информационное письмо
Американский Научный Журнал КВАНТЫ ПОВЕДЕНИЯ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ ПО ТРЕХЧАСОВЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ В ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ПЕРИОД БЕРЕЗЫ ПОВИСЛОЙ
Аннотация.
Методом идентификации устойчивых закономерностей проведен факторный анализ трехчасовой динамики за вегетационный период лситьев березы повислой с 01.05.2014 по 30.09.2014 четырех метеопараметров: атмосферное давление; температура воздуха; относительная влажность; температура точки росы
(метеостанция Йошкар-Ола, Россия, 2917WMO_ID=27485). Мощность выборки составила 1222 строки.
Коэффициент коррелятивной вариации 0.4677 меньше 0.5065 для года между зимними солнцестояниями,
но чуть больше 0.4583 для семилетнего массива данных. Было доказано, что на онтогенез листьев березы
повислой наибольшее влияние оказывает относительная влажность воздуха, температура точки росы на
втором, а температура воздуха на третьем месте. По влиянию давления воздуха адекватность модели по
коэффициенту корреляции 0.7241, что больше 0.6776 для одного года. Первый член показывает снижение
давления воздуха от распускания почек березы повсилой до опадения листьев. Но второй член показывает
стрессовое возбуждение давления воздуха. В итоге на изменение давления в динамике трехчасовых изменений в течение вегетации действуют спад и возбуждение. А два вейвлета с постоянными периодами противодействуют росту давления воздуха Третий член имеет цикл колебания 56.3 суток, а второй вейвлет
имел период 15.4 суток. Для влияния температуры воздуха характерны две силы, направленные противоположно. Первый член по закону экспоненциального роста показывает увеличение положительных температур из-за усиления радиации Солнца. А второй член тренда по показательному закону показывает
влияние космоса на снижение температуры. В итоге действия двух сил максимум температуры воздуха
наблюдается около летнего равноденствия. Оба вейвлета по знаку направлены на рост температуры воздуха, что указывает на глобальное потепление. С минимальным постоянным периодом 0.5 суток наблюдается второе колебание с адекватностью 0.6497. К этой постоянной динамике приспособились листья
растений. Влияние относительной влажности характерно тем, что первый член является законом гибели.
Второй член – биотехнический закон, показывающий предел возрастания. Третий член (первый вейвлет)
характеризует суточное колебание с постоянным периодом 0.5 сутки (коэффициент корреляции 0.6638).
Все четыре члена модели направлены на рост влажности. В сравнении с температурой воздуха относительная влажность имеет более выраженную по амплитуде с суточным циклом колебательного возмущения (коэффициент корреляции 0.6638 в сравнении с 0.6397). При этом суточное колебание для относительной влажности является первым колебанием, а для температуры воздуха – вторым. Для влияния температуры точки росы первый член является законом гибели, а второй – биотехническим законом. Это дает
максимум около летнего равноденствия. Оба вейвлета направлены на снижение температуры точки росы.
Первое колебание в виде тремора может оказать стартовое воздействие на запуск вегетации листьев с постоянным периодом в 13 суток. Скачать в формате PDF
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 59
КВАНТЫ ПОВЕДЕНИЯ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ ПО ТРЕХЧАСОВЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ В
ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ПЕРИОД БЕРЕЗЫ ПОВИСЛОЙ
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 IN THE VEGETATION PERIOD BIRCH
Mazurkin Petr Matveevic h
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 aZ \_]_lZpbhgguc i_jbh^ ekblv_\ [_j_au ih\bkehc k ih q_luj_o f_l_hiZjZ
f_ljh\ Zlfhkn_jgh_ ^Z\e_gb_ l_fi_jZlmjZ \ha^moZ ; относительная вла жность; температура точки росы
f_l_hklZgpby ChrdZj -Ола, Россия, 2917WMO_ID=27485). Мощность выборки составила 1222 строки.
Dhwnnbpb_gl dhjj_eylb\ghc \ZjbZpbb f_gvr_ ^ey ]h^Z f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb
gh qmlv [hevr_ ^ey k_fbe_lg_] h fZkkb\Z ^Zgguo ;ueh ^hdZaZgh qlh gZ hglh]_g_a ebklv_\ [_j_au
ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_ hdZau\Z_l hlghkbl_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku gZ
\lhjhf Z l_fi_jZlmjZ \ha^moZ gZ lj_lv_f f_kl_ Ih \ebygbx ^Z\e_gby \ha^moZ Z ^_d\Zlghklv fh^_eb ih
dhwnnbpb_glm dhjj_eypbb qlh [hevr_ ^ey h^gh]h ]h^Z I_j\uc qe_g ihdZau\Z_l kgb`_gb_
^Z\e_gby \ha^moZ hl jZkimkdZgby ihq_d [_j_au ih\kbehc ^h hiZ^_gby ebklv_\ Gh \lhjhc qe_g ihdZau\Z_l
klj_kkh\h_ \ha[m`^_gb_ ^Z\e_gby \h a^moZ < blh]_ gZ baf_g_gb_ ^Z\e_gby \ ^bgZfbd_ lj_oqZkh\uo baf_
g_gbc \ l_q_gb_ \_]_lZpbb ^_ckl\mxl kiZ^ b \ha[m`^_gb_ : ^\Z \_c\e_lZ k ihklhyggufb i_jbh^Zfb ijh
lb\h^_ckl\mxl jhklm ^Z\e_gby \ha^moZ Lj_lbc qe_g bf__l pbde dhe_[Zgby kmlhd Z \lhjhc \_c \e_l
bf_e i_jbh^ kmlhd >ey \ebygby l_fi_jZlmju \ha^moZ oZjZdl_jgu ^ \_ kbeu gZijZ\e_ggu_ ijhlb\h
iheh`gh I_j\uc qe_g ih aZdhgm wdkihg_gpbZevgh]h jhklZ ihdZau\Z_l m\_ebq_gb_ iheh`bl_evguo l_f
i_jZlmj ba -за усиления радиации Солнца. А второй член тренда по показательному закону показывает
\ebygb_ dhkfhkZ gZ kgb`_gb_ l_fi_jZlmju < blh]_ ^_ckl\by ^\mo kbe fZdkbfmf l_fi_jZlmju \ha^moZ
gZ[ex^Z_lky hdheh e_lg_]h jZ\gh^_gkl\by H[Z \_c\e_lZ ih agZdm gZijZ\e_gu gZ jhkl l_fi_jZlmju \ha
^moZ qlh mdZau\Z_l gZ ]eh [Zevgh_ ihl_ie_gb_ K fbgbfZevguf ihklhygguf i_jbh^hf kmlhd gZ[ex
^Z_lky \lhjh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx D wlhc ihklhygghc ^bgZfbd_ ijbkihkh[bebkv ebklvy
jZkl_gbc <ebygb_ hlghkbl_evghc \eZ`ghklb oZjZdl_jgh l_f qlh i _j\uc qe_g y\ey_lky aZdhghf гибели.
<lhjhc qe_g ± биотехнический закон, показывающий предел возрастания. Третий член (первый вейвлет)
oZjZdl_jbam_l kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhygguf i_jbh^hf kmldb dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb
<k_ q_luj_ qe_gZ fh^_eb gZijZ\e_gu gZ jhkl \eZ`ghkl b < kjZ\g_gbb k l_fi_jZlmjhc \ha^moZ hlghkb
l_evgZy \eZ`ghklv bf__l [he__ \ujZ`_ggmx ih Zfieblm^_ k kmlhqguf pbdehf dhe_[Zl_evgh]h \hafms_
gby dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb \ kjZ\g_gbb k Ijb wlhf kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ ^ey hlghkbl_ev
ghc \eZ`ghklb y\ey _lky i_j\uf dhe_[Zgb_f Z ^ey l_fi_jZlmju \ha^moZ ± вторым. Для влияния темпера-
туры точки росы первый член является законом гибели, а второй – биотехническим законом. Это дает
fZdkbfmf hdheh e_lg_]h jZ\gh^_gkl\by H[Z \_c\e_lZ gZijZ\e_gu gZ kgb`_gb_ l_fi_j Zlmju lhqdb jhku
I_j\h_ dhe_[Zgb_ \ \b^_ lj_fhjZ fh`_l hdZaZlv klZjlh\h_ \ha^_ckl\b_ gZ aZimkd \_]_lZpbb ebklv_\ k ih
klhygguf i_jbh^hf \ kmlhd
Abstract.
Factor analysis of three -hour dynamics for the vegetation period of birch leaves from 01.05.2014 to
30.09.2014 of four meteorological parameters: atmospheric pressure; air temperature; relative humidity; dew point
temperature was carried out by the method of identification of stable regularities (weather station Yoshkar -Ola,
Russia, 2917WMO_ID=27485). Power sample consisted of 1222 of the row. The correlation coefficient 0.4677 is
less than 0.5065 for the year between winter solstices, but slightly more than 0.4583 for the seven -year data set. It
has been proved that the ontogenesis of birch leaves is most influenced by the relative humidity, the dew point
temperature on the second and the air temperature on the third place. By the influence of air pressure the adequacy
of the model by the correlation coefficient 0.7241, which is more than 0.6776 for on e year. The first term shows
60 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
the decrease in air pressure from the blooming of birch buds before leaf fall. But the second term shows the stress
excitation of air pressure. As a result, the change in pressure in the dynamics of three -hour changes during th e
growing season are recession and excitation. And two wavelets with constant periods counteract the growth of air
pressure the Third member has a cycle of oscillation of 56.3 days, and the second wavelet had a period of 15.4
days. For the influence of air temperature is characterized by two forces directed opposite. The first term according
to the law of exponential growth shows an increase in positive temperatures due to increased solar radiation. And
the second term of the trend according to the exponent ial law shows the influence of space on the temperature
decrease. As a result of the action of the two forces, the maximum air temperature is observed near the summer
equinox. Both wavelets on the sign are aimed at increasing the temperature of the air, wh ich indicates global
warming. With a minimum constant period of 0.5 days, a second oscillation with an adequacy of 0.6497 is ob-
served. To this constant dynamics adapted leaves of plants. The influence of relative humidity is characterized by
the fact that the first member is the law of death. The second term is the biotechnical law showing the limit of
increase. The third term (the first wavelet) characterizes the daily fluctuation with a constant period of 0.5 days
(correlation coefficient 0.6638). All fou r members of the model are aimed at increasing humidity. In comparison
with the air temperature, the relative humidity has a more pronounced amplitude with the daily cycle of oscillatory
perturbation (correlation coefficient 0.6638 in comparison with 0.639 7). In this case, the daily fluctuation for rel-
ative humidity is the first oscillation, and for air temperature – the second. To affect the dew point temperature of
the first member is the law of death, and the second – biotech law. This gives a maximum of about the summer
equinox. Both wavelets are aimed at reducing the dew point temperature. The first oscillation in the form of a
tremor can have a starting effect on the start of leaf vegetation with a constant period of 13 days.
Ключевые слова : метеостан ция, погода, факторы, трехчасовые измерения, вегетация, динамика,
\_c\e_lu [bgZju d\Zglu ih\_^_gby aZdhghf_jghklb
Keywords : weather station, weather, factors, three -hour measurements, vegetation, dynamics, wavelets, bi-
naries, quanta of behavior, regul arities.
1. Введение
Рост растений – сложный процесс, в его основе
лежат такие фундаментальные явления, как рит-
мичность, полярность, дифференциация, раздражи-
мость, корреляция. Эти процессы являются об-
щими для онтогенеза живых органи змов.
Онтогенез – индивидуальное развитие орга-
низма от зиготы (или вегетативного зачатка) до
природной смерти. Благодаря активной деятельно-
сти меристем и фотосинтетической активности ли-
стьев зеленое растение приобретает ряд черт, кото-
рые характеризуют его рост. В процессе онтогенеза
растения рост наблюдается на протяжении основ-
ных этапов его жизненного цикла [1, 2, 12 -14].
Этапы онтогенеза – это морфологическое и
функциональное разветвление онтогенеза. Они
проявляются в изменении характера роста, диффе-
ренци ации и функциональной активности орга-
низма. Таких этапов пять: эмбриональный, юве-
нильный, спелость, размножение и старость. Это не
изолированные периоды развития, а взаимно пере-
ходящие одна в другую фазы, в основе которых ле-
жат медленно идущие возрастные и зменения, т. е.
изменения организма и его отдельных частей, обу-
словленные возрастом. Возрастные изменения кле-
ток, тканей и органов зависят от присущего им ро-
ста, общего возраста организма, а также от харак-
тера взаимосвязей с другими частями растения.
Форми рование и отмирание листьев в цикле
hglh]_g_aZ jZa^_eyxlky gZ lZdb_ wlZiu jZkimkdZ
gb_ ihq_d jhkl b jZa\blb_ ebklv_\ jZkp\_qb\Zgb_
hlfbjZxsbo ebklv_\ hiZ^_gb_ ebklv_\
Вегетация – это такое состояние растений,
ijb dhlhjhf ijhbkoh^yl ijhp_kku \b^bfh]h jh klZ
\_]_lZlb\guo b ]_g_jZlb\guo hj]Zgh\ b hkms_kl\
ey_lky g_ij_ju\gZy ZkkbfbeypbhggZy ^_yl_ev
ghklv ebklv_\ M ebklhiZ^guo \b^h\ ^j_\_kguo
jZkl_gbc n_gheh]bq_kdbf bg^bdZlhjhf gZqZeZ \_
]_lZpbb y\ey_lky jZkimkdZgb_ \_]_lZlb\guo ihq_d
Z bg^bdZlhjhf hdhgqZgby ± опадение листьев.
Впервые нами динамика онтогенеза была рас-
kfhlj_gZ [_a jZa^_e_gby gZ iylv wlZih\ lh _klv p_
ehklgh \h \j_f_gb \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z mq_l
guo ebklv_\ [_j_au ih\bkehc > @ Ijb
wlhf ]jmiiu ebklv_\ baf_j_gu [_a bo \aylby k ^_
j_\Z Для этого были разработаны несколько спосо-
[h\ ih dhlhjuf ihemq_gu iylv iZl_glh\ gZ bah[
j_l_gby Jhkkbckdhc N_^_jZpbb
Нами была принята гипотеза о непрерывности
^bgZfbdb iZjZf_ljh\ mq_lguo ebklv_\ \ l_q_gb_
\k_]h \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z HgZ iheghklvx ^h
dZaZgZ \uy\e_gb_f [bhl_ogbq_kdbo fgh]hqe_gguo
aZdhghf_jghkl_c f_lh^hf b^_glbnbdZpbb > 3-6, 9].
Тем самым положено начало развитию науки ста-
lbklbq_kdZy n_gheh]by . Доказано, что по макси-
fmfZf ^ebgu rbjbgu i_jbf_ljZ b iehsZ^b mq_l
guo ebklv_\ \iheg_ \hafh`_ g nZdlhjguc ZgZeba \
dhlhjhf iyluf iZjZf_ljhf klZgh\blky \_]_lZpbhg
guc i_jbh^ hl fhf_glZ jZkimkdZgby ihq_d m \k_o
ebklv_\ ^_j_\Z ^h fhf_glZ hiZ^_gby dZ`^h]h mq_l
gh]h ebklZ ebiu beb [_j_au Ijb wlhf wdheh]bq_
kdb_ mkeh\by ijhbajZklZgby kbevgh \ebyxl ^Z`_ gZ
характер биотехнической закономерности дина-
fbdb hglh]_g_aZ
В дальнейшем было установлено, что глав-
ными экологическими условиями являются погод-
ные (метеорологические) параметры. Тогда время
становится системообразующим фактором, объ-
единяющим динамику пар аметров листьев березы
повислой, распространенной в Северном полуша-
рии, в онтогенезе с параметрами погоды, измерен-
ными через каждые три часа на метеостанции.
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 61
В данной статье рассмотрены динамика в пре-
^_eZo \_]_lZpbb -30.09.2014 года и был прове-
^_g nZ dlhjguc ZgZeba f_`^m f_l_hiZjZf_ljZfb
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
klvx a_feb ; – относительная влажность (%) на
\ukhl_ f_ljZ gZ^ ih\_joghklvx a_feb gZ f_l_h
klZgpbb >ey k\yab k \_]_lZpbhgguf i_jbh^hf [_
j_au ih\bkehc hdheh ^Zgghc f_l_hjheh]bq_kdhc
klZgpbb fu mqblu\Z_f _s_ b q_l\_jluc f_l_hj h
eh]bq_kdbc iZjZf_lj – температура точки росы
(градус Цельсия) на высоте 2 метра над поверхно-
klvx a_feb
На многолетние растения погода влияет через
_`_]h^guc hglh]_g_a ebkl\u D\Zglu ih\_^_gby
ebklv_\ gZijbf_j [_j_au ih\bkehc > -9], распро-
kljZg_gghc gZ K_\_jghf ihemrZjbb q_ldh aZ\bkyl
hl d\Zglh\ Zkbff_ljbqguo \_c\e_lh\ > @ ih\_
^_gby l_fi_jZlmju \ha^moZ b hlghkbl_evghc \eZ`
ghklb Ih \_c\e_lZf mgb\_jkZevghc dhgkljmdpbb
baf_gyxlky \h^guc j_`bf em]h\ > @ b ^bgZfdZ m]
e_jh^Z \ ?\j hi_ > @
Динамика онтогенеза учетных листьев березы
ih\bkehc \ l_q_gb_ \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z >
@ ]h^Z oZjZdl_jbam_lky [bhl_ogbq_kdbf aZ
dhghf > @ b ^hihegbl_evgh Zkbff_ljbqgufb
\_c\e_lZfb LZd dZd \_c\e_lu ih fZl_fZlbq_kdhc
dhgkljmdpbb h^bgZdh\u (инвариантны) для любых
h[t_dlh\ bkke_^h\Zgby lh [ueZ \uy\e_gZ p_ev bk
ke_^h\Zgby d\Zglh\ ih\_^_gby m [bgZjguo hlghr_
gbc f_`^m mql_ggufb f_l_hjheh]bq_kdbfb iZjZ
f_ljZfb k ih
Различаются два вида квантов поведения:
во-первых , в динам ике каждый фактор расчле-
gy_lky gZ kmffm \_c\e_lh\ lh _klv \h \j_f_gb nZd
lhj ij_^klZ\ey_lky dZd `]ml m_^bg_gguo \heg kh
eblhgh\ b wlhl ijhp_kk oZjZdl_jbam_lky dZd кван-
lh\Zy jZkimlZgghklv ;
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.
2. Исходные данные
Метеостанция Йошкар -Ола, Россия,
: 0 2 B , ' \u[hjdZ [ueZ ijbgylZ k
ih \k_ ^gb \ \_]_lZpbhgguc
i_jbh^ ebklv_\ [_j_au ih\bkfehc lZ[e Fhs
ghklv klZlbklbq_kdhc \u[hjdb ih q_luj_f f_
l_hiZjZf_ljZf khklZ\beZ kljhdb
Таблица 1.
Данные по метеостанции Йошкар -Ола
http://rp5.ru (Россия, WMO_ID=27485, выборка с 01.05.2014 по 30.09.2014, все дни)
№
п/п =
Время ,
сутки =
Метеорологические параметры =
Давление воз-
духа =
Темпера-
тура =
Относительная влаж-
ность =
Температура точки
росы =
N= 0.04O = 742.T = 8.M = 92= 6.T =
O= 0.16T = 742.P = 6.U = 94= 5.9 =
P= 0.29O = 742.O = 7.R = 94= 6.T =
4= 0.41T = 742.O = 11.4 = 79= 8.M =
R= 0.54O = 743.M = 14.9 = 61= 7.4 =
…= …= …= …= …= …=
1218 = 152.41T = 743.R = 9.U = 91= 8.4 =
1219 = 152.54O = 741.T = 11.4 = 81= 8.4 =
1220 = 152.66T = 739.S = 10.6 = 90= 9.M =
1221 = 152.79O = 736.R = 9.9 = 95= 9.M =
1222 = 152.91T = 748.N = 8.9 = 89= 7.P =
=
При факторном анализе время исключается, и
hgh \uklmiZ_l lhevdh dZd kbkl_fhh[jZamxsbc nZd
lhj h[_ki_qb\Zxsbc hlghr_gby f_`^m q_lujvfy
iZjZf_ljZfb ih]h^u Ihwlhfm Z^_d\Zlghklv fh^_
e_c ^bgZfbdb mqblu\Z_lky \ ^bZ]hgZevguo de_ldZo
dhjj_eypbhgghc fZljbpu
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\hc nhjfmehc > @ \b^Z
,
,
, (1)
где - амплитуда (половина) вейвлета (ось
), - полупериод волны (ось ).
По формуле (1) с двумя фундаментальными
nbabq_kdbfb ihklhyggufb (число Непера или
qbkeh \j_f_gb b (число Архимеда или число
ijhkljZgkl\Z h[jZam_lky bagmljb bamqZ_fh]h y\e_
gby b beb 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^_
kmffu hl^_evguo \_c\e_lh\
Сигнал – это материальный носитель инфор-
fZpbb : bgnhjfZpby gZfb ihgbfZ_lky dZd мера
\aZbfh^_ckl\by . Сигнал может генерироваться, 0P T U dT 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
62 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
но его приём не обязателен. Сигналом может быть
ex[hc nb abq_kdbc ijhp_kk beb _]h qZklv IhemqZ
_lky qlh baf_g_gb_ fgh`_kl\Z g_ba\_klguo kb]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
kbo ihj g_l klZlbklbq_kdbo fh^_e_c dZd ^bgZfbdb
lZd b \aZbfghc k\yab f_`^m q_l ujvfy iZjZf_ljZfb
ih]h^u gZ ^Zgghc f_l_hklZgpbb
Тренд образуется при условии, когда период
dhe_[Zgby �5 стремится к бесконечности. Чаще
\k_]h lj_g^ h[jZam_lky ba ^\mo qe_gh\ nhjfmeu
Все модели в данной статье были выявлены
ijb qZklghf kemqZ_ 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 корреляци онная 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_ldZo klZ\bf dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb lj_g^Z ih
fh^_eyf ^bgZfbdb k ih
Таблица 2.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов после идентификации по
aZdhghf_jghklb lj_g^Z
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма
Место
,0С ,мм.рт.ст. ,% ,0С
Температура воздуха , 0С 0.4301 0.1951 0.6397 0.5537 1.8186 1
Атмосферное давление , мм. рт. ст. 0.0321 0.2804 0.2773 0.3004 0.8902 4
Относительная влажность , % 0.6224 0.2779 0.4184 0.3972 1.7159 3
Температура точки росы , 0С 0.5043 0.3055 0.3591 0.5500 1.7189 2
Сумма 1.5889 1.0589 1.6945 1.8013 6.1436 -
Место 3 4 2 1 - 0.3840
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 6.1436 / 4 2 = 0.3840, что меньше 0.4634 для пе-
jbh^Z k ih Ihwlhfm ]h^
f_`^m ^_dZ[jvkdbf khegp_klhygbyfb hdZaZeky
emqr_ ih Z^_d\Zlghklb fh^_e_c ih kjZ\g_gbx k
i_jbh^hf \_]_lZpbb
Как влияюща я переменная на первом месте
hdZaZeky f_l_hjheh]bq_kdbc iZjZf_lj ³L_fi_jZ
lmjZ \ha^moZ ´ gZ \lhjhf ± “Температура точки
jhku ´ b gZ lj_lv_f f_kl_ ± “Относительная влаж-
ghklv ´ Wlhl j_clbg] iheghklvx kh\iZ^Z_l k i_jb
h^hf f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb ^ey dhlh
jh]h [ue ihemq_g ZgZeh]bqguc j_clbg] f_l_hiZjZ
f_ljh\ b ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c
Однако учет периода вегетации сильно изме-
gbe j_clbg] aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c GZ i_j\hf f_
kl_ hdZaZeZkv l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku gZ \lhjhf ±
относительная влажность воздуха и т олько на тре-
lv_f f_kl_ ± температура воздуха.
4. Факторный анализ идентификацией вол-
gh\h]h mjZ\g_gby
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 д остаточно 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, которые равны или меньше
ошибк и 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
распутанности.
Для динамики на м удалось в программной
среде CurveExpert -1.40 (URL : http ://www .curveex-
pert .net /) выявить второй вейвлет (табл. 3).
x y r xI T 0P U dT T 0P U dT r yI
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 63
Таблица 3.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов после идентификации по
lj_g^m ^ey [bgZjguo hlghr_gbc b ^\mo \_c\e_lh\
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма
Место
,0С ,мм.рт.ст. ,% ,0С
Температура воздуха , 0С 0.7731 0.1951 0.6397 0.5537 2.1616 1
Атмосферное давление , мм. рт. ст. 0.0321 0.7241 0.2773 0.3004 1.3339 4
Относительная влажность , % 0.6224 0.2779 0.7879 0.3972 2.0854 2
Температура точки росы , 0С 0.5043 0.3055 0.3591 0.7335 1.9024 3
Сумма 1.9319 1.5026 2.064 1.9848 7.4833 -
Место 3 4 1 2 - 0.4677
Коэффициент коррелятивной вариации увели-
qbeky ^h qlh f_gvr_ ^ey
]h^Z f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb gh qmlv
[hevr_ ^ey k_fb e_l J_clbg] nZdlhjh\ ba
f_gbeky ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c hlghkbl_ev
gZy \eZ`ghklv klZeZ i_j\uf а температура точки
jhku klZeZ \lhjuf
Таким образом, было доказано, что на онтоге-
g_a ebklv_\ [_j_au ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_
hdZau\Z_l hlghkbl_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ Z l_f
i_jZlmjZ \ha^moZ ± на третьем. Учетные листья бе-
j_au ih\bkehc ijbgbfZebkv gZ \ukhl_ -2.0м, а
f_l_hiZjZf_lju baf_jyxlky gZ \ukhl_ f ih
wlhfm gZ gb`gb_ ebklvy ^j_\_kguo jZkl_gbc l_f
i_jZlmjZ lhqdb jhku \eby_l lZd`_ Zdlb\gh
5. Закономерности динамики давления воз-
^moZ
Как правило, модели любой динамики мето-
^hf b^_glbnbdZpbb fh`gh ^h\_klb ^h dhg_qgh]h
fgh`_kl\Z \_c\e_l -сигналов. Критерием остановки
ijhp_kkZ b^_glbnbdZpbb klZgh\blky lhevdh ih
]j_rghklv baf_j_gbc DZ`^uc \_c\e_l ijb wlhf
klZgh\blky hl^_evguf d\Zglhf ih\_^_g by kljh_
gb_ fZdjhh[t_dlh\ \ kjZ\g_gbb k bo ih\_^_gb_f
fh`gh ijbgylv ihklhygguf GZijbf_j kj_^gyy
l_fi_jZlmjZ \ha^moZ P_gljZevghc :g]ebb aZ -
2017 годы по данным Hadley Centre Central England
Temperature (HadCET ) до ошибки измерений ∓0.05 0С характеризуется множеством из 188 вейвлетов.
В таблице 4 приведены значения параметров
модели (1) по 14 членам. Из неё видно, что части
тренда являются частными случаями вейвлета.
Адекватность модели (1) по данным таблицы 4
ih q_luj_f qe_gZf jZ\gZ ih dhw nnbpb_glm dhjj_
eypbb jbk qlh [hevr_ ^ey h^gh]h
]h^Z Ijbgylb_ \_]_lZpbb ih\urZ_l Z^_d\Zlghklv
^bg Zfbdb ^Z\e_gby \ha^moZ
Таблица 4.
Параметры моделей (1) динамики давления воздуха с 01.05.2014 по 30.09.2014
Но-
мер
Вейвлет Коэф .
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 752.58329 0 1.29446e -5 1.77686 0 0 0 0
0.7241 2 0.00021001 2.67256 0.00021023 1.62649 0 0 0 0
3 -38.34348 0 1.11714 0.15474 28.13992 0 0 -0.61258
4 -3.57725 0 0.0093160 1 7.71514 0 0 -1.70404
5 -2.84684 0 0.0027442 1 9.38969 0.12388 0.78340 0.016600 0.4415
6 1056.96057 2.98230 6.18690 0.29010 0.11174 0.22278 0.72798 3.88163 0.4203
7 -2.25536e -9 5.92660 0.044402 1.10201 5.95474 0.0030217 1.02087 3.55281 0.2289
8 -0.79410 0 0.0015102 1 14.00598 0.023531 1.17036 2.35290 0.1680
9 -1.31482e -6 4.26835 0.061945 0.97206 8.77909 0.00097783 1.39166 3.00704 0.5535
10 0.0078668 1.46978 0.014987 1 3.12557 0 0 -1.17215 0.3233
11 0.27624 0 -0.016659 0.99475 4.99977 -0.0018980 1.02577 0.73450 0.4062
12 1.33493 0 0.018915 1 1.98554 -0.015700 0.32412 0.41771 0.1667
13 3.50015e -7 4.73382 0.071744 0.99286 1.73349 0 0 4.16708 0.2683
14 2.26092e -6 4.19048 0.0532401 1.06128 1.53772 0 0 -2.37002 0.1856
x y r xI T 0P U dT T 0P U dT r yI 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
64 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Двухчленный тренд = Первое колебание =
= = 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 распускания почек березы повсилой до опадения
листьев. Но второй член по биотехническому за-
кону [4] показывает стрессовое возбуждение давле-
ния воздуха. В итоге на изменение давления в ди-
намике трехчасовых изменений в течение вегета-
ции действуют две противоположно направленные
силы (спада и возбуждения ). А два вейвлета с по-
стоянными периодами противодействуют росту
давления воздуха, так как имеют отрицательные
знаки.
Из значений полупериода колебания
видно, что третий член имеет цикл колебания
28.13992 ×2≈56.3 суток (меньше двух месяцев).
<lhjhc \_c\e_l bf_e i_jbh^ dhe_[Zgby ×
t
N 15.4 суток (больше двух недель). Из графиков
gZ jbkmgd_ \b^gh qlh i_j\uc \_c\e_l ih Zfieb
lm^_ agZqbl_e_g b bf__l Z^_d\Zlghklv ih dhwnnb
pb_glm dhjj_eypbb qlh ]hjZa ^h [hevr_
^ey ^\moqe_ggh]h lj_g^Z Ijb wlhf q_l\_j
lh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx gZ jbkmgd_
ijhbahreh \ gZqZe_ i_jbh^Z \_]_lZpbb Wlh ± гра-
nbd dhg_qghf_jgh]h \_c\e_lZ ihdZau\Zxs_]h
lj_fhj ^Z\e_gby \ha^moZ Ihwlhfm fh`_l hdZ
aZlvky qlh \kie_ kd ^Z\e_gby iha\hey_l klZjlh\Zlv
jhklm ebklv_\ jZkl_gbc
6. Закономерности динамики температуры
\ha^moZ
Четыре члена температуры воздуха (табл. 5)
bf_xl dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb jbk Z
^ey ]h^Z abfgbo khegp_klhygbc wlhl f_l_hiZjZ
f_lj bf_e kZfuc \ukhdbc dhwnnbpb_gl ^ey
k_fbe_lgbo ^Zgguo [ue ihemq_g Dhg_qgh
`_ mf_gvr_gb_ Z^_d\Zlghklb k\yaZgh k bkdexq_
gb_f hljbpZl_evguo l_fi_jZlmj \ abfg__ \j_fy
JZkl_gby \ K_\_jghf ihemrZjbb ijhklh moh^yl \
abfg__ \j_fy gZ покой. А листья березы повислой
_`_]h^gh \hajh`^Zxlky Bf_ggh lZdb_ ^bkdj_lgu_
\hajh`^_gby ^_eZxl ebkl\m jZkl_gbc d\Zglh\uf
h[t_dlhf i a5 S = 5.1 9824488
r = 0.28041 170
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 73 2.1 0
73 7.5 0
74 2.9 0
74 8.3 0
75 3.7 0
75 9.1 0
76 4.5 0 S = 4.0 4166288
r = 0.62807 514
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 8.8 2
-1 3.6 6
-8 .51
-3 .35
1.8 1
6.9 6
12 .12 S = 3.7 5109281
r = 0.34263 386
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.5 8
-1 2.0 6
-7 .55
-3 .03
1.4 8
6.0 0
10 .52 S = 3.7 4920483
r = 0.72405 804
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 73 2.1 0
73 7.5 0
74 2.9 0
74 8.3 0
75 3.7 0
75 9.1 0
76 4.5 0 S = 3.3 5007755
r = 0.44154 234
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.6 8
-1 1.9 9
-7 .31
-2 .63
2.0 6
6.7 4
11 .42 S = 3.0 4157158
r = 0.42033 444
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.9 3
-1 2.3 0
-7 .67
-3 .03
1.6 0
6.2 4
10 .87
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 65
Таблица 5.
Параметры моделей (1) динамики температуры воздуха 01.05.2014 -30.09.2014
Но-
мер
Вейвлет Коэф .
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 13.26197 0 -0.0046798 1.24126 0 0 0 0
0.7731 2 -6.57506e -5 2.88573 0 0 0 0 0 0
3 3.46357 0 -.0013040 1 -1.43505 5.22098 0.39412 4.18026
4 5.10325 0 0.0015485 1 0.5 0 0 -2.11550
5 1.41494 1.06316 0.26339 0.66487 3.43554 0.73050 0.33054 0.57240 0.4686
6 -1.04569 0 -0.0020797 1 5.45360 -0.00019859 1.43651 -3.20143 0.2638
7 -1.06179e8 7.71227 18.19829 0.29724 2.03585 0 0 -1.44492 0.2034
8 1.01039e9 10.03030 29.52445 0.17812 23.39359 -10.01353 0.063432 -2.02526 0.2962
9 -3.91870e -10 6.83016 0.091406 0.99802 14.78784 0.026149 0.97603 3.39594 0.3852
10 6.87921e -5 3.00104 0.057765 0.92471 6.29825 -0.0051960 0.87053 1.90286 0.2355
11 0.0010078 8.05041 7.39287 0.30039 3.6881 0 0 2.17829 0.4324
12 9.31469 0 2.15790 0.044308 5.07042 -0.00087003 1.21105 2.53253 0.2076
13 -1.21475 0 0.0072481 1 2.73165 0 0 0.20328 0.2304
14 -0.72939 0 7.03801e -5 1.44816 3.21714 -0.00070391 1.03348 -2.79015 0.2158
Две силы по двум членам тренда направлены
противоположно. Первый член по закону экспонен-
циального роста показывает увеличение положи-
тельных температур из -за усиления радиации
Солнца. А второй член тренда по показательному
закону [4] показывает влияние космоса на сн иже-
ние температуры воздуха. В итоге действия двух
сил максимум температуры воздуха наблюдается
около летнего равноденствия.
Оба вейвлета по знаку направлены на рост тем-
i_jZlmju \ha^moZ qlh mdZau\Z_l gZ ]eh[Zevgh_ ih
l_ie_gb_ LZdbo qe_gh\ k iheh`bl_evguf agZdhf \
lZ[ebp_ gZoh^blky _s_ iylv HljbpZl_evguc agZd
i_j_^ khklZ\eyxs_c fh^_eb ihdZau\Z_l gZ ]eh
[Zevgh_ ihoheh^Zgb_
С минимальным постоянным периодом 0.5 су-
lhd gZ[ex^Z_lky \lhjh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx
qlh ]hjZa^h \ur_ ih kjZ\g_gbx для
lj_g^Z D wlhc ihklhygghc ^bgZfbd_ ijbkihkh[b
ebkv ebklvy jZkl_gbc
Двухчленный тренд = Первое колебание =
= = Второе колебание = Двухчленный тренд и два колебания =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 = 5.3 4617125
r = 0.43006 439
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
0.0 3
5.7 0
11 .38
17 .05
22 .72
28 .40
34 .07 S = 4 .9 9 0 4 3 4 7 8
r = 0 . 3 5 96 6 9 8 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.0 7
-1 0.6 7
-5 .28
0 .1 2
5 .5 1
1 0.91
1 6.30 S = 3 .7 7 7 18 4 5 1
r = 0 . 6 4 97 4 2 3 8
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 7.2 0
-1 1.7 8
-6 .36
-0 .94
4 .4 9
9 .9 1
1 5.33 S = 3 .7 6 8 4 0 4 2 9
r = 0 . 7 7 31 12 8 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07
66 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Третье колебание = Четвертое колебание =
Рисунок 2. Графики общей модели (1) динамики температуры воздуха
Тогда становится понятным, что растения при-
способили свое аэробное (кислородное) дыхание к
суточным циклам изменения температуры и отно-
сительной влажности воздуха. При этом листья
днем занимаются фотосинтезом, то есть процессом
образования на свету зелеными растениями глю-
козы и кислорода из углекислого газа и воды по
формуле 6СО 2 + 6Н 2О → С 6H12О6 + 6O 2. В основ-
ном ночью листья обратно выдыхают углекислый
газ в соответствии с общим уравнением процесса
клеточного дыхания: С 6H12О6 + 6O 2 → 6СO 2 + 6Н 2О
+ 38АТФ. В связи с этим влияние относительной
влажности и температуры воздуха на онтогенез ли-
стьев березы повислой по всему Северному полу-
шарию становится решающим в квантовых связях
фенологии и метеорологии.
7. Закономерности динамики относитель-
ghc \eZ`ghklb \ha^moZ
В таблице 6 даны параметры 14 членов модели
ijb wlhf h[sbc dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb m q_
luj_o i_j\uo qe_gh\ jZ\_g qlh [hevr_ ih
kjZ\g_gbx k ^ey ]h^Z f_ `^m abfgbfb kheg
p_klhygbyfb R_klv i_j\uo ]jZnbdZ ihdZaZgu gZ
jbkmgd_
Таблица 6.
Параметры моделей (1) динамики относительной влажности воздуха
Но-
мер
Вейвлет Ко-
эф-
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 61.00958 0 0.023672 1 0 0 0 0
0.7879 2 1.19032e8 4.98204 21.29196 0.12188 0 0 0 0
3 18.53742 0 0.00071163 1 0.500016 0 0 1.03369
4 2.18466e -25 22.37791 0.56162 1 34.47904 -0.34292 1.01230 -5.15430
5 3.84479 0 -0.0018876 1 35.37706 0 0 -1.87000 0.2482
6 -0.00010547 0 -8.75880 0.044023 20.71227 -0.00035306 1.83252 0.024621 0.2409
7 99.66531 0 1.89889 0.13748 6.38048 0.00089350 1.25134 0.82397 0.2805
8 -3.14360 0 0.00041808 1 8.98206 -3.45803 0.083276 -3.06251 0.1880
9 12.51639 0 0.22691 0.45502 1.40274 0.0018390 1.11367 -0.39830 0.2259
10 2.85955 0.90557 0.019764 1.70821 0.41316 0.10487 0.97761 5.74180 0.1556
11 -2.14201 1.25043 0.42684 0.68109 0.82020 0 0 -0.87523 0.1123
12 -3.70475e -5 3.47612 0.045832 1.00874 4.39726 -0.00016787 1.31321 -3.88587 0.1510
13 1.85831 0 -0.00013210 1 2.87682 0.00047549 1.12568 0.31053 0.1247
14 1.39251e -5 3.67200 0.0022402 1.71846 0.60645 0 0 1.25019 0.1287
Первый член является законом гибели по из-
\_klghfm aZdhgm EZieZkZ \ fZl_fZlbd_ FZg^_ev
[jhlZ \ nbabd_ I_jeZ -Ципфа (в биологии) и Па-
j_lh \ wdhghf_ljbd_ <lhjhc qe_g lj_g^Z ± био-
l_ogbq_kdbc aZdhg ihdZau\Zxsbc ij_^_e
\hajZklZgby hlghkbl_evghc \eZ`ghklb до
>\moqe_gguc lj_g^ hlghkblky d deZkkb
q_kdbf nhjfZf ih mjZ\g_gbx
Третий член (первый вейвлет) характеризует
kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhygguf i_jbh^hf
kmldb dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb ih kjZ\g_
gbx k ^ey lj_g^Z Ijb wlhf \k _ q_luj_ hk
gh\guo qe_gZ fh^_eb gZijZ\e_gu gZ jhkl hlgh
kbl_evghc \eZ`ghklb \ha^moZ
Из графиков на рисунке 3 видно, что в сравне-
gbb k l_fi_jZlmjhc \ha^moZ hlghkbl_evgZy \eZ`
ghklv bf__l [he__ \ujZ`_ggmx ih Zfieblm^_ k km
lhqguf pbdehf baf_g_gbc \hegm dhe_ [Zl_evgh]h
\hafms_gby dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb \
kjZ\g_gbb k Ijb wlhf kmlhqgh_ dhe_[Zgb_
^ey hlghkbl_evghc \eZ`ghklb y\ey_lky i_j\uf dh
e_[Zgb_f Z ^ey l_fi_jZlmju \ha^moZ ± вторым.
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 = 3 .3 2 2 17 4 17
r = 0 . 4 6 86 0 4 5 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 2.7 9
-8 .81
-4 .83
-0 .84
3 .1 4
7 .1 2
1 1.11 S = 3 .2 0 18 1 10 9
r = 0 . 2 6 38 4 3 0 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 0.6 3
-6 .91
-3 .19
0 .5 3
4 .2 5
7 .9 6
1 1.68
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 67
Двухчленный тренд Первое ко лебание
Второе колебание Двухчленный тренд и два колебания
Третье колебание Четвертое колебание
Рисунок 3. Графики общей модели (1) динамики относительной влажности воздуха
Динамика относительной влажности для рас-
l_gbc \Z`g__ ih kjZ\g_gbx k l_fi_jZlmjhc \ha
^moZ M hklZevguo ^\mo f_l_hiZjZf_ljh\ ^Z\e_gb_
\ha^moZ b l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku kmlhqguo dhe_
[Zgbc g_ gZ[ex^Z_lky Ihwlhfm fu m[_`^_gu qlh
dhe_[Zl_evghc Z^ZilZpb_c hglh]_g_aZ ebkl\Z ijb
kihkh[beZkv d kmlhqghc ^bgZfb d_ hlghkbl_evghc
\eZ`ghklb Z aZl_f и температуры воздуха.
Как оказалось, в онтогенезе влажность оказы-
\Z_l [he__ kbevgh_ \ebygb_ ih kjZ\g_gbx k l_fi_
jZlmjhc \ha^moZ > @ >ey bamq_gby bo kh\f_kl
gh]h \ebygby gZ hglh]_g_a ebklv_\ g_h[oh^bfh g_
^\mo Z lj_ onZdlhjgh_ fh^_ebjh\Zgb_
8. Закономерности динамики температуры
lhqdb jhku
С коэффициентом корреляции 0.7335 (табл. 7,
jbk ^ey i_j\uo q_luj_o qe_gh\ fh^_eb \f_
klh ^ey ]h^Z f_`^m ^_dZ[jvkdbfb khegp_
klhygbyfb wlhl f_l_hiZjZf_lj hdZau\Z_l kb evgh_
\ebygb_ g_ f_g__
S = 18 .7 7 5 1 97 0 3
r = 0 . 4 18 4 2 7 4 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 S = 14 .0 3 0 4 7 10 7
r = 0 . 6 6 38 0 9 2 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -5 2.9 3
-3 5.5 9
-1 8.2 6
-0 .92
1 6.42
3 3.76
5 1.10 S = 12 .7 4 5 6 2 0 8 7
r = 0 . 4 2 03 3 4 4 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -5 0.1 3
-3 1.3 9
-1 2.6 5
6 .0 9
2 4.83
4 3.57
6 2.31 S = 12 .7 8 7 1 08 4 2
r = 0 . 7 8 79 2 4 2 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 S = 12 .3 2 0 7 15 4 5
r = 0 . 2 4 81 9 5 5 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -4 6.0 7
-2 9.2 8
-1 2.4 9
4 .3 0
2 1.09
3 7.88
5 4.67 S = 11. 9 7 13 4 7 4 4
r = 0 . 2 4 09 3 1 0 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -4 2.8 9
-2 5.9 7
-9 .04
7 .8 9
2 4.82
4 1.75
5 8.68
68 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Таблица 7.
Параметры моделей (1) динамики температуры точки росы
Но-
мер
Вейвлет Коэф-
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 0.57465 0 0.022429 1 0 0 0 0
0.7335 2 1.35056 0.54441 0.0039031 0.96659 0 0 0 0
3 -6.71936 0.00057659 0.032296 0.99634 6.48372 0 0 2.79573
4 -0.81046 0 -0.00016613 1.91722 8.79164 0.18201 0.84301 2.39310
5 -2.55279 0 0.0045226 1 8.58024 0.055456 0.91921 3.04307 0.4097
6 -2.73590 0.85318 0.16115 1.10910 1.48852 0 0 1.68965 0.2283
7 9584.82555 3.86328 10.43567 0.23132 0.82783 0 0 1.70256 0.1156
8 -35340.400 0 9.89854 0.015758 2.05076 4.39267 0.083682 0.24059 0.2423
9 -0.52099 0 -0.0012611 1 19.65654 9.9452e -5 1.97701 1.43156 0.1463
10 -6.72837e -8 6.38188 0.78307 0.60862 3.03869 0 0 0.35768 0.2064
11 -0.97248 0 -0.0030558 1 3.10317 0.0050579 0.99497 2.84056 0.3298
12 1.18298e -7 5.91168 0.14635 1.00037 1.39142 6.18891e -5 1.14593 1.02971 0.1214
13 -0.17475 0.83082 0.019844 1 4.78604 0.0052437 1 5.12996 0.3510
14 -0.64700 0 0.0042076 1 1.93122 0 0 0.02050
8 0.1463
Двухчленный тренд = Первое колебание =
= = Второе колебание = Двухчленный тренд и два колебания =
= = Третье колебание = Четвертое колебание =
Рисунок 4. Графики общей модели (1) динамики температуры точки росы воздуха
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 = 3 .9 6 8 3 16 7 1
r = 0 . 5 4 99 7 2 9 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 S = 3 .6 6 8 4 0 0 2 3
r = 0 . 3 8 13 4 3 5 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 5.8 3
-1 0.8 2
-5 .82
-0 .82
4 .1 8
9 .1 9
1 4.19 S = 3 .3 7 13 3 5 2 9
r = 0 . 3 8 94 1 9 2 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 3.4 4
-8 .76
-4 .08
0 .6 0
5 .2 8
9 .9 6
1 4.64 S = 3 .2 4 6 9 6 2 2 1
r = 0 . 7 3 34 8 8 7 4
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 S = 2 .9 4 6 0 0 5 2 8
r = 0 . 4 0 97 4 3 9 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 5.0 8
-9 .97
-4 .87
0 .2 3
5 .3 3
1 0.43
1 5.53 S = 2 .8 6 8 0 4 3 8 5
r = 0 . 2 2 82 8 6 2 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 3.8 4
-8 .79
-3 .73
1 .3 3
6 .3 9
1 1.44
1 6.50
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 69
При этом противоречивость тренда устраня-
_lky b hg ijbh[j_lZ_l deZkkbq_kdbc oZjZdl_j I_j
\uc qe_g y\ey_lky aZdhghf ]b[_eb ih EZieZkm Z
\lhjhc qe_g ± биотехническим законом. Это дает
fZdkbfmf hdheh e_lg_]h jZ\gh^_gkl\by H[Z
\_c\e_lZ gZijZ\e_gu gZ kgb`_gb_ температуры
lhqdb jhku ba -за отрицательного знака перед со-
klZ\eyxsbfb I_j\h_ dhe_[Zgb_ \ \b^_ lj_fhjZ
fh`_l hdZaZlv klZjlh\h_ \ha^_ckl\b_ gZ aZimkd f_
oZgbafZ \_]_lZpbb ebklv_\ jZkl_gbc k ihklhygguf
i_jbh^hf dhe_[Zgby \ 2 13 суток.
Мы полагали, что температура точки росы как -
то, по -особому, влияет на процесс онтогенеза ли-
klv_\ ^j_\_kguo jZkl_gbc LZd b kemqbehkv wlhl
iZjZf_lj ih lZ[ebp_ aZgye \lhjh_ f_klh ihke_ hl
ghkbl_evghc \eZ`ghklb
9. Бинарные отношения между метеороло-
]bq_kdbfb iZjZf_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
nZdlhjZfb
Влияние давления воздуха . На остальные
ljb nZdlhjZ ^Z\e_gb_ \ha^moZ \eby_l ih ^\moqe_g
guf nhjfmeZf lj_g^Z jbk
На температуру воздуха =0.0321 Остатки после двухчленного тренда (3) =
= = На относительную влажность 0.2773 = Остатки после двухчленного тренда (4) =
= = На температуру точки росы 0.3004 = =Остатки после двухчленного тренда (5) =
Рисунок 5. Влияние давления воздуха на другие метеорологические параметры
- влияние давления воздуха на температуру
\ha^moZ aZ i_jbh^ \_]_lZpbb ]h^Z qlh
gZfgh]h f_gvr_ \ kjZ\g_gbb k ]h^hf b ^Z`_
f_gvr_ \ kjZ\g_gbb k fZkkb\hf ^Zgguo aZ
k_fv e_l ijb wlhf dhgkljmdpby mkeh`gbeZkv \ \b^_
mjZ\g_gby
(3)
- влияние давления воздуха на относительную
\eZ`ghklv baf_gbehkv i_j\uc qe_g klZe aZdhghf
]b[_eb \f_klh aZdhgZ wdkihg_gpbZevgh]h jhklZ
ijb agZqbfhf ih\ur_gbb dhwnnbpb_glZ dhjj_ey
pbb \f_klh ^ey ]h^Z b ^ey k_fb
e_l ih nhjfme_ ) 5 43529.9 exp( 29592. 345 6 2 8 2 6.00P e T ) 0012356.0 exp( 39675.0 0 3 1 4 8.10 2 0 0 9 4.10 P P S = 5 .9 2 3 5 9 6 2 3
r = 0 . 0 3 21 0 0 6 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5 -1 8.9 7
-1 2.8 3
-6 .69
-0 .55
5 .6 0
1 1.74
1 7.88 S = 19 .8 6 1 19 9 9 3
r = 0 . 2 7 72 9 2 2 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5
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 )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5 -5 9.6 6
-4 1.4 6
-2 3.2 6
-5 .06
1 3.14
3 1.34
4 9.54 S = 5 .9 2 3 5 9 6 2 3
r = 0 . 0 3 21 0 0 6 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5 -1 8.9 7
-1 2.8 3
-6 .69
-0 .55
5 .6 0
1 1.74
1 7.88
70 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
; (4)
- влияние давления воздуха на температуру
lhqdb jhku mf_gvrb ehkv fZeh ^h \f_klh
^ey ]h^Z b ^ey k_fb e_l ijb h^bgZdh
\hc dhgkljmdpbb ^\moqe_ggh]h lj_g^Z
. (5)
С возрастанием давления воздуха в приземном
keh_ Zlfhkn_ju ih fh^ bnbpbjh\Zgghfm aZdhgm
EZieZkZ mf_gvrZxlky l_fi_jZlmjZ b hlghkbl_ev
gZy \eZ`ghklv \ha^moZ
Так мы провели факторный анализ, результаты
dhlhjh]h [ueb ijb\_^_gu \ ^Zgguo lZ[ebp b
Ba -за квантовой запутанности отношений между
nZdlhjZfb \hegh\u_ mjZ\g_gby i h ^ey iZjguo
hlghr_gbc f_`^m nZdlhjZfb g_ ihemqZxlky ih
wlhfm ^ey bo b^_glbnbdZpbb [ueZ ijbgylZ fh^_ev
lj_g^Z
Влияние температуры воздуха . На рисунке 6
^Zgu ]jZnbdb \ebygby Ba ebl_jZlmjguo bklhqgb
dh\ ba\_klgh qlh f_l_hjheh]b h[jZsZxl \gbfZ
gb_ ij_`^_ \k_]h gZ wlhl f_l_hiZjZf_lj Hg kqb
lZ_lky ]hjZa^h agZqbfuf ih kjZ\g_gbx gZijbf_j
k hlghkbl_evghc \eZ`ghklvx \ha^moZ
Графики левого столбца при квантовой опре-
^_e_gghklb jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam xlky mjZ\
g_gbyfb
- влияние температуры воздуха (без изменения
Z[kpbkku gZ 0 С) на давление воздуха по кон-
kljmdpbb fh^_eb baf_gbehkv \f_klh
^ey ]h^Z f_`^m ^_dZ[jvkdbfb khegp_klhygbyfb b
^ey k_fb e_l
(6)
- влияние температуры воздуха на относитель-
gmx \eZ`ghklv ih fh^_eb g_baf_ggh qlh
[hevr_ ^ey ]h^Z b ^ey k_fbe_lgbo
^Zgguo
(7)
- влияние температуры воздуха на температуру
lhqdb jhku g_baf_ggh qlh f_gvr_
^ey ]h^Z b f_gvr_ ^ey k_fb e_l
(8)
На давление воздуха 0.1951 = Остатки после двухчленного тренда (6) =
= =
На относительную влажность 0.6397 = Остатки после двухчленного тренда (7) =) 00024161.0 exp( 9984. 1265 0P U ) 00021517.0 exp( 49997.1 1 2 9 1 6.10 0 3 7 6 8.10 P P 12862.10 68039.00 12905.0 ) 0039986.0 exp( 63116. 164 P P Td ) 0015259.0 exp( 85065. 758 13597.1 0 T P ) 026534.0 exp( 055356.0 0 3 8 4 0.1 2 5 0 2 7.2 T T 1 8 9 1 7.3 1 2 8 3 6.3 00032542 ) 5 15174.2 exp( 79797. 82 T T e U ) 02010.7 exp( 0060812.0 065767.0T Td ) 29244.0 exp( 38090.5 4 8 2 7 7.0 1 0 5 9 6.1 T T S = 5 .3 11 4 0 83 3
r = 0 . 19 5 13 7 0 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 7 32 .1 0
7 37 .5 0
7 42 .9 0
7 48 .3 0
7 53 .7 0
7 59 .1 0
7 64 .5 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -1 8.0 9
-1 2.6 4
-7 .19
-1 .74
3 .7 0
9 .1 5
1 4.60 S = 15 .8 8 1 7 17 14
r = 0 . 6 3 97 3 6 9 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1
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 )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -6 3.9 0
-4 5.2 9
-2 6.6 8
-8 .07
1 0.54
2 9.15
4 7.75
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 71
На температуру точки росы 0.5537 = Остатки после двухчленного тренда (8) =
Рисунок 6. Влияние температуры воздуха на другие метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда
Из -за исключения зимних отрицательных зна-
q_gbc l_fi_jZlmju hkv Z[kpbkk g_ [ueZ kf_s_gZ
Влияние относительной влажности воздуха .
Это влияние показано графиками на рисунке 7, ко-
lhju_ [ueb b^_glbnbpbjh\Zgu mjZ\g_gbyfb \b^Z
- влияние относительной влажности воздуха на дав-
e_gb_ \ha^moZ qlh [hevr_ ^ey ]h^Z
b ^ey k_fb e_l
; (9)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру воздуха (0.6224 вместо 0.5533 для года и
^ey k_fb e_l
; (10)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру точки росы (0.3972, что больше 0.2564
^ey ]h^Z b ^ey k_fb e_l
. (11)
На давление воздуха 0.2779 = Остатки после двухчленного тренда (9) =
= = На температуру воздуха =0.6224 = Остатки после двухчленного тренда (10) =94588.1 04339.2 0 0086736.0 ) 6 40926.6 exp( 12517. 755 U U e P 5 0 8 2 9.1 6 5 7 2 4.1 030594.0 ) 00023327.0 exp( 23054. 26 U U T ) 012834.0 exp( 89464. 11 29032.1 U Td ) 010467.0 exp( 04575.1 97817.0 70747.0 U U S = 3 .9 5 8 3 6 9 6 9
r = 0 . 5 5 36 5 4 7 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -1 7.8 6
-1 2.9 5
-8 .04
-3 .13
1 .7 9
6 .7 0
1 1.61 S = 5 .19 7 9 1 71 4
r = 0 . 2 7 79 0 3 6 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 7 32 .1 0
7 37 .5 0
7 42 .9 0
7 48 .3 0
7 53 .7 0
7 59 .1 0
7 64 .5 0 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 -1 8.7 6
-1 3.2 4
-7 .73
-2 .21
3 .3 0
8 .8 2
1 4.33 S = 4 .6 3 5 0 0 17 5
r = 0 . 6 2 23 9 3 7 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
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 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 -1 9.0 3
-1 3.6 7
-8 .31
-2 .95
2 .4 1
7 .7 7
1 3.13
72 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
На температуру точки росы 0.3972 = Остатки после двухчленного тренда (11) =
Рисунок 7. Влияние влажности воздуха на другие метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда
Влияние относительной влажности возросло
^ey \k_o lj_o ^jm]bo f_l_hiZjZf_ljh\ Gh dhg
kljmdpby \ebygby gZ l_fi_jZlmju lhqdb jhku ba
f_gbehkv
Влияние температуры точки росы . На дру-
]b_ f_l_hjheh]bq_kdb_ iZjZf_lju jbk l_fi_jZ
lmjZ lhqdb jhku hdZau\Z_l \ebygb_ ih nhjfmeZf
- влияние температуры точки росы на давление
\ha^moZ qlh f_gvr_ ^ey ]h^Z b
^ey k_fb e_l
. (12)
- влияние температуры точки росы на темпера-
lmjm \ha^moZ qlh gZfgh]h f_gvr_
^ey ]h^Z b ^ey k_fb e_l ba -за исключения го-
^bqguo pbdeh\ gh ijb wlhf khojZgbeky lhevdh
первый член по закону экспоненциального роста
; (13
)
- влияние температуры точки росы на относи-
l_evgmx \eZ`ghklv qlh ihqlb \ iylv jZa
[hevr_ ^ey ]h^Z b ^ey k_f b e_l ijb
wlhf baf_gbeky agZd i_j_^ \lhjuf qe_ghf fh^_eb
; (14)
На давление воздуха 0.3055 = Остатки после двухчленного тренда (12) =
= = На температуру воздуха 0.5043 = Остатки после двухчленного тренда (13) = )) 20 ( 00052429.0 exp( 53668. 762 0 dT P )) 20 ( 71220.0 exp( ) 20 ( 00011514.0 65848.7 d d T T ) ) 20 ( 015375.0 exp( 01514.6 22626.1 dT T )) 20 ( 13910.0 exp( 11602. 131 dT U ) ) 20 ( 85694.1 exp( ) 20 ( 0031725.0 50746.0 00027.6 d d T T S = 4 .3 6 2 4 0 6 2 6
r = 0 . 3 9 71 6 7 8 7
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 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 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 -1 7.7 0
-1 2.6 2
-7 .54
-2 .46
2 .6 2
7 .7 0
1 2.78 S = 5 .15 2 4 4 2 19
r = 0 . 3 0 54 6 0 0 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 7 32 .1 0
7 37 .5 0
7 42 .9 0
7 48 .3 0
7 53 .7 0
7 59 .1 0
7 64 .5 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 -1 8.1 7
-1 2.9 4
-7 .71
-2 .48
2 .7 5
7 .9 8
1 3.21 S = 5 .10 9 2 7 6 8 8
r = 0 . 5 0 43 4 3 7 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 -1 2.4 2
-7 .01
-1 .61
3 .8 0
9 .2 0
1 4.61
2 0.02
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 73
На относительную влажность 0.3591 = Остатки после двухчленного тренда (14) =
Рисунок 8. Влияние температуры точки росы на метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда
Здесь конструкции моделей сильно измени-
ebkv Z gZqZeh dhhj^bgZl m l_fi_jZlmju kf_s_gh
\e_\h gZ 0С вместо 50 0С.
При нулевых значениях влияющих перемен-
guo ih ij_^u ^msbf nhjfmeZf ihemqbf ij_^_ev
gu_ l_hj_lbq_kdb_ agZq_gby aZ\bkbfuo ihdZaZl_
e_c lZ[e
Из данных таблицы 8 видно, что наиболее
hiZkguf klZgh\blky baf_g_gb_ ^Z\e_gby \ha^moZ
^h gme_\h]h agZq_gby :lfhkn_jZ klZg_l k l_fi_jZ
lmjhc -345.3 0С (что меньше темп ературы абсолют-
gh]h gmey \ -273.15 0С) при чрезвычайно высокой
\eZ`ghklb \ [ebadh d ih\_joghklb Iem
lhgZ
Таким образом, вычисление предельных зна-
q_gbc f_l_hiZjZf_ljh\ iha\hey_l kjZ\gb\Zlv Zl
fhkn_jm A_feb k ^jm]bfb ieZg_lZfb Kheg_qghc
kbkl_fu
Таблица 8.
Предельные значения метеорологических параметров при нулевых значениях влияющих пе-
j_f_gguo ih mjZ\g_gbyf ±14)
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели )
, мм. рт. ст. , 0С , % , 0С
Давление =мм. рт. ст. - -345.3 1266 164.63
Температура =0С 758.85 - 82.80 -0
Относ. влажность =% 755.13 26.23 - -11.89
Темпер. точки росы =0С 762.54 6.02 131.12 -
По семилетним данным сравнение было с пла-
g_lhc <_g_jhc
10. Квантовая запутанность между метео-
jheh]bq_kdbfb iZjZf_ljZfb
На рисунках 5 -8 квантовая запутанность ха-
jZdl_jbam_lky hklZldZfb \h \lhjhf klhe[p_ ]jZnb
dh\ Dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb d\Zglh\hc aZimlZg
ghklb hij_^_ey_lky \ujZ`_gb_f 1− (табл. 9).
Таблица 9.
Значения коэффициентов корреляции по уравнениям (3 –14)
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы
(показатели )
Коэффициент корреляции
квантового поведения
распутанности запутанности
Давление , мм. рт. ст.
Температура , 0С 0.0321 0.9679
Относ. влажность , % 0.2773 0.7227
Темп. точки росы , 0С 0.3004 0.6996
Температура , 0С
Давление , мм. рт. ст. 0.1951 0.8049
Относ. влажность , % 0.6397 0.3603
Темп. точки росы , 0С 0.5537 0.4463
Относительная влаж-
ность , %
Давление , мм. рт. ст. 0.2779 0.7221
Температура , 0С 0.6224 0.3776
Темп. точки росы , 0С 0.3976 0.6024
Температура точки
росы , 0С
Давление , мм. рт. ст. 0.3055 0.6945
Температура , 0С 0.5043 0.4957
Относ. влажность , % 0.2591 0.7409
Сумма коэффициентов корреляции 4.3651 7.6349
Коэффициент коррелятивной вариации квантов 0.3638 0.6362 x y 0P T U dT 0 0 P 0 T 0 U 20 dT x y 0P T U dT T 0P U dT U 0P T dT dT 0P T U S = 19 .2 9 3 1 31 7 9
r = 0 . 3 5 90 8 3 8 1
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .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 )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 -5 1.5 8
-3 4.0 8
-1 6.5 8
0 .9 2
1 8.42
3 5.92
5 3.42
74 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Введем новое понятие – квантовая распутан-
ghklv , которая показывает адекватность выявле-
gby fZl_fZlbq_kdbo aZdhghf_jghkl_c \ \b^_
\_c\e_l kb]gZeh\ Ihwlhfm Z^_d\Zlghklv d\Zglh\hc
jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam_lky l_f `_ agZq_gb_f
dhwnnbpb_glZ dhjj_eypbb dhlhjuc был получен в
oh^_ ijbf_g_gby f_lh^Z b^_glbnbdZpbb Zkbff_l
jbqguo \_c\e_lh\
Для характеристики части системы метеопара-
f_ljh\ ih [bgZjguf hlghr_gbyf d\ZglZf \aZbfh
^_ckl\by \\_^_f gh\uc klZlbklbq_kdbc ihdZaZl_ev
± коэффициент коррелятивной вариации кван-
lh\. Для квантовой распутанности по таблице 9 он
[m^_l jZ\_g ^ey h^gh]h ]h^Z Ijb
wlhf ^ey k_fbe_lgbo ^Zgguo wlhl ihdZaZl_ev jZ\_g
0.3897.
Границами остатков по графикам на рисунках
5-8 в простейшем случае становятся стороны вдоль
hk_c Z[kp bkk b hj^bgZl m ijyfhm]hevgbdZ hibku
\Zxs_]h jhc lhq_d Ba jbkmgdh\ -8 видно, что рои
lhq_d bf_xl keh`gmx nhjfm
11. Заключение
Впервые нами динамика онтогенеза была рас-
kfhlj_gZ p_ehklgh \h \j_f_gb \_]_lZpbhggh]h i_
jbh^Z mq_lguo ebklv_\ [_j_au ih\bkehc При этом
]jmiiu ebklv_\ baf_j_gu [_a bo \aylby k ^_j_\Z
>ey wlh]h [ueb jZajZ[hlZgu kihkh[u aZsbs_ggu_
iylvx iZl_glZfb gZ bah[j_l_gby Jhkkbckdhc N_^_
jZpbb
Главными экологическими условиями явля-
ются погодные (метеорологические) параметры.
Время объединяет динамику параметров листьев
березы повислой, распространенной в Северном
полушарии, в онтогенезе с параметрами погоды, из-
меренными через каждые три часа на метеостан-
ции.
Коэффициент коррелятивной вариации 0.4677
f_gvr_ ^ey ]h^Z f_`^m abf gbfb khegp_klh
ygbyfb gh qmlv [hevr_ ^ey k_fbe_lg_]h
fZkkb\Z ^Zgguo Ijb wlhf j_clbg] nZdlhjh\ baf_
gbeky lhevdh ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c hlghkb
l_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ klZeZ gZ i_j\h_ f_klh Z
l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku klZeZ \lhjuf LZdbf h[jZ
ahf [ ueh ^hdZaZgh qlh gZ hglh]_g_a ebklv_\ [_
j_au ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_ hdZau\Z_l hl
ghkbl_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ Z l_fi_jZlmjZ \ha
^moZ ± на третьем.
По влиянию давления воздуха а декватность
модели по четырем членам равна по коэффициенту
корреляции 0.7241, что больше 0.6776 для одного
года. Тогда получается, что принятие времени по
вегетационному периоду повышает адекватность
модели динамики давления воздуха. Первый член
показывает снижение давления воздуха от распус-
кания почек березы повсилой до опадения листьев.
Но второй член показывает стрессовое возбужде-
ние давления воздуха. В итоге на изменение давле-
ния в динамике трехчасовых изменений в течение
вегетации действуют две противо положно направ-
ленные силы (спада и возбуждения). А два вейвлета
с постоянными периодами противодействуют ро-
сту давления воздуха, так как имеют отрицатель-
ные знаки. Третий член имеет цикл колебания 56.3
суток (меньше двух месяцев), а второй вейвлет
имел пер иод колебания 15.4 суток (больше двух
недель).
Для влияния температуры воздуха характерны
две силы по двум членам тренда, направленные
противоположно. Первый член по закону экспонен-
циального роста показывает увеличение положи-
тельных температур из -за усиле ния радиации
Солнца. А второй член тренда по показательному
закону показывает влияние космоса на снижение
температуры воздуха. В итоге действия двух сил
максимум температуры воздуха наблюдается около
летнего равноденствия. Оба вейвлета по знаку
направлены на рост температуры воздуха, что ука-
зывает на глобальное потепление. С минимальным
постоянным периодом 0.5 суток наблюдается вто-
рое колебание с адекватностью 0.6497. К этой по-
стоянной динамике приспособились листья расте-
ний.
Влияние относительной влажност и характерно
тем, что п ервый член является законом гибели по
известному закону Лапласа (в математике), Ман-
дельброта (в физике), Перла -Ципфа (в биологии) и
Парето (в эконометрике). Второй член тренда –
биотехнический закон, показывающий предел воз-
растания о тносительной влажности до 30.09.2014.
Третий член (первый вейвлет) характеризует суточ-
ное колебание с постоянным периодом 0.5 сутки
(коэффициент корреляции 0.6638). При этом все че-
тыре основных члена модели направлены на рост
относительной влажности воздух а. В сравнении с
температурой воздуха относительная влажность
имеет более выраженную по амплитуде с суточным
циклом колебательного возмущения (коэффициент
корреляции 0.6638 в сравнении с 0.6397). При этом
суточное колебание для относительной влажности
явля ется первым колебанием, а для температуры
воздуха – вторым. Уже этот факт указывает на то,
что динамика относительной влажности для расте-
ний важнее по сравнению с температурой воздуха.
У остальных двух метеопараметров (давление воз-
духа и температура точки росы) суточных колеба-
ний не наблюдается. Поэтому мы убеждены в том,
что колебательной адаптацией онтогенеза листвы
растения приспособились к суточной динамике от-
носительной влажности, а затем и температуры воз-
духа.
Для влияния температуры точки росы первы й
член является законом гибели по Лапласу, а второй
член – биотехническим законом. Это дает макси-
мум около летнего равноденствия. Оба вейвлета
направлены на снижение температуры точки росы.
Первое колебание в виде тремора может оказать
стартовое воздействи е на запуск механизма вегета-
ции листьев растений с постоянным периодом ко-
лебания в 13 суток.
Для характеристики системы метеопараметров
ih [bgZjguf hlghr_gbyf d\ZglZf \aZbfh^_c
kl\by \\_^_g ihdZaZl_ev ± коэффициент корреля-
lb\ghc \ZjbZpbb d\Zglh\ . Для ква нтовой распу-
lZgghklb hg [m^_l jZ\_g ^ey h^gh]h
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 75
года). При этом для семилетних данных этот пока-
aZl_ev jZ\_g
Литература
1. Does humidity trigger tree phenology? Proposal
for an air humidity based framework for bud develop-
ment in spri ng // New Phytologist (2014) 202: 350 –355
_ 2014 The Authors www.newphytologist.com .
2. Y.H. Fu, et all. Declining globalwarming effects
on the phenology of Spring leaf unfolding. Letter.
2015. Vol 526. Nature / doi:10.1038/nature15402.
3. 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.2018.06.5556 95.
4. 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
5. 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.
6. P.M. Mazurkin. Wavelet Analysis Statistical
Data. Advances in Sciences and Huma nities . Vol. 1,
No. 2, 2015, pp. 30 -44. doi:
10.11648/j.ash.20150102.11.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . M ethod 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 conf erence proceedings,
isbn 978 -619 -7408 -46 -1 / issn 1314 -2704, 2 july - 8
july, 2018, vol. 18, issue 5.1, 517 -524 pp.
11. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . W ave dy-
namics of ontogenesis of leaves around automobile
road // 18th international multidisciplinary s cientific
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.
12. C.A. Polgar, R.B. Primack. Leaf -out phenol-
ogy of temperate woody plants: from trees to ecosys-
tems // New Phytologist (2011) 191: 926 –941. doi:
10.1111/j.1469 -8137.2011.03803
13. M. Rousi, J. Pusenius/ Variations in phenology
and growth of European whit e birch ( Betula Pendula )
clones // 2005. Heron Publishing —Victoria, Canada .
Tree Physiology 25, 201 –210/
14. Y. Zhang, L. Bielory, P. Georgopoulos. Cli-
mate change effect on Betula (birch) and Quercus (oak)
pollen seasons in US // Int J Biometeorol . 2014 Ju ly;
58(5): 909 –919. doi:10.1007 /s00484 -013 -0674 -7.
КВАНТЫ ПОВЕДЕНИЯ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ ПО ТРЕХЧАСОВЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ В
ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ПЕРИОД БЕРЕЗЫ ПОВИСЛОЙ
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 IN THE VEGETATION PERIOD BIRCH
Mazurkin Petr Matveevic h
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 aZ \_]_lZpbhgguc i_jbh^ ekblv_\ [_j_au ih\bkehc k ih q_luj_o f_l_hiZjZ
f_ljh\ Zlfhkn_jgh_ ^Z\e_gb_ l_fi_jZlmjZ \ha^moZ ; относительная вла жность; температура точки росы
f_l_hklZgpby ChrdZj -Ола, Россия, 2917WMO_ID=27485). Мощность выборки составила 1222 строки.
Dhwnnbpb_gl dhjj_eylb\ghc \ZjbZpbb f_gvr_ ^ey ]h^Z f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb
gh qmlv [hevr_ ^ey k_fbe_lg_] h fZkkb\Z ^Zgguo ;ueh ^hdZaZgh qlh gZ hglh]_g_a ebklv_\ [_j_au
ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_ hdZau\Z_l hlghkbl_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku gZ
\lhjhf Z l_fi_jZlmjZ \ha^moZ gZ lj_lv_f f_kl_ Ih \ebygbx ^Z\e_gby \ha^moZ Z ^_d\Zlghklv fh^_eb ih
dhwnnbpb_glm dhjj_eypbb qlh [hevr_ ^ey h^gh]h ]h^Z I_j\uc qe_g ihdZau\Z_l kgb`_gb_
^Z\e_gby \ha^moZ hl jZkimkdZgby ihq_d [_j_au ih\kbehc ^h hiZ^_gby ebklv_\ Gh \lhjhc qe_g ihdZau\Z_l
klj_kkh\h_ \ha[m`^_gb_ ^Z\e_gby \h a^moZ < blh]_ gZ baf_g_gb_ ^Z\e_gby \ ^bgZfbd_ lj_oqZkh\uo baf_
g_gbc \ l_q_gb_ \_]_lZpbb ^_ckl\mxl kiZ^ b \ha[m`^_gb_ : ^\Z \_c\e_lZ k ihklhyggufb i_jbh^Zfb ijh
lb\h^_ckl\mxl jhklm ^Z\e_gby \ha^moZ Lj_lbc qe_g bf__l pbde dhe_[Zgby kmlhd Z \lhjhc \_c \e_l
bf_e i_jbh^ kmlhd >ey \ebygby l_fi_jZlmju \ha^moZ oZjZdl_jgu ^ \_ kbeu gZijZ\e_ggu_ ijhlb\h
iheh`gh I_j\uc qe_g ih aZdhgm wdkihg_gpbZevgh]h jhklZ ihdZau\Z_l m\_ebq_gb_ iheh`bl_evguo l_f
i_jZlmj ba -за усиления радиации Солнца. А второй член тренда по показательному закону показывает
\ebygb_ dhkfhkZ gZ kgb`_gb_ l_fi_jZlmju < blh]_ ^_ckl\by ^\mo kbe fZdkbfmf l_fi_jZlmju \ha^moZ
gZ[ex^Z_lky hdheh e_lg_]h jZ\gh^_gkl\by H[Z \_c\e_lZ ih agZdm gZijZ\e_gu gZ jhkl l_fi_jZlmju \ha
^moZ qlh mdZau\Z_l gZ ]eh [Zevgh_ ihl_ie_gb_ K fbgbfZevguf ihklhygguf i_jbh^hf kmlhd gZ[ex
^Z_lky \lhjh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx D wlhc ihklhygghc ^bgZfbd_ ijbkihkh[bebkv ebklvy
jZkl_gbc <ebygb_ hlghkbl_evghc \eZ`ghklb oZjZdl_jgh l_f qlh i _j\uc qe_g y\ey_lky aZdhghf гибели.
<lhjhc qe_g ± биотехнический закон, показывающий предел возрастания. Третий член (первый вейвлет)
oZjZdl_jbam_l kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhygguf i_jbh^hf kmldb dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb
<k_ q_luj_ qe_gZ fh^_eb gZijZ\e_gu gZ jhkl \eZ`ghkl b < kjZ\g_gbb k l_fi_jZlmjhc \ha^moZ hlghkb
l_evgZy \eZ`ghklv bf__l [he__ \ujZ`_ggmx ih Zfieblm^_ k kmlhqguf pbdehf dhe_[Zl_evgh]h \hafms_
gby dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb \ kjZ\g_gbb k Ijb wlhf kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ ^ey hlghkbl_ev
ghc \eZ`ghklb y\ey _lky i_j\uf dhe_[Zgb_f Z ^ey l_fi_jZlmju \ha^moZ ± вторым. Для влияния темпера-
туры точки росы первый член является законом гибели, а второй – биотехническим законом. Это дает
fZdkbfmf hdheh e_lg_]h jZ\gh^_gkl\by H[Z \_c\e_lZ gZijZ\e_gu gZ kgb`_gb_ l_fi_j Zlmju lhqdb jhku
I_j\h_ dhe_[Zgb_ \ \b^_ lj_fhjZ fh`_l hdZaZlv klZjlh\h_ \ha^_ckl\b_ gZ aZimkd \_]_lZpbb ebklv_\ k ih
klhygguf i_jbh^hf \ kmlhd
Abstract.
Factor analysis of three -hour dynamics for the vegetation period of birch leaves from 01.05.2014 to
30.09.2014 of four meteorological parameters: atmospheric pressure; air temperature; relative humidity; dew point
temperature was carried out by the method of identification of stable regularities (weather station Yoshkar -Ola,
Russia, 2917WMO_ID=27485). Power sample consisted of 1222 of the row. The correlation coefficient 0.4677 is
less than 0.5065 for the year between winter solstices, but slightly more than 0.4583 for the seven -year data set. It
has been proved that the ontogenesis of birch leaves is most influenced by the relative humidity, the dew point
temperature on the second and the air temperature on the third place. By the influence of air pressure the adequacy
of the model by the correlation coefficient 0.7241, which is more than 0.6776 for on e year. The first term shows
60 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
the decrease in air pressure from the blooming of birch buds before leaf fall. But the second term shows the stress
excitation of air pressure. As a result, the change in pressure in the dynamics of three -hour changes during th e
growing season are recession and excitation. And two wavelets with constant periods counteract the growth of air
pressure the Third member has a cycle of oscillation of 56.3 days, and the second wavelet had a period of 15.4
days. For the influence of air temperature is characterized by two forces directed opposite. The first term according
to the law of exponential growth shows an increase in positive temperatures due to increased solar radiation. And
the second term of the trend according to the exponent ial law shows the influence of space on the temperature
decrease. As a result of the action of the two forces, the maximum air temperature is observed near the summer
equinox. Both wavelets on the sign are aimed at increasing the temperature of the air, wh ich indicates global
warming. With a minimum constant period of 0.5 days, a second oscillation with an adequacy of 0.6497 is ob-
served. To this constant dynamics adapted leaves of plants. The influence of relative humidity is characterized by
the fact that the first member is the law of death. The second term is the biotechnical law showing the limit of
increase. The third term (the first wavelet) characterizes the daily fluctuation with a constant period of 0.5 days
(correlation coefficient 0.6638). All fou r members of the model are aimed at increasing humidity. In comparison
with the air temperature, the relative humidity has a more pronounced amplitude with the daily cycle of oscillatory
perturbation (correlation coefficient 0.6638 in comparison with 0.639 7). In this case, the daily fluctuation for rel-
ative humidity is the first oscillation, and for air temperature – the second. To affect the dew point temperature of
the first member is the law of death, and the second – biotech law. This gives a maximum of about the summer
equinox. Both wavelets are aimed at reducing the dew point temperature. The first oscillation in the form of a
tremor can have a starting effect on the start of leaf vegetation with a constant period of 13 days.
Ключевые слова : метеостан ция, погода, факторы, трехчасовые измерения, вегетация, динамика,
\_c\e_lu [bgZju d\Zglu ih\_^_gby aZdhghf_jghklb
Keywords : weather station, weather, factors, three -hour measurements, vegetation, dynamics, wavelets, bi-
naries, quanta of behavior, regul arities.
1. Введение
Рост растений – сложный процесс, в его основе
лежат такие фундаментальные явления, как рит-
мичность, полярность, дифференциация, раздражи-
мость, корреляция. Эти процессы являются об-
щими для онтогенеза живых органи змов.
Онтогенез – индивидуальное развитие орга-
низма от зиготы (или вегетативного зачатка) до
природной смерти. Благодаря активной деятельно-
сти меристем и фотосинтетической активности ли-
стьев зеленое растение приобретает ряд черт, кото-
рые характеризуют его рост. В процессе онтогенеза
растения рост наблюдается на протяжении основ-
ных этапов его жизненного цикла [1, 2, 12 -14].
Этапы онтогенеза – это морфологическое и
функциональное разветвление онтогенеза. Они
проявляются в изменении характера роста, диффе-
ренци ации и функциональной активности орга-
низма. Таких этапов пять: эмбриональный, юве-
нильный, спелость, размножение и старость. Это не
изолированные периоды развития, а взаимно пере-
ходящие одна в другую фазы, в основе которых ле-
жат медленно идущие возрастные и зменения, т. е.
изменения организма и его отдельных частей, обу-
словленные возрастом. Возрастные изменения кле-
ток, тканей и органов зависят от присущего им ро-
ста, общего возраста организма, а также от харак-
тера взаимосвязей с другими частями растения.
Форми рование и отмирание листьев в цикле
hglh]_g_aZ jZa^_eyxlky gZ lZdb_ wlZiu jZkimkdZ
gb_ ihq_d jhkl b jZa\blb_ ebklv_\ jZkp\_qb\Zgb_
hlfbjZxsbo ebklv_\ hiZ^_gb_ ebklv_\
Вегетация – это такое состояние растений,
ijb dhlhjhf ijhbkoh^yl ijhp_kku \b^bfh]h jh klZ
\_]_lZlb\guo b ]_g_jZlb\guo hj]Zgh\ b hkms_kl\
ey_lky g_ij_ju\gZy ZkkbfbeypbhggZy ^_yl_ev
ghklv ebklv_\ M ebklhiZ^guo \b^h\ ^j_\_kguo
jZkl_gbc n_gheh]bq_kdbf bg^bdZlhjhf gZqZeZ \_
]_lZpbb y\ey_lky jZkimkdZgb_ \_]_lZlb\guo ihq_d
Z bg^bdZlhjhf hdhgqZgby ± опадение листьев.
Впервые нами динамика онтогенеза была рас-
kfhlj_gZ [_a jZa^_e_gby gZ iylv wlZih\ lh _klv p_
ehklgh \h \j_f_gb \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z mq_l
guo ebklv_\ [_j_au ih\bkehc > @ Ijb
wlhf ]jmiiu ebklv_\ baf_j_gu [_a bo \aylby k ^_
j_\Z Для этого были разработаны несколько спосо-
[h\ ih dhlhjuf ihemq_gu iylv iZl_glh\ gZ bah[
j_l_gby Jhkkbckdhc N_^_jZpbb
Нами была принята гипотеза о непрерывности
^bgZfbdb iZjZf_ljh\ mq_lguo ebklv_\ \ l_q_gb_
\k_]h \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z HgZ iheghklvx ^h
dZaZgZ \uy\e_gb_f [bhl_ogbq_kdbo fgh]hqe_gguo
aZdhghf_jghkl_c f_lh^hf b^_glbnbdZpbb > 3-6, 9].
Тем самым положено начало развитию науки ста-
lbklbq_kdZy n_gheh]by . Доказано, что по макси-
fmfZf ^ebgu rbjbgu i_jbf_ljZ b iehsZ^b mq_l
guo ebklv_\ \iheg_ \hafh`_ g nZdlhjguc ZgZeba \
dhlhjhf iyluf iZjZf_ljhf klZgh\blky \_]_lZpbhg
guc i_jbh^ hl fhf_glZ jZkimkdZgby ihq_d m \k_o
ebklv_\ ^_j_\Z ^h fhf_glZ hiZ^_gby dZ`^h]h mq_l
gh]h ebklZ ebiu beb [_j_au Ijb wlhf wdheh]bq_
kdb_ mkeh\by ijhbajZklZgby kbevgh \ebyxl ^Z`_ gZ
характер биотехнической закономерности дина-
fbdb hglh]_g_aZ
В дальнейшем было установлено, что глав-
ными экологическими условиями являются погод-
ные (метеорологические) параметры. Тогда время
становится системообразующим фактором, объ-
единяющим динамику пар аметров листьев березы
повислой, распространенной в Северном полуша-
рии, в онтогенезе с параметрами погоды, измерен-
ными через каждые три часа на метеостанции.
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 61
В данной статье рассмотрены динамика в пре-
^_eZo \_]_lZpbb -30.09.2014 года и был прове-
^_g nZ dlhjguc ZgZeba f_`^m f_l_hiZjZf_ljZfb
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
klvx a_feb ; – относительная влажность (%) на
\ukhl_ f_ljZ gZ^ ih\_joghklvx a_feb gZ f_l_h
klZgpbb >ey k\yab k \_]_lZpbhgguf i_jbh^hf [_
j_au ih\bkehc hdheh ^Zgghc f_l_hjheh]bq_kdhc
klZgpbb fu mqblu\Z_f _s_ b q_l\_jluc f_l_hj h
eh]bq_kdbc iZjZf_lj – температура точки росы
(градус Цельсия) на высоте 2 метра над поверхно-
klvx a_feb
На многолетние растения погода влияет через
_`_]h^guc hglh]_g_a ebkl\u D\Zglu ih\_^_gby
ebklv_\ gZijbf_j [_j_au ih\bkehc > -9], распро-
kljZg_gghc gZ K_\_jghf ihemrZjbb q_ldh aZ\bkyl
hl d\Zglh\ Zkbff_ljbqguo \_c\e_lh\ > @ ih\_
^_gby l_fi_jZlmju \ha^moZ b hlghkbl_evghc \eZ`
ghklb Ih \_c\e_lZf mgb\_jkZevghc dhgkljmdpbb
baf_gyxlky \h^guc j_`bf em]h\ > @ b ^bgZfdZ m]
e_jh^Z \ ?\j hi_ > @
Динамика онтогенеза учетных листьев березы
ih\bkehc \ l_q_gb_ \_]_lZpbhggh]h i_jbh^Z >
@ ]h^Z oZjZdl_jbam_lky [bhl_ogbq_kdbf aZ
dhghf > @ b ^hihegbl_evgh Zkbff_ljbqgufb
\_c\e_lZfb LZd dZd \_c\e_lu ih fZl_fZlbq_kdhc
dhgkljmdpbb h^bgZdh\u (инвариантны) для любых
h[t_dlh\ bkke_^h\Zgby lh [ueZ \uy\e_gZ p_ev bk
ke_^h\Zgby d\Zglh\ ih\_^_gby m [bgZjguo hlghr_
gbc f_`^m mql_ggufb f_l_hjheh]bq_kdbfb iZjZ
f_ljZfb k ih
Различаются два вида квантов поведения:
во-первых , в динам ике каждый фактор расчле-
gy_lky gZ kmffm \_c\e_lh\ lh _klv \h \j_f_gb nZd
lhj ij_^klZ\ey_lky dZd `]ml m_^bg_gguo \heg kh
eblhgh\ b wlhl ijhp_kk oZjZdl_jbam_lky dZd кван-
lh\Zy jZkimlZgghklv ;
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.
2. Исходные данные
Метеостанция Йошкар -Ола, Россия,
: 0 2 B , ' \u[hjdZ [ueZ ijbgylZ k
ih \k_ ^gb \ \_]_lZpbhgguc
i_jbh^ ebklv_\ [_j_au ih\bkfehc lZ[e Fhs
ghklv klZlbklbq_kdhc \u[hjdb ih q_luj_f f_
l_hiZjZf_ljZf khklZ\beZ kljhdb
Таблица 1.
Данные по метеостанции Йошкар -Ола
http://rp5.ru (Россия, WMO_ID=27485, выборка с 01.05.2014 по 30.09.2014, все дни)
№
п/п =
Время ,
сутки =
Метеорологические параметры =
Давление воз-
духа =
Темпера-
тура =
Относительная влаж-
ность =
Температура точки
росы =
N= 0.04O = 742.T = 8.M = 92= 6.T =
O= 0.16T = 742.P = 6.U = 94= 5.9 =
P= 0.29O = 742.O = 7.R = 94= 6.T =
4= 0.41T = 742.O = 11.4 = 79= 8.M =
R= 0.54O = 743.M = 14.9 = 61= 7.4 =
…= …= …= …= …= …=
1218 = 152.41T = 743.R = 9.U = 91= 8.4 =
1219 = 152.54O = 741.T = 11.4 = 81= 8.4 =
1220 = 152.66T = 739.S = 10.6 = 90= 9.M =
1221 = 152.79O = 736.R = 9.9 = 95= 9.M =
1222 = 152.91T = 748.N = 8.9 = 89= 7.P =
=
При факторном анализе время исключается, и
hgh \uklmiZ_l lhevdh dZd kbkl_fhh[jZamxsbc nZd
lhj h[_ki_qb\Zxsbc hlghr_gby f_`^m q_lujvfy
iZjZf_ljZfb ih]h^u Ihwlhfm Z^_d\Zlghklv fh^_
e_c ^bgZfbdb mqblu\Z_lky \ ^bZ]hgZevguo de_ldZo
dhjj_eypbhgghc fZljbpu
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\hc nhjfmehc > @ \b^Z
,
,
, (1)
где - амплитуда (половина) вейвлета (ось
), - полупериод волны (ось ).
По формуле (1) с двумя фундаментальными
nbabq_kdbfb ihklhyggufb (число Непера или
qbkeh \j_f_gb b (число Архимеда или число
ijhkljZgkl\Z h[jZam_lky bagmljb bamqZ_fh]h y\e_
gby b beb 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^_
kmffu hl^_evguo \_c\e_lh\
Сигнал – это материальный носитель инфор-
fZpbb : bgnhjfZpby gZfb ihgbfZ_lky dZd мера
\aZbfh^_ckl\by . Сигнал может генерироваться, 0P T U dT 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
62 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
но его приём не обязателен. Сигналом может быть
ex[hc nb abq_kdbc ijhp_kk beb _]h qZklv IhemqZ
_lky qlh baf_g_gb_ fgh`_kl\Z g_ba\_klguo kb]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
kbo ihj g_l klZlbklbq_kdbo fh^_e_c dZd ^bgZfbdb
lZd b \aZbfghc k\yab f_`^m q_l ujvfy iZjZf_ljZfb
ih]h^u gZ ^Zgghc f_l_hklZgpbb
Тренд образуется при условии, когда период
dhe_[Zgby �5 стремится к бесконечности. Чаще
\k_]h lj_g^ h[jZam_lky ba ^\mo qe_gh\ nhjfmeu
Все модели в данной статье были выявлены
ijb qZklghf kemqZ_ 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 корреляци онная 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_ldZo klZ\bf dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb lj_g^Z ih
fh^_eyf ^bgZfbdb k ih
Таблица 2.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов после идентификации по
aZdhghf_jghklb lj_g^Z
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма
Место
,0С ,мм.рт.ст. ,% ,0С
Температура воздуха , 0С 0.4301 0.1951 0.6397 0.5537 1.8186 1
Атмосферное давление , мм. рт. ст. 0.0321 0.2804 0.2773 0.3004 0.8902 4
Относительная влажность , % 0.6224 0.2779 0.4184 0.3972 1.7159 3
Температура точки росы , 0С 0.5043 0.3055 0.3591 0.5500 1.7189 2
Сумма 1.5889 1.0589 1.6945 1.8013 6.1436 -
Место 3 4 2 1 - 0.3840
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 6.1436 / 4 2 = 0.3840, что меньше 0.4634 для пе-
jbh^Z k ih Ihwlhfm ]h^
f_`^m ^_dZ[jvkdbf khegp_klhygbyfb hdZaZeky
emqr_ ih Z^_d\Zlghklb fh^_e_c ih kjZ\g_gbx k
i_jbh^hf \_]_lZpbb
Как влияюща я переменная на первом месте
hdZaZeky f_l_hjheh]bq_kdbc iZjZf_lj ³L_fi_jZ
lmjZ \ha^moZ ´ gZ \lhjhf ± “Температура точки
jhku ´ b gZ lj_lv_f f_kl_ ± “Относительная влаж-
ghklv ´ Wlhl j_clbg] iheghklvx kh\iZ^Z_l k i_jb
h^hf f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb ^ey dhlh
jh]h [ue ihemq_g ZgZeh]bqguc j_clbg] f_l_hiZjZ
f_ljh\ b ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c
Однако учет периода вегетации сильно изме-
gbe j_clbg] aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c GZ i_j\hf f_
kl_ hdZaZeZkv l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku gZ \lhjhf ±
относительная влажность воздуха и т олько на тре-
lv_f f_kl_ ± температура воздуха.
4. Факторный анализ идентификацией вол-
gh\h]h mjZ\g_gby
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 д остаточно 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, которые равны или меньше
ошибк и 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
распутанности.
Для динамики на м удалось в программной
среде CurveExpert -1.40 (URL : http ://www .curveex-
pert .net /) выявить второй вейвлет (табл. 3).
x y r xI T 0P U dT T 0P U dT r yI
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 63
Таблица 3.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов после идентификации по
lj_g^m ^ey [bgZjguo hlghr_gbc b ^\mo \_c\e_lh\
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма
Место
,0С ,мм.рт.ст. ,% ,0С
Температура воздуха , 0С 0.7731 0.1951 0.6397 0.5537 2.1616 1
Атмосферное давление , мм. рт. ст. 0.0321 0.7241 0.2773 0.3004 1.3339 4
Относительная влажность , % 0.6224 0.2779 0.7879 0.3972 2.0854 2
Температура точки росы , 0С 0.5043 0.3055 0.3591 0.7335 1.9024 3
Сумма 1.9319 1.5026 2.064 1.9848 7.4833 -
Место 3 4 1 2 - 0.4677
Коэффициент коррелятивной вариации увели-
qbeky ^h qlh f_gvr_ ^ey
]h^Z f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb gh qmlv
[hevr_ ^ey k_fb e_l J_clbg] nZdlhjh\ ba
f_gbeky ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c hlghkbl_ev
gZy \eZ`ghklv klZeZ i_j\uf а температура точки
jhku klZeZ \lhjuf
Таким образом, было доказано, что на онтоге-
g_a ebklv_\ [_j_au ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_
hdZau\Z_l hlghkbl_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ Z l_f
i_jZlmjZ \ha^moZ ± на третьем. Учетные листья бе-
j_au ih\bkehc ijbgbfZebkv gZ \ukhl_ -2.0м, а
f_l_hiZjZf_lju baf_jyxlky gZ \ukhl_ f ih
wlhfm gZ gb`gb_ ebklvy ^j_\_kguo jZkl_gbc l_f
i_jZlmjZ lhqdb jhku \eby_l lZd`_ Zdlb\gh
5. Закономерности динамики давления воз-
^moZ
Как правило, модели любой динамики мето-
^hf b^_glbnbdZpbb fh`gh ^h\_klb ^h dhg_qgh]h
fgh`_kl\Z \_c\e_l -сигналов. Критерием остановки
ijhp_kkZ b^_glbnbdZpbb klZgh\blky lhevdh ih
]j_rghklv baf_j_gbc DZ`^uc \_c\e_l ijb wlhf
klZgh\blky hl^_evguf d\Zglhf ih\_^_g by kljh_
gb_ fZdjhh[t_dlh\ \ kjZ\g_gbb k bo ih\_^_gb_f
fh`gh ijbgylv ihklhygguf GZijbf_j kj_^gyy
l_fi_jZlmjZ \ha^moZ P_gljZevghc :g]ebb aZ -
2017 годы по данным Hadley Centre Central England
Temperature (HadCET ) до ошибки измерений ∓0.05 0С характеризуется множеством из 188 вейвлетов.
В таблице 4 приведены значения параметров
модели (1) по 14 членам. Из неё видно, что части
тренда являются частными случаями вейвлета.
Адекватность модели (1) по данным таблицы 4
ih q_luj_f qe_gZf jZ\gZ ih dhw nnbpb_glm dhjj_
eypbb jbk qlh [hevr_ ^ey h^gh]h
]h^Z Ijbgylb_ \_]_lZpbb ih\urZ_l Z^_d\Zlghklv
^bg Zfbdb ^Z\e_gby \ha^moZ
Таблица 4.
Параметры моделей (1) динамики давления воздуха с 01.05.2014 по 30.09.2014
Но-
мер
Вейвлет Коэф .
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 752.58329 0 1.29446e -5 1.77686 0 0 0 0
0.7241 2 0.00021001 2.67256 0.00021023 1.62649 0 0 0 0
3 -38.34348 0 1.11714 0.15474 28.13992 0 0 -0.61258
4 -3.57725 0 0.0093160 1 7.71514 0 0 -1.70404
5 -2.84684 0 0.0027442 1 9.38969 0.12388 0.78340 0.016600 0.4415
6 1056.96057 2.98230 6.18690 0.29010 0.11174 0.22278 0.72798 3.88163 0.4203
7 -2.25536e -9 5.92660 0.044402 1.10201 5.95474 0.0030217 1.02087 3.55281 0.2289
8 -0.79410 0 0.0015102 1 14.00598 0.023531 1.17036 2.35290 0.1680
9 -1.31482e -6 4.26835 0.061945 0.97206 8.77909 0.00097783 1.39166 3.00704 0.5535
10 0.0078668 1.46978 0.014987 1 3.12557 0 0 -1.17215 0.3233
11 0.27624 0 -0.016659 0.99475 4.99977 -0.0018980 1.02577 0.73450 0.4062
12 1.33493 0 0.018915 1 1.98554 -0.015700 0.32412 0.41771 0.1667
13 3.50015e -7 4.73382 0.071744 0.99286 1.73349 0 0 4.16708 0.2683
14 2.26092e -6 4.19048 0.0532401 1.06128 1.53772 0 0 -2.37002 0.1856
x y r xI T 0P U dT T 0P U dT r yI 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
64 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Двухчленный тренд = Первое колебание =
= = 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 распускания почек березы повсилой до опадения
листьев. Но второй член по биотехническому за-
кону [4] показывает стрессовое возбуждение давле-
ния воздуха. В итоге на изменение давления в ди-
намике трехчасовых изменений в течение вегета-
ции действуют две противоположно направленные
силы (спада и возбуждения ). А два вейвлета с по-
стоянными периодами противодействуют росту
давления воздуха, так как имеют отрицательные
знаки.
Из значений полупериода колебания
видно, что третий член имеет цикл колебания
28.13992 ×2≈56.3 суток (меньше двух месяцев).
<lhjhc \_c\e_l bf_e i_jbh^ dhe_[Zgby ×
t
N 15.4 суток (больше двух недель). Из графиков
gZ jbkmgd_ \b^gh qlh i_j\uc \_c\e_l ih Zfieb
lm^_ agZqbl_e_g b bf__l Z^_d\Zlghklv ih dhwnnb
pb_glm dhjj_eypbb qlh ]hjZa ^h [hevr_
^ey ^\moqe_ggh]h lj_g^Z Ijb wlhf q_l\_j
lh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx gZ jbkmgd_
ijhbahreh \ gZqZe_ i_jbh^Z \_]_lZpbb Wlh ± гра-
nbd dhg_qghf_jgh]h \_c\e_lZ ihdZau\Zxs_]h
lj_fhj ^Z\e_gby \ha^moZ Ihwlhfm fh`_l hdZ
aZlvky qlh \kie_ kd ^Z\e_gby iha\hey_l klZjlh\Zlv
jhklm ebklv_\ jZkl_gbc
6. Закономерности динамики температуры
\ha^moZ
Четыре члена температуры воздуха (табл. 5)
bf_xl dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb jbk Z
^ey ]h^Z abfgbo khegp_klhygbc wlhl f_l_hiZjZ
f_lj bf_e kZfuc \ukhdbc dhwnnbpb_gl ^ey
k_fbe_lgbo ^Zgguo [ue ihemq_g Dhg_qgh
`_ mf_gvr_gb_ Z^_d\Zlghklb k\yaZgh k bkdexq_
gb_f hljbpZl_evguo l_fi_jZlmj \ abfg__ \j_fy
JZkl_gby \ K_\_jghf ihemrZjbb ijhklh moh^yl \
abfg__ \j_fy gZ покой. А листья березы повислой
_`_]h^gh \hajh`^Zxlky Bf_ggh lZdb_ ^bkdj_lgu_
\hajh`^_gby ^_eZxl ebkl\m jZkl_gbc d\Zglh\uf
h[t_dlhf i a5 S = 5.1 9824488
r = 0.28041 170
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 73 2.1 0
73 7.5 0
74 2.9 0
74 8.3 0
75 3.7 0
75 9.1 0
76 4.5 0 S = 4.0 4166288
r = 0.62807 514
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 8.8 2
-1 3.6 6
-8 .51
-3 .35
1.8 1
6.9 6
12 .12 S = 3.7 5109281
r = 0.34263 386
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.5 8
-1 2.0 6
-7 .55
-3 .03
1.4 8
6.0 0
10 .52 S = 3.7 4920483
r = 0.72405 804
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 73 2.1 0
73 7.5 0
74 2.9 0
74 8.3 0
75 3.7 0
75 9.1 0
76 4.5 0 S = 3.3 5007755
r = 0.44154 234
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.6 8
-1 1.9 9
-7 .31
-2 .63
2.0 6
6.7 4
11 .42 S = 3.0 4157158
r = 0.42033 444
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.9 3
-1 2.3 0
-7 .67
-3 .03
1.6 0
6.2 4
10 .87
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 65
Таблица 5.
Параметры моделей (1) динамики температуры воздуха 01.05.2014 -30.09.2014
Но-
мер
Вейвлет Коэф .
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 13.26197 0 -0.0046798 1.24126 0 0 0 0
0.7731 2 -6.57506e -5 2.88573 0 0 0 0 0 0
3 3.46357 0 -.0013040 1 -1.43505 5.22098 0.39412 4.18026
4 5.10325 0 0.0015485 1 0.5 0 0 -2.11550
5 1.41494 1.06316 0.26339 0.66487 3.43554 0.73050 0.33054 0.57240 0.4686
6 -1.04569 0 -0.0020797 1 5.45360 -0.00019859 1.43651 -3.20143 0.2638
7 -1.06179e8 7.71227 18.19829 0.29724 2.03585 0 0 -1.44492 0.2034
8 1.01039e9 10.03030 29.52445 0.17812 23.39359 -10.01353 0.063432 -2.02526 0.2962
9 -3.91870e -10 6.83016 0.091406 0.99802 14.78784 0.026149 0.97603 3.39594 0.3852
10 6.87921e -5 3.00104 0.057765 0.92471 6.29825 -0.0051960 0.87053 1.90286 0.2355
11 0.0010078 8.05041 7.39287 0.30039 3.6881 0 0 2.17829 0.4324
12 9.31469 0 2.15790 0.044308 5.07042 -0.00087003 1.21105 2.53253 0.2076
13 -1.21475 0 0.0072481 1 2.73165 0 0 0.20328 0.2304
14 -0.72939 0 7.03801e -5 1.44816 3.21714 -0.00070391 1.03348 -2.79015 0.2158
Две силы по двум членам тренда направлены
противоположно. Первый член по закону экспонен-
циального роста показывает увеличение положи-
тельных температур из -за усиления радиации
Солнца. А второй член тренда по показательному
закону [4] показывает влияние космоса на сн иже-
ние температуры воздуха. В итоге действия двух
сил максимум температуры воздуха наблюдается
около летнего равноденствия.
Оба вейвлета по знаку направлены на рост тем-
i_jZlmju \ha^moZ qlh mdZau\Z_l gZ ]eh[Zevgh_ ih
l_ie_gb_ LZdbo qe_gh\ k iheh`bl_evguf agZdhf \
lZ[ebp_ gZoh^blky _s_ iylv HljbpZl_evguc agZd
i_j_^ khklZ\eyxs_c fh^_eb ihdZau\Z_l gZ ]eh
[Zevgh_ ihoheh^Zgb_
С минимальным постоянным периодом 0.5 су-
lhd gZ[ex^Z_lky \lhjh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx
qlh ]hjZa^h \ur_ ih kjZ\g_gbx для
lj_g^Z D wlhc ihklhygghc ^bgZfbd_ ijbkihkh[b
ebkv ebklvy jZkl_gbc
Двухчленный тренд = Первое колебание =
= = Второе колебание = Двухчленный тренд и два колебания =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 = 5.3 4617125
r = 0.43006 439
X Axis (units)
Y A x is (u n i ts )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
0.0 3
5.7 0
11 .38
17 .05
22 .72
28 .40
34 .07 S = 4 .9 9 0 4 3 4 7 8
r = 0 . 3 5 96 6 9 8 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 6.0 7
-1 0.6 7
-5 .28
0 .1 2
5 .5 1
1 0.91
1 6.30 S = 3 .7 7 7 18 4 5 1
r = 0 . 6 4 97 4 2 3 8
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 7.2 0
-1 1.7 8
-6 .36
-0 .94
4 .4 9
9 .9 1
1 5.33 S = 3 .7 6 8 4 0 4 2 9
r = 0 . 7 7 31 12 8 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07
66 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Третье колебание = Четвертое колебание =
Рисунок 2. Графики общей модели (1) динамики температуры воздуха
Тогда становится понятным, что растения при-
способили свое аэробное (кислородное) дыхание к
суточным циклам изменения температуры и отно-
сительной влажности воздуха. При этом листья
днем занимаются фотосинтезом, то есть процессом
образования на свету зелеными растениями глю-
козы и кислорода из углекислого газа и воды по
формуле 6СО 2 + 6Н 2О → С 6H12О6 + 6O 2. В основ-
ном ночью листья обратно выдыхают углекислый
газ в соответствии с общим уравнением процесса
клеточного дыхания: С 6H12О6 + 6O 2 → 6СO 2 + 6Н 2О
+ 38АТФ. В связи с этим влияние относительной
влажности и температуры воздуха на онтогенез ли-
стьев березы повислой по всему Северному полу-
шарию становится решающим в квантовых связях
фенологии и метеорологии.
7. Закономерности динамики относитель-
ghc \eZ`ghklb \ha^moZ
В таблице 6 даны параметры 14 членов модели
ijb wlhf h[sbc dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb m q_
luj_o i_j\uo qe_gh\ jZ\_g qlh [hevr_ ih
kjZ\g_gbx k ^ey ]h^Z f_ `^m abfgbfb kheg
p_klhygbyfb R_klv i_j\uo ]jZnbdZ ihdZaZgu gZ
jbkmgd_
Таблица 6.
Параметры моделей (1) динамики относительной влажности воздуха
Но-
мер
Вейвлет Ко-
эф-
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 61.00958 0 0.023672 1 0 0 0 0
0.7879 2 1.19032e8 4.98204 21.29196 0.12188 0 0 0 0
3 18.53742 0 0.00071163 1 0.500016 0 0 1.03369
4 2.18466e -25 22.37791 0.56162 1 34.47904 -0.34292 1.01230 -5.15430
5 3.84479 0 -0.0018876 1 35.37706 0 0 -1.87000 0.2482
6 -0.00010547 0 -8.75880 0.044023 20.71227 -0.00035306 1.83252 0.024621 0.2409
7 99.66531 0 1.89889 0.13748 6.38048 0.00089350 1.25134 0.82397 0.2805
8 -3.14360 0 0.00041808 1 8.98206 -3.45803 0.083276 -3.06251 0.1880
9 12.51639 0 0.22691 0.45502 1.40274 0.0018390 1.11367 -0.39830 0.2259
10 2.85955 0.90557 0.019764 1.70821 0.41316 0.10487 0.97761 5.74180 0.1556
11 -2.14201 1.25043 0.42684 0.68109 0.82020 0 0 -0.87523 0.1123
12 -3.70475e -5 3.47612 0.045832 1.00874 4.39726 -0.00016787 1.31321 -3.88587 0.1510
13 1.85831 0 -0.00013210 1 2.87682 0.00047549 1.12568 0.31053 0.1247
14 1.39251e -5 3.67200 0.0022402 1.71846 0.60645 0 0 1.25019 0.1287
Первый член является законом гибели по из-
\_klghfm aZdhgm EZieZkZ \ fZl_fZlbd_ FZg^_ev
[jhlZ \ nbabd_ I_jeZ -Ципфа (в биологии) и Па-
j_lh \ wdhghf_ljbd_ <lhjhc qe_g lj_g^Z ± био-
l_ogbq_kdbc aZdhg ihdZau\Zxsbc ij_^_e
\hajZklZgby hlghkbl_evghc \eZ`ghklb до
>\moqe_gguc lj_g^ hlghkblky d deZkkb
q_kdbf nhjfZf ih mjZ\g_gbx
Третий член (первый вейвлет) характеризует
kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhygguf i_jbh^hf
kmldb dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb ih kjZ\g_
gbx k ^ey lj_g^Z Ijb wlhf \k _ q_luj_ hk
gh\guo qe_gZ fh^_eb gZijZ\e_gu gZ jhkl hlgh
kbl_evghc \eZ`ghklb \ha^moZ
Из графиков на рисунке 3 видно, что в сравне-
gbb k l_fi_jZlmjhc \ha^moZ hlghkbl_evgZy \eZ`
ghklv bf__l [he__ \ujZ`_ggmx ih Zfieblm^_ k km
lhqguf pbdehf baf_g_gbc \hegm dhe_ [Zl_evgh]h
\hafms_gby dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb \
kjZ\g_gbb k Ijb wlhf kmlhqgh_ dhe_[Zgb_
^ey hlghkbl_evghc \eZ`ghklb y\ey_lky i_j\uf dh
e_[Zgb_f Z ^ey l_fi_jZlmju \ha^moZ ± вторым.
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 = 3 .3 2 2 17 4 17
r = 0 . 4 6 86 0 4 5 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 2.7 9
-8 .81
-4 .83
-0 .84
3 .1 4
7 .1 2
1 1.11 S = 3 .2 0 18 1 10 9
r = 0 . 2 6 38 4 3 0 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 0.6 3
-6 .91
-3 .19
0 .5 3
4 .2 5
7 .9 6
1 1.68
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 67
Двухчленный тренд Первое ко лебание
Второе колебание Двухчленный тренд и два колебания
Третье колебание Четвертое колебание
Рисунок 3. Графики общей модели (1) динамики относительной влажности воздуха
Динамика относительной влажности для рас-
l_gbc \Z`g__ ih kjZ\g_gbx k l_fi_jZlmjhc \ha
^moZ M hklZevguo ^\mo f_l_hiZjZf_ljh\ ^Z\e_gb_
\ha^moZ b l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku kmlhqguo dhe_
[Zgbc g_ gZ[ex^Z_lky Ihwlhfm fu m[_`^_gu qlh
dhe_[Zl_evghc Z^ZilZpb_c hglh]_g_aZ ebkl\Z ijb
kihkh[beZkv d kmlhqghc ^bgZfb d_ hlghkbl_evghc
\eZ`ghklb Z aZl_f и температуры воздуха.
Как оказалось, в онтогенезе влажность оказы-
\Z_l [he__ kbevgh_ \ebygb_ ih kjZ\g_gbx k l_fi_
jZlmjhc \ha^moZ > @ >ey bamq_gby bo kh\f_kl
gh]h \ebygby gZ hglh]_g_a ebklv_\ g_h[oh^bfh g_
^\mo Z lj_ onZdlhjgh_ fh^_ebjh\Zgb_
8. Закономерности динамики температуры
lhqdb jhku
С коэффициентом корреляции 0.7335 (табл. 7,
jbk ^ey i_j\uo q_luj_o qe_gh\ fh^_eb \f_
klh ^ey ]h^Z f_`^m ^_dZ[jvkdbfb khegp_
klhygbyfb wlhl f_l_hiZjZf_lj hdZau\Z_l kb evgh_
\ebygb_ g_ f_g__
S = 18 .7 7 5 1 97 0 3
r = 0 . 4 18 4 2 7 4 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 S = 14 .0 3 0 4 7 10 7
r = 0 . 6 6 38 0 9 2 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -5 2.9 3
-3 5.5 9
-1 8.2 6
-0 .92
1 6.42
3 3.76
5 1.10 S = 12 .7 4 5 6 2 0 8 7
r = 0 . 4 2 03 3 4 4 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -5 0.1 3
-3 1.3 9
-1 2.6 5
6 .0 9
2 4.83
4 3.57
6 2.31 S = 12 .7 8 7 1 08 4 2
r = 0 . 7 8 79 2 4 2 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2
7 .6 0
2 4.40
4 1.20
5 8.00
7 4.80
9 1.60
1 08 .4 0 S = 12 .3 2 0 7 15 4 5
r = 0 . 2 4 81 9 5 5 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -4 6.0 7
-2 9.2 8
-1 2.4 9
4 .3 0
2 1.09
3 7.88
5 4.67 S = 11. 9 7 13 4 7 4 4
r = 0 . 2 4 09 3 1 0 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -4 2.8 9
-2 5.9 7
-9 .04
7 .8 9
2 4.82
4 1.75
5 8.68
68 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Таблица 7.
Параметры моделей (1) динамики температуры точки росы
Но-
мер
Вейвлет Коэф-
корр .
Амплитуда (половина) колебания Полупериод колебания Сдвиг
1 0.57465 0 0.022429 1 0 0 0 0
0.7335 2 1.35056 0.54441 0.0039031 0.96659 0 0 0 0
3 -6.71936 0.00057659 0.032296 0.99634 6.48372 0 0 2.79573
4 -0.81046 0 -0.00016613 1.91722 8.79164 0.18201 0.84301 2.39310
5 -2.55279 0 0.0045226 1 8.58024 0.055456 0.91921 3.04307 0.4097
6 -2.73590 0.85318 0.16115 1.10910 1.48852 0 0 1.68965 0.2283
7 9584.82555 3.86328 10.43567 0.23132 0.82783 0 0 1.70256 0.1156
8 -35340.400 0 9.89854 0.015758 2.05076 4.39267 0.083682 0.24059 0.2423
9 -0.52099 0 -0.0012611 1 19.65654 9.9452e -5 1.97701 1.43156 0.1463
10 -6.72837e -8 6.38188 0.78307 0.60862 3.03869 0 0 0.35768 0.2064
11 -0.97248 0 -0.0030558 1 3.10317 0.0050579 0.99497 2.84056 0.3298
12 1.18298e -7 5.91168 0.14635 1.00037 1.39142 6.18891e -5 1.14593 1.02971 0.1214
13 -0.17475 0.83082 0.019844 1 4.78604 0.0052437 1 5.12996 0.3510
14 -0.64700 0 0.0042076 1 1.93122 0 0 0.02050
8 0.1463
Двухчленный тренд = Первое колебание =
= = Второе колебание = Двухчленный тренд и два колебания =
= = Третье колебание = Четвертое колебание =
Рисунок 4. Графики общей модели (1) динамики температуры точки росы воздуха
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 = 3 .9 6 8 3 16 7 1
r = 0 . 5 4 99 7 2 9 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 S = 3 .6 6 8 4 0 0 2 3
r = 0 . 3 8 13 4 3 5 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 5.8 3
-1 0.8 2
-5 .82
-0 .82
4 .1 8
9 .1 9
1 4.19 S = 3 .3 7 13 3 5 2 9
r = 0 . 3 8 94 1 9 2 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 3.4 4
-8 .76
-4 .08
0 .6 0
5 .2 8
9 .9 6
1 4.64 S = 3 .2 4 6 9 6 2 2 1
r = 0 . 7 3 34 8 8 7 4
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 S = 2 .9 4 6 0 0 5 2 8
r = 0 . 4 0 97 4 3 9 5
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 5.0 8
-9 .97
-4 .87
0 .2 3
5 .3 3
1 0.43
1 5.53 S = 2 .8 6 8 0 4 3 8 5
r = 0 . 2 2 82 8 6 2 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 28 .0 56 .1 84 .1 11 2.1 14 0.2 16 8.2 -1 3.8 4
-8 .79
-3 .73
1 .3 3
6 .3 9
1 1.44
1 6.50
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 69
При этом противоречивость тренда устраня-
_lky b hg ijbh[j_lZ_l deZkkbq_kdbc oZjZdl_j I_j
\uc qe_g y\ey_lky aZdhghf ]b[_eb ih EZieZkm Z
\lhjhc qe_g ± биотехническим законом. Это дает
fZdkbfmf hdheh e_lg_]h jZ\gh^_gkl\by H[Z
\_c\e_lZ gZijZ\e_gu gZ kgb`_gb_ температуры
lhqdb jhku ba -за отрицательного знака перед со-
klZ\eyxsbfb I_j\h_ dhe_[Zgb_ \ \b^_ lj_fhjZ
fh`_l hdZaZlv klZjlh\h_ \ha^_ckl\b_ gZ aZimkd f_
oZgbafZ \_]_lZpbb ebklv_\ jZkl_gbc k ihklhygguf
i_jbh^hf dhe_[Zgby \ 2 13 суток.
Мы полагали, что температура точки росы как -
то, по -особому, влияет на процесс онтогенеза ли-
klv_\ ^j_\_kguo jZkl_gbc LZd b kemqbehkv wlhl
iZjZf_lj ih lZ[ebp_ aZgye \lhjh_ f_klh ihke_ hl
ghkbl_evghc \eZ`ghklb
9. Бинарные отношения между метеороло-
]bq_kdbfb iZjZf_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
nZdlhjZfb
Влияние давления воздуха . На остальные
ljb nZdlhjZ ^Z\e_gb_ \ha^moZ \eby_l ih ^\moqe_g
guf nhjfmeZf lj_g^Z jbk
На температуру воздуха =0.0321 Остатки после двухчленного тренда (3) =
= = На относительную влажность 0.2773 = Остатки после двухчленного тренда (4) =
= = На температуру точки росы 0.3004 = =Остатки после двухчленного тренда (5) =
Рисунок 5. Влияние давления воздуха на другие метеорологические параметры
- влияние давления воздуха на температуру
\ha^moZ aZ i_jbh^ \_]_lZpbb ]h^Z qlh
gZfgh]h f_gvr_ \ kjZ\g_gbb k ]h^hf b ^Z`_
f_gvr_ \ kjZ\g_gbb k fZkkb\hf ^Zgguo aZ
k_fv e_l ijb wlhf dhgkljmdpby mkeh`gbeZkv \ \b^_
mjZ\g_gby
(3)
- влияние давления воздуха на относительную
\eZ`ghklv baf_gbehkv i_j\uc qe_g klZe aZdhghf
]b[_eb \f_klh aZdhgZ wdkihg_gpbZevgh]h jhklZ
ijb agZqbfhf ih\ur_gbb dhwnnbpb_glZ dhjj_ey
pbb \f_klh ^ey ]h^Z b ^ey k_fb
e_l ih nhjfme_ ) 5 43529.9 exp( 29592. 345 6 2 8 2 6.00P e T ) 0012356.0 exp( 39675.0 0 3 1 4 8.10 2 0 0 9 4.10 P P S = 5 .9 2 3 5 9 6 2 3
r = 0 . 0 3 21 0 0 6 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5 -1 8.9 7
-1 2.8 3
-6 .69
-0 .55
5 .6 0
1 1.74
1 7.88 S = 19 .8 6 1 19 9 9 3
r = 0 . 2 7 72 9 2 2 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5
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 )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5 -5 9.6 6
-4 1.4 6
-2 3.2 6
-5 .06
1 3.14
3 1.34
4 9.54 S = 5 .9 2 3 5 9 6 2 3
r = 0 . 0 3 21 0 0 6 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
73 2.1 73 7.5 74 2.9 74 8.3 75 3.7 75 9.1 76 4.5 -1 8.9 7
-1 2.8 3
-6 .69
-0 .55
5 .6 0
1 1.74
1 7.88
70 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
; (4)
- влияние давления воздуха на температуру
lhqdb jhku mf_gvrb ehkv fZeh ^h \f_klh
^ey ]h^Z b ^ey k_fb e_l ijb h^bgZdh
\hc dhgkljmdpbb ^\moqe_ggh]h lj_g^Z
. (5)
С возрастанием давления воздуха в приземном
keh_ Zlfhkn_ju ih fh^ bnbpbjh\Zgghfm aZdhgm
EZieZkZ mf_gvrZxlky l_fi_jZlmjZ b hlghkbl_ev
gZy \eZ`ghklv \ha^moZ
Так мы провели факторный анализ, результаты
dhlhjh]h [ueb ijb\_^_gu \ ^Zgguo lZ[ebp b
Ba -за квантовой запутанности отношений между
nZdlhjZfb \hegh\u_ mjZ\g_gby i h ^ey iZjguo
hlghr_gbc f_`^m nZdlhjZfb g_ ihemqZxlky ih
wlhfm ^ey bo b^_glbnbdZpbb [ueZ ijbgylZ fh^_ev
lj_g^Z
Влияние температуры воздуха . На рисунке 6
^Zgu ]jZnbdb \ebygby Ba ebl_jZlmjguo bklhqgb
dh\ ba\_klgh qlh f_l_hjheh]b h[jZsZxl \gbfZ
gb_ ij_`^_ \k_]h gZ wlhl f_l_hiZjZf_lj Hg kqb
lZ_lky ]hjZa^h agZqbfuf ih kjZ\g_gbx gZijbf_j
k hlghkbl_evghc \eZ`ghklvx \ha^moZ
Графики левого столбца при квантовой опре-
^_e_gghklb jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam xlky mjZ\
g_gbyfb
- влияние температуры воздуха (без изменения
Z[kpbkku gZ 0 С) на давление воздуха по кон-
kljmdpbb fh^_eb baf_gbehkv \f_klh
^ey ]h^Z f_`^m ^_dZ[jvkdbfb khegp_klhygbyfb b
^ey k_fb e_l
(6)
- влияние температуры воздуха на относитель-
gmx \eZ`ghklv ih fh^_eb g_baf_ggh qlh
[hevr_ ^ey ]h^Z b ^ey k_fbe_lgbo
^Zgguo
(7)
- влияние температуры воздуха на температуру
lhqdb jhku g_baf_ggh qlh f_gvr_
^ey ]h^Z b f_gvr_ ^ey k_fb e_l
(8)
На давление воздуха 0.1951 = Остатки после двухчленного тренда (6) =
= =
На относительную влажность 0.6397 = Остатки после двухчленного тренда (7) =) 00024161.0 exp( 9984. 1265 0P U ) 00021517.0 exp( 49997.1 1 2 9 1 6.10 0 3 7 6 8.10 P P 12862.10 68039.00 12905.0 ) 0039986.0 exp( 63116. 164 P P Td ) 0015259.0 exp( 85065. 758 13597.1 0 T P ) 026534.0 exp( 055356.0 0 3 8 4 0.1 2 5 0 2 7.2 T T 1 8 9 1 7.3 1 2 8 3 6.3 00032542 ) 5 15174.2 exp( 79797. 82 T T e U ) 02010.7 exp( 0060812.0 065767.0T Td ) 29244.0 exp( 38090.5 4 8 2 7 7.0 1 0 5 9 6.1 T T S = 5 .3 11 4 0 83 3
r = 0 . 19 5 13 7 0 9
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 7 32 .1 0
7 37 .5 0
7 42 .9 0
7 48 .3 0
7 53 .7 0
7 59 .1 0
7 64 .5 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -1 8.0 9
-1 2.6 4
-7 .19
-1 .74
3 .7 0
9 .1 5
1 4.60 S = 15 .8 8 1 7 17 14
r = 0 . 6 3 97 3 6 9 2
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1
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 )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -6 3.9 0
-4 5.2 9
-2 6.6 8
-8 .07
1 0.54
2 9.15
4 7.75
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 71
На температуру точки росы 0.5537 = Остатки после двухчленного тренда (8) =
Рисунок 6. Влияние температуры воздуха на другие метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда
Из -за исключения зимних отрицательных зна-
q_gbc l_fi_jZlmju hkv Z[kpbkk g_ [ueZ kf_s_gZ
Влияние относительной влажности воздуха .
Это влияние показано графиками на рисунке 7, ко-
lhju_ [ueb b^_glbnbpbjh\Zgu mjZ\g_gbyfb \b^Z
- влияние относительной влажности воздуха на дав-
e_gb_ \ha^moZ qlh [hevr_ ^ey ]h^Z
b ^ey k_fb e_l
; (9)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру воздуха (0.6224 вместо 0.5533 для года и
^ey k_fb e_l
; (10)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру точки росы (0.3972, что больше 0.2564
^ey ]h^Z b ^ey k_fb e_l
. (11)
На давление воздуха 0.2779 = Остатки после двухчленного тренда (9) =
= = На температуру воздуха =0.6224 = Остатки после двухчленного тренда (10) =94588.1 04339.2 0 0086736.0 ) 6 40926.6 exp( 12517. 755 U U e P 5 0 8 2 9.1 6 5 7 2 4.1 030594.0 ) 00023327.0 exp( 23054. 26 U U T ) 012834.0 exp( 89464. 11 29032.1 U Td ) 010467.0 exp( 04575.1 97817.0 70747.0 U U S = 3 .9 5 8 3 6 9 6 9
r = 0 . 5 5 36 5 4 7 0
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
0.0 5.7 11 .4 17 .0 22 .7 28 .4 34 .1 -1 7.8 6
-1 2.9 5
-8 .04
-3 .13
1 .7 9
6 .7 0
1 1.61 S = 5 .19 7 9 1 71 4
r = 0 . 2 7 79 0 3 6 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 7 32 .1 0
7 37 .5 0
7 42 .9 0
7 48 .3 0
7 53 .7 0
7 59 .1 0
7 64 .5 0 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 -1 8.7 6
-1 3.2 4
-7 .73
-2 .21
3 .3 0
8 .8 2
1 4.33 S = 4 .6 3 5 0 0 17 5
r = 0 . 6 2 23 9 3 7 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
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 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 -1 9.0 3
-1 3.6 7
-8 .31
-2 .95
2 .4 1
7 .7 7
1 3.13
72 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
На температуру точки росы 0.3972 = Остатки после двухчленного тренда (11) =
Рисунок 7. Влияние влажности воздуха на другие метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда
Влияние относительной влажности возросло
^ey \k_o lj_o ^jm]bo f_l_hiZjZf_ljh\ Gh dhg
kljmdpby \ebygby gZ l_fi_jZlmju lhqdb jhku ba
f_gbehkv
Влияние температуры точки росы . На дру-
]b_ f_l_hjheh]bq_kdb_ iZjZf_lju jbk l_fi_jZ
lmjZ lhqdb jhku hdZau\Z_l \ebygb_ ih nhjfmeZf
- влияние температуры точки росы на давление
\ha^moZ qlh f_gvr_ ^ey ]h^Z b
^ey k_fb e_l
. (12)
- влияние температуры точки росы на темпера-
lmjm \ha^moZ qlh gZfgh]h f_gvr_
^ey ]h^Z b ^ey k_fb e_l ba -за исключения го-
^bqguo pbdeh\ gh ijb wlhf khojZgbeky lhevdh
первый член по закону экспоненциального роста
; (13
)
- влияние температуры точки росы на относи-
l_evgmx \eZ`ghklv qlh ihqlb \ iylv jZa
[hevr_ ^ey ]h^Z b ^ey k_f b e_l ijb
wlhf baf_gbeky agZd i_j_^ \lhjuf qe_ghf fh^_eb
; (14)
На давление воздуха 0.3055 = Остатки после двухчленного тренда (12) =
= = На температуру воздуха 0.5043 = Остатки после двухчленного тренда (13) = )) 20 ( 00052429.0 exp( 53668. 762 0 dT P )) 20 ( 71220.0 exp( ) 20 ( 00011514.0 65848.7 d d T T ) ) 20 ( 015375.0 exp( 01514.6 22626.1 dT T )) 20 ( 13910.0 exp( 11602. 131 dT U ) ) 20 ( 85694.1 exp( ) 20 ( 0031725.0 50746.0 00027.6 d d T T S = 4 .3 6 2 4 0 6 2 6
r = 0 . 3 9 71 6 7 8 7
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 -1 1.9 8
-6 .02
-0 .06
5 .9 0
1 1.86
1 7.82
2 3.78 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 -1 7.7 0
-1 2.6 2
-7 .54
-2 .46
2 .6 2
7 .7 0
1 2.78 S = 5 .15 2 4 4 2 19
r = 0 . 3 0 54 6 0 0 6
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 7 32 .1 0
7 37 .5 0
7 42 .9 0
7 48 .3 0
7 53 .7 0
7 59 .1 0
7 64 .5 0 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 -1 8.1 7
-1 2.9 4
-7 .71
-2 .48
2 .7 5
7 .9 8
1 3.21 S = 5 .10 9 2 7 6 8 8
r = 0 . 5 0 43 4 3 7 7
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8
0 .0 3
5 .7 0
1 1.38
1 7.05
2 2.72
2 8.40
3 4.07 X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 -1 2.4 2
-7 .01
-1 .61
3 .8 0
9 .2 0
1 4.61
2 0.02
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 73
На относительную влажность 0.3591 = Остатки после двухчленного тренда (14) =
Рисунок 8. Влияние температуры точки росы на метеорологические параметры:
левый столбец – графики трендов; правый столбец – остатки после тренда
Здесь конструкции моделей сильно измени-
ebkv Z gZqZeh dhhj^bgZl m l_fi_jZlmju kf_s_gh
\e_\h gZ 0С вместо 50 0С.
При нулевых значениях влияющих перемен-
guo ih ij_^u ^msbf nhjfmeZf ihemqbf ij_^_ev
gu_ l_hj_lbq_kdb_ agZq_gby aZ\bkbfuo ihdZaZl_
e_c lZ[e
Из данных таблицы 8 видно, что наиболее
hiZkguf klZgh\blky baf_g_gb_ ^Z\e_gby \ha^moZ
^h gme_\h]h agZq_gby :lfhkn_jZ klZg_l k l_fi_jZ
lmjhc -345.3 0С (что меньше темп ературы абсолют-
gh]h gmey \ -273.15 0С) при чрезвычайно высокой
\eZ`ghklb \ [ebadh d ih\_joghklb Iem
lhgZ
Таким образом, вычисление предельных зна-
q_gbc f_l_hiZjZf_ljh\ iha\hey_l kjZ\gb\Zlv Zl
fhkn_jm A_feb k ^jm]bfb ieZg_lZfb Kheg_qghc
kbkl_fu
Таблица 8.
Предельные значения метеорологических параметров при нулевых значениях влияющих пе-
j_f_gguo ih mjZ\g_gbyf ±14)
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели )
, мм. рт. ст. , 0С , % , 0С
Давление =мм. рт. ст. - -345.3 1266 164.63
Температура =0С 758.85 - 82.80 -0
Относ. влажность =% 755.13 26.23 - -11.89
Темпер. точки росы =0С 762.54 6.02 131.12 -
По семилетним данным сравнение было с пла-
g_lhc <_g_jhc
10. Квантовая запутанность между метео-
jheh]bq_kdbfb iZjZf_ljZfb
На рисунках 5 -8 квантовая запутанность ха-
jZdl_jbam_lky hklZldZfb \h \lhjhf klhe[p_ ]jZnb
dh\ Dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb d\Zglh\hc aZimlZg
ghklb hij_^_ey_lky \ujZ`_gb_f 1− (табл. 9).
Таблица 9.
Значения коэффициентов корреляции по уравнениям (3 –14)
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы
(показатели )
Коэффициент корреляции
квантового поведения
распутанности запутанности
Давление , мм. рт. ст.
Температура , 0С 0.0321 0.9679
Относ. влажность , % 0.2773 0.7227
Темп. точки росы , 0С 0.3004 0.6996
Температура , 0С
Давление , мм. рт. ст. 0.1951 0.8049
Относ. влажность , % 0.6397 0.3603
Темп. точки росы , 0С 0.5537 0.4463
Относительная влаж-
ность , %
Давление , мм. рт. ст. 0.2779 0.7221
Температура , 0С 0.6224 0.3776
Темп. точки росы , 0С 0.3976 0.6024
Температура точки
росы , 0С
Давление , мм. рт. ст. 0.3055 0.6945
Температура , 0С 0.5043 0.4957
Относ. влажность , % 0.2591 0.7409
Сумма коэффициентов корреляции 4.3651 7.6349
Коэффициент коррелятивной вариации квантов 0.3638 0.6362 x y 0P T U dT 0 0 P 0 T 0 U 20 dT x y 0P T U dT T 0P U dT U 0P T dT dT 0P T U S = 19 .2 9 3 1 31 7 9
r = 0 . 3 5 90 8 3 8 1
X Axis (units)
Y A x is (u n it s )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .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 )
-1 2.0 -6 .0 -0 .1 5.9 11 .9 17 .8 23 .8 -5 1.5 8
-3 4.0 8
-1 6.5 8
0 .9 2
1 8.42
3 5.92
5 3.42
74 American Scientific Journal № ( 24 ) / 20 19
Введем новое понятие – квантовая распутан-
ghklv , которая показывает адекватность выявле-
gby fZl_fZlbq_kdbo aZdhghf_jghkl_c \ \b^_
\_c\e_l kb]gZeh\ Ihwlhfm Z^_d\Zlghklv d\Zglh\hc
jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam_lky l_f `_ agZq_gb_f
dhwnnbpb_glZ dhjj_eypbb dhlhjuc был получен в
oh^_ ijbf_g_gby f_lh^Z b^_glbnbdZpbb Zkbff_l
jbqguo \_c\e_lh\
Для характеристики части системы метеопара-
f_ljh\ ih [bgZjguf hlghr_gbyf d\ZglZf \aZbfh
^_ckl\by \\_^_f gh\uc klZlbklbq_kdbc ihdZaZl_ev
± коэффициент коррелятивной вариации кван-
lh\. Для квантовой распутанности по таблице 9 он
[m^_l jZ\_g ^ey h^gh]h ]h^Z Ijb
wlhf ^ey k_fbe_lgbo ^Zgguo wlhl ihdZaZl_ev jZ\_g
0.3897.
Границами остатков по графикам на рисунках
5-8 в простейшем случае становятся стороны вдоль
hk_c Z[kp bkk b hj^bgZl m ijyfhm]hevgbdZ hibku
\Zxs_]h jhc lhq_d Ba jbkmgdh\ -8 видно, что рои
lhq_d bf_xl keh`gmx nhjfm
11. Заключение
Впервые нами динамика онтогенеза была рас-
kfhlj_gZ p_ehklgh \h \j_f_gb \_]_lZpbhggh]h i_
jbh^Z mq_lguo ebklv_\ [_j_au ih\bkehc При этом
]jmiiu ebklv_\ baf_j_gu [_a bo \aylby k ^_j_\Z
>ey wlh]h [ueb jZajZ[hlZgu kihkh[u aZsbs_ggu_
iylvx iZl_glZfb gZ bah[j_l_gby Jhkkbckdhc N_^_
jZpbb
Главными экологическими условиями явля-
ются погодные (метеорологические) параметры.
Время объединяет динамику параметров листьев
березы повислой, распространенной в Северном
полушарии, в онтогенезе с параметрами погоды, из-
меренными через каждые три часа на метеостан-
ции.
Коэффициент коррелятивной вариации 0.4677
f_gvr_ ^ey ]h^Z f_`^m abf gbfb khegp_klh
ygbyfb gh qmlv [hevr_ ^ey k_fbe_lg_]h
fZkkb\Z ^Zgguo Ijb wlhf j_clbg] nZdlhjh\ baf_
gbeky lhevdh ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c hlghkb
l_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ klZeZ gZ i_j\h_ f_klh Z
l_fi_jZlmjZ lhqdb jhku klZeZ \lhjuf LZdbf h[jZ
ahf [ ueh ^hdZaZgh qlh gZ hglh]_g_a ebklv_\ [_
j_au ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_ hdZau\Z_l hl
ghkbl_evgZy \eZ`ghklv \ha^moZ Z l_fi_jZlmjZ \ha
^moZ ± на третьем.
По влиянию давления воздуха а декватность
модели по четырем членам равна по коэффициенту
корреляции 0.7241, что больше 0.6776 для одного
года. Тогда получается, что принятие времени по
вегетационному периоду повышает адекватность
модели динамики давления воздуха. Первый член
показывает снижение давления воздуха от распус-
кания почек березы повсилой до опадения листьев.
Но второй член показывает стрессовое возбужде-
ние давления воздуха. В итоге на изменение давле-
ния в динамике трехчасовых изменений в течение
вегетации действуют две противо положно направ-
ленные силы (спада и возбуждения). А два вейвлета
с постоянными периодами противодействуют ро-
сту давления воздуха, так как имеют отрицатель-
ные знаки. Третий член имеет цикл колебания 56.3
суток (меньше двух месяцев), а второй вейвлет
имел пер иод колебания 15.4 суток (больше двух
недель).
Для влияния температуры воздуха характерны
две силы по двум членам тренда, направленные
противоположно. Первый член по закону экспонен-
циального роста показывает увеличение положи-
тельных температур из -за усиле ния радиации
Солнца. А второй член тренда по показательному
закону показывает влияние космоса на снижение
температуры воздуха. В итоге действия двух сил
максимум температуры воздуха наблюдается около
летнего равноденствия. Оба вейвлета по знаку
направлены на рост температуры воздуха, что ука-
зывает на глобальное потепление. С минимальным
постоянным периодом 0.5 суток наблюдается вто-
рое колебание с адекватностью 0.6497. К этой по-
стоянной динамике приспособились листья расте-
ний.
Влияние относительной влажност и характерно
тем, что п ервый член является законом гибели по
известному закону Лапласа (в математике), Ман-
дельброта (в физике), Перла -Ципфа (в биологии) и
Парето (в эконометрике). Второй член тренда –
биотехнический закон, показывающий предел воз-
растания о тносительной влажности до 30.09.2014.
Третий член (первый вейвлет) характеризует суточ-
ное колебание с постоянным периодом 0.5 сутки
(коэффициент корреляции 0.6638). При этом все че-
тыре основных члена модели направлены на рост
относительной влажности воздух а. В сравнении с
температурой воздуха относительная влажность
имеет более выраженную по амплитуде с суточным
циклом колебательного возмущения (коэффициент
корреляции 0.6638 в сравнении с 0.6397). При этом
суточное колебание для относительной влажности
явля ется первым колебанием, а для температуры
воздуха – вторым. Уже этот факт указывает на то,
что динамика относительной влажности для расте-
ний важнее по сравнению с температурой воздуха.
У остальных двух метеопараметров (давление воз-
духа и температура точки росы) суточных колеба-
ний не наблюдается. Поэтому мы убеждены в том,
что колебательной адаптацией онтогенеза листвы
растения приспособились к суточной динамике от-
носительной влажности, а затем и температуры воз-
духа.
Для влияния температуры точки росы первы й
член является законом гибели по Лапласу, а второй
член – биотехническим законом. Это дает макси-
мум около летнего равноденствия. Оба вейвлета
направлены на снижение температуры точки росы.
Первое колебание в виде тремора может оказать
стартовое воздействи е на запуск механизма вегета-
ции листьев растений с постоянным периодом ко-
лебания в 13 суток.
Для характеристики системы метеопараметров
ih [bgZjguf hlghr_gbyf d\ZglZf \aZbfh^_c
kl\by \\_^_g ihdZaZl_ev ± коэффициент корреля-
lb\ghc \ZjbZpbb d\Zglh\ . Для ква нтовой распу-
lZgghklb hg [m^_l jZ\_g ^ey h^gh]h
American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 75
года). При этом для семилетних данных этот пока-
aZl_ev jZ\_g
Литература
1. Does humidity trigger tree phenology? Proposal
for an air humidity based framework for bud develop-
ment in spri ng // New Phytologist (2014) 202: 350 –355
_ 2014 The Authors www.newphytologist.com .
2. Y.H. Fu, et all. Declining globalwarming effects
on the phenology of Spring leaf unfolding. Letter.
2015. Vol 526. Nature / doi:10.1038/nature15402.
3. 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.2018.06.5556 95.
4. 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
5. 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.
6. P.M. Mazurkin. Wavelet Analysis Statistical
Data. Advances in Sciences and Huma nities . Vol. 1,
No. 2, 2015, pp. 30 -44. doi:
10.11648/j.ash.20150102.11.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . M ethod 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 conf erence proceedings,
isbn 978 -619 -7408 -46 -1 / issn 1314 -2704, 2 july - 8
july, 2018, vol. 18, issue 5.1, 517 -524 pp.
11. P.M. Mazurkin , A.I. K udryashova . W ave dy-
namics of ontogenesis of leaves around automobile
road // 18th international multidisciplinary s cientific
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.
12. C.A. Polgar, R.B. Primack. Leaf -out phenol-
ogy of temperate woody plants: from trees to ecosys-
tems // New Phytologist (2011) 191: 926 –941. doi:
10.1111/j.1469 -8137.2011.03803
13. M. Rousi, J. Pusenius/ Variations in phenology
and growth of European whit e birch ( Betula Pendula )
clones // 2005. Heron Publishing —Victoria, Canada .
Tree Physiology 25, 201 –210/
14. Y. Zhang, L. Bielory, P. Georgopoulos. Cli-
mate change effect on Betula (birch) and Quercus (oak)
pollen seasons in US // Int J Biometeorol . 2014 Ju ly;
58(5): 909 –919. doi:10.1007 /s00484 -013 -0674 -7.