Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 2007, №26
Покупка
Основная коллекция
Издательство:
Кубанский государственный аграрный университет
Наименование: Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета
Год издания: 2007
Кол-во страниц: 344
Дополнительно
Вид издания:
Журнал
Артикул: 640609.0001.99
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 1 УДК 551.5 СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ МНОГОЛЕТНИХ ИЗМЕНЕНИЙ ИНТЕНСИВНОСТИ ЦЕНТРОВ ДЕЙСТВИЯ АТМОСФЕРЫ Вершовский М.Г., – научный сотрудник Российский государственный гидрометеорологический университет Проанализирована многолетняя изменчивость интенсивности несезонных центров действия атмосферы (ЦДА) для всех основных ЦДА обоих полушарий. Рассмотрены возможности долгосрочного и климатического прогнозирования, основанного на регрессионных моделях. Decadal variability of the intensity of non-seasonal centers of atmospheric action (CoA) is analyzed for all major CoAs of both hemispheres. Possibilities for long-term and climatic forecasts based on the regression models are discussed. Ключевые слова: СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ МНОГОЛЕТНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ИНТЕНСИВНОСТЬ ЦЕНТР ДЕЙСТВИЯ АТМОСФЕРА Центры действия атмосферы (ЦДА) являются квазистационарными барическими образованиями, непосредственно определяющими как макропогодную и климатическую ситуацию в соответствующих регионах планеты, так и общую циркуляцию атмосферы в целом. Ключевая роль крупномасштабных вихрей в балансе момента импульса глобальной атмосферы была убедительно продемонстрирована еще в середине прошлого века В. Старром и Р. Уайтом (Starr, White, 1951). Детальное рассмотрение проблемы обеспечения момента импульса в структуре общей циркуляции атмосферы приводится Э. Лоренцем в его ставшем уже классическом труде (Лоренц, 1970). В тесной связи с этой проблемой находится гипотеза В. Старра, связавшая флуктуации скорости вращения Земли и изменения момента импульса глобальной атмосферы общим уравнением баланса момента импульса планеты (Starr, 1948). В настоящее время влияние атмосферы на неравномерность скорости вращения Земли является практически общепризнанным фактом. Исследования в этой области ведутся уже несколько десятилетий и в
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 2 большинстве своем сосредоточены на оценке вклада суммарного движения планетарной атмосферы в колебания скорости вращения Земли. Данные глобальных наблюдений (в слое от 1000 до 1 гПа) используются в численных моделях, позволяющих рассчитывать угловой момент импульса атмосферы в целом (Salstein, Rosen, 1986, и др.). В результате была надежно доказана тесная связь между изменениями углового момента глобальной атмосферной массы и колебаниями скорости вращения Земли с коэффициентом корреляции близким к 0,9. Однако такой подход к проблеме вынужденно исключает региональные циркуляционные процессы. Кроме того, многолетние вариации скорости вращения Земли в их возможной связи с региональными и глобальными климатическими изменениями упомянутыми выше моделями не рассматриваются. В настоящей работе мы попытались дать краткий обзор многолетних тенденций состояния океанических ЦДА обоих полушарий. В качестве показателя состояния ЦДА использовался индекс, предложенный автором (Вершовский, 2006-1, 2006-2). Расчет данного индекса проводился на основе статистической оценки метеорологических величин (Кондратович и др., 2001, 2006). В общем виде индекс интенсивности (IINT) представляет собой безразмерную величину, принимающую значения от -24 до +24 и выражающую среднегодовую статистическую аномалию экстремумов давления (минимумов для циклонов и максимумов для антициклонов) в центре ЦДА. В качестве исходного материала для расчетов использовались среднемесячные данные приземных барических полей по глобальной сетке с шагом 2º за период 1900-2004 гг., полученные при содействии Национального центра атмосферных исследований США (NCAR).
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 3 Для каждой пары ЦДА были проведены статистические расчеты, в которых рассчитывалась корреляционная функция как для несглаженных рядов (среднегодовых значений IINT), так и сглаженных значений индекса с использованием 11-летнего скользящего среднего. Результаты расчетов были сведены в соответствующие таблицы. Статистическая значимость коэффициентов корреляции определялась исходя из уровня значимости (p-level), равного 0,01. Значения коэффициентов корреляции, оказавшиеся ниже минимальных для данного уровня, отмечались как несущественные (N), то есть, как случаи, в которых корреляционная зависимость не обнаружена. Обозначения центров действия атмосферы являются общими для всех приведенных ниже таблиц (табл. 1 – 3) и расшифровываются следующим образом: AZO – Азорский антициклон; ICE – Исландская депрессия; HAW – Гавайский антициклон; ALE – Алеутская депрессия; S-ATL – Южно-Атлантический антициклон; S-IND – Южно-Индийский антициклон; S-PAC – Южно-Тихоокеанский антициклон. Полужирным шрифтом в таблицах выделены коэффициенты корреляции, статистически значимые для p-level = 0,001. (Результаты с p level < 0,001 в статистике принято рассматривать как высоко значимые.) Приводимые ниже коэффициенты корреляции (таблица 1) рассчитаны без лага (τ = 0), т.е. в каждой паре значения переменных
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 4 брались в их синхронных значениях, соответствующих одному и тому же году. Таблица 1 – Коэффициенты попарной корреляции (R) рядов среднегодовых значений индекса интенсивности (IINT) ЦДА ЦДА AZO ICE HAW ALE S-ATL S-IND S-PAC AZO - N N 0,27 N N -0,35 ICE N - N N N N N HAW N N - -0,34 -0,28 N N ALE 0,27 N -0,34 - N N N S-ATL N N -0,28 N - 0,75 0,60 S-IND N N N N 0,75 - 0,42 S-PAC -0,35 N N N 0,60 0,42 - В следующей таблице (таблица 2) приводятся максимальные коэффициенты корреляции для несглаженных рядов индекса интенсивности, полученные из расчетов корреляционных функций. Лаг (τ с шагом в 1 год), соответствующий максимальному коэффициенту корреляции, указывается в ячейке таблицы в скобках под соответствующим коэффициентом. При определении лага в качестве первой переменной принимается ряд значений IINT ЦДА, стоящего в первом столбце таблицы. При этом отрицательные значения лага (τ < 0) указывают на отставание первой переменной относительно второй.
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 5 Таблица 2 – Максимальные коэффициенты попарной корреляции (Rmax) рядов среднегодовых значений индекса интенсивности (IINT) ЦДА ЦДА AZO ICE HAW ALE S-ATL S-IND S-PAC AZO - 0,29 (-4) -0,30 (-5) 0,36 (3) N N -0,40 (-8) ICE 0,29 (4) - N N N N N HAW -0,30 (5) N - -0,34 (0) -0,31 (-1) -0,42 (-4) N ALE 0,36 (-3) N -0,34 (0) - N N N S-ATL N N -0,31 (1) N - 0,75 (0) 0,71 (9) S-IND N N -0,42 (4) N 0,75 (0) - 0,58 (9) S-PAC -0,40 (8) N N N 0,71 (-9) 0,58 (-9) - Наконец, приведем максимальные значения коэффициентов корреляции, полученные из расчета корреляционных функций для сглаженных (методом скользящего 11-летнего среднего) среднегодовых значений индекса интенсивности (таблица 3). Лаг (τ с шагом в 1 год), соответствующий максимальному коэффициенту корреляции, показан таким же образом, как и в табл. 2.
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 6 Таблица 3 – Максимальные коэффициенты попарной корреляции (Rmax) рядов сглаженных значений индекса интенсивности (IINT) ЦДА ЦДА AZO ICE HAW ALE S-ATL S-IND S-PAC AZO - 0,80 (-12) -0,59 (-5÷-6) 0,67 (0÷-4) -0,53 (-20) N -0,63 (-9) ICE 0,80 (12) - -0,47 (7) 0,54 (0) -0,35 (-6÷-7) -0,39 (-12) -0,36 (0÷2) HAW -0,59 (5÷6) -0,47 (-7) - -0,46 (0÷4) -0,54 (-1÷-4) -0,71 (-6÷-8) -0,36 (7÷8) ALE 0,67 (0÷4) 0,54 (0) -0,46 (0÷-4) - N N -0,40 (-4÷-6) S-ATL -0,53 (20) -0,35 (6÷7) -0,54 (1÷4) N - 0,92 (0÷-6) 0,93 (7÷8) S-IND N -0,39 (12) -0,71 (6÷8) N 0,92 (0÷6) - 0,85 (8÷9) S-PAC -0,63 (9) -0,36 (0÷-2) -0,36 (-7÷-8) -0,40 (4÷6) 0,93 (-7÷-8) 0,85 (-8÷-9) - Провести более или менее исчерпывающий анализ приведенных данных в рамках одной статьи, безусловно, невозможно. Однако даже при поверхностном взгляде на таблицы (табл. 1 – 3) нельзя не заметить ряд довольно интересных особенностей. К ним, во-первых, относится отсутствие значимой корреляции среднегодовых значений индекса интенсивности Исландской депрессии со всеми остальными ЦДА при τ = 0 (см. табл. 1). Это объясняется чрезвычайной изменчивостью состояния Исландского минимума с резко меняющими знак межгодовыми флуктуациями интенсивности – хотя и меньшими по амплитуде, но несопоставимыми в плане изменчивости с
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 7 прочими центрами действия атмосферы. Достаточно «нервно» ведет себя Исландский ЦДА даже при 11-летнем сглаживании (см. ниже, рис. 1). Однако при применении скользящего среднего высоко значимая корреляция (p-level < 0,001) обнаружилась при сопоставлении со всеми без исключения ЦДА (с Азорским антициклоном R = 0,80). Рис. 1 – Многолетний ход индекса интенсивности (IINT) Исландской депрессии (1) и Азорского антициклона (2), τ = 12 лет Далее, обращает на себя внимание весьма тесная корреляция между интенсивностью центров действия атмосферы Южного полушария – значительно более тесная, чем это имеет место в Северном полушарии. Широтная (зональная) корреляционная связь Южно-Тихоокеанского ЦДА с Южно-Атлантическим и Южно-Индийским центрами действия оказалась намного плотнее, чем меридиональная (с Гавайским антициклоном и Алеутской депрессией). А в случае сопоставления Южно-Атлантического
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 8 и Южно-Индийского антициклонов коэффициент корреляции без осреднения и сглаживания составил 0,75 (с осреднением R = 0,92), причем ход значений интенсивности этих ЦДА оказался не только синхронным (в среднегодовом выражении), но и практически равным по амплитуде. С особой наглядностью это проявляется на графике (рис. 2), построенном для сглаженных значений рядов индекса интенсивности (11-летнее скользящее среднее). Рис. 2 – Многолетний ход индекса интенсивности (IINT) Южно Атлантического (1) и Южно-Индийского (2) антициклонов, τ = 0 Обращает на себя внимание и тот факт, что максимальные значения коэффициентов корреляции в ряде случаев получены для сдвига во времени, составляющего 6-9-12, а в случае Азорского и Южно Атлантического антициклонов даже 20 лет. При этом нередко Rmax существенно превосходит значения R, полученные для синхронного
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 9 сопоставления двух временных рядов (τ = 0). На первый взгляд подобная картина может показаться маловероятной. Некоторые исследователи проблемы взаимосвязи общей циркуляции (ОЦА) атмосферы с вариациями скорости вращения Земли впрямую утверждают, что столь больших долгопериодных колебаний в ОЦА нет и, следовательно, атмосферные процессы не могут быть фактором, в достаточно серьезной степени влияющим на многолетние (декадные) вариации скорости вращения планеты (Abarca del Rio et al., 2003; Сидоренков, 2004). И в самом деле, атмосфера не обладает – не может обладать – подобной инерционной «памятью», где действие и реакция на него отделены промежутками от нескольких лет до двух десятилетий. Здесь, однако, следует заметить, что нами ранее уже была обнаружена значимая, а в ряде случаев и высоко значимая статистическая связь между многолетним ходом среднегодовых значений интенсивности всех постоянных, т.е. не-сезонных ЦДА и колебаний скорости вращения Земли (Вершовский, 2006-1, 2006-2, 2007). При этом временной лаг между изменениями индекса интенсивности IINT и вариациями скорости вращения Земли (выраженными через приращение длительности суток Δ LOD) нередко также измерялся промежутками от 1-2 до 10-12 лет. Ответ, как нам представляется, может заключаться в том, что система «атмосфера – земная кора – мантия – ядро» является единым целым, в котором происходят определенные автоколебательные процессы. В подобной единой системе атмосфера реагирует на вызванные ею в предшествующий период изменения скорости вращения планеты, ускоряя или притормаживая ее и тем самым вызывая новые колебания скорости вращения. При этом существенный временной сдвиг между действием и реакцией на него может объясняться временем, требующимся на передачу момента импульса от атмосферы к твердым оболочкам Земли и далее от
Научный журнал КубГАУ, №26(2), февраль 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/02/pdf/14.pdf 10 них к ее ядру, пребывающему в полурасплавленном состоянии – с последующим противодействием ускорившегося ядра силам, направленным на замедление вращения планеты (трансфер момента импульса в данном случае происходит в противоположном направлении). С физической точки зрения такая картина вполне соответствует представлениям В. Старра, согласно которым суммарный момент импульса Земли как единой системы должен оставаться постоянным. Наблюдающийся существенный лаг между ходом интенсивности отдельных ЦДА в сочетании с высокими значениями коэффициентов корреляции позволяет выделить и еще один – значимый для теории, но особенно важный для практики – момент. Известно, что линейная корреляция даже при весьма высоких значениях коэффициентов указывает на имеющуюся статистическую связь между двумя явлениями, не давая информации о том, каким образом по изменениям одного из параметров можно судить об изменениях другого – и с какой степенью уверенности. Иной, и более существенный смысл, имеет коэффициент детерминации R2. Принимая один из параметров в качестве аргумента x, а второй в качестве функции y(x), мы описываем взаимосвязь этих параметров в виде линейной регрессионной модели вида: y(x) = ax + b (1) Статистический смысл коэффициента детерминации R2 заключается в том, что он показывает, в какой степени поведение зависимой переменной описывается приведенным выше уравнением, а в какой должно быть отнесено к влиянию прочих, не учтенных линейной моделью, факторов. Так, например, при R = 0,50 и, соответственно, R2 = 0,25 рассчитанным нами уравнением регрессии – при всей значимости