ВОЗМОЖНОСТИ ВЕЙВЛЕТ АНАЛИЗА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ
, д. ф.-м. н., профессор, , к. т.н., , асп.
Центр геофизических исследований ВНЦ РАН и РСО-А, Владикавказ, Россия
При исследовании многих природных явлений имеется необходимость представления данных в пространственно-временной области, т. е. рассмотрения изменения спектра сигнала во времени. Существует ряд способов подобного рассмотрения. Наиболее простым является оконное преобразование Фурье. К сожалению, его использование не всегда удовлетворяет поставленным задачам. Представление данных намного более эффективно при вейвлет анализе.
Нами был произведен анализ метеорологических данных с использованием вейвлет анализа. В качестве базисного вейвлета использовалась функция Морле. Наибольший интерес представляет анализ данных за 2002 год, характеризующийся целым рядом аномальных явлений, в том числе связанный с гляциальной катастрофой в Кармадонском ущелье.
Указанный 2002 г. отличался катастрофическим проявлением опасных природных процессов по всей территории Северного Кавказа, прежде всего, в низкогорье и предгорьях. Особенно большой ущерб принесли зимой и летом катастрофические паводки и связанные с ними экзогенные геологические процессы – подтопление территорий, оползни, сели, а в сентябре – обвал ледника Колка, последствия которого будут проявляться в течение многих лет.
По метеорологическим условиям 2002 г. на Северном Кавказе был аномальным с самого начала. Еще в декабре 2001 г. выпало много снега, снегопады продолжались и в начале января. Так, 1 и 2 января по данным метеостанции Горячий ключ (Западный Кавказ, Краснодарский край) выпало до 58 мм осадков, что вызвало аварии в энергетических системах и нарушения в работе транспорта. Последовавшее затем резкое потепление привело к формированию снегодождевых паводков на горных реках и подтоплению населенных пунктов. Снегопады продолжались, но произошло резкое похолодание, сопровождавшее сильным ветром. В целом за месяц количество осадков по данным метеостанции Горячий ключ составило 178,1 мм – максимальное за весь период наблюдений. Снегопады наблюдались в Адыгее, в Карачаево-Черкесии, в пределах Ставропольского края, в Дагестане. В горах активизировались лавины, а на равнине, в частности, на р. Кубань, образовались заторы льда, вызвавшие подтопление населенных пунктов на обширной территории.
Сильные дожди наблюдались по всей территории Северного Кавказа за период с 29 мая по 8 июня. Дожди часто сопровождались градом. Пострадала территория от Краснодарского края до Дагестана, сильные дожди вызвали паводки и селевые потоки. Затем, примерно, до 17 июня был более спокойный период, сменившийся сильными дождями, охватившими весь Северный Кавказ. Относительно количества осадков за последующие дни нет абсолютной ясности. Предположительно, во всех районах Северного Кавказа выпали осадки однопроцентной обеспеченности. Так, по данным метеостанций Краснодарского края Отрадное и Псебай, количество осадков составило 61 и 69 мм соответственно. Сильные дожди ливневого характера вызвали дождевые паводки на реках Урул, Кубань и их притоках, подтопление населенных пунктов. Наблюдалось две волны паводков. Первая волна, в основном, реализовалась 20-21 июня, а вторая – 27-30 июня. В июле были отдельные ливни, с которыми во многих районах также были связаны селевые потоки. Вместе с тем июль на Северном Кавказе был достаточно засушливым, особенно в Краснодарском крае. Селевые потоки прошли 5-6 июля в Дагестане (Рутульский район), 13 июля – в Северной Осетии (Транскавказская магистраль).
Рис. 1
Рис.2
На рис. 1 приведены данные изменения температуры, на рис. 2 изменение количества осадков и их соответствующие вейвлет разложения. На вейвлет спектрах отчетливо видны периоды обозначенные нами как аномальные. Так на первом графике хорошо видна сезонная вариация температуры, что в вейвлет спектре выражается в виде большого положительно максимума в середине года на частоте ниже 0,0074 сут-1. Естественно максимум этого пика приходится на период порядка 365 дней. Но из-за длины анализируемого фрагмента равной этой же величине заметен только его «ореол». Шкала цветов при этом выбрана так, чтобы показать более «высокочастотные» вариации температуры меньшей амплитуды. В интервале 0,007-0,016 сут-1 выделяются отчетливые пики. Иными словами имеет место вариации температуры с периодом 2-4 месяца, которые несколько изменяются во времени. Кроме того вейвлет разложение позволяет выделить пики на более высоких частотах, что на графике выражается в виде вертикальных полос.
Перейдем к анализу графика количества выпавших осадков (рис. 2). Как отмечалось во многих источниках (, , 2004) в летние месяцы отмечается аномальное увеличение количества осадков, что хорошо становится и на вейвлет разложении. На графике отчетливо видны два интервала: 0,009-0,03, 0,03 и более. Пик первого интервала точно совпадает с датой выпадения максимального количества осадков (21 июня). С ростом частоты вариаций пики на графике становятся более сконцентрированными и подвергаются небольшому смещению по оси времени (максимум приходится на 25 июня).
Полученные данные показывают, что вейвлет анализ является хорошим инструментом обработки временных рядов различной природы позволяет выделять особые точки, связанные с изменениями параметров изучаемых процессов.
