Метеорологические и геофизические исследования

, наряду с рядами среднемесячных значений ?(t

)

, можно рассматривать как ПКСП. Модель (4) позволяет уточнить вклад годовой ритмики в общую дисперсию. Как видно, из таблицы 10 (столбец 1), годовой ход ?(t

)

давления объясняет всего лишь 36 % дисперсии. Этот вывод согласуется с оценками, полученными в стационарном приближении в таблицах 3, 4 и на рис. 5. Оценки, приведенные в втором столбце таблицы 10, показывают, что без учёта сезонной модуляции синоптических процессов дисперсия годовой ритмики остаётся недооценённой более, чем на 50 %. Таким образом, полный вклад годовой ритмики в дисперсию велик не только для Т (95 %), но и для Р (75 %). К аналогичному результату приводит анализ и других МП. Это подтверждает правомерность расширенной трактовки годовой ритмики как совокупности процессов с годовой периодичностью во всех диапазонах.

Таблица 10. Вклад в общую дисперсию годовой ритмики температуры и давления без учёта (1) и с учётом (2) сезонной модуляции синоптических процессов (%) Примечание. Индексы регулярного годового хода m и его межгодовой модуляции ?

Для оценки роли процессов синоптического масштаба в формировании тенденций многолетней изменчивости рассмотрим квантильные трассы X

(t), представляющие ряды одноименных квантилей X

внутримесячного (одноименный месяц) распределения среднесуточных данных. Их анализ показывает вклад положительных и отрицательных аномалий различной обеспеченности в формирование трендов и тенденций межгодовой изменчивости. Графики квантильных трасс Т и Р и их аппроксимация линейными трендами для апреля приведены на рис. 10, а. На рис. 10, б, в приведены гистограммы коэффициентов тренда а

и дисперсии, объясняемой трендом D

для двадцати одной квантили. На рис. 10, г представлены сезонная изменчивость среднемесячных значений оценок коэффициента тренда а и размаха коэффициентов тренда квантильных трасс R

=max(a

)-min(a

). Оценки а

по месяцам приведены в таблице 11.

Основной вывод, который можно сделать на основе анализа рис. 10 и таблицы 11 состоит в том, что а

сильно зависит от порядка квантили р. При этом внутримесячный размах R оценки а

соизмерим с годовым размахом оценки а тренда среднемесячных значений и заметно превосходит саму оценку а для данного месяца. В ряде случаев тренды квантильных трасс а

>>а и значимы на 95 % уровне, например, положительные аномалии давления в апреле, обеспеченность которых p?0,2. Оценки тренда медианы а

и среднемесячных значений а совпадают по знаку и близки по величине.

Рис. 10. Квантильные трассы температуры и давления для апреля и их аппроксимация линейным трендом (а), зависимость от порядка квантили коэффициента (б) и дисперсии (в) тренда; г – годовой ход коэффициента тренда среднемесячных значений (1) и размаха R

коэффициентов тренда квантильных трасс (2)

Таблица 11. Оценки коэффициентов тренда а

квантильных трасс Примечание. Значимые на 95 % уровне тренды выделены жирным шрифтом

Особо отметим, что оценки а

могут быть знакопеременными, что указывает на определенные тенденции межгодовой изменчивости внутримесячных контрастов. Как видно из таблицы 11, в июне отрицательные аномалии температуры воздуха имеют тенденцию к углублению, а положительные аномалии – к усилению, что в целом приводит к усилению внутримесячных контрастов и позволяет сделать вывод о значительной роли синоптических процессов в формировании тенденций межгодовой изменчивости. Таким образом, появляется возможность сформулировать гипотезы о механизмах формирования указанных тенденций. Например, из рис. 10 следует, что температура воздуха в апреле характеризуется значительными контрастами. В период 1936–2007 гг. минимальная среднесуточная температура изменялась от -40,2 °С до -18,8 °С, а максимальная от -20,1 °С до +2,7 °С. Отрицательные аномалии температуры часто связаны с Сибирским антициклоном, а положительные с Алеутским циклоном. Согласно таблице 11, слабый и незначимый тренд среднемесячной температуры обусловлен в основном ослаблением положительных аномалий, а слабый положительный тренд давления существенными трендами отрицательных аномалий. Таким образом, тенденцию к понижению температуры в апреле можно гипотетически связать с ослабляющимся отепляющим воздействием Алеутского минимума.

Подводя итог исследованию климата приземного слоя атмосферы, выполненному на основе оригинального электронного архива всех доступных данных стандартных метеорологических наблюдений, проведенных на полярной станции Тикси с августа 1932 по декабрь 2007 года, можно сделать следующие заключения.

Получены оценки характеристик изменчивости температуры воздуха, атмосферного давления, влажности и скорости ветра в диапазонах межгодовой изменчивости, годового хода и изменчивости синоптического масштаба. На основе оценок распределений вероятностей, их моментов и экстремумов показано, что распределения вероятностей во все месяцы являются одномодальными, а годовой ход хорошо выражен не только в средних значениях, но и в других характеристиках распределения – дисперсии и экстремумах.

Традиционный набор статистик дополнен оценками квантилей распределения. Это позволило уточнить влияние синоптических процессов на ряд особенностей распределения и изменчивости характеристик климата в районе станции. Показано, что асимметрия температуры летом в значительной степени создается большими положительными аномалиями температуры.

Анализ трендов среднемесячных значений показал, что во все месяцы они знакопеременные, слабые и статистически незначимые. В то же время в отдельные месяцы они усилены (вплоть до появления статистически значимых трендов) для аномальных значений температуры и давления. При этом оценки по квантильным трассам показали, что в апреле, для которого характерны значительные внутримесячные контрасты температуры, слабый тренд среднемесячной температуры связан с ослаблением положительных аномалий, сопровождающихся ослаблением отрицательных аномалий давления.

Анализ скорости ветра показал анизотропность распределения по направлению. Сильные и штормовые ветры сосредоточены в основном в ЮЗ четверти. Зимой усилена контрастность – наблюдаются наиболее сильные в году ветры (до 35 м/с) и в то же время повышенная повторяемость штилевых условий.

Установлено, что наиболее существенным компонентом многолетней изменчивости метеорологических характеристик является годовая ритмика. Важнейшими её элементами, наряду с регулярным годовым ходом, являются межгодовая изменчивость годового хода среднемесячных значений и сезонная изменчивость синоптических процессов.

Выявлена согласованность слабых положительных трендов температуры воздуха и сильных трендов балла общей облачности, положительных зимой и отрицательных летом.

Получены свидетельства влияния синоптических систем на многолетние тренды температуры воздуха.

Долгопериодная изменчивость характеристик припайных льдов и подледного слоя воды в заливе Сого

В дополнение к описанным выше метеорологическим архивам сотрудниками ТФ ЯУГМС и ААНИИ был создан уникальный архив данных наблюдений за состоянием морского ледяного покрова и подледного слоя воды в заливе Сого, на берегу которого расположена метеорологическая станция Тикси (см. рис. 1). На рис. 11 приведены все данные о толщине припайных льдов, содержащиеся в архиве за 1932–2007 годы.

Как видно из рис. 11, имеющиеся данные достаточно подробно описывают сезонную и межгодовую изменчивость толщины ледяного покрова, по крайней мере, на стадии его максимального развития. При этом, как следует из данного рис., и особенно из рис. 12, а, максимальная толщина припайных льдов за период наблюдений, варьировавшая в пределах 2–2.5 метров, не имеет сколь либо значимого тренда, особенно, если учитывать вероятную погрешность ее определения как вследствие возможного различного положения точек измерения, так и локального эффекта, обусловленного изменениями рельефа снежного покрова, который играет существенную роль в формировании ледяного покрова. Лишь аппроксимация временной изменчивости максимальной толщины ледяного покрова полиномом третьей степени (рис. 12, а) позволяет говорить о некотором ее увеличении в период похолодания Арктики в 1950-е – 1960-е годы и ее уменьшении в 1990-е годы. При этом, имея в виду вышесказанное о возможной ограниченности выводов, из рис. 12 все же можно заметить, что минимальная толщина припайных льдов в период их максимального развития наблюдалась в 1935 году, во время первого потепления Арктики, а максимальная в 1998 году. Интересно, что аномальность ледового режима Северного Ледовитого океана в 2000-е годы никак не отразилась на ледяном покрове исследуемого района. Даже в 2006 году максимальная толщина припайных льдов была выше, чем в некоторые годы середины двадцатого столетия.

Рис. 11. Толщина припайных льдов в заливе Сого по двадцатилетним периодам

Дополнительную информацию о характеристиках ледяного покрова в районе станции дают приведенные на рис. 12, б данные визуальных наблюдений о времени становления и взлома припая, к сожалению доступные лишь для периода 1940–1962 гг., а также о времени начала ледообразования и полного таяния ледяного покрова на акватории залива Сого. Как видно из рис., несмотря на малую статистическую обеспеченность, они указывают на известное увеличение продолжительности безледного режима, порядка 15 дней для всего периода наблюдений, и, с еще меньшей надежностью, на уменьшение продолжительности времени существования припая. Вероятно, кроме термодинамических процессов, обусловливающих более ускоренное таяние ледяного покрова в заключительный период его существования, данные о котором по понятным причинам отсутствуют, значительную роль, по крайней мере, в формировании и разрушении припая, играют динамические процессы, связанные с особенностями ветрового режима.

Рис. 12. Временная изменчивость максимальной толщины припайных льдов (а) и характеристик формирования ледяного покрова (б) в заливе Сого. o – взлом припая, ? – полное таяние льда, ? – начало образования льда, ? – образование припая

Некоторым косвенным подтверждением роли тепловых процессов в формировании ледяного покрова служат приведенные на рис. 13 данные о временной изменчивости температуры и солености подледного слоя вод. Как видно из рис. 13, в исследуемый период, несмотря на значительную внутригодовую изменчивость, в целом наблюдалось повышение температуры замерзания морской воды в районе наблюдений и соответствующее понижение солености. Коэффициент корреляции между температурой воды и ее соленостью, составляющий -0.82, является значимым и характеризует, с одной стороны, взаимосвязанность процессов формирования гидрологического и ледового режимов, с другой – качество выполненных на станции определений солености, проведенных в разные годы различными методами.

Рис. 13. Временная изменчивость солености (а) и температуры (б) подледного слоя воды в период существования припайных льдов

Подводя итог анализа данных ледовых и гидрологических наблюдений, выполненных на метеорологической станции Тикси, содержащихся в созданном электронном архиве данных, следует указать на очевидную сложность их интерпретации, обусловленную как очевидной многофакторностью формирования описанных выше характеристик ледового и гидрологического режима в прибрежном районе моря, так и отсутствием сколь-либо общепринятых подходов к описанию и моделированию формирования и разрушения припайных льдов вследствие динамических процессов. Ряд соображений о крупномасштабных особенностях формирования припая, обусловленных как термодинамическими, так и динамическими процессами, преимущественно статистического характера приведен в работах (Алексеев, Иванов, 1998; Белышев, Клеванцов, 1983; Боков, Бухановский, 2001).

Заключение

Данная работа была во многом инициирована реализацией в рамках Международного Полярного Года проекта создания Гидрометеорологической обсерватории в Тикси. Её официальное открытие состоялось в августе 2010 года (см. статью в настоящем сборнике). Оборудованная по последнему слову техники, Обсерватория позволит существенно расширить как качество, так и перечень измеряемых гидрометеорологических параметров. Последнее, в свою очередь, даст возможность более корректно и полно описать физические процессы, обусловливающие формирование локального климата района, а совместно с данными международной сети полярных обсерваторий, и Северной полярной области в целом. В известной степени представленные выше результаты являются одним из итогов долгого и плодотворного пути исследований Арктики, начатого в первой половине ХХ века поколениями полярников, изо дня в день, невзирая на погодные условия, проводившиих наблюдения в одном из наиболее суровых районов Земного шара. Полученные ими данные, доступные теперь в электронном виде на сайте Арктического и антарктического института, явятся, мы надеемся, важной частью фундамента современных исследований климата полярных районов.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 09-05-00652-а.

Литература

Александров Е.И., Майстрова В.В. Мониторинг климата Северной полярной области // Проблемы Арктики и Антарктики. 1995. Вып. 69. C. 38–52.

Алексеев Г.В., Иванов Н.Е, Рожков В.А. Закономерности годовой ритмики и межгодовой изменчивости температуры воздуха в высоких и умеренных широтах Северного полушария // Известия РГО. 1998. Т. 130, вып. 3. C. 34–41.

Белышев А.П., Клеванцов Ю.П., Рожков В.А. Вероятностный анализ морских течений. Л., Гидрометеоиздат, 1983. 264 с.