ИЗВЕСТИЯ РАИ. ФИЗИКА АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА, 2009, том 45, № 3, с. 305-315
УДК 551.506
СРАВНЕНИЕ МНОГОЛЕТНИХ СРЕДНИХ И ТЕНДЕНЦИЙ ИЗМЕНЕНИЯ ЕЖЕГОДНЫХ ЭКСТРЕМУМОВ ТЕМПЕРАТУРЫ И ОСАДКОВ ПО ДАННЫМ МОДЕЛИРОВАНИЯ И НАБЛЮДЕНИЙ
© 2009 г. Д. Б. Киктёв*, Д. Сизе**, Л. Александер***
*Гидрометцентр России 123242 Москва, Большой Предтеченский пер., 11-13 E-mail: kiktev@mecom.ru **Hadley Centre for Climate Change, UK ***Monash University, Australia Поступила в редакцию 06.12.2007 г., после доработки 27.05.2008 г.
Рассмотрены методика и результаты объективного сравнения полей многолетних средних и исторических трендов для ежегодных экстремумов температуры и осадков по результатам наблюдений и численных экспериментов по моделированию климата XX века. Использованы экспериментальные климатические реализации пяти совместных моделей атмосферы и океана, представленных в 4-м Докладе Межправительственной группы экспертов по вопросам изменения климата. Оценивается эффект использования ансамблей климатических реализаций (в том числе мультимодельных) для задач моделирования климатологии и климатических изменений ежегодных метеорологических экстремумов. В результатах прослеживается позитивный эффект ансамблевого подхода в случаях, когда индивидальные члены ансамбля достаточно успешны.
1. ВВЕДЕНИЕ
При оценке будущих изменений климата на основе результатов моделирования эволюции климатической системы важно представлять возможности и ограничения используемых моделей и имеющуюся в получаемых оценках степень неопределенности. Для этого необходима проверка адекватности климатических моделей на исторических данных. В настоящей работе объектом такого рода проверки являются результаты эксперимента 20C3M (20th Century Climate in Coupled Models -20C3M, http://www-pcmdi.llnl.gov/projects/cmip/) по воспроизведению климата XX-го столетия совместными моделями атмосферы и океана при заданных исторических профилях внешних воздействий на климатическую систему (солнечной радиации, вулканических выбросов аэрозолей, концентраций хорошо перемешанных парниковых газов, уменьшения концентрации стратосферного озона и увеличения содержания тропосферного озона).
В последние годы из-за практической важности для различных сфер человеческой деятельности повышенное внимание привлекают вопросы долгопериодных изменений в различного рода метеорологических экстремумах. Мы рассматривали экстремальные характеристики приземной температуры и осадков в терминах ежегодных климатических индексов. В работе представлены оценки успешности воспроизведения полей многолетних средних значений и трендов для различных климатических индек-
сов в период с 1951 по 2000 гг. пятью современными совместными моделями атмосферы и океана: HadCM3 и HadGEMl (Hadley Center, Великобритания), MK3 (CSIRO, Австралия), MIROC 3.2 (Center for Climate System Research/National Institute for Environment Studies, Япония) и CM 3.0 (Институт вычислительной математики РАН, Россия). Результаты этих моделей использовались при подготовке 4-го Доклада Межправительственной группы экспертов по вопросам изменения климата (МГЭИК). Наличие ансамблей климатических реализаций для нескольких моделей дает нам возможность:
- оценить успешность воспроизведения различными моделями климатологий и полей исторических трендов для экстремальных климатических характеристик;
- оценить эффективность ансамблевого подхода и, в частности, мультимодельных "супер-ансамблей" в задачах моделирования климата и его изменений на внутривековых временных масштабах.
2. ДАННЫЕ
В настоящей работе экстремальные явления определялись через климатические индексы, рекомендованные экспертной группой по обнаружению климатических изменений, мониторингу и индексам при Комиссии по климатологии Всемирной метеорологической организации. Определения для 27 рекомендованных индексов и программное обес-
Таблица 1. Ежегодные индексы, для которых оценивались климатические средние и временные тренды
Индекс
FD Tn10
Tx10
Tn90
Tx90
R5d
SDII
R10 CDD
R95
Определение индекса
"Frost Days" - число дней в году с минимальной температурой ниже 0°C
Доля дней в году с минимальной температурой ниже квантиля 0.1 ежесуточного распределения минимальных температур за 1961-1990 гг.
Доля дней в году с максимальной температурой ниже квантиля 0.1 ежесуточного распределения максимальных температур за 1961-1990 гг.
Доля дней в году с минимальной температурой выше квантиля 0.9 ежесуточного распределения минимальных температур за 1961-1990 гг.
Доля дней в году с максимальной температурой выше квантиля 0.9 ежесуточного распределения максимальных температур за 1961-1990 гг.
Максимальное в году количество осадков, выпавших за последовательные пять суток. (Индекс нацелен на ситуации, ассоциируемые с возникновением дождевых паводков)
Индекс интенсивности осадков - отношение годовой суммы осадков к числу дней с осадками (>0.1 мм/сутки) в году
Число дней в году с суточной суммой осадков не менее 10 мм
"Consecutive Dry Days" - максимальное количество последовательных сухих дней в году (с осадками менее 0.1 мм/сутки)
Доля сильных осадков (выше квантиля 0.95 распределения суточных осадков за 1961-1990 гг.) в общем годовом количестве осадков
печение для их расчета доступны на сайте Экспертной группы http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI.
В качестве "эталонных" использовались данные открытого для научного сообщества архива HadEX (http://www.hadobs.org) Центра им. Хэдли (Великобритания). Архив содержит ежегодные и сезонные значения для 27 различных индексов, рассчитанных по ежесуточным данным станционных наблюдений и затем проинтерполированных в узлы регулярной сетки [1]. Из ежегодных индексов мы выбрали пять для температуры и пять для осадков (табл. 1). Для индекса FD (Frost Days) рассматривались только области за пределами пояса 40° S-40° N. Климатология и тренды для индексов были рассчитаны за период с 1951 по 2000 гг., для более ранних лет пространственное покрытие данными наблюдений
резко снижается. Полученные на основе HadEX исторические тренды за близкий период (1951-2003) -представлены в [1].
Из 23 совместных моделей атмосферы и океана, представленных в 4-м докладе МГЭИК, в настоящей работе задействованы пять: HadCM3 [2], HadGEMl [3], CCSR/NIES/FRCGC MIROC 3.2 [4], CM3 [5], CSIRO MK3 [6]. Этот выбор определялся доступностью длинных рядов ежесуточных модельных данных. Число доступных экспериментальных климатических реализаций менялось от модели к модели следующим образом: HadCM3 - ансамбль из четырех реализаций для температуры и одна реализация для осадков; HadGEMl - два члена ансамбля; MIROC 3.2 - четыре члена ансамбля; для моделей CM3 и MK3 - по одной климатической реализации. Ансамбли климатических реализаций для отдельных моделей были построены таким образом, что расчет индивидуальных членов ансамбля отличался лишь начальными условиями. Все модельные поля были проинтерполированы на сетку архива HadEX с разрешением 2.5° х 3.75°, идентичным разрешению модели HadCM3. И для фактических данных, и для моделей ежегодные климатические индексы были рассчитаны с помощью одной и той же процедуры.
3. МЕТОДОЛОГИЯ
Основными объектами нашего анализа были средние значения (климатология) различных ежегодных индексов и полученные с помощью метода наименьших квадратов оценки временных линейных трендов в рядах этих индексов. Обе статистики оценивались по данным за период с 1951 по 2000 гг. Было проведено сравнение наблюдаемых и воспроизведенных моделями глобальных полей этих характеристик. Использованная методология ранее применялась для сравнения наблюдаемых и воспроизведенных полей трендов в [7, 8].
Воспроизведенные поля климатологий и трендов для индивидуальных членов ансамблей различных моделей, средние поля статистик для ансамблей отдельных моделей и мультимодельных ансамблей сравнивались с соответствующими наблюдаемыми полями. Далее по тексту аббревиатура ММЕ1 означает мультимодельную композицию полей климатических статистик, в которой все рассматриваемые модели участвовали с равными весами независимо от размеров их ансамблей. При этом для моделей с несколькими климатическими реализациями (МЖОС 3.2, HadGEM1 и HadCM3) поля их многолетих статистик также предварительно осреднялись с равными весами (например, в композиции ММЕ1 единственная доступная климатическая реализация модели СМ3 имела такой же вес, как четыре члена ансамбля модели МЖОС 3.2). С помощью аббревиатуры ММЕ2 будем обозначать
композицию полей статистических характеристик, в которой все индивидуальные члены ансамблей всех участвующих моделей осреднялись с равными весами (так, в композиции ММЕ2 вес модели СМ3 был в четыре раза меньше веса модели МЖОС 3.2 с четырьмя членами ансамбля).
3а. Меры для сравнения наблюдаемых и воспроизведенных полей климатических статистик
Для объективной оценки степени сходства между наблюдаемым X и воспроизведенным Y сеточными полями анализируемых статистик были использованы следующие четыре характеристики:
корреляция: CORR =
< ( X - < X) ) (Y - < У))).
rmsX- <X)гт^ - < У)
конгруентность: СОИО =
< XV) ;
rmsXrmsY'
регрессия: REGR
_ < ( X - < X) ) (У - < У) )),
rmsx - < X)
амплитуда: ЛИРЬ =
< XV)
rmsX
Здесь <..> - пространственное осреденение по областям, для которых имелись данные наблюдений;
rmsF = 7< - среднеквадратическое значение для произвольного сеточного поля F.
Для характеристики успешности воспроизведения полей климатологии использовались оценки CORR и REGR, для полей трендов рассчитывались все четыре оценки.
36. Оценка неопределенности в значениях климатических статистик
Из-за выборочных эффектов оценки многолетних средних значений и временных трендов содержат стохастическую компоненту. Связанную с этим неопределенность в значениях наблюдаемых и воспроизведенных статистик мы оценивали с помощью процедуры бутстрепа [9]. Эта процедура позволяет исследовать статистические свойства той или иной выборочной функции, исходя из ее эмпирического распределения, которое строится на основе многократных случайных возвратных выборок из исходной выборки.
Для выборочных средни
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.