Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field
In this work, a time series model is used to study the structure of gravimetric data series to identify patterns in the change in the levels of the series and build its model in order to predict and study the relationships between the levels of gravimetric data. Observations of the activity of geoph...
Saved in:
| Date: | 2021 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine
2021
|
| Online Access: | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/239960 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Geofizicheskiy Zhurnal |
Institution
Geofizicheskiy Zhurnal| _version_ | 1856543498874912768 |
|---|---|
| author | Burtiev, R.Z. Semenova, Yu.V. Kiriyak, V.T. Sidorenko, E.V. Troyan, S.V. Kardanets, V.Yu. Nuka, D.I. |
| author_facet | Burtiev, R.Z. Semenova, Yu.V. Kiriyak, V.T. Sidorenko, E.V. Troyan, S.V. Kardanets, V.Yu. Nuka, D.I. |
| author_sort | Burtiev, R.Z. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2021-10-05T12:32:26Z |
| description | In this work, a time series model is used to study the structure of gravimetric data series to identify patterns in the change in the levels of the series and build its model in order to predict and study the relationships between the levels of gravimetric data. Observations of the activity of geophysical processes showed that the periods of variations in geophysical processes are scattered chaotically on the time axis. According to their schedule, it is impossible to definitely speak about the regularity in the duration of the periods of variations, and in the alternation of periods of seismic calm with a period of high seismic activity. The impetus for this study was the desire to analyze the structure of a number of formal methods to search for statistical patterns in the variations of geophysical parameters over time. Time series models were used to study the dynamics of geophysical events. Forecasting was carried out using the SPSS 20 package and EXCEL 2016. The accuracy of the forecast is indicated by the comparison of the forecast series with the actual data. The predicted values of the gravimetric data are within the confidence intervals. If you start forecasting too early, the forecast may differ from the forecast based on all statistical data. If the data shows seasonal trends, it is recommended to start forecasting from the date before the last point of the statistical data. Spatial and time series models can be used to study the dynamics of geophysical events. A spatial model describes a set of geophysical parameters at a given point in time. A time series is a series of regular observations of a certain parameter at successive points in time or at intervals of time. In this work, the time series model is used: to identify the statistical relationship between the frequency and depth of occurrence of earthquakes, as well as to identify the statistical dependence of these data on gravimetric variations; determination of patterns in the change in the levels of the series and the construction of its model in order to predict and study the relationships between geophysical phenomena. |
| first_indexed | 2025-07-17T11:12:16Z |
| format | Article |
| id | journalsuranua-geofizicheskiy-article-239960 |
| institution | Geofizicheskiy Zhurnal |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-07-17T11:12:16Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | journalsuranua-geofizicheskiy-article-2399602021-10-05T12:32:26Z Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field Анализ временных рядов на примере регистрации вариаций гравитационного поля Аналіз часових рядів на прикладі реєстраціі варіацій гравітаційного поля Burtiev, R.Z. Semenova, Yu.V. Kiriyak, V.T. Sidorenko, E.V. Troyan, S.V. Kardanets, V.Yu. Nuka, D.I. In this work, a time series model is used to study the structure of gravimetric data series to identify patterns in the change in the levels of the series and build its model in order to predict and study the relationships between the levels of gravimetric data. Observations of the activity of geophysical processes showed that the periods of variations in geophysical processes are scattered chaotically on the time axis. According to their schedule, it is impossible to definitely speak about the regularity in the duration of the periods of variations, and in the alternation of periods of seismic calm with a period of high seismic activity. The impetus for this study was the desire to analyze the structure of a number of formal methods to search for statistical patterns in the variations of geophysical parameters over time. Time series models were used to study the dynamics of geophysical events. Forecasting was carried out using the SPSS 20 package and EXCEL 2016. The accuracy of the forecast is indicated by the comparison of the forecast series with the actual data. The predicted values of the gravimetric data are within the confidence intervals. If you start forecasting too early, the forecast may differ from the forecast based on all statistical data. If the data shows seasonal trends, it is recommended to start forecasting from the date before the last point of the statistical data. Spatial and time series models can be used to study the dynamics of geophysical events. A spatial model describes a set of geophysical parameters at a given point in time. A time series is a series of regular observations of a certain parameter at successive points in time or at intervals of time. In this work, the time series model is used: to identify the statistical relationship between the frequency and depth of occurrence of earthquakes, as well as to identify the statistical dependence of these data on gravimetric variations; determination of patterns in the change in the levels of the series and the construction of its model in order to predict and study the relationships between geophysical phenomena. В статье использована модель временного ряда для исследования структуры рядов гравиметрических данных. Наблюдения за активностью геофизических процессов показали, что периоды вариаций геофизических процессов хаотичны на оси времени. По их графику нельзя определенно говорить о закономерности в продолжительности периодов вариаций, чередовании периодов сейсмического затишья и высокой сейсмической активности. Структура ряда проанализирована формальными методами для поиска статистической закономерности в вариациях геофизических параметров во времени. Для исследования динамики геофизических событий были задействованы модели временных рядов. Прогнозирование осуществлено с помощью пакета SPSS20 и программы EXCEL 2016. На точность прогноза указывает сравнение прогнозируемого ряда с фактическими данными. Предсказанные значения гравиметрических данных не выходят за пределы доверительных интервалов. Если начать прогнозирование со слишком ранней даты, то построенный прогноз может отличаться от составленного на основе всех статистических данных. Если в данных прослеживаются сезонные тенденции, то рекомендуется начинать прогнозирование с даты, предшествующей последней точке статистических данных. Для исследования динамики геофизических событий можно применить пространственные модели и модели временных рядов. Пространственная модель описывает совокупность геофизических параметров в данный момент времени. Временной ряд — это ряд регулярных наблюдений над некоторым параметром в последовательные моменты времени или на промежутках времени. Модель временного ряда применяется: для выявления статистической связи между частотой и глубиной возникновения землетрясений, а также статистической зависимости этих данных от гравиметрических вариаций; определения закономерностей в изменении уровней ряда и построения его модели в целях прогнозирования и исследования взаимосвязей между геофизическими явлениями. У статті використано модель тимчасового ряду для дослідження структури рядів гравіметричних даних. Спостереження за активністю геофізичних процесів показало, що періоди варіацій геофізичних процесів розкидані хаотично на осі часу. За їх графіком можна впевнено говорити про закономірності в тривалості періодів варіацій і в чергуванні періодів сейсмічного затишшя та високої сейсмічної активності. Структуру ряду проаналізовано формальними методами для пошуку статистичної закономірності у варіаціях геофізичних параметрів у часі. Для дослідження динаміки геофізичних подій задіяно моделі часових рядів. Прогнозування здійснено за допомогою пакета SPSS 20 і програми EXCEL 2016. На точність прогнозу вказує порівнян- ня прогнозованого ряду з фактичними даними. Передбачені значення гравіметричних даних не виходять за межі довірчих інтервалів. Якщо почати прогнозування із занадто ранньої дати, то побудований прогноз може відрізнятися від складеного на основі всіх статистичних даних. Якщо в даних простежуються сезонні тенденції, то рекомендується починати прогнозування з дати, що передує останній точці статистичних даних. Для дослідження динаміки геофізичних подій можна застосувати просторові моделі та моделі часових рядів. Просторова модель описує сукупність геофізичних параметрів у певний момент часу. Часовий ряд - це ряд регулярних спостережень над деяким параметром у послідовні моменти часу або на проміжках часу. У статті модель тимчасового ряду застосовано: для виявлення статистичного зв’язку між частотою і глибиною виникнення землетрусів, а також статистичної залежності цих даних від гравіметричних варіацій; визначення закономірностей у зміні рівнів ряду і побудови його моделі з метою прогнозування та дослідження взаємозв’язків між геофізичними явищами. S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine 2021-10-05 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/239960 10.24028/gzh.v43i4.239960 Geofizicheskiy Zhurnal; Vol. 43 No. 4 (2021); 76-90 Геофизический журнал; Том 43 № 4 (2021); 76-90 Геофізичний журнал; Том 43 № 4 (2021); 76-90 2524-1052 0203-3100 ru https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/239960/239627 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | Burtiev, R.Z. Semenova, Yu.V. Kiriyak, V.T. Sidorenko, E.V. Troyan, S.V. Kardanets, V.Yu. Nuka, D.I. Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| title | Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| title_alt | Анализ временных рядов на примере регистрации вариаций гравитационного поля Аналіз часових рядів на прикладі реєстраціі варіацій гравітаційного поля |
| title_full | Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| title_fullStr | Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| title_full_unstemmed | Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| title_short | Analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| title_sort | analysis of time series by the example of registration of variations in the gravitational field |
| url | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/239960 |
| work_keys_str_mv | AT burtievrz analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT semenovayuv analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT kiriyakvt analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT sidorenkoev analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT troyansv analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT kardanetsvyu analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT nukadi analysisoftimeseriesbytheexampleofregistrationofvariationsinthegravitationalfield AT burtievrz analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT semenovayuv analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT kiriyakvt analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT sidorenkoev analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT troyansv analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT kardanetsvyu analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT nukadi analizvremennyhrâdovnaprimereregistraciivariacijgravitacionnogopolâ AT burtievrz analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ AT semenovayuv analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ AT kiriyakvt analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ AT sidorenkoev analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ AT troyansv analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ AT kardanetsvyu analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ AT nukadi analízčasovihrâdívnaprikladíreêstracíívaríacíjgravítacíjnogopolâ |