Некоторые примеры использования теории случайных процессов в климатологии

Временные ряды климатических величин рассматриваются как стационарные в широком смысле случайные функции, статистические характеристики которых определяются по данным наблюдений. Спектры климатических рядов имеют, как правило, вид красного шума, что приводит к уменьшению числа независимых наблюдений и к снижению точности оценивания. Приведены соответствующие примеры и показано, как следует оценивать статистики таких процессов.
Из-за роста спектра с убыванием частоты поведение климата может определяться долгопериодными флуктуациями, создающими длительные участки возрастания (убывания) ряда. Такое поведение может ошибочно приниматься за присутствие детерминированного тренда. Пример: с помощью статистического моделирования и метода Монте Карло показано, что гипотеза о наличии тренда в ходе глобальной температуры поверхности Земли (т.н. антропогенное глобальное потепление) может быть излишней, поскольку поведение реального температурного ряда полностью объяснимо в рамках стационарной стохастической модели.