Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Влияние естественных и антропогенных факторов на изменение климата
1.1 .Климатообразующие факторы .8
1.2. Изменение глобального климата 11
1.3.Изменение местного климата 23
Глава 2. Климатические условия Предбайкалья
2.1 .Физико-географические условия территории 33
2.2.Общая характеристика климата 36
Глава 3. Использованные метеорологические данные и методические приемы исследования
3.1 .Характеристика материала .46
3.2. Методы анализа временных рядов 53
Глава 4. Изменение основных элементов климата в Предбайкалье
4.1.Факторы, определяющие изменения климата на территории исследования 59
4.2.Изменение основных элементов климата 72
4.2.1. Коротковолновая радиация 72
4.2.2. Температура воздуха 77
4.2.3. Атмосферные осадки 82
4.3. Зависимость средних значений климатических величин от продолжительности периода наблюдений 85
Глава 5. Структура и причины колебании элементов климата
5.1. Структура колебаний элементов климата 90
5.2. Физико-географическая обусловленность климатических изменении 92
5.3. Связь различных элементов климата 100
5.4. Влияние климатообразующих факторов на изменение климата 102
Заключение 120
Литература 125
Приложения
- Изменение глобального климата
- Методы анализа временных рядов
- Зависимость средних значений климатических величин от продолжительности периода наблюдений
- Влияние климатообразующих факторов на изменение климата
Введение к работе
Актуальность проблемы. К настоящему времени у нас в стране и за рубежом іьіполнено большое количество исследований, посвященных оценкам многолетних вменений основных климатических параметров (КП), и, прежде всего температуры юздуха (Те) и солнечной радиации (СР) для всего земного шара, полушарий, раз-гичных широтных зон, т.е. характеристик глобального климата. Выявлены тренды и даклы в рядах Тв и СР, разработано большое количество моделей, учитывающих їлияние на глобальный климат как естественных, так и антропогенных факторов увеличение содержания в атмосфере углекислого газа, загрязнение атмосферы про-шшленными аэрозолями и др.).- Значительно меньше работ посвящено изучению слиматических изменений небольших по площади территориальных единиц, т.е. >егионального или локального климата.
Климатические условия Предбайкалья в настоящее время изучены достаточно гално: выявлены пространственные закономерности изменения основных КП в за-шсимости от физико-географических факторов, построены разномасштабные карты юлышшства КП и их сочетаний. Изменения же во времени КП этой территории и шределяющие многолетние колебания климата факторы остаются мало изученны-,ш и требуют постановки всесторонних глубоких исследований. Это необходимо щя разработки долгосрочных прогнозов изменений локального климата под влия-шем естественных и антропогенных факторов и обоснования методов оценки влияния хозяйственной деятельности на состояние атмосферного воздуха, климатиче-:кие условия и ресурсы. Все вышеизложенное и явилось предпосылкой целесо-)бразности постановки таких исследований на территории Предбайкалья.
Основная цель исследований - выявить и обосновать пространственное распределение и структуру многолетних изменений основных КП за период ин-лрументальных наблюдений метеостанций и в первом приближении оценить вклад :стественных и антропогенных факторов в изменение локального климата территории исследования.
В соответствии с этой целью были сформулированы задачи:
по данным наблюдений длиннорядных станций на территории Предбайкалья изу-пггь структуру временных рядов Те, атмосферных осадков (г) и СР;
выявить и оценить тренды и периодические колебания в рядах;
уточнить многолетние средние значения характеристик климата;
- используя имеющиеся в настоящее время оценки глобальных изменений КП с нить вклад местных факторов в изменение этих параметров на территории иссле вания.
Объекты и методы исследования. Основой выполнения работы явил результаты многолетних наблюдений метеостанций Иркутского управления Ро< дромета, имеющие ряды наблюдений 60-115 лет (в пределах периода 1881-1994 и характеризующие климат всех основных районов территории исследования, пользованы многолетние рады Г, иг 56-ти, коротковолновой СР 10-ти метеост ций. Проверка однородности рядов наблюдений, выявление трендов периодических составляющих колебаний КП проводились с помощью статисті ских методов (скользящее сглаживание, метод пространственных разнос регрессионный, автокорреляционный и спектральный анализ).
В результате решения поставленных задач сформулированы положения, ставляющие предмет защиты:
1.Выявленная структура многолетних изменений основных КП Предбайкг представлена квазициклическими колебаниями различной продолжительност] трендами разной величины.
2.Основными глобальными факторами, определяющими многолетние измене КП на всей территории Предбайкалья, являются общая атмосферная циркулящ выбросы, поступающие в атмосферу в результате крупных вулканических извер ний.
3.Локальные изменения микро- и мезоклимата происходят под влиянием \ местных факторов, таких как лесные пожары, промышленные выбросы в атмос4 и создание водохранилищ.
Научная новизна. В результате проведенных исследований впервые получ количественные характеристики трендов и периодических колебаний в рядах 7 СР для территории Предбайкалья, оценен вклад естественных и антропоген факторов в изменчивость основных КП и вклад тренда в общую дисперсию ря показана зависимость средних значений КП от продолжительности периода наб дений.
Практическая значимость работы. Результаты работы были использов для уточнения средних многолетних величин основных КП в процессе реализа программы ландшафтного планирования в Байкальском регионе, а так же при ректировке характеристик самоочищающей способности атмосферы на территс Иркутской области в связи с проводимой Областным комитетом по охране о жающей среды работы по совершенствованию системы оплаты за загрязнение
юдной среды. Полученные в работе выводы могут быть полезны для оценки воз-южных изменений локального климата территории под влиянием антропогенных эакторов и при прогнозігровании влияния этих изменений на экологическую обста-ювку отдельных районов при их хозяйственном освоении.
Апробация и публикация результатов исследования. Материалы дис-ертации докладывались и обсуждались в лаборатории региональной климатологии института географии СО РАН, на научном совещании молодых географов Сибири и Дальнего Востока (Иркутск, 1997), 10-й Юбилейной всероссийской школе-семинаре Региональные последствия глобальных изменений климата и загрязнения фиродной среды" (Байкальск, 1997), физико-географическом семинаре Института еографии СО РАН (Иркутск, 1998), научной конференции «География: теория и фактика» (Иркутск, 1998), Всероссийской конференции «Экологический риск: ана-[из, оценка, прогноз» (Иркутск, 1998), семинаре «Проблемы комплексного исполь-ования водных ресурсов ангарских водохранилищ» (Российско-Канадский проект (Управление водными ресурсами в бассейне реки Ангары», Иркутск, 2000). Их ос-ювное содержание изложено в 15 публикациях.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, за-глючения, изложена на 145 страницах машинописного текста, включает 18 таблиц, шлюстрирована 13 рисунками и 18 приложениями. Список использованной ли-ературы включает 187 наименований.
Изменение глобального климата
В многочисленных исследованиях изменений климата, происходивших в современную эпоху и в геологическом прошлом, содержатся обширные материалы, характеризующие климатические условия для разных периодов времени и разных географических районов.
В результате этих исследований установлено, что изменения климатических условий, имевшие место за период инструментальных наблюдений в различных районах Земли и в различные сезоны года, неоднородны и представляют собой довольно сложную картину (Рубинштейн, 1946; Lamb, 1966 и многие другие авторы). В связи с этим для выяснения общих закономерностей изменений климата целесообразно использовать данные о метеорологическом режиме, относящиеся к большим территориям. Основной характеристикой, которая обычно используется для описания современных изменений климата, является годовая температура нижнего слоя воздуха, осредненная для всей планеты (или для Северного полушария). Физический смысл этой характеристики климата определяется почти линейной зависимостью длинноволнового излучения, уходящего с верхней границы атмосферы, от температуры нижнего слоя воздуха. При наличии такой зависимости оценка указанной температуры во многом аналогична оценке среднего уходящего длинноволнового излучения, из которого можно определить скорость нагревания или охлаждения поверхности Земли (Будыко,1991).
В исследованиях J.M. Mithell (1961, 1963) были усреднены данные наблюдений за температурой на многих метеорологических станциях, расположенных в разных географических областях. Из этих материалов были получены выводы об изменениях средней температуры поверхности Земли от года к году.
Подобный анализ можно выполнить точнее, используя в нем не данные наблюдений отдельных станций, а карты аномалий температуры воздуха. Вычисленный по этим картам вековой ход годовых аномалий температуры воздуха, средних для зоны от 17 до 90 с.ш., показал, что потепление, начавшееся в конце прошлого века, прекратилось около 1940 г. и сменилось похолоданием (Будыко, 1971). При этом температура Северного полушария, возросшая за период потепления приблизительно на 0,6С, понизилась затем к середине 60-х годов на 0,4С. Сравнительно кратковременное потепление с меньшей амплитудой наблюдалось также в последние годы XIX в. С середины 60-х годов процесс потепления северного полушария восстанавливается и продолжается до настоящего времени. Масштаб климатических изменений температуры воздуха зимой существенно превышает масштаб аналогичных изменений в другие сезоны года. При переходе от высоких и умеренных к низким широтам происходит заметное уменьшение амплитуды изменения температуры воздуха. Это приводит к тому, что обнаруживается заметный вековой ход среднего меридионального градиента температуры воздуха северного полушария. Можно видеть, что в периоды потепления он уменьшается, а в периоды глобального похолодания полушария - увеличивается. Особенно существенные изменения среднего меридионального градиента наблюдаются зимой (Винников,1986).
При обобщении данных измерения максимальных и минимальных температур воздуха за 40-летний период, начиная с 1941 г., для территории Евразии, Северной Америки, Африки и Австралии установлено, что с начала 50-х гг. минимальные температуры воздуха возросли значительно больше, чем максимальные (Karl et al, 1984,1991,1992). При этом разность между значениями максимальной и минимальной температуры уменьшалась по мере общего потепления климата, что связано с увеличением массы антропогенного аэрозоля в нижней тропосфере и, соответственно, с увеличением облачности при росте числа ядер конденсации. Так как влияние этих факторов приводит в дневные часы к понижению температуры воздуха (из-за уменьшения прихода солнечной радиации) и к некоторой компенсации парникового эффекта, а в ночные часы - к повышению температуры (из-за уменьшения эффективного излучения) и тем самым к усилению парникового эффекта, минимальные температуры воздуха при глобальном потеплении растут быстрее максимальных.
Рассматривались закономерности изменения приземной температуры воздуха над сушей и океанами в зоне 17,5 - 87,5 с.ш. (Ковынева, 1983). Амплитуды и характер вековых колебаний пятилетних сглаженных аномалий температуры воздуха за 1891 - 1983 гг. для суши и океанов практически совпадают, в то время как отклонения от сглаженных кривых оказываются существенно больше над сушей, чем над океанами. Эта картина для северного полушария представляется вполне объяснимой и качественно и количественно, если принять во внимание имеющиеся различия термической инерции систем океан-атмосфера и суша-атмосфера и энергообмен между ними, осуществляемый атмосферной циркуляцией.
В результате изучения колебаний температуры воздуха и облачности в 1967-1990 гг. на территории бывшего СССР была установлена однотипность изменений величин каждого из этих параметров в дневные и ночные часы для зимнего и летнего сезонов (Ефимова, Строкина и др., 1994). Наиболее значительные изменения температуры и облачности характерны для зимы. Их тенденции увеличения в это время в дневной и ночной сроки составляют 1.6 и 1.8С/25 лет, 0.3 и 0.4 балла/25 лет, соответственно. Изменения облачности четко согласуются с ходом температур в холодное время года, когда коэффициент корреляции между ними составляет 0.76. Авторы отмечают, что изменения температуры и облачности в летние месяцы малы.
Итак, исследования подтверждают существование заметных колебаний климата, имеющих планетарный характер. В то же время Г.В.Груза, Э.Я.Ранькова и др. (1990) в своей работе по изучению структуры и изменчивости современного климата отмечают, что нельзя говорить о глобальном потеплении как об общем явлении для всех регионов. Устойчивый тренд в течение 1891-1985 гг. (во все сезоны и за год в целом) отмечается лишь над океаном. Над континентами Северного полушария на фоне преобладающего потепления выделяются и зоны похолодания: в теплое полугодие лишь в небольших районах Азии, а в холодное - в Америке, Азии и в Северной Африке. Учеными США так же утверждается, что нет достаточных научных оснований в связи с повышением температуры воздуха за последние 100-130 лет на 0.15 - 0.45С заявлять о реальности начала глобального потепления, причиной которого многие видят парниковый эффект (Pocklmgton, 1995). К примеру, заметное похолодание в Северном полушарии за период 1950-1975 гг. так и не нашло серьезных объяснений. Анализ региональных данных о температуре также не говорит в пользу глобального потепления. Так в США в 11 из 23 районов наиболее теплое десятилетие наблюдалось до 80-х гг. В различных районах Европы с наиболее длинными (200-летними) рядами данных о температуре 80-е годы были наиболее теплыми лишь для двух станций из четырнадцати.
Неоднократно указывалось, что наиболее значимые колебания климата наблюдаются в высоких широтах (Будыко, 1971; Винников, 1986 и др.). Для этих же районов модельные оценки дают максимальное повышение температуры у поверхности земли. Однако, этого пока не наблюдается. Более того, за десятилетие 1981 - 1990 гг. потепление Арктики резко снизилось, а в зимние и осенние периоды отмечаются даже отрицательные тенденции изменения средних широтных температур (до -0.098 и -0.123 за 1 год, соответственно). Это не соответствует ожидаемому сценарию потепления в высоких широтах за счет антропогенного парникового эффекта. Для полярных широт характерно также резкая смена знака трендов. Последняя смена от быстрого возрастания к почти фоновому за столетие тренду отмечалась в 1983 - 1984 гг (Александров, Нагурный, 1992).
Особый интерес представляет связь между геопотенциальными полями и величинами приземных температур. К примеру, на основе данных о температуре вблизи земной поверхности и на высоте 500 гПа в Синине и в Улан-Мурэне, расположенных в Тибетском нагорье, исследованы тренды изменчивости среднегодовых и среднесезонных температур на различных уровнях над земной поверхностью (Kinebuti , 1994). Результаты анализа показали, что изменчивость среднегодовых температур имеет явно выраженный тренд потепления вблизи земной поверхности в Синине. В Улан-Мурэне же он отсутствует. На уровне 500 гПа обоих пунктах не было обнаружено явных трендов потепления ни для сезонной, ни для среднегодовой температуры. А после 1988 г они даже понизились, в противоположность тому, что происходило у земной поверхности. В то же время ГА. Кокин и др. (1992), представляя результаты статистического анализа материалов ракетных и радиозондовых измерений температуры атмосферы на станциях о.Хейса, Волгоград, Тумба и Молодежная за весь период регулярного зондирования (1969-1990 гг.), говорят об отрицательном тренде температуры в мезосфере и верхней стратосфере. В нижней же стратоосфере и тропосфере существует положительный тренд порядка 0,1-0,2С/год. По данным других авторов температура тропосферы после 1979 г. понижалась в среднем на 0,07 С за 10 лет. В течение предыдущих почти 20 лет тренд был положительным и составлял 0,07-0,11С/10 лет. Для стратосферы за последние 16 лет выявлен глобальный нисходящий тренд температуры порядка - 0,33С/10 лет (Christy, 1995).
Методы анализа временных рядов
Многие статистические данные представляют собой наблюдения, полученные в последовательности через одинаковые интервалы изменения некоторого параметра (чаще всего - времени или пространственной координаты). Для таких «дискретных временных рядов» представляет интерес исследование различных форм периодичности и серийных корреляций, отражающие причинно-следственные взаимосвязи между такими «процессами» и их природу. Кроме того, бывает необходимо строить различные по детальности модели процессов, на основании которых возможно их прогнозирование и управление.
Под временным рядом в климатологии понимают перечень значений случайной переменной в зависимости от времени (Кобышева,Наровлянский,1978). Обычно интервал между наблюдениями случайной переменной постоянен.
Существующие методы изучения свойств временного ряда условно делят на две группы: визуальные (скользящие и нескользящие, фильтры и интегрально-разностные кривые и т.д.) и количественные (корреляционный и спектральный анализы, когерентный анализ и т. д.)
Рассмотрим те методы, которые используются в работе.
Метод скользящих средних. В климатологии широко используются различные методы сглаживания рядов, в частности, метод скользящих, перекрывающихся средних. Суть этого метода заключается в преобразовании исходного ряда где m - количество последовательных членов ряда (m n); Xj - значение члена ряда; п - количество членов ряда.
Метод скользящих средних представляет собой некоторый «математический фильтр», позволяющий выделять колебания с большой длиной волны, значительно погасив короткопериодические колебания. Его достоинством является то обстоятельство, что для волн синусоидального характера ( если отнести осредненные члены к середине интервала осреднения) фаза не меняется. Вместе с тем необходимо учитывать, что не все колебания, обнаруженные в таких рядах, реальны.
Линейная корреляция. Параметрический коэффициент корреляции (Пирсона) является общепринятой мерой ассоциации между парными выборками. Его абсолютное значение считается индикатором линейной связи.
Значение, близкое к +1 или -1, говорит о сильной прямой или обратной корреляции, когда все экспериментальные точки группируются около некоторой прямой. Значение 0 указывает на отсутствие линейной, но не исключает возможность нелинейной связи между переменными. Поэтому важно исследовать коэффициенты корреляции совместно с функциональным графиком. Кроме того, высокая корреляция не предполагает безусловно наличие причинной связи между переменными, поскольку обе они могут зависеть от третьей.
Применение статистических методов в климатологии может быть успешным лишь при учете специфических условий развития метеорологических наблюдений, а также временных и пространственных закономерностей формирования самого климата.
Метод автокорреляции. Представление о динамических свойствах процесса дает автокорреляционная функция. Она показывает степень зависимости между сечениями аргумента, в качестве которого выступают координаты пространства и времени.
Автокорреляционные функции стационарных эргодических (при равенстве средних по времени и по пространству) процессов рассчитываются обычно по формуле где х],а1,х2,а2 - выборочные средние и средние квадратические отклонения соответственно от первого до N - г - го члена и от г до п - го члена.
Как и коэффициенты парной корреляции Гху, значения гх(г) могут колебаться в пределах ± 1. Графически автокорреляционная функция представляется в виде коррелограммы. Если в исходном ряду имеется периодический член, то на графике в местах, соответствующих длине периода, будут видны «пики».
При анализе меняющихся во времени величин весьма полезными свойствами автокорреляции являются следующие
отделение периодических колебаний от случайного «шума»
определение инерционности хода рассматриваемой величины
значение автокорреляционной функции при сдвиге г, равном нулю, равно дисперсии ряда т .
Однако, корреляционные функции, несмотря на их универсальность, часто не поддаются интерпретации. Кроме того, непосредственно по ним трудно установить сопряженность с тем или иным периодом. В связи с этим при анализе структуры случайных процессов используются спектральные характеристики, позволяющие оценить распределение амплитуд (энергии) колебаний в частотной области.
Спектральный анализ. Спектральное разложение изображает стационарную случайную функцию в виде разложения на периодические колебания различных частот & ,. Если имеется какой-либо квазигармонический процесс, представляемый набором гармоник то его спектром назовется функция описывающая распределение амплитуд гармоник по различным частотам.
Амплитуды периодических составляющих являются случайными величинами. Дисперсия случайной величины x(t) распределена определенным образом по частотам, одним соответствуют большие, другим -меньшие значения.
Общая дисперсия равна сумме дисперсий всех гармоник ее дискретного разложения, что означает равенство суммы ординат, графика дисперсии случайной функции. При t - х круговая частота со] = — - 0, т.е. дискретный спектр будет приближаться к непрерывному. Ерафик плотности распределения дисперсии по частотам непрерывного спектра называется спектральной плотностью дисперсии или спектральной плотностью стационарной случайной функции X(t) .
Реерессионный анализ. Важным классом процессов являются стационарные, колебания которых остаются в равновесии относительно некоторого среднего значения. Однако, многие временные ряды, хотя и обладают некоторой однородностью, но имеют нестационарный характер, выражающийся в непостоянстве среднего значения, определяющего их локальный уровень. Это различие следует иметь в виду при выборе метода анализа, который может быть ориентирован только на стационарные модели. В ряде случаев нестационарность можно нивелировать с помощью вычитания тренда или изменения среднего значения, представленного некоторой функцией, подобранной посредством процедур простой или полиномной регрессии. Анализ тренда предназначен для исследования закона изменения или дрейфа локального среднего значения временного ряда с построением математической модели тренда и с прогнозированием на этой основе будущего поведения временного ряда.
Для оценки параметров линейного тренда был использован метод наименьших квадратов для независимых наблюдений, который включает в себя графическое представление эмпирических линий регрессии, нахождение ее аналитического уравнения, позволяющего определить теоретические частные средние, которые дают на чертеже выровненную прямую.
В случае когда эмпирическая линия регрессии отклоняется от прямолинейного фона связи, то для построения регрессии пользуются не линейным уравнением регрессии вида Y=A X+B , где Y - сглаженная оценка средних температур воздуха, X - время (годы), А -коэффициент регрессии, В - свободный член, а более сложными уравнениями (Исаев, 1988).
Регрессия будет значимой, если сумма квадратов регрессии относительно среднего будет больше по сравнению с суммой квадратов отклонений относительно линии регрессии.
В процессе регрессионного анализа рассчитывался коэффициент детерминации. Он представляет собой объясненную регрессией долю общей суммы квадратов регрессии к общей сумме квадратов в дисперсионном анализе.
Зависимость средних значений климатических величин от продолжительности периода наблюдений
При увеличении ряда наблюдений на некоторое количество лет возможно изменение средних многолетних значений метеорологических характеристик. Если это увеличение незначительно, то средние величины останутся практически неизменными. В остальных же случаях требуется уточнение средних.
Многие авторы отмечают, что выбор периода усреднения метеорологических элементов имеет принципиальное значение для практики(Байдал,1971; Логинов, 1990; и др.). В частности это относится к оценке биоклиматических ресурсов, затратам в строительстве, теплоэнергетике и многим другим отраслям хозяйства.
На первый взгляд может показаться, что использование больших периодов наблюдения для получения устойчивых статистических моментов той или иной характеристики наиболее оправдано для удовлетворения требования статистики, однако удлинение ряда может оказаться нецелесообразно в связи с тем, что за большой промежуток времени существенно меняется вековой уровень различных факторов, определяющих климат. Это приводит к тому, что выбранный нами большой период осреднения плохо характеризует тот или иной период, состоящий из одного или нескольких десятилетий, поскольку гидрометеорологические ряды не всегда являются стационарными. Однако, проявление нестационарности во временных рядах неодинаково на отдельных его участках. Эти участки, как правило, приходятся на однородные фазы (эпохи) атмосферной циркуляции, солнечной активности и других факторов.
Как уже говорилось ранее, существует множество определений климата. Согласно одному из них климат - это усредненная за 20-30 лет погода. Если такая средняя за один промежуток времени погода (то есть климат) отличается от такой средней погоды за другой промежуток времени, то говорят об изменении климата (Мизун,1986).
Обратимся к результатам расчетов средних значений основных элементов климата на территории Предбайкалья в различные периоды (приложение 8 -10). Согласно им, при увеличении периода наблюдений от 5-6 лет (данные справочника по климату) до 35 лет (по результатам расчетов) произошло понижение почти всех средних годовых сумм коротковолновой радиации. В целом по территории на 129 МДж/м2 уменьшились суммы прямой на горизонтальную поверхность радиации, на 75 МДж/м" - суммы рассеянной радиации и на 127 МДж/м2 - значения суммарной радиации. Исключение составляют средние суммы рассеянной радиации в Иркутске, Ильчире, Хомутово увеличившиеся на 25,105 и 25 МДж/м и средние суммы прямой радиации в Киренске и Мамакане на 25 и 4 МДж/м2 соответственно.
Наиболее существенное уменьшение средних месячных значений прямой радиации произошло на станциях Байкальское (54-63 МДж/м2) и Ильчир (41-63 МДж/м ) в июле и августе; рассеянной радиации - на станциях Байкальское (29 МДж/м ) и Хужир (34 МДж/м2) в июне; суммарной радиации - на станциях Ильчир (42 МДж/м2), Киренск (46 МДж/м2) в июле и Байкальское (67 МДж/м2) в августе.
Если сравнивать средние суммы коротковолновой радиации за период до 1965 г. и за 1965-1994 гг., то можно отметить, что последние 30 лет характеризуются понижением усредненных по территории годовых сумм прямой радиации на 159 МДж/м2 рассеянной радиации на 82 МДж/м/ и суммарной радиации на 161 МДж/м2 (табл.4.8).
В процессе работы сравнивались многолетние средние значения температуры воздуха в различные периоды: с начала работы станций до 1960 г. (данные из справочника по климату и результаты расчетов для этого временного отрезка очень близки), с начала работы станций до 1994 г. и с 1960 г. до 1994 г.
Между первым и вторым из рассматриваемых периодов существенных изменений не наблюдается (приложение 11). Повышение среднегодовых температур составляет 0,2-0,4 С, в зимние месяцы для большинства станций не превышает 1,0С, понижение средних месячных температур в теплое время года составляет около -0,2 - -0,4С.
Если сравнивать средние многолетние за весь период наблюдений и за 1960-1994 гг., то можно заметить, что последние 35 лет характеризуются более высокими значениями зимних среднемесячных температур воздуха (на 0.5-0.7 С и 0.1-0.4 С, соответственно) и более низкими значениями летних температур (на 0.1-0.3 С). Хотя, на отдельных станциях (Баяндай, Киренск, Витим, Невон, Максимово, Наканно, Тырка, Шиткино) более низкие значения средних за 1960-1994 гг. характерны для большей части месяцев года, следствием чего является неизменность или даже понижение среднегодовых значений.
Наибольшие различия отмечаются между средними месячными и годовыми температурами воздуха за период наблюдений до 1960 г. и за 1960-1994 гг. Здесь четко прослеживается повышение средних температур в ноябре-январе на 1.5-2.0 С и среднегодовых температур на 0.4-0.7 С, понижение среднемесячных температур в теплое время года на 0.3-0.6 С и в октябре на 0.5-0.9 С. Причем, максимальное уменьшение именно в этом месяце наблюдается на всех рассматриваемых станциях, за исключением Иркутска.
Согласно результатам исследования многих ученых, начало наиболее интенсивного процесса потепления приходится на 80-е гг. XX столетия. Сравним среднегодовые значения температуры воздуха на отдельных станциях за различные периоды (табл. 4.9). Анализ этих величин показывает зависимость средних от выбора периода усреднения. На станции Иркутск различие между среднегодовыми температурами за период до 1960 г. и за 1960-1994 гг. максимальное (1.2 С), для остальных же станций, в том числе и для не приведенных в таблице, оно составляет 0.4-0.8 С. Относительно изменения средних сумм атмосферных осадков можно сказать следующее. На большей части станций годовые суммы осадков за период с момента открытия до 1965 г. выше, чем аналогичные за более длительный период (до 1994 г.) (приложение 11) в среднем на 14 мм. На остальных же станциях эти величины ниже на мм. Наибольшее понижение среднегодовых значений (-36 мм) произошло на станции Ильчир, наибольшее повышение - на станции Хамар-Дабан (34 мм) и на станции Танхой (36 мм). Естественно, величина изменения годовых сумм складывается из соответствующих значений за отдельные месяцы. Определяющими здесь являются суммы осадков за теплый период.
Средние величины годовых сумм осадков и сумм осадков с апреля по октябрь за последние 30 лет по сравнению с периодом до 1965 г. на большинстве станций стали значительно ниже (в среднем по территории на 30 мм и 22 мм, соответственно). Наиболее существенное понижение (до 40 мм на станции Хамар-Дабан) произошло в июне, причем, даже на тех станциях, где средние суммы осадков за теплый период и за год повышались.
Влияние климатообразующих факторов на изменение климата
Многолетние изменения элементов климата возникают под действием комплекса факторов, механизм которых еще до конца не выяснен. Несомненно, что причины, приводящие к цикличности, могут носить планетарный, региональный, локальный характер.
Обратимся к оценке влияния указанных в 4.1 факторов на колебания климата.
Связь между солнечной активностью и исследуемыми элементами климата на территории Иркутской области слабая. Наибольшее по модулю значение коэффициента корреляции было получено для суммарной радиации и чисел Вольфа на станции Ильчир (ноябрь) и составило -0,45. На остальных станциях величина коэффициента не превышает 0.2-0.3. Хотя возможность зависимости между периодами колебаний солнечной активности и отдельных элементов климата полностью исключать не следует, так как согласно исследованиям В.Ф. Чистякова (1997), такая связь имеет региональный характер, и, кроме того, знак корреляции не стабилен во времени. На эти особенности существенно влияет циркуляция воздушных масс в атмосфере.
Связь между флуктуациями климата и общей, точнее планетарной циркуляцией атмосферы подтверждается высокими коэффициентами корреляции между многолетним ходом температуры воздуха на станциях Киренск и Иркутск, имеющим наиболее длительный период наблюдений, и аналогичным ходом циркуляции различных типов (табл.5.5)
Однако, как было указано в п.4.1, наибольшая изменчивость присуща циркуляционным характеристикам в теплое время года, а коэффициенты корреляции и изменчивость температуры более значимы в зимние месяцы. Т.е. влияние изменения циркуляции за последние 35 лет в большей мере сказывается на повышении зимних температур. Сопоставление хода скользящих средних значений температуры с ходом основных типов циркуляции по А.А. Гирсу показало, что повышение температуры совпадает с фазами повышения повторяемости меридионального и западного типов циркуляции. А увеличение интенсивности процессов восточного типа ведет к понижению температуры. Наиболее ярко эти тенденции проявляются в зимнее время (приложение 12).
Но наличие высоких коэффициентов линейной корреляции еще не является достоверным показателем наличия связи между климатическими параметрами. Для подтверждения полученных зависимостей был применен другой метод их поиска, при использовании многофакторного анализа (Агеенко, Волкова, Игнатов, 1994; Игнатов, 1996).
В результате анализа рядов коротковолновой радиации, температуры воздуха и атмосферных осадков за отдельные месяцы выяснилось, что утверждать о присутствии связей (на 95% уровне) нельзя, хотя с вероятностью 50% можно говорить скорее о наличии , чем об отсутствии последних. Причем при подключении второго фактора в многофакторной модели предсказательная способность улучшается на 10-15%.
Следующим шагом в работе было рассмотрение более длинных выборок, полученных путем помесячной развертки (т.е. увеличения в 12 раз) ежегодных рядов наблюдений тех же климатических показателей. После вычитания сезонной волны и проведения необходимых преобразований были многие, полученные ранее выводы и построены графики зависимости различных характеристик климата, некоторые из которых приведены на рис.5.6.
Из вышесказанного следует, что одной из причин, приводящих к циклическим колебаниям температуры, является атмосферная циркуляция. Это согласуется с выводами других авторов (Дзердзеевский, 1975; Ефанова, 1976; Сорокина, Дурнев, Семенчук, 1981; Дружинин, Смага, Шевнин, 1991 и ДР-)
С целью выявления возможных причин колебаний радиационного режима рассмотрим изменение прямой солнечной радиации поступающей на перпендикулярную поверхность (S) в условиях безоблачного неба. Как известно, к этим изменениям, могут привести: колебания атмосферной циркуляции, вулканические извержения, лесные пожары, деятельность человека, при этом изменения могут быть сугубо местные, локальные и глобальные.
Анализ среднегодовых значений интенсивности не принес желаемых результатов, так как для станции Ильчир в летние и для станций Киренск, Иркутск в зимние месяцы в полуденный срок повторяемость ясной погоды незначительная. В связи с этим были проанализированы величины радиации в пределах выделенных нами следующих сезонов: в Иркутске и Киренске -для марта-апреля и июня-сентября; в Ильчире - для октября-февраля (рис.5.7).
Распределения среднесезонных значений интенсивности прямой радиации на выбранных нами станциях были сопоставлены с крупными вулканическими извержениями, при которых как отмечают некоторые ученые, в атмосферу выбрасывается большое количество газов и аэрозольных частиц, которые могут оставаться там в течение 2-3 лет, при этом происходит существенное изменения оптического состояния атмосферы. Влияние вулканов Агунг (1963), Аву (1966), Фуэго (1974), Толбачик (1975) прослеживалось в течение 1-2 лет. После них значения прямой солнечной радиации на перпендикулярную поверхность уменьшались на рассматриваемых нами станциях на 5-9% относительно нормы. Серия вулканических извержений в начале 80-х годов повлекла за собой наиболее значительное понижение радиации. Максимальный эффект загрязнения атмосферы продуктами извержения наблюдался в 1983 г, после извержения вулкана Эль-Чичон, когда сезонные величины интенсивности прямой радиации, по отношению к многолетним средним опускались до 71% на станции Киренск, 76% на станции Иркутск, 70% на станции Ильчир (Густокашина, Маркина, 1998 а, б).
Приведенные здесь данные подтверждают существенную зависимость режима радиации, приходящей к поверхности Земли, от изменений прозрачности атмосферы после вулканических извержений.
Поскольку влияние вулканических выбросов на радиацию распространяется на обширные пространства, есть основание полагать, что оно является одной из причин, вызывающих климатические колебания.
Анализируя рис.4.4 можно проследить и понижение среднегодовых значений температуры воздуха после наиболее крупных извержений на 0.3-0.7С.
Как указывалось выше, к колебаниям климата в местном масштабе могут привести лесные пожары, наибольшая повторяемость которых наблюдается в весенне-летний период. Возможно, поэтому в мае, по сравнению с другими весенне-летними месяцами, наблюдаются более низкие значения интенсивности прямой радиации при безоблачном небе или же они совсем отсутствуют (табл.5,6).
На рассматриваемой территории метеорологические условия экстремально неблагоприятны для очищения атмосферы (Линевич,Сорокина, 1992).
