Метеорологические и геофизические исследования - Г. Алексеев

Рис. 8. Долгопериодная изменчивость температуры воздуха, приземного давления и балла общей облачности в районе Тикси: а – изменчивость среднемесячных значений для января и июля и их аппроксимация линейными трендами; б – годовой ход коэффициентов тренда (положительный – 1, отрицательный – 2); в – дисперсионный вклад трендов в общую изменчивость МП (незначимый – 3, значимый на 95 % уровне значимости – 4)

Можно также отметить, что, согласно таблице 9, тренд скорости ветра в районе Тикси во все месяцы года слабый и статистически незначимый. В большинстве месяцев обнаружена слабая тенденция усиления южной составляющей скорости ветра.

Приведённые оценки показывают большой вклад процессов синоптического масштаба в климатическую изменчивость. Выше этот диапазон был проанализирован по данным, сгруппированным по одноименным месяцам. В нижеследующем изложении будет уточнён вклад в общую дисперсию годовой ритмики с учётом сезонной модуляции процессов синоптического масштаба и предпринята попытка оценить роль синоптических процессов в формировании многолетних трендов.

Наиболее компактную оценку интенсивности синоптической изменчивости с учётом низкочастотной модуляции можно получить по рядам внутримесячной дисперсии среднесуточных данных D(ti)j, центрированным на среднегодовые значения и годовой ход. На рис. 9 приведены графики отрезков временных рядов D(ti)j для Т и Р и оценки спектров SD(ω), указывающие на сильный годовой ход D(ti)j, модулированный в диапазоне межгодовой изменчивости.

Рис. 9. Временные ряды внутримесячной дисперсии среднесуточных данных температуры и давления D(ti)j (а) и соответствующие спектральные плотности (б)

Ряды D(ti)j, наряду с рядами среднемесячных значений ζ(ti)j, можно рассматривать как ПКСП. Модель (4) позволяет уточнить вклад годовой ритмики в общую дисперсию. Как видно, из таблицы 10 (столбец 1), годовой ход ζ(ti)j давления объясняет всего лишь 36 % дисперсии. Этот вывод согласуется с оценками, полученными в стационарном приближении в таблицах 3, 4 и на рис. 5. Оценки, приведенные в втором столбце таблицы 10, показывают, что без учёта сезонной модуляции синоптических процессов дисперсия годовой ритмики остаётся недооценённой более, чем на 50 %. Таким образом, полный вклад годовой ритмики в дисперсию велик не только для Т (95 %), но и для Р (75 %). К аналогичному результату приводит анализ и других МП. Это подтверждает правомерность расширенной трактовки годовой ритмики как совокупности процессов с годовой периодичностью во всех диапазонах.

Таблица 10. Вклад в общую дисперсию годовой ритмики температуры и давления без учёта (1) и с учётом (2) сезонной модуляции синоптических процессов (%) Примечание. Индексы регулярного годового хода m и его межгодовой модуляции ε

Для оценки роли процессов синоптического масштаба в формировании тенденций многолетней изменчивости рассмотрим квантильные трассы Xp(t), представляющие ряды одноименных квантилей Xp внутримесячного (одноименный месяц) распределения среднесуточных данных. Их анализ показывает вклад положительных и отрицательных аномалий различной обеспеченности в формирование трендов и тенденций межгодовой изменчивости. Графики квантильных трасс Т и Р и их аппроксимация линейными трендами для апреля приведены на рис. 10, а. На рис. 10, б, в приведены гистограммы коэффициентов тренда ар и дисперсии, объясняемой трендом Dр для двадцати одной квантили. На рис. 10, г представлены сезонная изменчивость среднемесячных значений оценок коэффициента тренда а и размаха коэффициентов тренда квантильных трасс Rp=max(ap)-min(ap). Оценки ар по месяцам приведены в таблице 11.

Основной вывод, который можно сделать на основе анализа рис. 10 и таблицы 11 состоит в том, что ар сильно зависит от порядка квантили р. При этом внутримесячный размах R оценки ар соизмерим с годовым размахом оценки а тренда среднемесячных значений и заметно превосходит саму оценку а для данного месяца. В ряде случаев тренды квантильных трасс ар>>а и значимы на 95 % уровне, например, положительные аномалии давления в апреле, обеспеченность которых p≥0,2. Оценки тренда медианы а0,5 и среднемесячных значений а совпадают по знаку и близки по величине.

Рис. 10. Квантильные трассы температуры и давления для апреля и их аппроксимация линейным трендом (а), зависимость от порядка квантили коэффициента (б) и дисперсии (в) тренда; г – годовой ход коэффициента тренда среднемесячных значений (1) и размаха Rp коэффициентов тренда квантильных трасс (2)

Таблица 11. Оценки коэффициентов тренда аp квантильных трасс Примечание. Значимые на 95 % уровне тренды выделены жирным шрифтом

Особо отметим, что оценки ар могут быть знакопеременными, что указывает на определенные тенденции межгодовой изменчивости внутримесячных контрастов. Как видно из таблицы 11, в июне отрицательные аномалии температуры воздуха имеют тенденцию к углублению, а положительные аномалии – к усилению, что в целом приводит к усилению внутримесячных контрастов и позволяет сделать вывод о значительной роли синоптических процессов в формировании тенденций межгодовой изменчивости. Таким образом, появляется возможность сформулировать гипотезы о механизмах формирования указанных тенденций. Например, из рис. 10 следует, что температура воздуха в апреле характеризуется значительными контрастами. В период 1936–2007 гг. минимальная среднесуточная температура изменялась от -40,2 °С до -18,8 °С, а максимальная от -20,1 °С до +2,7 °С. Отрицательные аномалии температуры часто связаны с Сибирским антициклоном, а положительные с Алеутским циклоном. Согласно таблице 11, слабый и незначимый тренд среднемесячной температуры обусловлен в основном ослаблением положительных аномалий, а слабый положительный тренд давления существенными трендами отрицательных аномалий. Таким образом, тенденцию к понижению температуры в апреле можно гипотетически связать с ослабляющимся отепляющим воздействием Алеутского минимума.

Подводя итог исследованию климата приземного слоя атмосферы, выполненному на основе оригинального электронного архива всех доступных данных стандартных метеорологических наблюдений, проведенных на полярной станции Тикси с августа 1932 по декабрь 2007 года, можно сделать следующие заключения.

Получены оценки характеристик изменчивости температуры воздуха, атмосферного давления, влажности и скорости ветра в диапазонах межгодовой изменчивости, годового хода и изменчивости синоптического масштаба. На основе оценок распределений вероятностей, их моментов и экстремумов показано, что распределения вероятностей во все месяцы являются одномодальными, а годовой ход хорошо выражен не только в средних значениях, но и в других характеристиках распределения – дисперсии и экстремумах.

Традиционный набор статистик дополнен оценками квантилей распределения. Это позволило уточнить влияние синоптических процессов на ряд особенностей распределения и изменчивости характеристик климата в районе станции. Показано, что асимметрия температуры летом в значительной степени создается большими положительными аномалиями температуры.

Анализ трендов среднемесячных значений показал, что во все месяцы они знакопеременные, слабые и статистически незначимые. В то же время в отдельные месяцы они усилены (вплоть до появления статистически значимых трендов) для аномальных значений температуры и давления. При этом оценки по квантильным трассам показали, что в апреле, для которого характерны значительные внутримесячные контрасты температуры, слабый тренд среднемесячной температуры связан с ослаблением положительных аномалий, сопровождающихся ослаблением отрицательных аномалий давления.

Анализ скорости ветра показал анизотропность распределения по направлению. Сильные и штормовые ветры сосредоточены в основном в ЮЗ четверти. Зимой усилена контрастность – наблюдаются наиболее сильные в году ветры (до 35 м/с) и в то же время повышенная повторяемость штилевых условий.