научная статья по теме ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА СВЯЗИ АРКТИЧЕСКОГО КОЛЕБАНИЯ (АО) И ОСАДКОВ ХОЛОДНОГО СЕЗОНА НА ТЕРРИТОРИИ БОЛЬШОГО ВАСЮГАНСКОГО БОЛОТА (БВБ) Космические исследования

Текст научной статьи на тему «ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА СВЯЗИ АРКТИЧЕСКОГО КОЛЕБАНИЯ (АО) И ОСАДКОВ ХОЛОДНОГО СЕЗОНА НА ТЕРРИТОРИИ БОЛЬШОГО ВАСЮГАНСКОГО БОЛОТА (БВБ)»

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2013, № 4, с. 66-71

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА СВЯЗИ АРКТИЧЕСКОГО КОЛЕБАНИЯ (АО) И ОСАДКОВ ХОЛОДНОГО СЕЗОНА НА ТЕРРИТОРИИ БОЛЬШОГО ВАСЮГАНСКОГО БОЛОТА (БВБ) © 2013 г. Н. Н. Безуглова1*, Ю. А. Суковатов2, К. Ю. Суковатов1

1 Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул 2 Алтайский государственный университет, Барнаул *E-mail: bezuglovan@gmail.com Поступила в редакцию 23.01.2013 г.

Работа посвящена использованию методов спектрального анализа (метода Уэлча) и вейвлет-преоб-разований для обработки временных рядов геофизических параметров, полученных с помощью данных спутниковых и наземных наблюдений (архивы Monthly Willmott and Matsuura Global Precipitation и данные Global Precipitation Climatology Project). Установлено, что периодическая составляющая ряда осадков холодного сезона на территории Большого Васюганского болота в значительной степени зависит от колебаний индекса Арктической осцилляции. Определены общие периоды колебаний в исследуемых рядах — 2—3 года, 8, 12 лет, а также фазовые соотношения.

Ключевые слова: данные ОРСР, Арктическое колебание (АО), спектральный анализ (метод Уэлча), вейвлет-преобразования, Большое Васюганское болото (БВБ).

DOI: 10.7868/S0205961413040015

ВВЕДЕНИЕ

В рамках программы исследования глобального климата (WCRP) был инициирован проект Global Precipitation Climatology Project (GPCP) для количественной оценки распределения осадков по земному шару за большие промежутки времени. На основе спутниковых измерений при участии международной группы экспертов созданы комбинированные ряды месячных, пентадных и ежедневных осадков. Определение атмосферных осадков с помощью дистанционного зондирования (ДЗ) основано на поглощении излучения на определенных длинах волн в микроволновом (МКВ) диапазоне электромагнитного спектра. Дискретность наблюдений при использовании дистанционных методов, как правило, составляет один раз в сутки. Спутниковые данные по осадкам в ИК-диапазоне были получены с помощью космических аппаратов (КА) серий GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite, США), NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, США), GMS (Geostationary Meteorological Satellite, Япония).

Анализ данных об изменении климата опирается на результаты непосредственных приземных наблюдений за метеорологическими величинами. Поэтому в современных условиях, с развитием научных и прикладных исследований в области формирования и изменения климата, большое значение приобретают надежность и достоверность вре-

менных климатологических рядов, в частности, рядов количества атмосферных осадков. Для восстановления климатологической однородности временных рядов осадков необходимо исключить влияние систематических погрешностей осадко-мерных приборов, изменения методик выполнения измерений, числа сроков наблюдений в сутки, а также изменение во времени условий местоположения приборов.

Эта задача была выполнена в рамках ОРСР путем объединения массивов спутниковых данных об атмосферных осадках, полученных в ИК- и МКВ-диапазонах с массивами данных наземных наблюдений от более чем 6000 метеорологических станций. Выбранный разработчиками проекта подход обеспечил доступность больших массивов данных для любого региона планеты и однородность форматов данных, что отвечает современным требованиям практического использования данных. Полученные в рамках ОСРС данные были использованы для валидации моделей общей циркуляции атмосферы, на которых основаны системы реанализа МСЕР/МСЛЯ и ЕСМ^Г. Наборы данных ОСРС на настоящий момент представляют собой наиболее полные массивы данных, которые могут использоваться для изучения изменений пространственно-временного распределения атмосферных осадков как в региональном, так и в глобальном масштабах.

Макроциркуляционные процессы являются одним из основных факторов, влияющих на формирование климата на планете в целом и отдельных ее регионов в частности. Атмосферная циркуляция в значительной степени определяет режим увлажнения определенной территории (Бардин, Полонский, 2005; Нестеров, 2003; Кабанов, 2000, 2008; Ипполитов и др., 2005). Одним из основных параметров, характеризующих изменения климата в Северном полушарии, является индекс Арктического колебания (АО). Он отражает массообмен атмосферного воздуха между Арктикой и средними широтами, характеризует преобладание влияния на внутриконтинентальные территории широтного или меридионального переноса воздушных масс.

В работах (Jevrejeva et al., 2004; Grinsted et al., 2004) установлена связь АО и ледовых условий арктических морей и Балтийского моря. В ряде работ показано влияние АО и связанного с ним СевероАтлантического колебания (NAO) на климатические изменения Западной Сибири (Frey, Smith, 2003; Кабанов, 2008; Безуглова и др., 2009).

В настоящей работе выполнен анализ связи Арктического колебания и осадков холодного сезона на территории Большого Васюганского болота (БВБ), фазовых соотношений их временных рядов для установления возможных связей. БВБ — одно из самых больших болот в мире, расположенное в Западной Сибири, в междуречье Оби и Иртыша, на территории Васюганской равнины. БВБ — это природный феномен, не имеющий аналогов в мире. Рассматриваемая территория находится внутри континента и подвержена как влиянию воздушных масс, перемещающихся из Атлантики (при преобладании широтного переноса), так и влиянию арктических воздушных масс (при преобладании меридиональных атмосферных процессов).

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ

Авторами выполнен анализ временных рядов индекса АО и количества осадков зимнего сезона, полученных с помощью наземных (архив Monthly Willmott and Matsuura Global Precipitation) и спутниковых данных (Global Precipitation Climatology Project) для территории БВБ, ограниченной координатами 57°—60° с.ш., 76°—82° в.д. Были использованы данные о месячных суммах осадков за период 1950—2008 гг. (www.disc.sci.gsfc.nasa.gov/giovanni). Среднемесячные значения индексов циркуляции можно найти на сайтах (http://www.cpc.ncep. noaa. gov; http://jisao.washington.edu/pdo/).

МЕТОДЫ

Анализ рядов количества осадков и индекса АО выполнялся с помощью методов корреляци-

онного и спектрального анализа — непараметрического метода Уэлча (основанного на преобразовании Фурье) и вейвлет-преобразования.

Метод Уэлча — один из методов оценки спектра мощности временных рядов с помощью преобразования Фурье, в котором применяются весовые функции и производится разбиение сигнала на перекрывающиеся фрагменты. Применение весовой функции позволяет ослабить растекание спектра и уменьшить смещение получаемой оценки спектра мощности ценой незначительного ухудшения разрешающей способности. Благодаря перекрытию в методе Уэлча используется больше сегментов, поэтому дисперсия оценки спектра мощности оказывается меньше, чем у ранее используемых методов (Марпл-мл., 1990).

Метод Фурье позволяет определить периодические составляющие временного ряда, однако не может показать эволюцию этих составляющих со временем. В отличие от традиционно применяемого для анализа сигналов преобразования Фурье, вейвлет-преобразование обеспечивает двумерную развертку исследуемого одномерного сигнала, при этом масштабы и время рассматриваются как независимые переменные. В результате появляется возможность анализировать свойства сигнала одновременно по времени и в частотном пространстве. Доверительные пределы для вейвлет-спектра были получены (Torrence, Compo, 1998), доверительные пределы для вейвлет-когерентности — в работе (Grinsted et al., 2004).

Вейвлет-преобразование позволяет выявить колебания с большими значениями амплитуд на определенных временных отрезках. Кросс-вей-влет и вейвлет-когерентность позволяют анализировать два физических явления, изменения в которых должны быть связаны с точки зрения климатической системы. Кросс-вейвлет позволяет выявить области с большими значениями величины jw„XY (s)| и характеризует степень взаимосвязи двух временных рядов (Torrence, Compo, 1998)

\W„XY (s)| = W„X (s)WY* (s)

(1)

где ^^ (я)| — кросс-вейвлет мощность; (я), ЖЩ (я) — вейвлет-преобразования двух рядов; ЖП* (я) — комплексно-сопряженная величина

ЖП (я). Вейвлет-когерентность показывает наличие когерентных колебаний исследуемых процессов, причем амплитуды их могут быть невелики. Таким образом, эти методы могут быть использованы для установления возможных физических механизмов связи между исследуемыми явлениями.

В работе используется вейвлет Морле (2) с параметром ю0 = 6, для которого оптимальны разре-

68

БЕЗУГЛОВА и др.

х107 9

0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.5 Частота, 1/год

Х1011 6

0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.5 Частота, 1/год

Рис. 1. Спектральные плотности мощности: а — индекса АО; б — осадков на территорий БВБ для холодного сезона.

а

шения по временным масштабам и по времени (временному сдвигу)

у 0 (п) = п-1/УШоПе~1/2\ (2)

где ю0 — безразмерная частота, п — безразмерное время.

Кроме этого, при использовании данного вей-влета, периоды совпадают с масштабами вейвлет-преобразования, что очень удобно. На рис. 2—4 по вертикальной оси отложены периоды в годах, по горизонтальной — сдвиг по времени в годах. Для расчетов вейвлет-преобразования использовались программы, которые находятся в свободном доступе в сети (Оппз1её е! а1., 2004). Толстыми линиями на рис. 2—4 обозначен 95%-доверительный предел по мощности сигнала, в предположении, что фоновым сигналом является красный шум, т.е. с вероятностью 95% наблюдаемый максимум не принадлежит шуму, значит, представляет собой детерминированные колебания. В отличие от белого шума, мощность которого постоянна на разных частотах, мощность красного шума возрастает на низких частотах. Красный шум может быть получен из белого шума с помощью авторегрессии порядка 1. Многие геофизические временные ряды могут быть смоделированы с помощью белого или красного шума (Тоггепсе, Сотро, 1998). Есть осно-

вания полагать, что оценки доверительных пределов, определяемые при обычной методике расчета

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.

Показать целиком