Обработка информации об извержениях вулканов


При обработке статистической информации об извержениях вулканов и землетрясениях необходимо учитывать, что массив данной информации (генеральная совокупность) представляет собой большую стохастическую систему. Развитие стохастических систем, как известно, подчиняется вероятностным законам. Это значит, что прослеживаемые тенденции сопровождаются случайными отклонениями в ту или иную сторону от общего тренда. Это объясняется тем, что на рас-сматриваемые процессы в большей или меньшей степени оказывают влияние огромное множество факторов, как земных, так и космических.

К ним относятся: изменение тектонической активности Земли, вызванное внутренними физико-химическими процессами; расположение Земли в различных участках галактической орбиты; расположение планет относительно Земли и Солнца; лунно-солнечные приливы; солнечная активность . Поэтому, графики изменения во времени реальных чисел рассматриваемых параметров, представляет собой ломаную линию со значительными резкими колебаниями, на фоне которых прослеживается общий тренд. Как уже было отмечено выше, ошибки в определении исследуе-мых параметров, например, количества извержений вулканов или зем-летрясений, носят некоррелированный, стохастический характер. Тогда они, как и всякий шум, могут быть отфильтрованы простым линейным преобразованием исходного ряда.


Так, в работах, для выявления скрытой периодичности в характере извержений различных геодинамических типов вулканов и земле-трясений, производилась фильтрация высокочастотного шума, путем линейного преобразования методом скользящих средних, описанным выше. Для этого были использованы различные фильтры с разными интервалами сглаживания и различным числом интервалов в варианте сглаживания. После обработки каждого варианта, производится корреляция между различными сглаженными временными рядами с определением коэффициента корреляции. Затем осуществляется расчет в следующем варианте, с последующим определением коэффициента корреляции между полученными результатами в данном варианте и результатами в предыдущем варианте. Величина окна сглаживания и числа последова-тельных сглаживаний увеличивается в каждом последующем варианте.


Таким образом, сравнивая результаты сглаживания в каждом последующем варианте с предыдущим, можно судить об эффективности фильтрации «шумов» по увеличению коэффициента корреляции. Казалось бы, что коэффициент корреляции, по мере возрастания величины окна и числа последовательного сглаживания, должен по-стоянно увеличиваться. Однако, как показали исследования, по достижении определен-ного значения, коэффициент корреляции становится практически не-изменным, а при дальнейшем увеличении величины окна сглаживания и числа последовательных сглаживаний, коэффициент корреляции на-чинает уменьшаться. Это свидетельствует о том, что тот вариант сглаживания, при котором коэффициент корреляции имеет максимальные значения, является наиболее оптимальным и позволяющим установить истинный (устойчивый) характер анализируемого процесса. Более того, процесс представляется в виде не периодической, а скорее всего, почти периодической функции времени. Тем самым методы вскрытия периодичностей, по существу, позволяют решить проблему представления процесса в виде почти периодической функции.