CC BY
106
УДК 551.582.2 Вестник СПбГУ. Сер. 7. 2014. Вып. 4
Н. А. Лемешко1, В. П. Евстигнеев2, В. А. Наумова2
ИЗМЕНЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В АЗОВО-ЧЕРНОМОРСКОМ БАССЕЙНЕ И НА ТЕРРИТОРИИ КРЫМА
1 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о земле, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7/9
2 Севастопольская гидрометеорологическая обсерватория, Российская Федерация, 299011, г. Севастополь, ул. Советская, 61
В работе проведен анализ тенденций изменения климата за период 1936-2010 гг. на побережье Черного и Азовского морей и территории Крыма с использованием робастных статистических характеристик. Показано, что изменение приземной температуры воздуха отдельных сезонов происходило неравномерно. Выявлены общие для всех пунктов наблюдений характеристики изменения климата, проявляющиеся в распределении трендов температур холодных месяцев и существенном уменьшении диапазона вариации среднесуточных температур апреля, сентября и декабря. Температура воздуха в летние месяцы на побережье Азово-Черноморского бассейна и территории Крыма в целом не испытали существенных изменений ни в «фоновых» климатических значениях, ни в степени их изменчивости. Обсуждается роль локальных особенностей и физико-географического положения пунктов наблюдения. Библиогр. 16 назв. Ил. 5. Табл. 2.
Ключевые слова: тренды температуры, сезонные особенности, изменение климата.
AIR TEMPERATURE CHANGES ON THE AZOV-BLACK SEA COAST AND THE CRIMEA PENINSULA
N. A. Lemeshko, V. P. Evstigneev, V. A. Naumova
1 St. Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, 7/9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation
2 Sevastopol Hydrometeorological Observatory, 61, ul. Sovetskaya, Sevastopol, 299011, Russian Federation
In the paper robust analysis of climate change tendencies for 1936-2010 on Ukrainian part of the Azov-Black sea coast and the Crimea peninsula has been carried out. The air temperature change is found to be irregular for different seasons. Common characteristics of the climate change on different stations were revealed, manifesting itself in distribution of trends in air temperatures of cold months and in decrease of the variation range of April's, September's and December's daily air temperatures. Summer air temperatures generally have not been affected neither in climatic background values, nor in their variability. In addition, the role of local features and physico-geographic location of the points of observation were discussed. Refs 16. Figs 5. Tables 2.
Keywords: trends of temperature, season peculiarities, climate change.
Введение
Проблема изучения гидрометеорологического режима разных регионов имеет большое значение для научно-прикладных целей [1-3] и для исследований климата и последствий его изменения [4, 5]. Интерес к этому вопросу обусловлен, в том числе, увеличением в последние десятилетия повторяемости экстремальных гидрометеорологических явлений во многих районах планеты. Высокая изменчивость гидрометеорологических параметров приводит к появлению погодно-климатических аномалий, что, несомненно, оказывает неблагоприятное влияние на разные сферы хозяйственной деятельности, а в прибрежных регионах снижает их рекреационную привлекательность.
Приземная температура воздуха является одним из основных метеорологических элементов, наиболее часто используемых для анализа изменения климата, как в глобальном масштабе, так и на региональном уровне [6]. Помимо изменений «фоновых» температурных характеристик (среднемесячные и медианные температуры воздуха), определяющих «средние» климатические условия температурного режима, немаловажным предметом исследований являются наблюдаемые изменения вариабельности температур как годового, так и месячного масштабов [7].
Изменчивость температуры воздуха в значительной степени определяется крупномасштабными процессами атмосферной циркуляции, а также локальными физико-географическими особенностями исследуемого района на мезоклиматиче-ском уровне, способствующими развитию температурных аномалий. По этой причине анализ временных рядов температуры воздуха целесообразно выполнять с использованием робастных статистических оценок, обладающих устойчивостью к наличию выбросов.
Целью настоящей работы является робастная оценка изменений «фоновых» характеристик и степени вариабельности климатических условий на украинском побережье Черного и Азовского морей и территории Крыма в зависимости от локальных физико-географических особенностей пунктов наблюдений.
Район исследования и данные
В работе использованы данные о среднесуточной температуре воздуха на 16-ти метеорологических станциях за 75-летний период 1936-2010 гг. (табл. 1 и рис. 1). Выбранные пункты наблюдения на побережье Азово-Черноморского бассейна и территории Крыма освещают режим районов с разнообразными условиями местности
Табпица 1. Пункты наблюдения гидрометеорологической сети
№ Название метеостанции Широта, ° Долгота, ° Высота над уровнем моря, м
1 Одесса 46,4 30,8 42
2 Николаев 47,0 31,9 51
3 Херсон 46,6 32,6 47
4 Геническ 46,2 34,8 14
5 Бердянск 46,8 36,7 1
6 Стрелковое 45,9 34,9 4
7 Черноморское 45,5 32,7 9
8 Клепинино 45,5 34,2 37
9 Нижнегорск 45,5 34,7 19
10 Евпатория 45,2 33,4 2
11 Белогорск 45,1 34,6 205
12 Мысовое 45,5 35,8 15
13 Севастополь 44,6 33,5 7
14 Ай-Петри 44,5 34,1 1180
15 Ялта 44,5 34,2 66
16 Феодосия 45,0 35,4 22
Рис. 1. Схема расположения метеорологических станций
и, как следствие, особенностями термического режима [2, 3]. На климат прибрежных районов существенное смягчающее действие оказывает прилегающая морская акватория. Благодаря способности моря эффективно накапливать поступающее с солнечной радиацией тепло, годовой ход температур воздуха над морскими акваториями испытывает фазовый сдвиг и имеет более сглаженный вид по сравнению с материковыми районами [8]. Тем не менее, определяющим фактором изменчивости температур воздуха являются крупномасштабные процессы атмосферной циркуляции над Атлантико-Европейским сектором, в том числе и Азово-Черноморским бассейном, условия которой имеют хорошо выраженные сезонные различия [3]. Летом на Черное море распространяется отрог субтропического (Азорского) антициклона, под влиянием которого формируются длительные периоды жаркой и сухой погоды. В холодном полугодии отмечается высокая активность атмосферных процессов, связанная, как правило, с интенсивной циклонической деятельностью над Средиземноморским бассейном, сопряженной с мощным антициклогенезом над юго-востоком Европейской части России и Украины [1].
Выбор периода расчета 1936-2010 гг. (75 лет) был обусловлен необходимостью сравнения наиболее длительных рядов наблюдений по большему числу пунктов с разными физико-географическими характеристиками. Не менее важным условием выбора периода является однородность рядов данных. Известно, что до 1936 года наблюдения за температурой воздуха велись в сроки 7, 13, 21 час по местному времени, исключая ночные сроки. Получаемые из этих данных ряды среднесуточных температур имеют систематическое завышение до 1,0 °С [9]. Поэтому для сохранения однородности рядов наблюдений в работе использовались метеорологические данные после 1936 г. Перерывы в наблюдениях в этот период в основном вызваны Великой Отечественной войной, однако число пропусков невелико, что позволяет использовать указанные массивы для анализа изменения температур воздуха в исследуемом регионе.
Метод исследования
Возникновение выраженных температурных аномалий обусловливает сильную асимметрию кривых распределения температур воздуха, которая может менять свой
знак (в смысле коэффициента асимметрии) в зависимости от рассматриваемого сезона. Распределение становится отличным от нормального, выборочное среднее отстоит все дальше от центральных по выборке значений температур воздуха. Если в выборке присутствуют большие температурные аномалии, тогда «средняя» температура теряет свое свойство характеризовать «фоновые» климатические условия региона. В таком случае в качестве альтернативной характеристики могут использоваться медианные значения температур. Медиана соответствует квантилю распределения т = 0,5 и характеризует положение центра распределения, выше и ниже которого лежит одинаковое количество элементов выборки.
Для анализа изменений средних климатических условий были привлечены техники МНК (для среднемесячных значений температуры воздуха) [10] и квантиль-ного (для медианных значений температуры воздуха) [11, 12] регрессионного анализов и проведено сравнение между ними. При использовании непараметрического (квантильного) метода регрессионного анализа оценка параметров регрессии ¡3 для любого из квантилей распределения независимой переменной %1 проводится путем решения оптимизационной задачи вида [11]:
где у{ — зависимая переменная; т — выбранный квантиль распределения. Для медианных температур воздуха квантиль т = 0,5. Квантильная регрессия [12] является альтернативой МНК-регрессионному анализу. Подробное обсуждение ограничений применимости МНК-регрессии и преимуществ квантильного регрессионного анализа представлено в работах [11,12].
Использование робастных оценок становится еще более обоснованным при изучении изменений в степени вариабельности климата и его экстремальности. Обычно при решении подобной задачи рассматривают межгодовую изменчивость средне-квадратического отклонения суточных температур от их среднемесячного значения. Однако при больших температурных аномалиях среднее арифметическое может не всегда характеризовать «фоновые» условия. Для этой цели служит межквартильное расстояние ЩЯ = Q3-Q1 ^ъ Q3 — первый и третий квартиль распределения температур), которое является робастным аналогом удвоенного стандартного отклонения
Для расчета трендов в рядах межквартильного расстояния использовался метод квантильной регрессии:
При этом если разность Т(ЩЯ) > 0, то изменчивость температур внутри выбранного месяца возрастает; если же разность Т(^Я) < 0, то изменчивость, соответственно, уменьшается.
Расчеты проводились отдельно по каждому пункту наблюдения. Выборка температур за многолетний период формировалась для каждого месяца по отдельности, что позволило изучить особенности сезонного распределения трендов суточных температур воздуха. Определение стандартных ошибок о^^ коэффициентов
(1)
[7].
Т (ЩЯ ) = (! (т = 0,75)-у? (т = 0,25).
(2)
квантильной регрессии проводился методом бутстреп [12]; стандартные ошибки aMLS коэффициентов линейной МНК-регрессии определялись согласно стандартной методике [10]. Ошибка определения тренда межквартильного расстояния a (T) рассчитывалась в предположении, что выборочная дисперсия разброса T(IQR) близка к сумме дисперсий коэффициентов регрессии для квантилей т = 0,25 и т = 0,75:
. (3)
Полученная таким образом величина может считаться верхней границей для оценки стандартного отклонения. Все расчеты проводились в специализированной программной среде R Software (www.r-project.org).
Выбор статистической характеристики изменения климата
В настоящей работе был поставлен вопрос, какую из статистических характеристик стоит использовать для анализа темпов изменения климата? Для ответа на этот вопрос по каждому пункту наблюдения была получена оценка угловых коэффициентов отдельно для медианных и среднемесячных суточных температур воздуха. На рис. 2 приведена максимальная разность параметров квантильной и МНК-регрессий по пунктам Азово-Черноморского региона и территории Крыма.
Анализ показал, что наибольшая разность между двумя оценками трендов приходится на зимние месяцы январь и февраль, и для отдельных станций достигает значений 1,0-1,1 °С/75 лет (Херсон, Мысовое). В холодном полугодии вариабельность температуры воздуха в бассейне Черного и Азовского морей достигает макси-
месяц
Рис. 2. Максимальная разность (по модулю) угловых коэффициентов трендов средних месячных и медианных температур воздуха (сплошная линия) и стандартное отклонение разности двух коэффициентов (пунктирная линия) за 75-летний период с 1936 г. по 2010 г. Представлено осредненное по всем пунктам наблюдений стандартное отклонение, рассчитанное в предположении, что дисперсия разброса равна сумме дисперсий ошибок определения угловых коэффициентов. Полученная величина может считаться верхней границей оценки стандартного отклонения
мальных значений. В зимние месяцы устойчивые синоптические процессы в Атлан-тико-Европейском секторе и, как следствие, усиление деятельности внетропических циклонов, выходящих на Азово-Черноморский бассейн, создают благоприятные условия для формирования выраженных температурных аномалий обоих знаков. Отрицательные аномалии зимних температур развиваются, как правило, при наличии устойчивого антициклона над западной частью Европы и активной циклонической деятельности над Средиземным морем. В отдельных случаях зимой наблюдаются значительные положительные аномалии температуры, как правило, при адвекции тепла перемещающимися с юга циклонами [3]. Для отдельных районов, например, гористых участков южного берега Крыма, положительные температурные аномалии могут развиваться при действии местных ветров — фёнов [3]. Независимо от влияющих факторов наличие аномалий влияет на характеристики распределения температур воздуха и способствует усилению различий между средней за месяц суточной температурой и ее медианным значением. Для восьми из 16-ти рассмотренных пунктов (Николаев, Херсон, Бердянск, Геническ, Стрелковое, Мысовое, Клепинино, Евпатория, Севастополь) угловые коэффициенты квантильной и МНК-регрессий хотя бы для одного из зимних месяцев отличаются существенно и превосходят по модулю стандартную ошибку (рис. 2).
Для большого числа пунктов два типа трендов существенно различаются для месяцев теплого полугодия с июня по сентябрь, хотя изменчивость температур воздуха в этот период является наименьшей. Длительные периоды сильной жары часто связаны с притоком сухого и теплого континентального воздуха из Средней Азии [3].
Применение разных статистик (среднее или медиана) может повлиять на качественный анализ тенденций изменения температур воздуха. Приблизительно в 15% случаев тренд одной из характеристик незначим при одновременной значимости тренда другой характеристики. Интересно отметить, что в характере внутригодо-вого распределения отсутствует систематическое завышение трендов температуры, оцененных одним из методов. В некоторые месяцы квантильные коэффициенты могут превосходить МНК оценки и наоборот. Это связано с различным действием факторов, в том числе и локальных, формирующих термический режим Азово-Чер-номорского побережья и обсуждено выше.
Таким образом, вследствие некоторых различий на качественном и количественном уровнях анализ тенденций изменения приземных температур воздуха и степени их вариабельности предпочтительней проводить с использованием ро-бастных статистических характеристик. В настоящей работе для каждого пункта наблюдения была получена оценка угловых коэффициентов для медианных суточных температур воздуха и межквартильного расстояния их месячного распределения. Результаты расчетов, приведенные в табл. 2, позволяют сделать выводы об изменениях климатических условий в исследуемом регионе за последние 75 лет.
Характеристика изменений климатического «фона»
Используемый в работе период наблюдений с 1936 по 2010 гг. не позволяет исследовать с достаточной достоверностью внутривековые изменения приземной температуры воздуха в рассматриваемом регионе. Такой анализ для прибрежной зоны Черного и Азовского морей проведен ранее в работах [13] и [14]. Авторами этих ра-
Таблица 2. Тренды (°С/75 лет) медианы (Med) и межквартильного расстояния (IQR) суточных
температур воздуха
Название пункта Месяцы
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Одесса Med 1,8 1,6 2,8 1,4 0,9 0,7 0,5 1,2 0,6 1,7 0,9 0,7
IQR -1,6 -0,2* -0,4* -1,7 -0,1* -0,4 -0,3* -0,3* -1,6 -1,0 1,1 -2,0
Николаев Med 1,3 1,5 2,6 0,9 -0,1* -0,1* -0,4 0,6 0,1* 1,5 0,2* -0,2*
IQR -2,6 -0,8* -0,4* -2,9 0,5* -0,5* -0,2* -0,1* -1,3 -0,8 0,6* -1,7
Херсон Med 1,5 1,3 2,6 1,1 -0,5 0,2* -0,4 0,5 0,6 1,6 0,1* 0,2*
IQR -2,6 -0,6* -0,5* -2,8 -0,1* 0,2* 0,4* 0,2* -1,1 -0,5* 0,2* -1,6
Черноморское Med 1,3 1,0 2,6 1,6 0,7 0,7 -0,6 0,8 1,0 1,6 0,4* 0,7
IQR -0,8 -1,4 -0,4* -1,7 0,2* 0,3* 0,2* 0,2* -1,6 -0,9 0,1* -1,9
Бердянск Med 1,7 1,3 2,6 2,4 0,6 1,0 0,4 0,9 1,8 1,8 0,7 0,5
IQR -1,4 -2,2 -0,7 -1,9 0,7 0,3* 0,3* 0,0* -1,0 -0,5* 0,5* -2,3
Геническ Med 1,7 1,0 3,1 1,5 0,5 0,5 -0,5 0,2* 0,9 1,6 0,5 0,7
IQR -0,7* -0,9 -0,5* -1,2 0,0* -0,1* -0,1* -0,3* -1,2 -0,7* -0,4* -0,9
Стрелковое Med 0,9 0,5 1,6 1,2 0,5 0,8 0,0* 0,9 0,6 1,2 0,2* 0,2*
IQR -0,1* -0,2* -0,9 -1,5 -0,2* -0,2* 0,2* -0,1* -1,2 -1,1 -0,3* -1,9
Мысовое Med 1,5 1,6 2,9 0,7 0,0* 0,2* -0,2* 0,1* 1,4 1,8 0,5 1,1
IQR -1,0 0,0* -0,9 -2,3 0,3* -0,2* 0,5 0,0* -1,1 -1,0 0,5* -1,2
Клепинино Med 1,4 0,8 2,1 0,2* -0,6 0,0* -0,6 0,2* 1,2 1,6 -0,2* 0,5*
IQR -1,1 -1,0 -0,7* -2,4 0,3* -0,6 0,1* -0,3* -1,3 -0,8 -0,9 -0,9
Нижнегорск Med 1,3 1,4 2,0 1,2 0,8 1,1 0,4 1,1 1,1 1,4 0,5 1,3
IQR -0,4* -0,3* -2,0 -1,8 -0,1* -0,5 -0,2* -0,2* -0,9 -1,0 -0,2* -1,3
Белогорск Med 0,9 0,7 2,2 0,7 0,0* 0,8 -0,2 0,6 1,7 1,9 0,6 1,2
IQR -0,9* -0,5* -1,0 -2,4 0,9 -0,1* 0,3* 0,3* -1,4 -0,6* -0,6* -2,0
Евпатория Med 0,3* 0,8 2,1 1,0 0,7 1,2 -0,1* 0,7 0,7 1,2 0,3* 0,2*
IQR -1,2 -0,5* -0,8 -1,2 0,2* 0,1* -0,2* -0,2* -0,9 -1,0 -0,5* -1,7
Севастополь Med 1,3 1,4 2,0 1,2 0,8 1,1 0,4 1,1 1,1 1,4 0,5 1,3
IQR -0,4* -0,3* -2,0 -1,8 -0,1* -0,5 -0,2* -0,2* -0,9 -1,0 -0,2* -1,3
Ялта Med 0,1* 0,0* 1,4 0,0* -0,6 0,2* -0,4 0,5 0,8 0,7 -0,4* -1,0
IQR -0,6* -0,1* -1,1 -3,0 0,9 0,5 0,4* -0,3* -0,7 -1,1 -0,2* -0,5*
Ай-Петри Med 0,1* 0,1* 1,3 0,9 0,6 0,9 -0,2* 0,7 1,2 1,1 -0,2* -0,3*
IQR -0,8 -0,1* -0,6 -0,6 0,7 0,2* 0,0* 0,5 -0,1* -0,3* 0,6* -0,7
Феодосия Med 1,2 1,3 2,2 0,9 0,5 0,8 0,0* 0,5 0,8 0,9 0,4* 0,6*
IQR -1,8 -1,0 -1,8 -1,6 0,3* -0,2* -0,3* 0,0* -0,9 -1,3 -0,6* -1,1
Примечание: символом «*» выделены величины трендов, не превосходящие стандартную ошибку их определения.
бот использовались данные продолжительных измерений температуры воздуха на отдельных береговых станциях Украины, России и Грузии с применением стандартной МНК-техники. По станциям Одесса и Ялта сезонный ход трендов температур воздуха, рассчитанных за период 1936-2010 гг. и заимствованных из [13], изображен на рис. 3а. Представление величины трендов за каждый месяц позволяет судить об их внутригодовом распределении и о сезонных особенностях долговременных изменений температур воздуха [10].
"I-1-1-1-1-Г -1-1-1-1-1-г
2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12
месяц месяц
Рис. 3. Сезонный ход угловых коэффициентов трендов средних месячных и медианных температур воздуха за 75-летний период с 1936 г. по 2010 г. по станциям Одесса и МГ Ялта в сравнении с данными работы [13] (а) и трендов медианных температур (б), полученных методом квантильной регрессии
Сравнение показало, что величины трендов, полученных за период 1936— 2010 гг., не совпадают с теми, которые представлены в [13], и порой приобретают даже противоположные по знаку значения. Это свидетельствует о неустойчивости линейных трендов, выявляемых на вековом-полувековом масштабах, вследствие немонотонности изменения температур воздуха в Азово-Черноморском регионе на протяжении ХХ века. В этом смысле предлагаемые статистические характеристики рядов температур отражают закономерности только на выбранном интервале и не могут быть экстраполированы за пределы выбранных периодов лет [15]. Этот вывод справедлив и для рядов медианных температур воздуха, полученных методом кван-тильной регрессии (см. рис. 3б).
На рис. 4а, б, в представлен результат расчета коэффициентов квантильной регрессии медианных значений суточных температур воздуха для 16-ти пунктов наблюдения, сгруппированных по особенностям их сезонного хода.
Группирование позволяет дать более детальное описание особенностей изменения климатических условий Азово-Черноморского побережья. Для обоснования выбора групп был проведен иерархический кластерный анализ (метод Варда с евклидовой метрикой пространства признаков), результаты которого представлены на рис. 4г. В распределении пунктов по группам и особенностях распределения трендов проявляется влияние орографии и местных физико-географических условий.
В первую группу вошло наибольшее количество пунктов наблюдения (рис. 4а). Все они располагаются на морском побережье (см. рис. 1) и их локальный климат в основном подвержен положительному тепловому воздействию со стороны моря (морской климат). Благодаря высокой тепловой инерции морские воды длительное время отдают в атмосферу тепло, аккумулируемое ими в теплый период года, что имеет решающее значение при формировании климата регионов. Общей чертой климатических изменений для пунктов первой группы является расположение трендов наблюдаемых температур воздуха в области положительных значений. Хотя
31
2-1
1-1
0-
-1-1
-Одесса ............. Стрелковое
-- Черноморское ---Мысовое
Бердянск - Евпатория
Геническ Феодосия
3-1
6
месяц
10
Ай-петри — — Севастополь Ялта
6
месяц
10
12
12
Рис. 4. Угловые коэффициенты квантильной регрессии для медианных значений температуры воздуха для каждого месяца за период 1936-2010 гг. (а-в) и результат кластерного анализа сезонного хода этих коэффициентов (г). Символом «о» отмечены коэффициенты регрессии, меньшие стандартной ошибки их определения
следует отметить, что пространственное распределение трендов июльских температур воздуха не столь однозначно, и для некоторых пунктов (Стрелковое, Геническ) коэффициенты приобретают отрицательные значения.
Для пунктов наблюдения, отнесенных ко второй группе (рис. 4б), характерна картина сезонного хода трендов с четкой разницей между месяцами холодного и теплого полугодия. Если для холодных месяцев (за исключением ноября) проявляется хорошо выраженный и значимый тренд к повышению температур воздуха, то для теплых — тренд слабо выражен либо, в некоторых случаях (Херсон, Нижнегорск), отрицателен. Пункты второй группы (Херсон, Николаев, Белогорск, Клепинино, Нижнегорск) находятся на значительном удалении от моря, их климат обладает признаками континентальности (см. рис. 1).
Главной особенностью пунктов третьей группы (см. рис. 4в) является практически отсутствие каких-либо изменений в медианных температурах целого ряда месяцев ноябрь-февраль. Ход коэффициентов регрессии в остальные месяцы неоднозначен и носит черты первой и второй групп. Пункты, вошедшие в эту группу, характеризуются сложной орографией берегов, влиянием Крымских гор на местный климат рассматриваемых районов, развитием местных ветров [3]. Возможно, комплекс этих
факторов осуществляет специфический вклад в изменение климатических условий в данных регионах.
Несмотря на отмеченные различия в сезонном ходе линейных трендов нельзя не отметить общие черты изменения температур воздуха на Азово-Черномор-ском побережье. На всех станциях максимальные положительные тренды приземной температуры воздуха отмечены для месяцев переходных сезонов: март (до 3°С/75 лет), сентябрь (до 1,7°С/75 лет) и октябрь (до 1,9°С/75 лет). Минимальное изменение за 75-летний период лет испытали июльские и ноябрьские температуры воздуха на всех пунктах. На большинстве станций, кроме Севастополя, Ялты и Ай-Петри, произошли существенные изменения температуры воздуха в зимние месяцы.
Суммируя все вышесказанное, можно сделать вывод, что изменение приземной температуры воздуха в некоторых сезонах года за 75-летний период происходило неравномерно. Заметную роль в формировании климатических тенденций играют локальные особенности и физико-географическое положение пункта, проявляющиеся в большей степени в распределении трендов температур воздуха теплого полугодия. Однако, наибольший вклад в формирование сезонного хода трендов вносят крупномасштабные процессы, как по времени, так и по пространству, характерные для всей климатической системы Земли. Отмеченные общие для всех пунктов тенденции изменения температурного режима являются одним из проявлений глобального потепления климата [4].
Характеристика вариабельности климатических условий
Одной из наиболее важных задач, с практической точки зрения, является исследование короткопериодной климатической изменчивости температуры воздуха, определяемой в масштабах от трех недель до трех месяцев [16]. В нашей работе в качестве основного временного масштаба была выбрана изменчивость (вариабельность) суточных значений температуры воздуха в течение месяца. Одной из характеристик степени вариабельности может являться стандартное отклонение суточных температур воздуха от своего среднемесячного значения [7]. Однако использование этой величины ограничено чувствительностью стандартных отклонений к выбросам в данных. Более предпочтительным для решения поставленной задачи является использование характеристики межквартильного расстояния (разброса) в месячной выборке температуры воздуха. Поиск величины трендов в многолетних рядах этой характеристики может быть осуществлен с применением метода квантильной регрессии.
Сезонный ход линейных трендов межквартильного разброса температур T(IQR) представлен на рис. 5, где пункты объединены по группам в соответствии с рис. 4а, б, в. Как видно из рис. 5, изменчивость температуры воздуха в летние месяцы не претерпела значительных изменений ^ « 0). Кроме того, для всех пунктов в случае значимо отличной от нуля разности трендов T, ее значение в подавляющем большинстве оказалось отрицательным. Это справедливо для месяцев переходных сезонов: апрель (до 3°С/75 лет ), сентябрь (до 1,6°С/75 лет ) и в отдельных случаях октябрь (до 1,3°С/75 лет) и декабрь (до 2,3°С/75 лет). Полученный результат косвенно свидетельствует о том, что глобальное потепление климата на Азово-Черномор-ском побережье и территории Крыма проявляется в основном в повышении низких
месяц
Рис. 5. Внутригодовое распределение трендов межквартильного расстояния Т(ЩК) среднесуточных температур воздуха за период с 1936 г. по 2010 г. Символом «о» отмечены коэффициенты регрессии, меньшие стандартной ошибки их определения.
температур холодных месяцев, что приводит к сокращению диапазона внутриме-сячной изменчивости среднесуточных температур.
Не столь регулярно распределение трендов Т(ЩЯ.) для месяцев январь-март (ср. рис. 5а, б, в). В эти месяцы в большей степени проявляется действие локальных физико-географических особенностей местности, приводящих к образованию температурных аномалий. Например, февральские тренды Т(ЩЯ.) для Бердянска, Гени-ческа и Стрелкового (см. рис. 5а) имеют большие, по сравнению с мартом и декабрем, значения, что отличает их от остальных рассматриваемых пунктов. Бердянск, Геническ и Стрелковое находятся на побережье Азовского моря, одной из особенностей которого является ежегодное образование льда на его акватории [14]. Известно, что за последние 30 лет на Азовском море наблюдается значительное сокращение повторяемости суровых зим (в 4 раза) и увеличение повторяемости мягких зим (в 1,5 раза) по сравнению с предыдущим периодом [14]. Даты полного очищения ото льда морской акватории вблизи этих пунктов все чаще смещаются с марта — начала апреля (для суровых зим) на февраль — начало марта (для мягких зим) [14]. Поскольку при очищении ото льда морские акватории оказывают положительное тепловое влияние на термический режим побережья, в феврале все больше стали возникать положительные аномалии, приводящие к сокращению степени вариабельности среднесуточных температур воздуха.
Выводы
На примере данных регулярных наблюдений за температурой воздуха на украинском побережье Черного и Азовского морей и территории Крыма показано, что использование робастных статистических характеристик для анализа тенденций изменения климата имеет некоторое преимущество перед традиционными показателями, как на количественном, так и на качественном уровнях. В работе использовалась медиана внутримесячного распределения температур воздуха для характеристики климатического «фона» и межквартильное расстояние месячной выборки температур для анализа степени изменчивости климата.
При анализе трендов указанных характеристик за период 1936-2010 гг. были получены следующие результаты. Для всего рассмотренного региона изменение приземных температур воздуха отдельных сезонов происходило неравномерно. Влияние локальных особенностей и физико-географического положения пункта проявляется в распределении трендов температур воздуха теплых месяцев апрель-август. Распределение трендов медианных температур холодных месяцев для большинства пунктов имеет одинаковый характер, наиболее ярко проявляющийся в повышении температур марта и сентября-октября.
За исследуемый период (1936-2010 гг.) диапазон вариации температур апреля, сентября и декабря существенно уменьшился. Для большей части пунктов аналогичные изменения наблюдаются для октября. Локальные физико-географические особенности в большей степени проявляются в распределении трендов межквар-тильного расстояния среднесуточных температур января-марта.
Летние температуры на пунктах побережья Азовского и Черного морей и территории Крыма в целом не испытали существенных изменений ни в среднеклима-тических значениях, ни в степени их изменчивости. Стоит, однако, отметить, что результаты работы характеризуют изменение за весь многолетний период. Лето 2010 г. было аномально жарким и на многих пунктах наблюдения в тот период отмечались высокие суточные температуры. Тем не менее, аномалии этого года не внесли существенного вклада в распределение и величину трендов рассматриваемых в работе температурных характеристик.
В общих изменениях термических условий в регионе проявляется влияние крупномасштабных процессов, характерных для всей климатической системы Земли. Наиболее яркая тенденция, отмеченная практически на всех исследуемых пунктах за период 1936-2010 гг., — это повышение низких среднесуточных температур холодных месяцев года (и сокращение диапазона их внутримесячной изменчивости),
являющееся одним из проявлений глобального потепления климата.
* * *
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 13-05-90452.
Литература
1. Справочник по климату Черного моря. М.: Гидрометеоиздат, 1974. 405 с.
2. Климат и опасные гидрометеорологические явления Крыма / под ред. Логвинова К. Т., Бара-баш М. Б. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 318 с.
3. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. СПб.: Гидрометиздат, 1991. T. IV. Черное море.
4. Alexander L. V. et al. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation // J. Geophys. Res. 2006. Vol. 111, D05109, doi: 10.1029/2005JD006290.
5. 1РСС, 2007: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment. Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. /S. Solomon et al. ^ds.). Cambridge: Cambridge University Press, 2007. 996 p.
6. Крыжов В. Н. Связь средней годовой температуры воздуха в Северо-Западной Евразии с арктическим колебанием // Метеорология и гидрология. 2004. № 1. С. 5-14.
7. Стерин А. М., Тимофеев А. А. Долгопериодные тенденции изменения характеристик вариабельности внутригодового масштаба для температуры в свободной атмосфере // Вычислительные технологии. 2007. Т. 11. Ч. 3. С. 52-58.
8. Мирвис В. М., Гусева И. П., Мещерская А. В. Оценка изменения континентальности климата России по данным об амплитудно-фазовых характеристиках годового хода средней суточной температуры воздуха в последнем столетии // Метеорология и гидрология. 1998. № 7. С. 5-18.
9. Дроздов О. А., Васильев В. А., Кобышева Н. В., Раевский А. Н., Смекалова Л. К., Школьный Е. П. Климатология. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 568 с.
10. Мoстеллеp Ф., Пюки Дж. Анализ данных и регрессия / пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1982. Вып. 1. 318 с.
11. Тимофеев А. А., Стерин А. М. Применение метода квантильной регрессии для анализа изменений характеристик климата // Метеорология и гидрология. 2010. № 5. С. 27-41.
12. Koеnkеr R. Quantik Rеgrеssion. E^Mme^^ So^ty Monographs. Cambridgе, 2005. 349 p.
13. Ильин Ю. П. Вековые изменения температуры воздуха в черноморском регионе и их сезонные особенности // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь: ЭКОСИ-Гидрофизика, 2006. Вып. 14. С. 433-450.
14. Ильин Ю. П. Гидрометеорологические условия морей Украины. Т. 1. Азовское море / Ю. П. Ильин, В. В. Фомин, Н. Н. Дьяков, С. Б. Горбач. Севастополь: МЧС и НАНУ Морское отделение Украинского научно-исследовательского гидрометеорологического института, 2009. 402 с.
15. Груза Г. В., Рейтенбах Р. Г. Статистика и анализ гидрометеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 216 с.
16. Груза Г. В., Ранькова Э. Я. Обнаружение изменений климата: состояние, изменчивость и экстремальность климата // Метеорология и гидрология. 2004. № 4. С. 50-66.
Статья поступила в редакцию 28 июня 2014 г.
Контактная информация
Лемешко Наталья Александровна — кандидат географических наук, доцент; [email protected]; [email protected]
Евстигнеев Владислав Павлович — начальник отдела обработки материалов гидрометеорологических наблюдений; [email protected]
Наумова Валентина Анатольевна — директор; [email protected]
Lemeshko Nataliya A. — Candidate of Geographic Sciences, Associate Professor; [email protected]; [email protected]
Evstigneev Vladyslav P. —Head of the Section; [email protected] Naumova Valentina A. — Director; [email protected]
