CC BY
19
АРИДНЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ, 2013, том 19, № 4 (57), с. 59-63
- ОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ ОСВОЕНИЯ ЗАСУШЛИВЫХ ЗЕМЕЛЬ ——==
УДК551.524: 551.513.3(215-17)
ВЫЯВЛЕНИЕ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ ВО ВРЕМЕННОМ ХОДЕ УСЛОВИЙ УВЛАЖНЕНИЯ ВОРОНЕЖА
© 2013 г. Л.М. Акимов
Воронежский государственный университет Россия, 394020 г. Воронеж, ул. Хользунова, д. 40. E-mail: [email protected], [email protected]
Поступила 02.04.2012
На основании автокорреляционного анализа гидротермического коэффициента Селянинова, рассчитанного по данным многолетних наблюдений за температурой воздуха и осадками Воронежа, выявлены наиболее значимые циклы для различных месяцев вегетационного периода, имеющие глобальный характер.
Ключевые слова: увлажнение, осадки, температура воздуха, вегетационный период, гидротермический коэффициент, циклы, автокорреляция.
Влияние погоды и климата во все времена было двояким: жестоким и драматичным - стихия разрушала жилища, размывала поля, уничтожала посевы. Люди проклинали бури и ураганы, уносившие сотни и тысячи человеческих жизней, и наслаждались теплом ранней весны, благодатным летом, благодарили природу за долгожданные дожди, столь необходимые посевам.
Одно из наиболее существенных воздействий на сельскохозяйственное производство оказывают засухи и избыточное увлажнение. Засухи по количеству погибших в ряду чрезвычайных ситуаций занимают третье место в мире после землетрясений и циклонов (Григорьев, Кондратьев, 2000).
Засуха - опасное природное явление, которое в экстремальных проявлениях приводит к гибели людей и к значительному материальному ущербу. Под засухой понимают сложное метеорологическое явление, в результате которого у растения нарушается водный баланс. Под влиянием недостатка влаги, вызванного усиленным испарением или длительным бездождьем, растение увядает или гибнет.
Засухи на всей территории стран СНГ наблюдаются не одновременно, а захватывают какой-либо крупный регион, и зачастую имеют локальный характер распространения. Так, летом 1972 г. на ETC была одна из самых жестоких засух за последние 100 лет, а в Северном Казахстане и на юге Западной Сибири сложились благоприятные погодные условия, в результате чего был собран рекордный урожай зерновых культур. Подобная асинхронность в условиях увлажнения и теплообеспеченности в разных регионах отмечается довольно часто.
Вопросами изучения засух и разработкой их количественных критериев занималось большое число исследователей. Первая попытка охарактеризовать условия увлажнения/засушливости различных климатических районов России была сделана академиком К.С. Веселовским (1857).
В описании климата России того времени, недостаток дождей, вызывающих неурожай, обсуждается пространственно, а причины неурожаев на юге, по мнению А.И. Воейкова (1901), объясняются неправильно, они связаны не с характером осадков, а с тем, что «у нас на юге выпадает не столько дождей, сколько было бы нужно при таком теплом лете». Это краткое замечание А.И. Воейкова метко определяет сущность явления и дает правильное направление мысли для познания сущности засухи.
Более конкретно идея засухи была выражена в работе В.В. Докучаева (1953), сопоставившего для характеристики условий увлажнения выделенных им почвенных зон годовые величины атмосферных осадков и испаряемости. Было установлено, что основной признак засухи - недостаток влаги на фоне теплой и даже жаркой погоды.
Материалы и методы
Среди индикаторов соотношения тепла и влаги простым для вычисления, и в то же время достаточно обоснованным, считается гидротермический коэффициент (ГТК), предложенный
Г.Т. Селяниновым в 1928 г. По определению, ГТК характеризует увлажненность территории за сезон активной вегетации (Т>10°С):
ГТК =—-, (1)
0.12Т > 10"С
где ¿Я - сумма осадков за сезон активной вегетации, мм, ¿Т - сумма температур выше 10°С за этот же период
Расчет ГТК проводился для каждого летнего месяца, а также для мая и сентября, за период наблюдений с 1918 по 2010 гг.
С целью выявления внутренних скрытых периодичностей и получения возможности их экстраполяции на предстоящий период в данной работе использован автокорреляционный анализ, который применен для параметров, описывающих временную структуру гидротермического коэффициента Воронежа.
Автокорреляционная функция характеризует общую зависимость значений параметров в некоторый фиксированный момент времени 1 от значений в предшествующий (1>т) момент (Бендат, 1983; Крамер, 1975). Расчет автокорреляционной функции для гидротермического коэффициента ГТК осуществлялся по формуле:
N-г-1
2 ГТК т ГТК {т + 0
(ТУ - г - 1 >7 ГТК
где р(т) - автокорреляционная функция, зависящая от временного сдвига т (т=год); т - исходный момент времени; с ГТК - среднее квадратическое отклонение ГТК; N - объем выборки (N=94).
При расчете автокорреляционной функции важным является вопрос о выборе максимального временного сдвига т тах. Согласно (Бокс, Дженикс, 1974) количество сдвигов должно составлять 1/3 длины ряда, в данном случае т тах=31 год.
Следует отметить, что значения ординат содержат не только детерминированную (причинно -обусловленную), но и случайную составляющую.
Граница доверительного интервала с 95% обеспеченностью \р (г), которая определяется по формуле:
1-р2 _ 1-р2 р-;р+—
1» =
(3)
4П 4П
где tp=Ф~l(р/2) - выборочный порог достоверности, который является обратной функцией
Лапласа, т.е. такое значение аргумента, для которого функция Лапласа равна р/2; р - выборочный коэффициент автокорреляции при сдвиге т; п - объем выборки при сдвиге т.
tp=- = Щ (4)
Р ср 1 - г2
при р=0.95, величина 1р=1.96=2.
С целью достоверности рассчитанных коэффициентов автокорреляции согласно (Бендат, 1983), вычислялись средние квадратические отклонения ср, характеризующие случайную составляющую в значениях ординат р(г):
ср= '-рЦГ , (5)
р -г-1
где N - длина ряда; т - сдвиг (лаг).
Для получения более надежных выводов о значимости экстремумов р(г) использовался критерий Бартлетта (Бокс, Дженикс, 1974). Согласно его методики стандартную ошибку коэффициента автокорреляции можно определить по формуле:
^¿рр},^ ^ (6)
где N - объем выборки; ри - истинная корреляция.
АКИМОВ
Результаты и их обсуждение
Зависимость автокорреляционной функции ГТК в мае от временного сдвига т представлена на рисунке, где красной и синей линиями выделены границы доверительных интервалов для соответственно положительных и отрицательных значений ГТК.
Из рисунка видно, что первое значение автокорреляционной функции р(т=3)=0.22 превышающее выборочный порог достоверности I р =Ф-1(р/2), наблюдается при сдвиге времени т=3 года. Оценим значение экстремума р(т) при этом сдвиге:
.рМ= . 0.098.
/94 -1 -1
Вероятность случайной ошибки определяется из соотношения ср(т)/р(т). В данном случае отношение: сР(3)/р(3)=(0.098/0.22)100%=45% указывает на то, что вероятность случайной ординаты р(3) составляет 45%.
Оценим статистическую значимость р(т). Значение р(т) является достоверным, если ордината р(т) в два и более раза превышает величину случайной ошибки стр(т), при 95% интервале. Для данного случая отношение р(3)/ср(3) превышает в 2.2 раза значение стр(1), поэтому исследуемый экстремум р(3)=0.22, является значимым.
0.30 -г
0.20 "
к s s к
п «
а а 0.
о Ы о
0.10 -
0.00
S -0.10
<
-0.20 -
-0.30 л
0.29
0.22
3 4
Я
10 1112 13 14 15 16 17
19
' '1Ги' ÏÏ1J' 'и'11
23 24 25 26 27 28 29 30 31
ФТффф» » ♦ ♦
I Сдвиг (год)
-0.23
Условные обозначения: I I Автокорреляция
Стандартная ошибка "+"
Стандартная ошибка "-"
7
2
5
6
8
9
Рис. Автокорреляционная функция р(т) гидротермического коэффициента в мае. Fig. Autocorrélation function р(т) of hydrothermal coefficient in May.
Для данного случая критерий Бартлетта равен: var \р> ] = — = — = 0 011, тогда стандартная
У т N 94
ошибка будет равна: var \рт]= л/0.011 = 0.1032 .
Таким образом, для данной длины выборки при р=0.95 значимый коэффициент корреляции с учетом удвоенной стандартной ошибки рзнач.=2-уаг\рт]=0.2064. В рассматриваемом случае: р(3)=0.22>рзнач.=0.2064. Следовательно, и критерий Бартлетта подтверждает не случайность ординаты р(3).
Исходя из описанных требований, в таблице 1 указаны сдвиги т, при которых р(т) ряда ГТК является значимым.
Таблица. Распределение значимых коэффициентов р(т) ряда ГТК. Table. Distribution of significant factors p(x) number hydrothermal parameters.
месяц х - сдвиг (лаг), год р(х) - коэффициент автокорреляции р(т)/Ср(Т) - порог достоверности стР(Х)/р(х) - вероятность ошибки, %
май 3 0.22 0.0988 45
19 0.29 0.0954 33
22 -0.23 0.0981 43
июнь 19 -0.26 0.0988 36
22 -0.21 0.1031 47
июль 3 -0.18 0.0981 49
20 0.24 0.0997 43
23 -0.23 0.1025 45
август 3 0.22 0.0988 46
19 0.24 0.0981 39
22 0.23 0.1034 41
сентябрь 3 0.21 0.0988 46
28 0.38 0.1036 23
Из анализа таблицы следует, что во временном ходе коэффициентов автокорреляции ГТК, практически для всех исследуемых календарных месяцев, наблюдаются три характерных значимых цикла: 3-х, 19-и 22-летний, что свидетельствует о влиянии глобальных факторов определяющих формирование температурно-влажностного потенциала на рассматриваемой территории. Причем, наибольшие значения автокорреляционной функции и наименьшей вероятностью ошибки, практически во всех исследуемых месяцах, наблюдаются при 19-летнем цикле.
Как известно, атмосфера, океан и Земля (и климатическая система в целом) совершают согласованные колебания, одним из которых является квазидвухлетняя цикличность. Эта особенность общей циркуляции атмосферы в экваториальных широтах связана с тем, что в слое от 18-20 до 35 км в течение примерно одного года господствует восточный зональный перенос, а в течение следующего года - западный. Считается, что эта цикличность наиболее отчетливо выражена в зоне от 10° с.ш. до 10° ю.ш. и имеет наибольшую амплитуду на уровне 23 км; к тропикам и выше 35 км амплитуда колебаний убывает, уступая главную роль годовому периоду. Западная и восточная фазы среднего зонального ветра в стратосфере медленно распространяются вниз, сменяя друг друга с периодом от 24 до 30 мес. (Угрюмов, Кац, 1971; Астафьева, 2009).
Сидоренковым (Сидоренков, 1978, 1992, 2000) при исследовании спектров океанических и атмосферных процессов, выявил наличие в них субгармоник периода Чандлера колебания оси вращения Земли (свободная нутация), а также были обнаружены многолетние волны, порождающие эти периоды.
Значительный вклад в низкочастотную изменчивость атмосферы и океана вносят Эль-Ниньо -Южное колебание (ЕК80) и квазидвухлетняя цикличность атмосферы ^ВО). Характерное время осцилляции Эль-Ниньо - от 3 до 8 лет, однако, сила и продолжительность Эль-Ниньо в реальности сильно варьируется.
На основании этих фактов было сделано обобщение о том, что Земля, океан, и атмосфера совершают согласованные колебания, влияя друг на друга, т.е. имеют место совместные колебания системы Земля - океан - атмосфера (Сидоренков, 2003). Осредненные спектры дают пики на периодах 5.8, 3.8 и 2.8 лет.
В данном исследовании 3 - летние циклы колебаний гидротермического коэффициента Воронежа объясняются совместным взаимодействием субгармоник Чандлеровского периода, влиянием Эль-Ниньо - Южное колебание (ЕК80), а также квазидвухлетней цикличностью атмосферы ^ВО).
АКИМОВ
Движение Солнца по эклиптике вызывает годичный и полугодичный периоды в колебании земной оси, а движение Луны - период 18.61 года, соответствующий движению лунных узлов по эклиптике. Этими периодическими движениями оси вращения Земли в плоскости колюра равноденствий, перпендикулярными прецессии, называемые нутацией земной оси, вероятнее всего, можно объяснить наличие 19-летнего цикла во временном ходе ГТК Воронежа.
На наличие 19-летнего периода, связанного с долгопериодными приливами в атмосфере (прежде всего с 19-летним лунным нодальным приливом), указывал И.В. Максимов (1970).
22-летний цикл выявлен при анализе флуктуаций скорости вращения Земли (Сидоренков, 2003). Колебания в значениях величины цикла объясняются влиянием атмосферных процессов, их сезонной перестройкой, на вращение Земли.
Выводы
Выявленные таким образом периоды, позволяют оценить вклад преобладающих факторов в формирование гидротермического режима на территории Воронежа и могут быть полезными в качестве прогностических рекомендаций в случае отсутствия методического прогноза.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
БендатДж., ПирсолА. 1983. Применение корреляционного и спектрального анализа Пер. с англ. М.: Мир. 312 с.
Бокс Дж., Дженикс Г. 1974. Прогноз и управление. Пер. с англ. М.: Мир. Вып. 2. 197 с. Веселовский К. 1857. О климате России. СПб.: Издание Императорской Академии Наук. 326 с. Воейков А.И. 1901. Колебания климата и уровня озер Туркестана и Западной Сибири // Метеорологический вестник № 3. С. 16-27.
Григорьев A.A., Кондратьев К.Я. 2000. Природные и антропогенные экологические катастрофы. Классификация
и основные характеристики // Исследование Земли из космоса. № 2. С. 72-83. Докучаев В.В. 1953. Наши степи прежде и теперь. М.: Сельхозгиз. 152 с. Крамер Г. 1975. Математические методы статистики. М.: Наука. 648 с. Максимов И.В. 1970. Геофизические силы и воды океана. Л.: Гидрометеоиздат. 447 с.
Селянинов Г.Т. 1928. О сельскохозяйственной оценке климата // Труды по сельскохозяйственной метеорологии. Вып. 20. С. 165-172.
Сидоренков Н.С. 2003. Атмосферные процессы и вращение Земли. Л.: Гидрометеоиздат. 366 с. Сидоренков Н.С. 1992. Механизм возбуждения Чандлеровского движения полюса // Астрономический журнал. Т. 69. Вып. 4. С. 905-909.
Сидоренков Н. С. 1978. Неравномерность вращения Земли и процессы в атмосфере // Труды Гидрометцентра. Вып. 205. С. 48-66.
Сидоренков Н.С., Свиренко П.И., Шаповалов Н.С. 1984. Некоторые результаты использования данных о неравномерности вращения Земли для изучения атмосферных процессов // Тр. Гидрометцентра. Вып. 230. С. 87-97.
УгрюмовА.И., КацА.Л. 1971. Квазидвухлетняя цикличность весенне-летней циркуляции атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат. 80 с.
IDENTIFICATION OF CYCLICAL FLUCTUATIONS IN THE TEMPORAL COURSE OF THE CONDITIONS OF MOISTENING OF VORONEZH
© 2013. L.M. Akimov
Voronezh State University Russia, 394020 Voronezh, Kholzunova str., 40. E-mail: [email protected], [email protected]
On the basis of the autocorrelated analysis of hydrothermal coefficient of Selyaninov calculated according to long-term supervision over air temperature and a precipitation of Voronezh, the most significant cycles for various months of the vegetative period, having global character are revealed. Keywords: moistening, precipitation, air temperature, vegetative period, hydrothermal factor, cycles, autocorrelation.
