Климатические индексы северного полушария и их изменчивость в современный период
Исследованы многолетние тенденции изменения климатических индексов атмосферной циркуляции на территории Северного полушария в 1950-2016 гг. В качестве исходных данных использованы среднемесячные значения индексов: североатлантического колебания, Восточно-атлантического колебания,колебания Восточная Атлантика-Западная Россия, Западно-тихоокеанского и тихоокеанского-северо-американского колебания, а также полярный и скандинавский индекс. Проведен анализ временных рядов, включающий определение статистических характеристик, трендовый и спектральный анализ данных. Выявлены преобладающие циклы короткого периода (≤10 лет). Обращает внимание отсутствие корреляционной связи между вариациями указанных индексов в исследуемый период.
Ключевые слова: атмосфера, циркуляция, североатлантическое колебание, полярный индекс, скандинавский индекс.
Knyazkov D.Y., Shcheblykin A.S., Shakhaev I.V.
Investigated long-term trends in climate indices of atmospheric circulation over the Northern hemisphere in 1950–2016. The monthly average values of the indices are used as the initial data: the North Atlantic Oscillation, the East Atlantic Oscillation, the East Atlantic-Western Russia, the West Pacific and Pacific-North American Oscillations fluctuations, as well as the polar and Scandinavian index. Conducted time series analysis, including definition of statistical characteristics, trend and spectral analysis of the data. The prevailing cycles of the short period (≤10 years) are revealed. Attention is drawn to the absence of a correlation between the variations of these indices in the period under study.
Keywords: atmosphere, circulation, North Atlantic oscillation, polar index, Scandinavian index
Изменение климата – одна из наиболее актуальных проблем, которая затрагивает различные сферы деятельности человека [3]. Трудно оценить количество публикаций, изданных за последние десятилетия в России и за рубежом [1,2,5]. В последние годы для исследования изменений климата используют климатические индексы, которые являются собственными векторами ковариационной матрицы, полученными из расчета ковариаций временных рядов в разных пространственных точках и оптимальны для объяснения дисперсии их изменений. Однако интерпретация данных климатических и циркуляционных индексов как физических / динамических механизмов должна проводиться с большой осторожностью.
|
|
|
В течение последних нескольких десятилетий в Северном полушарии было выделено несколько глобальных климатических индексов (мод низкочастотной изменчивости). Эти моды через связанные с ними волны Россби, изменения режима циклогенеза и антициклонического блокирования оказывают удаленное влияние на климат в определенных районах Евразии, Северной Америки и Гренландии [6,7,8].
Климатические индексы определяются путем разложения естественной ортогональной функции (ЕОФ) на составляющие. Задача метода ЕОФ заключается в поиске такого ортогонального базиса {e1, e2, ..., eN} в N-мерном пространстве, чтобы вектор е1 был направлен к самому большому кластеру, вектор e2 к следующему по величине и т.д. При этом сумма квадратов проекций всех векторов f на направления {e1, e2, ..., eN} убывает строго последовательно. Из-за ортогональности векторов {e1, e2, ..., eN} найденные структуры называются ортогональными функциями. Так как новый базис строится по самим данным, а не выбирается априорно, эти функции называются естественными или эмпирическими.
|
|
|
ЕОФ расщепляет исходные поля данных на ортогональные составляющие – «моды данных», которые описывают статистически значимые, упорядоченные структуры. Эти моды связаны с собственными значениями, соответствующими масштабу вклада в исходное поле. В отличие от обычного спектрального анализа, где базис определен изначально набором синусов и косинусов, в ЕОФ функции базиса разложения определяются из самих данных и являются оптимальными в статистическом смысле.
Учитывая некоторую несогласованность ЕОФ полей давления и геопотенциала на территории Северного полушария, другим подходом к этой проблеме является изучение региональных EOФ, которые включают дополнительную предварительную информацию о регионе, представляющем основной интерес [4].
|
|
|
В работе рассматривались климатические индексы: североатлантического колебания (NAO), Восточно-атлантическое колебание (EA), колебание Восточная Атлантика–Западная Россия (EA/WR), которые характеризуют изменение циркуляции в Атлантике, Западно-тихоокеанское (WP) и Тихоокеанское-северо-американское колебание (PNA), которые отражают циркуляцию в Тихом океане, а также полярный индекс ( POL ) и скандинавский индекс ( SCA ) (рис.1).
Рис.1. Многолетняя динамика средних месячных значений климатических индексов Северного полушария в 1950–2016 гг.
Для статистической оценки временных рядов климатических индексов рассчитывались среднее значения, в качестве меры изменчивости временного ряда использовались расчетные значения средних квадратических отклонений, а в качестве критериев оценки временных рядов на однородность центральные моменты третьего и четвертого порядка (асимметрия и эксцесс) (табл.1). На практике принято асимметрию при значении 
≤0,25 считать малой, 0,25< 
≤ 0,5 – умеренной, >0,5 – большой, >1,5 – исключительно большой. Оценки эксцесса колеблются в [–2, ∞]. При –0,5 < Ex < 3 считают, что распределение приближается к нормальному.
|
|
|
Таблица 1
Статистические характеристики климатических индексов в 1950–2016 гг.
| Характеристика | NAO | EA | WP | PNA | EA/WR | SCA | POL |
| Среднее | -0,09 | -0,22 | 0,02 | -0,11 | 0,03 | 0,12 | 0,02 |
| Мода | 0,35 | -0,54 | 0,60 | -0,04 | 0,48 | 0,06 | -0,19 |
| Стандартное отклонение | 1,09 | 1,10 | 1,09 | 1,04 | 1,12 | 0,99 | 1,05 |
| Дисперсия выборки | 1,19 | 1,22 | 1,19 | 1,07 | 1,25 | 0,98 | 1,10 |
| Эксцесс | -0,28 | -0,21 | -0,02 | -0,10 | 0,14 | -0,17 | 0,00 |
| Асимметрия | -0,15 | -0,17 | -0,18 | -0,21 | 0,07 | 0,11 | -0,05 |
| Минимум | -3,14 | -3,33 | -3,45 | -3,65 | -4,17 | -2,44 | -3,44 |
| Максимум | 3,06 | 3,48 | 3,39 | 2,87 | 3,68 | 3,15 | 3,53 |
Для оценки долговременных тенденций временных рядов климатических индексов использовался трендовый анализ (линейный), значимость которого оценивалась по коэффициентам аппроксимации. В качестве методов исследования скрытой периодичности в многолетних значениях индексов использована спектральная функция (метод периодограмм).
Проведенное исследование показало, что в многолетних изменениях региональных индексов атмосферной циркуляции в полярном, атлантическом и тихоокеанском регионах в период 1950–2016 гг. отсутствуют линейные тренды (рис.1). Многолетние изменения климатических индексов не связаны между собой, что подтверждают данные корреляционного анализа.
Выделены преобладающие циклы в многолетней изменчивости климатических индексов: годовой и полугодовой, внутригодовые 3-х и 4-х месячные, носящие сезонный характер, 13 и 14 летние и 33 летний цикл (табл.2).
Таблица 2
Преобладающие периоды средних месячных значений климатических индексов Северного полушария в 1950–2016 гг.
| NAO | EA | WP | PNA | EA/WR | SCA | POL |
| 1 год 3 года 6 мес. 9 мес. | 17 лет 33 года 14 лет 4 года | 1 год 4 года 6 мес. 3 года 2 года | 1 год 13 лет 3 года 2 мес. 9 мес. | 1 год 33 года 3 мес. 5 мес. | 1 год 33 года 4 мес. 3 мес. | 1 год 33 года 4 мес. 3 мес. |
В дальнейшем необходимо сопоставить изменения климатических индексов с изменениями метеорологических характеристик на территории Иркутской области.
Список использованной литературы
1. Нестеров Е.С. Североатлантическое колебание: атмосфера и океан. – Москва, Гидрометцентр РФ, 2013. – 144 с.
2. Нестеров Е.С. О восточно-атлантическом колебании циркуляции атмосферы / Е.С. Нестеров // Метеорология и гидрология. – 2009. – № 12. – С. 32–40.
3. Полонский А.Б. Межгодовая изменчивость циркуляции атмосферы и аномалии температуры Восточной Европы в зимний период / А.Б. Полонский, И.А. Кибальчич // Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine. – 2014. – №6 – С. 100–107.
4. Полонский А.Б. Североатлантическое колебание: описание, механизмы и влияние на климат Евразии / А.Б. Полонский, Д.В. Башарин, Е.Н. Холтон, JR // Введение в динамической метеорологии, 4гоИздание Academic Press, San Diego, 2004. – 535 с.
5. Полонский А.Б. Роль океана в изменениях климата. – Киев: Наук. думка. – 2008 . – 184 с
6. Cholaw Bueh Scandinavian pattern and its climatic impact / Cholaw Bueh, Hisashi Nakamura // Q.J. R. Meteorol. Soc. – 2007. – 133 . – Р. 2117–2131
7. Thompson D.W.J. The Arctic oscillation signature in the wintertime geopotential height and temperature fields / D.W.J. Thompson, J. M. Wallace // Geophys. Res. Lett. – 1998. – Vol.25(9). – P. 1297–1300.
8. Wallace J.M. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter / J.M. Wallace, D.S. Gutzler // Mon. Wea. Rev. – 1981. – Vol. 109. – pp. 784–812.
Информация об авторе
Князьков Дмитрий Юрьевич – бакалавр, кафедра метеорологии и охраны атмосферы географического факультета, Иркутский государственный университет, г. Иркутск; e-mail: dimaknyazkov2014@yandex.ru.
Щеблыкин Александр Сергеевич – аспирант, кафедра метеорологии и охраны атмосферы географического факультета, Иркутский государственный университет, г. Иркутск; e-mail: foxdesert@mail.ru.
Шахаев Игорь Викторович – соискатель, кафедра метеорологии и охраны атмосферы географического факультета, Иркутский государственный университет, г. Иркутск; e-mail: shahaev2010@mail.ru.
Author
Knyazkov Dmitry Yurievich – Bachelor, Department of Meteorology and Protection of the Atmosphere, Faculty of Geography, Irkutsk State University, Irkutsk; e-mail: dimaknyazkov2014@yandex.ru.
Shcheblykin Alexander Sergeevich – post-graduate student, Department of Meteorology and Atmospheric Protection of the Faculty of Geography, Irkutsk State University, Irkutsk; e-mail: foxdesert@mail.ru.
Shakhaev Igor Viktorovich – applicant, Department of Meteorology and Atmospheric Protection of the Faculty of Geography, Irkutsk State University, Irkutsk; e-mail: shahaev2010@mail.ru.
УДК 551.506.3 (571.53)
Куприянович О.В., Латышева И.В.
Дата добавления: 2019-01-14; просмотров: 648; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!