С помощью разработанной ранее методики оценки нарушений статистической устойчивости процессов исследована статистическая устойчивость колебаний температуры воздуха и количества осадков в районе Москвы за 43 года наблюдения. Установлено, что колебания температуры носят явно выраженный статистически неустойчивый характер. Колебания же осадков - статистически устойчивы на всем интервале наблюдения. Полученные результаты указывают на возможность использования стохастических моделей для описания колебаний осадков на протяжении десятков лет и непригодность таких моделей для описания колебаний температуры. Адекватное описание колебаний температуры может быть обеспечено гиперслучайными моделями, учитывающими нарушения статистической устойчивости.
За допомогою розробленої раніше методики оцінки порушень статистичної стійкості процесів досліджено статистичну стійкість даних коливань температури повітря і кількість осадків у районі Москви за 43 роки спостереження. Встановлено, що коливання температури носять явно виражений статистично нестійкий характер. Коливання ж осадків - статистично стійкі на всьому інтервалі спостереження. Отримані результати вказують на можливість використання стохастичних моделей для опису коливань осадків протягом десятків років та непридатність таких моделей для опису коливань температури. Адекватний опис коливань температури може бути забезпечений гіпервипадковими моделями, що враховують порушення статистичної стійкості.
Researches of statistical stability of temperature and precipitation fluctuations in the region of Moscow for 43 years were led on the base of testing methodology developed before. It was found that temperature fluctuations had evident statistical instable character and precipitation fluctuations were statistically stable on all researched interval. Obtained results point that using of stochastic models is justified for describing of precipitation fluctuations and is unjustified for describing of temperature fluctuations. Adequate description of temperature fluctuations may be realized by hyper-random models taking into account destruction of statistical stability.
