Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Многомерный анализ компонентов водного баланса Каспийского моря

ВАК РФ 25.00.28, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Многомерный анализ компонентов водного баланса Каспийского моря"

Российский государственный гидрометеорологический университет Факультет океанология

На правах рукописи

Сафар Рашад Тельман оглы

МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ КОМПОНЕНТОВ ВОДНОГО БАЛАНСА КАСПИЙСКОГО МОРЯ

Специальность 25.00.28 - «Океанология»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата геграфических наук

Санкт-Петербург 2008

003172934

Работа выполнена на кафедре ПО и ОПВ факультета океанологии Российского государственного гидрометеорологического университета (РГГМУ)

Научный руководитель

докт ор географических наук, профессор Валерии Николаевич Малинин

Официальные оппоненты

докп ор географических наук, профессор

докп ор географических наук, профессор

Николай Павлович Смирнов Владимир Юрьевич Георгиевский

Ведущая организация Ин-т Озероведения РАН (Санкт-Петербург)

Защита состоится «19» июня 2008 г в «15» часов «30» минут на заседании диссертационного совета Д 212 197 02 в Российском государственном гидрометеорологическом университете по адресу 195196, г Санкт-Петербург, Малоохтинский пр, 98 (актовый зал)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического университета

Автореферат разослан « »

2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат географических наук

ВН Воробьев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. Каспийское море является крупнейшим бессточным водоемом на земном шаре, уникальным по своим природным условиям и ресурсам Он играет большую роль в экономике пяти стран, расположенных на его побережье Республики Азербайджан, Исламской Республики Иран, Республики Казахстан, Российской Федерации и Республики Туркменистан На его шельфе сосредоточены значительные запасы нефти, для добычи которой уже в течение многих десятилетий используются нефтяные платформы и планируется строительство новых Трудно переоценить ры-бохозяйственное значение моря, поскольку здесь сосредоточены основные запасы осетровых, уловы которых составляют 90-95 % их мировой добычи Эффективность экономики Каспийского водохозяйственного комплекса, безопасность и благосостояние населения проживающего в прибрежной зоне, в значительной степени зависят от гидрометеорологического режима моря и, прежде всего от колебаний его уровня С резкими колебаниями уровня связан комплекс серьезных негативных экономических и экологических последствий для прибрежной зоны всех прикаспийских стран. Так, в результате многоводной длительной серии, начавшейся в 1978 г. и вызвавшей подъем уровня более чем на два метра все созданное человеком в прибрежной полосе подверглось затоплению или подтоплению Экономический ущерб от этого, даже по весьма приближенным оценкам, составляет не менее 2 млрд долларов

Для выявления причин колебаний уровня моря и разработки методов его долгосрочного прогноза необходимы данные об изменчивости компонент водного баланса, в том числе испарения и осадков за многолетний период времени Данные наблюдений на береговых или островных станциях, как правило, являются нерепрезентативными при оценке испарения и осадков для открытой акватории моря Кроме того, все большие трудности возникают из-за существенного сокращения сети метеорологического мониторинга после 1990 г, когда многие станции были закрыты Поэтому необходимо искать другие источники гидрометеорологической информации Цель работы - статистическое описание характеристик водного баланса Каспийского моря по данным реанализа на основе методов многомерного статистического анализа и уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1 Оценка возможности использования глобального архива «ретроспективного анализа» (реанализа) CDAS (Climate Data Assimilation System) для изучения пространственно-временных закономерностей полей испарения и осадков над морем

2 Выявление пространственно-временных закономерностей полей испарения, осадков и их разности (эффективного испарения) за длительный

период времени (1949-2005 rr) с помощью методов многомерного статистического анализа, в том числе,

- районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов,

- типизация межгодовых колебаний компонент вертикального влагообмена на однородные градации методом кластерного анализа,

- классификация сезонного хода полей вертикального влагообмена для всех районов моря,

3 Анализ трендов и цикличностей в межвековых и межгодовых колебаниях уровня моря и трендов в межгодовых колебаниях компонент вертикального влагообмена

4 Комплексный анализ факторов формирования межгодовых колебаний уровня моря и уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня

На защиту выносятся:

1 Закономерности межгодовой изменчивости полей испарения, осадков, эффективного испарения и уровня моря,

2 Пространственно-временная классификация полей испарения, осадков и эффективного испарения на основе методов многомерного статистического анализа,

3 Уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря

Научная новизна:

• Показано, что глобальный архив реанализа CDAS (Climate Data Assimilation System) может служить основой системы мониторинга полей испарения и осадков для Каспийского моря,

• Впервые выполнено районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов,

• Осуществлена типизация межгодовых колебаний и сезонного хода полей испарения, осадков и их разности за период 1949-2005 гг на основе алгоритмов кластерного анализа,

• В межвековом ходе уровня моря за последние 2000 лет с помощью спектрального анализа выделены циклы с периодами 1990, 830, 560, 410, 320,240,200 и 110лет,

• Предложены две модели долгосрочного прогноза среднегодового уровня моря, являющиеся естественным уточнением физико-статистического метода прогноза уровня, точность которых удовлетворяет практическим требованиям

Практическая значимость работы. Для оценки таких трудно определяемых компонент водного баланса, как испарение и осадки целесообразно

использовать глобальный гидрометеорологический архив CDAS (Climate Data Assimilation System), который дает возможность выявить не только временную, но и пространственную изменчивость указанных компонент Долгосрочный прмноз среднегодовых значений уровня является исключительно важным для всего комплекса прибрежной инфраструктуры моря, безопасного осуществления хозяйственно-экономической деятельности на берегах Каспийского моря, функционирования шельфовых сооружений и рыбного хозяйства

Личный вклад автора. Автором выполнена пространственно-временная классификация полей испарения, осадков и эффективного испарения за многолетний период времени (1949-2005 гг) С помощью методов многомерного статистического анализа и предложена географическая интерпретация потученных результатов Проведен анализ трендов и цикличностей в межвековых и межгодовых колебаниях уровня моря и трендов в межгодовых колебаниях компонент вертикального влагообмена Осуществлено уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря

Апробация работы Основные положения и отдельные результаты работы обсуждались на международной конференции «Изменение климата и окружающая среда» РГГМУ Санкт- Петербург, 2005, на третьей международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и научных работников «Международные и отечественные технологии освоения природных минеральных ресурсов и глобальной энергии» АГУ Астрахань, 2004, на международной конференции ЮНЕСКО по теме «Водные запасы проблемы, перспективы» БГУ 2003, на итоговой сессии УС РГГМУ 2006 и итоговой сессии УС БГУ 2004, на семинаре кафедры ПО и ОПВ РГГМУ

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, из них 1 статья в журнале из списка ВАК

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации составляет 96 страниц, включая 34 рисунка и 19 таблиц Список литературы составляет 98 наименований, в том числе 10 на иностранных языках

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, формулируются цели и задачи исследования, положения, выносимые на защиту и практическая значимость полученных результатов

В первой главе «Краткий обзор методов многомерного статистического анализа» рассматриваются те методы многомерного анализа, которые непосредственно используются при выполнении расчетов в данной работе Это метод главных компонент, метод факторного анализа, метод кластерного анализа Обсуждаются их конкретные алгоритмы в рамках прикладного пакета статистических программ Statistica 6 0

Вторая глава «Пространственно-временная изменчивость полей испарения и осадков» включает описание исходных данных полей испарения и осадков, районирование акватории моря по межгодовым колебаниям испарения, осадков и эффективного испарения, а также типизацию их межгодовых колебаний и классификацию сезонного хода

В разделе 2 1 «Исходные данные» обосновывается необходимость альтернативного источника информации для оценки испарения и осадков над морем, поскольку традиционные гидрометеорологические данные для их оценки являются нерепрезентативными для открытой акватории моря Кроме того, все большие трудности возникают из-за существенного сокращения сети метеорологического мониторинга в последнее десятилетие XX века Очевидно, в качестве такого альтернативного источника может быть использован глобальный архив CDAS (Climate Data Assimilation System), являющийся частью системы так называемого «ретроспективного» анализа» (реанализ) NOAA NCEP/NCAR Reanalysis, находящегося в свободном доступе на одном из интернетовских сайтов (http //sgi62 wwb noaa gov 8080), в котором одновременно приводятся среднемесячные данные по осадкам и испарению

Их значения заданы в узлах первичной широтно-долготной сетки 1 875°Ч1 875° с 1949 г и оперативно пополняются с очень небольшим запаздыванием во времени Основное преимущество их состоит в равномерном покрытии, как по акватории, так и во времени В данной работе значения осадков и испарения выбирались для 11 точек сеточной области, схема расположения которых дается на рис 1

В разделе 2 2 «Межгодовая изменчивость испарения и осадков над морем» дается сравнение рассчитанных нами среднемноголетних значений компонент влагообмена с данными других авторов и рассматривается их межгодовой ход для моря в целом за период 1949-2005 гг Среднемноголет-нее значение испарения после исключения систематической ошибки оказалось равным 1098 мм, осадков - 230 мм, а эффективного испарения - 868 мм, что неплохо согласуется с данными других авторов. На рис 2 приводится межгодовой ход испарения, осадков и эффективного испарения за указанный период времени для моря в целом Нетрудно видеть, что для всех компонент влагообмена характерен отрицательный линейный тренд, который значим по критерию Стьюдента на уровне а=0,05 При этом тренд в испарении описывает 14 % дисперсии исходного процесса, тренд в осадках- 7 %, в эффективном испарении - 11 %

Что касается пространственных особенностей формирования трендов в компонентах влагообмена на акватории моря, то максимальные тренды в испарении отмечаются в юго-восточной части моря, а минимальные - в северной части моря В осадках дело обстоит несколько иначе Максимальные значения тренда наблюдаются в северо-западной части моря, а ми-

нимальные - в южной части моря В эффективном испарении величины трендов распределены аналогично испарению, так как их максимальные значения наблюдаются в юго-западной части моря, а минимальные - в северной его части

В разделе 2 3 «Районирование акватории моря по межгодовым колебаниям испарения и осадков» использовались иерархическая классификация методом Уорда и факторный анализ Акваторию моря по межгодовым колебаниям испарения можно разделить на 3 класса, а по межгодовым колебаниям осадков — на 2 класса Перенесение результатов классификации на карту позволило для испарения выделить три квазиоднородных района северный, центральный и южный, причем распределение их носит достаточно хорошо выраженный зональный характер (рис 3) Для осадков северный и центральный районы объединились в один Также 2 района выделено в пространственном распределении эффективного испарения

Чтобы убедиться в достоверности выделенных районов, мы дополнительно использовали для классификации факторный анализ Разложению подвергались матрицы размером 11x57 В табл 1 представлены собственные числа разложения после первого и второго вращений для рассматриваемых компонент водного баланса

Таблица 1

Собственные числа разложение до вращения и после вращения

испарения, осадков и эффективного испарення

Собственные числа Испарение Осадки Эффективное испарение

К \

до вращения 7,48 1,58 1,12 5,55 2,77 5,98 2,5

Вклад, % 68 14 10 51 25 54 23'

после вращения 3,76 2,54 3,99 5,29 3,04 5,67 2,82

Вклад, % 34 22 36 48 28 51 26

Суммарный вклад первых трех факторов в дисперсию поля испарения составляет 92 %, двух факторов в дисперсию поля осадков - 76 %, эффективного испарения - 77 % В таблице 2 дается распределение факторных нагрузок Полужирным шрифтом выделены максимальные нагрузки в каждой строке Перенесение этих результатов на карту показывает, что выделенные квазиоднородные районы в точности соответствуют районированию компонент водного баланса, полученного с помощью кластерного анализа

Таблица 2

Распределение факторных нагрузок (ФН) полей испарения, осадков и эффективного испарения

Номер точек Испарение Осадки Эффективное испарение

1 ФН 2 ФН ЗФН 1 ФН 2 ФН 1 ФН 2 ФН

точка 1 0,05 0,95 0,02 0,69 -0,18 -0,13 0,79

точка 2 0,27 0,77 0,51 0,93 -0,07 0,07 0,89

точка 3 0,25 0,81 0,47 0,85 0,06 0,39 0,84

точка 4 0,31 0,28 0,85 0,92 0,09 0,05 0,59

точка 5 0,36 0,22 0,88 0,89 0,26 0,75 0,43

точка 6 0,52 0,22 0,81 0,80 0,46 0,88 0,26

точка 7 0,59 0,22 0,74 0,65 0,62 0,95 0,18

точка 8 0,75 0,22 0,59 0,28 0,80 0,95 0,01

точка 9 0,78 0,26 0,53 0,31 0,77 0,95 0,11

точка 10 0,89 0,05 0,25 -0,50 0,65 0,81 -0,18

точка 11 0,91 0,19 0,31 -0,32 0,83 0,90 0,00

В разделе 2 4 «Типизация межгодовых колебаний испарения и осадков» приводятся результаты разбиения временных рядов компонент водного баланса на 5 однородных градаций «ниже нормы», «норма», «выше нормы», «значительно ниже нормы» и «значительно выше нормы» Использование для этой цели кластерного анализа представляется наиболее адекватным решением, поскольку в данном случае значения временного ряда, отнесенные в одну градацию, оказываются наиболее близкими, в то время как различия значений, принадлежащих разных градациям, напротив, максимальны При этом границы между классами могут не совпадать с долями среднеквадратического отклонения и даже среднее значение в градации «норма» может отличаться от среднего арифметического всего ряда В таблице 3 приведены оценки границ распределения среднегодовых значений испарения, осадков и эффективного испарения за 1949-2005 гг для указанных градаций

В разделе 2 5 «Классификация сезонного хода компонент водного баланса» рассматривается выделение квазиоднородных сезонов года путем построения дендрограмм методом Уорда для квазиоднородных районов моря для среднемноголетних месячных значений испарения, осадков и их разности Результаты классификации приводятся в табл 4

Таблица 3

Распределение среднегодовых значений испарения, осадков, и эффективного испарения на пять градаций для всей акватории моря

Градация

я 2 Л S 3 S 3 s 2 3 3 5

Параметр 4 S" 3Í о н я Я о Г И я 2 я S ГО я о, о я о и ин NN Норма Выше нор К А 5 2 н я Я о г а CS 3 Я Л го н

Испарение

Нижняя граница 684 886 1060 1196 1355

Среднее 778 966 1112 1241 1427

Верхняя граница 831 1031 1160 1296 1460

Осадки

Нижняя граница 138 173 202 246 345

Среднее 158 188 219 274 366

Верхняя граница 172 201 245 312 423

Эффективное испарение

Нижняя граница 475 652 783 879 1152

Среднее 561 723 810 989 1197

Верхняя граница 615 766 843 1074 1296

Таблица 4

Структура квазиоднородных сезонов для испарения, осадков и эффективного испарения в различных районах моря

Район Холодный период Теплый период

Зимний сезон весенний сезон летний сезон осенний сезон

испарение северный I, II, III, XI, XII IV, V VI, VII, VIII IX, X

центральный 1,11,III VI, V VI, VII ,VII .IX, X XI, XII

южный I, II, XII III, IV, V VI, VII, VIII, IX X, XI

море I,II,III VI, V VI, VII ,VII ,IX, X XI, XII

Район Холодный период Теплый период

Зимний сезон весенний сезон летний сезон осенний сезон

осадки северный I, II, III, XI, XII IV, V VI, VII, VIII IX, X

южный I, XI, XII II, III, IV V, VI, VII, VIII X, IX

море I, II, III IV, V, VI VII, VIII, IX X, XI, XII

Рч 1 Д северный I, II, III IV, V VI, VII, VIII, IX, X XI, XII

южный I, II, III, XI, XII IV, V VI, VII, VIII IX, X

море I, II, III IV, V VI, VII, VIII, IX, X XI, XII

В целом структура сезонов в испарении и осадках очень похожа Переходные сезоны (весна и осень) в основном состоят из двух месяцев В северном районе зимний сезон длиннее летнего сезона, а в центральном и южном, наоборот, он короче

В третьей главе «Факторы формирования изменчивости уровня и долгосрочный прогноз» дается краткий обзор методов долгосрочного прогноза уровня Каспийского моря, рассматривается его межвековая и межгодовая изменчивость, обсуждаются факторы формирования и физико-статистический метод долгосрочного прогноза уровня

В разделе 3 1 «Краткий обзор методов долгосрочного прогноза уровня Каспийского моря» приводится классификация морских прогнозов, исходя из которой методы долгосрочного прогноза делятся на 6 групп гидродинамические, генетические, вероятностные, климатические, физико-статистические и статистические Применительно к прогнозам уровня Каспийского моря дается краткий обзор исследований, посвященных данной чрезвычайно сложной проблеме, для каждой из этих групп Впрочем, подчеркнем, что разделение на указанные группы в определенной степени условно, ибо некоторые методы сложно отнести к конкретной группе

В разделе 3 2 «Межвековая и межгодовая изменчивость уровня моря» рассматриваются изменения уровня Каспия в историческое время, те за последние 2000 лет При этом используются палеоклиматические данные, полученные в работе (Варущенко и др, 1987), в которой восстановлен ход уровня моря по десятилетиям с начала нашей эры, а также данные инструментальных наблюдений в г Баку с 1840 г по настоящее время Хотя

точность восстановленных палеоклиматических значений уровня практически невозможно проконтролировать, тем не менее, это дает возможность приближенного сравнения колебаний уровня на современном этапе и в отдаленном прошлом

Следует отметить, чго в прошлом неоднократно наблюдались периоды, в течение которых уровень был существенно выше или ниже современных отметок. Так, полный размах колебаний по палеоклиматическим данным составляет 8,5 м, а по инструментальным данным - только 3,7 м (рис 4) Это означает, что колебания уровня в прошлом столетии не относятся к числу выдающихся событий в истории Каспия, а представляют рядовое явление

Десятилетние данные временного ряда уровня за последние 2000 лет были подвергнуты спектральному анализу Выделен ряд гармоник, характеристики которых с оценкой значимости по критерию Стьюдента, даются втабл 5 Все представленные в табл 5 гармоники являются значимыми на уровне значимости а=0 05

Таблица 5

Характеристика циклов в межвековом ходе уровня Каспийского моря за последние 2000 лет

Период, Амплитуда Вклад % Т Т*

годы см

1990 188,8 30,1 1,96 11,5

830 122,7 11,9 1,96 5,8

560 112,9 10,1 1,96 5,2

410 126,3 13,3 1,96 6,2

320 93,7 7,4 1,96 4,2

240 76,4 5,5 1,96 3,7

200 55,8 3,9 1,96 3,1

110 78,3 5,8 1,96 3,9

Наиболее мощная гармоника, имеющая период 1990 лет, в данном случае имеет смысл нелинейного тренда Вклад ее в дисперсию исходного ряда достигает 30 % Выделенные нами циклы описывают около 88 % дисперсии исходного ряда. Аппроксимация уровня моря данными гармониками имеет следующий вид

Кар« = А,99Ч5Ш(СОтО <Рт<) + Л<и051П(°>т ЛШ$Ш(Ш560 <Р5М) +

+А41051п(о}4101- <р41д)+ Атит(а>т-Ъ- (р32!) + Аш*1п(со240 <р24Г>)+ А20^т(а200 /- <р20с) + Апозт(сопо (- <рш) (1)

Результаты предвычисления уровня по формуле (1) приводятся на рис 4 Нетрудно видеть, что гармоники довольно хорошо описывают основные закономерности в межвековых колебаниях уровня

Рис 1. Схема расположения точек широтно-долготной сетки архива СЭАБ, приходящихся на акваторию моря.

1600 1400 1200 1ООО

"" Е АЛ у = -4,33х + 1227.5

Д К2 = 0,13 , год

1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

200 100

мм ^ «ьШ V - -0.92« + 256,9

V V V год

1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

1940 1950 1960 1970

1990 2000 2010

Рис. 2. Межгодовой ход испарения (Е), осадков (Р) и эффективного испарения (Е-Р) за 1949-2005 гг. и их линейные тренды

Рис. 3. Районирование акватории Каспийского моря по характеру межгодовых колебаний испарения (Е), осадков (Р) и эффективного испарения (Е-Р).

Рис 4 Межвековой ход уровня ( красная кривая) и его аппроксимация (синяя кривая) по формуле (1)

Рис 6 Сопоставление фактических и прогностических по модели (10) значений морского уровня в г Баку

Максимальная ошибка отмечается в У-У1 веках и очевидно связана с ненадежными палеоклиматическими данными для этого периода времени Анализ межгодовых колебаний уровня моря за период 1840-2005 гг. в г Баку показывает, что диапазон изменений уровня в указанный промежуток времени составил примерно 3,7 м При этом можно выделить три достаточно стабильных периодов, в течение которых уровень характеризуется однонаправленными изменениями К ним относятся (рис 5) фаза относительно стабильного стояния уровня (1840-1929 гг), фаза резкого снижения уровня (1930-1977 гг) и фаза его резкого повышения (1978-2005 гг)

Как следует из рисунка 5, в межгодовом ходе отмечается ярко выраженный линейный тренд, который описывает 75 % дисперсии исходного ряда Анализ первичных статистических характеристик для указанных выше трел однородных периодов показал, что минимальная изменчивость уровня, приводится на фазу стояния уровня Из оценок положения (среднего, моды, медианы), а также коэффициентов асимметрии и эксцесса ясно, что распределение уровня для каждой фазы значительно отличается от нормального

В разделе 3 3 «Факторы формирования колебаний уровня моря» довольно подробно обсуждается генезис межгодовых колебаний уровня Данный вопрос представляется чрезвычайно важным, поскольку современная наука оказалась не в состоянии предсказать длительную многоводную серию, начавшуюся в 1978 г и вызвавшую подъем уровня более чем на два метра В результате этого подъема многочисленные объекты прибрежной инфраструктуры подверглись затоплению или подтоплению Очевидно, главной причиной неудачных прогнозов следует считать отсутствие до последнего времени адекватных физических представлений о природе формирования меж годовой изменчивости уровня моря

В общем случае на изменения уровня воздействует большое число различных по своей природе факторов, которые можно разделить на четыре группы

1 Геолого-геодинамические факторы

2 Космогеофизические факторы

3 Антропогенные факторы

4 Гидрометеорологические факторы

Анализ этих факторов показывает, что именно гидрометеорологические факторы, прежде всего, обусловливают межгодовую изменчивость уровня моря через соответствующие изменения водного баланса В частности, в работах В Н Малинина была достаточно достоверно установлена преимущественно климатическая обусловленность межгодовых колебаний уровня Каспийского моря и предложена концептуальная модель их формирования, суть которой сводится к следующему

Межгодовые колебания уровня Каспия определяются процессами крупномасштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике

При усилении процессов циклонической активности в Северной Атлантике и, прежде всего, в области исландской депрессии происходит возрастание испарения и понижение температуры поверхности океана При этом увеличивается влагосодержание атмосферы. Кроме того, усиление циклонической активности вызывает повышение зональной составляющей эффективной скорости горизонтального переноса атмосферной влаги, характер» 5ующей количество переносимого водяного пара в системе средней циркуляции атмосферы и крупномасштабных синоптических вихрей Наконец, при росте циклонической активности происходит углубление Исландского минимума давления и его пространственные миграции В свою очередь, его углубление усиливает интенсивность Северо-Атлантического колебания, которые в значительной степени регулирует адвективный (за счет средней цирк уля-ции) зональный перенос атмосферы в умеренных широтах Все это вместе взятое должно приводить к значительному повышению зонального переноса водяного пара в системе общей циркуляции и синоптических вихрей на европейский континент и европейскую территорию России (ЕТР) Естественно, при ослаблении циклонической и возрастании антициклонической активности картина будет меняться на противоположную

Таким образом, если вследствие процессов крупномасштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике большее количество атмосферной влаги будет переноситься в системе преобладающего зонального переноса на континент, то соответственно большее количество осадков должно выпасть в бассейне Волги Следовательно, происходит увеличение ее годового стока и наблюдается положительное приращение уровня моря Обратная картина отмечается при ослаблении зонального переноса атмосферной влаги в Северной Атлантике, когда в бассейне Волги выпадает меньшее количество осадков, что приводит к уменьшению годового стока и отрицательным приращениям уровня Итак, колебания уровня Каспия следует рассматривать как интегральный индикатор влагообмена в системе океан-атмосфера-суша

В разделе 3 4 «Физико-статистический метод долгосрочного прогноза уровня» дается обоснование этого метода и представлены результаты двух прогностических моделей, позволяющих предвычислять уровень моря с практической точки зрения с достаточной точностью Рассмотренная выше концептуальная модель формирования межгодовых колебаний УКМ послужила основой разработки физико-статистического метода его долгосрочного прогноза (В Н Малинин, 1994) Суть его состоит в том, что вначале устанавливаются физические связи функции отклика с определяющими факторами, а затем уже на статистической основе строится прогностическая модель, заблаговременность которой зависит от инерционности воздействующих на изучаемый процесс факторов При этом статистическим аппаратом для решения указанной задачи обычно служит классический

метод множественной регрессии В общем случае прогностическую схему для уровня моря можно разбить на три последовательных этапа 1 - прогноз стока Волги, 2 — прогноз изменений объема моря, 3 - прогноз УКМ

При построении прогностической модели стока Волги предикторами служат осадки, выпавшие на территории бассейна за предшествующие два года Но поскольку, как было показано выше, осадки сами являются продуктом крупномасштабного влагообмена в системе океан-атмосфера-материк, то это вызывает необходимость учета процессов крупномасштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике В результате возникает необходимость в построении многоступенчатой (иерархической) прогностической модели стока Волги, состоящей из нескольких локальных (частных), причем каждая новая модель учитывает результаты предыдущей Прогноз изменений объема моря с высокой точностью осуществляется по прогностическим данным стока Волги Для прогноза непосредственно среднегодового уровня (Ь(|+1)) моря используется двухпараметрическая модель вида

Ь(1+1Г«Ь,2„ЛУ(1Ч)), (2)

где Ь12] - уровень в декабре предшествующего года Значения Ь12] и АУ(|+1) характеризуют соответственно инерционную и динамическую составляющие в изменениях уровня Если ДУ>0, то уровень повышается, если АУ<0, то он понижается

Независимый прогноз уровня моря по указанной схеме был осуществлен за период с 1967 по 1986 гг Стандартная ошибка его составила 5,1 см/год, причем максимальная ошибка, которая отмечалась в 1979 г, была равна только 10 см.

Несмотря на довольно высокую точность долгосрочного прогноза уровня моря, достаточно очевидными являются определенные недостатки рассмотренной выше прогностической схемы В частности, окончательный прогноз УКМ основан на предварительном прогнозе изменений объема моря и стока Волги Отметим также громоздкость прогностической схемы для стока Волги, обусловленной необходимостью построения иерархических моделей, которые требуют привлечения большого объема данных не только по характеристикам увлажнения в бассейне, но и по характеристикам взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике

Учитывая, что межгодовые колебания ДУ и приращения уровня АЛ1 происходят практически синхронно, то перепишем выражение (2) как

(3)

где ДА = Ь12(1)-Ь12{]1) - внутригодовые изменения УКМ Отсюда видно, что среднегодовой уровень моря может быть предвычислен по данным об уровне за декабрь текущего и предшествующего года Использование классичес-

кой модели множественной линейной регрессии для расчета среднегодового уровня моря на основе фактических данных об уровне за декабрь текущего и предшествующего года позволило получить следующее уравнение

Ь,= Ю,41 + 0,46Ь,2(10,52Ь,ад (4)

Отметим, что коэффициенты данной зависимости очень мало меняются с изменением объемов зависимой и независимой выборок В таблице 6 приводятся параметры зависимости, когда в качестве зависимой выборки принимался период с 1949 по 1990 гг, а независимой - период с 1991 по 2005 гг Естественно, что коэффициент детерминации данной модели, показывающий долю объясненной дисперсии функции отклика, очень близок к единице (112= 0,997) Очень важно, что расчет Ь по независимым данным показал, что стандартная ошибка почти не изменилась по сравнению с обучающейся выборкой и составила о (х)= 2 71 см/год Таким образом, данную величину можно рассматривать как теоретическую ошибку физико-статистического метода, т е тот предел, к которому нужно стремиться при построении прогностических моделей На первом этапе, в качестве прогностической, рассматривалась инерционная модель вида

Ь1=12 45+ 101Ь12(И) (5)

Таблица 6

Оценки параметров регрессионных моделей для среднегодовш о уровня моря в г. Баку

Модель Коэффициент детерминации, И2 Критерий Фишера, Г Стандартная ошибка модели, с(1), см/год Стандартная ошибка прогноза уровня по независимым данным, см/год

4 0,997 3652 2,71 3,12

5 0,946 707,3 8,51 7,24

7 0,854 114,5 15,49 12,38

8 0,948 357,6 8,47 6,18

9 0,954 293,0 8,04 7,58

10 0,954 293,0 8,04 5,90

Параметры данной модели, рассчитанные методом наименьших квадратов, приведены в табл 6 Для независимой выборки стандартная ошибка инерционного прогноза составляет Сту(х) =7,24 см/год, что значительно ниже допустимой ошибки прогноза, определяемой по величине стандартного отклонения

Из уравнения (3) следует, что поскольку величина Ь,2(1является известной, то прогнозу подлежит только уровень моря в декабре текущего года Ь]21 Очевидно, для его прогноза целесообразно вначале рассмотреть возможности чисто инерционной модели, предикторами в которой служат среднемесячные значения уровня моря предшествующего года, т е

Чг,= Г(Ь12(,-п> Ь1,и)> > Ч о > Ь12(1-2))> (6>

где Ь,2(12) - среднемесячный уровень в декабре с заблаговременностью два года Отсюда видно, что общее число предикторов в прогностической модели (6) равно т=13 В результате пошаговой регрессии получена оптимальная модель, которая включает в качестве предикторов уровень моря в декабре двух предшествующих лет и имеет вид

Ь1ад = 2,62 + 1,18Ь12(1.1Г0,16Ь12(1.2). (7)

параметры которой, также представлены в табл 6 Коэффициент детерминации модели составляет Я2=0 854, а стандартная ошибка прогноза по независимой выборке а =\2 38 см/год

Подставляя (7) в основную модель (5), получаем окончательно следующую прогностическую модель для среднегодовых значений уровня моря

Ь = 11,58 + 1,10Ь(2{1 ц- 0,11 Ь12(ь2) (8)

Как видно из результатов моделирования (табл 6), точность прогноза уровня заметно возросла, причем самое важное, что прогноз по независимой выборке оказался даже лучше, чем по зависимой выборке Итак, по данным об уровне моря в декабре за два предшествующих года можно довольно уверенно прогнозировать среднегодовой уровень в г Баку

Однако, учитывая, что еще не все прогностические резервы исчерпаны, то было осуществлено дополнительное изучение возможных предикторов из числа компонент водного баланса моря и внешних факторов Более эффективной по сравнению с (6) является прогностическая модель, которая содержит значения эффективного испарения Е^ в точке с координатами (<р=37 08 с ш., Х=50 37 в д), находящейся вблизи г Баку и аномалии температуры воздуха северного полушария ДТп, взятые в предшествующий год Итак, сформулируем модель в виде

Ъ = Ь. + Ь Ь „+Ь Е ., + Ь.АТ . п (9)

1 0 1 12(1-1) 2 эф(1-1) 3 сп(ь1) '

В качестве зависимой выборки в регрессионной модели (10) принимался периоде 1949 по 1990 гг, а независимой-период с 1991 по 2005 гг Параметры модели (9) приводятся в табл 6 Нетрудно видеть, что точность прогноза уровня заметно повысилась В результате расчетов было установлено, что ошибки прогноза уровня могут быть еще более уменьшены, если удлинять зависимую выборку каждый раз на один год, заново пересчитывать коэф-

фициенты модели и делать независимый прогноз на один шаг вперед Тогда коэффициенты регрессии в модели (9) зависят от времени t

Ь*.=ЬД) + b,(t) h12i + ЬД)Е ф, + ЬД)Тсп, (10)

Действительно, в этом случае стандартная ошибка прогноза уровня по независимым данным составляет лишь 5 9 см/год, что вполне соответствует практическим требованиям. Сопоставление прогностических и фактических значений уровня в г Баку за независимый период времени дается на рис. 6. Нетрудно видеть, что максимальная ошибка отмечается в 1996 г и равна 15 см Таким образом, для практического использования можно рекомендовать прогностические модели (9) и (10) Первая из них требует минимум исходной информации, а вторая имеет минимальную средне-квадратическую ошибку прогноза морского уровня

В заключении сформулированы основные результаты и выводы, полученные в настоящем исследовании.

1. Впервые для выявления пространственно-временных закономерностей полей испарения и осадков над морем использован глобальный архив CDAS (Climate Data Assimilation System), являющийся частью системы так называемого «ретроспективного» анализа» (реанализ) NOAA NCEP/NCAR Reanalysis Показано, что в осенне-зимний (август-март) период года в значениях испарения из архива CDAS присутствует положительная систематическая ошибка порядка 20 %, исключение которой позволяет получить корректные ряды по испарению В значениях осадков над морем заметных систематических ошибок не выявлено Учитывая, что архив CDAS оперативно пополняется с очень небольшим запаздыванием во времени, то он может служить основой системы мониторинга полей испарения и осадков для Каспийского моря

2 В межгодовом ходе испарения, осадков и их разности (эффективное испарение) за период 1949-2005 гг присутствуют отрицательные тренды Величина тренда и ее вклад в дисперсию исходного процесса составляют соответственно для испарения -4,3 см/год и 37 %, для осадков -0,9 см/год и 26 % и для эффективного испарения -3,4 см/год и 33 %

3 Впервые выполнено районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов Показано, что по межгодовым колебаниям испарения акватория моря может быть разделена на три квазиоднородных района (северный, центральный и южный), распределение которых носит хорошо выраженный зональный характер Для осадков выделяются лишь два района южный, совпадающий с аналогичным районом в испарении и центрально-северный, объединяющий северный и центральный районы вместе Для эффективного испарения выделяются также два района северный и центрально-южный

4 Впервые с помощью кластерного анализа осуществлена типизация межг одовых колебаний испарения, осадков и эффективного испарения на пять однородных градаций и классификация их сезонного хода с выделением квазиоднородных сезонов

5 В межвековом ходе уровня моря за последние 2000 лет с помощью спектрального анализа выделены циклы с периодами 1990, 830, 560, 410, 320, 240, 200 и 110 лет Наиболее мощная гармоника с периодом 1990 лет, вклад которой в дисперсию исходного ряда достигает 30 %, имеет смысл нелинейного тренда Выделенные циклы описывают около 88 % дисперсии исходного ряда и довольно хорошо описывают межвековую изменчивость уровня моря

6 Предложены две модели долгосрочного прогноза среднегодового уровня моря в г Баку, являющиеся естественным уточнением физико-статистического метода прогноза уровня В первой модели предикторами служат значения уровня моря в Баку в декабре за два предшествующих года Во второй - значения уровня в декабре, эффективного испарения над Каспием и аномалии температуры воздуха северного полушария за предшествующий год Показано, что стандартная ошибка прогноза уровня по независимым данным за период с 1991 по 2005 гг в первом случае составляет 6,2 см/год, а во втором - 5,9 см/год, что существенно ниже допустимой ошибки прогноза и вполне приемлемо с практической точки зрения

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1 Малинин В Н, Сафар Р.Т К уточнению физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня Каспийского моря// Вестник ВГУ, серия География Геоэкология, 2007, №2, июль-декабрь с 13-17 (данный журнал входит в список ВАКа)

2 Малинин В Н, Сафар РТ Использование физико-статистического метода для прогноза уровня Каспийского моря// Материалы итоговой сессии ученого совета РГГМУ- СПб изд РГГМУ, 2006 с 65-67

3 Сафар РТ Межгодовая изменчивость и долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря Международная конференция «Изменение климата и окружающая среда» РГГМУ (06-0912 2005) Санкт- Петербург, 2005 с 221-224

4 Мехдиева ГН, Сафар РТ Долгосрочный прогноз стока реки Сулак Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ- Баку изд БГУ, 2004 с 109-111, (оригинал на Азербайджанском языке)

5 Сафар РТ Изучение временной структуры солнечной активности и колебания уровня Каспийского моря Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и научных работников «Международные и отечественные технологии освоения природных минеральных ресурсов и глобальной энергии» (06-08 октября 2004), АГУ Астрахань, 2004 с 83-85

6 Сафар РТ Изучение временной структуры солнечной активности Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ- Баку изд БГУ, 2004 с 142-144 ( оригинал на Азербайджанском языке)

7 Сафар Р Т Долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ- Баку изд, 2004 с 144-146 ( оригинал на Азербайджанском языке)

8 Сафар Р Т Сверхбольшие циклы временного хода стока реки Днепра. Международная научно-практическая конференция ЮНЕСКО по теме «Водные запасы проблемы, перспективы» (10 09 2003), БГУ изд БГУ, 2003 с 31-33 (оригинал на Азерб*"™-^"''™»'

Отпечатано с готового оригинал-макета в ЦНИТ «АСТЕРИОН» Заказ № 130 Подписано в печать 15 05 2008 г Бумага офсетная Формат 60x84'/ Объем 15,1 п л Тираж 120 экз Санкт-Петербург, 191015, а/я 83, тел /факс (812) 275-73-00,970-35-70 а51епоп@а5Гепоп га

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Сафар Рашад Тельман оглы

Введение

Глава 1. Краткий обзор методов многомерного статистического анализа

1.1 Метод главных компонент

1.2 Факторный анализ

1.3 Кластерный анализ

Глава 2. Пространственно-временная изменчивость полей испарения и осадков

2.1 Исходные данные

2.2 Межгодовая изменчивость испарения и осадков над морем

2.3 Районирование акватории моря по межгодовым колебаниям испарения и осадков.

2.4 Типизация межгодовых колебаний испарения и осадков

2.5 Классификация сезонного хода компонент водного баланса

Глава 3. Факторы формирования изменчивости уровня и долгосрочный прогноз.

3.1 Краткий обзор методов долгосрочного прогноза уровня Каспийского моря

3.2 Межвековая и межгодовая изменчивость уровня моря

3.3 Факторы формирования колебаний уровня моря

3.4 Физико-статистический метод долгосрочного прогноза уровня 78 Заключение „ 87 Список использованных источников

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Многомерный анализ компонентов водного баланса Каспийского моря"

Актуальность работы. Каспийское море является крупнейшим бессточным водоемом на земном шаре, уникальным по своим природным условиям и ресурсам. Он играет большую роль в экономике пяти стран, расположенных на его побережье: Республики Азербайджан, Исламской Республики Иран, Республики - Казахстан, Российской Федерации и Республики Туркменистан. На его шельфе сосредоточены значительные запасы нефти, для добычи которой уже в течение многих десятилетий используются нефтяные платформы и планируется строительство новых. Трудно переоценить рыбохозяйственное значение моря, поскольку здесь сосредоточены основные запасы осетровых, уловы которых составляют 90-95 % их мировой добычи.

Эффективность экономики Каспийского водохозяйственного комплекса, безопасность и благосостояние населения проживающего в прибрежной зоне, в значительной степени зависят от гидрометеорологического режима моря и, прежде всего от колебаний его уровня. С резкими колебаниями уровня связан комплекс серьезных негативных экономических и экологических последствий для прибрежной зоны - всех прикаспийских стран. Так, в результате многоводной длительной серии, начавшейся в 1978 г. и вызвавшей подъем уровня более чем на два метра все созданное человеком в прибрежной полосе подверглось затоплению или подтоплению. Экономический ущерб от этого, даже по весьма приближенным оценкам, составляет не менее 2 млрд. долларов.

Для выявления причин колебаний уровня моря и разработки методов его долгосрочного прогноза необходимы данные об изменчивости компонент водного баланса, в том числе испарения и осадков за многолетний период времени. Данные наблюдений на береговых или островных станциях, как правило, являются нерепрезентативными при оценке испарения и осадков для открытой акватории моря. Кроме того, все большие трудности возникают из-за существенного сокращения сети метеорологического мониторинга после 1990 г., когда многие станции были закрыты. Поэтому необходимо искать другие источники гидрометеорологической информации.

Цель работы - статистическое описание характеристик водного баланса Каспийского моря по данным реанализа на основе методов многомерного статистического анализа и уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Оценка возможности использования глобального архива «ретроспективного анализа» (реанализа) CD AS (Climate Data Assimilation System) для изучения пространственно-временных закономерностей полей испарения и осадков над морем;

2. Выявление пространственно-временных закономерностей полей испарения, осадков и их разности (эффективного испарения) за длительный период времени (1949-2005 гг.) с помощью методов многомерного статистического анализа, в том числе:

- районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов;

- типизация межгодовых колебаний компонент вертикального влагообмена на однородные градации методом кластерного анализа;

- классификация сезонного хода полей вертикального влагообмена для всех районов моря;

3. Анализ цикличностей в межвековых колебаниях уровня, трендов в межгодовых колебаниях уровня и компонентах вертикального влагообмена.

4. Анализ возможных факторов формирования межгодовых колебаний уровня моря и уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня.

На защиту выносятся:

1. Закономерности межгодовой изменчивости полей испарения, осадков, эффективного испарения и уровня моря;

2. Пространственно-временная классификация полей испарения, осадков и эффективного испарения на основе методов многомерного статистического анализа;

3. Уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря.

Научная новизна:

• Показано, что глобальный архив реанализа CDAS (Climate Data Assimilation System) может служить основой системы мониторинга полей испарения и осадков для Каспийского моря;

• Впервые выполнено районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов;

• Осуществлена типизация межгодовых колебаний и сезонного хода полей испарения, осадков и их разности за период 1949-2005 гг. на основе алгоритмов кластерного анализа;

• В межвековом ходе уровня моря за последние 2000 лет с помощью спектрального анализа выделены значимые по критерию Стьюдента циклы с периодами 1990, 830, 560, 410, 320, 240, 200 и 110 лет;

• Предложены две модели долгосрочного прогноза среднегодового уровня моря, являющиеся естественным уточнением физико-статистического метода прогноза уровня, точность которых удовлетворяет практическим требованиям.

Практическая значимость работы. Для оценки таких трудно определяемых компонент водного баланса, как испарение и осадки целесообразно использовать глобальный гидрометеорологический архив CD AS (Climate Data Assimilation System), который дает возможность выявить не только временную, но и пространственную изменчивость указанных компонент. Долгосрочный прогноз среднегодовых значений уровня является исключительно важным для всего комплекса прибрежной инфраструктуры моря, безопасного осуществления хозяйственно-экономической деятельности на берегах Каспийского моря, функционирования шельфовых сооружений и рыбного хозяйства.

Личный вклад автора. Автором выполнена пространственно-временная классификация полей испарения, осадков и эффективного испарения за многолетний период времени (1949-2005 гг.) с помощью методов многомерного статистического анализа и предложена географическая интерпретация полученных результатов. Проведен анализ трендов и цикличностей в межвековых и межгодовых колебаниях уровня моря и трендов в межгодовых колебаниях компонент вертикального влагообмена. Осуществлено уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря.

Апробация работы. Основные положения и отдельные результаты работы обсуждались: на международной конференции «Изменение климата и окружающая среда» РГГМУ. Санкт- Петербург, 2005; на третьей международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и научных работников «Международные и отечественные технологии освоения природных минеральных ресурсов и глобальной энергии» АГУ. Астрахань, 2004; на международной конференции ЮНЕСКО по теме «Водные запасы: проблемы, перспективы» БГУ 2003, на итоговой сессии УС РГГМУ 2006 и итоговой сессии УС БГУ 2004, на семинаре кафедры ПО и ОПВ РГГМУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, из них 1 статья в журнале из списка ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации составляет 96 страниц, включая 34 рисунок и 19 таблиц. Список литературы составляет 98 наименований, в том числе 10 на иностранных языках.

Заключение Диссертация по теме "Океанология", Сафар Рашад Тельман оглы

Заключение

Результаты выполненного исследования подтверждают, что межгодовые колебания уровня моря, прежде всего, обусловлены соответствующими изменениями водного баланса, т.е. климатическими факторами. Все другие факторы являются либо малыми, либо в крайнем случае имеют разнонаправленный характер, вследствие чего их суммарный эффект близок к нулю. Полученные в данном исследовании научные результаты можно сформулировать следующим образом.

1. Глобальный архив CDAS (Climate Data Assimilation System), являющийся частью системы так называемого «ретроспективного» анализа» (реанализ) NOAA NCEP/NCAR Reanalysis, впервые использован для выявления пространственно-временных закономерностей полей испарения и осадков над морем, несомненным достоинством которого является равномерное покрытие данными всей акватории моря. Показано, что в осенне-зимний (август-март) период года в значениях испарения из архива CDAS присутствует положительная систематическая ошибка порядка 20 %, исключение которой позволяет получить корректные ряды по испарению. В значениях осадков над морем заметных систематических ошибок не выявлено. Учитывая, что архив CDAS оперативно пополняется с очень небольшим запаздыванием во времени, то он может служить основой системы мониторинга полей испарения и осадков для Каспийского моря.

2. В межгодовом ходе испарения, осадков и их разности (эффективное испарение) за период 1949-2005 гг. присутствуют значимые отрицательные тренды. Величина тренда и ее вклад в дисперсию исходного процесса составляют соответственно для испарения -4,3 см/год и 37 %; для осадков -0,9 см/год и 26 % и для эффективного испарения -3,4 см/год и 33 %.

3. Впервые выполнено районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов. Показано, что по межгодовым колебаниям испарения акватория моря может быть разделена на три квазиоднородных района (северный, центральный и южный), распределение которых носит хорошо выраженный зональный характер. Для осадков выделяются лишь два района: южный, совпадающий с аналогичным районом в испарении и центрально-северный, объединяющий северный и центральный районы вместе. Для эффективного испарения выделяются также два района: северный и центрально-южный.

4. Кластерный анализ межгодовых колебаний полей испарения, осадков и их разности за период 1949-2005 гг. позволил выделить пять однородных градаций: «норма», «выше нормы», «ниже нормы», «значительно ниже нормы», «значительно выше нормы». Для каждой градации установлены количественные границы и рассчитаны статистические характеристики, позволяющие проследить динамику переходов компонент влагообмена из одной градации в другую.

5. Классификация сезонного хода полей вертикального влагообмена позволила выделить квазиоднородные сезоны для всех районов моря, не совпадающие с календарными сезонами. В целом структура сезонов в испарении и осадках очень похожа. Переходные сезоны (весна и осень) в основном состоят из двух месяцев. В северном районе зимний сезон длиннее летнего сезона, в центральном и южном, наоборот, он короче.

6. В межвековом ходе уровня моря за последние 2000 лет с помощью спектрального анализа выделены циклы с периодами 1990, 830, 560, 420, 320, 240, 200 и 110 лет, которые значимы по критерию Стьюдента. Наиболее мощная гармоника с периодом 1990 лет, вклад которой в дисперсию исходного ряда достигает 30 %, имеет смысл нелинейного тренда. Выделенные циклы описывают около 88 % дисперсии исходного ряда и довольно хорошо описывают межвековую изменчивость уровня моря.

7. Межгодовой ход уровня (1840-2005 гг.) разделен на три достаточно стабильных однородных периода, в течение которых уровень характеризуется однонаправленными изменениями. Это фаза стояния уровня (1840-1929 гг.), фаза резкого снижения уровня (1930-1977 гг.) и фаза его резкого роста (1978-2005 гг.). Для этого промежутка времени отмечается ярко выраженный отрицательный линейный тренд (-1,76 см/год), который описывает 75 % дисперсии исходного ряда.

8. Предложены две модели долгосрочного прогноза среднегодового уровня моря в г. Баку, являющиеся естественным уточнением физико-статистического метода прогноза уровня. В первой модели предикторами служат значения уровня моря в Баку в декабре за два предшествующих года. Во второй - значения уровня в декабре, эффективного испарения над Каспием и аномалии температуры воздуха северного полушария за предшествующий год. Показано, что стандартная ошибка прогноза уровня по независимым данным за период с 1991 по 2005 гг. в первом случае составляет 6,2 см/год, а во втором - 5,9 см/год, что существенно ниже допустимой ошибки прогноза и вполне приемлемо с практической точки зрения.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Сафар Рашад Тельман оглы, Санкт-Петербург

1. Айвазян СЛ., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

2. Айвазян С.А., и др. Прикладная статистика.Классификация и снижение размерностей. -М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

3. Аполлов Б.А. Водный баланс Каспийского моря и возможные его изменения.— Труды ЦИЗГМ, 1935, вып. 11(44).

4. Аполлов Б.А., Алексеева К.И. Прогноз уровня Каспийского моря. Труды Океаногр. комиссии АН СССР, 1559, т. 5, с. 63-78.

5. Арпе К, Бенгтссон Л.,Голицын Г.С., и др. Анализ и моделирование изменений гидрологического режима в бассейне Каспийского моря. Доклады РАН. 1999. Т.366, №2.с 248252.

6. Архипова Б.Г., Крюков В.В., Шапошникова В.Н. Возможные изменения уровней и других элементов, гидрологического режима Каспийского моря, -Труды ГОЙН, 1972, вып. 115, с. 5-17.

7. Архипова Е.Г., Макарова P.E., Крюков В.В, Многолетние изменения испарения на Каспийском море. -Труды ГОИН. 1975, вып. 125, с. 86-94.

8. Афанасьев А.Н. Колебания гидрометеорологического режима на территории СССР». -М.: Наука, 1967.230 с.

9. Бабкин A.B. Исследование влияния колебаний притока вод на динамику элементов водного баланса, уровня и площади акватории Каспийского моря. Метеорология и гидрология, 2002, №6, с 56-64.

10. Ю.Бабкин A.B. Усовершенствованная модель оценки периодичности изменений уровня и элементов водного баланса Каспийского моря. Метеорология и гидрология, 2005, №11, с 63-73.

11. И.Бабкин В.И., Механизм увлажнения и водные ресурсы бассейна Волги в периоды различной водности. СПб., Гидрометеоиздат, 2003, с 54-64.

12. Ы.Безмелъницын A.B., Малинин В.Н. О годовом цикле влажности приводного слоя атмосферы над океаном. -Труды ЛГМИ, 1991, вып. 112 с. 105-113.

13. Белинский H.A. Использование некоторых особенностей атмосферных процессов для долгосрочных прогнозов погоды. JL Гидрометеоиздат, 1957- 202с.

14. Белинский H.A., Калинин Г.П. О прогнозах колебаний уровня Каспийского моря. -Труды НИУ ГУГМС. Сер, 4, 1946, вып. 37, с. 3-21.

15. П.Берг JI.C. Уровень Каспийского моря за историческое время. В кн: Проблемы физической географии. Т. 1. JL: Изд. АН СССР, 1934, с. 11-64,

16. Большаков A.A., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. Горячая линия Телеком, 2007. 328 с.

17. Будыко М.И., Ефимова И.А, Лобанов В.В. Будущий уровень Каспийского моря. —Метеорология и гидрология, 1988, № Б с. 86-94

18. Бухарицин П.И., Андреев АЛ. Ритмы солнечной активности и ожидаемые экстремальные климатические события в Северо-Каспийском регионе на период 2007-2017гг. Труды МНК, М.: 2006. с 137-143.

19. Вайновский П.А. Малинин В.Н. Методы обработки и. анализа океанологической информации. Ч. 1. Одномерный анализ. JL: Изд. ЛГМИ 1991136 с. Ч. 2. Многомерный анализ. - СПб: Изд. РГГМИ 1992. с. 96

20. Варущенко С.И., Варущенко А.Н., Клиге Р.К. Изменения режима Каспийского моря и бессточных водоемов в палеовремени»-М.: Наука. 1987. с.240

21. Георгиевский В.Ю. Расчеты и прогнозы изменений уровня Каспийского моря под влиянием естественных климатических факторов и хозяйственной деятельности. Труды ГГИ, 1970, вып. 255, с. 94-112.

22. Георгиевский В.Ю. Водный баланс Каспийского моря по данным наблюдений, Труды- ЛГМИ, 1982, вып. 79, с. 76—85.

23. Гетман И. Ф. Об ожидаемом уровне Каспийского моря в первой половине XXI века на основе анализ вековых циклов солнечной активности. Метеорология и гидрология, 1997, №12, с 101-106.

24. Ъ2.3убаковВА. История и причины колебаний уровня Каспия: Миоплиоцен, 7,1-1,95 млн. лег. назад. Водные ресурсы, 2001, т. 28, №3 с 280-287.

25. ЪЪ.Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. - 398 с.

26. ЪА.Каримов Р.Н. Обработка экспериментальной информации. М-во общ. и проф. образования Рос. Федерации, Сарат. Гос. Тех. Ун-т, 1999.

27. ЪЪ.Каримов Р.Н. Статистика нестационарных случайных процессов в АСУ, Саратовский Политехнический Институт, 1986.

28. Карпычев ЮА., Периодичность колебаний уровня Каспийского моря по данным радиоуглеродного анализ новокаспийских отложений. Водные ресурсы, 1994, т. 21, №4 с 415.

29. Ъ1.Карпычев ЮА., Колебания уровня Каспийского моря в исторический период. Водные ресурсы, 2001, т. 28, №1 с 5-17.

30. ЪЪ.Кожевнтова ИА. UJeeimuia В.И. Вероятностный прогноз колебания уровня Каспийского моря. Труды МНК, М.: 2006. с49-54.

31. Коронкевич НИ., Барабанова ЕА., Зайцева КС. Антропогенные факторы экстремальных гидрологических ситуаций в Арало- Каспийском регионе. Труды МНК, М: 2006. с 153-155.

32. Косарев А.Н., Макарова P.E. Об изменениях уровня Каспийского моря и возможности их прогнозирования. — Вестник МГУ. Сер. геогр., 1988, № 1, с. 21—26.

33. Крщкий С.Н., Коренистов Д.В., Ратковыч Д.Я. Колебания уровня Каспийского моря.- М.: Наука, 1975. с 175.

34. Крщкий С.Н., Менкелъ М.Ф. Колебания уровня замкнутых водоемов.-Труды Гидропроекта, 1964, сб. 12, с. 29—61.

35. Кузнецова Л.П„ Малинин В.Н. Об использовании аэрологической информации в расчетах водного баланса крупных водоемов. Водные ресурсы, 1990, №4, с- 137-144.

36. Леонтьев O.K., Федеров ГШ. К истории Каспийского моря в позднее и послехвалынское время.Изв. АНСССР.Сер.геотр. 1953№4.

37. Лобанов В.В. Испарение с поверхности Каспийского моря. Метеорология и гидрология, 1987, № 10, с. 62—68.

38. Лобанов В.В. Влияние изменения испарения с поверхности Каспийского моря на его будущий уровень.- Метеорология и гидрология. 1990, №3, с. 72-78.

39. AI.Малинин В.Н., Проблема прогноза уровня Каспийского моря. СПб, РГГМУ, 1994.158 с.

40. Малинин В.Н., Гордеева С.М. Физико-статистический метод прогноза океанологических характеристик ( на примере Северо-Европейского бассейна). Мурманск, Изд. ПИНРО 2003.

41. Малинин В.Н., Сафар Р.Т. К уточнению физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня Каспийского моря// Вестник ВГУ, серия География. Геоэкология, 2007, №2, июль-декабрь.

42. Малинин В.Н., Смирнов Н.П. К исследованию очагов теплоотдачи в93

43. Северной Атлантике. Труды ААНИИ, 1977, т. 362, с. 58—70

44. ЪЪ.Малинин В.Н., Радикевич В.М., Гордеева С.М. Изменчивость вихревой активности атмосферы над Северной Атлантикой СПб.: Гидромегеоиздат, 2003.

45. Малинин В.Н., Чернышков П.П., Гордеева С.М. Канарский апвеллинг: крупномасштабная изменчивость и прогноз температуры воды. СПб.: Гидромегеоиздат, 2002.

46. ЪЪ.Мехдиева Г.Н., Сафар Р.Т. Долгосрочный прогноз стока реки Сулак. Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ.- Баку.: изд. БГУ, 2004. с.109. (оригинал на Азербайджанском языке)

47. Мещерская A.B., Голод М.П. О статистических сверхдолгосрочных прогнозах уровня Каспийского моря с использованием крупномасштабных климатических параметров СПб., Гидрометеоиздат, 2003, с 278-295.

48. Мещерская A.B., Голод М.П, и др. Метод долгосрочного прогноза изменений уровня Каспийского моря с годовой заблаговременностью по метеорологическим данным. Метеорология и гидрология, 1997, №9, с 69-82.

49. Мировой водный баланс и водные ресурсы Земли. JL: Гидрометеоиздат, 1974.С.638.

50. Многомерный статистический анализ в экономикеУПод ред В.Н.Тамашевича. М.: ЮНИШ-ДАНА, 1999. - 598 с

51. Панин Г.Н. Испарение и теплообмен Каспийского моря. М: Наука, 1983.с 89.

52. Панин Г.Н. Современные изменения вектора скорости ветра и интенсивности испарения с поверхности Каспийского моря. Водные ресурсы, 2003, т. 30, №2, с 198-207

53. Панин Г.Н. Испарение и теплообмен водоема с атмосферой с учетом процессов в мелководной и прибрежной зонах. ТрудыМНК,М.:2006.с67.

54. РатковичДЯ. Совроменные колебания уровня Каспийского моря. Водные ресурсы, 1993, т. 2, с 160-1791

55. Рычагов Г.И. Уровенный режим Каспийского моря за Последные 10000 лег. Вест. МГУ, сер. 5, география 1993, №2, с.3849.

56. Сафар Р.Т. Межгодовая изменчивость и долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря. Международная конференция «Изменение климата и окружающая среда» РГГМУ (06-09.12.2005). Санкт- Петербург, 2005.

57. Сафар Р.Т. Изучение временной структуры солнечной активности. Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ.- Баку.: изд. БГУ, 2004. с. 142144. (оригинал на Азербайджанском языке)

58. Смирнов Н.П., Малинин В.Н. Водный баланс атмосферы как гидрологическая задача Л 1988.

59. Сырное Н.П., Всшновскж ПА., Титов Ю.Э. Статистический анализ и прогноз океанологических процессов. СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. с 198.

60. Смирнова КИ. Водный баланс и долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря. Труды Гидрометцентра СССР, 1972. вып. 94.

61. Смирнова КИ Многолетние характеристики составляющих водного баланса Каспийского моря. Труды Гидрометцентра СССР, 1984 вып. 263. с. 113-122.

62. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г, Шебер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов/Под ред. проф. Тамашевича. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. -598с.

63. Ю.Терзиев Ф.С., Никонова Р. Е. Некоторые итоги изучения современного состояния гидрометеорологического режима Каспийского моря и перспективы дальнейших исследований СПб., Гидрометеоиздат, 2003, с 239.

64. Трубегр<ова МД., Филимонова М.К Некоторые аспекты расчета испарения с поверхности моря (на примере Каспия). Труды МНК, М: 2006. с 79.

65. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/Ким Д.О., Клекка У.Р Мьюллер Ч.Х. М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

66. Фролов А.В. Инжинерные аспекты проблемы уровенного режима Каспискош моря: Водные ресурсы, 1994, т. 21, №4 с425.

67. Фролов А.В. (науч.рук.) Многолетний водный баланс и колебания уровня Каспийского моря. М: Совинтервод, 1994. Кн. 2. с. 59.

68. Харман Г. Современный факторный анализ. —М: Статистика, 1972.-486 с

69. Шереметъевская ОМ., Лунякова ЛТ. Опьгг обеспечения раодного хояйства долгосрочными прогнозами уровня Каспийского моря. Труды Гидрометцентра СССР, 1985, вып 270, с. 37-42.

70. Шикломанов ИА. Гидрологические аспекты проблемы Каспийского моря. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. с 153

71. Гидрометеоиздат, 2003, с 267.

72. Шикломанов И.А., Георгиевский В.Ю., Ежов А.В. Вероятностный прогноз уровня Каспийского моря- СПб., Гидрометеоиздат, 2003, с 327.91 .Шило НА Природа колебания уровня Каспия. ДАН СССР, 1989, т. 305, №2, с. 412-416

73. Шилямин Б А. Сверхдолгосрочный прогноз уровня Каспийского моря. Изв. ВГО, 1962, т. 94, вып. 1, с. 26-33.

74. Ссгруханян Э. К, Смирнов НИ. Многолетние колебания стока Волги- JI: Гидрометеоиздат, 1971.168 с.

75. Агре К, Bengtsson L, Golitsyn G.S. et al. (Арпе К, Бенгтссон JI.,Голицын Г. С., и dp) Connections between Caspian Sea level variability and ENSO. Geophysical Research letters. 2000. vol. 27, N17.P. 2693-2696.

76. Humbatov. A.I. Periodical components in central fluctuations of river runoff of northern hemisphere and Caspian level. Sixth Baku International Congress "Energy, Ecology Economy" Baku 2003.

77. Hyvdrinen A., Karhunen J., Oja E. Independent Component Analysis, A Volume in the Wiley Series on Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control. — John Wiley & Sons, Inc., 2001.

78. The NMC/NCAR 40-Year Reanalysis Project /Kalnay E., M. Kanamitsu, R. Kistler et al./Bull. Amer. Meteor. Soc. 1996. - № 77. - P.437-471.