Сглаживание среднесуточных климатических норм за 30 лет необходимо для того, чтобы минимизировать влияние кратковременных аномальных событий и годовых колебаний. При создании климатических норм, таких как среднесуточные температуры или осадки, используется долгосрочный период в 30 лет, чтобы учесть естественные климатические вариации и создать более стабильные и репрезентативные данные. Однако и в этих данных могут быть резкие скачки, связанные с отдельными аномалиями (например, экстремальные зимы или очень жаркие лета). Сглаживание устраняет такие локальные колебания, чтобы выявить более общие тенденции.

Причины для сглаживания:

1. Уменьшение влияния аномалий: Аномальные события, такие как экстремальные погодные явления, могут существенно влиять на краткосрочные данные, но не отражают долгосрочную тенденцию.
2. Выявление трендов: Сглаживание позволяет лучше увидеть долговременные изменения, такие как глобальное потепление, которые могут быть скрыты за кратковременными колебаниями.
3. Меньшая чувствительность к экстремумам: Такие данные становятся более устойчивыми к шумам и случайным отклонениям.

Методы сглаживания:

1. Скользящее среднее (moving average): Один из наиболее распространённых методов. Он заключается в замене каждого значения средней величиной его и нескольких соседних значений (например, среднее по 5 дням).
2. Фильтры низких частот: Например, фильтр Гаусса или фильтр Баттерворта, которые уменьшают вклад высокочастотных колебаний (быстрые, кратковременные изменения) и акцентируют внимание на низкочастотных трендах (долгосрочные изменения).
3. Экспоненциальное сглаживание: Этот метод присваивает более высокие веса недавним значениям данных, снижая влияние более старых данных. Подходит для выявления трендов, но менее чувствителен к локальным экстремумам.

Эти методы помогают достичь более стабильной и достоверной оценки климатических норм, сгладив резкие скачки и случайные аномалии в исходных данных.