Исследование мультифрактральности температуры по данным метеостанции Цугшпитце
- Авторы: Рябова С.А.1
-
Учреждения:
- Институт динамики геосфер имени академика М.А. Садовского РАН
- Выпуск: Том 60, № 1 (2024)
- Страницы: 26-32
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/0002-3515/article/view/261251
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0002351524010038
- ID: 261251
Цитировать
Аннотация
Проанализированы основные мультифрактальные свойства временных рядов средней, максимальной и минимальной суточной температуры с использованием метода мультифрактального флуктуационного анализа. В качестве исходных данных привлекались результаты инструментальных наблюдений за приземной температурой воздуха, выполненных на метеостанции Цугшпитце в период с 1 августа 1900 г. по 31 января 2023 г. В целом вариации средней, максимальной и минимальной суточной температуры демонстрируют мультифрактальное поведение, особенно для малых временных масштабов примерно до 90 сут. В ходе анализа обобщенного показателя Херста установлено, что рассматриваемые временные ряды имеют долгосрочную положительную корреляцию и что мультифрактальность слабее при больших флуктуациях. Спектр сингулярности для всех временных рядов усечен влево, что означает, что временные ряды имеют мультифрактальную структуру, нечувствительную к локальным флуктуациям больших величин.
Полный текст
Об авторах
С. А. Рябова
Институт динамики геосфер имени академика М.А. Садовского РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: riabovasa@mail.ru
Россия, Ленинский просп., 38, к. 1, Москва, 119334
Список литературы
- Адушкин В.В., Рябова С.А., Спивак А.А. Геомагнитные эффекты природных и техногенных процессов. М.: ГЕОС, 2021. 264 с.
- Аптуков В.Н., Митин В.Ю. Фрактальный анализ метеорологических рядов с помощью метода минимального покрытия // Географический вестн. 2021. № 2. С. 67–79.
- Сидак С.В. Восстановление пропущенных значений температуры воздуха с использованием вейвлетов // Устойчивое развитие: региональные аспекты: сборник материалов XI Международной научно-практической конференции молодых ученых, Брест, 24–26 апреля 2019 г. Брест: БрГТУ, 2019. С. 141–143.
- Тараненко А.М. Фракталы и мультифракталы в электрокардиограммах и электроэнцефалограммах: Информативность и новые возможности // Современные проблемы науки и образования. 2019. № 6. https//:doi.org/10.17513/spno.29500
- Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир, 1981. 693 с.
- Balasis G., Donner R., Potirakis S., Runge J., Papadimitriou C., Daglis I., Eftaxias K., Kurths J. Statistical mechanics and information-theoretic perspectives on complexity in the Earth system // Entropy. 2013. V. 15. № 11. P. 4844–4888.
- Barnsley M.F. Fractals everywhere. San Diego, CA, USA: Academic Press, 1993. 533 p.
- Burgueno A., Lana X., Serra C., Martínez M.D. Daily extreme temperature multifractals in Catalonia (NE Spain) // Phys. Lett. A. 2014. V. 378. № 11–12. P. 874–885.
- Cleveland R.B., Cleveland W.S., McRae J.E., Terpenning I. STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on Loess // Journal of Official Statistics; Stockholm. 1990. V. 6. № 1. P. 3–33.
- Donges J.F., Zou Y., Marwan N., Kurths J. Complex networks in climate dynamics // The European Physical Journal Special Topics. 2009. V. 174. № 1. P. 157–179.
- Garcia-Marin A.P., Estevez J., Medina-Cobo M.T., AyusoMunoz J.L. Delimiting homogeneous regions using the multifractal properties of validated rainfall data series // Journal of Hydrology. 2015. V. 529. № 1. P. 106–119.
- Garcia-Marin A.P., Jimenez-Hornero F.J., Ayuso-Munoz J.L. Multifractal analysis as a tool for validating a rainfall model // Hydrological Processes. 2008. V. 22. № 14. P. 2672–2688.
- Gierałtowski J.J., Żebrowski J.J, Orłowska-Baranowska E., Baranowski R. Heart rate variability, multifractal multiscale patterns and their assessment criteria // Physiological Measurement. 2018. V. 39. № 11. https//:doi.org/10.1088/1361–6579/aae86d
- Govindan R.B., Vyushin D., Bunde A., Brenner S., Havlin S., Schellnhuber H.J. Global climate models violate scaling of the observed atmospheric variability // Phys. Rev. Lett. 2002. V. 89. № 2. https//:doi.org/10.1103 /PhysRevLett.89.028501
- Hoaglin D.C., Mosteller F., Tukey J.W. Understanding robust and exploratory data analysis. New York: Wiley, 1983. 447 p.
- Ihlen E.A.F. Introduction to multifractal detrended fluctuation analysis in Matlab // Frontiers in Physiology. 2012. V. 3. https//:doi.org/10.3389/fphys.2012.00141
- Jaiswal R.K., Lohani A.K., Tiwari H.L. Statistical analysis for change detection and trend assessment in climatological parameters // Environ. Processes. 2015. V. 2. P. 729–749.
- Jiang L., Zhang J., Liu X., Li F. Multi-fractal scaling comparison of the air temperature and the surface temperature over China // Physica A. 2016. № 462. P. 783–792.
- Kalamaras N., Philippopoulos K., Deligiorgi D., Tzanis C.G., Karvounis G. Multifractal scaling properties of daily air temperature time series // Chaos, Solitons and Fractals. 2017. V. 98. P. 38–43.
- Kalamaras N., Tzanis C.G., Deligiorgi D., Philippopoulos K., Koutsogiannis I. Distribution of air temperature multifractal characteristics over Greece // Atmos. 2019. V. 10. № 2. https//: doi.org/10.3390/atmos10020045
- Kantelhardt J.W., Koscielny-Bunde E., Rybski D., Braun P., Bunde A., Havlin S. Long-term persistence and multifractality of precipitation and river runoff records // J. Geophys. Res. 2006. V. 111. https//:doi.org/10.1029/2005JD005881
- Kantelhardt J.W., Zschiegner S.A., Bunde A., Havlin S., Koscielny-Bunde E., Stanley H. E. Multifractal detrended fluctuation analysis of non-stationary time series // Physica A. 2002. № 316. Р. 87–114.
- Kiraly A., Janosi I.M. Detrended fluctuation analysis of daily temperature records: Geographic dependence over Australia // Meteorol. Atmos. Phys. 2005. V. 88. P. 119–128.
- Knutti R., Furrer R., Tebaldi C., Cermak J., Meehl G. A. Challenges in combining projections from multiple climate models // J. Climate. 2010. V. 23. № 10. P. 2739–2758.
- Krzyszczak J., Baranowski P., Zubik M., Hoffmann H. Temporal scale influence on multifractal properties of agro-meteorological time series // Agricultural and Forest Meteorology. 2017. V. 239. P. 223–235.
- Laib M., Telesca L., Kanevski M. Long-range fluctuations and multifractality in connectivity density time series of a wind speed monitoring network // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2018. V. 28. № 3. https//:doi.org/10.1063/1.5022737
- Li E., Mu X., Zhao G., Gao P. Multifractal detrended fluctuation analysis of streamflow in the Yellow River Basin, China // Water. 2015. V. 7. № 4. P. 1670–1686.
- Liu Y., Cizeau P., Meyer M., Peng C.K., Stanley H.E. Correlations in economic time series // Physica A. 1997. № 245. P. 437–440.
- Maslin M., Austin P. Uncertainty: Climate models at their limit? // Nature. 2012. V. 486. P. 183–184.
- Rial J.A., Pielke R.A., Beniston M., Claussen M., Canadell J., Cox P., Held H., de Noblet-Ducoudre N., Prinn R., Reynolds J. F., Salas J.D. Nonlinearities, feedbacks and critical thresholds within the Earth’s climate system // Climatic Change. 2004. V. 65. P. 11–38.
- Rind D. Complexity and climate // Science. 1999. V. 284. № 5411. P. 105–107.
- Sivakumar B. Fractal analysis of rainfall observed in two different climatic regions // Hydrological Sciences Journal. 2000. V. 45. № 5. P. 727–738.
- Svensson C., Olsson J., Berndtsson R. Multifractal properties of daily rainfall in two different climates // Water Resour. Res. 1996. V. 32. № 8. P. 2463–2472.
- Tietjen G.L., Moore R.H., Beckman R.J. Testing for a single outlier in simple linear regression // Technometrics. 1973. V. 15. № 4. P. 717–721.
- Tuck A.F., Hovde S.J. Fractal behavior of ozone, wind and temperature in the lower stratosphere // Geophys. Res. Lett. 1999. V. 26. № 9. P. 1271– 1274.
- Xavier S. F.A., da Silva Jale J., Stosic T., dos Santos C.A.C., Singh V. P. An application of sample entropy to precipitation in Paraíba State, Brazil // Theoretical and Applied Climatology. 2019. V. 136. № 1–2. P. 429–440.
- Yuan N., Fu Z., Mao J. Different multi-fractal behaviors of diurnal temperature range over the north and the south of China // Theoretical and Applied Climatology. 2013. V. 112. № 3–4. P. 673–682. https://phys.org/news/2022–09-germanyglaciers-scalding-summer.html