Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Методы и результаты эмпирико-статистического анализа климатических изменений температуры воздуха в свободной атмосфере

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Методы и результаты эмпирико-статистического анализа климатических изменений температуры воздуха в свободной атмосфере"

На правах рукописи

Стерин Александр Маркович

МЕТОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭМПИРИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В СВОБОДНОЙ АТМОСФЕРЕ

25.00.30-Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Санкт-Петербург 2004

Работа выполнена в ГУ «Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации - Мировой центр данных» (ГУ ВНИИГМИ-МЦД)

Официальные оппоненты:

Доктор физико-математических наук, профессор Груза

Георгий Вадимович

Доктор физико-математических наук, профессор Кондратьев

Александр Витальевич

Ведущая организация: ГУ «Арктический и антарктический научно-исследовательский институт»

Защита состоится г в часов на

заседании диссертационного совета Д 327.005.01 в ГУ «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова» по адресу: 194021, г. Санкт-Петербург, ул. Карбышева, 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГУ «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова».

Автореферат разослан « Л. ^ » ЖЙ-чА-' 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор географических наук

Доктор географических наук, профессор

Кобышева

Нина Владимировна

1. Общая характеристика диссертационной работы

Актуальность работы. В условиях меняющегося климата, знания о характере и тенденциях его изменения необходимы для принятия правильных и своевременных решений по адаптации экономики и социальной сферы. Температура в свободной атмосфере относится к числу первостепенных, ключевых параметров климатической системы. Она, как известно, считается относительно хорошо изученной метеорологической величиной, по сравнению с другими метеовеличинами в свободной атмосфере. Продолжительность регулярных наблюдений за температурой атмосферы по всему земному шару представляется достаточной для того, чтобы сделать выводы о долгопериодных тенденциях ее изменения. Однако результаты исследований, полученные разными авторами, на основе их собственных методик обработки и эмпирико-статистического анализа данных разных наблюдательных платформ, не только не вполне сопоставимы между собой количественно, но порой и качественно противоречивы. В итоге, степень неопределенности существующих представлений о характере изменений температуры в свободной атмосфере еще очень велика, на что обращено внимание в ряде важнейших международных документов, в частности, в обзорных докладах МГЭИК (1995 и 2001 г). В значительной мере такая ситуация обусловлена проблемами обработки и обобщения существующих эмпирических данных о параметрах свободной атмосферы, методическими и технологическими трудностями получения рядов температуры в атмосфере и их статистического анализа. С учетом острой необходимости получения возможно более объективных знаний об этом важнейшем параметре климатической системы, вполне разумным представляется подход, состоящий в построении независимых методов и схем эмпирико-статистического анализа данных о температуре в атмосфере, взаимного сопоставления их результатов с результатами анализа данных других платформ и результатами других авторов, и получении выводов о характере климатических изменений температуры атмосферы на основе совместного анализа существующих, независимо полученных массивов климатических данных.

Цель диссертационной работы. Цель работы состоит в том, чтобы, используя наиболее полный за исторический период и регулярно пополняемый текущими данными массив радиозондовых данных по глобальной сети, разработать и реализовать методы и технологии их пространственного и временного обобщения и анализа, получить на их основе семейство массивов климатических характеристик метеовеличин в свободной атмосфере, и, выполнив анализ рядов температуры в атмосфере, сопоставления с рядами других авторов, получить более достоверные представления о характере и тенденциях климатических изменений температуры в атмосфере за период инструментальных наблюдший.

' нос НАЦИОНАЛЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА 1

Направление исследований. Первое направление исследований -обоснование, разработка и реализация методов и технологий обработки, обобщения и эмпирико-статистического анализа данных за весь период радиозондовых наблюдений по глобальной сети. Второе направление исследований — построение семейства массивов климатических характеристик свободной атмосферы на основе радиозондовых данных, в том числе климатических рядов температуры. Третье направление исследований - анализ полученных автором рядов температуры в свободной атмосфере, их сопоставление с рядами других авторов.

Методы исследований, используемые в работе, включают: обработку данных радиозондовых наблюдений, расчеты статистических характеристик температуры в атмосфере для станций глобальной сети, в том числе робастных (устойчивых) статистических характеристик сдвига и масштаба, объективный анализ статистик в узлы сетки, различные пространственные обобщения температуры и ее аномалий (по вертикали и по широтным зонам, полушариям, земному шару), статистические (традиционные и нетрадиционные) методы регрессионного анализа, методы анализа временных рядов, в первую очередь, модели авторегрессии -проинтегрированного скользящего среднего (ARTMA), модели ARIMA со структурными переменными, методы спектрального и вейвлетного анализа временных рядов, методы оценки крупномасштабных климатических сигналов в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы на основе ансамбля независимых климатических рядов.

Достоверность и обоснованность. Полученные в работе результаты анализа климатических рядов температуры в атмосфере, основаны на высококачественных климатических массивах, расчет которых проводился с использованием данных, прошедших комплексный контроль. Результаты оценки трендов и других климатических сигналов всесторонне сопоставляются с результатами, полученными на основе обработки спутниковых данных, а также с результатами независимо проведенной другими методами обработки радиозондовых эмпирических данных, и, наконец, с результатами обобщения данных реанализа NCAR/NCEP, полученных по гидродинамической модели общей циркуляции атмосферы. На защиту выносятся:

• результаты исследования полноты данных о температуре глобального массива CARDS;

• формулировка, разработка и реализация методик и технологий пространственного и временного обобщения аэрологических данных по глобальной сети, построение массива месячных статистических характеристик по свободной атмосфере MONADS;

• схема диагностики текущих изменений температуры воздуха в свободной атмосфере на основе данных глобальной сети станций;

• результаты исследования чувствительности оценок трендов температуры 2

в свободной атмосфере к периоду их оценки и выбору статистического аппарата вычисления трендов;

• методики и результаты сопоставления рядов температуры в атмосфере, полученных на основе радиозондовых наблюдений и на основе реанализа NCAR/NCEP с помощью численной модели общей циркуляции атмосферы;

• метод обнаружения скачкообразных сдвигов, оценки неоднородностей и пересчета трендов в климатических рядах, результаты его применения к рядам температуры в атмосфере для земного шара, широтных зон и для отдельных станций;

• метод оценки климатических сигналов по ансамблю климатических рядов температуры в атмосфере, полученных на основе радиозондовых и спутниковых данных, и выполненные на его основе оценки некоторых крупномасштабных климатических сигналов в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы.

Научная новизна. Построена иерархическая структура семейства климатических массивов по свободной атмосфере, и на базе CARDS получено семейство массивов статистических характеристик метеорологических величин в свободной атмосфере по глобальной сети станций.

Построена и реализована единая схема обобщения аэрологических данных по глобальной сети, а также схема диагноза текущих изменений температуры свободной атмосферы на основе месячного комплекта радиозондовых данных глобальной сети. Впервые выполнены оценки трендов температуры свободной атмосферы на основе максимально полного глобального массива радиозондовых данных и за максимально длительный период. Впервые исследована чувствительность трендов температуры в свободной атмосфере к выбору периода рядов и статистического аппарата их оценки. Впервые разработана и реализована применительно к рядам температуры атмосферы методика обнаружения и оценки амплитуд неоднородностей в климатических рядах, основанная на использовании статистического алгоритма и имеющихся метаданных, и позволяющая одновременно производить пересчет трендов. Впервые выполнено всестороннее сопоставление имеющихся рядов температуры в свободной атмосфере, полученных на основе радиозондовых и спутниковых данных, а также в проектах реанализа. Впервые на основе анализа ансамбля существующих рядов аномалий температуры в свободной атмосфере получены оценки ряда важнейших климатических сигналов (Эль-Ниньо-Южное Колебание, скачкообразное потепление в тропосфере в 1976-77 гг, квазидвухлетняя цикличность и послевулканические потепления в нижней стратосфере, тренды). С помощью вейвлетного анализа впервые получены оценки изменений свойств процессов межгодового масштаба в климатических рядах температуры тропосферы за период радиозондовых наблюдений.

Практическая полезность. В результате выполнения работы на основе обобщения эмпирических радиозондовых данных, подготовлен ряд массивов климатических характеристик в атмосфере, которые могут использоваться в схемах прогноза погоды и климата, а также в различных прикладных исследованиях и разработках, в частности, связанных с конструированием и испытанием летательных аппаратов, обоснованием авиатрасс. Результаты работы могут использоваться также при подготовке и обосновании решений в политической, экономической и социальной сферах, в связи с проблемами глобального потепления.

Реализация результатов. Результаты работы использовались при подготовке Третьего Обзорного Доклада МГЭИК 2001 г (TAR IPCC 2001) , при подготовке Бюллетеней мониторинга климата ВМО (1993 и 1994 г), издания WMO STATEMENT ON STATUS OF GLOBAL CLIMATE (1994). Результаты работы переданы в Государственный фонд данных о состоянии окружающей природной среды, ее загрязнении (Госфонд), размещены в международном электронном издании TRENDS ONLINE и на ВЕБ-сайте ВНИИГМИ-МЦД. Полученные в работе массивы статистических характеристик метеовеличин в свободной атмосфере, в том числе температуры воздуха, использованы при выполнении ряда исследовательских и прикладных работ.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и представлялись: на Всемирной конференции по изменениям климата (Москва, сентябрь-октябрь 2003 г), на Международной конференции по данным для научных исследований и технологий CODATA 2002 (Монреаль, сентябрь-октябрь 2002 г), на заключительной международной конференции по проекту ACSYS (Исследование климатической системы Арктики - С.-Петербург, ноябрь 2003 г.), на Шестой международной встрече по статистической климатологии (Голуэй, Ирландия, май 1995 г), на ежегодных международных семинарах по диагнозу и прогнозу климата в 1991- 2003 гг, на ежегодных конференциях Американского Метеорологического Общества (AMS) в 1998 и 2003 г, на Второй международной конференции ВПИК/ВМО по реанализу (Великобритания, 2000 г), на международных семинарах по проекту CARDS в НЦКД США (Ашвилл) в 1993, 1994 и 1995 г., на международном симпозиуме по климату малой ледниковой эпохи (Япония, 1991 г), на международном семинаре ВМО - NOAA по исследованию причин расхождений трендов в тропосфере и на поверхности земли (Ашвилл, США, март 1999 г), на ежегодных рабочих встречах по проекту «Управление обменом климатическими данными» в рамках двустороннего российско-американского сотрудничества в области охраны окружающей среды (США, Российская Федерация, 1994-2001 гг), на Юбилейной Всероссийской научной конференции «Фундаментальные исследования взаимодействия суши, океана и атмосферы» (МГУ-РФФИ, Москва, октябрь - ноябрь 2002 г), на III Всесоюзной конференции «Перспективные методы планирования и анализа

экспериментов при исследовании случайных полей и процессов», Гродно, 1988, на Пятом (Казань, 1986 г) и Шестом (Калининград, 1990 г) Всесоюзных совещаниях по применению статистических методов в метеорологии, заседаниях и сессиях Ученого совета ВНИИГМИ-МЦД. Публикации. По теме диссертации опубликовано 38 печатных работ. Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и приложения. Общий объем работы 336 л, Иллюстраций 48, таблиц 27, приложений 1, библиография насчитывает 178 источников..

2. Краткое содержание диссертации

Во введении дается краткая, характеристика объекта исследования, актуальности проблемы эмпирического анализа климатических изменений температуры в свободной атмосфере, описывается состояние проблемы в настоящее время и трудности ее решения. Приводятся сведения о работе, ее структура. Кратко излагается содержание отдельных глав диссертации.

В первой главе описываются источники эмпирических данных о температуре свободной атмосферы: радиозондовые наблюдения, зондирования с искусственных спутников земли (зондирования MSU/AMSU с полярноорбитальных спутников серии NOAA, проводимые с 1979 г), и, с некоторыми оговорками, выходные массивы проектов глобального реанализа. Описываются и анализируются достоинства и недостатки каждого из перечисленных источников данных. На основании приведенных в первой главе сведений делается вывод о возможности и целесообразности использования радиозондовых данных о температуре в свободной атмосфере в качестве источника для эмпирико-статистического анализа климатических процессов в свободной атмосфере. В то же время, из результатов первой главы следует, что использование данных всех трех источников целесообразно для получения более объективной картины термических процессов в свободной атмосфере. Приводятся сведения об использованном для исследований массиве радиозондовых данных по глобальной сети — массиве CARDS (Comprehensive Aerological Reference Data Set), созданном совместно НЦКД США и ВНИИГМИ-МЦД. При создании этого массива использовались аэрологические данные с глобальной сети наблюдений, собранные с каналов связи и обработанные в САРВЦ (г. Ташкент), в период с 1978 по 1994 гг), и во ВНИИГМИ-МЦД (1994-2003 гг). Приводятся результаты анализа полноты данных о температуре массива CARDS. Во второй главе диссертации описываются методы и схемы обработки и обобщения эмпирических данных о свободной атмосфере для анализа и мониторинга климата свободной атмосферы. В первом параграфе второй главы описаны известные из литературы схемы обработки и обобщения радиозондовых данных, в частности, альтернативные традиционным

методики устойчивого оценивания параметров сдвига и масштаба, основанные на порядковых статистиках, результаты их применения для обработки радиозондовых данных.

Наряду с традиционно применяемыми оценками (среднего в качестве параметра сдвига и среднеквадратического отклонения в качестве параметра масштаба), рассматриваются их робастные аналоги, основанные на порядковых статистиках.

В качестве альтернативных оценок параметров сдвига рассматриваются медиана и усеченное среднее Тьюки, оценок параметров масштаба -откорректированная медиана абсолютных отклонений и откорректированный межквартильный размах (иногда, в том числе, в главе 5, называемый псевдостандартным отклонением - ПСО).

В отличие от большинства работ по сопоставлению обычных и робастных статистик в обработке метеорологических данных, где выборки «засоряются» искусственно, например, с помощью датчиков случайных чисел, здесь используется «естественное засорение», когда в выборку данных, признанных процедурами контроля корректными, добавляются присутствующие в массивах, но забракованные при контроле данные. Показано, что робастные статистики сдвига и масштаба для значений температуры и высоты геопотенциала изобарических поверхностей, практически нечувствительны к наличию в выборках данных, признанных процедурами контроля некорректными. Описана иерархия информационных массивов для анализа климата атмосферы на основе массива срочных данных радиозондирования по глобальной сети. Все множество исходных данных радиозондирования и получаемых на их основе массивов климатических характеристик атмосферы представляется в виде пирамиды. На низшем уровне находятся исходные данные радиозондовых наблюдений, по мере движения от основания к вершине пирамиды, возрастает степень пространственного и временного обобщения данных, и уменьшаются объемы массивов.

Во второй главе, как важный элемент иерархии, описывается массив статистик месячного обобщения метеорологических величин свободной атмосферы по глобальной сети станций - массив MONADS (MONthly Aerological Data Set). Массив MONADS получен на основе расчетов по данным массива CARDS и является своеобразным «мостом» между массивом данных радиозондовых наблюдений и климатическими информационными массивами, основанными на более высокой степени пространственного и временного обобщения.

Для непосредственного анализа климатических изменений температуры свободной атмосферы реализуются два подхода к формированию временных рядов.

Первый подход основан на объективном анализе месячных статистик в узлы сетки, с последующим пространственным обобщением интерполированных статистик.

Описывается и исследуется специально предложенный и реализованный для объективного анализа климатических полей в свободной атмосфере метод объективного анализа. Он основан на сочетании последовательных коррекций с адаптивной полиномиальной интерполяцией. Обязательным в схеме объективного анализа является наличие поля начального приближения. Поле климатической характеристики в узлах, окружающих некоторую станцию, корректируется значением этой характеристики в точке станции, так, чтобы добиться максимального уменьшения значения невязки полиномиальной интерполяции из узлов в точку станции после коррекции, по отношению к значению этой невязки до коррекции.

Объективный анализ, в соответствии с данной схемой, выполняется следующими друг за другом циклами анализа. Каждый цикл соответствует усвоению постанционных статистик для всего множества участвующих в анализе станций.

Перед началом каждого цикла объективного анализа (ОА) необходимо задание поля первого приближения в узлах, которое модифицируется при выполнении цикла. В зависимости от применения схемы ОА, могут использоваться различные принципы задания поля начального приближения для циклов ОА.

Каждый цикл ОА состоит в выполнении последовательности коррекций значений поля анализируемой статистической характеристики в узлах, значениями соответствующей статистической характеристики в точках станций.

Поле в узлах изменяется (корректируется) в ходе последовательной обработки значений в точках станций. В операторной форме, преобразования поля начального приближения для п-го цикла ОА, после п-го цикла ОА, могут быть выражены:

где - поле анализируемой характеристики на всем множестве точек станций,

- поле начального приближения для п-го цикла ОА в узлах, - результирующее поле в узлах после завершения п-го цикла

объективного анализа. А - оператор преобразования для п-го цикла объективного анализа,

С(п) _

вектор параметров алгоритма объективного

анализа для п-го цикла.

Соответствующее оператору А преобразование может быть рассмотрено как последовательность действия на поле в узлах операторов следующего вида:

^^(Г^^ьС00),

где d представляет собой поле в узлах после его коррекции полем fs в точке отдельной станции s, - поле в узлах до его коррекции полем fs в

точке отдельной станции s.

Каждый оператор а производит преобразования значений поля в узлах значением поля в одной станции s. Фактически, оператор А действует как последовательность действий оператора а по значениям поля в отдельных точках станций.

Исследована сходимость схемы объективного анализа при получении климатических полей температуры в узлах сетки. Рассмотрены состав вектора параметров алгоритма объективного анализа для n-го цикла С(п) и различные варианты задания этого вектора.

Предложенная схема ОА используется для получения климатических полей месячных статистик на изобарических поверхностях (в этом случае в качестве начального приближения было использовано семейство полей, снятых с карт), и для получения полей месячных статистик для отдельных лет (при этом в качестве начального приближения используется семейство климатических полей, а временные ряды формируются путем обобщения результирующих ежегодных полей). Поля месячных статистик отдельных лет, получаемые в узлах сетки, после обобщения, используются для пополнения рядов аномалий в схеме диагноза текущих изменений температуры.

Второй подход к формированию временных рядов для климатологического анализа основан на использовании статистик температуры в атмосфере непосредственно в точках станций. Компромисс между полнотой данных и продолжительностью рядов для отдельных отобранных станций, с одной стороны, и удовлетворительной освещенностью территории земного шара, с другой стороны, позволяет осуществить отбор подмножества, включающего 530 станций земного шара, для последующего анализа трендов непосредственно на станциях.

Приводятся результаты сопоставления месячных полей температуры воздуха по данным реанализа NCAR/NCEP с соответствующими статистиками массива MONADS на станциях. Обобщенные для крупных регионов статистики разностей между данными на станциях и интерполированными в точки станций значениями полей реанализа NCAR/NCEP приведены в Таблице 1.

В заключительном разделе второй главы изложена схема оценки текущих изменений температуры в свободной атмосфере на основе анализа радиозондовых данных. Отличительными особенностями схемы являются использование для диагностики данных, во-первых, прошедших комплексный контроль, и, во-вторых, представляющих полные месячные

порции наблюдений, собираемых с ГСТ по глобальной сети радиозондирования. Результаты реализации этой схемы помещались в выпусках Бюллетеня мониторинга климата ВМО.

Таблица 1. Статистики разностей (невязок) между месячными значениями температуры воздуха Т, наблюдавшимися на станциях и интерполированных в точки станций на основе данных реанализа ТЧСАКДЧСЕР. МЕАКм -среднее дня области значение разности (°С), Им -среднее число точек станций для сопоставления, (Зм —угловой коэффициент линейного тренда разностей (°С/10 лет)

Область, границы гПа Т, январь Г, июль

МБАИм N(4 Рм МЕАИм Рм

Европа, 35°-75° с.ш., 350° -50° в.д. 850 0.193 148 -0.92 0.223 147 -2.30

500 0.208 148 -1.33 0.130 147 -1.16

200 0.165 147 -0.84 0.243 146 0.65

100 0.152 145 0.87 0.061 145 1.95

Северная Америка, 30°-60° с.ш., 240°-300° В.Д. 850 0.317 80 -0.07 0.031 81 -0.02

500 0.189 85 -1.12 0.085 85 0.04

200 -0.426 82 -1.48 -0.257 83 -0.60

100 -0.312 81 -0.95 0.213 81 -0.55

Северная Азия, 35°-70° с.ш., 50°-170° в .д. 850 0.162 175 -0.60 0.055 174 -0.09

500 0.114 185 -0.15 0.117 185 0.69

200 -0.015 178 -0.78 0.422 179 0.91

100 -0.244 177 0.04 0.521 178 -0.33

Австралия, 5°-35° ю.ш., 112°-150° в.д. 850 -0.511 21 2.14 -0.368 21 1.33

500 -0.035 21 0.33 -0.088 21 0.98

200 -0.568 21 -1.05 -0.726 21 -0.32

100 -0.875 20 -7.91 -1.039 20 -8.04

В третьей главе диссертации изложен некоторые результаты анализа долгопериодных тенденций (трендов) температуры в свободной атмосфере. В обзорном параграфе этой главы кратко изложены методики различных авторов и результаты, полученные ими на протяжении многих лет исследований трендов температуры в атмосфере. В следующем разделе описан обнаруженный в середине 90-х годов феномен противоречия между трендами температуры у поверхности земли и в тропосфере, анализируются возможные причины, приведшие к этим противоречиям.

В последующих разделах изложены результаты оценки трендов температуры в атмосфере. Приведены результаты анализа, чувствительности оценок трендов к ряду факторов.

Первым из таких факторов являются продолжительность и точные границы (начало и окончание) рядов, по которым эти оценки вычисляются. Для различных широтных зон оцениваются значения трендов рядов аномалий температуры в тропосфере (слой 850-300 гПа) и в нижней стратосфере (слой 100-50 гПа), для вариантов, когда рады начинаются с 1964 либо с 1979 года (год начала рядов микроволнового зондирования с ИСЗ), а заканчиваются в период с 1995 по 2001 гг.

Приведенные на рис.1 результаты вычисления трендов показывают, что для нижней стратосферы скорость похолодания оказывается выше в случае, когда она оценивается по периодам, начинающимся с 1979 года, причем она растет по мере того, как ряды удлиняются (год окончания рада меняется от 1995 до 2001). Так, для земного шара, скорость стратосферного похолодания за период 1979-1995 гг. составила -0.38 град.С/10 лет, а за период 1979-2001 уже -0.47 град.С/10 лет, причем это различие скоростей стратосферного похолодания статистически значимо.

Земной шар, 850-300 гПа

Земной шар, 100-50 гПа

Рис. 1. Значения линейных трендов и стандартные отклонения этих значений (град. С/10 лет), для радов аномалий температуры, начинающихся с 1964 года (пустые квадраты) и с 1979 года (залитые кружки), в зависимости от года окончания радов (от 1995 по 2001).

Для. тропосферы, наблюдается некоторое потепление во всех вариантах выбора зон и года окончания рядов в случае, когда рады начинаются с 1964

года. Когда же ряды начинаются с 1979 года, картина не столь однозначна. Так, для земного шара, начинающиеся с 1979 года ряды аномалий температуры тропосферы демонстрируют отрицательный тренд, если оканчиваются в 1997 году или ранее, и положительный тренд, если заканчиваются в 1998 году и позднее. Аналогично, добавление только одного года -1998-го (года сильного Эль-Ниньо), - вносит некоторые изменения (в сторону потепления) и для отдельных широтных зон.

Вторым из факторов является выбор статистической методики оценки трендов. Хотя большинство исследователей применяет для климатологических анализов традиционные оценки метода наименьших квадратов (МНК-оценки), последний является далеко не лучшим в условиях, когда реальные ряды не отвечают ряду требований. В качестве альтернатив МНК, рассмотрены три робастных метода оценки трендов:

• метод медиан парных наклонов (МПН)

• метод усеченных наименьших квадратов (УНК)

• т.н. ММ метод вычисления робастных трендов (УоИа1, 81аИе1 и /ашаг, 1991 г), сводящийся к итеративным процедурам минимизации функционалов специального вида (ММ)

Рис. 2. Влияние статистической техники оценивания на значения трендов рядов глобальных аномалий температуры тропосферы (850-300 гПа) (°С/10 лет). Слева: тренды, вычисленные по рядам, заканчивающимся в 1998 г, и начинающимся в годы с 1974 по 1978. Справа: - по рядам, начинающимся в

1979 г и заканчивающимся в годы с 1995 по 2001_

Вертикальная ось - значения трендов, горизонтальная -годы:

Показано (см., в частности, рис.2), что применение статистических методов, альтернативных традиционному МНК, делает оценки трендов несколько менее чувствительными к выбору моментов начала и окончания ряда и к наличию выбросов. Наиболее перспективной альтернативой МНК оценкам трендов представляются ММ оценки.

Еще одной альтернативой МНК оценкам трендов являются оценки с помощью моделей временных рядов (моделей АК1МА), содержащих как авторегрессионную, так и структурную (трендовую) части. Для рядов глобальных и зональных аномалий температуры тропосферы и нижней стратосферы применение АК1МА моделей, как показано в диссертации, не изменяет значений самих трендов, но позволяет улучшить характеристики качества статистических моделей, по сравнению с МНК оценками. Широкое распространение получили массивы реанализа, и в этой связи возникает вопрос, в какой мере использование массивов реанализа правомерно для анализа долгопериодных тенденций изменений климата атмосферы. В третьей главе проводится сопоставление вертикальных профилей трендов температуры, полученных на основе анализа радиозондовых данных и массивов реанализа.

Сопоставление проводится как для отдельных длиннорядных станций, так и для рядов, полученных путем зонального осреднения постанционных данных. В результате сопоставления отдельных длиннорядных станциях показано, что близость вертикальных профилей линейных трендов имеет место как для трендов, рассчитанных для хронологического порядка месяцев в рядах, так и для трендов, рассчитанных по отдельным сезонам. Для представления обобщенных результатов- сопоставления знаков трендов большого количества станций и набора стандартных поверхностей атмосферы, введены для совокупности поверхностей критерии Ъ и ZI:

2=(ПС.П<1)ЛЧ,

где пс-число поверхностей вертикального профиля линейных трендов, на которых знаки величин К линейных трендов, рассчитанных по данным радиозондирования и по данным реанализа КСАК/КСЕР, совпадают, пй-число поверхностей вертикального профиля линейных трендов, на которых знаки величин К линейных трендов не совпадают, N - суммарное число сопоставляемых стандартных поверхностей (в наших расчетах равно 15). Более жесткий критерий 2'} вычисляется с учетом стандартных отклонений о(К) величин линейных трендов:

гЧтс-т^ЛЧ,

где тс-число стандартных поверхностей вертикального профиля линейных трендов, на которых интервалы (К-о(К), К+а(К)) для оценок величин К линейных трендов, рассчитанных по данным радиозондирования и по данным реанализа КСАК/КСЕР, полностью лежат в областях одного знака (положительного или отрицательного), т<1- число стандартных поверхностей вертикального профиля линейных трендов, на которых интервалы К+ст(К)) для оценок величин К линейных трендов, рассчитанных по данным радиозондирования и по данным реанализа КСАК/КСЕР, хотя бы частично

лежат в областях разных знаков, N — суммарное число сопоставляемых поверхностей.

Значения критериев 2, и 2} для совокупности из 530 дпиннорядных станций обобщены в таблице 2. В ней приведены для каждого из двух периодов: 1964-1998 и 1979-1998, по каждой из трех градаций критериев Z и 2.1

• -1.0-0 - неудовлетворительное совпадение,

• 0 - +0.5 - неопределенное совпадение,

• +0.5 - +1.0 - удовлетворительное совпадение-

число станций, попадающих в данную градацию, а также их процент от общего числа станций.

Таблица 2

Градации критериев г и т} Критерий Ъ Критерий 7}

% станций Число станций % станций Число станций

1000 - 20 гПа, период 1964-1998

-1 - 0 7.3 32 9.1 40

0 - 0.5 20.9 92 23.6 104

0.5- 1 71.9 317 67.3 297"

1000 - 20 гПа, период 1979-1998

-1 - 0 2.9 13 5.2 23

0 - 0.5 18.4 81 25.2 111

0.5- 1 78.7 347 69.6 307

Географическое распределение значений критерия Z представлено на рис.3. Наибольшая концентрация "удовлетворительно совпавших" профилей трендов температуры характерна для Европы и Северной Америки. Над территорией России и СНГ наблюдается чередование "удовлетворительно совпавших" точек с "неопределенно совпавшими". Над Юго-восточной Азией, а также над регионами Тибета и Гималаев, отмечена самая высокая концентрация "неудовлетворительно совпавших" станций. Это связано как со сложной орографией в данном регионе (например, в горной местности, где отсутствуют данные по нижней части тропосферы и общее число сопоставляемых поверхностей уменьшается, повышается цена несовпадения знаков трендов на оставшихся уровнях в верхней части тропосферы и в стратосфере), так и с невысоким: качеством данных аэрологических наблюдений в этом регионе. В частности, для этого региона, как и для других регионов, охватывающих страны с невысоко развитой культурой зондирования, может оказаться систематической низкая максимальная высота полета зондов.

На рис. 4 приведены вертикальные сечения зональных значений линейных трендов в отдельности за периоды 1964-1998 гг. и 1979 - 1998 гг., для полосы от 70 ю.ш до 80 с.ш. по данным реанализа и радиозондирования.

1964-1998

Долгота

Рис.3. Географическое распределение значений критерия Ъ совпадения знаков трендов в вертикальном профиле за периоды 1964-1998 (вверху) и 1979-1998 (внизу). Серые треугольники - неудовлетворительное, черные крестики - неопределенное, черные кружки — удовлетворительное совпадение.

1964-1998 Данные реанализа 1964-1998 Радиозондирование

1979-1998 Данные реанализа 1979-1998 Радиозондирование

Рис. 4. Вертикальные сечения зональных значений линейных трендов по данным реанализа NCAR/NCEP и радиозондирования.

Выполненное в главе 3 сопоставление вертикальных профилей линейных трендов температуры по данным реанализа NCAR/NCEP и радиозондирования позволяет сделать вывод об их удовлетворительном совпадении, причем совпадения за период 1979-1998 гг лучше, чем за более длительный период 1964-1998 гг.

Итак, наихудшие совпадения значений линейных трендов по радиозондовым данным и по данным реанализа имеют место:

• в участках вертикального профиля с высокой турбулизованностью атмосферы (вблизи поверхности земли и уровня тропопаузы)

• над регионами со сложной орографией

• над регионами с низкой культурой зондирования

• над регионом южной полярной области

Четвертая глава посвящена решению одной из ключевых проблем климатологии, оказывающей решающее воздействие на выводы о тенденциях климатических процессов — обнаружению временных неоднородностей в климатических рядах, оценке их величины и их устранению (иногда именуемой проблемой гомогенизации климатических рядов). В обзорном параграфе четвертой главы обсуждаются те особенности рядов температуры в свободной атмосфере, которые предопределяют необходимость разработки специфических методов гомогенизации, отличных от методов, применяемых, например, для гомогенизации рядов приземных данных. Описаны существующие и используемые различными авторами методы гомогенизации рядов температуры в атмосфере, которые основаны на различных подходах. Однако сопоставление результатов использования различных методов гомогенизации (в частности, на специальном семинаре в НЦКД США в октябре 2000 г) показало, что они плохо согласуются друг с другом. Поэтому необходимы независимые разработки новых методов гомогенизации рядов аномалий температуры атмосферы.

Описанная в четвертой главе методика обнаружения и оценки неоднородностей в рядах аномалий температуры свободной атмосферы основана на сочетании статистических методов обнаружения сдвигов уровня (LS — level shift) во временных рядах с анализом и использованием метаданных, и предусматривает введение в модель ARIMA т.н. интервенционных переменных, соответствующих предполагаемым на основе обоих источников информации сдвигам во временных рядах. Статистический алгоритм обнаружения сдвигов типа LS в рядах основан на предложенном De Jong, Penzer в 1998 подходе и предполагает, что ARIMA модель временного ряда описывается следующим выражением:

где Yt - ряд значений, D(B) — дифференцирующий полином для оператора В • обратного сдвига, JA, - входное значение передаточной функции, ф(В) и 8(B) - полиномы авторегрессии и скользящего среднего соответственно,

— гауссов белый шум. Пусть — переменная регрессии, описывающая скачкообразные изменения среднего уровня ряда. Если скачкообразное изменение происходит в момент i, T|t = 0 при t < i И TJt = 1 при t > i.

Алгоритм сводится к процедуре пошаговой регрессии с перебором по значениям t, с проверкой гипотезы Н0: р = 0 против альтернативной гипотезы в модели

- для каждой переменной в каждой точке. При этом на каждом шаге отбирается наиболее значимая переменная (отсчет временного ряда). Процесс отбора переменных Т[, заканчивается тогда, когда не удается более обнаружить переменные улучшающие модель, либо когда число обнаруженных переменных достигает заданного порогового значения. Методика обнаружения и оценки сдвигов в рядах, применительно к рядам аномалий температуры в атмосфере, предусматривает следующие шесть этапов.

Этап 1. К исходному ряду аномалий температуры применяется статистический алгоритм обнаружения неоднородностей, основанный на подходе АШМА, и изложенный выше. При этом выявляется некоторое количество (в основном, небольшое) точек - отсчетов по временной оси ряда, в которых статистически обнаруживается скачкообразный сдвиг уровня ряда - т.н. точки-кандидаты первого типа.

Этап 2. В дополнение к точкам-кандидатам первого типа, выявляемым на этапе 1 чисто статистическими методами, выявляются т.н. точки-кандидаты второго типа. Точки-кандидаты второго типа, в отличие от точек-кандидатов первого типа, соответствуют тем моментам на временной оси ряда, когда в истории станций имеются документально зафиксированные изменения, могущие привести к потере однородности рядов. В более общем случае, в качестве точек - кандидатов второго типа могут, на основе неформальных соображений, быть отобраны произвольные точки ряда. Путем объединения списков точек-кандидатов обоих типов, формируется результирующий список точек-кандидатов. Общее число точек-кандидатов п. Причем некоторые найденные точки-кандидаты могут быть исключены из сформированного результирующего списка, если известно, что они соответствуют объективно имевшим место скачкообразным изменениям ряда (например, скачкообразные похолодания в нижней стратосфере после окончания периодов послевулканических потеплений). Этап 3. Конструируются п новых искусственных переменных п (п - число точек - кандидатов первого и второго типов, т.е. выявленных статистически и на основе анализа метаданных, и окончательно отобранных на этапе 2) Эти переменные, представляющие собой ступенчатые функции с единичной амплитудой, конструируются по принципу:

i = l,..., II.

Здесь - момент во временном ряду, соответствующий i-й точке-

кандидату.

Конструируется комбинированная авторегрессионная модель следующего вида:

Здесь AT аномалия температуры, t - номер временного отсчета (для рядов месячных аномалий - порядковый номер месяца в ряду), ATO - константа (свободный член регрессионной части модели), jj - коэффициент линейного тренда,

включающая в качестве предикторов номер месяца для оценки трендовой компоненты, и набор ступенчатых функций ) с соответствующими коэффициентами (интервенционная часть модели). Наличие дополнительных предикторов - ступенчатых функций, соответствующих т.н. моментам интервенций, отличает рассматриваемую здесь модель от рассмотренных в Главе 3 комбинированных моделей ARIMA со структурной частью.

— авторегрессионная порядка Р часть модели, выражаемая соотношением: -ф1 Уц _ф2 Vt-2... -ФР ^-Р +£{ где - значения остатков порядка 1 (т.е. имеющих временной лаг [, <р| -коэффициенты, ¡=1,...,Р, £( - остаточная ошибка, независимо и нормально распределенная с нулевым средним и дисперсией

Этап 4. Рассчитываются параметры новой комбинированной модели АШМА, со включенными на Этапе 3 дополнительными переменными ). При этом уточняются значения линейного тренда р для модели с временными неоднородностями (они, вообще говоря, уже отличаются от значений для моделей, не содержащих ступенчато меняющихся переменных -предикторов), и находятся значения амплитуд сдвигов с учетом знаков. Этап 5. Повторяются действия этапа 1. Статистический алгоритм обнаружения сдвигов применяется вновь, причем исходной является комбинированная модель Этапа 4. Если при этом статистическими методами не удается обнаружить дополнительных точек ряда - кандидатов на наличие сдвигов уровня (LS), анализ переходит к следующей стадии. В случае же, если статистическими методами удается обнаружить дополнительные точки - кандидаты на наличие сдвига уровня (LS), этап 3 повторяется.

(1)

п

регрессионная (структурная) часть модели,

Этап 6. Этот этап осуществляется только в том случае, когда ставится задача получения откорректированного ряда в качестве выходного результата. Итоговый перечень точек временного ряда, в которых обнаружены сдвиги, и величины этих сдвигов, запоминаются. Из значений исходного ряда вычитаются значения ступенчатых функций, соответствующих моментам начала сдвига, и имеющих амплитуды скачкообразных изменений, равные найденным на Этапе 4 статистическими методами коэффициентам при искусственно введенных дополнительных предикторах F(t, ) . После этого получается трансформированный ряд (ряд откорректированных значений), который запоминается. Для полученных откорректированных значений ряда могут быть пересчитаны линейные тренды (например, обычные МНК оценки). При этом результаты будут эквивалентны оценкам трендов для комбинированных моделей ARIMA типа (1).

Отличительными особенностями метода являются, во-первых, его универсализм с точки зрения выбора вводимых в статистическую модель точек - кандидатов на скачкообразный сдвиг, и, во-вторых, возможность оценки влияния обнаруженных неоднородностей на знаки и величины трендов одновременно с построением статистической модели. Последнее обстоятельство делает необязательной замену исходного ряда т.н. гомогенизированным рядом, что позволяет осуществлять процесс гомогенизации временных рядов температуры атмосферы более гибко, исследуя влияние на величины трендов большого числа вариантов выбора точек-кандидатов. Таким образом, появляется возможность перебора большого числа вариантов в анализе «что - если», принятия или непринятия предположений о наличии скачкообразных изменений ряда в тех или иных точках, оценки влияния на тренды не только собственно неоднородностей, которые необходимо в последующем корректировать, но и объективно существующих скачкообразных изменений рядов, корректировка которых недопустима и приведет к неверным выводам, но численное значение изменения, а также степень их влияния на значения трендов, представляют самостоятельный интерес.

В заключительных разделах Главы 4 приводятся результаты испытания метода на рядах аномалий температуры в тропосфере и нижней стратосфере как для земного шара и отдельных широтных зон, так и для отдельных длиннорядных станций радиозондирования. В последнем случае удается обнаружить статистическими методами значительную долю точек ряда, в которых имеются скачкообразные сдвиги, документально подтвержденные метаданными.

Пятая глава диссертации посвящена оценкам сигналов крупномасштабных климатических изменений по ансамблю массивов радиозондовых и спутниковых данных аномалий температуры в свободной атмосфере. Поскольку ни один из существующих массивов не может рассматриваться в

качестве эталонного, задача исследования состоит в том, чтобы получить более правдоподобные оценки величин сигналов некоторых известных крупномасштабных климатических процессов на основе совместного использования данных различных массивов.

В пятой главе рассматривается ансамбль массивов, подготовленных, пополняемых и исследуемых различными группами авторов. Ансамбль включает пять массивов аномалий температуры воздуха, подготовленных на основе данных радиозондирования:

• Angell-63 - известные ряды Дж. Анджелла, созданные на базе массива 63 станций земного шара,

• Angell-54 - новый массив, созданный Дж. Анджеллом после ревизии предыдущего массива и исключения 9 станций тропической зоны, для которых отмечались экстремально большие по абсолютной величине тренды температуры в слое 300-100 гПа,

• HadRT - созданный Д. Паркером с соавторами на основе сообщений КЛИМАТ ТЕМП в Гадлеевском Центре Прогноза и Анализа Климата Метеослужбы Великобритании массив месячных аномалий в узлах сетки на девяти изобарических поверхностях между 850 и 30 гПа,

• LKS (от Lanzante, Klein, Seidel) - созданный Дж. Ланзанте и С. Клейном (Лаборатория Геофизической Гидродинамики - GFDL NOAA) и Д. Сейдел (Лаборатория Атмосферных Ресурсов — ARL NOAA) массив на основе данных 87 радиозондовых станций,

• ВНИИГМИ - массив созданный автором во ВНИИГМИ-МЦД с использованием данных CARDS/MONADS, объективного анализа месячных средних в узлы регулярной сетки,

- и три массива, подготовленных на основе данных микроволнового зондирования с полярноорбитальных ИСЗ серии NOAA:

• UAH-MSU версия D — массив, созданный в Университете штата Алабама в Хантсвилле,

• UAH-MSU версия 5 - созданный там же массив (отличается от версии D тем, что в ней дополнительно использованы данные AMSU и применены нелинейные алгоритмы коррекции суточного цикла для инструмента MSU),

• RSS-MSU - массив, созданный в Remote Sensing Systems, Inc. с использованием иных, чем у массивов UAH, процедур обработки и слияния данных MSU.

Для исследования взяты ряды месячных аномалий температуры для земного шара, обоих полушарий, тропической зоны (30 ю.ш. - 30 с.ш.), по радиозондовым данным -для вертикальных слоев 850-300 гПа, 300-100 гПа

100-50 гПа, по спутниковым данным -для слоев МБШ, МБШ, М8ШЬТ. Ряды для слоев М8и4, МБШ, М8ШЬТ были также смоделированы на основании радиозондовых данных массивов ЬО и

Ыааят.

Рис. 5. Осредненные по ансамблю ряды аномалий температуры различных слоев атмосферы (тропическая зона для 300-100 гПа и глобальные для остальных)

На рис.5 приведены осредиенные по ансамблю ряды аномалий температуры различных слоев атмосферы, и, для сравнения, ряды квазидвухлетнего цикла в стратосфере (QBO) и индекса южного колебания (SOI).

Попутно решалась задача детального сопоставления массивов, входящих в ансамбль. Для сопоставления вычислялись коэффициенты корреляции между рядами. В таблицах 3-5 приведены значения коэффициентов корреляции для слоев 850-300 (радиозондовые данные), 100-50 (радиозондовые данные) и слоя MSU2 (данные MSU и смоделированные на основе радиозондовых данных ряды аномалий температуры для этого слоя).

В таблицах 3-5 в левых нижних треугольниках представлены коэффициенты корреляции для рядов месячных аномалий с удаленными линейными трендами, характеризующие сходство рядов в воспроизведении процессов внутригодового масштаба. В правых верхних треугольниках таблиц 3-5 представлены коэффициенты корреляции для рядов годовых аномалий без удаления линейных трендов (характеризуют сходство рядов в воспроизведении долгопериодных тенденций).

Как следует из результатов вычисления корреляций, в том числе приведенных в таблицах 3-5, ряды на основе радиозондовых данных обладают меньшим сходством в воспроизведении высокочастотных особенностей (причиной может служить неравномерное и неодинаковое для радиозондовых данных пространственное распределение наблюдений), но большим сходством в воспроизведении долгопериодных тенденций. Ряды на основе спутниковых данных (UAH и RSS) напротив, обладают большим сходством в воспроизведении особенностей внутригодового масштаба (благодаря, в том числе, одинаковому и равномерному покрытию территории земного шара), зато меньшим сходством в воспроизведении долгопериодных тенденций (в том числе, из-за различных подходов к совмещению отрезков рядов от разных спутников и учета неоднородностей в рядах).

Таблица 3

850-300 rib Angell-63 Angdl-54 HadRT DCS ВНИИГМИ

Angell-63 .97 55 .92 .96

AngeIl-54 .94 53 .92 .94

HadRT .78 .75 .95 .97

LKS .75 .70 ¿9 53

ВНИИГМИ .81 .77 .67 .82

Таблица 4

100-50гПа Angell-63 Angdl-54 HadRT LKS ВНИИГМИ

Angdl-63r .96 .94 54 .94

Angdl-54 &6 51 .91 .92

HadRT .68 57 .97 .99

LKS .75 .64 .76 .96

ВНИИГМИ .70 59 .78 .80

Таблица 5

МБШ иАН-Б и АН-5 НасЖТ ЬКБ

ИАН-Б 1.00 .91 .82 .86

иАН-5 1.00 .88 .84 .85

ЯБЗ - .98 .98 .62 .78

НасЖТ 55 59 51 .91

ЬКБ .84 .84 .85 58

В качестве крупномасштабных климатических процессов рассматриваются квазидвухлетняя цикличность (КДЦ) в стратосфере, явление Эль-Ниньо-

Рис. 6.

Южное Колебание (ЭНЮК) в тропосфере, скачкообразные потепления в стратосфере после трех известных вулканических извержений (Агунг в 1963 г, Эль-Чичон в 1982 г и Пинатубо в 1991 г.), резкое потепление в тропосфере в 1976-77 гг. и, наконец, линейные тренды.

На рис.6 показаны значения климатических сигналов (сверху вниз): ЭНЮК, тропосферного потепления 1976-77 гг., КДЦ в стратосфере и реакции стратосферного потепления после извержения Пинатубо в 1991 г. -полученных по индивидуальным массивам радиозондовых и спутниковых данных.

Еще одним исследованным крупномасштабным сигналом являются линейные тренды. В данном сопоставлении были использованы МНК оценки трендов. Оценки линейных трендов (°С/10 лет) за 1958-1997 гг для различных вертикальных слоев и различных широтных зон, полученные на основе радиозондовых данных, приведены на рис. 7.

Рис.8.

Оценки линейных трендов для периода 1979-1997 для рядов М8и4, МЭи2, МБШЬТ, полученных на основе спутниковых и моделированных на основе радиозондовых данных, приведены на рис. 8.

Описываются оценки перечисленных климатических сигналов, полученные на основе индивидуальных массивов ансамбля. Для количественной оценки соотношения неопределенностей в оценках климатических сигналов, вводятся следующие обозначения.

По каждому из индивидуальных рядов ансамбля пусть оценивается климатический сигнал В, причем стандартная ошибка его оценки обозначается 8Б(Б). Пусть МСО - медианное для всех индивидуальных оценок значение стандартной ошибки климатического сигнала:

МСО=те<1 (8Е1(В), 5Е2(В),...,8Еп(В)),

где п -число индивидуальных рядов в ансамбле, 8Б1(Б), 8Б2(Б),..., 8Бп(Б) - стандартные ошибки климатического сигнала В, оцененные по первому, второму, ..., п-му рядам соответственно. МСО есть мера некоторого срединного, наиболее типичного для ряда, индивидуального значения неопределенности оценки климатического сигнала.

Вторая вводимая величина представляет собой псевдостандартное отклонение индивидуальных значений оценок сигнала В . Псевдостандартное отклонение обозначим через ПСО. Если Б1, Б2, ..., Вп - значения оценок сигнала В , полученные в отдельности по первому, второму, ... , п - му массиву ансамбля, и МКР — межквартильное расстояние выборки значений Б1, Б2, ..., Вп , т.е. разница между 75% и 25% квартилями упорядоченной выборки Б1, Б2,..., Вп значений климатического сигнала, то

ПСО=МКР/1349,

Очевидно, что ПСО является характеристикой разброса индивидуальных оценок величины сигнала В при рассмотрении ансамбля массивов. . Для сопоставления двух источников неопределенности при оценивании климатических сигналов на основе ансамбля массивов, рассматривается соотношение:

И =2* МСО/ ПСО

При Я »1 неопределенности в индивидуальных оценках сигнала, полученные по отдельным массивам ансамбля, намного превосходят неопределенность, связанную с различиями оценок этого сигнала по отдельным массивам, и поэтому для получения более не менее объективной оценки величины сигнала не обязательно использовать ансамблевую оценку

амплитуды сигнала, достаточно ограничиться оценками климатического сигнала на основе отдельного индивидуального массива.

Напротив, если R близко к 1 или меньше 1, то степень неопределенности в оценке климатического сигнала, связанная с разбросом индивидуальных значений оценок климатического сигнала, становится важным фактором в общей неопределенности оценки сигнала. В таких ситуациях применение ансамблевой оценки (в нашем случае - медианы индивидуальных значений величин сигнала ансамбля), представляется более обоснованным, чем использование какой-либо из индивидуальных оценок величины сигнала. Обе меры разброса, и МСО и ПСО, являются непараметрическими статистиками, нечувствительными как к значительным выбросам величин амплитуды сигнала, так и к значительным выбросам значений стандартных ошибок этих величин. Соответственно, критерий R является робастным, предпочтителен, если в ансамбле имеются ряды с резко отличающимися от других рядов характеристиками.

Значения медианных оценок некоторых из рассматриваемых крупномасштабных сигналов в рядах ансамбля, а также соответствующие значения МСО, ПСО и критерия R приведены в таблицах 6-10. В этих таблицах приняты следующие обозначения рассматриваемых широтных зон: Т — тропики, О - земной шар, 8Ы - северное, КЫ - южное полушарие.

Таблица 6

Сигнал Зона Слой- Медиана МСО ПСО ы

энюк Т 850-300 -0.050 0.019 0.008 5.0

энкж Т МБШ -0.064 0.024 0.001 42.3

энюк в 850-300 -0.013 0.014 0.005 5.5

энюк в мзш -0.025 0.013 0.002 16.3

Таблица 7

Сигнал Зона Слой Медиана МСО ПСО Я

1976-77 сдвиг Т 850-300 0.34 0.14 0.10 2.7

1976-77 сдвиг в 850-300 0.30 0.09 0.07 2.6

Оказывается, что для четырех видов рассмотренных сигналов: ЭНЮК (таблица 6), скачкообразного тропосферного потепления 1976-77 гг. (таблица 7), КДЦ (таблица 8) и послевулканического потепления в стратосфере (таблица 9), значение робастного критерия соотношения мер неопределенностей R намного превышает единицу, поэтому каждый из этих сигналов может быть оценен по одному индивидуально взятому массиву.

Таблица 8

Сигнал Зона Слой Медиана МСО ПСО К

КДЦ т 100-50 -0.0051 0.0065 0.0013 10.0

КДЦ т 300-100 -0.0026 0.0052 0.0006 16.9

КДЦ т ШШ -0.0056 0.0050 0.0007 14.7

КДЦ в М5Ц4 -0.0002 0.0039 0.0007 11.5

Таблица 9

Сигнал Зона Слой Медиана МСО ПСО Я

Агунг Т 100-50 0.89 0.68 031 4.4

Эль-Чичон т 100-50 0.55 0.51 0.19 5.4

Эль-Чичон т М5Л4 037 0.41 0.10 8 2

Пинатубо т 100-50 0.57 0.50 0.17 5.9

Пинатубо т ШИ4 0.41 0.41 0.06 13.0

Пинатубо в 100-50 0.42 0.56 0.19 5.9

Пинатубо в ШШ 036 0.58 0.09 12.2

Иная, чем для перечисленных выше четырех видов сигнала, картина наблюдается для трендов (Таблица 10), для которых значения соотношения R превышают 2 только в сигналах, полученных на основе радиозондовых наблюдений рядов аномалий слоя 100-50 гПа за период 1958-1997 гг. Для остальных же ансамблевых оценок трендов, 0.5 < R < 2.0. Большой разброс индивидуальных значений оценок линейных трендов в массивах ансамбля заметен визуально (Рис. 7 и 8).

Отметим, что одни из самых низких оценок значений R имеют место для слоя 300-100 гПа.

Таблица 10

Период оценки тренда Зона. Слой Медиана мсо псо И

1958-1997 О 100-50 -0.44 0.06 0.08 15

1958-1997 Т 100-50 -0.43 0.09 0.07 2.6

1958-1997 Ш 100-50 -037 0.05 0.04 3.9

1958-1997 БН 100-50 -0.53 0.07 029 05

1958-1997 в 300-100 -0.08 0.03 0.10 0.6

1958-1997 Т 300-100 -0.02 0.04 0.12 0.6

1958-1997 О 850-300 0.09 0.02 0.03 1.6

1958-1997 т 850-300 0.13 0.03 0.03 1.9

1958-1997 ш 850-300 0.08 0.03 0.03 1.8

1958-1997 БН 850-300 0.12 0.02 0.04 1.1

1979-2001 О \1SU4 -0.64 0.20 026 13

1979-2001 Т МБШ -0.60 0.16 0.40 0.8

1979-2001 ш МБШ -0.61 0.13 022 12

1979-2001 БН МБШ -0.62 0.14 034 0.8

1979-2001 в М5Ш 0.01 0.04 0.07 13

1979-2001 Т ШШ 0.03 0.09 0.10 1.8

1979-2001 ш М5Ш 0.08 0.05 0.09 1.1

1979-2001 БН МБШ -0.06 0.04 0.05 1.6

В этой же главе диссертации содержатся результаты анализа процессов в рядах температуры тропосферы, имеющих масштаб нескольких десятков месяцев (межгодовой масштаб). С помощью методов спектрального анализа выявлено наличие в различных рядах аномалий температуры тропосферы цикличностей порядка 35-36 месяцев, а также подтверждено наличие значимого сигнала КДЦ. С помощью метода вейвлетного анализа (с использованием вейвлета Морле) выявлены периоды, когда процессы

межгодового масштаба (цикличности порядка 35-36 месяцев) имели максимальную амплитуду. Индивидуальные особенности проявления цикличностей порядка 35-36 месяцев в различных массивах ансамбля объяснимы различиями методов получения массивов ансамбля.

На основе анализа значений введенного робастного критерия R для соотношения мер неопределенности в ансамблевых оценках крупномасштабных климатических сигналов делается вывод об отличии трендов от других рассмотренных крупномасштабных сигналов, проявляющихся в рядах температуры свободной атмосферы. А именно: в то время, как для других рассмотренных крупномасштабных сигналов мера неопределенности в оценках сигнала по индивидуальным массивам превышает меру неопределенности из-за разброса оценок сигнала между массивами, и для таких сигналов достаточно ограничиться оценкой по одному из индивидуальных массивов, для трендов имеет место обратная картина. Для трендов, мера неопределенности из-за разброса оценок их значений между отдельными массивами ансамбля превышает меру неопределенности в оценках сигнала в индивидуальных массивах. Поэтому именно для трендов температуры в свободной атмосфере, степень неопределенности их оценки может быть уменьшена за счет использования полученных и анализируемых разными независимыми группами исследователей климатических рядов.

Результаты пятой главы хорошо подтверждают справедливость дополнительного, одиннадцатого, принципа проведения климатического мониторинга, который, наряду со сформулированными в 1995 г десятью принципами (Т. Karl et al., 1995), может быть сформулирован следующим образом:

«....для получения наиболее объективной картины изменений ключевых

параметров климата необходима избыточность, а именно: целесообразно использовать избыточные источники данных с множества различных существующих независимых платформ наблюдения, целесообразно, чтобы независимые группы исследователей обрабатывали и анализировали эти данные своими, не зависящими друг от друга, методами, независимо бы создавали климатические ряды, и, наконец, всячески сопоставляли бы их и искали бы объяснения обнаруженным расхождениям».

Этот принцип оказался в полной мере применимым к такому ключевому климатическому параметру, как температура в свободной атмосфере.

В заключении перечислены полученные в диссертационной работе основные результаты:

1. Выполнено исследование полноты данных о температуре в глобальном массиве радиозондовых данных CARDS. На его основе построено семейство производных массивов статистических характеристик метеовеличин в свободной атмосфере.

2. Разработаны в виде единой схемы, реализованы и исследованы методики и схемы пространственного и временного обобщения аэрологических данных глобальной сети станций, в том числе:

• методики расчета одноточечных статистик параметров свободной атмосферы с помощью традиционных процедур и их робастных аналогов,

• методика объективного анализа климатических характеристик свободной атмосферы, основанная на сочетании последовательных коррекций и адаптивной полиномиальной интерполяции»

• схема диагностики текущих изменений температуры в свободной атмосфере, проводимой путем обработки и обобщения полного блока данных радиозондовых наблюдений по глобальной сети станций.

3. Впервые на основе данных массива радиозондовых данных CARDS получены и исследованы тренды в радах температуры тропосферы и нижней стратосферы; выполнено исследование чувствительности оценок трендов температуры в свободной атмосфере к периоду их оценки и к выбору статистической техники вычисления трендов.

4 Впервые выполнено сопоставление трендов температуры в свободной атмосфере, получаемых на основе массивов реанализа NCAR/NCEP, с трендами, полученными на основе обобщения радиозондовых данных.

5. Предложен, реализован и исследован метод обнаружения временных неоднородностей в рядах аномалий температуры в свободной атмосфере, основанный на сочетании статистических процедур и учета метаданных об изменении приборов и схем радиозондовых наблюдений. Метод позволяет оценивать величину скачкообразных изменений в климатических рядах и осуществлять пересчет трендов с учетом обнаруженных неоднородностей, без обязательного получения собственно рядов с внесенными поправками.

6. Выполнено наиболее полное сопоставление существующих массивов аномалий температуры в свободной атмосфере на основе радиозондовых и спутниковых наблюдений, независимо полученных различными группами исследователей, в том числе полученных автором на основе методик настоящей работы. На основе нескольких массивов радиозондовых и спутниковых данных, оценены величины ряда крупномасштабных климатических сигналов в радах аномалий температуры атмосферы, в том числе трендов. Показана целесообразность оценивания трендов в радах температуры атмосферы на основе ансамбля независимо полученных массивов.

7. В различных независимо полученных рядах месячных аномалий температуры тропосферы показано сходство проявления сигналов межгодового масштаба, и сходство эволюции этих сигналов за период инструментальных наблюдений.

Излагается видение автором места данной работы, подчеркивается необходимость дальнейших исследований.

Основные результаты работы изложены в следующих публикациях:

1. Анализ линейных трендов в рядах температуры свободной атмосферы за 1958-1997 гг. Метеорология и гидрология, 1999, №5, стр. 52-68

2. Анализ текущих изменений температуры свободной атмосферы по радиозондовым данным глобальной сети. Метеорология и гидрология, 1997, №1, стр.5-14 (соавторы Р. Г. Рейтенбах, В. А. Оржеховская)

3. Сравнение результатов реанализа с аэрологическими данными. Известия АН. Физика атмосферы и океана, 2002, том 38 №3, с. 301-315 (соавтор К.Г. Рубинштейн)

4. Оценки трендов температуры в свободной атмосфере по данным NCAR/NCEP реанализа и по радиозондовым наблюдениям. Метеорология и гидрология, 2003, №12. с.5-18 (соавторы В.М. Хан, К.Г. Рубинштейн)

5. О чувствительности оценок трендов температуры тропосферы и нижней стратосферы по данным радиозондования. 1: Выбор массива данных, периода рядов и техники их анализа. Метеорология и гидрология, 2004, №5 стр. 21-36

6. О чувствительности оценок трендов температуры тропосферы и нижней стратосферы по данным радиозондования. 2: Обнаружение неоднородностей в рядах месячного разрешения. Метеорология и гидрология, 2004, №6 стр. 5-22

7. Долгопериодные изменения температуры свободной атмосферы (эмпирические исследования). Материалы Юбилейной Всероссийской научной конференции «Фундаментальные исследования взаимодействия суши, океана и атмосферы»М. МГУ, 2002, с.107-108

8. Uncertainty in Signals of Large-Scale Climate Variations in Radiosonde and Satellite Upper-Air Temperature Datasets. Journal of Climate, 2004, vol. 17 No. 11 p. 2225-2240 (соавторы Д. Сейдел и др.)

9. Семейство массивов статистических характеристик свободной атмосферы для анализа климата и решения прикладных задач. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2002, вып. 170 стр. 31-48

10.. Эволюция процессов межгодового масштаба в рядах температуры тропосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 2003, вып. 171, стр. 151-162 (соавтор А.В. Хохлова)

11.06 оценках изменчивости средней температуры свободной атмосферы по данным радиозондовых наблюдений. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1988, вып. 147, с. 13-19 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

12.0n the sensitivity of trends in upper-air temperature series. 27 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. 21-25 October 2002. George Mason University in Fairfax, Virginia. USA http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/outreach/proceedings/cdw27_proce edings/ asterin2_2002.pdf

13.Устойчивые оценки параметров сдвига и масштаба в климатологической обработке данных аэрологических архивов. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1990, вып. 153, с. 30-42

14.Анализ радов сезонных аномалий температуры свободной атмосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1991, вып. 157, с. 3-12 (соавтор Р.Г. Рейтенбах).

15.Оценки аномалий температуры свободной атмосферы в 1993-1994 гг. Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 1996, вып. 161, стр. 3-8 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

16.Сравнительный анализ климатических архивов средних значений метеовеличин свободной атмосферы в узлах сетки. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1988, вып. 143, с. 78-92. (соавтор Т.Ю. Рощина)

17.Создание массивов климатологических характеристик свободной атмосферы в узлах сетки методом объективного анализа. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1986, вып. 135, с. 3 - 45 (соавтор Р.Г. Рейтенбах).

18.Оценка точности полей средних значений метеовеличин свободной атмосферы, получаемых методами объективного анализа. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1986, вып. 135, с. 45-55 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

19.Схема анализа полей климатологических характеристик последовательными коррекциями с адаптивной полиномиальной интерполяцией. Труды ВНИИГМИ- МЦЦ, 1985, вып. 115, с. 63-70 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

20.Алгоритм и методы оптимизации в схеме объективного анализа климатологических характеристик. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1985, вып. 115, с. 70 -77 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

21.A Review of Recent Upper-Air Temperature Anomalies as Derived from Global Radiosonde Network. Proc. 21 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. 1996, NOAA, pp. 53-56 (соавторы Р.Г. Рейтенбах, СВ. Трутнев)

22.An Objective Analysis Scheme for Climatological Parameters. 13th Conference on Probability and Statistics in Atmospheric Science. AMS, 1996, p. 334-338 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

23.Comparison of Free Atmosphere Temperature and Humidity Data of CARDS with the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data and with

Numerical Experiment Re

to? WCRP Conference on БИБЛИОТЕКА J 33

08 S3 цт |

Reanalyses,, WCRP-109, WMO/TD-NO. 985, p.38-42 (соавторы К.Г. Рубинштейн, Р. Эскридж)

24.Comparison of Free Atmosphere Temperature and Humidity Data of CARDS with the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data for 1958-1998. Proc. 25 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 2000, NOAA, p. 86-89 (соавтор К.Г. Рубинштейн)

25.Comparison of Upper Air Temperature Variations in the Past and Current Decades Derived from the Global Radiosonde Database and from the Microwave Sounding Unit Proc. 22 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1997, NOAA, p. 214-217 (соавторы В.А. Оржеховская, Н.М. Мишина)

26.Monthly Aerological Data Set: Some Features and Comparison of Upper Air Temperature Data to the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data. Proc. 22 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1997, NOAA, p. 210-213 (соавтор Р. Эскридж)

27.On the Interdecadal Variability of Upper-Air Troposphere Temperature: the Wavelet Analysis Approach. Proc. 23 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1998, NOAA, p. 151-154 (соавтор А. Хохлова)

28.Robust Estimates of Location and Scale Parameters in Climatological Analysis of Radiosonde Data. Sixth International Meeting on Statistical Climatology. Ireland, University College, 1996, p. 645-648

29.Temperature Changes in Atmosphere: Strong Signal of Global Cooling in Lower Stratosphere. Sixth International Meeting on Statistical Climatology. Ireland, University College, 1996, p. 235-238 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

30.Trends in the Upper-Air Temperature Anomalies Series: 1958-1997. Proc. 23 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1998, NOAA, p. 166-169

31.Temperature Variations in Troposphere and Lower Stratosphere in 19931994. Proc. of the Nineteenth Annual Climate Diagnostics Workshop, U.S. Dept. of Commerce, 1995, p. 126-129 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

32.Temperature Changes of the Atmosphere in the 90's. Proceedings of the 18th Annual Climate Diagnostics Workshop, US Department of Commerce, NOAA.1994, p. 202-206 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

33.Detection of climate change using the CARDS data set. World Meteorological Organization. Instruments and Observing Methods. Report N 49. WMO/TD N 462, 1993, pp.461-463 (соавтор Р. Эскридж)

34.Detection of climate change using the CARDS data set. AMS Conference, Jan. 17-22, Anaheim, California, Eighth Symposium on Meteorological Observations and Instrumentation, 1993, J83-J84 (соавтор Р. Эскридж)

35.The analysis of free atmosphere temperature seasonal anomaly series. Proceedings of the 15-th Annual Climate Diagnostics Workshop, US, Department of Commerce, NOAA March 1991, p.365-372 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

36.Устойчивые статистические методы в оценке климатологических параметров свободной атмосферы. Тезисы докладов Ш Всесоюзной конференции «Перспективные методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных полей и процессов», Гродно, 1988, с. 149-150

37.Free atmosphere temperature variations from historical radiosonde data. Proceedings of the international symposium on the little ice age climate (1992) Tokyo, Japan, 1991, Edited by Prof. T.Mikami, p. 266-274

38.Variations of Upper-Air Temperature in 1998-1999 and their Effect on Long Period Trends. Proc. 24 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1999, NOAA, p. 222-225

В публикациях, подготовленных в соавторстве, автор лично выполнил:

формулировку задачи и обоснование метода объективного анализа климатических характеристик свободной атмосферы, разработку метода и его реализацию, расчеты и исследования сходимости процедур объективного анализа, написание публикаций

постановку задачи и методики сопоставления характеристик температуры в атмосфере на основе радиозондовых данных и данных реанализа, в том числе трендов, - разработку критерия отбора длиннорядных станций, подготовку массивов на основе CARDS/MONADS, формулировку критериев обобщенного сопоставления характеристик температуры в атмосфере, осуществил ряд расчетов и обобщений, написание и редактирование публикаций

для ансамбля радиозондовых и спутниковых рядов - серию расчетов, формулировку робастного критерия оценки степени неопределенности климатического сигнала на основе ансамбля рядов, подготовку унифицированного формата рядов для формирования ансамбля, предложил ряд определений и терминов, непосредственно принимал участие в постановке задачи, анализе и обсуждении всех результатов, подготовке и доработке текстов и иллюстративного материала публикаций и докладов, осуществил представление докладов на международных научных мероприятиях.

Подписано к печати 21.04 2004. Формат 60*84/16. Печ. л. 2.2. Тираж 140 экз. Заказ № 92.

Отпечатано в ГУ ВНИИГМИ-МЦД, г. Обнинск, ул. Королева, 6.

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Стерин, Александр Маркович

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИСТОЧНИКИ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ О ТЕМПЕРАТУРЕ СВОБОДНОЙ АТМОСФЕРЫ

1.1. Радиозондовые наблюдения

1.2. Данные зондирования атмосферы с искусственных спутников Земли

1.3. Данные проектов реанализа

1.4. Массив CARDS (Comprehensive Aerological

Reference Data Set)

1.5. Резюме по главе

ГЛАВА 2. ОБРАБОТКА И ОБОБЩЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ О СВОБОДНОЙ АТМОСФЕРЕ

2.1. Схемы и методы обработки и обобщения эмпирических данных о температуре в свободной ф атмосфере

2.2. Построение информационных продуктов на основе массивов радиозондовых данных

2.3. Массив MONADS (MONthly Aerological Data Set)

2.4. Схема объективного анализа климатических характеристик свободной атмосферы

2.5. Отбор подмножества станций для климатологического анализа температуры

2.6. Сопоставление месячных полей реанализа и месячных статистик данных радиозондирования ч

2.7. Схема диагностики текущих изменений температуры свободной атмосферы

2.8. Резюме по главе

ГЛАВА 3. ДОЛГОПЕРИОДНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ИЗМЕНЕНИЙ ТЕМПЕРАТУРЫ В СВОБОДНОЙ АТМОСФЕРЕ

3.1. Оценки трендов температуры в свободной атмосфере

3.2. Чувствительность трендов к периоду их оценки

3.3. Чувствительность трендов к выбору статистической техники их оценивания

3.4. Модели рядов аномалий температуры в атмосфере с учетом авторегрессии

3.5. Сопоставление оценок трендов по данным радиозондирования и реанализа NCAR/NCEP

3.6. Резюме по главе

ГЛАВА 4. ОБНАРУЖЕНИЕ И УСТРАНЕНИЕ НЕОДНОРОДНОСТЕЙ В РЯДАХ ТЕМПЕРАТУРЫ

СВОБОДНОЙ АТМОСФЕРЫ

4.1. Существующие подходы и методы

4.2. Описание метода обнаружения неоднородностей в рядах температуры свободной атмосферы

4.3. Результаты и их обсуждение (глобальные и зональные ряды)

4.4. Результаты и их обсуждение (ряды для отдельных станций)

4.5. Резюме по главе

ГЛАВА 5. ОЦЕНКА КЛИМАТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В

РЯДАХ ТЕМПЕРАТУРЫ АТМОСФЕРЫ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЯ ЭМПИРИЧЕСКИХ МАССИВОВ *

5.1. Состав и особенности рядов аномалий температуры атмосферы ансамбля

5.2. Оценки величины крупномасштабных климатических сигналов

5.3. Оценки линейных трендов на основе ансамбля массивов радиозондовых и спутниковых данных

5.4. Особенности проявления в рядах аномалий температуры тропосферы процессов межгодового масштаба и эволюции этих процессов в период инструментальных наблюдений

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Методы и результаты эмпирико-статистического анализа климатических изменений температуры воздуха в свободной атмосфере"

Проблема изменения климата является на сегодняшний день одной из ключевых для человечества. Происходящие в климатической системе процессы потепления у поверхности земли оказывают существенное влияние на различные отрасли экономики и на многие сферы социальной жизни. Однако изучения процессов климатического масштаба только у поверхности земли недостаточно для правильного представления о тенденциях изменения климата. Здесь необходимо комплексное исследование крупномасштабных изменений всех компонентов климатической системы: поверхности земли, гидросферы, атмосферы, криосферы.

Первые же эксперименты с моделями отклика климатической системы на процессы роста концентрации парниковых газов в конце 80-х- начале 90-х годов показали, что реакция потепления на рассматривающиеся различные сценарии роста концентрации парниковых газов, должна проявляться в тропосфере более явственно, чем на поверхности суши и океана. Полученные эмпирическим путем ряды глобальной температуры приповерхностного слоя демонстрируют значительное потепление в течение последних двух десятилетий прошедшего столетия. Однако эмпирические исследования изменений температуры в атмосфере, а именно, в слое тропосферы, за этот же период, демонстрировали тенденции, отличные, а порой противоположные, тем, которые наблюдаются в приземном слое.

Указанные расхождения, в ряде случаев, используются (и небезосновательно!) для далеко идущих выводов об отсутствии тенденций глобального потепления в климатической системе. Поэтому, начиная с середины 90-х годов, самым тщательным образом перепроверяются все этапы исследований, связанных с получением, обработкой и анализом данных температуры в свободной атмосфере.

Основной вывод, следующий из тщательной перепроверки результатов анализа трендов температуры в атмосфере, малоутешителен. Он сводится к утверждению, что, при всей важности проблемы, степень неопределенности знаний о климатических изменениях температуры в свободной атмосфере еще весьма велика. На это обращается самое серьезное внимание в Обзорных докладах Межгосударственной группы экспертов по изменениям климата (МГЭИК) /72 , 100 /. Особую тревогу вызывают расхождения в скорости тропосферного потепления и потепления у поверхности земли в период проведения спутниковых наблюдений (с 1979 г). В последнем, вышедшем в 2001 году, Третьем обзорном докладе МГЭИК /100 / подчеркивается, что «с момента начала спутниковых наблюдений температура в нижней и средней тропосфере повышалась, по данным спутниковых и радиозондовых наблюдений, всего на 0.04 и 0.03 град. С/10 лет соответственно, что на 0.12 град. С/10 лет меньше, чем скорость повышения температуры у поверхности за тот же период. Вероятнее всего, что около половины этой разности скоростей потепления можно объяснить различиями в пространственной обеспеченности данными и реальными физическими воздействиями вулканических извержений и явления Эль-Ниньо - Южного Колебания. Остающаяся же половина разности скоростей потепления, по-видимому, является реальностью, но продолжает быть, увы, необъясненной».

Указанная неопределенность наших представлений обусловлена, прежде всего, рядом трудностей на всех этапах получения и анализа эмпирических данных о состоянии свободной атмосферы.

Каждый из существующих в настоящее время источников регулярно поступающих эмпирических данных о температуре свободной атмосферы -данные радиозондирования и данные микроволнового зондирования с ИСЗ -имеет ряд особенностей и недостатков. Неучет этих особенностей и минусов источников может, в конечном счете, сделать неверными выводы о тенденциях изменения температуры.

На выводы о тенденциях изменений температуры в свободной атмосфере влияют алгоритмы и технологии обработки, пространственного и временного обобщения исходных данных наблюдений, методы эмпирико-статистического анализа, используемые в климатических исследованиях.

Как радиозондовые, так и спутниковые данные отличаются наличием л временных неоднородностей, возникающих из-за особенностей смен систем наблюдений и обработки данных. Происхождение этих неоднородностей у каждого из видов данных связано со своими, специфическими причинами. Указанные временные неоднородности влияют на значения и выводы о величинах трендов в рядах. Поэтому в последнее время прилагаются значительные усилия для обнаружения неоднородностей и их устранения. Однако этот процесс несет опасность ошибочного отнесения к неоднородностям и устранения влияния на тренды процессов, объективно происходящих в климатической системе. На сегодняшний момент, имеющиеся разрозненные методы обнаружения и устранения неоднородностей еще плохо согласуются друг с другом.

Безусловно, картина долгопериодных тенденций изменений температуры в свободной атмосфере искажается процессами более мелкого пространственного и временного масштаба, происходящими как в самой свободной атмосфере, так и в приповерхностном слое над сушей и океанами, и поэтому весьма важно дифференцировать результаты влияния этих процессов от результатов влияния искусственных неоднородностей, возникающих, как уже упоминалось, в рядах из-за особенностей смен систем наблюдений и обработки данных.

Настоящая работа посвящена решению ряда проблем методического и технологического характера, возникающих при обработке и анализе данных температуры текущих и исторических радиозондовых наблюдений с глобальной сети, и выполненным на основе этих решений исследованиям климатических изменений температуры в свободной атмосфере.

Актуальность работы обусловлена охарактеризованной выше сложившейся ситуацией. Вкратце, ее можно сформулировать следующим образом. В условиях меняющегося климата, знания о характере и тенденциях его изменения, необходимы для принятия правильных и своевременных решений по адаптации экономики и социальной сферы. Температура в свободной атмосфере относится к числу первостепенных, ключевых параметров климатической системы. Она, как известно, считается относительно хорошо изученной метеорологической величиной, по сравнению с другими метеовеличинами в свободной атмосфере. Продолжительность регулярных наблюдений за температурой атмосферы по всему земному шару -представляется достаточной для того, чтобы сделать выводы о долгопериодных тенденциях ее изменения. Однако результаты исследований, полученные разными авторами, на основе их собственных методик обработки и эмпирико-статистического анализа данных разных наблюдательных платформ, не только не вполне сопоставимы между собой количественно, но порой и качественно противоречивы. В итоге, степень неопределенности существующих представлений о характере изменений температуры в свободной атмосфере еще очень велика, на что обращено внимание в ряде важнейших международных документов, в частности, в обзорных докладах МГЭИК (1995 и 2001 г) /72, 100/. В значительной мере такая ситуация обусловлена проблемами обработки и обобщения существующих эмпирических данных о параметрах свободной атмосферы, методическими и технологическими трудностями получения рядов температуры в атмосфере и их статистического анализа. Идеальным образом задача обработки, обобщения и анализа эмпирических данных о температуре в свободной атмосфере никем не решена и решена быть не может, хотя бы потому, что слишком существенны недостатки каждого из существующих видов данных. Поэтому, для получения возможно более объективных знаний о таком важнейшем параметре климатической системы вполне разумным представляется подход, состоящий в построении независимых схем и методик эмпирико-статистического анализа данных о температуре в атмосфере, взаимного сопоставления их результатов с результатами анализа данных других платформ и результатами других авторов, и получении выводов о характере климатических изменений температуры атмосферы на основе совместного анализа существующих независимо полученных массивов климатических данных.

Цель диссертационной работы. Цель работы состоит в том, чтобы, используя наиболее полный за исторический период и регулярно пополняемый текущими данными массив радиозондовых данных по глобальной сети, разработать и реализовать методы и технологии их пространственного и временного обобщения, получить на их основе семейство массивов климатических характеристик метеовеличин в свободной атмосфере, и, выполнив анализ рядов температуры в атмосфере, сопоставления с рядами других авторов, получить более достоверные представления о характере и тенденциях климатических изменений температуры в атмосфере за период инструментальных наблюдений.

Направление исследований. Первое направление исследований -обоснование, разработка и реализация методов и технологий обработки, обобщения и эмпирико-статистического анализа данных за весь период радиозондовых наблюдений по глобальной сети. Второе направление исследований - построение семейства массивов климатических характеристик свободной атмосферы на основе радиозондовых данных, в том числе климатических рядов температуры. Третье направление исследований - анализ полученных автором рядов температуры в свободной атмосфере, их сопоставление с рядами других авторов.

Методы исследований, используемые в работе, включают: обработку данных радиозондовых наблюдений, расчеты статистических характеристик температуры в атмосфере для станций глобальной сети, в том числе робастных (устойчивых) статистических характеристик сдвига и масштаба, объективный анализ статистик в узлы сетки, различные пространственные обобщения температуры и ее аномалий (по вертикали и по широтным зонам, полушариям, земному шару), статистические (традиционные и нетрадиционные) методы регрессионного анализа, методы анализа временных рядов, в первую очередь, модели авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA) рядов, модели ARIMA со структурными переменными, методы спектрального и вейвлетного анализа временных рядов, методы оценки крупномасштабных климатических сигналов в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы на основе ансамбля независимых климатических рядов.

Достоверность и обоснованность. Полученные в работе результаты анализа климатических рядов температуры в атмосфере, основаны на высококачественных климатических массивах, расчет которых проводился с использованием данных, прошедших комплексный контроль. Результаты оценки трендов и других климатических сигналов всесторонне сопоставляются с результатами, полученными на основе обработки спутниковых данных, а также результатами независимо проведенной другими методами обработки радиозондовых эмпирических данных, и, наконец, результатами обобщения данных проектов реанализа.

На защиту выносятся:

• результаты исследования полноты данных о температуре глобального массива данных CARDS;

• формулировка, разработка и реализация методик и технологий пространственного и временного обобщения аэрологических данных по глобальной сети, построение массива месячных статистических характеристик по свободной атмосфере MONADS,

• схема диагностики текущих изменений температуры в свободной атмосфере на основе данных по глобальной сети станций;

• результаты исследования чувствительности оценок трендов температуры в свободной атмосфере к периоду их оценки и выбору статистического аппарата вычисления трендов

• методики и результаты сопоставления рядов температуры в атмосфере, полученных на основе радиозондовых наблюдений и проектов реанализа NCAR/NCEP

• метод обнаружения скачкообразных сдвигов, оценки неоднородностей и пересчета трендов в климатических рядах, результаты его применения к рядам температуры в атмосфере для земного шара, широтных зон и для отдельных станций

• метод оценки климатических сигналов по ансамблю климатических рядов температуры в атмосфере, полученных на основе радиозондовых и спутниковых данных, и выполненные на его основе оценки некоторых крупномасштабных климатических сигналов в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы

Научная новизна. Построена иерархическая структура семейства климатических массивов по свободной атмосфере, и на базе массива CARDS получено семейство статистических характеристик свободной атмосферы по глобальной сети станций.

Впервые построены и реализованы цельная схема обработки и обобщения аэрологических данных по глобальной сети, а также схема диагноза текущих изменений температуры свободной атмосферы на основе месячного комплекта радиозондовых данных глобальной сети, собираемых с каналов связи. Впервые выполнены оценки трендов температуры свободной атмосферы на основе максимально полного глобального массива радиозондовых данных и за максимально длительный период. Впервые исследована чувствительность трендов температуры в свободной атмосфере к выбору периода рядов и статистического аппарата их оценки. Впервые разработана и реализована применительно к рядам температуры атмосферы методика обнаружения и оценки амплитуд неоднородностей в климатических рядах, основанная на использовании статистического алгоритма и имеющихся метаданных, и позволяющая одновременно производить пересчет трендов. Впервые выполнено всестороннее сопоставление имеющихся рядов температуры в свободной атмосфере, полученных на основе радиозондовых и спутниковых данных, а также в проектах реанализа. Впервые на основе анализа ансамбля существующих рядов температуры в атмосфере получены оценки ряда важнейших климатических сигналов (Эль-Ниньо-Южное Колебание, скачкообразное потепление в тропосфере в 1976-77 гг, квазидвухлетняя цикличность и послевулканические потепления в нижней стратосфере, тренды). С помощью средств вейвлетного анализа впервые получены оценки изменений свойств процессов межгодового масштаба в климатических рядах температуры тропосферы за период радиозондовых наблюдений.

Практическая полезность. В результате выполнения работы на основе обобщения эмпирических радиозондовых данных, подготовлен ряд массивов климатических характеристик в атмосфере, которые могут использоваться в схемах прогноза погоды, а также в различных прикладных исследованиях и разработках, в частности, связанных с конструированием и испытанием летательных аппаратов, обоснованием авиатрасс. Результаты работы могут использоваться также при подготовке и обосновании решений в политической, экономической и социальной сферах, в связи с проблемами глобального потепления.

Реализация результатов. Результаты работы использовались при подготовке Третьего Обзорного Доклада МГЭИК 2001 г (TAR IPCC 2001) /100/, при подготовке Бюллетеней мониторинга климата ВМО (1993 и 1994 г), издания WMO STATEMENT ON STATUS OF GLOBAL CLIMATE (1994). Результаты работы переданы в Государственный фонд данных о состоянии окружающей природной среды, ее загрязнении (Госфонд), размещены в международном электронном издании TRENDS ONLINE / 160 / и на ВЕБ-сайте ВНИИГМИ-МЦД. Полученные в работе массивы статистических характеристик использованы при выполнении ряда исследовательских и прикладных работ.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и представлялись: на Всемирной конференции по изменениям климата (Москва, сентябрь-октябрь 2003 г), на Международной конференции по данным для научных исследований и технологий CODATA 2002 (Монреаль, сентябрь-октябрь 2002 г), на заключительной международной конференции по проекту ACSYS (Исследование климатической системы Арктики - С.-Петербург, ноябрь 2003 г.), на Шестой международной встрече по статистической климатологии (Голуэй, Ирландия, май 1995 г), на ежегодных международных семинарах по диагнозу и прогнозу климата в 1991- 2003 гг, на ежегодных конференциях Американского Метеорологического Общества (AMS) в 1998 и 2003 г, на Второй международной конференции ВПИК/ВМО по реанализу (Великобритания, 2000 г), на международных семинарах по проекту CARDS в НЦКД США (Ашвилл) в 1993, 1994 и 1995 г., на международном симпозиуме по климату малой ледниковой эпохи (Япония. 1991 г), на международном семинаре ВМО - NOAA по исследованию причин расхождений трендов в тропосфере и на поверхности земли (Ашвилл, США, март 1999 г), на ежегодных рабочих встречах по проекту «Управление обменом климатическими данными» в рамках двустороннего российско-американского сотрудничества в области охраны окружающей среды (США, Российская Федерация, 1994-2001 гг), на Юбилейной Всероссийской научной конференции «Фундаментальные исследования взаимодействия суши, океана и атмосферы» (МГУ-РФФИ, Москва, октябрь - ноябрь 2002 г), на III Всесоюзной конференции Перспективные методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных полей и процессов, Гродно, 1988, на Пятом (Казань, 1986 г) и Шестом (Калининград, 1990) Всесоюзных совещаниях по применению статистических методов в метеорологии, заседаниях и сессиях Ученого совета ВНИИГМИ-МЦЦ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 38 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав,

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Стерин, Александр Маркович

Основные результаты работы изложены в следующих публикациях:

1. Анализ линейных трендов в рядах температуры свободной атмосферы за 1958-1997 гг. Метеорология и гидрология, 1999, №5, стр. 52-68

2. Анализ текущих изменений температуры свободной атмосферы по радиозондовым данным глобальной сети. Метеорология и гидрология, 1997, №1, стр.5-14 (соавторы Р. Г. Рейтенбах, В. А. Оржеховская)

3. Сравнение результатов реанализа с аэрологическими данными. Известия АН. Физика атмосферы и океана, 2002, том 38 №3, с. 301-315 (соавтор К.Г. Рубинштейн)

4. Оценки трендов температуры в свободной атмосфере по данным NCAR/NCEP реанализа и по радиозондовым наблюдениям. Метеорология и гидрология, 2003, №12. с. (соавторы В.М. Хан, К.Г. Рубинштейн)

5. О чувствительности оценок трендов температуры тропосферы и нижней стратосферы по радиозондовым данным 1: выбор массива данных, периода рядов и техники их анализа. Метеорология и гидрология, 2004, №5

6. О чувствительности оценок трендов температуры тропосферы и нижней стратосферы по радиозондовым данным. 2: обнаружение неоднородностей в рядах месячного разрешения. Метеорология и гидрология, 2004, №6

7. Долгопериодные изменения температуры свободной атмосферы (эмпирические исследования). Материалы Юбилейной Всероссийской научной конференции «Фундаментальные исследования взаимодействия суши, океана и атмосферы»М. МГУ, 2002, с. 107-108

8. Uncertainty in Signals of Large-Scale Climate Variations in Radiosonde and Satellite Upper-Air Temperature Datasets. Journal of Climate, 2004 (принято к публикации), (соавторы Д. Сейдел и др.)

9. Семейство массивов статистических характеристик свободной атмосферы для анализа климата и решения прикладных задач. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2002, вып. 170 стр. 31-48

10. Эволюция процессов межгодового масштаба в рядах температуры тропосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2003, вып. 171 стр. 151-162 (соавтор А.В. Хохлова)

11.Об оценках изменчивости средней температуры свободной атмосферы по данным радиозондовых наблюдений. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1988, вып. 147, с. 13-19 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

12.On the sensitivity of trends in upper-air temperature series. 27 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. 21-25 October 2002. George Mason University in Fairfax, Virginia. USA http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/outreach/proceedings/cdw27proceedi ngs/ asterin22002.pdf

13.Устойчивые оценки параметров сдвига и масштаба в климатологической обработке данных аэрологических архивов Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1990, вып. 153, с. 30-42

14.Анализ рядов сезонных аномалий температуры свободной атмосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1991, вып. 157, с. 3-12 (соавтор Р.Г. Рейтенбах).

15.Оценки аномалий температуры свободной атмосферы в 1993-1994 гг. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1996, вып. 161, стр. 3-8 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

16. Сравнительный анализ климатических архивов средних значений метеовеличин свободной атмосферы в узлах сетки. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1988, вып. 143, с. 78-92 (соавтор Т.Ю. Рощина)

17.Создание массивов климатологических характеристик свободной атмосферы в узлах сетки методом объективного анализа Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1986, вып. 135, с. 3 - 45 (соавтор Р.Г. Рейтенбах).

18.Оценка точности полей средних значений метеовеличин свободной атмосферы, получаемых методами объективного анализа. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1986, вып. 135, с. 45-55 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

19.Схема анализа полей климатологических характеристик последовательными коррекциями с адаптивной полиномиальной интерполяцией. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1985, вып. 115, с. 63-70 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

20.Алгоритм и методы оптимизации в схеме объективного анализа климатологических характеристик. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1985, вып. 115, с. 70 -77 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

21.A Review of Recent Upper-Air Temperature Anomalies as Derived from Global Radiosonde Network. Proc. 21 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. 1996, NOAA, pp. 53-56 (соавторы Р.Г. Рейтенбах, С.В. Трутнев)

22. An Objective Analysis Scheme for Climatological Parameters. 13th Conference on Probability and Statistics in Atmospheric Science. AMS, 1996, p. 334-338 (соавтор P.Г. Рейтенбах)

23.Comparison of Free Atmosphere Temperature and Humidity Data of CARDS with the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data and with Numerical Experiment Results (1979-1988). Second WCRP Conference on Reanalyses,, WCRP-109, WMO/TD-NO. 985, p.38-42 (соавторы К.Г. Рубинштейн, P. Эскридж)

24.Comparison of Free Atmosphere Temperature and Humidity Data of CARDS with the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data for 1958-1998. Proc. 25 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 2000, NOAA, p. 86-89 (соавтор К.Г. Рубинштейн)

25.Comparison of Upper Air Temperature Variations in the Past and Current Decades Derived from the Global Radiosonde Database and from the Microwave Sounding Unit. Proc. 22 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1997, NOAA, p. 214-217 (соавторы В. A. Оржеховская, H.M. Мишина)

26.Monthly Aerological Data Set: Some Features and Comparison of Upper Air Temperature Data to the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data. Proc. 22 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1997, NOAA, p. 210213 (соавтор P. Эскридж)

27.On the Interdecadal Variability of Upper-Air Troposphere Temperature: the Wavelet Analysis Approach. Proc. 23 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1998, NOAA, p. 151-154 (соавтор А. Хохлова)

28.Robust Estimates of Location and Scale Parameters in Climatological Analysis of Radiosonde Data. Sixth International Meeting on Statistical Climatology. Ireland, University College, 1996, p. 645-648

29.Temperature Changes in Atmosphere: Strong Signal of Global Cooling in Lower Stratosphere. Sixth International Meeting on Statistical Climatology.

Ireland, University College, 1996, p. 235-238 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

30.Trends in the Upper-Air Temperature Anomalies Series: 1958-1997. Proc. 23 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1998, NOAA, p. 166169

31.Temperature Variations in Troposphere and Lower Stratosphere in 1993-1994. Proc. of the Nineteenth Annual Climate Diagnostics Workshop, U.S. Dept. of Commerce, 1995, p. 126-129 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

32.Temperature Changes of the Atmosphere in the 90's. Proceedings of the 18-th Annual Climate Diagnostics Workshop, US Department ofCommerce, NOAA. 1994, p. 202-206 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

33.Detection of climate change using the CARDS data set. World Meteorological Organization. Instruments and Observing Methods. Report N 49. WMO/TD N 462, 1993, pp.461-463 (соавтор P. Эскридж)

34.Detection of climate change using the CARDS data set. AMS Conference, Jan. 17-22, Anaheim, California, Eighth Symposium on Meteorological Observations and Instrumentation, 1993, J83-J84 (соавтор P. Эскридж)

35.The analysis of free atmosphere temperature seasonal anomaly series. Proceedings of the 15-th Annual Climate Diagnostics Workshop, US, Department of Commerce, NOAA March 1991, p.365-372 (соавтор Р.Г. Рейтенбах)

36.Устойчивые статистические методы в оценке климатологических параметров свободной атмосферы. Тезисы докладов III Всесоюзной конференции Перспективные методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных полей и процессов, Гродно, 1988, с. 149-150

37.Free atmosphere temperature variations from historical radiosonde data. Proceedings of the international symposium on the little ice age climate (1992) Tokyo, Japan, 1991, Edited by Prof. T.Mikami, p. 266-274

38.Variations of Upper-Air Temperature in 1998-1999 and their Effect on Long vcs

Period Trends. Proc. 24 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop,

1999, NOAA, p. 222-225

В публикациях, подготовленных в соавторстве, автор лично выполнил: формулировку задачи и обоснование метода объективного анализа климатических характеристик свободной атмосферы, разработку метода и его реализацию, расчеты и исследования сходимости процедур объективного анализа, написание публикаций постановку задачи и методики сопоставления характеристик температуры в атмосфере на основе радиозондовых данных и данных реанализа, в том числе трендов, разработку критерия отбора длиннорядных станций, подготовку массивов на основе CARDS/MONADS, осуществил ряд расчетов и обобщений, написание и редактирование публикаций для ансамбля радиозондовых и спутниковых рядов серию расчетов, формулировку робастного критерия оценки степени неопределенности климатического сигнала на основе ансамбля рядов, подготовку унифицированного формата рядов для формирования ансамбля, предложил ряд определений и терминов, непосредственно принимал участие в постановке задачи, анализе и обсуждении всех результатов, подготовке и доработке текстов и иллюстративного материала публикаций и докладов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Выполнено исследование полноты данных о температуре в глобальном массиве радиозондовых данных CARDS. На его основе построено семейство производных массивов статистических характеристик метеовеличин в свободной атмосфере.

2. Разработаны в виде цельной схемы, реализованы и исследованы методики и схемы пространственного и временного обобщения аэрологических данных глобальной сети станций, в том числе: методики расчета одноточечных статистик параметров свободной атмосферы с помощью традиционных процедур и их робастных аналогов, методика объективного анализа климатических характеристик свободной атмосферы, основанная на сочетании последовательных коррекций и адаптивной полиномиальной интерполяции, схема диагностики текущих изменений температуры в свободной атмосфере, впервые проводимой путем обработки и обобщения полной месячной порции радиозондовых данных по глобальной сети станций.

3. Впервые на основе данных массива радиозондовых данных CARDS получены и исследованы тренды в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы; выполнено исследование чувствительности оценок трендов температуры в свободной атмосфере к периоду их оценки и к выбору статистической техники вычисления трендов.

4 Впервые выполнено сопоставление трендов температуры в свободной атмосфере, получаемых на основе массивов реанализа NCAR/NCEP, с трендами, полученными на основе обобщения радиозондовых данных.

5. Предложен, реализован и исследован метод обнаружения временных неоднородностей в рядах аномалий температуры в свободной атмосфере, основанный на сочетании статистических процедур и учета метаданных об изменении приборов и схем радиозондовых наблюдений. Метод позволяет оценивать величину скачкообразных изменений в климатических рядах и осуществлять пересчет трендов с учетом обнаруженных неоднородностей, без обязательного получения собственно рядов с внесенными поправками.

6. Выполнено наиболее полное сопоставление существующих массивов аномалий температуры в свободной атмосфере на основе радиозондовых и спутниковых наблюдений, независимо полученных различными группами исследователей, в том числе полученных автором на основе методик настоящей работы. На основе ансамбля массивов радиозондовых и спутниковых данных, оценены величины ряда крупномасштабных климатических сигналов в рядах аномалий температуры атмосферы, в том числе трендов. Показана целесообразность оценивания трендов в рядах температуры атмосферы на основе ансамбля независимо полученных массивов.

7. Показано сходство проявления в различных независимо полученных рядах месячных аномалий температуры тропосферы сигналов межгодового масштаба, и сходство эволюции этих сигналов за период инструментальных наблюдений.

Работа служит определенным этапом в процессе создания массивов климатических данных и исследования, на их основе, климатических изменений температуры в свободной атмосфере. В ней показывается (и особо подчеркивается!) важность проведения исследований трендов температуры в свободной атмосфере на основе независимо построенных методик и технологий обработки и анализа данных, что и реализуется, в частности, автором. Требование независимо проводимых разными группами исследователей обработки и анализа данных разных наблюдательных платформ, примененное к настоящим исследованиям, дало возможность сформулировать один из основополагающих принципов климатического мониторинга. Полученные в работе ряды аномалий температуры свободной атмосферы, методы и полученные на их основе результаты исследования долгопериодных тенденций изменений температуры в свободной атмосфере, представляют интерес с точки зрения известной дискуссии о причинах расхождений трендов в рядах температуры у поверхности земли и в тропосфере. О том, что дискуссия продолжает оставаться актуальной, свидетельствуют появившиеся в конце 2003 года публикации К. Винникова и Н. Гроди /172/ и К. Мирса с соавт. /119/, в которых содержатся новые подходы к получению климатических рядов температуры в тропосфере на основе обработки данных микроволнового зондирования, и новые результаты.

Поставленные в работе задачи выполнены, однако все изложенные в работе подходы и методы, должны, по мнению автора, получить дальнейшее развитие, с тем, чтобы настоящие и будущие результаты и выводы были использованы как материалы при подготовке Четвертого Обзорного Доклада МГЭИК 2007 года.

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора физико-математических наук, Стерин, Александр Маркович, Обнинск

1. Алдухов О.А. Комплексный контроль значений геопотенциала и температуры в постанционных архивах аэрологической информации. Тр. ВНИИГМИ-МЦЦ, 1985, Вып. 115, стр. 34-63

2. Аристова Л. Н. Об использовании медианного осреднения для оценки характеристик корреляционной связи. Труды ВНИИГМИ-МЦЦ. 1988. Вып. 145. С. 46—54.

3. Байдал Э.М. Паспортизация данных температурно-ветрового зондирования атмосферы по станциям Советского Союза. Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 1982, вып. 84, стр. 88-94

4. Богданова Е.Г., А.В. Мещерская, 1998: Влияние потерь влаги на однородность рядов годовых сумм осадков. Метеорология и гидрология, № 11, с. 88-99.

5. Бокс Дж., Дженкинс Г. 1974: Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Перевод с английского. Вып.1. М., Мир, 406 стр.

6. Груза Г.В. 1986: Мониторинг современного климата как эмпирико-статистическая основа долгосрочных прогнозов погоды. Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 1986, вып. 129, стр. 3-16

7. Груза Г.В., Р.Г. Рейтенбах, 1982: Статистика и анализ гидрометеорологических данных. Л. Гидрометеоиздат, 1982, 216 стр.

8. Груза Г.В., Ранькова Э.Я., Рочева Э.В. Анализ глобальных данных об изменениях приземной температуры воздуха за период инструментальных наблюдений. Метеорология и гидрология, 1989, №1 с. 22-31

9. Груза Г.В., Ранькова Э.Я., Клещенко Л.К., Аристова Л.Н., 1999: О связи климатических аномалий на территории России с явлением Эль-Ниньо -Южное колебание. Метеорология и гидрология, 1999, №5, стр. 32- 50

10. Ю.Даценко Н.М., Новотна Д., Сонечкин Д.М., 1998: Анализ изменений климата за 200 лет по наблюдениям температуры воздуха в Клементинуме (г.Прага). Метеорология и гидрология 1998. №4. С. 33-43

11. П.Дроздов О.А., В.А. Васильев, Н.В. Кобышева, А.Н. Раевский, JI.K. Смекалова, Е.П. Школьный, 1989: Климатология. JL, Гидрометеоздат, 1989, 568 стр.

12. Ершов А. А. Стабильные методы оценки параметров (обзор) Автоматика и телемеханика. 1978. № 8. С. 66- 100.

13. З.Зайцева Н.А. Аэрология. Л. Гидрометеоиздат, 1990. 325 с

14. М.Иванов В.Н., Хохлова А.В., 2001: Исследования спектральных свойств метеорологических рядов в широком диапазоне частот. Метеорология и гидрология, 2001 №3.

15. Г5.Казначеева В.Д. Климатические колебания температуры в свободной атмосфере. Гидрометеоролология, серия Метеорология, Обзор. 1980 вып. 8 215 с.

16. Казначеева В.Д., Аристова Л.Н. Изменение температуры в свободной . атмосфере над СССР за период 1957-1976 гг. Труды ВНИИГМИ-МЦД,1982, вып. 84, стр. 3-18

17. Клещенко Л.К., Радюхин В.Т., 1990: Статистический анализ данных о температуре воздуха северного полушария с целью пространственно-временной локализации долгопериодных изменений современного климата. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1990, вып. 153, стр. 42-54

18. Кобышева Н.В., С.И. Костин, Э.А. Струнников, 1980: Климатология. Л., ^ Гидрометиздат, 1980, 344 с.

19. Кобышева Н.В., Г.Я. Наровлянский, 1978: Климатологическая обработка метеорологической информации. Л., Гидрометеоиздат, 1978, 295 с.

20. Майстрова В.В., Кифус Г.А., Курмачев А.А. Система автоматизированной централизованной обработки, контроля инакопления аэрологической информации глобальной сети станций. Метеорология и гидрология, 1986, №8 стр. 112-117.

21. Майстрова В.В., А.П. Нагурный, И.И. Большакова. Изменение температуры свободной атмосферы в северной полярной области в 19592000 гг. Метеорология и гидрология, 2002, №6, стр. 5-14.

22. Матвеев J1.T. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. Д., Гидрометеоиздат, 1976, 639 с.23 .Матвеев J1.T. Теория общей циркуляции атмосферы и климата земли. JL, Гидрометеоиздат, 1991, 295 с.

23. Маховер З.М. Климатология тропопаузы. Гидрометеоиздат, Л., 1983, 256 с.

24. Мохов И.И. Диагностика структуры климатической системы. Гидрометеоиздат, СПб, 1993, 260 с.

25. Мохов И.И., Безверхний В.А., Елисеев А.В. Квазидвухлетняя цикличность температурного режима атмосферы и тенденции ее изменения. Известия РАН, ФАО, 1997, т.ЗЗ, №6, с. 579-587.

26. Никифоров И.В. 1983: Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М. Наука 1983 199 стр.

27. Переведенцев Ю.П. Циркуляционные и энергетические процессы в средней атмосфере. Изд. Казанского госуниверситета, 1984, 169 с.

28. Петросьянц М.А., Гущина Д.Ю. 2002: Об определении явлений Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Метеорология и гидрология, №8 2002, стр. 24-35

29. Радюхин В.Т., Шиленко Б.Л., 1988: Алгоритм обнаружения во временных рядах участков с линейными трендами в среднем значении. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1988, вып. 143, стр. 3-9

30. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Схема анализа полей климатологических характеристик последовательными коррекциями садаптивной полиномиальной интерполяцией. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1985, вып. 115, с. 63-70

31. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Алгоритм и методы оптимизации в схеме объективного анализа климатологических характеристик. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1985, вып. 115, с. 70 -77

32. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Анализ рядов сезонных аномалий температуры свободной атмосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1992, вып. 157, стр. 3-12

33. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Об оценках изменчивости средней температуры свободной атмосферы по данным радиозондовых наблюдений. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1988, вып. 147, стр. 13-19

34. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Оценка точности полей средних значений метеовеличин свободной атмосферы, получаемых методами объективного анализа. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1987, вып. 135, стр. 4555

35. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Оценки аномалий температуры свободной атмосферы в 1993-1994 гг. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1996, вып. 161, стр. 3-8

36. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M. Создание массивов климатологических характеристик свободной атмосферы в узлах сетки методом объективного анализа. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1987, вып. 135, стр. 3-45

37. Рейтенбах Р.Г., Стерин A.M., Оржеховская В.А. Анализ текущих изменений температуры свободной атмосферы по радиозондовым данным глобальной сети. Метеорология и гидрология, 1997, №1, стр. 514

38. Рубинштейн К.Г., Стерин A.M. Сравнение результатов реанализа с аэрологическими данными. Известия АН. Физика атмосферы и океана, 2002, том 38 №3, с. 301-315

39. Стерин A.M. Анализ линейных трендов в рядах температуры свободнойатмосферы за 1958-1997 гг. Метеорология и гидрология, 1999, №5, с. 5268

40. Стерин A.M. Устойчивые оценки параметров сдвига и масштаба в климатологической обработке данных аэрологических архивов. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1990, вып. 153, стр. 30-41

41. Стерин A.M., О чувствительности оценок трендов температуры тропосферы и нижней стратосферы по радиозондовым данным. 1. Выбор массива данных, периода рядов и техники их анализа. Метеорология и гидрология, 2004

42. Стерин A.M. О чувствительности оценок трендов температуры тропосферы и нижней стратосферы по радиозондовым данным. 2: обнаружение неоднородностей в рядах месячного разрешения. Метеорология и гидрология, 2004 ,

43. Стерин A.M. Семейство массивов статистических характеристик свободной атмосферы для анализа климата и решения прикладных задач. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 2002, вып. 170 стр. 31-48

44. Стерин A.M., Рощина Т.Ю. Сравнительный анализ климатических архивов средних значений метеовеличин свободной атмосферы в узлах сетки. Труды ВНИИГМИ- МЦД, 1988, вып. 143, с. 78-92

45. Устойчивые статистические методы оценки данных. Под ред. P.JI. Лонера, Г.Н. Уилкинсона. М., Машиностроение, 1984

46. Хан В.М., A.M. Стерин, К.Г. Рубинштейн, 2003: Оценки трендов температуры в свободной атмосфере по данным NCAR/NCEP реанализа и по радиозондовым наблюдениям. Метеорология и гидрология, 2003, №12. с. 5-18

47. Ханевская И.В. Температурный режим свободной атмосферы над северным полушарием. Гидрометиздат, Л., 1968 г. 299 с.

48. Хохлова А.В, A.M. Стерин, 2003: Эволюция процессов межгодового масштаба в рядах температуры тропосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦЦ, 2003, вып. 171 стр. 138-150

49. Хьюбер П. Робастность в статистике. М., Мир, 1984, 303 с.

50. Angell J.K. Annual and Seasonal Global Temperature Changes in the Troposphere and Low Stratosphere, 1960-85. Monthly Weather Review, Vol.114, October 1986.

51. Angell J.K. Rocketsonde Evidence for a Stratospheric Temperature Decrease in the Western Hemisphere during 1973-85. Monthly Weather Review, Vol. 115, November 1987.

52. Angell J.K. Seasonal Differences in the Trend of Total Ozone and Contributions from Tropospheric and Stratospheric Layers. Monthly Weather Review, Vol. 115, April 1987.

53. Angell J.K. Variations and Trends in Tropospheric and Stratospheric Global Temperatures, 1958-87. Journal of Climate, Vol. 1. December 1988.

54. Angell J.K., Korshover J. Estimates of the Global Change in Tropospheric

55. Temperature Between 1958 and 1973. Monthly Weather Review, Vol. 103, No. 11, 1975, p. 1007-1010.

56. Angell J.K., Korshover J. Global Temperature Variation, Surface 100 mb: An Update into 1977. Monthly Weather Review, Vol. 106, No. 6, June 1978.

57. Angell J.K., Korshover J. Global Temperature Variations in the Troposphere and Stratosphere, 1958-1982. Monthly Weather Review, Vol.111, No. 5, May 1983.

58. Angell, J.K., 2000: Tropospheric temperature variations adjusted for El Nino, 1958-1998. J. Geophys. Res., 105, 11841-11849.

59. Angell, J.K., 2003: Effect of exclusion of anomalous tropical stations on temperature trends from a 63-station radiosonde network, and comparison with other analyses. J. Climate, in press.

60. Basist A.N., Chelliah M. Comparison of Tropospheric Temperatures Derived from the NCEP/NCAR Reanalysis, Ncep Operational Analysis, and the Microwave Sounding Unit. Bulletin of the American Meteorological Society. Vol. 78, No. 7, July 1997.

61. Chelliah M., Ropelewski C.F. Reanalyses-Based Tropospheric Temperature Estimates: Uncertainties in the Context of Global Climate Change Detection. Journal of Climate. Vol. 13,1 September, 2000.

62. Christy J. R. Temperature Above the Surface Level. Climatic Change, 1995, vol.31, p.455-474

63. Christy J.R., Drouilhet S.J. Variability in Daily, Zonal Mean Lower-Stratospheric Temperatures. Journal of Climate, Vol. 7, January 1994.

64. Christy J.R., Spencer R.W., Braswell W.D. MSU Tropospheric Temperatures: Dataset Construction and Radiosonde Comparisons. Journal of Atmosphericand Oceanic Technology, v. 17, September, 2000.

65. Christy J.R., Spencer R.W., Lobl E.S. Analysis of the Merging Procedure for the MSU Daily Temperature Time Series. Journal of Climate, Vol. 11, August 1998.

66. Christy, J.R., R.W. Spencer, W.B. Norris, W.D. Braswell and D.E. Parker, 2003: Error estimates of version 5.0 of MSU/AMSU bulk atmospheric temperatures. J. Atmos. Oc. Tech., in press.

67. Climate Change 1995. The Science of Climate Change. Contribution of Working Group 1 to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge. University Press, 572 pp

68. De Forster, P., K. Shine. Stratospheric Water Vapour Changes as a Possible Contributor to Observed Stratospheric Cooling. Geophys. Res. Letters, vol.26 No. 21, p. 3309-3312, November, 1999

69. De Jong, P., Penzer J. , 1998: Diagnosing Shocks in Time Series. Journal of American Statistical Association, vol. 93, No. 442

70. Diaz H.F., Graham N.E. Recent changes in tropical Freezing heights and the role of sea surface temperature. Reprinted from Nature, Vol. 383, September 12, 1996.

71. Elliott W. And Coauthors. The Effect of Moisture on Layer Thicknesses Used to Monitor Global Temperatures. Journ. Climate, 1994, vol.7, p. 304-308

72. Enfield D.B., Mestas-Nunez A.M. Multiscale Variabilities in Global Sea Surface Temperatures and Their Relationships with Tropospheric Climate Patterns. Journal of Climate. Vol. 12, September, 1999.

73. Eskridge R.E., Ku J.Y., Rao S.T., Porter P.S., Zurbenko I.G. Separating Different Scales of Motion in Time Series of Meteorological Variables. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 78, No. 7, July 1997.

74. Eskridge R.E., O.A. Alduchov, I.V. Chernykh, Z. Panmao, A.C. Polansky and S.R. Doty. A Comprehensive Aerological Reference Data Set (CARDS): Rough and systematic errors, BAMS, v. 76, 1995, p. 1759-1775.

75. Eskridge R., Sterin A. Detection of climate change using the CARDS data set. AMS Conference, Jan. 17-22, Anaheim, California, Eighth Symposium on Meteorological Observations and Instrumentation, 1993, J83-J84

76. Eskridge R., Sterin A. Detection of climate change using the CARDS data set. World Meteorological Organization. Instruments and Observing Methods. Report N 49. WMO/TD N 462, 1993, pp.461-463

77. Free, M., and J. K. Angell, 2002: Effect of volcanoes on the vertical temperature profile in radiosonde data. J. Geophys. Res., 10.1029/2001JD001128.

78. Gaffen D. Temporal Inhomogeneities in Radiosonde Temperature Records. Journ. Gophys. Res., 1994, v.99, p.3667-3676.

79. Gaffen D.I., Sargent M.A., Habermann R.E., and J.R. Lanzante, 2000: Sensitivity of Tropospheric and Stratospheric Temperature Trends to Radiosonde Data Quality. J. Climate, v. 13, May 2000, p. 1776-1796

80. Gaffen D.I., 1993: Historical Changes in Radiosonde Instruments and Practices. Final Report. WMO, Instruments and Observing Methods, Report #50, WMO/TD-No.541, 1993, 123 pp

81. Gao X.H., Stanford J.L. Low-Frequency Oscillations of the Large-Scale Stratospheric Temperature Field. Journal of the Atmospheric Sciences, Vol. 44, No. 15, 1 August 1987.

82. Goldberg M.D. and Fleming H.E. An Algorithm to Generate Deep-Layer Temperatures from Microwave Satellite Observations for the Purpose of Monitoring Climate Change. J/ Climate. Vol.8 1995, p.993-1004

83. Graham, N.E., 1994: Decadal-scale climate variability in the tropical and

84. North Pacific during the 1970s and 1980s: Observations and model results. Clim. Dyn., 10, 135-162.

85. Gutowski W. J., Hoffman Jr. Robust Data Quality control in a statistical interpolation analysis scheme. Ninth conference on probability statistics in atmospheric sciences. Oct. 9—11, 1985. Am. Meteorol. Society, p. 428 433

86. Habermann R.E. Man-Made Changes in Seismicity Rates. Bull. Seis. Soc. Am. 1987, v.77. p. 141-159

87. Hoaglin D., Mosteller F., and Tukey J. (1983): Understanding Robust and Exploratory Data Analysis. Wiley, New York, 447 pp.

88. Hoinka K.P. Temperature, Humidity, and Wind at the Global Tropopause. Monthly Weather Review. Vol. 127, October 1999.

89. Hurrel J.W., Trenberth K.E., 1998: Difficulties in Obtaining Reliable Temperature Trends: Reconciling the Surface and Satellite Microwave Sounding Unit Records. J. Climate, v. 11, May 1998, p. 945-967.

90. Hurrell J.W., Brown S.J, Trenberth K.E. and Christy J.R. Comparison of Tropospheric Temperatures from Radiosondes and Satellites: 1979-98. Bulletin of American Meteorological Society. Vol. 81, No. 9, September 2000.

91. Hurrell J.W., Trenberth K.E. Global Sea Surface Temperature Analyses: Multiple Problems and Their Implications for Climate Analysis, and Reanalysis. Bulletin of the American Meteorological Society. Vol. 80, No. 12, December 1999.

92. Hurrell J.W., Trenberth K.E. Satellite versus Surface Estimates of Air Temperature since 1979. Reprinted from Journal of Climate. Vol. 9, No. 9, September 1996.

93. Jones P. D., Raper S. С. В., Bradley R. S. Northern hemisphere surface air temperature variations: 1851—1984. J. Clim. Appl. Meteorol. 1986. Vol. 25. N2. P. 161-179.

94. Jones P.D. Recent Warming in Global Temperature Series. Geophys. Res. Letters, 1994, vol. 21, p. 1149-1152

95. Kalnay E., and Coauthors. The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. BAMS, 1996, v. 77, p.437-471

96. Karl Т., R.W. Knight and J. Christy. Global and Hemispheric Temperature Trends: Uncertainties Related to Inadequate Spatial Sampling. Journ. Climate, 1994 vol.7 p. 1144-1163

97. Karl T.R., Williams C.N. An Approach to Adjusting Climatological Time Series for Discontinuous Inhomogeneities. Journal of Climate and Applied Meteorology. Vol. 26, December 1987.

98. Karl, T.R., V.E. Derr, D.R. Easterling, C.K. Folland, D.J. Hoffman, S. Levitus, N.Nicholls, D.E. Parker, and G.W. Withee, 1995: Critical issues for long-term climate monitoring. Climatic Change, 31, 185-221.

99. Khohlova A., and A. M. Sterin. An Interannual Variability of Troposphere Temperature: A Wavelet Approach. Proc. 23 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, NOAA, 1999, pp. 210-213.

100. Kidson J.W. and Trenberth K.E. Effects of Missing Data on Estimates of Monthly Mean General Circulation Statistics. Journal of Climate. Vol. 1, December. 1988.

101. Meeks, M.L., and A.E. Lilley, 1963: The Microwave Spectrum of Oxygen in the Earth's Atmosphere. Journ. Geophys. Res., 68, p. 1683-1703.

102. Leroy S.S. Optimal Detection of Global Warming Using Temperature Profiles: A Methodology. Journal of Climate, Vol. 12, May 1999.

103. H.Luers J.K., and Eskridge R.E. Use of Radiosonde Temperature Data in Climate Studies. J. Climate, 1998, v.ll, p. 1002-1019

104. Luers, J.K., and R.E. Eskridge, 1995: Temperature Corrections for the VIZ and Vaisala Radiosondes. Journ. Appl. Meteorology.34, p. 1241-1252.

105. Manabe S., Wetherald R.T. On the Distribution of Climate Change Resulting from the Increase C02 Content in the Atmosphere. Journ. Atmosph. Sci., 1980, v. 37, p. 99-118

106. Manabe S., Wetherald R.T. The Effect of Doubling C02 Concentration on the Climate of a General Circulation Model. Journ. Atmosph. Sci., 1974, vol 32, p.3-15

107. McMillin L.M., M.E. Gelman, A. Sanyal, and M. Sylva, 1988: A Method for Use of Satellite Retreivals as a Transfer Standard to Determine Systematic Radiosonde Errors. Mon. Wea. Rev., vol.116, p.1091-1102.

108. Mears, C.A., M.C. Schabel, and F.J. Wentz, 2003: A reanalysis of the MSU channel 2 tropospheric temperature record. J. Climate, Vol. 16 15 November 2003, p. 3650-3664.

109. Meyers S.D., Kelly B.G., O'Brien J.J. An introduction to wavelet analysis in oceanography and meteorology: with application to thedispersion of Yanai waves. Mon. Wea. Rev. 1993. V. 121, No 10, pp. 28582866.

110. Miller A.J.R., and Coauthors. 1992: Comparisons of Observed Ozone and Temperature Trends in the Lower Stratosphere. Geophys. Res. Letters, 1992, vol.19, p.929-932

111. National Research Council, 1999: Adequacy of Climate Observing Systems,i

112. National Academy Press, Washington, DC, 51 pp.

113. Nielsen-Gammon J. W. A Visualization of the Global Dynamic Tropopause. Bulletin of the American Meteorological Society. Vol. 82, No.6, June 2001.126.0ort A., Rasmussen E.M. Atmospheric Circulation Statistics. NOAA Prof.

114. Parker D.E. and Cox D.I., 1995: Towards a Consistent Global Climatological Rawinsonde Data-Base. International Journal of Climatology. Vol. 15.473-496 (1995)

115. Parker, D.E., M. Gordon, D.P.N. Cullum, D.M.H. Sexton, C.K. Folland, and N. Rayner 1997: A new global gridded radiosonde temperature data base and recent temperature trends. Geophys. Res. Lett., 24, 1499-1502.

116. Peixoto, J., and A. Oort, 1992: Physics of Climate. American Institute of Physics (AIP) , NY, 1992, 520 pp.

117. Peterson Т. R. and Coauthors. Homogeneity Adjustments of In Situ Atmospheric Climate Data. A Review. Int. Journ. Climatology. 1998. vol. 18, p. 1493-1517

118. Reitenbach, R.H. and A.M. Sterin, 1996: An Objective Analysis Scheme foriL

119. Climatological Parameters. 13 Conference on Probability and Statistics in Atmospheric Sciences. American Meteorological Society. 1996. pp. 334-338

120. Randel, W.J., F. Wu, R. Swinbank, J. Nash, and A. O'Neill, 1999: Global QBO circulation derived from UKMO stratospheric analyses. J. Atmos. Sci., 56, 457-474.

121. Reid G.C., Gage K.S. Interannual Variations in the Height of the Tropical Tropopause. Journal of Geophysical Research, Vol. 90, No. D3, Pages 56295635, June 20, 1985.

122. Reitenbach R., Sterin A. The analysis of free atmosphere temperature seasonal anomaly series. Proceedings of the 15-th Annual Climate Diagnostics Workshop, US, Department of Commerce, NOAA March 1991, p.365-372

123. Reitenbach R., Sterin A. Temperature Changes of the Atmosphere in the 90's. Proceedings of the 18-th Annual Climate Diagnostics Workshop, US Department ofCommerce, NOAA. 1994, p. 202-206

124. Reitenbach R., Sterin A. Free atmosphere temperature variations from historical radiosonde data. Proceedings of the international symposium on the little ice age climate (1992) Tokyo, Japan, 1991, Edited by Prof. T.Mikami, p. 266-274

125. Reitenbach R., Sterin A., Troutnev S. A Review of Recent Upper-Air Temperature Anomalies as Derived from Global Radiosonde Network. Proc.

126. Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. 1996, NOAA, pp. 53-56

127. Ml.Reitenbach R., Sterin A. Temperature Changes in Atmosphere: Strong Signal of Global Cooling in Lower Stratosphere. Sixth International Meeting on Statistical Climatology. Ireland, University College, 1996, p. 235-238

128. Reitenbach R., Sterin A. Temperature Variations in Troposphere and Lower Stratosphere in 1993-1994. Proc. of the Nineteenth Annual Climate Diagnostics Workshop, U.S. Dept. of Commerce, 1995, p. 126-129

129. Reiter E.R., Daniel R.W. Linear Trends in Northern Hemisphere Tropospheric Geopotential Height and Temperature Patterns. Journal of the Atmospheric Sciences. Vol. 39, March 1982.

130. Richards G.R. Change in Global Temperature: A Statistical Analysis. Journal of Climate, Vol. 6, March 1993.

131. Rind, D., Lonergan, P. Modeled Impacts of Stratospheric Ozone and Water Vapour Perturbations with Implications for High-Speed Civil Transport Aircraft. J. Geophys. Research, 100, p.7381-7396, 1995

132. Santer, B.D., T.M.L. Wigley, J.S. Boyle, D.J. Gaffen, J.J. Hnilo, D. Nychka, D.E. Parker, and K.E. Taylor, 2000: Statistical significance of trend differences in layer-average temperature time series. J. Geophys. Res., 105, 7337-7356.

133. Santer. B.D., J J. Hnilo, T.M.L. Wigley, J.S. Boyle, C. Doutriaux, M. Fiorino, D.E. Parker, and K.E. Taylor, 1999: Uncertainties in observationally based estimates of temperature change in the free atmosphere. J. Geophys. Res., 104, 6305-6333.

134. Seidel D., and Couathors. Intercomparison of Global Upper-Air Temperature32.9

135. Datasets from Radiosondes and Satellites. Conf. American Geophysical Union, 2002

136. Sellers W.D., Liu W. Temperature Patterns and Trends in the Upper Troposphere and Lower Stratosphere. Vol. 1, June 1988.

137. Shea D. J. Climatological Atlas 1950—1979. Surface air temperature, precipitation, sea-level pressure, and sea-surface temperature (45° S — 90° N). NCAR technical note, TN—269+STR, 1986. P. 35.

138. Spencer R.W., Christy J., and N.C. Grody. Global Atmospheric Temperature Monitoring with Satellite Microwave Measurements: Method and Results 1979-1984. Journal of Climate, 1990, vol. 3 p.l 111-1128.

139. Spencer R.W., Christy J.R. Precision and Radiosonde Validation of Satellite Gridpoint Temperature Anomalies. Part II: A Tropospheric Retrieval and Trends during 1979-90. Journal of Climate, Vol. 5, August 1992. p.858-866.

140. Spencer R.W., Christy J.R. Precision and Radiosonde Validation of Satellite Gridpoint Temperature Anomalies. Part I: MSU Channel 2. Journal of Climate, Vol. 5, August 1992.p.847-857.

141. Spencer, R.W., and J.R. Christy, 1990: Precise monitoring of global temperature trends from satellites. Science, 247, 1558-1562.

142. Starr V., Oort A.H. Five-Year Climatic Trend for the Northern Hemisphere. Nature, 1973, v.242, p.310-313.

143. Sterin A. Robust Estimates of Location and Scale Parameters in

144. Climatological Analysis of Radiosonde Data. Sixth International Meeting on Statistical Climatology. Ireland, University College, 1996, p. 645-648

145. Sterin, A.M.: Variations of Upper-Air Temperature in 1998 -1999 and their Effect on Long Period Trends. Proc. 24 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. NOAA. 2000 pp. 222-225.

146. Sterin, A.M.: Trends in the Upper-Air Temperature Anomalies Series: 1958-1997. Proc. 23 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 1998, NOAA, p. 166-169

147. Sterin, A.M., and R.E. Eskridge, 1998: Monthly aerological data set: Some features and comparison of upper-air temperature data to the NCAR/NCEP reanalysis monthly data. Proc. 22nd Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, NOAA, 210-213.

148. Sterin A., K. Rubinstein. Comparison of Free Atmosphere Temperatureand Humidity Data of CARDS with the NCAR/NCEP Reanalysis Monthly Data for 1958-1998. Proc. 25 Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop, 2000, NOAA, p. 86-89

149. Trenberth K.E., Stepaniak D.P. and Hurrell J.W. Quality of Reanalyses in the Tropics. Journal of Climate. Vol. 14, April 2001.

150. Trenberth, K.E., 1984: Signal versus noise in the Southern Oscillation. Mon. Wea. Rev., 112, 326-332.

151. Trenberth, K.E., 1990: Recent observed interdecadal climate changes in . the Northern Hemisphere. Bull. Amer. Meteorol. Soc., 71, 988-993.

152. Torrence Ch., G.P.Compo. 1999: A practical guide to wavelet analysis. Bull. Amer. Met. Soc. 1999. Vol. 79, No 1, pp. 61-78.

153. Vinnikov K. and N. Grody, 2003: Global Warming Trend of Mean Tropospheric Temperature Observed by Satellites, SCIENCE, vol. 302, 10 October 2003, p. 269-272

154. Wallace J.M., Zhang Y., Lau K-H. Structure and Seasonality of Interdecadal Variability of the Geopotential Height and Temperature Fields in the Northern Hemisphere Troposphere. Journal of Climate, Vol. 6, November 1993.

155. Wallis T.W.R. A Subset of Core Stations from the Comprehensive Aerological Reference Data Set (CARDS). J. Climate, v. 11, Feb. 1998, p. 272-282.

156. Weber G.R. Tropospheric Temperature Anomalies in the Northern Hemispherel977-1986. International Journal of Climatology, Vol.10, 3-19. 1990.

157. Yamazaki В.К. Observations of the Stratospheric Final Warmings in the Two Hemispheres. Journal of the Meteorological Society of Japan, Vol. 65, No. 1, February 1987.

158. Yohai, V., Stahel W.A., and Zamar R.H. A Procedure for Robust Estimation and Inference in Linear Regression. 1991. In: Directions in Robust Statistics and Diagnostics. P.II, Springer-Verlag, N.Y.

159. Zhou X., Geller M.A., Zhang M. Tropical Cold Point Tropopause Characteristics Derived from ECMWF Reanalyses and Soundings. Journal of Climate. Vol. 14, 15 April, 2001.