Американский Научный Журнал КВАНТЫ ПОВЕДЕНИЯ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ ПО ТРЕХЧАСОВЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ МЕЖДУ ДЕКАБРЬСКИМИ СОЛНЦЕСТОЯНИЯМИ

Аннотация. Методом идентификации устойчивых закономерностей проведен факторный анализ трехчасовой динамики с дня зимнего солнцестояния 22.12.2013 по 21.12.2014 четырех метеопараметров: атмосферное давление; температура воздуха; относительная влажность; температура точки росы (метеостанция Йошкар-Ола, Россия, 2917WMO_ID=27485). Мощность выборки составила 2917 строк. Коэффициент коррелятивной вариации увеличился до 0.5065, что больше 0.4583 для семилетнего массива данных. Рейтинг факторов изменился только для зависимых показателей: давление воздуха стало третьим. Для всех метеопараметров были приняты 14 членов модели. В статье были проанализированы четыре первых члена. Для динамики давления воздуха первый член показывает снижение от начала года до его конца, а второй член – увеличение давления воздуха. А два вейвлета противодействуют росту давления воздуха. Период колебания третьего члена в начале года равен 21.2 суток. Второй вейвлет на 22.12.2013 имел период 33.0 суток. Для динамики относительной влажности воздуха первый член является законом гибели, а второй член тренда – биотехническим законом, показывающим предел возрастания. Третий член характеризует суточное колебание с постоянным периодом 0.5 сутки. Максимальный период колебания 129.4 суток есть у 11- го члена модели. У давления воздуха и температура точки росы суточных колебаний не наблюдается. Для динамики температуры точки росы первый член, как и для температуры воздуха, имеет отрицательный знак и поэтому показывает влияние космоса (глобального похолодания). А второй член по биотехническому закону дает рост метеопараметра из-за солнечного освещения до летнего равноденствия. Третий член дает рывок колебательного возмущения температуры точки росы в первые 100 суток. Квантовая определенность бинарных отношений различна. Скачать в формате PDF
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 43
multidisciplinary scientific geoconference sgem 2018,
www.sgem.org , sgem2018 conference proceedings,
isbn 978 -619 -7408 -46 -1 / issn 1314 -2704, 2 july - 8
july, 2018, vol. 18, issue 5.1, 517 -524 pp.
12. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . Wave dy-
namics of ontogenesis of leaves around automobile
road // 18th international multidisciplinary scientific
geoconference sgem 2018, www.sgem.org , sgem2018
conference proceedings, isbn 978 -619 -7408 -46 -1 / issn
1314 -2704, 2 july - 8 july, 2018, vol. 18, is-
sue 5.1, 1023 -1030 pp.
13. Past crops yield dynamics recons truction from
tree -ring chronologies in the forest -steppe zone based
on low - and high -frequency components / E.A. Ba-
bushkina, L.V. Belokopytova, S.K. Shah, D.F. Zhir-
nova. International Journal of Biometeorology. (2018).
62:861 –871. https://doi.org/10.1007/s00484 -017 -
1488 -9.
14. Urban climate modifies tree growth in Berlin /
J. Dahlhausen, T. Rötzer, P. Biber, E. Uhl, H. Pretzsch.
International Journal of Biometeorology. (2018).
62:795 –808. https://doi.org/10.1007/s00484 -017 -
1481 -3.

КВАНТЫ ПОВЕДЕНИЯ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ ПО ТРЕХЧАСОВЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ МЕЖДУ
ДЕКАБРЬСКИМИ СОЛНЦЕСТОЯНИЯМИ

Мазуркин Петр Матвеевич
Докт. техн . наук, проф.,
Поволжский государственный технологический университет,
Йошкар -Ола, Россия
Кудряшова Анастасия Игоревна
Ст. преподаватель,
Поволжский государственный технологический университет,
Йошкар -Ола , Россия

QUANTA BEHAVIOR OF METEOROLOGICAL PARAMETERS ON A THREE HOUR
MEASUREMENTS BETWEEN THE DECEMBER SOLSTICES

Mazurkin Petr Matveevich
Doc. tech. Sciences, Prof., Volga State Technological University,
Yoshkar -Ola, Russia
Kudryashova Anastasia Igorevna
At. teacher , Volga State Technological University,
Yoshkar -Ola , Russia

Аннотация.
Методом идентификации устойчивых закономерностей проведен факторный анализ трехчасовой ди-
gZfbdb k ^gy abfg_]h khegp_klhygby  ih  q_luj_o f_l_hiZjZf_ljh\ Zlfhkn_j gh_
^Z\e_gb_ l_fi_jZlmjZ \ha^moZ ; относительная влажность; температура точки росы (метеостанция Йош-
dZj -Ола, Россия, 2917WMO_ID=27485). Мощность выборки составила 2917 строк. Коэффициент корреля-
lb\ghc\ZjbZpbbm\_ebqbeky^hqlh[hevr_^ey k_fbe_lg_]hfZkkb\Z^ZgguoJ_clbg]nZd
lhjh\baf_gbekylhevdh^eyaZ\bkbfuoihdZaZl_e_c^Z\e_gb_ \ha^moZ klZehlj_lvbf>ey\k_of_l_hiZ
jZf_ljh\ [ueb ijbgylu  qe_gh\ fh^_eb < klZlv_ [ueb ijhZgZebabjh\Zgu q_luj_ i_j\uo qe_gZ >ey
^bgZfbdb^Z\e_gby\ha^m oZi_j\ucqe_gihdZau\Z_lkgb`_gb_hlgZqZeZ]h^Z^h_]hdhgpZZ\lhjhcqe_g
± увеличение давления воздуха. А два вейвлета противодействуют росту давления воздуха. Период коле-
[Zgbylj_lv_]hqe_gZ\gZqZe_]h^ZjZ\_g ⁡21.2 суток. Второй вейвлет на 22.12.201 3 имел период 33.0 суток.
>ey ^bgZfbdb hlghkbl_evghc \eZ`ghklb \ha^moZ i_j\uc qe_g y\ey_lky aZdhghf ]b[_eb Z \lhjhc qe_g
lj_g^Z ± биотехническим законом, показывающим предел возрастания. Третий член характеризует суточ-
gh_dhe_[Zgb_kihklhyggufi_jbh^hf kmldbFZdkbfZevguci_jbh^dhe_[Zgbykmlhd_klvm -
го члена модели. У давления воздуха и температура точки росы суточных колебаний не наблюдается. Для
^bgZfbdb l_fi_jZlmju lhqdb jhku i _j\uc qe_g dZd b ^ey l_fi_jZlmju \ha^moZ bf__l hljbpZl_evgu c
agZd b ihwlhfm ihdZau\Z_l \ebygb_ dhkfhkZ ]eh[Zevgh]h ihoheh^Zgby  : \lhjhc qe_g ih [bhl_ogbq_
kdhfm aZdhgm ^Z_l jhkl f_l_hiZjZf_ljZ ba -за солнечного освещения до летнего равноденствия. Третий
qe_g^Z_lju\hddhe_[Zl_evgh]h\hafms_gbyl_fi_jZlmjulhqdb jhku\i_j\u_kmlhdD\Zglh\Zy опре-
деленность бинарных отношений различна .
Abstract.
Factor analysis of three -hour dynamics from the winter solstice 22.12.2013 to 21.12.2014 of four meteoro-
logical parameters: atmospheric pressure; air temperature; rel ative humidity; dew point temperature was carried
out by the method of identification of stable regularities (weather station Yoshkar -Ola, Russia,
2917WMO_ID=27485). The sample capacity was 2917 rows. The correlation coefficient increased to 0.5065,
which is more than 0.4583 for a seven -year data set. The ranking of the factors changed only for dependent pa-
rameters: the air pressure was the third. 14 members of the model were accepted for all meteorological parameters.

44 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
The article analyzed the first four te rms. For the dynamics of air pressure, the first term shows a decrease from the
beginning of the year to its end, and the second term – an increase in air pressure. And two wavelets counteract
the growth of air pressure. The period of oscillation of the th ird member at the beginning of the year is 21.2 days.
Second wavelet on 22.12.2013 had a period 33.0 days. For the dynamics of relative humidity, the first term is the
law of death, and the second term of the trend is the biotechnical law showing the limit of increase. The third term
characterizes the daily fluctuation with a constant period of 0.5 days. The maximum oscillation period of 129.4
days is in the 11th member of the model. At air pressure and dew point temperature daily fluctuations are observed.
For the dynamics of the dew point temperature, the first term, as well as for the air temperature, has a negative
sign and therefore shows the effect of space (global cooling). And the second member of the biotechnical law
gives the growth of the meteorol ogical parameter due to sunlight to the summer equinox. The third term gives a
jerk of the oscillatory perturbation of the dew point temperature in the first 100 days. The quantum certainty of
binary relations is different .

Ключевые слова : метеостанция, п огода, факторы, трехчасовые измерения, год, динамика, вейвлеты,
[bgZjud\Zgluih\_^_gbyaZdhghf_jghklb
Keywords : weather station, weather, factors, three -hour measurements, year, dynamics, wavelets, binaries,
quanta of behavior, regularities.

1. Введение
День зимнего солнцестояния является самым
коротким днём (с самой длинной ночью) в году в
Северном полушарии.
Зимнее солнцестояние – астрономическое яв-
ление, когда наклон оси вращения Земли в направ-
лении от Солнца принимает наибольшее значение
23°26′. В разных культурах истолкование этого со-
бытия воспринималось по -разному, но у большин-
ства народов оно расценивалось как возрождение.
В течение нескольких дней до и после момента
солнцестояния Солнце почти не меняет ск лонения,
его полуденные высоты в небе почти неизменны
(высота в течение года меняется по графику, близ-
кому к колоколообразной вершине синусоиды); от-
сюда и происходит само название солнцестояния.
Из наблюдений высот Солнца в период обоих солн-
цестояний может быть определён наклон плоскости
эклиптики к плоскости небесного экватора.
Основными факторами метеорологии явля-
xlky – атмосферное давление на уровне метео-
klZgpbb ff jl kl  – температура воздуха
]jZ^mk P_evkby  gZ \ukhl_  f_ljZ gZ^ ih\_jogh
klvxa_feb ; – относительная влажность (%) на
\ukhl_  f_ljZ gZ^ ih\_joghklvx a_feb gZ f_l_h
klZgpbb>eyk\yabk\_]_lZpbhggufi_jbh^hfjZk
lbl_evghklb hdheh ^Zgghc f_l_hjheh]bq_kdhc
klZgpbb fu mqblu\Z_f _s_ b q_l\_jluc f_l_hjh
eh]bq_kdbciZjZf_lj – температура точки росы
(градус Цельсия) на высоте 2 метра над поверхно-
klvxa_feb
Для каждой наземной метеостанции получа-
_lkyqlhg_h[oh^bfhbamqZlv точечные распреде-
e_gby метеорологических измерений через каждые
ljbqZkZih\ur_mdZaZggufq_luj_fiZjZ f_ljZfaZ
]h^ f_`^m ^_dZ[jvkdbfb khegp_khlygbyfb IZj
gu_ k\yab f_`^m wlbfb iZjZf_ljZfb iha\heyxl
bamqZlv кванты поведения погоды за год.
Априори ясно, что именно погода влияет на
oh^ jZa\blby b jhklZ hglh]_g_aZ  ij_`^_ \k_]h
h^ghe_lgbo jZkl_gbc : gZ f gh]he_lgb_ jZkl_gby
ih]h^Z \eby_l q_j_a _`_]h^guc hglh]_g_a ebkl\u
D\Zglu ih\_^_gby ebklv_\ gZijbf_j [_j_au ih
\bkehc> -7], распространенной на Северном полу-
rZjbb q_ldh aZ\bkyl hl d\Zglh\ Zkbff_ljbqguo
\_c\e_lh\>@ ih\_^_gbyl_fi_jZlmju\ha^moZb
относительной влажности. По вейвлетам универ-
kZevghc dhgkljmdpbb baf_gyxlky \h^guc j_`bf
em]h\>@b^bgZfdZm]e_jh^Z\?\jhi_>@
Динамика онтогенеза учетных листьев березы
ih\bkehc \ l_q_gb_ \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z > @
 ]h^Z oZjZdl_jbam_lky [bhl_ ogbq_kdbf aZdh
ghf>@b^hihegbl_evghZkbff_ljbqgufb\_c\e_
lZfb LZd dZd \_c\e_lu ih fZl_fZlbq_kdhc dhg
kljmdpbb h^bgZdh\u bg\ZjbZglgu  ^ey ex[uo
h[t_dlh\bkke_^h\Zgbylh[ueZ\uy\e_gZp_evbk
ke_^h\Zgbyd\Zglh\ih\_^_gbym[bgZjguohlghr_
gbc f_`^m mql_ggu fb f_l_hjheh]bq_kdbfb iZjZ
f_ljZfbkih

2. Исходные данные
Метеостанция Йошкар -Ола, Россия,
:02B,'  \u[hjdZ [ueZ ijbgylZ k
 ih  \k_ ^gb AZl_f j_adh hl
dehgyxsb_ky lhqdb ba fZkkb\Z ^Zgguo [ueb bk
dexq_gu lZ [e   Fhsghklv klZlbklbq_kdhc \u
[hjdbihq_luj_ff_l_hiZjZf_ljZfkhklZ\beZ
kljhd
0P T U dT

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 45
Таблица 1.
Данные по метеостанции Йошкар -Ола
http://rp5.ru (Россия, WMO_ID=27485, выборка с 22.12.2013 по 21.12.2014, все дни)
№=
п/п =
Время ,
сутки =
Метеорологические параметры =
Давление воз-
духа =
Темпера-
тура =
Относительная влаж-
ность =
Температура точки
росы =
N= 0.04O = 747.T = J2.R = 91= J3.U =
O= 0.16T = 746.R = J2.T = 91= J4.M =
P= 0.29O = 745.9 = J2.9 = 95= J3.S =
4= 0.41T = 746.O = J2.9 = 95= J3.S =
R= 0.54O = 746.R = J3.4 = 92= J4.R =
…= …= …= …= …= …=
2913 = 364.R = 738.U = 1.R = 91= 0.N =
2914 = 364.62R = 739.9 = 1.4 = 85= J0.U =
2915 = 364.75 = 740.S = 0.9 = 85= J1.4 =
2916 = 364.87R = 736.U = 0.4 = 96= J0.O =
2917 = 36R = 741.N = 0.S = 86= J1.O =
=
Различаются два вида квантов поведения:
во-первых , в динамике каждый фактор расчле-
gy_lkygZkmffm\_c\e_lh\lh_klv\h\j_f_gbnZd
lhjij_^klZ\ey_lkydZd`]mlm_^bg_gguo\heg kh
eblhgh\ bwlhlijhp_kkoZjZdl_jbam_lkyd Zd кван-
lh\ZyjZkimlZgghklv ;
во-вторых , взаимное влияние четырех выше-
mdZaZgguo nZdlhjh\ k i_jbh^bqghklvx baf_j_gbc
q_j_a dZ`^u_ ljb qZkZ ^hihegbl_evgh ihemqZ_l
квантовую запутанность в некоторых границах.
Таким образом, любое явление или процесс
fh`gh hp_gb\Zlv ih mjh\gx Z^_d\Zlghklb dhwn
nbpb_glm dhjj_eypbb  jZaeh`_gby nmgdpbhgZev
ghc k\yaghklb kbkl_fu gZ d\Zglh\mx jZkimlZg
ghklvbd\Zglh\mxaZimlZgghklv
При факторном анализе время исключается, и
hgh\uklmiZ_llhevdhdZdkbkl_fhh[jZamxsbcnZd
lhj h[_ki _qb\Zxsbc hlghr_gby f_`^m q_lujvfy
iZjZf_ljZfb ih]h^u Ihwlhfm Z^_d\Zlghklv fh^_
e_c^bgZfbdbmqblu\Z_lky\^bZ]hgZevguode_ldZo
dhjj_eypbhgghcfZljbpu

3. Факторный анализ идентификацией
lj_g^Z
Вейвлет сигнал, как правило, любой природы
h[t_dlZ bkke_^h\ Zgby  fZl_fZlbq_kdb aZibku\Z
_lky\hegh\hcnhjfmehc>@\b^Z
,

, (1)
где - амплитуда (половина) вейвлета (ось
), - полупериод волны (ось ).
По формуле (1) с двумя фундаментальными
nbabq_kdbfbihklhyggufb (число Непера или
qbkeh \j_f_gb  b (число Архимеда или число
ijhkljZgkl\Z h[jZam_lkybagmljbbamqZ_fh]hy\e_
gby bbeb ijhp_kkZ квантованный вейвлет -сиг-
gZe . Понятие вейвлет -сигнала позволяет абстраги-
jh\Zlvky hl nbabq_kdh]h kfukeZ fgh]bo klZlbklb
q_kdbo jy^h\ baf_j_gbc b jZkkfZljb\Zlv bo
Z^^ blb\gh_ jZaeh`_gb_ gZ khklZ\eyxsb_ \ \b^_
kmffuhl^_evguo\_c\e_lh\
Сигнал – это материальный носитель инфор-
fZpbb : bgnhjfZpby gZfb ihgbfZ_lky dZd мера
\aZbfh^_ckl\by . Сигнал может генерироваться,
gh_]hijbzfg_h[yaZl_e_gKb]gZehffh`_l[ulv
ex[hcnb abq_kdbcijhp_kk beb_]hqZklvIhemqZ
_lkyqlhbaf_g_gb_fgh`_kl\Zg_ba\_klguokb]gZ
eh\ ^Z\gh ba\_klgh gZijbf_j q_j_a jy^u lj_oqZ
kh\uo f_l_hjheh]bq_kdbo baf_j_gbc H^gZdh ^h
kboihjg_lklZlbklbq_kdbofh^_e_cdZd^bgZfbdb
lZdb\aZbfghck\yabf_`^mq_l ujvfyiZjZf_ljZfb
ih]h^ugZ^Zgghcf_l_hklZgpbb
Тренд образуется при условии, когда период
dhe_[Zgby �5 стремится к бесконечности. Чаще
\k_]hlj_g^h[jZam_lkyba^\moqe_gh\nhjfmeu  
Все модели в данной статье были выявлены
ijbqZklghfkemqZ_dh ]^Z �2= 0, по двухчленной
nhjfme_
�= ��� (−��)+��exp (−��)⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(2)

где � – зависимый показатель, � – влияющая
i_j_f_ggZy �−� – параметры модели (2), иденти-
nbpbjm_fu_ \ ijh]jZffghc kj_^_ CurveExpert -
1.40.
В таблице 2 приведена корреляционная мат-
jbpZ бинарных связей и рейтинг четырех факторов,
ihemq_ggu_ f_lh^hf b^_glbnbdZpbb >@ ih ^Zg
guf lZ[ebpu  < gZr_f ijbf_j_ \ ^bZ]hgZevguo
de_ldZoklZ\bfdhwnnbpb_gldhjj_eypbblj_g^Zih
fh^_eyf^bgZfbdbkih
t ) / cos( 8i i i i a p x A y    ) exp( 4 2 3 1 i i ai ai i x a x a A   iai i i x a a p 7 6 5  iA y ip x e 

46 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Таблица 2.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов после идентификации по
aZdhghf_jghklblj_g^Z 
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма

Место
, 0С мм.рт.ст. ,% ,0С
Температура воздуха , 0С 0.8633 0.3804 0.5576 0.9380 2.7393 1
Атмосферное давление , мм. рт. ст. 0.3092 0.2872 0.0855 0.3627 1.0446 4
Относительная влажность , % 0.5033 0.1127 0.5614 0.2564 1.4338 3
Температура точки росы , 0С 0.9227 0.3882 0.0636 0.8220 2.1965 2
Сумма 2.5985 1.1685 1.2681 2.3791 7.4142 -
Место 1 4 3 2 - 0.4634

Коэффициент корреляционной вариации, то
_klv f_jZ nmgdpbhgZevghc \aZbfhk\yab f_`^m iZ
jZf_ljZfb kbkl_fu ih]h^u gZ f_l_hklZgpbb  jZ
\_g 7.4142 / 4 2 = 0.4634, что больше 0.3018 для се-
fbe_lg_]hi_jbh^ZDZd\ebyxsZyi_j_f_ggZybaZ
\bkbfuc ihdZaZl_ev gZ i_j\hf f_kl_ hdZaZeky
f_l_hjheh]bq_kdbc iZjZf_lj ³L_fi_jZlmjZ \ha
^moZ´gZ\lhjhf ± “Температура точк и росы” и на
lj_lv_ff_kl_ ± “Относительная влажность”.
Всего получилось две сильных закономерно-
klbihnhjfme_  ijb\aZbfghck\yabf_`^ml_f
i_jZlmjZfbkdhwnnbpb_glhfdhjj_eypbbg_f_g__
0.7.

4. Факторный анализ идентификацией вол-
gh\h]hmjZ\g_gby
На информационно -технологическом уровне
23 -я проблема Гильберта (развитие методов вариа-
pbhggh]hbkqbke_gby gZfb[ueZj_r_gZ>@
При этом вариация функций сводится к осо-
agZgghfm hl[hjm mklhcqb\uo aZdhgh\ b dhgkljmb
jh\Zgbx gZ bo hkgh\_ Z^_d\Zlguo mklhcqb \uo aZ
dhghf_jghkl_c Fu ijb^_j`b\Z_fky dhgp_ipbb
>_dZjlZ h g_h[oh^bfhklb ijbf_g_gby Ze]_[jZbq_
kdh]hmjZ\g_gbyh[s_]h\b^ZgZijyfmxdZddhg_q
gh]h fZl_fZlbq_kdh]h j_r_gby g_ba\_klguo ^bn
n_j_gpbZevguo beb bgl_]jZevguo mjZ\g_gbc >ey
wlh]h[ueij_^eh`_ggh\uc deZkk\hegh\uonmgd
pbc  
Концепция колебательной адаптации в при-
роде предполагает, что между выделенными в таб-
лице 1 факторами существуют зависимости в виде
волновых уравнений. Однако оказалось, что между
указанными четырьмя факторами нет волновой
связи , что указывает на наличие достаточно силь-
ной квантовой запутанности метеорологических
данных.
Если остатки после вейвлет -анализа дальше не
моделируются, то специалисты говорят о некоем
шуме. Но мы считаем, что шумом можно назвать
только такие остатки, ко торые равны или меньше
ошибки измерений. Поэтому часть шума, превыша-
ющей ошибки измерений у бинарных отношений,
следует отнести к квантовой запутанности. А долю
значений параметров, определяемых выявленными
закономерностями, следует отнести к квантовой
рас путанности.
Для динамики нам удалось в программной
среде CurveExpert -1.40 (URL : http ://www .curveex-
pert .net /) выявить второй вейвлет (табл. 3).
Коэффициент коррелятивной вариации увели-
qbeky^h  qlh[hevr_^ey
k_fbe_lg_]h fZkkb\Z ^Zgguo Ijb wlhf j_clbg]
nZdlhjh\baf_gbekylhevdh^eyaZ\bkbfuoihdZaZ
l_e_c^Z\e_gb_\ha^moZklZehlj_lvbf
Таблица 3.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов п осле идентификации по
lj_g^m  ^ey[bgZjguohlghr_gbcb^\mo\_c\e_lh\ 
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма

Место
, 0С ,мм.рт.ст. , % ,0С
Температура воздуха , 0С 0.9162 0.3804 0.5576 0.9380 2.7922 1
Атмосферное давление , мм. рт. ст. 0.3092 0.6776 0.0855 0.3627 1.4350 4
Относительная влажность , % 0.5033 0.1127 0.7373 0.2564 1.6097 3
Температура точки росы , 0С 0.9227 0.3882 0.0636 0.8928 2.2673 2
Сумма 2.6514 1.5589 1.4440 2.4499 8.1042 -
Место 1 3 4 2 - 0.5065

Динамика параметров идентифицируется до
hrb[db baf_j_gbc ijb wlhf dhebq_kl\h qe_gh\
fh^_eb fh`_l ^hklbqv g_kdhevdbo ^_kyldh\ Ih
wlhfm \ ^bZ]hgZevguo de_ldZo lZ[ebpu  fh`_f
ihklZ\blvdhwnnbpb_gldhjj_eypbbGhijbwlhfx y r xI T 0P U dT T 0P U dT r yI x y r xI T 0P U dT T 0P U dT r yI

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 47
коэффициенты корреляции бинарных отношений
g_ baf_gylky Lh]^Z dhwnnbpb_gl dhjj_eylb\ghc
\ZjbZpbb^hklb]g_l = 0.5550. Квантовая
aZimlZgghklv fZkkb\Z ^Zgguo ih lZ[ebp_  [m^_l
jZ\ghc ± 0.5550 = 0.4450.


5. Закономерности динамики давления воз-
^moZ
Примем динамические модели, содержащие
q_luj_qe_gZ ^\Z^eylj_g^Zb^\ZZkbff_ljbqguo
\_c\e_lZ 
В таблице 4 приведены значения параметров
модели (1). Из неё видно, что части тренда явля-
ются частными случаями вейвлета.
Таблица 4.
Параметры моделей (1) динамики давления воздуха с 22.12.2013 по 21.12.2014
Но-
мер

Вейв лет Коэф .
корр .

Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

1 738.14195 0 0.010 570 0.70779 0 0 0 0
0.6776 2 15.44367 0.54610 0 0 0 0 0 0
3 -1.40325 0.89918 0.028576 1 21.09724 -0.059204 1 -2.45480
4 -0.37997 0.46945 0 0 16.48322 0.022579 1.00290 2.43588
5 -2.49191 0 0 0 45.74785 0 0 0.21616 0.3062
6 -0.20929 1.32384 0.032236 1.03057 6.48371 -0.00019228 1.49276 -2.24131 0.3326
7 1.41824 0 -2.05606e -5 1.84981 10.74999 -6.03524e -5 1 3.20725 0.3241
8 0.14268 0.50149 0 0 7.68535 0.15373 0.19509 -0.69539 0.2807
9 1.88647 0 0.00088457 1 99.01833 -0.13617 0.94903 0.022215 0.2437
10 2.86962 0 0.0084019 1 4.01732 0 0 -0.16695 0.1798
11 -4.16447e -7 4.11079 0.013255 1.17996 7.75720 -0.0020526 1.01708 -1.89061 0.2707
12 -0.0012181 2.43264 0.033951 1.00857 29.36251 0.015225 1.07225 3.03426 0.2437
13 0.13183 0.49641 0 0 8.39726 0.0065835 1.12772 -0.55428 0.2987
14 -1.86467e -8 4.49292 0.019959 1.05206 9.90102 -0.0047687 0.86494 1.18621 0.2540

Как правило, модели любой динамики мето-
дом идентификации можно довести до конечного
множества вейвлет -сигналов. Критерием остановки
процесса идентификации становится только по-
грешность измерений. Каждый вейвлет при этом
становится отдельным квантом поведен ия (строе-
ние макрообъектов в сравнении с их поведением
можно принять постоянным). Например, средняя
температура воздуха Центральной Англии за 1659 -
2017 годы по данным Hadley Centre Central England
Temperature (HadCET ) до ошибки измерений ∓0.05 0С характери зуется множеством из 188 вейвлетов.
Для всех метеопараметров были приняты 14
членов модели (1). Как уже указывалось, вейвлет
анализ можно продолжить до достижения ошибки
измерений. Поэтому коэффициент корреляции ди-
намических моделей может приближаться к 1 . Но
для упаковки всех вейвлетов необходима новая
программная среда по нашим сценариям метода
идентификации уравнения (1).
Адекватность модели (1) по данным таблицы 5
ihq_luj_fqe_gZfjZ\gZ ihdhwnnbpb_glm dhjj_
eypbb jbk qlh[hevr_k -летни ми дан-
gufb

Двухчленный тренд Первое колебание i ) ) /( cos() exp( 8 6 5 3 1 7 4 2 i a i i a i a i i a x a a x x a x a y i i i      r ia1 i a2 i a3 i a4 i a5 i a6 i a7 i a8 S = 7 .4 9 6 0 2 3 0 6
r = 0 . 2 8 71 8 6 4 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 7 21 .0 6
7 31 .1 4
7 41 .2 2
7 51 .3 0
7 61 .3 8
7 71 .4 6
7 81 .5 4 S = 6 .5 0 7 3 0 3 12
r = 0 . 4 9 71 6 9 4 8
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -3 0.7 1
-2 1.0 8
-1 1.4 5
-1 .82
7 .8 1
1 7.44
2 7.06

48 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19

Второе колебание Двухчленный тренд и два колебания

Третье колебание Четвертое колебание
Рисунок 1. Графики шести членов общей модели (1) динамики давления воздуха:
- дисперсия; - коэффициент корреляции

Далее в статье проанализируем только первые
четыре члена модели (1).
Первый член по модифицированному закону
Лапласа [2] показывает снижение давления воздуха
от начала года до его конца. Но второй член по за-
кону экспоненциального роста показывает увели-
чение давления воздуха. В итоге на изменение дав-
ления в динамике трехчасовых изменений в тече-
ние года действуют две противоположно
направленные силы. А два вейвлета противодей-
ствуют росту да вления воздуха.
Из значений полупериода колебания
видно, что третий член имеет цикл колебания
21.09724 ×2≈⁡21.2 суток, при этом период колеба-
ния за год уменьшается. Второй вейвлет на
22.12.2013 имел период колебания 16.48322 ×2≈
⁡33.0 суток и в дальнейшем он возрастает. Девятый
член имеет стартовое значение на 22.12.2013 почти
200 суток, а затем повышается до конца года.
Из графиков на рисунке 1 видно, что первый
\_c\e_lihZfieblm^_agZqbl_e_g^he_lg_]hjZ\gh
^_gkl\bybkbevgh_ dhe_[Zgb_^Z\e_gbyfh`_l\ha
[m^blvjZkl_gbydhglh]_g_amZ\lhjhc\_c\e_lm\_
ebqb\Z_l Zfieblm^m ^h dhgpZ ]h^Z Ijb ij_\ur_
gbb g_dhlhjhc Zfieblm^u jZkl_gby k[jZku\Zxl
k\hbebklvy

6. Закономерности динамики температуры
\ha^moZ
Четыре члена температуры во здуха (табл. 5)
bf_xl kZfuc \ukhdbc dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb
 ^ey k_fbe_lgbo ^Zgguo [ue ihemq_g
0.8924).
Таблица 5.
Параметры моделей (1) динамики температуры воздуха 22.12.2013 -21.12.2014
Но-
мер

Вейвлет Коэф .
корр .

Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

1 -0.00024614 0 -9.96646 0.025224 0 0 0 0
0.9162 2 7.76716e -6 3.57165 0.013939 1.04016 0 0 0 0
3 258581.26 0 9.07603 0.041716 25.75917 0.024118 1.12438 1.58470
4 2.14985 0 -0.0011327 1 6.49912 2.59548 0.25744 5.78106
5 -2.75824 0 -2.85338e -5 1 0.5 0 0 1.07972 0.4090
6 -0.49144 0 -0.0040715 1 7.89075 0.00022325 1.01921 -0.18770 0.1974
7 0.86031 0 -0.0010505 1.09488 13.92372 0.0029063 1.00758 -0.71044 0.2028
8 -0.55478 0.29594 0.0036615 0.99052 9.19755 -4.49232e -5 0.79126 -2.32079 0.2174
9 -0.096836 1.09313 0.087090 0.70019 23.77614 -0.0010413 1.45782 1.87651 0.1857
10 0.14676 1.73926 0.55716 0.47401 5.91474 0.00094407 1.04117 4.29127 0.3822
11 -3.85298e -6 4.02211 0.40883 0.57826 25.58752 0.30173 0.82130 4.02500 0.1691
12 -0.18928 0.63583 0.0073801 0.99346 3.40674 0.00046753 1.01608 -0.29967 0.2507
13 1.62851e -38 28.85755 0.43419 1.03042 2.73459 6.81008e -5 1.51149 1.00912 0.2401
14 1.47577e -8 4.66084 0.044525 0.92652 6.04894 -0.0032240 0.93995 -3.81366 0.2619 i a5 i ) ) /( cos() exp( 8 6 5 3 1 7 4 2 i a i i a i a i i a x a a x x a x a y i i i      r ia1 i a2 i a3 i a4 i a5 i a6 i a7 i a8 S = 5 .7 7 4 2 3 7 0 3
r = 0 . 4 5 87 7 1 19
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 5.7 2
-1 8.2 5
-1 0.7 8
-3 .31
4 .1 7
1 1.64
1 9.11 S = 5 .7 6 7 0 7 9 7 3
r = 0 . 6 7 76 0 8 5 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 7 21 .0 6
7 31 .1 4
7 41 .2 2
7 51 .3 0
7 61 .3 8
7 71 .4 6
7 81 .5 4 S = 5 .4 7 6 9 3 3 2 1
r = 0 . 3 0 61 6 3 9 8
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 1.2 5
-1 4.5 1
-7 .78
-1 .04
5 .7 0
1 2.43
1 9.17 S = 5 .16 9 5 8 4 8 7
r = 0 . 3 3 25 8 4 3 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 1.1 4
-1 4.1 2
-7 .10
-0 .09
6 .9 3
1 3.95
2 0.97

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 49
Таким образом, уменьшение отрезка времени
измерений, как правило, повышает адекватность
модели (1).
Две силы по двум членам тренда направлены
противоположно. Первый член по закону экспонен-
циального роста показывает увеличение отрица-
тельных температур, то есть это показывает уси-
ленное влияние на погоду космоса. А второй член
тренда по биотехническому зако ну [2] показывает
влияние солнечного освещения в течение года.
Максимум температуры воздуха наблюдается
около летнего равноденствия.
Оба вейвлета по знаку направлены на рост тем-
i_jZlmju\ha^moZqlhmdZau\Z_lgZ]eh[Zevgh_ih
l_ie_gb_LZdboqe_gh\kiheh `bl_evgufagZdhf\
lZ[ebp_  gZoh^blky _s_ q_luj_ HljbpZl_evguc
agZd i_j_^ khklZ\eyxs_c fh^_eb ihdZau\Z_l gZ
]eh[Zevgh_ihoheh^Zgb_
При этом с максимальным периодом около
kmlhdgZgZqZehjy^Z\i_j\h_dhe_
[Zgb_ ihdZau\Z_l j_adbc kiZ^ l_ fi_jZlmju \ha
^moZWlhlkiZ^hiZk_gbawdklj_fZevguoagZq_gbc
iZjZf_ljh\fh^_eb  <lhjhc\_c\e_lihdZau\Z_l
f_^e_gguc jhkl l_fi_jZlmju hl gZqZeZ d dhgpm
]h^Z Ijb wlhf m h[hbo dhe_[Zgbc i_jbh^ \hajZk
lZ_lddhgpm]h^Z
Двухчленный тренд Первое колебание
Второе колебание Двухчленный тренд и два колебания

Третье колебание 12 -ое колебание
Рисунок 2. Графики общей модели (1) динамики температуры воздуха

С постоянным суточным циклом изменяется
iylZykhklZ\eyxsZyIhwlhfml_fi_jZlmjZ\ha^moZ
k i_jbh^bqghklvx  kmlhd y\ey_lky \_kvfZ \Z`
guf ^ey `bag_^_yl_evghklb jZkl_gbc IjbagZd
gZebqbykmlhqghc^bgZfbdbb^jm]bof_l_hjheh]b
q_kdboiZjZf_ljh\ djhf_mdZaZgguoq_luj_onZd
lhjh\  y\blky ^ hdZaZl_evkl\hf \ebygby gZ hglh]_
g_a ebklv_\ jZkl_gbc Wlhl ijbgpbi hlghkblky
lhevdhdhebq_kl\_ggufnZdlhjZf

7. Закономерности динамики относитель-
ghc\eZ`ghklb\ha^moZ
В таблице 6 даны параметры 14 членов модели
 ijbwlhfh[sbcdhwnnbpb_gldhjj_eypbb у че-
luj_o i_j\uo qe_gh\ jZ\_g  qlh [hevr_
mjh\gy Z^_d\Zlghklb  ih kbevguf k\yayf Q_
luj_]jZnbdZihdZaZgugZjbkmgd_
S = 6 .0 4 3 7 4 0 4 4
r = 0 . 8 6 33 2 1 6 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -3 7.4 2
-2 4.9 8
-1 2.5 4
-0 .10
1 2.34
2 4.78
3 7.22 S = 5 .2 0 6 4 6 8 6 7
r = 0 . 5 0 77 3 9 8 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 4.6 4
-1 7.4 6
-1 0.2 8
-3 .10
4 .0 8
1 1.27
1 8.45 S = 4 .8 0 0 2 3 5 2 7
r = 0 . 3 6 51 8 3 4 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 3.9 8
-1 6.9 6
-9 .95
-2 .94
4 .0 7
1 1.08
1 8.09 S = 4 .8 0 6 3 2 15 7
r = 0 . 9 16 17 5 5 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -3 7.4 2
-2 4.9 8
-1 2.5 4
-0 .10
1 2.34
2 4.78
3 7.22 S = 4 .3 7 6 9 8 8 4 8
r = 0 . 4 0 89 5 5 4 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 3.0 4
-1 6.3 2
-9 .60
-2 .88
3 .8 4
1 0.56
1 7.29 S = 3 .3 2 4 8 2 4 5 0
r = 0 . 2 6 19 2 9 2 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -1 3.0 0
-8 .44
-3 .89
0 .6 7
5 .2 2
9 .7 7
1 4.33

50 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Таблица 6.
Параметры моделей (1) динамики относительной влажности воздуха
Но-
мер

Вейвлет Коэф .
корр .

Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

1 85.21996 0 8.51493e -5 2.04463 0 0 0 0
0.7373 2 0.066422 1.39731 0.00099654 1.18180 0 0 0 0
3 5.91701e -6 3.35966 0.0014460 1.43131 0.49992 0 0 1.25151
4 -3.12674 0 -0.00092870 1 22.24947 -0.0010088 1.34434 -1.25169
5 -1.99472e -6 3.68488 0.017236 1.06949 10.96725 0.00022044 1.40532 1.29290 0.1780
6 -1.45946e -29 16.78391 0.077431 1.05791 7.36504 -0.00018774 1.32689 -3.21478 0.2113
7 4.20853 0 0.0042281 0.99736 15.01246 -0.00010318 1.35626 -1.31284 0.1513
8 -4.81330e -22 13.70302 0.11426 1.01113 4.80588 0.00022277 1.27581 1.26824 0.1815
9 0.015734 2.80693 0.44465 0.63097 7.18942 -0.10806 0.45460 -3.31478 0.1193
10 -1.31981e -27 16.29224 0.052082 1.16580 3.42391 0.0066358 0.80494 6.26292 0.2177
11 3.29109e -33 21.00719 1.09677 0.65039 64.67062 -0.096337 0.98929 -0.61129 0.2640
12 -0.0025929 2.25217 0.0013689 1.69127 44.00524 0 0 2.02577 0.1565
13 2.99505 0 -0.00064508 0.96716 8.89412 0.010571 0.80799 0.086625 0.2154
14 7.79217 6.96622 0.040106 1.00435 4.57343 0 0 -2.54491 0.0936
Двухчленный тренд Первое колебание
Второе колебание Двухчленный тренд и два колебания
Рисунок 3. Графики общей модели (1) динамики относительной влажности воздуха

Первый член является законом гибели по мо-
^bnbpbjh\Zgghfm aZdhgm EZieZkZ Z \lhjhc qe_g
lj_g^Z ± биотехническим законом, показывающим
ij_^_e \hajZklZgby hlghkbl_evghc \eZ`ghklb ih
ke_  >\moqe_gguc lj_g^ hlghkblky d
deZkkbq_ kdbf nhjfZf ih mjZ\g_gbx   Lj_lbc
qe_goZjZdl_jbam_lkmlhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhyg
gufi_jbh^hfkmldb: q_l\_jlucqe_glhjfh
abl ih\ur_gb_ hlghkbl_evghc \eZ`ghklb ih \ha
jZklZxs_cZfieblm^_ \k_]hqe_gh\bakgb`Z
xsbc f_l_hiZjZf_lj  FZdkbfZevguc i_jbh^
dhe_[Zgbykmlhd_klvm -го члена модели.
Из графиков на рисунке 3 видно, что в сравне-
gbbk^jm]bfbnZdlhjZfbhlghkbl_evgZy\eZ`ghklv
bf__l[he__\ujZ`_ggmxihZfieblm^_kkmlhqguf
pbdehfbaf_g_gbc\hegmdhe_[Zl_evgh]h\hafms_
gby dhwnnbpb_g l dhjj_eypbb   M`_ wlhl
nZdlmdZau\Z_lgZlhqlh^bgZfbdZhlghkbl_evghc
\eZ`ghklb ^ey jZkl_gbc \Z`g__ ih kjZ\g_gbx k
l_fi_jZlmjhc\ha^moZ gZjbkmgd_iylucqe_gkm
lhqgh]hdhe_[Zgbyl_fi_jZlmju \ha^moZ bf__l dh
wnnbpb_gl dhjj_eypbb   M hklZe vguo ^\mo
f_l_hiZjZf_ljh\ ^Z\e_gb_ \ha^moZ bl_fi_jZlmjZ
lhqdb jhku  kmlhqguo dhe_[Zgbc g_ gZ[ex^Z_lky
Ihwlhfm jZkl_gby ijbkihkh[bebkv dhe_[Zl_evghc
Z^ZilZpb_c hglh]_g_aZ d kmlhqghc ^bgZfbd_ hlgh
kbl_evghc\eZ`ghklbbl_fi_jZlmju\ha^moZ
Как оказалось, в онтогенезе влажность оказы-
\Z_l[he__kbevgh_\ebygb_ihkjZ\g_gbxkl_fi_i ) ) /( cos() exp( 8 6 5 3 1 7 4 2 i a i i a i a i i a x a a x x a x a y i i i      r ia1 i a2 i a3 i a4 i a5 i a6 i a7 i a8 S = 15 .4 7 2 0 15 6 7
r = 0 . 5 6 13 5 8 7 4
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 S = 12 .9 1 3 4 32 1 0
r = 0 . 5 5 05 9 1 0 1
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -5 4.1 3
-3 7.3 2
-2 0.5 2
-3 .71
1 3.09
2 9.90
4 6.70 S = 12 .6 3 0 2 4 6 9 8
r = 0 . 2 0 70 8 1 19
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -5 2.1 1
-3 2.8 3
-1 3.5 4
5 .7 5
2 5.03
4 4.32
6 3.60 S = 12 .6 5 7 1 43 6 4
r = 0 . 7 3 72 5 7 0 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 51
ратурой воздуха [5, 6]. Для изучения их совмест-
gh]h \ebygby gZ hglh]_g_a ebklv_\ g_h[oh^bfh g_
^\moZlj_onZdlhjgh_fh^_ebjh\Zgb_

8. Закономерности динамики температуры
lhqdbjh ku
С коэффициентом корреляции 0.8928 (табл. 7)
^ey i_j\uo q_luj_o qe_gh\ fh^_eb   wlhl f_
l_hiZjZf_lj \ l_q_gb_ ]h^Z hdZau\Z_l ijhlb\hj_
qb\h_ \ebygb_ I_j\uc qe_g dZd b ^ey l_fi_jZ
lmju\ha^moZbf__lhljbpZl_evgucagZdbihwlhfm
ihdZau\Z_l \ebygb_ dhkfhk Z LZdbf h[jZahf i_j
\ucqe_glj_g^ZihdZau\Z_l\ebygb_dhkfhkZ ]eh
[Zevgh]h ihoheh^Zgby  : \lhjhc qe_g ih [bhl_o
gbq_kdhfm aZdhgm ^Z_l klj_kkh\h_ \ha[m`^_gb_
agZq_gbc f_l_hiZjZf_ljZ ba -за роста солнечного
hk\_s_gby^he_lg_]hjZ\gh^_gkl\by
Таблица 7.
Параметры моделей (1) динамики температуры точки росы
Но-
мер
Вейвлет Коэф .к
орр . Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг

1 -0.18936 0 -2.81878 0.098966 0 0 0 0
0.8928 2 1.39050e -5 3.04791 0.00017347 1.70345 0 0 0 0
3 0.00012540 4.87970 0.20548 0.92861 20.69567 0.0034076 1.81081 1.95676
4 -0.0030764 0 -0.022258 1 34.47307 -0.025187 1.01282 -1.37549
5 0.013693 1.66468 0.11350 0.68263 14.55722 0.041216 0.089847 -0.62478 0.2125
6 -1.44015 0 0.00014723 1.50466 20.71200 -0.073479 0.61114 -2.24882 0.1623
7 0.34100 0.82842 0.015307 0.99488 5.95628 0.0010119 1.00723 -2.03789 0.3647
8 -0.010127 1.30923 0.074108 0.56678 22.60526 0.040146 1.03313 0.22750 0.3570
9 1.58968e -5 2.52925 0.012189 0.99300 19.07206 0.013431 0.98197 2.31115 0.1383
10 -0.00045834 2.74629 0.21063 0.64949 3.52609 0.019512 0.74960 5.98173 0.2456
11 -0.10170 1.00390 0.018188 0.97790 3.43769 0.00026649 1.08059 -0.51632 0.2379
12 0.63980 0 -0.00016586 1.52777 11.65001 0.043959 0.35962 1.90599 0.2515
13 -2.66880e -20 9.59685 0.010742 1.18621 13.00789 -0.0062600 0.96185 -3.46955 0.1851
14 -20263.433 2.99396 12.48694 0.13348 9.96159 -0.00067640 1.22372 2.47789 0.3144

Третий член дает рывок колебательного возму-
s_gbyl_fi_jZlmjulhqdbjhku\i_j\u_kmlhd
Fh`_l hdZaZlvky qlh bf_ggh wlhl ihqlb kbff_l
jbqguc \_c\e_l ^Z_l jZkl_gbyf kb]gZe h ih^]h
lh\d_ d hglh]_g_am ebklv_\ wlhl lj_fhj ijhbkoh
^bl k gZjZklZxsbf i_jbh^hf hl  kmlhd gZ
22.12.2013. причем первый вейвлет оказывает поло-
`bl_evgh_ \ebygb_ gZ jhkl l_fi_jZlmju lhqdb
jhku : \lhjhc \_c\e_l y\ey_lky g_]Zlb\guf ^ey
jhklZ Ijb wlhf i_jbh^ dhe_[Zgby gZ gZqZeh ]h^Z
jZ\_gihqlbkmlhd
Минимальный на начало года полупериод ко-
e_[Zgby из 14 членов модели (1) равен 3.44 сутки
^ey  -го члена. Это – недельный цикл изменения
l_fi_jZlmjulhqdbjhkuIhkjZ\g_gbxkl_fi_jZ
lmjhc \ha^moZ wlhl f_l_hjheh]bq_kdbc ihdZaZl_ev
jbk   ihemqbe f_gvrbc dhwnnbpb_gl dhjj_ey
pbb ^eyk_fbe_l ± 0.8654 при сильной связи
kdhwnnbpb_glhfdhjj_eypbbg_f_g__ 

Двухчленный тренд Первое колебание i ) ) /( cos() exp( 8 6 5 3 1 7 4 2 i a i i a i a i i a x a a x x a x a y i i i      r ia1 i a2 i a3 i a4 i a5 i a6 i a7 i a8 S = 5 .8 7 9 2 7 3 8 3
r = 0 . 8 2 19 9 5 2 8
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -4 4.9 8
-3 3.0 2
-2 1.0 6
-9 .10
2 .8 6
1 4.82
2 6.78 S = 5 .0 2 8 9 0 0 18
r = 0 . 5 18 2 3 4 2 1
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -3 1.0 3
-2 3.1 6
-1 5.2 9
-7 .41
0 .4 6
8 .3 3
1 6.21

52 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Второе колебание Двухчленный тренд и два колебания
Пятое колебание Шестое колебание
Рисунок 4. Графики общей модели (1) динамики температуры точки росы воздуха

Мы полагали, что температура точки росы как -
то, по -особому, влияет на процесс онтогенеза ли-
klv_\ ^j_\_kguo jZkl_gbc Fh`_l hdZaZlvky qlh
wlhl nZdlhj kbevgh \eby_l gZ gbadhjhkeu_ jZkl_
gby\ukhlhcf_g__fgZijbf_jgZebklvyljZ\y
guobljZ\ygbkluojZkl_gbcZlZd`_gZdmklZjgbdb
bk_evkdhohayckl\_ggu_dmevlmjgu_jZkl_gbyH^
gZdhhdZaZehkvqlhwlhlnZdlhj^eyhp_gdbhglh]_
g_aZebklv_\[_j_auih\bkehcagZqbfu c


9. Бинарные отношения между метеороло-
]bq_kdbfbiZjZf_ljZfb
Бинарные отношения, причем без всяких пред-
\Zjbl_evguo mkeh\bc hl[hjZ g_h[oh^bfu ^ey
hp_gdb mjh\gy Z^_d\Zlghklb f_`^m ijbgylufb
nZdlhjZfbBa -за квантовой запутанности отноше-
gbc f_`^m nZdlhjZ fb \hegh\u_ mjZ\g_gby ih  
g_ ihemqZxlky ihwlhfm ^ey b^_glbnbdZpbb [ueZ
ijbgylZfh^_evlj_g^Z  
Влияние давления воздуха . На остальные три
nZdlhjZ ^Z\e_gb_ \ha^moZ \eby_l ih ^\moqe_gguf
nhjfmeZflj_g^Z jbk 

На тем пературу воздуха =0.3092 Остатки после двухчленного тренда (3)

На относительную влажность 0.0855 Остатки после двухчленного тренда (4) S = 4 .6 7 9 9 7 0 7 5
r = 0 . 3 6 01 6 8 7 4
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 5.4 1
-1 8.5 7
-1 1.7 2
-4 .87
1 .9 8
8 .8 3
1 5.68 S = 4 .6 5 8 10 6 0 4
r = 0 . 8 9 27 7 2 4 3
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -4 4.9 8
-3 3.0 2
-2 1.0 6
-9 .10
2 .8 6
1 4.82
2 6.78 S = 4 .17 6 1 4 84 7
r = 0 . 3 6 46 7 1 0 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -2 3.7 6
-1 7.3 3
-1 0.9 0
-4 .47
1 .9 6
8 .3 9
1 4.82 S = 3 .9 0 10 2 9 9 9
r = 0 . 3 5 69 5 0 9 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 66 .9 13 3.8 20 0.8 26 7.7 33 4.6 40 1.5 -1 9.2 6
-1 3.6 4
-8 .02
-2 .41
3 .2 1
8 .8 3
1 4.45 S = 11. 3 8 5 0 91 3 2
r = 0 . 3 0 92 3 6 4 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
72 1.1 73 1.1 74 1.2 75 1.3 76 1.4 77 1.5 78 1.5 -3 7.4 2
-2 4.9 8
-1 2.5 4
-0 .10
1 2.34
2 4.78
3 7.22 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
72 1.1 73 1.1 74 1.2 75 1.3 76 1.4 77 1.5 78 1.5 -3 8.1 8
-2 6.1 5
-1 4.1 2
-2 .10
9 .9 3
2 1.96
3 3.99 S = 18 .6 2 7 2 6 3 0 3
r = 0 . 0 8 54 6 0 6 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
72 1.1 73 1.1 74 1.2 75 1.3 76 1.4 77 1.5 78 1.5
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
72 1.1 73 1.1 74 1.2 75 1.3 76 1.4 77 1.5 78 1.5 -6 4.9 5
-4 8.1 6
-3 1.3 8
-1 4.5 9
2 .2 0
1 8.98
3 5.77

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 53
На температуру точки росы 0.3627 Остатки после двухчленного тренда (5)
Рисунок 5. Влияние давления воздуха на другие метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда

- влияние давления воздуха на температуру воздуха за год 0.3092 больше 0.2378 за семь лет, н о при
wlhfdhgkljmdpbykhojZgbeZkv\\b^_mjZ\g_gby
; (3)
- влияние давления воздуха на относительную влажность не изменилось, при снижении коэффициента
dhjj_eypbb\f_klhihnhjfme_
;(4)
- влияние давления воздуха на температуру точки росы (0.3627 вместо 0.3081) при одинаковой кон-
kljmdpbb^\moqe_ggh]hlj_g^Z
(5)

С возрастанием давления воздуха в приземном
keh_ Zlfhkn_ju ih fh^bnbpbjh\Zgghfm aZdhgm
EZieZkZ m\_ebqb\Zxlky \k_ ljb f_l_hiZjZf_ljZ
<lhjhc qe_g m \k_o lj_o f_l_hjheh]bq_kdbo iZjZ
f_ljh\hljbpZl_evgucqlh[hevr_\k_]hmdZau\Z_l
gZZgljhih]_ggh_\ebygb_^Z\ e_gbyIjbwlhf\lh
jhc qe_g ^ey hlghkbl_evghc \eZ`ghklb ihemqZ_l
\f_klh ihdZaZl_evgh]h aZdhgZ ihegmx dhgkljmd
pbx\\b^_[bhl_ogbq_kdh]haZdhgZ>@
Влияние температуры воздуха . На рисунке 6
^Zgu]jZnbdb\ebygby

На давление воздуха 0.3804 Остатки после двухчленного тренда (6)
На относительную влажность 0.5576 Остатки после двухчленного тренда (7) 2 8 9 0 6.40 4 5 2 1 4.00 10 20657.1 ) 31813.0 exp( 46454.0 P e P T    ) 00039569.0 exp( 36012. 706 0 2 2 3 7.10P U  ) 00092486.0 exp( 62630.0 0 9 9 5 4 8.00 2 0 3 6 2.10 P P   0 3 8 3 3.10 7 7 3 5 6.00 40872.0 ) 00099963.0 exp( 13272. 335 P P Td   S = 9 .6 17 5 1 35 8
r = 0 . 3 6 26 6 9 0 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
72 1.1 73 1.1 74 1.2 75 1.3 76 1.4 77 1.5 78 1.5 -4 4.9 8
-3 3.0 2
-2 1.0 6
-9 .10
2 .8 6
1 4.82
2 6.78 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
72 1.1 73 1.1 74 1.2 75 1.3 76 1.4 77 1.5 78 1.5 -3 4.2 7
-2 4.4 7
-1 4.6 7
-4 .88
4 .9 2
1 4.71
2 4.51 S = 7 .2 3 9 9 2 3 3 7
r = 0 . 3 8 03 7 7 2 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-3 7.4 -2 5.0 -1 2.5 -0 .1 12 .3 24 .8 37 .2 7 21 .0 6
7 31 .1 4
7 41 .2 2
7 51 .3 0
7 61 .3 8
7 71 .4 6
7 81 .5 4 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-3 7.4 -2 5.0 -1 2.5 -0 .1 12 .3 24 .8 37 .2 -2 9.4 2
-2 0.7 2
-1 2.0 2
-3 .31
5 .3 9
1 4.09
2 2.79 S = 15 .5 1 4 7 35 2 2
r = 0 . 5 5 75 5 0 9 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-3 7.4 -2 5.0 -1 2.5 -0 .1 12 .3 24 .8 37 .2
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-3 7.4 -2 5.0 -1 2.5 -0 .1 12 .3 24 .8 37 .2 -6 4.5 7
-4 6.0 8
-2 7.5 9
-9 .10
9 .3 8
2 7.87
4 6.36

54 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
На температуру точки росы 0.9380 Остатки после двухчленного тренда (8)
Рисунок 6. Влияние температуры воздуха на дру гие метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда

Графики левого столбца при квантовой определенности (распутанности) характеризуются уравнени-
yfb ijbg_baf_gghklbkljmdlmjumjZ\g_gbc 
- влияние температуры воздуха на давление воздуха (0.3804 вместо 0.3315)

; (6)
- влияние температуры воздуха на относительную влажность (0.5576 вместо 0.5267 для семилетних
^Zgguo
; (7)
- влияние температуры воздуха на температуру точки росы (0.9380 вместо 0.9485, то есть из -за годич-
guopbdeh\k_fbe_lgb_ ^Zggu_emqr_
. (8)
Из -за отрицательных температур ось абсцисс была смещена на 50 0С.
Влияние относительной влажности воздуха . Это влияние показано графиками на рисунке 7, кото-
ju_ [ueb b^_glbnbpbjh\Zgu mjZ\g_gbyfb \b^Z ijbq_f [_a baf_g_gby dhgkljmdpbb ^\moqe_ggh]h
lj_g^Z

На давление воздуха 0.1127 Остатки после двухчленного тренда (9)
На температуру воздуха 0.5033 Остатки после двухчленного тренда (10)    ) ) 50 ( 0059889.0 exp( 10486. 756 49581.0 0 T P ) ) 50 ( 0080338.0 exp( ) 50 ( 017104.0 2 5 5 2 0.1 2 3 7 0 2.2     T T 9 2 0 9 0.4 9 9 4 0 3.1 ) 50 (8 46355.4 ) ) 50 (5 55678.9 exp( 13535. 72       T e T e U 60939.1 06994.1 ) 50 ( 18545.0 ) ) 50 ( 015626.0 exp( 10235. 37     T T Td S = 3 .5 7 6 4 8 9 0 1
r = 0 . 9 3 80 2 9 7 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-3 7.4 -2 5.0 -1 2.5 -0 .1 12 .3 24 .8 37 .2 -4 4.9 8
-3 3.0 2
-2 1.0 6
-9 .10
2 .8 6
1 4.82
2 6.78 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-3 7.4 -2 5.0 -1 2.5 -0 .1 12 .3 24 .8 37 .2 -1 7.9 8
-1 3.1 5
-8 .32
-3 .49
1 .3 5
6 .1 8
1 1.01 S = 7 .7 7 5 8 5 8 8 3
r = 0 . 112 6 6 2 12
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
7.6 24 .4 41 .2 58 .0 74 .8 91 .6 10 8.4 7 21 .0 6
7 31 .1 4
7 41 .2 2
7 51 .3 0
7 61 .3 8
7 71 .4 6
7 81 .5 4 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
7.6 24 .4 41 .2 58 .0 74 .8 91 .6 10 8.4 -3 1.3 3
-2 1.2 5
-1 1.1 7
-1 .09
9 .0 0
1 9.08
2 9.16 S = 10 .3 4 4 8 0 8 9 4
r = 0 . 5 0 33 3 4 8 4
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
7.6 24 .4 41 .2 58 .0 74 .8 91 .6 10 8.4 -3 7.4 2
-2 4.9 8
-1 2.5 4
-0 .10
1 2.34
2 4.78
3 7.22 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
7.6 24 .4 41 .2 58 .0 74 .8 91 .6 10 8.4 -3 8.7 9
-2 7.3 5
-1 5.9 1
-4 .47
6 .9 7
1 8.41
2 9.85

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 55
На температуру точки росы 0.2564 Остатки после двухчленного тренда (11)
Рисунок 7. Влияние влажности воздуха на другие метеорологические параметры

- влияние относительной влажности воздуха на давление воздуха (для годичных данных 0.1127 вместо
ba -за исключения годичного цикла)
; (9)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру воздуха (0.5533 вместо 0.4490 из -за со-
djZs_gby^h]h^Z\f_klhk_fbe_l
; (10)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру точки росы (0.2564 вместо 0.1853 из -за
ih\ur_gbyhij_^_e_gghklbaZdhgdj_lguc]h^
. (11)
Конструкция моделей у всех трех метеопараметров одинаковая: первый член тренда является моди-
nbpbjh\ZggufgZfbaZdhghfwdkihg_gpbZevgh]hjhklZZ djbabkgZy jhklmihdZaZl_ey\lhjhcqe_gihdZ
au\Z_ljhklihihdZaZl_evghfmaZdhgm
Влияние температуры точки росы . На другие метеорологические параметры (рис. 8) температура
lhqdbjhkuhdZau\Z_l\ebygb_ihnhjfmeZf

На давление воздуха 0.3882 Остатки после двух членного тренда (12)

На температуру воздуха 0.9227 Остатки после двухчленного тренда (13) 37758.2 92882.1 0 00063005.0 ) 6 28528.6 exp( 18725. 751 U U e P    3 0 4 9 2.2 8 5 0 4 2.0 0066400.0 ) 063240.0 exp( 68930. 11 U U T   44464.3 934241.0 60364.4 ) 28644.2 exp( 0057330.0 U U Td   S = 9 .9 7 5 18 8 5 8
r = 0 . 2 5 63 8 0 3 3
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
7.6 24 .4 41 .2 58 .0 74 .8 91 .6 10 8.4 -4 4.9 8
-3 3.0 2
-2 1.0 6
-9 .10
2 .8 6
1 4.82
2 6.78 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
7.6 24 .4 41 .2 58 .0 74 .8 91 .6 10 8.4 -4 4.9 5
-3 2.4 9
-2 0.0 3
-7 .57
4 .8 9
1 7.35
2 9.81 S = 7 .2 14 4 9 0 4 9
r = 0 . 3 8 81 8 2 3 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-4 5.0 -3 3.0 -2 1.1 -9 .1 2.9 14 .8 26 .8 7 21 .0 6
7 31 .1 4
7 41 .2 2
7 51 .3 0
7 61 .3 8
7 71 .4 6
7 81 .5 4 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-4 5.0 -3 3.0 -2 1.1 -9 .1 2.9 14 .8 26 .8 -2 9.1 9
-2 0.8 6
-1 2.5 3
-4 .19
4 .1 4
1 2.47
2 0.80 S = 4 .6 14 0 3 3 7 0
r = 0 . 9 2 27 4 7 2 8
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-4 5.0 -3 3.0 -2 1.1 -9 .1 2.9 14 .8 26 .8 -3 7.4 2
-2 4.9 8
-1 2.5 4
-0 .10
1 2.34
2 4.78
3 7.22 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-4 5.0 -3 3.0 -2 1.1 -9 .1 2.9 14 .8 26 .8 -8 .64
-2 .91
2 .8 3
8 .5 6
1 4.29
2 0.02
2 5.76

56 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
На относительную влажность 0.0636 Остатки после двухчленного тренда (14)
Рисунок 8. Влияние температуры точки росы на метеорологические параметры

- влияние температуры точки росы на давление воздуха (0.3882 для года вместо 0.3520 для семи лет)

(12)
- влияние температуры точки росы на температуру воздуха (0.9227 вместо 0.9373 из -за исключения
]h^bqguo pbdeh\
; (13)
- влияние температуры точки росы на относительную влажность (0.0636 0.0735 также из -за исключе-
gby]h^bqguopbdeh\
; (14)

Здесь также конструкция модели не измени-
eZkv Z gZq Zeh dhhj^bgZl m l_fi_jZlmju kf_s_gh
\e_\hgZ 0С.
Точка росы влияет сложным образом. С её уве-
ebq_gb_f ^Z\e_gb_ \ha^moZ ih h[hbf qe_gZf kgb
`Z_lky :l_fi_jZlmjZ \ha^moZ agZqbl_evgZ gZjZk
lZ_l < g_dhlhjhf bgl_j\Ze_ l_fi_jZlmju lhqdb
jhku hlghkbl_evgZy \eZ` ghklv \ha^moZ hklZ_lky
ihqlbihklhygghcghijbwlhfhij_^_e_gghklvlZ
dh]h \u\h^Z jZ\gZ \k_]h  Ihwlhfm fZdkb
fZevgZy d\Zglh\Zy aZimlZgghklv gZ[ex^Z_lky ijb
\ebygbb l_fi_jZlmju lhqdb jhku gZ hlghkbl_ev
gmx\eZ`ghklv\ha^moZ
При нулевых значениях влия ющих перемен-
guo ih ij_^u^msbf nhjfmeZf ihemqbf ij_^_ev
gu_l_hj_lbq_kdb_agZq_gbyaZ\bkbfuoihdZaZl_
e_c lZ[e 
Таблица 8.
Предельные значения метеорологических параметров при нулевых значениях влияющих пе-
j_f_gguoihmjZ\g_gbyf (3–14)
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели )
, мм. рт. ст. , 0С , % , 0С
Давление =мм. рт. ст. - 0.46 706.36 335.13
Температура =0С 756.10 - 72.14 -37.10
Относ. влажность =% 751.19 11.69 - 0.01
Темпер. точки росы =0С 774.47 -34.56 70.15 -

Из данных таблицы 8 видно, что наиболее
hiZkguf klZgh\blky baf_g_gb_ ^Z\e_gby \ha^moZ
^hgme_\h]hagZq_gby:lfhkn_jZklZg_lijbqj_a
\uqZcgh\ukhdhc\eZ`ghklb\ Ijbwlhf
gZ[ex^Z_lky ^bkijhihjpby f_`^m l_fi_jZlmjhc
\ha^moZ b l_fi_jZlmjhc lhqdb jhku Ihwlhfm dZd
fuiheZ]Z_f\dZ`^hc]_h]jZnbq_kdhclhqd_kmrb
A_feb gZ f_l_hklZgpbyo g_h[oh^bfh h[jZsZlv
ijbklZevgh_ \gbfZgb_ gZ i_j_iZ^u ^Z\e_gby \ha
^moZ




10. Квантовая запутанность между метео-
jheh]bq_kdbfbiZjZf_ljZfb
На рисунках 5 -8 квантовая запутанность ха-
jZdl_jbam_lkyhklZldZfb\h\lhjhfklhe[p_]jZnb
dh\ Dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb d\Zglh\hc aZimlZg
ghklbhij_^_ey_lky\ujZ`_gb_f 1− (табл. 9).
Введем новое понятие – квантовая распутан-
ghklv , которая показывает адекватнос ть выявле-
gby fZl_fZlbq_kdbo aZdhghf_jghkl_c \ \b^_
\_c\e_lkb]gZeh\IhwlhfmZ^_d\Zlghklvd\Zglh\hc
jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam_lky l_f `_ agZq_gb_f
dhwnnbpb_glZdhjj_eypbbdhlhjuc[ueihemq_g\
oh^_ ijbf_g_gby f_lh^Z b^_glbnbdZpbb Zkbff_l
jbqguo\_c\e_lh\      ) ) 50 (5 6` 7831.2 exp( 47201. 774 61439.1 0 dT e P ) ) 50 ( 0048181.0 exp( ) 50 ( 0046218.0 56307.1 54416.2     d d T T 58142.1 18655.1 ) 50 ( 17307.0 ) ) 50 ( 0079639.0 exp( 56289. 34     d d T T T 69800.1 84610.0 ) 50 ( 017214.0 ) ) 50 ( 0079852.0 exp( 14890. 70     d d T T U x y 0P T U dT 0 0 P 50 T 0 U 50dT S = 18 .6 5 1 4 33 6 7
r = 0 . 0 6 35 7 3 4 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-4 5.0 -3 3.0 -2 1.1 -9 .1 2.9 14 .8 26 .8
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-4 5.0 -3 3.0 -2 1.1 -9 .1 2.9 14 .8 26 .8 -6 6.1 5
-4 9.0 8
-3 2.0 1
-1 4.9 3
2 .1 4
1 9.22
3 6.29

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 57
Таблица 9.
Значения коэффициентов корреляции по уравнениям (3 –14)
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показа-
тели )
Коэффициент корреляции квантового по-
ведения
распутанности запутанности
Давление , мм. рт. ст.
Температура , 0С 0.3092 0.6908
Относ. влажность , % 0.0855 0.9145
Темп. точки росы , 0С 0.3627 0.6373
Температура , 0С
Давление , мм. рт. ст. 0.3804 0.6196
Относ. влажность , % 0.5576 0.4424
Темп. точки росы , 0С 0.9380 0.062
Относительная влаж-
ность , %
Давление , мм. рт. ст. 0.1127 0.8873
Температура , 0С 0.5033 0.4967
Темп. точки росы , 0С 0.2564 0.7436
Температура точки
росы , 0С
Давление , мм. рт. ст. 0.3882 0.6118
Температура , 0С 0.9227 0.0773
Относ. влажность , % 0.0636 0.9364
Сумма коэффициентов корреляции 4.8803 7.1197
Коэффициент коррелятивной вариации квантов 0.4067 0.5933

Для характеристики части системы метеопара-
f_ljh\ih[bgZjgufhlghr_gbyf d\ZglZf\aZbfh
^_ckl\by \\_^_fgh\ucklZlbklbq_kdbcihdZaZl_ev
± коэффициент коррелятивной вариации кван-
lh\ . Для квантовой распутанности по таблице 9 он
[m^_ljZ\_gIjbwlhf^eyk_fbe_lgbo^Zg
guo wlhl ihdZaZl_ev jZ\_g  Lh]^Z ihemqZ
_lkyqlh^eylj_oqZkh\uogZ[ex^_gbcg_h[oh^bfh
ijbgylvh^bg]h^f_`^m^_dZ[jvkdbfbkhegp_klhy
gbyfb : ^ey fgh]he_lgb o lj_oqZkh\uo ^Zgguo
g_h[oh^bfhijb^mfZlvf_lh^khdjZs_gby^Zgguo
Границами остатков по графикам на рисунках
5-8 в простейшем случае становятся стороны вдоль
hk_c Z[kpbkk b hj^bgZl m ijyfhm]hevgbdZ hibku
\Zxs_]hjhclhq_dBajbkmgdh\ -8 видно, что рои
lhq_dbf_xlkeh`gmxnhjfm
Координатами центров роя остатков могут
[ulv ijbgylu kj_^gb_ Zjbnf_lbq_kdb_ agZq_gby
ihZ[kpbkk_bhj^bgZl_Fh]ml[ulvbki_pbZevgu_
p_gljZihfh^_b^jm]bfklZlbklbq_kdbfihdZaZl_
eyf\u[hjdb

11. Заключение
С дня зимнего солнцестояния является в Се-
верном полушарии начинается ежегодное возрож-
дение природы. Трехчасовые измерения метеопара-
метров на массиве из 2917 строк с 22.12.2013 по
21.12.2014 позволили провести идентификацию
моделей (1) и (2) в программной с реде CurveExpert -
1.40. Тогда появится возможность ежегодного срав-
нения выявленных закономерностей.
Коэффициент коррелятивной вариации для
 kljhd ih q_luj_f f_l_hiZjZf_ljZf m\_eb
qbeky^hqlh[hevr_^eyk_fbe_lg_]h
fZkkb\Z ^Zgguo J_clbg] факторов изменился
lhevdh ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c ^Z\e_gb_ \ha
^moZ klZehlj_lvbf>bgZfbdZ iZjZf_ljh\b^_glb
nbpbjm_lky ^h hrb[db baf_j_gbc ijb wlhf dheb
q_kl\h qe_gh\ fh^_eb fh`_l ^hklbqv g_kdhevdbo
^_kyldh\ Gh ijb wlhf dhwnnbpb_glu dhjj_eypbb
[bgZjgu ohlghr_gbcg_baf_gylky
Для всех метеопараметров были приняты 14
членов модели (1). В статье были проанализиро-
ваны четыре первых члена.
Для динамики давления воздуха первый член
по модифицированному закону Лапласа показы-
вает снижение от начала года до его конца. Но вто-
рой член по закону экспоненциального роста пока-
зывает увеличение давления воздуха. В итоге на из-
менение давления в динамике трехчасовых
изменений в течение года действуют две противо-
положно направленные силы. А два вейвлета про-
тиводействую т росту давления воздуха. Период ко-
лебания третьего члена в начале года равен ⁡21.2 су-
ток, за год он уменьшается. Второй вейвлет на
22.12.2013 имел период 33.0 суток и в дальнейшем
он возрастает. Девятый член имеет максимум почти
200 суток, а затем повышает ся до конца года. При
этом первый вейвлет по амплитуде значителен до
летнего равноденствия.
Для динамики температуры воздуха две силы
направлены противоположно. Первый член по за-
кону экспоненциального роста показывает увели-
чение отрицательных температур, то есть усилен-
ное влияние на погоду космоса. А второй член
тренда по биотехническому закону показывает вли-
яние солнечного освещения в течение года. Макси-
мум температуры воздуха наблюдается около лет-
него равноденствия. При этом о ба вейвлета по
знаку направл ены на рост температуры воздуха,
что указывает на глобальное потепление. Отрица-
тельный знак перед составляющей модели показы-
вает, на глобальное похолодание. x y 0P T U dT T 0P U dT U 0P T dT dT 0P T U

58 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Для динамики относительной влажности воз-
^moZ i_j\uc qe_g y\ey_lky aZdhghf ]b[_eb ih fh
^bnbpbjh\Zgg hfm aZdhgm EZieZkZ Z \lhjhc qe_g
lj_g^Z ± биотехническим законом, показывающим
ij_^_e\hajZklZgbyLj_lbcqe_goZjZdl_jbam_lkm
lhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhygguf i_jbh^hf 
kmldb FZdkbfZevguc i_jbh^ dhe_[Zgby  km
lhd_klvm -го члена модели.
В сравне нии с другими факторами относитель-
gZy\eZ`ghklvbf__l[he__\ujZ`_ggmxihZfieb
lm^_ k kmlhqguf pbdehf baf_g_gbc \hegm dhe_[Z
l_evgh]h \hafms_gby >bgZfbdZ hlghkbl_evghc
\eZ`ghklb ^ey jZkl_gbc \Z`g__ ih kjZ\g_gbx k
l_fi_jZlmjhc \ha^moZ M hklZevguo ^\mo f_l_ hiZ
jZf_ljh\ ^Z\e_gb_ \ha^moZ b l_fi_jZlmjZ lhqdb
jhku  kmlhqguo dhe_[Zgbc g_ gZ[ex^Z_lky Ih
wlhfm jZkl_gby ijbkihkh[bebkv dhe_[Zl_evghc
Z^ZilZpb_c hglh]_g_aZ d kmlhqghc ^bgZfbd_ hlgh
kbl_evghc\eZ`ghklbbl_fi_jZlmju\ha^moZ
Для динамики температуры точк и росы п ер-
\ucqe_gdZdb^eyl_fi_jZlmju\ha^moZbf__lhl
jbpZl_evguc agZd b ihwlhfm ihdZau\Z_l \ebygb_
dhkfhkZ ]eh[Zevgh]hihoheh^Zgby :\lhjhcqe_g
ih [bhl_ogbq_kdhfm aZdhgm ^Z_l jhkl f_l_hiZjZ
f_ljZ ba -за солнечного освещения до летнего рав-
gh^_gkl\by  Lj_lbc qe_g ^Z_l ju\hd dhe_[Zl_ev
gh]h \hafms_gby l_fi_jZlmju lhqdb jhku \ i_j
\u_kmlhdLj_fhjijhbkoh^blkgZjZklZxsbf
i_jbh^hfhlkmlhdgZ ijbq_fi_j
\uc \_c\e_l hdZau\Z_l iheh`bl_evgh_ \ebygb_ gZ
jhkll_fi_jZlmjulhqdbjhku:\lhj hc\_c\e_ly\
ey_lkyg_]Zlb\guf^eyjhklZIjbwlhfi_jbh^dh
e_[Zgby gZ gZqZeh ]h^Z jZ\_g ihqlb  kmlhd Fb
gbfZevguc gZ gZqZeh ]h^Z ihemi_jbh^ dhe_[Zgby
baqe_gh\fh^_eb  jZ\_gkmldb^ey -го
qe_gZ Wlh ± недельный цикл изменения темпера-
lmjulh qdbjhku
Квантовая определенность бинарных отноше-
gbcjZaebqgZ
С возрастанием давления воздуха в приземном
keh_ Zlfhkn_ju ih fh^bnbpbjh\Zgghfm aZdhgm
EZieZkZ m\_ebqb\Zxlky \k_ ljb f_l_hiZjZf_ljZ
<lhjhc qe_g m \k_o lj_o f_l_hjheh]bq_kdbo iZjZ
f_ljh\ hljb pZl_evguc Ijb wlhf \lhjhc qe_g ^ey
hlghkbl_evghc\eZ`ghklbihemqZ_l\f_klhihdZaZ
l_evgh]h aZdhgZ ihegmx dhgkljmdpbx \ \b^_ [bh
l_ogbq_kdh]h aZdhgZ Ba -за отрицательных значе-
gbc l_fi_jZlmju hkv Z[kpbkk [ueZ kf_s_gZ gZ 0С. Или же нужно было перейти на абс олютную
rdZem\d_ev\bgZo
Для влияния относительной влажности к он-
kljmdpby fh^_e_c m \k_o lj_o f_l_hiZjZf_ljh\
h^bgZdh\Zy i_j\uc qe_g lj_g^Z y\ey_lky aZdhghf
wdkihg_gpbZevgh]hjhklZZdjbabkguc\lhjhcqe_g
ihdZau\Z_l jhkl ih ihdZaZl_evghfm aZdhgm LhqdZ
росы влияет сложным образом. С её увеличением
^Z\e_gb_ \ha^moZ ih h[hbf qe_gZf kgb`Z_lky :
l_fi_jZlmjZ \ha^moZ agZqbl_evgZ gZjZklZ_l < g_
dhlhjhf bgl_j\Ze_ l_fi_jZlmju lhqdb jhku hlgh
kbl_evgZy\eZ`ghklv\ha^moZhklZ_lkyihqlbihklh
ygghc
Введено новое п онятие – квантовая распу-
lZgghklv , которая показывает адекватность выяв-
e_gby fZl_fZlbq_kdbo aZdhghf_jghkl_c \ \b^_
\_c\e_l kb]gZeh\ >ey oZjZdl_jbklbdb qZklb kb
kl_fu f_l_hiZjZf_ljh\ ih[bgZjguf hlghr_gbyf
d\ZglZf \aZbfh^_ckl\by  \\_^_g gh\uc klZlbklb
q_kdbc показатель – коэффициент коррелятив-
ghc\ZjbZpbbd\Zglh\ . Для квантовой распутанно-
klbhgjZ\_gIjbwlhf^eyk_fbe_lgbo^Zg
guo hg jZ\_g  Lh]^Z ihemqZ_lky qlh ^ey
lj_oqZkh\uo gZ[ex^_gbc g_h[oh^bfh ijbgylv
h^bg]h^f_`^m^_dZ[jvkdbfbkhegp_klh ygbyfb

Литература
1. P.M. Mazurkin. Influence of Parameters of Wa-
ter Regime and Hydrological Changes on the Pasture.
Biostat Biometrics Open Acc J. 2018; 6(4): 555695.
DOI: 10.19080/BBOJ.2018.06.555695.
2. P.M. Mazurkin. Method of identification. Inter-
national Multidisciplinary Scientific GeoConference,
Geology and Mining Ecology Management , SGEM,
2014, 1(6), pp. 427 -434. https ://www .scopus .com /in-
ward /record .uri ?eid =2 -s2.0 -84946541076& part-
nerID =40& md 5=72 a3fcce 31 b20 f2e63 e4f23 e9a8a40e3
3. P.M. Mazurkin. Wave patterns of annual global
carbon dynamics (according to information
Global_Carbon_Budget_2017v1.3.xlsx ). Materials of
the International Conference “Research transfer” - Re-
ports in English (part 2). November 28, 2018. Beijing,
PRC. P.164 -191.
4. P.M. Mazurkin. Wavelet Analysis Statistical
Data. Advances in Sciences and Humanities . Vol. 1,
No. 2, 2015, pp. 30 -44. doi:
10.11648/j.ash.20150102.11.
5. P.M. Mazurkin, A.I. Kudryashova. Fito Urban
Meteorology: Influence of the Amount of the Temper-
ature on the Ontogeny of the Leaves of the Silver Birch.
J. Basic Sci. Appl. Res. 2015 4(2): 1 -15.
6. P.M. Mazurkin, A.I. Kudryashova. Fito meteor-
ologiya City: The Influence of the Amount of Relative
Humidity of Air Ontogenesis Leaves of Birch. J. Basic
Sci. Appl. Res. 2015 4(1): 1 -15.
7. P.M. Mazurkin, A.I. Kudrjashova. Factor anal-
ysis of annual global carbon dynamics (according to
Global_Carbon_Budget_2017v1.3.xlsx ). Materials of
the International Conference “Research transfer” - Re-
ports in English (part 2). November 28, 2018. Beijing,
PRC. P.192 -224.
8. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . Method of
measurement of dynamics of growth of leaves of the
tree in clean ecological conditions // 18th international
multidisciplinary scientific geoconference sgem 2018,
www.sgem.org , sgem2018 conference proceedings,
isbn 978 -619 -7408 -46 -1 / issn 1314 -2704, 2 july - 8
july, 2018, vol. 18, issue 5.1, 517 -524 pp.
9. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . Wave dy-
namics of ontogenesis of leaves around automobile
road // 18th international mult idisciplinary scientific
geoconference sgem 2018, www.sgem.org , sgem2018
conference proceedings, isbn 978 -619 -7408 -46 -1 / issn
1314 -2704, 2 july - 8 july, 2018, vol. 18, is-
sue 5.1, 1023 -1030 pp.