Meteoroloģisko datu analīze ar datorprogrammu R
Author
Ozola, Sandra
Co-author
Latvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāte
Advisor
Valeinis, Jānis
Date
2014Metadata
Show full item recordAbstract
Bakalaura darbā aplūkotas matemātisku metožu pielietošanas iespējas meteoroloģiskiem datiem
ar datorprogrammu R. Izmantoti meteoroloģisko novērojumu Latvijas staciju dati. Aprakstīti
un pielietoti ARIMA modeļi temperatūras, vidējā vēja ātruma un vēja brāzmu ikstundas
novērojumu laikrindām. ARIMA modeļu prognozes salīdzinātas ar Latvijas Vides, Ģeoloģijas
un Meteoroloģijas Centra prognozēm. Analizēta temperatūras novērojumu telpiskā autokorelācija.
Izteikti pieņēmumi par piemērotākajiem STARIMA modeļiem temperatūras datiem. Konstruētas
empīriskās variogrammas temperatūras novērojumu datiem un veikts parastais krīgings.
Secināts, ka ARIMA modeļi ir piemēroti temperatūras laikrindu analīzei. Telpiskās statistikas
un ģeostatistikas ietvaros secināts, ka temperatūras novērojumi ir korelēti telpā, bet korelācija
atšķiras vasarā un ziemā. This thesis investigates applications of mathematical methods to analyse metheorological
data using R. Data from weather stations in Latvia is used. ARIMA models are outlined and
applied to hourly temperature, average wind speed and maximum wind speed data time series.
ARIMA forecasts are compared to Latvian Environment, Geology and Meteorology Centre forecasts.
Spatial autocorrelation of temperature observations is analysed. Assumptions about best
STARIMA models for temperature data are made. Experimental variograms are constructed and
ordinary kriging is carried out. It was concluded that ARIMA models are suitable for temperature
time series analysis. As for spatial autocorrelation an geostatistics approach, it is concluded
that temperature observations exhibit spatial autocorrelation, but it is different un summer and
winter.