Проведено огляд та аналіз літературних джерел (наукових публікацій, інтерне ресурсів), присвячених проблемі виявлення та усунення кліматологічної неоднорідності у часових рядах кліматологічних показників. Показано, що зазначена проблема є особливо гострою, коли здійснюється оцінювання регіональних кліматичних змін на основі аналізу довгих рядів виміряних значень метеорологічних величин, оскільки неврахування потенційно можливої неоднорідності первинних даних може приводити до помилкових висновків щодо динаміки регіонального клімату. На основі проведеного аналізу здійснено систематизацію інформації щодо методів та програмних засобів гомогенізації кліматологічних даних, їх доступності у глобальній мережі та алгоритмів практичного застосування.
Проведен обзор и анализ литературных источников (научных публикаций, интернет ресурсов), посвященных проблеме выявления и устранения климатологической неоднородности во временных рядах климатологических показателей. Показано, что эта проблема является особенноострой, когда осуществляется оценка региональных климатических изменений на основе анализа длинных рядов измеренных значений метеорологических величин, поскольку не учет потенциально возможной неоднородности первичных данных может приводить к ошибочн&ым выводам относительно динамики регионального климата. На основе проведенного анализа осуществлена систематизация информации о методах и программных средствах гомогенизации климатологических данных, их доступности в глобальной сети и алгоритмов прак&тического применения.
Modern climate change - is a fulfilled, empirically established fact. Rapid climate transformation is an motive to develop and implement adaptation measures that mitigate impact on different sectors of human activity and the &natural environment. However, it is not possible to develop and implement such measures without correct and reliable estimates of the magnitude of the changes in the climate system. Wich detection and estimation of their magnitude are carried out on &the basis of long time series of measured values of meteorological components, such as air temperature or amount of precipitation. And are usually affected by outliers and artificial abrupt shifts and/or gradual trends, which are not related to clima&te but reflect changes in observing practice and/or surrounding environment. It is essential that in order to avoid wrong conclusions about detected changes, quality control and homogenization of the long historical time series should be the first st&ep of their analysis. The problem of homogenization of climatological series is devoted to a very large number of publications in leading international scientific publications. Regular reviews of existing homogenization algorithms, techniques and sof&tware tools for their implementation are published. The largest number of publications relate to the results of the practical application of existing methods / software tools to the time series of various climatological indicators obtained in differe&nt countries or their individual regions In that order, the review and analysis of published literature sources (scientific papers, books and web resources) dedicated to a problem of detection and removal of inhomogeneity in time series of climatolog&ical variables has been performed. The most often used by the European climatological community, wich are HOMER, MASH, Climatol, AnClim, and for which we have our own experience of using. All these software products implement relative homogenization &algorithms, that is, calculations are carried out not with a single time series, but a set of rows obtained in approximately the same climatic conditions. It has been shown that the problem is especially important when regional climate changes are ev&aluated based on analysis of long climatological time series. Inhomogeneity of raw climatological data may lead to erroneous conclusions about the dynamics of the regional climate. Based on the analysis conducted, systematization of information about&
