Наука и технологические разработки: статья

ФРАГМЕНТАЦИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ – НЕ АНОМАЛИЯ, А НОРМА
М.М. Елисейкин В.Ф. Очков
Национальный исследовательский университет “Московский энергетический институт”
Журнал: Наука и технологические разработки
Том: 103
Номер: 4
Год: 2024
Страницы: 39-46
УДК: 550.3+519.246.8+53.088+004.622
DOI: 10.21455/std2024.4-3
Ключевые слова: долговременные наблюдения, качество данных, первичная обработка, метрологический дефицит, метрологическое обеспечение
Аннотация: Современные технологии сделали сбор и обработку данных научных наблюдений простыми и доступными. Существующие решения позволяют быстро проводить предварительную обработку собранных данных, очищая их от выбросов, связанных с ошибками измерения, и заполняя пробелы в фрагментированных временных рядах. Однако лёгкость, с которой это делается, создаёт риски бездумного использования таких решений. В результате могут быть отброшены данные, свидетельствующие о реальной физической аномалии, а при объединении фрагментов временного ряда могут возникнуть данные, не соответствующие наблюдаемым процессам и явлениям. Подобная ситуация была оправдана раньше, когда был дефицит вычислительных мощностей: отбрасывание заведомо недостоверных значений и заполнение пробелов упрощали и ускоряли анализ данных. Сейчас же, когда вычислительные мощности есть в достаточном количестве, можно начинать искать закономерности также и в том, что раньше считалось ошибкой наблюдений и отбрасывалось. Кроме того, объём накапливаемых данных может позволить начать рассматривать фрагменты временных рядов как части закономерного процесса, не заполняя при этом пробелы искусственными данными, созданными на основании наших предположений о характере наблюдаемых процессов и явлений. Всё это ставит вопрос о необходимости адаптации подходов, используемых при сборе и анализе результатов наблюдений, к тем возможностям, которые дают нам новые вычислительные инструменты.
Список литературы: ГОСТ 34484-2018 Турбины паровые стационарные. Нормы расчета на прочность корпусов цилиндров и клапанов. М.: Стандартинформ, 2019. 50 с.

Дещеревский А.В. Проблема качества данных при режимном геофизическом мониторинге: кто виноват и что делать? // Наука и технологические разработки. 2024. Т. 103, № 3. С.3–26. https://doi.org/10.21455/std2024.3-1

Елисейкин М.М., Очков В.Ф. Метрологический дефицит в промышленных “больших дан-ных” // Законодательная и прикладная метрология. 2024а. № 4 (190). С.19–24. https://doi.org/10.32446/2782-5418.2024-4-19-24

Елисейкин М.М., Очков В.Ф. О метрологических свойствах ретроспективных данных // За-конодательная и прикладная метрология. 2024б. № 5 (191). С.47–51. https://doi.org/10.32446/2782-5418.2024-5-47-51

Hayakawa H., Murata K., Teague E.T.H., Bechet S., Sôma M. Analyses of Johannes Kepler’s sunspot drawings in 1607: A revised scenario for the solar cycles in the early 17th century // Astrophys. J. Lett. 2024. V. 970, N 2. Art. L31. 7 p. https://doi.org/10.3847/2041-8213/ad57c9

Johnston R. World’s slowest-moving drop caught on camera at last // Nature. 2013. 2 p. https://doi.org/10.1038/nature.2013.13418