Методы и средства статистической обработки и анализа информации об обстановке в Мировом океане на примере гидрометеорологии

Важным аспектом Единой государственной системы информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) является использование единых методов статистической обработки и анализа данных (в том числе и гидрометеорологических, представляющих собой часть информации об обстановке в Мировом океане), которые являются предметом рассмотрения в настоящем методическом Руководстве. Прообразом данного Руководства послужили два сборника [1, 2] (1989 г.), в которых были собраны примеры обработки и анализа гидрометеорологических данных по единой методике, создаваемой в 1980-е гг. в СПО ЕОИН. Предполагается, что пользователь хорошо знаком с современными методами теории вероятностей и математической статистики, по крайней мере, в объеме монографий [3] (1996 г.) и [4] (2001-2002 гг.). Поэтому определения не дублируются, обоснования методов не приводятся, а основное внимание уделено многочисленным примерам решения задач статистической обработки различных гидрометеорологических величин, процессов и полей и анализу ее результатов с учетом характерных особенностей конкретных процессов и полей и специфики используемых данных.

Содержание
Предисловие
Введение
1. Статистический анализ случайных гидрометеорологических величин
1.1. Обеспеченность и повторяемость значений гидрометеорологических величин
1.2. Квантильный анализ
1.3. Аппроксимация законов распределения и вероятностные модели гидрометеорологических величин
1.4. Анализ совместных распределений гидрометеорологических величин
1.5. Зависимые гидрометеорологические величины. Оценивание коэффициента коллигации и моментов условных распределений
1.6. Аппроксимации двумерных законов распределения случайных величин
2. Анализ временных рядов
2.1. Межгодовая изменчивость
2.2. Годовая ритмика
2.3. Синоптическая изменчивость
2.4. Суточный ход и внутрисуточная изменчивость
2.5. Приливные движения
3. Анализ пространственно-временных гидрометеорологических полей
3.1. Анализ ПВП как пространственно-разнесенной системы временных рядов 138
3.2. Оценивание дисперсионного соотношения и частотно-направленных спектров скалярных и векторных ПВП
3.3. Параметрический анализ вертикальных ПВП
3.4. Распределение хлорофилла «а» в Балтийском море по результатам обработки спутниковых данных
4. Многомерный статистический анализ (mca) системы гидрометеорологических элементов, процессов и полей
4.1. Марковские процессы как модель многомерного случайного события
4.2. Приближение ортогональными полиномами
4.3. Регрессионный анализ и многомерные динамические системы
4.4. Дисперсионный анализ
4.5. Использование главных компонентов и естественных ортогональных функций
4.6. Дискриминантный анализ
4.7. Факторный анализ (ФА) временных рядов гидрометеорологических процессов
5. Описание программ статистической обработки случайных гидрометеорологических величин, процессов и полей