Панцирные клещи как биоиндикаторы изменений природных экосистем в голоцене : на примере современных и ископаемых болотных комплексов севера Русской равнины

  • Автор:
  • Специальность ВАК РФ: 25.00.23
  • Научная степень: Кандидатская
  • Год защиты: 2007
  • Место защиты: Москва
  • Количество страниц: 160 с. : ил.
  • бесплатно скачать автореферат
  • Стоимость: 230 руб.
Титульный лист Панцирные клещи как биоиндикаторы изменений природных экосистем в голоцене : на примере современных и ископаемых болотных комплексов севера Русской равнины
Оглавление Панцирные клещи как биоиндикаторы изменений природных экосистем в голоцене : на примере современных и ископаемых болотных комплексов севера Русской равнины
Содержание Панцирные клещи как биоиндикаторы изменений природных экосистем в голоцене : на примере современных и ископаемых болотных комплексов севера Русской равнины
СОДЕРЖАНИЕ
ГЛАВА 1. Статистический анализ рядов океанографических наблюдений. Методы интерполяции и сглаживания рядов океанографических наблюдений. Непараметрические методы исследования временных рядов океанографических наблюдений. Методы оценивания спектральной плотности океанографических рядов наблюдений. Методы автоматической классификации кластерного анализа океанографических наблюдений. ГЛАВА 2. ХАРАКТЕРИСТИК ВОД СЕВЕРНОЙ АТЛАНТИКИ
2. Моделирование временных рядов, отражающих особенности пространственной и временной изменчивости океанологических величин. Предварительная обработка массивов натурных наблюдений температуры солености и концентрации кислорода вод Северной Атлантики оптимизация выбора временной и пространственной дискретности исходного массива океанологических наблюдений. Оценка пространственновременной неоднородности исходных рядов наблюдений температуры солености и концентрации кислорода акваторий Северной Атлантики. ГЛАВА 3. Определение оптимальных параметров при оценке пространственной корреляционной структуры исходных рядов натурных наблюдений.


Для численного сглаживания используются специальные методы осреднения смежных членов ряда. Нередко сглаживание осуществляется в два этапа вначале численное, а затем аналитическое это позволяет применять аналитические методы, чувствительные к наличию случайной составляющей в эмпирических зависимостях. Численное сглаживание обычно осуществляется методом скользящего осреднения простым, экспоненциальным и др. Один из основных недостатков этого метода в том, что производный ряд. Слуцкого Юла. Простое скользящее осреднение порождает ложную периодичность с периодом, примерно в раза превышающим период осреднения . В работе показан пример долгопериодного тренда и квазисинусоидальных колебаний, также полученный из случайного ряда чисел. Разработка эффективного метода численного сглаживания попрежнему остается актуальной задачей. В подавляющем большинстве гидрометеорологических приложений использование статистических моделей основывается на предположении о статистической стационарности анализируемых рядов, однако, гипотеза о стационарности метеорологических процессов часто не соответствует реальности. В силу этого при в описании океанографических рядов моделями следует учитывать, что их параметры являются функциями времени и, следовательно должны уточняться по мере накопления данных, т. В случае стационарного процесса уточнение достигается максимальным продлением временных рядов, т. При изучении нестационарного процесса, когда исследователя интересует его текущая тенденция, использование длительной предыстории может оказаться бесполезным и даже вредным.

Рекомендуемые диссертации данного раздела