«Большие данные»: кластерный анализ полей распределения температуры и относительной влажности воздуха

Приведены результаты кластерного анализа распределения температуры и относительной влажности окружающего воздуха для четырех климатических зон – умеренно континентального, субтропического, экстремально холодного и арктического климатов. Важность анализа кластерообразования связана с необходимостью понимания формирующихся комбинаций метеорологических факторов в различных климатических зонах в зависимости от наличия или отсутствия предварительной обработки исходных данных. Исследовано распределение числа дней в кластерах в зависимости от варианта предобработки данных. Выявлены наиболее предпочтительные варианты нормализации исходных данных при кластеризации методом k-средних. Рассчитано распределение числа дней каждого месяца в зависимости от климатической зоны и номера кластера. Установлено, что для четырех исследуемых климатических зон наиболее целесообразна нормализация № 3, позволяющая более структурно выделить кластеры с учетом возможных механизмов климатического старения. Количественно определены границы варьирования значений температуры и относительной влажности в зависимости от климатической зоны и выделенных кластеров.

Т.А. НИЗИНА¹, д-р техн. наук, профессор (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.),
Д.Р. НИЗИН¹, канд. техн. наук (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.),
И.А. ЧИБУЛАЕВ¹, инженер (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.),
И.П. СПИРИН¹, инженер (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.),
А.О. АНТОНЕНКО¹, инженер-исследователь (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.);
Л.К. БОГОМОЛОВА², канд. хим. наук (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

¹ Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева (430005, г. Саранск, ул. Большевистская, 68)
² Научно-исследовательский институт строительной физики РААСН (127238, г. Москва, Локомотивный пр., 21)

1. Низина Т.А., Низин Д.Р., Селяев В.П. и др. Большие данные при прогнозировании климатической стойкости строительных материалов. I. Температура и влажность воздуха // Строительные материалы и изделия. 2023. Т. 6. № 3. С. 18–30. EDN: ­HADNAF. https://doi.org/10.58224/2618-7183-2023-6-3-18-30
2. Низина Т.А., Селяев В.П., Низин Д.Р. и др. «Большие данные» при прогнозировании климатической стойкости строительных материалов. Актинометрические показатели // Academia. Архитектура и строительство. 2024. № 4. С. 124–133. EDN: ­XOOFME. https://doi.org/10.22337/2077-9038-2024-4-124-133
3. Ершова Т.В., Хохлов Ю.Е., Шапошник С.Б. Методология мониторинга развития и использования технологий работы с большими данными // Информационное общество. 2021. № 4–5. С. 2–32. EDN: ­JNMDKO. https://doi.org/10.52605/16059921_2021_04_02
4. Котляров Д.А. Анализ индекса континентальности климата на территории Северо-Востока России // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер.: Естественные и медицинские науки. 2024. № 1. С. 92–103. EDN: ­GKJDEY. https://doi.org/10.5922/gikbfu-2024-1-6
5. Ормели Е.И. Оценка степени континентальности климата Саратовской области в начале XXI века // Вестник Удмуртского университета. Сер.: Биология. Науки о Земле. 2022. Т. 32. Вып. 4. С. 476–484. EDN: ­GLDFKH.
https://doi.org/10.35634/2412-9518-2022-32-4-476-484
6. Zhou H., Ren H., Royer P., Hou H., Yu X.-Y. Big data analytics for long-term meteorological observations at hanford site // Atmosphere. 2022. Vol. 13. No. 1, pp. 136. EDN: ­GQMBNX. https://doi.org/10.3390/atmos13010136
7. Pampuch L.A., Negri R.G., Loikith P.C., Bortolozo C.A. A review on clustering methods for climatology analysis and its application over South America // International Journal of Geosciences. 2023. Vol. 14. No. 9, pp. 877–894. EDN: ­BQRWBW. https://doi.org/10.4236/ijg.2023.149047
8. Бабанов Б.А., Семенов В.А., Мохов И.И. Сравне-ние различных методов кластеризации для определения погодных режимов в Евро-Атлантическом секторе в зимний и летний сезоны // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 6. С. 686–706. EDN: ­OSUIJZ. https://doi.org/10.31857/S0002351523060020
9. Chung E.N.M., Kittur M.I., Andriyana A., Ganesan P. On the thermo-oxidative aging of elastomers: A comprehensive review // Polymer. 2024. Vol. 304. 127109. EDN: ­VHGXTM.
https://doi.org/10.1016/j.polymer.2024.127109
10. Qin G., Fan Q., Mi P., Li M., Mu W., Na J. Review of aging mechanisms, mechanical properties, and prediction models of fiber-reinforced composites in natural environments // Polymer Composites. 2024. Vol. 45. No. 16, pp. 14448–14474. EDN: ­MZVEYU. https://doi.org/10.1002/pc.28799
11. Низин Д.Р., Низина Т.А., Селяев В.П., Спирин И.П. Учет влажностного состояния полимерных материалов при разработке моделей машинного обучения // Строительные материалы. 2024. № 12. С. 57–67. EDN: ­ZEZZNU. https://doi.org/10.31659/0585-430X-2024-831-12-57-67
12. Ng L.F., Yahya M.Y., Rushdan I.A., Parameswaranpillai J., Muthukumar C. Effect of hygrothermal aging and water absorption on polymer composites. Aging and Durability of FRP Composites and Nanocomposites. 2024, pp. 17–42.
https://doi.org/10.1016/B978-0-443-15545-1.00008-1
13. Groß M., Mail M., Debastiani R., Scherer T., Braun M. Weathering of plastics in terrestrial environments // TrAC Trends in Analytical Chemistry. 2025. Vol. 190. 118281. EDN: ­XYDRQH. https://doi.org/10.1016/j.trac.2025.118281
14. Tian R., Li K., Lin Y., Lu C., Duan X. Characterization techniques of polymer aging: from beginning to end // Chemical Reviews. 2023. Vol. 123. No. 6, pp. 3007–3088. EDN: ­UTWQXG. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.2c00750
15. Низина Т.А., Селяев В.П., Низин Д.Р. Климатическая стойкость эпоксидных полимеров в умеренно континентальном климате: Монография. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2020. 188 с. EDN: ­EEGAGA