Рис. 8.19. Изменение прямой радиации (1)

4.Дроздов О.А., Васильев В.А., Кобышева Н.В., Раевский А.Н., Смекалова Л.К., Школьный Е.П. Климатология. – Л.: Гидрометеоиздат, 1989. – 567 с.

5.Кокорин А.О. Изменение климата: обзор Пятого оценочного доклада МГЭИК.

– М.: Всемирный фонд дикой природы (WWF), 2014. – 80 с.

6.Callendar G.S. The artificial production of carbon dioxide and its influence on tem- perature. – Quart. J. Roy. Met. Soc., 1938, v. 64, № 27, p. 223–240.

7.Climate of the 21st century: changes and risks. – University of Hamburg, Gtrmany, 2001. – 449 pp.

8.IPCC, 2013–2014. Fifth Assessment Report, Climate Change 2013–2014, v. 1–3. URL: www.ipcc.ch

9.Sagan C., Toon O.B., Pollack J.B. human impact on climate: of global significance since the domestication of fire. – N.Y., 1978.

10.Special report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation, 2012. – URL: 582 pp. www.ipcc.ch

11.United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Рамочная конвенция ООН об изменении климата (РКИК ООН) и Киотский протокол. Архив документов и решений, новости, данные о выбросах парниковых газов, официальные государственные доклады. URL: www.unfccc.int.

Тема 3. Эмпирико-статистические модели климатических изменений*

Все факторы климатической системы, включая космические, геофизические, внутренние автоколебания, характеристики химиче- ского состава атмосферы и антропогенного воздействия, как следует из предыдущего изложения, не остаются постоянными, а изменяют- ся во времени с разными масштабами колебаний. Поэтому их надо изучать и наблюдать за ними, то есть вести их

мониторинг.

В связи с этим в 2004 г. американской Национальной админи- страцией по океану и атмосфере (NOAA) было объявлено о начале международного проекта по мониторингу и полному обследованию планеты. Специалисты из нескольких десятков международных ор- ганизаций 49 стран начали снимать тысячи геофизических параме- тров атмосферы, океана и земной поверхности – от движения воз- душных потоков до сейсмической активности различных участков земной коры. В результате будет создана компьютерная база дан- ных, самая полная и доступная для всех стран, где будет сформи- рован образ нашей планеты со всеми ее данными от морских те- чений до изменяющихся рельефов и в нее будут заложены все уже собранные и вновь полученные параметры. Это позволит ученым и руководящим структурам разных стран более аккуратно работать с природными ресурсами, извлекая из этого максимальную выгоду и нанося минимальный ущерб окружающей среде. Многие при- родные процессы, по мнению ученых, можно будет предсказывать за несколько месяцев. Новая система сможет помочь людям точно определять прибрежные области, затронутые эрозией, увидеть изме- нения в морских течениях, которые влияют на перемещение

ресурсов, следить за из- менениями фауны и флоры планеты и многое другое. Как отмечают руководители проекта, польза от него

Единственными объективными методами, которые позволяют оценить качество и надежность получаемой из наблюдений инфор- мации, а также установить закономерности измеренных природных характеристик во времени и пространстве, являются

Рис. 9.1. Взаимосвязь между теорией и эмпирикой

методы [2, 9, 11, 13, 15, 16, 30, 31, 32]. В результате применения статистических методов к эмпирическим данным создаются эмпи- рико-статистические модели трех основных видов: во времени, по пространству и во взаимосвязи одних параметров с другими (при- чинно-следственные).

Эмпирико-статистическое моделирование происходит от ак- тивного эксперимента и концепции научного познания Ф. Бекона, в основе которой должны лежать индукция (от частного к общему) и эксперимент [1, 4, 5, 6]. Известное выражение И. Ньютона «Ги- потез не измышляю» характеризует его метод исследования, непо- средственно связанный с подтверждением любой гипотезы экспе- риментом. Так, например, Ньютон не соглашался с Гюйгенсом и его теорией эфира: «Что такое эфир? Я не могу ни видеть, ни чувство- вать его», – говорил он и решительно выступал против гипотезы эфира, о свойствах которого ничего не известно из опыта.

Особенность исследования динамики климатических процес- сов состоит в том, что для них применим только пассивный экс- перимент, то есть наблюдение и регистрация входных и выходных переменных процесса без активного вмешательства исследователя в ход технологического процесса и без внесения в него преднаме-

ренных возмущений [15, 18, 25]. Несмотря на то что в основе мо- делирования климата лежат физико-математические модели, ос- нованные на уравнениях термо- и гидродинамики, статистические методы также имеют большое значение для получения природных закономерностей, которые затем применяются как для развития те- ории климата, так и для практических расчетов в отдельных блоках модели. Между теорией и эмпирикой имеет место тесная взаимо- связь, которую можно представить схемой, приведенной на рис. 9.1. Из данной схемы следует, что эмпирика дает «топливо» для ро- ста теории и для продвижения вперед «локомотива познания».

Хотя

теоретический и эмпирический типы познания и различаются как по средствам, так и по методам исследовательской деятельности и теоретический закон – это всегда достоверное знание, а эмпириче- ская зависимость представляет собой вероятностно-истинное зна- ние, в реальности эти два слоя познания всегда взаимодействуют.

Традиционно принято считать, что физико-математические и статистические модели отличаются тем, что первые основаны на зависимостях в виде системы уравнений от факторов Y = f (X1, X2, X3, …, Xm) или от изменений факторов, а вторые – от времени и пространственных координат Y = f (t, φ, λ), где t – время, φ – широ- та, λ – долгота. Вместе с тем, и для эмпирических моделей вполне распространенными являются модели от факторов, например реги- ональные зависимости норм осадков от высоты местности.

Лекция 9. Общая схема моделирования и методы декомпозиции сложного

процесса

9.1. Концепция неоднородности – нестационарности

Прежде чем перейти к общей схеме статистического модели- рования, необходимо дать понятие о двух разных методологиях моделирования, основанных на стационарной и нестационарной – неоднородной модели климатических изменений. В рамках мето- дологии, или концепции, стационарной и однородной выборки все колебания климатических характеристик за многолетний период рассматриваются в виде случайных отклонений от постоянной или квазипостоянной климатической нормы, то есть среднего значения за многолетний период. Краеугольными камнями этой концепции являются [16, 24, 28]:

–представление временного ряда в виде однородной выборки из одной генеральной совокупности;

–постулирование стационарности, или неизменности во вре- мени, основных выборочных параметров: среднего значения и дис- персии;

–представление цикличности в виде одного генерализованно- го параметра – коэффициента внутрирядной корреляции;

–представление случайного события в виде погодичного (один

В этой концепции моделью временного ряда является случайная выборка с двумя параметрами: среднее значение и дисперсия и ино- гда с включением коэффициента автокорреляции между смежны- ми членами ряда, если выборка не является полностью случайной:

mx t mx const;

где mx(t), mx, Dx(t), Dx – математические ожидания и дисперсии; r(t,

t’) – коэффициент автокорреляции; τ – сдвиг во времени между членами ряда.

Коэффициент автокорреляции в этом случае является тем обоб- щенным параметром, который учитывает все многообразие цикли- ческих колебаний. Моделью статистического коллектива является функция распределения также с двумя или тремя (среднее значение, дисперсия, коэффициент асимметрии) параметрами. Такая концеп- ция широко применяется в прикладной климатологии для оценки как нормы, так и событий редкой повторяемости (1 раз в 100 или 200 лет), используемых, например, при строительном проектиро- вании.

Современное изменение климата дает основание рассмотреть проблему климатических колебаний более детально и представить их в виде композиции циклических составляющих разных времен- ных масштабов, что можно выразить уравнением [18, 21, 22]:

изменения, обусловленные антро- погенным воздействием.

То, что структура многолетних колебаний климата выражена именно такими процессами разных временных масштабов, как

причинами. Составляющие разных временных мас- штабов, или слагаемые, в (9.2) могут быть связаны или не связаны

mT Y 1 t const;

DT Y 1 t const; mA Y 1 t const;

DA Y 1 t const; mTn Y 1 t const;

DTn Y 1 t const; mTcn Y 1 t const;

DTcn Y 1 t const; mVn Y 1 t const;

DVn Y 1 t const; mVcn Y 1 t const;

DVcn Y 1 t const; mW Y 1 t const;

DW Y 1 t const;

. . .

mT YA t const;

DT YA t const;

В целом очевидно, чтоDW YAспособt constописания. многолетних колеба- ний климатических характеристик с помощью уравнений (9.2), (9.3) и (9.4) является во много раз более информативным, чем на осно- ве модели (9.1), которая применяется в статической климатологии. С другой стороны, если считать, что любая климатическая харак- теристика формируется факторами разных временных масштабов и представляет собой композицию многих процессов, то поведение суммы можно понять только, если ее

разложить на слагаемые и ис- следовать поведение каждого слагаемого.

Для реализации предлагаемой модели многолетних колебаний в неоднородных и нестационарных условиях необходимо решить следующие основные задачи: а) определить количество однородных составляющих, обусловленных как антропогенным влиянием, так и естественными колебаниями разных временных масштабов в урав- нении (9.2); б) выделить однородные составляющие из общего про- цесса многолетних колебаний и определить характеристики циклов для естественных однородных составляющих разных временных масштабов; в) оценить выполнение условий стационарности или не- стационарности, выраженное системой (9.3) и (9.4).

Уравнение (9.2) можно упростить, если считать, что все процес- сы, кроме одного, на данном временном отрезке времени являются стационарными. Так, например, если рассматривать только период инструментальных наблюдений в 100–150 лет и в первом приближе- нии принять, что процессы межгодового и десятилетнего масштабов являются случайными, то их можно объединить в композицию рас- пределений общей случайной составляющей. Тогда нестационарным будет только процесс столетнего масштаба,

так как вклады процессов