Москва
Moscow
Рассмотрены различные подходы к исследованию и прогнозу многолетних изменений среднегодового уровня Каспийского моря. В рамках наиболее распространенных методик принято считать, что такого рода оценки возможны только в вероятностном смысле, поскольку главные компоненты водного баланса моря ведут себя случайным образом. Однако для большинства потребителей важна конкретно обозначенная перспектива изменения уровня и обоснование ответа на вопрос: если происходит очередное значительное изменение, то как долго и до какого экстремального значения оно продолжится? По мере накопления данных о динамике параметров атмосферы и океана, в том числе и по результатам космического мониторинга, появляется все больше сообщений о выявлении в их временных рядах мультидекадной повторяемости. На протяжении последних лет неоднократно предпринимались попытки на основе изучения динамики уровня моря выявить внутри его временного ряда циклические компоненты с целью использования их как для описания произошедших ранее резких спадов и подъемов, так и для прогноза подобных изменений в будущем. Анализ данных при этом заключается в поиске таких периодов изменчивости, в рамках которых выполнялись бы требования ограниченности периодического состава и устойчивости компонент, формирующих временной ряд. С помощью специально созданной программной среды проведено исследование ряда, состоящего из исторических и современных данных по наблюдениям за уровнем Каспийского моря в течение последних 230 лет с целью выявления устойчивых периодичностей и построения с их помощью аппроксимирующего полинома. Показано, что на данном временном интервале кроме многовекового тренда присутствуют две явно выраженные квазициклические компоненты. Аппроксимация, сделанная с их использованием, позволяет описать всю предшествующую динамику уровня вплоть до 2021 г. и может быть использована в качестве основы для построения прогнозных оценок.
Various approaches to the study and forecast of long-term changes in the average annual level of the Caspian Sea are considered. Within the framework of the most common methods, it is considered that such estimates are possible only in a probabilistic sense since the main components of the seawater balance behave randomly. However, for the majority of consumers, a specifically designated perspective of a level change and a justification for the answer to the question are important: if there is another significant change, then how long and to what extreme value does it continue? With the accumulation of data on the dynamics of the atmosphere and ocean parameters, including the results of space monitoring, there are more and more reports on the identification of multidecadal recurrence in their time series. Over the past years, attempts have been repeatedly made, based on the study of sea level dynamics, to identify cyclical components within its time series in order to use them both to describe sharp declines and rises that occurred earlier and to predict similar changes in the future. Data analysis in this case consists of searching for such periods of variability within which the requirements of limited periodic composition and stability of the components that form the time series would be met. With the help of a specially created software environment, a study of a series consisting of historical and modern data on observations of the level of the Caspian Sea over the past 230 years was carried out in order to identify stable periodicities and build an approximating polynomial with their help. It is shown that in this time interval, in addition to the centuries-old trend, there are two clearly expressed quasi-cyclical components. The approximation made using them well describes the entire previous dynamics of the level up to 2021 and can be used as a basis for constructing forecast estimates.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.