title: Statistical analysis and prediction of earth temperatures to assess global warming  impact
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Жиглявский Анатолий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ziglavskij Anatolij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Селиверстова Ксения Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Seliverstova Ksenia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корников Владимир Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kornikov Vladimir Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:46:03Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:46:03Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 098397
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43270
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Таяние ледников и сокращение ледникового покрова происходит значительно быстрее, чем когда-либо прежде, что приводит к повышению уровня мирового океана. А это значит, что множество городов мира, расположенных в районах, подверженных риску затопления могут уйти под воду уже в ближайшее время. В связи с этим возникает потребность не только в более глубоком изучении процесса, но и в прогнозировании дальнейшего его поведения. Целью данной работы является вероятностно-статистический анализ и прогнозирование глобального потепления с помощью метода Singular Spectrum analysis (SSA). В ходе работы было проведено исследование предметной области процесса глобального потепления, первичный вероятностно-статистический анализ, а также программная реализация метода SSA в Rstudio и Python. На основе полученных результатов анализа были спрогнозированы будущие значения температур и сформулированы выводы относительно глобального потепления, которые могут помочь при формировании мер поддержки и борьбы с изменением климата.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Glaciers are melting and the ice sheet is shrinking much faster than ever before, leading to rising global sea levels. And this means that many cities around the world located in areas at risk of flooding may go under water in the near future. In this regard, there is a need not only for a more in-depth study of the process, but also in predicting its further behavior. The aim of this work is a probabilistic-statistical analysis and prediction of global warming using the Singular Spectrum analysis (SSA) method. In the course of the work, the study of the subject area of the global warming process, the primary probabilistic-statistical analysis, as well as the software implementation of the SSA method in Rstudio and Python were carried out. Based on the results of the analysis, future temperature values were predicted and conclusions about global warming were formulated, which can help in the formation of measures to support and combat climate change.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глобальное потепление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ сингулярного спектра
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: показатели динамики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование температур
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: global warming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: singular spectrum analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamics indicators
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: temperature forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Statistical analysis and prediction of earth temperatures to assess global warming  impact
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Статистический анализ и прогноз земных температур для оценки влияния глобального потепления
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_magistratura.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43270/2/Diplom_magistratura.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,13 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kornikova_V..docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43270/3/reviewSV_Otzyv_Kornikova_V..docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 22,4 kB