УДК 551.513.7.001.572
Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть II. Их влияние на пространственное распределение температуры и осадков на территории Северной Евразии
И. А. Куликова*, Е. Н. Круглова*, Д. Б. Киктев*
Рассматриваются возможности идентификации режимов атмосферной циркуляции с помощью квартильного анализа индексов дальних связей, представленных как одномерные временные ряды. Для выделенных положительной и отрицательной фаз каждого индекса атмосферной циркуляции построены композитные карты пространственного распределения аномалий основных метеорологических величин (геопотенциала изобарической поверхности 500 гПа, атмосферного давления на уровне моря, температуры на изобарической поверхности 850 гПа, приземной температуры воздуха и осадков) для Северного полушария. Задача статистической оценки средних значений аномалий метеорологических величин для каждой (положительной или отрицательной) фазы индекса решалась с помощью процедуры бутстрепа. Картографирование средних значений, значимо превышающих пороговые значения, позволило выделить след атмосферной циркуляции в градациях температуры и осадков. Данный подход реализован в рамках технологической линии глобальных долгосрочных метеорологических прогнозов, выпускаемых Гидрометцентром России.
Ключевые слова: крупномасштабные моды атмосферной изменчивости, индексы даль них связей, квартальный анализ, режимы атмосферной циркуляции.
1. Введение
Решение проблемы долгосрочного метеорологического прогноза во многом зависит от возможности выделять крупномасштабные структуры, связанные с низкочастотной изменчивостью атмосферной циркуляции, и наблюдать за их эволюцией. Возможности численного моделирования низкочастотной изменчивости на месячных и сезонных интервалах времени на базе глобальной полулагранжевой модели SL-AV [11], развиваемой Институтом вычислительной математики (ИВМ) РАН совместно с Гидрометцентром России, подробно обсуждаются в работе [4]. В настоящей статье рассматриваются результаты выделения крупномасштабных мод атмосферной изменчивости (режимов) с помощью квартильного анализа од-
* Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации; e-mail: kulikova@mecom.ru.
номерных временных рядов разных индексов атмосферной циркуляции. Ранжированные ряды значений каждого из рассматриваемых индексов атмосферной циркуляции разделяются на три диапазона, соответствующих отрицательной, нейтральной и положительной фазам колебания. Для положительной и отрицательной фаз каждого индекса атмосферной циркуляции строятся композитные карты пространственного распределения аномалий основных метеорологических величин (геопотенциала изобарической поверхности 500 гПа, атмосферного давления на уровне моря, температуры на изобарической поверхности 850 гПа, приземной температуры и осадков) для Северного полушария (20—90° с. ш.). Картографирование средних значений с учетом их статистической значимости, оценка которой проводилась с помощью процедуры бутстрепа, позволяет выделить след атмосферной циркуляции в полях аномалий температуры и осадков. Полученные результаты с учетом пространственно-временной изменчивости качества гидродинамических прогнозов индексов циркуляции [4] могут использоваться при составлении месячных и сезонных прогнозов погоды.
2. Исходные данные и методы исследования
Как и в работе [4], рассматриваются следующие основные моды изменчивости атмосферной циркуляции в Северном полушарии, предложенные в [19]: восточно-атлантическое колебание (EA — East Atlantic), западно-атлантическое (WA — West Atlantic), евразийское (EU — Eurasian), западно-тихоокеанское (WP — West Pacific) и тихоокеанско-североамерикан-ское (PNA — Pacific-North American). Методология расчета индексов циркуляции изложена в работах [4, 19]. Исходными данными для их расчета служат значения геопотенциала изобарической поверхности 500 гПа (i500) с суточным разрешением, полученные на основе архива NCEP/NCAR че-тырехсрочных полей реанализа на сетке 2,5 х 2,5° за период с 1981 по 2010 г. [15]. В качестве дополнительных характеристик крупномасштабной изменчивости используются временные ряды (также с суточным разрешением) индексов североатлантического (NAO) и арктического (AO) колебаний за тот же период (с 1981 по 2010 г.) с сайта CPC/NOAA (http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/daily_ao_index/telecon nections.shtml).
Данные индексы используются для идентификации режимов атмосферной циркуляции. Начиная с работы [14], понятие режима связывается с состоянием равновесия динамической системы или стационарными решениями системы гидродинамических уравнений [3, 7, 9]. Реальных стационарных состояний в атмосфере, однако, не наблюдается. На практике это может указывать лишь на относительную устойчивость крупномасштабных структур в зависимости от определенных режимов атмосферной циркуляции. В процессе многолетних синоптических исследований накоплен большой опыт качественного распознавания макропроцессов, циркуляционных типов и т. д., с которыми во многом связаны представления о режимах ат мос фер ной цир куляции [1, 8, 10].
В 1980-е и 1990-е годы были предприняты многочисленные попытки объективизации распознавания режимов атмосферной циркуляции с помощью разных процедур, основанных на оценке плотности распределения
вероятностей, эвристических алгоритмах и автоматической классификации [6]. Несмотря на использование количественных оценок, статистический анализ не позволил избежать трудностей и элементов субъективизма, связанных с выбором расстояния между объектами (в том числе и порогового) и оператора существенных свойств признаков, определяющих результаты классификации. Таким образом, выводы, полученные разными авторами, трудно сопоставить. При этом в одних исследованиях подчеркивается глобальный [17] характер режимов циркуляции, в других — региональный [18]. Данные методы получили широкое применение в приложениях к исследованиям многомерного пространства признаков, например, при клас си фи ка ции полей ме те о роло ги чес ких ве ли чин.
В случае одномерных временных рядов наиболее целесообразным представляется использование квартильного анализа [12, 20]. Идентификация режимов производится путем выделения двух уровней экстремальности (нижнего Q1 и верхнего Q3) с помощью 25%-ных и 75%-ных квартилей. Данные уровни принимаются в качестве граничных значений, позволяющих идентифицировать отрицательную и положительную фазы каждого индекса и связанные с ними режимы атмосферной циркуляции.
В таблице представлены результаты квартильного анализа средних суточных значений разных индексов атмосферной циркуляции, взятых за период с 1 января 1981 г. по 31 декабря 2010 г. Выделенные по указанным в таблице граничным значениям противоположные фазы индексов соответствуют некоторым крайним циркуляционным особенностям, среди которых мож но от ме тить греб ни, ложби ны, де форма ци он ные поля и круп но-масштабные течения. Основные особенности интерпретации индексов циркуляции определяются сменой знаков аномалий геопотенциала в ре-перных точках, которые используются при расчете индексов. Например, крайние фазы индекса ЕА характеризуются оппозицией меридиональ-ность — зональность в регионе Восточная Атлантика — Европа при положительной и отрицательной фазах соответственно. Аналогичные связи между режимами циркуляции и знаками данных индексов прослеживаются и в других регионах Северного полушария.
На основе календарей, составленных с суточным разрешением, для положительной и отрицательной фаз каждого индекса построены осреднен-ные за месяц и сезон композитные карты пространственного распределения в Северном полушарии (20—90° с. ш.) аномалий основных метеоро-
Пороговые значения индексов атмосферной циркуляции по результатам квартильного анализа
Колебание Ql Qз
ЕА -0,493 0,485
WA -0,559 0,494
Еи -0,452 0,458
WP -0,544 0,501
РЫА -0,386 0,404
АО -0,884 0,870
ЫАО -0,487 0,632
логических величин: высоты изобарической поверхности 500 гПа (Н500), температуры воздуха на изобарической поверхности 850 гПа (Т850), атмосферного давления на уровне моря, приземной температуры воздуха, количества осадков.
В качестве исходной информации при этом используются среднесуточные поля реанализа-2 КСЕР/ЫСЛЯ указанных величин. При этом "климатом" служат метеорологические величины, осредненные за период 1981—2010 гг. Задача статистической оценки средних значений метеорологических величин для каждой (положительной или отрицательной) фазы индекса выполняется с помощью непараметрического метода повторных выборок с возвратом, известного как бутстреп [13]. Повторные выборки (или реп ли ки) ге не ри ру ют ся с помощью дат чи ка слу чай ных чи сел (100 для каждой точки поля в отдельности). При оценке доверительных интервалов используется метод, основанный на ¿-распределении Стьюдента. Найденный доверительный интервал выборочной статистики рассматривается в качестве интервальной оценки соответствующего параметра генеральной совокупности. Средние аномалии метеорологических величин считаются значимо отличными от нуля (в пределах 5%-ного уровня значимости) только в том случае, если соответствующие доверительные интервалы, полученные с использованием данной процедуры, не включают нулевые значения (меньше 0,5 и больше -0,5). Для средних значений и для многих других статистических характеристик ширина интервала, соответствующего распределению бутстрепа, и ширина интервала, соответствующего реальному распределению, как правило, совпадают [2].
3. Результаты композитного анализа
Рассмотрим более подробно композитные поля, полученные для каждого индекса атмосферной циркуляции в отдельности. На картах композитных полей геопотенциала поверхности 500 гПа для индекса ЕЛ зимой (рис. 1а, б) белым цветом выделены области, где полезный сигнал отсутствует. Как видно, восточно-атлантическое колебание (ЕА) охватывает три центра, расположенные в районе Канарских о-вов, Великобритании и на юго-западе европейской территории России. В случае положительной фазы индекса (рис. 1а) степень меридиональности атмосферной цирку
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.