Для величины, изменяющейся по синусоидальному или квазисинусоидальному закону, было бы без разницы, по скольким равномерно распределенным по периоду срокам вычислять среднюю: по 2, 3, 4, 5, 8 и т.д.
Проблема в том, что
1. Суточный ход не синусоидальный. Он в значительной степени зависит от высоты солнца. Утром, особенно при солнечной погоде, происходит резкий рост Т после того, как солнце поднимется на несколько градусов. Вечером охлаждение обычно более плавное, но опять же зависит от облачности, влажности и др.
Однако, в сентябре, мне кажется, суточный ход ближе всего к синусоидальному, т.к. суточный ход солнца близок к симметричному, нет условий для сильного ночного выхолаживания, инверсий и их пробитий и пр.
2. Сроки не равномерно распределены по периоду. Хочется верить, что они взяты с тем расчетом, чтобы вычисленная по ним среднесуточная наилучшим образом сходилась с реальной, учитывая несинусоидальность. Но это нуждается в проверке и вряд ли будет подходить одинаково к любому месяцу.
3. Характер погоды (прежде всего облачность) может иметь существенное влияние на погрешности как от 1, так и от 2 фактора. Также он влияет и на среднемесячную. Поэтому, в принципе, это тоже поддается учету - надо только добавить к этим поправкам еще корреляцию со среднемесячной для каждого месяца. Если есть достаточный объем данных, задача только в составлении модели или алгоритма для машинного обучения.
