KẾT LUẬNĐể kết thúc việc trình bày những kết quả mô hình hoá thống kê, doc

THÔNG TIN TÀI LIỆU

114 tổng quát bằng các phương pháp thống kê khác nhau, trong đó có cả những mô hình bao gồm các thủ tục kết hợp. Những dự báo về nhiệt độ nước lớp mặt Bắc Đại Tây Dương và lượng băng biển Baren đã cho thấy sự ưu việt của việc sử dụng các mô hình đa chiều so với các dự báo những chuỗi đặc trưng hải dương xuất phát trực tiếp bằng các mô hình một chiều cả về phương diện hiệu quả lẫn thời gian báo trước. Nếu như kết quả thứ nhất (vận dụn g các mô hình xác suất một chiều) đã khá quen thuộc và được thực tiễn dự báo khẳng định [65, 146, 151], thì kết quả thứ hai − cho phép ta theo cách mới nhìn nhận những khả năng dự báo các tham số tổng quát. Thật vậy, sau khi phân tích những dự báo đã thực hiện, ta thấy rằng cách tiếp cận này cho phép: a) Dự báo quá trình đa chiều mà không phải tăng số chiều của mô hình dự báo; b) Tăng thời gian báo trước của dự báo không phải do ngoại suy các tham số mô hình, mà do sự ổn định của các hàm cơ sở, tức tính tới tính liên hệ của trường hay của các chuỗi thời gian. Dự báo phân bố không gian của phù du sinh vật ở biển Na Uy bằng cách xây dựng vectơ các lớp trạng thái phản ánh những xu thế hiện đại trong thủy sinh học – dự báo những đại lượng sinh khối phù du sinh vật cụ thể hiện thời chưa thể thực hiện được do cấu trúc phức tạp của thông tin xuất phát. Trong đó lời giải dự báo trở thành nhiều phương án. Ở đây cần nhận thấy rằng nếu không tiến hành chẩn đoán bằng các phương pháp phân tích thống kê đa chiều khác nhau, thì về nguyên tắc không thể đạt tới một kết quả dự báo thoả đáng. Như vậy, hiệu quả dự báo tuỳ thuộc nhiều vào tính tổng hợp của phương pháp tiếp cận cả trong khối chẩn đoán lẫn khối dự báo (xem hình 0.5). KẾT LUẬN Để kết thúc việc trình bày những kết quả mô hình hoá thống kê, chúng tôi muốn nhấn mạnh một lần nữa rằng: Tính đa tham số và tính không đơn trị của các mối liên hệ đặc trưng cho trạng thái đại dương, đã quyết định quan điểm phương pháp luận trong nghiên cứu các quá trình hải dương mà hạt nhân là công cụ phân tích thống kê đa chiều. Ở đây độc giả có quyền đưa ra những câu hỏi: "Phải chăng các phương ph áp phân tích thống kê đa chiều là những phương pháp vạn năng trong việc phát hiện những đặc điểm cấu trúc tiềm ẩn của các quá trình?" và "Chúng ta đã đạt được gì?". Kinh nghiệm nhiều năm ở nước ta và trên thế giới ứng dụng các phương pháp phân tích thống kê đa chiều trong nghiên cứu địa vật lý, việc áp dụng mạnh mẽ và thành công trong các lĩnh vực khoa học khác, cho phép trả lời câu hỏi thứ nhất một cách khẳng định. Kết luận này cũng có thể rút ra từ những thành tựu của công trình này. Một trong những kết quả nghiên cứu được tiến hành bằng các phương pháp phân tích thống kê đa chiều là chuyển từ không gian thông tin ba chiều truyền thống sang không gian M chiều các trạng thái, số chiều của nó được xác định bằng số biến trong vectơ quan trắc. Ở đây trước mắt nhà nghiên cứu mở ra vô vàn những mối liên hệ giữa các biến mà sau này được thể hiện sáng rõ qua những thành phần chính, những nhân tố, những lớp, những kiểu, làm cho việc lý giải các cơ chế vật lý phức tạp được dễ dàng hơn nhiều. Vận dụng các phương pháp phân tích thống kê đa chiều khác nhau sẽ giúp rất nhiều phân tích toàn diện những quá trình hải dương. Một mặt, đó là do chúng ta đã nhận thức được rằng không thể mô tả sự đa dạng phong phú vô cùng của những trạng thái các quá trình hải dương bằng một mô hình tuyệt hảo nào đó, vì những kiểu mô hình khác nhau có sứ mệnh thực hiện những chức năng khác nhau và giành cho những mục 115 đích khác nhau. Mặt khác, để nhìn nhận các quá trình dưới "những góc độ khác nhau", ví thể như ta xoay cái khối lập phương dữ liệu, cần phải vận dụng những phương pháp phân tích thống kê đa chiều khác nhau: Mức độ mô tả biến động quá trình bằng một phương pháp cụ thể và cấu trúc thống kê của phần dư chưa được nó mô tả, sẽ quy định sự cần thiết vận dụng một phương pháp khác nữa. Với cách tiếp cận nà y đã cho phép người ta từ bỏ việc khảo sát những mối liên hệ giữa các yếu tố riêng lẻ và chuyển sang phân tích tổng hợp các quá trình nói chung. Theo chúng tôi, đây chính là câu trả lời đầy đủ cho câu hỏi thứ nhất, nó diễn giải bản chất của phương pháp luận mà chúng tôi đề xuất để nghiên cứu những quá trình hải dương. Những kết quả đã nhận được trong bối cảnh vận dụng phương pháp luận này, dĩ nhiên, chưa phải là đã bao quát hết tất cả những khả năng ứng dụng của phương pháp phân tích thống kê đa chiều trong hải dương học. Song, theo ý kiến chúng tôi, cũng đã trả lời một cách đầy đủ cho câu hỏi thứ hai. Thứ nhất, ta đã hiểu được rằng không thể mô tả đầy đủ quá trình ng hiên cứu bằng một phương pháp, điều này thể hiện đặc biệt trực quan với những quá trình hải dương đa chiều, trong đó các ước lượng về tính đồng nhất, tính dừng, tính ổn định liên hệ mang đặc điểm xác suất. Tính bất định trong các mối liên hệ và sự biến động của các tham số quan trắc có thể giảm thiểu tối đa nếu sử dụng ý tưởng kết hợp một số phương pháp phân tích thống kê đa chiều. Thứ hai, những tham số tổng quát (các thành phần, các nhân tố, cá c lớp, các loại) phản ánh kết quả chẩn đoán thống kê sẽ có giá trị then chốt khi dự báo những quá trình đa chiều thành phần quy mô lớn. Thí dụ, khi đưa những nhân tố chung vào làm các tham số đầu vào của các mô hình xác suất một chiều, có thể dự báo được sự tiến triển của quá trình đa chiều (trường yếu tố trong thời gian, biến trình thời gian của một số yếu tố). Chúng tôi đã tiến hành n hiều tính toán dự báo theo ba yếu tố hải dương học: nhiệt độ nước, lượng băng và sinh khối phù du sinh vật theo nhiều vùng Đại Tây Dương và Bắc Băng Dương. Các thí dụ đã cho thấy tính hiệu quả cao của các dự báo đó và tạo nên niềm hy vọng và sự lạc quan nhất định: Triển vọng của phương pháp này thật rõ ràng, đặc biệt trong bối cảnh những nhiệm vụ nghiên cứu biến đổi khí hậu toàn cầu sắp tới. Thứ b a, chúng tôi đã hiện thực hoá ý tưởng kết hợp một số mô hình dự báo vào thực tiễn hải dương học. Giải pháp này tỏ ra có thành quả − tính bất định mô tả thống kê sự tiến triển của quá trình đã giảm đi đáng kể, và do đó, hiệu quả các dự báo và tính khả báo thống kê của chúng tăng lên. Hiển nhiên, chúng tôi cũng hiểu rằng để phán quyết cuối cùng về triển vọng của cách tiếp cận này, đòi hỏi không những phải thử nghiệm thêm với nhiều quá trình dự báo và kiểm tra, mà chủ yếu là những đánh giá của các chuyên gia đã từng ít nhiều sử dụng những phương pháp thống kê phân tích đa chiều trong thực tiễn của mình. Những kết quả chẩn đoán và dự báo thống kê các quá trình hải dương đã trình bày trong sách có thể tỏ ra quá phức tạp đối với độc giả trong thực thi thực tiễn. Chúng tôi nghĩ rằng điều đó không nghiêm trọng lắm, bởi vì đến nay đã có nhiều bộ chương trình thực dụng các loại giúp giảm nhẹ đáng kể mặt tính toán của hệ phương pháp này. 116 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Абрамов Р. В Гушин О. А. (1985) Исследование трендов поля ТПО на основе статистической модели. Деп. в ВИНИТИ, 2.09.85. Но 6439-85 2. Адаменко В. Н., Богданов А. Л. (1984) Классификапия крупных озер мира на основе опенки составля- юших их массо-энергообмена Гидрология Байкала и других водоёмов, Наука, Новосибирск, с. 5-14 3. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. (1983) Прикладн ая статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. Финансы и статистика, М., 471 с. 4. Александров В. В Горский Н. Д. (1983) Алгоритмы и программы структурного метода обработки ланных. Наука, Л., 208 с. 5. Алексеев А. П. (1959) Полярный фронт в Норвежском и Грен-ландском морях. Труды ПИНРО, вып. 11, с. 60-73 6. Алексеев Г. В Му рзин А. И. (1966) Разложение по ЕОФ как основа численного представления сплоченности льда и прогноза его перераспределения. Труды ААНИИ, вып. 279, с. 105-112 7. Алексеев Г. В. Николаев Ю. В., Романов В. А. (1985) Норвежскская энергоактивная зона. Итоги науки и техники. Атмосфера, океан. космос. Программа "Разрезы", Наука, М., т. 6, с. 45-62 8. Андрукович Н. Ф. (19 74) Некоторые свойства метода главных компонент. Многомерный статистическии анализ в сониало-экономических исследованиях. Наука, М. с. 189-228 9. Андрюшенко В. И. (1985) Способ вероятностного прогноза непериодических колебании уровня моря. Труды ААНИИ, вып. 389, с. 89-93 10. Асмус В. В. и др. (1988) Программный комплекс кластеризации многозональных ланных. Исследование Земли из космоса, МоЗ. с. 86-94 11. Асмус В. В. и др. (1986) Ккаст ерныи анализ самолётных радиолокационных изображений ледяного крова. Труды ГосНИИЦИПР. вып. 25, с. 64-72 12. Афифи А., Эйзен С. (1982) Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. Мир, М., 488 с. 13. Багров Н. А. (1982) Объединение нескольких прогнозов. Метеорология и гидрологии, Nо 8 14. Багров Н. А. (1962) О комплексном методе прогнозов. Метеорология и гидрология, Nо 4 15. Багров Н. А. (197 0) Преобразование и отбор предсказателей в корреляционнойм анализе. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 64. с. 3-23 16. Багров Н. А. (1963) Индекс аналогичности векторных полей. Труды ЦИП, вып. 123 17. Багров Н. А. (1983) Статистическая теория опознавания в гидрометеорологии. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 244, с. 5 1-62 18. Багров Н. А. (1980) О каноническои корреляции векторов. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 226, с. 3-10 19. Багров Н. А. (196 8) О некоторых особенностях корреляционного анализа и их применения к прогнозам погоды. Метео-рология и гидрология, Nо 1 20. Багров Н. А., Мерцалова Н. И. (1970) О тепловом взаимодействии океана и атмосферы. Труды Гидро- метцентра СССР, вып. 64, с. 24-34 21. Багров Н. А., Кожевникова Н. Н. (1981) Объективный анализ температуры поверхности океана на Север- ном полу шарии. Метеорология и гидрология, Nо 12. с. 69-76 117 22. Батырева О. В. (1983) Сравнение канонических переменных с главным компонентами при учете влияния Северной Атлантики на температуру воздуха на ЕТС. Труды Гидрометцентра СССР. вып. 244, с. 62-77 23. Белкин И. М. (1984) О методике объвктивного выделения водных масс. Труды ВНИИГМИ-МЦД, вып. 102, с. 146-156 24. Белкин И. М. (1986) Морфолого-статистичвская объективная классификация верти- кальных профилей гидрофизических параметров. Доклады АН СССР. 286, Nо 3, с. 707-711 25. Белкин И. М. (1981) Методы анализа вертикальных профилей гидрофизических параметров. Труды ВНИИГМИ-МЦД, вып. 90. с. 60-67 26. Белкин И. М., Семенов А. В. (1984) Сплайновая интерпо.пяция вертика.льных профилей гидрофи- зических параметров. Обзор проблемы и методов интерполяции. Труды ВНИИГМИ-МЦД. вып. 102, с. 135-145 27. Беляев В.И. (1973) Обработка и теоретический ана лиз океанологических наблю- дении. Наукова думка, Киев, 295 с. 28. Беляев В.И., Бунимович Л. А. (1983) Метолика классификации участков записей мелкомасштабных флуктуаций гидрофизических полей. Океанология. 23, Мо 5. с. 882-886 29. Борман Б. А., Ларин Д. А., Позднякова Ф. Г. (1986) Классификация полей аномалии теплогвого баланса северной части Атлантического океана. Труды ВНИИГМИ-МЦД. Nо 122, с. 3-42 30. Благу ш П. (1989) Факторный анализ с обобшениями. Финансы и статистика, М., 248 с. 31. Божков А. Т., Гудзь П. К., Сперанский Д. А. (1983) Структура и энтальпия вод в районе океанском станции С в Северной Атлантике. Труды ГОИН. т. 170, с. 32-40 32. Божков А. Т., Буб А. Ф., Вольф С. В. (1978) Некоторые результаты исследования водных м асс с помошью метода главных компонент. Проблемы Арктики и Антарктики, 11о 53. с. 27-35 ЗЗ. Бокс Дж Дженкинс Т. (1974) Анализ временных рядов: прогноз и управление. Мир. М., вып. 1, 406 с. 34. Болч Б.У., Хуань К.Д. (1979) Многомерные статистические методы дпя экономики. Финансы и статистика, М, 341 с. 35. Борисенков Е. П. (1987) Результаты и перспективы развития физико-статисти ческих методов сверхдопгосрочных и климатических прогнозов и их интерпретация. Трупы 5 Всес. совеш. по применению стати- стических методов в метеорологии, с. 3-12 36. Брусиловский П. М. (1987) Коллективы предикторов в эко.логическом прогнозировании. Изд. Саратовского гос.ун-та. 104 с. 37. Булгаков Н. П., Ильин Ю. П., Рыбалка В. А. (1983) Использование главных компонент для ана лиза структуры верхнего слоя Черного моря. МГИ Деп. ВИНИТИ 187-84 деп. 4 янв. 1984, 14 с. 38. Булгаков Н. П., Ломакин П. Д., Рыбалка В. А. (1988) Исследование гидрофизическои структуры бассейна Карибского моря с применением кластер-анализа. Докл. АН УССР, Nо 12. с. 12-15 39. Вайновский П. А. (1984) 0 факторном анализе вертикального распределения плотности воды. Труды ЛГМИ, вып. 87 40. Вайновский Н. А., Кондратьев А. В. (198 7) Стохастическое моделирование термического режима верхнего слоя Норвежского моря. Гидрометеорологические пропессы в промысленных раионах Северной и Южной Атлантики. Изд. ЛМИП, Л., с. 80-85 41. Вайновский Н. А., Масловский М. И. (1989) Крупномастабные фронтальные зоны Норвежского моря. В кн. “Исследование южной части Норвежского моря”. Гидрометео- издат., М., с. 30-34 42. Вайновский Н. А., Титов Ю. Э., Малеко Н. В. (199 0) 118 0 вероятностном прогнозировании температуры воды в океане (байесовский подход). Труды ЛГМИ, вып. 106 43. Вайновскии Н. А., Титов Ю. Э., Трушина Т. В. (1989) Результаты комплексирования статистических моделей прог- ноза. Труды ЛГМИ, вып. 105, с. 32-36 44. Вайновский Н. А., Титов Ю. Э. (1989) Методические рекомендадии по статистико-вероятностному прогнозированию океанологических характеристик. Мурманск. 93 с. 45. Вайновский Н. А., Титов Ю. Э. (1986) Практиче ские аспекты применения многомерного анализа Рук. деп. ВИНИТИ 1.12.198, Nо 8462-В86, с. 17 46. Вайновский Н. А., Титов Ю. Э. (1986) О структуре термоха.чинных полей деятельного слоя Норверской энергоактивной зоны. В сб. “Исследование крупно- масштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике”. Изд. ЛПИ. Л с. НЗ-121 47. Василенко В. М., Мирабель А. П., Ку зин В. И. (1980) 0 пространственной скорости течениии в Саргассовом море по данным ПОЛИМОЛЕ. Океанология, т. 20. Nо 3, с. 432-440 48. Василенко В. М., Мирабель А. П. (1976) О параметризапии вертикально и структуры течений в тропи- ческой Атлантике с помошью статистически ортогональных функции. Океанология. т. 16, Nо 2 49. Василенко В. М., Мирабель А. П. (1977) О вертикаль нои структуре течении в океане в различных диапазонах частот. Изв. АН СССР, ФАО. т. 13, Nо 3, с. 328-331 50. Вительс Л. А. (1960) Многолетние изменения повторяемости форм атмосферное циркуляции и их преобразование в связи с солнечной активностью. Труды ГГО, вып. 90, с. 95-115 51. Воробъев В. Н Смирнов Н. П., Титов Ю. Э. (1985) О пространстве нной и временно и структуре энтальпии вод Северо-Европейского бассейна. В сб. “Исследование взаимодей- ствия океана и атмосферы в энергоактивных зонах”. Изд. ЛПИ, Л., с. 3-15 52. Воробьев В. Н., Титов Ю. Э. (1986) Сезонная изменчивость ентальпии вол и адвекции тепла в северной части Атлантического океана. Научи. тр. (межвузов- ские): Исследование крупномасштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлан тике. Изд. ЛПИ, Л. 53. Вязилов Е. Д. (1981) Применение методов объективного анализа для восстановления океанографических полей. Труды ВНИИГМИ-МЦД, Nо 80. с. 50- 60 54. Гаврилин Б. Л., Мирабель А. П. (1973) Методы параметризации крупномасштабных океанологических процессов. Окванология, Т. 3, Nо 6 55. Галеркин Л. И. (1984) Двумерная статистика термогалинных полеи и водные массы Северной Ат чантики. Труды ВНИИГМИ-МЦД, вып. 102. с. 108- 134 56. Галеркин Л. И. и др. (1978) Опыт машинной кпассификации кривых вертикального распре- деления температуры волы, солености, плотности, скорости звука и их вертикальных градиентов. Труды ВНИИГМИ-МЦД. вып. 45, с. 126-138 57. Гандин Л. С. (1963) Объективные анализ метеорологических полей. Гидрометеоиз- дат., Л., 287 с. 58. Гандин Л. С. (1967) О применен ии метода канонических корреляций в метеорологии. Труды ГГО, вып. 208 59. Гасюков П. С. (1976) О совместном разложении полей температуры воды и воздуха по статистическим ортогональным функциям. Труды ВНИРО, вып. 114. с. 64-72 60. Глаголева М. Г. и др. (1980) Об аналитическом представлении полей температуры волы в Тихом океане. Труды Гидрометцентра СССР, Nо 229, с. 52-56 61. Глаголева М. Г., Скрипту нова Л. И. (1979) Прогноз температуры воды в океане. Л., Гидрометеоиздат., 167 с. 62. Глобальный климат. Под ред. Т. Хотона. Гидрометеоиздат., Л 1987, 551 с. 119 63. Гольдман Р. С., Ильичев В. И. (1983) Методы прогнозирования промысловых скоплении в океане на основе анализа океанической изменчивости. Докл. АН СССР, т. 267. Nо 3, с. 737-739 64. Груза Г. В. (1969) Опыт применения главных компонент в технике корреля- ционного прогноза. Труды САНИГМИ, вып. 40 (55). с. 19-Зб 65. Груза Г. В., Ранькова Э. Я. (1983) Вероятностные метеорологические прогнозы. Гилрометеоизд ат., Л., 271 с 66. Даценко Н. М. (1987) О расчете естественных составляюших поля температуры водной поверхности океанов северного полушария. Труды Гидромет- центра СССР. вып. 278, с. 108-126 67. Дапенко Н. М. (1987) Анализ естественных составляюших поля температуры водной поверхности океанов северного полушария. Труды Гидромет- центра СССР, вып. 278, с. 108-126 68. Даценко Н. М., Перфиилов В. И., Сонечкин Д. М. (198 3) Методика расчета естественных составляюших метеороло- гических полей. Изв. АН СССР, ФАО, т. 19. Мо 4, с. 348-356 69. Драган Я. П., Рожков В. А., Яворский И. Н. (1987) Методы вероятностного анализа ритмики океанологических процессов. Гидрометеоизлат., Л., 319 с. 70. Дрейпер Н., Смит Г. (1973) Прикладной регрессионный анализ. Статистика, М., 392 с. 71. Дрыгина И. А., Смирнов Н. П., Саруханян Э. И. (1977) 06 использовании компонентного анализа при разработке методики долгосрочного прогноза .педовитости арктических морей. Труды ААНИИ. вып. 341, с.119-141 72. Дубров А.М., Мазуров М. Е. (1980) Анализ статистических связей в одномерном и многомерном анализе. Финансы и статистика, М., 150 с. 73. Дуброскии С. А. (1982) Прикладной многомерные статистический анализ. Финансы и статистика, М 216 с. 74. Жамбю М. (198 8) Иерархический кластерный анализ и соотвествия. Финансы и статистика. М., 342 с. 75. Жуковская М., Мучник И. Б. (1976) Факторный анализ в экономических исследованиях. Статистика, М., 151 с. 76. Жуковский Е. Е., Гудновкий А. Ф. (1978) Методы оптимального использования метеорологической инфор-мации при принятии решении. Гидрометеоиздат., Л., 52 с. 77. Загоруйко Н. Д. и др. (1986) Пакет прик ладных программ ОТЭКС. Финансы и статистика, М. 78. Елисеев И. И., Рукавишников В. О. (1982) Логика приккладного статистического анализа, Финансы и статистика. М, 191 с. 79. Елкина В. Н. и др. (1973) Применение метолов таксономии в океанологии. Экспресс инф. ЦНИИТЭИРХ. сер. 9, вып. 2, с. 1-35 80. Енюков И. С. (1986) Методы алгоритмы и программы многомерного статистического анализа. Фи нансы и статистика. М., 232 с. 81. Иберла К. (1980) Факторный анализ. Статистика, М., 398 с. 82. Иванова Е. В., Незлин Н. П. (1986) Выделение ассоциации планктонных фораминифер в современ- ных осадках Мирового океана при помоши факторного анализа. Океанология, т. 26. вып. 1, с. 94-99 83. Имас Л. И. (1976) Обзор работ по дискриминантному анализу. Труды САРНИГМИ, вып. З (112). с. 3-27 84. Имас Л. И. (1971) Численный экспериме нт прогноза слиьных похолоданий в Ташкенте методом дискриминантного анализа. Труды САРНИГМИ, вып. 58 (73) 85. Имас Л. И., Шмакова В. С. (1976) Дискриминантныи анализ и прогноз. Труды САРНИГМИ, вып. 22 (103) 86. Иереског К. Г., Клован Д., Реимент Р. А. (1980) Геологический факторный анализ. Недра. Л., 223 с. 120 87. Калашников П. А. (1985) Первичная обработка гидрологическои информации: физикохи- мические свойства морской волы. Гидрометеоиздат., Л 152 с. 88. Карандашева Т. Г. (1985) Сезонная изменчивость термической стратификации вод Нор- вежского и Гренландского мореи. Метеорология и Гидрология. Nо 3, с. 83-89 89. Карнаухов А. А. (1982) О возможности определения термической и соленостной структуры водных масс по одному или двум параметрам на поверхности. В кн. “Ги дрофизические исследования в северной части Тихого океана”. Влаливосток, с. 37-44 90. Карнеев Г. А. (1970) О некоторых особенностях разложения метеорологических полей по системам ортогональных функций. Труды Гидромет- центра СССР, вып. 64. с. 69-80 91. Карнеев Г. А. (1970) Статистическая ортогонализация случайных векторов и прогноз случайных полей. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 64, с. 81-90 92. Карпова И. П., Ку зина Н. А. (1982) Об использовании показателя оптимальности в классификции в задачах выделения водных масс. Исспелование и освоение Мирового океана. ЛПИ, Л., вып. 77, с. 103-108 93. Кашьян А., Рао Р. (1983) Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. Наука. М., 323 с. 94. Кендалл М. Д., Стуьюарт А. (1976) Многомерный статистический анализ и временные ряды. На ука. М., 736 с. 95. Ким Дж. и др. (1989) Факторный дискриминантный и кластерный анализ. Финансы и статистика, М.,215 с 96. Киткин П. А., Колесник Ю. А Краснопольский Ю. А. ( 1984) Вероятностные методы решения задач промрыболоства и оптимального использования биоресурсов. Владивосток. 127 с. 97. Классификация и кластер. Под ред. Дж. Раизина. Мир. М.,1980 98. Клепиков В. В., Лу кин В. В. (1972) Выделение водных масс и фронтов в Южном океане по совокупности признаков с помощью оптимального цикла. Информ. бюлл. САЭ, Nо 83, с. 52-56 99. Клепиков В. В., Смирнов Н. Р., Божков А. Т. (1974) Выделение и исследование водных масс в Индийском океане с помошью разложения по естественным ортогональным функциям. Вестник ЛГУ. 24. с. 7 2-81 100. Климатолого-статистическое исследование термогалинных полей Северной Атлантики. Под ред. А. С. Монина. Гидрометео- издат., М., 1982, 164 с. 101. Клюквин Л. Н. (1977) 0 методике интерпо.пяции океанографических характеристик с помошью ЭВМ. Труды ААНИИ, т. 342, с. 64-79 102. Ковалев Е. Г., Николаев Ю. В Прямиков С. А. (1981) Автоматизация поисков оптимальных предсказателей и постро- ения прогностических схем. Тру ды ААНИИ, т. 372. с. 44-52 103. Колесник Ю. Д., Волох Ф. Ф. (1981) Применение факторного анализа для изучения распределения. поведения и прогнозирования улова япо поморской сардины. Итоги исследований по вопросам рационального использования и охраны биоресурсов Сахалина и Курильских о-вов. Южно- Сахалинск, с. 37-39 104. Колмогоров А. Н. (1986) Теория вероятностей и математическая ст атистика. Наука. М 534 с. 105. Кравчук М. А., Саруханян Э. И. (1983) Изучение 14-месячных колебании уровня Мирового океана с помошью метода главных компонент. Труды ААНИИ, т. 371. с. 2 1-30 106. Кротова В. А., Мезенцова Т. И., Шимараев Н. Н. (1984) Эмпирические модели вертикального распределения темпера- туры и плотности воды в Балтийском море глубже 300 м. В кн. “Гидрология Байкала и пру гих водоемов”. Наука. Новосибирск, с. 31-40 107. Куприянова Т. П. (1977) Принципы и методы физико-географического районирования с применением ЭВМ. Казань, 125 с. 121 108. Левасту Т., Ларкинд Г. (1987) Морская промысловая система. Количественная оценка пара- метров и регулирование рыболоства. Агропромиздат., М., 165 с. 109. Лемешко Е. М. (1987) 0 методе комп.лесных главных компонент. МГИ АН УССР. Севастополь,19 с. Деп. ВИНИТИ 06.02.87. 873-В87 110. Лифшиц А. В., Хромов В. М. (1980) Исследование взаимодействии в водных экосистемах с поиошью информашюнно-логического анализа. Жу рн. обшей биологии. т. 41, Nо 1. с. 49-55 111. Ломакин А. Ф., Покулов В. В. (1984) Естественные ортогональные функции температуры поверхно- стного слоя северной части Тихого оквеана. Труды ДВНИИ, вып. П1. с.50-57 112. Лопатухин Л. И., Рожков В. А Румянцева С. А. (1984) Применение метода главных компонент для районирования морей и океанов по режимным характеристикам. Тру ды ЛГМИ, вып. 87, с. 10-19 113. Максимов И. В. (1970) Геофизические силы и воды океана. Гидрометеоиздат., Л., 448 с. 114. Мещерская А. В., Гирская Э. И. (1974) Об интерпретации фори естественных ортогональных функции. Труды ГГО, вып. 298, с. 90-96 115. Мешерская А. В. и др. (1970) Естественные составляюшие метеорологических полей. Гидро- метеоиздат., Л., 160 с. 116. Минский Д. С., Чижевский А. М. (1982) Быстрая ба йесовская классификация многозональных изобра- жений. Исследование Земли из космоса. Nо 1. с. 52-59 117. Мирвис В. М. (1975) К вопросу об объективизации проведения границ в задачах прикладной классификации климатов. Труды ГГО. вып. 330, с. 156-170 118. Миронов Е. У. (1981) Представление положения кромки льда посредством разложения на естественные ортогональные составляюшие. Труды ААНИИ, т. 384, с. 45-52 119. Монин А. С., Камен кович В. И., Корт В. Г. (1974) Изменчивость Мирового океана. Гилрометеоиздат., Л., 264 с. 120. Монин А. С. (1969) Прогноз погоды как задача физики. Наука, М., 184 с. 121. Мордвинов В. И., Репинская Р. П. (1988) Разложение случайных процессов на косоугольные составля- юшие и возможности его применения в метеорологии. Труды ГГО, вып.516, с.121-127 122. Мостеллер Ф., Тычки Дж. (1981, 1982) Анализ данных и регрессия. Финансы и статистика, М., вып. 1, 2 123. Налимов В. В. (1971) Теория эксперимента. Наука, М., 207 с. 124. Никифоров С. Г., Шпайхер А. О. (1980) Закономерности формирования круномасштабных аномалии режима Северного Ледовитового океана. Гидрометеоиздат., Л., 269 с. 125. Николаев Ю. В. (1976) Классификация гидрометеоро.логических продессов с помошыо ЭВМ. Гидрометеоиздат., Л., 35 с. 126. Николаев Ю. В. (1975) Модификадия метода разложения по естест венным ортого- нальным составляюшим. Труды ААНИИ, т. 321 127. Николаев Ю. В. (1976) Применение дискриминантного анализа лля долгосрочных прогнозов льдов арктических морей. Труды ААНИИ, т. 320, с. 4 26 128. Николаев Ю. В. (1973) Применение метода главных компонент в изучении многолетних колебаний ледовитости арктических морей. Труды ААНИИ, т. 307 129. Николаев Ю. В., Ко валев Е. Г. (1971) К вопросу применения дискриминантного анализа для долго- срочного прогноза .деловитости. Труды ААНИИ, т. 303, с. 14-26 130. Николаев Ю. В., Левин А. И. (1973) Применение теории распознания образов в океанологии. Наукова Думка, Киев, 106 с. 131. Николаев Ю. В., Смирнов Н. П. (1972) 122 Опыт применения дискриминантного анализа для прогноза годового стока Верхней Волги. Информ. Бюлл. ИБВВ АН СССР, Nо 12, с. 67-73 132. Николаев Ю. В., Саруханян Э. И., Смирнов Н. П. (1970) Применения дискриминантного анализа при определении различий между классам. Информ. Бюлл. ИБВВ АН СССР, Nо 8, с. !8-25 133. Обухов А. М. (1954) Статистическое описаие непрерывных полей. Труды Геофизи- ческого ин-та АН СССР, вып. 24 (151), с. 3-42 134. Оганесян В. Б. (1978) Каноническая коррелядия температурных полей атмосферы и океана. Метеорология и гидрология, Nо 2, с. 42-51 135. Орлов Н. Э. (1983) Метод долгосрочного прогноза среднемесячной ледовитости районов северо-западной части Атлантического океана. Труды ААНИИ, т. 385, с. 46-49 136. Островский А. Г., Питербарг Л. И. (1986) О стати стической предсказуемости температуры поверхности океана. Изв. АН СССР. ФАО, Nо 4 137. Островский А. Г., Питербарг Л. И. (1988) Динамико-стохастическая молель лолгопериолных колебаний уровня моря. Океанология, т. 28, Но 6, с. 918-924 138. Перфилов В. И. (1982) О собственных значениях выборочной корреляционной матрицы метеорологических полеи. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 243, с.1 14-119 139. Песаран М., Слейтер Л. (1984) Динамическая регрессия. Финансы и статистика, М., 310 с. 140. Петрович М. Л. (1982) Регрессионный анализ и его математическое обеспечение на ЕС ЭВМ. Финансы и статистика, М., 199 с. 141. Перевочникова О. И. (1985) Пространственно-временной ананализ изменения теплосодер- жания деятельного слоя Северной Атлантики. Труды Гидромет- центра СССР, вып. 269, с. 89-100 142. Питербарг Л. И. (19 89) Динамика и прогноз крупномасштабных аномалий температуры поверхности океана. Гидрометеоиздат., Л., 198 с. 143. Питербарг Л. И., Островский А. Г. (1984) Динамическая стохастическая модель долгопериодной измен- чивости температуры поверхности океана. Докл. АН СССР, т. 276, Nо 6. с. 1469-1470 144. Плюта В. (1989) Сравнительный многомерный анализ в экономическом модели- ровании. Финансы и статистика, М., 175 с. 145. Поздынин В. Д. (198 3) Возможности байесовских метолов в обработке результатов гидрофизических измерений. Океанология, т. 23, Но 4, с. 671-676 146. Поляк И. И. (1989) Многомерные статистические модели климата. Гидрометеоиз- дат., Л., 183 с. 147. Поляков В. М. (1983) Применение факторного анализа при обработке данных дистационного зондирования окружаюшей среды. В кн. “Статистические методы обработки данных дистационного зондирования окружаюшей срелы”. Тру ды 1-ого Межведом. совеш. Изд. ИРЭ АН СССР, с. 109-112 148. Поляков Г. Г., Хаибуллина Л. С. (1984) О прогнозировании полеи с использованием канонических корреляций. Трупы ЗапСибНИИ, вып. 66, с. 85-99 149. Покровский Б. Н., Мартышенко С. Н. (1981) Применение метода многомернои статистической классифи- капии при изучении гидрофизических полеи. В кн. “Автомати- запия океанологических исследовании”. Владивосток, с. 103- 106 150. Праги У. (1984) Факторный анализ как метод решения проблемы классификапии в географии. В кн. “Математико-географическое моделирование территориальных систем”. Изд. КГУ, Казань, с. 47-54 151. Привальский В. Е. (1985) Климатическая изменчивость (стохастические модели. предска- зуемость, спектр). Наука, М., 182 с. 152. Прошутинский А. Ю., Уранов Е. Н. (1985) Комплексный метод прогноза сгонно-нагонных колебаний 123 уровня на устьевом взморье Енисея в зимний период с заблаго- временностью 2-3 суток. Труды ААНИИ, т. 389. с. 78-85 153. Рабочая книга по прогнозированию. Мысль, М., 1982, 423 с. 154. Репинская Р. П., Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. (1975) Прогноз поля давления экстраполированием параметров разло- жения по е.о.ф Труды ЛГМИ, вып. 53. с. 124-133 155. Рожков В. А., Трапез ников Ю. А. (1983) К вопросу о построении вероятностных моделей океанологи- ческих пропессов. Труды ГОИН, вып. 169, с. 46-60 156. Романов Л. Н., Шарифуллин Н. К. (1983) Об уточнении гранин классов при альтернативном прогнози- ровании. Метеорология и гидрология. Nо 4, с. 40-47 157. Романов Л. Н. и др. (1980) О выборе параметров в регрессионных моделях с помощью скользящего контроля. Тру ды ЗапСибНИИ. вып. 46 158. Романов Л. Н. и др. (1980) О выборе параметров для построения регрессионных моделей. Метеорология и гидрология, Nо 7 159. Романпов В. А., Буб А. Ф. (1977) Некоторые результаты многомерного анализа водных масс Норвежского и Гренландского мореи. Труды ААНИИ. т. 342, с. 24-37 160. Романпов В. А., Смирнов Н. П. (1983) О тепловом состоянии вод Норвеж ского моря. Труды ААНИИ, т. 382. с. 101 161. Русанов В. П. (1984) О кпассификапии вод Арктического бассейна по гидрохимическим признакам. Труды ААНИИ. т. 368, с. 5-21 162. Саруханян Э. И., Смирнов Н. П. (1986) Водные массы и пиркуляпия Южного океана. Гидрометеоиздат., Л., 288 с. 163. Себер Дж. (1980) Линейный регрессионный анализ. Статистика. М., 456 с. 164. Семенов Ю. Л. (1977) Факторный анали з обшего природного пропесса, формируюшего гидролого-гидрохимический режим восточной части Каспия. В кн. “Вопросы промысловой океанологии Мирового океана”. Мурманск, с. 10-101 165. Семенов Ю. Л. (1986) Эмпирическая модель гидрохимических условий восточной части Среднего и Южного Каспия на основе факторного анализа. Гидрохимические материалы, т. 94. с.90-103 166. Семовскии С. В., Белкин И. М. (1986) Климатолого-статисти ческая модель востановления вертикальных профилей гидрофизических параместров. Докл. АН СССР, т. 287, Nо 1, с.208-210 167. Симонов А. И. и др. (1988) Химико-океанографическое районирование и гидрохимический режим Мирового океана. Докл. АН СССР. т. 299, Nо 4, с. 981-985 168. Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. (1974) О применении многомерного анализа в гидрологии. Труды ИБВВ АН СССР, вып. 26 (29). с. 1 80-206 169. Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. (1977) О формальных и неформальных аспектах применения многомер- ного анализа в гидрометеорологии. Труды ААНИИ, т. 342, с. 5-23 170. Смирнов Н. П., Вайновский П. А. (1989) Исследование структуры гидрофизических полей методом факторного анализа. Метеорология и гидрология, Nо 1. с. 10 1- 103 171. Смирнов Н. П., Кондратьев А. В., Вайновский П. А. (1987) Статист ические моделирование и прелсказуемость теплового состояния верхнего слоя Норвежской ЭАЗО. Тез. докл. Ш Съезда советских океанологов. Физика и химия океанов. Гидрометео-издат., Л., с 68-70 172. Смирнов Н. П., Скляренко В. Л. (1974) Классификапия в гидрологии как залача теории распознавания. Труды ИБВВ АН СССР, вып. 26 (29), с.166-180 173. Смирнов Н. П., Скляренко В. Л. (1986) Методы многомерного статис тического анализа в гидрологи- ческих исследованиях. Изд. ЛГУ, Л., 190 с. 174. Смирнов Н. Ф. (1988) Пространственно-временное распределение зоопланктона в Нор- вежском и Баренцевом морях. Экология, биологическая продук- тивность и проблемы марикультуры Баренцева моря. Тез. докл. . tiếp cận cả trong khối chẩn đoán lẫn khối dự báo (xem hình 0.5). KẾT LUẬN Để kết thúc việc trình bày những kết quả mô hình hoá thống kê, chúng tôi muốn nhấn mạnh một lần nữa rằng: Tính. vô cùng của những trạng thái các quá trình hải dương bằng một mô hình tuyệt hảo nào đó, vì những kiểu mô hình khác nhau có sứ mệnh thực hiện những chức năng khác nhau và giành cho những mục . các mô hình đa chiều so với các dự báo những chuỗi đặc trưng hải dương xuất phát trực tiếp bằng các mô hình một chiều cả về phương diện hiệu quả lẫn thời gian báo trước. Nếu như kết quả thứ

Ngày đăng: 09/08/2014, 16:21

Xem thêm: KẾT LUẬNĐể kết thúc việc trình bày những kết quả mô hình hoá thống kê, doc