ความเข้มเฉลี่ยของการปล่อยฟ้าผ่าลงบนพื้น รายงาน "ปัจจัยอันตรายจากฟ้าผ่า"

หัวหน้างานด้านวิทยาศาสตร์ รองศาสตราจารย์ Tudriy V.D. -
คาซาน 2550
เนื้อหา

การแนะนำ
1. กิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง
1.1. ลักษณะของพายุฝนฟ้าคะนอง
1.2. พายุฝนฟ้าคะนองอิทธิพลต่อประชาชนและเศรษฐกิจของประเทศ
1.3. พายุฝนฟ้าคะนองและกิจกรรมสุริยะ
2. วิธีการรับและประมวลผลข้อมูลเริ่มต้น
2.1. การได้รับวัสดุเริ่มต้น
2.2. ลักษณะทางสถิติเบื้องต้น
2.3. ลักษณะทางสถิติของดัชนีกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง
2.4. การกระจายตัวของลักษณะทางสถิติพื้นฐาน
2.5. วิเคราะห์แนวโน้ม
2.6. การถดถอยขึ้นอยู่กับจำนวนวันโดยมีพายุฝนฟ้าคะนองกับตัวเลขหมาป่า
บทสรุป
วรรณกรรม
การใช้งาน
การแนะนำ

การพัฒนาโดยทั่วไปของเมฆคิวมูโลนิมบัสและการตกตะกอนจากเมฆเหล่านี้สัมพันธ์กับปรากฏการณ์อันทรงพลังของกระแสไฟฟ้าในชั้นบรรยากาศ กล่าวคือ การปล่อยกระแสไฟฟ้าหลายครั้งในเมฆหรือระหว่างเมฆกับโลก การปล่อยประกายไฟดังกล่าวเรียกว่าฟ้าผ่า และเสียงที่ตามมาเรียกว่าฟ้าร้อง กระบวนการทั้งหมดซึ่งมักมาพร้อมกับลมพายุที่เพิ่มขึ้นในระยะสั้นเรียกว่าพายุฝนฟ้าคะนอง
พายุฝนฟ้าคะนองก่อให้เกิดความเสียหายอย่างใหญ่หลวงต่อเศรษฐกิจของประเทศ การวิจัยของพวกเขาให้ความสนใจเป็นอย่างมาก ตัวอย่างเช่นในทิศทางหลักของการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมของสหภาพโซเวียตในปี 2529-2533 และมีเหตุการณ์สำคัญเกิดขึ้นในช่วงปี พ.ศ. 2543 ในหมู่พวกเขา การวิจัยเกี่ยวกับปรากฏการณ์สภาพอากาศที่เป็นอันตรายต่อเศรษฐกิจของประเทศและการปรับปรุงวิธีการพยากรณ์ รวมถึงพายุฝนฟ้าคะนองและฝนที่ตกลงมา ลูกเห็บและพายุฝนฟ้าคะนองที่เกี่ยวข้อง ได้รับความสำคัญเป็นพิเศษ ปัจจุบันนี้มีการให้ความสนใจอย่างมากกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับพายุฝนฟ้าคะนองและการป้องกันฟ้าผ่า
นักวิทยาศาสตร์จำนวนมากจากของเราและต่างประเทศมีส่วนร่วมในกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง เมื่อกว่า 200 ปีที่แล้ว B. Franklin ได้กำหนดลักษณะทางไฟฟ้าของพายุฝนฟ้าคะนองไว้ Lomonosov แนะนำทฤษฎีแรกของกระบวนการทางไฟฟ้าในพายุฝนฟ้าคะนอง อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีทฤษฎีทั่วไปเกี่ยวกับพายุฝนฟ้าคะนองที่น่าพอใจ
ตัวเลือกตกอยู่ในหัวข้อนี้ไม่ใช่โดยบังเอิญ ล่าสุดความสนใจในกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองมีเพิ่มมากขึ้นซึ่งมีสาเหตุมาจากหลายปัจจัย หนึ่งในนั้นคือ การศึกษาเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟิสิกส์ของพายุฝนฟ้าคะนอง การปรับปรุงการพยากรณ์พายุฝนฟ้าคะนอง และวิธีการป้องกันฟ้าผ่า เป็นต้น
วัตถุประสงค์ของงานหลักสูตรนี้คือเพื่อศึกษาคุณลักษณะชั่วคราวของการกระจายตัวและการถดถอยของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองกับจำนวนหมาป่าในช่วงเวลาต่างๆ และในภูมิภาคต่างๆ ของภูมิภาคเพรดคัมเย
วัตถุประสงค์ของรายวิชา
1. สร้างธนาคารข้อมูลบนสื่อทางเทคนิคตามจำนวนวันโดยมีพายุฝนฟ้าคะนองโดยแยกเป็นสิบวัน ซึ่งเป็นลักษณะสำคัญของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง และตัวเลข Wolf เป็นลักษณะหลักของกิจกรรมแสงอาทิตย์
2. คำนวณลักษณะทางสถิติหลักของระบอบพายุฝนฟ้าคะนอง
3. หาสมการแนวโน้มจำนวนวันที่มีพายุฝนฟ้าคะนอง
4. ค้นหาสมการการถดถอยสำหรับจำนวนวันที่มีพายุฝนฟ้าคะนองเป็นตัวเลขเปรดคัมเยและหมาป่า
บทที่ 1 กิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง
1.1 ลักษณะของพายุฝนฟ้าคะนอง

ลักษณะสำคัญของพายุฝนฟ้าคะนองคือ จำนวนวันที่เกิดพายุฝนฟ้าคะนอง และความถี่ของพายุฝนฟ้าคะนอง
พายุฝนฟ้าคะนองเป็นเรื่องปกติโดยเฉพาะบนบกในละติจูดเขตร้อน มีหลายพื้นที่ที่มีพายุฝนฟ้าคะนองประมาณ 100-150 วันหรือมากกว่าต่อปี ในมหาสมุทรเขตร้อนจะมีพายุฝนฟ้าคะนองน้อยกว่ามาก ประมาณ 10-30 วันต่อปี พายุหมุนเขตร้อนมักมาพร้อมกับพายุฝนฟ้าคะนองรุนแรงเสมอ แต่ไม่ค่อยสังเกตเห็นสิ่งรบกวนดังกล่าว
ในละติจูดกึ่งเขตร้อนซึ่งมีความกดอากาศสูง มีพายุฝนฟ้าคะนองน้อยกว่ามาก โดยทางบกมี 20-50 วัน โดยมีพายุฝนฟ้าคะนองต่อปี และในทะเล 5-20 วัน ในละติจูดพอสมควร จะมีพายุฝนฟ้าคะนอง 10-30 วัน บนบก และ 5-10 วัน ในทะเล ในละติจูดขั้วโลก พายุฝนฟ้าคะนองถือเป็นปรากฏการณ์ที่อยู่โดดเดี่ยว
การลดลงของจำนวนพายุฝนฟ้าคะนองจากละติจูดต่ำไปสูงมีความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำในเมฆที่ละติจูดลดลงเนื่องจากอุณหภูมิลดลง
ในเขตร้อนและกึ่งเขตร้อน พายุฝนฟ้าคะนองมักเกิดขึ้นบ่อยที่สุดในช่วงฤดูฝน ในละติจูดพอสมควรเหนือพื้นดิน ความถี่ของพายุฝนฟ้าคะนองจะมากที่สุดในฤดูร้อน ซึ่งเป็นช่วงที่การพาความร้อนในมวลอากาศในท้องถิ่นพัฒนาอย่างรุนแรง ในฤดูหนาว พายุฝนฟ้าคะนองในละติจูดพอสมควรมีน้อยมาก แต่เหนือมหาสมุทร พายุฝนฟ้าคะนองที่เกิดขึ้นในมวลอากาศเย็นที่ได้รับความร้อนจากด้านล่างด้วยน้ำอุ่น มีความถี่สูงสุดที่จะเกิดขึ้นในช่วงฤดูหนาว ในพื้นที่ทางตะวันตกไกลของยุโรป (หมู่เกาะบริติช ชายฝั่งนอร์เวย์) พายุฝนฟ้าคะนองในฤดูหนาวก็เป็นเรื่องปกติเช่นกัน
คาดว่ามีพายุฝนฟ้าคะนองเกิดขึ้นพร้อมกัน 1,800 ครั้งบนโลก และเกิดฟ้าผ่าประมาณ 100 ครั้งต่อวินาที พายุฝนฟ้าคะนองมักพบในภูเขามากกว่าบนที่ราบ
1.2 พายุฝนฟ้าคะนอง ผลกระทบต่อประชาชนและเศรษฐกิจของประเทศ

พายุฝนฟ้าคะนองเป็นหนึ่งในปรากฏการณ์ทางธรรมชาติที่คนที่ไม่สังเกตมากที่สุดสังเกตเห็น ผลกระทบที่เป็นอันตรายเป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลาย ไม่ค่อยมีใครรู้เกี่ยวกับผลประโยชน์ของมัน แม้ว่าจะมีบทบาทสำคัญก็ตาม ปัจจุบันปัญหาการพยากรณ์พายุฝนฟ้าคะนองและปรากฏการณ์การพาความร้อนที่เป็นอันตรายที่เกี่ยวข้องดูเหมือนจะเป็นปัญหาที่เร่งด่วนที่สุดและเป็นปัญหาที่ยากที่สุดในอุตุนิยมวิทยา ปัญหาหลักในการแก้ไขปัญหาอยู่ที่ความไม่แน่นอนของการกระจายตัวของพายุฝนฟ้าคะนองและความซับซ้อนของความสัมพันธ์ระหว่างพายุฝนฟ้าคะนองกับปัจจัยหลายประการที่มีอิทธิพลต่อการก่อตัวของพายุฝนฟ้าคะนอง การพัฒนาพายุฝนฟ้าคะนองมีความเกี่ยวข้องกับพัฒนาการของการพาความร้อน ซึ่งมีความแปรผันตามเวลาและพื้นที่มาก การพยากรณ์พายุฝนฟ้าคะนองก็มีความซับซ้อนเช่นกัน เพราะนอกเหนือจากการพยากรณ์สถานการณ์โดยรวมแล้ว ยังจำเป็นต้องทำนายการแบ่งชั้นและความชื้นของอากาศที่ระดับความสูง ความหนาของชั้นเมฆ และความเร็วสูงสุดของกระแสลมที่พัดขึ้น จำเป็นต้องรู้ว่ากิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรอันเป็นผลมาจากกิจกรรมของมนุษย์ อิทธิพลของพายุฝนฟ้าคะนองต่อมนุษย์ สัตว์ กิจกรรมต่างๆ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันฟ้าผ่าก็มีความเกี่ยวข้องในอุตุนิยมวิทยาเช่นกัน
การทำความเข้าใจธรรมชาติของพายุฝนฟ้าคะนองเป็นสิ่งสำคัญไม่เพียงแต่สำหรับนักอุตุนิยมวิทยาเท่านั้น การศึกษากระบวนการทางไฟฟ้าในปริมาตรขนาดมหึมาดังกล่าว - เมื่อเปรียบเทียบกับขนาดของห้องปฏิบัติการ - ปริมาตรทำให้สามารถสร้างกฎทางกายภาพทั่วไปมากขึ้นเกี่ยวกับธรรมชาติของการปล่อยและการปล่อยไฟฟ้าแรงสูงในเมฆละอองลอย ความลึกลับของบอลสายฟ้าสามารถเปิดเผยได้ก็ต่อเมื่อเข้าใจกระบวนการที่เกิดขึ้นในพายุฝนฟ้าคะนองเท่านั้น
พายุฝนฟ้าคะนองแบ่งออกเป็นมวลภายในและหน้าผากตามแหล่งกำเนิด
พายุฝนฟ้าคะนองในมวลนั้นสังเกตได้เป็นสองประเภท: ในมวลอากาศเย็นที่เคลื่อนไปยังพื้นผิวโลกอุ่น และเหนือพื้นที่ร้อนในฤดูร้อน (พายุฝนฟ้าคะนองในท้องถิ่นหรือพายุฝนฟ้าคะนองร้อน) ในทั้งสองกรณี การเกิดพายุฝนฟ้าคะนองมีความเกี่ยวข้องกับการพัฒนาที่ทรงพลังของเมฆพาความร้อน และด้วยเหตุนี้ จึงมีความไม่แน่นอนอย่างมากในการแบ่งชั้นบรรยากาศและการเคลื่อนที่ของอากาศในแนวดิ่งที่รุนแรง
พายุฝนฟ้าคะนองทางด้านหน้ามีความเกี่ยวพันกับแนวรบเย็นเป็นหลัก โดยที่อากาศอุ่นถูกบังคับขึ้นด้านบนโดยลมเย็นที่พัดเข้ามา ในฤดูร้อน เหนือพื้นดินมักเกี่ยวข้องกับแนวรบอบอุ่น อากาศอุ่นแบบภาคพื้นทวีปที่ลอยขึ้นมาเหนือพื้นผิวแนวหน้าที่อบอุ่นในฤดูร้อนสามารถแบ่งชั้นได้ไม่เสถียรอย่างมาก ดังนั้นการพาความร้อนที่รุนแรงจึงสามารถเกิดขึ้นบนพื้นผิวด้านหน้าได้
ทราบการกระทำของฟ้าผ่าต่อไปนี้: ความร้อน เครื่องกล เคมี และไฟฟ้า
อุณหภูมิของฟ้าผ่าสูงถึง 8,000 ถึง 33,000 องศาเซลเซียส ดังนั้นจึงมีผลกระทบด้านความร้อนต่อสิ่งแวดล้อมอย่างมาก ตัวอย่างเช่น ในสหรัฐอเมริกาประเทศเดียว ฟ้าผ่าทำให้เกิดไฟป่าประมาณ 10,000 ครั้งทุกปี อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี ไฟเหล่านี้ก็มีประโยชน์ ตัวอย่างเช่น ในแคลิฟอร์เนีย ไฟที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งได้แผ้วถางป่าที่มีการเติบโตมาเป็นเวลานาน โดยไม่มีนัยสำคัญและไม่เป็นอันตรายต่อต้นไม้
สาเหตุของการเกิดแรงทางกลระหว่างฟ้าผ่าคือการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของอุณหภูมิ ความดันของก๊าซและไอระเหยที่เกิดขึ้น ณ จุดที่กระแสฟ้าผ่าผ่านไป ตัวอย่างเช่น เมื่อฟ้าผ่ากระทบต้นไม้ น้ำยางของต้นไม้หลังจากกระแสน้ำไหลผ่าน ต้นไม้จะกลายเป็นสถานะก๊าซ นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงนี้ยังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในธรรมชาติ ส่งผลให้ลำต้นของต้นไม้แตกออกจากกัน
ผลกระทบทางเคมีของฟ้าผ่ามีน้อยและเกิดจากการอิเล็กโทรลิซิสขององค์ประกอบทางเคมี
การกระทำที่อันตรายที่สุดสำหรับสิ่งมีชีวิตคือการกระทำทางไฟฟ้า เนื่องจากผลของการกระทำนี้ฟ้าผ่าอาจทำให้สิ่งมีชีวิตเสียชีวิตได้ เมื่อฟ้าผ่าโจมตีอาคารหรืออุปกรณ์ที่ไม่มีการป้องกันหรือไม่ดี จะทำให้คนหรือสัตว์เสียชีวิตอันเป็นผลมาจากการสร้างไฟฟ้าแรงสูงในวัตถุแต่ละชิ้น บุคคลหรือสัตว์เพียงต้องสัมผัสหรืออยู่ใกล้พวกเขาเท่านั้น ฟ้าผ่าโจมตีบุคคลแม้ในช่วงที่มีพายุฝนฟ้าคะนองเล็กน้อย และการโจมตีโดยตรงแต่ละครั้งมักจะเป็นอันตรายถึงชีวิตสำหรับเขา หลังจากเกิดฟ้าผ่าทางอ้อม บุคคลมักจะไม่ตาย แต่ในกรณีนี้ จำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลืออย่างทันท่วงทีเพื่อช่วยชีวิตเขา
ไฟป่า สายไฟและการสื่อสารเสียหาย เครื่องบินและยานอวกาศเสียหาย โรงเก็บน้ำมันที่ถูกเผา พืชผลทางการเกษตรที่ถูกทำลายโดยลูกเห็บ หลังคาถูกลมพายุพัดพัง ผู้คนและสัตว์เสียชีวิตจากฟ้าผ่า นี่ไม่ใช่รายการผลที่ตามมาทั้งหมด ด้วยสถานการณ์พายุฝนฟ้าคะนอง
ความเสียหายที่เกิดจากฟ้าผ่าในเวลาเพียงหนึ่งปีทั่วโลกมีมูลค่าประมาณหลายล้านดอลลาร์ ในเรื่องนี้ มีการพัฒนาวิธีการป้องกันฟ้าผ่าแบบใหม่ขั้นสูงและการพยากรณ์พายุฝนฟ้าคะนองที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งในทางกลับกัน จะนำไปสู่การศึกษากระบวนการพายุฝนฟ้าคะนองในเชิงลึกมากขึ้น
1.3 พายุฝนฟ้าคะนองและกิจกรรมสุริยะ

นักวิทยาศาสตร์ได้ศึกษาการเชื่อมต่อระหว่างแสงอาทิตย์กับโลกมาเป็นเวลานาน พวกเขาได้ข้อสรุปอย่างมีเหตุผลว่าไม่เพียงพอที่จะถือว่าดวงอาทิตย์เป็นเพียงแหล่งพลังงานรังสีเท่านั้น พลังงานแสงอาทิตย์เป็นแหล่งหลักของปรากฏการณ์เคมีกายภาพส่วนใหญ่ในชั้นบรรยากาศ อุทกสเฟียร์ และชั้นผิวของเปลือกโลก โดยธรรมชาติแล้วความผันผวนอย่างมากของปริมาณพลังงานนี้ส่งผลต่อปรากฏการณ์เหล่านี้
นักดาราศาสตร์ชาวซูริก อาร์. วูล์ฟ (อาร์. วูล์ฟ, พ.ศ. 2359-2436) มีส่วนร่วมในการจัดระบบข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมสุริยะ เขาพิจารณาแล้วว่าตามค่าเฉลี่ยเลขคณิต ระยะเวลาของจำนวนจุดดับสูงสุดและต่ำสุด - สูงสุดและต่ำสุดของกิจกรรมสุริยะ - เท่ากับสิบเอ็ดปี
การเติบโตของกระบวนการสร้างคราบจากจุดต่ำสุดไปจนถึงสูงสุดนั้นเกิดขึ้นในการกระโดดที่มีการขึ้นและลงอย่างรวดเร็ว การเลื่อน และการหยุดชะงัก การกระโดดมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องและเมื่อถึงจุดสูงสุดก็จะถึงค่าสูงสุด การกระโดดในลักษณะที่ปรากฏและการหายไปของจุดเหล่านี้เห็นได้ชัดว่าเป็นสาเหตุของผลกระทบหลายประการที่เกิดขึ้นบนโลก
ลักษณะเฉพาะที่บ่งบอกถึงความเข้มข้นของกิจกรรมสุริยะที่เสนอโดยรูดอล์ฟ วูล์ฟในปี ค.ศ. 1849 มากที่สุดคือ เลขหมาป่าหรือที่เรียกว่าเลขจุดบนดวงอาทิตย์ซูริก คำนวณโดยสูตร W=k*(f+10g) โดยที่ f คือจำนวนจุดที่สังเกตได้บนจานสุริยะ g คือจำนวนกลุ่มที่เกิดจากจุดเหล่านั้น k คือสัมประสิทธิ์การทำให้เป็นมาตรฐานที่ได้มาจากผู้สังเกตการณ์และกล้องโทรทรรศน์แต่ละคน เพื่อที่จะสามารถแบ่งปันค่าสัมพัทธ์ที่พวกเขาพบโดยตัวเลขหมาป่า เมื่อคำนวณ f แต่ละคอร์ ("เงา") ที่แยกออกจากแกนที่อยู่ติดกันด้วยเงามัว รวมถึงแต่ละรูพรุน (จุดเล็กๆ ที่ไม่มีเงามัว) จะถือเป็นจุด เมื่อคำนวณ g แต่ละจุดและแม้แต่รูขุมขนจะถือเป็นกลุ่ม
จากสูตรนี้ เห็นได้ชัดว่าดัชนี Wolf เป็นดัชนีสรุปที่ให้ลักษณะทั่วไปของกิจกรรมจุดบนดวงอาทิตย์ของดวงอาทิตย์ ไม่ได้คำนึงถึงด้านคุณภาพของกิจกรรมแสงอาทิตย์โดยตรง เช่น พลังของสปอตและความเสถียรเมื่อเวลาผ่านไป
หมายเลขหมาป่าสัมบูรณ์ เช่น การนับโดยผู้สังเกตการณ์รายใดรายหนึ่งจะพิจารณาจากผลรวมของผลคูณของเลขสิบด้วยจำนวนกลุ่มจุดบอดบนดวงอาทิตย์ทั้งหมด โดยจุดบอดบนดวงอาทิตย์แต่ละจุดจะถูกนับเป็นกลุ่ม และจำนวนรวมของทั้งกลุ่มจุดบอดเดี่ยวและกลุ่มจุดบอดบนดวงอาทิตย์ จำนวนหมาป่าสัมพัทธ์ถูกกำหนดโดยการคูณจำนวนหมาป่าสัมบูรณ์ด้วยปัจจัยการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งกำหนดสำหรับผู้สังเกตการณ์แต่ละคนและกล้องโทรทรรศน์ของเขา
ได้รับการฟื้นฟูจากแหล่งประวัติศาสตร์ เริ่มตั้งแต่กลางศตวรรษที่ 16 เมื่อเริ่มการคำนวณจำนวนจุดดับ ข้อมูลทำให้สามารถรับตัวเลขหมาป่าโดยเฉลี่ยในแต่ละเดือนที่ผ่านมาได้ ทำให้สามารถระบุลักษณะของวัฏจักรกิจกรรมแสงอาทิตย์ตั้งแต่เวลานั้นจนถึงปัจจุบันได้
กิจกรรมเป็นระยะของดวงอาทิตย์มีผลกระทบอย่างเห็นได้ชัดต่อจำนวนและความรุนแรงของพายุฝนฟ้าคะนองอย่างเห็นได้ชัด อย่างหลังคือการปล่อยกระแสไฟฟ้าที่มองเห็นได้ในชั้นบรรยากาศ ซึ่งมักจะมาพร้อมกับฟ้าร้อง ฟ้าผ่าสอดคล้องกับการปล่อยประกายไฟของเครื่องไฟฟ้าสถิต การก่อตัวของพายุฝนฟ้าคะนองสัมพันธ์กับการควบแน่นของน้ำ ไอระเหยในบรรยากาศ มวลอากาศที่เพิ่มขึ้นจะถูกทำให้เย็นลงแบบอะเดียแบติก และการทำความเย็นนี้มักเกิดขึ้นที่อุณหภูมิต่ำกว่าจุดอิ่มตัว ดังนั้นการควบแน่นของไอสามารถเกิดขึ้นได้ทันที หยดจะก่อตัวเป็นเมฆ ในทางกลับกัน เพื่อให้เกิดการควบแน่นของไอ จำเป็นต้องมีนิวเคลียสหรือศูนย์กลางการควบแน่นในบรรยากาศ ซึ่งประการแรกอาจเป็นอนุภาคฝุ่นได้
เราเห็นข้างต้นว่าปริมาณฝุ่นในชั้นบนของอากาศอาจถูกกำหนดบางส่วนโดยระดับความเข้มของกระบวนการสร้างจุดบอดบนดวงอาทิตย์บนดวงอาทิตย์ นอกจากนี้ ในระหว่างช่วงเวลาที่จุดบอดบนดวงอาทิตย์เคลื่อนผ่านจานสุริยะ ปริมาณรังสีอัลตราไวโอเลตจากดวงอาทิตย์ก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน การแผ่รังสีนี้จะทำให้อากาศแตกตัวเป็นไอออน และไอออนก็กลายเป็นนิวเคลียสของการควบแน่นด้วย
ตามด้วยกระบวนการทางไฟฟ้าในหยดน้ำซึ่งได้รับประจุไฟฟ้า สาเหตุหนึ่งที่ทำให้เกิดประจุเหล่านี้คือการดูดซับไอออนของอากาศเบาด้วยหยดน้ำ อย่างไรก็ตาม ความสำคัญของการดูดซับนี้เป็นเรื่องรองและไม่มีนัยสำคัญมาก นอกจากนี้ยังสังเกตเห็นว่าแต่ละหยดรวมกันเป็นไอพ่นภายใต้อิทธิพลของสนามไฟฟ้าแรง ผลที่ตามมาคือความผันผวนของความแรงของสนามแม่เหล็กและการเปลี่ยนแปลงสัญญาณสามารถส่งผลกระทบบางอย่างต่อหยดได้ นี่อาจเป็นวิธีที่หยดที่มีประจุสูงก่อตัวขึ้นในช่วงพายุฝนฟ้าคะนอง สนามไฟฟ้าแรงสูงทำให้หยดมีประจุไฟฟ้าด้วย
คำถามเกี่ยวกับช่วงเวลาของพายุฝนฟ้าคะนองถูกหยิบยกขึ้นมาในวรรณคดีตะวันตกในช่วงทศวรรษที่ 80 ของศตวรรษที่ผ่านมา นักวิจัยหลายคนทุ่มเทงานของตนเพื่อชี้แจงประเด็นนี้ เช่น Zenger, Krassner, Bezold, Ridder เป็นต้น ดังนั้น Bezold จึงชี้ไปที่ช่วงเวลา 11 วันของพายุฝนฟ้าคะนอง จากนั้นจึงมาจากการประมวลผลปรากฏการณ์พายุฝนฟ้าคะนองทางตอนใต้ของเยอรมนีในช่วงปี 1800-1887 . ได้รับระยะเวลา 25.84 วัน ในปี 1900 Ridder พบความถี่ของพายุฝนฟ้าคะนองใน Ledeberg สองช่วงระหว่างปี พ.ศ. 2434-2437 คือ 27.5 และ 33 วัน คาบแรกใกล้เคียงกับคาบการหมุนรอบดวงอาทิตย์รอบแกนของมันและเกือบจะตรงกับคาบเขตร้อนบนดวงจันทร์ (27.3) ในเวลาเดียวกัน มีความพยายามที่จะเปรียบเทียบช่วงเวลาของพายุฝนฟ้าคะนองกับกระบวนการสร้างจุดบอดบนดวงอาทิตย์ เฮสส์ในสวิตเซอร์แลนด์ค้นพบช่วงเวลาสิบเอ็ดปีตามจำนวนพายุฝนฟ้าคะนอง
ในรัสเซีย D. O. Svyatsky จากการศึกษาของเขาเกี่ยวกับช่วงเวลาของพายุฝนฟ้าคะนองได้รับตารางและกราฟซึ่งทั้งช่วงเวลาการเกิดซ้ำของคลื่นพายุฝนฟ้าคะนองสำหรับรัสเซียยุโรปอันกว้างใหญ่นั้นมองเห็นได้ชัดเจนครั้งแรก - ใน 24 - 26 ครั้งที่สอง - ใน 26 - 28 วัน ดังนั้น และความเชื่อมโยงระหว่างปรากฏการณ์พายุฝนฟ้าคะนองและกิจกรรมจุดบอดบนดวงอาทิตย์ ช่วงเวลาที่เกิดขึ้นนั้นดูสมจริงมากจนสามารถกำหนดเวลาการผ่านของ "คลื่นพายุฝนฟ้าคะนอง" ดังกล่าวล่วงหน้าหลายเดือนในฤดูร้อนได้ ข้อผิดพลาดไม่เกิน 1 - 2 วัน ในกรณีส่วนใหญ่จะได้รับการจับคู่ที่สมบูรณ์
การประมวลผลการสังเกตกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองที่ดำเนินการโดย Faas ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่าสำหรับดินแดนทั้งหมดของยุโรปในสหภาพโซเวียตช่วงเวลา 26 และ 13 (ครึ่งช่วง) เกิดขึ้นบ่อยที่สุดและทุกปี ค่าแรกคือค่าที่ใกล้เคียงกับการหมุนรอบดวงอาทิตย์รอบแกนของมันมากอีกครั้ง การวิจัยเกี่ยวกับการพึ่งพาปรากฏการณ์พายุฝนฟ้าคะนองในมอสโกเกี่ยวกับกิจกรรมของดวงอาทิตย์ได้ดำเนินการในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาโดย A.P. Moiseev ผู้ซึ่งสังเกตการก่อตัวของจุดบอดและพายุฝนฟ้าคะนองอย่างระมัดระวังตั้งแต่ปี 2458 ถึง 2469 ได้ข้อสรุปว่าจำนวนและความรุนแรงของพายุฝนฟ้าคะนอง โดยเฉลี่ยจะสอดคล้องกับพื้นที่จุดดับดวงอาทิตย์ที่ผ่านเส้นลมปราณกลางของดวงอาทิตย์โดยตรง พายุฝนฟ้าคะนองเกิดขึ้นบ่อยขึ้นและรุนแรงขึ้นโดยมีจำนวนจุดดับมากขึ้น และถึงความรุนแรงสูงสุดหลังจากที่กลุ่มจุดดับดวงอาทิตย์ขนาดใหญ่เคลื่อนผ่านตรงกลางแผ่นจานสุริยะ ดังนั้นเส้นความถี่พายุฝนฟ้าคะนองในระยะยาวและเส้นจำนวนจุดบอดบนดวงอาทิตย์จึงเกิดขึ้นค่อนข้างดี จากนั้น Moiseev ได้ตรวจสอบข้อเท็จจริงที่น่าสนใจอีกประการหนึ่ง กล่าวคือ การกระจายของพายุฝนฟ้าคะนองในแต่ละวันต่อชั่วโมง สูงสุดรายวันแรกเกิดขึ้นเวลา 12.00 - 13.00 น. ตามเวลาท้องถิ่น จากนั้นในช่วงวันที่ 14-15 จะลดลงเล็กน้อย โดยที่เวลา 15-16 ชั่วโมง ค่าสูงสุดหลักจะเกิดขึ้น จากนั้นเส้นโค้งจะลดลง เป็นไปได้ว่าปรากฏการณ์เหล่านี้มีความเกี่ยวข้องทั้งกับการแผ่รังสีโดยตรงจากดวงอาทิตย์และการแตกตัวเป็นไอออนของอากาศ และการแปรผันของอุณหภูมิ จากการวิจัยของ Moiseev เป็นที่ชัดเจนว่าในช่วงเวลาที่มีกิจกรรมสุริยะสูงสุดและใกล้กับช่วงเวลาต่ำสุด กิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองจะรุนแรงที่สุด และในช่วงเวลาสูงสุดจะเด่นชัดมากขึ้น สิ่งนี้ค่อนข้างขัดแย้งกับจุดยืนที่เบตโซลด์และเฮสสนับสนุนว่าความถี่พายุฝนฟ้าคะนองขั้นต่ำตรงกับจุดสูงสุดของกิจกรรมสุริยะ ส่วนฟาสในการรักษาพายุฝนฟ้าคะนองในปี 1996 บ่งชี้ว่าเขาให้ความสนใจเป็นพิเศษว่ากิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองจะเพิ่มขึ้นตามการเคลื่อนตัวของพายุฝนฟ้าคะนองครั้งใหญ่หรือไม่ จุดดับดวงอาทิตย์ผ่านเส้นเมริเดียนกลางของดวงอาทิตย์ ในปี พ.ศ. 2469 ไม่ได้รับผลลัพธ์ที่เป็นบวก แต่ในปี พ.ศ. 2466 มีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดระหว่างปรากฏการณ์นี้ สิ่งนี้สามารถอธิบายได้ด้วยข้อเท็จจริงที่ว่าในช่วงปีสูงสุด จุดดับดวงอาทิตย์จะถูกจัดกลุ่มไว้ใกล้กับเส้นศูนย์สูตรและเคลื่อนผ่านใกล้กับศูนย์กลางที่ปรากฏของจานสุริยะ ในสถานการณ์เช่นนี้ อิทธิพลที่ก่อกวนต่อโลกควรได้รับการพิจารณาว่ายิ่งใหญ่ที่สุด นักวิจัยหลายคนพยายามค้นหาช่วงอื่นๆ ของพายุฝนฟ้าคะนอง แต่ความผันผวนของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองโดยพิจารณาจากวัสดุที่เรากำจัดยังคงยากเกินไปที่จะแยกแยะและไม่สามารถกำหนดรูปแบบทั่วไปใดๆ ได้ ไม่ว่าในกรณีใด คำถามนี้ดึงดูดความสนใจของนักวิจัยจำนวนมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
จำนวนพายุฝนฟ้าคะนองและความรุนแรงของพายุฝนฟ้าคะนองสะท้อนให้เห็นต่อบุคคลและทรัพย์สินของเขาในลักษณะใดลักษณะหนึ่ง ดังนั้นจากข้อมูลทางสถิติที่อ้างถึงโดย Budin เป็นที่ชัดเจนว่าจำนวนผู้เสียชีวิตสูงสุดจากฟ้าผ่าลดลงในปีที่มีความเครียดสูงสุดในกิจกรรมของดวงอาทิตย์และค่าต่ำสุดของพวกเขา - ในปีที่มีจุดบอดน้อยที่สุด ในเวลาเดียวกัน Tyurin เจ้าหน้าที่ป่าไม้ชาวรัสเซียตั้งข้อสังเกตว่าตามการวิจัยของเขาที่ดำเนินการเกี่ยวกับมวลสาร ไฟในพื้นที่ป่า Bryansk เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติในปี 1872, 1860, 1852, 183b, 1810, 1797, 1776 และ 1753 ในป่าทางภาคเหนือสามารถสังเกตช่วงเวลาเฉลี่ย 20 ปีได้ และวันที่เกิดไฟป่าทางภาคเหนือในหลายกรณีตรงกับวันที่ที่ระบุซึ่งแสดงให้เห็นถึงอิทธิพลของสาเหตุเดียวกัน - ยุคแล้งบางส่วน โดยจะตกในปีที่มีแสงแดดส่องถึงมากที่สุด สามารถสังเกตได้ว่ามีการพึ่งพาที่ดีในกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองรายวันและจำนวนไฟที่เกิดจากฟ้าผ่าในแต่ละวัน
บทที่ 2 วิธีการรับและประมวลผลข้อมูลต้นฉบับ
2.1 การรับวัสดุเริ่มต้น

งานนี้ใช้ข้อมูลอุตุนิยมวิทยาเกี่ยวกับกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองที่สถานีเจ็ดแห่งของสาธารณรัฐตาตาร์สถาน: Tetyushi (2483-2523), Laishevo (2493-2523), Kazan-Opornaya (2483-2510), Kaybitsy (2483-2510), Arsk (2483) -1980 ), Agryz (2498-2510) และสถานีอุตุนิยมวิทยาของมหาวิทยาลัยแห่งรัฐคาซาน (2483-2523) ข้อมูลได้รับการสุ่มตัวอย่างสิบวัน จำนวนวันที่มีพายุฝนฟ้าคะนองต่อทศวรรษถือเป็นดัชนีกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง เช่นเดียวกับข้อมูลรายเดือนเกี่ยวกับกิจกรรมสุริยะ - ตัวเลขหมาป่าในปี 1940-1980
จากข้อมูลสำหรับปีที่ระบุ มีการคำนวณลักษณะทางสถิติหลักของดัชนีกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง
2.2 ลักษณะทางสถิติพื้นฐาน

อุตุนิยมวิทยาเกี่ยวข้องกับการสังเกตจำนวนมากที่จำเป็นต้องวิเคราะห์เพื่อชี้แจงรูปแบบที่มีอยู่ในกระบวนการบรรยากาศ ดังนั้นวิธีทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์การสังเกตการณ์จำนวนมากจึงถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตุนิยมวิทยา การใช้วิธีทางสถิติสมัยใหม่ที่ทรงพลังช่วยนำเสนอข้อเท็จจริงได้ชัดเจนยิ่งขึ้นและค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านั้นได้ดีขึ้น
ค่าเฉลี่ยของอนุกรมเวลาคำนวณโดยใช้สูตร
- = ?จีไอ/เอ็น
ที่ไหน 1< i ความแปรปรวนแสดงการแพร่กระจายของข้อมูลที่สัมพันธ์กับค่าเฉลี่ยและหาได้จากสูตร
?І = ?(Gi - ?)2 / N โดยที่ 1< i ปริมาณที่เรียกว่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือรากที่สองของความแปรปรวน
- = ?(Gi - ?)2 / N โดยที่ 1< i ค่าที่เป็นไปได้มากที่สุดของตัวแปรสุ่มคือโหมด ซึ่งมีการใช้มากขึ้นในอุตุนิยมวิทยา
นอกจากนี้ ความไม่สมมาตรและความโด่งยังใช้เพื่อระบุลักษณะปริมาณทางอุตุนิยมวิทยาอีกด้วย
หากค่าเฉลี่ยมากกว่าโหมด แสดงว่าการกระจายความถี่มีความเบ้ในเชิงบวก หากค่าเฉลี่ยน้อยกว่าโหมด แสดงว่าค่าไม่สมมาตรทางลบ ค่าสัมประสิทธิ์ความไม่สมมาตรคำนวณโดยใช้สูตร
A = ?(Gi - ?)3 / N?3 โดยที่ 1< i ความไม่สมมาตรถือว่าน้อยหากค่าสัมประสิทธิ์ความไม่สมมาตร |A|?0.25 ความไม่สมมาตรอยู่ในระดับปานกลางถ้า 0.25<|А|>0.5. ความไม่สมมาตรมีขนาดใหญ่ถ้า 0.5<|А|>1.5. ความไม่สมมาตรขนาดใหญ่เป็นพิเศษ ถ้า |A|>1.5 ถ้า |A|>0 การแจกแจงมีความไม่สมมาตรด้านขวา ถ้า |A|<0, то левостороннюю асиметрию.
สำหรับการแจกแจงความถี่ที่มีค่าเฉลี่ยเท่ากัน ค่าความไม่สมมาตรอาจแตกต่างกันตามค่าความโด่ง
E = ?(กี - ?)? /น?? ที่ไหน 1< i Kurtosis ถือว่าเล็กถ้า |E|?0.5; ปานกลางถ้า 1?|E|?3 และใหญ่ถ้า |E|>3 ถ้า -0.5?E?3 แสดงว่าความโด่งเข้าใกล้ปกติ
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือค่าที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอนุกรมที่สัมพันธ์กันสองชุด
สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์มีดังนี้:
R = ?((Xi-X)*(Yi-Y))/ ?x?y
โดยที่ X และ Y คือค่าเฉลี่ย ?x และ ?y คือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
คุณสมบัติของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์:
1. ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระคือศูนย์
2. ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ไม่เปลี่ยนจากการบวกค่าคงที่ (ไม่สุ่ม) เข้ากับ x และ y และยังไม่เปลี่ยนจากการคูณค่า x และ y ด้วยจำนวนบวก (ค่าคงที่)
3. ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อย้ายจาก x และ y ไปเป็นค่าปกติ
4. ช่วงการเปลี่ยนแปลงจาก -1 ถึง 1
มีความจำเป็นต้องตรวจสอบความน่าเชื่อถือของการเชื่อมต่อและจำเป็นต้องประเมินความสำคัญของความแตกต่างระหว่างค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์กับศูนย์
ถ้าสำหรับเชิงประจักษ์ R ผลคูณ ¦R¦vN-1 ปรากฏว่ามากกว่าค่าวิกฤตที่แน่นอน ดังนั้นด้วยความน่าเชื่อถือ S เราสามารถยืนยันได้ว่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะเชื่อถือได้ (แตกต่างจากศูนย์อย่างน่าเชื่อถือ)
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ทำให้สามารถสร้างนัยสำคัญ (ไม่สุ่ม) ของการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรสุ่มที่สังเกตและวัดได้ในระหว่างการทดสอบ และช่วยให้เรากำหนดรูปแบบและทิศทางของการเชื่อมโยงที่มีอยู่ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ ได้ แต่ทั้งค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และอัตราส่วนสหสัมพันธ์ไม่ได้ให้ข้อมูลว่าคุณลักษณะที่มีประสิทธิผลและแปรผันสามารถเปลี่ยนแปลงได้มากน้อยเพียงใดเมื่อคุณลักษณะแฟคทอเรียลที่เกี่ยวข้องมีการเปลี่ยนแปลง
ฟังก์ชันที่ช่วยให้สามารถค้นหาค่าที่คาดหวังของคุณลักษณะอื่นโดยพิจารณาจากค่าของคุณลักษณะหนึ่งโดยมีความสัมพันธ์กันเรียกว่าการถดถอย การวิเคราะห์ทางสถิติของการถดถอยเรียกว่าการวิเคราะห์การถดถอย นี่คือการวิเคราะห์ทางสถิติของปรากฏการณ์มวลในระดับที่สูงขึ้น การวิเคราะห์การถดถอยทำให้คุณสามารถทำนาย Y ตาม X:
Yx-Y=(Rxy* ?y*(X-X))/ ?x (2.1)
Xy-X=(Rxy* ?x*(ปปป))/ ?y (2.2)
โดยที่ X และ Y สอดคล้องกับค่าเฉลี่ย Xy และ Yx เป็นค่าเฉลี่ยบางส่วน Rxy คือสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
สมการ (2.1) และ (2.2) สามารถเขียนได้เป็น:
Yx=a+โดย*X (2.3)
Xy=a+bx*Y (2.4)
คุณลักษณะที่สำคัญของสมการการถดถอยเชิงเส้นคือค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ดูเหมือนว่านี้:
สำหรับสมการ (2.3) Sy= ?y*v1-RIxy (2.5)
สำหรับสมการ (2.4) Sx= ?x*v1-RIxy (2.6)
ข้อผิดพลาดในการถดถอย Sx และ Sy ทำให้สามารถระบุโซนที่เป็นไปได้ (ความมั่นใจ) ของการถดถอยเชิงเส้น ซึ่งภายในนั้นจะมีเส้นการถดถอยที่แท้จริง Yx (หรือ Xy) อยู่ เช่น เส้นการถดถอยประชากร
บทที่ 3 การวิเคราะห์การคำนวณ
3.1 การกระจายลักษณะทางสถิติหลัก

ลองพิจารณาลักษณะทางสถิติบางประการของจำนวนวันที่เกิดพายุฝนฟ้าคะนองในเปรดคัมเยที่ 7 สถานี (ตารางที่ 1-7) เนื่องจากมีพายุฝนฟ้าคะนองในฤดูหนาวจำนวนน้อยมาก งานนี้จึงพิจารณาช่วงเดือนเมษายนถึงกันยายน
สถานีเทจูชิ:
ในเดือนเมษายน ค่าเฉลี่ยสูงสุดสิบวันสังเกตได้ในช่วงสิบวันที่ 3 ของเดือน = 0.20 ค่ากิริยาช่วยในทุกทศวรรษเป็นศูนย์ ดังนั้นกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองที่อ่อนแอ การกระจายตัวสูงสุดและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานยังพบได้ในทศวรรษที่ 3 ด้วย? 2 =0.31; - =0.56. ความไม่สมมาตรมีลักษณะเฉพาะด้วยค่าที่มากเป็นพิเศษในทศวรรษที่สองของ A = 4.35 นอกจากนี้ในทศวรรษที่ 2 ยังมีค่า kurtosis E = 17.79 จำนวนมาก
ในเดือนพฤษภาคม เนื่องจากความร้อนที่ไหลเข้ามาเพิ่มขึ้น กิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองจึงเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยสูงสุดสิบวันสังเกตได้ในช่วงทศวรรษที่ 3 และมีค่าเท่ากับ? =1.61. ค่ากิริยาช่วยในทุกทศวรรษมีค่าเท่ากับศูนย์ ค่าสูงสุดของการกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสังเกตได้ในทศวรรษที่ 3 หรือไม่? 2 =2.59; ?=1.61. ค่าของความไม่สมมาตรและความโด่งลดลงจากทศวรรษแรกเป็นทศวรรษที่สาม (ในทศวรรษแรก A = 1.23; E = 0.62; ในทศวรรษที่สาม A = 0.53; E = -0.95)
ในเดือนมิถุนายน ค่าสูงสุดเฉลี่ยสิบวันเกิดขึ้นในช่วงสิบวันที่สาม = 2.07 มีค่าการกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับเดือนเมษายนและพฤษภาคม: สูงสุดในทศวรรษที่สอง (? 2 = 23.37; ? = 1.84) ต่ำสุดในครั้งแรก (? 2 = 1.77; ? = 1.33) . ค่ากิริยาช่วยในสองทศวรรษแรกเท่ากับศูนย์ ในทศวรรษที่สามคือ M=2 ความไม่สมดุลในทุกทศวรรษนั้นมีขนาดใหญ่และเป็นเชิงบวกในทศวรรษที่สาม Kurtosis ในช่วงสองทศวรรษแรกมีลักษณะเป็นค่าเล็กน้อย ในช่วงทศวรรษที่สามมูลค่าของมันเพิ่มขึ้น E = 0.67
ค่าเฉลี่ยสิบวันสูงสุดในเดือนกรกฎาคม? =2.05 ในทศวรรษที่สอง ค่ากิริยาช่วยในสองทศวรรษแรกคือ 1 และ 2 ตามลำดับในช่วงที่สาม - ศูนย์ ค่าสูงสุดของการกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสังเกตได้ในทศวรรษที่สองและมีค่าเท่ากับ? 2=3.15 และ?=1.77 ตามลำดับ ขั้นต่ำในสิบวันแรก? 2=1.93 และ?=1.39 ตามลำดับ ความไม่สมมาตรมีลักษณะเป็นค่าบวกที่มีขนาดใหญ่ โดยค่าสูงสุดในทศวรรษแรก A = 0.95 ค่าต่ำสุดในทศวรรษที่สอง A = 0.66 ความโด่งในทศวรรษที่สองและสามมีขนาดเล็กและมีค่าเป็นลบในทศวรรษที่สอง ในทศวรรษแรก ค่าสูงสุด E = 1.28 ต่ำสุดในทศวรรษที่สองของ E = -0.21
ในเดือนสิงหาคม กิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองจะลดลง ค่าเฉลี่ยสิบวันสูงสุดสังเกตได้ในสิบวันแรก? =1.78 เล็กสุดอยู่ในอันดับสาม? =0.78. ค่ากิริยาช่วยในทศวรรษแรกและสามมีค่าเท่ากับศูนย์ในทศวรรษที่สอง - หนึ่ง ค่าการกระจายตัวและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานลดลง: สูงสุดในทศวรรษแรก (? 2 = 3.33; ? = 1.82) ต่ำสุดในสาม (? 2 = 1.23; ? = 1.11) ค่าความไม่สมมาตรและความโด่งเพิ่มขึ้นเล็กน้อยจากทศวรรษแรกถึงสาม: ค่าสูงสุดในทศวรรษที่สาม A = 1.62, E = 2.14, ค่าต่ำสุดในทศวรรษที่สอง A = 0.40, E = -0.82
ในเดือนกันยายน มูลค่าเฉลี่ยสูงสุด 10 วันอยู่ที่? =0.63 ในสิบวันแรกของเดือน ค่ากิริยาช่วยเป็นศูนย์ ค่าการกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานลดลงจากทศวรรษแรกถึงทศวรรษที่สาม (? 2 =0.84; ? =0.92 - ในทศวรรษแรกและ ? 2 =0.11;? =0.33 - ในทศวรรษที่สาม)
โดยสรุปข้างต้น เราสรุปได้ว่าค่าของลักษณะทางสถิติเช่นโหมด การกระจายตัว และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพิ่มขึ้นพร้อมกับการเพิ่มขึ้นของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง: ค่าสูงสุดจะสังเกตได้ในช่วงปลายเดือนมิถุนายน - ต้นเดือนกรกฎาคม (รูปที่ 1)
รูปที่ 1
ในทางกลับกันความไม่สมดุลและความโด่งจะรับค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในช่วงที่มีพายุฝนฟ้าคะนองน้อยที่สุด (เมษายน, กันยายน) ในช่วงที่มีพายุฝนฟ้าคะนองสูงสุด ความไม่สมมาตรและความโด่งนั้นมีลักษณะเป็นค่าขนาดใหญ่ แต่น้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับเดือนเมษายนและกันยายน ( รูปที่ 2)
รูปที่ 2
พายุฝนฟ้าคะนองเกิดขึ้นสูงสุดในช่วงปลายเดือนมิถุนายน - ต้นเดือนกรกฎาคม (รูปที่ 3)
รูปที่ 3
มาวิเคราะห์สถานีที่เหลือตามกราฟที่สร้างขึ้นโดยใช้ค่าทางสถิติที่คำนวณได้ที่สถานีเหล่านี้
สถานีไลเชโว:
รูปนี้แสดงจำนวนวันโดยเฉลี่ยที่มีพายุฝนฟ้าคะนองเป็นเวลา 10 วัน กราฟแสดงว่ามีพายุฝนฟ้าคะนองรุนแรงสูงสุด 2 เหตุการณ์ ซึ่งเกิดขึ้นในช่วงปลายเดือนมิถุนายนและปลายเดือนกรกฎาคม เท่ากับ ?=2.71 และ ?=2.52 ตามลำดับ นอกจากนี้เรายังสามารถสังเกตการเพิ่มขึ้นและลดลงอย่างกะทันหันซึ่งบ่งบอกถึงความแปรปรวนอย่างมากของสภาพอากาศในพื้นที่นี้ (รูปที่ 4)
รูปที่ 4
โหมด การกระจายตัว และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะมีมากที่สุดในช่วงปลายเดือนมิถุนายนถึงปลายเดือนกรกฎาคม ซึ่งสอดคล้องกับช่วงที่เกิดพายุฝนฟ้าคะนองรุนแรงที่สุด การกระจายตัวสูงสุดถูกพบในสิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคมและมีค่าเท่ากับ? 2= ​​​​4.39 (รูปที่ 5)
รูปที่ 5
ความไม่สมมาตรและความโด่งใช้ค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในช่วงสิบวันหลังของเดือนเมษายน (A = 5.57; E = 31) เช่น ในช่วงที่เกิดพายุฝนฟ้าคะนองน้อยที่สุด และในช่วงที่มีพายุฝนฟ้าคะนองสูงสุดจะมีค่าต่ำ (A = 0.13; E = -1.42) (รูปที่ 6)
รูปที่ 6
สถานีสนับสนุน Kzan:
ที่สถานีนี้มีพายุฝนฟ้าคะนองเพิ่มขึ้นและลดลงอย่างราบรื่น สูงสุดจะคงอยู่ตั้งแต่ปลายเดือนมิถุนายนถึงกลางเดือนสิงหาคม โดยมีค่าสัมบูรณ์อยู่ที่ ? = 2.61 (รูปที่ 7)
รูปที่ 7
ค่ากิริยาค่อนข้างเด่นชัดเมื่อเทียบกับสถานีก่อนหน้า ค่าสูงสุดหลักสองค่าของ M=3 สังเกตได้ในสิบวันที่สามของเดือนมิถุนายน และในสิบวันที่สองของเดือนกรกฎาคม ในเวลาเดียวกัน การกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะถึงค่าสูงสุด (? 2 = 3.51; ? = 1.87) (รูปที่ 8)
รูปที่ 8
ความไม่สมมาตรและความโด่งสูงสุดพบได้ในสิบวันที่สองของเดือนเมษายน (A=3.33; E=12.58) และสิบวันที่สามของเดือนกันยายน (A=4.08; E=17.87) ค่าต่ำสุดถูกสังเกตในช่วงสิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคม (A=0.005; E=-1.47) (รูปที่ 9)
รูปที่ 9
สถานีเคย์บิทซี:
มูลค่าเฉลี่ยสูงสุดในช่วงสิบวันหลังของเดือนมิถุนายน = 2.79 สังเกตการเพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันและการลดลงอย่างราบรื่นของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง (รูปที่ 10)
ข้าว. 10
ค่ากิริยาจะใช้ค่าสูงสุดในสิบวันที่สองของเดือนมิถุนายน M=4 ในขณะเดียวกัน การกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานก็มีค่าสูงสุดเช่นกัน (? 2 = 4.99; ? = 2.23) (รูปที่ 11)
รูปที่ 11
ความไม่สมมาตรและความโด่งนั้นมีลักษณะเฉพาะด้วยค่าที่มากเป็นพิเศษในสิบวันที่สองของเดือนเมษายน (A=4.87; E=24.42) และสิบวันที่สามของเดือนกันยายน (A=5.29; E=28.00) ค่าต่ำสุดถูกสังเกตในช่วงสิบวันแรกของเดือนมิถุนายน (A = 0.52; E = -1.16) (รูปที่ 12)
รูปที่ 12
สถานีอาร์สค์:
ที่สถานีนี้มีพายุฝนฟ้าคะนองสูงสุด 2 ระดับ เกิดขึ้นในสิบวันที่สองของเดือนมิถุนายนและสิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคม = 2.02 (รูปที่ 13)
รูปที่ 13
การกระจายตัวสูงสุดและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเกิดขึ้นในสิบวันที่สองของเดือนมิถุนายน ซึ่งตรงกับค่าเฉลี่ยสูงสุดของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง (? 2 = 3.97; ? = 1.99) กิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองสูงสุดครั้งที่สอง (สิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคม) ยังมาพร้อมกับค่าการกระจายตัวและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจำนวนมาก (γ2 = 3.47; δ = 1.86) (รูปที่ 14)
รูปที่ 14
มีค่าความไม่สมดุลและความโด่งมากเกินไปในช่วงสิบวันแรกของเดือนเมษายน (A=6.40; E=41.00) ในเดือนกันยายน ค่าเหล่านี้ยังมีลักษณะเป็นค่าขนาดใหญ่อีกด้วย (A = 3.79; E = 13.59 ในสิบวันที่สามของเดือนกันยายน) ค่าต่ำสุดคือในช่วง 10 วันหลังของเดือนกรกฎาคม (A = 0.46; E = -0.99) (รูปที่ 15)
รูปที่ 15
สถานีอากริซ:
เนื่องจากสถานีนี้มีขนาดเล็ก เราจึงสามารถตัดสินกิจกรรมฟ้าผ่าแบบมีเงื่อนไขเท่านั้น
สังเกตการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง ถึงจุดสูงสุดในสิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคม = 2.92 (รูปที่ 16)
รูปที่ 16
ความหมายกิริยาแสดงออกมาได้ดี ค่าสูงสุดสามค่าของ M=2 จะสังเกตได้ในช่วงสิบวันที่สามของเดือนพฤษภาคม, ในช่วงสิบวันที่สามของเดือนมิถุนายน และในช่วงสิบวันที่สองของเดือนกรกฎาคม การกระจายตัวและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแต่ละค่าจะมีค่าสูงสุดสองค่า เกิดขึ้นในสิบวันที่สองของเดือนมิถุนายน และสิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคม และเท่ากัน? 2 =5.08; - =2.25 และ? 2 =4.91; ?=2.22 ตามลำดับ (รูปที่ 17)
รูปที่ 17
มีค่าความไม่สมดุลและความโด่งสูงเป็นพิเศษตลอดทั้งสิบวันของเดือนเมษายน (A=3.61; E=13.00) ค่าต่ำสุดหลักสองค่า: ในช่วงสิบวันหลังของเดือนพฤษภาคม (A=0.42; E=-1.46) และสิบวันแรกของเดือนกรกฎาคม (A=0.50; E=-1.16) (รูปที่ 18)
รูปที่ 18
สถานีเคจียู:
ค่าเฉลี่ยสูงสุดจะเกิดขึ้นในช่วง 10 วันหลังของเดือนมิถุนายน และอยู่ที่ ?=1.90 นอกจากนี้ยังสามารถสังเกตการเพิ่มขึ้นและลดลงของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองได้อย่างราบรื่น (รูปที่ 19)
รูปที่ 19
โหมดจะถึงค่าสูงสุดในสิบวันที่สองของเดือนมิถุนายน (M=2) และสิบวันแรกของเดือนกรกฎาคม (M=2) การกระจายตัวและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานใช้ค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในช่วงสิบวันที่สามของเดือนกรกฎาคม (? 2 = 2.75; ? = 1.66) (รูปที่ 20)
รูปที่.20
ในเดือนเมษายนและกันยายน ความไม่สมดุลและความโด่งมีลักษณะเฉพาะด้วยค่าที่มากเป็นพิเศษ: ในสิบวันแรกของเดือนเมษายน - A = 6.40; E=41.00 ในสิบวันที่สามของเดือนกันยายน - A=4.35; อี=17.79. ค่าความไม่สมดุลและความโด่งขั้นต่ำคือในช่วงสิบวันหลังของเดือนกรกฎาคม (A = 0.61; E = -0.48) (รูปที่ 21)
รูปที่ 21
3.2 การวิเคราะห์แนวโน้ม

องค์ประกอบที่ไม่สุ่มและเปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ ของอนุกรมเวลาเรียกว่าแนวโน้ม
จากการประมวลผลข้อมูล จะได้สมการแนวโน้มที่เจ็ดสถานีสำหรับข้อมูลรายเดือน (ตารางที่ 8-14) การคำนวณดำเนินการเป็นเวลาสามเดือน: พฤษภาคม กรกฎาคม และกันยายน
ที่สถานี Tetyushi การเพิ่มขึ้นของพายุฝนฟ้าคะนองในช่วงฤดูใบไม้ผลิและฤดูใบไม้ร่วง และการลดลงในเดือนกรกฎาคม ได้รับการสังเกตมาเป็นเวลานาน
ที่สถานี ใน Laishevo ในเดือนพฤษภาคม ในระยะยาว มีกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนองเพิ่มขึ้น (b = 0.0093) และลดลงในเดือนกรกฎาคมและกันยายน
ที่สถานี Kazan-Opornaya, Kaybitsy และ Arsk ค่าสัมประสิทธิ์ b เป็นบวกในทั้งสามเดือน ซึ่งสอดคล้องกับการเพิ่มขึ้นของพายุฝนฟ้าคะนอง
ที่สถานี Agryz เนื่องจากขนาดตัวอย่างเล็กจึงเป็นเรื่องยากที่จะพูดถึงลักษณะของการเปลี่ยนแปลงความรุนแรงของกิจกรรมพายุฝนฟ้าคะนอง แต่สังเกตได้ว่าในเดือนพฤษภาคมและกรกฎาคมมีการลดลงและในเดือนกันยายนมีพายุฝนฟ้าคะนองเพิ่มขึ้น กิจกรรม.
ที่สถานีของมหาวิทยาลัย Kazan State ในเดือนพฤษภาคมและกรกฎาคม ค่าสัมประสิทธิ์ b เป็นบวก และในเดือนกันยายนจะมีเครื่องหมายลบ
ค่าสัมประสิทธิ์ b สูงสุดในเดือนกรกฎาคมที่สถานี Kaybitsy (b=0.0577) น้อยที่สุด - ในเดือนกรกฎาคม ที่สถานี ลาเชโว.
3.3 การวิเคราะห์การพึ่งพาการถดถอยของจำนวนวันที่มีพายุฝนฟ้าคะนองกับตัวเลขหมาป่า

ทำการคำนวณสำหรับเดือนกลางของฤดูร้อน - กรกฎาคม (ตารางที่ 15) ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างคือ N = 40 กรกฎาคม ตั้งแต่ปี 1940 ถึง 1980
เมื่อทำการคำนวณอย่างเหมาะสมแล้ว เราได้รับผลลัพธ์ดังต่อไปนี้:
ความน่าจะเป็นของความมั่นใจสำหรับสัมประสิทธิ์ a ที่ทุกสถานีแทบจะเป็นศูนย์ ความน่าจะเป็นของความเชื่อมั่นสำหรับค่าสัมประสิทธิ์ b ที่สถานีส่วนใหญ่มีความแตกต่างกันเล็กน้อยจากศูนย์และอยู่ในช่วง 0.23?b?1.00
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ทุกสถานี ยกเว้นสถานี Agryz เป็นลบและไม่เกินค่า r=0.5 ค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดที่สถานีเหล่านี้ไม่เกินค่า r 2 =20.00
ที่สถานี ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Agryz เป็นค่าบวก และค่า r ที่ใหญ่ที่สุด = 0.51 ความน่าจะเป็นของความไว้วางใจ r 2 = 25.90
บทสรุป

เป็นผลให้ประมาณ ฯลฯ................