Для отбора оптимальной группы предикторов из 9 первона-
чально закрепленных было проведено множество экспериментов,
позволяющих получить наилучшие оценки. Это делалось с помо-
щью корреляционной матрицы, по данным которой исключались
дублирующие и неэффективные предикторы.
Надежность прогностических уравнений оценивалась с помо-
щью статистических критериев: коэффициента корреляции К,
среднего квадратичного отклонения , средней квадратичной
ошибки с. Эффективность метода оценивалась по отношению
З/с.
Оценки проверочных фоновых прогнозов на 6 лет за период с
1989 по 2009 г. показали, что успешность методических прогнозов
оказалась выше успешности прогнозов по норме (климатических) в
среднем на 27 %. При допустимой погрешности прогноза о = 25 см
оправдываемость прогнозов составила 100 %.
На рис. 5 представлен пример фонового прогноза тенденции
изменения УКМ на 12 лет (до 2017 г.), составленный в 2005 г., а на
рис. 6 — фоновый прогноз тенденции изменения УКМ на 18 лет (до
2015 г.), составленный в 1997 году.
Как видно из рис. 5 и 6, фоновые прогнозы тенденций измене-
ния уровня на 12 и 18 лет вперед достаточно удовлетворительно
уловили тенденцию изменения хода уровня несмотря на большую
заблаговременность прогнозов.
3. 
Сверхдолгосрочные прогнозы тенденций 
изменения
УКМ на сроки 6, 12 и 18 лет, составленные в 2014 г.
Фоновый прогноз УКМ на 6 лет
Длина исходного ряда составила 68 лет (1946—2014 гг.). Рас-
четный ряд составил 48 лет. Параметры корреляции: К = 0,960;
с = 25 см; 5 = 11,43; $/с = 0,45. Уравнение регрессии, по которо-
му рассчитан прогноз, имеет вид
6
УАН =-16,92В} 
+ 9,13В? + 2,55В? — 6,62В? +
а=! 
(3)
+6,53В? — 25,00В! — 6,17В! +4,54.
89