CC BY
28
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
«НАУКА. ИННОВАЦИИ. ТЕХНОЛОГИИ», №3, 2021
МЕТЕОРОЛОГИЯ, КЛИМАТОЛОГИЯ, АГРОМЕТЕОРОЛОГИЯ (ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ)
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Высокогорный геофизический институт», Россия; * tashilovaa@mail.ru
ИЗМЕНЕНИЯ В РАСПРЕДЕЛЕНИИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОСАДКОВ В ОТВЕТ НА ГЛОБАЛЬНОЕ ПОТЕПЛЕНИЕ
DOI: 10.37493/2308-4758.2021.3.5
Изменение осадков в ответ на потепление происходит более неравномерно, чем ранее, и происходит это в основном во время событий, которые считаются экстремальными. В отличие от температуры, где изменение климата можно рассматривать как простой сдвиг распределения, форма распределения осадков меняется с потеплением, так что ливневые дожди составляют большую долю общего количества осадков.
Материалы и методы исследований. Результаты данной работы основаны на анализе данных осадков и температуры двадцати метеорологических станций, расположенных на юге европейской части России, в период с 1961 по 2018 г., и предоставленные Северо-Кавказским управлением по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. Для проведения исследований режима осадков использовалась «базовая триада» осадков: сумма осадков (P), суточный максимум осадков (Pmax) и число дней с осадками не менее 20 мм (NR20) и средние температуры (T). Для исследования были рассчитаны регрессионные статистики сезонных и годовых рядов сумм осадков, суточных максимумов, числа дней с осадками не менее 20 мм и средних температур. Линейные тренды, характеризующие тенденцию рассматриваемой величины за весь период наблюдений с 1961 по 2018 г. были построены с помощью функции рабочего листа Excel ЛИНЕЙН, которая возвращает значения угловых коэффициентов, погрешности их вычисления, коэффициент детерминации модели R2 (D, %), F-тест Фишера для определения значимости коэффициента детерминации R2.
Результаты исследований и их обсуждение. На всей территории юга России в 1961-2018 гг., за исключением отрицательного тренда летних сумм осадков, наблюдалось увеличение сезонных и годовых сумм осадков, суточных максимумов осадков и NR20, в основном, статистически незначимое. Во всех климатических зонах юга России, за исключением высокогорной, имело место статистически значимое увеличение средних годовых температур. В высокогорной зоне рост годовой температуры статистически незначим (Терскол, a = 0,08 °С/10 лет, D = 4 %). В динамике сезонных средних температур, в том числе в высокогорной зоне, наблюдалась общая закономерность - наибольшая скорость роста температур в летний сезон с максимальным вкладом объясненной дисперсии. Несмотря на одинаковую положительную направленность трендов как среднегодовой температуры, так и осадков на юге ЕТР, коэффициенты корреляции пар рядов «температура-сумма осадков», «температура-максимум осадков», «температура^20» статистически незначимы на 5 %-ном уровне. На фоне значимого роста аномалий среднегодовой температуры аномалии сумм осадков и числа дней с интенсивными осадками увеличиваются, но статистически незначимо. Вклад тренда в объясненную дисперсию наибольший для суточных максимумов осадков, D = 5,2%, что наиболее близко к статистически значимому D = 6,5 %. При превышении климатической нормы среднегодовой температуры на 1 °С аномалия суточных максимумов осадков растет на = 159% от аномалий суточных максимумов осадков при климатической норме температуры (дТ = 0 °С), в отличие от роста аномалий сумм осадков на 3 %.
Выводы. Выявленные тенденции характеризуют изменение режима осадков - количество
осадков, выпавших за месяц, значительно не увеличивается, но если раньше это были равномерные дожди, то теперь короткие, ливневые. В более теплом климате значительно больше влаги содержится в атмосфере из-за почти постоянной высокой относительной влажности, что приводит к усилению опасных конвективных явлений. Таким образом, можно прогнозировать, что количество осадков не изменится, но экстремальных осадков станет больше.
Ключевые слова: суммы осадков, суточные максимумы, число дней с осадками не менее 20 мм, сред-
ние температуры, водность, корреляция, регрессия, критерий Фишера, юг России.
25.00.30 УДК 551.583
Ташилова А.А.
Введение.
Federal State Budgetary Institution "Vysokogorny Geophysical Institute", Russia * tashilovaa@mail.ru
Changes in Regional Precipitation Distribution in Response to Global Warming
Precipitation changes in response to warming are more uneven than before, and this occurs mainly during events that are considered extreme . Unlike temperature, where climate change can be viewed as a simple shift in distribution, the shape of the distribution of precipitation changes with warming, so that rain showers account for a large proportion of total precipitation .
Materials and methods of research. The results of this work are based on the analysis of precipitation and temperature data from twenty meteorological stations located in the south of the European part of Russia, in the period from 1961 to 2018, and provided by the North Caucasus Department of Hydrometeorology and Environmental Monitoring . To study the precipitation regime, the "basic triad" of precipitation was used: the total precipitation (P), the daily maximum precipitation (Pmax), the number of days with precipitation of at least 20 mm (NR20) and average temperatures (T) . For the study, regression statistics of seasonal and annual series of precipitation sums, daily maximums and the number of days with precipitation of at least 20 mm, and average temperatures were calculated . Linear trends characterizing the trend of the value under consideration for the entire observation period from 1961 to 2018 were constructed using the built-in Excel LINEST worksheet function, which returns the values of the slope coefficients, the errors in their calculation, the coefficient of determination of the model R2 (D, %), F- Fisher's test to determine the significance of the coefficient of determination R2.
Results of the study and their discussion. Throughout the south of the EPR in 1961-2018, with the exception of the negative trend of summer precipitation amounts, there was an increase in seasonal and annual precipitation amounts, daily maximum precipitation and NR20, mainly statistically insignificant . In all climatic zones of southern Russia, there was a statistically significant increase in average annual temperatures . In the alpine zone, the increase in annual temperature is statistically insignificant (Terskol, a = 0 . 08 °C/10 years, D = 4 %) . In the dynamics of seasonal average temperatures, including in the high-altitude zone, a general pattern was observed - the highest rate of temperature growth in the summer season with the maximum contribution of the explained variance Despite the same positive trend of both the mean annual temperature and precipitation in the south of the EPR, the correlation coefficients of the pairs of the series "temperature - precipitation sum", "temperature - maximum precipitation", "temperature - NR20" are statistically insignificant at the 5 % level . Against the background of a significant increase in average annual temperature anomalies, the amount of precipitation and the number of days with intense precipitation increase, but statistically insignificantly. The contribution of the trend to the explained variance is greatest for daily maximum precipitation, D = 5 2 %, which is closest to the statistically significant D = 6 . 5 % . When the average annual temperature exceeds the climatic norm by 1 °C, the anomaly of daily maximum precipitation increases by =159 % of the anomalies of daily maximum precipitation at the climatic norm of temperature (AT = 0 °C), in contrast to the increase in the anomalies of precipitation amounts by 3 % .
Conclusions. The revealed tendencies characterize the change in the precipitation regime
- the amount of precipitation that fell per month does not increase significantly, but if earlier it was uniform rains, now it is short, torrential . In warmer climates, significantly more moisture is contained in the atmosphere due to the almost constant high relative humidity, which leads to an increase in dangerous convective phenomena Thus, it can be predicted that the amount of precipitation will not change, but there will be more extreme precipitation
Key words: precipitation amounts, daily maximums, number of days with precipitation of
at least 20 mm, average temperatures, water content, correlation, regression, Fisher's criterion, southern Russia .
Tashilova A.A.
Introduction.
Введение
О возможном изменении режима осадков в современном мире в Докладе Международной группы экспертов по изменению климата (2013) [1] говорится, что «...частота обильных осадков или доля общих дождевых осадков в обильных осадках увеличится в XXI веке над многими районами земного шара, ...ежегодный максимальный объем суточных осадков, выпадающих один раз в 20 лет, вероятно, станет явлением, которое будет наблюдаться раз в 5 лет - раз в 15 лет к концу XXI века во многих регионах». В ответ на глобальное потепление ожидается, что среднее количество осадков в мире будет незначительно увеличиваться (на ~ 2 %/K), в то время как экстремальные осадки будут увеличиваться быстрее (на ~ 6 %/K или более, в зависимости от определения экстремума [2-4].
В работе [5] отмечается, что в связи с изменением климата характер тенденций выпадения осадков носит все более асимметричный вид. Половина годовых осадков выпадает в самые влажные 12 дней каждый год в среднем по всем наблюдательным станциям по всему миру. Модели климата проектируют изменения в осадках, которые будут еще более неравномерны, чем современные осадки на фоне глобального потепления. В разные годы и в разных регионах это событие не приходится на одну конкретную дату, однако тенденция прослеживается очень чётко.
Основными инструментами, которые используются для проектирования продолжительности и интенсивности изменения климата, являются глобальные климатические модели общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО) [2]. В рамках международного проекта CMIP5 представлены сценарии RCP (Representative Concentration Pathway, репрезентативная траектория концентрации) будущих оценок выбросов парниковых газов (111) и других радиационно-активных веществ, которые вносят основной вклад в современное изменение климата. Сценарии получили стандартизованные обозначения RCPi (i - приращение глобального радиационного баланса, Вт/м2): RCP85, сценарий RCP60, RCP45 и RCP26.
Эти сценарии предполагают различные климатические перспективы на основе прогнозов выбросов ПГ и, следовательно, связанное с ними приращение глобального радиационного баланса (Вт/м2) к 2100 году.
Наиболее мягкий сценарий RCP2.6 предполагает лишь небольшое увеличение эмиссии ПГ, ожидается, что повышение температуры будет оставаться ниже порога 2°С при увеличении радиационного баланса на 2,6 Вт/м2. В самом жестком сценарии RCP 8.5 предполагается, что увеличение радиационного баланса на 8,5 Вт/м2 соответствует повышению температуры от 3,5 до 4,5-5 °С. Для двух других промежуточных сценариев, RCP4.5 и RCP6.0 ожидается, что превышение будущих температур будет варьировать в пределах 2-4,0 °С.
В сценарии с высокими выбросами парниковых газов ^СР8.5) одна пятая (20 %) прогнозируемого увеличения количества осадков выпадает в самые влажные 2 дня в году и 70 % в самые влажные 2 недели [5].
Материалы и методы исследований
Как известно, осадки выпадают неравномерно во времени: наряду с днями без осадков имеются дни с небольшими дождями, и с проливными ливнями. Поэтому можно рассматривать два аспекта изменения количества осадков - это средние значения и их экстремальные значения. В данной работе продолжен анализ изменений атмосферных осадков и температур на юге ЕТР, начатый в предыдущих исследованиях [6, 7]. Результаты данной работы основаны на анализе данных осадков и температуры двадцати метеорологических станций, расположенных на юге европейской части России, в период с 1961 по 2018 г., и предоставленные Северо-Кавказским управлением по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. Для проведения исследований режима осадков использовалась «базовая триада» осадков: сумма осадков (Р), суточный максимум осадков (Ртах) и число дней с осадками не менее 20 мм (#Я20) и средние температуры (Т). Характеристики изменения метеопараметров за 1961-2018 гг., полученные в результате регрессионного анализа (значения углового коэффициента линейного тренда а ^мм/месяц/год, далее по тексту мм/год, °С/год), характеризуют среднюю скорость локальных изменений атмосферных осадков и температур на исследуемых м/станциях юга России в течение 1961-2018 гг. и были подтверждены критериями устойчивости и статистической значимости (коэффициент детерминации Я2, критерий Фишера). Аномалии определялись как отклонения наблюда-
емого значения метеопараметра от климатической нормы. Под климатической нормой понимается среднее многолетнее значение рассматриваемой климатической переменной за базовый период 19611990 гг. по рекомендации ВМО [8].
Долю дисперсии, обусловленную регрессией, в общей дисперсии показателя предиктора характеризует коэффициент детерминации Я2: Статистика Я2 обеспечивает альтернативную меру соответствия и принимает форму пропорции - объясненной доли дисперсии, поэтому всегда принимает значение от 0 до 1:
Я2 = 1 - 1 (1)
ш , К )
где = Х?=1 (У - у)2 - остаточная сумма квадратов отклонений,
обусловленная регрессией; TSS = Х?=1 (у - У)2- общая сумма квадратов отклонений.
С помощью критерия Фишера оценивают качество регрессионной модели в целом и по параметрам. С учетом формулы (1) для R2 имеем:
' = 1 - • • (2)
где Я2 п -к -
коэффициент детерминации, число наблюдений,
число независимых параметров линейной регрессии, число степеней свободы df = п - к - 1.
Величина ^-статистики для отвержения/подтверждения нулевой гипотезы Н0 зависит от значений п и к. Для этого выполняется сравнение фактического значения ^ф,акт и табличного значения ^теор. Фактическое значение критерия Фишера (Рфакт.) рассчитывается как отношение дисперсии регрессии к дисперсии остатков, рассчитанных на одну степень свободы по формуле (2). Теоретическое значение критерия Фишера (Ртеор) определяется из таблицы при заданном уровне значимостир и числе степеней свободы df.
Если фактическое значение критерия Фишера выше теоретического (Рфакт. > Ртеор.), то построенное регрессионное уравнение значимо и может выступать в качестве модели прогноза. Если выборочные статистики ^-распределения регрессий сезонных и годовых температур превосходят табличное значение Ртеор = 4,39 (ё- = 56), следовательно, регрессия является значимой. Тренд статистически значим для коэффициента детерминации выше Я2 = 0,065 (П = 6,5 % для п =58 (ёг = 58 - 2 = 56).
Результаты и обсуждение
Для исследования были рассчитаны регрессионные статистики сезонных и годовых рядов сумм осадков, суточных максимумов и числа дней с осадками не менее 20 мм на юге России, используя функцию ЛИНЕЙН(Ехсе1) [9]. Из результатов регрессионного анализа следует, что во всех климатических зонах имело место, как увеличение (70 %), в основном в степной зоне, так и уменьшение (30 %) сезонных и годовых сумм осадков. В большинстве случаев тенденции статистически незначимые (значимость Р-теста на 5 %-ном уровне а > 0,05). В летний сезон ни на одной станции не был определен значимый рост суммы осадков, при этом уменьшение сумм осадков имело место в летний сезон для большинства м/станций.
Для сезонных и годовых суточных максимумов осадков было выявлено как увеличение (75 %), так и уменьшение (25 %) осадков, в основном статистически незначимое. Значимый рост суточных максимумов осадков на 5 %-ном уровне имел место на отдельных м/станциях степной зоны. Незначимое уменьшение суточных максимумов осадков наблюдалось во всех климатических зонах, наиболее заметное - в летний сезон. Ряды с числом дней с осадками более 20 мм имели тенденцию к увеличению, в основном статистически незначимому.
Характеристики изменения режима осадков на юге ЕТР за 1961-2018 гг., полученные в результате регрессионного анализа (значения углового коэффициента линейного тренда а, коэффициента детерминации (Я2), критерия Фишера (Р-теста на 5 %-ном уровне) сезонных сумм осадков, суточных максимумов осадков, числа дней с осадками не менее 20 мм, представлены в таблице 1. Коэффициенты линейного тренда характеризуют среднюю скорость ло-
Таблица 1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
РЯДОВ ИЗМЕНЕНИЯ ОСАДКОВ НА ЮГЕ ЕТР, 1961-2018 ГГ. Table 1. Statistical characteristics of linear regression of the series of changes in precipitation in the south of the ETR, 1961-2018
Y=ax+b зима весна лето осень
а* F-тест/ а F-тест/ а F-тест/ а F-тест/
(R2) a ** (R2) a (R2) a (R2) a
Сумма осадков, а, мм/месс/год
0,14 0,65/ (0,01) 0,42
0,27 (0,03)
1,53/ 0,22
- 0,3 0,48/ (0,01) 0,49
0,56 4,10/ (0,07) 0,048
Суточный максимум, а, мм/месс/год
0,02 0,51/ (0,01) 0,48
0,03 0,53/ (0,01) 0,47
0,05 1,31/ (0,02) 0,26
0,10 4,65/ (0,08) 0,04
NR20, а, дней/год
0,00 (0,00)
0,01/ 0,92
0,01 (0,04)
2,57/ 0,11
0,00 (0,01)
0,46/ 0,50
0,02 20,87/ (0,074) 0,00
отрицательные тренды выделены серой заливкои;
тренды статистически значимые на 95%-ном уровне ^2 > 0,065 при а < 0,05)
выделены жирным.
*
**
кальных изменений атмосферных осадков на юге России в течение 1961-2018 гг. (а = мм/месяц/год), критерии Р-теста определяют значимость тенденций изменения режима осадков (тренды статистически значимы при а < 0,05).
Из таблицы 1 видно, что статистически значимо на 5 %-ном уровне увеличивались суммы осадков (0,56 мм/год), суточные максимумы осадков (0,10 мм/год), а также число дней с осадками NR20 (0,02 дня/год) в осенний сезон (значимость Р-критерия составила а = 0,048; 0,04; 0,00) (основной вклад внесли осадки степных станций).
Таким образом, на всей территории юга ЕТР, за исключением отрицательного тренда летних сумм осадков, наблюдалось увеличение сезонных и годовых сумм осадков, суточных максимумов осадков и NR20, в основном, статистически незначимое. Статистически значимые на 5 %-ном уровне положительные тренды за 19612018 гг. имели место для сумм осадков, суточных максимумов осадков и числа дней с осадками не менее 20 мм в осенний сезон (за счет степных станций).
Таблица 2. СКОРОСТЬ ИЗМЕНЕНИЯ СЕЗОННОЙ И ГОДОВОЙ СРЕДНЕЙ
ТЕМПЕРАТУРЫ В РАЗЛИЧНЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ЗОНАХ ЮГА ЕТР, 1961-2018 ГГ.
Table 2. The rate of change in the seasonal and annual average temperature in different climatic zones of the south of the EPR, 1961-2018
Сезоны Причерноморье Степная При-каспийская Предгорная Горная Высокогорная
Год, a(D,%)* 0,16(11,8%) 0,28(25,7%) 0,23(21%) 0,31(30%) 0,24(23%) 0,08(4%)
Зима 0,03(0,1%) 0,32(8,8%) 0,14(4,5%) 0,30(9,2%) 0,19(3%) -0,05(0,3%)**
Весна 0,11(4%) 0,22(11%) 0,23(17%) 0,27(14%) 0,20(9,7%) 0,07(1,5%)
Лето 0,35(32,5%) 0,41(31,3%) 0,33(28%) 0,45(34%) 0,38(40%) 0,32(35,6%)
Осень 0,14(5,5%) 0,19(7,1%) 0,20(8,6%) 0,24(12%) 0,16(6,1%) -0,01(0%)
а — угловой коэффициент линейной регрессии, °С/10 лет;
D — вклад тренда в объясненную дисперсию, %.
* статистически значимые тренды выделены жирным р > 6,5 % при а < 0,05,);
** отрицательные тренды выделены серой заливкой.
Результаты регрессионного анализа тенденций изменений температурного режима воздуха показали, что большинство сезонных и годовых трендов температур всех климатических зон юга ЕТР имеют положительную направленность (табл. 2).
Из данных таблицы 2 можно сделать вывод, что на отрезке времени 1961-2018 гг.:
1. Имело место статистически значимое увеличение
средних годовых температур во всех климатических зонах юга России (за исключением высокогорной, Терскол) от 0,24 °С/10 лет (В = 23 %) в горной до 0,31 °С/10 лет (В = 30 %) в предгорной зонах. В причерноморской зоне скорость изменения годовой температуры составила 0,16 °С/10лет (В = 11,8 %о) -это наименьшая скорость роста среднегодовой температуры из статистически значимых. В высокогорной зоне рост годовой температуры статистически незначим и составил а = 0,08 °С/10 лет (В = 4 %).
2. Во всех климатических зонах в динамике сезонных
средних температур наблюдалась общая закономерность - наибольшая скорость роста температур в летний сезон с максимальным вкладом объясненной дисперсии (от 0,32 °С/10 лет (35,6 %) в высокогорной зоне до 0,45 °С/10 лет (34 %) в предгорной зоне).
Таким образом, за последние десятилетия на юге ЕТР наблюдался статистически значимый рост годовой и сезонной температуры и увеличение осадков, значимое лишь в осенний сезон (при минимальном значении уровня значимости а = 0,05), при этом следует отметить, что в современный период (с середины 90-х годов прошлого века), количество экстремумов температур выше порогового значения значительно увеличилось в летний и осенний сезоны [10].
Далее для исследования зависимости изменений аномалий осадков (отклонения от среднего за 1961-1990 гг.) от аномалий температуры на юге России на первом этапе были построены совместные графики аномалий среднегодовой температуры и аномалий годовых осадков (сумм осадков, суточных максимумов и числа дней с осадками более 20 мм (рис. 1 а-в).
Уравнение линейного тренда аномалий среднегодовой температуры имеет вид:
У(А7) = 0,024х - 0,342, Б = 24,6 % , (3)
где у(АТ) - аномалии среднегодовой температуры; х - номер года с 1961 по 2018 г.
Вклад тренда в объясненную дисперсию составил Б = 24,6 % (й^ = 56), что характеризует увеличение аномалий среднегодовых температур за 1961-2018 гг. на юге ЕТР как статистически значимый.
Уравнение линейного тренда аномалий сумм осадков:
где У(АР) -х -
У(АР) = 0,658х - 5,51, Б аномалии сумм осадков; годы.
= 2,4 % ,
(4)
200 3,0
а анамалии температур — анамалии сумм осадков
20
3,0
15
10
50
-10
анамалии температур
анамалии NR20
2,5
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
-1,5
-2,0
Рис. 1.
Аномалии средней годовой температуры и годовых: а) сумм осадков; б) суточных максимумов осадков; в) числа дней с осадками не менее 20 мм (NR20) на юге России в 1961-2018 гг.
Fig . 1 - Anomalies of the average annual temperature and annual: a) the amount of precipitation; b) daily maximum precipitation; c) the number of days with precipitation of at least 20 mm (NR20) in the southern Russia in 1961-2018.
0
в
№ 3 , 2021
83
Уравнение линейного тренда аномалий суточных максимумов осадков:
У (АРщах) = 0,086х - 1,11, Б = 5,2 % , (5)
где У(АРтах) - аномалии суточных максимумов осадков; х - годы.
Уравнение линейного тренда аномалий NR20:
У (АЖ20) = 0,012х - 0,13, Б = 3,1 % , (6)
где У(АNR20) - аномалии числа дней с осадками более 20 мм; х - годы.
Вклад тренда в объясненную дисперсию для аномалий «триады осадков» составил Б = 2,4 %(АР), Б = 5,2% (ДРтах) и Б = 3,1 % (ДNR20). При минимальном значении статистической значимости тренда Б = 6,5 % (^ = 56), все изменения аномалий осадков могут быть определены как статистически незначимые.
Исследуя статистическую зависимость между значениями аномалий температуры и аномалиями «триады осадков», рассчитаем коэффициенты корреляции:
I (ъ-х)(у1-у)
г = -, (7)
похоу ' 4 '
где х и у - средние значения переменных хi и у{ соответственно; ах и ау - стандартные отклонения переменных х и у; п - количество наблюдений.
Для того, чтобы полученные коэффициенты корреляции были статистически значимыми на 5 %-ном уровне необходимо, чтобы значимость Р-критерия была меньше допустимой ошибки (а < 0,05). Из проведенного корреляционного анализа следует, что несмотря на одинаковую положительную направленность трендов как среднегодовой температуры, так и осадков
на юге России, коэффициенты корреляции статистически незначимы на 5 %-ном уровне, поскольку превышают уровень допустимой ошибки р = 0,05: для пары «средняя температура-сумма осадков» г = 0,09 (а = 0,13), для пары «средняя температура-суточные максимумы осадков» г = 0,21 (а = 0,09), для пары «средняя температура -Ж20» г = 0,13 (а = 0,10).
Исследуем зависимость аномалий годовых осадков (АР, АРтах, ANR20) от аномалий средней годовой температуры (АТ):
Р (АР, АРтах, АШ20) = Ьх(АГ) +Ь0-, (8)
где У(АР, АРтах, ш^0) - аномалии годовых сумм осадков, суточных максимумов осадков, числа дней с осадками не менее 20 мм;
Х(АГ) - аномалии средних годовых температур,
Ь и Ь0 - угловой коэффициент и свободный член уравнения линейной регрессии.
В регрессионной модели зависимости аномалий осадков (У(АР), У(АРтах), У(ШЮ0)) от аномалий температуры х(АГ) приведены уравнения:
У(АР) = 0,407Х(АГ) + 13,768, В = 0 % , (9)
У(АРтх = 1,426ХАГ) + 0,895, В = 3,4 % , (10)
У^20) = 0,193Х(АГ) + 0,183, В = 1,7 %, (11)
При аномалии температуры равной нулю, Х(АГ) = 0 °С, имеем типичные условия со средней температурой, равной климатической норме. Тогда свободный член Ь0 в уравнении (9) становится равным величине осадков при климатической норме (для сумм осадков Ь0 = 13,768 мм, для суточных максимумов осадков Ь0 = 0,895 мм, для Ш20 Ь0 = 0,183 дня).
Из уравнений (9) - (11) видно, что все коэффициенты «базовой триады» осадков положительные, следовательно, при росте температуры осадки также будут увеличиваться. При этом для суммы
осадков эта величина наименее значительна (Б = 0 %): из уравнения (9) имеем, что при росте аномалии среднегодовой температуры на х(Ат) = +1 °С аномалия суммы осадков увеличится на У(АР) = +0,407 мм в году, то есть рост составит ~ 3 % от аномалий сумм осадков (АР = 13,768 мм) при климатической норме температуры Х(АТ) = 0 °С.
Далее из уравнения (10) при росте среднегодовой аномалии температуры на х(АТ) = +1 °С аномалия суточных максимумов осадков составит У(АРтах) = 1,426 мм за год или увеличит рост на ~ 159 % от аномалий суточных максимумов осадков (0,895 мм) при климатической норме температуры х(АТ) = 0 °С. Рост положительной аномалии температуры на 1 °С приводит к росту аномалий суточных максимумов в 1,6 раза относительно климатической нормы Х(АТ) = 0 °С.
При росте среднегодовой аномалии температуры на Х(АТ) = +1 °С аномалия Ж20 (уравнение [11]) составит У(шюо) = 0,193 дня за год или рост на ~ 105 % от аномалий NR20 (0,183 дня) при климатической норме температуры.
Таким образом, на фоне значимого роста аномалий среднегодовой температуры аномалии сумма осадков и число дней с интенсивными осадками увеличиваются, но статистически незначимо. Тренд аномалий суточных максимумов осадков положительный, вклад тренда в объясненную дисперсию составил Б = 5,2 %, что наиболее близко к статистически значимому Б = 6,5 %. Выявленные тенденции характеризуют изменение режима осадков - количество осадков, выпавших за месяц, значительно не увеличивается, но если раньше это были равномерные дожди, то теперь короткие, ливневые.
Нелинейная зависимость увеличения интенсивности осадков от роста температуры вытекает из физической сущности двухфазной среды (пар-вода) [11]. Чем выше температура, тем больше пара может содержаться в воздухе. Характеризуя содержание воды в атмосфере, используются понятия абсолютной влажности ра (г/кг). Относительная влажность измеряется числом, показывающим, сколько процентов составляет абсолютная влажность ра (г/кг) от давления водяного пара рн , насыщающего воздух при имеющейся у него температуре:
В = (Ра/ Рн) Х 100 %.
(12)
Эти понятия приводят к различающимся по времени процессам конденсации в зависимости от температуры воздуха. Чем выше температура, тем больше пара может содержаться в воздухе. Возможны ситуации, когда холодный и очень теплый воздух имеют совершенно одинаковую абсолютную влажность, но для теплого воздуха это будет низкая относительная влажность, а для холодного - высокая относительная влажность. Следовательно, высока вероятность выпадения осадков в холодном воздухе, а в теплом - отсутствие осадков.
Для фиксированного состояния климата, такого как настоящее, распределение осадков неравномерно, главным образом из-за нелинейной связи между температурой и осадками и описывается уравнением Клапейрона - Клаузиуса, характеризующим изменение давления насыщения Е (наибольшее значение давления водяного пара, возможное при данной температуре) от температуры Т [11]:
^ - , (13)
йТ Г(у 1 - у2)
где - удельная теплота перехода из состояния 1 в состояние 2;
У, V - удельные объемы вещества в состояниях 1 и 2.
При определённой температуре воздуха в нем может максимально содержаться только определенное количество влаги, что характеризуется относительной влажностью по формуле (12). Относительная влажность определяется не только абсолютной влажностью, но и температурой воздуха. С увеличением температуры это максимально возможное количество влаги увеличивается, с уменьшением температуры воздуха максимальное возможное количество влаги уменьшается.
Поэтому, если понизить температуру воздуха, а количество влаги в нём останется прежним, то часть ее «выльется». Так что, с одной стороны, если температура будет расти, атмосфера гипотетически сможет удерживать больше влаги. С другой стороны, чем выше температура, тем больше воды испаряется в атмосферу.
В реальной атмосфере это приводит к тому, что при понижении температуры насыщенного воздуха на одно и то же значение
(например, на 1 °С) при высоких температурах (на фоне глобального потепления) конденсируется водяного пара больше, чем при низких температурах. Таким образом, в более теплом климате значительно больше влаги содержится в атмосфере из-за почти постоянной высокой относительной влажности, что приводит к усилению опасных конвективных явлений (ливни, град).
Выводы
Выявленные тенденции характеризуют тенденцию изменения режима осадков - дожди становятся не обложными, а ливневыми. Количество осадков, выпавших за месяц, значительно не увеличивается, но если раньше это были равномерные дожди, то теперь они короткие, ливневые. По результатам исследования можно отметить, что на фоне устойчивого роста температуры на юге России никакого устойчивого тренда осадков не обнаруживается, хотя можно отметить, что «...если наложить аномалии температур на аномалии количества осадков, то преимущественно холодные столетия, такие, как XIX в., оказываются сухими, а теплые, такие, как XX в. - более влажными» [12].
Таким образом, можно прогнозировать, что количество осадков не изменится, но экстремальных осадков станет больше. Соответственно почва, с её гранулометрической структурой, может оказаться неспособна пропустить эту влагу сквозь себя так быстро в таком объёме; тогда надо рассматривать выход рек из берегов, возможности наводнений. В современном мире требуется время на адаптацию к изменению климата. Сильные дожди, которые стали происходить чаще, требуют обратить внимание на городское технические оснащение, упреждающее затопление (ливневые канализации, стоки), которые рассчитаны на другие климатические нормы.
Библиографический список
1. МГЭИК . 2012 г.: Резюме для политиков Специального доклада по управлению рисками экстремальных явлений и бедствий для содействия адаптации к изменению климата . К. Б . Филд, В . Баррос, Т. Ф . Стокер и др . (ред .) . Спец . Доклад Рабочих I и II Межправительственной группы экспертов по изменению климата . Кембридж . Нью-Йорк . США . 19 с .
2 . Collins M ., Knutti R . , Arblaster J . M ., Dufresne J . -L ., Fichefet T ,
Friedlingstein P. , et al . (2013) . Long-term climate change: Projections, commitments and irreversibility. In T. F. Stocker, et al . (Eds .), Climate change . 2013: The physical science basis . Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp . 1029-1136) . Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press . URL: https://doi . org/10 . 1017/CBO9781107415324. 024
3 . Матвеева Т.А ., Гущина Д . Ю . , Золина О . Г. Крупномасштаб-
ные индикаторы экстремальных осадков в прибрежных природно-экономических зонах европейской территории России // Метеорология и гидрология . 2015 . Т. 11. С . 20-32.
4 . Pendergrass, A . G . What precipitation is extreme? // Science .
2018. 360(6393), 1072-1073 . https://doi . org/10 .1126/science . aat1871
5 . Pendergrass A . G . , Knutti R . The uneven nature of daily preci-
pitation and its change // Geophysical Research Letters . 2018 . Vol . 45 . No 21. Р 11980-11988 . URL: https://doi . org/10 .1029/
6 . Ashabokov B .A., Tashilova A.A., Kesheva L .A. , Taubekova
Z .A . Trends in Precipitation Parameters in the Climate Zones of Southern Russia (1961-2011) // Russian Meteorology and Hydrology, 2017 . Vol . 42, No . 3 . Р 150-158 .
7 . Ташилова А .А . Results of regression analysis of seasonal
precipitation in southern Russia over the past 60 years // Proceedings of the International Conference "Scientific research of the SCO countries: synergy and integration" . Part 2 . (October 28, 2020 . Beijing, PRC), рр . 229-238.
8 . www. ccl-16 . wmo . int
9 . Карлберг Конрад . Регрессионный анализ в Microsoft Excel:
пер . c англ . / Под ред . А . Г. Гузикевича . СПб .: Диалектика, 2019.400 с .
10 . Ашабоков Б .А . , Ташилова А .А . , Кешева Л . А ., Теунова Н . В ., Таубекова З . А . Климатические изменения средних значений и экстремумов приповерхностной температуры воздуха на юге европейской территории России // Фундаментальная и прикладная климатология . 2017 . № 1. С . 5-19 . 11. Матвеев Л . Т. Основы общей метеорологии: физика атмосферы: учеб пособие для ун-тов и гидромет вузов Ленинград: Гидрометеорологическое издательство . 1965 . 876 с . 12 Клименко В В Климат: непрочитанная глава истории Москва : Издательский дом МЭИ . 2009 . 408 с .
References
1. IPCC . 2012: A Summary for Policymakers of the Special Report on Extreme Event and Disaster Risk Management to Promote Climate Change Adaptation . C . B . Field, V. Barros, T. F. Stocker et al . (Ed .) . Specialist . Report of Working I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change . Cambridge . New York . USA . 19 p .
2 . Collins M ., Knutti R . , Arblaster J . M . , Dufresne J . -L . , Fichefet
T. , Friedlingstein P. , et al . (2013) . Long-term climate change: Projections, commitments and irreversibility. In T. F. Stocker, et al . (Eds .), Climate change 2013: The physical science basis . Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp . 1029-1136) . Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press . URL: https://doi . org/10 .1017/CB09781107415324 .024.
3 . Matveeva T. A ., Gushchina D .Yu ., Zolina O . G . Large-scale in-
dicators of extreme precipitation in coastal natural and economic zones of the European territory of Russia // Meteorology and Hydrology. 2015 . Vol . 11. P. 20-32 .
4 . Pendergrass, A. G . What precipitation is extreme? // Sci-
ence .2018 . 360(6393), 1072-1073 . https://doi .org/10. 1126/ science . aat1871.
5 . Pendergrass A . G . , R . Knutti The uneven nature of daily precip-
itation and its change . Geophysical Research Letters . 2018 . Vol . 45 . No21. P. 11980-11988. URL: https://doi . org/10 .1029/.
6 . Ashabokov B . A . Trends in Precipitation Parameters in the Cli-
mate Zones of Southern Russia (1961-2011) / B . A . Ashabokov, A .A . Tashilova, L . A . Kesheva, Z . A . Taubekova // Russian Meteorology and Hydrology. 2017 . Vol . 42 . No 3 . P. 150-158.
7 . Tashilova A . A . Results of regression analysis of seasonal pre-
cipitation in southern Russia over the past 60 years // Proceedings of the International Conference "Scientific research of the SCO countries: synergy and integration" . Part 2 . 2020. Beijing PRC P 229-238 8. www. ccl-16 . wmo . int .
9 . Karlberg Konrad . Regression analysis in Microsoft Excel / K . Karlberg; Ed . A . G . Guzikevich . SPb . : Dialectic, 2019 . 400 p . 10 . Ashabokov B .A ., Tashilova A . A ., Kesheva L .A ., Teunova N .V., Taubekova Z A Climatic changes in mean values and extrema of near-surface air temperature in the south of the European
territory of Russia // Fundamental and Applied Climatology. 2017 . No 1. Р. 5-19 .
11. Matveev L . T. Fundamentals of General Meteorology: Atmospheric Physics: Textbook. manual for high school and hy-dromet . universities . Leningrad: Hydrometeorological Publishing House . 1965 . 876 p .
12 . Klimenko V. V. Climate: an unread chapter of history: Moscow: MPEI Publishing House . 2009 . 408 p .
Поступило в редакцию 03.06.2021, принята к публикации 30.08.2021.
Об авторе
Ташилова Алла Амарбиевна, кандидат физико-математических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории микрофизики облаков Федерального государственного бюджетного учреждения «Высокогорный геофизический институт» . Адрес: Россия, Кабардино-Балкарская республика, г Нальчик, пр . Ленина, д . 2 . Scopus ID: 57191577384, Researcher ID: К-4321-2015, Телефон (928) 692-46-29, E-mail: tashilovaa@mail . ru
About the author
Tashilova Alla Amarbiyevna, candidate of physical and mathematical sciences, associate professor, senior research associate of department of physics of clouds of Federal state budgetary institution "High-Mountain Geophysical Institute", Address: Russia, Kabardino-Balkarian Republic, Nalchik, Lenin Ave . , 2 . Scopus ID: 57191577384 Researcher ID: K-4321-2015, Phone: (928) 692-46-29, E-mail: tashilovaa@mail . ru
