Вопросы, связанные с экономией топливно-энергетических ресурсов в системах обеспечения микроклимата, сводятся к решению двух комплексных задач: разработки научно обоснованных методов проектирования и эксплуатации (управления) данными системами. Одной из важных составляющих в общей проблеме проектирования систем обеспечения микроклимата являются вопросы, связанные с научно осмысленным использованием климатических характеристик региона строительства. Здесь особое место занимают вопросы, требующие установления схожих климатических зон с учетом объективной и качественной взаимосвязи характеризующих их количественных показателей. Решение их сегодня возможно на основе достижений прикладных аспектов теории математической статистики. Важное место в климатической оценке принципов проектирования и эксплуатации систем обеспечения микроклимата занимают вопросы, связанные с выявлением структуры климата региона строительства взаимосвязь его параметров степень влияния последних на исследуемый процесс.
Для расчета, анализа и обобщения данных по тепловому режиму ограждающих конструкций и зданий в целом с учетом комплексного воздействия климатических показателей важное значение имеет вы¬деление объектов строительства на однородные до своим климати¬ческим условиям группы.
В связи с этим в работе приводятся результаты анализа климатических показателей и их статистические модели, и предлагается принцип районирования объек¬тов строительства по климатическим показателям на основе современных вероятностно-стохастических методов - метод теории распознавания образов.
В качестве исходных данных были использованы пятидесятилет¬ние наблюдения Гидрометслужбы РУз в семидесяти районах республики те климатические показатели которые влияют на тепло¬вые процессы в ограждающих конструкциях, для самого холодного месяца – январь (Н.З.) и самого жаркого месяца - июль (Н.Л.) :
1. Температура наружного воздуха – tН.З
2. Относительная влажность наружного воздуха – цН.З.
3. Скорость ветра – VЗ
4. Суммарная солнечная радиация - IЗ
5. Продолжительность солнечного сияния - ПЗ .
6. Среднесуточная амплитуда температуры наружного воздуха Аt Н.З
7. Температура наружного воздуха- tН.Л.
8. Относительная влажность наружного воздуха- цН.Л.
9. Скорость ветра – VЛ
10. Суммарная солнечная радиация - IЛ
11. Продолжительность солнечного сияния – ПЛ ;
12. Среднесуточная амплитуда температуры наружного воздуха - Аt Н.Л
Выделение однородных по климатическим показателям групп (классов) объектов, т.е. объединение по класса сходных между собой по климатологии объектов, осуществляется путем оценки меры сходства объектов, которые составляют основу классификационных схем кластер-процедуры, или метода численной таксономии.
В качестве меры сходства в работе были приняты показатель расстояния в метрическом пространстве, который определялся по обобщенной формуле Колмогорова:
dr(Sz, Sq)=   (1)
На основе проведенных численных расчетов была построе¬на диаграмма, которая позволила выявить наличие трех одно родных по климатическим показаниям зон.
На основе полученных результатов впервые составлена карта климатического районирования территории РУз для строительства (рис. 1). Установленные климатические зоны позволяют объективно учитывать климатические составляющие при унификации расчетных схем тепловых режимов ограждающих конструкций, зданий и сооружений, типизации и выборе режима регулирования систем обеспечения микроклимата. Очевидно, что каждый из климатических показателей в разной степени влияют на формирование климата района (зоны), а следовательно и на тепловой режим ограждающих конструкций.
Здесь приводятся результаты исследований для выявления сте¬пени влияния на формирование климата всех вышеуказанных клима¬тических параметров на основе метода главных компонент.
Данный метод может рассматриваться как один из приемов устранения мультиколлинеарности между исходными признаками, причем главные ком¬поненты адекватно отражают исходную информацию в более компакт¬ной форме. Основная задача метода заключается в таком линейном преобразовании случайных величин (х1, х2, ……хi) в новый набор J случайных величин ( u1, u2,…, uj), который сделал их независимыми и расположил в порядке убывания диспер¬сий..
В основу метода положена линейная модель составляющих признаков
Z=
где к - число признаков (климатических показателей);
аij - вес j -ой компоненты в i -ой переменной.
 Коэффициентами линейных комбинаций служат компонента соб¬ственных векторов ковариационной матрицы, элементы которой ха¬рактеризуют ковариационную связь между отдельными климатически¬ми показателями, а дисперсии главных компонент равны собственным числам этой матрицы. На основе анализа исходных данных и их ковариационной матрицы получены собственные числа и соответству¬ющие им собственные вектора. Ниже приведены четыре главные ком¬поненты из двенадцати, которые содержат свыше 95% всей информа¬ции.  
Z1= 0,9593 - 0,2361 - 0,0970  + 0,0666  
Z2=0,7525 - 0,5402 - 0,3394 +0,1436  + 0,0683  (3)
Z3=0,7409 +0,5872 -0,2521Пл-0,1133  +0,1040
Z4=0,9013 +0,2759 -0,2376 +0,2116 -0,0599
Как видно из, (3) основными параметрами влияющими на формирова¬ние климата республики являются продолжительность солнечного сияния и относительная влажность.

С полной версией статьи вы можете ознакомиться в специальном выпуске журнала "Экологический вестник",
М. Короли, к.т.н. кафедра «Теплоэнергетика»