Інформаційна система аналізу тенденцій зміни клімату за супутниковими даними

Abstract

Актуальність. Зміна клімату є однією з найгостріших глобальних проблем XXI століття. Довгострокові супутникові спостереження забезпечують об’єктивний, просторово повний та уніфікований набір кліматичних даних. Їх використання для аналізу тенденцій зміни температури та атмосферних характеристик дозволяє будувати обґрунтовані прогнози і приймати рішення. Об’єкт дослідження – процес дослідження глобальних кліматичних параметрів. Предмет дослідження – методи та алгоритми обробки кліматичних даних у вигляді часових рядів. Метою кваліфікаційної роботи є підвищення ефективності аналізу зміни клімату. Пояснювальна записка складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі розглянуто теоретичні засади аналізу кліматичних змін, охарактеризовано сучасні підходи до оцінювання кліматичних тенденцій, джерела кліматичних даних та аналітичні методи дослідження кліматичних часових рядів. У другому розділі проаналізовано інформаційні технології та програмні засоби обробки кліматичних даних, розглянуто інструментарій мови програмування R та методику аналізу температурних аномалій на основі супутникових спостережень. У третьому розділі розроблено структуру інформаційної системи аналізу кліматичних тенденцій, виконано завантаження та попередню обробку кліматичних даних, очищення і формування фінального набору часових рядів, а також реалізовано основні програмні модулі системи. У четвертому розділі здійснено комплексний аналіз та візуалізацію кліматичних даних, виконано статистичний і трендовий аналіз температурних аномалій, STL-декомпозицію часових рядів, визначено найтепліші роки за весь період спостережень та проведено прогнозування глобальних температурних змін із використанням моделей ARIMA, ETS та нейронних мереж. У результаті виконання роботи створено програмну інформаційну систему аналізу кліматичних тенденцій, реалізовану мовою програмування R, яка забезпечує автоматизацію процесів обробки, аналізу, візуалізації та прогнозування глобальних температурних змін. Отримані результати підтверджують наявність статистично значущого та прискореного тренду глобального потепління. Розроблена система може бути використана для подальших наукових досліджень, освітніх цілей та практичних кліматичних оцінок. Relevance. Climate change is one of the most pressing global challenges of the 21st century. Long-term satellite observations provide an objective, spatially comprehensive, and unified set of climate data. Their use for analyzing temperature trends and atmospheric characteristics enables the development of scientifically grounded forecasts and supports informed decision-making. Object of the study is the process of analyzing global climate parameters. Subject of the study is the methods and algorithms for processing climate data in the form of time series. The aim of the qualification work is to improve the efficiency of climate change analysis. The explanatory note consists of an introduction, four chapters, conclusions, and appendices. The first chapter examines the theoretical foundations of climate change analysis, describes modern approaches to assessing climate trends, sources of climate data, and analytical methods for studying climate time series. The second chapter analyzes information technologies and software tools for climate data processing, considers the toolkit of the R programming language, and presents the methodology for analyzing temperature anomalies based on satellite observations. The third chapter develops the structure of an information system for climate trend analysis, implements data loading and preprocessing, data cleaning and formation of the final time-series dataset, and realizes the core software modules of the system. The fourth chapter performs a comprehensive analysis and visualization of climate data, including statistical and trend analysis of temperature anomalies, STL decomposition of time series, identification of the warmest years over the entire observation period, and forecasting of global temperature changes using ARIMA, ETS, and neural network models. As a result of the study, a software-based information system for climate trend analysis was developed and implemented using the R programming language. The system automates data processing, analysis, visualization, and forecasting of global temperature changes. The obtained results confirm the presence of a statistically significant and accelerated trend of global warming. The developed system can be used for further scientific research, educational purposes, and practical climate assessments.