Г. Алексеев - Метеорологические и геофизические исследования

• Название: Метеорологические и геофизические исследования
• Автор: Г. Алексеев
• Жанр: Публицистика
• Год: 2011
• ISBN: 978-5-98797-067-6

Том «Метеорологические и геофизические исследования» входит в состав серии «Вклад России в Международный полярный год 2007/08». Том включает результаты исследований метеорологических, геофизических и климатических условий в Северной и Южной полярных областях в период МПГ 2007/08 в сравнении с условиями в предшествующий период инструментальных наблюдений.

---

Таблица 2. Статистические характеристики удельной влажности на стации Тикси за период 1959–2009 гг.

Примечание: заливкой отмечены положительные значения трендов, N – количество лет наблюдений, данные которых были использованы для анализа

Анализ данных аэрологических зондирований, выполненных на метеостанции Тикси в 1959–2009 годах, позволил выявить основные закономерности долговременных изменений температуры (до высоты 10 гПа) и удельной влажности воздуха (до высоты 300 гПа). Обе характеристики свободной атмосферы показали наличие слабого, но положительного тренда в нижней тропосфере, особенно явно выраженного в 2000-е годы. В то же время полученные результаты являются лишь качественным свидетельством наблюдаемого в последние годы потепления нижнего слоя атмосферы и похолодания верхней тропосферы и нижней стратосферы. Это обусловлено относительно небольшой длиной рядов наблюдений, имеющимися пропусками данных и частотой радиозондирований, не превышающей двух радиозондирований в сутки. Значительно больший объем информации как по количеству наблюдаемых параметров, так и по продолжительности, качеству и частоте наблюдений был получен на метеорологической станции Тикси в ходе выполнения стандартных метеорологических наблюдений. Результаты анализа этих наблюдений изложены в следующей части статьи.

Климат приземного слоя атмосферы района Гидрометеорологической обсерватории

Анализ климата района Тикси базируется на созданном в период МПГ электронном архиве данных срочных метеорологических наблюдений, основой которого послужили имеющиеся в Фондах ААНИИ и в архиве Тиксинского филиала ЯУГМС рукописные таблицы ТМ-1 и ТГМ-1, а также, начиная с 1970-х годов, электронные таблицы ТМС. Всего архив содержит данные срочных наблюдений за более чем 27 000 дней (864 месяца) с августа 1932 года по 31 декабря 2007 года. Статистический анализ был выполнен для следующих метеорологических параметров: температура воздуха на высоте 2 метра (Т), атмосферное давление на уровне моря (Р), абсолютная влажность воздуха (А), скорость ветра и балл общей облачности (N).

Полнота созданного архива может быть представлена следующими характеристиками. Количество месяцев с наличием данных менее чем за 25 дней составляет лишь 5 для Т и Р, 4 – для N, 3 – для . Количество месяцев с отдельными пропусками также не велико. Это означает, что в статистическом анализе не использованы данные лишь за 0.5 % от числа месяцев, содержащихся в архиве, отбракованные по такому жесткому критерию, как наличие информации за все 4 срока за 25 и более дней в каждом месяце. Количество пропусков больше только для А (22 месяца с данными менее, чем за 25 дней) и для N (по отдельным пропускам без нарушения критерия 25 дней).

Создание столь масштабного архива данных, содержащего более 1.23 миллиона значений метеорологических параметров, занесенных с бумажного носителя, часто низкого качества, с большим количеством исправлений, в принципе невозможно без ошибок. Для коррекции ошибок архива, состоящего из отдельных файлов для каждого календарного года, были созданы, с целью исключения влияния сезонного хода, отдельные файлы в формате EXEL для каждого календарного месяца за весь период наблюдений. Таким образом, было сформировано 12 файлов, которые и были подвергнуты процедуре коррекции.

На первом этапе с помощью графического представления данных в среде EXEL были выявлены и исключены грубые ошибки данных (типа 100 м/с вместо 10 м/с, 9999 гПа вместо 999 гПа и т. п.) для каждого параметра и каждого срока.

На втором этапе на рядах с исключенными грубыми выбросами был продолжен графический анализ сомнительных данных. Для этого график данных конкретного месяца и конкретного срока наблюдений был дополнен графиками значений за предыдущий и последующий сроки измерений. При этом были выявлены те выбросы, которые реальны и которые сомнительны (согласованность или постоянство в различные сроки).

Следует отметить, что перед выполнением первого этапа были оценены дисперсия, асимметрия и эксцесс (2, 3 и 4-й моменты распределения). Их неправдоподобно большие значения являлись первым признаком возможного наличия грубых ошибок. После выполнения первого этапа эти оценки были повторены по исправленным на этом этапе рядам.

После исключения выбросов в рядах, тем не менее, могли остаться ошибки, не выбивающиеся из реального диапазона изменчивости. Для их обнаружения был использован следующий алгоритм. По последовательности результатов измерений xi, i=1,2,…,n рассчитывались ряды значений:

(1)

и их суммы:

(2)

Если δxi > Дδ*, измерения с номерами i-1, i, i+1 считались сомнительными и проверялись по первоисточникам. Ряд (1) анализировался графически. При этом критическое значение Д задавалось равным 5.

Дополнительный контроль температур воздуха и почвы проводился по данным значений о максимальном и минимальном значениях параметра для данного дня. Для этого рассчитывался размах суточного хода по срочным данным а1 и по данным максимального и минимального термометров а2. Затем строились точечные диаграммы в координатах дата и а1-а2 и выявлялись дни с положительными значениями данного параметра. Следует отметить, что в ряде случаев размах суточного хода по срочным данным был больше, чем по измеренным минимальному и максимальному термометрам, что в ряде случаев было связано с ошибками в срочных значениях. Однако дополнительный анализ показал невысокую надежность данных о минимальной и максимальной температурах. Тем не менее, проведенный дополнительный контроль позволил выявить в архиве 72 ошибочных значения температур воздуха и почвы.

Таким образом, в результате пошаговой проверки был создан максимально возможно скорректированный архив данных стандартных метеорологических наблюдений, выполненных на метеорологической станции Тикси в 1932–2007 годах, позволяющий исследовать изменчивость климата района Гидрометеорологической обсерватории.

Статистический анализ изменчивости основных характеристик климата приземного слоя атмосферы и облачности был выполнен на основе моделей случайной величины и стационарного случайного процесса. Распределение дисперсии по диапазонам представлено оценками дисперсии данных годового, сезонного, месячного, суточного и срочного разрешения и оценками спектральной плотности в стационарном приближении S(ω). При этом дисперсию в полосе частот (ω1, ω2) определяет спектральная функция.

(3)

Особенности распределения вероятностей изменчивости основных метеоэлементов f(х) представлены таблицами повторяемости и оценками моментов – среднего значения m, дисперсии D, среднеквадратического отклонения (CKO) σ=D0.5, асимметрии А, эксцесса Е и экстремумов Xmin, Xmax. Для анализа использованы также квантили распределения Xp: минимум Xmin, нижняя квартиль X0.25, медиана , верхняя квартиль X0.75 и максимум Xmax, которые представлены графически в виде так называемого «ящика с усами» (Тьюни, 1986). Верхняя и нижняя крышки «ящика» задают положение квартилей X0.25, X0.75 и определяют область 50 % значений вокруг центра распределения. Положение медианы (линия внутри «ящика») относительно крышек определяет асимметрию без учёта аномальных значений. Верхний и нижний «усы» Xmin– X0.25, X0.75—Xmax определяют по 50 % наиболее сильных отрицательных и положительных аномалий X0.25, X0.75. Совместное представление годового хода «ящиков» по месяцам позволяет наглядно выявить основные особенности годового хода метеоэлементов с учётом роли синоптических процессов.

Для описания линейных трендов использована регрессионная модель, описанная, например, в работе (Дрейпер, Смит, 1986). Для более подробного описания годового хода среднемесячных значений, процессов синоптического масштаба и суточного хода использованы модели периодически коррелированного случайного процесса (ПКСП) и случайного импульсного процесса. Модель ПКСП позволяет в частности представить многолетний ряд среднемесячных значений ζ (ti) j в виде:

(4)

где – норма, – ряд среднегодовых значений, m(ti) – среднемноголетний годовой ход среднемесячных значений, ε(ti)j – остаток. Компоненты и ε(ti)j определяют, следуя работе (Алексеев, Иванов, 1998) аддитивную (АС) и модуляционную (МС) составляющие межгодовой изменчивости. Модель (4) позволяет оценить вклады DAC, Dm(t) и DMC в общую дисперсию.