Гидрометеорологическое обеспечение плавания и промысла

Тип работы:
Контрольная
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

МИНИСТЕРСТВО АГРАРНОЙ ПОЛИТИКИ И ПРОДОВОЛЬСТВИЯ УКРАИНЫ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ АГЕНТСТВО РЫБНОГО ХОЗЯЙСТВА УКРАИНЫ

КЕРЧЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МОРСКОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра «Судовождение»

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

Гидрометеорологическое обеспечение плавания и промысла

Выполнил: студент гр. ЗСВ-6

Пшеничников Т.В.

Проверил: д. г. н., профессор

Брянцев В.А.

Керчь, 2013 г.

Оглавление

  • 1. Изменения основных океанографических характеристик во времени
  • 2. Циркуляция вод в океане
  • 3. Образование зон повышенной биологической и рыбопромысловой продуктивности
  • 4. Методика промысловых прогнозов. Оперативный прогноз
  • 5. Долгосрочный прогноз. Каковы особенности межгодовых изменений гидрометеорологических характеристик?
  • 6. Как прогнозируется состояние скоплений антарктического криля в море Содружества с заблаговременностью 1−3 месяца?
  • Практическая часть
  • Список используемой литература

1. Изменения основных океанографических характеристик во времени

Каковы особенности изменений температуры воды в море в течение суток?

Суточные колебания температуры воды в море определяются радиационными изменениями соответственно с максимумом после полудня и минимумом после полуночи. Притоки вод в приливном цикле, ветровые сгонно-нагонные явления с адвективным притоком более теплых или холодных вод, даже изменения погодных условий, могут исказить обычный «радиационный» период. Из-за тепловой инерции воды, в особенности на больших пространствах открытого океана, амплитуда суточных колебаний температуры невелика и составляет от 0 до 20. Наибольшие колебания в этих пределах наблюдаются в умеренных широтах и летом, наименьшие — в тропических и полярных. В глубинных слоях при наличии термоклина и развивающихся здесь внутренних волн в приливных циклах температурная амплитуда увеличивается до 3,50.

Годовой период обусловлен тепловым балансом поверхности океана под воздействием изменений притока солнечной радиации. Естественно, минимум приходится на зимний период, максимум — на летний, но со смещением из-за указанной инерции на 1−2 месяца. Таким образом, в океане и в открытой части достаточно большого моря, как, например, в Черном, минимальная температура поверхностного слоя наблюдается в марте, максимальная — в августе. Искажение годового периода может происходить при адвекции теплых или холодных вод при смещении макромасштабных объемов их. Так, в зимний период смещение ринга Гольфстрима в 1966 году обусловило увеличение средней температуры у восточного побережья Канады на 2−30. В тропических и полярных широтах амплитуда годовых колебаний температуры воды меньше по сравнению с умеренными. Здесь может достаточно определенно проявляться и полугодовой период — в поверхностном слое в тропических водах и в глубинных — полярных. Следует отметить асимметрию в сезонном процессе охлаждения и прогрева морских вод. Первый из них происходит быстрее по причине плотностной конвекции, второй — медленнее, поскольку обусловлен прогревом более легких поверхностных вод и их ветровым перемешиванием, охватывающем лишь слой от 10 до 50 метров.

А.М. Муромцев выделял три типа процессов изменения температуры воды в годовом цикле: 1-й — радиационный, 2-ой — радиационно-адвективный, 3-й — радиационно-адвективный с вертикальным подъемом глубинных вод. Первый определяется в основном процессами конвективно-турбулентного перемешивания. Второй включает еще горизонтальную адвекцию вод с различающейся температурой. В третьем типе, кроме двух указанных процессов, имеет место еще и подъем глубинных вод в районах океанских пассатных апвеллингов.

На глубинах, ниже глубины распространения плотностной конвекции, сезонные изменения мало заметны.

Межгодовые колебания температуры связаны в основном с макромасштабной адвекцией. Среднегодовые изменения температуры в открытом океане из-за смещения водных масс могут достигать 3,50. На глубинах более 100−150 м — до 4−60. В некоторых субтропических и полярных районах межгодовые колебания температуры превосходят сезонные. Периодичность многолетних изменений представляют собой сложную научную проблему. В процессе исследований были выявлены квазициклы, весьма неустойчивые по фазе и амплитуде. В то же время, для промысловой океанологии межгодовые колебания температуры очень важны, поскольку они связаны с урожайностью промысловых видов рыб.

плавание промысел гидрометеорологический океанографический

2. Циркуляция вод в океане

Какие основные течения Индийского океана?

Циркуляция вод южной части Индийского океана имеет все характерные черты Атлантического и Тихого. Некоторое отличие представляет собой ветвь течения Мыса Игольного, воды которого частично проникают в Атлантический океан в виде течения Агульяс. Также Южное Пассатное течение на западе поворачивает на юг в виде упомянутого течения Мыса Игольного и Мадагаскарского, южная периферия образована циркумполярным течением Западных Ветров, а восточная — Западно-Австралийским. Вдоль берегов Антарктиды наблюдается обычный западный поток.

Северная часть Индийского океана охвачена мощной системой муссонной циркуляции, изменяющую циркуляцию вод от зимы к лету. Летом при юго-западном муссоне в Аравийском море и Бенгальском заливе развиваются антициклонические круговороты. Вдоль африканского побережья проходит на север Сомалийское течение. Западный пассатный поток сменяется восточным. Зимой северо-восточный муссон, наоборот, усиливает аналог Северного Пассатного течения. В Аравийском море круговорот становится циклоническим. Сомалийское течение изменяет направление на обратное и прижимается к побережью Африки. Зимой также развивается экваториальное противотечение, которое смещается на юг. Как и в Атлантическом и Тихом океанах здесь существует и экваториальное противотечение в подповерхностных слоях.

3. Образование зон повышенной биологической и рыбопромысловой продуктивности

Что такое рыбопромысловая продуктивность?

Рыбопромысловая продуктивность Мирового океана и отдельных его частей выражается количественно общей или удельной биомассой и ее приростом в единицу времени. Суммарно для всего Мирового океана она равняется одному миллиарду тонн, продукция — 0,2 млрд. т в год. Другой показатель, — урожай, является той частью биомассы, которая изымается человеком в определенном районе. Рыбопромысловая продуктивность отдельных промысловых районов или морей оценивается по изъятию рыбы или других морепродуктов с одного гектара в год.

Промысловая продуктивность ориентировочно пропорциональна уровню первичной. Как уже указывалось, районы тропических апвеллингов, производящие наибольшую первичную продукцию, являются одновременно самыми богатыми и самыми стабильными промысловыми районами. Однако нектон, к которому в большинстве относятся промысловые виды, имеет более сложное распределение в пространстве и более сложную временную изменчивость.

Сфера обитания рыб, моллюсков и ракообразных определяется, прежде всего физико-климатическими условиями: температурой, соленостью, глубиной, ареалом миграций. Указанные сообщества существенно различаются по диапазонам физических характеристик, в которых они реализуют свои биологические циклы. Есть рыбы с почти неограниченными пределами температуры обитания и с очень узким диапазоном этой характеристики. Первые обозначаются как эвритермные, вторые — стенотермные. Аналогично по солености — эвригаллинные и стеногалинные. Обитание некоторых видов рыб ограничено морем или районом в океане, другие имеют трансокеанский ареал миграций, например, балтийский угорь, мигрирующий при размножении от эстуариев Балтийского моря до субтропического Саргасова моря на другой стороне Атлантического океана.

Ареал обитания не идентичен показателю рыбопромысловой продуктивности. Существуют виды рыб, настолько дисперсно распространенные в океане, что практически не являются промысловыми и только встречаются в «прилове». Указанная продуктивность оценивается по совокупной добыче объектов промысла или по расчетному уровню возможного вылова. Последний зависит от общей биомассы рыб и от степени скопления облавливаемых видов. Величина и плотность скоплений обусловлены: количеством и концентрацией объектов питания рыб при кормовых миграциях; расположением и размером области зимовки или нереста, которые, в свою очередь, определяются соответствующими термохалинными и динамическими условиями. Поэтому зоны апвеллинга у западных тропических побережий материков, зоны подъема глубинных вод, образуемые глобальными потоками и круговоротами, фронтальные разделы различных водных масс обеспечивают высокую первичную продуктивность и области повышенной концентрации корма рыб и промысловые скопления их самих. Фронтальные зоны, кроме наличия корма, создают эффект стенки, перед которой рыбные стаи задерживаются при переходе в воды иной температуры и солености, а при изгибах или меандрах фронта создаются гидродинамические ловушки с дополнительным повышением концентрации рыб. Циклонические и антициклонические круговороты, кроме процесса подъема глубинных продуктивных вод, создают динамические предпосылки скопления корма и объектов промысла. Для области зимовки предпочтительны районы с наименьшей адвекцией вод, где зимующим скоплениям не требуется дополнительной затраты энергии для удержания в данном месте. Особенности нерестилищ включают также «затишные зоны» или течения, переносящие икру и личинки пелагических рыб в благоприятные для них районы. Для донной икры важным является качество грунта, — предпочтительны галька и гравий с донными водорослями.

Как видим, предпосылки высокой рыбопромысловой продуктивности весьма разнообразны. Едва ли это многообразие можно свести к какому-то общему индексу, однако, оказалось допустимым найти наиболее общий.В. А. Брянцевым в качестве такового предложен показатель разнообразия трехмерного поля плотности, который количественно определяется по формуле статистической энтропии Шеннона:

Поле плотности определяется термохалинной структурой. Следовательно наличие термоклина и галлоклина, наличие фронтов и круговоротов — признаки сложного, «разнообразного» поля плотности. Оно также усложняется динамическими предпосылками сильных течений. Таким образом, мера разнообразия, мера сложности и информативности трехмерного поля плотности может рассматриваться как мера повышенной биологической и промысловой продуктивности. Количественно это может быть выражено уровнем статистической энтропии в выборке вертикальных и горизонтальных градиентов поля плотности в каком-то макромасштабном объеме. Проблема объединения вертикальных и горизонтальных градиентов в одну совокупность, имея в виду то, что последние на 3 порядка меньше первых, решается простым умножением их на 103. Далее все значения соединяются в одну выборку, подсчитываются относительные вероятности (Рi) и значение энтропии.

4. Методика промысловых прогнозов. Оперативный прогноз

Как рассчитываются сгонно-нагонные явления в прибрежной зоне моря?

Сгонно-нагонные явления в прибрежной зоне рассчитываются по ежечасным наблюдениям за ветром, если с указанными явлениями ассоциируются изменения температуры и перемещения скоплений. Результирующая составляющая векторов ветра получается при их сложении по формуле Зверева:

где

— сумма проекций ветра на так называемое эффективное направление

Wi — скорость ветра

I — угол между направлением ветра и направлением максимального сгона или нагона

5. Долгосрочный прогноз. Каковы особенности межгодовых изменений гидрометеорологических характеристик?

Межгодовая изменчивость океанографических характеристик в годовом осреднении стохастична. При разработке методики прогнозирования с годовой и более заблаговременностью, в частности, осуществляется выявление скрытых периодичностей, циклов и квазициклов. Предпосылками многолетних циклических изменений в определенных частях биосферы могут служить геофизические и гелиофизические колебательные процессы с выявленными или предполагаемыми воздействиями на живые организмы. К таковым, используемым в практике прогнозирования, относятся колебания солнечной активности, изменения скорости вращения Земли, смена циркуляционных эпох в атмосфере, автоколебательные процессы в Мировом океане и некоторые другие.

Солнечная активность уже с 18-го века оценивается астрономами по среднегодовому количеству солнечных пятен, легко наблюдаемых и учитываемых. Образующийся индекс называется Цюрихским числом или Числом Вольфа (W). В его колебаниях прослеживается 11-летний цикл с отклонениями в 1−2 года. Механизм воздействия этого фактора на атмосферную циркуляцию и на биосферу пока не ясен. С увеличением количества солнечных пятен усиливаются турбулентные процессы на Солнце, увеличивается поток ионов, возбуждающий ионосферу Земли. Происходящие при этом так называемые «магнитные бури» хорошо известны радистам, так как взволнованная ионосфера существенно препятствует распространению радиоволн короткого диапазона. По общему энергетическому уровню эти воздействия незначительны. По оценке А. С. Монина их уровень сравним с энергией одного атмосферного циклона. Как «солнечный ветер» может влиять на живые организмы, тем более на состояние атмосферы — остается вопросом. Высказываются предположения о связи солнечной активности и солнечной постоянной (1,94 кал/см2*мин), однако, наблюдаемая в пределах точности оценки последней.

Тем не менее, обнаружены многочисленные зависимости между солнечной активностью и явлениями в атмосфере, гидросфере и биосфере, именуемые солнечно-земными связями. В монографии А. П. Чижевского, основоположника учения об указанных связях, собраны многочисленные факты, иллюстрирующие влияние солнечной активности на живые организмы от бактерий до человека.

Изменения скорости вращения Земли известно геофизикам. Речь идет, конечно, о тысячных долях секунды, но влияние таких колебаний обнаруживается в изменениях состояния атмосферы. Выявленная периодичность составляет примерно 70 лет. Причины колебания объясняются переменами момента вращения планеты. При накоплении льда вблизи полюсов вращение Земли ускоряется, что приводит к изменениям в циркуляции атмосферы и потоков теплых и холодных вод в океане. В результате наступает потепление в полярных районах, уменьшение массы льда и замедление вращения Земли (Н.С. Сидоренков).

По указанным и другим причинам в состоянии атмосферы происходят непериодические изменения, количественно выражаемые в виде циркуляционных эпох. Этот подход разработан Г. Я. Вангенгеймом, А. А. Гирсом и рядом других метеорологов. Они выявили более крупные, по сравнению с естественными синоптическими периодами (3−7 дней), стадии: естественные синоптические сезоны, внутригодовые стадии (2−6 месяцев), стадии циркуляционных эпох (2−6 лет) и циркуляционные эпохи (10−30 лет). Все они оцениваются количественно посредством подсчета величин повторяемости определенных форм циркуляции, которые можно выразить числом дней, занятых процессами данной формы, или отклонением от среднего многолетнего. Формы циркуляции, или типы, отражают характерное географическое распределение знака барического поля и направление основных переносов воздуха. Для атлантико-евразийского сектора это: W — западный тип, Е — восточный, С — меридиональный. Обозначения для аналогичных типов тихоокеанско-американского сектора соответственно: З, М1 и М2.

Значения повторяемости могут быть представлены за любой срок или за весь период в целом в виде колебания ее по времени или в виде интегральных кривых. Метод построения последних состоит в том, что последовательно суммируются аномалии повторяемости за определенные сроки соответствующих типов циркуляции — W, С и Е.

Для прогноза по конкретным районам используются частоты атмосферных переносов или их аномалии по восьми основным румбам, как это уже описано для краткосрочных прогнозов.

Аномалии вычисляются следующим образом:

где — повторяемость в днях типа (j=1, 2, 3… 9) — всего 8 румбов плюс 5-й тип — повторяемость штилей и маловетрия в i-й месяц,

— соответственно месячная норма повторяемости (среднее многолетнее значение данного типа в данном месяце).

Для черноморского региона, в частности, принята следующая нумерация типов: 1 — СВ, 2 — В, 3 — ЮВ, 4 — С, 5 — штиль, 6 — Ю, 7 — СЗ, 8 — З, 9 — ЮЗ. С учетом того обстоятельства, что переносы северо-восточной половины (типы 1−4) и юго-западной (типы 6−9) имеют противоположные экологические последствия по ряду показателей биотической части экосистемы, сочтено целесообразным получение специального индекса, обозначающего преобладание первого над вторым:

Значимыми оказались также индексы суммарной аномальности — суммы аномалий всех типов независимо от знака в i-том месяце или в году (к):

,

Перечисленные индексы сопоставлялись с промыслово-биологическими показателями и с другими гидрометеорологическими характеристиками при наличии многолетних рядов их наблюдений. К таковым относятся например, ряды наблюдений за температурой воды в черноморских портах. Наиболее продолжительные из них — одесский (с 1915 года) и батумский (с 1925 г.)

Для экосистем некоторых морей информативными бывают ряды годовых стоков рек. В статистических моделях черноморского региона использовался антропогенный фактор в виде величин безвозвратного водопотребления (q), вычисленный для периода 1960−1986 гг как разница между объемом естественного и фактического пресного стока (данные А. В. Николенко и В.И. Решетникова).

Что же обычно прогнозируется с заблаговременностью в несколько лет?

В практике промысловой океанологии основными предиктантами являются: прежде всего урожайность промысловых видов как основа будущего запаса (а следовательно и базис для расчета допустимого вылова); во-вторых, уровень первичной продукции в качестве показателя потенциальной продуктивности на высших трофических уровнях; в третьих, условия существования донных биоценозов, в особенности в районах, где периодически возникают заморы.

6. Как прогнозируется состояние скоплений антарктического криля в море Содружества с заблаговременностью 1−3 месяца?

Методика прогноза состояния крилевых скопления в море Содружества с заблаговременностью в 1−3 месяца. По другим параметрам атмосферной циркуляции, в частности по аномалии повторяемости 1-го типа в марте, оказался возможным прогноз с годовой заблаговременностью следующих промыслово-биологических показателей: средневзвешенной биомассы криля на площади промысловых скоплений (В) в феврале-марте, общей его биомассы в млн. т (В1) и запаса в промысловых скоплениях (В2):

В соответствии с описанием типов атмосферной циркуляции 1-й из них отражает зональный перенос вод, что не способствует образованию промысловых скоплений. Однако, в конце полярного лета (март) он каким-то образом способствует урожайности этого вида, возможно посредством сохранения личинок криля, благодаря чему в промысловый сезон последующего года образуется повышенный запас.

В атлантическом секторе Антарктики увеличение концентраций криля в промысловых скоплениях в районах островов Мордвинова, Южных Оркнейских и острова Южная Георгия происходит при меридиональном типе циркуляции типа Мв. Его повторяемость, как было установлено, связана с уровнем солнечной активности (W). Это происходит как при экстремально высоком, так и низком значении числа Вольфа, то есть прямая связь имеет место с модулем. Таким образом, ориентировочная оценка годового вылова криля в этом регионе может быть сделана по году-аналогу из ряда вылова флота Украины за 1965−1995 гг в тоннах:

где, а W — экстраполированное на текущий год число Вольфа.

Практическая часть

I. Построить океанографический разрез, найти значение и слой максимального градиента температуры на одной из станций разреза.

№ станц.

1

Долгота (вост)

34020

Н, м

Температура

0

24,16

10

23,88

20

14,78

30

10,94

50

7,38

75

7,34

100

7,48

150

8,48

200

8,64

, gradT = 0,776

По значениям температуры мы видим, что наиболее медленно температура с глубиной уменьшается на двух участках, первый — до 10 м., второй — между 50 и 100 м. Максимальный градиент температуры будет находиться в слое 10−20 метров, далее температура падает с некоторым постоянством. Глубже 75 м можно наблюдать скачкообразное повышение температуры с максимальным градиентом на глубинах 100−150м.

II. Построить T, S - кривые для одной из станций тропической Атлантики и одной черноморской. Определить экстремумы температуры и солености на T, S - кривых в качестве признаков водных масс.

Тропическая часть Атлантического океана

Горизонт

0

50

75

100

150

200

300

500

750

1000

Т0

23,02

22,95

22,97

20,39

17,68

15,22

11,86

7,98

5,66

4,90

S‰

36,35

36,49

36,53

36,31

36,27

35,90

35,55

34,99

34,90

34,83

График этих характеристик позволяет визуально и по экстремальным значениям выделить три типа вод:

1. В пределах слоя 0−75 м водная масса имеет высокую температуру и некоторую увеличивающуюся с глубиной соленость.

2. Слой 75−500 м характерен стабильно высокой соленостью и обычным для открытого океана снижением температуры с глубиной.

3. От 500 до 1000 м происходит снижение температуры и солености до наименьших значений.

Значения экстремумов обозначим по следующей схеме (где положительные обозначены буквой В, отрицательные — Н):

Характеристики

Т

S

Экстремумы

В

Н

В

Н

Водные массы

А

+

В

+

С

+

+

Тип, А соответствует верхнему прогретому слою, существующему в открытой тропической зоне Мирового океана без существенных изменений по сезонам, характерному максимальной температурой. Промежуточная водная масса (тип В) с максимумом солености (слой 75−500 м) образуется в этих широтах за счет интенсивного осолонения вод при испарении. Нижний слой (500−1000 м) представляет собой океанскую глубинную воду © с наименьшими значениями температуры и солености.

Черное море

Горизонт

0

10

20

30

50

75

100

150

200

Т0

24, 20

20,74

8,16

7,39

7,23

7,36

8,08

8,58

8,68

S‰

17,34

17,56

18,10

18, 19

18,41

18,97

20,42

21,16

21,50

График этих характеристик позволяет визуально и по экстремальным значениям выделить три типа вод:

1. В пределах слоя 0−20 м водная масса имея высокую температуру на поверхности происходит резкое уменьшение температуры на 66%. На этой же глубине происходит скачёк солёности.

2. Слой 20−75 м характерен стабильными показателями соленостью и температуры.

3. От 75 до 200 м происходит второй скачёк солености до наибольших значений и некоторый рост температуры с последующей стабилизацией.

Значения экстремумов обозначим по следующей схеме (где положительные обозначены буквой В, отрицательные — Н):

Характеристики

Т

S

Экстремумы

В

Н

В

Н

Водные массы

А

+

+

В

+

+

+

С

+

III. По уравнению Зверева определить индекс суммарного ветрового нагона при следующих исходных данных.

Время (часы)

Направление ветра (град)

Скорость ветра (м/с)

7

150

5

8

180

8

9

220

10

10

230

12

11

240

20

12

250

18

13

250

20

14

260

15

15

270

16

16

280

10

17

290

8

18

300

8

Варианты

Полушарие

Характер берега

Направление берега (град. куда)

3

северное

отмелый

60

где - сумма проэкций ветра;

Wi - скорость ветра (м/с);

i - угол между направлением ветра и направлением максимального сгона или нагона.

Время

(часы)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Направление

(град. откуда)

150

180

220

230

240

250

250

260

270

280

290

300

Скорость (м/с)

5

8

10

12

20

18

20

15

16

10

8

8

Угол ()

90

120

160

170

180

190

190

200

210

220

230

240

Сos

0,00

-0,50

-0,94

-0,98

-1,00

-0,98

-0,98

-0,94

-0,87

-0,77

-0,64

-0,50

Эффект нагона WСos

0

-4,0

-9,4

-11,8

-20,0

-17,7

-19,7

-14,1

-13,9

-7,7

-5,1

-4,0

СГОН Wcos=-127,4

IV. рассчитать и построить кумулятивную (интегральную) кривую.

Годы

3

аК

1960

20

-2,3

-2,3

1961

10

-12,3

-14,5

1962

16

-6,3

-20,8

1963

7

-15,3

-36,1

1964

16

-6,3

-42,3

1965

19

-3,3

-45,6

1966

11

-11,3

-56,9

1967

14

-8,3

-65,2

1968

20

-2,3

-67,4

1969

16

-6,3

-73,7

1970

21

-1,3

-75,0

1971

25

2,7

-72,2

1972

22

-0,3

-72,5

1973

18

-4,3

-76,8

1974

27

4,7

-72,0

1975

19

-3,3

-75,3

1976

26

3,7

-71,6

1977

21

-1,3

-72,8

1978

24

1,7

-71,1

1979

28

5,7

-65,4

1980

31

8,7

-56,7

1981

34

11,7

-44,9

1982

39

16,7

-28,2

1983

30

7,7

-20,5

1984

32

9,7

-10,7

1985

33

10,7

0,0

n=26

При построении кривой аК для декады 1960−1970 гг можем отметить резкое уменьшение значений, в период с 1970 по 1978 — равномерные колебания, и с 1978 по 1985 резкое повышение значений показателя.

Т0=579

V. Рассчитать коэффициенты разложения в ряд поля атмосферного давления по полиномам Чебышева - А00, А01, А10.

VI. Рассчитать матрицы переходных вероятностей по исходным рядам:

Годы

W

A00

Годы

W

A00

Годы

W

A00

1960

В

Н

1973

С

В

1986

Н

В

1961

С

С

1974

С

С

1987

Н

В

1962

С

Н

1975

Н

С

1988

В

Н

1963

Н

Н

1976

Н

В

1989

В

В

1964

Н

В

1977

Н

В

1990

В

В

1965

Н

Н

1978

С

С

1991

В

В

1966

С

Н

1979

В

Н

1992

С

В

1967

С

С

1980

В

Н

1993

С

В

1968

В

Н

1981

В

Н

1994

Н

С

1969

В

Н

1982

В

В

1995

Н

Н

1970

В

Н

1983

С

С

1996

Н

С

1971

С

Н

1984

С

С

1997

Н

С

1972

С

В

1985

Н

С

1998

С

С

1973

С

В

1999

С

С

Строим матрицу вероятных переходов для чего подсчитываем частоту и относительную вероятность комбинаций переходов Н в Н, Н в С, Н в В, С в Н и т. д.

Нt-1

Сt-1

Вt-1

Нt

9/0,69

4/0,27

-

Ct

3/0,23

9/0,6

4/0,33

Bt

1/0,08

2/0,13

8/0,67

13

15

12

40

Строим матрицу вероятных переходов для чего подсчитываем частоту и относительную вероятность комбинаций переходов Н в Н, Н в С, Н в В, С в Н и т. д.

Нt-1

Сt-1

Вt-1

Нt

7/0,5

4/0,33

2/0,14

Ct

3/0,21

6/0,5

4/0,29

Bt

4/0,29

2/0,17

8/0,57

14

12

14

40

Строим матрицу вероятных переходов для чего подсчитываем частоту и относительную вероятность комбинаций переходов Н в Н, Н в С, Н в В, С в Н и т. д.

Нt-1

Сt-1

Вt-1

Нt

3/0,5

4/0,33

2/0,14

Ct

4/0,21

6/0,5

4/0,29

Bt

5/0,29

2/0,17

8/0,57

12

12

14

40

Как видим, в данных матрицах переход любого состояния в последующее осуществляется с вероятностью не более 38%, что не может быть основанием для использования в прогностических целях. Если хотя бы одна из вероятностей достигала 80%, мы бы получили возможность прогноза с такой (приемлемой в практике) вероятностью. И то, только по одному из состояний текущего года.

Матрицы такого типа могут быть использованы и для сопоставления двух синхронных рядов. Тогда, вместо связи последующего состояния с предшествующим, можно определить степень совпадений разных состояний в анализируемых рядах.

VII. Рассчитать границы 3-х равновероятных классов (низкие значения - Н, средние - С и высокие - В по принципу: , С «от» - «до», В).

Подсчитать количество значений каждого класса.

Среднегодовая биомасса зоопланктона в восточной части Черного моря

Годы

1960

45

1961

45

1962

63

1963

50

1964

61

1965

55

1966

85

1967

133

1968

107

1969

81

1970

103

1971

110

1972

85

1973

161

1974

99

1975

61

1976

47

1977

42

1978

27

1979

65

1980

113

1981

118

1982

44

1983

70

1984

70

1985

74

1986

58

1987

77

1988

84

Величина градации

Расчетная таблица

Градации

Частота

Рi

Рi

Средние градаций

27−40

1

0,034

1

34

41−54

6

0, 207

0,966

48

55−68

6

0, 207

0,759

62

69−82

5

0,173

0,552

76

84−96

3

0,104

0,379

90

97−110

4

0,138

0,275

104

111−124

2

0,069

0,137

118

125−144

1

0,034

0,068

135

145−158

0

0

0,034

152

158−171

1

0,034

0,034

165

=29

=1,000

При интерполяции в предпоследнем столбце для границ Р 0,33 и 0,67 получаем значения обозначенных классов:

Н С В

68?69−102 102

Количественное распределение величин:

Н-13, С-8, В-8

YIII. Дать прогноз по нижеследующим прогностическим уравнениям (по два уравнения на вариант).

1. Прогноз даты перехода через 140 температуры воды в порту Батуми — начала путины черноморской хамсы.

где Д — количество дней после 31 октября;

Тб-Х1 — средняя температура воды в ноябре в порту Батуми.

Годы

Тб-ХI

Д

1960

18,1

45,2

1961

16,9

37,8

1962

17,3

40,3

1963

16,3

34

1964

16,5

35,3

1965

13,9

19,2

1966

18,8

49,6

1967

17,5

41,5

1968

17,7

42,7

1969

14,2

21

Прогноз урожайности черноморской ставриды.

где Р — численность черноморской ставриды в млн. штук;

Е — эксцесс распределения сеголетков ставриды в температурном поле поверхностного слоя Черного моря при их оценочной съемке.

Годы

Е

Р

1960

2,5

92

1961

10,8

13,8

1962

12,6

11

1963

34,0

2,2

1964

0,5

265

1965

41,2

1,4

1966

10,0

15,2

1967

4,6

45,5

1968

3,8

58

1969

20,2

5,52

Список используемой литература

1. Брянцев В. А. Гидрометеорологическое обеспечение морского рыболовства. Курс лекций. Керчь, 2009.

2. Брянцев В. А. Гидрометеорологическое обеспечение плавания и промысла. Методические указания. Керчь, 2010.

3. Гусев А. М. Основы океанологии. М., 1983.

4. Зубков А. Е. Все о море. К., 1986.

5. Океанографическая энциклопедия. Л., 1974.

6. Парсонс Т. Р., Такахаши М., Харгрейв Б. Биологическая океанография. М., 1982. — 432 с.

7. Стехновский Д. И., Зубков А. Е. Навигационная гидрометеорология. М., 1977.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой