Межгодовая изменчивость облачности и длинноволновой атмосферной радиации в Центральном Арктическом бассейне Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

УДК 551.583

Вестник СПбГУ. Сер. 7, 2003, вып. 4 (№31)

Д. А. Васильева, П. Н. Священников

МЕЖГОДОВАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ОБЛАЧНОСТИ И ДЛИННОВОЛНОВОЙ АТМОСФЕРНОЙ РАДИАЦИИ В ЦЕНТРАЛЬНОМ АРКТИЧЕСКОМ БАССЕЙНЕ1

Облачный покров, являясь элементом климата, в то же время выполняет функции самого мощного, но изменчивого регулятора лучистого теплообмена, т. е. относится к числу главных климатообразую-щих факторов [1). Роль облачности особенно велика в формировании изменений общей циркуляции атмосферы. Облачность оказывает существенное влияние прежде всего через посредство радиационных эффектов. В связи с этим облачность и радиация представляют собой единую взаимосвязанную систему, определяющую динамику погоды и климата [2]. Приход солнечной энергии зависит от количества, форм облаков и их радиационных свойств. Большое влияние оказывает облачность на встречное излучение атмосферы. Этот нисходящий поток длинноволновой радиации играет особенно важную роль в высоких широтах, где приход солнечной радиации в зимний период становится пренебрежительно малым. Годовые суммы длинноволновой атмосферной радиации в Арктике в 2,5 раза больше годового прихода суммарной радиации и составляют 7-8 МДж/м2 [3]. Наземные наблюдения показали, что противоизлучение атмосферы при сплошной облачности возрастает в среднем зимой на 30%, а летом на 20% по сравнению с безоблачным небом [4].

Однако характеристики облачности в полярных районах, тем более их пространственно-временная изменчивость, являются наименее документированными из параметров, необходимых для моделирования полярной атмосферы и морского ледяного покрова. Сравнение результатов численных экспериментов, выполненных на моделях общей циркуляции атмосферы, показывает наибольший разброс в воспроизведении именно этого параметра различными моделями. Указанные обстоятельства обусловливают важность адекватного описания параметров облачности и ее временной изменчивости для целей совершенствования и валидации региональных моделей и моделей общей циркуляции атмосферы

15].

Поэтому, основываясь на вышесказанном, цель этой работы заключается в изучении режима облачности нижнего яруса и потоков приходящей длинноволновой радиации в Центральном Арктическом бассейне по материалам срочных и среднесуточных данных визуальных наблюдений.

Исходными для проведенных исследований облачности и потоков солнечной радиации послужили материалы наблюдений российских дрейфующих станций «Северный полюс» с 1954 по 1990 г., расположенных в районе 75-88° с. ш. и 135-220° в. д.

Значения потоков приходящей длинноволновой радиации ЕДЛ и повторяемости ясного и пасмурного состояния неба тг были получены по среднесуточным данным температуры воздуха, балла общей и нижней облачности, взятых из CD-ROM архива: Arctic Meteorology and Climate Atlas (Working Group/ Joint U.S. — Russian Arctic Atlas/ The Arctic Climatology Project/ version 1.0, 1 April 2000). Кроме того, для сравнения ГДЛ по суточным данным с Fa„ по среднемесячным были использованы среднемесячные величины температуры воздуха и балла облачности. Впервые применялся архив срочных данных (сроки в 03, 09, 15, 21 ч) по формам облачности.

К особенностям облачного покрова Арктики относится распределение частоты повторяемости общего балла облачности и. в меньшей степени, нижней облачности, которое имеет U-образную форму, особенно зимой. Повторяемости облачности в 0-2 балла (40%) и облачности в 9-10 баллов (49%) практически равны. Облачность в 3-7 баллов распределена равномерно. Зимой облачность среднего и верхнего ярусов преобладает над облачностью нижнего яруса. В летний период доминирует повторяемость пасмурного состояния неба (88%), повторяемость ясного неба составляет 7%, совсем незначительна облачность в 3-7 баллов (4-5%), причем основную роль играют облака нижнего яруса. Май и октябрь являются короткими переходными сезонами между зимним и летним распределением облачности [1, 5, 6]. Основная составляющая общей облачности — это облака нижнего яруса. Повторяемость ясного неба (0-2 балла) для нижней облачности зимой —76%, а пасмурного (9-10 баллов) — 16%. Летом эти значения соответственно равны 22 и 69% [5|. Следует также отметить, что внутримассовым слоистым облакам, характерным для устойчивой воздушной массы, принадлежит доминирующая роль. Условия устойчивой термической стратификации наиболее свойственны для летнего периода, поэтому и повторяемость этих облаков значительно возрастает от холодного периода к теплому [1, 7].

1 Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант №02-05-65296).

© Д. А. Васильева, П. Н. Священников, 2003

Рис. 1. Годовой ход повторяемости нижней облачности форм N3 (1), (2), Бс (3).

Результаты, полученные для исследуемого района, подтверждают вышесказанное. В таблице представлена повторяемость от общего числа наблюдений п форм облачности нижнего яруса и облаков вертикального развития в течение года, из которой видно, что наиболее встречающимися формами для исследуемого района Арктического бассейна являются Эс и N3.

Повторяемость форм облачности п (% от общего числа наблюдений) нижнего яруса и облаков вертикального развития в течение года

Месяц Форма

Бс к, Бс <"1 СЬ Си, СЬ № БУ пЬ N5, Рг пЬ

I 3 12 0 0 0 0 4 0 0

II 3 13 0 0 0 0 3 0 0

III 3 9 0 0 0 0 2 0 0

IV 6 9 0 0 0 0 1 1 0

V 17 30 2 0 0 0 7 1 0

VI 29 32 3 0 0 0 5 1 1

VII 27 24 4 0 1 0 5 1

VIII 27 28 4 0 1 0 7 1 1

IX 20 35 3 0 1 0 8 1 1

X 11 36 1 0 0 0 6 1 1

XI 7 19 0 0 0 0 3 1 0

XII 5 14 0 0 0 0 3 0 0

Примечание. Облака: Бь — слоистые, Бс — слоисто-кучевые, Гг — разорванно-слоистые, Си — кучевые, СЬ — кучево-дождевые, Кб — слоисто-дождевые, Рг пЬ — разорванно-дождевые.

Годовой ход повторяемости данных форм облачности (таблица, рис. 1) близок к годовому ходу количества облачности, типичному для всей Арктики, и характеризуется в целом наибольшими ее значениями в период с мая по октябрь и наименьшими — с ноября по апрель; при переходе от зимнего режима к летнему, особенно от апреля к мало, наблюдается интенсивное увеличение облачности; максимум наиболее четко для большинства районов Арктики выражен в августе — октябре, а минимум — в январе — марте.

Годы

Рис. 2. Повторяемость облачности форм N5 {1) и 5с (2) в августе. Прямые линии —тренды (то же для рис. 3).

Повторяемость слоистых облаков (Б?,) в летние месяцы составляет 20-29%, в зимние — 3-7%. Переходными периодами для этой формы облачности являются май и октябрь. Повторяемость слоисто-кучевых (Эс) облаков больше повторяемости слоистых, причем минимальные значения приходятся на март—апрель (9%), а максимальные — на сентябрь — октябрь (35-36%). Резко возрастает повторяемость от апреля к маю (от 9 до 30%). Ноябрь — переходный месяц от летнего сезона к зимнему. Повторяемость слоисто-дождевых (N3) облаков в летние месяцы составляет 5-8%, в зимние —2-4%. Минимальная их повторяемость наблюдается в апреле — 1%. Обращает на себя внимание общая для указанных форм закономерность — повторяемость облачности в летний период сначала растет, затем уменьшается и снова увеличивается. Для и 8с период уменьшения приходится на июль-август, для ИЬ — июнь-июль. Это вторичное понижение повторяемости облачности форм и Зс, очевидно, связано с изменением подстилающей поверхности и давления, летнее распределение которого существенно отличается от других сезонов.

Для построения временной изменчивости повторяемости всех трех форм были выбраны февраль и август, а также переходные месяцы: май, октябрь для N3; апрель, ноябрь для Бс. Временная изменчивость повторяемости форм облачности была исследована с помощью линейных трендов. Оценка значимости (5%-й уровень значимости) показала, что тенденция к увеличению повторяемости со временем наблюдается для форм Бс и N3 в августе: изменения составляют 25 и 7% соответственно (рис. 2).

Повторяемость пасмурного и ясного неба для общей и нижней облачности была исследована в августе и феврале. Повторяемость пасмурного неба для нижней облачности значительно меньше, а,ясного неба больше, чем для общей облачности. Хорошо выражена тенденция к уменьшению повторяемости ясного неба (рис. 3) для общей облачности в феврале (тренд значим при 5%-м уровне значимости). В остальных случаях тренды либо не выражены, либо не значимы.

Подобные результаты для февраля были получены в работе [5], в которой снижение повторяемости ясного неба при незначительном изменении повторяемости сплошной облачности объясняется ростом загрязнения атмосферы Арктики, приводящего к возрастанию концентрации аэрозоля и, как правило, большему числу ядер конденсации. Можно предположить, что формирующаяся при этом арктическая дымка, локализующаяся в основном в инверсионном слое, при последующем радиационном выхолаживании приводит к конденсации водяного пара и к увеличению количества слоистых облаков нижнего яруса. Однако роль увеличения промышленного аэрозоля на облакообразовательные процессы в нижней тропосфере Арктики в настоящее время не оценена [7].

Расчеты потоков приходящей длинноволновой радиации проводились по уравнению [5]

п, %

Годы

Рис. 3. Повторяемость ясного неба в феврале: 1 — общая облачность, 2 — нижняя облачность.

Рдл = еаТ4,

где а — постоянная Стефана-Вольцмана, имеющая значение 5,67032-Ю-8 Вт/м2 К4; Т — температура воздуха (К); е — излучательная способность атмосферы, которая определяалсь по формуле Кёниг-Лангло и Огстейна:

£ = аь + Ькп3,

в которой п — балл общей облачности, выраженный в десятых долях, ак, Ь^—эмпирические коэффициенты, учитывающие влияние влажности и равные соответственно 0,765 и 0,22.

Метод Кёниг-Лангло и Аигитайна для параметризации баланса длинноволновой радиации в моделях морского льда, согласно работе [5], позволяет получить значения, приближающиеся к наблюдаемым. Величины РдЛ, найденные по суточным данным, больше (до 10 Вт/м2 в августе и до 13 Вт/м2 в феврале), чем Рцл по среднемесячным данным (рис. 4). Поскольку в моделях обычно используются среднемесячные значения облачности, то это приводит к систематической ошибке.

Для исследуемых месяцев были также построены тренды потоков приходящей длинноволновой радиации Рдд, которые, однако, не значимы.

Таким образом, описанные выше результаты исследований процессов взаимодействия длинноволновой солнечной радиации и облачности позволяют сделать следующие выводы.

Повторяемость форм облачности Бс и № имеет положительную тенденцию в августе. Повторяемость пасмурного неба для нижней облачности значительно меньше, а ясного неба больше, чем для общей облачности. Повторяемость ясного неба для общей облачности в феврале имеет тенденцию к уменьшению. В остальные месяцы изменения временного хода всех форм облачности и повторяемости ясного и пасмурного неба для общей и нижней облачности не наблюдаются. Не выявлены изменения и потоков приходящей длинноволновой радиации.

Использование суточных данных балла облачности при расчете потоков приходящей длинноволновой радиации в отличие от месячных данных, применяемых в моделях общей циркуляции атмосферы для параметризации длинноволнового излучения атмосферы, позволило получить систематическую ошибку, которая составляет 10-13 Вт/м2. В целом данные по срочным наблюдениям и среднесуточным данным дают возможность более точно определить искомые характеристики.

F^Bt/M2

Годы

Рис. 4- Потоки приходящей длинноволновой радиации в феврале, полученные по среднемесячным (1) и суточным (2) данным.

Summary

Vasilyeva D.A., Svyashchennikov P.N. Interannual variability of cloudiness and incoming longwave radiation from the atmosphere in the Arctic Basin.

Cloudiness regime and incoming longwave radiation fluxes in the Arctic Basin are considered. This report uses 6-hour observations data from drifting stations "North Pole" (1954-1990). The quantity characteristics of clouds, their forms and temporal variability are studied. It is shown, that using daily observations data instead of monthly average data allows getting more accurate results of incoming longwave radiation fluxes calculations.

Литература

1. Воскресенский А. И., Бряэгин H. Н. О мониторинге облачности Арктики // Мониторинг климата Арктики / Под ред. А.И.Воскресенского. Л., 1988. 2. Борисенков Е. П., Базлова Т. А., Ефимова J1. К. Перистая облачность и ее влияние на атмосферные процессы. Л., 1989. 3. Черниговский Н. Т., Маршунова М. С. Климат Советской Арктики (радиационный режим). Л., 1965. 4. Маршунова М. С., Пиманова Ю. Е., Лубо-Лесниченко К. Е. Влияние облачности на режим радиации в Арктике // Труды Аркт. и Антаркт. науч.-исслед. ин-та, 2000. Т. 440. 5. Makshtas А. P., Andreas E.L., Svyashchennikov P.N., Timachev V. F. Accounting for clouds in sea ice models // Atmospheric Res., 1999. Vol. 52. 6. Walsh J. E., Chapman W. L. Observation ally- and reanalysis-derived associations between arctic clouds, surface radiative fluxes and air temperature //' Proceedings of the ACSYS conference on polar processes and global climate. Rosario, Orcas Island, WA, USA. 3-6 November 1997. August 1998. WCRP-106, WMO/TD № 908. 7. Воскресенский А. И. Облачная атмосфера и климат Арктики // Труды Арктич. и Антарктич. науч.-исслед. ин-та, 2000, Т. 440.

Статья поступила в редакцию 25 марта 2003 г.