Big Data in Predicting the Climatic Resistance of Building Materials. I. Air Temperature and Humidity
Authors: Низина Т.А. , Низин Д.Р. , Селяев В.П. , Спирин И.П. , Станкевич А.С. 
Published: March 2024

в статье проведен сравнительный анализ количественных значений температуры и относительной влажности окружающего воздуха, рассчитанных согласно ГОСТ 16350-80 для умеренно континентального климата (представительный пункт – г. Москва), и полученных на метеорологической станции НИ МГУ им. Н.П. Огарева (г. Саранск) за период с 2015 по 2022 гг. Установлено существенное расхождение расчетных и накопленных значения метеорологических факторов. На исследуемом временном отрезке разброс значений разницы между расчетными и накопленными значениями составил от -5,8 до 10 оС для температуры воздуха и от -36,4 до 32,5% для относительной влажности. Также наблюдается существенное варьирование значений разницы исследуемых показателей в зависимости от календарного месяца и отклонение ряда кривых распределения от нормального вида, что, в целом, свидетельствует о невозможности достоверной оценки распределений с помощью только значения квадратичного отклонения, рекомендуемой ГОСТ 16350-80. Установлено, что использование расчетных распределений практически не позволяет учитывать события, возникающие вблизи границ распределений исследуемых метеорологических параметров. Это, в свою очередь, необратимо сказывается на точности прогнозирования процессов климатического старения строительных материалов. При прогнозировании климатической стойкости материалов методами машинного обучения предложено использовать вместо относительной влажности значения абсолютной влажности воздуха, как признака, имеющего четкий физический смысл (масса водяных паров, содержащихся в 1 м³ воздуха), а также определенного только на интервале неотрицательных значений. Ключевые слова: большие данные, климатическая стойкость, температура воздуха, относительная влажность, абсолютная влажность, тепловая карта, умеренно континентальный климат
the article provides a comparative analysis of the quantitative values of temperature and relative humidity of the ambient air calculated according to GOST 16350-80 for a moderate continental climate (representative location – Moscow), and obtained at the meteorological station of Ogarev State University (Saransk) for the period from 2015 to 2022. A significant discrepancy between the calculated and accumulated values of meteorological factors has been established. In the studied time interval, the spread of the difference between the calculated and accumulated values ranged from -5.8 to 10 oC for air temperature and from -36.4 to 32.5% for relative humidity. There is also a significant variation in the difference of the studied indicators depending on the calendar month, as well as a deviation of a number of distribution curves from the normal form, which, in general, indicates the impossibility to reliably assess distributions using only the value of the quadratic deviation recommended by GOST 16350-80. It has been established that the use of calculated distributions virtually does not allow taking into account events occurring near the boundaries of the distributions of the studied meteorological parameters. This, in turn, irreversibly affects the accuracy of forecasting the climatic aging of building materials. When predicting the climatic resistance of materials by machine learning methods, it is proposed to use absolute humidity values instead of relative humidity as a sign that has a clear physical meaning (mass of water vapor contained in 1 m3 of air), as well as defined only in the range of non-negative values.