Влияние солнечной активности на долгосрочное прогнозирования приземной температуры

Любые изменения геофизических процессов, в том числе и в атмосфере Земли, являются функцией активности Солнца. Отслеживать эти процессы достаточно успешно можно, используя методы спектрального анализа.
В частности, изменения приземной температуры (далее температура) тесно связаны с модуляцией солнечного потока энергии. Можно выделить несколько причин модуляции температуры. Одна модуляция обусловлена суточным вращением Земли, другая - орбитальным вращением вокруг Солнца, третий источник модуляции - вариации солнечной активности с периодом более одного земного года.
В настоящей работе сделана попытка оценить влияние низкочастотных вариации активности Солнца на долгосрочное прогнозирование температуры. Для выделения низкочастотной составляющей температуры, связанной с активностью Солнца. используются цифровые фильтры. В геофизике наиболее популярными фильтрами являются операции обработки данных наблюдения непрерывным арифметическим средним или медианным осреднением. Анализ показал, что арифметическое или медианное осреднение приводят к появлению ложных составляющих, и искажению конечного результата. Использование таких операций при решении задачи прогнозирования неприемлемо.
В качестве метода прогнозирования выбран метод экстраполяции. Сформулированы научно-обоснованные правила для разработки алгоритма экстраполяции на основе спектрального анализа конечной выборки дискретных данных, конечные отсчеты которой являются точками разрыва. Основой для разработки алгоритма экстраполяции послужил ряд Тейлора.
Условия разложения функции в ряд Тейлора использованы в качестве условия прогнозируемости процесса: «Процесс прогнозируем, если он непрерывен и имеет производные вплоть до n-го порядка».
Спектральный анализ конечной выборки дискретных отсчетов показал, что конечная выборка представляет промодулированную функцию, которую для дальнейшего использования необходимо демодулировать.
Условия прогнозируемости и операция демодуляции потребовали провести разработку цифровых фильтров с частотной характеристикой, близкой к характеристике идеального фильтра.
Разработаны алгоритмы экстраполяции, расчета цифровых фильтров и соответствующее программное обеспечение, позволяющее проводить обработку длинных рядов измерения приземной температуры. Проведено прогнозирование долгопериодной составляющей приземной температуры. Можно считать, что третий вид модуляции, связанный с активностью Солнца, определяет долгосрочное прогнозирование приземной температуры. В соответствии с предложенной методикой долгосрочного прогнозирования ближайший минимум долгопериодной составляющей температуры ожидается зимой 2028-2029 гг.
Получен алгоритм определения аномальных значений температуры и их прогноз. Предложен способ оценки наступления экстремальных значений приземной температуры. Аномальные значения приземной температуры совпадают с максимальными или минимальными значениями низкочастотной составляющей с периодом более одного года.



Выводы.
1. Представлены исходные положения для вывода алгоритма экстраполяции.
2. Предложен метод демодуляции конечной выборки данных наблюдения.
3. Выведены условия экстраполяции данных наблюдения.
4. Получены выражения для интерполяции, расчета производных любого порядка и экстраполяции
5. Проведено прогнозирование долгопериодной составляющей приземной температуры.
6. Предложен способ оценки наступления экстремальных значений приземной температуры.
7. Ожидается ближайший минимум долгопериодной составляющей температуры зимой 2028-2029 гг.