Разработка веб-гис приложения для вычисления коэффициента корреляции для климатических и метеорологических характеристик

Гордов Е.П.; Титов А.Г.; Притупов А.А.; Ботыгин И.А.

Инд. авторы:	Гордов Е.П., Титов А.Г., Притупов А.А., Ботыгин И.А.
Заглавие:	Разработка веб-гис приложения для вычисления коэффициента корреляции для климатических и метеорологических характеристик
Библ. ссылка:	Гордов Е.П., Титов А.Г., Притупов А.А., Ботыгин И.А. Разработка веб-гис приложения для вычисления коэффициента корреляции для климатических и метеорологических характеристик // Известия Томского политехнического университета. - 2014. - Т.325. - № 5. - С.91-98. - ISSN 1684-8519.
Внешние системы:	РИНЦ: 22860560;
Реферат:	eng: The relevance of the discussed issue is caused by the need to systematize the processing and analysis of geo-referenced data. The main aim of the study is to develop web application for calculating the correlation coefficient between the different parameters on the basis of software and hardware platform «Climate», providing the calculation result in graphical form. The methods used in the study: correlation and regression analysis, system analysis, client-server applications, geographic information system technology. The results. The paper introduces the results of development of the Web-GIS application which is designed to calculate the correlation coefficient and the results of its use for analyzing climatic and meteorological characteristics of the series of spatially distributed environmental data. Calculation of correlation coefficients is possible for different sets of meteorological data - NCEP/NCAR reanalysis, JRA-25 reanalysis, JMA/CRIEPI reanalysis, ECMWF ERA-40 and ERA reanalyses. The result is presented in graphical form - in the coordinate plane of factor and resultative attributes (field correlation) for climatic and environmental characteristics. Based on functionality of the developed Web-GIS application the authors have researched Siberia climate using the reanalysis data and instrumental observations of terrestrial network of meteorological stations. The study allows us to analyze the changes in reanalysis data in local regions not just as smooth perturbations, but as sources of inhomogeneities having a specific geographical reference to particular ecosystems of the region. Additionally, there is a possibility of using the obtained archives of regional meteorology as input and initial data of different climatic and meteorological processes models on the territory of Western Siberia (e. g., vegetation dynamics model, the model of greenhouse gas emissions, etc.). rus: Актуальность работы обусловлена необходимостью систематизации процесса обработки и анализа геопривязанных данных. Цель исследования: разработка комплекса программ с использованием веб-технологий для вычисления и изучения полей коэффициентов корреляции для климатических и метеорологических характеристик на базе программно-аппаратной платформы «Климат». Методы исследования: корреляционно-регрессионный анализ, системный анализ, технология клиент-серверных приложений, технология географических информационных систем. Результаты. Приведены результаты разработки ВЕБ-ГИС приложения для вычисления коэффициентов корреляции и его применение для анализа климатических и метеорологических характеристик рядов пространственно-распределенных данных об окружающей среде. Вычисление коэффициентов корреляции возможно для различных наборов метеорологических данных - реанализ NCEP/NCAR, реанализ JRA-25 JMA/CRIEPI, реанализы ECMWF ERA-40 и ERA. Результат представляется в графическом виде - в координатной плоскости факторных и результативных признаков (полей корреляции) для климатических и экологических характеристик. На основе функциональности разработанного ВЕБ-ГИС приложения проведено специализированное исследование изменения климата Сибири по данным реанализов и инструментальных наблюдений сети наземных метеорологических станций. Исследование позволяет представить изменения данных реанализов в локальных областях не как сглаженные возмущения, а уже как источники неоднородностей, имеющие конкретную географическую привязку к определенным экосистемам региона. Также появляется возможность использования полученных архивов региональных метеополей в качестве входных и начальных данных моделей различных климатических и метеорологических процессов на территории Западной Сибири (например, модель динамики растительности, модель эмиссии парниковых газов и т. д.).
Ключевые слова:	climate change; Gis; spatially-referenced data; web-technologies; information-computational system; изменение климата; гис; пространственно-привязанные данные; веб-технологии; информационно-вычислительная система;
Издано:	2014
Физ. характеристика:	с.91-98
Цитирование:	1. 1. Lanzante J.R. Resistant Robust and nonparametric techniques for the analysis of climate data: Theory and examples, including applications to historical radiosonde station data // International Journal of Climatology. - 1996. - № 16 (11). - P. 1197-1226. 2. 2. Onogi K., et al. The JRA-25 Reanalysis // Journal of the Meteorological Society of Japan. - 2007. - V. 85. - № 3. - P. 369-432. 3. 3. Von Storch H., Zwiers F.W. Statistical Analysis in Climate Research. - Cambridge: Cambridge University Press, 1999. - 495 p. 4. 4. A Grid Point Surface Air Temperature Data Set for the Northern Hemisphere / P.D. Jones, S.C.B. Raper, В. Santer, B.S.B. Cherry, C. Goodess, P.M. Kelly, T.M.L. Wigley, R.S. Bradley, H.F. Diaz. - Washington: Department of Energy, 1985. - 251 p. 5. 5. Karl T.R., Williams C.N. Jr. An approach to adjusting climatological time series for discontinuous inhomogeneities // J. Climate Appl. Meteorol. - 1987. - № 26. - P. 1744-1763. 6. 6. Gullett D.W., Vincent L., Sajecki P.J.F. Testing for Homogeneity in Temperature Time Series at Canadian Climate Stations // CCC Report № 90-4, Atmospheric Enviromnent Service. - Downsview, Ontario, 1990. - 43 p. 7. 7. Гайдадин А.Н., Ефремова С.А., Абакумова Н.Н. Применение корреляционного анализа в технологических расчетах. URL: http://lit.vstu.ru/ucheba/Metodiki/korr.pdf (дата обращения: 13.06.2014). 8. 8. IDL. Discover What’s In Your Data // Exelis Visual Information Solutions. 2014. http://www.exelisvis.com/ProductsServices/IDL.aspx (дата обращения: 16.06.2014) 9. 9. ESRI Shapefile Technical Description, 1998. URL: http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/shapefile.pdf (дата обращения: 13.06.2014) 10. 10. Kalnay E. et al. The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project // Bulletin of the American Meteorological Society. - 1996. - V. 77. - № 3. - P. 437-471. 11. 11. NCEP-DOE AMIP II Reanalysis (R-2) / M. Kanamitsu et al. // American Meteorological Society. - 2002. - P. 1631-1643. 12. 12. ERA-40 Project Report Series / P. Kallberg, A. Simmons, S. Uppala, M. Fuentes. URL: http://www.emcc.mgm.gov.tr/FILES/model-data/ERA40_PRS17_rev1.pdf (дата обращения: 13.06.2014). 13. 13. Japan Meteorological Agency URL: http://www.jma.go.jp/jma/indexe.html (дата обращения: 13.06.2014). 14. 14. Heino R. Climate in Finland during the Period of Meteorological Observations. - Finland: Ilmatieteen laitos, 1994. - 209 p. 15. 15. The Open Source Java GIS Toolkit // GeoTools. 2012. URL: http://www.geotools.org/. (дата обращения: 13.06.2014). 16. 16. JavaScript Toolkit for Rich Web Mapping Applications // Geoext. 2009-2010. URL: http://www.geoext.org/ (дата обращения: 13.06.2014) 17. 17. Ext JS - Sencha Ext JS 5 is Here // Sencha Inc. 2014. URL: http://extjs.com/ (дата обращения: 13.06.2014). 18. 18. OpenLayers: Free Maps for the Web // OpenLayers. URL: http://openlayers.org (дата обращения: 13.06.2014).