ОСОБЕННОСТИ ВРЕМЕННЫХ ВАРИАЦИЙ СРЕДНЕМЕСЯЧНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА ПО ДАННЫМ МЕТЕОСТАНЦИИ ЦУГШПИТЦЕ

В ходе настоящей работы выполняется анализ временной динамики среднемесячных и среднегодовых значений температуры воздуха по данным инструментальных наблюдений за вариациями температуры на высокогорной метеостанции Цугшпитце с августа 1900 г. по июль 2025 г. С целью выделения трендовой составляющей и нахождения точки изменения вариаций температуры использовались несколько методов: тест Манна-Кендалла, оценочная функция Тейла-Сена, метод сингулярного спектрального анализа, алгоритм CUSUM и метод сегментированного регрессионного анализа. Установлено, что в изменениях температуры воздуха наблюдается тенденция к росту температуры со временем. Выделение трендовой составляющей методом сингулярного спектрального анализа продемонстрировало увеличение темпа роста температуры примерно с 1969 г. Изменение темпа роста температуры примерно в 1969 г. подтверждают результаты, полученные с применением метода сегментированного регрессионного анализа и алгоритма CUSUM. Двухсегментная регрессия хорошо аппроксимирует вариации температуры за период с 1901 г. по 2024 г. (коэффициент детерминации составляет 0.51). This study analyzes the temporal dynamics of average monthly and average annual air temperature values based on instrumental observations of temperature variations at the Zugspitze high-altitude weather station from August, 1900 to July, 2025. Several methods were used to isolate the trend component and locate the change point of temperature variations: the Mann–Kendall test, the Theil–Sen estimator, the singular spectrum analysis method, the CUSUM algorithm, and the segmented regression analysis method. It was found that air temperature changes tend to increase over time. Identification of the trend component using the singular spectrum analysis method demonstrated an increase in the rate of temperature increase starting around 1969 is confirmed by the results obtained using the segmented regression analysis method and the CUSUM algorithm. The two-segment regression provides a good approximation of temperature variations over the period from 1901 to 2024 (the coefficient of determination is 0.61).