Материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления пользователям Интернета и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
© 2018 - 2024
Содержание
Введение
Глава 1. Грозовая деятельность
1.1 Характеристики гроз
1.2 Гроза, ее влияние на человека и народное хозяйство
1.3 Грозы и солнечная активность
1.4 Шаровая молния
Глава 2. Методы получения и обработки исходных данных
2.1 Получение исходного материала
2.2 Основные статистические характеристики
Глава 3. Статистические характеристики индексов грозовой активности
3.1 Распределение основных статистических характеристик
3.2 Анализ трендов
3.3 Анализ регрессионной зависимости числа дней с грозой от чисел Вольфа
Заключение
Литература
Приложения
Введение
Типичное развитие кучево-дождевых облаков и выпадение из них осадков связанно с мощными проявлениями атмосферного электричества, а именно с многократными электрическими разрядами в облаках или между облаками и Землей. Такие разряды искрового характера называют молниями, а сопровождающие их звуки - громом. Весь процесс, часто сопровождаемый еще и кратковременными усилениями ветра - шквалами, называется грозой.
Грозы причиняют большой урон народному хозяйству. Их исследованиям уделяют большое внимание. Например, в основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1986-1990гг. и на период до 2000 года было предусмотрено проведение крупных мероприятий. Среди них особую значимость приобрели исследования опасных для народного хозяйства явлений погоды и совершенствование методов их прогноза, в том числе гроз и связанных с ними ливней, града и шквалов. В наши дни также уделяется большое внимание проблемам, связанным с грозовой деятельностью и молниезащитой.
Грозовой деятельностью занимались многие ученные нашей и зарубежных стран. Более 200 лет назад Б. Франклином была установлена электрическая природа грозы, более 200 лет назад М.В. Ломоносовым была введена первая теория электрических процессов в грозах. Несмотря на это до сих пор нет удовлетворительной общей теории грозы.
Выбор не случайно пал на эту тему. В последнее время интерес к грозовой деятельности возрастает, что обусловлено многими факторами. Среди них: более углубленное изучение физики грозы, совершенствование прогноза гроз и способов молниезащиты и др.
Целью данной курсовой работы является изучение временных особенностей распределения и регрессионной зависимости грозовой деятельности с числами Вольфа в разные периоды и в разных районах Закамья.
Задачи курсовой работы.
Создать банк данных на технических носителях числа дней с грозой с месячной дискретизацией, как основные характеристики грозовой деятельности, и чисел Вольфа, как основной характеристики солнечной активности.
Рассчитать основные статистические характеристики грозового режима.
Найти уравнение тренда числа дней с грозой.
Найти уравнение регрессии для числа дней с грозой в Закамье и числами Вольфа.
Глава 1. Грозовая деятельность
Характеристики гроз
Основными характеристиками гроз являются: число дней с грозой и повторяемость гроз.
Грозы особенно часты над сушей в тропических широтах. Там есть районы, где 100-150 дней и более в году с грозами. На океанах в тропиках гроз гораздо меньше, примерно 10-30 дней в году. Тропические циклоны всегда сопровождаются жестокими грозами, однако сами эти возмущения наблюдаются редко.
В субтропических широтах, где преобладает высокое давление, гроз гораздо меньше: над сушей 20-50 дней с грозами в году, над морем 5-20 дней. В умеренных широтах 10-30 дней с грозами над сушей и 5-10 дней над морем. В полярных широтах грозы - единичное явление.
Убывание числа гроз от низких широт к высоким связанно с убыванием водности облаков с широтой вследствие убывания температуры.
В тропиках и субтропиках грозы чаще всего наблюдаются в дождливый период. В умеренных широтах над сушей наибольшая повторяемость гроз летом, когда сильно развивается конвекция в местных воздушных массах. Зимой грозы в умеренных широтах очень редки. Но над океаном грозы, возникающие в холодных воздушных массах, нагревающихся снизу от теплой воды, имеют максимум повторяемости зимой. На крайнем западе Европы (Британские острова, побережье Норвегии) также часты зимние грозы.
Подсчитано, что на земном шаре одновременно происходит 1800 гроз и возникает приметно 100 молний в каждую секунду. В горах грозы наблюдаются чаще, чем на равнинах.
Шаровая молния
Шаровая молния представляет собой светящуюся сферу, которая возникает во время грозы. Чаще всего она красная, хотя нередко сообщалось о светящихся шарах других цветов, включая желтый, белый, голубой и зеленый. Размеры ее бывают самыми разными, однако наиболее обычен диаметр около 15 см. Шаровая молния представляет собой разительный контраст с обычной молнией, так как она часто движется горизонтально вблизи земли с небольшой скоростью. Она может на какое-то время застыть неподвижно или изменить направление своего движения. В отличие от мгновенной вспышки обычной молнии шаровая молния существует сравнительно долго - несколько секунд или даже минут. Перемещаясь, светящаяся сфера нередко оказывается внутри помещений и проходит иногда совсем близко от наблюдателя. Она проникает в помещение через окно или через печную трубу и может покинуть его через такое же отверстие. Профессор Борн (факультет молекулярной физики Сус-Секского университета) вспоминает, что в дни его детства окна их дома во время грозы всегда оставлялись открытыми, чтобы шаровая молния, если она вдруг появится, могла вылететь беспрепятственно. Зенкевич, наоборот, рассказывает, что в их доме окна во время грозы закрывались, чтобы сквозняки не втянули огненный шар в комнату. Во многих случаях люди, видевшие шаровую молнию, отмечали, что шар, хотя он и чрезвычайно ярок, не испускает тепла и исчезает бесшумно. В других случаях происходили сильные взрывы, разбрасывающие по сторонам и повреждавшие оказавшиеся поблизости предметы.
В этих общих описаниях замечается большое разнообразие. Светящаяся сфера редко представляет собой правильный шар. Часто это масса довольно неправильной формы, иногда с несколькими выступами. Шаровая молния может испускать искры. В одних случаях границы ее отчетливы, в других несколько размыты. Часто сообщается о шипении или потрескивании, словно при электрическом разряде, а иногда шар движется совершенно бесшумно. Он то падает из тучи прямо на землю, как тело с заметной массой, то парит над землей или даже отскакивает от нее, как бы обладая упругостью. В некоторых случаях шаровую молнию, по-видимому, несет ветер, в других она движется в направлении, прямо противоположном ветру.
Такое большое разнообразие сообщаемых свойств приводит к значительной путанице при попытках найти четкое объяснение явлению шаровой молнии. Теорий было, пожалуй, даже слишком много. В большинстве объяснений грозовому электричеству отводится роль возбуждающего фактора, вызывающего возникновение светящейся массы. Длительную же активность шара пытаются объяснить в первую очередь химическими реакциями или электрохимическими процессами. Химические теории, если рассматривать их в порядке возникновения, исходили из того, что шар состоит из веществ, возникающих при грозовых разрядах: йодистого азота, смеси водорода и кислорода или озона, - свойства которых определяют энергию, высвобождающуюся при последующем распаде шаровой молнии. Высказывалась идея, что при вспышке молнии образуется активный азот и что этот выделившийся азот "горит" затем в атмосфере, в результате чего возникают окислы азота. Чисто электрические теории рассматривают шаровую молнию как кистевой разряд. Выдвигалось предположение, что короткий участок канала молнии отделяется от нее в виде вихря. Шаровую молнию могло бы также создать испарение какого-нибудь металла - например, меди - при интенсивной вспышке обычной молнии. Обсуждалась также идея таких распределений электрически заряженных частиц пыли, дождевых капель или ионов атмосферных газов, в которых нейтрализация противоположных зарядов каким-то образом замедляется. Многие из совсем недавно предложенных моделей используют теорию плазмы - область физики, исследующую свойства материи при высоких температурах и быстро развивающуюся сейчас в связи с проблемой управляемых термоядерных реакций.
Анализ трендов
Неслучайная, медленно меняющаяся составляющая временного ряда, называется трендом.
В результате обработки данных были получены уравнения тренда на семи станциях месячным данным (Таблицы 8-14).
На станции Азнакаево отмечается за многолетний период увеличение грозовой активности в летние месяцы. Коэффициент тренда к1 из уравнения y=k1*x+k2, значения которого определяют угол наклона линии тренда с осью ОХ, в июле равен 0,13. Уменьшение интенсивности индексов грозовой активности происходит в весенние и осенние месяцы (к1 отрицателен).
На станции Актаныш за многолетний период отмечается незначительное увеличение грозовой активности во всех рассматриваемых месяцах, кроме мая и августа.
На станции Чистополь и Аксубаево ввиду малого объема выборки (N=21), говорить о характере изменения интенсивности грозовой деятельности затруднительно, но можно отметить, что на станции Аксубаево происходит значительный, по сравнению с другими станциями, рост грозовой активности в летние месяцы с июня по август включительно (в июле коэффициент к1=0,23).
На станции Чулпаново во все рассматриваемых месяцах, кроме августа (к1=-0,04), наблюдается незначительный рост грозовой активности с максимумом в июне (к1=0,12).
На станции Муслюмово в июне и июле коэффициент к1 положителен, во всех остальных месяцах он имеет знак минус, что свидетельствует о снижении грозовой активности.
На станции Казань-университет коэффициент к1 мало отличается от нуля. Максимальный рост наблюдается в августе и составляет к1=0,012. Падение грозовой активности отмечается только в июле, но оно незначительно к1=-0,0001.
Максимальный рост грозовой активности наблюдается в июле на станции Азнакаево (к1=0,13). Максимальное падение наблюдается в августе на станции Чистополь (к1=-0,16).
Так же была подсчитана сумма числа дней с грозой за каждый отдельный год на всех станциях. На основе этих данных были построены тренды.
| Станция | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Азнакаево | 0, 2072 | -388,46 |
| Актаныш | -0,0234 | 66,404 |
| Чистополь | -0,1675 | 343,55 |
| Чулпаново | 0,1261 | -222,63 |
| Муслюмово | -0,0263 | 70658 |
| Аксубаево | 0,5909 | -113,39 |
| КГУ | 0,0216 | -28,344 |
Из данной таблицы видно, что наибольший рост грозовой активности наблюдается на станции Аксубаево к1=0,59, наибольшее падение отмечается на станции Чистополь к1=-0,17.
Заключение
В результате проделанной работы были получены следующие результаты:
Создан банк данных на технических носителях числа дней с грозой в декаду для Закамья и чисел Вольфа.
Рассчитаны основные статистические характеристики числа дней с грозой. Анализ данных показал, что наибольшая грозовая деятельность на всех станциях Закамья наблюдалась в конце июня - начале июля, следовательно, этот период является наиболее благоприятным для развития грозовой деятельности. Это объясняется тем, что июнь и июль считаются самыми теплыми месяцами лета, в эти месяцы возрастает конвекция атмосферы, которая является необходимым условием для развития мощных кучево-дождевых облаков и связанных с ними гроз.
Получены уравнения тренда для числа дней с грозой. Из анализа тренда следует, что в целом на всех станциях коэффициент к1, который определяет изменение интенсивности индексов грозовой активности, невелик. Он изменяется в пределах - 0,16≤к1≤0,13. Это говорит о том, что в рассматриваемые промежутки времени на всех станциях интенсивность грозовой деятельности менялась незначительно.
Найдены параметры регрессионной зависимости числа дней с грозой и числами Вольфа. Вероятность доверия к коэффициентам уравнения линейной регрессии высокая, что говорит о достаточно надежном их определении. Получены коэффициенты корреляции и их вероятности доверия. Коэффициент корреляции изменяется в пределах - 0,13≥r≥0,36, вероятность доверия к нему Pr≤95%. Таким образом, в силу того что коэффициент корреляции незначителен и вероятность доверия к нему невелика, достоверной связи между индексами грозовой деятельности и индексами солнечной активности не обнаружено.
Литература
1. Главач Г.А. Молния и человек / Г.А. Главач, В.А. Курланов. - Москва, 1972: - 68 с.
2. Горбатенко В.П. Влияние географических факторов климата и синоптических процессов на грозовую активность / В.П. Горбатенко, А.Х. Филиппов, Г.И. Мазуров, Г.Г. Щукин - Санкт-Петербург: Изд-во Томского ун-та, 2003 - С.3-10.
3. Заводченков А.Ф., Переведенцев Ю.П. Грозы Урала и Поволжья, их прогноз / Изд - во Казан. ун-та, 1989: - 127 с.
4. Мучник В.М. Физика грозы / Гидрометеоиздат, 1974: 351 с.
5. Хромов С.П., Петросянц М.А. Метеорология и климатология / Изд - во московского ун-та, 2001: 527 с.
6. Тудрий В.Д. Методы статистической обработки гидрометеорологической информации / Изд-во КГУ, 2007: 162 с.
Приложения
Таблица 1. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Азнакаево 1948-1980 гг.
| Стат. хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 |
| Средн. знач. | 0,1 | 2,5 | 5,3 | 5,9 | 4,0 | 0,7 |
| Дисперсия | 0,1 | 4,9 | 9,4 | 14,4 | 12,0 | 1,3 |
| СКВО | 0,3 | 2,2 | 3,1 | 3,8 | 3,5 | 1,1 |
| Мода | 0 | 2 | 4 | 6 | 0 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| Макс. | 1 | 10 | 15 | 15 | 11 | 4 |
| Ассиметрия | 3,0 | 1,2 | 1,2 | 0,4 | 0,4 | 1,4 |
| Эксцесс | 7,3 | 2,6 | 1,8 | 0,0 | -1,2 | 1,1 |
Таблица 2. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Актаныш 1943-1980 гг.
| Стат. хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 38 | 38 | 38 | 38 | 38 | 38 |
| Средн. знач. | 0,2 | 2,6 | 6,0 | 6,7 | 4,2 | 0,8 |
| Дисперсия | 0,4 | 7,0 | 13,7 | 16,7 | 12,0 | 0,7 |
| СКВО | 0,7 | 2,6 | 3,7 | 4,1 | 3,5 | 0,9 |
| Мода | 0 | 0 | 5 | 8 | 4 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Макс. | 3 | 10 | 14 | 15 | 13 | 3 |
| Ассиметрия | 3,2 | 1,1 | 0,5 | -0,1 | 0,9 | 0,6 |
| Эксцесс | 10,1 | 0,7 | -0,1 | -0,6 | 0,4 | -0,6 |
Таблица 3. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Чистополь 1940-1960г. г.
| Стат. хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 21 | 21 | 21 | 21 | 21 | 21 |
| Средн. знач. | 0,5 | 2,3 | 4,7 | 5,2 | 3,6 | 0,6 |
| Дисперсия | 1,2 | 2,9 | 6,9 | 5,0 | 8,7 | 0,5 |
| СКВО | 1,1 | 1,7 | 2,6 | 2,2 | 2,9 | 0,7 |
| Мода | 0 | 2 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| Макс. | 3 | 6 | 12 | 8 | 9 | 2 |
| Ассиметрия | 2,1 | 0,5 | 1,4 | -0,9 | 0,5 | 0,8 |
| Эксцесс | 2,6 | -0,4 | 2,0 | 0,1 | -1,1 | -0,4 |
Таблица 4. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Чулпаново 1940-1980 гг.
| Стат. хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 41 | 41 | 41 | 41 | 41 | 41 |
| Средн. знач. | 0,5 | 3,0 | 7,3 | 8,0 | 4,9 | 1,0 |
| Дисперсия | 0,8 | 3,1 | 10,2 | 14,5 | 8,3 | 1,1 |
| СКВО | 0,9 | 1,8 | 3,2 | 3,8 | 2,9 | 1,1 |
| Мода | 0 | 3 | 5 | 4 | 4 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 |
| Макс. | 3 | 7 | 15 | 16 | 12 | 4 |
| Ассиметрия | 1,7 | 0,2 | 0,4 | 0,5 | 0,5 | 0,9 |
| Эксцесс | 1,6 | -0,4 | -0,3 | -0,4 | -0,5 | 0,1 |
Таблица 5. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Муслюмово 1946-1980 гг.
| Стат. хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 35 | 35 | 35 | 35 | 35 | 35 |
| Средн. знач. | 0,3 | 2,6 | 5,3 | 6,1 | 4,0 | 0,7 |
| Дисперсия | 0,5 | 3,8 | 12,1 | 16,2 | 13,2 | 0,9 |
| СКВО | 0,7 | 2,0 | 3,5 | 4,0 | 3,6 | 1,0 |
| Мода | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Макс. | 3 | 7 | 13 | 12 | 14 | 4 |
| Ассиметрия | 2,3 | 0,3 | 0,3 | -0,2 | 0,9 | 1,7 |
| Эксцесс | 5,1 | -0,6 | -0,4 | -1,1 | 0,5 | 3,3 |
Таблица 6. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Аксубаево 1940-1960 гг.
| Стат. хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 21 | 21 | 21 | 21 | 21 | 21 |
| Средн. знач. | 0,0 | 2,7 | 5,6 | 5,1 | 4,0 | 0,8 |
| Дисперсия | 0,0 | 2,9 | 11,4 | 14,8 | 6,2 | 0,9 |
| СКВО | 0,2 | 1,7 | 3,4 | 3,8 | 2,5 | 0,9 |
| Мода | 0 | 2 | 2 | 6 | 4 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Макс. | 1 | 7 | 11 | 14 | 10 | 3 |
| Ассиметрия | 4,6 | 0,5 | 0,0 | 0,7 | 0,3 | 1,2 |
| Эксцесс | 21,0 | 0,6 | -0,8 | 0,4 | 0,4 | 1,2 |
Таблица 7. Статистические характеристики числа дней с грозой на ст. Казань-университет 1900-2006 гг.
| Стат. Хар-ки | Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь |
| Объем выборки | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 |
| Средн. знач. | 0,3 | 1,6 | 4,2 | 4,3 | 2,7 | 0,6 |
| Дисперс | 0,3 | 1,6 | 5,2 | 6,3 | 3,8 | 0,8 |
| Скво | 0,5 | 1,3 | 2,3 | 2,5 | 2,0 | 0,9 |
| Мода | 0 | 1 | 3 | 2 | 2 | 0 |
| Мин. | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Макс. | 2 | 6 | 11 | 10 | 9 | 6 |
| Ассиметрия | 1,6 | 0,7 | 0,5 | 0,5 | 0,7 | 2,5 |
| Эксцесс | 1,7 | 0,5 | 0,2 | -0,5 | 0,0 | 10,6 |
Таблица 8. Характеристика тренда на ст. Азнакаево 1948-1980 гг. (N=33)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | -0,0077 | 15,189 |
| Май | 0,004 | -5,3316 |
| Июнь | 0,0812 | -154,24 |
| Июль | 0,1273 | -244,22 |
| Август | 0,003 | -1,9078 |
| Сентябрь | -0,0007 | 2,0401 |
Таблица 9. Характеристика тренда на ст. Актаныш 1943-1980 гг. (N=38)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | 0,0042 | -7,9454 |
| Май | -0,0492 | 99,162 |
| Июнь | 0,0228 | -38,643 |
| Июль | 0,0813 | -152,81 |
| Август | -0,0918 | 184,26 |
| Сентябрь | 0,0094 | -17,616 |
Таблица 10. Характеристика тренда на ст. Чистополь 1940-1960 гг. (N=21)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | -0,0818 | 160,02 |
| Май | 0,0623 | -119,23 |
| Июнь | -0,0429 | 88,238 |
| Июль | 0,0597 | -116,26 |
| Август | -0,1558 | 307,47 |
| Сентябрь | -0,0091 | 18,299 |
Таблица 11. Характеристика тренда на ст. Чулпаново 1940-1980 гг. (N=41)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | 0,001 | -1,561 |
| Май | 0,0406 | -76,61 |
| Июнь | 0,1199 | -227,61 |
| Июль | 0,0047 | -1,2439 |
| Август | -0,0443 | 91,634 |
| Сентябрь | 0,0042 | -7,2439 |
Таблица 12. Характеристика тренда на ст. Муслюмово 1946-1980 гг. (N=35)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | -0,0244 | 48,181 |
| Май | -0,0193 | 40,54 |
| Июнь | 0,0552 | -103,07 |
| Июль | 0,0311 | -54,949 |
| Август | -0,0409 | 84,28 |
| Сентябрь | -0,028 | 55,672 |
Таблица 13. Характеристика тренда на ст. Аксубаево 1940-1960 гг. (N=21)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | 0,0091 | -17,68 |
| Май | 0,0234 | -42,87 |
| Июнь | 0,2338 | -450,23 |
| Июль | 0, 1922 | -369,71 |
| Август | 0,1 | -190,95 |
| Сентябрь | 0,0325 | -62,502 |
Таблица 14. Характеристика тренда на ст. Казань-университет 1900-2006 гг. (N=107)
| Месяц | y=k1*x+k2 | |
| k1 | k2 | |
| Апрель | 0,0017 | -3,0491 |
| Май | 0,0052 | -8,4851 |
| Июнь | 0,0017 | 0,829 |
| Июль | -0,0001 | 4,3569 |
| Август | 0,0115 | -19,8 |
| Сентябрь | 0,0014 | -2, 1961 |
Таблица 15. Параметры регрессионной зависимости числа дней с грозой и чисел Вольфа (расчеты производились по июлю месяцу).
| Станция | N | a | b | Pa | Pb | r | r² | Pr |
| Азнакаево | 33 | 7,33 | -0,02 | 1,00 | 0,87 | -0,27 | 7,04 | ≤ 95% |
| Актаныш | 38 | 8,05 | -0,02 | 1,00 | 0,88 | -0,26 | 6,58 | ≤ 95% |
| Чистополь | 21 | 4,12 | 0,01 | 1,00 | 0,90 | 0,36 | 13,50 | ≤ 95% |
| Чулпаново | 41 | 8,85 | -0,01 | 1,00 | 0,72 | -0,17 | 2,95 | ≤ 95% |
| Муслюмово | 35 | 6,85 | -9,61 | 1,00 | 0,56 | -0,13 | 1,80 | ≤ 95% |
| Аксубаево | 21 | 3,52 | 0,02 | 0,98 | 0,82 | 0,30 | 9,11 | ≤ 95% |
| КГУ | 41 | 1,86 | -0,002 | 1,00 | 0,67 | -0,16 | 2,47 | ≤ 95% |
a,b - коэффициенты линейного уравнения регрессии
r - коэффициент корреляции
Pa,Pb,Pr - вероятность доверия для коэффициентов a,b,r
r2 - коэффициент детерминации
Содержание
Введение
Глава 1. Грозовая деятельность
1.1 Характеристики гроз
1.2 Гроза, ее влияние на человека и народное хозяйство
1.3 Грозы и солнечная активность
1.4 Шаровая молния
Глава 2. Методы получения и обработки исходных данных
2.1 Получение исходного материала
2.2 Основные статистические характеристики
Глава 3. Статистические характеристики индексов грозовой активности
3.1 Распределение основных статистических характеристик
3.2 Анализ трендов
3.3 Анализ регрессионной зависимости числа дней с грозой от чисел Вольфа
Заключение
Литература
Приложения
Введение
Типичное развитие кучево-дождевых облаков и выпадение из них осадков связанно с мощными проявлениями атмосферного электричества, а именно с многократными электрическими разрядами в облаках или между облаками и Землей. Такие разряды искрового характера называют молниями, а сопровождающие их звуки - громом. Весь процесс, часто сопровождаемый еще и кратковременными усилениями ветра - шквалами, называется грозой.
Грозы причиняют большой урон народному хозяйству. Их исследованиям уделяют большое внимание. Например, в основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1986-1990гг. и на период до 2000 года было предусмотрено проведение крупных мероприятий. Среди них особую значимость приобрели исследования опасных для народного хозяйства явлений погоды и совершенствование методов их прогноза, в том числе гроз и связанных с ними ливней, града и шквалов. В наши дни также уделяется большое внимание проблемам, связанным с грозовой деятельностью и молниезащитой.
Грозовой деятельностью занимались многие ученные нашей и зарубежных стран. Более 200 лет назад Б. Франклином была установлена электрическая природа грозы, более 200 лет назад М.В. Ломоносовым была введена первая теория электрических процессов в грозах. Несмотря на это до сих пор нет удовлетворительной общей теории грозы.
Выбор не случайно пал на эту тему. В последнее время интерес к грозовой деятельности возрастает, что обусловлено многими факторами. Среди них: более углубленное изучение физики грозы, совершенствование прогноза гроз и способов молниезащиты и др.
Целью данной курсовой работы является изучение временных особенностей распределения и регрессионной зависимости грозовой деятельности с числами Вольфа в разные периоды и в разных районах Закамья.
Задачи курсовой работы.
Создать банк данных на технических носителях числа дней с грозой с месячной дискретизацией, как основные характеристики грозовой деятельности, и чисел Вольфа, как основной характеристики солнечной активности.
Рассчитать основные статистические характеристики грозового режима.
Найти уравнение тренда числа дней с грозой.
Найти уравнение регрессии для числа дней с грозой в Закамье и числами Вольфа.
Глава 1. Грозовая деятельность
Характеристики гроз
Основными характеристиками гроз являются: число дней с грозой и повторяемость гроз.
Грозы особенно часты над сушей в тропических широтах. Там есть районы, где 100-150 дней и более в году с грозами. На океанах в тропиках гроз гораздо меньше, примерно 10-30 дней в году. Тропические циклоны всегда сопровождаются жестокими грозами, однако сами эти возмущения наблюдаются редко.
В субтропических широтах, где преобладает высокое давление, гроз гораздо меньше: над сушей 20-50 дней с грозами в году, над морем 5-20 дней. В умеренных широтах 10-30 дней с грозами над сушей и 5-10 дней над морем. В полярных широтах грозы - единичное явление.
Убывание числа гроз от низких широт к высоким связанно с убыванием водности облаков с широтой вследствие убывания температуры.
В тропиках и субтропиках грозы чаще всего наблюдаются в дождливый период. В умеренных широтах над сушей наибольшая повторяемость гроз летом, когда сильно развивается конвекция в местных воздушных массах. Зимой грозы в умеренных широтах очень редки. Но над океаном грозы, возникающие в холодных воздушных массах, нагревающихся снизу от теплой воды, имеют максимум повторяемости зимой. На крайнем западе Европы (Британские острова, побережье Норвегии) также часты зимние грозы.
Подсчитано, что на земном шаре одновременно происходит 1800 гроз и возникает приметно 100 молний в каждую секунду. В горах грозы наблюдаются чаще, чем на равнинах.
Дата: 2019-11-01, просмотров: 248.