Общая_климатологияКн1

Однако, существуют климатические индикаторы, которые имеют циклы колебаний в многие десятки и сотни лет, что необходимо учитывать. К таким индикаторам относятся ледники, уровень моря, уровень бессточных озер. Так, известное падение уровня Каспийского моря в 20 веке привело к неоднородности метеорологических наблюдений на метеостанциях, которые прежде были на берегу моря, а потом стали находится на расстоянии десятков километров от него и фиксировали уже метеорологические условия пустыни.

Более существенные нарушения однородности связаны с долгопериодными колебаниями климата. Так, например, 18 тысяч лет назад закончился последний ледниковый период, и климат в течение 5–6 тысячелетий перешел в новое стабильное состояние, которое соответствует современной эпохе голоцена, начавшейся 12 тыс. лет назад. Очевидно, что такое существенное нарушение однородности необходимо учитывать, т. к. мы имеем дело уже с другим климатом и другой «генеральной совокупностью».

К наиболее известному антропогенному воздействию, вызывающему неоднородность, относится современное изменение климата, которое началось, примерно, с середины 19 века, т. е. с начала инструментальных наблюдений. Эта неоднородность особенно наглядно проявляется в глобальной температуре, т. е. средней по Земному шару, но на отдельных метеостанциях проявление антропогенных изменений может быть разным, существенным или несущественным, что как раз и является предметом исследования. Другие виды нарушения неоднородности связаны с локальными причинами и сменой приборов, к ним относятся:

-перенос метеостанции в другие местные условия (например, из центра города на окраину);

-изменения однородных условий наблюдения на метеостанции (за счет построенных рядом многоэтажных зданий, выросших деревьев, роста города и т.п.);

-смена типов приборов (например, смена дождемера на осадкомер, флюгера на анемометр и т.д.);

-индивидуальные ошибки наблюдателя (особенно за облачностью, направлением ветра и т. д.);

200

- изменение числа и времени сроков наблюдений и способов расчета средней величины.

Наиболее существенные нарушения однородности наблюдений связаны с переходом в 1950-х гг. от наблюдений по дождемеру к наблюдениям по осадкомеру Третьякова, от флюгера Вильда – к анеморумбографу. Также существенное влияние на нарушение однородности даже на уровне среднемесячных величин, имело изменение числа сроков и времени измерений. Так, при изменении времени трехсрочных наблюдений с 7–13–21 часа на 7–13–19 часов разница в средних суточных температурах составила 1–2°С [3]. Аналогичным образом на однородность расчета среднесуточных температур воздуха оказал влияние переход в 1966 г. на восьмисрочные наблюдения.

4.2. Предварительные (простые) методы выявления неоднородности

Исторически вначале для оценки однородности данных наблюдений применялись простые или, как их стали потом называть, предварительные методы, включающие:

-визуальный анализ,

-метод соответствующих разностей,

-метод соответствующих отношений.

Визуальный анализ является наиболее субъективным методом и применим только тогда, когда естественная изменчивость данной климатической характеристики невелика по отношению к резкому изменению за счет нарушения однородности. На рис.4.1 приведены графики изменения среднегодовых и среднемесячных (январь и июль) скоростей ветра на метеостанции Чимкент.

На рис. 4.1 нижняя линия соответствует скорости ветра в январе, верхняя линия – средней скорости ветра июля и средняя – среднегодовой скорости ветра. Как видно по рис. 4.1, существенный рост скорости ветра произошел после 1939 г., что особенно проявилось в резком росте средних скоростей ветра в июле. Выяснение причин такого резкого роста скорости ветра показало, что

201

скачок 1939 года был обусловлен переносом метеостанции на открытое место за город.

Рис. 4.1. Временные ряды средних скоростей ветра за год, январь, июль

Следующий пример визуальной оценки неоднородности также связан с анализом данных о скоростях ветра, но полученных на двух близко расположенных станциях в Крыму: мыс Ай-Тодор (маяк) и г. Ялта. В табл. 4.1 приведены повторяемости скоростей ветра по 5 градациям, крайними из которых являются: градация отсутствия ветра (штиль) и градация больших скоростей ветра или штормов (> 14 м/с).

Таблица 4.1

Распределение скоростей ветра по градациям в Ялте и Ай-Тодоре

Именно в этих крайних градациях повторяемость ветра отличается в 20–30 раз, т. е. по наблюдениям на маяке и штилевых и штормовых ситуаций в десятки раз больше, чем на рядом расположенной метеостанции, которая находится в г. Ялте. Вместе с тем, скорости в средних градациях в этих двух пунктах наблюдений примерно одинаковы.

Если не знать причины таких больших различий в крайних градациях, то можно сделать вывод, что метеостанции находятся в совершенно разных климатических условиях. Вместе с тем известно, что на этих метеостанциях скорость ветра регистрируют разные приборы: на маяке скорость ветра измерялась по флюгеру, интервал осреднения наблюдений по которому 1–2 мин, а в Ялте - анеморумбографом, для которого в зависимости от типа прибора интервал осреднения колеблется от 10 мин до 1 ч. Поэтому флюгер, как менее точный прибор, чаще регистрировал и штилевые условия и штормовые порывы ветра. В данном случае неоднородность наблюдений за счет разных приборов также можно установить визуально.

Следующий пример (рис. 4.2) также связан с неоднородностью за счет неточности наблюдений при регистрации направления ветра по 8 и 16 румбам.

Рис. 4.2. Повторяемость направлений ветра по 16 (1) и 8 (2) румбам. Шугозеро, ноябрь 1949 г.

203

Из частотных распределений повторяемости ветров по румбам (рис. 4.2) следует, что гистограмма, полученная по 16 румбам более точная, чем по 8 румбам, и гистограммы существенно различаются, особенно при оценке повторяемости ветров восточных и юго-восточных направлений. Так, если проводятся менее точные наблюдения по 8 румбам, то наибольшая повторяемость ветров фиксируется во всем диапазоне от восточных до юго-восточных направлений. Если же проводятся более детальные измерения направления ветра по 16 румбам, то появляется «провал» в зоне восточных – юго-восточных ветров, где повторяемость в 3,5 раза ниже, чем в соседних румбах. Такую неоднородность, связанную с качеством наблюдений также можно определить визуально.

Еще один пример с выявляемой визуально неоднородностью приведен на рис. 4.3, где представлена гистограмма повторяемости ветра по 16 румбам на метеостанции Верхний Баскунчак.

Рис. 4.3. Повторяемость направлений ветра по 16 румбам на метеостанции Верхний Баскунчак

204

В данном случае имеет место преобладание направлений четных румбов (юго-западных, западных, северо-западных), которое, как было установлено, отражает не фактические условия, а связано с систематической погрешностью наблюдателя, отдававшего предпочтение этим направлениям ветра.

Применение метода соответствующих разностей можно продемонстрировать на следующем примере [4]. Рассматривается среднемесячная (за март и октябрь) и среднегодовая температура воздуха на двух рядом расположенных метеостанциях Чита и Бургень, данные по которым приведены в табл. 4.2.

Таблица 4.2

Разности температур воздуха на метеостанциях Чита и Бургень в °С

Из таблицы следует, что с 1951 г. по 1955 г. разности между среднемесячными температурами были достаточно большими и составляли в среднем от 2,2°С для среднегодовой температуры до 3,4°С для среднемесячной температуры марта. Если учесть, что расстояние между метеостанциями составляет примерно 50 км, то такая разность температур весьма существенна и не может быть объяснена естественными причинами. В результате выяснилось, что на наблюдения на метеостанции в Чите влияют микроклиматические условия, связанные с городской застройкой и другими

205

факторами и местоположение метеостанции необходимо изменить. В результате метеостанция в марте 1956 г. была перенесена в другое место и наблюдения с 1956 г. стали однородными, что показывает уменьшение соответствующих разностей, которые стали равны в среднем для года 1,1°С, а для марта месяца 1,6°С. Таким образом, выявленная систематическая погрешность на метеостанции Чита, которая должна добавляться в данные наблюдений до 1956 г. составила –1,8°С и –1,2°С соответственно для среднемесячных температур воздуха марта и октября и –1,1°С для среднегодовых температур.

Второй метод – метод соответствующих отношений, применяется тогда, когда сами рассматриваемые климатические величины большие, и разность между ними может варьировать существенно, а отношение остается приблизительно постоянным. Такая ситуация может иметь место для накопленных метеовеличин, например, сумм твердых осадков за холодный период года. В качестве примера в табл. 4.3 приведены отношения сумм твердых осадков на метеостанции Оренбург к суммам твердых осадков на метеостанции Боровое за каждый год с 1910 по 1921 гг.

Таблица 4.3

Отношения сумм твердых осадков на метеостанциях Оренбург и Боровое

По данным табл. 4.3 можно сделать вывод, что за период 1910–1915 гг. отношение сумм осадков было примерно одинаковым и близким к 1 при вариации от 0,8 до 1,0. Однако в следующий период с 1916 г. по 1921 г. отношение резко уменьшилось и стало варьировать от 0,45 до 0,70. Анализ причин такой неоднородности позволил установить, что в 1916 г. метеостанция в

206

г. Оренбурге была перенесена на открытое место, что дало возможность правильного измерять скорость ветра, которая ранее была занижена. Однако, большая скорость ветра привела и к большему выдуванию осадков из дождемера, что уменьшило сумму твердых осадков и соответственно их отношение к осадкам на метеостанции Боровое. Причем, величина уменьшения зимних осадков за счет выдувания достаточно существенна и составляет до 50%.

4.3. Статистические методы оценки однородности и стационарности

Рассмотренные предварительные или простые методы выявления неоднородности являются субъективными и применимы, когда естественная изменчивость климатической характеристики в многолетних временных рядах меньше, чем проявление неоднородности, что характерно, например, для скорости ветра, атмосферного давления. Однако, для многих климатических характеристик, особенно таких, как температура воздуха и осадки, естественная изменчивость является очень большой. На рис. 4.4 приведен фрагмент ряда наблюдений за среднемесячной температурой января в Санкт-Петербурге за период 1964–2019 гг. Даже из этой части ряда наблюдений следует, во–первых, что естественная изменчивость достаточно высокая: при вариации температур от

–17,9°С (1987 г.) до –0,7°С (1989 г.), а, во–вторых, разность темпе-

ратур соседних лет может достигать 13°С, как между 1987 г. и 1988 г. При таком естественном размахе колебаний в 17°С и межгодовой разности, достигающей 13°С, применять субъективные методы бессмысленно. Поэтому применяются статистические методы и статистические критерии, которые являются объективными и позволяют принимать оптимальное решение в условиях неопределенности.

207

Как было сказано ранее, проверка на однородность является первым и необходимым шагом климатической обработки. При этом в гидрометеорологии различают два вида однородности:

-однородность эмпирического распределения, которая может нарушаться наличием резко отклоняющихся от общей совокупности неоднородных экстремумов;

-однородность средних значений и дисперсий двух последовательных частей временного ряда, т. е. однородность во времени, которая называется стационарностью.

Всвязи с тем, что один вид неоднородности может влиять на другой, то существует следующая последовательность оценки однородности и стационарности, включающая три этапа. Прежде всего, осуществляется проверка однородности эмпирического распределения на экстремумы, так как их наличие влияет на стационарность средних значений и особенно дисперсий, при расчете которых значение разности между неоднородным экстремумом и средним возводится в квадрат. Далее осуществляется проверка стационарности дисперсий, т. к. нестационарные дисперсии влияют на результаты оценки стационарности средних значений и при нестационарных дисперсиях оценка стационарности средних осуществляется по другой формуле, чем в случае стационарных дис-

208

персий. На третьем заключительном этапе оценивается стационарность средних значений уже с учетом нестационарности экстремумов и дисперсий, если токовое имело место.

В основе существующей методологии расчетов климатических характеристик лежит гипотеза стационарности параметров распределения, т. к. полученные на основе стационарной выборки параметры и расчетные климатические характеристики редкой повторяемости переносятся из настоящего на будущее на период последующей эксплуатации проектируемых сооружений, объектов, природных комплексов и других прикладных характеристик. При этом период эксплуатации в будущем может составлять многие десятки лет и надо быть уверенным, что рассчитанные показатели не изменятся, и это особенно важно в современных условиях изменяющегося климата.

Еще одна гипотеза, которая часто используется при выполнении климатических расчетов – это гипотеза эргодичности, состоящая в том, что одну очень продолжительную выборку по времени можно заменить несколькими выборками по пространству значительно меньшей продолжительности [1]. Иначе говоря, постулируется инвариант пространства и времени для некоторых климатических характеристик. Эта гипотеза нашла широкое применение, например, при обработке данных по осадкам, особенно по ливневым осадкам. При этом рассматриваются ряды осадков на многих метеостанциях в одном регионе. Каждый ряд наблюдений недостаточно продолжителен, но если постулировать гипотезу эргодичности, то данные по всем рядам наблюдений можно объединить в одну общую совокупность, которая уже будет достаточно большой и на ее основе можно более надежно определить параметры распределений и квантили. Такой подход генетически обоснован случайностью как пространственного выпадения осадков, так и практическим отсутствием закономерностей для осадков во времени.

Методы оценки однородности эмпирических распределений

Наблюденные и приведенные к многолетнему периоду ряды метеорологических характеристик являются основой для определения расчетных климатических характеристик в пунктах

209