Аналіз часових рядів на прикладі реєстраціі варіацій гравітаційного поля

Автор(и)

  • Р.З. Буртієв Інститут геології і сейсмології АН Молдови, Республіка Молдова
  • Ю.В. Семенова Інститут геофізики ім. С.І. Субботіна НАН України, Україна
  • В.Т. Кіріяк Технічний університет Молдови, Республіка Молдова
  • О.В. Сидоренко Технічний університет Молдови, Республіка Молдова
  • С.В. Тройан Інститут геології і сейсмології АН Молдови, Республіка Молдова
  • В. Ю. Карданець Інститут геології і сейсмології АН Молдови, Республіка Молдова
  • Д.В. Нука Технічний університет Молдови, Республіка Молдова

DOI:

https://doi.org/10.24028/gzh.v43i4.239960

Анотація

У статті використано модель тимчасового ряду для дослідження структури рядів гравіметричних даних. Спостереження за активністю геофізичних процесів показало, що періоди варіацій геофізичних процесів розкидані хаотично на осі часу. За їх графіком можна впевнено говорити про закономірності в тривалості періодів варіацій і в чергуванні періодів сейсмічного затишшя та високої сейсмічної активності. Структуру ряду проаналізовано формальними методами для пошуку статистичної закономірності у варіаціях геофізичних параметрів у часі. Для дослідження динаміки геофізичних подій задіяно моделі часових рядів. Прогнозування здійснено за допомогою пакета SPSS 20 і програми EXCEL 2016. На точність прогнозу вказує порівнян- ня прогнозованого ряду з фактичними даними. Передбачені значення гравіметричних даних не виходять за межі довірчих інтервалів. Якщо почати прогнозування із занадто ранньої дати, то побудований прогноз може відрізнятися від складеного на основі всіх статистичних даних. Якщо в даних простежуються сезонні тенденції, то рекомендується починати прогнозування з дати, що передує останній точці статистичних даних. Для дослідження динаміки геофізичних подій можна застосувати просторові моделі та моделі часових рядів. Просторова модель описує сукупність геофізичних параметрів у певний момент часу. Часовий ряд - це ряд регулярних спостережень над деяким параметром у послідовні моменти часу або на проміжках часу. У статті модель тимчасового ряду застосовано: для виявлення статистичного зв’язку між частотою і глибиною виникнення землетрусів, а також статистичної залежності цих даних від гравіметричних варіацій; визначення закономірностей у зміні рівнів ряду і побудови його моделі з метою прогнозування та дослідження взаємозв’язків між геофізичними явищами.

Посилання

Anderson, T. (1971). Statistical Analysis of Time Series. Mir: Moscow, 746 p. (in Russian).

Box, J., & Jenkins, G. (1974). Time Series Analysis. Forecast and management. Moscow: Mir, 406 (in Russian).

Brillinger, D. (1980). Time series. Data processing and theory. Moscow: Mir, 532 p. (in Russian).

Volodin, I.N. (2006). Lectures on probability the-ory and mathematical statistics. Kazan, 270 p. (in Russian).

Kendall, M. (1981). Time series. Moscow: Finansy i statistika, 198 p. (in Russian).

Kolmogorov, A.N., & Fomin, S.V. (1976). Elements of the theory of functions and functional analysis. Moscow: Nauka, 542 p. (in Russian).

Kramer, G. (1975). Mathematical Methods of Statistics. Moscow: Mir, 648 p. (in Russian).

Piskunov, N.S. (1964). Differential and integral calculus. Moscow: Nauka, 312 p. (in Russian).

Senyo, P.S. (2007). Probability theory and mathe-matical statistics. Kyiv: Znannya, 558 p. (in Ukrainian).

Smirnov, I.V. & Dunin-Barkovskiy, N.V. (1965). Course in Probability Theory and Mathematical Statistics. Moscow: Nauka, 511 p. (in Russian).

Hennan, E. (1974). Multidimensional time series. Moscow: Mir, 575 p. (in Russian).

Tsapaeva, S.A. (2011). Fourier series. Veliky Novgorod (in Russian).

Shanchenko, N.I. (2008). Lectures on econometrics. Ulyanovsk: Ed. UlSTU, 139 p. (in Russian).

Yushchenko, D.P., & Yakubovich, O.V. (2008). Mathematical analysis. Fourier series. Gomel, 148 p. (in Russian).

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Schuchard-Ficher, C., & Weiber, R. (2011). Multivariate Analyse methoden (pp. 120—154). Berlin-Heidelberg: Springer Verlag.

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Schuchard-Ficher, C., & Weiber, R. (2011). Multivariate Analyse methoden (pp. 120—154). Berlin-Heidelberg: Springer Verlag.

Bernhardt C. (2007). Modellierung von Elektrizitätspreisen durch lineare Zeitreihenmodelle und Value-at-Risk-Schätzung mittels Methodenaus der Extremwerttheorie Technische Universität München. Zentrum Mathematik. München, 97 p.

Spezial vorlesung Zeitreihenanalyse-MitBeispielen in Mathematica Institut fur Stochastik, Johannes Kepler Universität Linz. (2006). Linz, 277 p.

SPSS Trends 14.0. (2006). Chicago, 165 р.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-10-05

Як цитувати

Буртієв, Р., Семенова, Ю., Кіріяк, В. ., Сидоренко, . О., Тройан, С., Карданець, В. Ю. ., & Нука, Д. (2021). Аналіз часових рядів на прикладі реєстраціі варіацій гравітаційного поля. Геофізичний журнал, 43(4), 76–90. https://doi.org/10.24028/gzh.v43i4.239960

Номер

Том 43 № 4 (2021)

Розділ

Статті

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

1. Автори зберігають за собою авторські права на роботу і передають журналу право першої публікації разом з роботою, одночасно ліцензуючи її на умовах Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати дану роботу з обов'язковим зазначенням авторства даної роботи і посиланням на оригінальну публікацію в цьому журналі .

 2. Автори зберігають право укладати окремі, додаткові контрактні угоди на не ексклюзивне поширення версії роботи, опублікованої цим журналом (наприклад, розмістити її в університетському сховищі або опублікувати її в книзі), з посиланням на оригінальну публікацію в цьому журналі.

 3. Авторам дозволяється розміщувати їх роботу в мережі Інтернет (наприклад, в університетському сховище або на їх персональному веб-сайті) до і під час процесу розгляду її даними журналом, так як це може привести до продуктивної обговоренню, а також до більшої кількості посилань на дану опубліковану роботу (Дивись The Effect of Open Access).