жёт привести к её плохой обусловленности. Численные экспери-
менты показывают, что оптимальный коэффициент корреляции ме-
жду значениями отдельных станций составляет примерно 0,4.
Результаты дискриминантного анализа статистически значимы,
когда объем выборок существенно превышает их число. Задача выбора
наиболее информативных станций решается на основе анализа вели-
2
чины ё, =—’2—‚ представляющей собой отношение среднего квадрата
/
расстояния между классами к дисперсии в /}-й точке (станции).
При наличии двух классов величина @ Ё вычисляется по фор-
муле:
а’ = Е?(а) + Е? () - 2Е (а)Е,(Ь), 
(11.36)
где а и Ь — классы полей МСТСО{)ОЛОГИЧССКОЙ ВвСЛичиИНЫ.
Значения бё характеризуют качество «принудительно» назна-
ченной классификации метеорологической информации в каждой
точке.
Оптимальными (показательными) являются станции, которым
соответствуют наибольшие значения 6)
Далее будут рассмотрены примеры использования описанных
способов определения количественных характеристик атмосферных
процессов при разработке методов долгосрочных прогнозов ледо-
вых явлений на некоторых водных объектах России [55, 61).
11.3.2. Прогнозы появления льда на реках
Сроки ледообразования на реках Сибири, Дальнего Востока и
севера Европейской территории России зависят от атмосферных
процессов, развивающихся в октябре. Установлено, что прогности-
ческие предпосылки на октябрь можно получить по характеристи-
кам атмосферной циркуляции за июль, август и сентябрь. Предпо-
лагается, что развитие синоптических процессов, в первую очередь,
связано с расположением и интенсивностью полей аномалий давле-
ния и температуры воздуха. Для выявления наиболее информатив-
ных (показательных) районов северного полушария в Гидромстцен-
тре России используется следующий способ. Выделяются годы
394