Содержание к диссертации
Введение
1. Диагностика взаимных изменений радиационно-активных компонент и температурного режима атмосферы по палеореконструкциям 12
1.1 Используемые данные и методы анализа 13
1.2 Диагностика взаимных изменений содержания парниковых газов и температурного режима атмосферы по палеореконструкциям антарктической станции Восток 19
1.3 Диагностика взаимных изменений температурного режима и содержания аэрозолей в атмосфере по палеореконструкциям антарктической станции Восток 35
1.4 Обсуждение результатов главы 1 50
2. Диагностика роли естественных и антропогенных факторов современных изменений климата 52
2.1 Взаимосвязь климатических изменений с изменениями солнечной активности по данным наблюдений, реконструкций и модельным расчётам 53
2.2 Оценка скорости потепления в регионах с наибольшими наблюдаемыми трендами за последние десятилетия с оценкой роли естественных и антропогенных причин 61
2.3 Обсуждение результатов главы 2 73
3. Исследование роли различных факторов на возможные изменения климата в XXI веке с использованием климатической модели промежуточной сложности 76
3.1 Анализ влияния взаимодействия земной климатической системы с углеродным циклом на чувствительность ее температурного режима...77
3.2 Оценка влияния возможных вариаций солнечной активности на климатические изменения 95
3.3 Обсуждение результатов главы 3 99
Заключение 104
Список литературы 106
- Диагностика взаимных изменений содержания парниковых газов и температурного режима атмосферы по палеореконструкциям антарктической станции Восток
- Диагностика взаимных изменений температурного режима и содержания аэрозолей в атмосфере по палеореконструкциям антарктической станции Восток
- Оценка скорости потепления в регионах с наибольшими наблюдаемыми трендами за последние десятилетия с оценкой роли естественных и антропогенных причин
- Оценка влияния возможных вариаций солнечной активности на климатические изменения
Введение к работе
В последние десятилетия отмечен [11, 19, 37, 46, 47, 48, 76] значительный рост глобальной приповерхностной температуры. Можно разделить воздействующие на климат факторы на естественные (изменения солнечной активности, содержания аэрозолей в атмосфере в результате извержений вулканов) и антропогенные (выбросы парниковых газов, аэрозолей) [16, 37, 62, 97, 104, 106]. Актуальной проблемой является определение вклада естественных и антропогенных факторов в современное потепление климата с оценкой возможных тенденций изменения.
Целью данной работы является анализ сравнительной роли естественных и антропогенных факторов в глобальных и региональных климатических изменениях с использованием различных данных и модельных расчетов.
Для достижения поставленной цели в диссертации ставились следующие задачи:
Провести детальный анализ взаимной динамики изменений температуры и концентраций парниковых газов и аэрозолей в атмосфере с использованием различных методов на основе палеореконструкций.
Проанализировать изменения глобальной приповерхностной температуры по расчетам с климатической моделью ИФА РАН в сопоставлении с данными инструментальных измерений и существующими реконструкциями вариаций солнечной постоянной.
Оценить способность современных климатических моделей воспроизводить изменения приповерхностной температуры для регионов с максимальными температурными трендами, отмеченными в последние десятилетия XX века, с оценкой вклада естественных и антропогенных воздействий.
Оценить влияние на температурный режим и его изменения учета взаимодействия с углеродным циклом в климатической модели ИФА РАН при различных сценариях эмиссий углекислого газа в атмосферу.
5. Провести анализ возможных изменений глобальной приповерхностной температуры в XXI веке на основе численных расчетов с климатической моделью ИФА РАН при различных сценариях с учетом антропогенных и естественных факторов, в частности изменений солнечной активности и изменении содержания в атмосфере парниковых газов.
Научная новизна и основные результаты работы:
С использованием разностороннего анализа, в том числе разных методов кросс-вейвлетного анализа, получены детальные характеристики взаимных изменений температуры и содержания в атмосфере радиационно-активных компонентов на основе палеореконструкций по данным ледовых кернов с антарктической станции Восток.
Исследованы спектральные характеристики и динамика взаимных изменений солнечной активности по различным реконструкциям и соответствующих изменений глобальной приповерхностной температуры по данным наблюдений и численным расчётам с климатической моделью ИФА РАН. Получены оценки изменения глобальной приповерхностной температуры по расчетам с климатической моделью ИФА РАН с использованием реконструкций солнечной постоянной.
Оценена возможность современных климатических моделей воспроизводить температурные изменения в регионах с наибольшими наблюдаемыми положительными температурными трендами для последних десятилетий XX века с оценкой роли естественных и антропогенных факторов.
Оценены изменения температурного режима и характеристик углеродного цикла по результатам численных расчетов с климатической моделью ИФА РАН с интерактивным углеродным циклом в сравнении с версией модели без учета углеродного цикла.
Оценены возможные изменения глобальной температуры в XXI веке по расчётам с климатической моделью ИФА РАН при различных сценариях антропогенных и естественных воздействий. На основании полученных
результатов сделан вывод о сравнительно небольшом возможном вкладе изменений солнечной активности в климатические изменения в XXI веке.
Научная и практическая значимость результатов:
Полученные результаты могут использоваться при анализе климатических изменений и при валидации климатических моделей.
Личный вклад автора:
Автор принимал участие во всех этапах работы, в том числе в формулировке задач и интерпретации полученных результатов. Основные результаты диссертационной работы получены автором лично. Автором были проведены все расчеты, связанные с анализом используемых данных палеореконструкций, наблюдений, реанализа и модельных расчетов, за исключением расчетов с оптимизированной базисной функцией при использовании метода вейвлетного преобразования, проведенных В.А. Безверхним. Численные эксперименты с климатической моделью ИФА РАН были проведены А.В. Елисеевым.
Апробация работы: Результаты работы докладывались:
на семинарах Лаборатории теории климата и Отдела исследований климатических процессов ИФА РАН
на семинаре Секции атмосферных наук и метеорологии и Комиссии по климату Национального геофизического комитета (Москва, 2005)
на международной школе по геофизике и гидродинамике окружающей среды (Кембридж, 2005)
на научном симпозиуме "Метеорологические исследования в Антарктике" (Санкт-Петербург, 2005)
на научной конференции "Россия в Антарктике" (Санкт-Петербург, 2006)
на всероссийской конференции молодых ученых САТЭП-2006 - "Состав атмосферы и электрические процессы" (Звенигород, 2006)
на международной конференции Enviromis-2006: "Наблюдения, моделирование и информационные системы для окружающей среды, как средства улучшения экологической обстановки на городском и региональном уровнях" (Томск, 2006)
на российско-британской конференции молодых ученых "The INYS Climate Change Workshop" (Санкт-Петербург, 2007)
Структура и содержание диссертации:
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.
Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, сформулированы цели работы, перечислены основные этапы исследования и результаты.
Диагностика взаимных изменений содержания парниковых газов и температурного режима атмосферы по палеореконструкциям антарктической станции Восток
Согласно результатам спектрального [100] и вейвлетного анализа [5, 26, 29, 30, 92, 93] климатических характеристик и атмосферных компонентов по палеореконструкциям проявляются все циклы Миланковича (19-23, 41 и 100 тыс. лет) [25], связанные с изменениями параметров земной орбиты. При этом отмечены существенные вариации интенсивности циклов в пределах последних 415 тысяч лет. Циклы заметно различаются для разных анализируемых величин, как по амплитуде, так и по фазе. На рис. 1.2 представлена вещественная форма вейвлетного преобразования ее использованием оптимизированной базовой функции для рядов: AT [К] (a), q(C02) [ppmv] (б), q(CH4) [ppbv] (в), характеризующих, соответственно, температурный режим и содержание в атмосфере содержания углекислого газа и метана. Достаточно четко проявляются циклы с периодами около 100 тыс. лет, а также циклы с периодами около 20 и 40 тысяч лет. Корреляционный анализ. Количественные оценки взаимных изменений различных климатических характеристик и радиационно-активных составляющих атмосферы (q) по реконструкциям на основе данных ледовых кернов с антарктической станции Восток можно получить достаточно просто с использованием взаимного корреляционного анализа вариаций различных переменных [29, 30, 93]. Его результаты для последних 415 тысяч лет в целом и подыинтервалов по 100 тысяч лет представлены в табл. 1.1: временные сдвиги (At), при которых достигаются максимальные значения коэффициентов корреляции (г), и значения последних. Для сдвига At указывается отрицательное значение в случае запаздывания изменений второй переменной относительно изменений первой переменной, и положительное в обратном случае. Результаты табл. 1.1 указывают на то, что по данным ледовых кернов, полученных на антарктической станции Восток, изменения содержания в атмосфере углекислого газа я(СОг) и метана q(CHi) в целом на временных масштабах порядка тысячелетий запаздывают относительно изменений температурного режима.
При анализе отдельных временных интервалов по 100 тысяч лет выявлено, что изменения концентрации углекислого газа и метана также запаздывают относительно изменений температуры, за исключением временного интервала 300-400 тыс. лет назад, где наблюдается опережение вариаций концентрации парниковых газов относительно вариаций температуры на один временной шаг (500 лет). На рис. 1.3 представлены результаты корреляционного анализа вариаций температуры и содержания в атмосфере парниковых газов для всего временного интервала в 415 тысяч лет. Слева на рис. 1.3 приведены соответствующие коэффициенты корреляции в зависимости от временного сдвига, а справа - взаимные зависимости для AT и других величин: я(СОг) (а), q(CH4) (б). Отрицательные значения временного сдвига соответствуют опережению изменений AT относительно другой величины. По крутизне уменьшения коэффициента корреляции г относительно его максимального значения rmax с изменением временного сдвига At можно судить о точности оценки величины At(rmax). Согласно рис. 1.3 между вариациями температуры и содержания в атмосфере углекислого газа и метана достаточно сильная. Прямые на рис. 1.3 справа соответствуют линейным регрессиям я(СОг) [ppmv] и q(CH4) [ppbv] на AT [К]: Нелинейный анализ связи содержания парниковых газов в атмосфере с соответствующими температурными вариациями AT можно провести, используя аналитические аппроксимации радиационного форсинга, связанного Результаты корреляционного анализа вариаций температуры и содержания в атмосфере парниковых газов для всего временного интервала в 415 тысяч лет. Справа: зависимости q(C02) (а) и qCCHt) (б) от AT [К]. Слева: коэффициенты корреляции AT с q(C02) (а) и с q(CH0 (б) в зависимости от временного сдвига (тыс. лет).
Отрицательные значения временного сдвига соответствуют опережению изменений AT относительно другой величины. с содержанием в атмосфере углекислого газа AR(q(C02) и метана AR(q(CH4), при пропорциональности температурного эффекта и радиационного форсинга. Известные три аналитические аппроксимации радиационного форсинга AR(q(C02)), связанного с содержанием в атмосфере углекислого газа имеют вид (см. [46]) где a = 3.35, g(q) = ln(l + 1.2q + 0.005q2 + 1.4xl0 6q3) [67]. Величины AR в Вт/м , q(C02) в ppm. Значения параметров в (1.11)-(1.13) определены на основе радиационных расчетов [67, 96, ПО]. Величина q0(C02) соответствует некоторому базовому содержанию углекислого газа в атмосфере. В соответствии с (1.11) вместо (1.9) на основе соответствующей регрессии по данным для всего анализируемого интервала в 415 тысяч лет получено при максимальном коэффициенте корреляции (0.87) в случае запаздывания вариаций q(C02) [ppmv] относительно вариаций AT [К] на 1000 лет. Для обратной зависимости получено Эта оценка соответствует изменению температуры на широте 78S для станции Восток на 5.7 К при удвоении содержания С02 в атмосфере. Так как чувствительность температурного режима высоких широт в несколько раз ( 3) больше, чем для Земли в целом, то соответствующая чувствительность глобальной температуры оценивается величиной около 2 К. Для современных изменений климата можно получить аналогичную оценку (около 2 К) с учетом роста глобальной температуры за последние сто лет примерно на 0.7 К, а содержания С02 в атмосфере - на треть. [46]
Диагностика взаимных изменений температурного режима и содержания аэрозолей в атмосфере по палеореконструкциям антарктической станции Восток
Достаточно четко проявляются циклы с периодами около 100 тыс. лет для всех анализируемых рядов, а также циклы с периодами около 20 и 40 тысяч лет для ДТ и q(Na). Для q(D) следует отметить заметные различия для последних 100 тыс. лет относительно более раннего анализируемого интервала, на протяжении которого заметно изменялся период 100 тыс. моды (до 80 тыс. лет) и относительно слабо выражены 19-23 и 41 тыс. моды. Корреляционный анализ. Достаточно просто можно получить количественные оценки взаимных изменений различных характеристик с использованием взаимного корреляционного анализа вариаций различных переменных [29,30]. В табл. 1.2 и 1.3 представлены результаты соответствующего анализа для последних 415 тысяч лет в целом и подыинтевалов по 100 тысяч лет: временные сдвиги (At), при которых достигаются для регрессий (1.1) максимальные значения коэффициентов корреляции (г), и значения последних. Кроме того, приведены соответствующие коэффициенты (В) линейных регрессий Результаты, полученные при корреляционном анализе, указывают на то, что по используемым данным, изменения содержания в атмосфере континентального q(D) аэрозоля в целом для всего анализируемого интервала и для отдельных временных интервалов по 100 тысяч лет на временных масштабах порядка тысячелетий синхронны с изменениями температурного режима.
Изменения содержания в атмосфере морского q(Na) аэрозоля в целом на временных масштабах порядка тысячелетий опережают изменения температурного режима на один временной шаг (500 лет). При анализе отдельных временных интервалов по 100 тысяч лет выявлено, что изменения концентрации морского аэрозоля также опережают на 500-1000 лет изменения температуры, за исключением временного интервала 100-200 тыс. лет назад, где наблюдается их опережение вариациями температуры на 500 лет. В правых частях табл. 1.2 и 1.3 приведены расчёты для логарифмов изменений q(Na) и q(D). Результаты анализа свидетельствуют об увеличении коэффициента корреляции между всеми анализируемыми переменными и на всех анализируемых временных интервалах. При этом не выявлено запаздываний взаимных изменений логарифмов вариаций q(Na) и q(D) для всего анализируемого периода 415 тыс. лет, и выявлено запаздывание вариаций температуры относительно вариаций логарифма содержания в атмосфере континентального аэрозоля на один временной шаг (500 лет) для временного интервала 300-400 тыс. лет назад. Таким образом, можно говорить о более сильной нелинейной связи относительно линейной между анализируемыми характеристиками. На рис.1.13 представлены результаты корреляционного анализа вариаций температуры и содержания в атмосфере аэрозоля для всего временного интервала в 415 тысяч лет.
Слева на рис. 1.13 приведены соответствующие коэффициенты корреляции в зависимости от временного сдвига, а справа - взаимные зависимости для AT и других величин: q(Na) (а), q(D) (б). Отрицательные значения временного сдвига соответствуют опережению изменений AT относительно другой величины. По крутизне уменьшения коэффициента корреляции г относительно его максимального значения rmax с изменением временного сдвига At можно судить о точности Для сдвига At указывается отрицательное значение в случае запаздывания изменений второй переменной относительно изменений первой переменной, и положительное в обратном случае. Для сдвига At указывается отрицательное значение в случае запаздывания изменений второй переменной относительно изменений первой переменной, и положительное в обратном случае. выявил, что связь вариаций q(D) и q(Na) по палеореконструкциям на станции Восток значение к в (1.23) получено равным 1.4(±0.2) для 415 тысяч лет в целом. При этом максимальный коэффициент корреляции (0.72) для линейной регрессии ln(q(D)) на ln(q(Na)) получен без запаздывания между вариациями переменных. Для разных 100-тысячелетних интервалов величина к меняется от 1 до 1.8. При линейной регрессии q(D) на q(Na) максимальный коэффициент корреляции (0.59) получен при запаздывании вариаций q(D) относительно вариаций q(Na) на 1000 лет.
Оценка скорости потепления в регионах с наибольшими наблюдаемыми трендами за последние десятилетия с оценкой роли естественных и антропогенных причин
На основе модельных результатов в сопоставлении с данными наблюдений и реанализа был проведен анализ способности глобальных климатических моделей воспроизводить температурные изменения в регионах с наибольшими трендами потепления у поверхности в последние десятилетия - в Сибири и на Аляске в северном полушарии и на Антарктическом полуострове в южном полушарии [68, 78, 115] с оценкой роли естественных и антропогенных факторов [34,35]. По данным наблюдений скорость глобального приповерхностного потепления увеличивается в последние десятилетия [37, 46, 78]. В течение трех последних десятилетий XX века глобальная среднегодовая приповерхностная температура увеличивалась со скоростью около 0.2К/10 лет [114]. Максимальные значения региональных трендов приповерхностной температуры для последних десятилетий в несколько раз больше, чем для Земли в целом. В частности, согласно [10] во второй половине XX века в Сибири отмечен температурный тренд 0.4К/10 лет. При этом наибольшее потепление для России в целом отмечено зимой (0.5К/10 лет) и весной (О.ЗК/Юлет).
Сравнение с данными наблюдений результатов численных расчетов с использованием климатических моделей общей циркуляции атмосферы и океана свидетельствует, что как естественные, так и антропогенные факторы вносили существенный вклад в глобальные изменения приповерхностной температуры в XX веке [46, 89, 113, 114]. Согласно проведенным модельным расчетам глобальное потепление в течение последних десятилетий прошлого века нельзя объяснить только естественными причинами без учета антропогенного воздействия [46,113,114]. Для анализа региональных тенденций изменения приповерхностной температуры в XX веке использовались среднемесячные данные ВНИИГМИ локальных наблюдений для сибирских регионов [8], глобальные данные над сушей [49] для 5-градусных по широте и долготе ячеек, а также данные станционных наблюдений и реконструкций [41, 72] для Антарктического полуострова и Аляски [78]. Кроме того, использовались среднемесячные данные реанализа NCEP/NCAR [80] с 1948 г. и ERA-40 [111] с 1958 г. с разрешением 2.5 по широте и долготе.
Модельные оценки проводились на основе результатов ансамбля численных расчетов для XX века с климатической моделью общей циркуляции (КМОЦ) НаёСМЗ [113] при различных сценариях: с суммарным учетом естественных и антропогенных воздействий (С-сценарий), а также только при естественных воздействиях (Е-сценарий) и только при антропогенных воздействиях (А-сценарий). Антропогенные воздействия включали изменения парниковых газов в атмосфере и антропогенного сульфатного аэрозоля (с учетом его воздействия на альбедо облаков), а также изменения тропосферного и стратосферного озона. Естественные воздействия включали изменения солнечной радиации и стратосферного аэрозоля из-за вулканических извержений. Для каждого сценария анализировались результаты четырех модельных численных реализаций при разных начальных условиях, выбранных из множества рассчитанных режимов (много сотен модельных лет) без какого-либо внешнего форсинга [78]. Пространственное разрешение КМОЦ HadCM3 - 2.5 по широте и 3.75 по долготе.
Кроме того, анализировались результаты численных расчетов для XX века с глобальной климатической моделью промежуточной сложности (КМ) ИФА РАН [15] при различных сценариях: с суммарным учетом естественных и антропогенных воздействий (С-сценарий), а также только при естественных воздействиях (Е-сценарий) и только при антропогенных воздействиях (А-сценарий). Антропогенные воздействия включали изменения парниковых газов в атмосфере. Естественные воздействия включали изменения солнечной радиации, связанные с солнечной активностью. Пространственное разрешение КМ ИФА РАН - 4.5 по широте и 6 по долготе. КМ ИФА РАН относится к классу моделей промежуточной сложности [45] и является единственной российской моделью, участвующей в соответствующем модельном сравнении (ЕМІР) [101]. На рис.2.4 представлены тренды в XX веке среднегодовой приповерхностной температуры (СПТ) Та для 30-летних скользящих интервалов по данным локальных метеонаблюдений [8, 41, 72] для Иркутска (52N,104E) в Сибири, Барроу (7 IN, 157W) на Аляске и российской станции Беллинсгаузен (62S, 59W) на Антарктическом полуострове, а также на основе региональных (5х5 по широте и долготе) данных [49]) для соответствующих регионов в Сибири, на Аляске и на Антарктическом полуострове. Величины на рис.2.4 характеризуют значения трендов в середине 30-летних интервалов.
Согласно рис.2.4 в течение последних десятилетий XX века тренды СПТ dTJdt в Сибири (регион Иркутска) и на Аляске (регион Барроу) достигали и даже превышали 0.8 К/10 лет, а на антарктическом полуострове (район станции Беллинсгаузен) достигал 0.4-4).5 К/10 лет, хотя и был менее статистически значим, чем для регионов СП. Значимость трендов можно оценить по соответствующим коэффициентам корреляции г на рис.2.4б,г,е в сопоставлении с линиями минимальных (без учета уменьшения числа степеней свободы для анализируемого ряда из-за корреляции его последовательных элементов) величин г для статистической значимости на уровне 90, 95 и 99%. Начиная со второй половины 1970-х гг. для Сибири и с начала 1980-х гг. на Аляске регулярно превышается минимальный 99%-ный уровень статистической значимости трендов СПТ для 30-летних интервалов. На Антарктическом полуострове максимальные тренды СПТ, при том, что в 2-3 раза более слабые, чем в Сибири и на Аляске, еще и заметно менее статистически значимые. В среднем по данным для второй половины XX века коэффициенты корреляции г близки к минимальным значениям, соответствующим уровню 90% статистической значимости трендов для района российской станции Беллинсгаузен со значительными колебаниями. При этом в последние годы с учетом данных для начала XXI века отмечается рост значений трендов СПТ на Антарктическом полуострове и их значимости с превышением минимального уровня для 95%-й статистической значимости.
Оценка влияния возможных вариаций солнечной активности на климатические изменения
Использовалась версия КМ ИФА РАН с блоком интерактивного углеродного цикла [14] с модификациями, в частности, обменом углекислым газом между атмосферой и океаном в блоке углеродного цикла согласно [39]. Дополнительно учтены температурные зависимости констант соответствующих химических реакций [90]. Постоянная полунасыщения кривой фертилизации Михаэлиса-Ментон принималась равной 460 млн"1, что характерно для растений, преобладающих в земной флоре [59]. В использовавшихся сценариях эмиссия углекислого газа за счет промышленности и сжигания топлива с середины XVIII в. задавалась согласно [86], а до этого считалась пренебрежимо малой. Эмиссии за счет землепользования для периода 1700-1850 гг. принимались пропорциональными изменению площади пашен и пастбищ. При этом использовались данные HYDE 2.0 [81]. Для XVII в. эмиссии считались пропорциональными изменению количества населения Земли по данным ООН предположение использовалось при построении базы данных HYDE 2.0 (см. [81]). Суммарная величина эмиссий углекислого газа за счет землепользования до середины XIX в. в предлагаемом сценарии составила 52 Гт-С. Это согласуется с соответствующей оценкой [53] (48-57 Гт-С). С середины XIX в. использовались данные для эмиссий согласно [69]. Для экстраполяции изменений потока солнечного излучения / применялись разные варианты [см. 28] с использованием параметрического моделирования методом Берга [23] с помощью авторегрессионной (АР) модели вида В первом варианте (І) для ряда xt вычисляются коэффициенты а# таким образом, чтобы выполнялось условие максимальной энтропии остаточного ряда Si. При помощи модели (3.3) вычисляются новые отсчеты #+/,./=1,2,... Для контроля устойчивости сценарного прогноза расчеты были выполнены для значений р от 2 до 80. Второй и третий варианты экстраполяции также основаны на АР-моделировании, но с априорным учетом особенностей квазициклической изменчивости потока солнечного излучения.
В частности, для рядов межгодовых вариаций солнечного излучения характерны цикличность с периодом около 11 лет и более долгопериодные циклы (см., напр., [27]). Во втором варианте (II) ряд JC,- представляется в виде суммы низкочастотной (НЧ) у І и высокочастотной (ВЧ) z( компонент: где и - весовое окно Кайзера [17]. ВЧ-компонента представляет собой остаточный ряд zt=xt- yi. В третьем варианте экстраполяции (III) ряд х,- представляется в виде суммы трех компонент где w, - узкополосная компонента с центральным периодом Ts (например, 90 лет), а у, и z- соответственно НЧ- и ВЧ-компоненты разности х,.-и ,.. При этом компонента w. вычисляется методом вейвлетного преобразования [2]. Для каждой из полученных компонент независимо строятся АР-модели и выполняется экстраполяция. Соответствующие суммы дают в результате варианты продолжения ряда xi. Кроме того, аналогичный метод использовался для экстраполяции первых разностей анализируемого ряда. На рис.3.9 приведены вариации солнечного излучения / по данным [82] для 1610-2000 гг. Качество различных вариантов экстраполяции проверялось для разных интервалов вариаций /. На рис.3.9 представлены примеры экстраполяции / для первой и второй половины XX в., а также для XXI в. АР-методом при р = 50.
В первом случае начало экстраполяции соответствует интервалу с малым трендом. Второй случай, наоборот, соответствует фазе роста низкочастотной компоненты с периодом несколько десятилетий. Сопоставление результатов экстраполяции с исходными данными для / свидетельствует, что достаточно хорошо воспроизводятся амплитуда и фаза по крайней мере двух квазиодиннадцатилетних циклов. Согласно проведенному анализу можно доверять экстраполяциям длительностью около четверти века. Далее отмечается заметное несоответствие амплитуды и/или фазы квазиодиннадцатилетних циклов по исходным данным и прогнозируемых. На рис.3.10 приведены различные экстраполяции / для XXI в. Вариант I представлен АР-экстраполяциями с р равном 10, 20 и 50 (АР 10, АР20 и АР50), вариант II - при т равном 9 и 15 (С2т9 и С2т15), а вариант III - при т равном 9 и Ts равном 70 и 90 лет (C3m9T70 и C3m9T90). На рис.3.11 представлены результаты численных расчетов с КМ ИФА РАН аномалий ГСПТ дТ при антропогенном сценарии SRES-A2 и различных сценариях вариаций солнечного излучения для XXI в. (I). Кроме того, на рис.3.10 приведены результаты соответствующих расчетов с учетом только вариаций солнечного излучения (II). Аномалии определялись относительно базового режима 1961-1990 гг.
