Труды КНЦ вып. 9(Океанология) вып.3/2021(12)

прогностическими метеорологическими характеристиками (предикторами) и расходами воды в замыкающем створе р. Обь. Для каждого полугодия была выбрана функция регрессии, описывающая характер связи между параметрами наилучшим образом. Для холодного полугодия (с ноября по апрель) оптимальной оказалась модель регрессии с двумя переменными, для теплого полугодия (с мая по октябрь) - с пятью переменными. Обе регрессионные модели значимы по F -критерию, и значимость полученных коэффициентов уравнений регрессии подтверждается по t-критерию. Регрессионные модели хорошо воспроизводят многолетние тренды измеренных средних расходов воды. Они могут быть использованы для прогноза многолетней изменчивости стока Оби при изменении климата. М еж годовая и зм ен чи во сть м ет еороло гич ески х пар ам етров практически не поддается моделированию вследствие нелинейности климатических процессов. Моделирование средних климатических характеристик на длительных временных отрезках обладает большей достоверностью, так как может надежно опереться на статистические и вероятностные характеристики метеорологических величин. Средние, дисперсии, функции распределения повторяемости, интенсивности и продолжительности процессов, вероятности наступления тех или иных событий проявляют стабильность на длительных отрезках времени. Таким образом, точечные долгосрочные климатические прогнозы надежнее краткосрочных. Длительность доступных рядов инструментальных метеорологических наблюдений в бассейне Оби едва достигла 80 лет. И хотя ряды длительностью более 60 лет в метеорологической практике считаются достаточными для статистических расчетов, недоучет долгопериодных колебаний и вторжение неизвестных процессов в полученную вероятностную картину могут снижать точность прогноза. Одним из самых простых способов прогноза климатических изменений является экстраполяция современных трендов и циклов измен ений м ет еороло гич ески х хар ак т ери стик . Э к стр ап ол яци он ны е методы являются одними из самых распространенных и наиболее разработанных среди всей совокупности методов прогнозирования, однако степень достоверности такого рода прогнозов при описании развития природных процессов всегда неопределенная. Она зависит от того, насколько выбранная математическая функция прогноза соответствует характеру изучаемого природного явления. В связи с этим при статистическом анализе тенденций и экстраполировании необходимо сформулировать одну или несколько гипотез о развитии прогнозируемого процесса и, исходя из них, определить факторы, стимулирующие и препятствующие его развитию , а также допустимую дальность экстраполяции. 22