АНАЛИЗ НА ДАННИ ОТ АВТОМАТИЧНА МЕТЕОРОЛОГИЧНА СТАНЦИЯ, Златин Златев
2017-12-13 | T+ | T- |

Резюме: Автоматичните метеорологични станции са съвременен инструментариум за измерване параметрите на околната среда, като околна температура, атмосферно налягане, влажност. Те намират приложение в земеделието, животновъдството, възобновяемите енергийни източници като средства за получаване на данни за изменението на параметрите на околната среда. Обект на съвременни изследвания са методите за обработка на получените данни. В статията е направи проверка на възможността за приложение на метод „Анализ на съответствията“ при обработка и анализ на данни от автоматична метеорологична станция. Получените резултати показват, че автоматичните метеорологични станции са подходящ инструментариум, с който по достъпен начин могат да бъдат изпълнени препоръките на Световната Метеорологична Организация, за разширяване на регионалните и локалните емпирични изследвания върху параметрите на околната среда. Използваният метод за обработка на данни от измервания с метеорологична станция има предимството, че улеснява и подобрява визуализацията на получените резултати в по-детайлен вид, в сравнение с представянето им чрез диаграми.

Ключови думи: Автоматична метеорологична станция, Параметри на околната среда, Анализ на съответствията

5. Литература

[1] Alili, I. (2009). The changes in percipation regime in Republic of Macedonia during the second half of 20-th century. Academic and scientific journal of linguistic, literature, education and culture Idest, State Universtty of Tetova, Tetovo, Issue nr.2, Aprill 2009, pp. 232-237.

[2] Dineva, P., J. Ilieva (2016). Fashion design of silhouettes with the use of 3D elements, ARTTE Vol. 4, No. 2, ISSN 1314-8796, pp.85-91

[3] Georgieva, Ts., N. Paskova, B. Gaazi, G. Todorov, P. Daskalov. (2016). Design of Wireless Sensor Network for Monitoring of Soil Quality Parameters. Agriculture and Agricultural Science Procedia, Vol. 10, pp.431-437.

[4] Google maps, https://www.google.bg/maps/ (available on 02.11.2017)

[5] Gotsov, Ts., D. Dimitrov, K. Krastev, A. Manukova. (2011). Distributed Electronic System for Climate Elements Measurement. Proceedings of the scientific student session-SSS’11, ISSN 1311-3321, pp.27-31. (in Bulgarian)

[6] Kudekov, T. Comparative analysis of the meteorological data acquired on standard equipment and by automatic weather station of “CAMPBELL SCIENTIFIC, INC” Company, https://kazhydromet.kz/kk (available on 03.11.2017)

[7] Lee Y-S., H-K. Kim, Y. Lee, M. Hyun, J-W. Lee. (2017). A Cluster Analysis Using Gridded Temperatures and Precipitation Data in Korea. Geophysical Research Abstracts Vol. 19, EGU2017-10966.

[8] Lorenzo-Seva, U., M. van de Velden, H. Kiers: Simple & multiple correspondence analysis. http://psico.fcep.urv.cat/utilitats/CorrespondenceAnalysis/index.html (available on 02 December 2016)

[9] Metzler, D., M. Hutzenthaler. (2011). Multivariate Statistics in Ecology and Quantitative Genetics Correspondence analysis. http://evol.bio.lmu.de/_statgen/ (available on 03.11.2017)

[10] Taneva, I., M. Vasilev. (2016). Analysis of sensory characteristics of cheese "Crema" during storage. Journal of Innovation and entrepreneurship, vol. 4, No. 3, ISSN 1314-9253, pp.32-42.

[11] Van Stan, J., T. Gay, E. Lewis. (2016). Use of multiple correspondence analysis (MCA) to identify interactive meteorological conditions affecting relative throughfall. Journal of Hydrology, vol. 533, pp.452-460.

[12] Vateva, V., K. Trendafilov. (2016). Aspects of organic farming in yambol region - status, opportunities and prospects. Journal of Innovation and entrepreneurship, vol. 4, No. 3, ISSN 1314-9253, pp.38-54.