CC BY
16
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
«НАУКА. ИННОВАЦИИ. ТЕХНОЛОГИИ», №4, 2021
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Высокогорный геофизический институт», Россия; kesheva.lara@yandex
ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИЙ ИЗМЕНЕНИЯ ВЫСОТЫ СНЕЖНОГО ПОКРОВА НА МЕТЕОСТАНЦИЯХ СЕВЕРНОГО КАВКАЗА
DOI: 10.37493/2308-4758.2021.4.8
На фоне глобального потепления, наблюдаемого в последние десятилетия, происходят изменения всех климатических характеристик. В эпоху глобального потепления, по мере увеличения температуры воздуха растет и влагосодержание воздушных масс, поэтому в холодных районах возрастает количество выпадающего снега. Это свидетельствует о большой чувствительности снежного покрова к любым изменениям в составе атмосферы и ее циркуляции. Снежный покров является важным компонентом природной среды зимнего периода. В данной работе проведена оценка тенденций изменения высоты снежного покрова на трех метеорологических станциях Северного Кавказа, расположенных в различных климатических зонах. Для анализа были использованы данные наблюдений за снежным покровом за период 1961-2018 гг.
Материалы и методы
исследований. Для получения результатов изменения режима снежного покрова с 1960/1961 по 2017/2018 гг. на территории Северо-Кавказского региона были исследованы осредненные ряды характеристик снежного покрова по данным 3-х метеорологических станций: Прохладная, Нальчик и Теберда. С помощью статистического пакета программы SPSS 13.0 были рассчитаны следующие статистики: среднее, стандартное отклонение, минимум, максимум, размах, коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса, экстремальные значения, климатическая норма, тест Колмогорова - Смирнова на нормальность кривой распределения, Т-тест на сравнение равенства среднего с климатической нормой. Получены линейные тренды, скорость изменения метеопараметра, произведена оценка устойчивости климатических изменений, выявлены аномалии для каждого исследуемого ряда.
Результаты исследований
и их обсуждение. Для оценки изменения характеристик снежного покрова использовались данные рядов высоты снежного покрова в холодные сезоны 1961-2018 гг. (с октября по апрель за 1960/61-2017/18 гг.). Сезоны с октября по апрель 1960/1961 гг., 1961/1962 гг., ..., 2017/2018 гг. далее по тексту для краткости записаны как 1961, 1962, ..., 2018 гг. Анализируя среднедекадную высоту снежного покрова, например 1961 года, использовались данные октября, ноября, декабря 1960 года и января, февраля, марта и апреля 1961 года. В ходе исследования произведена оценка устойчивости климатических изменений. В качестве ее интегральной характеристики использовали показатель Херста (Н), который показал
25.00.30 УДК 551.583
Кешева Л.А.
Введение.
трендоустойчивость и устойчивую тенденцию увеличения высоты снежного покрова на исследуемых м/станциях. Стандартное отклонение ст использовалось в качестве меры типичной изменчивости высоты снежного покрова (СП) за период 1960/61-2017/18 гг. Для каждого ряда метеопараметров посчитаны минимальные и максимальные значения высоты СП. Для выявления аномалий исследовались отклонения текущих значений от многолетнего среднего за период 1961-1990 гг. (климатическая норма). Проведен анализ изменения высоты снежного покрова за весь период исследования 1961-2018 гг. и в период глобального потепления с 1976 по 2018 г. Исследования показали, что за период с 1961 года по 2018 г. на всех м/станциях имело место увеличение скорости роста среднедекадной высоты снежного покрова с последующим ее усилением в период с 1976 г. Выявлены экстремальные значения для всех исследуемых рядов. Проведен анализ среднедекад-ной высоты СП по месяцам (октябрь-апрель) с целью выявления среднеснежных и малоснежных месяцев.
Выводы. Анализ изменений скорости роста среднедекадной высоты
снежного покрова показал, что имело место ее увеличение, как в базовый (1961-2018 гг.), так и в период 1976-2018 гг. Для всех исследуемых рядов среднедекадной высоты снежного покрова показатель Херста демонстрирует высокую трендоустойчивость ряда. Выявлено, что за весь период исследований положительных аномалий меньше, чем отрицательных. За весь период наблюдений на рассматриваемых м/станциях было выявлено 9 экстремальных значений высоты снежного покрова. В современный период (1991-2018 гг.) отмечалось увеличение количества экстремальных значений среднедекадной высоты снежного покрова в 3,5 раза (7:2) по сравнению с базовым периодом.
Ключевые слова: метеостанция, среднедекадная высота снежного покрова, линейный тренд, показатель Херста, экстремумы, аномалии.
Kesheva L.A. Federal State Budgetary Institution "Vysokogorny Geophysical Institute", Russia
Estimation of Tendencies in the Height of the Snow Cover at Weather Stations in the Northern Caucasus
Introduction. Against the background of global warming observed in recent de-
cades, changes in all climatic characteristics are taking place. In the era of global warming, as the air temperature rises, the moisture content of the air masses also increases, therefore, the amount of snow falling increases in cold regions. This indicates a high sensitivity of the snow cover to any changes in the composition of the atmosphere and its circulation. Snow cover is an important component of the natural environment during the winter. In this work, the assessment of trends in the height of snow cover at three meteorological stations in the North Caucasus, located in different climatic zones, is carried out. For the analysis, data from observations of snow cover for the period 1961-
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
Оценка тенденций изменения высоты снежного покрова на метеостанциях . . Кешева Л.А.
2018 were used. Materials and research methods: To obtain the results of changes in the snow cover regime from 1960/1961 to 2017/2018. On the territory of the Caucasus region, the averaged series of snow cover characteristics were studied according to data from 3 meteorological stations: Prokhladnaya, Nalchik and Teberda. Using the statistical software package SPSS 13.0, the following statistics were calculated: mean (standard error), standard deviation, minimum, maximum, range, skewness coefficient, kurtosis coefficient, extreme values, climatic norm, Kolmogorov-Smirnov test for normal distribution curve, T- test for comparing the equality of the mean with the climatic norm. Linear trends, the rate of change of the meteorological parameter were obtained, the stability of climatic changes was assessed, and anomalies were identified for each series under study. Research results and their discussion: To assess the change in the characteristics of the snow cover, data from the series of the snow cover depth in the cold seasons of 1961-2018 were used (from October to April for 1960/612017/18). Seasons from October to April 1960/1961, 1961/1962, ... , 2017/2018 hereinafter, for brevity, they are written as 1961, 1962, ..., 2018. When analyzing the average ten-day snow cover, for example, in 1961, data from October, November, December 1960 and January, February, March and April 1961 were used. In the course of the study, the sustainability of climatic changes was assessed. As its integral characteristic, the Hurst exponent (H) was used, which showed the trend stability and a stable tendency to increase the height of the snow cover at the studied m/stations. The standard deviation a was used as a measure of the typical variability of snow cover (SC) over the period 1960/61-2017/18. For each row of meteorological parameters, the minimum and maximum values of the SC altitude were calculated. To identify anomalies, deviations of the current values from the long-term average for the period 1961-1990 were investigated (climatic norm). The analysis of changes in the height of snow cover for the entire period of the study (1961-2018) and during the period of global warming (from 1976 to 2018) was carried out. Studies have shown that for the period from 1961 to 2018 at all m/stations, there was an increase in the growth rate of the average 10-day snow cover, with its subsequent increase in the period from 1976. The extreme values are revealed for all studied series. The analysis of the average 10-day SC altitude by months (October-April) was carried out in order to identify the medium-snow and little-snow months.
Conclusions. Analysis of changes in the growth rate of the average ten-day snow
cover showed that there was an increase, both in the baseline (19612018) and in the period 1976-2018. For all the studied series of mean ten-day snow cover, the Hurst exponent demonstrates a high trend resistance of the series. It was revealed that for the entire period of research there are fewer positive anomalies than negative ones. Over the entire observation period at the considered m/stations, 9 extreme values of the height of the snow cover were identified. In the modern period, there has been an increase in the number of extreme values of the average ten-day snow cover by 3.5 times (7: 2) compared to the base period.
Key words: meteorological station, average ten-day snow cover, linear trend, Hurst
exponent, extrema, anomalies.
Введение
На фоне глобального потепления, наблюдаемого в последние десятилетия, происходят изменения всех климатических характеристик. В настоящее время изменения климата становятся все более очевидными, с каждым годом они наносят все больший экономический ущерб и нередко влекут за собой необратимые экологические последствия.
В ежегодных Докладах об особенностях климата на территории Российской Федерации [1] приводятся результаты исследований по данным инструментальных наблюдений (температура приземного воздуха, атмосферные осадки, высота снежного покрова, протяженность морского льда и др.) за достаточно длительный период времени, которые подтверждают реальность изменения климата.
В эпоху глобального потепления, по мере увеличения температуры воздуха растет и влагосодержание воздушных масс, поэтому в холодных районах возрастает количество выпадающего снега. Это свидетельствует о большой чувствительности снежного покрова к любым изменениям в составе атмосферы и ее циркуляции. Снежный покров является важным компонентом природной среды зимнего периода. Изучение снежного покрова, его высоты, плотности и распределения по территории имеет практическое значение. Снег оказывает большое влияние на водность рек, на работу транспорта, на урожаи зерновых и многих сельскохозяйственных культур, и на эрозионные процессы. Изучение снежного покрова - важная физическая и экономическая задача, потому что от него зависит развитие с/х культур и возобновляемость запасов пресной воды. При потеплении климата ожидается сокращение площади снежного покрова на значительной части территории страны.
Исследование регионального климата является важнейшей составляющей понимания современного глобального изменения климата.
В данной работе проведена оценка тенденций изменения высоты снежного покрова на трех метеорологических станциях Северного Кавказа, расположенных в различных климатических зонах. Для анализа были использованы данные наблюдений за снежным покровом за период 1961-2018 гг.
материалы и методы исследований
При потеплении климата ожидается сокращение площади снежного покрова на значительной части территории страны. Изменения климата и вызванные этим последствия неоднородны в пространстве (климатические зоны) и во времени (сезоны), в частности, это касается и основной характеристики снежного покрова - среднедекадной высоты. В работе А.Н. Кренке и др. [2] отмечается, что в условиях интенсивного изменения климата последних десятилетий снежный покров рассматривается как один из наиболее чувствительных индикаторов изменений окружающей среды.
Следует подчеркнуть важность знания закономерностей распределения снежного покрова для оценки климатических ресурсов страны. Результаты исследований в этом направлении представлены во многих статьях О.Н. Булыгиной и др. [3, 4]. В своих работах авторы проводят исследования изменений состояния снежного покрова на основе эмпирико-статистического анализа временных рядов ежедневных данных о высоте снежного покрова на 450 станциях РФ. Исследования показали, что тенденции изменения характеристик снежного покрова в тридцатилетие (1977-2006 гг.) в отдельных районах существенно отличаются от тенденций, полученных за период 1951-2006 гг.
В исследованиях проведенных ранее Ашабоковым Б.А. и др. [5, 6] отмечено, что за последние 50-60 лет на юге европейской территории России (за исключением высокогорной части) наблюдалось увеличение среднедекадной высоты снежного покрова на 0,35 см/10 лет с максимальной скоростью роста высоты снежного покрова в предгорной зоне. В современный период наблюдалось увеличение количество экстремумов среднедекадной высоты снежного покрова примерно в 2,5 раза по сравнению с базовым периодом.
Наблюдения за снежным покровом начинаются в осенний период, с момента появления первого (временного) снежного покрова и продолжаются до полного его исчезновения в весенний период. По отсчетам трех стационарно установленных (постоянных) реек ежедневно вычисляется среднее значение высоты снежного покрова. Значение меньшее 0,5 см, записывается как 0, большее или равное 0,5 см, как 1 см. Для характеристики среднедекадной высоты
снежного покрова вычисляют ее средние значения по декадам месяцев холодного сезона.
Для получения результатов изменения режима снежного покрова с 1960/1961 по 2017/2018 гг. на территории Северного Кавказа были исследованы осредненные ряды высоты снежного покрова по данным трех метеорологических станций: Прохладная (равнинная зона, 198 м над уровнем моря (н.у.м.)), Нальчик (предгорная зона, 500 м н.у.м.) и Теберда (горная, 1280 м н.у.м.).
Характеристики линейных (временных) трендов за полный период исследования с 1961 г. по 2018 г. и с 1976 г. по 2018 г. (1976 г. - начало глобального потепления по рекомендации Всемирного метеорологического общества) представлены через угловой коэффициент Ь и характеризуют скорость изменения исследуемого метеопараметра (см/10 лет). Значимость тренда за исследуемый период определялась величиной вклада в объясненную дисперсию (Д %). В ходе исследования произведена оценка устойчивости климатических изменений. В качестве ее интегральной характеристики использовали показатель фрактальных свойств временных рядов -показатель Херста (Н) [7, 8].
Для определения устойчивости тренда использовали метод нормированного размаха (метод Херста) по формуле (1). Устойчивость тренда определяется по величине значения показателя Херста:
К" = (аТ)Н, (1)
£
где Н - показатель Херста;
Я - размах накопленного отклонения;
£ - среднеквадратичное отклонение ряда наблюдений
Хь
Т - период наблюдений; а - заданная константа.
Выделяют три различных значения показателя Херста, характеризующих трендоустойчивость:
1) Н = 0,5. Такое значение указывает на то, что ряд яв-
ляется случайным (броуновское движение). Собы-
№ 4 , 2021
133
тия не коррелированы между собой, настоящее не влияет на будущее.
2) 0 < Н < 0,5. Данный диапазон значений показателя Херста соответствует антиперсистентным корреляциям значений временного ряда. Стохастический характер динамики сигнала состоит из частых изменений спад - подъем.
3) 0,5 < Н < 1,0. Значения показателя, принадлежащие данному диапазону, характерны для персистентных или трендоустойчивых рядов [9].
Стандартное отклонение а использовалось в качестве меры типичной изменчивости высоты снежного покрова (СП) за период 1960/61-2017/18 гг. Для выявления аномалий исследовались отклонения текущих значений от многолетнего среднего за период 1961-1990 гг. (климатическая норма). Используя Т-тест, было выяснено, можно ли объяснить имеющиеся различия среднего значения за исследуемый период от нормы статистическими колебаниями.
Для каждого ряда за весь исследованный период 1961-2018 гг. были выявлены экстремальные значения. Согласно определению, данному в «Глоссарии терминов» [10], «Климатический экстремум (экстремальное метеорологическое или климатическое) - это достижение метеорологической или климатической переменной значения, которое выше (ниже) некоторого порога, близкого к верхнему (или нижнему) диапазону наблюдаемых значений переменной». Для нахождения экстремальных значений строился ранжированный ряд, разбивался на квантили (25 %, 50 %, 75 %), находилась разница между 75 % и 25 % квантилями. Значения, удаленные от значения 75 % -го квантиля более чем на полторы разницы, определяются как экстремальные.
Результаты и их обсуждение
Для рядов среднедекадной высоты снежного покрова на 3-х м/станциях Северного Кавказа были рассчитаны следующие статистики: среднее, стандартное отклонение, минимум, максимум, размах, коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса.
Статистические характеристики среднедекадной высоты снежного покрова представлены в таблице 1.
ТАБЛИЦА 1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫСОТЫ СП ЗА 1960/19612017/2018 ГГ.
Table 1. Statistical characteristics of the SС height for 1960/19612017/2018
Метеостанции Статистики Прохладная Нальчик Теберда
1. Среднее (ст. ошибка), х 4,7 (0,3) см 4,1 (0,4) см 7,4 (0,6) см
2. Стандартное отклонение, а 2,4 см 2,7 см 3,9 см
3. Минимум, min (сезон, гг.) 0,3 см 0,8 см 1,4 см (1980/1981) (1980/1981) (1965/1966)
4. Максимум, max (сезон, гг.) 12,0 см 15,1 см 22,1 см (2012/2013) (2011/2012) (2011/2012)
5. Размах, R 11,7 см 14,3 см 20,7 см
6. Асимметрия, As ,4 ,7 ,9 0
7. Эксцесс, E 0,6 4,1 1,3
8. Нормальность распределения, Р > 0,05 0,2 > 0,05 0,22 > 0,05 0,1 > 0,05 норм. норм. норм.
9. Климатическая норма (19611990 гг.), N 3,8 см 4,2 см 4,4 см
10. Т-тест Sig > 0,05 (равны) 0,88>0,05 0,92 > 0,05 0,99 > 0,05 равны равны равны
11. Экстремумы 3 экстр >12 см 3 экстр >10 см 5 экстр >14 см
12. Угловой коэффициент тренда, а1 /10 лет, к-т детерм. D, % 0,15 см/ 0,2 см/ 0,54 см/10 лет; 10 лет; 1,9 % 10 лет; 0,9 % 3,5 %
13. Н, показатель Херста (формула) 0,56 0,57 0,58
Из таблицы 1 видно, что осредненное значение среднедекадной высоты снежного покрова в холодные сезоны 1960/61-2017/18 гг. составило: в горной зоне - 7,4 см (а = 3,9 см), в предгорной - 4,1 см (а = 2,7 см) и в равнинной - 4,7 см (а = 2,4 см).
В равнинной (Прохладная) и предгорной (Нальчик) зоне минимальные значения среднедекадной высоты снежного покрова пришлись на зимний сезон 1980/81 гг., со значениями 0,3 см и 0,8 см соответственно. На горной м/станции Теберда минимальное значение высоты снежного покрова наблюдалось в сезон 1965/1966 гг. и составило 1,4 см.
Максимальное значение среднедекадной высоты снежного покрова на м/станции Прохладная составило 12,0 см и пришлось на сезон 2012/13 гг. На м/станциях Нальчик (15,1 см) и Теберда (22,1 см) максимальные значения пришлись на сезон 2011/2012 гг.
Размах между минимальными и максимальными значениями высоты СП увеличивается по мере увеличения высоты станций над уровнем моря (от равнинной м/станции R = 11,7 см до горной R=20,7 см). На м/станциях Прохладная и Нальчик величина размаха в 5 раз превышает стандартное отклонение, а на м/станции Теберда в 4 раза.
Для определения трендоустойчивости временных рядов сред-недекадной высоты СП был использован метод нормированного размаха (метод Херста). Показатель Херста для 3-х м/станций имеет градацию от Н = 0,56 до Н = 0,58, следовательно, процесс трендо-устойчивый и имеет устойчивую тенденцию увеличения среднеде-кадной высоты снежного покрова на всех м/станциях. Коэффициент асимметрии положительный, за исследуемый период имеется большее количество лет, превышающих среднее значение среднедекад-ной высоты снежного покрова (рис. 1).
Средние многолетние значения высоты снежного покрова за исследуемый период на 2-х м/станциях превышают климатическую норму. На м/станции Прохладная при норме 3,8 см значение высоты снежного покрова составило 4,7 см, на м/станции Теберда 7,4 см при норме 4,4 см, но эти значения остаются в границах статистического равенства. Для м/станции Нальчик среднее значение на 0,1 см ниже климатической нормы.
14
12
10
прохладная
Г
/1
И
2,50
X
X
5,00
X
X
7,50
10,00
12,50
20
Нальчик
15
10
5,00
10,00
15,00
20,00
20
15
10
Рис. 1.
Теберда
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
Гистограмма частоты распределения высоты снежного покрова.
Fig . 1. Histogram of the frequency of distribution of the height of the snow cover.
8
6
4
2
0
0
5
0
0
5
0
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
Оценка тенденций изменения высоты снежного покрова на метеостанциях . . Кешева Л.А.
Таблица 2. ХАРАКТЕРИСТИКИ ДИНАМИКИ ВЫСОТЫ СНЕЖНОГО ПОКРОВА
Table 2. Characteristics of the dynamics of the height of the snow cover
Метеостанции Температура, °C
е и н а а
а р е д д
у т а Si е п м он тк о ® а. ^ t- о^ £ ^ а ен ) р) £ И а
е т о н т и 1 5 ^ I г I 0
я я н д е р р а д н а т и л а м о н С\| о О 1 I" m ^ ° SS о л9с Е от "
О О < >
Прохладная 4,7 2,4 0,5 0,2 (1,9 %) 0,45 (4,8 %)
Нальчик 4,1 2,7 0,3 0,15 (0,9 %) 0,24 (1,3 %)
Теберда 7,4 3,9 0,9 0,54 (3,5 %) 0,65 (2,6 %)
Проведенный анализ скорости изменения высоты снежного покрова за весь период наблюдений (1961-2018 гг.) и в период глобального потепления (1976-2018 гг.) показал, что на всех рассматриваемых м/станциях имело место увеличение скорости роста среднедекадной высоты снежного покрова с последующим ее усилением в период с 1976 г. (на м/станции Прохладная с 0,2 см/10 лет до 0,45 см/10 лет, на м/станции Нальчик с 0,15 см/10 лет до 0,24 см/10 лет, на м/станции Теберда с 0,54 см/10 лет до 0,65 см/10 лет). Наиболее значимый тренд высоты СП получен на метеостанции Прохладная в период с 1976. по 2018 г. (О = 4,8 %) (табл. 2.).
Интерес представляет анализ аномалий высоты снежного покрова. За 58-летний период наблюдений на всех м/станциях имели место, как положительные, так и отрицательные аномалии, количество положительных аномалий меньше, чем отрицательных, хотя по абсолютной величине положительные аномалии значительно превышают отрицательные. На м/станциях Нальчик и Теберда наблюдалось одинаковое количество положительных (25) и отрицательных (33) аномалий. На м/станции Прохладная были отмечены 31 отрицательная и 27 положительных аномалий (рис. 2).
Для каждого отдельного ряда были выявлены экстремальные значения, превышающие пороговое значение, а также их повторя-
3,0
6,0
4,0
2,0
0,0
-2,0
-4,0
-6,0
прохладная
х
<
г ■
1 . 1 л 1 1 t 11 —
1 J I .1 .1 .1 1. 1 1П1 ■ t
г г яж Чг 1 pi г:
со
СП
CD СП
О СО CD СП h- h- h- h-СП СП СП СП
СМЮСХЭт-^-ОСОСОСОСМЮСХЭ ооооооспспоооо'!-'!-'!-спспспспспооооооо T-T-T-T-T-CNCNCNCNCNCNCN
Нальчик
8,0
6,0 s
о
4,0 I"
<1
2,0
0,0_
-2,0 -4,0
о со со en ГЧ Ю on о со со m fN ю ex!
C() C() CX) ex) ex) (» (» С ) С ) С ) С ) ^— ^— \—
(» (» (» (» (» c» (» c» c» (» (» С > С > С > С ) С ) С ) С >
CM см см см tM tM СМ
U
X
L
г If цтт
Теберда
20,0
15,0
о 10,0 х"
50 .Il ■ 1 II
0,0 II. . III. —
-5,0 Ml 11 m '■1 11 II III" 1 ■■Il 1 1 I" II 1
10,0
т-^ОСОСОСОСМЮСХЭт-^-ОСОСОСОСМЮСХЭ CDCOh-h-h-h-СХЭСХЭСХЭСОСОООООт-т-т-
слслслспспспспспспспспсэсэсэсэсэсэсэ t-t-t-t-t-t-t-t-t-t-t-OIOIOIOIOIOIOI
Рис. 2. Аномалии среднедекадной высоты СП с линейным трен-
дом за 1961-2018 гг.
Fig . 2 . Anomalies of the mean ten-day height of the SC with a linear trend for 1961-2018.
НАУкИ о зЕмлЕ
Оценка тенденций изменения высоты снежного покрова на метеостанциях . . кешева Л.А.
емость в базовый (1961-1990 гг.) и современный (1961-1990 гг.) периоды. На рисунке 3 приведены коробчатые диаграммы с медианной и экстремальными значениями высоты снежного покрова для трех м/станций за исследуемый период.
Как видно из рисунка 3 для м/станции Прохладная имелось одно экстремальное значение, равное пороговому к = 12 см, которое пришлось на сезон 2012/13 г. (современный период). Для предгорной м/станции Нальчик получены три экстремальных значения, превышающие или равные пороговому к = 10 см. На современный период пришлись два экстремальных значения (сезон 1992/93 г. со значением к = 10,0 см и сезон 2011/12 г. со значением к = 15,1 см) и одно значение наблюдалось в базовый период (к = 11,1 см, сезон 1973/74 г.). На горной м/станции Теберда имелось пять экстремальных значений, превышающих пороговое (к = 14 см), четыре из которых отмечались в современный период (1975/76 г. - к= 20,0 см, 1986/87 г. - к = 18 см, 1992/93 г.- к = 19,2 см, 2011/12 г.- к = 22,1 см) и один экстремум имел место в базовый период (1967/68 г.- к = 16,4 см).
Для анализа динамики изменения количества экстремальных значений среднедекадной высоты снежного покрова всех исследуемых м/станций были разделены на две группы, имевшие место в базовый (1961-1990 гг.) и в современный (1991-2018 гг.) периоды, как и в ранее проведенных исследованиях [11].
Было получено увеличение количества экстремальных значений в современный период по сравнению с базовым в 3,5 раза (7:2), что наглядно представлено на рисунке 4.
Проведенный анализ распределения среднедекадной высоты СП по месяцам холодного периода показал, что за исследованный период наибольшее осредненное значение высоты СП получено на горной м/станции Теберда в январе - 11,2 см, на предгорной м/станции Нальчик в феврале - 6,2 см, и на равнинной м/станции Прохладная в январе и феврале со значением 5,2 см (табл. 3).
Наибольшие вариации высоты СП за период наблюдений отмечены на горной м/станции Теберда от 0,8 см (1966 г.) до 16,8 см (2012 г.) при среднем многолетнем значении 5,3 см, затем следует предгорная м/станция Нальчик, где минимальная высота состави-
Г
12,0
10,0
6,0
4,0
2,0
0,0
Прохладная
„53
20,0
5,0
0,0
Нальчик
15,0 52
„14
10,0 .33
25,0
Теберда
20,0 52 27°16
15,0 2' i 33! 8
10,0
5,0 -
0,0 —1—
Рис. 3.
Коробчатая диаграмма с медианой и экстремумами.
Fig . 3 . Box plot with median and extrema .
10,0
1961/1990 1991/2018
Рис. 4. Динамика изменения количества экстремумов среднеде-
кадной высоты СП в базовый (1961-1990 гг.) и современный (1991-2018 гг.) периоды.
Fig . 4 . Dynamics of changes in the number of extrema in the average 10-day SC height in the base (1961-1990) and modern (19912018) periods .
Таблица 3. СРЕДНЕДЕКАДНАЯ ВЫСОТА (СМ) СП ПО МЕСЯЦАМ
Table 3. Average 10-day SC height (sm) by months
Метеостанции Месяцы
Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Апрель
Прохладная 3,4 2,4 3,2 5,2 5,2 3,3 0,0
Нальчик 0,8 1,7 3,3 4,4 6,2 3,2 1,2
Теберда 0,4 3,5 7,2 11,2 9,8 4,2 0,6
ла 0,8 см (1981 г.), а максимальная 15,1 см в 2012 г. На равнинной м/станции Прохладная минимальная высота снежного покрова была зафиксирована в 1981 г. - 0,3 см, максимальная - 12 см в 2013 г.
Выводы
За период с 1961 по 2018 г. на всех рассматриваемых м/станциях имело место увеличение скорости роста среднеде-кадной высоты снежного покрова с ее усилением в период 19762018 гг. Показатель Херста демонстрирует высокую трендоустой-чивость рядов.
За 58-летний период исследований на всех исследуемых м/ станциях количество положительных аномалий меньше, чем отрицательных, хотя по абсолютной величине положительные аномалии значительно превышают отрицательные.
Наибольшие вариации высоты СП за период наблюдений отмечены на горной м/станции Теберда от 0,8 до 16,8 см.
За весь период наблюдений на рассматриваемых м/станциях было выявлено 9 экстремальных значений высоты снежного покрова: на м/станции Прохладная - 1 экстремум, на м/станции Нальчик -3 экстремума и на м/станции Теберда - 5 экстремальных значений. В современный период (1991-2018 гг.) отмечалось увеличение количества экстремальных значений среднедекадной высоты снежного покрова в 3,5 раза (7:2) по сравнению с базовым периодом.
Библиографический список
1. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2020 год . Росгидромет. Москва, 2021. 104 с .
2 . Кренке, А. Н ., Китаев, Л . М ., Турков, Д. В . Климатическая
роль изменений снежного покрова в период потепления // Известие РАН . Сер . геогр . 2001. №4 . С . 44-52.
3 . Булыгина, О . Н ., Коршунова, Н . Н . , Разуваев, В . Н . Критерии
экстремальности климатических явлений в температурном режиме и режиме осадков на территории России // ТРУДЫ ГУ «ВНИИГМИ-МЦД», 2008 . №173 . С . 120-125.
4 . Булыгина О . Н . Коршунова Н . Н . , Разуваев В . Н . Изменение
характеристик снежного покрова на территории России в последние десятилетия // Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2007 . № . 173 . С.54-62 .
5 . Ашабоков Б .А. , Ташилова А.А. , Кешева Л .А . «Климати-
ческие характеристики снежного покрова Северного Кавказа и их изменения в период глобального потепления», Материалы Международной научно-практической конференции «Глобальные вызовы современности и проблемы устойчивости развития Юга России», Россия, КБР, г Нальчик, КБНЦ РАН, 2015 . С . 258-264 .
6 . Ашабоков Б .А ., Ташилова А . А ., Кешева Л .А . «Сравнитель-
ный анализ динамики количества экстремальных характеристик снежного покрова на юге России», Материалы Всероссийской конференции с Международным участием «Устойчивое развитие; проблемы, концепции, модели», Россия, КБР, г. Нальчик, КБНЦ РАН, 2017 . С . 118-121.
7 . Hurst H . E ., Black R . P., Simaika Y. M . Long-termstorage: An
experimental study. L .: Constable, 1965 . 145 с .
8 . Кроновер Р. М . Фракталы и хаос в динамических системах .
Основы теории . Москва: Постмаркет, 2000 . 352 с .
9 . Федер Е . Фракталы / Е . Федер: пер . с англ . М .: Мир, 1991.
254 с .
10 . Глоссарий терминов . МГЭИК, 2001. Специальный доклад Рабочей группы III МГЭИК [под редакцией Б . Метца, O . Р. Дэвидсона и др . ] . Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA . 466 с . 11. Ашабоков Б . А ., Ташилова А . А ., Кешева Л . А . Сравнительный анализ динамики количества экстремальных характеристик снежного покрова на юге России // Устойчивое развитие; проблемы, концепции, модели: Материалы Всероссийской конференции с Международным участием . Нальчик, 2017 . С . 118-121.
References
1. Report on the peculiarities of the climate in the territory of the Russian Federation for 2020 . Roshydromet. Moscow, 2021.104 p .
2 . Krenke, A . N . , Kitaev, L. M ., Turkov, D .V. The climatic role of
changes in snow cover during the warming period // Izvestiya RAN . Ser. geogr. 2001. No 4 . P. 44-52.
3 . Bulygina, ON, Korshunova, NN, Razuvaev, V. N . Criteria for
the extremeness of climatic phenomena in the temperature regime and precipitation regime on the territory of Russia // Proceedings of the State Institution "VNIIGMI-MCD", 2008. 173 . P. 120-125.
4 . Bulygina O . N ., Korshunova N . N ., Razuvaev V. N . Changes
in the characteristics of snow cover on the territory of Russia in recent decades / Proceedings of VNIIGMI-WDC, 2007. No 173 . P. 54-62.
5 Ashabokov B A , Tashilova A A , Kesheva L A "Climatic characteristics of the snow cover of the North Caucasus and their changes during the period of global warming", Materials of the International Scientific and Practical Conference "Global Challenges of the Present and Problems of Sustainable Development of the South of Russia", Russia, KBR, Nalchik, KBSC RAS, 2015 . P. 258-264 .
6 Ashabokov B A , Tashilova A A , Kesheva L A "Comparative analysis of the dynamics of the number of extreme characteristics of snow cover in the south of Russia", Materials of the All-Russian conference with international participation "Sus-
tainable development; problems, concepts, models", Russia, KBR, Nalchik, KBSC RAS, 2017 . P. 118-121.
7 . Hurst H . E ., Black R . P., Simaika Y. M . Long-termstorage: An
experimental study. L .: Constable, 1965 . 145 p .
8 . Kronover R. M . "Fractals and chaos in dynamical systems .
Foundations of Theory" . Moscow: Postmarket, 2000 . 352 p .
9 . Feder E . Fractals / E . Feder: Per. from English . M .: Mir, 1991.
254 p
10 . Glossary of terms . IPCC, 2001. IPCC Working Group III Special Report [edited by B . Metz, OR . Davidson and others] . Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA . 466 p . 11. Ashabokov B . A . , Tashilova A . A ., Kesheva L . A . Comparative analysis of the dynamics of the number of extreme characteristics of snow cover in the south of Russia // Sustainable Development; problems, concepts, models: Materials of the All-Russian conference with international participation . Nalchik, 2017 . P. 118-121.
Поступило в редакцию 11.08.2021, принята к публикации 06.09.2021.
сведения об авторах
Кешева Лара Асировна, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения «Высокогорный геофизический институт» . Адрес: Россия, Кабардино-Балкарская республика, г Нальчик, пр . Ленина, д . 2 . Scopus ID: 57191577471, Researcher ID: К-4261-2015 . Телефон (903) 490-47-75, E-mail: kesheva . lara@yandex . ru
About the authors
Kesheva Lara Asirovna, candidate of physical and mathematical sciences, senior research associate of department of physics of clouds of Federal state budgetary institution "High-Mountain Geophysical Institute" . Address: Russia, Kabardino-Balkar Republic, Nalchik, Lenin Ave ., 2 . Scopus ID: 57191577471 Researcher ID: K-4261-2015 . Phone: (903) 490-47-75 . E-mail: kesheva . lara@yandex . ru
