Колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы юго-восточной и центральной Европы, а также юго-восточных районов США

Александров, Веселин Аврамович

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы юго-восточной и центральной Европы, а также юго-восточных районов США
ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы юго-восточной и центральной Европы, а также юго-восточных районов США"

Национальный институт метеорологии и гидрологии _ | Болгарской Академии наук

3954

На правах рукописи

АЛЕКСАНДРОВ Веселии Аврамович

КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЭКОСИСТЕМЫ ЮГО-ВОСТОЧНОЙ И ЦЕНТРАЛЬНОЙ ЕВРОПЫ, А ТАКЖЕ ЮГО-ВОСТОЧНЫХ РАЙОНОВ США

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

Диссертация

в виде научного доклада на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Санкт-Петербург 2006 г.

Работа выполнена в Национальном Институте метеорологии и гидрологии Болгарской Академии наук

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Покровский Олег Михайлович доктор физико-математических наук, профессор Сиротенко Олег Дмитриевич доктор технических наук, профессор Менжулин Геннадий Викторович

Ведущая организация: Институт географии Российской Академии наук

Защита состоится « Щ » Млъп.м£<- 2007 года в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 327.005.01 при государственном учреждении «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова по адресу: 194021, Санкт-Петербург, ул. Карбышева, дом 7

С диссертацией в виде научного доклада можно ознакомиться в библиотеке Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова.

Дис гация в виде научного доклада разослана

.» 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор географических наук

А.В. Мещерская

СОДЕРЖАНИЕ

№______________стр.

1. ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................................................................................................................................5

1.1. СТАТУС ТЕМЫ......................................................................".,......................................5

1.2. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ......................................................................................................................................................б

1.3. АКТУАЛЬНОСТЬ........................................................................................................................................................................................................б

1.4. РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕНЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ..............................................................................................................................................................................................7

2. ДАННЫЕ И МЕТОДЫ..................................................................................................................................................................................9

2.1. ВВЕДЕНИЕ......................................................................................................................................................................................................................9

2.2. ДАННЫЕ....................................................................................................................................................................................................................................11

2.2.1. Метеорологические данные и другие связанные данные........................................................................11

2.2.1.1. Данные о метеорологических наблюдениях..............................................................................................................11

2.2.1.2. Метеорологические грид данные................................................................................................................................................12

2.2.1.3. NAO и SOI индексы..............................................................................................................................................................................................13

2.2.2. Сценарии изменения климата и сценарии эмиссии парниковых газов и аэрозолей в атмосфере..........................................................................................................................................................................................13

2.2.3. ' Данные почв, посепов и агротехнологии..............................................................................................................................15

2.3. МЕТОДЫ....................................................................................................................................................................................................................................15

2.3.1. Статистические методы и модели....................................................................................................................................................15

2.3.1.1. Создание однородных рядов климатических данных................................................................................15

2.3.1.2. Определение наблюдаемых колебаний климата и тенденций. Методы интерполяции........................................................................................................................................................................................................................16

2.3.1.3. Статистические модели "погода-урожай"......................................................................................................16

2.3.1.4. Классификация зоны жизни Holdridge..............................................................................................................................17

2.3.2. Динамические модели..........................................................................................................................................................................................17

2.3.2.1. Модель регионального климата RegCM3......................................................................................................................17

2.3.2.2. Динамические модели "погода-урожай"..................................................................................................................17

2.3.2.2.1. Система поддержки принятия решений для передачи агротехнологии (DSSAT). Модели CERESu CROPGRO....................................................................................................................................17

2.3.2.2.2. Модель WOFOST..............................................................................................................................................................................................18

2.3.2.2.3. Модель ROIMPEL............................................................................................................................................................................................18

2.3.2.2.4. Калибровка и проверка модели погоды-урожая........................................................................................18

3. СОЗДАНИЕ ОДНОРОДНЫХ РЯДОВ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

НА ПРИМЕРЕ БОЛГАРИИ..................................................................................................................................................................19

3.1. ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................................................................................................................................19

3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ ................................................................................................................................................19

3.2.1. Контроль данных............................................................................................................................................................................................................!9

3.2.2. Обнаружение нарушений................................................................................................................................................................................20

3.2.3. Коррекция нарушений..........................................................................................................................................................................................26

3.3. ОГРАНИЧЕНИЯ.................................................................................................................................27

3.4. ВЫВОДЫ....................................................................................................................................................................................................................................28

4. КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА В ТЕЧЕНИЕ 20-го СТОЛЕТИЯ..........................................................................................................................................................................................................................30

4.1. ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................................................................................................................................30

4.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ..................................................................................................................................................30

4.2.1. Исследование для Балканского полуострова................................................................................................................30

4.2.1.1. Средняя температура воздуха и осадков......................................................................................................................30

4.2.1.2. Влияние NAO в зимних осадках на юго-востоке Балканского полуострова... 30

4.2.2. Исследование для Болгарии........................................................................................................................................................................32

4.2.2.1. Средняя температура воздуха........................................................................................................................................................32

4.2.2.2. Минимальная а максимальная температура воздуха....................................................................36

№ _______стр.

4.2.2.3. Осадки........................................................................................................................................................................................................................................38

4.2.2.4. Длительность солнечного сияния................................................................................................................................................39

4.2.3. Исследование для Австрии..........................................................................................................................................................................41

4.2.4. Исследование для юго-востока США........................................................................................................................................43

4.2.4.1. Минимальная, максимальная и средняя температура воздуха...............................43

4.2.4.2. Осадки.......................................................................................................................45

4.2.4.3. Влияние El Niño на климат в Джорджии......................................................................................................................46

4.3. ОГРАНИЧЕНИЯ............................................................................................................................................................................................................47

4.4. ВЫВОДЫ....................................................................................................................................................................................................................................47

5. СЦЕНАРИИ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА......................................................................................................................49

5.1. ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................................................................................................................................49

5.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ..................................................................................................................................................49

5.2.1. GCM сценарии изменения климата для Балканского полуострова........................................49

5.2.2. GCM сценарии изменения климата в Болгарии........................................................................................................49

5.2.3. GCM сценарии изменения климата для выбранных регионов в Австрии.......... 53

5.2.4. GCM сценарии изменения климата для юго-востока США................................................................55

5.3. ОГРАНИЧЕНИЯ............................................................................................................................................................................................................55

5.4. ВЫВОДЫ....................................................................................................................................................................................................................................57

6. ВЛИЯНИЕ КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА НА ЭКОСИСТЕМЫ..........................................................................................................................................................................................................58

6.1. ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................................................................................................................................58

6.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ..................................................................................................................................................58

6.2.1. Исследования в Болгарии................................................................................................................................................................................58

6.2.1.1. Влияние колебаний климата при водном потреблении кукурузы........................................58

6.2.2.2. Влияние изменения климата..........................................................................................59

6.2.2.2.1. Изменения в классификации зоны жизни Holdridge............................................................................59

6.2.2.2.2. Изменения в длительности вегетационного сезона..............................................................................60

6.2.2.2.3. Изменения водного потребления кукурузы............................................................................................................61

6.2.2.2.4. Изменения в урожае посевов........................................................................................................................................................62

6.2.2.2.5. Меры для адаптации посевов...................................................................................................................63

6.2.2. Изменения урожаев посевов на Балканском полуострове и некоторых регионах центральной и восточной Европы...........................................................64

6.2.3. Исследования для Австрии..........................................................................................................................................................................67

6.2.3.1. Влияние колебаний климата - влияние засухи на посевы....................................................................67

6.2.3.2. Влияние изменения климата................................................................................................................................................................67

6.2.3.2.1. Изменения в вегетационного сезона............................................................................................................................67

6.2.3.2.2. Изменения на урожае посевов..................................................................................................................................................68

6.2.3.2.3. Меры для адаптации посевов....................................................................................................................................................73

6.2.4. Исследования для юго-востока США........................................................................................................................................74

6.2.4.1. Влияние колебаний климата............................................................................................................................................74

6.2.4.1.1. Водопотребление посевов в Джорджии......................................................................................74

6.2.4.1.2. Урожай посевов в Джорджии и явления El Niño......................................................................................74

6.2.5.2. Влияние изменения климата................................................................................................................................................................77

6.2.4.2.1. Изменения в урожае посевов........................................................................................................................................................77

6.2.4.2.2. Меры для адаптации посевов......................................................................................................................................................79

6.3. ОГРАНИЧЕНИЯ............................................................................................................................................................................................................80

6.4. ВЫВОДЫ....................................................................................................................................................................................................................................80

7. ВЫВОДЫ..................................................................................................................................................................................................................................83

8. ВКЛАД В НАУКУ.................................................................................................................................................................86

9. ПУБЛИКАЦИИ ИМЕЛИ ОТНОШЕНИЕ К ДОКТОРСКОМУ ТЕЗИСУ 87

10. ЛИТЕРАТУРА................................................................................................................................................................................................................90

ПРИЛОЖЕНИЕ..........................................................................................................................................................................................................98

---ГЙЩёшнГ

1.1. СТАТУС ТЕМЫ

Климат Земли показал значительные колебания и изменения, с масштабами времени колеблющимися с разницей от одного года вплоть до миллионов лет. В периодах несколько лет, колебания в глобальных поверхностных температурах несколько десятых градуса -считается нормальным. Некоторые из этих колебаний обусловливаются с El Niño - Южна* Осцилляция (ENSO) , Северная Атлантическая Осцилляция (NAO)2 и другие естественныЕ феномены, как например, основные вулканические извержения (напр., Jones et al., 2003, Power and Mills, 2005; Trenberth et al„ 2002).

Необходимо подчеркнуть, что глобальные перемены климата вызваны природными (напр., земными и космическими) и антропогенетическими факторами. Природные факторы имеют влияние в глобальной атмосферной циркуляции, океанских течениях и криосфере и следовательно в колебаниях и изменении климата.

Большинство ученых принимают, что эмиссии углекислого газа (С02) и других парниковых газов, отделенные в атмосфере главным образом из-за промышленной и сельскохозяйственной деятельности, могут вызвать нереверсивное изменение климата. Большое разнообразие прямых и косвенных данных показывает, что атмосферная концентрация СОг возросла глобально около 100 ррш (35%) за последние 200 лет в диапазоне 275-285 (в пред-промышленным времени, то есть приблизительно с 1750 г.) на почти 380 рргп в 2004 г. в результате горения топлива и газов, обезлесения, и т.п. (напр., Keeling and Wharf, 2005). Увеличение в концентрации парниковых газов нагревает поверхность Земли и производит другие перемены климата (напр., IPCC, 2001а).

С 1976 года, средняя глобальная температура возросла приблизительно в три раза быстрее, чем тенденция (около 0.6°С) для целого 20-го столетия (напр., Rayner et al., 2003). Очень возможно, что это потепление показывает различимое человеческое влияние на глобальный климат. Последние 10 лет (1996-2005 гт.), за исключением 1996 г., - самые! теплые зарегистрированные годы. Средняя глобальная поверхностная температура в 2005 г| к настоящему времени оценена, чтобы быть +0.48°С выше, чем годовая климатическая! (1961-1990 гг.) корма. 1998 и 2005 гг. считаются самыми теплыми годами в температурной записи с 1861 г. (напр., WMO, 2005). В течение последних десятилетий наблюдалось также увеличение экстремальных метеорологических явлений, как например, сильные штормы, интенсивные осадки, наводнения и засухи (напр., NOAA, 1998; Obasi, 2003; Trenberth et ah,

2003).

2004). Во всех случаях, среднее потепление к 2100 году вероятно будет больше, чем любо? увиденный в течение последних 10 000 лет. Также ожидается, что потепление будет имет! значительное влияние в мировой экономике в течение следующих 100 лет (напр., Houghton е al, 1996).

Климат является первичным детерминантом сельскохозяйственно}; производительности. Влияние колебаний климата в сельскохозяйственном производств« важно в региональном, национальном, а также глобальным масштабах. Любые модификации

1 ENSO - El Niño - Southern Oscillation

2 NAO - North Atlantic Oscillation

погоды из-за влияния колебаний климата непосредственно влияют на производство посевов (напр., Freckle ton, 1999; Gadgileta!., 1999; Kaufmann and Snell, 1997; Perkey and Hayes, 1998; Rotter et al., 1998; Stooksbury and Michaels, 1994; Thompson, 1986). Урожаи посевов - под влиянием колебаний климатических показателей, как например, температура воздуха и осадков, частота и суровость экстремальных метеорологических явлений, как засух, наводнений, ураганов, бурь и града.

Глобальное изменение климата повлияет на все экономические секторы до некоторой степени, но наиболее чувствительные и уязвимые это производительность сельского хозяйства и лесоводства (напр., Holman et al„ 2005; IPCC, 2001b; Watson et a!., 1996). Мировое сельское хозяйство остается очень зависимым от ресурсов климата (напр., Maracchi et at., 2005; Tsvetsinskaya et at., 2003; Watson et al,, 1996). Например, сельское хозяйство в Европе соответствует небольшой части валового национального продукта (GDP)3 и следовательно уязвимости общей экономики в изменении климата, который влияет на сельское хозяйство - маленькая (напр., Reilly, 1996). Тем не менее, влияние регионального климата в сельском хозяйстве областей, отдельных стран, местностей могло быть больше. США известны своим большим сельскохозяйственным производством и экспортом посевов (напр., FAOSTAT, 2005). Европейские леса также принадлежат к важному экономическому сектору, который находится под влиянием изменения климата (напр., IPCC, 2001b; Nabuurs etat., 2003).

Нет сомнения, что вопрос глобальных и региональных колебаний и изменений климата, а также оказанное влияние на экосистемы - основная и важная проблема окружающей среды при встрече с миром в начале 21-го столетия (напр., IPCC, 2001a,b).

1.2. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ

Вот почему, основная цель этого исследования должна оценить колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы в выбранных регионах в Европе и Северной Америке. Выбранные регионы состоят из юго-восточной Европы (включая Болгарию и другие соседние страны Балканского Полуострова), центральной Европы (используя Австрию как пример) и юго-восток США (включая семь штатов США).

Следовательно, специфические задачи этого анализа были:

- приложение процедуры однородности в долгосрочных данных климата в Болгарии

- изучение колебания климата и возможных тенденций в изменении климата в течение 20-го столетия в выбранных регионах

- создание различных сценариев для изменения климата 21-го столетия, в выбранных регионах прилагая различные методы и модели

- оценка эффектов колебаний климата в течение 20-го столетия на посевах, а также уязвимости и опции адаптированных лесных и агро-экосистем для изменения климата 21-го столетия в соответствующих регионах

1.3. АКТУАЛЬНОСТЬ

Некоторые примеры актуальности проведенного исследования указаны ниже:

Колебания и изменения климата в Болгарии в течение 20-го столетия были анализированы в нескольких предшествующих исследованиях (напр., Koleva, 1993; Koleva and lotova, 1994; Sharov et al., 2000; Velev, 1996). Пока тесты однородности практически не были приложены в стране. Тем не менее, для долгосрочного анализа климата - особенно анализа колебания и изменения климата использованные данные климата должны быть гомогенными, (напр., Peterson et al., 1998). Много климатологов обратили внимание на различные факторы, которые вводили прерывания в однородности долгосрочных серий

5 GDP - Gross Domestic Product

климата (напр., Auer and Boehm, 1994; Easterling et al, 1996; Vincent, 1998). Эти факторы включают изменения в: метеорологические инструменты, методы наблюдения, позиции метеорологических станций, использование формул для вычисления средней температуры воздуха, окружающей среды станции и т.д. (напр., Peterson et al, 1998; Sneyers, 1999). Важно удалять неоднородность данных или по крайней мере определить возможную ошибку, которую она может вызвать (напр., Torok and Nicholls, 1996). Есть несколько прямых и косвенных методологий для испытания однородности (напр., Alexandersson and Moberg, 1997; Peterson et al., 1998; Szentimrey, 1999).

Значительный интерес ученых также получили в течение последнего десятилетия влияния колебаний климата (некоторые из них вызванные феноменом ENSO) в сельскохозяйственной призводительности (напр., Carlson et at., 1996; Hansen et al., 1998a,b,c,d; Mauget and Upchurch 1999; Philips et al., 1998; Singels and Potgieter, 1997; Solow et al, 1998; Todey et al, 1999). Вот почему, например, одна конкретная задача этого анализа была исследование колебаний климата в Джорджии, США в течение 20-го столетия и связавшего колебания урожая важных сельскохозяйственных посевов, включая озимую пшеницу, кукурузу, соевый боб, арахис и хлопок.

Эффекты изменения глобального климата в региональном или национальном сельском хозяйстве и возможные меры адаптации присутствовали в многочисленных исследованиях в 1990-ых (напр., Adams et al., 1999; Brown and Rosenberg, ¡999; Easterling et al, 1998; Haskett et al., 1997; Kaiser and Crossen, 1995; Kaiser and Brennen, 1993; Mearns et al. 1999; Phillips et al.. 1996; Reilly and Fuglie, 1998; Schimmelpfenning, 1996; Smith. 1997; Toi et al, 1998) и начало 2000-ых годах (напр., Maracchi et al, 2005; Tsvetsinskaya et al, 2003; Wolf and van Oijen, 2002; Wolf et al, 2002; Zalud and Dubrovsky, 2002). Большинство предшествующих исследований, изучающих потенциальное влияние изменений климата в сельском хозяйстве на юго-востоке США имеет важный недостаток, то есть, ограниченный номер использованных метеорологических станций (напр., Adams et al.. 1990; Allen, 1989; Cooter, 1990; Curry et al, 1990a,b; 1992; Dhakhwa et al. 1997; Jones and Curry, 1988; Papajorgji et al, 1994; Peart et al, 1995; Pickering et al, 1993; Rosenzweig and, Iglesias, 1994; Rosenzweig et al, 1995; 1996). Некоторые исследования включали только одну или две станции в одном штате. Тем не менее, в этом исследовании, был проведен подробный анализ уязвимости сельскохозяйственных посевов с изменением климата в около 500 метеорологических станций на юго-востоке США.

Считается что, современные исследования по влиянию изменения климата на посевах в Болгарии и Австрии были введены автором этого анализа (напр., Александров, 1995, 1998; Alexandrov, 1997; Alexandrov et al, 2000). Теперь изучен прямой эффект С02 на посевах в Болгарии, а также влияния новых сценариев изменении климата. Исследование, направленное в Австрии представляет обширную стратегию, включая также: примененные различные профили почвы, с различной влагоёмкостью; прилагая поэтапные сценарии изменения климата и стохастическую модель, изменяющие колебания климата в будущем; сравнивая результаты различных моделей посевов, и т.п.

1.4. РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕНЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ

Полученные в этом исследовании результаты были представлены на различных научных национальных и международных симпозиумах, конгрессах, конференциях, рабочих встречах и семинарах в Европе, Азии, Северной Америке, и Австралии, Есть 32 научно-исследовательских публикации, имеющие отношение к этому анализу, 9 из которых были публикованы в признанных международных журналах (с "импакт фактором"). В результате появилось сравнительно много цитат в научной литературе. Некоторые результаты были представлены как лекции для студентов, например, в университете природных ресурсов и прикладной науки, Вена - Австрия. Результаты влияния изменения климата на агро-

экосистемы в Австрии были удостоены в Вене, 2002 г. награды4 министерства Окружающей среды. Вкратце результаты распространялись также через телевидение, радио и газетах в Болгарии и Австрии.

Результаты колебания и изменения климата в Болгарии и их влияния на экосистемы полностью были введены в пределах второй и третьей национальных Сообщений по изменению климата. Эти национальные сообщения обязательны для сторон из-за Конвенция Объединенных Наций по изменению климата. Некоторые результаты были также приложены для подготовки различных стратегий для ожидаемого изменения климата. Например, они были использованы в национальном Плане действия по изменению климата, разработанного министерством Сельского хозяйства и лесоводства в 2003 г. Полученные результаты могут полностью или частично быть использованы другими правительственными организациями, частными секторами, фермерами, и т.п.

Могут быть также упомянуты и некоторых косвенных практических применений результатов. Например, много ежемесячных, сезонных и годовых климатических карт средней, максимальной и минимальной температуры воздуха, а также осадков, были разработаны и объявлены на одной из интернет страниц университета Джорджии, США (http://www.georgiaweather.net/). Карты о количествах воды необходимых для орошения в течение вегетационного сезона различных посевов в Джорджии также были созданы и приложены различными потребителями (например, исследователи и фермеры).

Процедура однородности долгосрочных данных климата - в процессе приложения на дополнительных метеорологических данных и элементах в Национальном институте метеорологии и гидрологии, Софии. Разработанные сценарии изменения климата, особенно для Болгарии, приложены в других исследованиях влияния изменения климата, например, влияние на водные ресурсы (напр., Лlexandrov ег а!., 2005; Оако\>а, 2005; 31апе\>, К., 2004).

Наконец, полученные результаты являются базой для расширенных научных контактов, некоторые из них ведут к совместному исследованию, профинансированному различными источниками (напр., Европейская комиссия, НАТО и т.п.). Все это содействует ограниченному бюджету Болгарской академии наук и в частности Национального института метеорологии и гидрологии.

4 КНтазсЬиВфгЫз

г. ДАННЫЕ И МЕТОДЫ 2.1. ВВЕДЕНИЕ

Расположены« на юго-востоке Европы и граничащий с Адриатическим, Эгейским, и Черным морями, гористый Балканский полуостров (Рис. 2.1а) представляет большое географическое разнообразие - от плоских равнин Дуная до гор Рилы и регионов неплодородного карста. Балканский полуостров, около 800 километров широкий в северной Греции, пересечен рекой Дунаем и рекой Сава, а также множеством маленьких речных потоков. Балканские горы на юге Дуная создают самый длинный гористый непрерывный диапазон. Родопские горы в Болгарии делят регион Македонии в долине реки Марица. Материк Греции разрезан от севера до юга горами Пиндус. Вышеуказанные и другие горные системы действуют как барьеры на мягкий Средиземноморский климат, оставляющие полуостров, за исключением южной Греции, подлежащей серьезным зимам и горячему лету южной центральной Европы.

Рис.2.1. Регионы, выбранные в юго-восточной и центральной Европе и юго-востоке США

Болгария (Рис. 2.1а), расположенная на Балканском полуострове, включает 31% низких земель (с высотой над уровнем моря: 0-200 т), 41% холмов (200-600 т), 25% плоскогорий (600-1600 т) и 3% горы (> 1600 т). Балканские горы разделяют страну в северной Болгарии и южной Болгарии и имеют значительный эффект в режиме температуры воздуха. Средние годовые температуры воздуха в Болгарии изменяются с минус 3.0° на 14.0° С, в зависимости от позиции и высоты. Средняя ежемесячная температура изменяется с минус 10.9° на 3.2°С в январе и от 5.0° до 25.0°С в июле. Средние годовые осадки -приблизительно 500-650 тт, с пространственным изменением, колеблющимся от 440 до 1020 тт. Самые верхние ежемесячные суммы осадков измерены в июне, и на некоторых местах в течение мая, со средними количествами, изменяющимися между 55 и 85 тт. Февраль, и иногда март и сентябрь - наиболее сухие месяцы, со средними суммами осадков, изменяющимися между 30 и 45 тт. Средние осадки в течение теплых месяцев, например, с апреля по сентябрь, - 333 тт, но это изменяется с максимумом 573 тт на Балканских горах на минимум 211 тт в юго-восточной Болгарии.

Высота, локальные характеристики ветра, а также влияние Средиземного моря, Атлантического океана и Европейского континента содействует для различного климата в Австрии. Гористые регионы, под влиянием Атлантического океана, имеют больше осадков, чем восточные низкие области, которые - под континентальным влиянием. Среднее годовое количество осадков колеблется от 1016 до 1270 тт. Вокруг Вены, осадки уменьшаются до 607 тт. Три различных климатических региона в Австрии были использованы в анализе (Рис. 2.2). Выбранные регионы включают основные сельскохозяйственные промышленные области в стране - северо-западная (Верхняя Австрия), северно-восточная (Низкая Австрия) и юго-восточная (Стирия). Метеорологические станции, использованные в пределах этого анализа, расположены в сравнительно низких областях с незначительными изменениями в высоте, колеблющихся между 153 и 242 ш в Низкой Австрии; от 273 до 465 т в Стирии; между 260 и 545 т в Верхней Австрии. Некоторые метеорологические станции охарактеризованы сравнительно различными климатическими условиями, особенно различными ежемесячными, сезонными и годовыми суммами осадков. Средняя годовая температура воздуха на станциях в Низкой Австрии изменяется между 9.1° на 9.9°С, а годовые осадки изменяются между 426 тш и 546 тт. В Верхней Австрии, годовые температуры воздуха более низкие - между 6.9° и 9.3°С, тем не менее, годовые осадки более высокие - от 692 до 1056 тт. Годовая температура на станциях в Стирии колеблется от 8.5° до 9.5°С и годовые осадки изменяются между 765 и И 51 шт.

снау

Стирия В3ИЦ Лобминг. г^ца2ад°РФ1фн.р^с„фслд

Рис. 2.2. Выбранные метеорологические станции в Австрии

Считается, что семь штатов, представляет юго-восток США: Джорджия Южная Каролина, Северная Каролина, Теннеси, Миссисипи, Алабама и Флорида (Рис 2 16 Клим т изменяется значительно от штата к штату и в каждом штате. Например, большая часть Джорджии имеет субтропический климат, под влиянием не только южной позиции и обычно „изкои высоты, но также теплыми воздушными массами из-за бризов в Атлантическом океане и Мексиканском заливе. Лето - длинное, горячее, и влажное, а зимы - мягкие и короткие. Только климат в более континентальных северных регионах зимы приносит холодные температуры и случайный снегопад.

2.2. ДАННЫЕ

2.2.1. Метеорологические данные и другие связанные данные

2.2.1.1. Данные о метеорологических наблюдениях

Ежемесячные данные средней, максимальной и минимальной температуры воздуха в около 50 болгарских метеорологических станциях с долгосрочными данными были собраны для анализа. Ежемесячные данные осадков и длительности солнечного сияния, были собраны с тех пор как началось наблюдение на соответствующих станциях что соответствует приблизительно 60 и 23 метеорологическим станциям погоды Дополнительные данные средней ежемесячной температуры воздуха и осадков (с 1961 по 1990 гг.) на других метеорологических станциях (Рис. 2.3). Также были использованы данные, которые высотой ниже, чем 800 т. Использованы метеорологические данные включая ежемесячные температуры воздуха и осадков, в нескольких станциях расположенных на горе Рила (юго-западная Болгария). Ежедневные метеорологические данные, как максимальной и минимальной температуры воздуха, осадков и имитированная (напр., Славов и Георгиев, 1985) солнечная радиация на период 1961-1997 гг. были собраны с 21 метеорологической станций, ближайших к выбранным экспериментальным станциям посевов (Рис. 2.3). Шесть станций на юго-востоке Болгария (Хасково, Елхово и Свиленград) и северо-западе Турции (Одрин, Люлебургаз и Ипсала), тоже были засчитаны. Измеренные данные погоды в Болгарии были собраны метеорологической сетью Национального института метеорологии и гидрологии в Софии. Данные погоды с Турецкой территории Балканского полуострова были собраны Техническим университетом Стамбула.

Сербия

Черное море

Македония

«0 800 ЮТ 1600 2005 2400

РреЦИЯ Л--*""^" высота ипд уровнем моря <т)

Рис. 2.3. Выбранные метеорологические станции (■) и экспериментальные станции посевов (Л) в Болгарии

Ежедневные данные (1960-2000 гг.) максимальной и минимальной температуры воздуха, солнечная радиация, а также осадков и скорости ветра были собраны с около 30 метеорологических станций в Австрии (Рис. 2.2). Эти станции считаются как представительные станции, что касается выбранных областей Австрии.

Ежедневные метеорологические данные для "современных климатических условий" (то есть, 1961-1990 гт.1), были собраны для различных зон климата в Джорджии, Флориде, Алабаме, Миссисипи, Теннеси, Северной Каролине и Южной Каролине. Метеорологическая информация, собранная с приблизительно 500 станций, была включена в это исследование (Рис. 2.4), Данные максимальной и минимальной температуры воздуха и осадков были получены из Earthlnfo Inc. (1997). Отсутствующие метеорологические данные были вычислены, используя компьютерную программу WeatherMan, распространенную Системой решения для агротехнологического трансферта (DSSAT)2 (напр., Tsuji et al., 1994). Солнечная ежедневная радиация была сгенерирована на тот же период, использовавший расширение программного обеспечения WeatherMan (напр., Pickering et al., 1994).

Рис. 2.4. Пространственное распределение метеорологических станций на юго-востоке США, использованных в исследовании

К тому же, ежедневная метеорологическая информация за 20-ое столетие (1901-1997 гг.), была собрана для всех административных регионов и областей климата в Джорджии. Ежедневные данные погоды с 85 метеорологических станций были использованы; больше мест расположены в дистанционных областях, где урбанизация не влияла непосредственно на локальный климат. Отсутствующие метеорологические данные были вычислены интерполяцией, использовавшей доступную информацию с ближайших соседних станций.

2.2.1.2.Метеорлогические грид данные

Ежемесячные грид (0.5°N по 0.5°Е) данные средней температуры воздуха и осадков (1901-1995 гг.) для регионов Балканского полуострова и Австрия были использованы. Эти данные были предоставлены из Научно-исследовательской группы климата (CRU)3 в

1 согласно Всемирная Метеорологическая Организация (WMO)

2 DSSAT - Decision Support System for Agrotechnology Transfer

1 CRU - Climate Research Unit

Великобритании. Университет восточной Англии разработал базу данных климата для 20-го столетия в рамках проекта АТЕАМ (напр., Milchell el ai, 2004). Эти данные были основаны на 10' грид для Европы. АТЕАМ данные на период 1961-2000 гг. также были исследованы в этом анализе. Дополнительные метеорологические грид данные, как например, NCEP/NCAR осадков (в mm/день) были собраны для региона Черного моря и потом приложены в пределах анализа.

2.2.1.3. NAO и SOI индексы

NAO - доминирующая форма зимних колебаний климата в северном Атлантическом регионе, колеблющемся от центральной Северной Америки до Европы и значительно в северную Азию. NAO - крупномасштабное возвратно-поступательное движение в атмосферной массе между субтропическим высоким и полярным низким центрами давления. Соответствующий индекс NAO изменяется из года в год, но также показывает тенденцию, чтобы оставаться в одной фазе для интервалов, продолжающихся несколько лет. Индекс NAO был засчитан в этом анализе, пытающемся, обнаружить потенциальную корреляцию с условиями климата в выбранном^егионе юго-востока Болгарии и северо-запада Турции.

Южная Осцилляция (SO) является заметным сбоем атмосферной циркуляции над более низкими широтами сектора Тихого океана, связанного перераспределением массы в течение потепления (El Niño) и охлаждения (La Niña) экваториального Тихого океана. Сила и направление SO измеряется простым индексом (SOI). SOI определяется как различие нормализованного давления между Таити и Дарвин (Австралия). Так как индекс SOI должен быть использован, только когда ежемесячные величины разглажены (напр., Trenberth, 1997), события El Niño в этом анализе были классифицированы на годовую и сезонную основу SOI, использовавшую порог - минус 0.8 (напр., Alexandrov and Hoogenboom, 200!)

2.2.2. Сценарии изменения климата и сценарии эмиссии, парниковых газов и аэрозолей в атмосфере

Нормально, что тридцать лет климатических данных используются в разработке базового сценария климата. 30-летний период считается требуемым, чтобы иметь хорошее представление влажных, сухих, теплых, или холодных периодов. Так называемый "современный климат" был основан в периоде 1961-1990 гг., согласно рекомендациям Всемирной Метеорологической Организации (WMO)6.

Большинство исследований в изменении климата оценивает региональное изменение климата, имитированное из глобальных моделей циркуляции (GCMs)7 (напр., Alexeev, 2003; IPCC, 1997; Tegarl et ai, 1990; IVatson et al., 1996). Основное преимущество использования GCMs как основание для создания сценариев изменения климата - то, что они - основное средство, которое оценивает изменения в климате, из-за повышенных парниковых газов, для большинства перемен климата в физически последовательном способе.

Дистрибутивный центр данных Межправительственной группы по изменению климата (IPCC DDC)8 обеспечивал 30-летний ежемесячной GCM выходных метеорологических данных на периоды: с 1961-1990, 2010-2039, 2040-2069, и 2070-2099 гг. (последние три периода 2020-ые, 2050-ые, и 2080-ые). Использованные GCMs в этом анализе, включают модели из немецкого Института Макс-Планк для метеорологии (модель ЕСНАМ4), великобританского Центра Хадлей для прогноза климата и исследования (модель HadCM2), Канадский центр для моделирования климата и анализа (модель CGCM1),

4 NCEP/NCAR -National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research

' SO - Southern Oscillation

4 WMO - World Meteorological Organization

7 GCMs - Global Circulation Models

s 1PCC DDC - Intergovernmental Panel on Climate Change Data Distribution Center

Австралийская Научная и промышленная научно-исследовательская организация (модель CSIRO-Mk2b) и Геофизическая лаборатория динамики, флюидов в США (модель GFDL-R15) (напр., IPCC DDC, 1999). Имитированные результаты из эмиссионного сценария "обычная практика" (IS92a) были использованы, считая влияние парниковых газов и сульфатных аэрозолей. Не было GFDL-R15 результатов для температуры воздуха, осадков, и солнечной радиации для 2080-ых, а ЕСНАМ4 данных для 2050-ых и 2080-ых годах не считая охладительного эффекта аэрозолей.

Программное обеспечение MAGICC (Модель для оценки изменения климата порожденного парниковыми газами)9 и модель SCENGEN (Генератор сценарии)10 (напр., Wigtey et al., 2000) были использованы, чтобы генерировать сценарии изменения климата на Балканском полуострове - в 2025-ых (2011-2040), 2050-ых (2036-2065) и 2100-ых (2086-2115) гг. GCM модели HadCM2 и ЕСНАМ4 были выбраны, чтобы генерировать MAGICC/SCENGEN сценарии для этого исследования.

Простой метод регионализации был приложен на MAGICC/SCENGEN и IPCC DDC выходных метеорологических данных. Для того, чтобы интерполировать ежемесячные метеорологические данные в специфическую точку (напр. метеорологическая станция) использовались данные из четырех ближайших GCM грид точек, была использована линейная инверсия расстояний между специфической точкой и GCM грид точкой (напр., ANL, 1994).

Данные с восьми GCM моделей (рецензированные IPCC (2001а)), представляющие изменения между концом 20-го (1961-1990 гг.) и 21-го (2070-2099 гг.) столетий, также были использованы для Болгарии и других Балканских соседних стран. Эти GCM данные были интерполированы в общий грид от Jones (Центр Хадлей, Великобритания). Они были суммированы для стран от Mitchell и др. (2002).

Другие GCM выходные результаты были тоже приложены в анализе - эти из модели HadCM3. HadCM3 - модель системы: атмосфера-океан и также разработанная в Центре Хадлей (напр., Gordon et а!., 1999). Выходные данные HadCM3 (в течение периодов 20112020 гг., 2041-2050 гг. и 2071-2080 гт.), которые были приложены в исследовании, имеют высокое пространственное разрешение - 10' широты и 10' долготы. Высокое пространственное разрешение данных климата было получено применением региональной модели климата RegCM3 (смотрите ниже) и методы интерполяции (напр., New et al, 2002) прилагая высоту, широту и долготу как независимые предикторы.

Рекомендуется обеспечить понимание ответа экосистем на индивидуальные измены метеорологических переменных (напр., Cramer et al, 2000). Вот почему несколько сценариев поэтапного изменения климата (например, потепление между 0° и 4°С, с шагом 0.5°С в температуре воздухе, объединено 0%, 10%, 20% изменения в осадках), были созданы и использованы в исследовании. Основная причина использования поэтапных сценариев - то, что они захватывают большее разнообразие потенциальных изменений климата. Кроме того, поскольку индивидуальные переменные изменяются независимо друг от друга, поэтапные сценарии помогают идентифицировать относительную чувствительность экосистем в изменении в температуре и осадках (напр., 1PCC-TGCIA, 1999).

К 2100 г., мир так изменится, что трудно себе представить - так же трудно, как это было в конце 19-го столетия представить себе изменения через 100 лет. Каждый сценарий эмиссии парниковых газов и аэрозолей в атмосфере принимает отчетливо различное направление для будущего социально-экономического развития, так что различные сценарии эмиссии отличаются в чрезвычайно нереверсивных путях. Четыре "фамилии" сценариев эмиссии были созданы IPCC в конце 20-го столетия: AI, А2, В1 и В2 (напр., IPCC SRES, 1999). Наибольшие исследования влияния изменения климата фокусируются в сценарии эмиссии А2. Сценарий эмиссии А2 описывает тот же разнородный мир. Это исследование частично принимало также сценарий эмиссии В2. Сценарий эмиссии В2 описывает мир, в

9 MAGICC - Model for the Assessment of" Greenhouse-gas induccd Climate Change

SCENGEN - SCENario GENcrator

котором акцент находится в локалыдохфешениях,' в устойчивости экономики, общества и окружающей среды. "

2.2.3. Данные почв; посевов и агр(»технологии

В^этом анализе ^пользовались . также профили почвы, прилагаемой для болгарских мест и областей созданыв течение предшествующего изучения „а модели посевов (напр Alexaricirov and Eitzihger, 2001). Дополнительные профили почвы для Болгарии были создав н. основе экспериментов и научной литературы. Выбор метеорологических станций в Авйрии,был основан на предположении, что все основные профили почвы в регионах интереса должны быть представлены. По крайней мере, три профиля почвы были определены, представляя основные типы почвы в области, окружающие выбранные

ГЛГоЛпГГСКИе, ^"Графическая база данных почвы Европы на шкале 1:1,000,000 (разработанная Объединенным исследовательским центром (JRC)" в Исггаа Италия), также была применена В анализе. Профили почвы, прилагаемые для областей выбранных метеорологических станций на юго-воетоке США, были извлечены- с географической базы данных для почвы (STATSGO, 1994), используя общие характеристики таксономии. .

Данные фенологии, агротехнологии и урожаев зимней пшеницы и кукурузы были получены Из болгарской Национальной сортовой комиссии Министерства, сельски® хозяйства и лесоводства. Данные экспериментов, посевов, проведенные в течение последние-двух десятилетий 6 Австрии были тоже приложены. Сорт "Перло" озимой пшеницы был использован, для. Низкой Австрии. Данные двух других сортов озимой пшеницы ("Ренан" и-"Силвиус") культивированные в Верхней Австрии и Стирии также были использованы. &т тех же областей, были собраны данны&двух сортов ярового ячменя, а именно, "Мелтак" и "Елиза". Данные соевого боба (сортов "Церезия" и " Апачи") из экспериментов, выполненных в Низко» Австрии, были также исполмевашл Данные среднего урожая, и: агротехнологии из Некоторых других стран в центрально» и восточной Европе также были, получены из; различных источников.

ДанИЫе среднего урожая озимей! пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса, и хлопка* в Джорджии (США), в течение периода 1901-1997 гг. были, получены из публикованной-базы данных, разработанной Национальной службой; сельекохозяйственной статиедают (NASS)11" (MASS, 1999). Даты засева на юго-востоке США меняются в зависимости-от. геоЕрафи,нескай: широты » информации взят» К* Миииетеретаз ееяьскоко хозяйства и NASSb(Hamp., USDA,. 1997). Агротехнологическые условия посевов & этом регионе.были основаны в информации? приведенной в различных докладах, как например*, с Экспериментальных сельскохозяйственных станций Джорджии (напр., Coy et ai, 1997; Raymer et al., 1997). Популярный гибрид кукурузы "средний вегетационный сезон", сорт озимой пшевицы, "США", сорт соевого, боб» "Лефлор" й арахис, "Флоранер", были выбраны представительны«' гибриды и сорталля юго№ветокя СШ А.

2.3. МЕТОДЫ

2.3.1. Статистические методы »модели

как

2.3.1.1. Создание однородпыхрядоь климатических данных

Французский метод Caussinus-Mestre (напр., Mestre, 2000), приложенный в, пределах« этого исследования, одновременно делает: отчетность для обнаружения; неизвестного количества многочисленных нарушении в* климатических рядах » генерирует серию

" JRC - Joint Research Centre

12 NASS - National Agricultural Statistics Scrvicc

сравнительных данных. Этот метод не требует вычисления региональных серий сравнительных данных. Он основан на предположении, что между двумя нарушениями существует однородный ряд наблюдений, пригодный для сравнения. Если обнаруженное нарушение неизменно присутствует при сравнении одной станции с соседними, оно может быть обусловлено влиянием данной станции. Аналогично осуществляется обнаружение выбросов (напр., Caussinus and Mestre, 1997; Mestre, 1999, 2000; Moisselin and Mestre, 2002; Moisselin et al„ 2002; Peterson et a!., 1998).

Знание позиций нарушения может быть тем же интересным аспектом для некоторых потребителей. Для многих приложений (как, например, исследования изменения климата) это - первая полу-часть проблемы. Вторая часть - коррекция нарушений. Двухфакторная линейная модель (напр., Mestre, 2000) может быть использована для целей коррекции. Эта модель допускает также нахождение пропущенных величин в рядах данных посредством нахождения средневзвешенных наименьших квадратов.

2.3.1.2. Определение наблюдаемых колебаний климата и тенденций. Методы интерполяции

Полученные однородные данные климата из Болгарии, а также все другие долгосрочные данные климата были разложены прогоном средних чисел, полиномиальным, а также линейной тенденцией. Два непараметрических теста, ранговая статистика Mann-Kendall и Spearman (напр., WMO, 1966; 1990), были использованные для того, чтобы определять возможное существование статистически значимых тенденций, соответствующих переменных климата.

Графическое компьютерное программное обеспечение SURFER (напр., Golden Software, Inc., 1999), было использовано в этом анализе, чтобы разрабатывать пространственное распределение уязвимости посевов под ожидаемым климатом на юго-востоке США. SURFER обеспечивает потребителям большой список выборов и методов интерполяции. Метод "кригинг" обычно был использован, чтобы интерполировать некоторые результаты посевов (напр., Cressie, 1990, 1991; Deutsch and Journel, 1992; Hartkamp et al., 1999; Isaaks and Srivastava, 1989; Journel, 1989). Шпоночное сглаживание прилагалось для того, чтобы устранять немного угловые контуры карты, произведенные из рассчитанных сеток.

Некоторые данные и полученные результаты были интегрированы в географическую информационную систему (ГИС), которая обеспечивает инструментальные средства для анализа данных, визуализации, памяти и поиска пространственных данных. Программное ГИС обеспечение Arclnfo и ArcView (напр., ESR1 Inc., 1996), было использовано, чтобы загружать и управлять частично собранной базе данных для пространственной визуализации данных.

2.3.1.3. Статистические модели "погода - урожай "

С тех пор как введена статистика, корреляции между погодой и урожаями посевов определены количественно (напр., Decker and Achutuni 1988; Katz, 1979; Thompson, 1986, 1988). Обычно, простые или многочисленные регрессионные модели созданы, чтобы определять, какие условия климата имеют наиболее важное влияние на урожае посевов. В этом анализе были созданы количественные связи, которые существует между климатическими условиями и урожаи озимой пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса, и хлопока в Джорджии. Статистические модели "погода - урожай" были разработаны поэтапной многолинейной регрессией, принимающей 95% уровень вероятности (напр., Afifl andAizen, 1979; Statistical Graphics Corp., 1999; StatSoft Inc., 1995).

2.3.1.4. Классификация зоны жизни Holdridge

Имеется в виду, что географическое распределение растительности определяется главным образом климатическими условиями, распределение основного типа растительности согласовывается биологически с моделями климата. В этом анализе определение потенциального эффекта климатического изменения в лесных экосистемах включает использование модели Holdridge (1949) для классификации зон жизни. Это система для растительной климатической классификации. Модель Holdridge является климатической классификацией схем относительно распределения основных комплексов экосистемы согласно климатических параметров - биотемпературы, годовые количества осадков и отношение потенциальной эвапотранспирации в количестве осадков (напр., Holdridge, 1967). Классификация экосистем включает 39 зон жизни (напр., ANL, 1994).

2.3.2. Динамические модели

2.3.2.1. Модель регионального климата RegCM3

Другой современный метод, получающий более подробную оценку регионального климата, было приложение математической модели регионального климата с высокой пространственной разрешительной способностью. Региональные модели использованы в нескольких исследованиях влияния климата для различных регионов мира, включая части Северной Америки, Азии, Европы, Австралии и Южной Африки (напр., Giorgi and Mearns, 1999; Kattenberg et at.. 1996; Mearns et al., 1997). Региональные модели климата оценивают местный климат иногда вплоть до 10-20 km пространственной плотности, и они способны принять во внимание важные локальные показатели, как, например, поверхностный тип и высоту. Региональная модель климата RegCM3, прикладная в этом исследовании, первоначально была разработана в Национальном центре для атмосферного исследования (NC.AR)13, США и приложена к исследованиям местного климата и сезонного прогноза повсеместно. Эта модель дальше разработана отделом Физики погоды и климата в Международном центре для теоретической физики "Абдус Салам" (ICTP)14 в Триесте, Италии (напр., Elguindi et al., 2004).

2.3.2.2. Динамические модели "погода-урожай"

2.3.2.2.1. Система поддержки принятия решений для передачи агротехнологии (DSSAT). Модели CERES и CROPGRO

Проект IBSNAT15 разработал компьютерную систему поддержки принятия решений для передачи агротехнологии DSSAT, которая объединяет базы данных погоды, почвы и посевов с имитационными динамическими моделями погоды-урожая (напр., IBSNAT, 1993; Tsuji et al., 1994). Системный анализ и имитационные модели посевов обеспечивают альтернативный метод, чтобы представлять сельскохозяйственное производство (напр., Tsuji et al, 1998). Используя модели, рост и развитие посевов, возможно легче будет сделана оценка для большего разнообразия сценариев управления и условий окольной среды. Одно из эффективных приложений имитационных динамических моделей погоды-урожая - анализ стратегий, для оценки влияния изменения климата в сельскохозяйственном производстве и агротехнологической адаптации - (напр., Thornton andHoogenboom, 1994).

n NCAR - National Centre for Atmospheric Research

" ICTP - International Centre for Theoretical Physics

ls IBSNAT - International Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer

Динамические модели погода-урожай CERES и CROPGRO (напр., Tsuji et al., 1998), которые включены в DSSAT, были использованы, чтобы определять уязвимость и адаптацию различных посевов под ожидаемым изменением климата в выбранных регионах. Эти модели предназначены, для использования минимальны данных почв, погоды, генетики и информации агротехнологического управления (напр.. Hoogenboom et al, 1999; Tsuji et al., 1994). Модели CERES и CROPGRO чувствительные к углекислой концентрации (напр., Tsuji et al., 1998). Модели имитируют изменения в фотосинтезе и эвапотранспирации, вызванные более высокими уровнями С02.

Программа DSSAT "Сезонный анализ" позволяет потребителю выполнять сравнения моделирования, полученные прогоном моделей DSSAT с другими комбинациями входных данных. Эта программа полезна для оценки влияния колебаний климата и изменения климата в различных посевах, чтобы имитировать возможные адаптированные меры, и т.п. (напр., Tsuji et al., 1994). Стохастичная модель климата WGEN программы DSSAT WeatherMan (напр.. Pickering et al., 1994; Tsuji et al., 1994), была использована, чтобы изменять ожидаемые колебания климата в выбранных областях в Австрии.

2.3.2.2.2. Модель WOFOST

В анализе также была использована динамическая модель посевов WOFOST (напр., Supit et al., 1994; van Diepen et al., 1989). Эта модель была разработана в Вагенинген, Голландии (напр., Boogaard et al. 1998). Модель WOFOST предназначена для имитации ежедневного роста и развития посевов и травы в течение вегетационного сезона, от засева до созревания. Она имитирует систему, определяющую посевы, условия погоды и параметры почвы, включая водный баланс почвы и посевов. За пределами вегетационного периода водный баланс почвы может быть вычислен только для условий почвы. Важные процессы принявшие во внимание - фенологическое развитие, асимилация, дыхание и эвапотранспирация. WOFOST использует параметры и функции, которые описывают эффекты температуры, солнечной радиации и водного стресса в важных физиологических процессах посевов.

2.3.2.2.3. Модель ROIMPEL

Имитационная модель ROIMPEL была создана, чтобы оценивать дни засева и созревания, урожая посевов, и т.п. (напр., Audsley et а!., 2006). Результаты этой имитационной модели пространственно - распределенные, используя связь с географическими информационными системами (ГИС). ROIMPEL - модульная имитационная модель, которая включает различные методы для управления азота и воды. Минимальные требования для данных почв - текстура почвы и органических классов. Минимальные данные погоды нужной модели это ежемесячные средние температуры воздуха и осадков. Следовательно, ROIMPEL применительно к анализу изменения климата, где пертурбации параметров климата масштабированы из GCMs на ежемесячной основе.

2.3.2.2.4. Калибровка и проверка модели погоды-урожая

Модели CERES, CROPGRO, WOFOST и ROIMPEL распространены среди много международных ученых в научно-исследовательских, образовательных и частных учреждениях и организациях. Эти модели прежде были откалиброваны и были проверены в выбранных регионах в Австрии и Болгарии (напр.. Alexandrov et al., 2001, Audsley et al., 2006). Было обнаружено хорошее соглашение между реальными фенологическими этапами и урожаем важных посевов в Австрии и Болгарии и фенология и урожай, оцененных вышеуказанными моделями.

з. СОЗДАНИЕ ОДНОРОДНЫХ РЯДОВ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ПРИМЕРЕ БОЛГАРИИ

3.1. ВВЕДЕНИЕ

Создание однородных рядов климатических данных стало одним из основных подходов в исследованиях климата (напр., Szalai, 2000). Исследование изменений климата основывается на однородных временных климатических рядах (напр., Stepanek et ai, 2000). Наряду с обычным использованием в исследованиях данных по изменению климата, возрастает спрос на однородные длительные временные ряды данных.

Данные являются однородными, "если их изменения есть следствие изменений только погоды и климата" (напр., Conrad and Pollak, 1962). Неоднородность длительных временных климатических рядов обусловлена такими не связанными с климатом факторами, как изменение местоположения метеорологических станций, методов вычисления средних, методик наблюдений, изменений приборного оборудования станции и природных условий в точке наблюдения. Каждое из этих изменений может потребовать применения специального подхода к созданию однородного ряда данных. Изменения могут приводить к постепенным или одномоментным смещениям в длительных временных климатических рядах, обуславливая отсутствие репрезентативности данных в описании климата соответствующей области (напр., Brandsma, 2000). Следовательно, данные должны проверяться для выявления возможных нарушений. Тем не менее, обычное обнаружение неоднородности недостаточно. Неоднородность оказывается настолько частым явлением, что обычная выбраковка неоднородных данных приводит к получению выборки слишком малого числа краткосрочных наблюдений для дальнейшего анализа. Общепринятым подходом является настройка неоднородных временных рядов (напр., Tuomenvirta, 1999).

С 1994 года, метеорологическая служба Франции занимается созданием однородных длительных рядов погодных наблюдений с целью создания базы таких данных (напр., Moisselin and Mestre, 2002). Процедура создания однородных рядов, разработанная метеорологической службой Франции, к настоящему времени рекомендована WMO. Основной целью данного исследования являлось использование подхода по созданию однородных длительных временных рядов, метеорологической службы Франции наблюдений средней, минимальной и максимальной температуры воздуха, а также осадков и длительности солнечного сияния по Болгарии, Задачами исследования являлись контроль ежемесячных данных средней, минимальной и максимальной температуры воздуха, а также осадков и длительности солнечного сияния для болгарских метеорологических станций; обнаружение нарушений и выбросов в собранных и проверенных длительных временных рядах; их последующая корректировка для получения однородных временных рядов; проверка реальности наблюдаемых нарушений.

3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

3.2.1. Контроль данных

Стандартная процедура коррекции для получения однородных проводилась только на месячных данных. При меньшем временном шаге корреляция считается незначимой. Процедура гомогенизации была выполнена для каждой метеорологической станции используя 15 рядов минимальной и максимальной температуры воздуха, 20 рядов средней температуры воздуха и осадков и 15 рядов данных длительности солнечного сияния, объединенных с географическими критериями.

Вначале проводился контроль качества длительных временных рядов элементов погоды, выбранных для настоящего исследования. Проверка выполнялась несколько раз до

получения удовлетворительных данных. Аномалии ежемесячной минимальной, максимальной и средней температуры воздуха, а также осадков и длительности солнечного сияния для каждого года и станции сравнивались и анализировались для выявления и удаления возможных ошибок. Очевидные грубые, а также возможные ошибки выше упомянутых климатических показателей проверялись отделами климатологии и баз данных Национального института метеорологии и гидрологии Болгарии. Скорректированные данные снова были проверены с помощью компьютерных программ. Оставшиеся ошибки и подозрительные данные были заменены величиной, характеризующей отсутствующие данные - минус 999.9. Данная процедура выполнялась несколько раз до получения удовлетворительных результатов. При наличии больших временных разрывов в наблюдениях за минимальной, максимальной и средней температурой воздуха, а также осадками и длительностью солнечного сияния для некоторых станций эти данные не использовались для дальнейших наблюдений.

Второй шаг в процедуре получения однородных рядов включал замену отсутствующих ежемесячных величин при допущении, что количество подобных данных невелико и их замена не окажет влияния на временные ряды. Двухфакторная линейная модель метеорологической службы Франции допускает нахождение пропущенных величин в рядах данных посредством нахождения средневзвешенных наименьших квадратов. С этой целью линейная модель рассчитывалась в модуле программы по коррекции отсутствующих данных.

Следующий шаг заключался в вычислении дневного температурного диапазона (DTR)' из проверенных данных минимальной и максимальной температуры воздуха. Выбор в виде показателя DTR обусловлен сравнительно большей чувствительностью данного показателя к тестам на однородность (напр., Wijngaard, 2003). Разрывы в рядах при изменении местоположения станции и методов измерения обычно связаны с влиянием радиации, различно проявляющимся для минимальной и максимальной температуры воздуха. Например, Wijngaard и др. (2003) показали, что разрывы, заметные в серии данных DTR, могут только слабо выявляться по минимальной и максимальной температуре воздуха. Поэтому в анализе использовано изучение рядов DTR в качестве сравнительных данных.

Следующий шаг включал вычисление соответствующих различий для DTR, минимальной, максимальной и средней температуры воздуха, а также коэффициентов для осадков и длительности солнечного сияния. Эти различия и коэффициенты затем проверялись на наличие нарушений и разрывов. Типичные методы построения однородных рядов основаны на предположении, что изменения климата влияют сходным образом на гомогенный временной ряд региональных данных, надежность которых не может быть проверена. Другие методы (напр., Alexandersson, 1986; Forland and Hanssen-Bauer, 1994; Peterson and Easterling, 1994) для создания подобного ряда данных не обеспечивают достаточную однородность.

3.2.2. Обнаружение нарушений

Существует следующий подход в обработке сравнительных данных. Он основан на предположении, что между двумя нарушениями существует однородный ряд наблюдений, пригодный для сравнения (напр., Mestre, 2000). Сравнение нескольких рядов данных в пределах одной климатической области позволяет рассчитать разностный ряд. Полученные разностные ряды анализируются на наличие нарушений.

На этом этапе анализа неизвестно, какой из рядов наблюдений является причиной сдвига, обнаруженного по ряду коэффициента или разностному ряду. Тем не менее, как уже было указано, согласно методу Caussinus-Mestre, если обнаруженное нарушение неизменно

' DTR - Diurnal Temperature Range

присутствует при сравнении одной станции с соседними, оно может быть обусловлено влиянием данной станции. Аналогично осуществляется обнаружение выбросов.

Ряды коэффициентов и разностные ряды вычислялись для всех метеорологических станций, использованных для данного анализа и соответствующих им соседних метеостанций. Наличие нарушений и выбросов подтверждалось с помощью двойного шага по методу Caussinus-Mestre. В качестве примера приводятся данные обнаруженных нарушений и выбросов наблюдений минимальной, максимальной и средней температуры воздуха, а также осадков и длительность солнечного сияния (Рис. 3.1-3.5). Черные треугольники указывают места обнаруженных нарушений в рядах коэффициентов и разностных рядов проверяемой метеорологической станции по сравнению с соседними. "А" показывает места выбросов, пустые ромбы - отсутствующие данные. Метеорологические станции располагаются сверху вниз в соответствии с возрастанием величины рассчитанного среднеквадратичного отклонения STD. Следовательно, на практике, надежность сравнения несколько снижается при движении снизу вверх. Количество обнаруженных нарушений в рядах данных ежемесячных осадков и средней температуры воздуха на исследуемых метеорологических станциях представлено в Табл. 3.1.

Ивайловград

Ловсч

«00 15!» 1?» 1?30 IW0 1»Я 1М0 19W 19S0 1995 2» 2010 ГОДЫ

Рис. 3.1. Создание однородных рядов минимальный температуры воздуха для выборки метеорологических станций Болгарии; ▼ - нарушение; А - выброс; красная прерывистая линия - подтверждение нарушения с последующей корректировкой; О - отсутствующие данные

Елхово

Панагюришс

111.

ПЛ.

1С

1950

ИЗО 19М 2СОО

х:

44*

Петри ч

.„,! I, I

....▼■■(■^....ЖТ.Т,

■I...... "1111'

ПЗУ

194) ГОДЫ

Садово

11«) 190а 1ЯС 19» 1М0 1950 19К 1970 1980 1990 Ж0 »10 годы

Рис. 3.2. Создание однородных рядов максимальный температуры воздуха для выборки метеорологических станций Болгарии; ▼ - нарушение; А - выброс; красная прерывистая линия - подтверждение нарушения с последующей корректировкой; 0 - отсутствующие данные

а)

КлезЬа 3\-1 1еп{; КагапЬ

КорГПГХ Е1епа Р1еуеп Бога Ъ НаАоУо Вш^а! СаЬгоуо СогепС ЗНусп Pavl^ke йЬитеп

ОЬг. СЪ УсМко

Разград

г.........т---;—--— ' 1 Г"— г-'

..Т..: . .

_________I

-.....А....... -----------,.,. .....: <>,ш.< - -

. : А .

ТТТН

±П.....г

. .... *...:....... Г

к:

............1....... Т ;

т ... ¡.

... :. . :Т. ...

т:. т.: .т. : ..... сТ

_• ..„а_____;_' ...„1_____ •«.»Л.. ____1 м а- «;.__ ^___ „Л.

5ТО

0.36.%

0.343

0.342

0.334

0.330

0.324

0.322

0.319

0.311

0.304

0.293

0.264

0.255

0.249

0.243

0.231

0.226

0.224

1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Бага г

Кахап1а

Ркуеп

17 БЦуеп

X восеп С

« Вигга!

9 Ра\11ке

О ОаЬгоуо

У Я* УеШсо

ё Е1епа

2 Яиззе

ОЬг. СИ

КатоЬа

5Иитеп

Разград

1 \ 1 1

-....."Т 4 ' : 1 — 1,1

1............'

.....1„

ТГ

ТТ

_1_

зто

0.354 0.142 0.307 0.296 0.295 0.286 0.285 0.276 0.269 0.268 0.265 0.252 0.250 0.236 0.224

1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

ГОДЫ

Рис. 3.3. Начальный (а) и конечный (6) этап создания однородного ряда средней месячной температуры воздуха, станция Разград (северо-восточная Болгария); ▼ - нарушения между Разград и другими станциями; А - выброс; красная прерывистая линия -подтверждение нарушения с последующей корректировкой; 0 - отсутствующие данные

а)

ОфЬоу 1_от В)а1а5 Ьисоун Рапащи В1а?ос\' Теттееп Вс1о®гз ВисЬп Мотапа Коргт Ки«На РшЬр ОиршИ К;и«сп \-'гаяа Б,швам Е1ш Ре Тгаа Регшк

Божурище

-е-

скз&О!

СО"'!1

-е-

О«"'!'

ль

О";" О " '<К>-

Оч■■ о ■"><)&-

О' [" О "ф-

О ■ I" О ■'

м!

О' !' <30 <3£хЖ> -

о ■■ о ■ • ■ 0е>

оо ■! ■■ о ■ <ж»

Ом "О

* —«г

0"!" о ■ ■ ■ ■ое>-

5ТО 0.195 0.183 0:172 0.169 0.158 0.155 0.152 0.150 0.150 0.144 0.144 0.138 0.132 0.131 0 128 0.126 0.121 0.П6 0.107 0.103

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

б)

ВЬдо«' Рапа®» Мошапа Бис1ш1 Корт-ь БапДап* Виршп: Рш1ор Тетегеп Лгэал Ьиеош К^илтсп Тгая Е1ш Ре-Репик

Божурище

вто 0 166 0.157 0.152 0.145 0.143 0.141 0.139 0.137 0.137 0.135 0.134 0.129 0.132 0.112 0.106

1920 1930 1940 1950

1960 1970 годы

1980 1990 2000 2010

Рис. 3.4.Начапьный (а) и конечный (6) этап создания однородного ряда ежемесячных осадков, станция Божурище (западная Болгария); ▼ - нарушения между Божурище и другими станциями; А - выброс; красная прерывистая линия - подтверждение нарушения с последующей корректировкой; 0 - отсутствующие данные

Карнобат

Казан лык

Кюстснднл

ЗЙГ

К нежа

Рис. 3.5. Создание однородных рядов числа, часов солнечного сияния для выборки метеорологических станций Болгарии; ▼ - нарушение; А - выброс; красная прерывистая линия - подтверждение нарушения с последующей корректировкой; О - отсутствующие данные

Таблица 3.1. Обнаруженные нарушения в рядах наблюдений ежемесячных осадков (Р) и средней температуры воздуха (Т) для выборки метеостанций Болгарии_

Станция, Нарушения Станция, Нарушения Станция, Нарушения

(название) (суммарно) (название) (суммарно) (название) (суммарно)

Р Т Р Т Р Т

Белоградчик* 5 - Кнежа 1 5 Пловдив 4 4

Б. Слатина* 4 - Копривщица 3 3 Преслав* 7 -

Благо евград* 3 - Крумовград* 2 - Разград 2 2

Божурище 2 7 Кубрат* 0 - Русе 3 2

Буч. проход* 2 - Карджали 0 4 Садово 3 5

Бургас 2 6 Лом 0 3 Сандански 5 1

Чирпан 4 1 Ловеч 1 6 Севлиево 2 -

Дупница 4 3 Луковит* 2 - Шумен 2 3

Елена 1 3 Монтана* 2 - Сливен 0 1

Епхово* 5 - Несебар* 4 - Смядово* 0 -

Елин Пелин* 3 - Об.Чифлик 4 4 Стара Затора 4 5

Габрово 4 6 Оряхово 1 4 Свиленград 0 3

Г.Чифлик 2 4 Панапорище 4 3 Тетевен* 4 -

Хасково 3 2 Павликени 4 5 Тополовград 6 -

Ивайлоград* 1 - Перник* 1 - Тран 0 2

Ямбол* 2 - Пещера 0 6 Варна* 1 -

Карнобат 2 1 Петрич 6 6 В.Тарново 2 7

Казанлык 5 3 Пирдоп* 3 - Видин 0 3

Кесарево* 5 - Плевен 1 6 Враца 4 1

Кюстендил 4 6

* - только ряды осадков

Несколько нарушений в 20-м столетии легко обнаруживаются на Рис. 3.1-3.5, при анализе их совпадения для средней, минимальной и максимальной температур воздуха, а также осадков и особенно длительности солнечного сияния. Например, на метеорологических станциях Карнобат, Казанлык и Кюстендил очевидны нарушения данных длительности солнечного сияния в 1970, 1985, 1980 и 1971 гг. Заметны нарушения в данных наблюдений за осадками в 1953 и 1969 гг. на метеостанции Божурище. Для метеостанции Разград характерна сравнительно хорошая выраженность нарушений средней температуры воздуха в 1945 и 1965 гг. Для данных минимальной температуры воздуха метеорологические станции Сандански и Шумен сравнительно хорошо выражены нарушения в 1952 и 1934 гг., соответственно.

3.2.3. Коррекция нарушений

Установление положения нарушений в ряду данных для решения таких задач, как исследования колебаний и изменений климата является только первым важным этапом создания однородных рядов. Следующим шагом является коррекция нарушений. Для этого после обнаружения нарушений и их проверки использована двухфакторная линейная модель. Предполагается, что серия наблюдений в пределах климатической области находится под влиянием одного климатического фактора в период между двумя нарушениями, в то время как другие факторы являются константами. Модель вычисляла коэффициенты для коррекции неоднородных рядов на основе расчета средневзвешенных наименьших квадратов показателей.

Сразу установить наличие всех возможных нарушений невозможно, поскольку явные нарушения мешают установлению менее заметных. Таким образом, процедура обнаружения и коррекции нарушений и выбросов была не автоматической, а итеративной, требовавшей экспертных оценок и определенной стратегии. Экспертная группа проверяла каждое нарушение на основе статистической информации и климатических результатов. Общая

процедура обнаружения нарушений и их коррекции требовала довольно длительного времени, например, была выполнена более 15 раз для того, чтобы найти, подтвердить и скорректировать все нарушения и выбросы в серии данных минимальной и максимальной температуры воздуха.

Первые 7 проверок нахождения, подтверждения и корректировки соответствующих нарушений и выбросов включали данные минимальной и максимальной температуры воздуха по всем 49 метеорологическим станциям, главным образом для второй половины 20-го столетия (1951-2000 гг.). Затем только 29 станций, проводившие долгосрочные наблюдения за температурой (1931-2000 гг.) были использованы для создания однородных рядов с учетом корректировки выбросов и нарушений первой половины 20-го столетия.

Ряды DTR максимально использовались в качестве сравнительных данных для нахождений, подтверждения и корректировки слабо заметных нарушений и выбросов в рядах минимальной и максимальной температуры воздуха. Нужно отметить, что на этом этапе использовался принцип когерентности между рядами DTR и минимальной, а также максимальной температурой воздуха. Ряды DTR не использовались после не менее чем 10 итераций, когда было уже невозможно применение данного принципа. Таким образом, процедура получения однородных рядов продолжалась раздельно для минимальной и максимальной температуры, особенно когда проводилась подтверждение положения нарушений и выбросов.

С другой стороны, общая процедура обнаружения и корректировки нарушений в ряду данных длительности солнечного сияния оказалась значительно легче и не заняла много времени (из-за меньшего количества данных метеорологических станций, а также более коротких рядов наблюдений) - потребовалось менее 10 итераций. Итерации при создании однородных рядов средней, минимальной и максимальной температуры воздуха, а также осадков и длительности солнечного сияния заканчивались, когда практически полностью устранялся риск нарушений (Рис. 3.1-3.5).

3.3. ОГРАНИЧЕНИЯ

Нарушения, которые могут повлиять на измерения станции в целом (например, изменение времени наблюдения, новые формулы для вычисления средней температуры воздуха, применение дождемеров нового типа в течение короткого периода времени, сооружение ветрозащитных экранов и т.п.), не рассматривались в данном анализе. Одним из основных ограничений был недостаток метаданных во время проведения анализа. Считается, что метаданные явится "данными о данных": местоположение метеорологических станций, тип датчика и т.п. Метаданные полезны при нахождении и подтверждении нарушений в 1 длительных рядах климатических наблюдений (напр., Aver and Boehm, 1997; Heino, 1997; Shein, 1999). Идеальный банк данных климата должен позволять связывать информацию метаданных с любым интересующим показателем. Это является важным для проверки однородности. Тем не менее, очевидно, что метаданные не всегда доступны: нарушений больше, чем метаданных (напр., Moisselin and Mestre, 2002).

На данные погоды Болгарии оказывает влияние широкий набор факторов -окружающая среда, контрольно-измерительная аппаратура, методы наблюдений, обработка данных и другие. Это означает, что для каждого единичного наблюдения необходимо знать, где и как было сделано измерение. Для исторических долгосрочных рядов данных климата это означает знание полной истории станции. К сожалению, наше знание истории станции, вероятно, не будет на 100% полным, тем не менее, изучению метаданных должно быть уделено особое внимание - не меньшее, чем самим данным (напр., Auer, 2003).

Архивы метаданных Болгарии в настоящее время не переведены в электронный формат и информация доступна главным образом в рукописной или печатной форме. Среди причин, обуславливающих такое положение, можно назвать отсутствие квалифицированных

кадров и ограниченный бюджет. Необходимо отметить, что отдел базы данных погоды и обслуживания Национального института метеорологии и гидрологии в Софии расширил работу в этом направлении и в ближайшем будущем планируется получение предварительных электронных метаданных.

3.4. ВЫВОДЫ

Результаты данного анализа показывают важность создания однородных рядов для построения надежной базы метеорологических данных Болгарии. Очевидно значение таких рядов погодных наблюдений, особенно в исследовании колебания и изменения климата в стране. Создание качественных однородных рядов требует использования эффективных тестов гомогенности. Процедура создания подобных рядов, разработанная метеорологической службой Франции, как показано в данном исследовании, является необходимой в исследовании изменения климата. Показано, что непосредственное сравнение каждого длительного ряда климатических наблюдений с данными, полученными на соседних станциях, снимает проблему создания однородных сравнительных рядов. Прикладная методология создания однородных рядов имеет значение для практического использования, например, для климатических данных Болгарии, даже при условии отсутствия метаданных и допускает обнаружение многочисленных нарушений. Большинство европейских методов гомогенизации разработаны только для анализа температуры воздуха и осадков. Тем не менее, метод Caussinus-Mestre для относительной проверки однородности рядов климатических наблюдений и модель, корректирующая неоднородные ряды также успешно применялись для рядов длительных наблюдений за продолжительностью солнечного сияния. Использованная методика создания однородных рядов оказалась также очень полезной для лучшего понимания рядов данных средней, минимальной и максимальной температуры воздуха, а также осадков и продолжительности солнечного сияния в Болгарии.

Однородный ряд, который может подвергнуться в будущем дальнейшей коррекции, не заменяет первичные данные. Первичные данные могут использоваться для восстановления пропущенных данных, уточнения в обнаружении нарушений или коррекции. В некоторых видах анализа предпочтительно использование некорректированных данных (напр., Peterson et ai, ¡998). Нередки случаи специальных исследований на станциях, не включающих длительный ряд наблюдений за трендами. Следовательно, важно обеспечить сохранение первичных данных, также как и скорректированных однородных. Также, сохранение первичных данных необходимо, поскольку в ближайшем будущем, вероятно, появятся новые или улучшенные методы коррекции неоднородности. В течение последних двух десятилетий проделана значительная работа в области проверки однородности и коррекции данных, при дальнейшем развитии исследований в данной области.

Потребность в надежных пространственно-временных данных постоянно возрастает при повышении требований к использованию точных данных. Следовательно, получение и доступ к однородным рядам данных и метаданных важны для всех участников WMO (включая Болгарию).

Качество данных - одна из наиболее серьезных проблем в исследовании климата. В исследованиях природной изменчивости климата и антропогенного влияния на современный климат потребовались длительные ряды климатических наблюдений. Тем не менее, высокое качество климатических данных встречается довольно редко из-за большого набора нарушений, влияющих на соответствующие климатические ряды. Значительное внимание к контролю качества рядов данных средней, минимальной и максимальной температуры воздуха, а также осадков и длительности солнечного сияния по Болгарии показало, что в исходных рядах присутствовали различные виды ошибок. Следовательно, перед любой

проверкой однородности метеорологических данных Болгарии должен проводиться расширенный контроль качества.

Исторические метеорологические данные отражают как реальную, так и кажущуюся изменчивость климата. Перед изучением колебаний климата необходима длительная, но неизбежная работа по удалению смещений, имеющих искусственный характер. Хотя данная проблема решается с использованием одного или нескольких методов создания однородных рядов, метаданные способны обеспечить лучший разбор и объяснение причин нарушений, а также оценку результатов статистического тестирования. Всегда рекомендуется проводить сравнение истории метеорологических станций с результатами анализа данных (напр., Auer, 2003). Недостаток метаданных являлся важным ограничением в этом анализе. В связи с этим в данной области необходимо сосредоточить усилия Национального института метеорологии и гидрологии Болгарии. Значение метаданных было подчеркнуто Комиссией по климатологии WMO и рабочей группой обнаружения изменения климата (напр., Niedzwieciz and Ustrnul, 2000). Соответствующие предложения сформулированы для сети станций системы наземного наблюдения за глобальным климатом (напр., WMO, 1999). Также подчеркивался интерес WMO не только к записи метаданных текущих измерений, но также в восстановлении метаданных для исторических рядов наблюдений. Этот интерес подкреплен созданием WMO в Комиссии по климатологии экспертной группы по метаданным для прикладной климатологии. Группа экспертов - участников группы подготовили руководящие принципы по метаданным и гомогенизации (напр., Auer, 2003). Данный документ будет полезен при сборе соответствующих метаданных Болгарии.

4. КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА В ТЕЧЕНИЕ 20-го СТОЛЕТИЯ

4.1. ВВЕДЕНИЕ

С конца 1970-ых годов потепление было 0.26"С/десятилетие для земного шара, но 0.35° и 0.16°С/десятилетие для северного полушария и южного полушария, соответственно (напр., Jones and Moberg, 2003). Доступные данные климата, как например, база данных ЕСА1 (напр., Klein Tank et al., 2002) позволили современные исследования тенденций 20-го столетия. Тенденция к потеплению в Европе хорошо установлена. Тем не менее, некоторые регионы в южной Европе показывают другие направления - как например в Греции и частях восточной Европы, где некоторые метеорологические станции имели тенденции к охлаждению в большей части 20-го столетия (напр., IPCC, 1997). Тенденции осадков меняются пространственно в отличии от тенденций температуры. Осадки возрастали в северной Европе и уменьшались в южной Европе (напр., Frish et al., 2002). Региональные различия в колебаниях и изменениях климата в течение предшествующего столетия были отмечены также в Северной Америке (напр., Easterling, 1999; Mangel, 2003а, b; Michaels et al, 1998). Все эти сведения подтверждают, что региональные колебания и тенденции климата могут отличаться от глобальных, а также и от региона до региона. Вот почему, колебания и изменения климата 20-го столетие считались в этом исследование во всех 3 выбранных регионах.

4.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ

4.2.1. Исследование для Балканского полуострова

4.2.1.1. Средняя температура воздуха и осадков

Минимум годовой средней температуры воздуха над Балканским полуостровом появлялся в течение первого десятилетия последнего столетия. После эта средняя температура воздуха повышалась. Холодный период был также в более ранних сороковых годах. Вторая половина 20-го столетия охарактеризована уменьшением годовой температуры воздуха до конца семидесятых годов в целом регионе Балканского полуострова (Рис. 4.1а). С начала восьмидесятых годов наблюдалась тенденция к потеплению. 1994 г. был самым теплым годом в течение периода с 1901-1995 гг. Аномалии годовых осадков показывают следующие значимые периоды засухи на Балканском полуострове; сороковые, вторая половина пятидесятых годов и особенно в течение последних двух десятилетий (Рис. 4.lb). Аномалии NCEP/NCAR показатель поверхностных годовых осадков над Балканским полуостровом в течение последнего десятилетия (относящийся к 1961-2000 гг.), показывают, что большая часть Балканских стран были поражены условиями засухи в девяностых годах (Рис. 4.2). Летняя засуха в 2000 г. была одной из наиболее серьезных засух в течение 20-го столетия.

4.2.1.2 Влияние NAO в зимних осадках па юго-востоке Балканского полуострова

Карта корреляции между NCEP/NCAR показатель поверхностных зимних осадков и индекс NAO для регионов, окружающих Черное море представлена на Рисунке 4.3. Вышеуказанная корреляция сравнительно более высокая на юго-восточном Балканском полуострове (регион юго-восточной Болгарии и северо-западной Турции) - около минус 0.5.

1 ЕСА - European Climate Assessment

б)

1 1 (тт/день)

Рис. 4.1. Аномалии средней годовой температуры воздуха (а) и годовых осадков (б) на Балканским полуостровом, относящийся к 1961-1990 гг.

о.г

(тт/день)

Рис. 4.2. Аномалии МСЕР/МСАИ показатель годовых осадков для относящийся к 1961-1990 гг.

1991-2000

-Л -о! -,1 4, 1 1 о1. 1 ¿Д^Г»

Рис. 4.3. Карта корреляции между МСЕР/ЫСАЯ показатель зимних осадков и индекс ЫА 1949-2000 гг.

Отношение между индексом NAO и аномалии осадков в течение зимы были оценены для выбранных мест для того, чтобы подтверждать или отвергать это обнаружение (Рис. 4.4). Полученный коэффициент корреляции изменяется в большинстве местах между минус 0.43 (Свилснград, юго-восточная Болгария) и минус 0.51 (Люлебургас, северо-западная Турция) -минус 0.54 (Елхово, юго-восточная Болгария). Самый низкий коэффициент корреляции был вычислен для Хасково (юго-восточная Болгария) - минус 0.34. Также было обнаружено, что осадки в январе, в регионе интереса, соответствуют в большинстве годам индексным аномалиям NAO в течение того же месяца. Рисунок 4.5 показывает примеры для наблюдаемой CRU и количество осадков в январе симулированных от RegCM3, 1993, 1994

И 1997 гг. над регионами, окружающими Черное морс. Уменьшения осадков наблюдались в январе, 1993 и 1994 гг. над регионом юго-востока Балканского полуострова, когда положительные величины NAO индекс (3.91 и 1.27), были зарегистрированы. Тем не менее, более высокие суммы осадков были измерены в том же регионе в январе, 1997 г. когда индекс NAO был негативом (минус 1.95).

годы годы

Рис. 4.4. Индекс NAO (а) и аномалии осадки в Одрине, северо-западная Турция (б); декабрь-март, 1931-2002 гг.

4.2.2. Исследование для Болгарии

4.2.2.1. Средняя температура воздуха

Несколько метеорологических станций в южной Болгарии были охарактеризованы уменьшающей тенденцией в средней температуре воздуха в течение 20-го столетия перед приложением процедуры для однородности данных климата. Тем не менее, когда процедура однородности температурных данных была выполнена, возрастающая тенденция в средней температуре воздуха уже наблюдалась в этих метеорологических станциях. Приложение процедуры однородности на станциях северной Болгарии не изменяло направление положительной линейной тенденции средней температуры воздуха в течение последнего столетия, но были некоторые изменения величины этой тенденции температуры воздуха (Рис. 4.6).

со-

измеренный 5-лстнес среднее

—[-,-1 , |-1-1-,-1 . | i-р-

1930 1940 1950 i960 1970 1980 1990 2000

Рис. 4.5. Осадки (mm/день) в январе, 1993 (а), 1994 (6,в) и 1997 гг. (г) над регионами, окружающими Черное море; (а, 6, г) - данные CRU, (в) - выходные данные RegCM3

измеренный линейная тенденция 5- летнее среднее

—I-1-1-1-1-1-1-1-1

1920 1940 i960 1980 2000 годы

среднее 3 119 "С тенденция - +0.4 "С/десетилсгис

—1-1-1--1-1-I-1

1940 1960 1980 2000 годы

среднее - 11.6 °С тенденция = +1.0 "С/столстис

Рис. 4.6. Аномалии средней годовой температуры воздуха перед (а) и после (б) приложениел-процедуры однородности данных в Плевене (северная Болгария), относящийся ь 1961-1990 гг.

Потепление наблюдалось с середины восьмидесятых годов. 1994 и 2000 годы были среди самых теплых лет зарегистрированных в Болгарии. Это противоречит средней глобальной поверхностной температуре воздуха, где самый теплый год в течение периода инструментальных наблюдений (1861-2000 гг.), был 1998 г. (напр., IPCC, 2001а). В течение последнего столетия в Болгарии наблюдалась тенденция незначительного потепления, несмотря на увеличение средней температуры воздуха в течение последних двух десятилетий (Рис. 4.66). Линейная тенденция в 20-ом столетии изменяется в пределах интервала с 0.2й на 0.5"С, которое ниже, чем диагностические установленное 1РСС для целой планеты: 0.6°±0.2°С. Это подтверждает, что региональные колебания и тенденции могут отличаться от глобальных колебаний и тенденций. Фактически, согласно IPCC (1997 2001а) хотя региональные различия - сравнительно высокие, большая часть Европы испытала среднее увеличение в температуре воздуха от 0.8°-1.0°С в течение 20-го столетия. Увеличение не было непрерывным для всего столетия; на многих метеорологических станциях, увеличение, которое наблюдалось в 1940 г., было сопровождено уровнем или даже уменьшением приблизительно около 1970 г., и затем потепление в настоящий период. Эти характеристики - наиболее заметные от середины до высоких широт. Некоторые области в южной Европе показывают другие тенденции, как например, в Греции и частях восточной Европы, где некоторые станции измеряют прохладную тенденцию над большинством столетия. В течение десятилетия 1981-1990 гг., потепления над большинством территории Европы были исключительно высокими, с увеличением 0.25°-0.5°С что касается средних величин. Потепление н течение последнего десятилетия было больше всего очевидно в поясе теплее, расширяющемся из Испании через центральную Европу в Россию (напр., IPCC, 1997).

Число использованных метеорологических станций с долгосрочными данными средней температуры воздуха для целого 20-го столетия было 12 (Рис. 4.7а). Вот почему, тенденция для средней годовой температуры воздуха на короткий период (1931-2000 гг.), также была вычислена и была оценена коэффициентом Spearman для статистической значимости. Болгария разделена по диагонали двумя противоположными незначительными тенденциями температуры в течение последних 70 лет предшествующего столетия. Северовосточные, восточные и южные области в Болгарии встречены уменьшающей тенденцией в средней температуре воздуха, тогда как западные, северо-западные и центральные области имеют положительную тенденцию.

а) б)

Рис. 4.7. Пространственное распределение тенденции (а: 1901-2000 гг.; б: 1931-2000 гг.)

средней годовой температуры воздуха в Болгарии (прилагая коэффициент 8реаппап на уровне 95%); ф - тенденция значительного повышения; Я - тенденция повышения; и - тенденция повышения

Средняя температура воздуха весной не показывала любые значительные изменения в течение 20-го столетия. Температурные аномалии изменялись выше и ниже норм на период 1961-2000 гг. (Рис. 4.8а). Все метеорологические станции имеют незначительную положительную тенденцию в течение как периодов 1901-2000 гг., а также 1931-2000 гг. Лето в Болгарии ожидается быть теплее с начала восьмидесятых годов. (Рис. 4.86). Главным образом положительные аномалии были в стране в течение последних десяти лет 20-го столетия. Пространственное распределение летней тенденции, оцененной коэффициентом Spearman, указавшей, что в Дунайской равнине был воздействован незначительным охлаждением период с 1901-2000 гг. на метеорологических станциях расположенных в этой области. На период с 1931-2000 гт. это незначительное охлаждение летом наблюдалось также в центральной и южной Болгарии. Что касается температуры воздуха в течение осеннего сезона - с тридцатых годов имеется значительная уменьшающая тенденция в средней температуре воздуха. Средняя температура воздуха зимой показывает, что положительная тенденция - зимы в течение второй половины столетия определенно мягче, чем в течение первой половины 20-го столетия (Рис. 4.8в). Есть значительная тенденция температурного увеличения воздуха в течение зимнего сезона на метеорологических станциях в северной области Дуная в течение двух периодов: с 1901-2000 гг. и 1931-2000 гг.

измеренным ЛШ1СШШН тенденции 5- летнее среднее

-2.0

-4.0

среднее = 1 тенденция

- 0.2 -С I шмдкпини = +1.5 "С/столетне

-1—

1940 1960 голы

1980

2000

1900 1920 1940 1960 1980 2000 1900 1920 годы

Рис. 4.8. Аномалии средней температуры воздуха весной (а), летом (б), осенью (в) и зимой (г) в Габрово (а: северная Болгария), Бургас (б; восточная Болгария), Казанлык (в: центральной Болгарии) и Лом (г: северо-западная Болгария), относящийся к 19611990 гг.

2000

тенденция = +0.4 "С/столстис

—1-1-1-1-|-1-1-1-1

1920 1940 1960 1980 2000

4.2.2.2. Минимальная и максимальная температура воздуха

Значительный прохладный период также появлялся для годовой минимальной температуры воздуха в стране с 1901 г. до начала второго десятилетия предшествующего столетия. Следующий холодный период наступил в сороковых годах. Увеличение ь минимальной температуре воздуха наблюдалась в пятидесятых, шестидесятых, семидесятых годах. Незначительные аномалии ниже среднего числа в восьмидесятых и девяностых годах были охарактеризованы положительными аномалиями, которые в течение некоторых лет на станциях колеблются с 1.0° на 1.5°С. Последние годы 20-го столетия были среди лет с самой верхней минимальной температурой воздуха (Рис. 4.9). Линейная тенденция для 20-го столетия изменяется в пределах интервала с 0.6° на 0.8°С. В годовой минимальной температуре воздуха было значительное увеличение в течение последнего столетия в Болгарии (Рис. 4.10). Потепление более низкое в южной Болгарии и высокое в северной Болгарии.

среднее = 5.5°С

тенденция = + 0.71°С7сголстие**

.............................................I........iliiiiiiuiliinmiilmniuilu.....

1900 1P13 1Р2Э IP30 IP-tO lP'.D IPSO JPTC Ш0 1090 ¿oca :oio

годы

Рис. 4.9. Аномалии годовой минимальной температуры воздуха в Образцовом Чифлике (северная Болгария), относящийся к 1961-1990 гг.; перед (а) и после (б) приложения процедуры однородности

а) б)

Рис. 4.10. Пространственное распределение тенденции (1901-2000 гг.) минимальная (а) и максимальная (б) годовая температура воздуха в Болгарии (прилагая коэффициент Spearman на уровне 95%); ф - тенденция значительного повышения; Я - тенденция повышения

среднее - 6.1°С

тенденция - + 0.70°С7столстис**

Минимальная температура воздуха весной также показывает значительные изменения в течение 20-го столетия на метеорологических станциях расположенных в северной Болгарии, центральной Болгарии и южной Болгарии. Положительные, но незначительные тенденции наблюдаются главным образом в восточной Болгарии. Самое верхнее потепление в сроках сезонной минимальной температуры воздуха наблюдалось летом. Все станции, имеющие записи в 20-ом столетии показывают повышение тенденции в течение летнегс сезона в Болгарии. Например, линейная тенденция в течение летнего сезона на станцт-Садово (южная Болгария) - 1,4°С/столетие. Большая часть температурных аномалий на этой станции была положительной в течение второй половины 20-го столетия. Минимальные температурные аномалии в течение осеннего сезона варьировали выше и ниже среднегс числа на период с 1961-1990 гг. не показывая любой значительный сигнал климата. Тем не менее, незначительная положительная тенденция наблюдалась на большинстве станций Зима в Болгарии стремится быть теплее в конце последнего столетия. Пространственное распределение тенденции зимней минимальной температуры воздуха показывает, что тольке две метеорологические станции охарактеризованы тенденцией значительного повышения.

Годовая максимальная температура воздуха в стране показывает тенденцию боле< низкого повышения в течение предшествующего столетия. Фактически, был! незначительные колебания годовой максимальной температуры воздуха, с исключениег» последнего десятилетия, где главным образом положительные аномалии (Рис. 4.116). Вот почему, линейная тенденция годовой максимальной температуры воздуха в 20-ом столети! изменяется в пределах интервала с 0.4" на 0.6"С. Увеличение годовой максимально1 температуры воздуха более высокое в северо-западной Болгарии и юго-восточной Болгарии чем в южной Болгарии и северо-восточной Болгарии (Рис.4.106).

Рис. 4.11. Аномалии годовой максимальной температуры воздуха в Казанлыке (южна Болгария), относящийся к 1961-1990 гг.; перед (а) и после (б) приложен« процедуры однородности

В результате похолодания в пятидесятых годах наблюдается постоянное увсличени максимальной температуры воздуха весной. Почти все станции, которые анализировалиа показывают тенденцию незначительного повышения в весенней максимальной температур воздуха в Болгарии в течение 20-ого столетия. Был период охлаждения летом в северно Болгарии в течение шестидесятых, семидесятых и начала восьмидесятых годов, что касаетс максимальной температуры воздуха. Тем не менее, с тех пор наблюдалась тенденци значительного увеличения в летней максимальной температуре воздуха. Фактически, был только две отрицательные аномалии в течение последних 10-12 лет исследования на станци Образцов Чифлик (северная Болгария). Что касается осенней максимальной температур!

воздуха - главным оОразом тенденции незначительного увеличения являются распространенными в стране. Тенденции незначительного уменьшения могут также быть идентифицированы на станциях в восточной Болгарии, что касается максимальной температуры воздуха в течение осеннего сезона. Наконец, увеличение зимней максимальной температуры воздуха наблюдалась в течение последнего столетия в стране.

Анализ в течение последнего десятилетия (напр., 1РСС, 2001а) в ежедневных максимальных и минимальных температурах с 1950 по 1993 гг. показывает, что дневной температурный диапазон DTR, уменьшается очень широко, хотя не везде. Был сделан опыт, чтобы представить пространственное распределение тенденции DTR в течение последнего столетия в Болгарии. С этой целью линейные тенденции годовой минимальной температуры воздуха для всех станций (включая период с 1901-2000 гг.), были извлечены из соответствующих линейных тенденций годовой максимальной температуры. Тенденция DTR является негативом для предшествующего столетия в Болгарии и изменяется от минус 0.1° до минус 0.3°С. Самое верхнее уменьшение DTR происходит в северной Болгарии и северно-восточной Болгарии.

Вышеуказанные результаты соответствуют другим сведениям, полученным в предшествующих исследованиях для других регионов. В Франции, например, повышение минимальной температуры воздуха также более заметное, чем увеличение максимальной температуры воздуха (напр., Moisselin and Mestre, 2002; Moisselin et al, 2002). Согласно IPCC (2001a), минимальная температура воздуха возрастает приблизительно дважды против увеличения максимальной температуры воздуха (0.2° против 0.1°С/десятилетие). Следует отметить, что увеличение максимальной и особенно минимальной температуры воздуха в Болгарии - ниже, чем то, которое наблюдалась в Франции и других регионах (напр. 1РСС 2001а, Moisselin et al, 2002). Тем не менее, это утверждение поддерживает то, что колебания и тенденции в регионе могут отличаться от тех в других регионах, а также от глобальных колебаний и тенденций.

4.2.2.3. Осадки

Несколько метеорологических станций были тоже с противоположными линейными тенденциями перед и после применением процедуры однородности. Станции, как например, Образцов Чифлик, Преслав, Разград (все в северно-восточной Болгарии), Пирдоп и Тетевен (центральная Болгария), были охарактеризованы тенденцией увеличения в осадках перед процедурой однородности. После приложения однородности, тем не менее, эти метеорологические станции имеют уже уменьшающую тенденцию осадков. Большая часть из метеорологических станций, использованных в анализе, имеют уменьшающую тенденцию осадков, колеблющихся между 0.1 и 13.6% за столетия. Станции, как например, Елин Пелин (Западная Болгария) и Казанлык (центральная Болгария), имеют тенденцию увеличения в осадках для 20-го столетия: 0.1 и 5.0%, соответственно.

Годовые осадки в Болгарии колебались значительно из года в год в течение 20-го столетия. В течение некоторых лет, очень низких годовых осадков вызвавших засухи различной интенсивности. Болгария испытала несколько эпизодов засухи в течение 20-го столетия, наиболее особенно в сороковых и восьмидесятых годах (Рис. 4.12). Периоды засухи в сороковых, и восьмидесятых годах наблюдались везде в стране. Засуха в Болгарии была наиболее серьезной в 1945 и особенно в 2000 году с осадками 30% менее чем текущие климатические нормы. На некоторых метеорологических станциях значительный влажный период происходил в пятидесятых годах и был последован также сравнительно высокими величинами осадков в шестидесятых и семидесятых годах. Колебания годовых осадков в Болгарии показывали общее уменьшение в течение 20-го столетия (Рис. 4.126).

годы годы

Рис. 4.12. Аномалии годовых осадков в Ямболе (южная Болгария), относящийся к 19611990 гг.; перед (а) и после (б) приложения процедуры однородности

Отрицательные тенденции осадков наблюдаются главным образом в восточной и западной частях страны, и положительные тенденции происходят в немногих центральных и северо-западных областях. Тем не менее, следует отметить быть, что полученные тенденции в годовых осадках в Болгарии на период с 1901-2000 гг. незначительные в 95% статистического уровня. Основная тенденция годовых осадков (негативная) обнаруженный в Болгарии соответствуют другим научно-исследовательским результатам. Согласно IPCC (7997), тенденции годовых осадков в 20-ом столетии характеризуются по существу увеличением осадков в северной половине Европы, с увеличением, колеблющимся от 10% до 50%. Тем не менее, регион, который простирается от Средиземноморского через центральную Европу в Европейскую Россию и Украину, через контраст, испытал уменьшение в осадках в некоторых областях есть спад до 20%.

Имеется тенденция уменьшения в осадках в течение летнего сезона с конца 1970-ых годов. Осадки в Садово (южная Болгария), были ниже нормы за период 1901-2000 тт. е течение 17 лет из последних исследованных 20 лет. Линейная тенденция для летних осадков в течение последнего столетия - также негативная для большинства метеорологических станций (Рис. 4.136). Аналогичная тенденция наблюдалась в течение осеннего сезона (Рис 4.13в). Гомогенизированные сезонные осадки весной показывают положительную тенденцию в большинстве станциях в стране (Рис. 4.13 а). Наиболее сухой период произошел весной сороковых годов, линейное увеличение осадков также наблюдалось в течение зимнего сезона на многих метеорологических станциях (Рис. 4.13г).

4.2.2.4. Длительность солнечного сияния

Все метеорологические станции, имеющие данные на период с 1931-2000 гг указывают уменьшающую тенденцию. Отрицательные тенденции наблюдались для весенне> и особенно летней длительности солнечного сияния, где даже некоторые станцит охарактеризованы значительной уменьшающей тенденцией. Только положительные тенденции (включая значимый), наблюдались в течение зимнего сезона. Никакие важные изменения не видны в колебаниях и тенденциях осенней длительности солнечного сияния Эти итоги на период с 1931-2000 гг. соответствуют результатам, полученным другим! исследователями для других областей (напр., Canellas, 2003). Одна из причин эти? отрицательных тенденций в годовой длительности солнечного сияния могли бь обуславливаться наблюдаемыми уменьшениями на солнечном сиянии проистекающим и: повышения охвата облака и концентрации аэрозоля (напр., Roderick and Farquhar, 2002).

Рис. 4.13. Пространственное распределение тенденции (1901-2000 гг.) осадков в Болгарии в весной (а), летом (Ь), осенью (с) и зимой (d) (прилагая коэффициент Spearman на уровне 95%); ф - тенденция значимого повышения; 71 - тенденция повышения; -тенденция уменьшения; Ф - тенденция значимого уменьшения

Тенденции для годовой и сезонной длительности солнечного сияния на короткий период (1951-2000 гг.), были вычислены и оценены для статистического значения. Болгария почти по диагонали разделена двумя повышениями типов (значительного и незначительного) тенденции в годовой длительности солнечного сиянии в течение последних 50 лет 20-го столетия (Рис. 4.14а). Северо-восточные, восточные и южные области в Болгарии имеют значительное повышение тенденции в годовой длительности солнечного сияния, но западные, северо-западные и северные области имеют обычно незначительную положительную тенденцию. Этот результат может считаться как контраст в предшествующих результатах, имеющих отношение к тенденциям солнечной радиации в течение последних пятидесяти лет. Например, Stanhill и Cohen (2001) отмечали, что множество исследований показывают, что значительные уменьшения в солнечной радиации, достигающей, земную поверхность произошло в течение последних пятидесяти лет. Их обзор решает, что глобальное уменьшение солнечной радиации - 0.51 ±0.05 W/m2 за год, эквивалент уменьшению 2.7% за десятилетие. Stanhill и Cohen (200/) разъясняет, что наиболее вероятно - увеличение в аэрозолях и других воздушных загрязняющих веществах изменили оптические свойства атмосферы (облаков). Lieoert (2002) обнаружил, что спад солнечная радиация - 7 W/m2 или 4% на местах везде в мире с 1961 по 1990 гг. и прочие спады происходили на местах США с 10%. Последние результаты, тем не менее, не могут

напрямую быть связаны с результатами, полученными о продолжительности солнечного сияния в Болгарии из-за различных вышеуказанных полученных серий (1961-1990 гг. и 1951-2000 гг.). Положительное направление ежегодной длительности солнечного сияния в Болгарии - под влиянием отрицательных аномалий, которые наблюдались в пятидесятых годах и особенно положительными аномалиями, которые наблюдались в девяностых годах (Рис. 4.146). Следует быть осторожным при сравнении результатов на другие периоды.

Рис. 4.14. Пространственное распределение тенденции (1951-2000 гг.) годовой длительности солнечного сияния в Болгарии (а) и аномалиях годовой длительности солнечного света в Образцовом Чифлике (б: северная Болгария), относящийся к 1961-1990 гг.

Все метеорологические станции показывают увеличение в весенней длительности солнечного сияния в Болгарии в течение второй половины 20-го столетня, особенно в восточной части страны, где возрастающая тенденция значительная. Небольшое увеличение наблюдается также в летней длительности солнечного сияния за регионом юго-западной Болгарии и станции Образцовый Чифлик (северная Болгария), хараггеризированное незначительной уменьшающей тенденцией. Обычно, нет значимых изменений в осенней длительности солнечного сияния кроме значительной уменьшающей тенденции в восточной Болгарии. Тем не менее, везде в стране зимняя длительность солнечного сияния показывает увеличение. Последний результат когерентный с результатом, полученным на более длинный период с 1931 по 2000 гг. Должно быть отмечено, что зимы в Болгарии в течение второй половины последнего столетия мягче, чем зимы зарегистрированные с 1901 по 1950 гг.

4.2.3. Исследование для Австрии

Большая часть из станции в Австрии показывает значительное увеличение средней годовой температуры воздуха в девяностых годах относящийся к 1961-1990 гг. (Рис. 4.15).

Осадки в выбранных регионах Австрии колебались значительно из года в год в течение 20-го столетия. В течение некоторых лет, очень низкие годовые осадки вызвали засухи различной интенсивности. Австрия испытывала несколько сухих лет и периодов до конца пятидесятых годов, наиболее особенно в 1917 г. и ранних тридцатых и сороковых годах (Рис. 4.16а). В течение периода 1961-2000 гг. наиболее сухие годы были 1971 в Стирии и Верхней Австрии, а также 1978 г. в Низкой Австрии. Годовые осадки в стране показывали

общее уменьшение на период с середины шестидесятых до конца восьмидесятых годов и условия засухи преобладали в семидесятых и восьмидесятых годах. Этим результатам соответствуют сведениям Auer и Böhm (1994), которые сообщали, что для восточной части Австрии увеличение в теплых и сухих условиях произошли в течение последних 150 лет (1840-1990 гг.). Kuhn и др. (1993) также зарегистрировали уменьшение в осадках в восточной Австрии в сороковых годах. Базирующийся на исследовании осадков в течение периода с 1921 по 1990 гг., Harlfinger и Knees (1999) утверждали, что имеется устойчивое уменьшение, на некоторых метеорологических станциях между 10 и 20 mm за десятилетие, особенно в восточной и южной Австрии.

2.0-1 б)

:YrlvW

годы

-2.0 ■ < ' ч 111 \ 111 г 11 » 11111 111 ; 111111111111111 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

годы

2.0-

1.0-

0.0-

-1.0-

в) 1 201 г) I

■2,0 -| " I 11 I ч LI 11 111 I I I I I I I ч 111 11 I 111 ч 11111 -2.0 "I m ч u I n 11 1111 M 11 M 111 m I ) I 1111 M I ч 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

годы

Рис.4.15. Аномалии средней годовой температуры воздуха в восточной Австрии (a: CRU данные), Гросензерсдорф (б: Низкая Австрия), Риид (в: Верхняя Австрия) и Лайбниц (г: Стирия), относящийся к 1961-1990 гт.

Осадки в течение теплой половины года были также ниже величин климата (19611990 гг.) в семидесятых и восьмидесятых годах (Рис. 4.166,в,г). Семидесятые и восьмидесятые годы были также охарактеризованы сухими эпизодами в течение других сезонов. События засухи также происходили в девяностых годах, особенно в течение холодной половины года. Несколько эпизодов засухи были прослежены в течение последнего десятилетия, хотя годовые осадки были в общих чертах более высокими. Например, уменьшение осадков на 60% было зарегистрировано в Низкой Австрии весной 2000 года.

годы годы

Рис. 4.16. Аномалии годовых осадков в восточной Австрии (a: CRU данные) и осадков в течение теплой половины года в Лангенлойс (б: Низкая Австрия), Кремсмюнстер (в: Верхняя Австрия) и Бад Глайхенберг (г: Стирия), относящийся к 1961-1990 гг.

Последние годы предшествующего столетия были с меньшими осадками в Стирии в течение зимнего периода. Осадки в январе и феврале были значительно ниже, чем нормальные. Та же ситуация была прослежена в Низкой Австрии. Суммы осадков в течение потенциального вегетационного сезона (над базой 10°С) были более высокими в шестидесятых годах. Тем не менее, после они уменьшились в семидесятых годах. Осадки были также очень низкими в 1992 г. когда происходила засуха. Суммы осадков в течение не вегетационного сезона (ниже базы 5°С) были более низкими в девяностых годах.

Это показывает, что осадки в Австрии ясно изменились в некоторых областях в последние десятилетия; продолжительные засухи весной и летом стали более нормальными событиями. Осадки уже наблюдаются спорадически в течение очень коротких периодов - то есть, интенсивное количество осадков изменяется с засухами и наоборот.

4.2.4. Исследование для юго-востока США

4.2.4.1. Минимальная, максимальная и средняя температура воздуха

Колебания температуры воздуха были исследованы для всех девяти административных регионов в штате Джорджия. Эти результаты были, затем усреднены для целого штата. Колебания в максимальной температуре воздуха в течение первых трех десятилетий 20-го столетия очень подобные на климатические условия периода с 1961-

1990 гг. Тем не менее, годовая минимальная температура воздуха в течение первых трех десятилетий предшествующего столетия была между 0.5° и 2.0°С выше чем на 1961-1990 гг Период в течение тридцатых, сороковых и первой половины пятидесятых годов мог бы быть охарактеризован как теплый период, принимающий во внимание положительные аномалии в максимальных й минимальных температурах воздуха. На контрасте, холодный период наблюдался в шестидесятых годах. С тех пор, годовая максимальная температура воздуха изменилась немного вокруг величин текущего климата, кроме последних пяти лет исследования, когда годовая максимальная температура воздуха была ниже нормальной. Тем не менее, увеличение в годовой минимальной температуре воздуха наблюдалось с конца шестидесятых годов. В результате колебания в максимальных и минимальных температурах воздуха, средней годовой температуре воздуха имеет значимую уменьшающую тенденцию в

течении периода анализа (Рис. 4.17). Эта тенденция противоположная по сравнению с тенденцией средней глобальной поверхностной температуры, которая возросла вплоть до 0.6°С от 19-ого до конца 20-ого столетия (напр,, Houghton, 1996).

• I .

! 1! т ?

1! ! г щ1 • \ \ • !' ' 1

.j'W.i'Jilfl.',, / Г'ГОГтДьл 1 "'tis с .У? iffi; iiW i - т { ii » {Si » ! -fl\ uii! 4 ! • ( i i V ¡■V'I т ' \ ! & V ¡¡Г*!

t ..........t..... i ___e sivv 1 tin!' / V imtr

~ i измеренный % ! i

5- летнее среднее i I i 1 i • ! 1 1

1900 1920 1940 1960 1980 2000

1: т т ?

S. Т ? ¿Т* i'l 7 Й i

-(-,-1-,-,-

1900 1920 1940 1960 годы

в)

4.0-

Т~

1980 2000

1900 1920 1940 1960 1980 2000 годы

Рис. 4.17. Аномалии средней температуры воздухе в Джорджии в течение целого года (а), зимы (б) и осени (в), относящийся к 1961-1990 гт.

Годовые температуры воздуха в Джорджии в 1996 и 1997 годах были ниже, чем нормальные климатические условия (1961-1990 гг.). Колебания средних температур воздуха сравнительно аналогичные во всех административных регионах в Джорджии, кроме колебаний в северо-восточном горном регионе, где средняя температура воздуха в тридцатых годах была ниже или около своей нормальной величины. Аномалии средней годовой температуры воздуха более высокие в северо-западном административном регионе и более низкие на юго-востоке Джорджии.

Средняя температура воздуха в Джорджии с апреля по сентябрь и с октября по март была более высокой в течение первой половины 20-го столетия и относится к нормальным климатическим условиям. Это вызывает отрицательную тенденцию температуры воздуха в течение теплой и холодной половины года на изученный период (1901-1997 гг.). Эта тенденция является весомой. Аналогичные колебания и значимые тенденции были получены для зимних, весенних и летних сезонов. Больше холодных периодов в течение зимы были прослежены в конце шестидесятых и семидесятых годов. Аномалии в январе - 1977 и феврале - 1978 г. были около минус 5° и минус 4°С, соответственно. Уменьшение средней температуры воздуха - монотонное и значительное для весны, но незначительное для осени. Увеличение в средней температуре в течение летнего сезона, какое наблюдалась с шестидесятых годов, главным образом вызвано увеличением в средней температуре воздуха в июле (то есть, самый теплый месяц года в Джорджии).

4.2.4.2. Осадки

Годовые осадки в Джорджии показывали значительные годовые колебания. Джорджия также испытала несколько эпизодов засухи в течение 20-го столетия, наиболее особенно в тридцатых, пятидесятых и восьмидесятых годах (Фиг. 4.18а). Периоды засухи в тридцатых и восьмидесятых годах были более высокими в северной Джорджии. Тем не менее, периоды засухи в пятидесятых годах были зарегистрированы в целом штате. Засуха была наиболее серьезной в 1954 г. в центральной и южной Джорджии, с осадками 35% менее чем нормальные климатические (1961-1990 гг.) величины. В общих чертах, колебания в годовых осадках в Джорджии не показывали значительную тенденцию. Небольшое увеличение в годовых осадках наблюдалось в восточном центральном административном регионе с тридцатых годов.

Отфильтрованная кривая на Рисунке 4.18Ь показывает, что имеется уменьшение в осадках с апреля по сентябрь, начинающееся в конце семидесятых годов. Осадки были ниже 30-года средних чисел (1961-1990 гг.) в течение 13 лет из последних 21 годов исследования. 1986, 1990 и 1993 годы были среди наиболее сухой теплой половины лет в восьмидесятых годах. Засуха наблюдалась во всех административных регионах, а уменьшение в осадках в пятидесятых годах было прослежено только в северной Джорджии. Осадки в течение холодной половины года показали статистически значительное увеличение с пятидесятых годов (Рис. 4.18в). Это особенно доминирует в восточно-центральных, юго-центральных и юго-восточных регионах. Аномалии осадков в юго-центральном регионе были выше нормальных в течение последних семи лет этого анализа.

Осадки в течение зимних месяцев колеблются без значительной тенденции в северной Джорджии. Тем не менее, осадки в центральной и южной Джорджии показали увеличение. Особенно с начала пятидесятых годов осадки возросли в южной Джорджии. Периоды засухи в течение весны в середине первого десятилетия прошлого века следовали за 6-летним влажным периодом. Длинный период засухи подобный тем в течение весны восьмидесятых и девяностых годов не прослежен в течение других лет в продолжение целого 20-го столетия. Уменьшение в осадках в течение апреля и мая, последних двух десятилетий, в большинстве случаев, было выше, чем 40% в целом штате. Хотя есть увеличение в осадках в течение лета с начала восьмидесятых годов, общие летние осадки

показывают значимое уменьшение с 1901 по 1997 гг. Осадки в июле уменьшились с шестидесятых годов на юго-востоке Джорджии. Тем не менее, аномалии осадков были главным образом положительными в северо-центральном, северо-восточном и центральном регионе Джорджии в течение девяностых годов. Осенние сезонные осадки показывают повышение тенденции везде в Джорджии с середины пятидесятых годов, из-за увеличения осадков в. течение октября и ноября. Осадки в течение декабря колеблются выше и ниже текущих нормальных величин климата.

Рис. 4.18. Аномалии осадков в Джорджии для целого года (а), в течение теплой половины года (б) и холодной половины года (в), относящийся к 1961-1990 гг.

4.2.4.3. Влияние El Niño на климат в Джорджии

Большинство эпизодов El Niño в течение холодной половины года показывали повышенную частоту случая осадков выше нормальных. Только пять из всех 17 событий El Niño, классифицированных на тот же период (октябрь-март), были охарактеризованы отрицательными аномалиями осадков, например, в 1905, 1915, 1940, 1941 и 1992 гг. (Рис. 4.18в). В общих чертах, условия El Niño в течение осеннего сезона обусловливались более высокими количествами осадков, чем нормальные для целого штата. Самые положительные

верхние аномалии осадков, относящиеся к периоду 1961-1990 гг., происходили в 1925 (64%), 1986 (44%), 1992 (53%), 1994 (47%) и особенно в 1997 гт. (78%). Эпизод El Niño 19971998гг. начинался весной 1997 г. и был изготовлен из того же прочного сигнала. Следовательно, как теплая половина летнего, так и целого года была классифицирована как события El Niño. В течение другого прочного 1982-1983 эпизода El Niño, большая часть регионов в Джорджии испытали осадки более чем нормальные: над 20 % нормальных осадков в течение холодной половины года. В течение осенних событий El Niño, у штата была наклонность к потеплению более, чем нормальные климатические условия. Принимается во внимание, что аномалии средней температуры воздуха были положительными для 12 из 19 эпизодов El Niño. Тем не менее, почти вся зима El Niño следовала за более низкой средней температурой воздуха с января по март. Например, аномалия средней температуры воздуха в течение зимы была минус 2.4° в 1958 и минус 2.9°С в 1978 гг. (Рис. 4.176).

4.3. ОГРАНИЧЕНИЯ

Есть два ограничения, которые имеют отношение к метеорологическим данным, использованным в исследовании штате Джорджия, Количество метеорологических станций с доступными данными изменялось в течение изученного периода: 1901-1997 гг. Только восемь метеорологических станций были доступны с начала столетия до 1930 г.; количество станций возрастало значительно в 1948 г. Другое ограничение - то, что метеорологические данные не были протестированы для однородности из-за недостатка метаданных.

4.4. ВЫВОДЫ

С начала 1980-ых годов общая тенденция к потеплению и уменьшению осадков наблюдалась на Балканском полуострове. В течение второй половины 20-го столетия регион юго-востока Балканского полуострова (включая юго-восточную Болгарию и северозападную Турцию), также был характеризован более высокими температурами воздуха и уменьшениями осадков, которые вели к серьезным условиям засухи. Регрессионный анализ подтвердил корреляции между индексом NAO и аномалии зимних осадков в вышеуказанном регионе.

Несколько результатов были получены в анализе по отношению колебания и изменения климата в Болгарии. Например, наблюдаемое потепление в Болгарии - ниже, чем глобальное, установленное IPCC. Тем не менее, есть статистически значимое повышение средней температуры воздуха в течение зимнего сезона, в некоторых областях в северной Болгарии (для подсчитанных периодов: 1901-2000 гг. и 1931-2000 гт.). Последние годы 20-го столетия - среди лет с самой верхней минимальной температурой воздуха. Что касается годовой минимальной температуры воздуха - потепление ниже в южной Болгарии и выше в северной Болгарии. Увеличение в годовой минимальной температуре воздуха было значительное в течение последнего столетия в Болгарии - линейная тенденция для 20-го столетия изменяется в пределах интервала с 0.6° на 0.8°С. Для сезонной минимальной температуры воздуха самое верхнее потепление наблюдалось летом. Годовая максимальная температура воздуха показывает более низкое повышение. Уменьшающая тенденция была обнаружена в годовых и особенно летних осадках с конца 1970-ых годов. Наоборот, значительная положительная тенденция зимних осадков была зарегистрирована в течение последнего столетия в стране. С одной стороны, все метеорологические станции указывают уменьшающую тенденцию в длительности солнечного сияния в течение периода 19312000 гг., а с другой стороны, тем не менее, страна почти по диагонали разделена на два типа (статистически значительный и незначительный) тенденции повышения в годовой

длительности солнечного сияния в течение последних 50 лет 20-го столетия (1951-2000 гг.). Зимняя длительность солнечного сияния также показывает увеличение для второй половины предшествующего столетия.

Потепление э выбранных регионах в Австрии более очевидное в конце 20-го столетия. Годовые осадки в; стране показывали общее уменьшение на период с середины 1960-ых годов до конца 1980-ых годов и условия засухи преобладали в 1970-ых и 1980-ых. Упомянутые годы тоже были охарактеризованы сухими эпизодами в течение некоторых сезонов. События засухи также происходили в 1990-ых годах, особенно в течение холодной половины года.

Годовая температура воздуха в Джорджии, США показывает в 20-ом столетии статистически значимую отрицательную тенденцию. Это противоположно по сравнению с тенденцией национальной и средней глобальной поверхностной температуры воздуха, которая показала увеличение. Этот результат подтверждает, что локальный, региональный или национальный климат может иметь другие колебания или тенденцию, по сравнению с другими локальными, региональными, национальными и особенно глобальными колебаниями климата и тенденциями. Осадки в этом штате показывали значительное годовое изменение с 1901 по 1997 гг. Джорджия испытала несколько эпизодов засухи в течение 20-е столетия, особенно в 1930-ых, 1950 - ых и 1980- ых годах. Уменьшение в осадках с апреля по сентябрь было обнаружено в конце 1970- ых годов. Трудно предсказать колебания осадков в течение 21-го столетия. Тем не менее, случаи засухи в 1998, 1999, и 2000 годах продолжились долгое время, и это показывает, что они получаются, если дефицит осадков становится более частым. Наиболее эпизоды El Niño в течение холодной половины года (октябрь-март), были охарактеризованы с повышенной частотой случаев осадков в Джорджии. В течение осени явления El Niño в этом штате были более теплыми, чем современные климатические (1961-1990 гг.) условия. Тем не менее, почти все зимы с ' событиями El Niño, следовали с более низкой средней температурой воздуха с января по март.

5. СЦЕНАРИИ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА

5.1. ВВЕДЕНИЕ

Несколько типов сценария климата использованы в предшествующих и настоящих исследованиях. Эти входят в три основных класса: искусственные сценарии, аналоговые сценарии и сценарии которые основывались в данных из глобальных моделей атмосферной циркуляции. Искусственные сценарии описывают методы, где конкретные климатические элементы изменены реалистичным, но произвольным количеством, часто согласно качественной интерпретации моделирований модели климата для области. Например, изменения базовых температур +Г, 2°, 3° и 4°С и базовые осадки ± 5, 10, 15 и 20% могли бы представить различные уровни будущего изменения климата. Аналоговые сценарии созданы из условий климата в прошлом, которое может иметь сходство с будущим климатом в данной области. Эти данные могут быть получены или с прошлого (временных аналогов) или из другой области в настоящем (пространственных аналогах) (напр., /РСС-ТйСЫ, 1999, Меагш е? Ы., 2003; ШЬу е1 а!., 2004).

Глобальные модели циркуляции (или ОСМб), представляющие физические процессы в атмосфере, океане, криосфере и поверхности земли. К настоящему времени, бСМБ -заслуживающие доверия инструментальные средства, чтобы имитировать ответ глобальной системы климата в повышение концентрации парников газов, а также эффекты аэрозолей. йСМ в связи с региональными моделями, имеют потенциал, чтобы обеспечивать географические и физические уровни регионального изменения климата, которые необходимы в любом анализе (напр., 1РСС-ТОС1А, ¡999).

5.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ

5.2.1. вСМ сценарии изменения климата для Балканского полуострова

ЕСНАМ4 сценарии изменения климата в середине двадцать первого века показывают более низкое потепление в южных областях (южная Греция) и на юго-востоке Балканского полуострова (юго-восточная Румыния, восточная Болгария и северо-западная Турция). В других регионах полуострова увеличение годовой температуры воздуха ожидается между 2.0° и 2.5°С. Годовые осадки согласно ЕСНАМ4 сценарию изменения климата в середине двадцать первого века симулированы, чтобы уменьшаться над Балканским полуостровом. Уменьшения осадков в южном и юго-восточном регионах Балканского полуострова изменяются от 5 на 10% (Рис. 5.1).

Значительное потепление в течение лета в западных Балканских странах запланировано моделью НаёСМЗ на 2080 г. Средние температуры воздуха в течение летнего сезона ожидаются возрасти между 5° и 8°С над большинством стран на полуострове. Летние осадки запланированы так, чтобы уменьшаться в регионе Балканского полуострова. Например, в некоторых областях в Румынии уменьшения должны быть вплоть до 50% в 2080 г. (Рис. 5.2).

Много неопределенностей существует, что касается будущих осадков. Тем не менее, большая часть результатов, симулированных из различных йСМз (снабженный из Тупс1а11 Центра, Великобритания), показывают небольшое увеличение осадков в течение зимнего сезона и значительного уменьшения осадков в течение лета в регионе Балканского полуострова (Рис. 5.3).

5.2.2. ССМ сценарии изменения климата в Болгарии

Те же ОСМ-и, показанные на Рисунке 5.3, указывают аналогичные тенденции средней температуры воздуха и осадков в Болгарии в конце 21-го столетия. Самое верхнее

увеличение температуры воздуха в Болгарии симулировано моделью ССвК.. Осадки ожидаются возрасти вплоть до 20% в течение зимнего сезона. Тем не менее, осадки запланированы, чтобы уменьшаться значительно в течение летнего сезона. Модель ОРГН. Я15Ь является единственной моделью, имитирующей увеличение в осадках в течение летнего сезона (Рис. 5.4).

а) б)

Рис. 5.1. ЕСНЛМ4 сценарии климата для сродней годовой температуры воздуха (а) и годовых осадков (б) в Европе в 2050-ых, относительно к 1961-1990 гг.; А2 ЭЯЕЗ сценарий парниковых эмиссий, МАСГСС/БСЕЫСЕМ моделированные результаты

а) б)

Рис. 5.2. НасЮМЗ сценарии изменения климата для средней температуры воздуха (а) и осадков (б) в течение летнего сезона в Европе на 2080 г., относительно к 19611990 гг., А2 БЛЕБ сценарий парниковых эмиссий, 1^СМЗ моделированные результаты

Во-первых, 1РСС ООС ОСМ результаты для современного (1961-1990 гг.) климата были сравнены с наблюдаемыми климатическими данными, средними для целой страны, не с данными климата для только одной станции или области. Неправильно ожидать, что большой блок ОСМ сетки может хорошо представить климат для любой конкретной точки (напр., АЫЬ, 1994). Обоснованное в сравнениях, показанное в Таблице 5.1, считается, что модель Нас1СМ2 будет наиболее подходящий ОСМ, чтобы имитировать ежемесячную температуру воздуха в Болгарии.

" -ЯШ> "40.00 тт/несяц

• -40.00 - -30.00 ■ -00.00- -20.00

-2иШ - -10.1)0

• -10.00-0.00 ■ 0.00 10 00 - 10.00 - 20.00 ■ 20 00-30 00 - 30.00 - 40.00

а) 40-

гО-

Ч:

о-

|-20-я

О -40 ■ -60-80в) 40202 1-20-О -40-60 -80'

"Г

□

Д *

1 I ' I Ч 1 I 1 I ч

I ч ч

2 0 2 4 6 8 10 Температура (°С)

1 1 1 1 .....■

- ......1*.

----- : о

—гт-г- ....... Ч Ч Ч ' 1 Ч ' 11^11111

-2 0 2 4 61 Температура (°С)

О СОСМ2

Ф сзиго-мкгь

Д СБМ-1.3

* ЕСНАМ4 □ вРОИШЬ

• МЯ12 7 ССБЯ

С ООЕ-РСМ О На<1СМЗ

Г) 40

20-

1-20Н

еа

О -40 ■ -60-80-

Т1

0 2 4 6! Температура (°С)

: ★ :

..... ... % 1 г

' 11 11' ЧЧЧЧЧЧЧ1

0 2 4 6 8 . 10 Температура (°С)

Рис. 5.3. ОСМ сценарии изменения климата для средней температуры воздуха и осадков в течение летнего сезона в Сербии (а), Румынии (б), Греции (в) и Турции (г) в конце 21-го столетия, относящийся к 1961-1990 гг.; А2 SR.ES сценарий парниковых эмиссий

а) 40

3? 0

и -20

О -40

-60

-80

О-

б) 40-т 20 Ч

111 ч 11 ч 11 ч 11 ч ч -2 0 2 4 6 8 10 Температура (°С)

о-

и -20 • §

<3-40 4 -60-80

□

>«д

<> .-■Я".

О СОСМ2

Ф сзжо-мкгь

д С5М-1.3

★ ЕСНАМ4

□ 01-1)1^15Ь

в \1RI2

V ссза

( ООЕ-РСМ

V о НайСМЗ

ч 11 ч 11 ч 11 ч 11 ч ■ I ч ■ I -2 0 2 4 6 8 10 Температура (°С)

Рис. 5.4. ОСМ сценарии изменения климата для средней температуры воздуха и осадков в течение зимнего (а) и летнего (б) сезона в Болгарии в конце 21-го столетия, относящийся к 1961-1990 гг.; А2 SRES сценарий парниковых эмиссий

Таблица 5.1. Отклонения между ССМ симулированной и наблюдаемой средней ежемесячной температурой воздуха Т (°С) и ежемесячные осадки Р (%) для современного (196 ¡-1990 гг.) климата в Болгарии_________

всм Метео елемент янв фев мар апр май месяц июн июл авг сен ОКТ ноя Дек

Т 5.3 3.4 1.2 -0.9 -1.8 -1.3 -0.4 0.5 1.3 2.5 3.4 4.6

ЕСНАМ4 Р 88 56 89 12 -27 -40 -32 -55 -4 79 67 89

Т 1.6 0.6 -0.7 -2.8 -3.1 -2.3 -0.3 0.5 -1.0 -0.6 0.0 0.6

Нас1СМ2 Р 59 55 72 29 32 11 -25 -22 -2 18 52 34

Т 5.1 3.7 1.7 -0.1 0 1.8 4.2 4.9 2.9 1.9 1.3 3.6

СССМ1 р 19 3 21 -10 -32 -54 -70 -83 -65 -16 -25 5

Т 3.4 2.3 1.2 -1.0 -1.3 -0.9 -0.4 0.3 0.2 0,8 1.6 2.5

СБЖО-МкгЪ Р 58 51 47 10 -8 -15 -4 -5 5 46 4 50

Т -0.4 -1.2 -3.1 -4.6 -4.7 -2.3 0.1 2.7 0.8 -0.8 -1.2 -1.6

СРБЫШ р 51 56 89 78 25 -42 -67 -78 -33 72 79 57

Различие между симулированной и наблюдаемой средней ежемесячной температурой воздуха превысившей 2°С в течение только трех месяцев: апрель, май и июнь. Модель ОРОЬ-Ш5 также хорошо симулировала ежемесячную температуру воздуха в течение периода с сентября по февраль.

Большая часть эти ОСМв, кроме модели СОСМ1, имитирует больше осадков в течение холодной половины года в Болгарии, чем измеренные осадки. Тем не менее, имитированные осадки в течение летних месяцев, например, с июля по сентябрь, были менее (чем измеренные осадки) в большинстве ОСМэ, особенно моделями СОСМ1 и СРОЬ-Я15. Модель С81ЯО-Мк2Ь хорошо имитировала наблюдаемые осадки с апреля по сентябрь, а также в ноябре, с отклонениями равными или менее чем 15%. Другие йСМэ также Значительно имитировали более или менее осадки в течение большинства месяцев. I Вышеуказанные (в Таблице 5.1) ССМэ предсказывали, что средние годовые температуры воздуха в Болгарии возрастут между 0.7° (Нас1СМ2) и 1.8°С (СРОЬ-Ш5) в 2020-ых годах. Тем не менее, модель На<ЮМ2 имитирует легкое уменьшение в температуре воздуха в ноябре в 2020-ых годов. Более теплый климат также предсказан в 2050-ых и 2080 -ых годах с увеличением годовой температуры, колеблющейся с 1.6° (Нас1СМ2) на 3.1°С (ОРОЫШ) в 2050-ых, и 2.9° (модели Нас1СМ2 и СОСМ1) на 4.1°С (ЕСНАМ4) в 2080-ых. Потепление ожидается более высоким в течение летних периодов 2080 -ых годов.

Модель СОСМ1 имитирует увеличение в годовых осадках в 2020-ых и 2050-ых годах. Модель йРОНШ имитирует уменьшение в осадках в течение мая, июня и июля в 2020-ых и 2050-ых годах. Модели ЕСАМ4, НаёСМ2 и СЭНЮ-МкгЬ показывают уменьшение в ежемесячных, сезонных и годовых осадках в 2080-ых. Ожидается, что изменения в солнечной ежемесячной радиации изменяются между -10 и 10% в течение 21-го столетия. Увеличение солнечной радиации ожидается в течение холодной половины года, основано в прогонах модели ЕСНАМ4.

НаёСМЗ сценарии изменения климата были также созданы для многих болгарских метеорологических станций. Например, Рисунок 5.5 показывает изменения ежемесячной температуры воздуха и осадков в Новачене (северная Болгария) под НаОСМЗ сценариями изменения климата в течение 2020, 2050 и 2080 гг., относящийся к 1961-1990 гг. Эта модель климата имитирует очень высокое увеличение в средней ежемесячной температуре воздуха. Даже температуры воздуха в июле и августе симулированы, чтобы быть в 2080-ом на 8 С, выше, чем температуры воздуха, относящиеся к периоду 1961-1990 гг. Имитированные НасГСМЗ осадки в Болгарии имеют уменьшающее направление для 21-го столетия. Ежемесячные осадки в Новачене с мая по сентябрь симулированы, чтобы быть вплоть до

50% уменьшенными в 2080 г. Только осадки в феврале и марте, а также декабре ожидаются возрасти в течение 21 -го столетия.

1 2 3 4 5 6 .7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяц' Месяц

Рис. 5.5. HaDCM3 сценарии изменения климата для средней ежемесячной температуры воздуха (а) и ежемесячных осадков (б) в Новачене (северная Болгария) в 2020, 2050 и 2080 гг., относящийся к 1961-1990 гг.; А2 SRES сценарий парниковых эмиссий

5.2.3. GCM сценарии изменения климата для выбранных регионов в Австрии

Было обнаружено что, GCMs, использованные для анализа влияния изменения климата, не симулировали полностью настоящий климат в выбранных регионах в Австрии. Считалось, тем не менее, что симулированные изменения климата (симулированные будущие условия климата относящийся к симулированию данных текущего климата), более надежные, чем единственные моделирования настоящего или будущего климата. Региональные сценарии были созданы объединением результатов GCMs (полученных ко взятию ежемесячных различий или коэффициентов между результатами GCMs для будущего и текущего климата) с наблюдаемыми ежедневными данньщи.с 3.0- летнего базового периода (1961-1990 гг.) климата.

Согласно GCMs, снабженный через IPCC DDC, средние годовые температуры воздуха в выбранных регионах в Австрии ожидается повышения температуры между 0.9° (модель HadCM2 в Низкой Австрии и Стирии; модель CGCM1 в Низкой Австрии и Верхней Австрии) и 1.8°С (модель GFDL-R15 в Верхней Австрии и Стирии) в 2020-ых. Средние годовые температуры, симулированы чтобы быть более высокими в 2050-ом и 2080-ом -между 1.6е (модель CGCM1 во всех выбранных регионах) и 3.2°С (модель ЕСНАМ4 в Верхней Австрии) в 2050-ых и между 2.9°С (модель CSIRO-Mk2b в Верхней Австрии) и 4.9°С (модель ЕСНАМ4 в Верхней Австрии) в 2080-ых, соответственно (Рис. 5.6а,в,д). Большая часть из GCMs показывает более высокие увеличения температур воздуха в течение зимы и лета, чем в течение весеннего сезона.

В общих чертах, ожидается, что осадки в 2020-ых будут более высокими в течение года, хотя некоторые GCMs имитировали небольшие изменения (оба уменьшения/увеличения) в течение летнего сезона. Осадки ожидаются возрасти в течение

холодной половины года в 2050-ых и 2080-ых и немного будут уменьшаться в течение теплой половины года в 2080-ых (модель CGCM1) (Рис. 5.6 б,г,е).

ЕСНЛМ4

HadCM2

CGCM1

CSIR0-Mk2b

GFDL-R15

2020-ыс

в) 65

С4"

H 3 -<

2 -

1 -

0 -

Д) 6

Q 4

н з

2 H 1 0

123456789 10 11 12 2050-ыс

1.6°-3.2°C

llll

1 2345 6789 10 11 12

2080-ые

3.0°-4.9°C

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 месяц

б) 45

___

£ 15

Он

< 0

-15

-30

г) 45

Си

<1 0

-15

-30

1.1,1

2020-ыс

I Г г.......Г Г I—T-----Г......Г Т~'"Т

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2050-ые

Jilt

II.

——-(-i--1-1-1-1-1-!-1-Г-

123456789 10 11 12

1—i-1—i—i—1—i—i—i—1—r

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 месяц

Рис. 5.6. ССМ сценарии изменения климата для ежемесячной средней температуры воздуха (ДТ) и ежемесячные осадков (АР) в 2020-ых (а,б), 2050-ых (в,г) и 2080-ых годов (д, е) в верхней Австрии, относящийся к 1961-1990 гг.; 1592а сценарий парниковых эмиссий

5.2.4. ССМ сценарии изменения климата для юго-востока США

Модель С81ЯО-Мк2Ь имитирует значительно более низкую температуру, чем наблюдаемая ежемесячная температура воздуха в течение зимнего сезона во всех юго-восточных штатах США, кроме Флориды. С другой стороны, модель С81Р.О-Мк2Ь имитирует большие осадки, чем наблюдаемые ежемесячные осадки в течение теплой половины года в Джорджии и несколько других штатах на юго-востоке США. Следовательно, модель С81ЯО-Мк2Ь считалась неподходящей для анализа и не была использована в этом исследовании.

Согласно выбранных четырех 1РСС ООС ОСМв, средние годовые температуры на юго-востоке США симулированы, чтобы подняться от 0.7° до 0.9°С (модель На<1СМ2) и от 1.0° до 2.2°С (модель СвСМ!) в 2020-ых годах. Симулированное потепление более высокое в верхних широтах и внутри континента (Рис. 5.7а,в,д). Ежемесячные осадки будут возрастать или уменьшаться в зависимости от каждого вСМ и выбранного месяца. Тем не менее, модель СОСМ1 планировала очевидное уменьшение ежемесячных и сезонных осадков во всех выбранных штатах (Рис. 5.7б,г,е). Модели ЕСНАМ4 и Нас1СМ2 имитировали уменьшающую тенденцию солнечной радиации в течение теплой половины 2020-го года. С другой стороны, модели ОРОЬ-Ш5 и СОСМ1 планировали увеличение в солнечной радиации на юго-востоке США в течение теплой половины года и летнего сезона, соответственно.

5.3. ОГРАНИЧЕНИЯ

Было показано, что GCMs не имитирует настоящий климат вполне. Вот почему, симулированные будущие условия климата относящийся к симулированным данным текущего климата, более надежные, чем моделирования настоящего или будущего климат; (напр., ANL, 1994; Carter et al., 1994). Различные методы, как, например, интерполяция, стохастическая и региональная (напр., RegCM3) модели климата тоже были приложены для того, чтобы получать более надежные сценарии изменения местного климата.

Сценарии климата являются правдоподобными представительствами будущего, которое соответствует предположениям о будущих эмиссиях парников газов и других загрязняющих веществ и с нашим пониманием эффекта повышенной атмосферной концентрации этих газов в глобальном климате. Диапазон сценариев может быть использован, чтобы идентифицировать чувствительность данного сектора в изменение климата и, чтобы помогать политикам решаться в подходящих ответах. Важно подчеркнуть, что сценарии климата являются не прогнозы, подобно прогнозам погоды. Прогнозы погоды используют огромные количества информации о наблюдаемом состоянии атмосферы и вычисляют использование законов физики, как это состояние разовьется в течение следующих нескольких дней. На контрасте, климатический сценарий является правдоподобным указанием, которого будущее могло быть похожим десятилетиями или столетиями, давшими специфическую установку предположений. Эти предположения включают будущие направления в энергетическом требовании, эмиссиях парников газов, изменения использования земли, и т.п. Это - в основном, неопределенность, окружающая эти предположения, которые определяют большее разнообразие возможной эмиссии и сценариев климата (напр., 1PCC-TGC1A, 1999).

1 2

9 10

Т-1-1-1-1-1-1—I—Г

123456789

месяц

Рис.5.7. вСМ сценарии изменения климата для ежемесячной средней температуры воздуха и ежемесячных осадков в Теннеси (а, б), Джорджии (в, г) и Флориде (д, е) в 2020-ых, относительно 1961-1990 гг.; 1892а сценарий парниковых эмиссий

5.4. ВЫВОДЫ

Минимум три GCMs должны быть использованы для создания сценариев изменения местного климата. Используя один GCM сценарий может создать впечатление прогноза, и используя два GCMs иногда показывает незначительное изменение среди сценариев. Разработанные сценарии изменения климата показывают, что потепление и уменьшения осадков (особенно в юго-восточной Европе), ожидаются в выбранных регионах в Европе и США в течение 21-го столетия. Сценарии предназначены помогать идентифицировать чувствительность секторов в изменении климата. Сценарии изменения климата могут помочь идентифицировать потенциальное направление эффектов и потенциальной величины влияния. Сценарии изменения климата могут также помочь идентифицировать относительную чувствительность данного сектора (напр. сельское хозяйство, лесничество, водные ресурсы или человеческое здоровье, и т.п.) к изменению в различных метеорологических переменных. Например, такие сценарии могут быть использованы на: 1.) определяются, если сектор, как например, сельское хозяйство потенциально уязвимое в изменении климата; 2.) идентифицируют пороги, в которых влияние становится отрицательным или серьезным; 3.) идентифицируют уязвимое относительное место среди секторов в тех же регионах или среди аналогичных секторов в других регионах (напр., Smith etal., 1996).

6. ВЛИЯНИЕ КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА НА ЭКОСИСТЕМЫ 6.1. ВВЕДЕНИЕ

Цель последней части исследования должна оценить влияние выше считавшиеся колебания и изменения климата на лесные - и агро-экосистемы в выбранных регионах. Специфические задачи включали анализ на:

• влияние колебания климата на водопотребление в течение вегетационного сезона кукурузы в Болгарии;

• эффекты сценариев изменения климата на классификации зоны жизни Holdridge, вегетационного сезона, водопотребления и урожая кукурузы в Болгарии;

• влияние ожидаемого изменения климата на пространственный урожай посевов на Балканском полуострове, а также некоторых выбранных регионов в центральной и восточной Европе;

• эффект зарегистрированной засухи на посевах, а также уязвимости и адаптации сельского хозяйства под возможным изменением климата (включая изменения в колебания климата) в посчитанных регионах в Австрии;

• влияние колебания климата (включая явления El Niño) на выбранные посевы в Джорджии, США;

• уязвимость и адаптация посевов под разработанные сценарии изменения климата для юго-востока США.

6.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ 6.2.1. Исследования в Болгарии

6.2.1.1. Влияние колебаний климата при водном потреблении кукурузы

Компьютерная программа ОБвАТ "Сезонный анализ" была использована, чтобы имитировать различные компоненты водного баланса почвы в течение вегетационного сезона кукурузы с 1961 по 1997 гг.. Колебания количества приложений орошения и воды, осадков, эвапотранспирация, поверхностного стока и водного дренажа в течение вегетационного сезона кукурузы были проанализированы для каждой экспериментальной станции для сельскохозяйственных посевов в Болгарии. Величины приложений орошения колеблются около их средних чисел, между 8 и 11 в северной Болгарии и от 9 до 12 в южной Болгарии. Есть значимая корреляция между орошением и суммой осадков - сезоны с более низкими осадками были охарактеризованы более высокими количествами орошения. Водное требование на орошение, приложенное в южной Болгарии, было выше, чем суммы орошения в северной Болгарии из-за меньших осадков и более высоких температур воздуха. Сезонные осадки колебались значительно в течение изученного периода - от менее чем 100 тш до более, чем 500 тт. Колебания эвапотранспирации зависят от колебаний осадков и орошения - они были более высокими в северной Болгарии, чем в южной Болгарии. Аномалии компонентов водного баланса в течение вегетационного сезона кукурузы были сравнены со средними данными для современного (1961-1990 гг.) климата (Рис. 6.1). Есть очевидная тенденция увеличения в количестве приложений орошения в течение последних двух десятилетий. Большая част из аномалии суммы орошения были положительными в течение последних подсчитанных лет (до 1997 г.) из-за значительных уменьшений осадков в стране.

1960 1970 1980 1990 2000 1960 1970 1980 1990 2000

годы 1 годы

Рис. 6.1. Аномалии числа приложений орошения (а), водного количества для орошения (6), осадки (в) и эвапотранспирации (г) в Зимница (а, 6: южная Болгария) и Койнаре, (в, г: северная Болгария) относящийся к 1961-1990 гг.; модель CERES

6,2.2.2. Влияние изменения климата

6.2.2.2.1. Изменения в классификации зоны жизни Holdridge

Во-первых, приложение поэтапных сценариев изменения климата былс проанализировано. Рисунок 6.2 показывает результаты изменений в классификации зонь жизни НоМпс^е для двух представительных областей. Считается, что метеорологическа! станция Ловеч представит низкие регионы (с высотой над уровнем моря < 800 т а.зЛ.1) 1 северной Болгарии и станции Ямбол - низкие регионы в южной Болгарии. Ловешкая обласп классифицирована как "холодный умеренный влажный лес" на период 1961-1990 гг. В случа* температурного увеличения на 2°С и 4°С, переход "теплого умеренного сухого леса ожидается для всех вариантов климата, несмотря на сумму осадков. В текущих условия: климата регион около станции Ямбол уже классифицирован как "теплый умеренный сухо\ лес". Потепление на 2°С и 4°С не было бы изменением классификация зоны жизни НоИпс^е 1 этом регионе. В случае температурных увеличений на 6°С "субтропический сухой лес достигнуты в обоих регионах, исключающих сценарий минус 20% осадков, в которо!

1 a.s.l. - над уровнем моря

"лесистая субтропическая местность с кустами" запланирована. Следовательно, если потепление в Болгарии продолжается в течение 21-го столетия, отрицательное влияние в лесной растительности в стране может ожидаться. Особенно негативными являются поэтапные сценарии изменения климата на 4°С и 6°С, которые в комбинации уменьшения осадков 10 и/или 20%, должны сделать экологическими условия в низких регионах неблагоприятных даже для листопадной растительности (Рис. 6.2).

2S 28

О О

21 21

О о

21 21

-}0

-20

-10 О

ЛР, %

Н 4 <

-30

-20

-10 0 ДР. %

Рис. 6.2. Изменения в классификации зоны жизни Holdri(ige в Ловече (а: северная Болгария) и Ямболе (б: южная Болгария) в поэтапных сценариях температуры воздуха (ДТ) и осадков (ДР), относящихся к 1961-1990 гг.

В текущем (1961-1990 гг.) климате, классификация зоны жизни Holdridge показывает "холодную умеренную степь" для низких областей (< 300 m a.s.l.) горы Рила. Эта классификация превращается в " холодный умеренный влажный лес " от 300 до 1000 m a.s.l. и в "влажный бореальный лес" над 1000 m высотой. Под сценариями изменения климата в 2020-ых годах "холодная умеренная степь" для областей с высотой 300-400 ш запланирована замена "теплым умеренным сухим лесом". Ожидается, что "теплый умеренный сухой лес" заменится медленно "холодным умеренным влажным лесом" в течение 2050-ых и 2080-ых годов. Для 2050-ых "теплый умеренный сухой лес" симулирован, чтобы достигать высоты 500-700 ш (Табл. 6.1). Эта классификация зоны жизни запланирована, чтобы достигать высоты 700 m в продолжении 2080-ых годов. ЕСНАМ4 сценарии изменения климата даже имитируют, что последняя классификация ("теплый умеренный сухой лес") должна наблюдаться между 400 и 900 ш, а на более низкой высоте (около 300 m a.s.l.) классификация Holdridge вероятно будет изменяться в "теплую умеренную степь с кустами".

6.2.2.2.2. Изменения в длительности вегетационного сезона

Все GCM сценарии изменения климата, которые были использованы в модели CERES, симулировали короткий вегетативный и воспроизводительный периоды для кукурузы и озимой пшеницы в течение 21-ого столетия. Эти результаты были получены из-за потепления в GCM сценариях. Симулированная длительность вегетационного сезона для кукурузы в 2020-ых годах между 5 (модель HadCM2) и 20 днями (модель GFDL-R15) короче, относительно 1961 - 1990 лет. Ожидается, что даты созревания для кукуруза произойдут между 11 и 30 днями раньше в 2050-ых годах. Имитированные изменения в длительности вегетационного сезона для кукурузы в 2050-ых годах были меньше для HadCM2, CGCM1 и CSIRO-Mk2b сценариев изменения климата, чем изменении предсказанных модели ЕСНАМ4 и GFDL-R15. Эти последние две модели имитировали более высокое увеличение температуры воздуха в Болгарии, особенно модель GFDL-R15, в течении летних месяцев

июля и августа. ОСМ сценарии изменения климата для 2080-ых годов имитировали уменьшение в вегетационном сезоне для кукурузы между 17 (модель С81ЯО-МК2Ь) и 39 (модели ЕСНАМ4 и СОСМ1) днями. Это вызовет перемещение дат созревания кукурузы с сентября на август в конце 21-го столетия.

Таблица 6.1. Классификация зоны жизни НоШп<^е в регионе горы Рила в зависимости от высоты над уровнем моря (< 3000 т а.в.!.) под йСМ сценариями изменения климата в 2050-

ых голах

Станция Высота (m) 19611990 GCMs

ЕСНАМ4 HadCM2 CGCM1 CSIRO-Mkb GFDL-R15

Благоевград 110 14 21 21 21 21 21

Козарско 180 14 20 21 21 21 20

Рила 250 14 21 2! 21 21 21

Дупница 470 15 21 21 15 21 21

Долна баня 518 15 21 15 15 15 21

Сапарева баня 621 15 21 15 15 21 21

Велинград 725 15 14 15 15 15 21

Белица 745 15 14 14 15 21 21

Банско 836 15 15 15 15 15 15

Самоков 936 15 15 15 15 15 15

Рилски манастир 1029 15 15 15 15 15 15

Надарица 1250 10 15 15 15 15 15

Боровец 1346 10 15 15 16 15 15

Юндола 1350 10 15 15 15 15 15

Овнарско 1550 10 15 10 16 16 15

Парангапица 1550 10 15 10 10 10 15

Серафимов 1550 10 15 15 15 15 15

Мусала 2925 2 6 6 6 6 6

Результаты по озимой пшенице показывают уменьшение в длительности вегетационного сезона в 2020-ых годах, колеблющийся между 3 (На<1СМ2) и 14 днями (ОБОНИ 5). Имитированные уменьшения в длительности вегетационного сезона в 2020-ых, 2050-ых, и 2080-ых годах были меньше для модели На<1СМ2, которая предсказывала меньшее температурное увеличение в ноябре и декабре. Даже небольшое уменьшение в ежемесячной температуре воздуха в ноябре ожидается в 2020-ых годах с этим сценарием Нас1СМ2 изменения климата. вСМ сценарии изменения климата симулируются, что даты созревания озимой пшеницы были приблизительно одна-две недели раньше в 2050-ых, и между двумя и тремя неделями раньше в 2080-ых годах.

6.2.2.2.3. Изменения водного потребления кукурузы

Суммы осадков в течение потенциального вегетационного сезона (период над данным порогом температуры воздуха) ожидается возрасти из-за имитированного увеличения длительности потенциального вегетационного сезона вызванного потеплением. Тем не менее, общая сумма осадков в течение фактического вегетационного сезона (от засева до созревания) ожидается уменьшиться из-за вСМ снижения осадков и из-за понижения фактической длительности вегетационного сезона вызванной также ожидаемым потеплением. В результате ожидаемого потепления и дефицита осадков, имитированные требования орошения возрастали. Но общая водная сумма для орошения уменьшалась из-за значительного уменьшения длительности вегетационного сезона для кукурузы (Рис. 6.3а).

Рис. 6.3. Изменения (в %) сумм общей воды для орошения (а) и эвапотранспирации (б) в течение фактического вегетационного сезона кукурузы, относящийся к 1961 -1990 гг.; ЕСНАМ4 сценарии изменения климата в 2050-ых годах; модель CERES

Другие параметры водного баланса в почве, как, например, эвапотранспирация, поверхностный сток, дренаж и влажность почвы также были симулированные под различными ОСМ сценариями изменения климата. Ожидается, что сумма эвапотранспирации уменьшится в будущих десятилетиях из-за уменьшения орошения и уменьшения фактического вегетационного сезона (Рис 6.36).

6.2.2.2.4. Изменения в урожае посевов

Уменьшение на имитированном урожае кукурузы в 21-ом столетии было вызвано короткой длительностью вегетационного сезона и уменьшением в осадках. Все использованные ОСМв имитируют уменьшение в осадках с марта по июнь в 2080-ых годах и это влияет отрицательно на влажность почвы в течении весны и ранних этапов роста кукурузы. Имитированное увеличение зернового урожая кукурузы в НаёСМ2 сценарии изменения климата в 2020-ых годах являлось следствием сравнительно низкого уровня предсказавшего увеличение в температуре воздуха, а также ожидаемое увеличение в осадках в июле. Поскольку кукуруза принадлежит С4 посевам, повышенный уровень СОг не имел значительное влияние на рост, развитие и конечного урожая (Табл. 6.2). Урожай кукурузы уменьшался от 3 до 8% в 2020-ых годах для сценариев модели ЕСНАМ4, СССМ1 и СЭЩО-Мк2Ъ. Имитированное уменьшение было наиболее значительным для модели ОРОЬ-Я!5, где уменьшение между 8 и 14% Нас1СМ2 сценарий имитировал уменьшение от 4 на 12% в течение следующих десятилетий. Небольшое увеличение урожая даже ожидалось в большей части экспериментальных станциях для сельскохозяйственных посевов в северо-восточной Болгарии и южной Болгарии в Нас1СМ2 сценарии изменения климата в 2050-ых годах (Табл. 6.2). Уменьшение на имитированном урожае кукурузы 2050-ых годах изменяется на большинстве станций от 10 до 20% по сценариям ЕСНАМ4, СССМ1, С8ШО-Мк2Ь и ОГОЬ-Я15 ОСМ. Ожидается, что самое большое уменьшение урожая кукурузы произойдет в конце столетия.

Таблица 6.2. Отклонения зернового урожая (в %) кукурузы и озимой пшеницы в Болгарии в GCM сценариях изменения климата в 2050-ых, относящийся к 1961-1990 гг.; модель CERES

GCM сценарий

Станция Регион ЕСНАМ4 HadCM2 CGCM1 CS1R0-Mk2b GFDL-R15

куку- пще- куку- пше- куку- пше- куку- пше- куку- пше^

руз ница руз ница руз ница руз ница руз ница

Капитановци NW -15 28 -7 30 -9 25 -10 26 -21 24

Медковец NW -14 27 -8 32 -10 29 -9 27 -19 24

Сеалновци NW -12 42 -6 43 -11 45 -9 40 -16 36

Койнаре N -12 27 1 30 -11 31 -10 29 -19 29

Пордим N -10 28 -4 32 -7 31 -6 29 -15 29

Павдикени N -11 35 -1 40 -7 41 -7 37 -17 30

Светлен N -12 27 1 30 -11 31 -10 29 -19 29

Брашлен N -15 26 -6 29 -11 24 -12 23 -21 17

Кубрат N -11 29 -4 32 -10 31 -9 30 -17 31

Ситово NE -10 23 1 29 -10 23 -9 23 -18 18

Царев брод NE -12 29 2 32 -11 32 -10 31 -19 32

Добрич ЫЕ -10 23 1 29 -10 23 -9 23 -18 18

Житница NE -11 34 5 38 -10 40 -9 37 -18 37

Бургас SE -8 22 6 22 -10 23 -9 22 -18 22

Зимница S -10 28 4 27 -11 29 -10 28 -19 29

Бояново S -9 25 5 25 -11 26 -10 25 -18 26

Раднево S -12 24 0 25 -11 25 -11 24 -19 25

Любимец S -13 20 -7 27 -11 23 -11 20 -21 14

Горски извор S -11 24 1 25 -10 25 -10 24 -19 25

Бенковски S -12 20 -6 28 -11 23 -11 19 -20 14

Огняново S -12 20 -6 28 -и 23 -11 19 -20 14

Все йСМ сценарии изменения климата в 21-ом столетии, включая изменения только для средней температуры воздуха, осадков и солнечной радиации, имитируют уменьшения урожая озимой пшеницы в Болгарии. Когда прямой эффект более высоких уровней СОг был принят в анализе, все йСМ сценарии изменения климата имитировали увеличения урожая озимой пшеницы (Табл. 6-2). Основная причина для этого изменения в влиянии - это много посевов, как например, пшеница и соевый боб, принадлежать СЗ группе посевов, которые более чувствительны к изменениям в концентрации С02, чем группа посева С4, как например, кукуруза. Эффект СОг вызывал увеличение на урожай пшеницы с 10 на 20% выше базового периода (1961-1990 гг.) в 2020-ых годах. Имитированные отклонения урожая озимой пшеницы возрастали в 2050-ых больше, чем 20 на 25% по ЕСНАМ4, На<1СМ2, СвСМ1 и СвЖО-Мк2Ь сценариям изменения климата. Увеличение в урожае пшеницы изменялось с 14 на 37% по ОРОЬ^15 сценариям, в зависимости от области. Несмотря на ожидаемые высокие температуры воздуха и уменьшения осадков в течение весен 2080-ых годов, вычисливших, увеличение в урожае пшеницы, изменяется между 12 и 49% из-за прямого влияния повышенного СОг уровня.

6.2.2.2.5. Меры для адаптации посевов

Даты для засева весенних посевов в Болгарии могли бы переместиться по ОСМ сценариям изменения климата для того, чтобы редуцировать уменьшение урожая вызванное увеличением в температуры воздуха. Выбор более ранней даты засева для кукурузы вероятно будет подходящим ответом, чтобы компенсировать отрицательный эффект потенциального увеличения в температуре. Это изменение в датах засева позволит, чтобы посевы росли в течение периода года в более низких температурах. Эти температуры

увеличат длительность роста посевов, особенно заполняющий период зерна. Симулированные результаты показывают, что засев даты кукурузы, например, в Царевом броде (северо-восточная Болгария), должен происходить минимум две недели раньше в 2080-ых годах в ЕСНАМ4 сценариях, относящихся к текущим условиям климата (19611990 гг.). Следует отметить, что большое перемещение в датах засева, вероятно, создаст проблемы с управлением других посевов, культивированных в течение остальной части года.

Другой выбор для адаптации должен использовать различные гибриды и сорты. Есть возможность для развития более продуктивных поздних сортов или раносозревающих, терпимых к вредителям и болезням гибридов и сортов. Изменяя, текущие гибриды кукурузы от длинного до короткого или очень короткого вегетационного сезона происходит дополнительное уменьшение урожая с потеплением в Болгарии. Тем не менее, используемые гибриды со средней длительностью вегетационного сезона, будут полезными для производительности кукурузы (Рис. 6.4).

7000

5500-

4000

>- 2500

1000

1—И длинный

ШШ средний

| короткий j очень короткий

2020s

2050s

2080s

Рис. 6.4. Имитированный урожай кукурузы в Огняново (южная Болгария) в HadCM2 сценариях изменения климата в 2020-ых, 2050-ых, и 2080-ых годах и гибридов с различной длительностью вегетационного сезона; модель CERES

6.2.2. Изменения урожаев посевов на Балканском полуострове и некоторых регионах центральной и восточной Европы

В течение периода 2011-2020 гт. ожидается увеличение урожая озимой пшеницы в северных широтах в восточной Европе. Урожай пшеницы уменьшится в юго-восточной Европе в течение того же периода. Несмотря на повышение уровня С02 в 2070-ых годах вычислено, что урожай пшеницы уменьшится в западном регионе Балканского полуострова (Рис. 6.5). Тем не менее, ожидается, что прямой СОг эффект имеет положительное влияние на урожай озимой пшеницы не только в Литве, Латвии и Эстонии, но также в Польше и многих областях в странах, как например, Венгрия, Чехия, Румыния и Болгарии. Имитиронанные уменьшения урожая посевов на Балканском полуострове для второй половины 21-го столетия больше для весенних посевов, как, например кукуруза, подсолнух и соевый боб (Рис. 6.6). Эти посевы, вероятно, переместятся на север или в более высокие области на юг.

ШЯ -100--75% га -75 - -50 ШЯ -50 - -25 -25 --10 -10-Ю 10-25 25-50 Ш» 50 - 75 ШШ 75 -100 ИШ потухший 6Я новый

без посева

Рис. 6.5. Изменения в потенциальном урожае озимой пшеницы на Балканском полуострове и регионах центральной и восточной Европы в На(1СМЗ сценариях на 2011-2020 гг. (а) и на 2071-2080 гг. (б) принимая прямой ССЬ эффект, относящийся к 19611990 гг.; модель ЯОМРЕЬ

Рис 6 6. Изменения на потенциальном урожае кукурузы (а,б) и соевого боба (в,г) на Балканском полуострове и центральной и восточной Европы; НаёСМЗ сценариям для 2011-2020 гг. (а, в) и 2071-2080 тт. (б,г); прямой С02 эффект; модель Я01М1 ЬЬ

-100 - -75 % -75 --50 -50 --25 -25 --10 -10 -10 10-25 25-50 50 -75 75-100

потухший новый без посева

6.2.3. Исследования для Австрии

6.2.3.1. Влияние колебаний климата - влияние засухи па посевы

Засуха в Австрии, происходила также в 1990-ых годах, повреждая сельскохозяйственное производство в стране, особенно где сельское хозяйство является важным сектором для населения. Засуха в 1992 г. продолжалась несколько недель и горячее лето в течение более, чем 150 лет вызвавших серьезный ущерб в сельское хозяйство и леса в Австрии. В некоторых областях, урожай посева был только 20% производства прошлого года. Кукуруз, соевый боб, подсолнух, сахарная свекла и зерновое производство были 2040% ниже 1991 промышленных уровней. Урожаи перец и томаты падали до 50% 1991 уровней. Согласно министерству сельского хозяйства, убытки были оценены на 700 миллионе долларов США (напр., LeComte, 1993). Засуха в северо-восточной Австрии в течение весеннего сезона 1993 г. повреждала урожай зерна озимой пшеницы. Для того же года, где периоды засухи в Низкой Австрии вызывали водной стресс посевов, модель CERES приемлемо имитировал уменьшение урожая озимой пшеницы. Летняя засуха в Маркфелд (Низкая Австрия) в 1994 г. уменьшила как измеренный, так и CROPGRO имитированный урожай зерна соевого боба более, чем 50%.

Эпизоды засухи происходили в 2000 г. в восточных регионах Австрии и вызвали серьезных убытков посевов. Зимние посевы, как, например, ячмень и пшеница и весенние посевы, как например сахарная свекла, были повреждены, особенно в почвах с низкой влагоёмкостью. Такие почвы могут быть обнаружены в больших областях в восточной Австрии. Пролонгированная засуха в 2000 г. была оценена, чтобы иметь опустошительный эффект на урожаях зерна в Австрии, с убытками, колеблющимися от 15% на 30% по сравнению с выходными уровнями прошлого года. В сухих областях, спад урожая был оценен около 50%. Значительная засуха воздействовала отрицательно на кукуруза в Низкой Австрии и северный Бургерланд.

Последние серьезные эпизоды сельскохозяйственные засухи в восточной Австрии происходили в 2001, 2002 и 2003 гг. с серьезными убытками посевов. Для года 2003 Австрийский центральный институт для метеорологии и геодинамика сообщал что эта наиболее серьезный период засухи в целой Австрии в течение более, чем 100 лет. дальнейший признак того, что экстремальный явления погоды, как например, засухи могу! стать более частыми в результате колебаний и изменений климата.

6.2.3.2. Влияние изменения климата

6.2.3.2.1. Изменения в вегетационного сезона

Потепление уменьшит длительность роста посевов из-за более быстрого фенологического развития, выраженного кратким периодом времени для накопления температуры воздуха, чтобы достигать определенной температурной суммы, имели отношение к фенологическим этапам посевов. В общих чертах, увеличение температуры воздуха с 0.5°С уменьшит вегетационный сезон озимой пшеницы и ярового ячменя в выбранных регионах Австрии между 2 и 4 дней. В случае 2.0°С потепление, даты созревания озимой пшеницы и яровой ячменя в Низкой Австрии, Верхний Австрии и Стирия ожидается, что произойти к 11-15 дням и 6-11 дней более ранним, соответственно.

GCM сценарии изменения климата также симулировали короткий вегетационный сезон для озимой пшеницы и ярового ячменя в течение 21-го столетия. Длительность вегетационного сезона для озимой пшеницы и ярового ячменя были симулированы между 4 (модели CGCM1, GSIRO-Mk2b) и 14 дней (модель GFDL-R15) и между 3 (CGCM1, GSIRO-Mk2b) и 10 дней (модель GFDL-R15) короче в 2020-ых чем вегетационный сезон в течение текущих (1961 - 1990 гг.) климатических условий. Даты созревания для озимой пшеницы и

ярового ячменя были предречены, чтобы происходить от 7 до 21 дней и от 5 до 15 дней более ранних для 2050-ых годов. Изменения в длительности вегетационного сезона для озимой пшеницы и ярового ячменя были менее под HadCM2, GSIRO-Mk2b и CGCM1 сценариями изменения климата, чем изменения, предсказанными модели ЕСНАМ4 и GFDL-R15. Последние две модели имитировали более высокое увеличение температуры воздуха для 2050-ых годов в выбранных сельскохозяйственных регионах в Австрии. Самое верхнее потепление было симулировано моделью ЕСНАМ4 для 2080-ых годов - вот почему вегетационного сезона для озимой пшеницы и яровой ячменя, что ожидается, произойдет, соответственно 25-32 и 7-19 дней более ранних в конце 21-го столетия. Аналогичные результаты были получены для вегетационного сезона соевого боба.

6.2.3.2.2. Изменения на урожае посевов

Анализ чувствительности был проведен для каждой метеорологическая станция, использована в исследовании, прилагающем различные профили почвы - была сделана оценка эффекта поэтапных изменений в температуре воздуха и осадках на урожай пшенице и ячменный. Для озимой пшеницы увеличение в температуре воздуха между 0.5" и 2.0°С заканчивалось уменьшением урожая зерна 1 - 7% и между 7 и 26%, соответственно (Рис. 6.7а). Аналогично для ярового ячменя потепление между 0.5° и 2.0°С заканчивалось уменьшением урожая зерна 2 на 6% и между 6 и 24%, соответственно (Рис. 6.7в). Увеличение осадков также вызывало уменьшения урожая зерна от средних до тяжелых почв под принимающим эффектом азота. Единственное положительное изменение урожай зерна было сымитировано в Хоенау (Низкая Австрия, средняя почва), через потепление к 1,0°С, которое было объединено с уменьшениями осадков. Тем не менее, для некоторых легких почв с низкой влагоёмкостью, увеличение осадков имеет положительный эффект на конечном урожае зерна (Рис. 6.76).

Потепление, особенно в комбинации с большими осадками, произвело значительное увеличение в урожае соевого боба - более, чем на 20% с увеличением в температуре воздуха от 2°С на 20% увеличения в осадках (Рис. 6.7г). В некоторых областях, отрицательное влияние небольших уменьшений в осадках было компенсировано увеличением температуры воздуха. Климат более сухой, чем текущий климат, приведет к уменьшениям урожая соевого боба - например, между 0 и 14% в Рец (от средних до тяжелых почв) соевый боб, особенно в почвах с низкой влагоёмкостью, показывал величайшую чувствительность в изменении осадков. Урожай соевого боба на легких почвах в Гросензерсдорфе, Лангенлоисе и Рец (Низкая Австрия) с низкой влагоёмкостью, особенно уязвим в дефиците осадков. Профили почв в последних двух областях не очень глубокие (50 cm) и расположены в скалах. Легкая почва в Лангенлоисе и Реце также показывала высокую чувствительность на увеличение в осадках. Таким образом, были значительные колебания в урожае соевого боба. От тяжелых до средних почв в Пойсдорф и от средних до тяжелых почв в Хоенау, также были поражены уменьшенными осадками, в зависимости от влагоёмкости почв.

Вышеуказанные результаты были получены без изменения концентрацией СО:. Тем не менее, озимая пшеница, яровой ячмень и соевый боб, участники СЗ группы посевов чувствительные к увеличению в С02. Было вычислено, что некоторые смоделированные уменьшения урожая будут компенсированы прямым ("удобрительным") эффектом С02 и положительные изменения урожая будут дополнительно увеличены. Результаты для эффекта повышенного С02 соглашаются с другими публикованными исследованиями (напр., Goudriaan and Unsworth, 1990; Idso and Idso, 1994; Nonhebel, 1996). Большая част имитированного уменьшения урожая будет компенсирован известным "удобрительным" эффектом СОг (напр., Cure and Acock, 1986; Parry, 2000). Рядом с положительным влиянием на фотосинтез пшеницы, поднявшим ССЬ также оказалось, что стимулирует показатель наполнителя зерна пшеницы (напр., Li et а!., 2001).

Иэмененнн i емщ-рагуры (оС) Изменении |«миературы (оС)

Рис. 6.7. Изменения в урожае озимой пшеницы (а,б), ярового ячменя (в) и соевого боба (г) под поэтапными изменениями температуры воздуха и осадков в Хоенау (а: Низкая Австрия, средняя почва), Рорбах (б: Верхняя Австрия, легкая почва), Лобмнинг (в: Стирия, средняя почва) и Рец (г - от средних до тяжелых почв); модели CERES (а,б,в) и CROPGRO (г)

Все GCM сценарии изменения климата для 21-го столетия, включая только изменения в метеорологические элементы, симулировали уменьшение урожая озимой пшеницы и ярового ячменя в выбранных сельскохозяйственных регионах Австрии (Рис. 6.8). Моделирование уменьшения урожая озимой пшеницы, например в Латая (Низкая Австрия), были между 3 и 11% в 2020-ых и 2050-ых гг. и между 10 и 15% в 2080-ых годах. Имитированные уменьшения для ярового ячменя были между 1 и 18% в 2020-ых и 2050-ых гг. и между 10 и 33% в 2080-ых годах.

-20 -

2020-ые 2050-ыс 2080-ыо

2020-ыс 2050-ыс 2080-ыс

прямой эффект СО:

косвенный эффект СОг

косвенный эффект СО.

-20 J

Рис. 6.8. Изменения урожая озимой пшеницы (а) и ярового ячменя (б), относительно к текущим (1961-1990 гг.) урожаям, под GCM сценариями для 2020-ых, 2050-ых и 2080-ых годах в Низкой Австрии (а: Латая; б: Хоенау), принимая косвенный и прямой СОг эффекты; модель CERES

Когда прямой эффект повышенного уровня С02 был принят в анализе, большая часть GCM сценариев изменения климата (кроме модели ЕСНАМ4 на некоторых станциях) симулировали увеличение в урожае озимой пшеницы и ярового ячменя (Рис. 6.8 и 6.9),

Рис. 6.9. Диапазон изменений на урожае озимой пшеницы (а) и ярового ячменя (б) в выбранных регионах Австрии, относящийся к 1961-1990 гг. урожаев, под всеми GCM сценариями для 2080-ых годов, принимая прямой С02 эффект; модель CERES

Чувствительность моделей CERES и WOFOST, что касается длительности сезона и урожая зерна, была сравнена под ожидаемым изменением климата для некоторых станций и профилей почв с различной влагоёмкостью (Табл. 6.3). Модели CERES и WOFOST под потеплением имитировали уменьшение вегетационного сезона ярового ячменя в аналогичном пути. Тем не менее, есть значительные различия между изменениями вегетационного сезона озимой пшеницы, симулированные этими двумя моделями под изменение климата. Модель WOFOST имитирует значительно большее уменьшение длительности вегетационного сезона озимой пшеницы, чем имитированные уменьшения

моделью CERES под ожидаемым потеплением. Оказалось, что есть различие межд; моделями CERES и WOFOST, что касается процесса и длительности яровизации озимо! пшеницы. В общих чертах, модель WOFOST была обнаружена более чувствительной i косвенному и особенно прямому С02 эффектам, а также к влагоёмкости почв, по сравнении с моделью CERES.

Таблица 6.3. Изменения урожая озимой пшеницы и ярового ячменя, относящийся к 1961 1990 гг. урожаев, под CGCM1 сценариями изменения климата для 2020-ых, 2050-ых и 2080 ых годах на некоторых станциях в Верхней Австрии и Стирия, принимающих косвенный i

прямой С02 эффекты________

CERES WOFOST изменения урожая, относящийся к ] 961 -1990 гг. (%)

Стан- SW урожай урожай косвенный С02 эффект прямой С02 эфф leicr

ция 1961-90 гг. 1961-90 гг. 2020-ые 2050-ые 2080- ■ые 2020-ые 2050-ые 2080-ые

(mm) (kg/ha) (kg/ha) СЕ WO СЕ WO СЕ ' WO СЕ WO СЕ WO СЕ WC

Озимая пшеница

96 6289 5063 -7 -10 -12 -16 -22 -28 4 И 9 22 9 2'

Линц 279 7150 7036 -2 -1 -7 -6 -9 -8 7 20 11 31 16 5:

249 7150 6874 -2 -2 -7 -7 -9 -9 7 19 11 31 16 5

284 8668 8603 -4 -7 -8 -14 -10 -19 6 17 10 26 17 41

Грац 185 8398 5579 -4 -19 -9 -31 -14 -54 7 8 11 11 17 -И

286 8668 8604 -4 -7 -8 -14 -10 -19 6 17 10 26 17 41

198 8454 8125 -4 -9 -8 -17 -13 -26 7 15 11 22 17 3

Яровой ячмень

289 5037 4946 -2 -6 -10 -10 -13 -17 9 13 12 23 18 з:

Вне 119 4831 4396 -5 -10 -12 -14 -19 -32 8 9 12 22 16 2:

249 5037 4963 -2 -5 -10 -10 -13 -16 9 14 12 23 18 з:

192 5968 6411 -4 -5 -И -И -15 -17 7 14 10 20 16 2'

Вайц 236 5976 6429 -4 -5 -И -11 -14 -16 6 14 9 20 15 2'

225 5976 6434 -4 -5 -11 -11 -14 -16 6 14 9 20 15 2'

Легенда: SW - влагоёмкость почв; СЕ - модель CERES; WO - модель WOFOST

GCM сценарии изменения климата для 21-го столетия, включая только эффе* изменения климата, моделируют увеличение требования воды для орошения соевого боба Из-за сравнительно низкого потепления в 2020-ых годах и повышенных осадков в течени! мая, июня и июля, незначительная негативная перемена в орошении была симулирован; только для некоторых типов почвы под CSIRO-Mk2b сценарием. Более высокое потеплени> для 2050-ых и 2080-ых годов вычислено моделью ЕСНАМ4 вызвало более высоко, потребление воды для орошения в середине и в конце 21-го столетия: с 9 на 23% и с 24 я; 48%, соответственно. Высокий уровень С02 в общих чертах уменьшает открытие устьиц н; листах посева. В таком случае, С02 уменьшает испарение листов и повышает фотосинтез Это часто улучшает эффективность водопотребления (напр., Raschi et al., J997; Schulze am Caldwell, 1994), которое объясняет уменьшение в водном потреблении орошения. Прямо! С02 эффект также уменьшал влияние влагоёмкости почв в изменении урожая соевого боба как показано для 2080-ых годов на Рисунке 6.10.

а) 2020-ые (ЕСНАМ4)

линейные тенденции

косвенный эффект СО:

.й SJ Jtj

О У* у»

/ А Г

прямой эффект COj

—I-Г

-20 0 20 40 60

Изменения урожая (%)

~1 80

100

б) 2080-ые (ЕСНАМ4)

в) 2080-ые (CGCM1)

косвенный эффект С02

ja* А * А

А прямой

I-1-Г~

•20 0 20 40 60 80 Изменения урожая (%)

100

прямой эффект CO¡

1-1-1-Г

-20 0 20 40 60 80 100 Изменения, урожая (%)

Рис. 6.10. Связи между влагоёмкостью почв и изменение урожая соевого боба через изменение климата в 2020-ых (а) и 2080-ых гг. (б, в), принимая косвенный и прямой С02 эффекты

Использование наблюдаемых (напр., 1961-1990 гг.) метеорологических данных, чтобы создавать сценарии изменения климата, обеспечивает пространственную и временную изменчивость. Тем не менее, некоторые исследования показали не только на изменения средних чисел параметров климата, но также в междугодовой и внутригодовой изменчивости температуры и осадков (напр., Dubrovsky et al., 2000; Riha et al, 1996; Semenov and Porter, 1995; Wilks and Riha, 1996). Изменения в колебаниях климата могли быть важным показателем в производстве посевов. По этой причине, несколько математических экспериментов, в которых метеорологические элементы и параметры были изменены, выполнены стохастической моделью WeatherMan в анализах. Изменяя колебания максимальной температуры воздуха, увеличивая среднеквадратичное отклонение, это заканчивалось уменьшением, как на среднем урожае озимой пшеницы, так и на среднем урожае соевого боба в Хоенау (легкие почвы) (Табл. 6.4). Изменения в экстремальных величинах, среднеквадратичном отклонении и коэффициенте вариации урожая озимой пшеницы также были вычислены (Табл. 6.4). Изменения в колебаниях солнечной радиация велись в уменьшении на среднем урожае пшеницы, но не было никаких значимых изменений на среднем урожае соевого боба. Удвоение масштабного параметра распределения осадков уменьшало урожай озимой пшеницы и соевого боба. Уменьшение в средних ежемесячных днях с осадками вызывало более низкий урожай озимой пшеницы. В этом случае, тем не менее, минимальный урожай соевого боба возрастал с 400 kg/ha.

Таблица 6.4. Статистические характеристики урожая озимой пшеницы и соевого боба по Нас1СМ2 сценариям изменения климата для 2080-ых годах в Хоенау (легкие почвы) без и с изменениями в колебаниях максимальной температуры воздуха, солнечной радиации и осадков_

Озимая пшеница

Колебания Среднее Макси- Мини- а As Cv Ex

климата мум мум

(kg/ha) (kg/ha) (kg/ha) (kg/ha)

без изменения 6452 8074 4932 794 0.155 . 0.123 -0.678

Максималная 6044 8755

температура ^ст 3455 1088 -0.104 0.180 0.192

Солначная _ ¿а 6204 7442 4245 740 -0.585 0.119 0.257

радиация

2а 6258 7561 4558 760 -0.355 0.122 -0.283

Осадки N/2 6280 7826 5129 603 0.830 0.096 -0.004

Соевый боб

Колебания Среднее Макси- Мини- CT As Cv Ex

климата мум мум

(kg/ha) (kg/ha) (kg/ha) (kg/ha)

без изменения 4587 5490 3066 524 -0.907 0.114 0.800

Максималная

температура 2ст 3944 4765 2517 476 -1.043 0.121 1.161

Солначная 2а 4504 5216 2779 510 -1.461 0.113 2.680

радиация

2а 4490 5132 2522 532 -1.645 0.119 3.831

Осадки N/2 4826 5427 3461 428 -1.371 0.089 2.002

Легенда: о - среднеквадратичное отклонение; As, Cv, Ex - коэффициенты асимметрии, вариации v

эксцесс; а - параметр распределения осадков, N - средне ежемесячные дни с осадками

6.2.3.2.3. Меры для адаптации посевов

Адаптация как, например, изменения на датах засева и сортах также были симулированные в этом исследовании. Выбор более ранней даты засева для ярового ячменя, вероятно, будет подходящим ответом на увеличение в температуре (Рис. 6.11а). Приложение сорты зимней пшеницы с коротким (чем современные сортов) вегетативным периодом (засев - цветение) и сортов ярового ячменя с более длинным воспроизводительным периодом (цветение - созревание), полезно для производительности пшеницы и ячменя в Австрии под ожидаемым изменением климата (Рис. 6.116).

Рис. 6.11. Имитированный урожай ярового ячменя (а) и озимой пшеницы (б) в Гросензерсдорф (а: Низкая Австрия) и Линц (б: Верхняя Австрия) под ЕСНАМ4 (а) и CGCM1 (б) сценарии для 2080-ых годов и различных дат засева (а) и длительности воспроизводительного периода (б); модели CERES (а) и WOFOST (б)

6.2.4, Исследования для юго-востока США

6.2.4.1. Влияние колебаний климата

6.2.4.1.1. Водопотребление посевов в Джорджии

На Рисунке 6.12 представлены многолетние колебания (1921-1997 гг.) имитированных орошений и эвапотранспирация, а также измеренные осадки и температура воздуха в течение вегетационного сезона кукурузы в Тифтон, Джорджия. Прослеживается тенденция увеличения требований орошения для кукурузы в Тифтоне с конца 1970-ых годов. Тенденция осадков была противоположной. Коэффициент корреляции (г) между орошением и суммами осадков был минус 0.81. Аналогичные связи были обнаружены для других посевов, например, арахиса. Корреляция между орошением и эвапотранспнрацией была также высокой (г = 0.77). В течение некоторых лет, спрос на дополнительное орошение возрастал значительно как под условиями засухи, так и более высоких температурах воздуха.

6.2.4.1.2. Урожай посевов в Джорджии и явления El Niño

Средние урожаи озимой пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса, и хлопка в Джорджии колебались из года в год в течение 20-го столетия. (Рис. 6.13). Анализ был проведен, чтобы определить, существует ли прямая корреляция между явлениями El Niño в течение холодной и теплой половины года и урожаями озимой пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса, и хлопка с 1961 по 1997 гг. Годовой урожай кукурузы был в большинстве случаев выше полиномиальной тенденции (Рис. 6.13). Условия El Niño в течение вегетационного сезона кукурузы в 1977 и 1993 гг. были охарактеризованы засухами, которые вызывали уменьшение в урожае зерна. Важно отметить, что каждый случай El Niño уникальный, что касается осадков и областей, которые поражены возможными условиями засухи.

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 25.5т

Т ' 1

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 ГОДЫ

I 1 I ' I

1920 1930 1940 1950 1960 1970 19111 1990 2000 ГОДЫ

Рис. 6.12. Многолетние колебания орошения (а), эвапотранспирации (б) и осадков (в) в течение вегетационного сезона кукурузы и средней температуры воздуха (г: с апреля по сентябрь) в Тифтоне, Джорджии.

Агротехническая тенденция в колебаниях урожая была удалена в течение последних 37 лет анализа (1961-1997 гг.) для того, чтобы разрабатывать количественные связи между урожаем озимой пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса, хлопка и осадками, температурой воздуха (Рис. бЛЗе). Была получена следующая многофакторная связь между аномалиями среднего урожая озимой пшеницы и температуры воздуха:

Д¥„ь = -288.563ДТост_МАК + 69.556ДТгав - 82.237ДТИАУ (6.1)

где: - аномалии среднего урожая (с удаленной тенденцией) озимой пшеницы в

Джорджии; АТост_мак - аномалии средней температуры воздуха с октября по март; ДТга, ДТмлу " аномалии средней температуры воздуха в феврале и мае. Аналогично, статистические модели между аномалиями среднего урожая кукурузы, соевого боба, арахиса и хлопка и осадков и температура воздуха в течение современных (1961-1997 гг.) условий климата, были разработаны: ■

(6.2)

(6.3)

(6.4)

(6.5)

ДУ. ^деМДИяи +11.306АЯд^ -285.153ДТ™'; ДУ1Ь = 1.963ДК-лл. +2.974ДКАис - 140.670ДТ87Р' Д ¥„„ = 3.412ДЛЛ1Ь - 235.606ДТПМЕ1, ДУ„ = 1.804ДЫЛЛ. -1.599ДК8ЕР - 54.831ДТЙ?

( 1 1 I 1 1 I 1 ' I ' 1 I 11 I 1 1 [ 1905 1920 1935 1950 1965 1980 1995

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 годы

Рис. 6.13. Колебания урожая озимой пшеницы (а), кукурузы (б) соевого боба (в), арахиса (г) и хлопка (д), а также аномалии урожая (с удаленной тенденцией) озимой пшеницы и кукурузы (е) в Джорджии.

где: ДУ^, ДУ,Ь, ДУ(111, ДУС0 - аномалии среднего урожая (с удаленной тенденцией) кукурузы, соевого боба, арахиса и хлопка в Джорджии; ДЯдц,, ДЯлис, Д115СР - аномалии осадков в июле, августе и сентябре; ДТ,™", ДТ^" - аномалии максимальной температуры воздуха в июне и сентябре; ДТлиь.5ЕР - аномалия средней температуры воздуха летом (с июля по сентябрь). Аномалии имитированного урожая вышеуказанных посевов были в большинстве случаев, в соответствии с наблюдаемыми аномалиями урожая, с диапазоном г2 от 0.52 до 0.77. Все результаты статистически значимые на 95% уровня вероятности.

6.2.4.2. Влияние изменения климата '

6.2.4.2.1. Изменения в урожае посевов

ОСМ сценарии изменения климата моделировали короткий вегетативный и репродуктивный периоды кукурузы в 2020-ых годах (Рис. 6.14а,б). Длительность вегетационного сезона кукурузы была между 8 и 10 днями короче' в континентальных регионах юго-востока США под ЕСНАМ4 модельным увеличением температуры воздуха. Ожидается, что даты созревания кукурузы произойдут на 6 дней раньше на побережье Атлантического океана и Мексиканского залива. Изменения в длительности вегетационного сезона кукурузы были меньше по Нас1СМ2 сценариям изменения климата, чем Изменения вычисленные моделями ОРОЬ-Я15 и СвСМ1. Последние две модели имитировали более высокое увеличение температуры воздуха на юго-востоке США, особенно в течение летнего сезона.

Ркс.6.14. Изменения в длительности вегетационного сезона (а,б) и урожая (в,г) кукурузы на юго-востоке США по GFDL-R15 (а,в) и CGCM1 (б,г) сценариям изменения климата на 2020-ые годы, относящийся к 1961-1990 гг., принимая прямой С02 эффект и орошение; модель CERES

Так как кукуруза является посевом С4, повышенный уровень С02 не имел значимое влияние в росте, развитии или урожае кукурузы (Fig.6.14в,г). Урожай зерна кукурузы ожидается уменьшиться между 4 и 10% на юго-востоке США, принимающий прямой С02 эффект. Имитированные изменения более низкие во Флориде и Джорджии по ЕСНАМ4 и

!аёСМ2 сценариями изменения климата в 2020-ых годах. Для юго-востока Джорджии >жидается небольшое увеличение урожая зерна кукурузы. Изменения урожая будут более начительными в Теннеси и Северной Каролине по модели ОГОЬ - равными или ниже минус 2%. Аналогичные результаты были получены для СССМ1 сценария изменения климата. Изменения урожая зерна были самыми низкими в Флориде из-за более низкого потепления 1°С) вычисленного СОСМ1 моделью.

Все ССМ сценарии изменения климата для 2020-ых годов, включая перемены только ! температуре воздуха, осадках и солнечной радиации, показывает уменьшения в урожае :оевого боба и арахиса. Рассчитанные уменьшения урожая по ЕСНАМ4 и На<1СМ2 .-ценариям изменения климата будет между 2 и 8%. Когда прямой эффект повышенного С02 /ровня был принят, все ССМ сценарии планировали увеличение урожая арахиса и особенно юевого боба (Рис. 6.15). Увеличение на имитированном урожае соевого боба - меньше в Миссисипи, изменяющемся между 6 и 14 % вСМ сценарии изменения климата имитируют золее высокое увеличение в урожае зерна соевого боба для горных регионов Теннеси и Неверной Каролины, где вероятность похолодания в течение осеннего сезона уменьшается шачительно с возможным потеплением. Прямой СО2 эффект и потепление произведет более зысокое изменение на имитированном урожае соевого боба во Флориде, чем в Джорджии, Южной Каролине и Алабаме. Рассчитанное увеличение в урожае арахиса колебалось между 3 и 18% для большинства регионов юго-востока США (Рис. 6.16).

Рис. 6.15. Пространственное распределение изменений урожая соевого боба по ЕСНАМ4 (а), Нас1СМ2 (б), ОРОЬ-Я1 5 (в) и СвСМ 1 (г) сценариям изменения климата на 2020-ые годы, относящийся к 1961-1990 гг., принимая прямой СОг эффект и орошение; модель СКОРОМ}

Рис. 6.16. Пространственное распределение изменений урожая арахиса под На<1СМ2 (а) и ЕСНАМ4 (б) сценариям изменения климата в 2020-ых годах, относящийся к 19611990 гг., принимая прямой С02 эффект и орошение; модель СЯОРОЯО

6.2.4.2.2. Меры для адаптации посевов

Некоторые примеры для адаптации посевов, под ожидаемым изменением климата, на выбранных местах в Джорджии, США представлены на рисунках 6.17 и 6.18.

с орошением

2000 3000 4000 5000 Урожай (kg/ho)

-Од

5 апрель (1961-90) 10 дней раньше 20 дней 30 дней 40 дней -50 дней - ¡1

без орошение

I 1 I ' I 1 I 1 I-Г

1200 1700 2200 2700 3200

Урожай (kg/ha)

5 май (1961-90) 10 дней раньше 20 дней раньше 25 дней раньше 30 дней 35 дней п

Рис. 6.17. Кумулятивная вероятностная функция в урожае кукурузы в Атине (а) и арахисе в Фолкстоне (б) по Нас1СМ2 сценарию изменения климата в 2080-ых годах в Джорджии, США прилагая различные даты засева

8000

6000-

g, 4000 ' >s

2000>

0 b-'- r

.-t-ГТ 60

■i-70

• 1-, 90

-1-Г-100

Удобрение (N kg/ha)

4500-f г г

a.:

4000 3500

JC 3000 —

z г

^ 2500 — rt

Si 2000 -F - ■ 8. f >. 1500—E—

1000—pi 1-r- I-

'1 ' 60

-i-i

-j

■ рт-80

90 100

Удобрение (N kg/ha)

Рис. 6.18. Статистические графики2 по урожаю кукурузы в Атине (а) и озимой пшеницы в Мидвиле (б) по НаёСМ2 сценариям изменения климата в 2080-ых годах в Джорджии, США прилагая поэтапное увеличение азотного удобрения около дат засева.

63. ОГРАНИЧЕНИЯ

Есть много источников потенциальной неопределенности в исследованиях влияния изменения климата - неопределенность, проистекающая как из неизвестных будущих сценариев, так и отклонения или изменчивость в базах данных и методов. Например, основной недостаток поэтапных сценариев изменения климата, использованные в анализе -их стохастическая природа. В результате, поэтапные сценарии редко представляют будущий климат, который - реалистичный и физически правдоподобный. Тем не менее, они ценны тем, чтобы определять, чувствительность вегетационного сезона урожая в правдоподобном диапазоне климатических колебаний и изменчивости.

Основная неопределенность может быть приписана к моделям посевов. Следует подчеркнуть, что выбранные и использованные модели посевов включают множество упрощений и ограничений. Например, многие из физиологических процессов и их ответ на дневные метеорологические условия не были симулированные в ежечасной базе. Влияние сорняков, болезней и насекомых в росте, развитие и образовании урожая посевов следует принять быть управляемыми. Не было также никаких ограничений в условиях почвы (напр., солености или кислотности) и никакие экстремальные события погоды, как, например, интенсивные дожди, грозы с градом и суховей. Технология и использование земли были приняты, чтобы быть константой для оценок уязвимости, хотя можно сказать уверенно, что они изменятся в будущем. Таким образом, эффекты климатического изменения в урожаях могут отличаться от урожаев, симулированных выбранными моделями посевов.

6.4. ВЫВОДЫ

Очевидно, было увеличение требований орошения кукурузы в Болгарии в течение последних двух десятилетий из-за наблюдаемого уменьшения осадков в течение теплой половины года. Кукуруза требует достаточного приложения орошения, в зависимости от условий погоды в определенных областях и соответствующих типов почвы, чтобы расти при условиях оптимальной влажности почвы.

2 "box plots"

Гидр метео - и агрометеорологические данные указывают, что засухи произошли в течение последнего столетия в Австрии, особенно в течение последних десятилетий, и, что они - естественная часть климатического цикла страны. Осадки в Австрии ясно изменились в некоторых областях последними десятилетиями - продолжительные засухи весной и летом стали нормальными событиями погоды. Эпизоды засухи в 1990-ых годах повредили сельскохозяйственное производство. Последние ситуации дефицита осадков в Австрии задаются вопросом, не уже ли этот дефицит станет более частым или интенсивным в будущем?

В общих чертах, температура и осадки - основные метеорологические показатели, которые определяют колебания производства посевов в Джорджии, США. Более высокая температура воздуха в течение холодной-половины года нормально заканчивается более низким урожаем зерна озимой пшеницы. Более низкие температуры воздуха иногда могут увеличить урожай пшеницы. Все посевы, включая кукурузу, соевый боб, арахис, и хлопок, поражены более высокой температурой воздуха, а также дефицитом осадков в течение теплой половины года. Особенно низкая сумма осадков в июле (самый теплый месяц года), влияет негативно на все посевы. С 1961 г., урожай кукурузы был более высоким в продолжении событий El Niño в течение теплой половины года. Созданные статистические линейные модели, которые описывают корреляции между урожаем посева, осадков и температурой воздуха, могут быть использованы, чтобы оценивать ожидаемые аномалии среднего урожая озимой пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса и хлопка раньше, чем даты созревания достигнут в конкретный год.

Приложение модели зоны жизни Holdridge показывает, что под возможными изменениями климата в 21-ом столетии, ожидается, что "холодный умеренный влажный лес" в Болгарии будет заменен "теплым умеренным сухим лесом", а в некоторых регионах "лесистая субтропическая местность с кустами" и "субтропический сухой лес" мог бы расти. Эти имитационные результаты включают около 61% болгарских лесов, которые -подтверждение для возможного ухудшения внешних условий окольной среды. Моделированное увеличение в температуре воздухе и изменениях в суммах и распределении осадков в Болгарии могли бы иметь значимый эффект в композиции лесных экосистем, в расширении областей дерева и в увеличении/уменьшения в количестве лесного вида деревьев и кустов. Ожидается, что общее температурное увеличение переместит верхнюю границу дерева в горах и приведет к большему количеству широколистных деревьев и кустов, особенно в более низких областях.

Потепление обычно сокращает вегетационный сезон посевов в подсчитанных регионах, из-за повышенного фенологического развития. В результате ожидаемого потепления и дефицита осадков, были вычислены изменения в водопотреблении кукурузы в Болгарии. Имитированное требование орошения увеличилось, тем не менее, общая водная сумма орошения снижалась из-за значительного сокращения длительности вегетационного сезона кукурузы. Этот результат не означает аннулирование ожидаемой проблемы с водным недостатком. Следует отметить, что снижение вегетационного сезона уменьшает урожай; кукурузы. Вот почему, гибриды кукурузы с большой длительностью вегетационного сезона i должны быть культивированы с ожидаемым потеплением.

Потенциальное изменение в климате повлияет на сельскохозяйственное производство или положительно или негативно. Под текущим уровнем С02, GCM сценарии вычисляли уменьшение в урожае озимой пшеницы и особенно кукурузы в Болгарии в 2020-ых, 2050-ых, и 2080-ых годах. Эти уменьшения урожая главным образом были вызваны сокращенным периодом яровизации для озимой пшеницы и короткой длительностью вегетационного сезона посева для обоих посевов. Имитированное увеличение на урожае зерна кукурузы по HadCM2 сценариям изменения климата в 2020-ых годах являлось следствием сравнительно низкого увеличения в температуре воздуха, и увеличении в осадках в июле. Когда прямой СОг эффект был включен в анализ, все GCM сценарии изменения климата вызывали

увеличение в урожае озимой пшеницы. Так как кукуруза является С4 посевом, повышенный СОг уровень не имел значительного влияния в росте и конечном урожае посева.

Для озимой пшеницы и ярового ячменя увеличение в осадках в Австрии не имело положительного эффекта в урожае. Этот результат получился, так как температура воздуха является доминирующим показателем урожая в данных климатических условиях. Например, повышение температуры уменьшает длину вегетационного сезона. Для некоторых легких почв с низкой влагоёмкостью, увеличение осадков имеет положительный эффект на урожае зерна в Австрии. Все йСМ сценарии изменения климата для 21-го столетия, включая изменения только для температуры воздуха, осадков и солнечной радиации, имитировали уменьшения в урожае озимой пшеницы, ярового ячменя и соевого боба, главным образом вызванных коротким вегетационным сезоном. Тем не менее, когда прямой эффект повышенного СОг уровня был принят, большая часть ОСМ сценариев моделировал увеличение урожае этих посевов.

Под текущим уровнем СОз, сценарии вСМ в 2020-ых годах показывали тоже уменьшение урожаев посевов на юго-востоке США. Когда прямые эффекты СОг были приняты в анализе, сценарии вычисляли увеличение в урожае соевого боба и арахиса.

В действительности, фермы, сельскохозяйственные системы и организации пытаются регулироваться в изменении внешних условий окольной среды. Результаты оценок адаптированных мер предлагают возможные изменения в датах засева, выбор гибридов и сортов, и минеральных удобрений, которые могут уменьшить отрицательное влияние возможного потепления в течение 21-во столетия. Изменения в орошении и использовании земли могут быть дополнительно альтернативные выборы для адаптации в сельском хозяйстве.

7. ВЫВОДЫ

7.1. Анализ показал важность создания однородных рядов для построения надежной базы метеорологических данных в Болгарии. Процедура создания подобных рядов, разработанная метеослужбой Франции, как показано в данном исследовании, является необходимой в исследовании изменения климата. Показано, что непосредственное сравнение каждого длительного ряда климатических наблюдений с данными, полученными на соседних станциях, снимает проблему создания однородных сравнительных рядов. Прикладная методология создания однородных рядов имеет значение для практического использования, например, для климатических данных Болгарии, даже при условии отсутствия метаданных и допускает обнаружение многочисленных нарушений. Большинство европейских методов гомогенизации разработаны только для анализа температуры воздуха и осадков. Тем не менее, метод Caussinus-Mestre для относительной проверки однородности рядов климатических наблюдений и модель, корректирующая неоднородные ряды также успешно применялись для рядов длительных наблюдений за продолжительностью солнечного сияния. Однородные ряды ежемесячной минимальной, максимальной и средней температуры воздуха, а также ежемесячные осадки и длительность солнечного света с выбранных болгарских метеорологические станций уже доступны и использованы в Национальном институте метеорологии и гидрологии, Софии.

7.2. Были получены несколько выводов в колебаниях изменения климата в выбранных регионах юго-восточной и центральной Европы, а также юго-востока США. Результаты показывают, что локальный, региональный или национальный климат может иметь другие колебания или тенденции, по сравнению с другими местными, национальными и особенно глобальными колебаниями климата и тенденций. Большинство исследований колебаний климата проведены на местном уровне, в котором климат принимался одинаковым для каждой индивидуальной климатической зоны. Тем не менее, в этом анализе, определение колебаний климата на локальном уровне, целиком для Джорджии, США, а также для Болгарии в течение 20-го столетия было проанализировано., Надо отметить, что годовые температуры воздуха для предшествующего столетия показывали статистически значимую отрицательную тенденцию для Джорджии. Аналогичная тенденция была обнаружена как для теплой - так и холодной-половины года, а также для зимних, весенних и летних сезонов. Тем не менее, температуры воздуха в подсчитанных европейских регионах показывали тенденцию увеличения. Последний результат характеризуется некоторыми различиями. Например, наблюдаемое потепление в Болгарии - ниже, чем глобальное потепление, установленное IPCC (2001а). Но, есть статистически значимое повышение тенденций средней температура воздуха в некоторых областях в северной Болгарии в течение зимнего сезона. Значительное увеличение было в годовой минимальной температуре воздуха в течение последнего столетия в Болгарии. Линейные тенденции для 20-го столетия изменяются в пределах интервала с 0.6° на 0.8°С. Воздушная годовая максимальная температура показывает тенденции к более низкому повышению в течение предшествующего столетия в стране. Последние годы 20-го столетия - среди лет с самыми верхними температурами воздуха в Болгарии и Австрии.

Были обнаружены уменьшающие тенденции в годовых и особенно летних осадках в Болгарии с конца 1970-ых годов. Наоборот, статистически положительные зимние осадки тенденций наблюдались на центральной территории страны.в течение последнего столетия. Результаты подтвердили корреляции между индексом NAO и зимние аномалии осадков в регионе юго-восточного Балканского полуострова (включая юго-восточную Болгарию и северо-западную Турцию).

Все три выбранных региона в Европе и Северной Америке испытали несколько эпизодов засухи в течение 20-го столетия. Наиболее сухие годы в.Болгарии были 1945 и 2000 гг. В Австрии годовые осадки показывали общее уменьшение на период с середины 1960-ых

годов до конца 1980-ых годов, условия засухи преобладали в 1970-ых и 1980-ых гг. События засухи также наблюдались в 1990-ых годах.

Засуха была наиболее серьезной в 1954 г. в центральной и южной Джорджии, с осадками менее чем 35% нормальной климатической (1961-1990 гг.) величины. Было обнаружено уменьшение в осадках в течение теплой половины года (апрель-сентябрь) с конца 1970-ых годов. Хотя было увеличение в летних осадках с начала 1980-ых годов, общие тенденции показывали уменьшение в этих осадках. Большинство эпизодов El Niño в течение холодной половины года были связаны с повышенной частотой случаев больших осадков. В течение осени при явлении El Niño в Джорджии было теплее, чем нормальные климатические условия. Тем не менее, почти все зимы с El Niño были связаны более низкой средней температурой воздуха.

7.3. Много сценариев изменения климата были созданы для оценок их влияния. Поэтапные сценарии были созданы для Болгарии и выбранных регионов в Австрии -температуры воздуха скачкообразно возрастали вместе с изменением (как положительные, так и отрицательные) в осадках. Поэтапные сценарии полезны для анализа чувствительности разных секторов под направлениями изменения различного климата (напр., теплый и сухой климат; более теплый и влажный климат, и т.п.). Также были созданы различные GCM сценарии изменения климата. Различные методы регионализации были приложены - от простой интерполяции до приложения региональной модели для того, чтобы получать сценарии изменения локального климата. Разработанные сценарии изменения климата показывают, что потепление и уменьшение осадков, особенно в юго-восточной Европе, ожидаются в выбранных регионах в Европе и США в течение 21-го столетия. Наконец, стохастическая модель климата была также приложена к некоторым разработанным сценариям для выбранных регионов в Австрии для того, чтобы изменять колебания климата под ожидаемым изменением климата.

Важно подчеркнуть, что изготовленные сценарии являются не прогнозами, подобно прогнозам погоды. Сценарии климата предназначены помогать идентифицировать чувствительность секторов в изменение климата. Сценарии изменения климата могут помочь идентифицировать потенциальное направление эффектов и потенциальную величину влияния.

7.4. Оценка была сделана на: а) влияние колебания климата в различных посевах в течение 20-го столетия в юго-восточной и центральной Европе, а также на юго-востоке США; Ь) уязвимости и адаптации на лесные и arpo - экосистемы под возможным изменением климата и колебаний в регионах интереса.

В течение последних двух десятилетий в Болгарии было увеличены требования орошения кукурузы из-за наблюдаемого уменьшения осадков в течение теплой половины года. Эпизоды засухи в 1990-ых годах повредили сельскохозяйственному производству в Австрии. Весенний и летний посевы в Джорджии, использованные в этом анализе, также были поражены как дефицитами осадков, так и более высокими температурами воздуха в течение теплой половины года. Только более высокие температуры воздуха в течение вегетационного сезона заканчивались уменьшением роста, которые вызывали также уменьшение в урожае посевов. Тем не менее, более низкие температуры воздуха в течение зимы заканчивались увеличением зимнего урожая пшеницы в Джорджии.

В этом исследовании были разработаны статистические модели, описывающие корреляцию между температурой воздуха и осадками с одной стороны и среднего урожая озимой пшеницы, кукурузы, соевого боба, арахиса и хлопка в Джорджии с другой стороны. Эти модели могут использоваться заранее, чтобы оценивать ожидаемые аномалии урожая вышеуказанных посевов.

Допущено, что с температурным увеличением 1-2°С, композиции лесной экосистемы в Болгарии будет ближе к лесной композиции в более низких областях страны и южных

соседних стран (напр. Греции и Турции), где текущий климат подобен ожидаемому климату. Независимо от разных сценариев изменения климата, коренные перемены могли бы ожидаться в лесной растительности южных регионов Болгарии. Ожидается одинаковое направление этих перемен для всех регионов в стране - потепление и значительная засуха. Следовательно, лесная растительность в Болгарии, которая уже имела проблемы с водным балансом в низких частях страны, будет вероятно под влиянием дополнительных проблем. Температура воздуха не является единственным основным фактором в лесных областях. Итоги осадков и их распределения в течение года - первичного значения.

Результаты показывают, что потепление уменьшит длительность вегетационного сезона выбранных посевов. В результате имитированных потеплений и дефицита осадков в Болгарии, ожидаются изменения в водопотрсблении кукурузы. Для озимой пшеницы и ярового ячменя в Австрии, постепенное увеличение в температуре воздуха заканчивалось уменьшением урожая. Поэтапное потепление, особенно в комбинации с увеличением в осадках, ведет к более высокому урожаю соевого боба. Более сухой климат уменьшит урожай соевого боба, особенно в почвах с низкой влагоёмкостю. Все сценарии изменения климата йСМ для 21-го столетия, включая изменения только для температура воздуха, осадков и солнечной радиации, создали уменьшения в большинстве вычисленного урожая посевов во всех регионах интереса. Тем не менее, когда прямой эффект повышенных уровней концентрации СОг был принят в исследовании, в большинстве сценариев изменения климата йСМ имитировали увеличение на урожаях посевов. Поскольку кукуруза является С4 посевом, повышенный уровень СО2 не имел значительное влияние в росте, развитии конечного урожая кукурузы. Ожидается, что прямой СО2 эффект имеет положительное влияние на урожае озимой пшеницы в Литве, Латвии и Эстонии, но также в Польше и многих областях в странах как например, Австрия, Венгрия, Чехия, Румыния и Болгария. Увеличение на имитированных урожаях бобовых посевов для 21-го столетия являлось следствием положительного влияния потепления и особенно полезного влияния прямого эффекта СОг- Прямой СО} эффект также уменьшал влияние влагоёмкости почв в изменении урожая соевого боба.

Оказывается, что изменения в будущих колебаниях климата повлияют по-разному на урожай озимой пшеницы и соевого боба в Австрии. Некоторые различия были обнаружены также, когда были сравнены результаты с двух различных моделей посевов.

Результаты из оценок меры адаптации предлагают, что изменения в засеве даты, минерального удобрения, орошения, выбора гибридов и сортов могут значительно повлиять на производство посевов в 21-ом столетии. Эти адаптированные меры имеют потенциал отклонят или смягчать отрицательное влияние ожидаемого потепления.

Большой объем надежной информации, оценки статистической значимости коэффициентов корреляции, ошибки уравнений регрессии, согласованность выводов по разным моделям - все это подтверждает достоверность полученных результатов.

8. ВКЛАД В НАУКУ

о гомогенизация долгосрочных данных климата

о колебания и изменения климата в течение 20-го столетия в выбранных областях в Европе

и Северно^ Америке и их связывакпЦйе влияния, включая эффекты El Niño и NAO о разработка различных сценариев колебания и изменения климата 21-го столетия для выбранных регионов, прилагая различные методы регионализации - от простой интерполяции До стохастических и региональных моделей климата о влияние кйлёбанйя и изменения климата на выбранные экосистемы в посчитанных регионах в Европе и Северной Америке, прилагая различные модели при различных пространственных масштабах и шкалах времени '

Это исследование имеет следующие основные вклады в науку:

1. Аналйз, приложение и введение процедуры однородности, разработанная метеослужбой Фрайции и . рекомендованкая' Всемирная Метеорологическая Организация, в долгосрочные данные климата в Болгарии

2. Определение наблюдаемых колебаниях и изменении климата в выбранных регионах в Ейропе (Балканском полуострове и трех облас+ях в Австрии) и Северной Америке (на Юго-вобтоке США)

I 3. Разработка статистических моделей, описывающих корреляции между температурам^ вбздуха и осадками с одной стороны и средний урожай выбранных посевов в Джорджии, CI1ÍÁ о Другой ¿ггорон'ы .....

4. Оценка и анализ уязвимости и адаптации на различных экосистемах под созданными сценариями изменения климата 21-го столетия для выбранных регионов в юго-восточной, восточной и центральной Европе, а также на юго-востокс США-

9. ПУБЛИКАЦИИ ИМЕЛИ ОТНОШЕНИЕ К ДОКТОРСКОМУ ТЕЗИСУ

1. Александров, В. и Н.Славов, 2003. Въздействие на засушаването върху земеделскитс култури. В: Раев, И., Г.Найт и М. Станева (ред.), 2003. Засушаването в България -съвремснсн аналог за климатични промени. Природни, икономически и социални измерения на засушаването 1982-1994 г., София, стр. 130-143.

2. Александров, В., 2002. Климатични промени на Балкански полуостров. Екология и Бъдеще 2-4: 26-30.

3 .Александров, В., 1999. Биопродуктивност в земеделието и изменение на климата. В: Христов, Т., Г.Найт, Д. Мишев и М. Станева (ред.), 1999. Глобалпитс промени и България, София, стр. 195-218.

4. Alcxandrov, V. and J. Eitzinger, 2005. The potential effect of climate change and elevated air carbon dioxide on agricultural crop production in central and southeastern Europe. In: Tuba, Z. (éd.), 2005. Ecological responses and adaptations of crops to rising atmospheric carbon dioxide. The Haworth Press Inc., USA, pp.291-332.

5. Alexandrov, V. and J. Eitzinger, 2005. The potential effect of climate change and elevated air carbon dioxide on agricultural crop production in central and southeastern Europe. Journal of Crop Improvement 13(1-2): 291-331.

6. Alexandrov, V., 2004. Climate variability and change and related drought on Balkan Peninsula. Proceedings of the Conference on Water Observation and Information System for Decision Support (BALWOIS) Ohrid, Macedonia, 14 pp.

7. Alexandrov, V., H. Aksoy, S. Dakova and A. Dahamsheh, 2004. Analysis of climate change in Southeastern Bulgaria and Northwestern Turkey. Proceedings of the Conference on Water Observation and Information System for Decision Support (BALWOIS) Ohrid, Macedonia, 11 pp.

8. Alexandrov, V., M. Schneider, E. Koleva and J-M. Moisselin, 2004. Climate variability and change in Bulgaria during the 20th century. Theoretical and Applied Climatology 79(3-4): 133149.

9. Alexandrov, V., and J. Eitzinger, 2003. Drought impacts in southeastern and centTal Europe during the late 20th century. Proceedings of the European Conference on Applied Meteorology (ECAM'2003), Rome, Italy 25 pp.

10. Alexandrov, V., 2003. The impacts of climate variability and change on agriculture in Bulgaria. Proceedings of the International Symposium on Climate Change (ISCC), Beijing, China, WMO/TD-No. 1172, pp. 232-237.

11. Alexandrov, V., 2002. Holdridge life zone classification under climate change in Bulgaria. Proceedings of the 18th International Conference on Carpathian Meteorology, Belgrade, Yugoslavia,! 1 pp.

12. Alexandrov, V., J. Eitzinger, V. Caijc and M. Obcrfoster, 2002. Potential climate change impacts on selected agricultural crops in northeast Austria. Global Change Biology 8(4): 372389.

13. Alexandrov, V., 2001. Climate change impact on water use of maize in Bulgaria. Proceedings of the international conference on 150 Years of Meteorological Service in Central Europe, Stara Lesna, Slovakia, 13 pp.

14. Alexandrov, V., 2001. Water use of maize in Bulgaria estimated by a Decision Support System for Agrotechnology Transfer. Proceedings of the European Conference on Applied Meteorology (ECAMJ, Budapest, Hungary, 15 pp.

5. Alexandrov, V. and J. Eitzinger, 2001. Potential climate change impact on winter wheat and spring barley in Austria. Proceedings of the international conference on 150 Years of Meteorological Service in Central Europe, Stara Lesna, Slovakia, 15 pp.

6. Alexandrov, V. and G. Hoogcnboom, 2001. Climate variations and agricultural crop production in Georgia, USA. Climate Research 17(1): 33-43.

7. Alexandrov, V., J. Eitzinger and M. Oberförster, 2001. Adaptation of crop-weather models in Austria and Bulgaria. Proceedings of the European Conference on Applied Meteorology (ECAM), Budapest, Hungary, 22 pp.

8. Alexandrov, J. Eitzinger and M. Oberförster, 2001. Climate change impacts on agroecosystems in selected agricultural regions in Austria. Proceedings of the T International Symposium on Modelling Cropping Systems, Florence, Italy, 12 pp.

9. Alexandrov, V., J. Eitzinger, E. Klaghofer und M. Oberförster, 2001. Auswirkungen einer klimaaenderung auf agraroekosysteme in ausgewaehlten landwirtschaftlichen produktionsgebieten in Oesterreich. Proceedings of the Meteorological Congress of the German Speaking Countries (DACH), Vienna, Austria 26 pp.

20. Alexandrov, V., 2000. Vulnerability and adaptation of agronomic systems in Bulgaria. In: Mimura, N. (ed.), 2000. Climate change impacts and responses, San Jose, Costa Rica, pp. 3766.

>1. Alexandrov, V. and J. Eitzinger, 2000. An approach for irrigation planning and management of maize crop in north Bulgaria. Proceedings of the XXth Conference of the Danube Countries on Hydrological Forecasting and Hydrological Bases of Water Management, Bratislava, The Slovak Republic, 8 pp.

22. Alexandrov, V., J. Eitzinger and H. Formayer, 2000. Vulnerability and adaptation assessments of agricultural crops under climate change in north-east Austria. Proceedings of the 3rd European Conference on Applied Climatology "Tools for the environment and man of the year 2000" Pisa, Italy, 6 pp.

| 23. Alexandrov, V. and G. Hoogenboom, 2000. The impact of climate variability and change on ? crop yield in Bulgaria. Agricultural and Forest Meteorology 104(4): 315-327.

24. Alexandrov, V. and G. Hoogenboom, 2000. Vulnerability and adaptation assessments of agricultural crops under climate change in the southeastern USA. Theoretical and Applied Climatology 67(1 -2): 45-63.

25. Alexandrov, V., 1999. Vulnerability and adaptation of agronomic systems in Bulgaria. Climate Research 12(2-3): 161-173.

26. Alexandrov, V., 1999. The effect of climate change on agriculture in Bulgaria. Proceedings of the 15th International Congress of Biometeorology & International Conference on Urban Climatology "Biometeorology and Urban Climatology at the Turn of the Millennium", 8-12 November 1999, Sydney, Australia, 6 pp.

27. Alexandrov, V., and G. Hoogenboom, 1999. Evaluation of the CERES model for maize and winter wheat in southeastern Europe. Proceedings of the International Symposium on Modeling Cropping Systems. European Society for Agronomy, University of Lleida, Catalonia, Spain, pp.131-132.

28. Alexandrov, V., and G. Hoogenboom, 1999. Crop water use as a function of climate variability in Georgia. Proceedings of the 1999 Georgia Water Resources Conference, The University of Georgia, Athens, GA, USA, pp. 425-428.

29. Alexandrov, V., G. Hoogenboom and G.Georgiev, 1999. Vulnerability and adaptation assessments of important agricultural crops in the southeastern USA. Preprints of the I l'h Conference on Applied Climatology, Dallas TX, USA, AMS, pp. 89-96.

30. Audsley, E., K..R. Pearn, C. Simota, G. Cojocaru, E. Koutsidou, M.D.A, Rounsevell, M. Trnka, and V. Alexandrov, 2006. What can scenario modelling tell us about future European scale land use, and what not? Environmental Science and Policy 9(2)

31. Eitzinger, J. and V.Alexandrov, 2005. Results (and problems) of climate change impact research in agricultural crop production in middle Europe. Proceedings of the CAgM OP AG 3.2 WMO Expert Team Meeting on Impact of Climate Change/Variability on Medium-to Long Range Predictions for Agriculture, Brisbane, Australia, WMO & Queensland Government, pp. 17-20.

32. Eitzinger, J., V. Alexandrov and Z. Zalud, 2002. Important factors for climate change impacts on agricultural crop production in Austrian environmental conditions. Proceedings of the 18th International Conference on Carpathian Meteorology, Belgrade, Yugoslavia, 12 pp.

0. ЛИТЕРАТУРА

Члександров, В., 1995. Влияние на изменение на климата върху добива зърно от основннте зърнени култури в България. Научни трудове Четвърта национална научна младежка конференция по зърното с международно участие, Косгинброд, Селскостопанска академия, 2(1), стр. 38-41. Члсксандров, В., 1998. Влияние на колебанията и изменението на климата върху агроклиматичните ресурси и продуктивноегга на основни земедслски култури в България. Списание на БАН, 34, стр. 34-43.

Главов, Н. и Георгиев, Г., 1985. Пресмятане на фотосинтетичната активна радиация (ФАР) по

продължителноетта на слънчсвото грссне. Физиология на растенията, 4, БАН, стр. 65-69. \dams, R.M., Hurd, В.Н. and Reilly, J., 1999. Agriculture and Global Climate Change - A Review of Impacts to U.S Agricultural Resources. Pew Center on Global Climate Change. Arlington, Virginia, USA.

\dams, R.M., Rosenzweig, C., Peart, R.M., Ritchie, J.T., Carl, B.A., Glyer, J.D., Curry, R.B., Jones, J.W., Boote, K.J. and Allen, L.H., 1990. Global climate change and US agriculture. Nature, 345(6272): 219-224.

Afifi, A. and Aizen, S., 1979. Statistical analysis: A computer oriented approach. Academic Press, New-

York-San Francisco-London. Alexandersson, H., 1986. A homogeneity test applied to precipitation data. Int J Climatol 6:661-675 Alexandersson, H. and Moberg, A., 1997. Homogenization of Swedish temperature data. Part: A

homogeneity test for linear trends. Int J Climatol 1 7:25-34 Alcxandrov, V., 1997. Vulnerability of Agronomic Systems in Bulgaria. Climatic Change, 36: 135-149. Alexandrov, V. and Eitzinger, J., 2001. Adaptation of crop-weather models in Austria and Bulgaria. Proceedings of the Fifth European Conference on Applications of Meteorology ECAM' 2001, Budapest, Hungary.

Alexandrov, V., Eitzinger, J. and Formayer, H., 2000. Vulnerability and Adaptation Assessments of Agricultural Crops under Climate Change in North-East Austria. Proceedings of the 3rd European Conference on Applied Climatology "Tools for the environment and man of the year 2000" Pisa, Italy, 6 pp

Alcxandrov, V., Genev, M. and Aksoy, H., 2005. The impact of climate variability and change on water resources in the western coastal zone of Black Sea. Regional Hydrological Impacts of Climatic Change - Impact Assessment and Decision Making. IAHS Publ. 295, pp.62-71. Alexandrov, V. and Hoogenboom, G., 2001. Climate Variations and Agricultural Crop Production in

Georgia, USA. Climate Research , 17(1): 33-43. Alexeev, V.A., 2003. Sensitivity to C02 doubling of an atmospheric GCM coupled to an oceanic mixed

layer: a linear analysis. Climate Dynamics, 20: 775-787. Allen, L.H., Peart, R.M., Jones, J.W, Сигту, R.B. and Boote, K.J, 1989. Likely Effects of Climate Change Scenarios on Agriculture of the USA. Proceedings of the Second North American Conference on Preparing for Climate Change, a Cooperative Approach, Washington, D.C., pp. 186-191. Argonne National Laboratory (ANL), 1994. Guidance for Vulnerability and Adaptation assessments. U.S.

Country Studies Program, Washington D.C., USA Auer, I., 2003. Metadata and their role in homogenization. Abstracts of the fourth seminar for homogenization and quality control in climatological databases, 6-10 October 2003, Budapest, Hungary.

Auer, 1. and Bochm, R., 1994. Combined temperature-precipitation variations in Austria during the

instrumental period. Theor Appl Climatol 49:161-174 Auer, I. and Boehm, R., 1997. Data, metadata and the question of homogeneity for the Austrian climatological network. Proceedings of the first seminar for homogenization of surface climatological data. Budapest: Hungarian Meteorological Service, pp 83-96 Audslcy, E., Peam, K.R., Simota, C., Cojocaru, G., Koutsidou, E., Rounsevell, M.D.A., Tmka, M. and Alexandrov, V., 2006. What can scenario modelling tell us about future European scale land use and what not? Environmental Science and Policy 9(2) Boogard, H„ van Diepen, C., Roettcr, R., Cabrera, J. and van Laar, H., 1998. WOFOST 7.1 User's guide Гог the WOFOST 7.1 crop growth simulation model and WOFOST control Center 1.5. SC-DLO, [RRI, Wageningen, 144 pp.

9fl

Brandsma, T., 2000. Weather-type dependent homogenization of the daily Zwanenburg/De Bill temperature series. Proceedings on the third seminar for homogenization and quality control in climatological databases, Budapest, Hungary 25-29 September 2000 (www.met.hu)

Brown, R.A. and Rosenberg, N.J., 1999. Climate change impacts on the potential productivity of corn and winter wheat in their primary United States growing regions. Climatic Change, 41(1): 73-107.

Canellas, C., 2003. Homogénéisation et étude des longues séries de mesures d'insolation en France métropolitaine (Période 1931-2000). Note de la DP No.2, Direction de la Climatologie, Météo-France, 51 p.

Carlson, R.E., Todey, D.P. and Taylor, S.E., 1996. Midwestern com yield and weather in relation to extremes of the Southern Oscillation. J.Prod.Agric. 9:347-352.

Carter, T.R., Parry, M.L., Harasawa, H. and Nishioka, S., 1994. IPCC Technical Guidelines for Assessing Climate Change Impacts and Adaptations, University College London and Center for Global Environmental Research, London, United Kingdom and Tsukuba, Japan, pp. 52-53.

Caussinus, H. and Mestre, O., 1997. New mathematical tools and methodologies for relative homogeneity testing. Proceedings of the first seminar for homogenization of surface climatological data. Budapest: Hungarian Meteorological Service, pp 63-82

Conrad, V. and Pollak, C., 1950. Methods in climatology. Cambridge: Harvard University Press, 459 pp

Cooter, E.J., 1990. The impact of climate change on continuous com production in the Southern U.S.A. Climatic Change, 16: 53-82.

Coy, A., J.LaDon Day and P.Raymer (cds.), 1997. 1997 com performance tests, No. 647, University of Georgia, 29 p.

Cramer, W., Doherty, R„ Hulrne, M. and Viner, D. (eds), 2000). Climate Scenarios for Agricultural, Forest and Ecosystem Impacts. ECLAT-2 Report No.2, Potsdam Workshop, 1999, CRU, Norwich, UK, 120 pp.

Cressie, N. A. C., 1990. The Origins of Kriging. Mathematical Geology, 22: 239-252.

Cressie, N. A. C., 1991. Statistics for Spatial Data. John Wiley and Sons, Inc., New York, 900 pp.

Cure, J.D. and Acock, B., 1986. Crop responses to carbon dioxide doubling: a literature survey. Agricultural and Forest Meteorology, 38: 127-145.

Curry, R.B., Pearl, R.M, Jones, J.W., Boote, K.J and Allen, L.H., 1990a. Response of Crop Yield to Predicted Changes in Climate and Atmospheric CO; using Simulation. Transactions of the ASAE, 33(4), 1383-1390.

Curry, R.B., Peart, R.M, Jones, J.W., Boote, K.J and Allen, L.H., 1990b. Simulated Effect of Climate Change on Crop Production in the Southeast. Proceedings of the Southeast Regional Climate Symposium, Charleston, South Carolina, pp. 17-29.

Dakova, S., 2005. Climate change effect on river flow in basins under different climate conditions - an example from rivers on the Balkan Peninsula. Regional Hydrological Impacts of Climatic Change -Impact Assessment and Décision Making. IAHS Publ. 295, 2005.

Decker, W. and Achutuni, R., 1988. The use of statistical climate-crop models for simulating yield to project the impacts of C02 induced climate change. Cooperative Institute for Applied Meteorology, College of Agriculture, University of Missouri- Columbia, Columbia, MO, USA.

Deutsch, C.V. and Joumel, A. G., 1992. GSL1B - Gcostatistical Software Library and User's Guide, Oxford University Press, New York, 338 pp.

Dhakhwa, G, Cambel, C., LeDuk, S. and Cooter, E., 1997. Maize growth: assessing the effects of global warming and C02 fertilization with crop models. Agricultural and Forest Meteorology, 87(4): 253272.

Dubrovsky, M., Zalud, Z. and Stastna, M., 2000. Sensitivity of CERES-Maize yields to statistical structure of daily weather series. Climatic Change, 46: 447-472.

Earthlnfo Inc., 1997. Database guide for Earthlnfo CD NCDC summary of the day, Earth Info Inc., 5541 Central Ave., Boulder, CO.

Easterling, D.R., 1999. Variations and trends in extreme temperature events in the USA. Preprints of the 11th Conference on Applied Climatology, Dallas, Texas, USA, p.201.

Easterling, W.E., Weiss, A., Hays, C.J. and Meams, L.O., 1998. Spatial scales of climate information for simulating wheat and maize productivity: the case of the US Great Plains. Agricultural and Forest Meteorology, 90(1-2): 51-63.

Elguindi, N ,Bi, X., Giorgi, F., Nagarajan, B., Pal, J. and Solmon, F., 2004. RegCM version 3.0: User guide. 1CTP, Trieste, 49 pp.

invironmental Systems Research Institute (ESRI) Inc., 1996. ArcView GIS. The Geographic Information System for Everyone, Redlands, CA, 340 pp.

;AOSTAT, 2005. On-line and multilingual database, FAO, Rome, www.fao.org/faostat/

:0rland, E.J. and Hanssen-Bauer, I., 1994. Homogenizing long Norwegian precipitation series. Journal of Climate 7:1001-1013

:reckleton, R.P., Watkinson, A.R., Webb, D.J. and Thomas, T.H., 1999. Yield of sugar beet in relation to weather and nutrients. Agricultural and Forest Meteorology 93(1): 39-51.

-rich, P., Alexander, L.V., Della-Marta, P., Gleason, B., Haylock, M., Tank, A.M.G.K. and Peterson, T„ 2002. Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of thetwenticth century. Clim. Res., 19: 193-212.

jadgil, S., Rao, P.R.S. and Sridhar, S , 1999. Modeling impact of climate variability on rainfed groundnut. Cun-ent Science 76(4): 557-569.

3iorgi, F. and Meams, L.O., 1999. Introduction to spccial section: Regional climate modeling revisited. Journal of Geophysical Research, 14(D6): 6335-6352.

Golden Software, Inc., 1999. Surfer 7.00 - Surface Mapping System, Golden, Colorado, USA

Gordon, C., Cooper, C„ Senior, C.A., Banks, H., Gregory, J.M., Johns, T.C., Mitchell, J.F.B. and Wood, R.A., 1999. The simulation of SST, sea ice extents and ocean lieat transports in a version of the Hadley Centre coupled model without flux adjustments. Climate Dynamics.

Goudriaan, J. and Unsworth, M.H., 1990. Implications of increasing carbon dioxide and climate change for agricultural productivity and water resources. In: Impact of Carbon Dioxide, Trace Gases and Climate Change on Global Agriculture. ASA Spec. Publ, No.53, American Society of Agronomy, Madison, USA, pp. 111-120.

Hansen, J.W., Hodges, A.W. and Jones, J.W., 1998a. ENSO influences on agriculture in the Southeastern United States. Journal of Climate 11:404-411.

Hansen, J.W., Irmak, A. and Jones, J.W., 1998b. El Nifio-Southem Oscillation influences on Florida crop yields. Soil and Crop Science Society of Florida Proceedings 57.

Hansen, J.W., Jones, J.W., Irmak and Royce, A., 1998c. ENSO impacts on Crop Production in the Southeast US. Presented at the ASA symposium, Impact of Climate Variability on Agriculture, October 1998, Baltimore, MD, USA. Personal communication.

Hansen, J.W., Jones, J.W., Kiker, C.F. and Hodges, A.W., 1998d. El Nifio-Southem Oscillation Impacts on Winter Vegetable Production in Florida. Journal of Climate 12:92-101.

Harlfinger, O. und Knees, G., 1999. Klimahandbuch der Oesterreichischen bodenschaetzung. Mitteilung der Oesterreichischen Bodenkundlichen Gessellschafl. Heft 58, 196.

Hartkamp, A.D., De Beurs, K., Stein, A. and White, J.W., 1999. Interpolation Techniques for Climate Variables. NRG-GIS Series 99-01. Mexico, D.F.: CIMMYT, 26 pp.

Haskett, J.D., Pachepsky, Y.A. and Acock, B., 1997. Increase of C02 and climate change effects on Iowa soybean yield, simulated using GLYCIM. Agronomy Journal, 89(2): 167-176.

Heino, R., 1997. Metadata and their role in homogenization. Proceedings of the first seminar for homogenization of surface climatological data. Budapest: Hungarian Meteorological Service, pp 5-8

Holdridge, L., 1949. Determination of World Plant Formations from Simple Climate Data, Science 105 (2727).

Holdridge, L., 1967. Life Zone Ecology. Tropical Science Center, San Jose, Costa Rica.

Holman, I.P., Nicholls, R.J., Beny, P.M., Harrison, P.A., Audslcy, E., Shackley, S. and Rounsevell, M.D.A., 2005. A regional, multi-sectoral and integrated assessment of the impacts of climate and socioeconomic change in the UK. Climate Change 71 (1): 43-73.

Hoogenboom, G., Wilkens, P. and Tsuji, G„ 1999. DSSAT v3, Vol.4. University of Hawaii, Honolulu, Hawaii.

Houghton, J., Meira Filho, L., Callander, B., Harris, N., Kattenberg, A. and Maskell, K. (eds.), 1996. Climate Change 1995 - The Science of Climate Change. Contribution of WG I to the Second Assessment Report of the IPCC, 570 pp.

Idso, K. and Idso, S., 1994. Plant responses to atmospheric C02 enrichment in the face of environmental constraints, a review of the past 10 years research. Agricultural and Forest Meteorology, 69:, 154203.

International Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer (IBSNAT), 1993. The IBSNAT Decade. University of Hawaii, Honolulu.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 1997. The Regional Impacts of Climate Change: An Assessments of Vulnerability, 22 pp.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2001a. Climate Change 2001. The Scientific Basis. Contribution of Working Group 1 to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (Houghton, J.T., Y. Ding, D.J. Griggs, M. Noguer, P.J. van der Linden, X. Dai, K. Maskell and C.A. Johnson (eds.)). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 881pp.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2001b. Climate Change 2001. Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group 2 to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (McCarthy and James J. (ed.)). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

Intergovernmental Panel on Climate Change Data Distribution Centre (IPCC DDC) 1999. Data/Information supplied by the IPCC Data Distribution Centre for climate change and related scenarios for impact assessments, Version 1.0, April 1999, Norwich, UK.

Intergovernmental Panel on Climate Change Special Report on Emission Scenarios (IPCC SRES), 1999. Emission Scenarios, IPCC.

Intergovernmental Panel on Climate Change - Task Group on Scenarios for Climate Impact Assessment (IPCC-TGCIA), 1999. Guidelines on the Use of Scenario Data for Climate Impact and Adaptation Assessment, IPCC, 69 p.

Isaaks, E. H. and Srivastava, R. M., 1989. An Introduction to Applied Geostatistics, Oxford University Press, New York, 561 pp.

Jones, J. and Curry, R., 1988. Impact of Climate Change on Crop Yield in the Southeastern USA, Report for U.S.EPA, 62 pp.

Jones, P.D. and Moberg, A., 2003. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: An extensive revision and update to 2001. J. Climate, 16: 206-223.

Jones, P.D., Osborn, T.J. and Briffa, K.R., 2003. Pressure-based measures of the North Atlantic Oscillation (NAO): A comparison and an assessment of changes in the strength of the NAO and in its influence on surface climate parameters. In: The North Atlantic Oscillation: Climatic Significance and Environmental Impact [Hurrell, J.W., et al. (eds.)]. Geophysical Monograph, 134, American Geophysical Union, Washington, DC, pp. 1-35.

Joumel, A.G., 1989. Fundamentals of Geostatistics in Five Lessons. American Geophysical Union, Washington D.C.

Kaiser, H.M. and Crosson, P., 1995. Implications of climate change for U.S. agriculture. American Journal of Agricultural Economics, 77(3): 734-750.

Kaiser, H. M. and Drennen, T. E. (eds.), 1993. Agricultural Dimensions of Global Climate Change, St. Luice Press, 311 pp.

Kattenberg, A., Giorgi, F. Grassl, H. Meehl, G.A. Mitchell, J.F.B. Stouffer, R.J. Tokioka, T., Weaver, A.J. and Wigley, T.M.L., 1996, Climate models - projections of future climate. In; Climate Change 1995. The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. [Houghton, J.T., L.G.M. Filho, B.A. Callander, N. Harris, A. Kattenberg and K. Maskell (eds.)], Cambridge University Press, Cambridge, pp. 285357.

Katz, R., 1979. Sensitivity analysis of statistical crop weather models. Agr,Meteor 20:291-300.

Kaufmann, R.K. and Snell, S.E., 1997. A biophysical model of com yield: integrating climatic and social determinants, American Journal of Agronomy Economy 79: 178-190.

Keeling, C,D. and Whorf, T.P., 2005. Atmospheric C02 records from sites in the SIO air sampling network. In Trends: A Compendium of Data on Global Change., Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, U.S. Department of Energy., Oak Ridge, Tenn., U.S.A. http://cdiac.esd.oml.gov/trends/co2/sio-keel-flask/sio-keel-flask.html

Klein Tank, A.M.G., et al., 2002. Daily dataset of 20th-century surface air temperature and precipitation series for the European Climate Assessment. Int. J. of Climatol., 22: 1441-1453.

Koleva, E., 1993. Trend and variability of precipitation in Bulgaria. In: Sevruk B Lapin M, 1993. Precipitation variability and climate change. Proceedings of the symposium on precipitation and evaporation 2. Bratislava: Slovak Hydrometeorological Institute, pp 91-92

Koleva, E. and Iotova, A., 1994. Comparison between global and regional temperature trends. In: Global Climate Change. Phoenix

Kuhn, M., Obleitner, F,, Nachtnebel, H.P und Reichel, G., 1993. Auswirkungen von Klimaaenderungen auf den Wasserhaushalt Oesterreichs. In: Bestandsaufnahme anthropogene Klimaaenderungen :

Moegliche Auswirkungcn auf Oesterreich - Moegliche Massnahmcn in Oesterreich. Oesten. Akademie der Wissenschaften, 1993. LeComte, D., 1993. Highlights Around the World. NOAA/USDA Joint Agricultural Weather Facility, USA,

Weatherwise, v.46, pp. 14-17. Li, A., Hou, Y. and Trent, A., 2001. Effects of elevated atmospheric C02 and drought stress on individual grain filling rates and durations of the main stem in spring wheat. Agricultural and Forest Meteorology, 106, 289-301. Licoert, B., 2002. Observed reductions of surface solar radiation at sites in the United States and worldwide

from 1961 to 1990. Geophysical Research Letter. Maracchi, G., Sirotenko, O. and Bindi, M., 2005. Impacts of present and future climatc variability on

agriculture and forestry in the temperate regions: Europe. Climate Change 70 (1-2): 117-135. Mauget, S.A., 2003a. Intra- to multidecadal climate variability over the continental United States: 1932-99.J. Climate, 16:2215-2231.

Mauget, S.A., 2003b. Multidecadal regime shifts in US streamflow, precipitation and temperature at the end

of the twentieth century. J. Climate, 16, 3905-3916. Mauget, S.A. and Upchurch, D.R., 1999. ENSO related climate and agricultural impacts over the Great Plains and Midwest. Preprints of the 11th Conference on Applied Climatology, Dallas, Texas, USA, p.82-85.

Meams, L., Giorgi, F. Whetton, P. Pabon, D., Hulme, M. and Lai, M., 2003. Guidelines for Use of Climate

Scenarios Developed from Regional Climate Model Experiments. DDC of IPCC TGCIA, 38 pp. Mearns, L.O., Mavromatis, T., Tsvetskinskaya, E., Hays, C. and Easterling, W., 1999. Comparative responses of EPIC and CERES crop models to high and low spatial resolution climate change scenarios. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 104(D6), 6623-6646. Mearns, L.O., Rosenzweig, C. and Goldberg, R., 1997. Mean and variance change in climate scenarios:

methods, agricultural applications and measures of uncertainty Climatic Change, 35, 367-396. Mestre, O., 1999. Step-by-step procedures for choosing a model with change points. Proceedings of the second seminar for homogenization of surface climatological data, WCDMP 41/WMO-TD 962. Geneva: WMO, pp 15-26

Mestre, O., 2000. Méthodes statistiques pour l'homogénéisation de longues séries climatiques. Thèse de

doctorat de l'Université Paul Sabatier. Toulouse: Université Paul Sabaticr Michaels, P.J., Balling, R.C., Vose, R.S. and Knappenberger, P.C., 1998. Analysis of trends in the variability

of daily and monthly historical temperature measurements. Climate Research 10(l):27-33. Mitchell, T.D., Hulme, M. and New, M„ 2002. Climate data for political areas. Area, 34: 109-112. Mitchell, T.D., Carter, T.R., Jones, P.D., Hulme, M. and New, M., 2004. A comprehensive set of high resolution grids of monthly climate for Europe and the globe: the observed record (1901-2000) and 16 scenarios (2001-2100). Journal of Climate. Moisselin, J-M. and Mestre, O., 2002. Research, digitization and homogenization of long-term data series. Actes du Colloque "La Pérennisation et la Valorisation des données scientifiques et techniques" (Ensuring Long-Term Preservation and adding Value to scientific and technical data) organise par le CNES du 5 au 7/11/2002. Toulouse Moisselin, J-M., Schneider, M., Canellas, C. and Mestre, O., 2002. Les changements climatiques en France au XXe siecle. Etude des longues séries homogénéisées de données de température et de précipitations. La Météorologie 38:45-56 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), 1998. NOAA: 1997 Warmest year of century.

Oil and Gas Journal, 96(3), 32. Nabuurs, G.-J., Shelhaus, M.-J., Mohren, G.M.J, and Field, C.B., 2003.Temporal evolution of the European

forest sector carbon sink from 1950 to 1999. Global Change Biology 9: 152-160 National Agricultural Statistics Service (NASS), 1999. http://www.nass.usda.gov/ipedb/ New, M„ Lister, D., Hulme, M. and Makin, 1., 2002. A high-resolution data set of surface climate over

global land areas. Climate Research, 21: 1-25 Niedzwiedz, T. and Ustmul, Z., 2000. Proposal of the metadata base by using of the MS access database. Proceedings on the third seminar for homogenization and quality control in climatological databases, Budapest, Hungary 25-29 September 2000 (www.met.hu) Nonhebcl, S., 1996. Effects of temperature rise and increase in C02 concentration on simulated wheat yields

in Europe. Climatic Change, 34, 73-90. Obasi, G.O.P., 2003. Statement at the International Symposium on Climate Change: Beijing China MarchApril 2003. Geneva: WMO, 4 pp

Pal, J.S., Giorgi, F- and Bi, X.Q., 2004. Consistency of recent European summer precipitation trends and extremes with future regional climate projections - art. no. LI3202. Geophysical Res. Letters 31 (13): 13202-13202.

Papajorgji, P., Jones, J.W., Peart, R.M. and Curry, B., 1994. Using Crop Models and Geographic Information Systems to Study the Impact of Climate Change in the Southeastern USA. Proceedings of the Soil and Crop Science Socicty of Florida, vol.53, pp.82-86.

Parry, M. (ed.), 2000. Assessment of Potential Effects and Adaptations for Climate Change in Europe. The Europe Acacia Project. Jackson Environment Institute, University of East Anglia, UK, 320 pp.

Peart, R.M., Curry, R.B. Rosenzweig, C., Jones, J.W., Boote, K.J. and Allen, L.H., 1995. Energy and irrigation in Southeastern US agriculture under climate change. Journal of Biogeography, 22(4-5): 635-642.

Perkey, D.J. and Hayes, C.E., 1998. Alabama com and cotton production and its relation to precipitation. Proceedings of the 23rd Conference on Agricultural and Forest Meteorology, Albuquerque, New Mexico, p.90-93.

Peterson, D.C. and Easterling, D.R., 1994. Creation of homogeneous composite climatological reference series. Int J Climatol 14:671-679

Peterson, T.C., Easterling, D.R., Karl, T.R, Groisman, P., Nicholls, N., Plummcr, N., Torok, S., Auer, 1., Boehm, R., Gullet, D., Vincent, L., Heino, R., Tuomenvirta, H., Mestre, O., Szentimrey, Salinger, J., Forland, E.J., Hanssen-Bauer, I,. Alexandersson, H., Jones, P. and Parker, D., 1998. Homogeneity adjustments of In Situ atmospheric climate data: a review. Int J Climatol 18:1493-1517

Philips, J.G., Cane, M.A. and Rosenzweig, C., 1998. ENSO, seasonal rainfall patterns and simulated maize yield variability in Zimbabwe. Agricultural and Forest Meteorology 90:39-50.

Phillips, D.L., Lee, J.J. and Dodson, R.F., 1996. Sensitivity of the US Corn Belt to climate change and elevated C02. I. Com and the soybean yields. Agricultural Systems, 52: 481-502.

Pickering, N.. Hansen, J., Jones, J., Wells, C., Chan, V. and Godwin, D., 1994. Weatherman: A utility for managing and generating weather data. Agronomy Journal, 86: 332-337.

Pickering, N.B., Hoofenboom, G.H., Jones, J.W., Allen, L.H., Boote, K.J. and Baker, J.T, 1993. Modeling Soybean Growth under Climate Change Conditions. Proceedings of the Meeting of the American Society of Agricultural Engineers, St.Joseph, Michigan, 19 pp.

Power, H.C. and Mills, D M., 2005. Solar radiation climate change over South Africa and an assessment of the radiative impact of volcanic eruptions. Int. J. Climatol., 25: 295-318.

Raschi, A., Miglietta, F., Tognetti, R. and van Gardingcn, P R. (eds.), 1997. Plant responses to elevated C02. Cambridge University Press, U.K., 272 pp.

Raymer, P., LaDon Day, J., Coy, A., Baker, S., Branch, W. and LaHue, S. (eds ), 1997. 1996 field crops performance, No.644, University of Georgia, 93 p.

Rayner, N.A., et a!., 2003. Global analyses of sea surface temperature, sea ice and night marine air 45 temperature since the late nineteenth century. J. Geophys. Res., 108, 4407, doi: 10.1029/2002JD002670.

Reilly, J., 1996. Agriculture in a changing climate: Impacts and adaptation. In: Climate Change 1995 -Impacts, Adaptation and Mitigation of Climate Change (eds Watson, R, Zinyowera M, Moss R). Contribution of WG II to the Second Assessment Report of the IPCC, Cambridge Univ. Press.

Reilly, J.M. and Fuglie, K.O., 1998. Future yield growth in field crops: What evidence exists? Soil and Tillage Research, 47(3-4): 275-290.

Riha, S., Wilks, D.S. and Simoens, P., 1996. Impact of temperature and precipitation variability on crop model predictions. Climatic change, 32: 293-311.

Roderick, M. and G.D. Farquhar, 2002. The cause of decreased pan evaporation over the past 50 years. Sciencc 298: 1410-1411

Rosenzweig, C. and Iglesias, A. (eds.), 1994. Implication of Climate Change for International Agriculture: Crop Modeling Study. US EPA.

Rosenzweig, C., Allen, L. Harper, L., Hollinger, S. and Jones, J. (eds.), 1995. Climate Change and Agriculture: Analysis of Potential International Impacts. American Society of Agronomy 59, 382 pp.

Rosenzweig, C., Phillips, J., Goldberg, R., Carroll and Hodges, T., 1996. Potential impacts of climate change on citrus and potato production in the US. Agricultural Systems, 52(4): 455-479.

Rotter, R.P., van Diepen, C.A. and van der Wal, T., 1998. Relations between climate variability and crop yield variability in the Rhic Area, In: Dalezios NR, (ed) International Symposium on Applied Agrometeorology and Agroclimalology, COST 77, 79, 711, Proceedings, Volos, Greece, 24 to 26 April 1996. European Communities, Luxembourg, p 45-52.

Schimmelpfenning, D., 1996. Agricultural Adaptation to Climate Change - Issues of Lonrun Sustainability, Department of Agriculture, Washington, D C., USA, 57 pp.

Schulze, E. and Caldwell, M.M. (eds), 1994. Ecophysiology or Photosynthesis. Springer-Verlag, 576 pp.

Semenov, M.A. and Porter, J R., 1995. Climatic variability and the modelling of crop yields. Agricultural and Forest Meteorology, 73 (3-4): 265-284.

Sharov, V., Koleva, E. and Alcxandrov, V., 2000. Climate variability and change. In: Staneva M, Knight G, Hristov T, Mishev D (eds), 2000. Global change and Bulgaria, University Park and Sofia: CIRA and NCCGC-BAS, pp 55-96

Shein, K.A., 1999. The role of metadata in climate data homogeneity. Proceedings of the second seminar for homogenization of surface climatological data, WCDMP 4IAVMO-TD 962. Geneva: WMO, pp 195-202

Singels, A. and Potgictcr, 1997. A technique to evaluate ENSO-based maize production strategics. S. Afr. J. Plant Soil 14(3):93-97.

Smith, J.B., 1997. Setting priorities for adapting to climate change. Global Environmental Change - Human and Policy Dimensions, 7(3): 251-264.

Smith, J., Bhatti, N.. Menzhulin, G., Benioff, R., Budyko, M., Cainpos, M., Jallow, B. and Rijsberman, F. (eds.), 1996. Adapting to Climate Change, Springer, 475 pp.

Solow, A.R., Adams, R.F., Bryant, K.J., Leglcr, D M., Brien, J.J., McCarl, B.A., Nayda, W. and Weiher, R„ 1998. The value of improved ENSO prediction to U.S. agriculture. Climatic Change 39:47-60.

Sneyers, R., 1999. Homogenizing time scries of climatological observations: the search and adjustment for inhomogeneitics principles of methodology and example of results. Proceedings of the second seminar for homogenization of surface climatological data, WCDMP 41AVMO-TD 962. Geneva; WMO, pp 5-14

Stanev, K., 2004. Application Of The HBV Model For Assessment Of Climate Change impacts On The Elements Of Hydrological Cycle For The Struma River Basin. Proceedings of the Conference on Water Observation and Information System for Decision Support (BALWOIS), Macedonia, 9 pp.

Stanhill, G. and Cohen, S., 2001. Global dimming: a review of the evidence for a widespread and significant reduction in global radiation with discussion of its probable causes and possible agricultural consequences. Agricultural and Forest Meteorology 107(4): 255-278

Statistical Graphics Corp., 1999. STATGRAPHICS Plus for Windows 4.0. User's guide. Manugistics, Inc., 2115 East Jefferson St., Rockville, MD 20852, USA.

STATSGO, 1994. State Soil Geographic (STATGO) Data Base, Data User's Guide, USDA, SCS, Miscellaneous Publication 1492, 88 pp.

StatSoft, Inc., 1995. STATISTICA for Windows. Computer program manual. Tulsa, OK: StatSoft, Inc., 2325 East 13th Street, Tulsa, OK 74104, USA.

StepAnck, P., Brizdil, R. and Kveton, V., 2000. Homogenization on air temperature series in the Czech Republic. Proceedings on the third seminar for homogenization and quality control in climatological databases, Budapest, Hungary 25-29 September 2000 (www.met.hu)

Stooksbury, D.E. and Michaels, P.J., 1994. Climate change and large area com yield in the Southeastern United States. Agronomy Journal 86(3):564-569.

Supit, I., Hooijer, A.A. and van Diepen, C.A., 1994. System Description of Wofost 6.0 Crop Simulation Model implemented in CGMs. European Commission Joint Research Centre, Luxembourg, pp 144

Szalai, S., 2000. Preface. Proceedings on the third seminar for homogenization and quality control in climatological databases, Budapest, Hungary 25-29 September 2000 (www.met.hu)

Szenlimrey, T., 1999. Multiple analysis of series for homogenization (MASH). Proceedings of the second seminar for homogenization of surface climatological data, WCDMP 41AVMO-TD 962. Geneva: WMO, pp 27-46

Tegart, W.J., Sheldon, G.W. and Griffiths, D.C., 1990. Climate Change - The IPCC Impact Assessment, WMO/UNEP Intergovernmental Panel on Climate Change, Australian Government Publishing Service, Canberra, Australia.

Thompson, L.M., 1986. Climatic change, weather variability and com production. Agronomy Journal 78:649-653.

Thompson, L.M., 1988. Effects of changes in climate and weather variability on the yields of com and soybean. J. Prod.Ag. 1:20-27.

Todey, D.P., Carlson, R.E., Taylor, S.E., 1999. ENSO and soil moisture effects on com yields in the Midwest. Preprints of the 11 th Conference on Applied Climatology, Dallas, Texas, USA, p.86-88.

Thornton, P. and Hoogenboom, G., 1994. A computer program to analyze single-season crop model outputs. Agronomy Journal, 86: 860-868.

Tol, R.S.J., Fankhauser, S. and Smith, J.B., 1998. The scope Tor adaptation to climate change: what can we learn from the impact literature? Global Environmental Change-Human And Policy Dimensions, 8(2): 109-123.

Torok, S. and Nicholls, N., 1996. A historical annual temperature dataset for Australia. Aust Meteor Mag 45:251-260

Trcnberth, K.E., 1997. The Definition of El Niño. Bulletin of the American Meteorological Society 78(12):2771-2777.

Trenberth, K.E, Dai, A., Rasmussen, R.M. and Parsons, D.B., 2003. The changing charactcr of. precipitation. Bull. Amcr. Meteor. Soc., 84: 1205-1217.

Trenberth, K.E, Carón, J.M., Stepaniak, D.P. and Worley, S„ 2002. The evolution of ENSO and global atmospheric temperatures. J. Geophys.Res., 107, 4066, doi:10.1029/2000JD000298.

Tsuji, G., Hoogenboom, G., Thornton, P., 1998. Understanding Options for Agricultural Production. Kluwer Acad. Publ., 399 pp.

Tsuji, G., Uehara, G. and Balas, S. (eds.), 1994. DSSAT version 3, Vol. 1-3, IBSNAT, University of Hawaii, Honolulu.

Tsvetsinskaya, EA., Mearns, L.O., Mavromatis, T., Gao, W., McDaniel, L. and Downton, M.W., 2003. The effect of spatial scale of climatic change scenarios on simulated maize, winter wheat and rice production in the southeastern United States. Climate Change 60 (1-2): 37-71.

Tuomenvirta, H., 1999. The influence of adjustments on climatological lime series., Proceedings of the Second Seminar for Homogenization of Surface Climatological Data, WMO-TD, No.962, Geneva

United States Department of Agriculture (USDA), 1997. Usual Planting and Harvesting Dates for U.S. Field Crops. National Agricultural Statistic Service, (NASS), Agricultural Handbook, No.628, 50 pp.

Van Diepen, C.A., Wolf, J. van Keulen, H. and Rappolt, C„ 1989. WOFOST: a simulation model of crop production. Soil Use Manage, 5: 16-24.

Velev, S., 1996. Is Bulgaria becoming warmer and drier? GeoJoumal 40(4):363-370

Vincent, L., 1998. A technique for the identification of inhomogeneities in Canadian temperature series. J Climate 11:1094-1104

Watson, R., Zinyowera, M. and Moss, R. (eds.), 1996. Climate Change 1995 - Impacts, Adaptation and Mitigation of Climate Change. Contribution of WG II to the Second Assessment Report of the IPCC, Cambridge Univ. Press.

Wigley.T.M.L., Raper, S.C.B., Smith, S. and Hulme, M„ 2000. The MAGICC/SCENGEN Climate Scenario Generartor: Version 2.4: Technical Manual, Climatic Research Unit, UEA, Norwich, UK.

Wijngaard, J.B., Klein Tank, A. and Koennen, G., 2003. Homogeneity of 20th century European daily temperature and precipitation series. International Journal of Climatology 23: 679-692.

Wilby, R.L., Charles, S.P., Zorita, E„ Timbal, B., Whetton, P. and Meams, L.O., 2004. Guidelines for of Climate Scenarios Developed from Statistical Downscaling Methods. DDC of IPCC TGCIA, 27 pp.

Wilks, D.S. and Riha, S.J., 1996. High-frequency climatic variability and crop yields. Climatic Change, 32; 231-235.

Wolf, J. and van Oijen, M., 2002. Modelling the dependence of European potato yields on changes in climate and C02. Agricultural and Forest Meteorology 112 (3-4): 217-231.

Wolf, J., van Oijen, M. and Kempenaar, C., 2002. Analysis of the experimental variability in wheat responses to elevated CO¡ and temperature. Agriculture Ecosystems and Environment 93 (1-3): 227247.

World Meteorological Organization (WMO), 1966. Climatic Change. Technical Note. 79, WMO - No. 195.

World Meteorological Organization (WMO), 1990. On the statistical analysis of series of observations. Technical Note No. 143, WMO - No. 415.

World Meteorological Organization (WMO), 1999. Global Climate Observing System (GCOS), GCOS Surface Network (GSN), Data Format and Supporting Documentation for WMO Members to Use When Providing digital Historical Data for GCOS Surface Network Sites to the National Climatic Data Center, P/GSN - Annex 4, p. 1-17

World Meteorological Organization (WMO), 2005. WMO statement on the status of the global climate in 2005, WMO-No. 743, Geneva, 5 pp.

Zalud, Z. and Dubrovsky, M., 2002. Modelling climate change impacts on maize growth and development in the Czech Republic. Theoretical and Applied Climatology 72 (1-2): 85-102.

ПРИЛОЖЕНИЕ

1мена и числовые коды классификация зоны жизни HoMridge, указанные в тексте

имя код

полярная пустыня 2 тундра 6 бореальный влажнный лес 10 холодная умеренная степь 14 холодный умеренный влажный лес 15 холодный умеренный мокрый лес 16 теплая умеренная степь с кустами 20 теплый умеренный сухой лес 21 лесистая субтропическая местность с кустами 27 _субтропический сухой лес_28_

Отпечатано с готового оригинал-макета в ЦНИТ «АСТЕРИОН» Заказ № 390. Подписано в пометь 19.12.2006 г. Бумага офсеггная, Формат 60X84Объем 6,25 п. л. Тираж 100 экз. Санкт-Петербург, 191015, а/я 83, тел. /факс (812) 275-73-00,970-35-70 asterioiv@asterion.ru

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Александров, Веселин Аврамович

ВВЕДЕНИЕ.

1.1. СТАТУС ТЕМЫ.

1.2. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ.

1.3. АКТУАЛЬНОСТЬ.

1.4. РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕНЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ. г. ДАННЫЕ И МЕТОДЫ.

2.1. ВВЕДЕНИЕ.

2.2. ДАННЫЕ.

2.2.1. Метеорологические данные и другие связанные данные.

2.2.1.1. Данные о метеорологических наблюдениях.

2.2.1.2. Метеорологические грид данные.

2.2.1.3. NAO и SOI индексы.

2.2.2. Сценарии изменения климата и сценарии эмиссии парниковых газов и аэрозолей в атмосфере.

2.2.3. Данные почв, посевов и агротехнологии.

2.3. МЕТОДЫ.

2.3.1. Статистические методы и модели.

2.3.1.1. Создание однородных рядов климатических данных.

2.3.1.2. Определение наблюдаемых колебаний климата и тенденций. Методы интерполяции.

2.3.1.3. Статистические модели "погода - урожай".

2.3.1.4. Классификация зоны жизни Holdridge.

2.3.2. Динамические модели.

2.3.2.1. Модель регионального климата RegCМЗ.

2.3.2.2. Динамические модели "погода-урожай".

2.3.2.2.1. Система поддержки принятия решений для передачи агротехнологии

DSSA Т). Модели ("ERES и CROPGRO.

2.3.2.2.2. Модель WOFOST.

2.3.2.2.3. Модель ROIMPEL.

2.3.2.2.4. Калибровка и проверка модели погоды-урожая.

3. СОЗДАНИЕ ОДНОРОДНЫХ РЯДОВ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

НА ПРИМЕРЕ БОЛГАРИИ.

3.1. ВВЕДЕНИЕ.

3.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ

3.2.1. Контроль данных.

3.2.2. Обнаружение нарушений.

3.2.3. Коррекция нарушений.

3.3. ОГРАНИЧЕНИЯ.

3.4. ВЫВОДЫ.

4. КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА В ТЕЧЕНИЕ 20-го СТОЛЕТИЯ.

4.1. ВВЕДЕНИЕ.

4.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ.

4.2.1. Исследование для Балканского полуострова.

4.2.1.1. Средняя температура воздуха и осадков.

4.2.1.2. Влияние NAO в зимних осадках на юго-востоке Балканского полуострова

4.2.2. Исследование для Болгарии.

4.2.2.1. Средняя температура воздуха.

4.2.2.2. Минимальная и максимальная температура воздуха.

4.2.2.3. Осадки.

4.2.2.4. Длительность солнечного сияния.

4.2.3. Исследование для Австрии.

4.2.4. Исследование для юго-востока США.

4.2.4.1. Минимальная, максимальная и средняя температура воздуха.

4.2.4.2. Осадки.

4.2.4.3. Влияние El Niño на климат в Джорджии.

4.3. ОГРАНИЧЕНИЯ

4.4. ВЫВОДЫ.

5. СЦЕНАРИИ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА.

5.1. ВВЕДЕНИЕ.

5.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ.

5.2.1. GCM сценарии изменения климата для Балканского полуострова.

5.2.2. GCM сценарии изменения климата в Болгарии.

5.2.3. GCM сценарии изменения климата для выбранных регионов в Австрии.

5.2.4. GCM сценарии изменения климата для юго-востока США.

5.3. ОГРАНИЧЕНИЯ.

5.4. ВЫВОДЫ.

6. ВЛИЯНИЕ КОЛЕБАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА НА ЭКОСИСТЕМЫ.

6.1. ВВЕДЕНИЕ.

6.2. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ.

6.2.1. Исследования в Болгарии.-.

6.2.1.1. Влияние колебаний климата при водном потреблении кукурузы.

6.2.2.2. Влияние изменения климата.

6.2.2.2.1. Изменения в классификации зоны жизни Holdridge.

6.2.2.2.2. Изменения в длительности вегетационного сезона.

6.2.2.2.3. Изменения водного потребления кукурузы.

6.2.2.2.4. Изменения в урожае посевов.

6.2.2.2.5. Меры для адаптации посевов.

6.2.2. Изменения урожаев посевов на Балканском полуострове и некоторых регионах центральной и восточной Европы.

6.2.3. Исследования для Австрии.

6.2.3.1. Влияние колебаний климата - влияние засухи на посевы.

6.2.3.2. Влияние изменения климата.

6.2.3.2.1. Изменения в вегетационного сезона.

6.2.3.2.2. Изменения на урожае посевов.

6.2.3.2.3. Меры для адаптации посевов.

6.2.4. Исследования для юго-востока США.

6.2.4.1. Влияние колебаний климата.

6.2.4.1.1. Водопотребление посевов в Джорджии.

6.2.4.1.2. Урожай посевов в Джорджии и явления El Niño.

6.2.5.2. Влияние изменения климата.

6.2.4.2.1. Изменения в урожае посевов.

6.2.4.2.2. Меры для адаптации посевов.

6.3. ОГРАНИЧЕНИЯ.

6.4. ВЫВОДЫ.

7. ВЫВОДЫ.

8. ВКЛАД В НАУКУ.—.

9. ПУБЛИКАЦИИ ИМЕЛИ ОТНОШЕНИЕ К ДОКТОРСКОМУ ТЕЗИСУ

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы юго-восточной и центральной Европы, а также юго-восточных районов США"

1.1. СТАТУС ТЕМЫ

Климат Земли показал значительные колебания и изменения, с масштабами времени, колеблющимися с разницей от одного года вплоть до миллионов лет. В периодах нескольких лет, колебания в глобальных поверхностных температурах несколько десятых градуса -считается нормальным. Некоторые из этих колебаний обусловливаются с El Niño - Южная Осцилляция (ENSO)' , Северная Атлантическая Осцилляция (NAO)2 и другие естественные феномены, как например, основные вулканические извержения (напр., Jones et al, 2003; Power and Mills, 2005; Trenberth et al„ 2002).

Большинство ученых принимают, что эмиссии углекислого газа (СОг) и других парниковых газов, отделенные в атмосфере главным образом из-за промышленной и сельскохозяйственной деятельности, могут вызвать нереверсивное изменение климата. Большое разнообразие прямых и косвенных данных показывает, что атмосферная концентрация СО2 возросла глобально около 100 ррт (35%) за последние 200 лет в диапазоне 275-285 (в пред-промышленным времени, то есть приблизительно с 1750 г.) на почти 380 ррт в 2004 г. в результате горения топлива и газов, обезлесения, и т.п. (напр., Keeling and Whorf, 2005). Увеличение в концентрации парниковых газов нагревает поверхность Земли и производит другие перемены климата (напр., IPCC, 2001а).

С 1976 года, средняя глобальная температура возросла приблизительно в три раза быстрее, чем тенденция (около 0.6°С) для целого 20-го столетия (напр., Rayner et al., 2003). Очень возможно, что это потепление показывает различимое человеческое влияние на глобальный климат. Последние 10 лет (1996-2005 гг.), за исключением 1996 г., - самые теплые зарегистрированные годы. Средняя глобальная поверхностная температура в 2005 г. к настоящему времени оценена, чтобы быть +0.48°С выше, чем годовая климатическая (1961-1990 гг.) норма. 1998 и 2005 гг. считаются самыми теплыми годами в температурной записи с 1861 г. (напр., WMO, 2005). В течение последних десятилетий наблюдалось также увеличение экстремальных метеорологических явлений, как например, сильные штормы, интенсивные осадки, наводнения и засухи (напр., NOAA, 1998; Obasi, 2003; Trenberth et al.

Эмиссии парниковых газов продолжают изменение атмосферной композиции в начале 21-го столетия и следовательно их влияния в глобальном климате. Ожидается, что климат продолжит изменяться в будущем. Изменения в парниковых газах и также в аэрозолях вместе взятых приведет к региональным и глобальным изменениям в температуре, осадках v других переменных климата, заканчивающихся глобальными изменениями в влажности почвы и водных ресурсах, увеличение на глобальном среднем уровне моря, и перспектива? для более серьезных высоких температурных событий, наводнений и засух (напр., Pal et al. 2004). Во всех случаях, среднее потепление к 2100 году вероятно будет больше, чем любо? увиденный в течение последних 10 000 лет. Также ожидается, что потепление будет имет! значительное влияние в мировой экономике в течение следующих 100 лет (напр., Houghton е al, 1996).

Климат является первичным детерминантом сельскохозяйственно? производительности. Влияние колебаний климата в сельскохозяйственном производств! важно в региональном, национальном, а также глобальным масштабах. Любые модификации ENSO - El Nifio - Southern Oscillation 2 NAO - North Atlantic Oscillation

2003). погоды из-за влияния колебаний климата непосредственно влияют на производство посевов (напрFreckleton, 1999; Gadgil et al., 1999; Kaufmann and Snell, 1997; Perkey and Hayes, 1998; Rotter et al., 1998; Stooksbury and Michaels, 1994; Thompson, 1986). Урожаи посевов - под влиянием колебаний климатических показателей, как например, температура воздуха и осадков, частота и суровость экстремальных метеорологических явлений, как засух, наводнений, ураганов, бурь и града.

Глобальное изменение климата повлияет на все экономические секторы до некоторой степени, но наиболее чувствительные и уязвимые это производительность сельского хозяйства и лесоводства (напр., Holman et al., 2005; 1РСС, 2001b ; Watson et al., 1996). Мировое сельское хозяйство остается очень зависимым от ресурсов климата (напр., Maracchi et al., 2005; Tsvetsinskaya et al, 2003; Watson et al, 1996). Например, сельское хозяйство в Европе соответствует небольшой части валового национального продукта (GDP)3 и следовательно уязвимости общей экономики в изменении климата, который влияет на сельское хозяйство - маленькая (напр., Reilly, 1996). Тем не менее, влияние регионального климата в сельском хозяйстве областей, отдельных стран, местностей ¡могло быть больше. США известны своим большим сельскохозяйственным производством и экспортом посевов (напр., FAOSTAT, 2005). Европейские леса также принадлежат к важному экономическому сектору, который находится под влиянием изменения климата (напр., 1РСС, 2001b; Nabuurs et al., 2003).

1.2. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ

Следовательно, специфические задачи этого анализа были:

- приложение процедуры однородности в долгосрочных данных климата в Болгарии

1.3. АКТУАЛЬНОСТЬ

Некоторые примеры актуальности проведенного исследования указаны ниже:

Колебания и изменения климата в Болгарии в течение 20-го столетия были анализированы в нескольких предшествующих исследованиях (напр., Koleva, 1993; Koleva and lotova, 1994; Sharov et al, 2000; Velev, 1996). Пока тесты однородности практически не были приложены в стране. Тем не менее, для долгосрочного анализа климата - особенно анализа колебания и изменения климата использованные данные климата должны быть гомогенными, (напр., Peterson et al, 1998). Много климатологов обратили внимание на различные факторы, которые вводили прерывания в однородности долгосрочных серий

3 GDP - Gross Domestic Product климата (напр., Auer and Boehm, ¡994; Easterlmg et ai, 1996; Vincent, 1998). Эти факторы включают изменения в: метеорологические инструменты, методы наблюдения, позиции метеорологических станций, использование формул для вычисления средней температуры воздуха, окружающей среды станции и т.д. (напр., Peterson et al., 1998; Sneyers, 1999). Важно удалять неоднородность данных или по крайней мере определить возможную ошибку, которую она может вызвать (напр., Torok and Nicholls, 1996). Есть несколько прямых и косвенных методологий для испытания однородности (напр., Alexandersson and Moberg, 1997; Peterson et ai, 1998; Szentimrey, 1999).

Значительный интерес ученых также получили в течение последнего десятилетия влияния колебаний климата (некоторые из них вызванные феноменом ENSO) в сельскохозяйственной призводительности (напр., Carlson et al., 1996; Hansen et ai, 1998a,b,c,d; Mauget and Upchurch 1999; Philips et ai, 1998; Singeis and Potgieter, 1997; Solow et al., 1998; Todey et al., 1999). Вот почему, например, одна конкретная задача этого анализа была исследование колебаний климата в Джорджии, США в течение 20-го столетия и связавшего колебания урожая важных сельскохозяйственных посевов, включая озимую пшеницу, кукурузу, соевый боб, арахис и хлопок.

Эффекты изменения глобального климата в региональном или национальном сельском хозяйстве и возможные меры адаптации присутствовали в многочисленных исследованиях в 1990-ых (напр., Adams et ai, 1999; Brown and Rosenberg, 1999; Easterling et al., 1998; Haskett et al., 1997; Kaiser and Crosson, 1995; Kaiser and Drennen, 1993; Mearns et al., 1999; Phillips et al., 1996; Reilly and Fuglie, 1998; Schimmelpfenning, 1996; Smith, 1997; Toi et a!., 1998) и начало 2000-ых годах (напр., Maracchi et ai, 2005; Tsvetsinskaya et ai, 2003; Wolf and van Oijen, 2002; Wolf et al., 2002; Zalud and Dubrovsky, 2002). Большинство предшествующих исследований, изучающих потенциальное влияние изменений климата в сельском хозяйстве на юго-востоке США имеет важный недостаток, то есть, ограниченный номер использованных метеорологических станций (напр., Adams et ai, 1990; Allen, 1989; Cooter, 1990; Curry et al., 1990a,b; 1992; Dhakhwa et al., 1997; Jones and Curry, 1988; Papajorgji et ai, 1994; Peart et al., 1995; Pickering et al., 1993; Rosenzweig and, Iglesias, 1994; Rosenzweig et al., 1995; 1996). Некоторые исследования включали только одну или две станции в одном штате. Тем не менее, в этом исследовании, был проведен подробный анализ уязвимости сельскохозяйственных посевов с изменением климата в около 500 метеорологических станций на юго-востоке США.

Считается что, современные исследования по влиянию изменения климата на посевах в Болгарии и Австрии были введены автором этого анализа (напр., Александров, 1995, 1998; Alexandrov, 1997; Alexandrov et al., 2000). Теперь изучен прямой эффект С02 на посевах в Болгарии, а также влияния новых сценариев изменении климата. Исследование, направленное в Австрии представляет обширную стратегию, включая также: примененные различные профили почвы, с различной влагоёмкостью; прилагая поэтапные сценарии изменения климата и стохастическую модель, изменяющие колебания климата в будущем; сравнивая результаты различных моделей посевов, и т.п.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Александров, Веселин Аврамович

7. ВЫВОДЫ

7.2. Были получены несколько выводов в колебаниях изменения климата в выбранных регионах юго-восточной и центральной Европы, а также юго-востока США. Результаты показывают, что локальный, региональный или национальный климат может иметь другие колебания или тенденции, по сравнению с другими местными, национальными и особенно глобальными колебаниями климата и тенденций. Большинство исследований колебаний климата проведены на местном уровне, в котором климат принимался одинаковым для каждой индивидуальной климатической зоны. Тем не менее, в этом анализе, определение колебаний климата на локальном уровне, целиком для Джорджии, США, а также для Болгарии в течение 20-го столетия было проанализировано. Надо отметить, что годовые температуры воздуха для предшествующего столетия показывали статистически значимую отрицательную тенденцию для Джорджии. Аналогичная тенденция была обнаружена как для теплой - так и холодной-половины года, а также для зимних, весенних и летних сезонов. Тем не менее, температуры воздуха в подсчитанных европейских регионах показывали тенденцию увеличения. Последний результат характеризуется некоторыми различиями. Например, наблюдаемое потепление в Болгарии - ниже, чем глобальное потепление, установленное IPCC {2001а). Но, есть статистически значимое повышение тенденций средней температура воздуха в некоторых областях в северной Болгарии в течение зимнего сезона. Значительное увеличение было в годовой минимальной температуре воздуха в течение последнего столетия в Болгарии. Линейные тенденции для 20-го столетия изменяются в пределах интервала с 0.6° на 0.8°С. Воздушная годовая максимальная температура показывает тенденции к более низкому повышению в течение предшествующего столетия в стране. Последние годы 20-го столетия - среди лет с самыми верхними температурами воздуха в Болгарии и Австрии.

Были обнаружены уменьшающие тенденции в годовых и особенно летних осадках в Болгарии с конца 1970-ых годов. Наоборот, статистически положительные зимние осадки тенденций наблюдались на центральной территории страны в течение последнего столетия. Результаты подтвердили корреляции между индексом NAO и зимние аномалии осадков в регионе юго-восточного Балканского полуострова (включая юго-восточную Болгарию и северо-западную Турцию).

Все три выбранных региона в Европе и Северной Америке испытали несколько эпизодов засухи в течение 20-го столетия. Наиболее сухие годы в Болгарии были 1945 и 2000 гг. В Австрии годовые осадки показывали общее уменьшение на период с середины 1960-ых годов до конца 1980-ых годов, условия засухи преобладали в 1970-ых и 1980-ых гг. События засухи также наблюдались в 1990-ых годах.

Допущено, что с температурным увеличением 1-2°С, композиции лесной экосистемы в Болгарии будет ближе к лесной композиции в более низких областях страны и южных соседних стран (напр. Греции и Турции), где текущий климат подобен ожидаемому климату. Независимо от разных сценариев изменения климата, коренные перемены могли бы ожидаться в лесной растительности южных регионов Болгарии. Ожидается одинаковое направление этих перемен для всех регионов в стране - потепление и значительная засуха. Следовательно, лесная растительность в Болгарии, которая уже имела проблемы с водным балансом в низких частях страны, будет вероятно под влиянием дополнительных проблем. Температура воздуха не является единственным основным фактором в лесных областях. Итоги осадков и их распределения в течение года - первичного значения.

Результаты показывают, что потепление уменьшит длительность вегетационного сезона выбранных посевов. В результате имитированных потеплений и дефицита осадков в Болгарии, ожидаются изменения в водопотреблении кукурузы. Для озимой пшеницы и ярового ячменя в Австрии, постепенное увеличение в температуре воздуха заканчивалось уменьшением урожая. Поэтапное потепление, особенно в комбинации с увеличением в осадках, ведет к более высокому урожаю соевого боба. Более сухой климат уменьшит урожай соевого боба, особенно в почвах с низкой влагоёмкостю. Все сценарии изменения климата ОСМ для 21-го столетия, включая изменения только для температура воздуха, осадков и солнечной радиации, создали уменьшения в большинстве вычисленного урожая посевов во всех регионах интереса. Тем не менее, когда прямой эффект повышенных уровней концентрации СО2 был принят в исследовании, в большинстве сценариев изменения климата вСМ имитировали увеличение на урожаях посевов. Поскольку кукуруза является С4 посевом, повышенный уровень СОг не имел значительное влияние в росте, развитии конечного урожая кукурузы. Ожидается, что прямой СОг эффект имеет положительное влияние на урожае озимой пшеницы в Литве, Латвии и Эстонии, но также в Польше и многих областях в странах как например, Австрия, Венгрия, Чехия, Румыния и Болгария. Увеличение на имитированных урожаях бобовых посевов для 21-го столетия являлось следствием положительного влияния потепления и особенно полезного влияния прямого эффекта СОг. Прямой СОг эффект также уменьшал влияние влагоёмкости почв в изменении урожая соевого боба.

8. ВКЛАД В НАУКУ

Считается, что такой комплексный анализ, до сих пор не был выполнен только одним исследователем в области колебания и изменения климата и их влияния на экосистемы,. Необходимо вспомнить, что это комплексное исследование анализа включает различные, но связанные данные, методы, модели и темы, как, например: о гомогенизация долгосрочных данных климата о колебания и изменения климата в течение 20-го столетия в выбранных областях в Европе и Северной Америке и их связывающие влияния, включая эффекты El Niño и NAO о разработка различных сценариев колебания и изменения климата 21-го столетия для выбранных регионов, прилагая различные методы регионализации - от простой интерполяции до стохастических и региональных моделей климата о влияние колебания и изменения климата на выбранные экосистемы в посчитанных регионах в Европе и Северной Америке, прилагая различные модели при различных пространственных масштабах и шкалах времени

Это исследование имеет следующие основные вклады в науку:

1. Анализ, приложение и введение процедуры однородности, разработанная метеослужбой Франции и рекомендованная Всемирная Метеорологическая Организация, в долгосрочные данные климата в Болгарии

2. Определение наблюдаемых колебаниях и изменении климата в выбранных регионах в Европе (Балканском полуострове и трех областях в Австрии) и Северной Америке (на юго-востоке США)

3. Разработка статистических моделей, описывающих корреляции между температурами воздуха и осадками с одной стороны и средний урожай выбранных посевов в Джорджии, США с другой стороны

9. ПУБЛИКАЦИИ ИМЕЛИ ОТНОШЕНИЕ К ДОКТОРСКОМУ ТЕЗИСУ

1. Александров, В. и Н.Славов, 2003. Вьздействие на засушаването върху земеделскитс култури. В: Раев, И., Г.Найт и М. Станева (ред.), 2003. Засушаването в България -съвременен аналог за климатични промени. Природни, икономически и социални измерения на засушаването 1982-1994 г., София, стр. 130-143.

2. Александров, В., 2002. Климатични промени на Балкански полуостров. Екология и Бъдеще 2-4: 26-30.

3. Александров, В., 1999. Биопродуктивност в земеделието и изменение на климата. В: Христов, Т., Г.Найт, Д. Мишев и М. Станева (ред.), 1999. Глобалиите промени и България, София, стр. 195-218.

4. Alexandrov, V. and J. Eitzinger, 2005. The potential effect of climate change and elevated air carbon dioxide on agricultural crop production in central and southeastern Europe. In: Tuba, Z. fed.), 2005. Ecological responses and adaptations of crops to rising atmospheric carbon dioxide. The Haworth Press Inc., USA, pp.291-332.

8. Alexandrov, V., M. Schneider, E. Koleva and J-M. Moisselin, 2004. Climate variability and change in Bulgaria during the 20th century. Theoretical and Applied Climatology 79(3-4): 133149.

9. Alexandrov, V., and J. Eitzinger, 2003. Drought impacts in southeastern and central Europe during the late 20th century. Proceedings of the European Conference on Applied Meteorology (ECAM'2003), Rome, Italy 25 pp.

11. Alexandrov, V., 2002. Holdridge life zone classification under climate change in Bulgaria. Proceedings of the 18th International Conference on Carpathian Meteorology, Belgrade, Yugoslavia, 11 pp.

12. Alexandrov, V., J. Eitzinger, V. Caijc and M. Oberfoster, 2002. Potential climate change impacts on selected agricultural crops in northeast Austria. Global Change Biology 8(4): 372389.

6. Alexandrov, V. and G. Hoogenboom, 2001. Climate variations and agricultural crop production in Georgia, USA. Climate Research 17(1): 33-43.

8. Alexandrov, J. Eitzinger and M. Oberförster, 2001. Climate change impacts on agroecosystems in selected agricultural regions in Austria. Proceedings of the Td International Symposium on Modelling Cropping Systems, Florence, Italy, 12 pp.

0. Alexandrov, V., 2000. Vulnerability and adaptation of agronomic systems in Bulgaria. In: Mimura, N. (ed.), 2000. Climate change impacts and responses, San Jose, Costa Rica, pp. 3766. l\. Alexandrov, V. and J. Eitzinger, 2000. An approach for irrigation planning and management of maize crop in north Bulgaria. Proceedings of the XXth Conference of the Danube Countries on Hydrological Forecasting and Hydrological Bases of Water Management, Bratislava, The Slovak Republic, 8 pp.

23. Alexandrov, V. and G. Hoogenboom, 2000. The impact of climate variability and change on crop yield in Bulgaria. Agricultural and Forest Meteorology 104(4): 315-327.

25. Alexandrov, V., 1999. Vulnerability and adaptation of agronomic systems in Bulgaria. Climate Research 12(2-3): 161-173.

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора физико-математических наук, Александров, Веселин Аврамович, Санкт-Петербург

1. Adams, R.M., Rosenzweig, C., Peart, R.M., Ritchie, J.T., Carl, B.A., Glyer, J.D., Curry, R.B., Jones, J.W., Boote, K.J. and Allen, L.H., 1990. Global climate change and US agriculture. Nature, 345(6272): 219-224.

2. A fifi, A. and Aizen, S., 1979. Statistical analysis: A computer oriented approach. Academic Press, New

3. Country Studies Program, Washington D.C., USA Auer, I., 2003. Metadata and their role in homogenization. Abstracts of the fourth seminar for homogenization and quality control in climatological databases, 6-10 October 2003, Budapest, Hungary.

4. Brown, R.A. and Rosenberg, N.J., 1999. Climate change impacts on the potential productivity of com and winter wheat in their primary United States growing regions. Climatic Change, 41(1): 73-107.

5. Canellas, C., 2003. Homogénéisation et étude des longues séries de mesures d'insolation en France métropolitaine (Période 1931-2000). Note de la DP No.2, Direction de la Climatologie, Météo-France, 51p.

6. Carlson, R.E., Todey, D.P. and Taylor, S.E., 1996. Midwestern corn yield and weather in relation to extremes of the Southern Oscillation. J.Prod. Agrie. 9:347-352.

7. Caussinus, H. and Mestre, O., 1997. New mathematical tools and methodologies for relative homogeneity testing. Proceedings of the first seminar for homogenization of surface climatological data. Budapest: Hungarian Meteorological Service, pp 63-82

8. Conrad, V. and Pollak, C., 1950. Methods in climatology. Cambridge: Harvard University Press, 459 pp

9. Cooter, E.J., 1990. The impact of climate change on continuous com production in the Southern U.S.A. Climatic Change, 16: 53-82.

10. Coy, A., J.LaDon Day and P.Raymer (eds.), 1997. 1997 com performance tests, No. 647, University of Georgia, 29 p.

11. Cramer, W., Doherty, R., Hulme, M. and Viner, D. (eds), 2000). Climate Scenarios for Agricultural, Forest and Ecosystem Impacts. ECLAT-2 Report No.2, Potsdam Workshop, 1999, CRU, Norwich, UK, 120 pp.

12. Cressie, N. A. C„ 1990. The Origins of Kriging. Mathematical Geology, 22: 239-252.

13. Cressie, N. A. C„ 1991. Statistics for Spatial Data. John Wiley and Sons, Inc., New York, 900 pp.

14. Cure, J.D. and Acock, B., 1986. Crop responses to carbon dioxide doubling: a literature survey. Agricultural and Forest Meteorology, 38: 127-145.

15. Curry, R.B., Peart, R.M, Jones, J.W., Boote, K.J and Allen, L.H., 1990a. Response of Crop Yield to Predicted Changes in Climate and Atmospheric CO2 using Simulation. Transactions of the ASAE, 33(4), 1383-1390.

16. Curry, R.B., Peart, R.M, Jones, J.W., Boote, K.J and Allen, L.H., 1990b. Simulated Effect of Climate Change on Crop Production in the Southeast. Proceedings of the Southeast Regional Climate Symposium, Charleston, South Carolina, pp. 17-29.

17. Deutsch, C.V. and Journel, A. G., 1992. GSLIB Geostatistical Software Library and User's Guide, Oxford University Press, New York, 338 pp.

18. Dhakhwa, G, Cambel, C., LeDuk, S. and Cooter, E., 1997. Maize growth: assessing the effects of global wanning and C02 fertilization with crop models. Agricultural and Forest Meteorology, 87(4): 253272.

19. Dubrovsky, M., Zalud, Z. and Stastna, M., 2000. Sensitivity of CERES-Maize yields to statistical structure of daily weather series. Climatic Change, 46: 447-472.

20. Earthlnfo Inc., 1997. Database guide for Earthlnfo CD NCDC summary of the day, Earth Info Inc., 5541 Central Ave., Boulder, CO.

21. Easterling, D.R., 1999. Variations and trends in extreme temperature events in the USA. Preprints of the 11th Conference on Applied Climatology, Dallas, Texas, USA, p.201.

22. Easterling, W.E., Weiss, A., Hays, C.J. and Meams, L.O., 1998. Spatial scales of climate information for simulating wheat and maize productivity: the ease of the US Great Plains. Agricultural and Forest Meteorology, 90(1-2): 51-63.

23. Elguindi, N.,Bi, X-, Giorgi, F., Nagarajan, B., Pal, J. and Solmon, F., 2004. RegCM version 3.0: User guide. ICTP, Trieste, 49 pp.

24. Diorgi, F. and Meams, L.O., 1999. Introduction to special section: Regional climate modeling revisited. Journal of Geophysical Research, 14(D6): 6335-6352.3olden Software, Inc., 1999. Surfer 7.00 Surface Mapping System, Golden, Colorado, USA

25. Hansen, J.W., Hodges, A.W. and Jones, J.W., 1998a. ENSO influences on agriculture in the Southeastern United States. Journal of Climate 11:404-411.

26. Hansen, J.W., Irmak, A. and Jones, J.W., 1998b. El Nino-Southern Oscillation influences on Florida crop yields. Soil and Crop Science Society of Florida Proceedings 57.

27. Hansen, J.W., Jones, J.W., Irmak and Royce, A , 1998c. ENSO impacts on Crop Production in the Southeast US. Presented at the ASA symposium, Impact of Climate Variability on Agriculture, October 1998, Baltimore, MD, USA. Personal communication.

28. Hansen, J.W., Jones, J.W., Kiker, C.F. and Hodges, A.W., 1998d. El Nino-Southem Oscillation Impacts on Winter Vegetable Production in Florida. Journal of Climate 12:92-101.

29. Harl finger, O. und Knees, G., 1999. Klimahandbuch der Oesterreichischen bodenschaetzung. Mitteilung der Oesterreichischen Bodenkundlichen Gessellschaft. Heft 58, 196.

30. Hartkamp, A.D., De Beurs, K., Stein, A. and White, J.W., 1999. Interpolation Techniques for Climate Variables. NRG-GIS Series 99-01. Mexico, D.F.: CIMMYT, 26 pp.

31. Haskett, J.D., Pachepsky, Y.A. and Acock, B., 1997. Increase of C02 and climate change effects on Iowa soybean yield, simulated using GLYCIM. Agronomy Journal, 89(2): 167-176.

32. Heino, R., 1997. Metadata and their role m homogenization. Proceedings of the first seminar for homogenization of surface climatological data. Budapest: Hungarian Meteorological Service, pp 5-8

33. Holdridge, L., 1949. Determination of World Plant Formations from Simple Climate Data, Science 105 (2727).

34. Holdridge, L., 1967. Life Zone Ecology. Tropical Science Center, San Jose, Costa Rica.

35. Hoogenboom, G., Wilkens, P. and Tsuji, G., 1999. DSSAT v3, Vol.4. University of Hawaii, Honolulu, Hawaii.

36. Jones, J. and Curry, R., 1988. Impact of Climate Change on Crop Yield in the Southeastern USA, Report for U.S.EPA, 62 pp.

37. Jones, P.D. and Moberg, A., 2003. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: An extensive revision and update to 2001. J. Climate, 16: 206-223.

38. Joumel, A.G., 1989. Fundamentals of Geostatistics in Five Lessons. American Geophysical Union, Washington D.C.

39. Kaiser, H.M. and Crosson, P., 1995. Implications of climate change for U.S. agriculture. American Journal of Agricultural Economics, 77(3): 734-750.

40. Kaiser, H. M. and Drennen, T. E. (eds.), 1993. Agricultural Dimensions of Global Climate Change, St. Luice Press, 311 pp.

41. Katz, R., 1979. Sensitivity analysis of statistical crop weather models. Agr.Meteor 20:291-300.

42. Kaufmann, R.K. and Snell, S.E., 1997. A biophysical model of corn yield: integrating climatic and social determinants. American Journal of Agronomy Economy 79: 178-190.

43. Klein Tank, A.M.G., et al., 2002. Daily dataset of 20th-century surface air temperature and precipitation series for the European Climate Assessment. Int. J. of Climatol., 22: 1441-1453.

44. Koleva, E. and Iotova, A., 1994. Comparison between global and regional temperature trends. In: Global Climate Change. Phoenix

45. Kuhn, M., Obleitner, F., Nachtnebel, H.P und Reichel, G., 1993. Auswirkungen von Klimaaenderungen auf den Wasserhaushalt Oesterreichs. In: Bestandsaufnahme anthropogene Klimaaenderungen :

46. Moegliche Auswirkungen auf Oesterreich Moegliche Massnahmen in Oesterreich. Oesterr. Akademie der Wissenschaften, 1993. LeComte, D., 1993. Highlights Around the World. NOAA/USDA Joint Agricultural Weather Facility, USA,

47. Meams, L., Giorgi, F. Whetton, P. Pabon, D., Hulme, M. and Lai, M., 2003. Guidelines for Use of Climate

48. Pal, J.S., Giorgi, F. and Bi, X.Q., 2004. Consistency of recent European summer precipitation trends and extremes with future regional climate projections art. no. L13202. Geophysical Res. Letters 31 (13): 13202-13202.

49. Parry, M. (ed.), 2000. Assessment of Potential Effects and Adaptations for Climate Change in Europe. The Europe Acacia Project. Jackson Environment Institute, University of East Anglia, UK, 320 pp.

50. Peart, R.M., Curry, R.B. Rosenzweig, C., Jones, J.W., Boote, K.J. and Allen, L.H., 1995. Energy and irrigation in Southeastern US agriculture under climate change. Journal of Biogeography, 22(4-5): 635-642.

51. Perkey, D.J. and Hayes, C.E., 1998. Alabama corn and cotton production and its relation to precipitation. Proceedings of the 23rd Conference on Agricultural and Forest Meteorology, Albuquerque, New Mexico, p.90-93.

52. Peterson, D.C. and Easterling, D.R., 1994. Creation of homogeneous composite climatological reference series. Int J Climatol 14:671-679

53. Philips, J.G., Cane, M.A. and Rosenzweig, C., 1998. ENSO, seasonal rainfall patterns and simulated maize yield variability in Zimbabwe. Agricultural and Forest Meteorology 90:39-50.

54. Phillips, D.L., Lee, J.J. and Dodson, R.F., 1996. Sensitivity of the US Corn Belt to climate change and elevated C02.1. Corn and the soybean yields. Agricultural Systems, 52: 481-502.

55. Pickering, N., Hansen, J., Jones, J., Wells, C., Chan, V. and Godwin, D., 1994. Weatherman: A utility for managing and generating weather data. Agronomy Journal, 86: 332-337.

56. Power, H.C and Mills, D.M., 2005. Solar radiation climate change over South Africa and an assessment of the radiative impact of volcanic eruptions. Int. J. Climatol., 25: 295-318.

57. Raschi, A., Miglietta, F., Tognetti, R. and van Gardingen, P.R. (eds.), 1997. Plant responses to elevated C02. Cambridge University Press, U.K., 272 pp.

58. Raymer, P., LaDon Day, J., Coy, A., Baker, S., Branch, W. and LaHue, S. (eds.), 1997. 1996 field crops performance, No.644, University of Georgia, 93 p.

59. Rayner, N.A., et al., 2003. Global analyses of sea Surface temperature, sea ice and night marine air 45 temperature since the late nineteenth century. J. Geophys. Res., 108, 4407, doi: 10.1029/2002JD002670.

60. Reilly, J.M. and Fuglie, K.O., 1998. Future yield growth in field crops: What evidence exists? Soil and Tillage Research, 47(3-4): 275-290.

61. Riha, S., Wilks, D.S. and Simoens, P., 1996. Impact of temperature and precipitation variability on crop model predictions. Climatic change, 32: 293-311.

62. Roderick, M. and G.D. Farquhar, 2002. The cause of decreased pan evaporation over the past 50 years. Science 298: 1410-1411

63. Rosenzweig, C. and Iglesias, A. (eds.), 1994. Implication of Climate Change for International Agriculture: Crop Modeling Study. US EPA.

64. Rosenzweig, C., Allen, L. Harper, L., Hollinger, S. and Jones, J. (eds.), 1995. Climate Change and Agriculture: Analysis of Potential International Impacts. American Society of Agronomy 59, 382 pp.

65. Rosenzweig, C., Phillips, J., Goldberg, R., Carroll and Hodges, T., 1996. Potential impacts of climate change on citrus and potato production in the US. Agricultural Systems, 52(4): 455-479.

66. Schimmelpfenning, D., 1996. Agricultural Adaptation to Climate Change Issues of Lonrun Sustainability, Department of Agriculture, Washington, D.C., USA, 57 pp.

67. Schulze, E. and Caldwell, M.M. (eds), 1994. Ecophysiology of Photosynthesis. Springer- Verlag, 576 pp.

68. Semcnov, M.A. and Porter, J.R., 1995. Climatic variability and the modelling of crop yields. Agricultural and Forest Meteorology, 73 (3-4): 265-284.

69. Sharov, V., Koleva, E. and Alexandrov, V., 2000. Climate variability and change. In: Staneva M, Knight G, Hristov T, Mishev D (eds), 2000. Global change and Bulgaria, University Park and Sofia: CIRA and NCCGC-BAS, pp 55-96

70. Shein, K.A., 1999. The role of metadata in climate data homogeneity. Proceedings of the second seminar for homogenization of surface climatological data, WCDMP 41/WMO-TD 962. Geneva: WMO, pp 195-202

71. Singcls, A. and Potgieter, 1997. A technique to evaluate ENSO-based maize production strategies. S. Afr. J. Plant. Soil 14(3):93-97.

72. Smith, J.B., 1997. Setting priorities for adapting to climate change. Global Environmental Change Human and Policy Dimensions, 7(3): 251-264.

73. Smith, J., Bhatti, N., Menzhulin, G., Benioff, R., Budyko, M., Campos, M., Jallow, B. and Rijsberman, F. (eds.), 1996. Adapting to Climate Change, Springer, 475 pp.

74. Solow, A.R., Adams, R.F., Bryant, K.J., Legler, D.M., Brien, J.J., McCarl, B.A., Nayda, W. and Weiher, R., 1998. The value of improved ENSO prediction to U.S. agriculture. Climatic Change 39:47-60.

75. Statistical Graphics Corp., 1999. STATGRAPHICS Plus for Windows 4.0. User's guide. Manugistics, Inc., 2115 East Jefferson St., Rockville, MD 20852, USA.

76. STATSGO, 1994. State Soil Geographic (STATGO) Data Base, Data User's Guide, USDA, SCS, Miscellaneous Publication 1492, 88 pp.

77. StatSoft, Inc., 1995. STATISTICA for Windows. Computer program manual. Tulsa, OK: StatSoft, Inc., 2325 East 13th Street, Tulsa, OK 74104, USA.

78. Stooksbury, D.E. and Michaels, P.J., 1994. Climate change and large area com yield in the Southeastern United States. Agronomy Journal 86(3):564-569.

79. Supit, I., Hooijer, A.A. and van Diepen, C.A., 1994. System Description of Wofost 6.0 Crop Simulation Model implemented in CGMs. European Commission Joint Research Centre, Luxembourg, pp 144

80. Szalai, S., 2000. Preface. Proceedings on the third seminar for homogenization and quality control in climatological databases, Budapest, Hungary 25-29 September 2000 (www.met.hu)

81. Szentimrey, Т., 1999. Multiple analysis of series for homogenization (MASH). Proceedings of the second seminar for homogenization of surface climatological data, WCDMP 41/WMO-TD 962. Geneva: WMO, pp 27-46

82. Tegart, W.J., Sheldon, G.W. and Griffiths, D.C., 1990. Climate Change The IPCC Impact Assessment, WMO/UNEP Intergovernmental Panel on Climate Change, Australian Government Publishing Service, Canberra, Australia.

83. Thompson, L.M., 1986. Climatic change, weather variability and corn production. Agronomy Journal 78:649-653.

84. Thompson, L.M., 1988. Effects of changes in climate and weather variability on the yields of corn and soybean. J. Prod.Ag. 1:20-27.

85. Todcy, D.P., Carlson, R.E., Taylor, S.E., 1999. ENSO and soil moisture effects on com yields in the Midwest. Preprints of the 11th Conference on Applied Climatology, Dallas, Texas, USA, p.86-88.

86. Thornton, P. and Hoogenboom, G., 1994. A computer program to analyze single-season crop model outputs. Agronomy Journal, 86: 860-868.

87. Tol, R.S.J., Fankhauser, S. and Smith, J.B., 1998. The scope for adaptation to climate change: what can we learn from the impact literature? Global Environmental Change-Human And Policy Dimensions, 8(2): 109-123.

88. Torok, S. and Nicholls, N., 1996. A historical annual temperature dataset for Australia. Aust Meteor Mag 45:251-260

89. Trenberth, K.E., 1997. The Definition of El Nino. Bulletin of the American Meteorological Society 78(12):2771-2777.

90. Trenberth, K.E, Dai, A., Rasmussen, R.M. and Parsons, D.B., 2003. The changing character of. precipitation. Bull. Amer. Meteor. Soc., 84: 1205-1217.

91. Trenberth, K.E, Caron, J.M., Stepaniak, D.P. and Worley, S„ 2002. The evolution of ENSO and global atmospheric temperatures. J. Geophys.Res., 107, 4066, doi:10.1029/2000JD000298.

92. Tsuji, G., Hoogenboom, G., Thornton, P., 1998. Understanding Options for Agricultural Production. Kluwer Acad. Pub!., 399 pp.

93. Tsuji, G., Uehara, G. and Balas, S. (eds.), 1994. DSSAT version 3, Vol. 1-3, IBSNAT, University of Hawaii, Honolulu.

94. Tuomenvirta, H., 1999. The influence of adjustments on climatological time series., Proceedings of the Second Seminar for Homogenization of Surface Climatological Data, WMO-TD, No.962, Geneva

95. United States Department of Agriculture (USDA), 1997. Usual Planting and Harvesting Dates for U.S. Field Crops. National Agricultural Statistic Service, (NASS), Agricultural Handbook, No.628, 50 pp.

96. Van Diepen, C.A., Wolf, J. van Keulen, H. and Rappolt, C., 1989. WOFOST: a simulation model of crop production. Soil Use Manage, 5: 16-24.

97. Velev, S., 1996. Is Bulgaria becoming wanner and drier? GeoJoumal 40(4):363-370

98. Vincent, L., 1998. A technique for the identification of inhomogeneities in Canadian temperature series. J Climate 11:1094-1104

99. Watson, R., Zinyowera, M. and Moss, R. (eds.), 1996. Climate Change 1995 Impacts, Adaptation and Mitigation of Climate Change. Contribution of WG II to the Second Assessment Report of the IPCC, Cambridge Univ. Press.

100. WigIey,T.M.L., Raper, S.C.B., Smith, S. and Hulme, M„ 2000. The MAG1CC/SCENGEN Climate Scenario Generartor: Version 2.4: Technical Manual, Climatic Research Unit, UEA, Norwich, UK.

101. Wijngaard, J.B., Klein Tank, A. and Koennen, G., 2003. Homogeneity of 20th century European daily temperature and precipitation series. International Journal of Climatology 23: 679-692.

102. Wilby, R.L., Charles, S.P., Zorita, E., Timbal, B., Whetton, P. and Meams, L.O., 2004. Guidelines for of Climate Scenarios Developed from Statistical Downscaling Methods. DDC of IPCC TGCIA, 27 pp.

103. Wilks, D.S. and Riha, S.J., 1996. High-frequency climatic variability and crop yields. Climatic Change, 32; 231-235.

104. Wolf, J. and van Oijen, M., 2002. Modelling the dependence of European potato yields on changes in climate and C02. Agricultural and Forest Meteorology 112 (3-4): 217-231.

105. Wolf, J., van Oijen, M. and Kempenaar, C., 2002. Analysis of the experimental variability in wheat responses to elevated C02 and temperature. Agriculture Ecosystems and Environment 93 (1-3): 227247.

106. World Meteorological Organization (WMO), 1966. Climatic Change. Technical Note. 79, WMO No. 195.

107. World Meteorological Organization (WMO), 1990. On the statistical analysis of series of observations. Technical Note No. 143, WMO No. 415.

108. World Meteorological Organization (WMO), 2005. WMO statement on the status of the global climate in 2005, WMO-No. 743, Geneva, 5 pp.

109. Zalud, Z. and Dubrovsky, M., 2002. Modelling climate change impacts on maize growth and development in the Czech Republic. Theoretical and Applied Climatology 72 (1-2): 85-102.

Информация о работе

Александров, Веселин Аврамович
доктора физико-математических наук
Санкт-Петербург, 2006
ВАК 25.00.30

Диссертация

Колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы юго-восточной и центральной Европы, а также юго-восточных районов США - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Колебания и изменения климата и их влияние на экосистемы юго-восточной и центральной Европы, а также юго-восточных районов США - тема автореферата по наукам о земле, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы