![]() ![]() |
Conference publicationsAbstractsXXVII conferenceMorphological analysis of the time series of carbon dioxide concentrationFaculty of Physics, M.V.Lomonosov Moscow State University, Leninskie Gory, Moscow 119991, Russia 1Department of Data Analysis, Decision-Making and Financial Technologies, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, 125993 Russia 2Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Russian Academy of Sciences, Moscow, 119071 Russia 3VINITI RAS, st. Usievich, 20, Moscow, 125315 Углекислый газ является основным углеродосодержащим парниковым газом в атмосфере и одним из её главных загрязнителей, поэтому построение математических моделей изменчивости его концентрации в атмосфере является актуальным. В настоящей работе для выделения суточных колебаний концентрации CO2 используется метод морфологического анализа [1]. Временной ряд суточных колебаний концентрации углекислого газа является квазипериодической последовательностью, состоящей в чередовании монотонно возрастающих и убывающих фрагментов с меняющимися периодами чередования, амплитудами и формами монотонных участков. Для выявления суточных колебаний вводится математическое понятие формы сигнала на квазипериоде как множества сигналов с фиксированным положением максимума, минимума и точек перегиба. Положения этих точек являются параметрами формы, их значения определяются минимизацией евклидова расстояния от исходного фрагмента временного ряда до заданной формы сигнала, реализованной с помощью алгоритма, приведенного в работе [1]. С помощью предложенного метода временной ряд длительностью 21 день с шагом 0.5 часа был разделен на фрагменты заданной формы и среднее значение периода составило 23.975 часа. Вычитание выделенной таким образом суточной составляющей позволило обнаружить регулярность более высокочастотной составляющей в динамике концентрации CO2. В результате сравнения с другими методами декомпозиции показано, что применение морфологического метода для выделения квазипериодических составляющих временного ряда имеет высокую эффективность. Работа выполнена при частичной финансовой поддержке грантов РФФИ №19-29-09044, №18-07-00424А, РФФИ-РГО-а №17-05-41127
Литература. 1.Демин Д.С., Чуличков А.И. Фильтрация монотонных выпуклых сигналов, искажённых шумом, и оценка положения особых точек. - Фундаментальная и прикладная математика, 2009, том 15, № 6, с. 15-31.
|