Материал: Моделирование колебаний климата

Остаточные разности без трендов моделировались как процессы авторегрессии 10 порядка. Параметры авторегрессии и дисперсия исходного белого шума оценивалась функцией ar()MATLABметодом Берга [31].

Рис. 17. Индекс ЭНЮК с 1890 по 2015 г и его прогноз до 2026 года

Прогноз ЭНЮК строился на основе суммирования прогнозов полиномиальной, гармонической и авторегрессионной частей. На рисунке 17 представлены исходный ряд (синим) и его прогноз (красным) для индекса ЭНЮК. По рисунку видно, что, благодаря методу АР, удалось спрогнозировать сильноеЭль-Ниньо 2015-2016гг, которое повлекло засухи и наводнения в Латинской Америке и способствовало существенному замедлению скорости вращения Земли.В дальнейшем по прогнозу ожидается Ла Нинья. Можно заключить, что прогнозирование ЭНЮК методами АР дает неплохие результаты, хотя модель, безусловно слишком проста для такого сложного явления, которое плохо поддается прогнозированию даже при использовании суперкомпьютерных прогонов моделей океана-атмосферы.

3.2 Анализ вращения Земли

В разделе 1.2.1. сказано несколько слов о составе движения полюса. Для выделения Чандлеровского колебания в работе [24] предложены различные методы, в том числе фильтрация Пантелеева. Ниже будет представлен результат применения метода СКК к рядам движения полюса для выделения ЧДП. Используя априорную АКФ, полученную для ЧДП фильтрацией Пантелеева (рис. 18), мы выделили Чандлеровскую компоненту из исходных данных (рис. 19) по движению полюса по методике, представленной в разделе [2.3].

Рис. 18. АКФ чандлеровского колебания, выделенного фильтрацией Пантелеева. По абсциссе - номера отсчетов (шаг 0.05 года), по ординате сек дуги, X-компонента.

Рис. 19. Чандлеровская компонента (красным), выделенная из движения полюса (синим) методом СКК на основе априорной АКФ с рис 18, X-компонента

Видно, что ЧДП имеет переменную амплитуду с минимумами в 1930 и 2010 годы. Цикл минимумов ЧДП - приблизительно 80 лет.

Сопоставление данных по вращению Земли с климатическими характеристиками позволило установить сходство изменений скорости вращения Земли c квази-60-летним колебанием температуры, а амплитуды Чандлеровского колебания (огибающей) - с вариациями уровня моря [23,25].

На рисунке 20 (слева) показаны интегральная кривая САК, хорошо согласующаяся с МАК, сглаженная аномалия температуры на Земле и инвертированная кривая LOD (см. рис. 6).

На рисунке 20 (справа) огибающая ЧДП сопоставлена с 60-ти летними колебаниями уровня моря после снятия тренда (данные) по данным Сhurch &White, (см. рис. 5справа).

Рис. 20. Слева: Медленные вариации скорости вращения Земли (отфильтрованная и инвертированная LOD), проинтегрированный индекс САК и 60-летняя компонента (ГК 1) изменения температуры на Земле. Справа: огибающая Чандлеровского движения полюса и ГК 1 изменения уровня моря GMSL A (ChurchandWhite) [25]

Из рисунка выше (слева) видно, что в колебаниях глобальной температуры на Земле присутствует квази-70-ти летняя периодичность, идущая в противофазе с длительностью суток LOD и связанная с многолетним атлантическим колебанием.

Из правой части рисунка видно, что схожая 60-летняя изменчивость присутствует в огибающей Чандлеровского движения полюса Земли и аномалиях уровня моря.

Заключение

В данной работе изучалась связь между колебаниями климата и вращением Земли. Основные результаты, достигнутые в данном исследовании:

·        Применив модель стохастического интегрирования для исходного ряда МАК центра AOML/NOAA [29], была обнаружена взаимосвязь с проинтегрированным индексом сглаженного САК. Тем самым, были подтверждены гипотезы С. К. Гулева и С. Пенланд о том, что Атлантика интегрирует САК и переводит его в МАК;

·        Сопоставив индекс МАК с аномалиями температуры по всей Земле, обнаружились взаимосвязи по фазе и по амплитуде индекса МАК и аномалий температуры. Тем самым было подтверждено, что Северная Атлантика оказывает сильнейшее влияние на климат Земли;

·        Был произведён анализ временных рядов ЭНЮК, САК и МАК методами спектрального и корреляционного анализа;

·        Была построены автоковариационная функция ЭНЮК, благодаря которой удалось определить квазипериоды 28, 36, 60 и др. месяцев для ЭНЮК и

вычислить с использованием Фурье-преобразования АКФ периодограмму

ЭНЮКпо методу Блэкмена-Тьюкис корреляционным окном длиной 33 года, на которой четко заметны периоды, кратные периоду Чандлеровского колебания (14 месяцев) и др;

·        Были построены прогностические модели ЭНЮК и САК на 10 лет, благодаря которым удалось спрогнозировать положительную фазу САК и сильное Эль-Ниньо 2015-2016гг,которое способствовало существенному замедлению скорости вращения Земли;

·        Методом СКК было выделено ЧДП, имеющее переменную амплитуду с минимумами в 1930 и 2010 годы и определен цикл минимумов (80 лет);

·        Сопоставив данных по вращению Земли (скорость вращения Земли) с климатическими характеристиками (аномалиями глобальной температуры и МАК), установлено присутствие схожей квази-70-ти летней периодичности изменениях скорости вращения Земли c квази-60-летним колебанием температуры;

·        Была обнаружена схожая60-летняя изменчивость при сопоставлении амплитуды Чандлеровского колебания (огибающей) с вариациями уровня моря.

В результате данного исследования были построены прогностические модели, благодаря которым удалось успешно спрогнозировать положительную фазу САК и одно из сильнейших за последние годы Эль-Ниньо 2015-2016гг, которое способствовало замедлению скорости вращения Земли.

Наиболее важным итогом работы можно считать предварительное обнаружение корреляций между колебаниями климата и вращением Земли.

Список источников

.        Бышев В.И., Нейман В.Г, Романов Ю.А., Серых И.В. Глобальные атмосферные осцилляции в динамике современного климата. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. 11. No 1. С. 62-71, 2014.

.        Губанов В. С. Динамика земного ядра по данным РСДБ-наблюдений // Письма в Астрономический журнал. 2009. Т. 35. 4. С. 304-311.

.        Губанов В.С. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теория и применение в астрометрии, 1997.

.        Зотов Л.В. Теория фильтрации и обработка временных рядов: Курс лекций. М: Физический факультет МГУ, 2010.

.        Зотов Л.В. Регрессионные методы прогнозирования параметров вращения Земли, 2005.

.        Зотов Л. В., Бизуар К., Шам С. О возможной взаимосвязи вращения Земли и изменений климата в последние 150 лет // В кн.: Известия главной астрономической обсерватории в Пулково N 223 Труды Всероссийской астрометрической конференции «ПУЛКОВО- 2015». СПб.: ГАО РАН, 2016. С. 103-108.

.        Зотов Л. В., Пастушенкова М. В., Бизуар К., Сидоренков Н. Многоканальный сингулярный спектральный анализ углового момента атмосферы // В кн.: Известия главной астрономической обсерватории в Пулкове N 224 ТРУДЫ VI Пулковской молодежной астрономической конференции 6 - 8 июня 2016 года. СПб.: ГАО РАН, 2016. С. 49-64.

.        Миллер Н.О., Воротков М.В. Моделирование Чандлеровского движения полюса. // Труды Всероссийской астрометрической конференции «ПУЛКОВО - 2015». Известия ГАО в Пулкове. №223. 125 с

.        Серых И.В., Сонечкин Д.М. О влиянии квазипериодических внешних сил на ритмичность Эль-Ниньо. В книге: Триггерные эффекты в геосистемах. Тезисы докладов III Всероссийского семинара-совещания. Институт динамики геосфер РАН; редакторы В.В. Адушкин, Г.Г. Кочарян С. 95. Издательство: ГЕОС (Москва), 2015.

.        Сидоренков Н., Бизуар К., Зотов Л., Салстейн Д., Угловой момент атмосферы, Природа, N. 4 стр. 22-28, РАН, 2014.

.        Чураков Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов, 2008.

.        ФильфандР.М. Мониторинг общей циркуляции атмосферы, cеверное полушарие, Росгидромет, Обнинск, 2012

13.     FrankeJ., Wolfgang K.,Christian M., Hafner. Statistics of Financial Markets,2008.

14.     Gulev, S.K., M. Latif, N. Keenlyside, W. Park, K.P. Koltermann North Atlantic Ocean control on surface heat flux on multidecadal timescales Nature, 499, 464-467, doi:10.1038/nature12268, (2013).

.        Gulev S. K, Latif M. The origins of a climate oscillation Nature, 521, 428-430, (2015).

.        Lambek, Joachim, "A mathematician looks at Latin conjugation", Theoretical Linguistics, 6 (2): 221-234, (1979).

.        Penland C., Hartten L.M. “Stochastic forcing of north tropical Atlantic sea surface temperatures by the North Atlantic Oscillation.” NOAA/Earth System Research Laboratory/Physical Sciences Division, Boulder, Colorado, USA, 2014

.        Penland C., Matrosova L. “Studies of El Nino and interdecadal variability in tropical sea surface temperatures using a nonnormal filter.” J. Climate, 19, 2006

.        Penland, C., 2007: Stochastic Linear Models of Nonlinear Geosystems. In Nonlinear Dynamics in Geosystems, A. Tsonis and J. Elsner, eds., Springer, 604pp, New York

.        Penland, C., D.-Z. Sun, A. Capotondi and D.J. Vimont, 2010: Chapter 3: A brief introduction to El Nino and La Nina. Climate Dynamics: Why does Climate Vary? Geophysical Monograph 189, The American Geophysical Union.

.        Ruppert D. Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, 2011.

.        Volosciuk, C., D. Maraun, V. Semenov, N. Tilinina, S.K. Gulev, and M. Latif Rising Mediterranean Sea Surface Temperatures Amplify Extreme Summer Precipitation in Central Europe Nature Sci. Rep. 6, 32450, 2016.

.        Zotov L., Balakireva E.,Study of the variations of the coefficient J2 of gravitational expansion by means of MSSA Proceedings of the International 44th Uspensky readings, Page 129, January 2017, Moscow, Shmidt institute of physisc of the Earth.

.        Zotov L., Bizourad C. On modulations of the Chandler wobble excitation, // Journal of Geodynamics, special issue "Earth rotation N 62 (2012) p. 30-34, DOI: 10.1016/j.jog.2012.03.010

.        Zotov L., Bizouard C., Shum C.K. A possible interrelation between Earth rotation and climatic variability at decadal time-scale,// Geodesy and Geodynamics, Volume 7, Issue 3, May 2016, Pages 216-222, KeAi, China, doi:10.1016/j.geog.2016.05.005, 2016.

.        Zotov L, N.S. Sidorenkov, Ch. Bizouard, C.K. Shum, W. ShenMultichannel Singular Spectrum Analysis of the Axial Atmospheric Angular Momentum Geodesy and geodynamics, KeAi, 2017, in press

.        URL: https://oko-planet.su/pogoda/pogodaday/47776-globalnye-klimaticheskie-indeksy.html (дата обращения: 20.04.2017)

28.     URL: https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/hurrell-north-atlantic-oscillation-nao-index-station-based (дата обращения: 12.02.2017)

29.     URL: http://www.aoml.noaa.gov/phod/amo_faq.php (дата обращения:12.02.2017)

30.     URL: ftp://ftp.bom.gov.au/anon/home/ncc/www/sco/soi/soiplaintext.html (дата обращения: 12.02.2017)

31.     URL: http://www.rphf.spbstu.ru/dsp/lib/Sergijenko_2003.pdf (дата обращения: 01.03.2017)

.        Марчукова О.В., Воскресенская Е.Н Пространственная классификация Ла-Нинья Известия РАН. Физика атмосферы и океана - М: ФГУП Издательство «Наука», 2017. - т. 53, No1. С.: 125-134. DOI: 10.7868/S0002351517010138

.        Дианский Н.А. Моделирование циркуляции океана. и исследование его реакции на короткопериодные и долгопериодные атмосферные воздействия. Физматлит, 2013.

34.     URL:https://en.wikipedia.org/wiki/El_Ni%C3%B1o%E2%80%93Southern_Oscillation#Southern_Oscillation(дата обращения: 21.01.2017)

36.     URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Atlantic_multidecadal_oscillation

(дата обращения: 21.01.2017)