CC BY
15
УДК 913(4):551.586
А.А. Стефанович1, Е.Н. Воскресенская2, А.С. Лубков3
ОЦЕНКА БИОКЛИМАТИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ЧЕРНОМОРСКИХ КУРОРТОВ КРЫМА ДЛЯ РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА В РЕГИОНЕ
В представленной работе проведен комплексный анализ биоклиматических условий на территории Крыма с целью оценки возможности развития круглогодичной туристской деятельности в регионе. В качестве индикатора таких условий использовался Туристический климатический индекс (ТКИ). Он рассчитывался на основе методики З. Мечковского, усовершенствованной авторами. Для анализа был привлечен набор ежедневных гидрометеорологических данных за период с 1950 по 2017 гг. из архива стандартных гидрометеорологических наблюдений на пяти основных станциях Крыма, расположенных в разных зонах полуострова (Евпатория, Севастополь, Ялта, Феодосия, Керчь), а также из архива наблюдений на сети европейских метеостанций E-OBS и данные ре-анализа NCEP/ NCAR на пространственной сетке 2,5°х2,5°, которые интерполировались в указанные точки наблюдения в Крыму.
Показаны биоклиматические возможности и ограничения для осуществления круглогодичной туристической деятельности. Изучение линейных трендов ТКИ по месяцам выявило наличие значимых положительных величин соответствующих коэффициентов в конце зимы - начале весны (0,060,065 балл/год в феврале и 0,048-0,092 балл/год в марте), а также несколько меньшие величины в течение остальных месяцев, что выглядит обещающе с точки зрения формирования позитивной тенденции биоклиматических условий и благоприятствует туристической деятельности в Крыму. Анализ динамики внутригодового хода ТКИ показал наличие высокого биоклиматического потенциала для беспрепятственного осуществления круглогодичной туристической деятельности на территориях регионов Ялты и Севастополя. В то же время, регион Феодосии можно отнести к категории условного круглогодичного туризма с ограничениями в январе. При этом оценки биоклиматических туристических условий в районах Евпатории и в Керчи с декабря по февраль не дают возможности для развития в этих районах круглогодичных туристско-рекреационных мероприятий. Однако, принимая во внимание наличие положительного линейного тренда ТКИ для февраля в районе Евпатории, можно надеяться на вероятность будущего увеличения продолжительности туристского сезона на один месяц.
Ключевые слова: туристический климатический индекс, Крым, комплексный анализ, уровень комфорта, рекреация
Введение. Рекреация и туризм в Республике Крым являются важнейшими составляющими экономики региона. Типичная продолжительность курортного сезона в Крыму составляет в среднем от 130 до 160 дней. В качестве одной из важнейших в плане развития региона Крымское Правительство формулирует задачу ее увеличения вплоть до круглогодичной. В рамках Государственной программы развития курортов и туризма в Республике Крым на 2017-2020 гг. актуализирован интерес к исследованиям туристско-рекреационного сектора Крымского полуострова.
Привлекательность региона обусловлена, прежде всего, природно-климатическими условиями: ландшафтное разнообразие, горно-морской климат, наличие моря, минеральных источников, эндемичных видов флоры и фауны. В то же время Крым и Севастополь интересны своим богатым культурно-историческим наследием. При этом, несмотря на относительно небольшие размеры Крымского полуострова, на его территории имеется несколько климатических зон.
Среди крупных Крымских приморских городов Ялта считается самым привлекательным в рекреационном плане. По комплексу климатических факторов ее условия наиболее близки к Северному Средиземноморью (курорты Ривьеры и Лазурного берега). Благодаря субтропическому типу климата, обеспечиваемому наличием гряды Крымских гор, суровые погодные условия здесь наблюдаются нечасто. Зима обычно мягкая, непродолжительная, малоснежная, преимущественно с положительными температурами. На следующем по климатическим показателям месте, находится город Севастополь. Выгодное расположение к юго-западу от Крымских гор защищает его от холодных северо-восточных ветров.
Для городов, расположенных несколько севернее и не защищенных горами, а это Евпатория, Феодосия и Керчь, характерен степной приморский тип климата. Наиболее благоприятными условиями характеризуется Феодосия с более мягкой зимой, там быстрее теплеет весной, а летом практически не бывает душно. В Евпатории зимой немного холод-
1 Институт природно-технических систем, мл. науч. с.; e-mail: amazurenko@mail.ru
2 Институт природно-технических систем, зам. директора по научной работе, докт. геогр. н., профессор; e-mail: elena_voskr@mail.ru
3 Институт природно-технических систем, мл. науч. с.; e-mail: andrey-ls2015@yandex.ru
нее, но заметно теплее, чем в Керчи. Из-за влияния Азовского и Черного морей на формирование погодных условий климат в Керчи - засушливый, с жарким летом и более холодной, чем в других городах, но достаточно мягкой зимой с частой повторяемостью северо-восточных ветров.
Для получения количественной оценки рекреационной способности территорий обычно анализируют воздействие на человека комплекса гидрометеорологических параметров, который рассчитывается в виде биоклиматических индексов, разработанных разными авторами. Такие многочисленные оценки характеризуют качество условий для климатотерапии или проведения рекреационных мероприятий. Коротко охарактеризуем их.
Оценка туристско-рекреационного потенциала территорий осуществлялась в Советском Союзе еще с середины XX столетия. В отечественной литературе выделяют несколько типов такой оценки: функционально-технологический, медико-биологический, психолого-эстетический, экономический [Саранча, 2011]. Большое внимание уделяется медико-биологическому типу, так как он позволяет глубоко исследовать ресурсный потенциал территорий и определить периоды для туристкой деятельности отдыхающих. При его применении осуществляется оценка климато-погодных факторов и условий для туристско-рекреационной деятельности. В 1980 г. Н.А. Даниловой [1980] была предложена методика биоклиматической оценки территорий, в основу которой входила разработка оценочной шкалы для определения типа погоды с точки зрения комфортности. В результате по температуре воздуха, общей облачности и скорости ветра на климато-физиоло-гической основе были выделены рекреационные типы погод.
Сегодня в России продолжаются работы по изучению методов оценки биоклиматических условий крупных мегаполисов, а также местностей, предназначенных для организации лечебно-оздоровительного отдыха и туризма. Ю.П. Переведенцев и др. исследуют влияние глобальных климатических изменений на здоровье населения Приволжского федерального округа [Perevedentsev et al., 2016]. При этом для оценки биоклиматического уровня комфортности в работе используются наиболее универсальные и доступные для разных регионов страны биометеорологические индексы: эквивалентно-эффективная температура, индекс патогеннос-ти метеорологических условий и весовое содержание кислорода в воздухе. На примере города Ростова-на-Дону был применен биоклиматический подход к оценке смертности населения во время аномальной жары [Шартова и др., 2018]. В работе использовались различные тепловые индексы, включая индекс температуры и влажности в жаркую погоду, а также эффективной температуры. Было показано, что использование биоклиматических индексов способствует выявлению взаимосвязей между тепловыми индексами и рисками для здоровья населения. Индекс патогенности был использован
В.А. Беляевой в своем исследовании для анализа влияния внешних факторов на частоту вызовов скорой помощи к пациентам с артериальной гипертонией во Владикавказе [Belyaeva, 2017]. Подобные работы проводились и в Монгольском национальном университете медицинских наук [Javzmaa et al., 2016]. А в Ялтинском НИИ ФМЛ и МК им. ИМ. Сеченова с использованием индекса патогенности ведутся работы по совершенствованию круглогодичного кли-матолечения - традиционно привлекательного фактора крымских курортов [Мизин и др., 2018]. Также в работах других авторов для оценки климатической комфортности встречаются такие индексы, как биологически активная температура (БАТ) и радиационная эквивалентно-эффективная температура (РЭЭТ) [Andreyev, Popova, 2013; Trifonova et al., 2012; Kulagina, Trifonova, 2014].
В зарубежной практике большую популярность получил Туристический климатический индекс, разработанный канадским биометеорологом З. Меч-ковским. Первоначально индекс был разработан как комплексный показатель, оценивающий изменения климатических параметров, наиболее приемлемых для туристов со средним уровнем физической подготовки (осмотр достопримечательностей, прогулки, поездки) [Mieczkowski, 1985]. Позже, в несколько измененном виде индекс ТКИ был применен R. Morgan [Morgan et al., 2000] для анализа пляжной зоны в Уэльсе, на Мальте и в Турции. С применением этого индекса исследовательская группа [Amelung, Viner, 2006; Agnew, Viner, 2001] изучала влияние изменений климата на туристический поток на отдельных территориях Средиземноморского региона и прогнозирование будущих климатических условий. D. Scott использовал ТКИ для изучения последствий влияния климатических изменений на туристический ресурс при выборе туристических направлений в Северной Америке [Scott, McBoyle, 2001; Scott et al., 2003]. Другие авторы [Bakhtiari, Bakhtiari, 2013; Хоссейни, 2015; Мансуре, 2014] применили индекс для определения наиболее подходящих месяцев и районов для организации туристической деятельности на юго-востоке Ирана и в провинции Исфахан. В России [Рыбак, Рыбак, 2016] исследовали климатическую привлекательность территорий в Южном и Северо-Кавказском федеральных округах РФ с применением модифицированного индекса ТКИ. Российско-грузинская группа [Amiranashvili et al., 2017] проводила анализ месячных значений ТКИ в некоторых населенных пунктах Грузии и Северо-Кавказского Федерального округа.
В климатических исследованиях Крымского региона расчет и анализ ТКИ до сих пор не применялся. В этой связи сформулирована цель настоящей работы: получить комплексную оценку туристической привлекательности разных регионов Крыма для каждого месяца года с использованием методики расчета ТКИ и на ее основе определить оптимальные туристические потоки в разные сезоны года с учетом соответствующих рекреационных особенностей региона.
Материалы и методы исследований. Поскольку доступные ежесуточные станционные данные, содержащие непрерывную информацию о метеопараметрах, необходимых для расчета ТКИ (температура, влажность, давление и скорость ветра), имеют многочисленные пропуски, а качественные ряды данных для большинства этих параметров доступны лишь с 2007 г., в работе были использованы результаты реанализов. Для расчета ТКИ использовались ежесуточные приземные данные реанализа NCEP/ NCAR R1 с пространственным разрешением 2,5°х2,5° за период 1950-2017 гг. и реконструкцион-ные данные наблюдений E-OBS (v17.0), приуроченные к узлам пространственной сетки 0,25°х0,25° за тот же период. Принимая во внимание возможное сомнение о достаточно грубом разрешении реанали-за NCEP/NCAR, отметим, что в работах [Михайлова и др., 2008; Юровский, Маслова, 2008; Воскресенская, Белоусов, 2009] было проведено методическое исследование по сопоставлению массивов этого ре-анализа по температуре воздуха и морской воды, влажности и приземному давлению с другими реана-лизами и данными наблюдений на метеостанциях, в том числе и Крыма, и показана возможность использования данных NCEP/NCAR с применением соответствующих получаемых поправок.
Массив данных E-OBS в сравнении с NCEP/ NCAR является более надежным источником информации о температуре за счет полноты базы данных, алгоритмов их ассимилирования, однородности исходного ряда (в E-OBS входят лишь станционные наблюдения) и меньшего пространственного разрешения [Cornes et al., 2018]. В то же время массив данных E-OBS не содержит информацию о влажности, давлении и скорости ветра, поэтому эта информация была взята из реанализа NCEP/NCAR.
Для нивелирования искажений применяемых баз данных было проведено их уточнение с помощью доступных станционных наблюдений за 20052017 гг., информация о которых была взята на портале компании ООО «Расписание погоды» [Сайт ..., 2018]. Для этого данные используемых массивов интерполировались в точки станций (Севастополь, Феодосия, Ялта, Евпатория и Керчь) методом сплай-новой поверхности типа «тонкая пластина». Далее, для каждого используемого метеопараметра в один и тот же синоптический срок были рассчитаны коэффициенты корреляции, среднеквадратические отклонения данных реанализа и станционных данных и отношение дисперсий рядов. Т. е., были получены новые ряды с поправками для каждого перечисленного города.
На основе этих величин производилась корректировка данных реанализа с учетом станционных данных по следующей формуле:
Y,' = r ^ (Y, - Y) + X, а
(1)
фициент корреляции, а сх и с - дисперсии рядов станционных наблюдений и реанализа соответственно. Процедура уточнения выполнялась для каждого месяца отдельно.
Для расчетов по ниже приведенным формулам привлекались следующие метеорологические параметры: среднесуточная и максимальная температура воздуха, среднесуточные относительная влажность и скорость ветра, а также количество осадков и солнечное сияние (общее количество солнечных часов). Для всех временных рядов был выполнен контроль качества и проверка на пропуски. С целью оценки тенденций изменения значений биоклиматического показателя, а также температуры воздуха во времени для каждого города рассчитывались коэффициенты линейного тренда. Тенденция изменения рассматриваемого биоклиматического показателя оценивалась на уровне статистической значимости выше 80%.
Оценка привлекательности климатических условий в регионах Крыма в работе проводилась на основе расчета интегрального биоклиматического показателя - Туристического климатического индекса (ТКИ). Оценки выполнялись для каждого месяца, благодаря чему были получены биоклиматические характеристики курортов Крыма для всех сезонов года.
Отметим, что в данной работе использовалась модифицированная версия ТКИ Мечковского, а именно, при расчете ТКИ вместо среднемесячных значений гидрометеопараметров было предложено использовать ежедневные метеорологические данные. Для расчета ТКИ использовалась следующая формула [1985]:
TCI = 2 • (4 • Cid + CIa + 2 • R + 2 • S + W), (2) где Cid - дневной субиндекс комфорта, CIa - субиндекс суточной комфортности, S - субиндекс продолжительности светового дня, R - субиндекс осадков, W - субиндекс скорости ветра.
Ключевыми по суммарному вкладу в величину ТКИ (табл. 1) считаются субиндексы температурного (теплового) комфорта Cid и CIa. Они рассчитываются по эффективной температуре, которая является произвольной от температуры, относительной влажности воздуха и скорости ветра. В данной работе для расчета использовалась формула эквивалентно-эффективной температуры (ЭЭТ) по А. Миссенарду [Missenard, 1933]:
ЭЭТ = 37--
37 -1
0,68 - 0,0014 • f +
_1_
1,76 +1,4 - и
0,75
- 0,29 • t -11
f_ 100
(3)
где У' - уточненный ряд, У. - исходный ряд данных реанализа, X и У - средние рядов станционных наблюдений и реанализа соответственно, г - коэф-
где t - температура воздуха, °С; и - скорость ветра, м/с; f - относительная влажность, %.
При этом при расчетах субиндекса дневного теплового комфорта Cid использовались максималь-
Таблица 1
Характеристика субиндексов и их вклад в ТКИ [Scott, McBoyle, 2001]
Субиндекс Исходные метеоданные Влияние на ТКИ Вклад в ТКИ, (%)
Cíd Г - температура воздуха (°С) ЯН - относительная влажность воздуха (%) Характеризует термическую комфортность в часы максимальной туристической активности 40
Cía Г - температура воздуха (°С) ЯН - относительная влажность воздуха (%) Характеризует термическую комфортность в течение всех суток 10
R Сумма атмосферных осадков (мм) Отрицательно влияет на туристическую активность 20
S Продолжительность светового дня (часы) Стимулирует туристическую активность 20
W и - средняя скорость ветра (м/с) Влияет на туристическую активность в зависимости от своей величины 10
ная температура за день и соответствующие ей показатели относительной влажности и скорости ветра, а при субиндексе суточной комфортности Cía -среднесуточные данные тех же параметров.
Солнечный субиндекс S оценивает длительность периода солнечного сияния за сутки и рассчитывается как разность между временем заката и восхода солнца для каждого дня года при учете широты местности и склонения солнца:
т iт , 12
Ts = 12 н--arceos
л
(
- sin ф sin 5 cosфcos 5
Л
(4)
12
Tr = 12--arccos
л
- sin ф sin 5 cos ф cos 5
(5)
где Т - время заката, Тг - время восхода, ф - широта местности, 5 - склонение солнца.
Субиндекс ветра Ж формируется на основе информации о скорости ветра и температуре воздуха. Если температура воздуха составляет менее 15 °С, индекс ветрового охлаждения рассчитывается по формуле Сайпла [Бартон, Эдхолм, 1957]:
ОВ = (л/Г00и+ 10,45и)(33 - Гв), (6)
Таблица 2
Таблица расчетных значений субиндексов (в баллах) для ТКИ, основанная на данных З. Мечковского [1985]
Скорость ветра (км/час)
Рейтинг (баллы) Эффективная температура воздуха (°C) Количество осадков (мм) Солнечное сияние (час/день) При максимальной дневной температуре воздуха от 15 до 24°C При максимальной дневной температуре воздуха выше 24°С При жаре Охлаждение ветром (Вт/м2)
5,0 20-27 0,0-14,9 Более 10 Менее 2,88 12,24-19,79 - -
4,5 19-20 и 27-28 15,0-29,9 9-10 2,88-5,75 - - -
4,0 18-19 и 28-29 30,0-44,9 8-9 5,76-9,03 9,04-12,23 и 19,80-24,29 - Менее 500
3,5 17-18 45,0-59,9 7-8 9,04-12,23 - - -
3,0 15-17 60,0-74,9 6-7 12,24-19,79 5,76-9,03 и 24,30-28,79 - 500-625
2,5 10-15 75,0-89,9 5-6 19,80-24,29 2,88-5,75 - -
2,0 5-10 90,0-104,9 4-5 24,30-28,79 Менее 2,88 и 28,8-38,52 Менее 2,88 625-750
1,5 0-5 105,0-119,9 3-4 24,30-28,79 - 2,88-5,75 750-875
1,0 -5...-0 120,0-134,9 2-3 28,8-38,52 - 5,76-9,03 875-1000
0,5 - 135,0-149,9 1-2 - - 9,04-12,23 1000-1125
0,25 - - - - - - 1125-1250
0,0 -10.-5 Более 150,0 Менее 1 Более 38,52 Более 38,52 Более 12,24 Более 1250
-1,0 -15.-10 - - - - - -
-2,0 -20.-15 - - - - - -
-3,0 Ниже -20 - - - - - -
где ОВ - охлаждение в ккал/м2ч; и - скорость ветра, м/с; tВ - температура воздуха, °С. Для данного показателя был сделан пересчет ккал в Вт по соотношению 1 ккал (терм.) в час=1,162 Вт.
В случае субиндекса осадков R показатели за день умножались на количество дней в месяце. Такие корректировки позволили выделить в каждом месяце декады и более детально охарактеризовать временные и региональные различия в туристической привлекательности курортов в определенный период года. Данный метод позволяет объективно оценить несглаженные значения индексов.
Обратим внимание, что в уравнении Мечковс-кого (2), предусмотрено присваивать наибольший вес температурному дневному субиндексу комфорта, поскольку обычно туристы наиболее активны в течение светового дня. Количеству солнечного света и осадков придаются вторые по величине веса, за которыми следует суточный тепловой комфорт и скорость ветра.
Для обеспечения общей основы расчетов для всех субиндексов применяется балльная система оценки, варьирующаяся от 5 (оптимально) до -3 (крайне неблагоприятно) (табл. 2). Максимальное значение ТКИ равно 100 баллам, что характерно для «идеальной климатической привлекательности». Категории климатической привлекательности в зависимости от значений индекса представлены на рис. 1. Индекс ТКИ рассчитывался для «среднего человека» без учета индивидуальных особенностей (механизмов адаптации).
Результаты исследований и их обсуждение. В основе всех биоклиматических индексов главным метеорологическим параметром является температура воздуха. Поэтому при анализе тенденций изменения ТКИ отдельно в работе была проана-
лизирована и температура. На примере города Севастополя показано наличие межгодовых и скользящих десятилетних изменений температуры воздуха и ТКИ, обусловленных соответствующими масштабами колебаний в глобальной системе океан-атмосфера (рис. 2) [Коваленко и др., 2017]. На скользящем десятилетнем масштабе в изменениях среднемноголетних величин температуры воздуха хорошо заметно ее повышение со второй половины 1970-х гг., что соответствует отмеченному в литературе факту глобального «климатического сдвига» 1976-1977 гг., природу которого связывают со сменой фазы Тихоокеанской декадной осцилляции [Бардин, Воскресенская, 2007].
В результате анализа линейных трендов температуры воздуха на Крымских курортах, оцененных по данным реанализа по месяцам за период 19502017 гг., установлено в целом статистически значимое на 99%-ном уровне увеличение среднемесячных температур (табл. 3). При этом максимальная величина линейного тренда (0,056°С) отмечена для Ялты в августе, хотя и с июля по октябрь тренды составляли более 0,03°С. Для Евпатории (0,046°С), Феодосии (0,041°С) и Керчи (0,044°С) максимальные величины линейных трендов отмечены в марте, в то время как в Севастополе максимум составляет лишь 0,028°С. Следует отметить, что в зимние месяцы во всех городах виден рост температуры не менее 0,025°С, более выраженный до 0,036°С в Евпатории. Эта особенность может сослужить позитивную роль в повышении уровня комфортности климатических условий для перспективного развития круглогодичного туризма в Крыму, что будет рассмотрено ниже.
Линейные тренды ТКИ по месяцам за исследуемый период также преимущественно растут, одна-
Рис. 1. Внутригодовые изменения Туристического климатического индекса (балл) для курортов Крыма за период 1950-2017 гг. Fig. 1. Intra-annual TCI variations (points) for Crimean resorts during 1950-2017
Рис. 2. Изменение среднегодовой температуры воздуха (1) и ТКИ (2) для Севастополя за период 1950-2017 гг. и аппроксимация полиномом шестой степени (3 и 4), соответствующая скользящим десятилетним колебаниям
Fig. 2. Changes of the mean annual air temperature (1) and the TCI (2) during 1950-2017 in Sevastopol and the sextic polynomial
approximation (3 and 4), corresponding to moving decadal variations
ко значимость трендов существенно ниже (табл. 4). Из таблиц 3 и 4 видно, что максимальных положительных значений тренды температуры воздуха достигают в марте: в Керчи - 0,092 балла, Евпатории -0,071 балла, а в Феодосии величина положительного тренда в марте тоже велика (0,057 балла), но максимального значения (0,077 балла) она достигает в июне. В Севастополе линейный тренд ТКИ в марте -0,048 балла на 90%-ном уровне значимости. Статистически значимая на 95 и 90%-ном уровне тенденция к улучшению климатических условий для туризма в Феодосии установлена для июня (0,077 баллов). В Керчи значимые тренды выражены для июня, июля, августа и октября, а также, хотя и на 80%-ном уровне, - для февраля в Евпатории и Севастополе (0,065 и 0,060 баллов соответственно). Что касается Ялты, то значимого положительного линейного тренда не обнаружено, но имеется значимая на 90%-ном уровне достаточно высокая величина отрицательного тренда -0,099 баллов в октябре.
Климат мест, предназначенных для организации туризма, в зависимости от годового хода показателя ТКИ имеет один из шести типов распределения значений индекса: оптимальный круглогодичный, низкий круглогодичный, летний и зимний пик, бимодальный, плечевой пик, пик сухого сезона. Поскольку все анализируемые города Крыма расположены в средних широтах, для них характерно летнее распределение пиков (см. рис. 1). На графике внутригодового хода ТКИ для пяти анализируемых городов Крыма в 1950-2017 гг. видно, что в целом большую часть года на территории полуострова преобладают благоприятные климатические условия для туризма. Каждый из городов имеет два (Севастополь, Керчь), а некоторые и три (Евпатория, Ялта, Феодосия) месяца со значениями ТКИ выше 80 баллов, уровень комфорта которых оценивается как «превосходный». Обычно зона комфорта определяется как диапазон метеорологических условий (сочетание влажности и температуры, движение воздуха и теп-
Таблица 3
Коэффициенты линейного тренда среднемесячной температуры воздуха (°С/год) за 1950-2017 гг.
Месяц Евпатория Севастополь Ялта Феодосия Керчь
1 0,032** 0,025** 0 027**** 0,028* 0,025*
2 0,036** 0,026** 0,028**** 0,030* 0,028*
3 0,046**** 0,036**** 0,028**** 0 041**** 0 044****
4 0,010 0,007 0,008 0,014* 0,019**
5 0,014** 0,010* 0,012*** 0,020*** 0,019***
6 0,018*** 0,013*** 0,025**** 0,020*** 0,017**
7 0,022**** 0,022**** 0,038**** 0,021*** 0,020***
8 0,033**** 0,026**** 0,056**** 0,024**** 0,023***
9 0,033**** 0 029**** 0 039**** 0,018** 0,017*
10 0,029*** 0,024*** 0,031**** 0,018* 0,024**
11 0,019* 0,015* 0 027**** 0,012 0,008
12 0,005 0,003 0 023**** -0,005 -0,004
Уровни значимости: * - 80%, ** - 90%, *** - 95 %, **** - 99%.
Таблица 4
Коэффициенты линейного тренда среднемесячных значений ТКИ (балл/год) за 1950-2017 гг.
Месяц Евпатория Севастополь Ялта Феодосия Керчь
1 0,025 0,038 0,068 0,056 0,039
2 0,065* 0,060* 0,014 0,050 0,051
3 0,071*** 0,048** 0,001 0,057*** 0,092***
4 -0,015 -0,025 -0,045 0,005 0,028
5 0,001 -0,004 0,021 0,051* 0,070***
6 -0,009 -0,009 0,019 0 077**** 0,058**
7 0,014 0,013 0,062 0,034*** 0,069***
8 0,014 0,022 0,008 0,013 0,057**
9 0,006 -0,001 -0,038 0,042 0,022
10 0,010 0,002 -0,003 0,012 0,040*
11 0,024 0,024 -0,099** 0,019 0,029
12 -0,020 -0,024 0,004 -0,030 -0,028
Уровни значимости: * - 80%, ** - 90%, *** - 95 %, **** - 99%.
лового излучения), в пределах которого человек испытывает наименьшее напряжение терморегуляции и оптимальное теплоощущение [Малая ..., 1996; Первая ..., 1994; Энциклопедический ..., 1984].
Комфортным условиям в Крыму соответствуют значения ТКИ выше 60 баллов: от «хороших» до «идеальных». Приемлемые и переходные условия (50-40 баллов) также вполне позволяют осуществлять туристическую деятельность. Поэтому, исходя из графика на рис. 2, биоклиматические условия Ялты вполне пригодны для осуществления круглогодичной туристической деятельности. В эти же границы по значениям ТКИ укладываются условия в Севастополе, хотя величины индекса здесь немного ниже. Феодосию можно отнести к категории условного круглогодичного туризма по нижней границе пригодности, поскольку лишь январский индекс принадлежит к «неблагоприятной» категории. Однако в Евпатории и Керчи биоклиматические туристические условия не попадают в категорию круглогодичных из-за зимних месяцев с декабря по февраль, причем по значениям ТКИ Керчь относится к «очень неблагоприятной» категории в отличие от Евпатории с просто «неблагоприятным» индексом в эти месяцы. Однако, принимая во внимание наличие в Евпатории положительного линейного тренда ТКИ для февраля, можно надеяться на то, что продолжительность туристского сезона в этом городе может увеличиться на один месяц. Таким образом, при разработке стратегии развития туристической деятельности в Крыму возможно перспективное планирование круглогодичного туристского сезона для всей территории Крыма за исключением Керчи и ограниченно Евпатории в зимние месяцы.
Выводы. Исследование биоклиматического потенциала для развития туристической деятельности в Крыму с привлечением Туристического климатического индекса показало следующее:
- многолетний ход ТКИ характеризуется межгодовыми и скользящими десятилетними изменениями, связанными с глобальными процессами в системе океан-атмосфера, а также наличием преимущественно положительного линейного тренда ТКИ;
- значимые величины коэффициентов линейного тренда ТКИ имеют положительный знак в конце зимы - начале весны (0,06-0,065 балл/год в феврале и 0,048-0,092 балл/год в марте), а также несколько меньшие величины в течение остальных месяцев, что выглядит обещающе с точки зрения позитивной тенденции биоклиматических условий для туристической деятельности в Крыму;
- динамика внутригодового хода ТКИ показала наличие биоклиматического потенциала для беспрепятственного осуществления круглогодичной туристической деятельности на территориях Ялты и Севастополя. Феодосию можно отнести к категории условного круглогодичного туризма с ограничениями в январе. При этом биоклиматические туристические условия в Евпатории и в Керчи с декабря по февраль не дают возможности развивать здесь круглогодичный туризм. Однако, принимая во внимание наличие положительного линейного тренда ТКИ для февраля в Евпатории, можно надеяться на увеличение продолжительности туристского сезона на один месяц. Таким образом, при разработке стратегии развития туристической деятельности в Крыму возможно перспективное планирование круглогодичного туристского сезона для всей территории Крыма за исключением Керчи и ограниченно Евпатории в зимние месяцы.
Благодарности. Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты N° 18-35-00325 и 18-45-920063).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Бардин М.Ю., Воскресенская Е.Н. Тихоокеанская декадная осцилляция и европейские климатические аномалии // Морской гидрофизический журнал. 2007. № 4. С. 13-23.
Бартон А., Эдхолм О. Человек в условиях холода. М.: Изд-во иностранной литературы, 1957. 333 с.
Воскресенская Е.Н., Белоусов В.В. Геоинформационные форматы гидрометеорологических данных с использованием разных типов реанализа и методика их визуализации // Системы контроля окружающей среды: сб. науч. тр. Севастополь: Изд-во МГИ, 2009. № 12. С. 163-166.
Данилова Н.А. Климат и отдых в нашей стране. М.: Мысль, 1980. 155 с.
Коваленко О.Ю., Бардин М.Ю., Воскресенская Е.Н. Изменения характеристик экстремальности температуры воздуха в Причерноморском регионе и их изменчивости в связи с крупномасштабными климатическими процессами межгодового масштаба // Фундаментальная и прикладная климатология. 2017. № 2. С. 44-64.
Малая медицинская энциклопедия: в 6 т. / Гл. ред. В.И. Покровский. М.: Сов. энцикл.: Большая Российская энциклопедия: Медицина, 1991-1996.
Мансуре Д. Применение количественного показателя TCI для оценки климатотуристического комфорта (на примере области ИРИ) // Вестник Таджикского национального университета. Серия социально-экономических и общественных наук. Душанбе: СИНО, 2014. № 2/5(141). С. 133-140.
Мизин В.И., Ежов В.В., Ярош А.М., Пьянков А.Ф., До-рошкевич С.В. Актуальные проблемы медицинской климатологии в совершенствовании санаторно-курортной помощи // Вестник физиотерапии и курортологии. 2018. № 2. 110 с.
Михайлова Н.В., Наумова В.А., Воскресенская Е.Н. Сравнительный анализ гидрометеорологических данных глобальных массивов NCEP/NCAR и COADS с данными наблюдений гид-рометслужбы Украины в регионе Черного моря // Системы контроля окружающей среды: сб. науч. тр. Севастополь: Изд-во МГИ, 2008. № 11. С. 312-315.
Первая медицинская помощь. М.: Большая Российская Энциклопедия, 1994. 255 c.
Рыбак О.О., РыбакЕ.А. Применение климатических индексов для оценки региональных различий туристической аттрак-тивности // Научный журнал КубГАУ. 2016. № 121(07). C. 1-24.
Саранча М.А. Методологические проблемы интегральной оценки туристско-рекреационного потенциала территории // Вестник Удмуртского университета. Биология. Науки о Земле. 2011. № 1. С. 118-127.
Хоссейни С.С. Изучение роли туризма в устойчивом развитии региона с помощью геоинформационных систем (на примере провинции Исфахан, Иран): автореф. дис. ... канд. геогр. наук / Казанский (Приволжский) федеральный университет. Пермь, 2015. 22 с.
Шартова Н.В., Шапошников Д.А., Константинов П.И., Ревич Б.А. Биоклиматический подход к оценке смертности населения во время аномальной жары на примере юга России // Вест. Моск. ун-та. Сер. 5. Геогр. 2018. № 6. С. 47-55.
Энциклопедический словарь медицинских терминов: в 3 т. / Гл. ред. Б.В. Петровский. М. : Сов. энциклопедия, 1982-1984.
Юровский А.В., Маслова В.Н. Сравнительный анализ гидрометеорологических данных, выделенных для Черноморского региона из массивов ре-анализа JRA-25, NCEP/NCAR и ERA-40 // Системы контроля окружающей среды: сб. науч. тр. Севастополь: Изд-во МГИ, 2008. № 11. С. 316-319.
Agnew M., Viner D. Potential Impacts of Climate Change on International Tourism. Tourism and Hospitality Research, 2001, vol. 3, no. 1, p. 37-60.
Amelung B., Viner D. Mediterranean Tourism: Exploring the Future with the Tourism Climatic Index. Journal of Sustainable Tourism, 2006, vol. 14, no. 4, p. 349-366.
Andreyev S., Popova E. Ecologic-geographical estimation of climatic comfortness of Rostov-on-Don. European Journal of Natural History, 2013, vol. 5, p. 32-34.
Amiranashvili A.G., Japaridze N.D., Kartvelishvili L.G., Khazaradze K.R., Matzarakis A., Povolotskaya N.P., SenikI.A. Tourism Climate Index in Some Localities of Georgia and North Caucasus (Russia). Journal of the Georgian Geophysical Society, Issue B. Physics of Atmosphere, Ocean and Space Plasma, 2017, vol. 20B, p. 43-64.
Bakhtiari B., Bakhtiari A. Determination of Tourism Climate Index in Kerman Province. Desert, 2013, vol. 18, no. 2, p. 113-126.
Belyaeva V. Influence exerted by risk factors of space and earth weather on frequency of emergency calls from patients with acute cerebral circulation disorders. Health Risk Analysis, 2017, vol. 4, p. 76-82.
Cornes R.C., van der Schrier G., van den BesselaarE.J.M., JonesP.D. An Ensemble Version of the E-OBS Temperature and Precipitation Data Sets. J. Geophys. Res.-Atmos., 2018, vol. 123, no. 17, p. 9391-9409.
Javzmaa T., Bat-Enkh O., Ajnai L., Battulga S. Results of Simulation Program for Pathological Index relating the Climate Factors. American Journal of Networks and Communications, Special Issue: Traffic and Performance Engineering for Networks, 2016, vol. 5, no. 1-1, p. 10-13.
Kulagina K., Trifonova T. Assessment of Climate Comfort for Central Russia Residents. GI-Forum 2014: Geospatial Innovation for Society, 2014, vol. 1, p. 225-228.
Mieczkowski Z. The Tourism Climatic Index: A Method of Evaluating World Climates for Tourism. The Canadian Geographer, 1985, vol. 29, no. 3, p. 220-233.
Missenard F. Température effective d'une atmosphere Génrnalisation température résultante d'un milieu. In: Encyclopédie Industrielle et Commerciale, Etude physiologique et technique de la ventilation. Librerie de l'Enseignement Technique, Paris, 1933, р. 131-185.
Morgan R., Gatell E., Junyent R., Micallef A., Ozhan E., Williams A. An improved user-based beach climate index. J. Coast. Conserv., 2000, vol. 6, p. 41-50.
Perevedentsev Yu., Malkhazova S., Aukhadeev T., Shantalinsky K. Medical and demographic consequences of climate change and the assessment of comfort level of weather-climatic conditions in the Volga Federal. Geography. Environment. Sustainability, 2016, vol. 4, no. 9, p. 63-76.
Scott D., McBoyle G. Using a 'tourism climate index' to examine the implications of climate change for climate as a tourism resource. First International Workshop on Climate, Tourism and Recreation, Halkadiki, Greece, 2001, p. 69-88.
Scott D., McBoyle G., Mills B. Climate change and the skiing industry in Southern Ontario (Canada): exploring the importance of snowmaking as a technical adaptation. Climate Research, 2003, vol. 23, p. 171-181.
Trifonova T., Kulagina E., Mishchenko N. Assessment of bioclimatic conditions in Russia Central Federal Region. The Geography of Health: the Challenges of Environmental and Societal Issues in the 21st Century. Pre-Conference Meeting to the 32nd International Geographical Congress, Berlin, 2012, p. 33-34.
Электронные ресурсы
Сайт «Расписание погоды» [Электронный ресурс]: URL: https://rp5.ru (дата обращения 28.04.2018).
Поступила в редакцию 10.11.2019 После доработки 12.04.2020 Принята к публикации 06.07.2020
A.A. Stefanovich1, E.N. Voskresenskaya2, A.S. Lubkov3
EVALUATION OF BIOCLIMATIC POTENTIAL OF THE BLACK SEA RESORTS OF CRIMEA FOR REGIONAL TOURISM DEVELOPMENT
A comprehensive analysis of bioclimatic conditions over the Crimea was carried out to evaluate the potential of its territory development as a year-round tourist resort. The Tourism Climatic Index (TCI) was used as an indicator of such conditions. It was calculated on the basis of Z. Mieczkowski method, improved by the authors. Daily hydrometeorological data for the period from 1950 to 2017 was analyzed, taken from the archive of standard hydrometeorological observations at five main stations of Crimea located in the different zones of the peninsula (Evpatoria, Sevastopol, Yalta, Feodosia and Kerch) and the archive of observation data from European weather stations E-OBS, as well as the NCEP/NCAR re-analysis data on the spatial grid 2,5°x2,5°, which were interpolated to the points of observation in the Crimea.
Bioclimatic potential and restrictions for carrying out year-round tourism activities are shown. The study of the TCI linear trends for each month revealed the significant positive values of the corresponding coefficients in late winter and early spring (0,06-0,065 points/year in February and 0,048-0,092 points/ year in March), as well as just slightly smaller values during the other months, which seems promising for the formation of a positive trend in bioclimatic conditions and favors tourist activity in Crimea. Analysis of the TCI intra-annual dynamics showed a high bioclimatic potential for the year-round tourist activities within the territories of Yalta and Sevastopol regions. At the same time, the region of Feodosia could be classified into conditionally year-round tourism with restrictions in January. The bioclimatic values of tourist conditions in Evpatoria and Kerch regions from December to February eliminate the development of year-round touristic and recreational activities in these areas. However, taking into account the positive linear trend of TCI for February in the Evpatoria area, one can hope for possible lengthening of the tourist season by one month in the future.
Key words: tourism climatic index, Crimea, comprehensive analysis, comfort level, recreation
Acknowledgements. The work was partly financially supported by the Russian Foundation for Basic Research (projects no. 18-35-00325 and 18-45-920063).
REFERENCES
Agnew M., Viner D. Potential Impacts of Climate Change on International Tourism. Tourism and Hospitality Research, 2001, vol. 3, no. 1, p. 37-60.
Amelung B., Viner D. Mediterranean Tourism: Exploring the Future with the Tourism Climatic Index. Journal of Sustainable Tourism, 2006, vol. 14, no. 4, p. 349-366.
Amiranashvili A.G., Dzhaparidze N.D., KartvelishviliL.G., Khazaradze K.R., Matzarakis A., Povolotskaya N.P., SenikI.A. Tourism Climate Index in Some Localities of Georgia and North Caucasus (Russia). Journal of the Georgian Geophysical Society, Issue B. Physics of Atmosphere, Ocean and Space Plasma, 2017, vol. 20B, p. 43-64.
Andreyev S., Popova E. Ecologic-geographical estimation of climatic comfortness of Rostov-on-Don. European Journal of Natural History, 2013, vol. 5, p. 32-34.
Bakhtiari B., Bakhtiari A. Determination of Tourism Climate Index in Kerman Province. DESERT, 2013, vol. 18, no. 2, p. 113126.
Bardin M.Ju., Voskresenskaya E.N. Pacific decade oscillation and European climatic anomalies. Physical Oceanography, vol. 17, iss. 4, July 2007, p. 200-208. (In Russian)
Belyaeva V. Influence exerted by risk factors of space and earth weather on frequency of emergency calls from patients with acute cerebral circulation disorders. Health Risk Analysis, 2017, vol. 4, p. 76-82.
Barton A., Edkholm O. Chelovek v usloviyakh kholoda. Moscow, Foreign literature Pabl., 1957, 333 p. (In Russian)
Cornes R.C., van der Schrier G., van den Besselaar E.J.M., Jones P.D. An Ensemble Version of the E-OBS Temperature and Precipitation Data Sets. J. Geophys. Res.-Atmos., 2018, vol. 123, no. 17, p. 9391-9409.
Danilova N.A. Klimat i otdyh v nashej strane [Climate and recreation in our country]. Moscow, Mysl' Publ., 1980, 155 p. (In Russian)
Entsiklopedicheskii slovar' meditsinskikh terminov: v 3 t., gl. red. B.V. Petrovskii [Encyclopedic dictionary of medical terms, in three volumes, Ed. B.V. Petrovskii]. Moscow, Sovetskaja enciklopedija Publ., 1982-1984. (In Russian)
Hossejni S.S. Izuchenie roli turizma v ustojchivom razvitii regiona s pomoshh 'ju geoinformacionnyh sistem (na primere provincii Isfahan, Iran) [Study of the role of tourism for sustainable development of a region using geographic information systems (case study of the Isfahan Province, Iran)]. Extended Abstract of PhD Thesis in Geography, Perm', Kazanskij (Privolzhskij) federal'nyj universitet Publ., 2015, 22 p. (In Russian)
Javzmaa T., Bat-Enkh O., Ajnai L., Battulga S. Results of Simulation Program for Pathological Index relating the Climate Factors. American Journal of Networks and Communications, Special Issue: Traffic and Performance Engineering for Networks, 2016, vol. 5, no. 1-1, p. 10-13.
1 Institute of Natural and Technical Systems, Junior Scientific Researcher; e-mail: amazurenko@mail.ru
2 Institute of Natural and Technical Systems, Deputy Director of Scientific Research, Professor, D.Sc. in Geography, e-mail: elena_voskr@mail.ru
3 Institute of Natural and Technical Systems, Junior Scientific Researcher; e-mail: andrey-ls2015@yandex.ru
Kovalenko O.Ju., Bardin M.Ju., Voskresenskaya E.N. Izmenenija harakteristik ekstremal'nosti temperatury vozduha v Prichernomorskom regione i ih izmenchivosti v svjazi s krupnomasshtabnymi klimaticheskimi processami mezhgodovogo masshtaba [Changes in the characteristics of air temperature extremes over the Black Sea region and their variability associated with interannual large-scale climatic processes]. Fundamental'naja i prikladnaja klimatologija, 2017, no. 2, p. 44-64. (In Russian)
Kulagina K., Trifonova T. Assessment of Climate Comfort for Central Russia Residents. GI-Forum 2014: Geospatial Innovation for Society, 2014, vol. 1, p. 225-228.
Malaja medicinskaja enciklopedija : V 6 t., Gl. red. VI. Pokrovskij [Small medical encyclopedia, in six (6) volumes, Ed. V.I. Pokrovskij]. Moscow, Sovetskaja enciklopedija Publ., Bol'shaja Rossijskaja Jenciklopedija Publ., Medicina Publ., 1991-1996. (In Russian)
Mansure D. Primenenie kolichestvennogo pokazatelja TCI dlja ocenki klimatoturisticheskogo komforta (na primere oblasti IRI) [Utilization of TCI quantitative index to assess tourism climate comfort zones (Case study: Iran-coastal province of Mazandaran)]. Vestnik Tadzhikskogo nacional 'nogo universiteta, Serija social 'no-ekonomicheskih i obshhestvennyh nauk, Dushanbe, SINO Publ., 2014, no. 2/5(141), p. 135-140. (In Russian)
Mieczkowski Z. The Tourism Climatic Index: A Method of Evaluating World Climates for Tourism. The Canadian Geographer, 1985, vol. 29, no. 3, p. 220-233.
Mihajlova N.V., Naumova V.A., Voskresenskaya E.N. [A comparative analysis of the hydrometeorological data of the NCEP / NCAR and COADS global massifs and the observational data of the hydrometeorological service of Ukraine in the Black Sea region]. Sistemy kontrolja okruzhajushhej sredy [Systems of environment monitoring]: Sb. nauch. tr. Sevastopol', MGI Publ., 2008, no. 11, p. 312-315. (In Russian)
Missenard F. Température effective d'une atmosphere Généralisation température résultante d'un milieu. In: Encyclopédie Industrielle et Commerciale, Etude physiologique et technique de la ventilation, Librerie de l'Enseignement Technique, Paris, 1933, p. 131-185.
Mizin V.I., Ezhov V.V., Jarosh A.M., P'jankov A.F., Doroshkevich S.V. Aktual'nye problemy medicinskoj klimatologii v sovershenstvovanii sanatorno-kurortnoj pomoshhi [Actual problems of medical climatology in improving sanatorium and resort care]. Vestnik fizioterapii i kurortologii, no. 2, 2018, 110 p. (In Russian)
Morgan R., Gatell E., Junyent R., Micallef A., Ozhan E., Williams A. An improved user-based beach climate index. J. Coast. Conserv, 2000, vol. 6, p. 41-50.
Perevedentsev Yu., Malkhazova S., Aukhadeev T., Shantalinsky K. Medical and demographic consequences of climate change and the assessment of comfort level of weather-climatic conditions in the Volga Federal District. Geography. Environment. Sustainability, 2016, vol. 4, no. 9, p. 63-76.
Pervaja medicinskajapomoshh' [First aid]. Moscow, Bol'shaja Rossijskaja Enciklopedija Publ., 1994, 255 p. (In Russian)
Rybak O.O., RybakE.A. Primenenie klimaticheskih indeksov dlja ocenki regional'nyh razlichij turisticheskoj attraktivnosti [Application of climate indices for evaluation of regional differences in tourist attractiveness]. Nauchnyj zhurnal KubGAU, 2016, no. 121(07), p. 1-24. (In Russian)
Sarancha M.A. Metodologicheskie problemy integral'noj ocenki turistsko-rekreacionnogo potenciala territorii [Methodological problems of the integrated assessment of tourist and recreational potential of a territory]. Vestnik Udmurtskogo universiteta, Biologija, Nauki o Zemle, 2011, vol. 1, p. 118-127. (In Russian)
ScottD., McBoyle G. Using a 'tourism climate index' to examine the implications ofclimate change for climate as a tourism resource. First International Workshop on Climate, Tourism and Recreation, Halkadiki, Greece, 2001, p. 69-88.
Scott D, McBoyle G., Mills B. Climate change and the skiing industry in Southern Ontario (Canada): exploring the importance of snowmaking as a technical adaptation. Climate Research, 2003, vol. 23, p. 171-181.
Shartova N.V., Shaposhnikov D.A., Konstantinov P.I., Revich B.A. Bioklimaticheskij podhod k ocenke smertnosti naselenija vo vremja anomal'noj zhary na primere juga Rossii [Bioclimatic approach to the assessment of population mortality during heat waves: case study of the south of Russia]. Vestn. Mosk. un-ta, Ser. 5, Geogr., 2018, no. 6, p. 47-55. (In Russian)
Trifonova T., Kulagina E., Mishchenko N. Assessment of bioclimatic conditions in Russian Central Federal Region. The Geography of Health: the Challenges of Environmental and Societal Issues in the 21s' Century, Pre-Conference Meeting to the 32nd International Geographical Congress, Berlin, 2012, p. 33-34.
Voskresenskaya E.N., Belousov V.V. [Geo-informational formats of hydrometeorological data using different types of reanalysis and the technique of their visualization]. Sistemy kontrolja okruzhajushhej sredy [Systems of environment monitoring]: Sb. nauch. tr. Sevastopol', MGI Publ., 2009, no. 12, p. 163-166. (In Russian)
Yurovskij A.V., Maslova V.N. Sravnitel'nyj analiz gidrometeorologicheskih dannyh, vydelennyh dlja Chernomorskogo regiona iz massivov re-analiza JRA-25, NCEP/NCAR i ERA-40 [Comparative analysis of hydrometeorological data for the Black Sea region from the JRA-25, NCEP/NCAR and ERA-40 re-analysis arrays]. Sistemy kontrolja okruzhajushhej sredy [Systems of environment monitoring]: Sb. nauch. tr. Sevastopol', MGI Publ., 2008, no. 11, p. 316-319. (In Russian) Web sources
Raspisanie pogody [Website «Weather schedule»] [Elektronnyj resurs]: URL: https://rp5.ru (access date 28.04.2018). (In Russian)
Received 10.11.2019 Revised 12.04.2020 Accepted 06.07.2020
