % в феврале - это довольно высокая влажность);
3. Динамика изменения среднемесячных температур в регионе обозначает тенденцию повышения (в сторону плюсовых значений) в январе месяце;
4. Динамика изменения среднемесячного содержания кислорода в воздухе обозначает тенденцию увеличения (более 300 г/куб. м или более 22 % в относительных величинах в расчете на конкретную среднюю температуру месяца), что в свою очередь может быть объяснено положительным эффектом проводимых в регионе мероприятий [1] по экологическому мониторингу окружающей среды;
5. В зимние месяцы прослеживается устойчивая корреляционная связь содержания кислорода и температуры воздуха: с увеличением температуры содержание кислорода падает, и, наоборот, при понижении температуры содержание кислорода увеличивается (как и в работе [12]).
6. В теплое время года, учитывая обратную зависимость содержания кислорода от температуры воздуха, рекомендуется больше бывать на природе, либо принимать кислородные коктейли, дабы не допустить кислородного голодания организма.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Закон г. Москвы от 20 октября 2004 г. № 65 «Об экологическом мониторинге в городе Москве» / Система ГАРАНТ : http://base.garant.rU/382169/#ixzz56E3JeWKY.
2. Анопченко Л. Ю., Луговская А. Ю. Использование различных методов для экологического мониторинга атмосферного воздуха // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2014. Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 8-18 апреля 2014 г.). - Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 2. - С. 84-88.
3. Огудов А. С., Креймер М. А., Турбинский В. В. Значение гигиены атмосферного воздуха в экономическом и территориальном планировании // Вестник СГУГиТ. - 2015. -Вып. 1 (29). - С. 111-128.
4. Зятькова Л. К., Лесных И. В. Геоэкологическая паспортизация природных объектов как инструмент учета и анализа параметров современных геологических процессов // Вестник СГУГиТ. - 2015. - Вып. 2 (30). - С. 114-123.
5. Ряполова Н. Л. Условия формирования ресурсов тепла и влаги как основы функционирования и устойчивости природных систем Западно-Сибирского Севера // Вестник СГУГиТ. - 2017. - Т. 22, № 1. - С. 271-281.
6. Попова Н. Б., Ряполова Н. Л. Оценка эколого-географических параметров ландшафтных провинций Западно-Сибирского севера // Вестник СГУГиТ. - 2017. - Т. 22, № 3. -С.228-239.
7. Жарников В. Б., Ван А. В. Геоэкологические основы рационального землепользования // Вестник СГУГиТ. - 2016. - Вып. 4 (36). - С. 176-183.
8. Николаева О. Н. Использование картографических моделей природных ресурсов на различных этапах ведения рационального природопользования // Вестник СГУГиТ. - 2015. -Вып. 3 (31). - С. 79-86.
9. Якутин, М. В. Microbial biomass and soil organic carbon accumulation on a former lakebed near Novosibirsk, Russia / М. В. Якутин, Л. Ю. Анопченко, Ф. Конен // Journal of plant nutrition and soil science. - 2016. - Vol. 179, № 2. - pp. 190-192.
10. Conen, F.; Yakutin, M.V.; Yttri, K.E.; Hüglin, C. Ice nucleating particle concentrations increase when leaves fall in autumn / F. Conen [и др.] // Atmosphere. - 2017. - Vol. 8, № 10. -pp. 202-210.
11. Статистика городов России [Электронный ресурс] / Статистика погоды по годам; ред. Кравцев Л.С. - Режим доступа: http://www.atlas-yakutia.ru, свободный.
12. Мартынов Г. П., Анопченко Л. Ю., Богданова Н. С. Статистический анализ некоторых зависимостей климатических данных Новосибирской области за 36 лет // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017. XIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 17-21 апреля 2017 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2017. Т. 2. - С. 57-62.
13. Мартынов Г. П., Луговская А. Ю. О достоверности некоторых статистических оценок в биоиндикационных исследованиях // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск : СГГА, 2012. Т. 2. - С. 184-188.
14. Редикарцева Е. М., Карпик П. А. Математическое моделирование зависимости уровня воды в реке Оби в городе Новосибирске от сброса воды на Новосибирской ГЭС // Вестник СГУГиТ. - 2017. - Т. 22, № 4. - С. 237-242.
REFERENCES
1. Law of Moscow of October 20, 2004, № 65 «On environmental monitoring in the Moscow city» / GARANT System: http://base.garant.ru/382169/#ixzz56E3JeWKY
2. Anopchenko, L. Y., Lugovskaya, A. Y. (2014). The use of different methods for environmental monitoring of atmospheric air. In Sbornik materialov Mezhdunarodnogo nauchnogo kongressa: Interekspo GE0-Sibir'-2014. X Mezhdunarodnoj nauchnyj kongress. Vol. 2. «Distancionnye metody zondirovaniya Zemli i fotogrammetriya, monitoring okruzhayushchej sredy, geoekologiya» [Proceedings of International Scientific Conference: Inter-Expo GEO-Siberia-2014. X international scientific Congress: International scientific conference: Remote sensing methods and photogrammetry, environmental monitoring, Geoecology] (pp. 84-88). Novosibirsk: SSGA Publ. [in Russian].
3. Ogudov, A. S., Kreymer, M. A. & Turbinsky, V. V. (2015). Ecological disaster and emergency planning zones in territory management. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 1(29), 111-128 [in Russian].
4. Zyatkova, L. K., Lesnykh, I. V. (2015). Geological classification of natural objects for taking into account and analysis of current geological processes characteristics. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 2(30), 114-123 [in Russian].
5. Ryapolova, N.L. (2017). The conditions of formation of resources of heat and moisture, as the functioning and sustainability of the natural systems of the west Siberian north. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], Vol. 22, № 1, 271-281 [in Russian].
6. Popova, N.B., Ryapolova, N.L. (2017). Estimation of geographical parameters of landscape provinces in west-north Siberia. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], Vol. 22, № 3, 228-239 [in Russian].
7. Zharnikov, V.B., Van, A.V. (2016). Geo-ecological bases of rational land use. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 4(36), 176-183 [in Russian].
8. Nikolayeva, O.N. (2015). Application of cartographic models of natural resources at different stages of environmental management. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 3(31), 79-86 [in Russian].
9. Yakutin, M.V., Anopchenko, L. Y. & Conen, F. (2016). Microbial biomass and soil organic carbon accumulation on a former lakebed near Novosibirsk // Journal of plant nutrition and soil science, Vol. 179, № 2, 190-192.
10. Conen, F., Yakutin, M.V., Yttri, K.E. & Hüglin, C. (2017). Ice nucleating particle concentrations increase when leaves fall in autumn // Atmosphere, Vol. 8, № 10, 202-210.
11. Statistics of the cities of Russia [Electronic resource] / Weather statistics for years; Kravtsev L. S. (Ed.) - Mode of access: http://www.atlas-yakutia.ru free.
12. Martynov, G. P., Anopchenko, L. Y. & Bogdanova, N. S. (2017). Statistical analysis of some climatic data dependencies of the Novosibirsk region for 36 years. In Sbornik materialov Mezhdunarodnogo nauchnogo kongressa: Interekspo GEO-Sibir'-2017. XIII Mezhdunarodnoj nauchnyj kongress. Vol. 2. «Distancionnye metody zondirovaniya Zemli i fotogrammetriya, monitoring okruzhayushchej sredy, geoekologiya» [Proceedings of International Scientific Conference: Inter-Expo GEO-Siberia-2017.XIII international scientific Congress: International scientific conference: Remote sensing methods and photogrammetry, environmental monitoring, Geoecology] (pp. 57-62). Novosibirsk: SGUGiT Publ. [in Russian].
13. Martynov, G. P., Lugovskaya, A. Y. (2012). About the reliability of certain statistical estimates in bioindication studies. In Sbornik materialov Mezhdunarodnogo nauchnogo kongressa: Interekspo GEO-Sibir'-2012. VIII Mezhdunarodnoj nauchnyj kongress. Vol. 2. «Distancionnye metody zondirovaniya Zemli i fotogrammetriya, monitoring okruzhayushchej sredy, geoekologiya» [Proceedings of International Scientific Conference: Inter-Expo GEO-Siberia-2012.VIII international scientific Congress: International scientific conference: Remote sensing methods and photo-grammetry, environmental monitoring, Geoecology] (pp. 184-188). Novosibirsk: SSGA Publ. [in Russian].
14. Redikarceva, E.M., Karpik, P.A. (2017). Mathematical modeling of the dependence of the water level in the Ob River in Novosibirsk from the water reset at the Novosibirsk hydroelectric power station. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], Vol. 22, № 4, 237-242 [in Russian].
© Г. П. Мартынов, А. В. Могильникова, 2018
