| 000 | 08795nla2a2200577 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 342800 | ||
| 005 | 20231029234318.0 | ||
| 035 | _a(RuTPU)RU\TPU\book\372064 | ||
| 035 | _aRU\TPU\book\372062 | ||
| 090 | _a342800 | ||
| 100 | _a20190402d2019 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | _arus | |
| 102 | _aRU | ||
| 135 | _adrgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | _ai | |
| 182 | 0 | _ab | |
| 200 | 1 |
_aТренды климатических изменений в плотности годичных колец _fС. Л. Бондаренко, И. Г. Устинова |
|
| 203 |
_aТекст _cэлектронный |
||
| 215 | _a1 файл (544 Kb) | ||
| 230 | _aЭлектронные текстовые данные (1 файл : 544 Kb) | ||
| 300 | _aЗаглавие с титульного листа | ||
| 320 | _a[Библиогр.: с. 56-57 (27 назв.)] | ||
| 330 | _aАктуальность исследования обусловлена необходимостью сохранности лесных зон и развития лесной индустрии в целом. Цель: использование многолетних трендов исследуемых характеристик: плотности годичных колец, изменений общего содержания озона в атмосфере и индекса аридности де Мортона для оценки климатических изменений; разложение дендрохронологического сигнала на компоненты, связанные с отдельными факторами. Объекты: временные ряды общего содержания озона в атмосфере, плотность годичных колец и индекс аридности де Мортона. Методы: анализ временных рядов, спектральный сингулярный анализ (метод «Гусеница», F-критерий). Результаты. Был выполнен анализ дендрохронологических и климатических данных в двух численных экспериментах (Data Mining). Это позволило получить информацию для прогноза условий годичного прироста хвойных и связать отдельные компоненты дендрохронологического сигнала с воздействием определенных факторов (температура, осадки, ультрафиолет-B радиация или УФ-В и др.). Использование метода «Гусеница» в сочетании с предварительно выполненным факторным анализом дисперсии дендрохронологических рядов помогает выделить климатическую и УФ-В чувствительную (радиационную) компоненты в отдельные временные ряды. Мы можем использовать полученные компоненты для долгосрочного прогнозирования плотности древесины. Сигналы УФ-B радиации (общего содержания озона) и климатический - для реконструкции и прогноза атмосферных характеристик (общего содержания озона, индекса аридности де Мортона). Уравнения нелинейных трендов максимальной плотности годичных колец, общего содержания озона, индекса аридности де Мортона также позволяют получить достоверный прогноз условий формирования годичных колец и плотности древесины, но на меньший период, так как в них не учитывается цикличность климатических процессов. | ||
| 330 | _aThe relevance of the research is caused by the need to conserve forest zones and to develop forest industry. The main aim of the research is to use long-term trends in characteristics under study such as density of annual rings, changes in total ozone in the atmosphere and the de Martonne aridity index for assessing climate change. In addition, another aim of the study is to de-compose the dendrochronological signal into components associated with individual factors. Objects of the research are time series of the total ozone content in the atmosphere, density of annual rings and the de Martonne aridity index. Methods: time series analysis, spectral singular analysis (Caterpillar-SSA method), F-criterion. Results. The authors have analyzed the dendrochronological and climatic data in two numerical experiments (Data Mining). This allowed obtaining the information for the forecast of annual growth of coniferous trees and linking the individual components of the dendrochronological signal with the influence of certain factors (temperature, precipitation, ultraviolet-B radiation, etc.). The use of the Ca-terpillar-SSA method in combination with previously made factor analysis of the dispersion of the dendrochronological series helps allocate climatic and sensitive to ultraviolet-B radiation components in separate time series. The obtained components can be used for longterm prediction of wood density. Ultraviolet-B radiation (total ozone content) and climate signal can be used for reconstruction and prediction of atmospheric characteristics (total ozone content, the de Martonne aridity index). Equations of nonlinear trends of maximum density of annual rings of coniferous trees, of total ozone content, of the de Martonne aridity index also allow obtaining a reliable prediction of the conditions of formation of annual rings and wood density, but for a shorter period, as they do not consider the cyclicity of climatic processes. | ||
| 453 |
_tTrends of climatic changes in density of year rings _otranslation from Russian _fA. A. Bondarenko, I. G. Ustinova _cTomsk _nTPU Press _d2015- _d2019 _aBondarenko, Svetlana Leonidovna |
||
| 453 | _tBulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering | ||
| 453 | _tVol. 330, № 3 | ||
| 461 | 1 |
_0(RuTPU)RU\TPU\book\312844 _x2413-1830 _tИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов _fНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) _d2015- |
|
| 463 | 1 |
_0(RuTPU)RU\TPU\book\372042 _tТ. 330, № 3 _v[С. 50-59] _d2019 |
|
| 610 | 1 | _aвременные ряды | |
| 610 | 1 | _aтренды | |
| 610 | 1 | _aпрогнозирование | |
| 610 | 1 | _aдендрохронологический метод | |
| 610 | 1 | _aсингулярный спектральный анализ | |
| 610 | 1 | _aгодичные кольца | |
| 610 | 1 | _aдендрохронология | |
| 610 | 1 | _aэлектронный ресурс | |
| 610 | 1 | _aтруды учёных ТПУ | |
| 610 | _atime series | ||
| 610 | _atrend | ||
| 610 | _aprediction | ||
| 610 | _adendrochronological method | ||
| 610 | _asingular spectral analysis | ||
| 700 | 1 |
_aБондаренко _bС. Л. _gСветлана Леонидовна _6z01712 |
|
| 701 | 1 |
_aУстинова _bИ. Г. _cматематик _cдоцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук _f1960- _gИрина Георгиевна _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\29352 _6z02712 |
|
| 712 | 0 | 2 |
_aРоссийская академия наук (РАН) _bСибирское отделение (СО) _bИнститут мониторинга климатических и экологических систем (ИМКЭС) _c(Томск) _c(2003- ) _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\7455 _6z01700 |
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет _bШкола базовой инженерной подготовки _bОтделение математики и информатики _h8031 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\23555 _6z02701 |
| 801 | 2 |
_aRU _b63413507 _c20190404 _gRCR |
|
| 856 | 4 | _uhttp://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/53036/1/bulletin_tpu-2019-v330-i3-05.pdf | |
| 856 | 4 | _uhttps://doi.org/10.18799/24131830/2019/3/154 | |
| 942 | _cCF | ||