Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Региональные модели прогнозирования природно-климатических характеристик и оценки эффективности активных воздействий на облака

Диссертация: Региональные модели прогнозирования природно-климатических характеристик и оценки эффективности активных воздействий на облака
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Результаты прогнозирования среднегодовой температуры в горной зоне Ставропольского края (г. Кисловодск 943м) показывают, что в среднем значения этого параметра уменьшаются в соответствии с линейным трендом ряда, совершая ряд периодических изменений от значения 8 до 7,8 градусов теплав предгорной зоне (м.с. Ставрополь 451м), за годы наблюдений температура в среднем повышается на 0,2 градуса… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Климат и его характеристики. Общие и региональные модели климата. Краткий обзор методов анализа временных рядов
    • 1. 1. Общие модели климата
    • 1. 2. Региональные модели климата
    • 1. 3. Краткий обзор методов анализа временных рядов
      • 1. 3. 1. Методы выделения скрытых периодичностей
      • 1. 3. 2. Селективные преобразования при наличии случайных помех
      • 1. 3. 3. Интегральное преобразование Фурье
      • 1. 3. 4. Алгоритм метода классической декомпозиции
      • 1. 3. 5. Прогнозирование метеопараметров на основе стохастических моделей
      • 1. 3. 6. Метод распределенных лагов в анализе временных рядов метеопараметров
    • 1. 4. Постановка задачи и обоснование предлагаемого подхода
  • Глава 2. Анализ и прогноз временных рядов многолетних наблюдений за температурой атмосферного воздуха
    • 2. 1. Статистические характеристики температуры воздуха и их анализ
    • 2. 2. Спектральный анализ и прогноз температуры воздуха в горной зоне
    • 2. 3. Критерии проверки случайности остатка ряда
    • 2. 4. Прогноз значений температуры воздуха в горной зоне КБР в различные сезоны года
    • 2. 5. Спектральный анализ и прогноз температуры воздуха в предгорной зоне
    • 2. 6. Спектральный анализ и прогноз температуры воздуха в степной зоне.96 2. 7. Спектральный анализ температуры воздуха в различных зонах Ставропольского края
    • 2. 8. Стохастические модели в анализе и прогнозе температуры воздуха
    • 2. 9. Анализ температуры воздуха в различных зонах Ставропольского края с использованием стохастических моделей
  • Глава 3. Анализ и прогноз временных рядов многолетних наблюдений за количеством выпадающих осадков
    • 3. 1. Статистические характеристики количества выпадающих осадков и их анализ
    • 3. 2. Спектральный анализ и прогноз количества выпадающих осадков
    • 3. 3. Сравнение полученных результатов с аналогичными результатами выполненными в ВГИ другими методами
    • 3. 4. Спектральный анализ количества выпадающих осадков в различных зонах Ставропольского края
    • 3. 5. Прогноз количества выпадающих осадков, основанный на использовании стохастических моделей
    • 3. 6. Анализ и прогноз количества выпадающих осадков в различных зонах
  • Ставропольского края с использованием стохастических моделей
  • Глава 4. Анализ и прогноз временных рядов многолетних наблюдений за относительной влажностью воздуха
    • 4. 1. Статистические характеристики относительной влажности воздуха и их анализ
    • 4. 2. Спектральный анализ и прогноз относительной влажности воздуха
    • 4. 3. Прогноз относительной влажности воздуха, основанный на использовании стохастических моделей
  • Глава 5. Климатические характеристики региона и методы оценки эффективности АВ по регулированию осадков
    • 5. 1. Анализ значений метеопараметров в различных зонах республики
    • 5. 2. Методика оценки значений метеопараметров в любом пункте республики
    • 5. 3. Физические принципы воздействия на метеорологические процессы
    • 5. 4. Воздействие на облака кристаллизующими реагентами
    • 5. 5. Численный и спектральный анализы радиолокационной отражаемости облака
    • 5. 6. Анализ распределенных лагов метеопараметров и методы оценки эффективности противоградовой защиты
    • 5. 7. Оценка эффективности активных воздействий по ИУО

Региональные модели прогнозирования природно-климатических характеристик и оценки эффективности активных воздействий на облака (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Проблемы погоды и климата являются одними из основных проблем в метеорологии, так как практически все процессы, происходящие на земле, в той или иной мере зависят от них, а некоторые из них определяются ими. Поэтому исследование состояния погоды и климата в прошлом и настоящем и их предсказание в будущем (на будущее) являются одними из основных задач метеорологии. Проблема эта чрезвычайно сложна в силу различных причин. С одной стороны, процессы, определяющие погоду и климат, являются сложными, так как включают в себя многие взаимосвязанные физические процессы от простых перемещений воздушных масс до сложных физико-химических превращений атмосферного воздуха, включая фазовые переходы воды в атмосфере. С другой стороны, эти процессы зависят от многих факторов, в том числе от состава и состояния атмосферного воздуха.

В последние годы интенсивно и в широких масштабах изменяется состав атмосферы под действием антропогенных факторов, кроме того, атмосфера изменяется и в результате естественных процессов. Все это, делает, исследование атмосферных процессов, которыми определяются погода и климат, чрезвычайно сложной задачей. Полный учет всех факторов и решение соответствующих уравнений, описывающих эти процессы, в I настоящее время невозможны даже с использованием современных" вычислительных систем. Поэтому несомненный интерес представляют более простые методы исследований этих процессов, которые вместе с тем обеспечивают получение практически важных результатов.

Одной из основных проблем этих исследований является проблема предсказания погоды и изменений климата. Этой проблеме посвящено большое число работ, в которых предложены различные методы с использованием различных видов информации. Наиболее просто эта проблема может быть решена при использовании многолетних данных основных метеорологических параметров.

В данной работе для решения этой проблемы предложен подход, основанный на использовании многолетних значений основных метеорологических параметров: количества выпадающих осадков, температуры и влажности атмосферного воздуха и различных параметров облаков в горной зоне Центрального Предкавказья.

Цель работы (и задачи). Целью работы является разработка моделей динамики метеорологических параметров, характеризующих режимы атмосферных осадков, температуры и влажности воздуха в различных климатических зонах Центрального Предкавказья (на примере КБР и Ставропольского края), экстраполяция их значений на последующие годы и на этой основе разработка усовершенствованных методов оценки эффективности АВ по регулированию осадков.

В соответствие с целью работы решались следующие основные задачи. Построение моделей динамики временных рядов метеорологических параметров (температуры и влажности воздуха и количества выпадающих осадков) и динамики временного хода различных параметров облаков по данным наблюдений этих параметров в различных географических зонах (горной, предгорной и степной) КБР и Ставропольского края для различных сезонов года. Для построения моделей предложен метод разложения временных рядов метеопараметров на основные составляющие, основанный на спектральном анализе с использованием критериев случайностей остатка ряда и критерия детерминированной составляющей ряда. о На основе построенных моделей разработка метода долгосрочного прогнозирования указанных метеопараметров с упреждением на 30 точек. Использование стохастических моделей для краткосрочного прогнозирования метеопараметров с упреждением на 10 точек. Построение метода интерполяции (восстановления) данных между пунктами наблюдений и отсутствующими в рядах данных сроками наблюдений.

• Усовершенствование методов оценки эффективности противоградовой защиты (ПГЗ) и искусственного увеличения осадков (ИУО) на основе построенных моделей и сравнение полученных результатов с результатами существующих методов, в частности, с результатами численных методов. Научная новизна работы. В диссертационной работе впервые решены следующие задачи:

— разработан общий метод, позволяющий исследовать с единых позиций как временные ряды многолетних наблюдений, так и временной ход различных параметров облаков, основанный на разложении временного хода метеопараметров на основные составляющие с использованием преобразования Фурье (спектральный анализ) дополненного критериями случайностей остатка ряда и метода классической декомпозиции данных метеорологических наблюдений;

— построены модели основных метеопараметров (температуры, влажности воздуха и количества выпадающих осадков) по данным метеонаблюдений Центрального Предкавказья (на примерах КБР и Ставропольского края) — для горной, предгорной и степной зон в различные сезоны года- -предложены два различных метода прогноза временного хода метеопараметров: краткосрочный с использованием известного метода стохастических моделей (с упреждением до 10 точек) и долгосрочный на основе построенных моделей (с упреждением до 30 точек) — -предложены метод интерполяции значений метеопараметров между пунктами наблюдений, основанный на уравнениях теплового баланса атмосферного воздуха, и метод интерполяции недостающих членов ряда на основе лагового анализа;

— усовершенствованы методы оценки эффективности АВ на облака с целью ИУО и предотвращения града, базирующиеся на предложенном методе экстраполяции/.

— предложен комбинированный метод оценки эффективности ПГЗ, объединяющий преимущества метода «исторического ряда «и метода «контрольной территории».

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Модели динамики природноклиматических характеристик региона (температуры, влажности воздуха и количества выпадающих осадков) по данным метеонаблюдений Центрального Предкавказья (на примерах КБР и Ставропольского края) для горной, предгорной и степной зон в различные сезоны года.

2. Метод и результаты долгосрочного прогнозирования метеопараметров основанные на разложении временных рядов метеопараметров на основные составляющие на основе преобразования Фурье ряда, дополненного критериями случайностей остатка ряда и метода классической декомпозиции с использованием многолетних метеонаблюдений в регионе Центрального Предкавказья.

3.Результаты краткосрочного прогнозирования метеопараметров с использованием стохастических моделей.

4. Усовершенствованный метод и результаты оценки эффективности регулирования осадков (ИУО и ПГЗ) с использованием численных методов анализа показателей эффективности и без них.

5. Методика интерполяции значений метеопараметров между пунктами наблюдений, основанная на уравнениях теплового баланса атмосферного воздуха.

6. Предложенный подход для интерполяции недостающих членов ряда на основе лагового анализа.

7. Модели и результаты оценки эффективности противоградовых работ на ЗТ с использованием данных на КТ и ЗТ.

8. Рекомендации по оптимальному размещению пунктов метеонаблюдений.

Практическая значимость работы. Практическая ценность работы состоит в получении закономерностей изменения природноклиматических характеристик в различных климатических зонах КБР и Ставропольского края, а также их прогнозных значений на перспективу для нужд народного хозяйства. В частности, полученные результаты могут быть использованы для исследования агроклиматических ресурсов в различных зонах исследуемой территории.

Результаты работы могут быть также использованы:

— при разработке перспективных планов социально-экономического развития региона- -для решения задачи организации производства сельскохозяйственной продукции в новых природно-климатических условиях;

— при решении задач прикладной климатологии;

— в различных моделях долгосрочного прогноза климата- :

— при решении экологических задач;

— в численных моделях облачных процессов.

Результаты диссертационной работы внедрены в учебный и производственный процессы и получены соответствующие акты внедрения. Достоверность результатов работы. Достоверность полученных результатов обеспечена корректностью постановки рассматриваемых задач и методов их решения, решением модельных задач, что подтверждается хорошим соответствием полученных результатов с фактическими результатами метеонаблюдений.

Достоверность результатов по разработке моделей прогнозирования природноклиматических характеристик обеспечена применением широко используемых в мировой практике современных методов обработки данных наблюдений.

Обоснованность предложенной методики подтверждается большой выборкой тестовых задач и соответствием полученных результатов прогнозных значений с фактическими данными, в том числе полученными за последние годы.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Всероссийских конференциях по физике облаков и активным воздействиям на градовые процессы (Нальчик, 1997, 2005), на Международной конференции по системным проблемам надежности, математическому моделированию, информационным технологиям (Сочи, 1998), на симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии». (Кисловодск, 1997), на итоговых сессиях, общегеофизических и научных семинарах ВГИ, КБГУ, КБГСХА.

По теме диссертации опубликовано 36 работ в научных журналах и сборниках и одна монография.

Структура и объем диссертации

Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы составляет 298 страниц машинописного текста, включая 50 таблиц, 98 рисунков, список используемой литературы из 187 наименований.

Выводы и рекомендации.

В работе решена крупная проблема, имеющая важное народнохозяйственное значение — проблема разработки моделей динамики метеорологических параметров, характеризующих режимы атмосферных осадков температуры и влажности воздуха в различных климатических зонах Центрального Предкавказья (на примере КБР и Ставропольского края) и экстраполяция их значений на последующие годы, и усовершенствование методов оценки эффективности активных воздействий на метеорологические процессы.

1. Разработаны модели прогнозирования временного хода различных параметров климата и метеорологических параметров облаков (по данным натурных измерений) на основе комплексного учета критериев тренд-циклических составляющих и случайности остатка ряда.

2. Разработаны усовершенствованные методы оценки эффективности АВ на облака на основе разработанных моделей, обеспечивающие с единых позиций решать задачи прогноза различных метеопараметров и оценки эффективности ПГЗ и ИУО независимо от имеющейся информации (данных).

3. Разработаны методы прогноза параметров изменений климата и эволюции параметров облаков:

— метод краткосрочного прогноза параметров (на основе стохастических моделей) на 5−10 шагов вперед;

— метод долгосрочного прогноза временного хода параметров (на основе построенных моделей) на 20−30 шагов вперед.

4. Разработан метод интерполяции (восстановления) данных между пунктами наблюдений и отсутствующими в рядах данных сроками наблюдений.

4.1. Проведены оценки значений метеопараметров между пунктами наблюдений по методике, предложенной в работе, и проведены расчеты значений метеопараметров в пунктах наблюдений. Сравнения результатов, полученных предлагаемым методом с фактическими значениями, показали их удовлетворительное согласие.

4.2. На основе лагового анализа восстановлены значения количества выпадающих осадков в одном из пунктов наблюдений (пос. Заюково, КБР) данные которых отсутствуют за 1981;1987гг.

5. На основе применения разработанных моделей и методов анализа рядов многолетних наблюдений за температурой воздуха на равнинных и горных метеостанциях получены следующие закономерности и результаты:

5.1.Среднемноголетнее значение температуры в различных зонах КБР изменяется в пределах от плюс 7,4 градуса (в горной зоне) до плюс 10,7 градуса (в степной зоне). Максимальные вариации температуры воздуха приходятся на зимний период во всех зонах республики и более стабильны в летний период.

5.2.По результатам краткосрочного прогнозирования в горной зоне, как и следовало ожидать, зимняя температура стабильно ниже, чем в предгорной, а в степной зоне ожидается самая высокая температура из всех зон. В ближайшие годы среднегодовая температура воздуха в горной зоне (пос. Каменномостское) около 8,5 градуса тепла. В период прогноза наблюдается незначительный рост минимальной температуры, определяемый линейной моделью тренда ряда.

Ожидаемые значения летней температура воздуха в предгорной зоне несколько выше среднемноголетнего значения за прошлые годы.

5.3. В степной зоне (г. Прохладный) среднегодовая температура в период прогноза изменяется от плюс 11,5 до плюс 10,8 градуса. В горной зоне в целом следует ожидать повышения температуры воздуха на 1−2 градуса по сравнению со средним значением за период наблюдения. В предгорной зоне ожидается повышение весенней температуры воздуха и понижение летней температуры.

5.4. В степной зоне ожидаемая средняя зимняя температура воздуха отрицательна в северной части (г. Прохладный) и выше нуля в южной части г. Терек). Средняя летняя температура, ожидаемая в степной зоне, около 2325 градусов тепла, а осенняя температура около 10−12 градусов тепла.

5.5. Результаты прогнозирования среднегодовой температуры в горной зоне Ставропольского края (г. Кисловодск 943м) показывают, что в среднем значения этого параметра уменьшаются в соответствии с линейным трендом ряда, совершая ряд периодических изменений от значения 8 до 7,8 градусов теплав предгорной зоне (м.с. Ставрополь 451м), за годы наблюдений температура в среднем повышается на 0,2 градуса (от 9,3 до 9,5 градусов тепла за 60 лет) на фоне периодических колебаний в соответствии с циклическим характером изменения температуры как в годы наблюдений, так и в годы прогнозав степной зоне (м. с. Арзгир 102м), наблюдается более значительное увеличение температуры от 10,3 (1961 г) до 11,2 (2030 г) градусов тепла, в соответствии с линейным трендом ряда, совершая периодические изменения с амплитудой около 0,5 градуса.

5.6. По результатам стохастических моделей (краткосрочного прогнозирования) ожидаемая среднегодовая температура воздуха в различных зонах Ставропольского края изменяется от 7,5 в горной зоне до 11 градусов теплав степной, примерно то же самое наблюдается и в аналогичных зонах КБР.

6. На основе применения разработанных моделей и методов анализа рядов многолетних наблюдений за количеством выпадающих осадков на равнинных и горных метеостанциях получены следующие закономерности и результаты:

6.1. В результате статистического анализа для количества выпадающих осадков получено, что зимой меньше осадков выпадает в степной зоне КБР и больше — в предгорной зоне, летом соответственно меньше в степной и горной, осенью большев степной и предгорной зоне. Меньше всего осадков во все сезоны года выпадает в степной зоне, в горной и предгорной они изменяются неоднозначно. Меньше всего осадков в течение года выпадает в степной зоне, а большев предгорной зоне. В первом пункте наблюдения степной зоны (г. Прохладный) ожидается повышение количества выпадающих осадков на 5%- 6%.

6.2. Долгосрочный прогноз количества выпадающих осадков показывает, что в предгорной зоне республики в будущем ожидается относительно устойчивое увеличение количества выпадающих осадков в весеннелетний период.

6.3. Аналогичные результаты получены по данным количества выпадающих осадков в Ставропольском крае. Для горной зоны, среднегодовое количество осадков, увеличивается от 600 мм (1961 г) до 700 мм (2030 г.), претерпевая периодические изменения в соответствии с циклическим трендом ряда. В предгорной зоне также наблюдается рост количества осадков, однако он значительно меньше и изменяется от 560 мм (1961 г.) до 570 мм (2030 г.) году. К 2010 году ожидается максимальное значение около 650 мм, а наименьшее значение за период прогноза ожидается к 2020 году (менее 500 мм). В степной зоне не наблюдается каких-либо тенденций в изменении количества выпадающих осадков, и ряд совершает колебания около значения 350 мм. Наибольшие значения (около 400 мм) ожидаются в 2005;2007 годах.

6.4. По результатам краткосрочного прогнозирования прогнозные значения количества осадков в горной зоне Ставропольского края (г. Кисловодск) в ближайшие годы носит сложный характер и после ряда колебаний прогнозные значения к концу прогноза принимают значения близкие к 700 мм. Прогнозные значения, полученные на основе стохастической модели АРПСС (2,1,1) в предгорной зоне (г. Ставрополь) показывают, что количества ожидаемых осадков в ближайшие годы носят колебательный характер. В начале прогноза они достигнут максимального значения около 680 мм, а к концу (в 2012 году) стабилизируются около значения 570−580 мм. В степной зоне края (м.с. Арзгир) прогнозные значения количества осадков описываются моделью АРПСС (2,1,1), и показывают, что в ближайшие годы не ожидаются существенных изменений количества выпадающих осадков, (примерно 350 мм).

7. На основе применения разработанных моделей и методов анализа рядов многолетних наблюдений за влажностью воздуха на равнинных и горных метеостанциях КБР получены следующие закономерности и результаты:

7.1. В результате статистического анализа относительной влажности воздуха получено, что в горной зоне республики среднегодовое значение относительной влажности немного меньше, чем в предгорной. Разброс значений влажности также несколько больше в предгорной зоне. Однако, в различные сезоны года, это не выполняется. Так, среднее значение относительной влажности весной практически одинаково в обеих зонах, летом относительная влажность выше в горной зоне, а зимойв предгорной зоне. Поэтому для окончательных выводов необходимы дальнейшие исследования на основе новых данных.

7.2. Долгосрочный прогноз относительной влажности воздуха показывает, что в рассматриваемый период в горной зоне республики происходит уменьшение относительной влажности воздуха на 5%-7%. В предгорной зоне в зимний и осенний периоды наблюдается увеличение относительной влажности воздуха, а в весенний и летний периоды наблюдается уменьшение. В горной зоне, в целом наблюдается незначительное увеличение значений влажности в период прогноза по сравнению с ее прошлыми значениями. В прогнозируемый период в предгорной зоне наблюдается некоторое уменьшение среднего значения влажности воздуха приблизительно на 2−3%. В будущем в горной зоне ожидается стабильное, хотя и не сильное, увеличение относительной влажности воздуха как в весенний, так и в летний периоды.

8. Применение методов для оценки эффективности ПГЗ и ИУО показало. 8.1. Метод долгосрочного прогнозирования, построенный на основе разработанных моделей позволяет провести оценку эффективности ПГЗ по данным наблюдений на ЗТ, а также для оценки эффективности АВ на «долгоживущие» облака (многоячейковые, суперячейковые), с целью предотвращения града или ИУО.

8.2. Метод краткосрочного прогнозирования используется для оценки эффективности на «короткоживущие» облака (одноячейковые и многоячейковые небольшой продолжительности), с целью предотвращения града или ИУО.

8.3. Метод лагового анализа используется для оценки эффективности ПГЗ по данным значений показателя эффективности на КТ.

8.4. Результаты оценки эффективности ПГЗ по данным Болгарии показали, что эффективность проведения ПГЗ в Болгарии меняется от года к году. Имеет место, как положительная эффективность, так и отрицательная. В среднем за все годы проведения ПГЗ (с 1971 по 1980 гг.) получена положительная эффективность равная 30−35%.

8.5. Результаты оценки эффективности по ИУО по данным Ставропольского края показали, что в среднем физический эффект за годы проведения мероприятий по ИУО увеличился на 16%, а для урожайности озимой пшеницы получено ее увеличение приблизительно на 27%, по оценке на основе стохастической модели.

9. Преимуществами предлагаемых методов анализа, прогноза и оценки эффективности ПГЗ и ИУО являются:

9.1. Разработанные модели позволяют с единых позиций решать задачи прогноза различных метеопараметров и оценки эффективности ПГЗ и ИУО независимо от имеющейся информации (данных).

9.2. В предлагаемом методе для оценки эффективности ПГЗ и ИУО наиболее точно учитываются особенности временных рядов метеонаблюдений (цикличность и др.) тогда как в аналогичных методах проводится «грубое осреднение» рядов наблюдений.

9.3. Предложенный в работе метод для оценки эффективности АВ на облака предусматривает возможность сравнения (согласования) полученных результатов с результатами численных методов оценки эффективности по искусственному регулированию осадков и другими методами, в частности с методом классической декомпозиции. Это позволяет получить более надежные результаты в численных моделях без усложнения модели. С другой стороны согласование («совпадение») результатов численных моделей с результатами, полученными в предлагаемых моделях, свидетельствуют о том, что в них выделение детерминированной составляющей временного хода показателей эффективности проведено успешно. Таким образом, эти два различных метода оценки эффективности АВ на облака взаимодополняют друг друга. 10. Пределы применимости и точность предлагаемых моделей.

10.1. Модели прогнозирования чувствительны к длине временного хода различных показателей, поэтому короткая длина ряда ухудшает точность метода, это особенно касается долгосрочного метода прогноза, так как не позволяет надежно выделить низкие гармоники. С увеличением длины ряда точность увеличиваетсяэти требования являются общими при анализе и разложении любых временных рядов.

10.2. Частично этот недостаток устраняется использованием второго, предлагаемого в работе метода краткосрочного прогнозирования.

С учетом вышеизложенного, зная метеорологические условия в различных зонах республики, можно дать некоторые рекомендации по эффективному использованию природных факторов и для регулирования и управления различными метеорологическими процессами (количеством выпадающих осадков и др.).

1. Число пунктов наблюдений в степной зоне можно ограничить, в связи с тем, что средняя летняя, весенняя и осенняя температуры воздуха в этой зоне практически совпадают, тогда как в горной и предгорной зонах требуется более густая сеть метеорологических станций.

2. Рекомендации по АВ на облака:

— в горной зоне АВ с целью вызывания осадков рекомендуется проводить локально по согласованию со службами безопасности и предупреждения схода лавин, селей, оползней и др.;

— в предгорной зоне ранней весной, нужны мероприятия по рассеиванию облаков изза частых продолжительных обложных дождей, которые к тому же по прогнозам должны увеличиться;

— в степной зоне поздней весной и летом нужны АВ по вызыванию осадков.

3. В остальные сезоны года изза неоднозначности поведения метеорологических процессов пока нельзя уверенно определить стратегические мероприятия по их регулированию и нужны тактические решения, адекватные создавшимся условиям.

4. Предлагается метод оценки эффективности, основанный на совместном использовании данного подхода с численными методами, который может быть эффективно использован в задачах регулирования осадков и методах оценки их эффективности.

Аналогичные рекомендации можно дать и по Ставропольскому краю, с учетом полученных результатов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.Т., Жубоев М. М. Принципы воздейсвтия на одноячейковые, многоячейковые и суперъячейковые градовые процессы.// Труды ВГИ.- 1978, вып 39.-С. 106−129.
  2. М.Т., Бурцев И. И., Шевела Г. Н. Руководство по применению радиолокаторов MPJI-4, MPJI-5 и MPJI-6 в системе градозащиты.- Л.: Гидрометеоиздат.- 1980.-231 с.
  3. М.Т., Циканов М. М. О методах защиты сельскохозяйственных культур от градобитий// Тр. ВГИ.- 1987, вып., 69.- С.100−107.
  4. А.Х., Шугунов Л. Ж. К прогнозу электрического состояния грозовых облаков. //Всеросс. конф. по физике обл. и акт. возд. на гидромет. проц. -Нальчик.- 1997.-С.36.
  5. А.А., Шугунов Л. Ж. Об одном подходе к прогнозированию осадков по многолетним данным. //Тр. Всероссийского симпозиума «Математическое моделирование и компьютерные технологии «Кисловодск, апрель 1997 г. С. 45.
  6. .П., Дроздов O.A.5lРубинштейн Е. С. Курс климатологии. Ч. 1,2- Л.: Гидрометеоиздат, 1952. 485 с.
  7. Т.В. Статический анализ временных рядов. М.: Мир.-1976г.- 755с.
  8. Антропогенные изменений климата / Под. Ред. М. И. Будыко и Ю. А. Израэля, — Л., Гидрометеоиздат.- 1987.-274с.
  9. Ю.Ариель Н. З., Шахмейстер В. А., Мурашова А. В. Спектральный анализ характеристик энергообмена океан-атмосфера. //Метеорология и
  10. Гидрология. -Москва- 1986.- № 2.- С. 17−26.
  11. П.Ашабоков Б. А., Гаева З. С., Калажоков Х. Х. Численная модель управления формированием микроструктуры градовых облаков// Тр. II Всесоюз. симпозиума «Матем. модел. атм. конвекции и искусст. воздейсвий на конвекктивн. облака». 1989.- С. 66−72.
  12. .А., Шаповалов А. В. Численные расчеты по оптимизации управления формированием микроструктуры градовых облаков.// Тр. Всесоюзного семинара. г. Нальчик, 16−21 октябрь 1991 .-С.8−18.
  13. .А., Федченко JI.M., Шугунов Л. Ж. К вопросу об оценке физического эффекта воздействий на градовые процессы.// Тр. ВГИ.-1989, вып.74,-С. 133−137.
  14. М.Ашабоков Б. А., Федченко Л. М., Шугунов Л. Ж. Метод анализа эффективности противоградовых работ, основанный на выделении скрытых периодичностей во временных рядах.// Тр. ВГИ.- 2002.-Вып.92. -С. 135−144.
  15. .А., Федченко Л. М., Шугунов Л. Ж. Разложение и прогноз временных рядов метеопараметров в степной зоне КБР// Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки. Спецвыпуск.- 2007.-№ 4.- С. 59−62.
  16. .А., Федченко Л. М., Шугунов Л. Ж. Об одном подходе к решению задачи прогнозирования в методах оценки эффективного воздействия на градовые процессы. //Тр. Всесоюзного семинара. г. Нальчик, 16−21 октябрь 1991 .-С. 148−152.
  17. П.Ашабоков Б. А., Федченко Л. М., Калов Х. М., Бисчоков P.M., Богаченко Е. М. Анализ и прогноз изменения климата в Кабардино-Балкарской республике. Нальчик, КБГСХА.- 2005.- 152 с.
  18. Э. К. Анализ фрактальных свойств временных рядов количества осадков и средней температуры воздуха. Нальчик: ФГОУ ВПО «Кабардино-Балкарская государственная сельскохозяйственная академия».- 2005 .-16с.
  19. В.И. Практикум по физическим воздействиям наатмосферные процессы. JL: Гидрометеоиздат, 1991. -144с.
  20. П.Н. Численные методы прогнозов погоды. Л., Гидрометеоиздат.- 1975. -392с.
  21. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных.- М.: Мир 1989. -325с.
  22. Т. Физика облаков и осадков., М.: ИЛ.- 1951 .-178 с.
  23. М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат.- 1975.- 234с.
  24. Н.Ш., Бурцев И. И., Серегин Ю. А. Руководство по организации и проведению противоградовых работ.- Л.: Гидрометеоиздат.- 1981.-215 с.
  25. Е.Н. Состояние и перспективы развития гидродинамических методов долгосрочных прогнозов погоды. //"Метеорология и гидрология».- 1972.- № 10.- С. 23 32.
  26. Е.Н. Состояние и перспективы развития гидродинамической теории климата и долгосрочного прогноза погоды. //Тр. ММЦ.- 1964, вып. 2.-С.З 20.
  27. Дж. Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М., Мир, 1974, вып. 2.-197с.
  28. Дж. Дженкйнс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974, вып. 2 -406 с.
  29. А. М., Гайворонский И. И., Физика облаков.- Л.: Гидрометеоиздат.- 1961. 476с.
  30. В.П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе statistica в среде WINDOWS. М.: «Финансы и статистика».-1999.- 382 с.
  31. A.M. и др. Физика облаков. Под редакцией А. Х. Хргиана. Л.: Гидрометеоиздат.- 1961. 378с.
  32. Браун С. Visual Basic 6.0: Учебный курс-СПб: ЗАО.-С-П.: Питер, 1999. 156с.
  33. М.И. Тепловой баланс земной поверхности. Л.:
  34. Гидрометеоиздат.- 1956.-255 с.
  35. М.И. Климат в прошлом и будущем.- JL, Гидрометеоиздат.-1980.-351с.
  36. М.И. Эмпирическая оценка изменений климата. // Метеорология и Гидрология. М.: 1989.- № 10.- с.5−14.
  37. Будыко М. И. Климат и жизнь. JL: Гидрометеоиздат.-1971.-472 с.
  38. М. И. Голицын Г. С., Израэль Ю. А. Глобальные климатические катастрофы.-М.: Гидрометеоиздат.-1986.- 159с.
  39. М.В., Пирнач A.M. Численное моделирование искусственного воздействия на смешанные слоистообразные облака. //Труды
  40. УкрНИИ.- 1974, вып 137. С. 25−37.
  41. М.В., Пирнач A.M. Моделирование распространения кристаллизации в смешанныех фронтальных облаках. //Труды УкрНЙИ.- 1984, вып 203. С. 3−16.
  42. Е.С. Теория вероятности.- М.:Физматгиз.- 1958.- 464с.
  43. В. В., Устинова O.K. Использование агрометеорологической информации в интенсивных технологиях возделывания сельскохозяйственных культур // Метеорология и Гидрология. М.: 1989.-№ 6.- С.105−115.
  44. В.м., Иванов А. А., Пинский М. Б. Применение методов адаптивной фильтрации в доплеровской метеорологической радиолокации.// Метеорология и Гидрология. -Москва.- 1989.- № 10.-С.114−118.
  45. А.А. Многолетние колебания атмосферной циркуляции и долгосрочные гидрометеорологические прогнозы.- Л.: Гидрометеоиздат. -1971.- 280 с.
  46. В.Л., Мельникова Е. Н. Основы прогнозирования систем.-М.: Высшая школа.-286 с.
  47. К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. М.: Статистика. -1972.-232 с.
  48. А.С. «Новая методика использования временных рядов метеорологических величин для краткосрочного прогноза».- С. 13−23.
  49. Г. В. Мониторинг современного климата как эмпирико-статистическая основа долгосрочных прогнозов погоды. //Труды ВНИИГМИ-МЦД.- 1986, вып. 129.- С.23−30.
  50. Г. В., Апасова Е. Г. Климатическая изменчивость месячных сумм осадков северного полушария. //Метеорология и гидрология. -1981.-№ 5.- С.5−16.
  51. Г. В., Ранькова ЭЛ. Структура и изменчивость наблюдаемого климата. Температура воздуха Северного полушария. Л.: Гидрометеоиздат.- 1980.- 172с.
  52. Г. В., Ранькова Э. Я. Вероятностные метеорологические прогнозы. М.: Гидрометеоиздат.- 1983. -310с.
  53. Г. В., Шевченко Н. Н. Климатический сигнал, климатический шум и предельные возможности долгосрочного прогнозирования. //Метеорология и Гидрология.- 1988.- № 6.- С.5−14.
  54. Н.Н., Максютова Е. В. «Тенденции изменения засушливости в степи и лесостепи Предбайкалья»). -2007.- С. 34−42.
  55. П. Е., Попов А. Г., Кожевникова Т. Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа.- 1988.- 304 с.
  56. ДженкинсГ., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. -М.: Мир.- 1972.- 320с.
  57. В.П. Оценка влияния температуры воздуха и осадков наформирование урожая основных зерновых культур. Методическое пособие. JL: Гидрометеоиздат.- 1976.- 49 с.
  58. Л.И., Сонькин Л. Р. Разработка схемы прогноза загрязнения воздуха с использованием метода разложения по естественным ортогональным функциям. // Тр. ГГО.- 1983.- Вып. 467.- С. 93−98.
  59. Е.И., Калов Х. М., Кудлаев Э. М., Кузнецова И. А., Федченко Л. М. Об оценке эффективности экспериментов по активным воздействиям на облачную среду. //Труды ВГИ.- 1992.-Вып. 85.- С. 45−49.
  60. В.А., Святкина О. А. Стохастическое моделирование и прогноз агроклиматических ресурсов при адаптации сельского хозяйства к региональным изменениям климата на территории России. //Метеорология и гидрология. -2000.- № 1.- С.100−109.
  61. В.А., Святкина О. А. К вопросу адаптации сельского хозяйства центра Европейской России к возможным изменениям климата. //Метеорология и гидрология. -2002.- № 4.- С.85−92.
  62. И.Г., Кудлаев Э. М. О выявлении эффекта воздействия в рандомизированных экспериментах// Успехи математических наук.-1989 .-Т. 39, вып. 1(235).-С. 3−38.
  63. В. И., Размеры и распределение капель в кучевых облаках. //Труды ГГО.- 1948.-С. 15−26.
  64. А. С., Синоптическая метеорология, Л.: Гидрометеоиздат.-1977.- 741с.
  65. В.В. Периодические колебания погоды и климата. // Успехи физических наук. -2002. -Т. 172.- № 7. -С.777−811.
  66. И. Н. Новый подход к анализу климата подтверждает антропогенное воздействие. //Экология.-2007.- 137с.
  67. Ю.А. Проблемы опасного антропогенного воздействия на климатическую систему и возможности биосферы. //Тезисы докладов Всемирной конференции по изменению климата. Москва, 29 сентября-3 октября 2003.- С. 19−21.
  68. Ю.А., Сиротенко О. Д. Моделирование влияния изменений климата на продуктивность сельского хозяйства России.
  69. Метеорология и Гидрология.- 2003, — № 6.- С 5−17.
  70. P.JI. Осреднение метеорологических полей. JL: Гидрометеоиздат.- 1979.- 216 с.
  71. Д.И. Основы теории случайных функций и ее применение в гидрометеорологии. -JL: Гидрометеоиздат, — 1977. 328с.
  72. Х.М., Шугунов Л. Ж. Шугунов Т.Л. Статистический анализ и разложение временных рядов метеопараметров// Обозрение прикладной и промышленной математики. -Москва.- 2007.-С 139−143.
  73. Х.М., Шугунов Л. Ж., Шугунов Т. Л. Динамика временных рядов метеопараметров в горной зоне КБР. // Обозрение прикладной и промышленной математики.- Москва.- 2005.- С. 981.
  74. Л.Г. Физические основы воздействия на атмосферные процессы. Л.: Гидрометеоиздат.- 1973.- 366 с.
  75. М. Г. Ранговые корреляции .М.: Статистика.-1975.- 232с.
  76. М. Временные ряды. М.: «Финансы и статистика».-1981,-200 с.
  77. М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука.- 1976.- 736 с.
  78. Р., Фаси Л., Облака, -Л.: Гидрометеоиздат, — 1970, — 187 с.
  79. В.Д., Казимировский Э. С. Долговременные вариации fmin по наблюдениям в Иркутске. //Солнечно-земная физика.- Вып. 4.2004.- С. 64−67.
  80. П.И. Климатический фактор сельского хозяйства и агрометеорологическое районирование. Л.: Гидрометеоиздат.- 1971.328 с.
  81. Х.К., Шугунов Л. Ж. Некоторые результаты прогнозирования динамики летних осадков на основе стохастических моделей. //Системные проблемы надежности, математического моделирования и информационных технологий Москва — Сочи 1998. -С.19.
  82. В.П., Кадыров Б. Ш., Ушинцева В. Ф. О возможности рассеивания тумана на участке горной автодороги в районе перевала Камчик. //Тезисы Всероссийской конференции 28−30 сентября 2005, Нальчик. С. 43−45.
  83. Р.Ш., Ширяев А. Н. Статистика случайных процессов.- М.: Наука. 1974.- 287с.
  84. Литвиненко Т.В. Visual Basic 6.0 Учебное пособие для вузов. М.: «Горячая линия- Телеком».- 2001.- 144 с.
  85. Н.И., Налоева Р. Х., Хавцуков А. X. Результаты исследования изменения режима атмосферных осадков на территории КБР// Труды Международного Форума по проблемам науки, техники и образования. -Том 2.- С.85−86.
  86. В.А., Анисимов.О. А. Современные изменения температуры воздуха на территории Европы. //Метеорология и Гидрология.- 2003-№ 2.- С.5−14.
  87. Ю.Л. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: «Статистика».- 1979.- 254 с.
  88. И.П., Шметер С. М. Облака: строение и физика образования. Л.: Гидрометеоиздат, — 1983.-280с.
  89. С. Программирование баз данных на Visual Basic 5.0 в примерах.-СПб: Питер.- 1997. 272с.
  90. Д.Д. Климатическая изменчивость и сельское хозяйство в районах умеренного климата. Всемирная конференция по климату.
  91. Женева. -1979.- С.273−284.
  92. Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды.- М: Наука.- 1982. -322с.
  93. Г. И. Метод вычислительной математики .-М.: Наука, 1977.-458с.
  94. Л. Т., Динамика облака, Л.: Гидрометеоиздат.- 1981, — 340с.
  95. Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, — 1984.- 876с.
  96. Л.Т., Кожарин B.C. Роль турбулентного перемешивания в формировании структуры слоистообразных облаков. //Изв. АН СССР, сер. геоф.- 1956.-№ 11.-С.132−145.
  97. . Дж. «Физика облаков», перевод с английского Никандровой Г.Т. и Протопоповой В. С., Л.: Гидрометеоиздат,-1961.- 542с.
  98. П. Выводы второго отчета об адекватности глобальной системы наблюдений за климатом. //Тезисы докладов Всемирной конференции по изменению климата. -Москва 29 сентября 3 октября 2003.- С.26−27.
  99. В.А., Богомолов Н. А., Максименкова Т. А. Оценка агрометеорологических условий осенне-зимнего периода для перезимовки и формирования валого урожая озимых зерновых культур в России. //Метеорология и Гидрология.- 2000.- № 2.- С. 89 101.
  100. А.С. Прогноз погоды как задача физики.-М.: Наука,-1979.-98с.
  101. А.С., Шишков Ю. А. История климата.- Л., Гидрометеоиздат.-1979.- 239 с.
  102. Ш. А. О работе неофициального совещания экспертов ВМО по долгосрочному прогнозу погоды. //Метеорология и гидрология.- 1981.- № 9.- С. 115−119.
  103. Ю.М., Чиркова Э. М., Немов В. В. Математическийметод выявления биологических и гелиогеофических режимов разной частоты.//ДАН СССР.- 1986.-С. 1347−1351.
  104. В.М. Изменчивость урожаев и оценка ожидаемой продуктивности зерновых культур. JL: Гидрометеоиздат.- 1986.152 с.
  105. В.Ф. Спектральная оценка максимальной энтропии и ее использование для определения частот гармоник. //Вычичслительная сейсмология.- 1975, вып. 8.- С.93−106.
  106. А.Ф. Взаимодействие океана и атмосферы.-М.: Наука.- 1978.- 187с.
  107. А.Н. Влияние агрометеорологических условий на полноту уборки урожая клубней картофеля. //Труды ИЭМ.-1972.-Вып.28, — С. 126−133.
  108. С.И. Некоторые результаты статистического анализа долгопериодной изменчивости темепературы воды в Северной Атлантике.//Труды ВНИРО.- 1972.-Т. XXV.- С.37−45.
  109. В.Е. Климатическая изменчивость (стохастические модели, предсказуемость, спектры). —М.: Наука.- 1985.- 128с.
  110. B.C. Введение в теорию вероятностей.- М.: Наука.-1968.-368 с.
  111. Е.Н., Мосолова Г. И., Берсонов И. Л. Микроклимотология и ее значение для сельского хозяйства. Л.: Гидрометеоиздат.- 1983.- 346 с.
  112. РязанцевГ.Б., ЛысЯ.И., ФедосеевВ.М. «Черные пески» как опасный фактор. Третий съезд по радиационным исследованиям М.: 1997.- Т.2.-41 с.
  113. .А., Белов П. Н. Метеорологические аспекты охраны природной среды. Издательство МГУ.- 1984.- 95с.
  114. .Н., Ипатова В. М. Численное моделирование активных воздействий на фронтальные слоистообразные облака с цельюрегулирования осадков. //Метеорология и Гидрология. -1988.- № 6.-С. 51−61.
  115. .Н. Численное моделирование микрофизических процессов в капельных конвективных облаках. //Тр. ЦАО.- 1980.-Вып. 137. -С. 3−26.
  116. О.Д., Абашина Е. В. Агроклиматические ресурсы и физико-географическая зональность территории России при глобальном потеплении. Метеорология и гидрология. -1998.- № 3.1. С. 92−103.
  117. О.Д., Абашина Е. В. Влияние глобального потепления на агроклиматические ресурсы и продуктивность сельского хозяйства России. //Метеорология и гидрология. -1994.- № 4.- С.101−112.
  118. Е.Е. Сложение случайных причин как источник циклических процессов. Вопросы конъюктуры 3 (1927), вып.1- 34−64, М.: Финансовое изд-во НКФ СССР.-182с.
  119. Г. К. Ливневые осадки и град. Л.: Гидрометеоиздат.- 1967.- 412с.
  120. Г. В., Пона К. Колебания изменчивости температуры воздуха и атмосферных осадков как агрометеорологический фактор. //Метеорология и гидрология. -2002.- № 6.- С.85−92.
  121. Г. Н., «Курс метеорологии», Д.: Гидрометеоиздат.-1962 г.- 700с.
  122. Е.С. Агрометеорологические условия и урожайность озимой пшеницы. Д.: Гидрометеоиздат.- 1975.- 302с.
  123. O.K. Метод учета погодных условий при программировании урожаев картофеля.- М., Гидрометеоиздат.- 1984.-138с.
  124. А.П. Агротехника и погода. Д., Гидрометеоиздат.-1979.- с.
  125. Л.М., Беленцова В. А., Берова М. А. Прогноз интенсивных градовых процессов на Северном Кавказе. //Труды ВГИ.- 1983.- Вып. 50.- С. 21−35.
  126. В., «Физика образования осадков».- 1951.- 198с.
  127. В., Шульц Г. Экспериментальное исследование образования ледяных частиц. Сб. «Физика образования осадков». М.: ИЛ.- 1951,-312с.
  128. Фихтенгольц Г, М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. -М.: «Наука».- Том 3.- 1970. 656с.
  129. А.Х. Прогноз климатических изменений температурного режима предгорной зоны территории КБР. -Нальчик, КБГСХА.-2002.- 16с.
  130. Э. Дж. Анализ временных рядов.- М.: Наука.- 1964.- 287с.
  131. А. X., Мазин И. П., О распределении капель по размерам.//Труды ЦАО.- 1952.- С.45−56.
  132. Ю.И. Основы агрометеорологии. Д.: Гидрометеоиздат.-1988.- 248с.
  133. И.Е., Любанская В. А., Маргасова В. Г. Статистическое исследование взаимодействия между энергоактивными районами Северной Атлантики и Тихого океана// Метеорология и Гидрология. Москва.- 1989.- № 10.- С. 67−73.
  134. Ю.В., Михайлов Ю. В., Кузьмин В. И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. — М.: «Советское радио».-1975. -400 с.
  135. О.И. Применение статистических методов к оценке эффективности работ по увеличению осадков (обзор).- Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД.- 1983.-Вып I.- С. 1−24.
  136. Н. С., Осадки, облака и грозовое электричество. Л.: Гидрометеоиздат.- 1964.- 401с.
  137. Н. С., Расчёт интенсивности осадков из водяных облаков. //Труды ГГО.- 1948.- С. 12−25.
  138. Н.С. О прогнозе гроз и ливней по методу слоя. //Метеорология и гидрология.-1957.- № 7.- С.67−83.
  139. Л.Ж. Динамика среднегодового количества осадков в горной зоне КБР. //Вестник КБГУ. Серия физические науки. Выпуск 9.- Нальчик.- 2004.- С. 56−57.
  140. Л.Ж. Полуэмпирическая формула определения значений метеопараметров в любом пункте по результатам измерений в пунктах наблюдений. // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки.- 2007.- № 3 .-С. 45−50.
  141. Л.Ж. Прогнозирование метеопараметров на основе стохастических моделей. // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки.- 2005.-С.77−83.
  142. Л.Ж. К задаче прогнозирования природных факторов на основе стохастических моделей. //Тр. Всероссийского симпозиума «Математическое моделирование и компьютерные технологии «г. Кисловодск, апрель 1997 г. С. 20.
  143. Х.М Машуков., Шугунов Л. Ж Прогноз грозовой деятельности облаков по величине напряженности электрического поля //Тр.ВГИ. -1984.- Вып 53.-С. 85−88.
  144. Л.Ж., Куповых Г. В. Разложение, анализ и прогноз временных рядов метеопараметров. //Известия ТРТУ.- 2005.- № 11(55).- С. 15−23.
  145. Л.Ж., Куповых Г. В. Метод распределенных лагов в анализе временных рядов метеопараметров. //Известия ТРТУ.- 2005.-№ 11(55).-С. 11−15.
  146. Л.Ж., Шугунов Т. Л. Анализ распределенных лагов метеопараметров// Обозрение прикладной и промышленной математики.- Москва.- 2007.-С. 35−40
  147. Л.Ж., Шугунов Т. Л Анализ распределенных лагов метеопараметров и методы оценки эффективности противоградовой защиты// Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки.- 2007.-№ 4,-С.65−70.
  148. Л.Ж., Шугунов Т.Л Анализ временных рядов метеорологических параметров на территории КБР, с использованием стохастические моделей. // Обозрение прикладной и промышленной математики.- 2005.-С. 1139−1140.
  149. Л.Ж., Шугунов Т.Л Использование стохастических моделей в анализе временных рядов метеопараметров// Обозрение прикладной и промышленной математики.- 2007.-С. 171−175.
  150. Л.Ж., Шугунов Т. Л. Стохастические модели в анализе временных рядов метеопараметров. //Вестник КБГУ. Серия физические науки.- Выпуск 10.- Нальчик.- 2005.- С.46−49.
  151. Л.Ж., Шугунов Т. Л. Исследование и анализ среднегодовой температуры на основе методов спектрального анализа и классической декомпозиции. // Изв. вузов. Сев.-Кавк.регион. Естеств. науки.- 2005.- № 1.-С.83−88.
  152. Л.Ж., Шугунов Т. Л., Калов Х. М. Особенности климатических зон КБР и возможности регулирования осадков.-Нальчик, КБГСХА.- 2006.- 226 с.
  153. Л.Ж., Шугунов Т. Л., Шаповалов А. В., Инюхин B.C., Куповых Г. В. Спектральный и численный анализы радиолокационной отражаемости градовых облаков// Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки. -2007.-№ 5-.С. 74−80.
  154. Л.Ж. Стохастические модели в анализе временных рядов метеопараметров в Кабардино- Балкарской республике. //Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. -2008. -Т. 10.- № 2.- С. 107−112.
  155. . Л.Ж., Шугунов. Т.Л., Калов Х. М. Анализ и прогноз основных метеопараметров в различных зонах Кабардино-Балкарской республике. //Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. -2008. -Т.Ю.- № 2.- С. 113−117.
  156. Я.А., Каплан Л. Г., Закинян Р. Г. Физико-статистические модели урожай-осадки для засушливых и влагообеспеченных районов Ставропольского края. //Труды ВГИ.- 1992.- Вып. 85.- С.64−70.
  157. Я.А., Каплан Л. Г., Закинян Р. Г., Лашманов Ю. К. Оценка дополнительной урожайности озимой пшеницы при искусственном увеличении осадков в Ставропольском крае. Обозрение прикладной и промышленной математики. -1996.-Том 3.- Вып. 2.- С. 163−173.
  158. Я.А., Каплан Л. Г., Закинян Р. Г. Об оценке физической эффективности по искусственному увеличению осадков в Ставропольском крае. // Труды ВГИ.- 1992.- Вып. 85.- С. 71−77.
  159. Я. А., Каплан Л. Г., Закинян Р. Г. Экономическая эффективность работ по искусственному увеличению осадков в Ставропольском крае. // Труды ВГИ.- 1992.- Вып. 85.- С. 77−80.
  160. М.И. Физико-статистический метод долгосрочныхпрогнозов погоды. JL: Гидрометеоиздат.-1968.- 228 с.
  161. A.M. Корреляционная теория стационарных случайных функций.-Л.: Гидрометеоиздат, — 1981. 321с.
  162. Ashabocov В.A., Fedchenko L.M., Shugunov L.G. Method for coalution of economic efficiency of hailstorm feeding operations. Междун. конференция по физике.-СЫпа.-1989.-р. 391−394.
  163. Bartlett M.S. Periodogram analysis and continuous spectra. Biometrica, 3. -1950.-1, — 283 p.
  164. R. В., Tukey I.W., The measurement of power spectre. New York, 1959.-228 p.
  165. B. Bolin (ed.). Greenhouse effects, climatic change and ecosystems. -John Wiley and Sons, New York, 1986.-p. 324−332.
  166. Cooper C.F. What might man-induced climate change mean? Foreign affairs, 1979, 56.- p. 500−520.
  167. Gough William A., Wolfe Edmud. Climate change scenarios for Hudson Bay, Canada, from general circulation models. Arctic. 2001, 54, N 2.-p. 142−148.
  168. Granger C. W. J. and Hughes A.O. A new look at some old data: the Beverige wheat price series. J. R/ Statist. Soc., A., 1971.- p. 134−144.
  169. Hulme M., Viner D. A climate change scenario for the Tropics Clim. Change. 1998, 39, N 2−3. p. 145−176.
  170. Henderson T.I. Result from a two-year operational hail suppression program in Kenya, East Africa. Preprints 2-nd Nat. Conf. Weather Modification.-Santa Barbara, Amer. Meteorol. Soc., 1970.- p. 140−144.
  171. Lirmans D., Bumgarner B. Numerical comparison of five mean frequency estimators.- J. Appl. Meteorol.-1973, vol. 14.- № 9.- p. 14−19.
  172. J. F. В., Johns Т. C., Eagles M., Ingram W. J., Davis R. A. Towards the construction of climate change scenarios. Clim. Change. 1999. 41, N3−4, p. 547−581.
  173. Manabe S., Broccoly A.J. A comparison of climate model sensitivitywith data from the last glacial maximum. J. Atmos. Sci., 1985, vol. 42, No.23.-p.140−156.
  174. Menz. Uber den Chlorgehalt der Niederschlage. Ztitschr. I. Met., Nr 10, 1948.-p. 10−18.
  175. Namias J., Gayan D.R. Large-scale air-sea interactions and short-period climatic fluctuations.- Science, 1981, vol. 214, — p. 43−54.
  176. Newell R.E., Deepak A. Mount st Helens» Eruptions of 1980: atmospheric effects» and potencial climatic impact. NASA Scientific and Technical Information Branch, 1982.- 119 p.
  177. Nichols N. Long-range weather forecasting: value, status and prospects.- Rev. of Geophys and Spase Phys., 1980, vol. 18, No.4.- p. 4−9.
  178. Reid D.G. Forecasting in action: A-comparison of forecasting teachiques in economic time-series/ Joint Conference of O.R. Society’s Group in Loong Range Planning and Forecasting.-1971.- p. 178−192.
  179. Phillips Norman A. Numerical integration of the primitive equations on the hemisphere. Monthly Weather Rev., 87, No 9, 1959. -p. 236−248.
  180. Singh B. Climate changes in the grater and southern Caribbean. Int. J. Climatol. 1997, 17, N 10.- p. 1093−1114.
  181. Rahmstorf S., Ganopolsky A. Long-term global warming scenarios computed with an efficient coupled climate model. Clim. Change.- 1999, 43, N2.- p. 353−367.
  182. Shucla J. Comments on «Natural variability and predictability».-Mon.Weather Rev., 1983, vol. 111, No. 3.- p. 33−41.
  183. The Anti- Hail Device Corbalan. Cociete Corbalan.- France, 1984.
  184. Visual Basic 6.0. Пер. с англ.- СП6.:БХВ-Санкт-Петербург.- 1998. -218с.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!