ных изменений различных параметров климата. Ряд исследований, уже проведенных различными авторами, показал присутствие в некоторых денд-росериях квазидвадцатидвухлетнего ритма [2, 16], а также, колебаний с периодами 80-90 лет и примерно 210 лет [6, 16, 30, 35]. Источником указанных периодичностей вполне могут быть соответствующие солнечные циклы Хейла, Глайссберга и Зюсса.
Задача настоящей работы - изучение климатических вариаций, имевших место в последнем тысячелетии, и выявление их возможной связи с колебаниями СА.
Материалы исследований. В настоящей работе тщательному анализу были подвергнуты данные следующих трех типов:
1) современные погодичные дендрореконструк-ции региональной температуры северной Фен-носкандии (СФ) за последнюю тысячу лет [18, 26];
2) современные погодичные реконструкции глобальной температуры северного полушария Земли (СПЗ) за последнюю тысячу лет [20, 23, 27];
3) результаты измерения ширины годичных колец деревьев северного полушария, взятые из Международного банка древесных колец (www.ngdc.maa.gov/paleo/ftp-treering.html), охватывающие несколько последних веков (в основном 250-500 лет).
Данные первого типа [18, 26] были получены на основе анализа прироста древесных колец. Данные второго типа [20, 23, 27] также были получены в основном с помощью дендрохронологии, но дополнительно были использованы исторические хроники, ряды данных по концентрации стабильных изотопов и некоторые другие. Дре-весно-кольцевые серии, положенные в основу выбранных для анализа реконструкций глобальной температуры СПЗ, отбирались их авторами из регионов, деревья которых потенциально наиболее чувствительны к температуре - северная граница леса на высоких широтах, верхняя граница леса в горах. Географически подавляющее большинство отобранных районов принадлежит внетропической (широта более 30°) части СПЗ. Реконструкции температуры северной Фенно-скандии (64°-67° с.ш., северная граница леса) выделялись нами и анализировались отдельно не только потому, что они были получены с использованием одних лишь древесных колец, но и потому, что именно для этого региона были найдены наиболее убедительные свидетельства наличия связи Солнце-климат [30, 31]. Такая особенность региона СФ, вероятно, связана с тем, что он расположен вблизи аврорального овала (области, наиболее доступной для проникновения энергичных космических частиц) и значительно удален от основных источников вулканической активности, влияние которой может "замазывать" сол-
нечное воздействие [7]. Из изложенного выше следует, что данные первых двух типов - климатические реконструкции, произведенные квалифицированными дендроклиматологами, - нацелены на максимально точное восстановление всего спектра колебаний приземной температуры.
Критерием отбора серий данных третьего типа из Международного банка колец деревьев, было то, что они брались из внетропической части СПЗ (широты 29°-69°) - той же части, что и данные второго типа. Это делалось для обеспечения сопоставления результатов, полученных с использованием данных третьего и второго типов. Никакой селекции по регионам, потенциально чувствительным к определенному климатическому фактору, не проводилось: дендросерии произвольно отбирались из местностей с холодным и теплым климатом, из районов засушливых и избыточно увлажненных и т.д.
Таким образом, было отобрано 108 индивидуальных серий из 32 различных мест обитаний СПЗ. В каждой из указанных серий были выделены положения максимумов прироста колец деревьев. Максимумы прироста выбирались следующим образом: из исходного ряда вычитался он сам, но сглаженный по пяти годам. Для полученного таким образом остаточного ряда вычислялось стандартное отклонение £ и пики, превышающие средний (нулевой) уровень больше, чем на 1£, считались максимумами. Затем, с использованием этих 108 серий был построен обобщенный ряд положения максимумов на временной шкале. В качестве параметра, подлежащего обобщению, были выбраны максимумы ширины колец, так как минимумы могут возникать под влиянием неклиматических причин: аномально узкие кольца образуются вследствие болезней, пожаров, нашествия вредителей [22]. Полученный таким образом обобщенный дендроклиматологический ряд (ОДР) с 1748 г. показан на рис. 1. Этот ряд обобщил хронологии, отражающие самые разные климатические характеристики, причем различным образом: он включил в себя дендросерии, реагирующие на температуру, осадки и другие факторы как положительно, так и отрицательно. Такой способ отбора 108 индивидуальных серий и их последующего обобщения фактически должен приводить к рандомизации данных. Наиболее вероятным результатом подобной обработки информации, содержащейся в Международном банке колец деревьев, должна стать последовательность случайных чисел с гауссовым распределением. Очевидно, что лишь при наличии в климате СПЗ мощных цикличностей, синхронно проявляющихся во многих факторах, влияющих на рост деревьев, ОДР может заметно отличаться от набора случайных чисел и содержать периодические компоненты. Таким образом, полученный в настоящей работе обобщенный дендроклимато-
Число максимумов 20 h
15 -
10 -
5
0 -
1750 1800 1850 1900
1950 2000 Годы
Рис. 1. Распределение максимумов в радиальном приросте древесных колец для исследуемых 108 серий -обобщенный дендрохронологический ряд северного полушария. Тонкая кривая - исходные данные, жирная кривая - ряд, сглаженный по 15 точкам.
логическим ряд северного полушария ориентирован на выявление лишь наиболее общих и наиболее мощных флуктуаций климата Земли в отличие от температурных реконструкций [18, 20, 23, 26, 27].
Предполагалось, что статистический анализ именно данных столь разного типа способен принести наиболее интересные результаты.
Методы статистического анализа данных. Для изучения спектрального состава исследуемых сигналов и его эволюции во времени в данной работе применялись подходы, как основанные на преобразовании Фурье, так и использующие вей-влетное преобразование. Поскольку большинство из имеющихся в климатологии временных серий сильно нестационарны, возможности метода Фурье для их исследования ограничены: преобразование Фурье способно оценить только среднюю спектральную мощность сигнала на данной частоте, и не дает никакой информации об изменениях спектрального состава со временем. Вей-влетное преобразование лишено этого недостатка. Оно отличается от преобразования Фурье тем, что анализируемый сигнал разлагается не по бесконечным синусоидальным гармоникам, а по набору солитоноподобных ортогональных функций. Эти функции, называемые вейвлетами, локализованы не только в частотной области (как гармоники преобразования Фурье), но и во временной [1, 41]. Именно эти свойства и делают вей-влетное преобразование важнейшим инструментом для изучения различных классов нестационарных рядов, включая сигналы, содержащие локальные периодические структуры, фрактальные структуры и непериодические неоднородности. В данной работе вейвлетное преобразование
114 64
PSD (ш) 8 к 85
4
0 24
16
8
0
24 16 8 0
24 16 8 0 60 40 20
32
Lindholm and Eronen 2000
0.985 а
33
114
205 68
0.99
Briffa et al. 1990
0.999
чАУ
Mann et al. 1999
29 0.999
340
АууА JL
А л.
Jones et al. 1998
^ 114 35 79
68 27 0.99
А-Ч. ^ А Г
26
Crowley 2000
0.999
л M.
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10
Частота, лет-1
Рис. 2. Нормированный фурье-спектр различных дендрореконструкций: а - июльской температуры в континентальной части северной Фенноскандии [26], • - средней температуры сезона вегетации в приморской части северной Фенноскандии [18], в - среднегодовой температуры в северном полушарии [27], „ -средней температуры сезона вегетации в северном полушарии [23], д - среднегодовой температуры в северном полушарии [20]. Все спектры вычислялись за период 1000-1930. Пунктирные линии - уровни значимости.
применялось для фильтрации сигнала в интересующем нас частотном диапазоне (использован хорошо локализованный во времени МНАТ-базис). Значимость коэффициента корреляции между фильтрованными рядами определялась при помощи статистического эксперимента, состоящего из набора монте-карловских розыгрышей, в каждом из которых исследуемые ряды преобразовывались в шум, и коэффициент корреляции между шумами сравнивался с коэффициентом корреляции между исходными сериями [30].
Результаты анализа данных и их обсуждение.
Анализ температурных реконструкций. Фурье-спектры пяти реконструкций температуры [18, 20, 23, 26, 27], рассчитанные для периода 10001920 гг., показаны на рис. 2. В данных первых
д
Отклонение температуры, °С Число Вольфа
Рис. 3. Число Вольфа (тонкая черная линия) и реконструкции температуры (серые линии), пропущенные через вейвлетный фильтр (полоса пропускания - 55147 лет):
а - июльская температура в континентальной части северной Фенноскандии [26], • - средняя температура периода вегетации в приморской части северной Фенноскандии [18], в - среднегодовая температура в северном полушарии [20], „ - средняя за период вегетации температура в северном полушарии [23], д -среднегодовая температура в северном полушарии [27].
двух типов присутствуют вариации с периодами 64-85, 102-114, 170-205 и около 340 лет. Отметим, что спектральный анализ, проведенный в [27], также обнаружил вековую и 50-70-летнюю периодичности. Рассмотрим, в какой мере выявленные климатические цикличности могут быть связаны с долгопериодными вариациями СА. В работе [32] было показано, что период векового солнечного цикла (цикла Глайссберга) не по-
стоянен, а меняется в пределах от 55 до 135 лет. Там же было отмечено, что указанный цикл, вероятно, имеет бимодальную структуру - состоит из двух периодичностей: более короткой (55-85 лет) и более длинной (100-135 лет). Вариация СА с периодом примерно 200 лет была впервые выявлена Зюссом [40], который исследовал концентрацию радиоуглерода в образцах древесины, и в последующем подтверждена многими исследованиями. Значительная вероятность связи двухсотлетнего климатического цикла с соответствующей вариацией СА была отмечена еще в работе [38]. Для исследования вопроса о во
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.