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-
gZfbdbaZ\_]_lZpbhgguci_jbh^ekblv_\[_j_auih\bkehckihq_luj_of_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_gldhjj_eylb\ghc\ZjbZpbbf_gvr_^ey]h^Zf_`^mabfgbfbkhegp_klhygbyfb
ghqmlv[hevr_^eyk_fbe_lg_] hfZkkb\Z^Zgguo;ueh^hdZaZghqlhgZhglh]_g_aebklv_\[_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_glmdhjj_eypbbqlh[hevr_^eyh^gh]h]h^Z I_j\ucqe_gihdZau\Z_lkgb`_gb_
^Z\e_gby\ha^moZhljZkimkdZgbyihq_d[_j_auih\kbehc^hhiZ^_gbyebklv_\Gh\lhjhcqe_gihdZau\Z_l
klj_kkh\h_\ha[m`^_gb_^Z\e_gby\h a^moZ<blh]_gZbaf_g_gb_^Z\e_gby\^bgZfbd_lj_oqZkh\uobaf_
g_gbc\l_q_gb_\_]_lZpbb^_ckl\mxlkiZ^b\ha[m`^_gb_:^\Z\_c\e_lZkihklhyggufbi_jbh^Zfbijh
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_ei_jbh^kmlhd >ey\ebygbyl_fi_jZlmju\ha^moZoZjZdl_jgu^ \_kbeugZijZ\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_lkyhdhehe_lg_]hjZ\gh^_gkl\by H[Z \_c\e_lZ ihagZdmgZijZ\e_gu gZ jhkll_fi_jZlmju \ha
^moZqlh mdZau\Z_lgZ ]eh [Zevgh_ ihl_ie_gb_ KfbgbfZevgufihklhyggufi_jbh^hfkmlhdgZ[ex
^Z_lky \lhjh_ dhe_[Zgb_ k Z^_d\Zlghklvx  D wlhc ihklhygghc ^bgZfbd_ ijbkihkh[bebkv ebklvy
jZkl_gbc <ebygb_hlghkbl_evghc\eZ`ghklboZjZdl_jghl_fqlhi _j\ucqe_gy\ey_lkyaZdhghf гибели.
<lhjhcqe_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`ghklvbf__l[he__\ujZ`_ggmxihZfieblm^_kkmlhqgufpbdehfdhe_[Zl_evgh]h\hafms_
gby dhwnnbpb_gldhjj_eypbb\kjZ\g_gbbk Ijbwlhfkmlhqgh_dhe_[Zgb_^eyhlghkbl_ev
ghc\eZ`ghklby\ey _lkyi_j\ufdhe_[Zgb_fZ^eyl_fi_jZlmju\ha^moZ ± вторым. Для влияния темпера-
туры точки росы первый член является законом гибели, а второй – биотехническим законом. Это дает
fZdkbfmfhdhehe_lg_]hjZ\gh^_gkl\byH[Z\_c\e_lZgZijZ\e_gugZkgb`_gb_l_fi_j Zlmjulhqdbjhku
I_j\h_dhe_[Zgb_\\b^_lj_fhjZfh`_lhdZaZlvklZjlh\h_\ha^_ckl\b_gZaZimkd\_]_lZpbbebklv_\kih
klhyggufi_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[bgZjud\Zgluih\_^_gbyaZdhghf_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_djhklbjZa\blb_ebklv_\jZkp\_qb\Zgb_
hlfbjZxsboebklv_\hiZ^_gb_ebklv_\
Вегетация – это такое состояние растений,
ijbdhlhjhfijhbkoh^ylijhp_kku\b^bfh]hjh klZ
\_]_lZlb\guob]_g_jZlb\guohj]Zgh\bhkms_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 \_
]_lZpbby\ey_lkyjZkimkdZgb_\_]_lZlb\guoihq_d
Zbg^bdZlhjhfhdhgqZgby ± опадение листьев.
Впервые нами динамика онтогенеза была рас-
kfhlj_gZ[_ajZa^_e_gbygZiylvwlZih\lh_klvp_
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_gbyJhkkbckdhcN_^_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_kdbofgh]hqe_gguo
aZdhghf_jghkl_c f_lh^hf b^_glbnbdZpbb > 3-6, 9].
Тем самым положено начало развитию науки ста-
lbklbq_kdZyn_gheh]by . Доказано, что по макси-
fmfZf^ebgurbjbgui_jbf_ljZbiehsZ^bmq_l
guoebklv_\\iheg_\hafh`_ gnZdlhjgucZgZeba\
dhlhjhfiylufiZjZf_ljhfklZgh\blky\_]_lZpbhg
guc i_jbh^ hl fhf_glZ jZkimkdZgby ihq_d m \k_o
ebklv_\^_j_\Z^hfhf_glZhiZ^_gbydZ`^h]hmq_l
gh]h ebklZ ebiu beb [_j_au Ijb wlhf wdheh]bq_
kdb_mkeh\byijhbajZklZgbykbevgh\ebyxl^Z`_gZ
характер биотехнической закономерности дина-
fbdbhglh]_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-
^_gnZ dlhjgucZgZebaf_`^mf_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
klvxa_feb ; – относительная влажность (%) на
\ukhl_  f_ljZ gZ^ ih\_joghklvx a_feb gZ f_l_h
klZgpbb>eyk\yabk\_]_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_kdbciZjZf_lj – температура точки росы
(градус Цельсия) на высоте 2 метра над поверхно-
klvxa_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_gghcgZK_\_jghfihemrZjbbq_ldhaZ\bkyl
hld\Zglh\ Zkbff_ljbqguo\_c\e_lh\>@ ih\_
^_gbyl_fi_jZlmju\ha^moZbhlghkbl_evghc\eZ`
ghklb Ih \_c\e_lZf mgb\_jkZevghc dhgkljmdpbb
baf_gyxlky\h^gucj_`bfem]h\>@b^bgZfdZm]
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
dhgkljmdpbbh^bgZdh\u (инвариантны) для любых
h[t_dlh\bkke_^h\Zgbylh[ueZ\uy\e_gZp_evbk
ke_^h\Zgbyd\Zglh\ih\_^_gbym[bgZjguohlghr_
gbc f_`^m mql_ggufb f_l_hjheh]bq_kdbfb iZjZ
f_ljZfbkih
Различаются два вида квантов поведения:
во-первых , в динам ике каждый фактор расчле-
gy_lkygZkmffm\_c\e_lh\lh_klv\h\j_f_gbnZd
lhjij_^klZ\ey_lkydZd`]mlm_^bg_gguo\heg kh
eblhgh\ bwlhlijhp_kkoZjZdl_jbam_lkydZd кван-
lh\ZyjZkimlZgghklv ;
во-вторых , взаимное влияние четырех выше-
mdZaZgguo nZdlhjh\ k i_jbh ^bqghklvx baf_j_gbc
q_j_a dZ`^u_ ljb qZkZ ^hihegbl_evgh ihemqZ_l
квантовую запутанность в некоторых границах.

2. Исходные данные
Метеостанция Йошкар -Ола, Россия,
:02B,'  \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_ljZfkhklZ\beZkljhdb
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_llhevdhdZdkbkl_fhh[jZamxsbcnZd
lhj h[_ki_qb\Zxsbc hlghr_gby f_`^m q_lujvfy
iZjZf_ljZfb ih]h^u Ihwlhfm Z^_d\Zlghklv fh^_
e_c^bgZfbdbmqblu\Z_lky\^bZ]hgZevguode_ldZo
dhjj_eypbhgghcfZljbpu

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

где � – зависимый показатель, � – влияющая
i_j_f_ggZy �−� – параметры модели (2), иденти-
nbpbjm_fu_ \ ijh]jZffghc kj_^_ CurveExpert -
1.40.
В таблице 2 приведена 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_ldZoklZ\bfdhwnnbpb_gldhjj_eypbblj_g^Zih
fh^_eyf^bgZfbdbkih
Таблица 2.
Корреляционная матрица факторного анализа и рейтинг факторов после идентификации по
aZdhghf_jghklblj_g^Z 
Влияющие факторы
(параметры )
Зависимые факторы (показатели ) Сумма

Место
,0С ,мм.рт.ст. ,% ,0С
Температура воздуха , 0С 0.4301 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_ihZ^_d\Zlghklbfh^_e_c  ihkjZ\g_gbxk
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´Wlhlj_clbg] iheghklvx kh\iZ^Z_lk i_jb
h^hf f_`^m abfgbfb khegp_klhygbyfb ^ey dhlh
jh]h[ueihemq_gZgZeh]bqgucj_clbg]f_l_hiZjZ
f_ljh\b^eyaZ\bkbfuoihdZaZl_e_c
Однако учет периода вегетации сильно изме-
gbej_clbg]aZ\bkbfuoihdZaZl_e_cGZi_j\hff_
kl_hdZaZeZkvl_fi_jZlmjZlhqdbjhkugZ\lhjhf ±
относительная влажность воздуха и т олько на тре-
lv_ff_kl_ ± температура воздуха.


4. Факторный анализ идентификацией вол-
gh\h]hmjZ\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[bgZjguohlghr_gbcb^\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 qlhf_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
jhkuklZeZ\lhjuf
Таким образом, было доказано, что на онтоге-
g_a ebklv_\ [_j_au ih\bkehc gZb[hevr__ \ebygb_
hdZau\Z_lhlghkbl_evgZy\eZ`ghklv\ha^moZZl_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_jZlmjZlhqdbjhku\eby_llZd`_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^moZP_gljZevghc:g]ebbaZ -
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
ihq_luj_fqe_gZfjZ\gZ ihdhw nnbpb_glm dhjj_
eypbb jbk qlh[hevr_^eyh^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
N15.4 суток (больше двух недель). Из графиков
gZjbkmgd_\b^ghqlhi_j\uc\_c\e_lihZfieb
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_kZ^_d\ZlghklvxgZjbkmgd_
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
jhklmebklv_\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_ljbf_ekZfuc\ukhdbcdhwnnbpb_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`^ZxlkyBf_gghlZdb_^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^moZqlhmdZau\Z_lgZ]eh[Zevgh_ih
l_ie_gb_LZdboqe_gh\kiheh`bl_evguf agZdhf\
lZ[ebp_gZoh^blky_s_iylvHljbpZl_evgucagZd
i_j_^ khklZ\eyxs_c fh^_eb ihdZau\Z_l gZ ]eh
[Zevgh_ihoheh^Zgb_
С минимальным постоянным периодом 0.5 су-
lhdgZ[ex^Z_lky\lhjh_dhe_[Zgb_kZ^_d\Zlghklvx
qlh]hjZa^h\ur_ihkjZ\g_gbx для
lj_g^Z D wlhc ihklhygghc ^bgZfbd_ ijbkihkh[b
ebkvebklvyjZkl_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
 ijbwlhfh[sbcdhwnnbpb_gldhjj_eypbbmq_
luj_o i_j\uo qe_gh\ jZ\_g  qlh [hevr_ ih
kjZ\g_gbxk^ey]h^Zf_ `^mabfgbfbkheg
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-
\_klghfmaZdhgmEZieZkZ \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_gguclj_g^hlghkblkyddeZkkb
q_kdbfnhjfZfihmjZ\g_gbx  
Третий член (первый вейвлет) характеризует
kmlhqgh_ dhe_[Zgb_ k ihklhygguf i_jbh^hf 
kmldb dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb  ih kjZ\g_
gbxk ^eylj_g^Z Ijbwlhf\k _ q_luj_ hk
gh\guoqe_gZfh^_eb  gZijZ\e_gugZjhklhlgh
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`
ghklvbf__l[he__\ujZ`_ggmxihZfieblm^_kkm
lhqguf pbdehf baf_g_gbc \hegm dhe_ [Zl_evgh]h
\hafms_gby dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb  \
kjZ\g_gbbk Ijbwlhfkmlhqgh_dhe_[Zgb_
^eyhlghkbl_evghc\eZ`ghklby\ey_lkyi_j\ufdh
e_[Zgb_fZ^eyl_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
^moZMhklZevguo^\mof_l_hiZjZf_ljh\ ^Z\e_gb_
\ha^moZbl_fi_jZlmjZlhqdbjhku kmlhqguodhe_
[Zgbcg_gZ[ex^Z_lkyIhwlhfmfum[_`^_guqlh
dhe_[Zl_evghc Z^ZilZpb_c hglh]_g_aZ ebkl\Z ijb
kihkh[beZkv d kmlhqghc ^bgZfb d_ hlghkbl_evghc
\eZ`ghklbZaZl_f и температуры воздуха.
Как оказалось, в онтогенезе влажность оказы-
\Z_l[he__kbevgh_\ebygb_ihkjZ\g_gbxkl_fi_
jZlmjhc \ha^moZ > @ >ey bamq_gby bo kh\f_kl
gh]h \ebygby gZ hglh]_g_a ebklv_\ g_h[oh^bfh g_
^\moZlj_ onZdlhjgh_fh^_ebjh\Zgb_

8. Закономерности динамики температуры
lhqdbjhku
С коэффициентом корреляции 0.7335 (табл. 7,
jbk ^eyi_j\uoq_luj_oqe_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-
_lkybhgijbh[j_lZ_ldeZkkbq_kdbcoZjZdl_jI_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`_lhdZaZlvklZjlh\h_\ha^_ckl\b_gZaZimkdf_
oZgbafZ\_]_lZpbbebklv_\jZkl_gbckihklhygguf
i_jbh^hfdhe_[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_ljihlZ[ebp_aZgye\lhjh_f_klhihke_hl
ghkbl_evghc\eZ`ghklb

9. Бинарные отношения между метеороло-
]bq_kdbfbiZjZf_ljZfb
Бинарные отношения, причем без всяких пред-
\Zjbl_evguo mkeh\bc hl[hjZ g_h[oh^bfu ^ey
hp_gdb mjh\gy Z^_d\Zlghklb f_`^m ijbgylufb
nZdlhjZfb
Влияние давления воздуха . На остальные
ljbnZdlhjZ^Z\e_gb_\ha^moZ \eby_lih^\moqe_g
gufnhjfmeZflj_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]hf_gvr_\kjZ\g_gbbk]h^hfb^Z`_
f_gvr_  \ kjZ\g_gbb k fZkkb\hf ^Zgguo aZ
k_fve_lijbwlhfdhgkljmdpbymkeh`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^Zb^eyk_fb
e_lihnhjfme_   ) 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^Zb^eyk_fbe_l ijbh^bgZdh
\hcdhgkljmdpbb^\moqe_ggh]hlj_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^eybob^_glbnbdZpbb[ueZijbgylZfh^_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_]hgZ wlhlf_l_hiZjZf_ljHgkqb
lZ_lky]hjZa^hagZqbfufihkjZ\g_gbxgZijbf_j
khlghkbl_evghc\eZ`ghklvx\ha^moZ
Графики левого столбца при квантовой опре-
^_e_gghklb jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam xlkymjZ\
g_gbyfb
- влияние температуры воздуха (без изменения
Z[kpbkku gZ  0 С) на давление воздуха по кон-
kljmdpbbfh^_ebbaf_gbehkv \f_klh
^ey ]h^Z f_`^m ^_dZ[jvkdbfb khegp_klhygbyfb b
^eyk_fbe_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^Zbf_gvr_^eyk_fbe_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_gbcl_fi_jZlmjuhkvZ[kpbkkg_[ueZkf_s_gZ
Влияние относительной влажности воздуха .
Это влияние показано графиками на рисунке 7, ко-
lhju_[uebb^_glbnbpbjh\ZgumjZ\g_gbyfb\b^Z
- влияние относительной влажности воздуха на дав-
e_gb_ \ha^moZ  qlh[hevr_  ^ey ]h^Z
b^eyk_fbe_l


; (9)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру воздуха (0.6224 вместо 0.5533 для года и
^eyk_fbe_l
; (10)
- влияние относительной влажности воздуха на температуру точки росы (0.3972, что больше 0.2564
^ey]h^Zb^eyk_fbe_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
lmjZlhqdbjhkuhdZau\Z_l\ebygb_ihnhjfmeZf
- влияние температуры точки росы на давление
\ha^moZ  qlh f_gvr_  ^ey ]h^Z b
^eyk_fbe_l


. (12)
- влияние температуры точки росы на темпера-
lmjm \ha^moZ  qlh gZfgh]h f_gvr_ 
^ey]h^Zb^eyk_fbe_lba -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^Zb^eyk_f be_l ijb
wlhfbaf_gbekyagZdi_j_^\lhjufqe_ghffh^_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_\hgZ 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
^hgme_\h]hagZq_gby:lfhkn_jZklZg_lkl_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_gguoihmjZ\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_kdbfbiZjZf_ljZfb
На рисунках 5 -8 квантовая запутанность ха-
jZdl_jbam_lkyhklZldZfb\h\lhjhfklhe[p_]jZnb
dh\ Dhwnnbpb_gl dhjj_eypbb d\Zglh\hc aZimlZg
ghklbhij_^_ey_lky\ujZ`_gb_f 1− (табл. 9).
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_lkb]gZeh\IhwlhfmZ^_d\Zlghklvd\Zglh\hc
jZkimlZgghklb oZjZdl_jbam_lky l_f `_ agZq_gb_f
dhwnnbpb_glZdhjj_eypbbdhlhjuc 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[bgZjgufhlghr_gbyf d\ZglZf\aZbfh
^_ckl\by \\_^_fgh\ucklZlbklbq_kdbcihdZaZl_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^eyk_fbe_lgbo^ZgguowlhlihdZaZl_evjZ\_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_]hjhclhq_dBajbkmgdh\ -8 видно, что рои
lhq_dbf_xlkeh`gmxnhjfm

11. Заключение
Впервые нами динамика онтогенеза была рас-
kfhlj_gZ p_ehklgh \h \j_f_gb \_]_lZpbhggh]h i_
jbh^Zmq_lguoebklv_\[_j_auih\bkehc При этом
]jmiiu ebklv_\ baf_j_gu [_a bo \aylby k ^_j_\Z
>eywlh]h[uebjZajZ[hlZgukihkh[uaZsbs_ggu_
iylvxiZl_glZfbgZbah[j_l_gbyJhkkbckdhcN_^_
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^Zf_`^mabf gbfbkhegp_klh
ygbyfb gh qmlv [hevr_  ^ey k_fbe_lg_]h
fZkkb\Z^ZgguoIjbwlhfj_clbg]nZdlhjh\baf_
gbeky lhevdh ^ey aZ\bkbfuo ihdZaZl_e_c hlghkb
l_evgZy\eZ`ghklv\ha^moZklZeZgZi_j\h_f_klhZ
l_fi_jZlmjZlhqdbjhkuklZeZ\lhjufLZdbfh[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^moZZl_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 \\_^_gihdZaZl_ev ± коэффициент корреля-
lb\ghc \ZjbZpbb d\Zglh\ . Для ква нтовой распу-
lZgghklbhg[m^_ljZ\_g ^eyh^gh]h

American Scientific Journal № (24 ) / 201 9 75
года). При этом для семилетних данных этот пока-
aZl_evjZ\_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.