Региональный климат Рязанской области, его вековая динамика и роль в эволюции ландшафтов (стр. 7 из 17)
Естественные ландшафты в зоне широколиственных лесов и в лесостепи в значительной мере преобразованы в результате хозяйственной деятельности человека.
2.2 Источники данных
Источник данных, используемых в работе – ряд метеонаблюдений, а также данные по расходу воды в реках. Метеонаблюдения включают в себя результаты измерений среднесуточных температуры и количества осадков на метеостанциях Рязанской области. Наиболее длинные ряды содержат сведения, начиная с 1886 года (Елатьма). К сожалению, другие метеостанции обладают меньшими рядами сведений (в частности, Павелец – начиная с 1936 года). Климатическая ситуация начала XXI века (2001 – 2003 гг.) оценена по 13 метеостанциям Рязанской области и смежных регионов.
Полученные данные анализировались и сравнивались с данными различных литературных источников, посвященных рассматриваемой тематике.
2.3 Методология исследований
Для анализа полученных данных использовались такие методы, как картографический, методы эмпирических зависимостей (расчет коэффициента континентальности Хромова), методы статистического анализа (описательная статистика, автокорелляция, регрессионный анализ, расчет фрактальной размерности).
· Для расчета коэффициента континентальности Хромова использовалась формула:
Кхр=(Агод-5,4sin
/Агод)*100%,где Агод – годовая амплитуда температур (арифметическая разность температур самого теплого и самого холодного месяцев данного года),
- географическая широта региона.· Методика определения параметров функционирования геосистем по метеорологическим данным.Исходными данными для вычисления различных параметров климатической динамики являлись средняя температура января и июля, а также годовое количество осадков. На этой основе были вычислены все остальные (производные) гидротермические параметры, как частные, так и комплексные. Для расчетов также использовались приведенные в таблице 2 статистические связи между исходными и производными параметрами [13].
Таблица 2. Формулы для расчетов частных и комплексных ландшафтно-геофизических характеристик по исходным гидротермическим параметрам: tянв, tиюл, rгод [13]
| Расчетные формулы | Значения символов |
| Qс=180,255*tиюль+456 | Qс – годовая суммарная радиация;tиюль – средняя температура июля |
| Rгод=378,8*tиюль – 6,667*t2июль - 3180 | Rгод – годовой радиационный баланс;tиюль - средняя температура июля |
| E0=1384 – 161,6*tиюль + 6,245*t2июль | E0 – годовая испаряемость;tиюль - средняя температура июля |
| hсн=0,0871*rгод – 5,083*tянв - 80 | hсн – высота снежного покрова;rгод – годовая сумма осадков;tянв – средняя температура января |
| I(Буд)=0,0833*tиюль – 0,0015* rгод +0,4 | I(Буд) – радиационный индекс сухости Будыко;tиюль - средняя температура июля;rгод – годовая сумма осадков |
| Bперв=0,0139*rгод – 0,2064*tиюль +0,0557*Tвег - 4,22 | Bперв –первичная биопродуктивность ландшафтов;rгод – годовая сумма осадков;tиюль - средняя температура июля;Tвег – продолжительность вегетационного периода |
· Для оценки роли случайных факторов динамики среднегодовых температур и годовых сумм осадков был применен анализ автокорреляции и анализ фрактальной размерности.
Слово «фрактал» употребляется в значении «разрыв», которое указывает на то, что процесс, попадающий под понятие «фрактальность», будучи непрерывным, содержит в себе разрывы, то есть области, в которых значения имеют резкий скачок. Эта модель в общем случае описывает скачкообразные переходы системы из одной локальной области равновесия в другую. Эти переходы могут иметь более или менее регулярный или хаотический характер. Фрактальная размерность системы в отличие от топологической нецелочисленна.
Один из основных методов измерения – метод ящиков. Исходный ряд значений делится пополам и считается число пересечений графика с секущей линией. Затем две, полученные ранее делением пополам графика, части делятся еще на две равные части и снова считается количество пересечений. Далее действие продолжается необходимое количество раз.
Затем по полученным данным определяется размерность D, которая вычисляется по формуле D=log(N)/log(1/r). Размерность определяется из уравнения регрессии, которая графически представлена прямой.
Фрактальная размерность позволяет охарактеризовать различные уровни шума и, соответственно, различный вклад случайных факторов в динамику изучаемой величины (степени случайности процесса) [25]:
2.0,1 - «черный шум» связывается с турбулентными процессами в очень вязкой среде.
3.0,5 - «бурый шум» описывает рельеф, целиком определяемый эрозионной системой, близкой к равновесию.
4.0,9 - «розовый шум» связывается с турбулентными процессами в среде малой вязкости.
5.1 - «белый шум» описывает чисто случайный нормальный процесс.
Таким образом, рост величины фрактальной размерности показывает степень стохастичности процесса и является критерием энтропии системы (в том числе климатической). Кроме того, фрактальная размерность представляет собой устойчивую статистическую характеристику.
· Для установления связи стока с климатическими факторами использовался метод пошаговой регрессии.
Смысл регрессионного анализа состоит в формировании уравнения, связывающего сток с указанными выше факторами. В простейшем случае уравнение имеет вид прямой, а зависимость имеет следующую структуру:
Y=a + b1x1 + b2x2 + … + bnxn , где
Y – зависимая переменная, величина стока;
x1 – xn – принятые в расчет факторы в соответствующих единицах измерения;
а – игрек – пересечение, то есть минимально возможное значение переменной Y при нулевом значении всех факторов;
b1 – bn – регрессионные коэффициенты, знак и величина которых определяет характер и влияние факторов на зависимую переменную. Положительные коэффициенты говорят об усилении стока под влиянием данного фактора, отрицательные – об ослаблении [19].
ГЛАВА 3. Основные особенности регионального климата Рязанской области и его динамики
3.1 Среднемноголетние и экстремальные значения метеорологических величин
Рассмотрим данные характеристики на примере метеостанции Елатьма, измерения которой охватывают период с 1886 по 2003 гг. (отсутствовала информация за 1917-1919, 1996-1998 и частично 1941 гг.).
Среднегодовая температура приземной атмосферы в Елатьме составила 4,310С с коэффициентом вариации 23,2%. Наиболее холодными годами (с температурой менее 2,50С) за историю метеонаблюдений были 1907, 1908, 1942, 1945, 1956, 1969 (все – за счет одновременно зимних и летних сезонов); а также 1976 (холодное лето) и 1987 (суровая зима) (см. приложение 1, 2). Наибольшая повторяемость аномально теплых лет с температурой свыше 5,30С наблюдается в последнее время: это 1989-1991, 1995, 1999-2002 (все как за счет мягкой зимы, так в большинстве случаев высокой температуры в летние месяцы); а также 1975 и 1981 (мягкая зима и теплое сухое лето), 1932 и 1936-1938 (очень сухие годы, к тому же с мягкими зимами), 1906 (теплая зима с высокой повторяемостью циклонов) и 1903 (сухое лето).
Годовая норма осадков в исследуемом регионе составляет 574 мм с коэффициентом вариации 19,5%. Выделяются годы, когда выпадало свыше 750 мм: это 1912, 1952, 1993 (за счет влажного лета); а также 1962, 1980, 1990 (положительные аномалии и зимних, и летних осадков). Экстремально сухими (менее 470 мм/год) были 1890-1892, 1932, 1936-1940 (сухие летние периоды), 1942-1944 (бесснежные зимы), 1946, 1948, 1954, 1957, 1961 (сухие летние месяцы), 1972 (сухая морозная зима и жаркое бездождное лето); близки к ним 1975 (за счет сухого лета) 1988 и 1991 (за счет зимних месяцев) (см. приложение 1, 2).
3.2 Вековые колебания климата и специфика периода глобального потепления (на примере м/с Елатьма)
Изучение данных регулярных метеонаблюдений позволило охарактеризовать с большой подробностью и достоверностью внутривековые изменения климата Земли. В частности, выделено 3 больших периода климатической динамики в Северном полушарии [8] (далее – периоды Будыко): преимущественное потепление (до середины 40-х гг. ХХ в.), относительное похолодание, сопровождавшееся ростом увлажнения в зимние месяцы (до конца 60-х гг.) и новая фаза потепления (с начала 70-х гг. по настоящее время). По мнению Будыко и его единомышленников, данные колебания температуры обусловлены изменениями коэффициента прозрачности атмосферы под влиянием вулканических извержений. При этом наиболее активное снижение прямой радиации наблюдалось в 60-е гг. ХХ в, когда крупные вулканы извергались ежегодно [8,17]. В последние десятилетия рост температуры наблюдается вопреки росту запыленности атмосферы, что данные авторы объясняют накоплением антропогенного СО2. По имеющимся оценкам [20], темпы современного потепления не имеют прецедентов в истории человечества и не сравнимы даже со знаменитой «эпохой викингов».
На основе имеющихся данных метеостанции Елатьма нами были вычислены: среднегодовые значения температуры и количества осадков, амплитуда температуры, сумма активных температур, продолжительность периода с активными температурами и количество осадков за данный период, сумма температур ниже -100C, а также некоторые другие величины. Затем полученные данные подверглись статистической обработке (расчет трендов, фрактальной размерности и др.).