ВВЕДЕНИЕ

Вопросы изменения климата
довольно частая и важная тема для обсуждения в наше время. В нашей стране,
благодаря ее широкой протяженности и климатическим поясам, изменения климата cмогут отразиться в полной мере, как в
положительную так и отрицательную сторону. Поэтому для статистических
исследований в программе Excel, я взял данные, которые ведутся нашими
синоптиками с 1834 года. Именно в этом году император Николай I учредил в
Санкт-Петербурге “Нормальную обсерваторию”, где впервые в России начали
проводить регулярные метеонаблюдения.
В данной работе я хочу
статистическими методами пронаблюдать изменения климата в нашем городе за более
чем столетний период времени, а так же обнаружить рекордные максимумы и
минимумы температур за все время ведения наблюдений.
1.
ДИАГРАММА ИССИКАВЫ
Причинно-следственная
диаграмма« (»рыбий скелет»)
Автор метода: К. Исикава
(Япония), 1952 г. Позволяет в простой и доступной форме систематизировать все
потенциальные причины рассматриваемых проблем, выделить самые существенные и
провести поуровневый поиск первопричины.
					







1.1 Суть метода
Применяется при        
разработке и непрерывном совершенствовании продукции. Диаграмма Исикавы —
инструмент, обеспечивающий системный подход к к определению фактических причин
возникновения проблем.
Диаграмма Исикавы
позволяет:
— Стимулировать
творческое мышление;
— Представить взаимосвязь
между причинами и сопоставить их относительную важность.
Недостатки метода:
— 
Не
рассматривается логическая проверка цепочки причин, ведущих к первопричине, т.
е. отсутствуют правила проверки в обратном направлении от первопричины к
результатам.
— 
Сложная и не
всегда четко структурированная диаграмма не позволяет делать правильные выводы.
— 
От себя добавлю
отсутствие обратной связи в данной диаграмме
1.2 Цель метода
Изучить и графически отобразить
и обеспечить технологию поиска истинных причин рассматриваемой проблемы для
эффективного их разрешения. Поэтому метод легко применим к любому процессу. В
данном случае процессу изменения климата.
  
Рис 1. Диаграмма Исикавы.
2. ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ И ИХ
ОБРАБОТКА
Excel позволяет работать как с внешним
источником данных так и с данными сохраненными в сторонних форматах, например
текстовых. Например данные по среднемесячным температурам (около 175 лет) я
загрузил из интернета. 
  
Основный и значительный
минус данного метода- в том что в таком варианте часто возникают ошибки из-за
разного форматирования данных. Например десятые и сотые в нем отделяются строго
запятой а не точкой. Поэтому предпочтительнее сохранять данные в txt формате и
после дальнейшего форматирования загружать их в ексель.
Пример: текст требующий
замены точек на запятые.
26063 1881 1 1 0 — 1.5 0 — 0.2
0 1.0 0 1.3 0 0
26063 1882 1 1 0 — 8.2 0 — 2.8
0 9 0.0 2 0
26063 1883 1 1 0 — 21.7 0
— 19.1 0 9 0.0 2 0
26063 1884 1 1 0 1.1 0 1.8
0 2.1 0 0.0 2 0
26063 1885 1 1 0 — 17.1 0
— 15.4 0 — 8.3 0 0.0 2 0
26063 1886 1 1 0 — 7.9 0 — 4.5
0 — 1.0 0 3.4 0 0
26063 1887 1 1 0 — 9.1 0 — 5.9
0 — 5.6 0 0.0 2 0
26063 1888 1 1 0 — 15.2 0
— 10.5 0 — 9.2 0 1.8 0 0
26063 1889 1 1 0 — 20.2 0
— 18.6 0 — 16.6 0 0.0 2 0
26063 1890 1 1 0 — 11.1 0 — 7.6
0 — 4.0 0 0.7 0 0
26063 1891 1 1 0 — 3.5 0 — 0.7
0 1.7 0 0.1 0 0
Далее данные необходимо
просто разбить по столбцам, и они уже могут быть использованы для дальнейшего
форматирования и анализа.
  
  
2.1 Построение графиков

По полученным данным я
вычислил среднегодовые температуры, для построения графика общего изменения
температуры.
  
Дополнительно я нанес на
график линию тренда. Восходящая линия тренда возникает как из-за среднего
увеличения температуры, так и из-за последовательного увеличения уровня пиков
на графике. Тем не менее, она показывает тенденцию к росту среднегодовой
температуры, которая составила очень приблизительно 2.5 градуса за срок около
150 лет.
Так же на основе этих
данных я вычислил среднемесячную температуру за данный период. 
  
А так же среднемесячные
максимумы и минимумы. И среднюю температуру за весь период измерений (4.4
градуса)
На основе получившихся
данных, можно построить графики среднемесячных температур за последние годы
относительно общих за полтора века, дабы отследить помесячно разницу в
климатических изменениях как численно, так и во времени.
  
Можно отметить, что в
целом температура выше, за исключением 2х лет (2006, 2007) которые отличались
холодными зимами (для Санкт-Петербурга)
2.3 Построение гистограмм
Для построения первой
гистограммы я воспользовался все теми же данными. А для расчета количества
интервалов воспользовался коэффициентом Стерджесса.

















R=6,4


Eизм=0,1


К(Стердж.)=
8


h=(6,4/8)=
0,8


Границы инт.


1,2


2


2,8


3,6


4,4


5,2


6


6,8


7,6



Затем с помощью
логического оператора =СЧЁТЕСЛИ с заданными условиями, я рассчитал количество
попаданий в интервал.
  
Для построения следующей
гистограммы. Я взял другие данные, данные среднесуточной температуры за период
с 1834 года по 2009 год. 
На этот раз подключил
пакет анализа в Excel. И с помощью инструмента выборка из данного диапазона
случайным способом выбрал 100 значений и построил по ним диаграмму, в которой
количество интервалов оставил по-умолчанию ( в т.сл. excel сам выбирает такое значение), а их границы выбрал так
чтобы на каждый столбец приходился диапазон в 4 градуса. Результат: 
  
Стоит отметить, что
несмотря на довольно малый объем выборки (всего 2%) получились довольно точные
данные. Те же средние 4 градуса, что и в предыдущей гистограмме и расчете
среднего значения. Также я построил диаграмму по полной совокупности измерений
(47000 значений) и она обладала схожими очертаниями и зависимостью. 
Далее, используя
операторы =МИН и =МАКС, я выявил абсолютные минимумы и максимумы за весь период
исследуемых наблюдений. Результат:
  
2.4 Результаты обработки
Абсолютный минимум ( по
Санкт-Петербургу ) в 35,9 градусов ниже нуля зафиксирован 11 декабря 1883 года,
а абсолютный максимум составил 34,6 градусов выше нуля и был зафиксирован в
1998 году. 
Самым холодным годом был
1862 год, его средняя температура составила всего 1,2 градуса. Самым теплым
оказался 1989 с 7,6 градусами. А в последние годы (с 2000ого) среднегодовая
температура колебалась в районе 6 — 7,3 градусов. Что опять-таки около 2,5
градусов выше средней 4 градусной температуры.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ
ЛИТЕРАТУРЫ
1. 
«Управление
качеством продукции» РИА «Стандарты и качество» 2005г.
2. 
«Статистические
методы в управлении качеством» / Е.А. Фролова, 2007
3. 
www.statmetkach.com
– способы работы с данным в Excel
4. 
www.window.edu.ru – методические пособия и прочее
5. 
www.guap.ru –
методические пособия по статистическим методам и их применению в Excel
6. 
www.inventech.ru —
описания статистических методов менеджмента качества
7. 
ГОСТ 7.32—2001 – правила оформления текстовых документов