Uzlukli namuna olish (disjunct sampling) — uzluksiz vaqt qatorining barchasi o‘rniga ma’lum oraliqlarda olingan o‘lchovlardan foydalaniladigan va shu sababli o‘lchovlar orasidagi ayrim yuqori qiymatlar e’tibordan chetda qolishi mumkin bo‘lgan namuna olish usulidir. Ushbu tadqiqot konstruksiyalarni loyihalashda qo‘llanadigan ekstremal sinoptik miqyosdagi o‘rtacha shamol tezliklarini baholashda namuna olish oralig‘i va o‘rtachalash davomiyligi yuzaga keltiradigan og‘ishni o‘rganadi. Tadqiqotning birinchi bosqichi AQShning kontinental qismidagi yaxshi ekspozitsiyaga ega 642 ta Automated Surface Observation System (ASOS) stansiyasidan olingan, 1 daqiqalik oraliqlarda qayd etilgan 2 daqiqalik o‘rtacha shamol tezliklarining uzoq muddatli kuzatuvlariga asoslanadi. Ikkinchi bosqichda esa Rayleigh taqsimotli va von Kármán avtokorrelyatsiyali 1000 yillik sintetik shamol vaqt qatorlaridan foydalanib, namuna olish oralig‘i, o‘rtachalash davomiyligi, integral vaqt masshtabi va qaytish davrining birgalikdagi ta’siri parametrik tarzda o‘rganiladi.

Tadqiqotning asosiy xulosasi shuki, uzlukli namuna olish tuzatish koeffitsiyenti \(f_\Delta\) faqat namuna olish oralig‘ining o‘rtachalash davomiyligiga nisbati bo‘lgan \(\Delta=t_\Delta/\bar t\) bilan aniqlanmaydi. Tuzatish, shuningdek, shamol vaqt qatorining korrelyatsion xotirasini ifodalovchi integral vaqt masshtabi \(T\), uning o‘rtachalash davomiyligiga nisbati bo‘lgan \(\lambda=T/\bar t\) va ko‘rib chiqilayotgan ekstremal qiymatning qaytish davri \(R\) ga bog‘liq. Simulyatsiyalardan olingan ushbu uchta bog‘liqlik Tenglama (10) da yagona analitik ifodaga birlashtirilgan.

642 ta ASOS stansiyasining 50 yillik qaytish davri tahlilida 10 daqiqalik o‘rtacha shamol tezliklarini 1 daqiqalik namuna olish etaloniga o‘tkazish uchun Rayleigh \(w=2\) yondashuvi ostida o‘rtacha tuzatish koeffitsiyentlari 10, 30, 60 va 180 daqiqalik namuna olish oraliqlarida mos ravishda taxminan 1,021; 1,053; 1,076 va 1,112 deb topilgan. Soatlik o‘rtacha shamol tezliklarida xuddi shu namuna olish oraliqlari uchun ta’sirlar ancha kichik: taxminan 1,002; 1,009; 1,017 va 1,039. Boshqacha aytganda, qisqa o‘rtachalash davomiyligi bilan siyrak namuna olishni birga qo‘llash ko‘zdan qochgan cho‘qqi o‘rtacha tezliklarga nisbatan sezgirroqdir.

Soatlik o‘rtachadan 10 daqiqalik o‘rtachaga o‘tkazish uchun ASOS ekstremal qiymat tahlilida \(w=2\) qo‘llanganda barcha stansiyalarda o‘rtacha \(f_{\bar t}=1,117\pm0,0461\), %5–95 ishonch chegarasidan tashqaridagi stansiyalar chiqarilganda esa \(1,112\pm0,0368\) olingan. Shunga qaramay, tadqiqot bu raqamlarni universal doimiylar sifatida tavsiya qilmaydi. Asosiy xulosa aksincha: shamol iqlimi va integral vaqt masshtabi geografiya hamda meteorologik komponentga qarab o‘zgargani uchun butun dunyo uchun yagona \(f_\Delta\) tuzatish koeffitsiyentidan foydalanib bo‘lmaydi.

Tadqiqotning talqin chegarasi muhim. Tahlil ayniqsa sinoptik miqyosdagi shamol hodisalarini nishonga oladi; dovullar/tropik siklonlar va tasniflanishi mumkin bo‘lgan konvektiv shamol hodisalari kuzatuv ma’lumotlari to‘plamidan chiqarilgan. Bundan tashqari, asosiy parametrik model \(w=2\) Rayleigh taqsimotiga asoslanadi va aralash shamol iqlimlarida bitta meteorologik komponent ustun bo‘lganda yoki aralash komponentlarni bir-biridan ajratish mumkin bo‘lganda qo‘llanishi ko‘zda tutiladi. Ushbu tadqiqot hech bir mamlakat uchun bevosita yangi loyihaviy shamol xaritasi yoki me’yoriy qiymat ishlab chiqmaydi.

Muammo nimada: o‘lchov bor, ammo cho‘qqi qiymat o‘lchovlar orasiga tushib qolishi mumkin

Meteorologik stansiyalar shamolni fizik jihatdan uzluksiz sezishi mumkin bo‘lsa ham, arxivlanadigan standart hisobotlarning hammasi uzluksiz vaqt qatori emas. Jahon Meteorologiya Tashkiloti standartlarida 10 daqiqalik o‘rtacha shamol tezliklari ko‘p hollarda soatlik yoki yarim soatlik hisobotlar bilan arxivlanishi mumkin. Agar bir soatda faqat bitta 10 daqiqalik o‘rtacha saqlansa, ikki hisobot orasida qolgan taxminan 50 daqiqalik qism arxivlangan qatorda aks etmaydi. Haqiqiy eng yuqori 10 daqiqalik o‘rtacha shu bo‘shliqlardan birida yuzaga kelsa, ekstremal qiymat tahlili uni umuman ko‘rmaydi.

O‘rtachalash davomiyligi bilan namuna olish oralig‘i bir xil tushuncha emas. O‘rtachalash davomiyligi \(\bar t\) bitta hisobot qilingan shamol tezligi necha daqiqalik vaqt oynasining o‘rtachasi ekanini bildiradi. Namuna olish oralig‘i \(t_\Delta\) esa bu o‘rtachalar necha daqiqada bir arxivlanishini bildiradi. Masalan, 10 daqiqalik o‘rtacha shamol tezligi soatiga bir marta hisobot qilinsa, \(\bar t=10'\), \(t_\Delta=60'\) bo‘ladi.

Uzlukli Namuna Olish Nega Ekstremal Shamol Tezligini Past Ko‘rsatishi Mumkin?

Uzlukli namuna olish haqiqiy eng yuqori harakatlanuvchi o‘rtacha namuna olish paytlari orasiga tushib qolishi mumkinligi sababli ekstremal o‘rtacha shamol tezligini past ko‘rsatishi mumkin. Xavf faqat namuna olish oralig‘ining uzunligiga bog‘liq emas; shamolning vaqt bo‘yicha korrelyatsiyasini qancha muddat saqlashi, ishlatilgan o‘rtachalash oynasi va baholanayotgan qaytish davri ham cho‘qqi qiymatlarning o‘tkazib yuborilish ehtimolini va zarur tuzatish kattaligini o‘zgartiradi.

Tenglama (1): uzlukli namuna olish nisbati

Tenglama (1): \(\displaystyle \Delta=\frac{t_\Delta}{\bar t}\)

Bu yerda \(t_\Delta\) namuna olish oralig‘i, \(\bar t\) esa o‘rtachalash davomiyligidir. Ikkala vaqt ham bir xil birlikda qo‘llanishi kerak. \(\Delta\) o‘lchovsizdir.

• \(\Delta>1\): uzlukli namuna olish; namunalar orasida o‘rtachalash oynasidan uzunroq bo‘shliq mavjud.
• \(\Delta=1\): tutash namuna olish; o‘rtachalash oynalari uchma-uch keladi.
• \(\Delta<1\): ortiqcha/zich namuna olish; harakatlanuvchi o‘rtachalar bir-biri bilan ustma-ust tushadi.

ASOSning 1 daqiqalik yozuvlari uchun 10 daqiqalik o‘rtachada \(\Delta=1/10\), 60 daqiqalik o‘rtachada \(\Delta=1/60\) bo‘ladi. Tadqiqot bularni haqiqiy matematik uzluksizlik emas, mavjud kuzatuv ma’lumotlari ichida uzluksizlikka eng yaqin etalon sifatida ishlatadi.

Oldingi tadqiqotlar nega bitta tuzatish koeffitsiyenti bo‘yicha kelisha olmagan?

Tadqiqotning adabiyotlar sharhida bir xil yoki o‘xshash namuna olish holatlari uchun turli tuzatish koeffitsiyentlari xabar qilingani ko‘rinadi. Masalan, 10 daqiqalik o‘rtacha va soatlik namuna olish uchun avvalgi tadqiqotlar taxminan 1,03–1,076 oralig‘idagi qiymatlarni bergan. Tadqiqot bu tafovutni faqat statistik shovqin deb baholamaydi; turli hududlarning shamol iqlimlari turli vaqt masshtablariga ega bo‘lishi mumkinligini markaziy izohlardan biri sifatida ilgari suradi.

Avvalgi bir tadqiqot ishlatgan yopiq shakl quyidagicha berilgan:

Tenglama (2): \(\displaystyle f_\Delta=[1-a\ln(\Delta)]^{-1/b},\quad \Delta\ge1\)

Bu yerda \(a\) va \(b\) empirik koeffitsiyentlardir. Hozirgi tadqiqotning tanqidi ikki nuqtada: ushbu formula uchun \(f_\Delta=1\) etaloni \(\Delta=1\), ya’ni tutash namuna olish sifatida qurilgan; bundan tashqari, haqiqiy uzluksiz chegaraga \(\Delta\rightarrow0\) borganda zarur chegara xatti-harakatini ta’minlamaydi. Shu sababli hozirgi tadqiqot keyinroq \(\Delta\rightarrow0\) holatida \(f_\Delta\rightarrow1\) bo‘ladigan boshqa funksiyadan foydalanadi.

Integral vaqt masshtabi \(T\) nima?

Integral vaqt masshtabi \(T\) — shamol vaqt qatori avtokorrelyatsiyasining vaqt o‘qidagi xarakterli masshtabidir. Soddalashtirilgan ma’noda u bir shamol tezligining avvalgi qiymatlari kelajakdagi qiymatlar bilan qancha muddat davomida mazmunli bog‘lanishni saqlashini ifodalovchi vaqt masshtabidir. \(T\) kichik bo‘lsa qator tezroq dekorrelyatsiyalanadi; \(T\) katta bo‘lsa shamol xatti-harakatining vaqt xotirasi uzunroq bo‘ladi.

Tadqiqot avtokovariatsiyalarni 60 daqiqalik qayta namuna olishdan so‘ng ikki yilgacha bo‘lgan kechikishlar uchun baholaydi va kunlik/yillik garmonikalarni heterodyning usuli bilan ajratgach ham von Kármán (vK), ham bandwidth-limited pink noise (BLPN) modellariga moslashtiradi. Ikki model, ayniqsa nol kechikishga yaqin tez pasayish hududida bir-biriga juda yaqin natija bergani uchun ikkinchi bosqichdagi uzoq simulyatsiyalarda soddaroq vK modeli tanlanadi.

Manba ichidagi izoh: Tadqiqotning 3.2-bo‘lim matnida ikki yillik kechikish oynasi tushuntirilayotganda kabisa yillarining o‘rtachasi uchun “356,25 kun/yil” qiymati yozilgan. Bu raqam taqvimiy 365,25 bilan mos kelmaydi. Verianla bayoni ushbu ifodani yashirincha o‘zgartirmaydi va uni tadqiqotning yangi natijasi sifatida ishlatmaydi.

Vaqt masshtabi nisbati \(\lambda\)

Simulyatsiya bosqichida integral vaqt masshtabi yolg‘iz o‘zi emas, balki o‘rtachalash davomiyligiga nisbatan o‘lchovsizlashtirilib ishlatiladi:

\(\displaystyle \lambda=\frac{T}{\bar t}\)

\(\lambda\) shamolning xarakterli korrelyatsiya davomiyligi ishlatilayotgan o‘rtachalash oynasiga nisbatan qanchalik uzunligini bildiradi. Masalan, manba nomenklaturasidagi misolga ko‘ra \(T=12\) soat va \(\bar t=10\) daqiqa bo‘lsa, bir xil vaqt birliklariga o‘tkazilib \(\lambda=(12\times60)/10=72\) olinadi.

Weibull taqsimoti nega ishlatiladi?

Kuzatilgan musbat shamol tezliklarining asosiy taqsimotini tavsiflash uchun klassik Weibull taqsimoti ishlatilgan. Masshtab parametri \(C\) tezlik masshtabini; shakl parametri \(w\) esa taqsimot shaklini va ayniqsa ekstremal qiymat taqsimotiga yaqinlashish xatti-harakatini boshqaradi.

Tenglama (3): \(\displaystyle P\{V\}=1-\exp\left[-\left(\frac{V}{C}\right)^w\right]\)

Manbada \(P\{V\}=P\{V<v\mid v>0\}\) shaklida, tinch shamol holatlari chiqarilgandan keyingi kumulyativ ehtimol sifatida ta’riflanadi.

Weibull ifodasi regressiya orqali baholanishi uchun chiziqli shaklga o‘tkaziladi:

Tenglama (4): \(\displaystyle \ln[-\ln(1-P)]=w\ln(V)-w\ln(C)\)

Bu chiziqli ko‘rinishda qiyalik \(w\) ni, kesishish esa \(C\) ni aniqlash uchun ishlatiladi. Boston KBOS misolida moslik juda yaxshi; biroq tadqiqot barcha stansiyalar bir xil darajada yaxshi Weibull mosligini ko‘rsatmasligini aniq ta’kidlaydi.

642 stansiya taqsimotida o‘rtacha \(w\) qiymati o‘rtachalash davomiyligi ortgani sari oshgan. XIMIS qo‘llanilishida 10 daqiqa uchun stansiyalararo o‘rtacha taxminan \(1,7\), 60 daqiqa uchun taxminan \(1,8\) ishlatilgan; shuningdek nazariy Rayleigh qiymati \(w=2\) alohida sinovdan o‘tkazilgan.

XIMIS nima va nega tanlangan?

XIMIS (Extended Improved Method of Independent Storms) ekstremal shamol tezliklarini Fisher–Tippett Type 1/Gumbel chegara taqsimotiga to‘liq bo‘lmagan yaqinlashishni hisobga olib baholaydigan ekstremal qiymat tahlili usulidir. Tadqiqot avvalgi ishonchlilik taqqoslashiga asoslanib ushbu kontekst uchun XIMISni tanlagan.

XIMISning manbada ishlatilgan penultimate Gumbel ko‘rinishi quyidagicha:

Tenglama (5): \(\displaystyle \Phi\{y\}=\exp[-\exp(-y)],\qquad y=\frac{V^w-U^w}{d^w}\)

Bu yerda \(y\) keltirilgan o‘zgaruvchi, \(U\) moda parametri, \(d\) taqsimot/dispersion parametri va \(w\) asosiy Weibull taqsimotining shakl indeksidir. \(V^w\) o‘zgartirish Weibull asosiy taqsimotini Gumbel yuqori dumiga tezroq yaqinlashadigan tuzilishga keltirish uchun oldindan shartlash vazifasini bajaradi.

Mustaqil cho‘qqilarni tanlash ham muhim. Tadqiqot har bir yuqori nuqta mustaqil deb faraz qilmaydi. Davenport–Rice yondashuviga amal qilib, o‘rtacha sathning ketma-ket yuqoriga/pastga kesib o‘tishlari orasidagi eng katta qiymatni bitta mustaqil cho‘qqi sifatida tanlaydi. Shunday qilib, ayni meteorologik cho‘qqi yonidagi ikkilamchi maksimumlarning alohida mustaqil hodisalar kabi sanalishining oldi olinadi.

Avtomatik XIMIS moslashtirishida chap senzuralash chegarasi ko‘pi bilan 50 ta tartibni, ya’ni taxminan kuzatuv davrining 2,5 baravarini qabul qiladigan, biroq mustaqil cho‘qqilarning yarmidan ko‘pini qamramaydigan tarzda sozlangan. Ushbu avtomatlashtirish yuzlab stansiyalar va ko‘plab qayta namunalangan kichik to‘plamlar uchun zarur bo‘lgan juda katta sondagi moslashtirishlarni amalga oshirish imkonini bergan.

Ehtimollik izohi: Manbaning bir joyida \(R=50\) yil uchun \(\Phi=1-1/R=0,98\) qiymati “annual probability of exceedance” deb atalgan. \(1-1/R\) ifodasi matematik jihatdan Gumbel/CDF kontekstidagi oshib ketmaslik ehtimoliga mos keladi; yillik oshib ketish ehtimoli \(1/R\) dir. Shu sababli Verianla matni manbadagi terminologik ziddiyatni yashirmaydi va Tenglama (5) dagi \(\Phi\) ni kumulyativ taqsimot funksiyasi kontekstida talqin qiladi.

Kuzatuv tahlilidan simulyatsiyaga o‘tish

ASOS ma’lumotlari qanday qayta ishlangan?

Tadqiqot avval sifat nazoratidan o‘tkazilgan ASOS kuzatuvlaridan qayta foydalangan. Barcha stansiyalar aeroportlarda joylashgan va WMO ekspozitsiya toifasi 1 yoki 2 bo‘lgan yaxshi ekspozitsiyali 642 ta stansiya tanlangan. Yozuv boshlanishi stansiyaga qarab taxminan 2000–2003 oralig‘ida o‘zgaradi, tahlil esa 2023 yilgacha davom etadi; shu sababli odatiy stansiya yozuvi taxminan 20 yilni tashkil qiladi.

Dovuldan kelib chiqishi mumkin bo‘lgan kuzatuvlar quruqlikka chiqish markazi atrofidagi uch kunlik davrda chiqarib tashlangan. Oldin tasniflangan ma’lumotlar to‘plamidagi 20 kn dan yuqori konvektiv shamol hodisalari va meteorologik bo‘lmagan artefaktlar cho‘qqi tezlik markazidagi 60 daqiqalik oynada chiqarilgan. Keyingi ekstremal qiymat tahlili 642 stansiyaning 74 tasida ehtimoliy qo‘shimcha artefaktlar yoki ichki hududlarga yetib borgan dovul hodisalarini ko‘rsatganda, ular qo‘lda tekshirilgan.

1 daqiqalik oraliqdagi 2 daqiqalik ASOS o‘rtachalariga 10 va 60 daqiqalik harakatlanuvchi blok o‘rtachalari qo‘llangan, so‘ng qator 10, 30, 60 va 180 daqiqalik oraliqlarda qayta namunalangan. Mavjud axborotni ko‘paytirish uchun namuna olishning boshlanish nuqtasi 1 daqiqalik qadamlar bilan siljitilgan. Masalan, 60 daqiqalik namuna olish 60 xil, ammo o‘zaro korrelyatsiyalangan kichik qatorni taqdim etgan.

Chetdagi ekstremal qiymatlar qanday ko‘rib chiqilgan?

XIMIS mosliklarining %95 yuqori ishonch chegarasidan oshgan natijalar 74 stansiyada, ya’ni stansiyalarning taxminan %12 ida kuzatilgan. Ularning ko‘pi xato yozuvlar, 20 kn chegarasidan past konvektiv shamollar yoki oldingi sifat nazoratidan o‘tib ketgan hodisalar deb baholanib chiqarilgan. Tozalashdan keyin 10 daqiqalik o‘rtachalarda 20 stansiyada taxminan %3 ulushda haqiqiy yakka qisqa muddatli/mezo-miqyosli chet hodisalar qolgan; 60 daqiqalik o‘rtacha bu hodisalarni bostirgani uchun son 5 stansiyaga, taxminan %1 ga tushgan. Ushbu haqiqiy hodisalar o‘chirilmagan va XIMISning teskari dispersiya bo‘yicha og‘irlashtirishi bilan baholangan.

Weibull indeksining geografik tuzilishi

10 va 60 daqiqalik o‘rtachalarga tegishli stansiya \(w\) qiymatlarining geografik naqshlari bir-biriga juda o‘xshash deb topilgan. Tadqiqot ikki xarita o‘rtasida taxminan %98 korrelyatsiya va 0,042 standart xato haqida xabar beradi. Bu o‘rtachalash davomiyligi o‘zgarsa ham stansiyalar o‘rtasidagi nisbiy Weibull tuzilishi farqi katta darajada saqlanishini ko‘rsatadi.

BLPN so‘nish indeksi uchun barcha stansiyalarning o‘rtachasi taxminan 1,53. Sharqiy stansiyalar taqsimotining o‘rtachasi von Kármánning doimiy \(5/3\) qiymatidan ajratib bo‘lmaydigan bo‘lsa, g‘arbda o‘rtacha pastroq. Shu bilan birga vK va BLPN integral vaqt masshtablari AQSh sharqining taxminan uchdan ikki qismida %2 dan kam, umumiy hududda esa asosan %10 dan kam farq ko‘rsatgan. Ushbu yaqinlik parametrik bosqichda soddaroq vK modelidan foydalanishning asosidir.

50 yillik ekstremal qiymat \(w\) ga qanchalik sezgir?

Stansiyaga xos \(w\), stansiyalararo o‘rtacha \(w\) va Rayleigh \(w=2\) bilan olingan 50 yillik qaytish shamol tezliklari taqqoslanganda korrelyatsiya koeffitsiyenti to‘rtinchi o‘nlik xonasigacha 1 ga yaqin bo‘lgan va moslik qiyaligi taxminan %0,6 ga birlik chizig‘idan yuqori qolgan. Manba buni taxminan 20 yillik kuzatuv uzunligida \(w\) dagi o‘zgarish moslik egri chizig‘ini 50 yillik qaytish davriga yaqin nuqta atrofida aylantirishi bilan izohlaydi.

Tenglama (6): ASOS kuzatuvlaridan empirik namuna olish modeli

ASOS kuzatuvlarida turli o‘rtachalash davomiyliklariga tegishli natijalar faqat \(\Delta\) bo‘yicha to‘liq birlashmasligi ko‘rildi. Shunga qaramay, kuzatuv tendensiyasini tavsiflash uchun quyidagi shakl ishlatilgan:

Tenglama (6): \(\displaystyle \langle f_\Delta\rangle=1+A\ln(1+B\Delta)\)

Shaklning muhim xususiyati shundaki, \(\Delta\rightarrow0\) bo‘lganda \(f_\Delta\rightarrow1\) chegarasiga yaqinlashadi. Bu haqiqiy uzluksiz namuna olish chegarasini Tenglama (2) ga qaraganda mosroq ifodalaydi.

Tenglama (6) ko‘rib chiqilgan namuna olish oraliqlarida 1 daqiqalik etalonga o‘tkazish uchun taxminan yarim soatlikda 1,050, soatlikda 1,072 va 3 soatlikda 1,113 qiymatlarni bergan.

Ammo 12-rasmning asosiy xabari bundan muhimroq: 10 va 60 daqiqalik o‘rtachalarga tegishli \(f_\Delta\) qiymatlari yillik maksimumda maqbul darajada birlashadi, biroq qaytish davri 1000 yilga ko‘tarilganda birlashish juda zaiflashadi. Bu \(\Delta\) yagona boshqaruvchi parametr bo‘la olmasligini bevosita ko‘rsatgan.

1 daqiqalik etalon haqiqatan ham to‘liq uzluksizmi?

Yo‘q. Tadqiqot 1 daqiqalik ASOS namuna olishini haqiqiy \(t_\Delta=0\) uzluksizligiga faqat o‘rinbosar sifatida ishlatadi. Tenglama (6) orqali bajarilgan birinchi tartibli baholashda 50 yillik qaytish davri uchun 1 daqiqadan haqiqiy uzluksiz chegaraga qo‘shimcha tuzatish 10 daqiqalik o‘rtachada atigi taxminan 1,00290, 60 daqiqalik o‘rtachada esa 1,00050. Ushbu kichik farq sabab kuzatuv modelini iterativ ravishda qayta kalibrlash zarur deb topilmagan.

Manbada \(f_\Delta\) nisbatining yo‘nalishi haqida izoh

4.1.4-bo‘lim matnida \(f_\Delta\) uchun bosilgan nisbat \(V\{t_\Delta\}/V\{t_\Delta=1'\}\) shaklida. Biroq xuddi shu bo‘limdagi 2-jadval, Tenglama (6), keyingi simulyatsiya modeli va “siyrak namuna olishdan zichroq/uzluksiz namuna olishga tuzatish” talqini \(f_\Delta>1\) qiymatlaridan foydalanadi. Verianla bu yozma yo‘nalish nomuvofiqligini yashirmaydi; jadvallar va keyingi tenglamalar ishlatadigan operatsion ma’noni, ya’ni siyrak namuna olish o‘tkazib yuborgan ekstremal qiymatni zichroq etalonga o‘tkazishda ishlatiladigan tuzatish koeffitsiyentini tushuntiradi.

1000 yillik Rayleigh simulyatsiyasi qanday yaratilgan?

Parametrik bosqichda hisoblash xarajati bilan fizik ifoda o‘rtasidagi muvozanat uchun \(w=2\) Rayleigh usuli tanlangan. Rayleigh vaqt qatori o‘zaro perpendikulyar ikki Gaussian vaqt qatorining natijaviy kattaligi sifatida yaratilishi mumkin. Tadqiqot kerakli vK avtokorrelyatsiyasini avval ortogonal Gaussian korrelyatsiyasiga o‘girgan, so‘ng Yule–Walker tenglamalari yordamida autoregressive (AR) filtr koeffitsiyentlarini hisoblagan. Ushbu filtrlar ikkita Gaussian tasodifiy oqimga qo‘llanib, kerakli integral vaqt masshtabiga ega Rayleigh taqsimotli vaqt qatori hosil qilingan.

Turli integral vaqt masshtablari va o‘rtachalash davomiyliklarini bevosita taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun har bir ssenariyda bir xil boshlang‘ich Gaussian oqimlar ishlatilgan. Simulyatsiya qilingan tezliklar birlik o‘rtachaga normallashtirilgan.

1000 yillik yozuv haqiqiy kuzatuv uzunliklarini taqlid qilish uchun 10, 20, 50 va 100 yillik mustaqil bloklarga bo‘lingan. Masalan, \(O=20\) yil va \(t_\Delta=60'\) holatida 50 ta mustaqil to‘plamning har biri 60 ta korrelyatsiyalangan kichik to‘plamga bo‘lingan va jami 3000 XIMIS moslashtirishi talab qilingan.

Kuzatuv davri \(O\) ning natijaga ta’siri juda kichik deb topilgan. 10 daqiqalik tutash namuna olish uchun 10, 20, 50 va 100 yillik bloklardan olingan 50 yillik qaytish tezliklari ko‘rib chiqilgan \(T\) qiymatlarida taxminan to‘rtinchi ahamiyatli raqamgacha bir-biriga teng. Shu sababli keyingi tahlilda \(O\) bo‘yicha ansambl o‘rtachasi olingan.

O‘rtachalash integral vaqt masshtabini qanday o‘zgartiradi?

Simulyatsiya avval lahzaviy qiymatlarni 1 daqiqalik oraliqlarda yaratgan, so‘ng \(\bar t\) davomiylikdagi harakatlanuvchi blok o‘rtacha filtri qo‘llagan. O‘rtachalash yuqori chastotali o‘zgarishlarni bostirgani uchun hosil bo‘lgan integral vaqt masshtabini maqsad qiymatdan biroz yuqoriga siljitadi. Masalan, maqsad \(T=3\) soat bo‘lganda simulyatsiya qilingan \(T\), mos ravishda \(\bar t=0',2',10',60'\) uchun 3,16; 3,20; 3,31 va 3,72 soat bo‘lgan. Maqsad \(T=48\) soatda xuddi shu qiymatlar 47,72; 47,80; 48,05 va 48,88 soatdir. Nisbiy ta’sir qisqa integral vaqt masshtablarida yaqqolroq.

Tenglama (7): \(\lambda\) tuzatish masshtabini qanday o‘zgartiradi?

Rayleigh simulyatsiyalarida Tenglama (6) ning shakli saqlangan, biroq amaliy \(6\le\lambda\le72\) hududida shakl koeffitsiyenti \(B\) taxminan doimiy deb topilgan. \(B=0,144\) median qiymatiga mahkamlangach, masshtab koeffitsiyenti \(A\) \(\lambda\) bilan juda muntazam darajali qonunga mos kelgan:

Tenglama (7): \(\displaystyle A\{\lambda,R=50\,\mathrm{y}\}=0.3773\,\lambda^{-0.3184}\)

Daraja manfiy bo‘lgani uchun \(\lambda\) ortgani sari \(A\) kamayadi. Matematik jihatdan bu integral vaqt masshtabi o‘rtachalash oynasiga nisbatan uzunroq bo‘lgan holatlarda ayni \(\Delta\) uchun namuna olish tuzatishining masshtab komponenti kamayishini anglatadi. Bu talqin manba tenglamasining matematik xatti-harakatidir; yangi dala natijasi emas.

Manbada \(\lambda=1,5\) misolining mosligi zaif. Bu juda uzun o‘rtachalash oynasini juda qisqa integral vaqt masshtabi bilan birlashtirib, shamol tebranishlarining taxminan uchdan ikki qismini filtrlab yuboradigan va real amaliy kuzatuvlarda uchramasligi aytilgan chekka kombinatsiyadir. \(\lambda\ge6\) uchun mosliklar yaxshi topilgan.

16-rasm manba ichidagi izoh: 16-rasm izohida qizil egri chiziqlar “Tenglama (7) ga eng yaxshi moslik” deb yozilgan; biroq darhol keyingi matn bu egri chiziqlar aniq Tenglama (6) ga qilingan mosliklar ekanini aytadi va Tenglama (7) sahifaning davomida \(A(\lambda)\) uchun alohida darajali qonun sifatida ta’riflanadi. Verianla bu qarama-qarshilikni yashirincha bartaraf etmaydi.

Qaytish davri tuzatishga qanday ta’sir qiladi?

Turli \(R\) qiymatlaridagi \(f_\Delta-1\) ortiqcha qismi 50 yillik etalon qiymatga nisbatan \(C\) masshtab koeffitsiyenti bilan ifodalangan:

Tenglama (8): \(\displaystyle C=\frac{f_\Delta\{\Delta,\lambda,R\}-1}{f_\Delta\{\Delta,\lambda,R=50\,\mathrm{y}\}-1}\)

Ushbu masshtab koeffitsiyenti qaytish davri bilan quyidagi empirik munosabatga mos keladi:

Tenglama (9): \(\displaystyle C=1.355-0.2595\ln[\ln(R)]\)

Shu tariqa \(\Delta\), \(\lambda\) va \(R\) ta’sirlari bitta modelda birlashtirilishi mumkin.

Tenglama (10) Nimani Hisoblaydi va Qaysi Sharoitlarda Qo‘llanishi Mumkin?

Tenglama (10) Rayleigh \(w=2\) vaqt qatorlari uchun uzlukli namuna olish ekstremal o‘rtacha shamol tezligida yuzaga keltiradigan tuzatish koeffitsiyenti \(f_\Delta\) ni; namuna olish nisbati \(\Delta\), integral vaqt masshtabi nisbati \(\lambda\) va qaytish davri \(R\) birgalikda berilganda hisoblaydigan empirik analitik modeldir. Model bitta meteorologik iqlim komponenti ustun bo‘lganda yoki aralash shamol iqlimi komponentlarga ajratilishi mumkin bo‘lganda qo‘llash uchun ishlab chiqilgan; barcha aralash iqlimlarga to‘g‘ridan-to‘g‘ri qo‘llanadigan universal doimiy koeffitsiyent sifatida tavsiya etilmagan.

Tenglama (10):

\[ f_\Delta= 1+ 0.3773\,\lambda^{-0.3184} \ln(1+0.144\,\Delta) \left[1.355-0.2595\ln(\ln R)\right] \]

1. Formula nimani hisoblaydi?

Formula siyrak yoki uzlukli namunalangan ekstremal o‘rtacha shamol tezliklarini zichroq/uzluksiz namuna olish etaloniga o‘tkazishda ishlatiladigan o‘lchovsiz \(f_\Delta\) tuzatish koeffitsiyentini modellashtiradi.

2. O‘zgaruvchilar nimalar?

3. Birliklardan qanday foydalanish kerak?

\(\Delta\) va \(\lambda\) o‘lchovsiz nisbatlardir; shuning uchun surat va maxraj bir xil vaqt birligiga o‘tkazilishi kerak. Agar \(T\) soatda, \(\bar t\) daqiqada berilgan bo‘lsa, to‘g‘ridan-to‘g‘ri bo‘lish bajarilmaydi.

4. Matematik roli nima?

\(\ln(1+0.144\Delta)\) hadi namuna olish siyrakligining ta’sirini beradi. \(\lambda^{-0.3184}\) hadi bu ta’sirning integral vaqt masshtabiga ko‘ra masshtablanishini ta’minlaydi. Oxirgi kvadrat qavs qaytish davriga ko‘ra ortiqcha qismini qayta masshtablaydi. Doimiy 1 esa tuzatish yo‘q bo‘lgan ideal chegaraga nisbatan asosiy qiymatdir.

5. Fizik ma’nosi nima?

Bir xil namuna olish oralig‘i barcha shamol iqlimlarida bir xil miqdorda cho‘qqini o‘tkazib yubormaydi. Shamol soatlar davomida kuchli korrelyatsiya ko‘rsatadigan iqlim bilan qisqaroq umrli meteorologik komponentlar ustun bo‘lgan iqlimning vaqt qatori tuzilishi farq qiladi. \(\lambda\) ushbu farqni modelga olib kiradi.

6. Qaysi sharoitlarda amal qiladi?

Kalibrlash 1000 yillik \(w=2\) Rayleigh simulyatsiyalariga va vK avtokorrelyatsiyasiga asoslangan. Manba modelni bitta shamol iqlimi komponenti ustun bo‘lsa yoki aralash iqlim komponentlari ajratilgan bo‘lsa mos deb hisoblaydi. \(\lambda=1,5\) kabi amaliyotdan tashqari chekka holatda moslik zaif ekani aniq ko‘rsatilgan. Model manbada sinovdan o‘tkazilmagan parametr oralig‘iga cheksiz ekstrapolyatsiya qilish uchun tasdiqlanmagan.

7. Natijani qanday talqin qilish kerak?

Simulyatsiyadan keltirib chiqarilgan Tenglama (10) o‘z kalibrlash qiymatlariga nisbatan taxminan %0,4 bashorat xatosini ko‘rsatgan. Q-Q taqqoslashida 2000 dan ortiq qiymatning taxminan 20 tasi ko‘rinadigan chet nuqtadir; manba buni taxminan %1 deb bildiradi. Ushbu juda yaxshi ichki moslik model real dunyodagi barcha aralash shamol iqlimlarida avtomatik ravishda xuddi shu aniqlikda ishlashini anglatmaydi.

O‘rtachalash koeffitsiyenti \(f_{\bar t}\)

ASOS tahlilida soatlik o‘rtachadan 10 daqiqalik o‘rtachaga o‘tish uchun \(w=2\) bilan 50 yillik qaytish qiymatlarining stansiyalararo o‘rtachasi \(1,117\pm0,0461\). %5–95 ishonch chegarasidan tashqaridagi stansiyalar chiqarilganda qiymat \(1,112\pm0,0368\) ga tushadi.

Yuqori chegaralarda kuzatuvlar soni kamaygani uchun statistik dispersiya ortadi. Shu sababli 60 kn qatoridagi kattaroq standart og‘ishlarni faqat geografik farq sifatida talqin qilib bo‘lmaydi.

Tenglama (11): soatlik o‘rtachadan 10 daqiqalik o‘rtachaga parametrik o‘tkazish

Rayleigh simulyatsiyalarida \(R=50\) yil uchun \(T\) bilan \(f_{\bar t}\) o‘rtasidagi tendensiya \(\ln[\ln(T)]\) o‘zgartirishidan keyin ikkinchi darajali ifoda bilan modellashtirilgan:

Tenglama (11): \(\displaystyle f_{\bar t}=D+E\ln[\ln(T)]+F\{\ln[\ln(T)]\}^2\)

Manba 21-rasmda \(T\) o‘qi soatlarda berilgan. Ushbu tenglama muayyan \(R=50\) yil va ko‘rib chiqilgan namuna olish oraliqlari uchun empirik moslikdir; Tenglama (10) ning umumiy rolini almashtiruvchi mustaqil universal qonun emas.

Tenglama (12): o‘rtachalash koeffitsiyenti nega \(f_\Delta\) dan keltirib chiqarilishi mumkin?

Tadqiqot bir xil \(t_\Delta\) va \(R\) uchun o‘rtachalash koeffitsiyentini uzluksiz/lahzaviy etalon orqali ikki namuna olish koeffitsiyentining nisbatiga ajratadi:

Tenglama (12):

\[ f_{\bar t}\{\bar t=60'\rightarrow10'\} = \frac{\overline V\{\bar t=10'\}}{\overline V\{\bar t=60'\}} = \frac{\overline V\{\bar t=10'\}}{\overline V\{\bar t=0\}} \times \frac{\overline V\{\bar t=0\}}{\overline V\{\bar t=60'\}} = \frac{f_\Delta\{\bar t=10'\}}{f_\Delta\{\bar t=60'\}} \]

Ushbu ayniyat Tenglama (10) faqat namuna olish oralig‘i tuzatishini emas, balki mos nisbatlash orqali o‘rtachalash davomiyligini o‘tkazishni ham qamrab olishini ko‘rsatadi.

Tenglama (13): namunalangan soatlik o‘rtachadan uzluksiz 10 daqiqalik o‘rtachaga

Manbaning muhim muhandislik qo‘llanmalaridan biri eski soatlik o‘rtacha yozuvlarni uzluksiz 10 daqiqalik o‘rtacha ekvivalentiga o‘tkazishdir. Bu ikki bosqichdan iborat: avval \(60'\rightarrow10'\) o‘rtachalash davomiyligini o‘tkazish, so‘ng namunalangan ma’lumotdan uzluksiz chegaraga o‘tish.

Tenglama (13):

\[ f_{\bar t}f_\Delta= \frac{ f_\Delta^2\{\lambda=T'/10',\Delta=6\} }{ f_\Delta\{\lambda=T'/60',\Delta=1\} } \]

Manba bu ifodada \(T\) ni soatda emas, daqiqada baholash kerakligini alohida ta’kidlaydi.

Manbaga ko‘ra \(T\approx22\) soat atrofida ilgari tavsiya qilingan 1,054–1,06 oralig‘i soatlik namuna olish ta’siri hisobga olinmagani uchun birlashtirilgan o‘tkazishni taxminan %2–2,5 past baholaydi; yarim soatlik namuna olish uchun esa yetarli deb hisoblanadi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizayni

Tadqiqot klassik ma’noda bitta dala tajribasi emas. U ikki ma’lumot qatlamini birlashtiradigan metodologik shamol muhandisligi va ekstremal qiymat tahlili tadqiqotidir. Birinchi qatlam haqiqiy ASOS meteorologik kuzatuvlariga asoslangan empirik tahlildir. Ikkinchi qatlam kuzatuv natijalari ko‘rsatgan Weibull/von Kármán tuzilishidan kelib chiqib yaratilgan juda uzun Rayleigh vaqt qatorlarining parametrik tahlilidir.

ASOS uzlukli namuna olish koeffitsiyentlarining asosiy natijasi

Ushbu jadval ikki muhim narsani ko‘rsatadi. Birinchidan, stansiyaning o‘z \(w\) qiymati, stansiyalararo o‘rtacha \(w\) yoki Rayleigh \(w=2\) dan foydalanish 50 yillik qaytish qiymatlaridagi tuzatish koeffitsiyentlarini keskin o‘zgartirmaydi. Ikkinchidan, bir xil namuna olish oralig‘ining ta’siri 10 daqiqalik o‘rtachada 60 daqiqalik o‘rtachaga qaraganda ancha kattadir.

Simulyatsiya modelining ichki validatsiyasi

Tenglama (10) o‘zi keltirib chiqarilgan 1000 yillik simulyatsiya natijalariga qarshi sinovdan o‘tkazilganda taxminan %0,4 bashorat xatosini ko‘rsatgan. Grafikda 2000 dan ortiq nuqta bo‘lishiga qaramay, taxminan 20 ta ko‘rinadigan chet qiymat mavjud. Tadqiqot xatoning katta qismini simulyatsiyada qolgan statistik dispersiyaga, kichikroq qismini esa Tenglama (7) dagi empirik moslikka bog‘laydi.

Kuzatuv davomiyligining ta’siri

1000 yillik simulyatsiyani 10, 20, 50 va 100 yillik kuzatuv bloklariga bo‘lish, ansambl bo‘yicha jami yozuv uzunligi bir xil saqlanganda baholangan 50 yillik qaytish tezligini deyarli o‘zgartirmagan. Masalan, tutash 10 daqiqalik o‘rtachada \(T=12\) soat uchun to‘rtta turli \(O\) qiymatida normallashtirilgan natijalar taxminan 12,072; 12,069; 12,068 va 12,068 darajasidadir. Ushbu natija bir xil jami axborot miqdori asosida ko‘plab qisqa mustaqil yozuvlarning ansambl o‘rtachasi bitta uzun yozuvga o‘xshash samaradorlik bera olishini qo‘llab-quvvatlaydi.

Weibull indeksi \(w\) uchun sezgirlik tahlili

Asosiy parametrik model \(w=2\) Rayleigh taqsimotiga asoslangan bo‘lsa ham, ASOS stansiyalarining muhim qismi \(1<w<2,5\) oralig‘ida. A ilovada bu farqning ta’siri alohida sinovdan o‘tkazilgan.

ASOS o‘rtachasiga yaqin \(w=1,7\) qiymati modelning etalon \(w=2\) natijasidan taxminan %1,5 yuqoriroq natija bergan. Manba standart Gumbel tahlili farqini taxminan %6 deb bildiradi. A ilovadagi avtokorrelyatsiya o‘zgartirishlari ham \(w\) o‘zgarishining \(T\) ga ta’siri kichik ekanini ko‘rsatgan. Shu sababli muallif umumiy indeks uchun murakkabroq Harris simulyatsiyasi amalda har bir holatda zarur bo‘lmasligi mumkinligini baholaydi.

Aralash shamol iqlimi nega asosiy cheklov?

Haqiqiy shamol iqlimi bitta tasodifiy jarayondan iborat emas. Siklonik, antisiklonik, konvektiv va boshqa meteorologik mexanizmlar turli vaqt masshtablariga ega bo‘lishi mumkin. Tadqiqot dovul va aniqlangan konvektiv hodisalarni tozalab, sinoptik sinfga e’tibor qaratgan bo‘lsa ham, qolgan sinoptik iqlimning o‘zi ham aralash bo‘lishi mumkin.

Rayleigh modeli bitta komponent uchun qurilgan. Manba bir nechta komponent tegishli qaytish davridagi ekstremal qiymatni belgilash uchun raqobat qilsa, aralashma avval komponentlarga ajratilishi kerakligini bildiradi. Shu sababli “bir hududning bitta \(T\) qiymati bor va bu qiymat barcha ekstremal hodisalarni ifodalaydi” degan farazni umumlashtirib bo‘lmaydi.

60 daqiqalik o‘rtachalarda ASOS \(f_\Delta\) qiymatlari Rayleigh modeliga ayniqsa past qaytish davrlarida yaxshi yaqinlashgan, qaytish davri oshgani sari kuzatuv qiymatlari modeldan pastda qolgan. 10 daqiqalik o‘rtachalarda esa iliq iqlim hududlariga qarab model–kuzatuv farqi boshqa yo‘nalishda ortgan. Muallif bu xatti-harakatni 10 daqiqalik o‘rtachalar 60 daqiqalik o‘rtachada bostiriladigan qisqaroq mezo-miqyosli komponentlarni qisman o‘z ichiga olishi bilan izohlaydi.

G‘arbiy hudud uchun 10 daqiqalik ekstremallarni eng yaxshi tushuntiradigan optimallashtirilgan \(T\) kuzatilgan umumiy vaqt masshtabiga yaqin qolgan. Shimoli-sharq va Janubi-sharq uchun eng yaxshi moslik qisqaroq \(T\) qiymatlarini talab qilgan. Ushbu topilma muallifning mezo-miqyosli komponent talqini bilan mos; biroq tadqiqot bu komponentlarning \(T\) sini bevosita mustaqil meteorologik tasnif bilan o‘lchamagan.

Me’yorlarga oid talqinni qanday o‘qish kerak?

Muallif 10 daqiqalik o‘rtachalash davomiyligi konvektiv shamollarni na to‘liq o‘z ichiga olishi, na butunlay chiqarib tashlashini va shu sababli ayrim iqlimlarda muammoli oraliq ta’rif bo‘lishi mumkinligini muhokama qiladi. Konvektiv shamollar ustun joylarda 3 soniyalik gust yondashuvi, sinoptik bo‘ronlar ustun joylarda esa soatlik o‘rtacha plyus gust factor yondashuvi ma’noliroq bo‘lishi mumkinligini ilgari suradi.

Ushbu bo‘limni tadqiqot muallifining muhandislik talqini sifatida o‘qish kerak. Tadqiqot o‘zi yolg‘iz Eurocode yoki boshqa milliy me’yorni o‘zgartirmaydi, yangi majburiy loyihalash standartini yaratmaydi va hech bir mamlakatning barcha hududlari uchun bevosita qo‘llanadigan loyihaviy shamol qiymatlarini bermaydi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• Uzlukli namuna olish ta’sirini faqat \(\Delta=t_\Delta/\bar t\) bilan tushuntirib bo‘lmaydi.
• Integral vaqt masshtabi \(T\), demak \(\lambda=T/\bar t\), tuzatish koeffitsiyentining muhim belgilovchisidir.
• Qaytish davri \(R\) ortgani sari ayni namuna olish sharoitidagi tuzatish masshtabi o‘zgaradi.
• Bitta global \(f_\Delta\) doimiysidan foydalanish ilmiy jihatdan qo‘llab-quvvatlanmaydi.
• Tenglama (10) bitta komponentli Rayleigh/vK simulyatsiyalarida \(\Delta\), \(\lambda\) va \(R\) ni bitta ifodada muvaffaqiyatli birlashtiradi.
• ASOS kuzatuvlari mos integral vaqt masshtabi tanlanganda modelning asosiy tendensiyalari bilan mos keladi.
• \(w=2\) dan ASOSda kuzatilgan \(w\) diapazoniga og‘ishning model natijalariga ta’siri o‘rganilgan sezgirlik tahlilida nisbatan kichik.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan umumlashtirishlar

• Dunyoning barcha hududlarida bitta doimiy namuna olish tuzatish koeffitsiyentidan foydalanish mumkin degan xulosa qo‘llab-quvvatlanmaydi.
• 642 stansiyaning xaritalangan 50 yillik o‘rtacha tezliklari AQSh loyihaviy shamol xaritasi sifatida ishlatilmasligi kerak; dovul va konvektiv komponentlar qamrovdan tashqarida.
• Tenglama (10) ni ajratilmagan barcha aralash shamol iqlimlariga to‘g‘ridan-to‘g‘ri qo‘llash tasdiqlanmagan.
• 1000 yillik sintetik qator 1000 yillik haqiqiy meteorologik kuzatuv emas.
• Taxminan %0,4 ichki model xatosi barcha haqiqiy dala sharoitlarida %0,4 aniqlik kafolati emas.
• 10 daqiqalik va soatlik ekstremal qiymatlar turli meteorologik komponentlardan kelishi haqidagi talqin muhim model xulosasidir; u barcha stansiyalarda hodisa bo‘yicha bevosita tasniflangan mexanizm dalili emas.
• Tadqiqot hech bir mamlakat uchun yangi majburiy qurilish me’yori yoki yakuniy loyihalash koeffitsiyentini e’lon qilmaydi.

Asosiy cheklovlar va ochiq tadqiqot ehtiyoji

Tadqiqotning o‘z xulosa bo‘limidagi eng muhim ochiq ehtiyoj — aralash shamol iqlimida ekstremal qiymatlarni belgilovchi ustun meteorologik komponentning integral vaqt masshtabini ishonchli baholaydigan usulni ishlab chiqish. Tenglama (10) ning haqiqiy qo‘llanilishidagi eng muhim kirishlardan biri \(T\) bo‘lgani uchun, noto‘g‘ri komponentning \(T\) sidan foydalanish modelning fizik kontekstini buzishi mumkin.

Ikkinchi muhim cheklov parametrik kalibrlash Rayleigh \(w=2\) va vK avtokorrelyatsiyasiga asoslanganidir. A ilova sezgirlik tahlili kuzatilgan \(w\) diapazonida ta’sir kichikligini qo‘llab-quvvatlasa ham, bu barcha mumkin bo‘lgan asosiy taqsimotlar yoki barcha mavsumiy–kunlik aralashma tuzilmalari uchun keng qamrovli validatsiya emas.

Uchinchi cheklov haqiqiy ASOS yozuvlari odatda taxminan 20 yillik bo‘lgani sababli juda uzoq qaytish davrlarida kuzatuv EVA dispersiyasi ortishidir. 1000 yillik simulyatsiya ushbu parametrik noaniqlikni o‘rganish uchun statistik dispersiyani kamaytiradi; biroq simulyatsiya haqiqiy atmosferaning barcha meteorologik aralashma tuzilishini qayta yaratmaydi.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl tadqiqot: Evaluating the Effects of Disjunct Sampling and Averaging Time on Extreme Synoptic-Scale Wind Speeds

Muallif: Nicholas J. Cook.

Affiliatsiya: Independent Researcher, Highcliffe-on-Sea BH23 5DH, Dorset, UK.

Aloqa: wind@njcook.uk. Manba PDFda alohida “corresponding author” jumlasi ochiq matn ko‘rinishida berilmagan; tadqiqot bitta muallifli va aloqa e-pochtasi Nicholas J. Cook nomidan taqdim etilgan.

Jurnal: Wind.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Jild / son / maqola: Volume 6, Issue 3, Article 47.

DOI: 10.3390/wind6030047.

Topshirilgan sana: 17 iyul 2026.

Qayta ko‘rib chiqilgan sana: 15 avgust 2026.

Qabul qilingan sana: 27 avgust 2026.

Nashr sanasi: 2 sentyabr 2026.

Manba turi: Taqrizli jurnalda chop etilgan tadqiqot maqolasi; yuklangan PDF nashr etilgan versiyadir.

Rasmiy havola: https://doi.org/10.3390/wind6030047

Litsenziya: Creative Commons Attribution, CC BY 4.0.

Moliyalashtirish: Tadqiqot tashqi moliyalashtirish olmagan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Muallif manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Etika qo‘mitasi / xabardor rozilik: Qo‘llanilmaydi.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Tadqiqotda ishlatilgan ASOS ma’lumotlarini NCEI Automated Surface Observing System One-Minute ma’lumot manbasidan yuklab olish mumkin. Joriy tahlil/hisobot R skriptlari va qayta ishlangan Rdata fayllarini muallifga murojaat qilish orqali olish mumkinligi ko‘rsatilgan.

Tahlil dasturi: R statistical computing language, Version 4.4.1.

Asosiy usul: 642 ASOS stansiyasining empirik vaqt qatori, Weibull va XIMIS ekstremal qiymat tahlili; vK/BLPN avtokorrelyatsiya baholashi; undan keyin \(w=2\) Rayleigh taqsimotli, vK avtokorrelyatsiyali 1000 yillik sintetik vaqt qatorlarining parametrik tahlili.

Asosiy usul cheklovi: Yakuniy analitik model bitta komponentli Rayleigh/vK tuzilishi bo‘yicha kalibrlangan. Aralash iqlimlarda ustun meteorologik komponentning integral vaqt masshtabi alohida aniqlanishi kerak.

Manba ichidagi izchillik izohi 1: 3.2-bo‘limda kabisa yillari tushuntirilayotganda “356,25 kun/yil” qiymati yozilgan. Verianla buni manbada bo‘lmagan 365,25 qiymati bilan yashirincha almashtirmagan.

Manba ichidagi izchillik izohi 2: 4.1.4-bo‘limda bosilgan \(f_\Delta\) nisbat yo‘nalishi o‘sha bo‘limdagi 1 dan katta tuzatish koeffitsiyentlari va keyingi model qo‘llanilishi bilan mos kelmaydi. Maqolada bu holat ochiq ko‘rsatilgan.

Manba ichidagi izchillik izohi 3: 16-rasm izohi qizil moslik egri chiziqlarini Tenglama (7) ga bog‘laydi, bo‘lim matni esa ularni Tenglama (6) mosliklari sifatida tushuntiradi; Tenglama (7) keyinroq \(A(\lambda)\) darajali qonuni sifatida beriladi.

Manba ichidagi izchillik izohi 4: Manba \(1-1/R\) qiymatini “annual probability of exceedance” deb ataydi; bu terminologiya Tenglama (5) da ishlatilgan kumulyativ Gumbel ehtimoli bilan matematik jihatdan to‘liq mos emas. Verianla bu nuqtani tuzatilgan yangi manba natijasi sifatida taqdim etmagan.