Козак, Павло МиколайовичПавло МиколайовичКозакРожило, ОлександрОлександрРожилоТарануха, ЮрійЮрійТарануха2025-12-192025-12-192025Козак П., Рожило О., Тарануха Ю. Обчислення кінематичних параметрів метеорів на прикладі Київського архіву відеоспостережень потоку персеїди: параметри траєкторії в атмосфері. Вісник київського національного університету імені Тараса Шевченка. Астрономія. 2025. Вип. 1 (71). С. 40-44.УДК 523.68; 520.34; 520.37; 520.373; 521.31; 521.95https://doi.org/10.17721/BTSNUA.2025.71.39-43https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/8943Background. At present almost all observations of meteors are carried out in automated mode, which serves, from one hand, quick accumulation of observational material as databases. On the other hand, the automation of observations means complete automation of processing the observational results. The main imperfection of the automation of mathematically difficult process of video images treatment and meteor trajectory parameters calculation is the absence of a qualified control, which is very important for investigations of anomalous meteors. Thus, development and using methods which will allow to obtain the authentic and reliable data is an important stage in meteor investigations. Methods. Determination of errors of calculation each kinematic parameter of each individual meteor is impossible from the position of classic approaches due to bulking of mathematic formulas and large amount of parameters to be calculated. In this work it is described and used in practice about processing of meteor from Perseids shower the method of statistical trials, or Monte-Carlo method. Results. Monte-Carlo method which is based on using elements of theory of probability and mathematical statistics was used for processing of 11 meteors of Perseids shower, obtained during one night in 2010 at observational stations of the astronomical observatory of the university. The analysis of obtained results is carried out, in part the analysis of confidence interval of meteor parameters to be computed. Conclusions. The presented method of meteor TV observations processing maybe supposed to be a modern approach for automatic processing of meteor video observations, in spite of at the moment it has some limitation what is explained in the work.В с т у п . Нині майже всі спостереження метеорів проводять в автоматичному режимі, що слугує, з одного боку, швидкому накопиченню спостережного матеріалу у вигляді баз даних. З іншого боку, автоматизація спостережень вимагає повної автоматизації опрацювання результатів спостережень. Головним недоліком автоматизації математично складного процесу обробки відеозображень та обчислення параметрів траєкторії метеора є відсутність кваліфікованого контролю, що є особливо важливим у дослідженні аномальних метеорів. Отже, розроблення та використання методів, які дозволять отримувати достовірні й надійні дані, є важливим етапом у метеорних дослідженнях. М е т о д и . Визначення похибок обчислення кожного кінематичного параметра кожного індивідуального метеора є неможливим із погляду класичних підходів через громіздкість математичних викладок і велику кількість параметрів для визначення. В цій роботі коротко описано і застосовано на практиці – для оброблення метеорів потоку Персеїди – метод статистичних випробовувань, або метод Монте-Карло. Р е з у л ь т а т и . Метод Монте-Карло, що базується на використанні елементів теорії імовірності і математичної статистики використано для опрацювання 11 метеорів потоку Персеїди, отриманих протягом однієї ночі 2010 р. на спостережних станціях Астрономічної обсерваторії університету. Проводиться аналіз отриманих результатів траєкторних вимірів, зокрема й аналіз довірчих інтервалів параметрів метеора, які розраховуються. В и с н о в к и . Вказаний метод обробки телевізійних спостережень метеорів можна вважати сучасним підходом до автоматичного опрацювання метеорних відеоспостережень, хоча нині він має деякі обмеження в застосуванні, про що згадано в роботі.ukбазисні спостереження метеоріввідеоспостереженняспостережна апаратурастатистичні методи обробки данихавтоматизація процесу спостереженьметеорmeteormeteor double-station observationsvideo-observationsobservational devicesstatistical methods of data processingautomation of observation processСтаття