CC BY
194
УДК 551.583.16
ИНДИКАЦИЯ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА В ТЕРМИНАХ
ИНДЕКСОВ ЭКСТРЕМАЛЬНОСТИ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА И ИХ СВЯЗЬ С ИЗМЕНЕНИЯМИ АТМОСФЕРНОЙ ЦИРКУЛЯЦИИ НА ТЕРРИТОРИИ ПРЕДБАЙКАЛЬЯ
© 2011 Д. А. Кошкин1, Е. А. Кочугова2
1 аспирант Института географии СО РАН, г. Иркутск e-mail: shadesuns@yandex. ru
2канд. географич. наук, доц. каф. метеорологии и охраны атмосферы e-mail: kochugovae@,mail. ru
Иркутский государственный университет
Анализируются региональные изменения климата в терминах производных климатических индексов экстремальности на территории Предбайкалья. Определены пороги экстремальных значений температуры воздуха, оцениваемые из функции распределения по уровню 0,10 и 0,90, что может быть использовано в качестве обновленных справочных материалов. Отмечена тенденция увеличения повторяемости экстремально теплых дней/ночей и тенденция уменьшения повторяемости холодных дней/ночей в 1936-2006 гг. В процентном соотношении показан возможный вклад некоторых циркуляционных механизмов в изменение отдельных индексов экстремальности.
Ключевые слова: производные климатических индексов экстремальности,
изменения климата, температура воздуха, тренд, повторяемость, арктическая осцилляция, азиатский антициклон, Предбайкалье.
Представляется несомненным, что учащающиеся и усиливающиеся погодноклиматические стихийные бедствия в последнее время приносят огромный экономический ущерб и человеческие жертвы. Жизнь и деятельность людей напрямую зависит от изменений и катаклизмов, происходящих в окружающей среде. Характер этих изменений отражается в разнообразии погодно-климатических характеристик. Особенно остро на сегодняшний день стоит вопрос об изменении характеристик экстремальных состояний погоды и климата, показывающих границы их естественной изменчивости. Кроме того, вызывают большую обеспокоенность и последствия опасных явлений погоды, в большинстве случаев имеющих гидрометеорологическое происхождение. Вопрос о мерах по смягчению последствий экстремальных явлений погоды признан одним из приоритетных, а исследования климатических экстремумов -одной из ключевых сфер деятельности Всемирной метеорологической организации (ВМО). Данные проблемы обусловливают необходимость лучшего понимания феномена изменения климата, а перед метеорологией, гидрологией и связанными с ними геофизическими науками ставятся новые задачи. В связи с этим в настоящее время ведутся обширные исследования по оценке возможных воздействий изменений климата на весь спектр экстремальных гидрометеорологических событий. Однако до сих пор нет надежных доказательств ни статистической значимости увеличения (или уменьшения) интенсивности и продолжительности экстремумов, ни их связи с изменением климата. Только на сегодняшний день мы можем давать более полные оценки поведения (повторяемости и интенсивности) экстремальных климатических
явлений, так как становятся доступными более новые данные по экстремальным климатическим явлениям, продлеваются многолетние ряды гидрометеорологической информации. В связи с этим актуальными становятся задачи выявления изменений климата как на глобальном, так и на региональном уровне. Важность и перспективность исследований региональных проявлений глобального изменения климата не вызывает сомнений, поскольку современное глобальное изменение является интегральным показателем региональных изменений климата, тем более что на региональном уровне особенно сильно проявляются негативные последствия климатических изменений.
Погодные и климатические экстремумы являются более информативными, чем средние характеристики, поскольку последние нуждаются в дополнительной интерпретации: в учете соотношения периода осреднения, оценке дисперсий и т.п. Хотя экстремальные явления погоды и связаны с малыми вероятностями (т.е. обладают меньшей повторяемостью в отличие от средних состояний погоды), однако они обладают большей изменчивостью [Yan 2002]. Поэтому в современных отечественных и зарубежных научных исследованиях при оценке изменчивости погоды и климата все чаще используются производные климатических индексов экстремальности.
В настоящей работе экстремальные явления определялись через климатические индексы, разработанные и рекомендованные экспертной группой по обнаружению климатических изменений, мониторингу и индексам при Комиссии по климатологии ВМО (CCI/CLIVAR Expert Team for Climate Change Detection Monitoring and Indices (ETCCDMI)). Вся подробная информация, касающаяся деятельности этой группы, равно как и подробное описание рассматриваемых индексов экстремальности, находится на сайте [www.clivar.org]. Для региона исследования были рассчитаны индексы, представляющие наибольшую практическую ценность. Источником данных по температуре суточного разрешения в приземном слое воздуха послужил банк суточных метеорологических данных, созданный во Всероссийском научноисследовательском институте гидрометеорологической информации - Мировом центре данных ВНИИГМИ-МЦД [www.meteo.ru]. Количественные оценки изменений экстремальности климата, а также интенсивности изменений регионального климата были получены по данным о приземной температуре воздуха за наиболее обеспеченный период наблюдений 1936-2006 гг. для шести станций (Ербогачен, Бодайбо, Киренск, Жигалово, Нижнеудинск, Иркутск), расположенных на территории Предбайкалья (51-64° с.ш., 95-119° в.д.). Оценка значимости тренда индексов экстремальности производилась с помощью непараметрического распределения Манна-Кендалла [Kendall 1955].
Известно, что пространственную структуру полей температуры и осадков вследствие перераспределения тепла и влаги атмосферными потоками формирует атмосферная циркуляция. Общее усиление (или ослабление) интенсивности циркуляции атмосферы в планетарном масштабе проявляется в региональных особенностях изменения климата и естественной климатической изменчивости. Возникновение объективных условий формирования аномальных явлений погоды в том или ином географическом районе осуществляется под воздействием крупномасштабных форм циркуляции атмосферы в процессе их непрерывных преобразований. Этим определяется важность анализа атмосферной циркуляции и ее изменений для понимания региональных изменений климата. Имеется ли связь изменений циркуляции с климатическими флуктуациями, в настоящее время недостаточно ясно, хотя существует гипотеза, согласно которой потепление может проявляться в изменении относительной повторяемости некоторых «ведущих мод» климатической изменчивости [Hasselmann 1999], к числу которых относится
арктическая осцилляция (АО), по сути являющаяся линейной комбинацией североатлантического колебания (NAO) и полярной/евроазиатской дальней корреляционной связи (POL) [Panagiotopoulos 2005]. Кольцевая мода AO - это основная мода колебаний общей циркуляции атмосферы Северного полушария в зимний период. АО определяется как первая компонента разложения по естественным ортогональным функциям месячных значений стандартизованных полей аномалий давления на уровне 1000 гПа для северного полушария (20-90° с.ш.) в зимний сезон (декабрь - март) за 1979-2000 гг. (стандартизированные индексы в свободном доступе на сайте [www.cpc.ncep.noaa.gov] начиная с 1950 г.). Предложенный стандартизированный индекс азиатского антициклона (SHI) позволил нам сопоставить минимальные температуры и индексы экстремальности с таким центром действия атмосферы, как азиатский антициклон. Осредненные по территории индексы были получены осреднением приземного давления и давления на уровне моря на отдельных станциях (включая Ербогачен, Иркутск, Киренск) по территории 40-65° с.ш., 80-120° в.д., что оправдало их использование применительно к региону исследования [Panagiotopoulos 2005].
Целью настоящей работы является оценка изменчивости и экстремальности регионального климата Предбайкалья с использованием индексов экстремальности, рекомендованных МГЭИК [www.clivar.org]. Среди показателей, получивших распространение при анализе изменений климата в России, следует отметить годовой максимум (TXx) и минимум (TNn) температуры воздуха, суммарное число дней с морозом (FD), размах температуры внутри года (ETR) [Груза, Ранькова, Рочева 2007; Платова 2007]; число дней за сезон (год) с экстремальными (выше или ниже заданного уровня) значениями разных характеристик суточного хода [Bulygina 2007]; доля теплого времени года (TN90p), амплитуда суточного хода (DTR), продолжительность вегетационного сезона (GSL) и волн тепла (HWDD) [Платова 2007].
Мониторинг на территории Предбайкалья вызывает особый научный интерес в свете наблюдаемых климатических изменений. Одна из планетарно значимых особенностей региона состоит в том, что временная изменчивость метеорологических характеристик здесь наблюдается в широком диапазоне, а их пространственная изменчивость характеризуется сложной зональной структурой. Кроме того, это и наиболее чувствительный в климатическом отношении регион северного полушария, причиной чего является тесное взаимодействие разнородных воздушных масс на обширных просторах Сибири. Другая особенность этого региона связана со многими уникальными объектами как по природно-территориальным комплексам (озеро Байкал, бореальный экотон, водно-болотные угодья и др.), так и по техногенным объектам (нефтегазодобывающим, угледобывающим, металлургическим, транспортным и др.). Поэтому мониторинг и моделирование региональных природно-климатических изменений на территории Предбайкалья имеют и важное практическое значение. Изменение индексов экстремальности температуры воздуха, основанных на исчислении процентилей. Найденные пороговые значения температуры воздуха, оцениваемые из функции распределения по уровню 0,90 и 0,10 за базовый период 1961-1990 гг., позволяют оценить, какую температуру следует считать аномально теплой и аномально холодной для каждого месяца на каждой станции, другими словами, считать пороговое значение температуры воздуха, соответствующее TN90p и выше - теплой ночью, TN10p и ниже - холодной ночью, TX90p и выше - теплым днем, TX10p и ниже - холодным днем. Так, аномально теплой ночью в январе, например, считается ночь с минимальной температурой выше -21,8 °С (ст. Бодайбо) или выше -14,6 °С (ст. Иркутск). Аномально холодным днем в июле считается день с максимальной температурой ниже 19,2 °С (ст. Бодайбо) или ниже 18,8 °С (ст. Иркутск).
Полученные результаты расчетов были сведены в таблицу регионально осредненных температурных порогов рассматриваемых индексов экстремальности.
Регионально осредненные температурные пороги для индексов экстремальности,
основанных на исчислении процентилей, для территории Предбайкалья
Индекс Месяцы
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
ТН90р -19,2 -17,8 -8,4 -0,6 5,8 12,2 15,1 13,2 7,4 0,7 -7,9 -15,5
ТЫ10р -42,7 -41,5 -31,9 -18,0 -4,7 1,7 6,4 7,4 -3,3 -15,6 -32,0 -40,4
ТХ90р -9,1 -5,2 4,2 13,2 23,0 29,4 30,2 27,2 21,0 10,3 0,3 -6,1
ТХ10р -32,4 -26,4 -12,0 -9,6 7,3 15,2 19,0 15,5 7,2 -4,6 -20,5 -30,9
Результаты указывают на статистически значимое возрастание повторяемости теплых ночей (ТЫ90р) с регионально осредненной скоростью 1,13 %/10 лет, что в пересчете в дни составляет ~4 дня/10 лет, и статистически значимое уменьшение повторяемости холодных ночей (ТЫ10р) с регионально осредненной скоростью -1,25 %/10 лет, что соответствует -4,6 дней/10 лет повсеместно на рассмотренных станциях региона (все тренды статистически значимы на уровне 5 %).
Повторяемость теплых дней (ТХ90р) также возросла по территории с регионально осредненной скоростью 0,76 %/10 лет, что в пересчете в дни составляет ~3 дня/10 лет (4 из 6 трендов статистически значимы), в то время как повторяемость холодных дней (ТХ10р) уменьшилась на -0,45 %/10 лет (-1,6 дней/10 лет) (3 из 6 трендов статистически значимы). Только на самой северной из рассматриваемых станций Предбайкалья - Ербогачен - повторяемость холодных дней незначительно увеличилась, однако тренд статистически незначим.
Индексы продолжительности теплых и холодных периодов. Индекс продолжительности теплых периодов (ЖЖТ) возрос (4 из 6 трендов статистически значимы) с регионально осредненной скоростью 1,3 дней/10 лет, в то время как индекс продолжительности холодных периодов (СЖТ) в основном уменьшился (-0,6 дней/10 лет). Однако С8Б1 указал в одном случае положительный тренд. Речь идет об относительно изолированной ст. Ербогачен, находящейся на севере региона исследования, но, с другой стороны, было бы неправомерно однозначно утверждать, что ст. Ербогачен испытывает аномальное похолодание, в силу статистической незначимости этого тренда. Эта «аномальная» станция заслуживает более пристального внимания в силу своей географической локализации. Это вполне может послужить объяснением того, что ст. Ербогачен зачастую показывает асинхронные тенденции по сравнению с другими станциями исследования. Индексы годовых экстремумов температуры воздуха. Самые низкие максимальные температуры (самые холодные дни в году) и годовые минимумы температуры воздуха (самые холодные ночи в году) показали статистически значимые отепляющие тренды (кроме ст. Ербогачен для ТХп). Регионально осредненные скорости самых холодных дней в году (ТХп) и самых холодных ночей в году (ТЫп) следующие: 0,87 и 0,84 °С/10 лет соответственно. Годовые максимумы температуры воздуха (самые жаркие дни в году (ТХх)) и наивысшие минимумы (самые теплые ночи (ТЫх)) показали статистически значимые в 4 случаях из 12, но слишком малые величины изменения (—0,17 °С/10 лет для обоих индексов). Индексы экстремальности температуры воздуха, посчитанные с учетом порогов. Отмечается спад амплитуды суточного хода экстремальных температур (ПТК) на всех станциях (все тренды статистически значимы, кроме ст. Нижнеудинск). Спад амплитуды суточного хода температур на -0,19 °С/10 лет, вероятно, объясняется ростом минимальной температуры (в ночные часы, когда минимальная температура
принимает наименьшие значения за сутки). Число жарких дней в году с максимальной температурой более 25 °C (SU) увеличивается с регионально осредненной скоростью 1,2 дней/10 лет, тогда как число дней в году с максимальной температурой ниже 0 °С (ID) и число дней с морозами (FD, дни с минимальной температурой ниже 0 °С) уменьшается (10 из 18 трендов статистически значимы на уровне 5%). Регионально осредненные скорости для ID и FD следующие: -1,4 и -1,6 дней/10 лет соответственно.
Причастность арктической осцилляции и азиатского антициклона к изменениям отдельных индексов экстремальности. Представляется, что изменения экстремальных температур наиболее вероятно связаны с изменениями атмосферной циркуляции, а минимальные температуры, равно как и повторяемости холодных дней/ночей, находятся под влиянием азиатского антициклона (SHI) [Horton 1995] и зимней арктической осцилляции (АО) [Balzter 2005]. Кроме того, существует вероятность, что зимняя планетарная АО влияет на азиатский антициклон опосредованно через динамические процессы. Показано, что если зимняя АО находится в своей положительной фазе, то наблюдается ослабление азиатского антициклона. Если же АО в своей отрицательной фазе, то может наблюдаться усиление азиатского антициклона [Wu, Wang 2002]. АО находится в положительной фазе с 1970-х гг. [Thompson, Wallace 1998]. Ослабление азиатского антициклона фиксируется с 1980-х гг. [Panagiotopoulos 2005].
Для того чтобы понять, какой из факторов вносит наибольший вклад в изменение температурного режима над исследуемой территорий, необходимо провести корреляционный анализ. Интересно сопоставить динамику азиатского антициклона (SHI) и АО (рис. 1).
Рис. 1. Динамика стандартизированных индексов арктической осцилляции (AO) и азиатского антициклона (SHI) в зимний период
Оказалось, что азиатский антициклон и АО находятся в противофазе, что согласуется с предыдущими исследованиями [Wu, Wang 2002], несмотря на различную методику расчета индексов. Корреляция азиатского антициклона и АО достигает -0,35, перекрывающая 95 % доверительный уровень (для общего периода 1951-2001 гг.). Это подтверждает некую связь между рассматриваемыми синоптическими процессами зимой (декабрь - февраль). Очевидный нисходящий тренд интенсивности азиатского антициклона с 1978 г. не вызывает сомнений, равно как и в основном восходящий тренд повторяемости теплых ночей (не показано) на всех рассмотренных станциях без исключения. Интересно отметить и корреляцию осредненной по всем рассмотренным станциям повторяемости экстремально теплых ночей в зимний период с азиатским антициклоном, что достигает -0,42 (азиатский антициклон ослабевает, повторяемость теплых зимних ночей растет).
Анализируя график, представляется возможным выделить наиболее значительные положительные и отрицательные аномалии для азиатского антициклона и АО. Для азиатского антициклона выделяются четыре положительные аномалии, это следующие зимы: 1944/45, 1956/57, 1967/68, 1976/77; две отрицательные аномалии -это зимы 1978/79, 1996/1997. Для АО семь положительных аномалий: зимы 1972/73, 1975/76, 1988/89, 1992/93, 1994/95, 1998/99, 1999/2000; три отрицательных аномалии: зимы 1968/69, 1976/77, 1985/86 (рис. 1).
Выявить вклад азиатского антициклона в изменение минимальных температур позволил регрессионный анализ, сопоставляющий динамику азиатского антициклона и минимальных температур на отдельных метеостанциях (одна из Южного синоптикоклиматического района - Иркутск, другая из Северного - Бодайбо).
1899
1916
1933
1950
годы
1967
1984
2001
3
2
0
Рис. 2. Динамика индекса азиатского антициклона (SHI) и абсолютных минимумов температуры воздуха (TNn) на станциях Иркутск и Бодайбо в зимний период
Корреляция кривых описывается коэффициентом -0,36 для ст. Иркутск (для общего периода 1899-2001 гг.) и -0,38 для ст. Бодайбо (для общего периода 1935-2001 гг.), что наводит нас на мысль о том, что только 13 % (14 %) изменений минимальных температур может быть связано с изменением интенсивности азиатского антициклона (рис. 2).
Разумеется, нецелесообразно рассматривать только азиатский антициклон как причину противофазных отношений давления на уровне моря и минимальных температур. Нужным представляется рассмотреть изменения радиационных условий, и теплового баланса, и колебания циркуляции атмосферы, например, арктической осцилляции. Сопоставим динамику АО и минимальных температур на отдельных метеостанциях (одна из Южного синоптико-климатического района - Иркутск, другая из Северного - Бодайбо).
Корреляция кривых достигает 0,61 для ст. Иркутск (для общего периода 1951-2001 гг.) и 0,55 для ст. Бодайбо (для общего периода 1951-2001 гг.), это значит, что АО могла бы объяснить 37 % (30 %) изменений минимальных температур (рис. 3).
Рис. 3. Динамика индекса арктической осцилляции (AO) и абсолютных минимумов температуры воздуха (TNn) на станциях Иркутск и Бодайбо в зимний период
Резюмируя, нужно отметить, что, наряду с традиционно рассматриваемыми характеристиками температуры воздуха, в климатические справочники должна включаться климатология индексов экстремальности, единая методика расчета которых позволит сравнивать результаты анализов, полученных для различных регионов земного шара. В данном исследовании найдены пороговые значения температуры воздуха, оцениваемые из функции распределения по уровню 0,90 и 0,10 за базовый период 1961-1990 гг., что позволяет оценить, какую температуру следует считать аномально теплой и аномально холодной для каждого месяца на каждой из исследуемых станций и для региона в целом.
Ассоциируемые с холодом индексы экстремальности TX10p, TN10p, CSDI, TXn, TNn показали 23 из 30 значимых трендов для территории Предбайкалья: уменьшение повторяемости холодных дней/ночей и продолжительности холодных периодов (кроме ст. Ербогачен) на фоне возросших минимальных значений максимальных температур и годовых минимумов температуры воздуха.
Ассоциируемые с теплом индексы экстремальности TX90p, TN90p, WSDI, TXx, TNx показали 18 из 30 статистически значимых трендов: увеличение повторяемости теплых дней/ночей и продолжительности теплых периодов с незначительным увеличением годовых максимумов температуры воздуха и самых высоких минимальных температур.
Проведенное исследование свидетельствует о том, что азиатский антициклон вместе с арктической осцилляцией могли бы объяснить 46 % в изменениях минимальных температур в зимний период на территории Предбайкалья. Интересен и тот факт, что азиатский антициклон сам по себе мог бы объяснить только 18 % увеличения повторяемости теплых зимних ночей.
Вероятно, совместное действие других глобальных мод - североатлантического, южного и других колебаний (не рассмотренных в статье) - могло бы внести вклад в изменение минимальных температур зимой. Однако это нуждается в дальнейшем исследовании. Кроме того, могут оказаться привлеченными и другие данные: по облакам, ветру, влажности, потокам и т.д., что могло бы объяснить зимние оттепели в регионе, наблюдавшиеся до 2005 г.
Библиографический список
Груза Г. В., Ранькова Э. Я., Рочева Э. В. Климатические изменения температуры воздуха на территории России по данным инструментальных наблюдений // Использ. и охр. природ. рес. в России. 2007. № 3. С. 10-15.
Платова Т. В. Климатическая характеристика некоторых показателей экстремальности температуры приземного воздуха и атмосферных осадков на
территории России // Использ. и охр. природ. рес. в России. 2007. № 1. С. 38-47.
Balzter H. et al. Impact of the Arctic Oscillation pattern on interannual forest fire variability in Central Siberia // Geophys. Res. Lett. 2005. V. 32. P. L14709.1-L14709.4.
Bulygina O. N. et al. Climate variations and changes in extreme climate events in
Russia // Environ. Res. Lett. 2007. V. 2 (045020). 7 p.
Hasselmann K. Linear and nonlinear signatures // Nature. 1999. V. 398. P. 755-756.
Horton B. The Geographical distribution of changes in maximum and minimum temperatures // Atmosph. Res. 1995. V. 37. P. 101-117.
Kendall M. G. Rank correlation methods (2nd edition). L.: Charles Griffith and Company, 1955. 196 p.
Panagiotopoulos F., Shahgedanova M., Hannachi A., Stephenson D.B. Observed Trends and Teleconnections of the Siberian High: A Recently Declining Center of Action // J. of Climate. 2005. V. 18, No 9. P. 1411-1422.
Thompson D. W. J., Wallace J. M. The Arctic Oscillation signature in the wintertime geopotential height and temperature fields // Geophys. Res. Lett. 1998. V. 25. P. 1297-1300.
Wu B., Wang J. Possible impacts of winter Arctic Oscillation on Siberian High, the East Asian Winter Monsoon and Sea-Ice Extent // Advances in Atmosph. Scien. 2002. V. 19, No 2. P. 298-320.
Мировой центр данных ВНИИГМИ МЦД [Электронный ресурс]. 2009. URL: http://www.meteo.ru (дата обращения: 24.08.2010).
International CLIVAR Project Office [Электронный ресурс]. 2009. URL: http://www.clivar.org (дата обращения: 24.08.2010).
National oceanic and atmospheric administration database (NOAA) [Электронный ресурс]. 2009. URL: http://www.cpc.ncep.noaa.gov (дата обращения: 24.08.2010).
