Приведены результаты анализа срочной температуры атмосферного воздуха в районе расположения АО «ГНЦ НИИАР». Для обработки и анализа временного ряда температуры использованы методы нелинейной динамики. Определены размерность вложения и конфигурация псевдоаттрактора системы, генерирующей измеренные значения срочной температуры. По результатам измерений рассчитаны параметры динамического процесса изменения температуры: фрактальная, информационная и корреляционная размерности, показатель Хёрста и энтропия Колмогорова. Динамика температуры свидетельствует об антипересистентности временного ряда. Сделан вывод о неслучайной природе процесса изменения срочной температуры атмосферного воздуха, который имеет хаотическую детерминированность. Полученные сведения в дальнейшем дают основания использовать положения и методы теории динамических систем для разработки модели погодного процесса.
Ключевые слова: скалярный временной ряд, срочная температура атмосферного воздуха, псевдоаттрактор системы, размерность вложения, фрактальная размерность, информационная размерность, корреляционная размерность, показатель Хёрста, энтропия Колмогорова.
FRACTAL AND DYNAMIC PROPERTIES OF THE TIME SERIES FOR AIR TEMPERATURE MEASURED AT THE WEATHER STATION OF RESEARCH INSTITUTE OF NUCLEAR REACTORS.
© A.M. Sobolev (e-mail: bri@niiar.ru)
Described here are the results of immediate temperature analysis for atmospheric air within the area of RIAR JSC. Nonlinear dynamics methods were used to process and analyze temperature time series. Dimensions of embedding and the pseudo-attractor configuration of the system that generates measured values of immediate temperature are determined. Parameters of the dynamic temperature change were calculated based on the results of measurements: fractal, data and correlation dimensionality, Hurst index and Kolmogorov entropy. The temperature change dynamics proves the anti-persistence of the time series. It was concluded that changes in atmospheric air temperature are of non-random nature which has chaotic determinacy. Obtained data will provide further grounds to use the concept and methods of the dynamic systems theory to develop a model of the weather process.
Key words: scalar time series, immediate temperature of atmospheric air, pseudo-attractor of the system, embedding dimensionality, fractal dimensionality, data dimensionality, correlation dimensionality, Hurst index, Kolmogorov entropy.
