Общая_климатологияКн1

Метеорологический институт Королевства Нидерланды

(The Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI)

Метеорологический институт Королевства Нидерланды (KNMI) относится к голландской национальной метеорологической службе. Основными задачами KNMI являются прогнозирование и мониторинг погоды, климата, качества воздуха и сейсмической активности. KNMI также является национальным научноисследовательским и информационным центром по метеорологии, климату, качеству воздуха и сейсмологии. На сайте KNMI (http://climexp.knmi.nl/selectstation.cgi?someone) содержатся следу-

ющие архивы климатических данных [9]:

-суточные данные средней, максимальной, минимальной температуры воздуха, осадков, атмосферного давления, высоты снега и облачности по станциям;

-суточные данные по климатическим индексам: ENSO (с 1981 г. по настоящее время); NAO, AO, PNA, AAO (с 1950 г. ), индекс се- веро-западного тихоокеанского муссона (с 1974 г.), измеренная солнечная радиация (спутниковые данные с 1978 г.), числа Вольфа (с 1818 г.); скорость вращения Земли (с 1962 г.), индекс Гольфстрима (Флоридское течение с 1982 г.), температура по Центральной Англии (с 1772 г.);

-месячные данные средней, максимальной, минимальной температуры воздуха, осадков, атмосферного давления на уровне моря,

-месячные климатические индексы: ENSO (Эль-Ниньо – южное колебание с 1866 г.), NAO (Северо-Атлантическое колебание с 1821 г.), AO (Арктическое колебание с 1899 г.), AMO (Атлантическое десятилетнее колебание, с 1850 г.), взаимосвязанные индексы, PDO (тихоокеанское десятилетнее колебание, с 1990 г.); AAO (Атлантическое колебание, с 1979 г.), SAM (индекс Южной межгодовой моды, с 1957 г.), глобальная температура (разные ряды, с 1850 г.), температура нижнее тропосферы (с 1979 г.), средняя температура океана (с 1955 г.), уровень моря (реконструкции с 1880 и 1902 гг., наблюденные с 1993 г.), концентрация CO2 (с 1958 г.), метана (с 1983 г.), глобального вулканического стратосферного аэрозоля (с 1850 г.), измеренная солнечная радиация (с 1978 г.), реконструкция среднегодовой солнечной постоянной (с 1610г.), числа Вольфа (с 1749 г.), поток солнечной радиации (с 1947 г.),

130

скорость вращения Земли (с 1962 г.), количество тропических циклонов (с 1851 г.), снежный покров (с 1966 г.), морские льды (с 1978 г.), восстановленные многолетние ряды по температуре, осадкам, ливням в разных странах;

- ежегодные климатические реконструкции ENSO (с 900 г.), NAO (с 1049 г.), PDO (с 993г.), AMO (с 500 г.), глобальные температуры (с 500 г.), уровень моря (с 1700 г.), CO2 (с 1000 г.), солнечная постоянная (с 1610 г.), индекс засушливости (с 800 г.).

Для работы с данными на сайте имеются средства управления архивами (Climate Explorer), которые позволяют выбрать климатическую характеристику, регион и продолжительность рядов наблюдений (рис. 2.11).

Рис. 2.11. Редактор для выбора климатических данных из архивов KNMI

Немецкий центр Wetterzentrale (http://www.wetterzentrale.de/)

Данный сайт [10] содержит архив синоптической информации в виде карт погоды на разных барических поверхностях (500 и 850 гПа) за каждый из четырех сроков за день (0, 6, 12 и 18 часов) с 1979 г. над территорией Европы и Северной Атлантики (рис. 2.12)

131

Кроме того, на сайте имеется архив среднесуточных метеорологических данных по отдельным метеостанциям Германии и стран Бенилюкса, начиная с самых ранних наблюдений конца 18 – начала 19 веков, а также максимальной суточной температуры.

Рис. 2.12. Пример синоптической карты на 18 час. 2 декабря 1988 г.

из архива Wetterzentrale

Сайт метеослужбы Великобритании (www.metoffice.gov.uk /climate)

На сайте [11] приведены многолетние ряды среднемесячных, максимальных и минимальных температур воздуха и сумм месячных осадков по отдельным метеостанциям Великобритании (рис.

2.13).

132

Рис. 2.13. Метеостанции с многолетними рядами климатических данных в архиве МетОфиса

Сайт Всемирной метеорологической организации (ВМО)

На сайте ВМО (https://worldweather.wmo.int/en/home.html)

приведены многолетние климатические характеристики (минимальные и максимальные среднесуточные температуры воздуха и суммы осадков с количеством дней с осадками за каждый месяц года), осредненные за 30-летний период, рекомендованный ВМО (1961–90 гг.)[12]. Информация имеется по 2003 метеостанциям с разделением по странам и поставлена на сайт ВМО национальными метеорологическими службами 169 стран (рис. 2.14).

133

Рис. 2.14. Климатическая информация с сайта ВМО (пример для Ханты-Мансийска)

Сайт НОАА Лаборатории исследования Земли, отделение физических наук (NOAA ESRL, PSD)

Лаборатория исследования Земли была сформирована для широкого и всестороннего исследования и понимания всей сложной земной системы (www.esrl.noaa.gov/psd). Эта система включает множество физических, химических и биологических процессов, которые необходимо динамически интегрировать, чтобы лучше понять и предсказать их поведение в масштабах от локального до глобального и по временным циклам от нескольких минут до тысячелетий. На сайте лаборатории (www.esrl.noaa.gov/- psd/data/gridded/index.html) для климатических исследований доступны следующие архивы данных в узлах регулярной сетки [13]:

-CMAP Precipitation – месячные и пентадные суммы осадков архива реанализа NCEP с 1979 г. по настоящий момент;

-COBE-SST – среднемесячные данные температуры поверхности океана с 1891 г. в узлах регулярной сетки 1°× 1°

(www.esrl.noaa.gov/psd/cgi-bin/data/timeseries/timeseries.pl);

134

-COBE-SST2 Sea Surface Temperature - данные температуры по-

верхности океана с 1850 г. в узлах регулярной сетки 1°× 1°;

-CPC .25×.25 Daily US Unified Precipitation – суточные данные осадков высокого разрешения (0,25°× 0,25°) для территории США;

-CPC Soil Moisture – данные по влажности почвы месячной дискретности с 1948 г. в узлах регулярной сетки 0,5°× 0,5°;

-CRU Air Temperature and Combined Air Temperature/Marine Anomalies V4 – среднемесячные аномалии наблюденных температур воздуха с середины 1800х годов в узлах глобальной регулярной сетки 5°×5°;

-Dai Palmer Drought Severity Index – месячные значения индекса засушливости Пальма с 1850 г. в узлах регулярной сетки 2,5°х2,5°;

-Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) – суммы месячных осадков с 1901 г. разного разрешения от 0,5°х 0,5° до 2,5°х 2,5°;

-Kaplan SST – среднемесячные данные по аномалиям температуры поверхности океана с 1856 г. в узлах регулярной сетки 5°х5°;

-NOAA Extended Reconstructed SST V5 – данные температуры по-

верхности океана с 1854 г. в узлах регулярной сетки 2°х2°, пропуски данных восстановлены;

-U. of Delaware Precipitation and Air Temperature – среднемесячные данные по температуре и осадкам с 1901 г. в узлах регулярной сет-

ки 0,5°х0,5°;

-CPC Global Precipitation – суточные данные по осадкам с 1979 г. в узлах регулярной сетки 0,5°х0,5°;

-CPC Global Temperature – суточные данные по температуре воздуха с 1979 г. в узлах регулярной сетки 0,5°х0,5°.

Также на сайте представлены данные климатических проекций по суше и океану при различных будущих сценариях, которые можно задавать для получения пространственного распределения

(рис. 2.15).

На этом же сайте можно получить многолетние ряды по метеорологическим станциям в арктическом регионе для разных климатических характеристик месячной дискретности и на разных изобарических высотах: температура воздуха, высота геопотенциала, зональный ветер, меридиональный ветер, влажность

(https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/timeseries/arctic/).

135

Рис. 2.15. Построение климатических проекций по моделям и сценариям для температуры поверхности океана на сайте лаборатории исследования Земли

Есть еще и ряд других сайтов с полезной информацией о погоде и климате:

-на сайте представлены исторические сведения о погоде и климате по 30743 метеостанциям России, стран СНГ, США и мира, начиная с января 1701 г. и заканчивая текущей датой

(http://www.pogodaiklimat.ru/history.php?id=ru&region=23);

-космический снимок облачности над Европой в инфракрасном диапазоне, обновляемый каждые 15 минут http://www.sat24.com/images.php?country=eu&sat=ir&type=large;

-обновляемые космические снимки мониторинга грозовой актив-

ности по земному шару http://webflash.ess.washington.edu;

-текущая грозовая активность над Европой http://cirrus.meteo.noa.gr/forecast/lightning.gif;

-мониторинг тропических циклонов по земному шару и архив ураганов за каждый год с 1851 г. по океанам, включая число штормов и ураганов, название наиболее разрушительных из них, число жертв и нанесенный материальный ущерб http://maps.wunderground.com/hurricane/hurrarchive.asp;

136

-сайт лаборатории рентгеновской астрономии Солнца физического института РАН (ФИАН), содержащий информацию о прошлой и текущей космической погоде (магнитные бури, вспышки, пятна) http://tesis.lebedev.ru/active_areas.html;

-архив фотографий и наблюдений за гало со всего мира http://icehalo.net/;

-сайт британских антарктических исследований с различными наборами данных по Антарктике https://www.bas.ac.uk/data/;

-система обслуживания гидрометеорологической информацией CliWare оперативными и климатическими данными ВНИИГМИ-

МЦД http://cliware.meteo.ru/meteo/.

Литература

1.Авиационно-климатический атлас-справочник СССР. Вып. 5 / под ред. З.М. Маховера. М.: Гидрометеоиздат, 1969. 270 с.

2.Булыгина О.Н., Веселов В.М., Коршунова Н.Н., Разуваев В.Н. Научно-

прикладной электронный справочник «Климат России» // Труды ФГБУ

«ВНИИГМИ-МЦД». 2012. Вып. 176. С. 302–312.

3.Груза Г.В., Аристова Л.Н. Справочная информационно-поисковая система «Климат СССР» // Труды ВНИИГМИ-МЦД. 1976. Вып. 13. С. 177–187.

4.Климат Калуги / под ред. Ц.А. Швер, А.И. Неушкина. М.: Гидрометеоиздат, 1989. 128 с.

5.Кобышева Н.В., Новлянская Г.Я. Климатическая обработка метеорологической информации. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 296 с.

6.Научно-прикладной справочник по климату СССР. Серия 1–4. Вып. 1–35. Часть 1–7. Л: Гидрометеоиздат, 1988.

7.Сайт ВНИИГМИ-МЦД http://meteo.ru/institute/

8.Сайт национальных центров информации по окружающей среде (НЦИО) Администрации по океану и атмосфере США НОАА https://cdiac.essdive.lbl.gov.

9.Сайт Королевский Нидерландский метеорологический институт (KNMI) http://climexp.knmi.nl/selectstation.cgi?someone.а.

10.Сайт немецкого центра Wetterzentrale http://www.wetterzentrale.de/.

11.Сайт метеослужбы Великобритании www.metoffice.gov.uk/climate.

12.Cайт ВМО https://worldweather.wmo.int/en/home.html.

13.Сайт НОАА Лаборатории исследования Земли, отделение физических наук

(NOAA ESRL, PSD) www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/index.html

14.Справочник по климату СССР. Вып. 1–33. Ч. 1–5. Л.: Гидрометеоиздат, 1967.

15.Шаймарданов М.З., Разуваев В.Н., Булыгина О.Н., Коршунова Н.Н.,

Мартуганов Р. А. Национальный банк данных России по атмосферным осадкам // Труды ВНИИГМИ-МЦД. 2000. Вып 167. С. 33–40.

137

Лекция 3. Общие сведения из математической статистики и регрессионного анализа

Климатологическая обработка рядов наблюдений осуществляется статистическими методами в следующей последовательности:

-применение статистических критериев для оценки однородности эмпирических функций распределений и стационарности основных параметров временных рядов климатических характеристик;

-применение регрессионного анализа для восстановления пропусков наблюдений и приведения непродолжительных рядов к многолетнему периоду;

-применение аналитических распределений вероятностей для аппроксимации эмпирических распределений и расчета параметров и квантилей этих распределений.

Поэтому, для того чтобы понимать, зачем и как пользоваться этими статистическими «инструментами», необходимо знать или вспомнить необходимые базовые сведения из статистического оценивания и регрессионного анализа.

3.1.Основные сведения из теории вероятностей

иматематической статистики

Математическая статистика – это раздел математики, разрабатывающий методы регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений. Другими словами, математическая статистика – это область науки, имеющая дело со сбором, анализом и интерпретацией данных. По определению известного математика, основателя статистического последовательного анализа, Абрахама Вальда (Wald 1902–1950): “Статистика – это совокупность методов, которые дают нам возможность принимать оптимальные решения в условиях неопределенности”. Фактически условия неопределенности имеют место всегда, и поэтому математическая статистика является наиболее «жизненной» и востребованной наукой.

138

В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений математическая статистика делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез. Описательная статистика включает в себя совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик.

Теоретической базой математической статистики является теория вероятностей, которая изучает математические законы распределения случайных событий. Но, если в теории вероятностей обычно распределение задано тем или иным образом, и требуется найти вероятности, числовые характеристики (например, математическое ожидание, дисперсию и т. п.), построить графики функции и плотности распределения, то в задачах математической статистики, напротив, известны выборочные данные, собранные по результатам какого-то эксперимента или наблюдения, по которым следует определить закон распределения, наиболее подходящий в данном случае, достоверную с некоторой долей вероятности информацию о том, какими могут быть математическое ожидание или среднеквадратическое отклонение (СКО) или другие характеристики. Основная особенность математической статистики состоит в том, что все ее выводы основываются на данных наблюдений, которые не являются точными и содержат случайные ошибки за счет погрешностей измерительных приборов, человеческого фактора, неоднородности данных, их недостаточности и т. п. По-

139