и по данным максимального и минимального термометров а_>2. Затем строились точечные диаграммы в координатах дата и а_>1-а_>2 и выявлялись дни с положительными значениями данного параметра. Следует отметить, что в ряде случаев размах суточного хода по срочным данным был больше, чем по измеренным минимальному и максимальному термометрам, что в ряде случаев было связано с ошибками в срочных значениях. Однако дополнительный анализ показал невысокую надежность данных о минимальной и максимальной температурах. Тем не менее, проведенный дополнительный контроль позволил выявить в архиве 72 ошибочных значения температур воздуха и почвы.

Таким образом, в результате пошаговой проверки был создан максимально возможно скорректированный архив данных стандартных метеорологических наблюдений, выполненных на метеорологической станции Тикси в 1932–2007 годах, позволяющий исследовать изменчивость климата района Гидрометеорологической обсерватории.

Статистический анализ изменчивости основных характеристик климата приземного слоя атмосферы и облачности был выполнен на основе моделей случайной величины и стационарного случайного процесса. Распределение дисперсии по диапазонам представлено оценками дисперсии данных годового, сезонного, месячного, суточного и срочного разрешения и оценками спектральной плотности в стационарном приближении S(ω). При этом дисперсию в полосе частот (ω_>1, ω_>2) определяет спектральная функция.

(3)

Особенности распределения вероятностей изменчивости основных метеоэлементов f(х) представлены таблицами повторяемости и оценками моментов – среднего значения m, дисперсии D, среднеквадратического отклонения (CKO) σ=D^>0.5, асимметрии А, эксцесса Е и экстремумов X_>min, X_>max. Для анализа использованы также квантили распределения X_>p: минимум X_>min, нижняя квартиль X_>0.25, медиана

, верхняя квартиль X_>0.75 и максимум Xmax, которые представлены графически в виде так называемого «ящика с усами» (Тьюни, 1986). Верхняя и нижняя крышки «ящика» задают положение квартилей X_>0.25, X_>0.75 и определяют область 50 % значений вокруг центра распределения. Положение медианы (линия внутри «ящика») относительно крышек определяет асимметрию без учёта аномальных значений. Верхний и нижний «усы» X_>min– X_>0.25, X_>0.75—X_>max определяют по 50 % наиболее сильных отрицательных и положительных аномалий X_>0.25, X_>0.75. Совместное представление годового хода «ящиков» по месяцам позволяет наглядно выявить основные особенности годового хода метеоэлементов с учётом роли синоптических процессов.

Для описания линейных трендов использована регрессионная модель, описанная, например, в работе (Дрейпер, Смит, 1986). Для более подробного описания годового хода среднемесячных значений, процессов синоптического масштаба и суточного хода использованы модели периодически коррелированного случайного процесса (ПКСП) и случайного импульсного процесса. Модель ПКСП позволяет в частности представить многолетний ряд среднемесячных значений ζ (t_>i) _>j в виде:

(4)

где

– норма, – ряд среднегодовых значений, m(t_>i) – среднемноголетний годовой ход среднемесячных значений, ε(t_>i)_>j – остаток. Компоненты и ε(t_>i)_>j определяют, следуя работе (Алексеев, Иванов, 1998) аддитивную (АС) и модуляционную (МС) составляющие межгодовой изменчивости. Модель (4) позволяет оценить вклады D_>AC, D_>m(t) и D_>MC в общую дисперсию.

Более подробно методы оценивания вероятностных характеристик изменчивости метеоэлементов изложены в работах (Боков, Бухановский, 2001; Ван дер Варден, 1960; Рожков, 1997; Рожков, 2001). Таблицы, приведенные в работе (Большев, Смирнов, 1968;