Рис. 11.9. Декомпозиция ряда глобальной температуры методом срезки и выделенные составляющие межгодового и десятилетнего масштабов

ГГО (см. рис. 11.10, б) [31]. При этом градиент роста глобальной температуры составляет 0,75 °С за 100 лет, поэтому можно считать, что территория центра и юга Восточной Сибири вносит основной вклад в глобальное потепление [1, 11].

Таблица 11.1

Средние квадратические значения остатков (σ’)

для стационарной модели, модели тренда и ступенчатых изменений

иотносительные отклонения от стационарной модели (∆ %)

всреднем по однородным климатическим районам

№ района	σ’ стац.	σ’ тренд	σ’ ступ.	∆ %тренд	∆ %ступ.
1	1,07	1,05	1,02	–2,2	–3,5
2	1,04	0,99	0,95	–7,2	–8,6
3	1,02	0,97	0,94	–7,7	–8,5
4	1,09	1,03	1,03	–7,4	–4,9
5	0,81	0,77	0,77	–6,1	–5,5
6	1,00	0,92	0,90	–10,3	–10,2
7	1,00	0,92	0,90	–9,7	–10,2
8	1,12	1,12	1,01	–4,1	–10,4
9	0,94	0,79	0,75	–21,8	–20,0
10	1,11	1,11	0,76	–13,8	–31,7
11а	1,67	1,47	1,36	–12,2	–18,8
11б	1,16	1,08	1,07	–7,2	–7,7
12а	1,25	1,13	1,09	–10,1	–13,2
12б	1,32	1,25	1,22	–5,4	–7,4
12в	1,99	1,32	1,34	–33,5	–32,7
12г	1,05	0,93	0,94	–11,3	–10,5
13а	1,04	1,00	1,04	–4,1	–0,4
13б	1,09	0,98	1,01	–9,7	–6,7
13в	1,53	1,52	1,53	–0,5	0,0
14а	1,46	1,26	0,94	–13,9	–35,5
14б	1,16	1,12	1,11	–4,1	–4,8
15	0,95	0,94	0,88	–5,2	–7,1
Среднее				–9,4	–11,7

Чтобы разобраться в феномене стремительного потепления рассматриваемого региона, из базы данных Королевского метео- рологического института Нидерландов были выбраны 10 наиболее продолжительных рядов наблюдений за среднемесячной темпе- ратурой воздуха по 2009 г. включительно, которые используются

62

а)

б)

Рис. 11.10. Однородные климатические районы на территории России (а) и область наибольшего роста температур на планете (б)

при определении глобальной температуры. При этом выбор пал на следующие метеостанции (при расположении в регионе с запада на восток и с севера на юг): Ербогачен, Киренск, Витим, Сунтар, Ви- люйск, Якутск, Алдан, Оймякон, Усть-Майя, Аян [38]. В связи с тем, что методика определения среднегодовой температуры из средне- месячных данных может быть разная, рассматривались два вариан- та: определение среднегодовой температуры, если среднемесячные

63

данные имели место не менее, чем за 9 месяцев года (пропуски на- блюдений ≤ 3 месяца в году) и во втором варианте среднегодовая температура рассчитывалась, если данные были за все 12 месяцев. В многолетних рядах, полученных по первому варианту, имели место существенные повышения температуры до 2–3 °С за послед- ние 25 лет, особенно в Якутске, Оймяконе, Усть-Майя, Вилюйске, Витиме. Однако этот резкий подъем обусловлен аномально высокой среднегодовой температурой 2007 г., которая получена по данным 11 месяцев, так как среднемесячная температура декабря на всех станциях отсутствовала. Если же рассматривать временные ряды, в которых среднегодовая температура получена по всем 12 месяцам, то ситуация существенно изменится. Во-первых, имеет место только ступенчатый рост температуры с середины – конца 1980-х гг., и не для всех станций, а во-вторых, эта «ступенька» достигает 1,6–1,7 °С только в Якутске и Алдане, а на остальных станциях она существен- но меньше. Пример разных результатов, получаемых при различных методиках подсчета среднегодовой температуры, показан на графи-

ках рис. 11.11 для Якутска.

Если же принять версию, что в рассматриваемом регионе сред- негодовая температура выросла ступенчато где-то 20–25 лет назад, то это может быть связано с изменением атмосферной циркуляции.

Проверка эффективности конкурирующих моделей времен- ных рядов (стационарное среднее, линейный тренд и ступенчатые изменения) была осуществлена также для многолетних рядов тем- пературы воздуха и осадков в отдельных регионах России. Прак- тически во всех случаях преимущество имела модель ступенчатых изменений. Вместе с тем, статистическая эффективность этой моде- ли по сравнению с моделью стационарного среднего была показана для небольшого числа случаев: 17 % – для рядов осадков и 4,7 % – для температуры воздуха на территории севера Западной Сибири; 11 % – для рядов осадков и 6,8 % – для температуры воздуха на территории северо-запада европейской территории России (ЕТР) и всего 4,2 % – для рядов осадков и 3,1 % – для температуры возду- ха на территории Калининградской области. Причем подавляющее большинство случаев нестационарности в рядах осадков обуслов- лено сменой регистрирующих приборов в 1950–1960-х гг. и имело

место для рядов осадков холодного периода года.

Таким образом, установлено, что в однородных климатических районах практически всегда преобладает нестационарная модель

а)

б)

Рис. 11.11. Среднегодовые температуры воздуха в Якутске, полученные по двум вариантам: а – с пропусками наблюдений в декабре 2007 г.

и б – при наблюдениях во все 12 месяцев.

	Полученные результаты существенно зависят от способа
обобще-	ния информации. Так, если среднегодовую температуру
рассчиты-		вать или только когда информация имеется за все 12
месяцев	без		пропусков или рассчитывать за годы, где есть
пропуски,		то	модель	временного ряда			может существенно
отличаться.		В	целом	же	для	России	процент рядов со
статистически			значимыми		нестационар-		ными температурами
невелик и составляет 3–6 % от общего числа

65

всех характеристик термического режима и всех рядов наблюдений, причем больше всего нестационарности выявляется в рядах средне- годовой температуры. Нестационарных рядов с осадками больше, но практически во всех случаях эта нестационарность проявляется в осадках холодного периода и обусловлена сменой регистрирую- щих приборов, осуществленной в 1950-х гг. [16, 23].

11.2. Районирование по типу климатических изменений

и статистическое пространственное моделирование на севере ЕТР

Применение статистических методов выделения однородных районов показано на примере различных гидрометеорологических характеристик. Для выявления современных изменений гидроме- теорологических характеристик были отобраны длительные ряды наблюдений за температурой воздуха на 32-х станциях, суммами годовых осадков на 68-ми станциях и за годовым и максимальным стоком в 54-х пунктах наблюдений на севере европейской терри- тории России (ЕТР) [21]. Ряды были приведены к единому много- летнему периоду и продолжительность многих рядов удалось уве- личить с 50–70 лет до 80–101 года. В процедуре восстановления, основанной на использовании станций-аналогов, минимальные допустимые значения коэффициентов множественной корреляции задавались следующие: Rкр = 0,75 – для стока и осадков и Rкр = 0,85

– для среднегодовой температуры воздуха.

Восстановленные ряды данных были подвергнуты анализу, ко- торый включал следующие основные шаги:

•выделение долгопериодных (столетних) климатических из- менений в каждом ряду наблюдений;

•классификацию выделенных долгопериодных составляющих изменений климата и их районирование;

•обобщение информации внутри однородного района в зави- симости от установленных закономерностей на основе осреднения и определения параметров пространственной функции распределе- ния или пространственной модели.

На первом шаге в рядах исследуемых гидрометеорологических характеристик были выделены составляющие столетнего масшта- ба. Для этого использовлись метод последовательного осреднения

66

с периодом 10–15 лет, метод срезки и метод сглаживания амплитуд циклов. Полученные результаты осреднялись с учетом погрешно- стей каждого метода.

На втором шаге были классифицированы выделенные состав- ляющие столетнего масштаба и определены однородные районы с одинаковыми свойствами климатических изменений. Основными критериями для выделения однородных регионов служили такие свойства, как статистическая значимость (незначимость) столетней составляющей, ее направленность, форма, вклад в общую много- летнюю изменчивость и градиент тенденции. Для формализации классификации климатических изменений был разработан метод, основанный на двух основных признаках: а) критическом мини- мальном значении коэффициента парной корреляции между ряда- ми выделенных климатических составляющих векового масштаба; б) предельно допустимом максимальном проценте совпадений пун- ктов наблюдений в соседних классах.

Первый критерий характеризует связанность данных внутри классов, а второй – пространственную локализованность классов и наличие достаточно четких границ между ними. Для классифика- ции климатических закономерностей было задано нижнее порого- вое значение коэффициента парной корреляции, равное 0,6, и пре-

дельное число совпадений пунктов в соседних классах, равное 20 % от общего их числа в классе. В результате оказались выделены: три вида закономерностей – для температуры воздуха и осадков и четы- ре – для годового стока. На рис. 11.12 показаны выделенные одно- родные районы для температуры воздуха, осадков и годового стока. Были выделены три района со следующими закономерностями изменения температуры воздуха (рис. 11.12, а): 1 – стабильный тем- пературный режим в течение последних 100 лет в северной части рассматриваемой территории; 2 – увеличение температуры, особен- но в последние 20 лет, в южной части территории; 3 – уменьшение температуры на некоторых станциях Кольского полуострова, обра-

зующих третий небольшой однородный район.

По выявленным закономерностям изменения годовых осадков можно выделить также три района (рис. 11.12, б): 1 – стабильность осадков на большей части территории; 2 – уменьшение осадков в северной части; 3 – ступенчатое увеличение осадков в юго-вос- точной части севера ЕТР.

Для речного стока выделено четыре однородных района (рис. 11.12, в): 1 – часть бассейна р. Северной Двины с циклическим ха-

а)

б)

в)

Рис. 11.12. Районирование климатических изменений для (сверху вниз): среднегодовой температуры воздуха, сумм годовых осадков; годового стока, где цифры – номера районов, точки – пункты наблюдений

стационарным многолетним режимом; 3 – ступенчатое уменьшение годового стока на севере территории; в основном в бассейнах рек Онеги и Северной Двины; 4 – ступенчатое увеличение годового сто- ка с конца 1980-х годов на юго-востоке рассматриваемой террито- рии в верховьях рек Печоры и Северной Двины.

Из рис. 11.12 следует, что районы с увеличением и уменьшени- ем осадков и речного стока взаимосвязаны. Были также сопоставле- ны ряды рассматриваемых гидрометеорологических характеристик, осредненные по однородным районам, и ряды тех же характеристик, осредненные для всей территории севера ЕТР.

Полученные	резуль-	таты	свидетельствуют	о том,	что при
отсутствии	районирования		территории	по	сходным
климатическими тенденциями можно полу-				чить	выводы	о
ступенчатом	подъеме	температуры воздуха с конца			1980-х	гг.,

уменьшении количества осадков за последние 15 лет и неизменности годового стока с некоторыми циклическими колеба- ниями десятилетнего масштаба. Подобные выводы в действитель- ности не отражают частные закономерности, которые различаются в выделенных районах рассматриваемой территории.

Эффективность проведенного климатического районирования оценивалась по величине коэффициентов корреляции между рядом, полученным осреднением внутри однородного района, и отдель- ными рядами наблюдений для всей рассматриваемой территории. Практически для всех средних рядов были получены связи с инди- видуальными рядами внутри данного района при высоких коэффи- циентах корреляции (более 0,75–0,8 – для годовой температуры и речного стока и более 0,6–0,7 – для годовых осадков), а с рядами, находящимися за пределами более низкими значениями

оценки эффективности районирования в рядах речного стока на осно-

	ве коэффициентов парной
кор-	реляции			между
индивидуаль-		ными рядами и
онасредним1 имеетрай-		местоонным высокаяприведен			Рис. 11.13. Оценка эффективности
связанностьна рис. 11.13индивидуальныхдляоднородного					районирования климатических
рядайонавнаблюдений1.			со средним		изменений речного стока для района 1
	Из рис. 11.13 следует, что				69
для водосборов внутри вы-
деленного однородного рай-

районным (R > 0,62), а для водосборов за пределами района – су- щественно более низкая.

В выделенных по характеру климатических изменений одно- родных районах были построены статистические пространствен- ные модели и рассчитаны их коэффициенты А1, А0 и параметр вну-

тренней неоднородности – ASε. В качестве примера на рис. 11.14 приведены многолетние ряды коэффициентов и параметров про- странственных моделей в каждом из четырех однородных районов по речному стоку. Из графиков видно, что многолетние зависимо- сти коэффициентов имеют разные закономерности в

разных рай- онах.

11.3. Временные и пространственные модели изменения температуры воздуха

для территории Европы

В данном примере рассматриваются ряды среднемесячной температуры воздуха, полученные в результате обработки наблю- дений, осуществляемых на сети метеостанций, расположенных на территории Европы [20]. Основными критериями при выборе данных были: наибольшая продолжительность рядов, небольшое количество пропусков наблюдений за последнее столетие и равно- мерность размещения пунктов наблюдений по территории. В ре- зультате оказались отобранными 118 станций и рассматриваемый период назначен с 1900 по 2000 г. Примерно около 1/3 рядов имели период наблюдений без пропусков. Для остальных рядов были вос- становлены пропуски и увеличена их продолжительность на основе построения регрессионных зависимостей с продолжительными ря- дами-аналогами.

При обобщении внутри года выбраны четыре характеристики: среднегодовая температура (Тср) и коэффициенты сезонной функ-

ции (B1, B0 и Sε), полученные для каждого года. Методом срезки и сглаживания амплитуд циклов для каждого ряда определены со- ставляющие трех временных масштабов: межгодового, десятилет- него и векового. Средние периоды циклов для процессов межгодо- вого и десятилетнего масштабов, которые характеризуют климати- ческую изменчивость, составляют соответственно 3,1 года и 14 лет, с достаточно существенными вариациями. Установлено, что модели

временных рядов для межгодовой и десятилетней составляющих