Г. Алексеев - Метеорологические и геофизические исследования

Оценки годового хода векторов средней скорости и параметров эллипсов СКО (рис. 7 б ) подтверждают сделанное выше заключение о том, что в холодный сезон средняя скорость направлена с ЮЮЗ на ССВ, а в теплый сезон в противоположном направлении. При этом увеличение модуля средней скорости в холодный сезон по сравнению с теплым в значительной степени обусловлено большей изменчивостью направления скорости ветра в теплый сезон. Направление и модуль СКО, как следует из таблицы 9, более устойчивы в течение года. Однако и в этих характеристиках наблюдается годовой ход, проявляющейся в зимнем усилении изменчивости. Инвариант I 1в холодный сезон составляет от 5.5 до 6.2 м/с, а в теплый – от 3.9 до 5.1 м/с. Форма эллипса СКО в течение года также изменяется. В холодный сезон он вытянут и ориентирован примерно в направлении среднего переноса, а в теплый сезон становится близким к окружности.

Рис. 7. Годовой ход роз повторяемости скорости ветра (а), совмещённых векторов среднего переноса и эллипсов рассеяния (б) и квантильных диаграмм (в)

Изменчивость модуля средней скорости ветра, как векторной величины, обусловлена не только его усилением или ослаблением, но и изменчивостью по направлению. Одной из характеристик вклада последней в общую дисперсию является отношение v = D V / I 1. Как следует из таблицы 9, в холодный сезон v =0.70–0.75, а в теплый сезон v =0.25–0.30, что подтверждает вывод о том, что летом относительная роль изменчивости по направлению в величине модуля средней скорости ветра возрастает. Подчеркнем, что сильные и штормовые ветры сосредоточены в относительно узком секторе – от Ю до З, причем штормовые ветры (более 25–30 м/с) – только в ЮЮЗ – ЮЗ секторах. Самые сильные ветры (до 40 м/с) наблюдаются зимой.

Таблица 9. Годовой ход модуля скорости ветра, вектора средней скорости ветра, инварианты тензора СКО по среднесуточным данным, вектора максимальной скорости ветра по срочным данным и параметры векторного тренда по среднемесячным данным

Выше были представлены средние климатические значения основных метеорологических параметров и статистические характеристики изменчивости для всего периода измерений. Рассмотрим теперь их межгодовую изменчивость. На рис. 8 приведены графики изменений среднемесячных значений Т, Р и N и их аппроксимации линейными трендами, годовой ход коэффициентов трендов ( б ) и их вклад в общую дисперсию ( в ).

Как видно из рис. 8, для Т и Р знак коэффициента линейного тренда изменяется от месяца к месяцу, во все месяцы тренд слабый, незначимый на 95 % уровне значимости, и объясняет не более 4–6 % общей дисперсии. Следует особо отметить ярко выраженные, значимые в зимний и летний сезоны, тренды балла общей облачности, положительные зимой и отрицательные летом и описывающие в эти сезоны до 30 % дисперсии. При этом согласованность знаков трендов Т и N (оба положительны зимой и имеют противоположные знаки летом) позволяет предположить, что влияние облачности на радиационный прогрев нижнего слоя атмосферы (уменьшение радиационного выхолаживания – зимой и увеличение инсоляции – летом) является одним из основных механизмов положительных трендов температуры воздуха в зимний и летний сезоны года.

Рис. 8. Долгопериодная изменчивость температуры воздуха, приземного давления и балла общей облачности в районе Тикси: а – изменчивость среднемесячных значений для января и июля и их аппроксимация линейными трендами; б – годовой ход коэффициентов тренда (положительный – 1, отрицательный – 2); в – дисперсионный вклад трендов в общую изменчивость МП (незначимый – 3, значимый на 95 % уровне значимости – 4)

Можно также отметить, что, согласно таблице 9, тренд скорости ветра в районе Тикси во все месяцы года слабый и статистически незначимый. В большинстве месяцев обнаружена слабая тенденция усиления южной составляющей скорости ветра.

Приведённые оценки показывают большой вклад процессов синоптического масштаба в климатическую изменчивость. Выше этот диапазон был проанализирован по данным, сгруппированным по одноименным месяцам. В нижеследующем изложении будет уточнён вклад в общую дисперсию годовой ритмики с учётом сезонной модуляции процессов синоптического масштаба и предпринята попытка оценить роль синоптических процессов в формировании многолетних трендов.

Наиболее компактную оценку интенсивности синоптической изменчивости с учётом низкочастотной модуляции можно получить по рядам внутримесячной дисперсии среднесуточных данных D ( t i ) j , центрированным на среднегодовые значения и годовой ход. На рис. 9 приведены графики отрезков временных рядов D ( t i ) j для Т и Р и оценки спектров S D (ω), указывающие на сильный годовой ход D ( t i ) j , модулированный в диапазоне межгодовой изменчивости.

Рис. 9. Временные ряды внутримесячной дисперсии среднесуточных данных температуры и давления D ( t i ) j (а) и соответствующие спектральные плотности (б)

Ряды D ( t i ) j , наряду с рядами среднемесячных значений ζ( t i ) j , можно рассматривать как ПКСП. Модель (4) позволяет уточнить вклад годовой ритмики в общую дисперсию. Как видно, из таблицы 10 (столбец 1), годовой ход ζ( t i ) j давления объясняет всего лишь 36 % дисперсии. Этот вывод согласуется с оценками, полученными в стационарном приближении в таблицах 3, 4 и на рис. 5. Оценки, приведенные в втором столбце таблицы 10, показывают, что без учёта сезонной модуляции синоптических процессов дисперсия годовой ритмики остаётся недооценённой более, чем на 50 %. Таким образом, полный вклад годовой ритмики в дисперсию велик не только для Т (95 %), но и для Р (75 %). К аналогичному результату приводит анализ и других МП. Это подтверждает правомерность расширенной трактовки годовой ритмики как совокупности процессов с годовой периодичностью во всех диапазонах.

Таблица 10. Вклад в общую дисперсию годовой ритмики температуры и давления без учёта (1) и с учётом (2) сезонной модуляции синоптических процессов (%) Примечание. Индексы регулярного годового хода m и его межгодовой модуляции ε