Метеорологические и геофизические исследования. 1. Климатические условия в полярных областях в период МПГ 2007/08 и в предшествующие годы (Г. В. Алексеев, 2011)

Благодаря полученным в период МПГ 2007/08 данным, объединенным с ранее собранными данными о состоянии водных масс, морских льдов и атмосферы, оказалось возможным проследить развитие потепления в 1990–2000-х годах в морской Арктике, его связь с изменениями глобального климата и сравнить с потеплением в 1930–40-е годы. В статье анализируются особенности состояния климатической системы в первое десятилетие ХХI столетия и в период проведения МПГ 2007/08 в сравнении с состоянием атмосферы, морских льдов и океана в Арктике в предшествующий период. Рассматриваются изменения характеристик состояния атмосферы, морских льдов и океана, проводится сравнение с изменениями в других областях и с оценками по расчетам на глобальных моделях климата из ансамбля CMIP3.

Арктика составляет часть климатической системы Земли, тесно связанную с другими ее частями переносами тепла, влаги, соли и воды циркуляцией атмосферы и океана. Здесь формируются усиленные этими взаимосвязями изменения климата, среди которых особое внимание привлекает деградация морских льдов в Северном Ледовитом океане (СЛО), остро реагирующих на изменения климата. Одновременно Арктика является одним из районов, для которых пока не удается получить хорошего согласия между глобальными моделями и наблюдениями в воспроизведении происходящих изменений климата.

Потепление в Арктике, начавшееся в конце 1980-х годов, усилилось с середины 1990-х годов и достигло максимального развития к 2007 году. В этот период происходило резкое сокращение площади, занимаемой морскими льдами в конце летнего периода. В Арктическом бассейне распространялась обширная положительная аномалия температуры в подповерхностном слое воды атлантического происхождения (АВ) и изменилось распределение пресной воды в верхнем слое. На этот климатический сдвиг пришлось возрождение арктических экспедиционных исследований, увенчавшееся проведением Международного полярного года 2007/08.

По проекту ААНИИ «Комплексные исследования центральной части СЛО» в период МПГ 2007/08 проводились скоординированные широкомасштабные наблюдения в Арктическом бассейне с использованием научного судна ледокольного типа, вертолетов, дрейфующих станций «Северный Полюс». Одновременно выполнялись другие национальные и международные проекты, включавшие океанографические наблюдения с помощью стационарных и дрейфующих автономных устройств (WHOI) и измерения водообмена через проливы (Schauer et al., 2004). В рамках проекта ААНИИ был выполнен также комплекс измерений структуры атмосферного погранслоя надо льдом, газового состава и аэрозольных компонент, составляющих теплового баланса на поверхности Арктического бассейна (Ашик и др., 2010).

Сравнение полученных результатов с результатами крупномасштабных наблюдений в 1970-е годы, наиболее освещенные наблюдениями в СЛО, а также в другие периоды, для которых имеются наблюдения, проливает свет на особенности и причины различий между ними. Благодаря полученным данным, объединенным с ранее собранными данными о состоянии водных масс, морских льдов и атмосферы, оказалось возможным проследить развитие климатического феномена конца 1990 – начала 2000-х годов в морской Арктике, его связь с изменениями глобального климата и сравнить с потеплением в 1930–40-е годы.

Ниже анализируются особенности состояния климатической системы в первое десятилетие ХХI столетия и в период проведения МПГ 2007/08 в сравнении с состоянием атмосферы, морских льдов и океана в Арктике в предшествующий период. Рассматриваются изменения репрезентативных характеристик состояния атмосферы, морских льдов и океана в Арктике и Северной полярной области, проводится сравнение с изменениями в других областях и с оценками по расчетам на глобальных моделях климата из ансамбля CMIP3.

Результаты климатических исследований, основанные как на данных наблюдений и палеоклиматических реконструкций, так и на результатах численных экспериментов с климатическими моделями, указывают на потепление климата на Земле, по крайней мере, в течение последних 130 лет (IPCC, 2007). При этом на фоне глобального потепления сохраняются неопределенности в оценке согласованности с ним региональных изменений климата, во многом проистекающие из недостаточного количества климатических данных и сложных обратных связей. К таким регионам относится Арктика, оценки темпов потепления в которой не всегда подтверждали его усиление (Polyakov et al., 2002) по сравнению со средним по полушарию потеплением.

Для оценки изменений приповерхностной температуры воздуха (ПТВ) в Арктике здесь использованы данные о среднемесячной температуре за столетний период на 30 станциях, расположенных севернее 60° с.ш. (рис. 1), собранные в базе метеорологических данных (Александров и др., 2007).

Рис. 1. Метеорологические станции в Северном полушарии севернее 60° с.ш. в разные периоды ХХ столетия

Такой выбор связан с тем, что существующие сеточные массивы данных о температуре с начала 20-го столетия основаны на меняющемся во времени количестве станций, что влияет на качество интерполяции в узлы сетки. Сравнения данных из сеточных массивов с данными на отдельных станциях показали существенные различия в средних значениях и в коэффициентах линейного тренда даже для современных массивов NCEP и ERA-40 (Кораблев и др., 2007).

Использование постоянного набора станций позволяет избежать проблем, связанных с интерполяцией, и применять при оценке изменений как простое осреднение исходных данных, так и построение распределений различных статистик постанционных временных рядов. Сеточный массив NCEP (Kalnay et al., 1996) использован для дополнительной верификации результатов анализа изменений температуры после 1950 года. Сравнение средних по соответствующей области по данным NCEP и по станциям за этот период показало, что коэффициенты корреляции между рядами среднемесячных ПТВ находятся в пределах 0.81–0.90.

Изменения средней по всем 30 станциям приповерхностной температуры воздуха, а также средней по станциям в приатлантической и тихоокеанской половинах области, разделенных по меридианам 90°–270° в.д., за столетний период в каждый сезон и в среднем за год представлены на рис. 2.

Рис. 2. Сверху вниз: средняя за год, за ноябрь – март, апрель – май, июнь – август и сентябрь – октябрь приповерхностная температура воздуха (°С), осреднённая по 30 станциям к северу от 60°с.ш. (левая колонка), по станциям в атлантической (в центре) и тихоокеанской (справа) половинах этой области. Прямая наклонная линия – тренд, точки – скользящие средние за 11 лет, жирная кривая линия – аппроксимация полиномом 4-й степени. Цифрами даны значения коэффициента тренда и его стандартной ошибки, °С/10 лет (жирным шрифтом выделены значимые на 95 % уровне тренды)

Коэффициенты тренда за весь период для всех рядов положительны и, за исключением 5 рядов, значимы на 95 % и более уровне. Для всех рассматриваемых областей осенние тренды минимальны и незначимы, а весенние все значимы. В целом тренды сильнее в тихоокеанской, чем в атлантической половине области. При этом оценки трендов неустойчивы к сдвигу начала ряда на более поздние годы. Коэффициенты тренда быстро убывают по мере приближения начала ряда к 1925 году вплоть до смены знака тренда для зимы.

Сравнение средних температур за десятилетие 1998–2007 гг. и за самое теплое десятилетие первого потепления показывает (рис. 3), что в среднем за год, весной и летом ПТВ в десятилетие 1998–2007 гг. лет выше во всех рассматриваемых районах (Алексеев и др., 2010б). Однако зимой соотношение обратное для всей области и ее атлантической половины. Осенью 1998–2007 гг. было теплее, при этом самые теплые осенние сезоны в период первого потепления отмечались в конце 1940-х – начале 1950-х годов.

Рис. 3. Средняя ПТВ в самое теплое десятилетия в первом потеплении (первый столбик) и в 1998–2007 гг. (второй столбик) в разные сезоны (слева на право – зима, весна, лето, осень, год) во всей области, в приатлантической и притихоокеанской ее половинах (соответственно, первая, вторая и третья пара столбиков в каждом сезоне)

Сравнение двух потеплений в терминах порядковых статистик рядов среднемесячных данных на 41 станции (с 1921 года) позволяет проследить эволюцию распределения наиболее теплых и холодных месяцев в 1921–2008 гг. Порядковая статистика x_(i) (i-тое значение вариационного ряда, где i=N(np+1) – наибольшее целое число в (np+1), n – длина ряда, N – оператор взятия целого числа, p – порядок квантиля) используется для определения года, в который ПТВ в данном месяце и на данной станции была ниже заданного квантиля x_p. Точно также x_(i), где i=N(n(1 – p)+1) используется для определения года, в который ПТВ выше x_1–p.

Суммирование отмеченных таким образом лет по всем станциям, состоящее в подсчете числа случаев, когда данный год попадал в выбранный полуинтервал (<x_p или >x_1–p), дает распределение повторяемости таких случаев на диаграмме год/месяц. Также подсчитывается число экстремумов, приходящихся на данный год в данном месяце суммарно по всем станциям. Чтобы повысить достоверность и наглядность представления получаемых таким образом значений повторяемости, проводилось их суммирование внутри скользящих интервалов по 9 лет с отнесением полученной суммы к середине или началу интервала. Представление полученных значений на диаграмме (год, месяц) показывает эволюцию температурных условий в арктическом регионе на протяжении рассматриваемого периода в зависимости от месяца года. Если просуммировать повторяемости по сезонам и за год, то можно увидеть (рис. 4), что число теплых месяцев увеличилось в последнее десятилетие, причем быстрее всего летом и за год в целом.

Рис. 4. Количество очень теплых (>95 %-уровня) и холодных (<5 %-уровня) месяцев, просуммированное по сезонам, за год и по 9-летним скользящим интервалам 1921–2008 гг. Год на шкале времени относится к началу 9-летнего интервала. Отрицательные значения на вертикальной оси относятся к очень холодным месяцам. Более темный цвет соответствует распределению экстремумов

Указанные особенности потеплений подтверждаются распределением рангов отдельных месяцев за 1901–2009 гг. (таблица 1). С апреля по декабрь все самые «теплые» месяцы приходятся на период с 2003 по 2009 год. Лишь самый «теплый» январь был в 1930 году, а февраль и март – в 1995 и 1996 гг. Наибольшее число самых «теплых» месяцев (по 3) отмечено в 2003 и 2007 гг., самым «теплым» годом стал 2005-й, самое теплое лето пришлось на 2003 год, зима – на 2008 год, весна – на 2007 г., осень – на 2005 год.

Таблица 1. Годы, на которые пришлись самые тёплые месяц, сезон и год, соответствующие 1, 2 и 3 рангам в рядах средней ПТВ в области севернее 60° с.ш. за 1901–2009 гг.

На рис. 2 помимо положительного тренда в изменениях средней ПТВ хорошо выражено долгопериодное колебание, формируемое потеплениями 1930–40-х и 1990–2000-х годов и понижением температуры в 1970-е годы. Предполагается, что это проявление низкочастотного колебания естественного происхождения с периодом 60–70 лет (Schlesinger and Ramankutty, 1994; Delworth et al., 1997; Polyakov and Johnson, 2000), которое обычно называется атлантическим междесятилетним колебанием (осцилляцией (АМО)).

Дисперсионный анализ ряда среднегодовой ПТВ для рассматриваемой области показывает, что на долю этого низкочастотного колебания, аппроксимированного суммой трех (k = 2–4) членов разложения по полиномам Чебышева, приходится 37 % изменчивости среднегодовой ПТВ, в то время как на долю линейного тренда 11 % и на долю остатка, соответственно, 52 %.

Распределение вклада определенного таким образом АМО в изменчивость среднегодовой ПТВ весьма неравномерно (рис. 5). Наибольший вклад (от 22 до 45 %) отмечается на 7 станциях в Гренландско/Исландском районе, который и формирует в значительной степени вклад АМО в изменения средней температуры в Арктике. Разложение АМО в ряд Фурье показывает, что в распределении вклада первой его гармоники также выделяется Гренландско/Исландский регион. Время наступления ее первого максимума здесь приходится на 1940-е годы (рис. 5). Следует отметить, что изменения среднегодовой ПТВ в этом районе отличается необычайно быстрым ростом в течение десятилетия 1920-х годов, не имеющим аналогов ни в одном другом регионе.

Рис. 5. Cлева направо: вклад АМО в изменения среднегодовой ПТВ, вклад первой гармоники Фурье-разложения АМО, год максимума первой гармоники (две последние цифры после 19)

Другая особенность выделенного АМО в том, что рост ПТВ во втором его полупериоде (после 1970-х гг.) отличается от такового в первом полупериоде. Эту особенность можно использовать для приближенной оценки усиления (ослабления) амплитуды колебания вследствие дополнительного внешнего воздействия, предположительно, антропогенного. В пользу предположения об антропогенном усилении АМО после 1970-х годов свидетельствуют результаты экспериментов с глобальными моделями климата при неизменном и растущем содержании СО₂ в атмосфере (IPCC, 2007). Расхождения между средней (глобальной, полушарной, региональной) ПТВ при постоянной концентрации и при растущем содержании СО₂ начинаются как раз в середине 1970-х годов. Исходя из этого, усиление АМО оценим как разность между 31-летними трендами, аппроксимирующими рост ПТВ на стадии развития обоих потеплений. Будем оценивать разность вкладов тренда за 1978–2007 годы и за 31-летие в период развития первого потепления с максимальным вкладом тренда.

В таблице 2 приведены результаты расчета усиления тренда в период с 1978 по 2007 год в сравнении с наиболее быстрым ростом ПТВ за 31-летний период первого потепления для каждого сезона и среднегодовой ПТВ.

Таблица 2. Сравнение вклада трендов за 31-летние периоды роста ПТВ в первом и втором потеплениях в области севернее 60° с.ш.

В соответствии с полученными оценками зимой нет усиления роста, а наоборот, рост замедляется. В теплые сезоны с апреля по октябрь усиление потепления весьма значительно как в целом в рассматриваемой области, так и в обеих ее половинах и оно наибольшее в летние месяцы. В среднем за год усиление потепления заметно в тихоокеанской половине области и незначительно в приатлантической части и во всей области. Заключение об усилении тренда ПТВ в последнее 31-летие в теплую часть года по сравнению с трендом в зимние месяцы подтверждается сравнением рангов коэффициентов тренда за оба 31-летних периода (таблица 3).

Таблица 3. Ранг максимального тренда за 31 год в период развития двух потеплений. Год относится к середине 31-летнего периода. В скобках указан ранг

В ноябре, декабре и январе первое потепление развивалось значительно интенсивнее по сравнению с последним потеплением, а в остальные месяцы тренд во второй период был намного сильнее. Особенно велико различие в скорости потепления в июне. Изменение числа «теплых» (Т>95 % уровня) месяцев в 9-летних скользящих интервалах показывает, что в последние 20 лет число «теплых» июней на 41 станции севернее 60° с.ш. увеличилось почти вдвое.

Особый интерес представляют изменения температуры воздуха над областью морской Арктики, включающей покрытую льдами в зимний период акваторию Северного Ледовитого океана (СЛО). Изменения температуры в этой области в первую очередь влияют на зимнее разрастание и летнее таяние ледяного покрова в СЛО. С этой точки зрения оценим изменения положительных летних температур как индикатора летнего теплового воздействия на лед и отрицательных температур за холодный период года, влияющих на максимальное увеличение объема льда зимой. Для этого используем данные 41 станции, расположенных на островах и побережье Северного Ледовитого океана (см. рис. 1), откуда начинается летнее отступление морских арктических льдов.

Средняя за зимние (ноябрь – март) и летние (июнь – август) месяцы приповерхностная температура воздуха (ПТВ) на станциях в морской Арктике показана, начиная с 1951 года, на рис. 6. Видно быстрое убывание отрицательных температур после 1991 года и быстрый рост положительных температур после 1996 года с абсолютным рекордом в 2007 году и понижением в 2008 году. При этом зимние температуры до 1991 года и летние до 1996 года имели слабые отрицательные тренды, которые сменились на значимые положительные тренды.

Рис. 6. а – средние зимние (ХI–III), б – летние (VI–VIII), в – число выходов среднемесячной ПТВ за 95 % уровень, суммированное по скользящим 9-летиям на 41 станции в морской Арктике в 1951–2008 гг.

Таким образом, потепление в морской Арктике развивалось неравномерно и, в основном, с середины 1990-х гг. Наибольшее число значительных положительных аномалий ПТВ отмечалось в теплую половину года с июня по октябрь в последнее десятилетие. Предшествующие относительно теплые летние сезоны отмечались в 1960-е годы.

При сравнении потепления в Арктике с глобальными потеплением или потеплением в низких широтах, отмечают его максимальное развитие, названное Арктическим усилением изменений климата. Арктическим усиление можно рассматривать и как усиление изменчивости характеристик климата (Алексеев, Священников, 1991), прежде всего ПТВ, и как усиление тренда ПТВ, например, на потепление (Polyakov et al., 2002). Между этими двумя определениями усиления можно записать зависимость в виде:

a₁/a₂ = (σ₁/σ₂)(R₁/R₂),

где а – коэффициент тренда, σ – среднее квадратическое отклонение, R – коэффициент детерминации, 1,2 – разные области.

При совпадении коэффициентов детерминации тренда в обеих областях усиление зависит только от изменчивости, которая в первом приближении зависит от интенсивности воздухообмена между широтными областями и объема атмосферы над ними (Алексеев, Священников, 1991). Основными причинами арктического усиления, помимо летнего сокращения площади льда, которое приводит к усилению тренда ПТВ в осенние месяцы с максимумом в ноябре, являются увеличение переноса тепла в высокие широты и изменение радиационных притоков тепла в сторону увеличения потока нисходящей длинноволновой радиации вследствие роста содержания водяного пара в арктической атмосфере (рис. 7).

Рис. 7. Общее содержание водяного пара в атмосфере к северу от 70° с.ш. в разные сезоны и в среднем за год в 1989–2009 гг. по данным (ERA-40, http://www.ecmwf.int). Цифры означают коэффициент тренда

Следует отметить, что первое наблюдавшееся потепление Арктики 1920–40-х гг. привлекло внимание исследователей еще в период своего развития в первой половине ХХ столетия. В работах В.Ю. Визе (1924, 1937, 1941) потепление Арктики в 1920–1930 гг. характеризуется как наиболее сильное по своим размерам климатическое колебание, зарегистрированное на тот момент метеорологическими летописями. Визе пришел к заключению, что потепление явилось следствием усиления общей циркуляции атмосферы на земном шаре, с которым связана акцентация всех центров действия атмосферы, в том числе исландского минимума и сибирского максимума, сопровождавшаяся усилением западных и юго-западных ветров над Северной Атлантикой и Норвежским морем и притока атлантических вод в Арктический океан с одновременным усилением обратного потока вод и льдов из Арктического бассейна в Гренландское море. Рассматривая развитие потепления, Визе отметил его максимальное проявление во всей приатлантической Арктике от западной Гренландии до Карского моря в зимний сезон. Вслед за Визе Дзердзеевский (1943) и Виттельс (1946) также рассматривали усиление атмосферной циркуляции и переносов тепла в Арктику как первопричину потепления арктического климата в 1920–30-е годы. Несомненно, что развитие наблюдаемого в настоящее время потепления климата Арктики также связано с изменениями в режиме циркуляции атмосферы над Северным полушарием (Алексеев, ред., 2004).

Во взаимодействии между Арктикой и остальной частью глобальной климатической системы важная роль принадлежит морскому ледяному покрову, который в то же время является индикатором изменений арктического климата. Наблюдаемое с начала 1980-х годов постепенное сокращение летней площади морского льда (ПМЛ) в Арктике резко ускорилось в конце 1990-х годов и достигло абсолютного минимума в сентябре 2007 года (4,28 млн км²). В сентябре 2008 года ПМЛ по данным NSIDC возросла до 4,70 млн км², в сентябре 2009 года до 5,20 млн км², а в сентябре 2010 года вновь уменьшилась до 4.90 млн км² (рис. 8).

Рис. 8. Арктический морской лед в сентябре: а – в Арктике по данным (NSIDC), б – в Сибирских морях по данным ААНИИ (ААНИИ, http://www.aari.nw.ru/)

В зимний период морские льды покрывают большую часть Северного Ледовитого океана и распространяются к югу на опресненные акватории морей на континентальном шельфе (Захаров, 1996). В Сибирских арктических морях (моря Карское, Лаптевых, Восточно-Сибирское и Чукотское) зимой лед занимает практически всю акваторию. К сентябрю он отступает на наибольшее расстояние от побережья. Многолетние изменения в этот период дают наиболее полное представление о воздействии потепления на ПМЛ в этом районе (рис. 8 б).

Сопоставление трендов ПМЛ в арктических морях за полный период наблюдений, за 30-летние периоды потеплений в Арктике и за последние десять лет указывают на однозначную тенденцию к сокращению ПМЛ во все рассматриваемые периоды с ее усилением к последнему десятилетию для Сибирских морей в целом (таблица 4). Отдельные моря также показывают ускорение сокращения ПМЛ в последнее десятилетие. В 30-летие 1924–1954 гг. ПМЛ сокращалась сильнее по сравнению с 30-летием 1977–2007 в Карском море и в меньшей степени в Чукотском море.

Таблица 4. Коэффициенты тренда площади (10³ км²/год), занятой льдами в арктических морях в сентябре

Особенно значительное сокращение ПМЛ в Сибирских морях, также как и всего ледяного покрова в Арктике, происходило за последнее десятилетие. С 1997 по 2007 год ПМЛ в сентябре сократилась в соответствии с линейными трендами на 26 % во всей Арктике и на 79 % в Сибирских морях. В то время как за весь период спутниковых наблюдений с 1979 по 2007 год сокращение составило 26.6 % или 9.5 % за 10-летие для всей Арктики и 63 % или 16.6 % за 10-летие для Сибирских морей. Таким образом, в 1997–2007 гг. площадь морского льда в сентябре как в Арктике в целом, так и в Сибирских арктических морях быстро сокращалась. Однако в 2008–2009 гг. дальнейшего сокращения не произошло.

Очевидно, что причина столь резкого сокращения количества арктических льдов в конце летнего периода связана с потеплением климата. Чтобы количественно оценить эту связь рассмотрим зависимость между изменениями приповерхностной температуры воздуха и площадью, занятой морским льдом в разные месяцы и в целом за год. Корреляция между аномалиями ПТВ и ПМЛ в Северном полушарии в разные месяцы года указывает на наиболее тесную связь между ними в июне (Алексеев и др., 2005; 2009а; Alekseev et al.,2007). Эта связь остается 95 %-значимой и после исключения тренда из обоих рядов (таблица 5). Второй максимум корреляции между ПТВ в Северной полярной области и ПМЛ обнаруживается в сентябре, когда ПМЛ сокращается до минимума и морские льды отступают на акваторию СЛО. После удаления трендов этот максимум также сохраняется.

Таблица 5. Коэффициенты корреляции между ПМЛ в Северном полушарии (по данным Chapman and Walsh, 2003) и ПТВ в широтных зонах по данным из ERA-40 (Rayner et al., 2003) в разные месяцы (1–12) и за год за период 1958–1998 гг. 95 %-уровень значимости коэффициентов равен 0.31

Особый интерес представляет связь между летним потеплением в Арктике и сокращением ПМЛ в сентябре. В качестве индекса летнего потепления в работах (Alekseev et al., 2007; Алексеев и др., 2009а) использована средняя летняя температура воздуха на станциях, расположенных на побережье и островах в морской Арктике, к которой относится акватория Северного Ледовитого океана, покрываемая льдом зимой.

Связь между изменениями этого индекса и ПМЛ в сентябре усиливается по мере развития потепления и характеризуется наибольшей корреляцией –0.90 для ряда ПМЛ по спутниковым данным за 1979–2010 гг. (рис. 9). Корреляция между суммой отрицательных зимних температур воздуха и ПМЛ в марте слабее, поскольку разрастание площади льдов зимой ограничено областью распространения слоя опресненной воды в высоких и умеренных широтах Северного полушария (Захаров, 1996; 2004).

Рис. 9. Площадь, занятая морским льдом в Арктике в сентябре по данным NSIDC (1), и средняя температура воздуха в июне – сентябре в морской Арктике на 41 станции (2). Шкала температуры повернута на 180°

Результаты расчетов будущего арктических морских льдов на глобальных моделях климата представлены во многих публикациях, включая четвертый оценочный доклад МГЭИК (IPCC, 2007). Характерной чертой ансамбля проекций по разным моделям является значительный разброс, возрастающий к концу 21-го века. На рис. 10 а приведены среднее по ансамблю из 16 моделей и крайние члены ансамбля, соответствующие наиболее быстрому (1) и наиболее медленному (2) сокращению ПМЛ в сентябре. Видно, что наблюдаемое сокращение площади льда значительно опережает модельные реализации.

Рис. 10. Средняя ПМЛ по ансамблю из 16 модельных проекций из CMIP3 в сентябре (1) и крайние проекции (2,3). 4 – ПМЛ по данным NSIDC

Основная причина расхождений в оценке изменений площади льда между моделями и наблюдениями в том, что модели значительно занижают летнюю температуру воздуха (рис. 11) вследствие, по-видимому, недостаточной чувствительности к изменениям радиационного воздействия и с занижением собственной изменчивости климатической системы в Арктике.

Рис. 11. Средняя летняя ПТВ по данным 32 станций и по расчетам на 16 моделях из ансамбля CMIP3 в области к северу от 60° с.ш.

Другой важный параметр морского ледяного покрова – его толщина – также уменьшилась значительно (почти вдвое по оценке в работе (Kwok and Rothrock, 2009)) за период с 1980 по 2008 год. Измерения с борта атомных ледоколов, выполненные сотрудниками ААНИИ в 1977–2009 гг., (Фролов и др., 2009) также показали значительные изменения толщины льдов по маршрутам их плавания. Причем изменения произошли после 1987 года за счет сокращения количества многолетних льдов (таблица 6).

Таблица 6. Количество и средняя толщина льдов различного возраста на пути плавания а/л «Арктика» в августе 1977 г. и НЭС «Академик Федоров» в августе 2005 г (Фролов и др., 2009)

Исследования в Арктике выявили ряд особенностей в распределении концентрации СО₂ над морскими льдами (Semiletov et al., 2004; Голубев и др. 2006). Сезонные колебания концентрации СО₂ в атмосфере по данным глобальной сети мониторинга показывают зависимость амплитуд годового хода от широты с явной тенденцией к их возрастанию в направлении высоких широт Северного полушария (рис. 12). Это арктическое усиление амплитуды годовых колебаний концентрации СО₂ над Северным Ледовитым океаном было связано (Алексеев, Нагурный, 2005; 2007;. Алексеев и др., 2007а) с активным с влиянием морского льда на формирование сезонного цикла концентрации СО₂ в атмосфере над морским льдом. Было показано, что амплитуда растет в основном за счет роста зимней концентрации СО₂, который согласуется с ростом амплитуды сезонных колебаний ПМЛ за счет увеличения летнего сокращения. Было выдвинуто предположение, что образование, нарастание и изменение структуры льда в зимний сезон на все большей акватории должно сопровождаться увеличением выделения СО₂ в атмосферу и в подледный слой воды. Летом СО₂ из атмосферы над Арктическим бассейном должен поглощаться опресненной водой на поверхности льда, в разводьях, трещинах и каналах, а также расходоваться на фотосинтез в верхнем слое воды и во льду (Semiletov et al., 2004; Rysgaard et al., 2007).

Рис. 12. Размах годового колебания среднемесячной концентрации СО₂ (точки) на береговых и островных станциях, расположенных на разных широтах в океанических областях Северного и Южного полушарий. Использованы среднемесячные значения концентрации за 2004 год по данным ВМО (WMO, 2006)

Исследования, выполненные на дрейфующей станции СП-35 в 2007/08 годах позволили обнаружить и измерить эмиссию СО₂ в атмосферу с поверхности нарастающего льда и оценить ее годовой поток величиной 310¹⁰ моль/год с поверхности СЛО (Недашковский, Макштас, 2010). Плотность потока эмиссии СО₂ составляет согласно этой работе 20±4 ммоль/м². Эти результаты подтвердили выводы (Алексеев, Нагурный, 2005; 2007;. Алексеев и др., 2007а) о зимнем повышении концентрации СО₂ в приледном слое атмосферы над СЛО.

Для формирования климата морской Арктики важным процессом является поступление теплой и соленой воды из Северной Атлантики. Приток атлантической воды (АВ) в Арктику составляет часть глобального океанического конвейера, связывающего океаны транспортом тепла, соли и пресной воды. Поступая из Северной Атлантики, АВ распространяются по акватории Норвежского, Гренландского и Баренцева морей и проникают в Арктический бассейн, где занимают промежуточный слой на глубинах от 100 до 800 метров (Тимофеев, 1960; Трешников, Баранов, 1972). Атлантическая вода является важным источником тепла в приатлантическом секторе Арктики и источником соли для арктических вод, подвергающихся постоянному опреснению. Постоянный приток тепла от слоя АВ в верхний слой Арктического бассейна ограничивает зимнее нарастание льда, хотя о величине и распределении этого притока нет единого мнения. Все это указывает на то, что поступление АВ является важным климатообразующим процессом в арктической климатической системе и его мониторинг должен быть составной частью слежения за изменениями климата (Alekseev et al., 2003; Polyakov et al., 2003; 2004; Алексеев и др. 2007б).

Поток атлантической воды на протяжении от пролива Фрама до моря Лаптевых включительно сконцентрирован в сравнительно узкой зоне вдоль материкового склона и доступен для мониторинга с помощью современных судов ледокольного типа и небольшого числа длительных заякоренных подводных (и подледных) измерителей течений, температуры и солености воды. Обобщение океанографических данных, собранных в Арктическом бассейне с начала наблюдений, позволило выбрать районы, наиболее освещенные наблюдениями и сформировать климатические ряды характеристик АВ по 2009 год включительно. Одной из таких характеристик является максимальная температура в слое АВ в шести районах Арктического бассейна (рис. 13).

Рис. 13. Изменения максимальной температуры в слое АВ по данным измерений в шести районах Арктического бассейна (на карте слева) по данным 1920–2009 гг.

Приведенные на рис. 13 изменения максимальной температуры АВ показывают начало современного повышения температуры АВ в проливе Фрама в 1987 году, которое разделяется на два этапа. Второй этап повышения температуры начался в 1997 году. Его начало прослеживается и в других рассматриваемых районах с запаздыванием до 8 лет в районе Северного Полюса. В последние годы повышенные значения температуры АВ сохраняются, однако наметилась тенденция к их уменьшению.

Обобщение характеристик слоя АВ по пяти районам в Арктическом бассейне (без пролива Фрама) путем нормирования (на СКО) их аномалий (относительно соответствующих средних за период наблюдений) позволило выявить крупномасштабные изменения максимальной температуры в слое АВ, глубины максимальной температуры и положения верхней границы слоя (рис. 14).

Рис. 14. Нормированные аномалии характеристик слоя АВ, обобщенные по 5 районам Арктического бассейна (без пролива Фрама). Слева направо: максимальная температура воды, глубина максимума температуры, глубина верхней границы слоя (нулевой изотермы)

Несмотря на значительный разброс нормированных аномалий, аппроксимация ортогональными полиномами выделяет междесятилетние колебания характеристик с соответствующими экстремумами. Максимумы температуры АВ приходятся на 1930-е, 1950-е и 1990–2000-е гг. Соответствующие им минимумы глубины максимальной температуры и глубины верхней границы слоя АВ приходятся на эти же периоды.

Сопоставление изменений температуры АВ в Арктическом бассейне и в Cеверной Атлантике, начиная от тропической области (рис. 15), показывает присутствие во всех рассматриваемых рядах сходных междесятилетних изменений с преобладанием роста температуры в последние 30 лет. Исключение составляет район 40°–60° с.ш., где имеет место оппозиция аномалий температуры между восточной и западной частями района.

Рис. 15. Аномалии среднегодовой температуры воды на поверхности Северной Атлантики по данным массива HadSST (слева направо: 10° ю.ш.–10° с.ш.; 20°–40° с.ш.; 40°–60° с.ш.) и нормированные аномалии максимальной температуры АВ. Жирные линии – сглаженные по 11 лет, а для Т_АВ – аппроксимированные полиномом

Благодаря активным международным экспедиционным исследованиям в 1990-е и особенно в 2000-е годы, получившим особый размах в период МПГ 2007/08 гг., были получены обширные океанографические данные в разных районах Арктического бассейна. В этот же период стала поступать океанографическая информация с дрейфующих океанографических буев (WHOI). В итоге значительное число океанографических станций покрыло почти всю акваторию Арктического бассейна, что позволило построить средние поля характеристик слоя АВ за десятилетия 1990-х, 2000-х гг. (Алексеев и др., 2009б; 2010а) и сравнить их с полями 1970-х гг., наиболее полно освещенными данными наблюдений в прошлом (Константинов, Грачев, 2000). Метод построения полей представлены в статье (Алексеев и др., 2009б). Аномалии относительно средних за 1970-е годы показаны на рис. 16.

Рис. 16. Аномалии средних за 1990–1999 гг. (верхний ряд) и за 2000–2009 гг. (нижний ряд) относительно 1970-х гг. Слева направо: содержания пресной соды в слое выше изохалины 34.80 (эквивалентный слой, м), глубины верхней границы слоя АВ (м) и максимальной температуры в слое АВ

Наибольшее потепление в слое АВ в рассматриваемый период произошло в основном потоке АВ вдоль материкового склона, а верхняя граница слоя поднялась повсеместно, но более всего (на 60–80 м.) в центральной части Арктического бассейна. Вследствие этих изменений в вертикальной структуре водных масс толщина верхнего опресненного слоя арктической воды уменьшилась над областями максимального потепления и подъема верхней границы слоя АВ и, как следствие, здесь уменьшилось содержание пресной воды в слое над изохалиной 34.80 psu. Произошло перераспределение «избытка» пресной воды в верхнем слое Арктического бассейна, в результате которого увеличилось ее количество в акватории, прилегающей к островам Канадского архипелага и Аляски, что ведет к увеличению стока пресной воды через проливы в Канадском архипелаге. Причем отмеченные изменения усиливались от 1990-х к 2000-м годам.

Сравнение ПТВ в области севернее 60° с.ш. в периоды современного потепления и потепления 1920–1940-х гг. показало, что средняя температура за десятилетие 1998–2007 гг. в среднем за год, весной и летом выше, чем в самое теплое десятилетие первого потепления, но зимой соотношение обратное. Тренд средней ПТВ за 31-летний период развития современного потепления (1978–2008 гг.) превышает тренд за такой же период развития первого потепления в теплую половину года, особенно летом. Зимой современный тренд значительно слабее.

В морской Арктике наиболее значительные климатические изменения произошли за последние 15 лет. Средняя за зимние (ноябрь – март) месяцы ПТВ повышалась здесь после 1991 года, а летняя – после 1996 года. До этого времени, начиная с 1951 года, ПТВ не повышалась. Наибольшее число значительных положительных аномалий ПТВ отмечено в последнее десятилетие, причем в теплую половину года с июня по октябрь.

В изменчивости температуры воздуха в атлантической части Арктики более 30 % составляет вклад 60-летнего колебания (АМО). Увеличение средней ПТВ в области к северу от 60 на фазе роста АМО в последние три десятилетия по сравнению увеличением в аналогичной фазе во время первого потепления максимально летом и отсутствует зимой.

Потепление особенно проявилось в быстром сокращении площади морских льдов, начавшемся в конце 1990-х годов. Связь между летним потеплением в Арктике и сокращением распространения морских льдов в сентябре усиливается по мере развития потепления и характеризуется корреляцией –0.90 между рядами летних ПМЛ и ПТВ за 1979–2010 гг.

Исследования, выполненные А.П. Недашковским на дрейфующей станции СП-35 в 2007/08 годах, обнаружили эмиссию СО₂ в атмосферу с поверхности нарастающего льда и подтвердили активную роль морского льда в формировании сезонного максимума концентрации СО₂ в атмосфере над Арктическим океаном.

Изменения в состоянии водных масс в Арктическом бассейне стали заметными с конца 1980-х – начала 1990-х годов, когда температура в слое АВ стала повышаться и достигла максимума в 2000-е годы. Предыдущие более слабые повышения приходятся на 1930-е и 1950-е гг. Минимумы глубины максимальной температуры в слое АВ и глубины верхней границы слоя АВ приходятся на эти же периоды. При этом междесятилетние изменения температуры в подповерхностном слое воды в Арктическом бассейне согласуются с изменениями температуры воды на поверхности в Северной Атлантике от тропиков до умеренных широт.

Причинами арктического усиления потепления помимо летнего сокращения площади льда, которое приводит к усилению тренда ПТВ в осенние месяцы с максимумом в ноябре, являются увеличение переноса тепла в высокие широты атмосферной циркуляцией и изменение радиационных притоков тепла в сторону увеличения потока нисходящей длинноволновой радиации вследствие роста содержания водяного пара в арктической атмосфере.

Сравнение части отмеченных изменений с результатами расчетов по ансамблю глобальных моделей климата показало существенную недооценку моделями наблюдаемого повышения летней температуры воздуха в Арктике и, как следствие, летнего сокращения площади морских льдов. Причина этих расхождений может быть связана с изменениями радиационного воздействия, вызванного увеличением доли приходящей длинноволновой радиации, которые не учтены в моделях.

Благодарности. Исследования проводились в рамках кластера проектов ААНИИ по программе МПГ 2007/08, целевой научно – технической программы Росгидромета на 2008–2010 гг. и при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты 06–05–64054, 07–05–13358 офиц, 09–05–00232). Метеорологические данные арктических станций собраны Е.И. Александровым, массивы реанализа ERA-40 и Interim получены с сайта ECMWF. Данные реанализа NCEP обеспечены NOAA/OAR/ESRL PSD, Boulder, Colorado, USA, на сайте http://www.esrl.noaa.gov/psd/. Данные о площади льдов в Арктических морях предоставлены В.Ф. Захаровым, В.П. Карклиным и А.В. Юлиным, данные о льдах в Северном полушарии получены с сайта NSIDС. Океанографические данные в Арктическом бассейне были собраны многими экспедициями, в том числе по проектам МПГ 2007/08. Данные климатических моделей созданы разработчиками моделей и собраны участниками Программы диагноза и сравнения климатических моделей (PCMDI) в архиве CMIP3, который поддерживается управлением науки Министерства энергетики США.

ААНИИ http://www.aari.nw.ru/

Александров Е.И., Брязгин Н.Н., Дементьев А.А., Радионов В.Ф. Мониторинг климата приземной атмосферы северной полярной области // Тр. ААНИИ. 2007. Т. 447. С. 18–32.

Алексеев Г.В. Роль циркуляции атмосферы и других факторов в формировании климата Арктики / В кн.: Формирование и динамика современного климата Арктики. Под ред. проф. Г.В. Алексеева. СПб., Гидрометеоиздат, 2004. С. 27–46.

Алексеев Г.В., Данилов А.И., Катцов В.М., Кузьмина С.И., Иванов Н.Е. Морские льды Северного полушария в связи с изменениями климата в ХХ и ХХ1 веках по данным наблюдений и моделирования // Известия АН, сер. ФАО. 2009 а. Т. 45. № 6. С. 723–735.

Алексеев Г.В., Захаров В.Ф., Иванов Н.Е., Кузмина С.И. Зависимость между изменениями протяженности морского ледяного покрова и температурой воздуха на Северном полушарии // Материалы гляциологических исследований. 2005. Т. 99. С. 62–70.

Алексеев Г.В., Иванов Н.Е., Пнюшков А.В., Балакин А.А. Изменения климата в морской Арктике в начале XXI века // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010а. № 3(86). С. 22–34.

Алексеев Г.В., Пнюшков А.В., Иванов Н.Е., Ашик И.М., Соколов В.Т., Головин П.Н., Богородский П.В. Комплексная оценка климатических изменений в морской Арктике с использованием данных МПГ 2007/08 // Проблемы Арктики и Антарктики. 2009б. № 1(81). С. 7–14.

Алексеев Г.В., Нагурный А.П. Влияние морского ледяного покрова на концентрацию двуокиси углерода в атмосфере Арктики в зимний период // Доклады РАН. 2005. T. 401, № 6. C. 817–820.

Алексеев Г.В., Нагурный А.П. Роль морского льда в формировании годового цикла двуокиси углерода в Арктике. // Доклады РАН. 2007. T. 417. № 4. C. 541–544.

Алексеев Г.В., Нагурный А.П., Макштас А.П., Иванов Н.Е., Шутилин С.В. Роль морского льда в формировании годового цикла двуокиси углерода в высокоширотной морской Арктике. Проблемы Арктики и Антарктики. 2007а. Вып. 77. С. 28–36.

Алексеев Г.В., Радионов В.Ф., Александров Е.И., Иванов Н.Е., Харланенкова Н.Е. Климатические изменения в Арктике и северной полярной области // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010б. № 1(84). С. 67–80.

Алексеев Г.В., Священников П.Н. Естественная изменчивость характеристик климата Северной полярной области и северного полушария. Л., ГМИ, 1991. 159 с.

Алексеев Г.В., Фролов И.Е., Соколов В.Т. Наблюдения в Арктике не подтверждают ослабление термохалинной циркуляции в Северной Атлантике // ДАН. 2007б. Т. 413. № 2. С. 277–280.

Ашик И.М., Кириллов С.А., Макштас А.П., Смирнов В.Н., Соколов В.Т., Тимохов Л.А. Основные результаты морских исследований Арктики в ХХI веке // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. № 1(84). С.100–115.

Визе В.Ю. Льды в полярных морях и общая циркуляция атмосферы // Журнал геофизики и метеорологии. 1924. Т.1. Вып.1.

Визе В.Ю. О потеплении климата полярного бассейна // Проблемы Арктики. 1941. № 4.

Визе В.Ю. Причины потепления Арктики // Сов. Арктика. 1937. № 1.

Виттельс Л.А. Циклоны северных морей и потепление Арктики // Метеорология и Гидрология. 1946. № 5. С. 32–40.

Голубев В.Н., Гребенников П.Б., Ржаницын Г.А., Сократов С.А., Фролов Д.А., Шишков А.В. Влияние арктического ледяного покрова на внутригодовые колебания содержания СО₂ в атмосфере Северного полушария. // Материалы гляциологических исследований. 2006. Вып.101. С. 49–54.

Дзердзеевский Б.Л. К вопросу о потеплении Арктики // Изв. АН СССР., сер. геофизическая и географическая. 1943. № 2. С. 60–69.

Захаров В.Ф. Внутривековые изменения в распространении морских арктических льдов в ХХ столетии. В кн.: Формирование и динамика современного климата Арктики / Под. ред. Алексеева Г.В. СПб, Гидрометеоиздат, 2004. С. 112–159.

Захаров В.Ф. Морские льды в климатической системе. СПб., Гидрометеоиздат, 1996. 214 с.

Константинов Ю.Б., Грачев К.И. Высокоширотные воздушные экспедиции «Север» (1937, 1941–1993 гг.) / Под ред. В.Т.Соколова. СПб., Гидрометеоиздат, 2000. 176 с.

Кораблев А.А., Пнюшков А.В., Смирнов А.В. К вопросу о возможности использования данных реанализов ERA-40 и NCEP/NCAR для оценки изменений климата в Северной полярной области // Труды ААНИИ. 2007. Т.447. С. 44–67.

Недашковский А.П., Макштас А.П. Эмиссия СО₂ в атмосферу при образовании арктического морского льда // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. № 3(86). С. 35–44.

Тимофеев В.Т. Водные массы Арктического бассейна. Л., Гидрометеоиздат, 1960. 190 с.

Трешников А.Ф., Баранов Г.И. Структура циркуляции вод в Арктическом бассейне. Л.: Гидрометеоиздат, 1972, 158 с.

Фролов С.В., Федяков В.Е., Третьяков В.Ю., Клейн А.Э., Алексеев Г.В. Новые данные об изменении толщины льда в Арктическом бассейне // Доклады АН. 2009. Т. 425. № 1. С. 104–108.

Alekseev G.V., Johannessen O.M., A.A. Korablev, A.Y. Proshutinsky. Ocean and sea ice. In: Arctic Environment Variability in the Context of the Global Change / Edited by L.P.Bobylev, K.A. Kondratyev and O.M. Johannessen. Springer – Praxis, 2003. P.107–236.

Alekseev G.V., S.I. Kuzmina, A.P. Nagurny, N.E. Ivanov. Arctic sea ice data sets in the context of the climate change during the 20th century / In «Climate variability and extremes during the past 100 years». Series: Advances in Global Change Research, 2007. Vol.33. P. 47–63.

Arctic Climatology Project. Environmental Working Group joint U.S. – Russian atlas of the Arctic Ocean – winter period / Edited by L. Timokhov and F. Tanis. Ann Arbor, MI: Environmental Research Institute of Michigan in association with the Natrional Snow and Ice Data Center, 1998. CD – ROM.

Delworth, T.L.,S. Manabe, and R.L. Stouffer, Multidecadal climate variability in the Greenland Sea and surrounding regions: a coupled model simulation // Geophys. Res. Letters. 1997. 24. P. 257–260.

ERA-40: http://www.ecmwf.int/research/era/ERA-40

Interim: http://data-portal.ecmwf.int/data/d/interim_daily/

IPCC. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Solomon, S., D. Quin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K. B. Averyt, M. Tignor and H. L. Miller (eds.). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York. NY, USA, 2007. 996 p.

Kalnay et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project // Bull. Amer. Meteor. Soc. 1996. 77. P. 437–470.

Kwok, R., and D. A. Rothrock. Decline in Arctic sea ice thickness from submarine and ICESat records: 1958–2008 // Geophys. Res. Lett. 2009. 36. (L15501, doi:10.1029/2009GL039035).

NCEP: http://www.esrl.noaa.gov/psd/

NSIDC 2010 http://nsidc.org/data/seaice_index/index.html

Polyakov I. V., Alekseev G. V., Timokhov L. A., et al. Variability of the Intermediate Atlantic Water of the Arctic Ocean over the Last 100 Years // J. Climate. 2004. 17. P.4485–4497.

Polyakov I., Alekseev G.V., Bekryaev R.V., et al. Observationally based assessment of polar amplification of global warming // Geophys. Res. Lett. 2002. V. 29. 1878. (doi: 1029/2001GL011111).

Polyakov, I., M. A. Johnson. Arctic decadal and interdecadal variability // Geophys. Res. Lett. 2000. 27. P. 4097–4100.

Polyakov, I.V., L. Timokhov, D. Walsh, I. Dmitrenko, R.L. Colony, M. Johnson, E. Carmack, J.K. Hutchings. A long-term circulation and water mass monitoring program for the Arctic Ocean // EOS Transactions. 2003. 84. P. 281–285.

Rysgaard S., Glud R.N., Sejr M.N, Bendtsen J., Christensen P.B. Inorganic carbon transport during sea ice growth and decay: A carbon pump in polar seas // J. Geophys. Res. 2007. 112. C03016. (doi:10.1029/2006JC003572).

Schauer, U., E. Fahrbach, S. Osterhus, and G. Rohardt (2004), Arctic warming through the Fram Strait – Oceanic heat transport from three years of measurements // J. Geophys. Res. 109(C6). C06026. (doi:10.1029/2003JC001823).

Schlesinger M. E., and N. Ramankutty, An oscillation in the global climate system of period 65–70 years // Nature. 1994. 367. P. 723–726.

Semiletov I., Makshtas A., Akasofu S., Andreas E.L. 2004: Atmospheric CO₂ balance: The role of Arctic sea ice // Geophys. Res. Lett. 2004. 31, L05121.

WMO WDCGG Data Summary. WDCGG No. 30. GAW Data. Vol. 4: Greenhouse Gases and Other Atmospheric Gases. Japan Meterol. Agency, Tokyo, 2006.

Аbstract

The data on water mass, sea ice and atmosphere collected during the IPY 2007–08 period and a combination of these new data with the data collected earlier made it possible to follow the development of the climatic phenomenon of the end 1990s – beginning 2000s in the sea Arctic, to deduce its relationship with the global climate change and to compare it with the warming of 1930–40s. In the present paper the features of the climate system during the first decade of XXI century and during the IPY 2007–08 are compared with state of the atmosphere, sea ice and ocean in the Arctic during the previous periods. Changes in the atmospheric, sea ice and ocean parameters are considered. Comparison with changes in other fields and with estimates of the global climate models from the CMIP3 assembly is made.

Проведен обзор предварительных результатов выполнения трех крупных междисциплинарных кластеров Международного полярного года (МПГ) 2007–2009 гг. в Южной полярной области: COMPASS (Comprehensive Meteorological dataset of active IPY Antarctic measurement phase for Scientific and applied Studies), CLICOPEN (impact of CLImate induced glacial melting on marine and terrestric COastal communities on a gradient along the Western Antarctic PENinsula) и ANTPAS (Antarctic Permafrost And Soils).

В результате выполнения проекта МПГ COMPASS создана многопользовательская база срочных метеорологических и аэрологических данных всех длиннорядных антарктических станций, которые впервые стали доступны для антарктического сообщества. Указанные данные, прошедшие процедуру контроля качества, используются для информационного обеспечения климатических исследований в Антарктике, совершенствования региональных моделей и реанализа, поддержки прикладных разработок.

Воздействие потепления за последние десятилетия в районе Антарктического полуострова на местные экосистемы, проявившееся в сокращении покровного оледенения, морского льда, периода ледостава и, как следствие, в вымывании осадочных пород, изменении солености и содержания растворенного кислорода в морской воде, изменении видового состава, пищевых цепей и структуры биологических сообществ и т. п. стало предметом изучения в кластере CLICOPEN.

В проекте ANTPAS, направленном на обобщение исторических и современных данных о распространении, толщине, возрасте, физических и геохимических свойствах вечной мерзлоты и почвы Антарктиды и субантарктических островов, создана национальная сеть геокриологических полигонов.

Выполнены оценки трендов климатических параметров Южной полярной области за период инструментальных наблюдений с учетом данных МПГ. Расчеты показали, что, несмотря на заметные проявления потепления в Западной Антарктике, метеорологический режим Антарктиды в целом характеризуется естественной изменчивостью атмосферных процессов.

С момента открытия в 1820 году ледового континента Первой русской антарктической экспедицией работы нескольких поколений отечественных полярных исследователей определили ведущее положение России в антарктическом сообществе. Пионерские работы Астапенко П.Д., Буйницкого В.Х., Брязгина Н.Н., Воейкова А.И., Гайгерова С.С., Долгина И.М., Кричака О.Г., Маршуновой М.С., Петрова Л.С., Русина Н.П., Таубера Г.М, Шляхова В.И. и многих других заложили основы понимания механизмов формирования климата Антарктики. Южная полярная область, являясь регионом Земли с уникальной климатической системой, оказывает значительное влияние на формирование глобального климата, и в то же время является чутким индикатором климатических изменений, происходящих на планете (SCAR’s Antarctic Climate Change and the Environment, 2009).

Изучение климата Южной полярной области и его изменений началось более ста лет назад в связи с появлением первых годовых серий наблюдений на субантарктических островах (Воейков, 1906, 1910) и созданием стационарной метеорологической сети.

Проведение крупнейших международных геофизических проектов, таких как Международный геофизический год (МГГ, 1957–1959 гг.) и Первый глобальный эксперимент ПИГАП (ПГЭП, 1978–1979 гг.), создание современной наблюдательной сети в полярных областях, построение схемы глобального объективного анализа метеорологических данных и развитие систем спутникового зондирования с высоким разрешением открыли новые возможности в исследовании климатической изменчивости полярных областей, в построении и совершенствовании прогностических моделей общей циркуляции атмосферы. К настоящему времени наиболее известны архив Национального Центра по прогнозированию окружающей среды / Национального центра атмосферных исследований (NCEP/NCAR) для периода 1948–2009 гг. и архив Европейского Центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) для периода 1957–2009 гг., архив японского метеорологического агенства для периода 1979–2004 гг. (JRA-25). Указанные архивы данных имеют заметные погрешности восстановления метеорологических элементов в Южной полярной области, приводящие, например, к появлению ложных трендов в рядах атмосферного давления и геопотенциала (Marshall, 2003, http://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar4/wg1/ar4-wg1-chapter3.pdf).

Проект Научного комитета по исследованию Антарктики SCAR READER (Reference Antarctic Dataset for Environmental Research) Project (Turner et al., 2004) инициировал создание нового информационного ресурса высокого качества по метеорологии Антарктики, включающего данные о приземной температуре воздуха, приземном давлении, давлении на уровне моря, скорости и направлении приземного ветра и результаты радиозондирования на стандартных изобарических поверхностях. Все оценки параметров метеорологического режима Антарктики впервые выполнены с использованием исходных четырехразовых приземных данных и двухразовых данных высотного зондирования.

Расчеты трендов по периоду однородных наблюдений (1971–2000 гг.) показали сложную картину климатической изменчивости в Антарктике (Turner et al., 2005). Долгопериодные изменения приземной температуры воздуха в восточной и западной частях Антарктиды имеют различныe тенденции: потепление зафиксировано на станциях Западной Антарктиды (Фарадей, Беллинсгаузен и др.), а похолодание – на отдельных станциях Восточной (Халли и др.) и Центральной (Амундсен Скотт) Антарктиды (Monaghan at al., 2008, Данилов и др., 2003, Лагун и др., 2006, Kejna, 2003).

Например, субантарктическая островная станция Оркадас (60°45’ ю.ш., 44°43’ з.д.) имеет 107-летний однородный ряд приземных наблюдений (1903–2009 гг.), что позволяет оценить внутривековые вариации региональных климатических параметров, включая квазишестидесятилетние колебания (см. рис. 1). Данные станции Оркадас демонстрируют статистически значимый тренд приземной температуры воздуха для всех сезонов, всех месяцев года и среднегодовых значений (см. таблицу 1). Из анализа рис. 1 в следует, что в начале XXI века в Антарктике наблюдается аналог известного «полярного (арктического) усиления», причины которого требуют специального исследования.

Рис. 1. Межгодовые изменения среднегодовых значений приземной температуры воздуха (а) и давления на уровне моря (б) по данным станции Оркадас (Южные Оркнейские острова) за период 1903–2009 гг. и оценка связи аномалии средней глобальной температуры воздуха за период 1880–2009 гг. по данным архива GISS (США) с аномалией температуры воздуха на станции Оркадас (в). На рис. (в) кружками отмечены данные за последнее десятилетие (2000–2009 гг.)

Оценки трендов для остальных станций и регионов Южной полярной области существенно зависят от длительности анализируемого периода, источника данных (различные справочники, метеорологические телеграммы, архивы данных), полноты и контроля качества информации, методов расчета и осреднения. Указанные причины объясняют значительный разброс оценок и выводов о текущих изменениях климата Антарктиды, полученных в последние годы (Monaghan at al., 2008, Данилов и др., 2003, Лагун и др., 2006, Kejna, 2003, Turner et al., 2006).

Для получения надежных оценок трендов метеорологических параметров при изучении механизмов формирования климатической изменчивости в Антарктике в рамках проекта Международного Полярного Года COMPASS (Comprehensive Meteorological dataset of active IPY Antarctic measurement phase for Scientific and applied Studies, http://classic.ipy.org/) создана база данных по климату на основе оперативной информации российских и зарубежных антарктических станций (см. таблицу 1).

Таблица 1. Список антарктических метеорологических станций, данные которых включены в базу данных проекта МПГ COMPASS

Примечание. Временные ряды некоторых станций содержат пропуски измерений, жирным шрифтом выделены статистически значимые оценки трендов

При построении указанной базы данных собраны результаты срочных приземных и высотных измерений основных метеорологических параметров на станциях всех стран, проводящих исследования в Антарктике, с оценкой полноты исходных данных, с выполнением контроля качества данных и с учетом изменения характеристик измерительных комплексов (см. http://www.aari.aq), включая данные 45 метеорологических, 52 автоматических и 25 аэрологических станций. Организационная поддержка Научного комитета Антарктических исследований (SCAR) в рамках проекта READER впервые обеспечила доступ к национальным архивам данных стран-операторов в Антарктике и унификацию методики первичной обработки синоптической информации.

Продолжением проекта SCAR READER в период МПГ и стал международный проект COMPASS. Главными принципами проекта МПГ COMPASS были обозначены: междисциплинарный подход к метеорологическим исследованиям, возможность сопоставления с историческими данными, двухстороннее и многостороннее сотрудничество между полярными станциями, интеркалибрация методов измерений, комплексный контроль качества оперативных данных, доступность метеорологических данных через Интернет.

Основные участники проекта – полевые базы Аргентины, Австралии, Бразилии, Чили, Китая, Германии, Финляндии, Франции, Индии, Италии, Японии, Кореи, Новой Зеландии, Польши, России, Великобритании, Украины, Уругвая и США.

В соответствии с основными задачами МПГ, направленными на совершенствование и расширение существующей наблюдательной сети, на метеорологических площадках прежде законсервированных полярных антарктических станций Молодежная, Русская и Ленинградская были установлены автоматические метеорологические станции (АМС) MAWS-110, чему предшествовал детальный анализ параметров климатического режима на основе полного исторического набора данных (см., например, Лагун др. 2007, Иванов, Лагун, Луценко, 2008).

В результате восстановлена российская циркумполярная сеть наблюдений за состоянием природной среды (см. рис. 2). Данные вновь открытых станций в обобщенном виде представлены на Интернет-сайте национального центра антарктических данных http://www.aari.aq.

Рис. 2. Размещение российских антарктических станций до МПГ (а) и в период МПГ (б). Обозначения: 89050 – Беллинсгаузен, 89512 – Новолазаревская, 89774 – Прогресс, 89592 – Мирный, 89606 – Восток, 89542 АМС – Молодежная, 89657 АМС – Ленинградская, 89132 АМС – Русская

Средние месячные значения основных параметров климатического режима Антарктики и важнейшие статистики размещены на Интернет-сайте ГУ ААНИИ (http://www.aari.aq), обновляются ежемесячно и доступны для антарктического сообщества.

На острове Кинг Джордж (Ватерлоо) опробована система оперативного сбора текущей метеорологической информации в максимально возможном объеме (по сравнению с глобальной телекоммуникационной системой). В обмене информацией в период МПГ участвовали специалисты России, Чили, Польши, Бразилии, Германии, Аргентины, Уругвая, Испании, Болгарии, Чехии и Китая. Результаты наблюдений после проведения комплексного контроля качества данных используются в прогностической практике, например, в региональной модели прогноза погоды метеослужбы республики Чили. По результатам сравнительного анализа исторических данных российской станции Беллинсгаузен и польской станции Арцтовский (Kejna, Lagun, 2004) восстановлена программа стандартных метеорологических наблюдений на станции Арцтовский, где вследствие особых микроклиматических условий зарегистрированы максимальные значения приземной температуры воздуха на острове Кинг Джордж (Ватерлоо) за весь период наблюдений.

Аналогичные годовые серии сравнительных наблюдений выполнены в период МПГ (2007–2008 гг.) на российской станции Новолазаревская, индийской станции Майтри и вновь построенной суперсовременной бельгийской станции Принцесса Елизавета.

Антарктическая наблюдательная сеть крайне редка, и обширные области внутри континента не обеспечены репрезентативными климатическими данными. Ряды ключевых метеорологических элементов в Антарктиде характеризуются высокой внутригодовой и межгодовой изменчивостью, что делает процедуру оценивания трендов для коротких рядов, содержащих пропуски измерений весьма проблематичной. В рамках подготовки проекта МПГ COMPASS разработан и испытан метод расчета оценок трендов по временным рядам срочных данных, имеющих пропуски измерений, с учетом внутрирядной корреляции (Алдухов и др., 2006).

Для большинства антарктических станций тренды приземной температуры малы и, как правило, статистически незначимы. Поэтому в настоящий момент нельзя определенно сказать, что характерно для Антарктиды в целом – потепление или похолодание. Наблюдаемые изменения приземной температуры находятся в пределах естественной климатической изменчивости.

Оценки трендов приземной температуры воздуха показывают, что на большинстве прибрежных антарктических станций наибольшее потепление происходит зимой (за исключением станции Эсперанса). В этот сезон механизмы обратной связи «атмосфера – морской лед» наиболее эффективны, т. е. даже небольшое сокращение морского ледяного покрова приводит к формированию тепловых аномалий в атмосфере. По данным спутниковых наблюдений за сплоченностью морского льда (см., например, http://www.aari.aq), начатых в середине 1970-х годов, суммарная площадь морского льда увеличилась за этот период, за исключением района моря Беллинсгаузена, на 4–10 %.

Большинство континентальных полярных станций за период 1961–1990 гг. характеризуются большей тенденцией потепления или меньшим трендом похолодания по сравнению с периодом 1971–2000 гг. Это обусловлено более суровыми ледовыми условиями в 1960-х годах, когда количество холодных лет было особенно велико (см., например, рис. 3).

Рис. 3. Распределение средних годовых значений температуры воздуха на станциях Новолазаревская (а) и Мирный (б) за период инструментальных наблюдений по убыванию величины. Заштрихованы значения последнего десятилетия

В Центральной Антарктиде есть только две станции, имеющие длительные ряды наблюдений, что не дает возможности сделать окончательное заключение об изменениях климата в этой обширной области. Наблюдения на станции Восток не показывают статистически значимых изменений за период более 50 лет. Данные станции Амундсен-Скотт демонстрируют похолодание во все сезоны, скорость которого уменьшилась в последнее десятилетие (см. рис. 4, 5). Временной ряд станции Амундсен-Скотт является неоднородным из-за переноса метеоплощадки в декабре 1974 г., поэтому ряд наблюдений на Южном полюсе нуждается в специальном исследовании.

Рис. 4. Распределение средних годовых значений температуры воздуха на станции Амундсен-Скотт (а) и Восток (б) за период инструментальных наблюдений по убыванию величины

Рис. 5. Межгодовые изменения средних годовых значений приземной температуры воздуха на российских антарктических станциях (°С) за период 1957–2008 гг. – а) и внутригодовые изменения приземной температуры воздуха на российских антарктических станциях за период МПГ 2007–2009 гг. – б)

Оценки годовых и сезонных трендов атмосферного давления демонстрируют падение давления на уровне моря (приземного давления на внутриконтинентальных станциях) за период инструментальных наблюдений, кроме островной субантарктической станции Оркадас (см. рис. 1, б). Падение давления характерно для всех секторов Антарктики, а наибольшие отрицательные статистически значимые значения зафиксированы на станциях Молодежная и Мирный. Рост циклоничности над островом Кинг Джордж (Ватерлоо) подтверждается заметным падением давления на станции Беллинсгаузен (–0,6 гПа/десятилетие).

Оценки трендов скорости приземного ветра на большинстве антарктических станций, имеющих представительные однородные ряды наблюдений, показали увеличение скорости ветра за период наблюдений. Уменьшение скорости ветра наблюдается на береговых станциях Мирный и Халли. Рост скорости ветра на большинстве станций соответствует изменению индекса Южного колебания за последние десятилетия и увеличению повторяемости мощных циклонов.

Одним из регионов Антарктики, где зарегистрированы изменения климата, является район Антарктического полуострова. Длина климатических рядов здесь превышает 50 лет, и за этот период среднегодовая температура выросла здесь почти на 3 °С, что намного превышает аналогичные величины для других районов Южного полушария. Установлена связь региональных климатических условий с изменениями, происходящими в тропической части Тихого океана, например, связанных с явлением Эль-Ниньо – Южное колебание. Указанные «телесвязи» ответственны за формирование значительной короткопериодной изменчивости климата. Анализ данных проекта МПГ COMPASS позволил количественно показать доминирующую роль крупномасштабных атмосферных процессов (Антарктической моды) в поддержании выраженного очага потепления как в приземном слое, так и в свободной атмосфере (Lagun et al., 2009). Статистический анализ ключевых параметров климата в районе Антарктического полуострова показал необходимость расчета параметров климатической изменчивости на основе срочных данных для учета вклада процессов различного масштаба, например, внутримесячной изменчивости, для определения возможных причин текущих климатических изменений.

Из анализа распределения ранга теплых лет для станций, расположенных в различных частях Антарктики, следует, что последнее десятилетие, включающее период МПГ, является наиболее теплым для станций, характеризующихся выраженной тенденцией к потеплению (ср. данные таблицы 1 и рис. 3, 4, 6). Этот вывод совпадает с оценками изменения средней глобальной температуры (http://www.ncdc.noaa.gov/), согласно которым период 2001–2008 гг. был самым теплым на планете за все 130 лет инструментальных наблюдений (1880–2009 гг.).

Рис. 6. Распределение средних годовых значений температуры воздуха на станциях Беллинсгаузен (а) и Фарадей (б) за период инструментальных наблюдений по убыванию величины

Климатический режим свободной атмосферы Южной полярной области характеризуется рядом специфических особенностей по сравнению с состоянием тропосферы и стратосферы других климатических зон. К таким особенностям относятся мощные весенние стратосферные потепления, уникальный динамический режим мощного циркумполярного вихря, максимальные на планете запасы доступной потенциальной энергии, особые условия радиационного энергообмена и физико-химических превращений в атмосфере. Тогда как нижняя атмосфера нагревается в ответ на увеличение концентрации парниковых газов, верхняя атмосфера выхолаживается в условиях сокращения общего содержания озона в атмосфере и вышеуказанного роста содержания парниковых газов (Marshall, Lagun, Lachlan-Cope, 2002, Jagovkina, Lagun, 2004).

Рис. 7. Межгодовые изменения средних годовых значений температуры воздуха (°С) на уровнях 500 гПа (а) и 100 гПа (б) на российских антарктических станциях за период 1957–2009 гг.

Основными источниками данных (таблица 2) о состоянии свободной атмосферы над Антарктидой в ГИС «Антарктика» являются (по степени уменьшения приоритета):

• фонды ААНИИ (после преобразования данных в электронную форму и выполнения контроля качества данных) за период 1956–2009 гг., http://www.aari.aq;

• архив АЭРОСТАБ, подготовленный во ВНИИГМИ-МЦД, за период 1978–2009 гг.;

• национальные архивы стран-операторов в Антарктике;

• данные, распространяемые по глобальной телекоммуникационной сети (GTS) в виде телеграмм, за период 1973–2009 гг.;

• исчерпывающий архив аэрологических данных CARDS (Comprehensive Aerological Reference Data Set, США);

• архив средних месячных значений аэрологических данных MONADS (MONthly Aerological Data Set), подготовленный во ВНИИГМИ-МЦД на основе архива CARDS.

Таблица 2. Список антарктических аэрологических станций, данные которых включены в базу данных проекта МПГ COMPASS

Детальный анализ исторических аэрологических данных в Антарктике и информации, собранной в период МПГ, позволил установить (Turner at al., 2006), что в Южной полярной области происходит крупнейшее на планете региональное потепление в средней тропосфере (см. рис. 7). Обработка этих данных показала (Turner at al., 2006), что в последние три десятилетия наибольшее на планете потепление в средней тропосфере (на уровне 500 гПа) наблюдается над Южной полярной областью и составляет 0,006 ± 0,001 °С/год. Причины такого потепления в настоящее время неясны.

Данные рис. 8 и результаты расчета оценок сезонных трендов (Алдухов и др., 2006) показывают, что потепление в верхней тропосфере над станцией Беллинсгаузен за тридцатилетний период 1969–1999 гг. является крупнейшим на планете. Последнее обстоятельство является важным аргументом в пользу восстановления программы регулярного аэрологического зондирования на станции Беллинсгаузен в самое ближайшее время, поскольку изучение указанного феномена может открыть путь к пониманию действительных причин наблюдаемых глобальных климатических изменений.

Рис. 8. Изменение с высотой линейного тренда среднегодовых значений температуры воздуха над станцией Беллинсгаузен за период 1969–1999 гг.

В результате выполнения проекта МПГ COMPASS создана многопользовательская база метеорологических и аэрологических данных антарктических станций, которые впервые стали доступны для антарктического сообщества. Указанные данные, прошедшие процедуру контроля качества, используются для обеспечения транспортных операций в Южной полярной области, заложены в предпроектные предложения по строительству нового морского флагмана Российской антарктической экспедиции, использованы при проектировании строительства сооружений, ветроэнергетических установок и аэродромов в Антарктиде, а также использованы для совершенствования региональных моделей прогноза погоды и составления международного руководства по метеорологическим прогнозам в Антарктике.

Район Антарктического полуострова характеризуется изменением параметров облачности. Здесь отмечен заметный рост количества облаков (суммарной и нижней облачности (см. (Chernykh, Alduchov, 2005, Данилов, Лагун, 2009) и http://www.aari.aq), уменьшение высоты нижней границы облачности, рост числа облачных слоев (Aldukhov, Lagun, Chernykh, 2003) увеличение влажности воздуха и температуры поверхности грунта. Эти процессы привели в последние десятилетия к сокращению местного покровного оледенения, морского льда, периода ледостава и, как следствие, к вымыванию осадочных пород, изменению солености и содержания растворенного кислорода в морской воде, распаду шельфовых ледников (например, Larsen B), росту повторяемости айсбергов и деградации вечной мерзлоты. При этом приспособление местных морских и береговых экосистем к новым абиотическим и биотическим условиям проявилось в изменении видового состава, пищевых цепей и структуры биологических сообществ. Потепление в районе Антарктического полуострова способствует также росту периода жизнедеятельности экосистем из-за повышения доступности влаги на вновь освобождаемых ото льда территориях, увеличения продолжительности экспозиции грунтов. Количественное изучение всех вышеназванных процессов стало задачей междисциплинарного кластера МПГ CLICOPEN (impact of CLImate induced glacial melting on marine and terrestric COastal communities on a gradient along the Western Antarctic PENinsula, http://classic.ipy.org/development/eoi/), объединившего 40 инициативных проектов из 15 стран на 14 антарктических станциях.

Российская часть кластера проектов МПГ CLICOPEN заключалась в создании исчерпывающего набора климатической информации для обеспечения гидробиологических и ботанических исследований в районе Антарктического полуострова, в восстановлении регулярных прибрежных гидрологических измерений, в изучении сезонной и межгодовой динамики растительных и биологических сообществ в условиях локального потепления, в оценке современного уровня биологически активной ультрафиолетовой радиации в регионе.

В период МПГ на станции Беллинсгаузен восстановлены стандартные гидрологические наблюдения, прерванные в 1987 году. Изучен поверхностный распресненный слой морской воды, формирующийся благодаря процессам таяния/замерзания ледяного покрова в период ледообразования в районе острова Кинг Джордж (Ватерлоо). Локальное потепление привело к значительному сокращению периода ледостава и средней толщины морского льда в бухте Ардли. Для изучения сезонной динамики снежного покрова использована круглогодичная фотофиксация снеговой линии, ранее испытанная на острове Дисепшен (Smith et al., 2003), а также морского ледяного покрова. Аналогичные ледовые наблюдения по согласованной программе проводятся в заливе Адмиралти немецкими учеными на станции Джубани. Указанные прибрежные ледовые наблюдения позволяют количественно оценить влияние потепления на динамику морского льда в зоне контакта ледяных массивов, сформированных на акватории Тихого и Атлантического океанов.

Начаты систематические исследования сезонной динамики мезопланктона в бухте Ардли, изучение фито-, бактерио– и микрозоопланктона береговой зоны, а также пресноводного планктона в озере Китеж на острове Кинг Джордж. Выполнен цикл изучения индивидуального потребления кислорода и интенсивности питания доминантных видов зоопланктона. Обобщены результаты факультативных наблюдений за морскими млекопитающими и пингвинами. Отмечено падение численности пингвинов Адели в районе острова Кинг Джордж.

Влияние потепления на растительные сообщества Субантарктики изучено с помощью оценки гумусообразования в литоземах острова Кинг-Джордж на примере состояния почв, формирующихся под щучкой антарктической (Deshampsia аntarctica) и лишайником (Usnea aurantiaco-atra) (Абакумов и др., 2009). Выявлено влияние дополнительного увлажнения при таянии мерзлых грунтов на процессы трансформации органического вещества почв под щучкой. Показано, что высшие растения способствуют процессу формирования корневых структур. В почвах под щучкой скорость образования гумуса выше, чем в почвах под лишайником. Это выражается в накоплении суммы гуминовых и фульвокислот и способствует наблюдаемой экспансии высших растений на Антарктическом полуострове в режиме регионального потепления. Для всех островных литоземов характерна относительно низкая степень гумификации органического вещества, невысокая доля гумусовых кислот, связанных с минеральной частью почв.

Вечная мерзлота Антарктиды и субантарктических островов формирует уникальный раздел земной криосферы, информация о котором, включая распространение, мощность залегания, возраст, физико-химические и механические свойства, крайне ограничена или отсутствуют для большей часть материка. Сведения о режиме и динамике мерзлых грунтов служат надежным индикатором реакции вечной мерзлоты и почв на текущие климатические изменения, а также демонстрируют особенности развития местных экосистем.

В период Международного полярного года 2007–2009 гг. выполнено два крупных проекта, посвященных изучению вечной мерзлоты в Южной полярной области:

1) «Обсерватория по изучению вечной мерзлоты: Вклад в термическое состояние вечной мерзлоты (TSP)» как полевая компонента Глобальной наземной сети наблюдений за вечной мерзлотой (GTN-P), входящей в международную программу CALM (Circumpolar Active Layer Monitoring);

2) «Антарктическая и субантарктическая вечная мерзлота, перигляциал и почвенная среда (ANTPAS)», направленный на обобщение исторических и современных данных о распространении, толщине, возрасте, физических и геохимических свойствах вечной мерзлоты и почвы Антарктиды и субантарктических островов.

Основные задачи проекта МПГ ANTPAS (программы CALM-S) сводились к следующему:

• формирование базы данных о характеристиках вечной мерзлоты и почвы, доступной для антарктического сообщества;

• создание циркумполярной сети геокриологического мониторинга CALM-S для оценки реакции вечной мерзлоты на изменение климата;

• создание сети буровых скважин для наблюдений за вертикальным профилем ключевых параметров мерзлых грунтов и свойствами почвы, регистрация палеоклиматических условий;

• производство тематических карт по распространению вечной мерзлоты и почв в Антарктике.

На рис. 9 показаны основные районы исследований по проекту ANTPAS. При построении рис. 9 учтены данные Я. Боэлхуверса и http://www.udel.edu/.

Рис. 9. Сеть мониторинга деятельного слоя почвы в Южной полярой области в период МПГ. В легенде дано обозначение основных программ наблюдений: 1 – геокриологические полигоны CALM, 2 – бурение скважин для определения возраста вечной мерзлоты, 3 – определение свойств мерзлых грунтов, 4 – изучение перигляциальных процессов

В реализации проекта МПГ ANTPAS (http://earth.waikato.ac.nz/antpas/) приняли участие ученые из Австралии, Аргентины, Бразилии, Канады, Китая, Франции, Германии, Италии, Японии, Новой Зеландии, Португалии, России, Испании, Южной Африки, Швеции, Швейцарии и США. Российская часть проекта выполнялась специалистами Росгидромета и РАН при логистической поддержке РАЭ.

В районе российской антарктической станции Беллинсгаузен с 2006 года выполняются регулярные измерения толщины слоя сезонного протаивания мерзлых грунтов на стационарном геокриологическом полигоне. При выборе площадки для полигона, расположенного на побережье пролива Дрейка (бухты Биологов) и в долине Валле Гранде, учтены рекомендации И.А. Репиной. Вид полигона, получившего регистрационный номер А18 в сети CALM-S, показан на рис. 10.

Рис. 10. Вид геокриологического полигона на острове Кинг Джордж (Ватерлоо) вблизи российской антарктической станции Беллинсгаузен

На рис. 11 представлены результаты систематических измерений параметров вечной мерзлоты на стационарном геокриологическом полигоне «Беллинсгаузен». Увеличение толщины деятельного слоя почвы на субантарктических островах в результате регионального потепления демонстрирует тенденцию к деградации вечной мерзлоты (переход от многолетней мерзлоты к ее прерывистой форме).

Рис. 11. Пространственное распределение толщины слоя сезонного протаивания грунта (см) на геокриологическом полигоне вблизи российской антарктической станции Беллинсгаузен в 2006 г. (наблюдатели Лагун В.Е., Харитоненков В.С.) – а); в 2007 г. (наблюдатели Шмарин А.В., Артамонов А.Ю.) – б); в 2008 г. (наблюдатели Замолодчиков Д.Г., Карелин Д.В) – в); в 2009 г. (наблюдатели Замолодчиков Д.Г., Карелин Д.В.) – г).

Несмотря на значительное внимание к изучению состояния вечной мерзлоты в Антарктике, которое ранее уделялось в рамках программах САЭ/РАЭ, систематические площадные измерения динамики деятельного слоя грунта начались только при выполнении проекта МПГ ANTPAS. Помимо измерения толщины деятельного слоя грунта в сезон 51 РАЭ выполнены градиентные измерения в приземном слое атмосфере и в поверхностном слое для оценки компонентов теплового и водного баланса мерзлых грунтов и оценки влияния растительного покрова на сезонное протаивание почвы. Показано, что реакция деятельного слоя на атмосферное потепление различна для разных форм антарктических ландшафтов. Измерены приземные концентрации парниковых газов (углекислого газа и метана) над геокриологическим полигоном.

В период сезонных работ 2008–2009 гг. измерения параметров мерзлоты кроме станции Беллинсгаузен проведены на полигонах в районах российских антарктических станций Новолазаревская (площадка А24) и Прогресс (площадка А23).

Таким образом, в период МПГ создана национальная стационарная геокриологическая сеть в Антарктиде как часть международной циркумполярной сети.

Основные результаты рассмотренных выше работ в период МПГ 2007–2009 гг. сводятся к следующему:

– восстановлена российская циркумполярная сеть метеорологических измерений в Антарктике, состоящая из 8 станций. Начаты регулярные геокриологические наблюдения на трех станциях (Беллинсгаузен, Новолазаревская, Прогресс), прибрежные гидрологические и планктонологические наблюдения на острове Кинг Джордж, позволившие оценить воздействие текущего изменения климата на развитие местных экосистем;

– построен наиболее полный набор метеорологических данных отечественных и зарубежных антарктических станций, основанный на текущей синоптической информации, которая прошла единый контроль качества данных и впервые стала доступна для антарктического сообщества. Исторические и текущие данные российских антарктических станций размещены на Интернет-сайте ААНИИ (http://www.aari.aq) и обновляются ежедневно;

– выполнены оценки трендов климатических параметров Южной полярной области за период инструментальных наблюдений. Расчеты показали, что, несмотря на заметные проявления потепления в Западной Антарктике, метеорологический режим Антарктиды в целом характеризуется естественной изменчивостью атмосферных процессов;

– обнаруженный сигнал потепления в средней тропосфере Южной полярной области является наибольшим на планете и требует специального исследования. Один из максимумов сезонного тропосферного потепления зафиксирован на станции Беллинсгаузен, что обусловливает необходимость восстановления программы радиозондирования атмосферы на этой станции.

Успех метеорологических проектов SCAR READER и IPY COMPASS, объединивших национальные архивы стран-операторов в Антарктике, обусловил появление новых информационных ресурсов READER Ice, READER Ocean и READER Aerosol, что позволило существенно улучшить понимание формирования климатообразующих процессов в Антарктике и их влияния на глобальный климат.

Абакумов Е.В., Власов Д.Ю., Горбунов Г.А., Козерецкая И. А., Крыленков В.А., Лагун В.Е., Лукин В.В., Сафронова Е.В. Содержание и состав органического вещества литоземов острова Кинг-Джорж, Западная Антарктика // Вестник Санкт-Петербургского Университета. Серия 3, Биология. 2009. Вып. 2. С. 124–137.

Алдухов О.А., Лагун В.Е., Черных И.В., Яговкина С.В. Об изменении климата в тропосфере над Антарктическим полуостровом // Problemy Klimatologii Polarnej. Польша. 2006. T. 16. С. 7–22.

Воейков А.И. Шотландская южно-полярная экспедиция и температура к югу от Южно-Американского материка // Метеорологический вестник. 1906. № 10. C. 18–24.

Воейков А.И. Температура воздуха и солнечное сияние на Земле Южная Георгия // Известия АН. Сер. IV. 1910а. Т. 4. С. 34–42.

Воейков А.И. Метеорология. и климатология южно-полярных стран // Записки по гидрографии. 1910б. Вып. XXXII. C. 15–21.

Воейков А.И. Климат Магеллановых земель и западной Антарктиды // Метеорологический вестник. 1910 в. № 3. C. 77–78.

Данилов А.И., Лагун В.Е. Полярная метеорология (результаты работ за 2003–2006) // Известия РАН. Сер. Физика атмосферы и океана. 2009. Т. 44. № 4. С. 554–564

Данилов А.И., Лагун В.Е., Клепиков А.В., Катцов В.М., Вавулин С.В. Текущие изменения климата Антарктики и сценарии его будущих изменений // Арктика и Антарктика. Москва, Наука, 2003. Вып. 2 (36). С. 114–125.

Иванов Н.Е., Лагун В.Е., Луценко Э.И. Особенности климатического режима станции Русская (Западная Антарктида) // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008. Вып. 3(80). С. 48–71.

Лагун В.Е., Иванов Н.Е., Яговкина С.В. К вопросу о потеплении в районе Антарктического полуострова // Problemy Klimatologii Polarnej. Польша. 2006. Т. 16. С. 23–45.

Лагун В.Е., Иванов Н.Е., Яговкина С.В. О режиме приземного ветра в Западной Антарктиде // Problemy Klimatologii Polarnej. Польша. 2007. Т. 17. С. 7–30.

Aldukhov O.A. Lagun V.E., Chernykh I.V. About Cloudiness Low Boundary over Antarctic Peninsula // Research activities in atmospheric and oceanic modelling. CAS/JSC Working Group on Numerical Experimentation Report (Ed. Ritchie H.). 2003. (www.cmc.ec.gc.ca/rpn/wgne/2003/ chapters/02.pdf).

Chernykh I.V., Alduchov O.A. Correlations of Cloudiness Parameters and Air Surface Temperature for Western, Eastern and Central Part of Antarctic / 9th IAMAS Beijing Scientific Assembly. 2005. Beijing. CD, F-5–F-6. (http://web.lasg.ac.cn/IAMAS2005/download.html).

http://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar4/wg1/ar4-wg1-chapter3.pdf

http://www.ncdc.noaa.gov/sotc?report=global&year=2009&month=13&submitted....

Jagovkina S.V., Lagun V.E. Climatology of Antarctic upper-air parameters // Polish Polar Studies. Gdynia. 2004. P. 131–142.

Kejna M. Trends of air temperature of the Antarctic during the period 1958–2000 // Polish Polar Research. 2003. V. 24, № 2. P. 99–126.

Kejna M., Lagun V. Comparison of the climate of the stations Arctowski and Bellingshausen (King George Island, South Shetland Islands) in the years 1977–1999 // Polish Polar Studies. Gdynia. 2004. P. 149–166.

Lagun V., Ivanov N., Jagovkina S. Antarctic Peninsula Warming. Event: Diagnosis and Possible Causes // MOCA-09, the IAMAS / IAPSO / IACS 2009 Joint Assembly. Montreal.19^th–29^th July 2009. (www.moca-09.org/f/documents/MOCA-09Program16w.pdf).

Marshall G.J. Trends in the Southern Annular Mode from Observations and Reanalyses // Journal of Climate. 2003. V. 16. P. 4134–4143.

Marshall G.J., Lagun V.E., Lachlan-Cope T.A. Changes in Antarctic Peninsula tropospheric temperatures from 1956–99: a synthesis of observations and reanalysis data // International Journal of Climatology. 2002. V. 22. № 2. P. 291–310.

Monaghan A.J., Bromwich D. H., Chapman W., Comiso J. C. Recent variability and trends of Antarctic near-surface temperature // J. Geophys. Res. 2008. V.113. (D04105, doi:10.1029/2007JD009094).

SCAR’s Antarctic Climate Change and the Environment (ACCE) Review Report. 2009. (http://www.scar.org/treaty/atcmxxxii/Atcm32_ip005_e.pdf).

Smith K.L. Jr., Glatts R.C., Baldwin R.J., Chereskin T.K., Ruhl H., Lagun V. Weather, ice, and snow conditions at Deception Island, Antarctica: long time-series photographic monitoring // Deep-Sea Research II (Topical Studies in Oceanography. Ecosystem studies at Deception Island, Antarctica, Edited by K.L. Smith, Jr.). 2003. Vol. 50. Issues 10–11. P. 1649–1664.

Turner J., Colwell S.R., Marshall J., Lachlan-Cope T., Carleton A.M., Jones P.D, Lagun V.E, Reid P.A., Jagovkina S. The SCAR READER project: Towards a high-quality data base of mean Antarctic meteorological observations // Journal of Climate. 2004. V. 17. №. 14. P. 2890–2898.

Turner J., Colwell S.R., Marshall J., Lachlan-Cope T., Carleton A.M., Jones P.D., Lagun V.E., Reid P.A., Iagovkina S. Antarctic climate change during the last 50 years // International Journal of Climatology. 2005. V. 25, № 2. P. 279–294.

Turner J., Lachlan-Cope T.A., Colwell S., Marshall G.J., Connolley W.M. Significant Warming of the Antarctic Winter Troposphere // Science. 2006. V. 311. № 5769. P. 1914–1917. (DOI: 10.1126/science.1121652).

Аbstract

The review of preliminary results of three large interdisciplinary clusters for South Polar area executed in International Polar Year (IPY) 2007–2009 is presented. These three are COMPASS (Comprehensive Meteorological dataset of active IPY Antarctic measurement phase for Scientific and applied Studies), CLICOPEN (impact of CLImate induced glacial melting on marine and terrestric COastal communities on a gradient along the Western Antarctic PENinsula) and ANTPAS (Antarctic Permafrost And Soils).

The outcome of the IPY COMPASS Project is the multiuser meteorological and aerological current data base of all Antarctic stations with longtime observations, which came to be available for Antarctic community for the first time. These data after applying of the quality control procedure, are used for dataware of climate investigations in Antarctica, for improving of regional numerical models and of reanalysis, and for applied investigations.

The warming impact on local ecosystems over Antarctic Peninsula area for last decades, indicated in decreasing of sea ice cover, in shortening of icy period and, as a consequence, in removing of sediments, in changes of salinity exchange and of sea water dissolved oxygen content, in changes of specific structure, of food chains and biota communities structure and so on became a subject of study in CLICOPEN cluster.

The outcome of The ANTPAS Project aimed at generalization of historical and current data about the distribution, the thickness, the age, the physical and geochemical properties of Antarctic and sub-Antarctic islands permafrost and soils is the creation of geocryological polygons National net.

The estimations of climate parameters trends for South Polar area for instrumental observation period with account of data obtained during IPY activity are executed. The results of calculations demonstrated that, in spite of remarkable Western Antarctic warming manifestations, the meteorological regime of Antarctic is characterized by atmospheric processes natural variability in whole.

Приведено описание созданных в ААНИИ при участии Тиксинского Филиала Якутского УГМС электронных архивов всех доступных данных аэрологических, стандартных метеорологических и гидрологических наблюдений, выполненных на полярной станции Тикси с августа 1932 по декабрь 2007 года. Описаны методы анализа в диапазонах межгодовой изменчивости, годового хода, изменчивости синоптического масштаба и суточного хода. Выполнен статистический анализ характеристик долгопериодной изменчивости свободной атмосферы, приземного слоя и гидрологического режима района Гидрометеорологической обсерватории Тикси.

Метеорологическая станция Тикси была открыта в поселке «Полярка» 12 августа 1932 года. С момента ее основания на станции выполнялись четырехразовые, а с 1970 года – восьмиразовые измерения атмосферного давления; температуры и влажности воздуха; интенсивности выпадения осадков; высоты снежного покрова; продолжительности солнечного сияния; направления и скорости ветра и температуры поверхности почвы. Кроме этого визуально определялись дальность видимости, количество и формы облачности.

Аэрологические наблюдения на станции были начаты в 1935 году. С 1946 года радиозондирование на станции стало регулярным. Начиная с 1935 года использовались радиозонды РЗ-43 и РЗ-049, затем аэрологические комплексы «Малахит А-22» (1957–1975 гг.), «Метеорит –2» и зонды РКЗ-5 (1975–1988 г. г), «АВК-1» и зонды МРЗ-3 – с 1988 г. до сентября 2010 года, когда был задействован современный аэрологический комплекс МАРЛ-А. Таким образом, на метеорологической станции «Полярка» был получен практически непрерывный ряд данных зондирований атмосферы, который является одним из самых длинных в Арктике.

Морские гидрологические наблюдения на гидрометеорологической станции «Полярка» были начаты в 1932 году и продолжаются до настоящего времени. Данные о морфометрических характеристиках недеформированного льда и снега позволяют отслеживать таяние и нарастание ледяного покрова в течение года.

В настоящей статье приведены основные результаты исследований климатической системы региона, полученные на основе электронных архивов исторических данных, созданных в ААНИИ в сотрудничестве с сотрудниками Якутского УГМС в 2007–2009 годах. На рис. 1 приведен общий вид метеостанции Тикси до преобразования ее в Гидрометеорологическую обсерваторию (в августе 2010 года) и места проведения основных видов наблюдений.

Рис. 1. Общий вид метеостанции Тикси

Создание сети полярных обсерваторий, одной из основных целей которой является исследование изменчивости климата полярных районов, подразумевает изучение состояния атмосферы региона в прошлом в сравнении с ее состоянием в настоящем, что особенно важно, учитывая радикальное изменение природных условий в Арктике в последние годы. В данном разделе приведено описание климата свободной атмосферы по данным аэрологических наблюдений, выполненных в 1959–2009 годах на полярной станции Тикси.

На протяжении более двадцати лет в ААНИИ осуществляется мониторинг климата свободной атмосферы полярных областей Земли на основе базы среднемесячных и срочных данных аэрологических зондирований, выполненных к северу от 60⁰ с.ш. Были созданы архивы, разработаны методы, технология и программные средства формирования и расширения базы статистик и их оценки. База статистик была сформирована по результатам обработки данных как срочных, так и среднемесячных (до 1978 года) аэрологических наблюдений. Использованные при ее формировании архивы создавались в разных институтах. Их формат, структура, а также перечень характеристик различны для разных периодов. Подробно структура архивов, их организация, методика обработки и программные средства описаны в работах (Александров, Майстрова 1995; Майстрова, 1981; Майстрова, 1986; Тьюрки, 1981). Методы контроля созданного архива приведены в работах (Алексеев, 1998; Белышев, Клеванцов, 1983).

В ходе разработки архива была проведена его адаптация, под которой подразумеваются все манипуляции, которые должны быть выполнены для формирования однородных рядов. Прежде всего, это изменения форматов и структуры объединяемых архивов. В данной работе среднемесячные статистики основных метеорологических параметров были рассчитаны по единой методике по данным срочных наблюдений из архивов AEROSTAN, AEROSTAB, CARDS, что обеспечило однородность анализируемых рядов данных. Ниже приведены результаты анализа межгодовой изменчивости нормированных на среднеквадратическое отклонение аномалий среднемесячных и среднесезонных температуры и удельной влажности воздуха на стандартных изобарических поверхностях.

Как видно из рис. 2, в тропосфере на уровнях от 925 гПа до 300 гПа в течение всего исследуемого периода наблюдалось чередование положительных и отрицательных аномалий температуры воздуха с периодичностью 2–3 года. Потепление тропосферы, начавшееся в 2000 году, было наименее ярко выражено в зимний период. Максимальные значения аномалии температуры (+3 σ) были отмечены зимой и весной в 1960–1961 годах в приземном слое и на уровне 925 гПа. Минимальные значения аномалии температуры (-3 σ) были отмечены зимой 1979 года в слое от земли до 400 гПа. Начиная с 2003 года, наблюдаются устойчивые положительные аномалии во всей толще тропосферы.

Рис. 2. Межгодовая изменчивость нормированных аномалий среднесезонной температуры воздуха по данным радиозондирования на стандартных изобарических поверхностях за 1959–2009 годы

Межгодовое изменение аномалий температуры в нижней стратосфере в основном находилось в противофазе с ходом аномалий температуры воздуха в тропосфере, особенно в весенне-летний период. Примерно до 1974 года в стратосфере отмечается преобладание положительных аномалий. Можно отметить максимальные значения аномалий температуры +3 σ летом 1967 и 1968 гг. Похолодание верхних слоев атмосферы отмечается весной, летом и осенью с начала 1980-х годов по настоящее время, зимой похолодание не выражено. Минимальные значения аномалии температуры (-3 σ) отмечены весной 1997 года в слое 250–30 гПа и осенью 2005 года в слое 300–100 гПа.

Результаты расчетов по сезонам и в целом за год средней многолетней температуры воздуха (S, °С), её линейного тренда (K, °С/год) и дисперсии (D, °С), выполненных по срочным данным на пятнадцати стандартных изобарических поверхностях, приведены в таблице 1. Как видно из таблицы, тенденция к потеплению в тропосфере прослеживается как в течение всего года, так и по отдельным сезонам. Значительная тенденция к потеплению может быть отмечена в зимний период в нижней стратосфере (30–10 гПа). Однако достоверность последних значений невелика, поскольку лишь небольшое количество радиозондов достигало этих высот из-за низкой температуры воздуха, что подтверждается и минимальным количеством лет, данные которых были использованы для анализа.

Таблица 1. Статистические характеристики температуры воздуха на стации Тикси за период 1959–2008 гг.

Примечание: заливкой отмечены положительные значения трендов, N – количество лет наблюдений, данные которых были использованы для анализа.

Тенденция к похолоданию прослеживается наиболее отчетливо в зимний и осенний периоды, до -0,05 °С/год, захватывая всю толщу верхней тропосферы и нижней стратосферы от 500 гПа до уровня 50 гПа. Такая же закономерность отмечается в осенний период и за год в целом от уровня 400 гПа до 10 гПа. Весной и летом тенденция к похолоданию отмечается только в стратосфере от 150 гПа до 10 гПа.

Долговременные тенденции изменений температуры воздуха представлены на рис. 3 значениями коэффициента линейного тренда за анализируемый период. Как видно из рис. 3, в тропосфере прослеживается слой с положительными трендами температуры. Наибольшие положительные тренды отмечены на уровне 850 гПа в зимний период. Четко обозначен переходный слой 500 гПа – 200 гПа с практически нулевыми трендами. Слой с отрицательными трендами, увеличивающимися с высотой от 300 гПа до 20 гПа, расположен в верхней тропосфере и стратосфере. Исключение составляет зимний период, когда на уровне 30–20 гПа отмечен существенный положительный тренд 0.14 °С/год.

Рис. 3. Тренды температуры воздуха в регионе Гидрометеорологической обсерватории Тикси за период 1959–2009 годы

Географическое распределение и сезонный ход удельной влажности воздуха, как известно, зависят от его температуры, особенностей горизонтального переноса воздушных масс и наличия вертикальных движений в тропосфере. По мере удаления от поверхности земли связь удельной влажности с термическим полем атмосферы усиливается. На рис. 4 представлены межгодовые изменения нормированных на среднеквадратическое отклонение аномалий удельной влажности воздуха, рассчитанных по данным для шести стандартных изобарических поверхностей. В целом они соответствуют изменению температуры в тропосфере (рис. 2), однако еще более ярко выражены.

Рис. 4. Межгодовая изменчивость нормированных аномалий среднесезонной удельной влажности воздуха на стандартных изобарических поверхностях на станции Тикси за период 1959–2009 гг.

При анализе межгодовых колебаний нормированных аномалий удельной влажности отмечается, главным образом, сходство в характере изменений год от года на уровнях от 850 гПа до 300 гПа и сохранение главных особенностей для различных сезонов. Несколько отличается характер межгодовой изменчивости нормированных аномалий у поверхности земли. Обращает внимание сохранение отрицательных аномалий в приземном слое атмосферы с 1959 г. до конца 1990-х годов и рост положительных аномалий с 2000 г. до 2009 г. Такой характер изменений удельной влажности у поверхности земли хорошо согласуется с аналогичными изменениями температуры воздуха. В слоях нижней и средней тропосферы прослеживается преобладание положительных аномалий удельной влажности вплоть до 1978 г., отрицательных аномалий до середины 1980-х годов и некоторая тенденция к увеличению числа положительных аномалий в последующий период, особенно на высоте 850 гПа летом. Наиболее крупные положительные аномалии наблюдались в период с 1961 по 1976 годы. Максимальные положительные аномалии (до +3 σ) отмечены на уровне 400 гПа в 1962 году. Наиболее значительные отрицательные аномалии удельной влажности (до -3 σ) отмечались зимой 1979 года в слое от поверхности земли до 500 гПа.

Результаты расчетов по сезонам и за год в целом средней многолетней удельной влажности (Q, г/кг), её линейного тренда (K, г/кг/год) и дисперсии (D, г/кг), выполненные по срочным данным на шести стандартных изобарических поверхностях в свободной атмосфере и в приземном слое воздуха за анализируемый период наблюдений, приведены в таблице 2. Как видно из таблицы, наиболее выраженные положительные тренды отмечаются в слое от земли до 925 гПа. При этом сами значения коэффициентов линейного тренда удельной влажности невелики. Максимальный тренд удельной влажности 0.004 г/кг/год отмечается на уровне 925 гПа зимой и летом. Весной и осенью положительные коэффициенты трендов удельной влажности отмечены только у земли, тогда как отрицательные тенденции – в тропосфере от 925 до 300 гПа.

Таблица 2. Статистические характеристики удельной влажности на стации Тикси за период 1959–2009 гг.

Примечание: заливкой отмечены положительные значения трендов, N – количество лет наблюдений, данные которых были использованы для анализа

Анализ данных аэрологических зондирований, выполненных на метеостанции Тикси в 1959–2009 годах, позволил выявить основные закономерности долговременных изменений температуры (до высоты 10 гПа) и удельной влажности воздуха (до высоты 300 гПа). Обе характеристики свободной атмосферы показали наличие слабого, но положительного тренда в нижней тропосфере, особенно явно выраженного в 2000-е годы. В то же время полученные результаты являются лишь качественным свидетельством наблюдаемого в последние годы потепления нижнего слоя атмосферы и похолодания верхней тропосферы и нижней стратосферы. Это обусловлено относительно небольшой длиной рядов наблюдений, имеющимися пропусками данных и частотой радиозондирований, не превышающей двух радиозондирований в сутки. Значительно больший объем информации как по количеству наблюдаемых параметров, так и по продолжительности, качеству и частоте наблюдений был получен на метеорологической станции Тикси в ходе выполнения стандартных метеорологических наблюдений. Результаты анализа этих наблюдений изложены в следующей части статьи.

Анализ климата района Тикси базируется на созданном в период МПГ электронном архиве данных срочных метеорологических наблюдений, основой которого послужили имеющиеся в Фондах ААНИИ и в архиве Тиксинского филиала ЯУГМС рукописные таблицы ТМ-1 и ТГМ-1, а также, начиная с 1970-х годов, электронные таблицы ТМС. Всего архив содержит данные срочных наблюдений за более чем 27 000 дней (864 месяца) с августа 1932 года по 31 декабря 2007 года. Статистический анализ был выполнен для следующих метеорологических параметров: температура воздуха на высоте 2 метра (Т), атмосферное давление на уровне моря (Р), абсолютная влажность воздуха (А), скорость ветра и балл общей облачности (N).

Полнота созданного архива может быть представлена следующими характеристиками. Количество месяцев с наличием данных менее чем за 25 дней составляет лишь 5 для Т и Р, 4 – для N, 3 – для . Количество месяцев с отдельными пропусками также не велико. Это означает, что в статистическом анализе не использованы данные лишь за 0.5 % от числа месяцев, содержащихся в архиве, отбракованные по такому жесткому критерию, как наличие информации за все 4 срока за 25 и более дней в каждом месяце. Количество пропусков больше только для А (22 месяца с данными менее, чем за 25 дней) и для N (по отдельным пропускам без нарушения критерия 25 дней).

Создание столь масштабного архива данных, содержащего более 1.23 миллиона значений метеорологических параметров, занесенных с бумажного носителя, часто низкого качества, с большим количеством исправлений, в принципе невозможно без ошибок. Для коррекции ошибок архива, состоящего из отдельных файлов для каждого календарного года, были созданы, с целью исключения влияния сезонного хода, отдельные файлы в формате EXEL для каждого календарного месяца за весь период наблюдений. Таким образом, было сформировано 12 файлов, которые и были подвергнуты процедуре коррекции.

На первом этапе с помощью графического представления данных в среде EXEL были выявлены и исключены грубые ошибки данных (типа 100 м/с вместо 10 м/с, 9999 гПа вместо 999 гПа и т. п.) для каждого параметра и каждого срока.

На втором этапе на рядах с исключенными грубыми выбросами был продолжен графический анализ сомнительных данных. Для этого график данных конкретного месяца и конкретного срока наблюдений был дополнен графиками значений за предыдущий и последующий сроки измерений. При этом были выявлены те выбросы, которые реальны и которые сомнительны (согласованность или постоянство в различные сроки).

Следует отметить, что перед выполнением первого этапа были оценены дисперсия, асимметрия и эксцесс (2, 3 и 4-й моменты распределения). Их неправдоподобно большие значения являлись первым признаком возможного наличия грубых ошибок. После выполнения первого этапа эти оценки были повторены по исправленным на этом этапе рядам.

После исключения выбросов в рядах, тем не менее, могли остаться ошибки, не выбивающиеся из реального диапазона изменчивости. Для их обнаружения был использован следующий алгоритм. По последовательности результатов измерений x_i, i=1,2,…,n рассчитывались ряды значений:

(1)

и их суммы:

(2)

Если δx_i > Дδ*, измерения с номерами i-1, i, i+1 считались сомнительными и проверялись по первоисточникам. Ряд (1) анализировался графически. При этом критическое значение Д задавалось равным 5.

Дополнительный контроль температур воздуха и почвы проводился по данным значений о максимальном и минимальном значениях параметра для данного дня. Для этого рассчитывался размах суточного хода по срочным данным а₁ и по данным максимального и минимального термометров а₂. Затем строились точечные диаграммы в координатах дата и а₁-а₂ и выявлялись дни с положительными значениями данного параметра. Следует отметить, что в ряде случаев размах суточного хода по срочным данным был больше, чем по измеренным минимальному и максимальному термометрам, что в ряде случаев было связано с ошибками в срочных значениях. Однако дополнительный анализ показал невысокую надежность данных о минимальной и максимальной температурах. Тем не менее, проведенный дополнительный контроль позволил выявить в архиве 72 ошибочных значения температур воздуха и почвы.

Таким образом, в результате пошаговой проверки был создан максимально возможно скорректированный архив данных стандартных метеорологических наблюдений, выполненных на метеорологической станции Тикси в 1932–2007 годах, позволяющий исследовать изменчивость климата района Гидрометеорологической обсерватории.

Статистический анализ изменчивости основных характеристик климата приземного слоя атмосферы и облачности был выполнен на основе моделей случайной величины и стационарного случайного процесса. Распределение дисперсии по диапазонам представлено оценками дисперсии данных годового, сезонного, месячного, суточного и срочного разрешения и оценками спектральной плотности в стационарном приближении S(ω). При этом дисперсию в полосе частот (ω₁, ω₂) определяет спектральная функция.

(3)

Особенности распределения вероятностей изменчивости основных метеоэлементов f(х) представлены таблицами повторяемости и оценками моментов – среднего значения m, дисперсии D, среднеквадратического отклонения (CKO) σ=D^0.5, асимметрии А, эксцесса Е и экстремумов X_min, X_max. Для анализа использованы также квантили распределения X_p: минимум X_min, нижняя квартиль X_0.25, медиана , верхняя квартиль X_0.75 и максимум Xmax, которые представлены графически в виде так называемого «ящика с усами» (Тьюни, 1986). Верхняя и нижняя крышки «ящика» задают положение квартилей X_0.25, X_0.75 и определяют область 50 % значений вокруг центра распределения. Положение медианы (линия внутри «ящика») относительно крышек определяет асимметрию без учёта аномальных значений. Верхний и нижний «усы» X_min– X_0.25, X_0.75—X_max определяют по 50 % наиболее сильных отрицательных и положительных аномалий X_0.25, X_0.75. Совместное представление годового хода «ящиков» по месяцам позволяет наглядно выявить основные особенности годового хода метеоэлементов с учётом роли синоптических процессов.

Для описания линейных трендов использована регрессионная модель, описанная, например, в работе (Дрейпер, Смит, 1986). Для более подробного описания годового хода среднемесячных значений, процессов синоптического масштаба и суточного хода использованы модели периодически коррелированного случайного процесса (ПКСП) и случайного импульсного процесса. Модель ПКСП позволяет в частности представить многолетний ряд среднемесячных значений ζ (t_i) _j в виде:

(4)

где – норма, – ряд среднегодовых значений, m(t_i) – среднемноголетний годовой ход среднемесячных значений, ε(t_i)_j – остаток. Компоненты и ε(t_i)_j определяют, следуя работе (Алексеев, Иванов, 1998) аддитивную (АС) и модуляционную (МС) составляющие межгодовой изменчивости. Модель (4) позволяет оценить вклады D_AC, D_m(t) и D_MC в общую дисперсию.

Более подробно методы оценивания вероятностных характеристик изменчивости метеоэлементов изложены в работах (Боков, Бухановский, 2001; Ван дер Варден, 1960; Рожков, 1997; Рожков, 2001). Таблицы, приведенные в работе (Большев, Смирнов, 1968;), использованы для проверки статистических гипотез о значимости коэффициентов асимметрии, эксцесса, трендов и т. д.

Специфика статистического анализа скорости ветра обусловлена тем, что она является векторной величиной. Для её анализа использован векторно-алгебраический метод, базирующийся на модели евклидова вектора с модулем V и направлением φ (Белышев и др., 1983). Распределение по градациям φ и V в данной работе представлено таблицами двумерной повторяемости и розами ветров, а квантили – диаграммами квантилей V по румбам.

В наиболее компактной форме распределение вероятностей повторяемости скорости ветра можно представить моментами распределения. Математическое ожидание скорости ветра есть вектор , а СКО – тензор , инвариантами которого являются числа λ₁, λ₂. Последние можно интерпретировать как длины полуосей эллипса рассеяния, развернутого на угол α относительно направления на север. Линейный инвариант I₁=λ₁+λ₂ характеризует общую изменчивость скорости независимо от того, изменяются ли V или φ. Как следствие, сопоставление I₁ с дисперсией D_V модуля скорости V как скалярной величины можно использовать для оценки вклада вращения. Инвариант χ=λ₂/λ₁ характеризует вытянутость эллипса дисперсии. При χ=0 происходят только реверсивные изменения скорости, а при χ=1 интенсивность изменчивости по всем направлениям одинакова. Тренд во временных рядах скорости ветра определен как (Боков, Бухановский и др., 2001)

(5).

Анализ изменчивости климата района Тикси выполнен в рамках исследования характеристик по диапазонной изменчивости, межгодовой изменчивости и годового хода, а также изменчивости синоптического масштаба и суточного хода.

В таблице 3 приведены оценки дисперсии в зависимости от масштаба осреднения, при этом для скорости ветра использован линейный инвариант тензора дисперсии. Из таблицы следует, что наиболее сильное уменьшение величины дисперсии происходит при переходе от суточного осреднения к месячному (сезонному) и (или) от месячного (сезонного) к годовому. Резкое уменьшение дисперсии среднегодовых значений температуры и влажности воздуха относительно ее среднемесячных и среднесезонных значений свидетельствует о преобладающей роли годового хода среднемесячных данных и сезонной изменчивости. Резкое ослабление дисперсий среднесуточных значений давления, скорости ветра и облачности относительно среднемесячных свидетельствует о преобладающей роли процессов синоптического масштаба. Вклад суточного хода в дисперсию для всех элементов, за исключением облачности, относительно мал. Заметное уменьшение дисперсии среднесуточных значений скорости ветра по сравнению с дисперсией срочных данных является формальным следствием высокочастотной изменчивости направления ветра.

Таблица 3. Изменение дисперсии (%) при увеличении масштаба осреднения исходных данных.

Примечание: жирным шрифтом выделены масштабы с максимальным ослаблением дисперсии.

Графики оценок спектральной плотности в стационарном приближении, приведенные на рис. 5, подтверждают вышеприведенные заключения. В спектрах доминирует годовой ход – квазилинейчатые пики на частоте годового колебания и его обертонов, а также внутрисезонные и синоптические колебания, описываемые широкополосным спектром с квазимонотонным уменьшением S(ω) по частоте. У всех метеорологических элементов, за исключением температуры воздуха, заметен красный шум и особенности в низкочастотной области спектров. Несмотря на небольшой вклад суточного хода в общую дисперсию, квазилинейчатый пик на соответствующей частоте присутствует во всех спектрах, кроме спектра давления.

Рис. 5. Оценки спектральной плотности температуры воздуха – а, атмосферного давления – б, скорости ветра – в, г, абсолютной влажности – д, общей облачности – е. Цифры на графиках – периоды колебаний. Инварианты спектрального тензора: 1 – линейный I₁(ω), 2 – индикатор вращения D(ω), 3, 4 – большая и малая оси эллипса рассеяния λ_1,2(ω)

Оценки спектральной функции, приведенные в таблице 4, придают графикам на рис. 5 количественную определенность. В таблице приведены распределения дисперсии по диапазонам межгодовой изменчивости, годового хода и внутригодовой изменчивости с выделением 11 поддиапазонов. Как следует из таблицы 4, более 90 % дисперсии обусловлены годовой и более высокочастотной изменчивостью. Распределение дисперсии между ними различно – в спектрах Т и A явно преобладает годовой ход, в то время как в спектрах Р, и N преобладают высокочастотные нерегулярные колебания. В годовом ходе A и N заметна роль ¹/₂-годового и ¹/₃-годового обертонов, а в диапазоне высокочастотных колебаний доминируют процессы внутримесячного и синоптического масштабов.

Таблица 4. Распределение дисперсии по частотным диапазонам (%)

Примечание. Жирным шрифтом выделен диапазон с максимумом дисперсии.

Межгодовая изменчивость МП была проанализирована по данным, обобщённым за одноименные месяцы. При этом годовой ход описывают 12 последовательностей вероятностных характеристик. Поскольку при анализе были использованы не только среднемесячные, но и срочные данные, полученные характеристики относятся также и к масштабу синоптической изменчивости. Распределения вероятностей скалярных величин (Т, Р, N, А, Vmax) представлены на рис. 6 а гистограммами для центральных месяцев календарных сезонов. Для облачности N с учётом погрешности визуального определения принято 3 градации – «ясно» 0–3 балла, «полуясно» 4–7 баллов, «пасмурно» – 8–10 баллов. Годовой ход для Т, Р представлен в таблицах 5, 6 повторяемостью по градациям за все месяцы. В таблице 7 приведен годовой ход оценок моментов и экстремумов распределений по срочным и среднемесячным данным. Как видно из рис. 6 а и таблиц, во все месяцы и сроки распределения МП одномодальные. В то же время характеристики распределений – мода, ширина диапазона изменчивости, асимметричность, заостренность заметно изменяются от месяца к месяцу. Годовой ход особенно четко проявляется у Р и Т как в среднем, так и в дисперсии.

Рис. 6. Оценки характеристик межгодовой изменчивости и годового хода: а – гистограммы (f) повторяемости температуры, давления и облачности в центральные месяцы сезонов; б – многолетний годовой ход температуры и давления в форме «ящиков с усами» по срочным (1) и среднемесячным (2) данным; в – средний многолетний годовой ход балла облачности (3) и повторяемости ясного (4), полуясного (5) и пасмурного (6) неба; г – средний многолетний годовой ход (7) и годовой ход СКО абсолютной влажности по срочным (8) и среднемесячным (9) данным; д – повторяемость годовых экстремумов срочных (9) и среднемесячных (10) значений температуры, давления и скорости ветра по месяцам

В таблице 7 выделены ячейки, для которых распределение отличается от нормального по критериям A≠0, E≠0. Как видно из таблицы, распределения среднесуточной температуры воздуха в большинстве месяцев имеют положительную асимметрию, наибольшие по модулю значения А, Е отмечаются летом. Распределение среднемесячных значений в большинстве случаев близко к нормальному.

На рис. 6 б годовой ход и межгодовая изменчивость Т и Р представлены квантилями распределения среднесуточных, среднемесячных и среднесезонных данных. Совместное представление квантилей суточного и месячного разрешения в форме «ящиков с усами» демонстрирует большой вклад в изменчивость процессов синоптического масштаба. Из него видно, что годовой ход проявляется не только в среднем, но и в параметрах масштабов распределения (в высоте «ящика» и в длине «усов» для данных как суточного, так и месячного разрешения). Следует отметить, что по этим показателям годовой ход давления проявляется столь же ярко, как и температуры. Заметим также, что для данных суточного разрешения отношение длины «усов» к высоте «ящика» заметно больше, чем для данных месячного разрешения. Соотношение длин верхнего и нижнего усов в ящиках срочных значений температуры летом позволяет утверждать, что особенности коэффициентов А, Е в таблице 7 связаны с аномалиями малой обеспеченности. Действительно, оценки коэффициента асимметрии, приведенные в таблице 8, показывают, что левая асимметрия обусловлена положительными аномалиями обеспеченностью менее 0,1.

Таблица 5. Годовой ход повторяемости среднесуточной температуры воздуха (%)

Таблица 6. Годовой ход повторяемости среднесуточного атмосферного давления (%)

Таблица 7. Годовой ход моментов и экстремумов распределения среднесуточных и среднемесячных значений температуры и давления.

Примечание. Жирным шрифтом выделены значимо не нулевые коэффициенты асимметрии и эксцесса

Таблица 8. Квантильные оценки коэффициента асимметрии среднесуточной температуры в июне

Годовой ход характеристик облачности представлен на рис. 6 в кривыми годового хода среднемесячного многолетнего балла облачности N и повторяемостями ясного, полуясного и пасмурного неба. Как видно из рис., балл общей облачности имеет наименьшие значения в холодное время года и демонстрирует тенденцию к увеличению – в тёплое. Отчетливо выражены два максимума – в мае и в августе-сентябре. Такой же годовой ход у повторяемости пасмурного неба. В тоже время годовой ход ясного и полуясного неба находятся в противофазе (для последнего максимум зимой и минимум летом) и имеет существенно меньший размах.

Для удельной влажности воздуха годовой ход представлен на рис. 6 г графиками m(t) и σ(t), рассчитанной по срочным и среднемесячным данным. Как видно из рис., влажность воздуха резко возрастает в теплый сезон; при этом m(t)>σ(t). Для нее, как и для температуры воздуха, характерен значительный вклад в дисперсию регулярного годового хода.

Ещё одной характеристикой годового хода является распределение годовых экстремумов по месяцам, диаграммы которых приведены в первой части рис. 6 д. Наиболее сосредоточенным является распределение max(T), самое размытое распределение имеет min(Р). Максимум V отмечается с октября по март, с максимумом повторяемости в декабре-феврале.

Годовой ход и межгодовая изменчивость скорости ветра представлены на рис. 7 графиками роз ветров, векторов , эллипсами и квантильными диаграммами по месяцам.

В таблице 9 приведены в инвариантной форме оценки моментов, экстремумов распределений и тренды. Анализ роз ветра, приведенных на рис. 7 а и в таблице 9, показывает, что в холодный сезон преобладают Ю – ЮЗ – З ветры, а в теплый сезон – ветры С – СВ направлений. При этом, в отличие от холодного сезона, распределение скорости ветра по румбам в теплый сезон года ближе к равномерному. Повторяемость штиля в холодный сезон в несколько раз выше, чем в теплый. Таким образом, в холодный сезон усилена контрастность – максимальный модуль скорости больше, чем в теплый сезон, но при этом велика также и повторяемость штилей и слабых ветров (V < 3 м/с). В теплый сезон наиболее выражена повторяемость умеренных ветров со скоростью 3÷7 м/с.

Оценки годового хода векторов средней скорости и параметров эллипсов СКО (рис. 7 б) подтверждают сделанное выше заключение о том, что в холодный сезон средняя скорость направлена с ЮЮЗ на ССВ, а в теплый сезон в противоположном направлении. При этом увеличение модуля средней скорости в холодный сезон по сравнению с теплым в значительной степени обусловлено большей изменчивостью направления скорости ветра в теплый сезон. Направление и модуль СКО, как следует из таблицы 9, более устойчивы в течение года. Однако и в этих характеристиках наблюдается годовой ход, проявляющейся в зимнем усилении изменчивости. Инвариант I₁ в холодный сезон составляет от 5.5 до 6.2 м/с, а в теплый – от 3.9 до 5.1 м/с. Форма эллипса СКО в течение года также изменяется. В холодный сезон он вытянут и ориентирован примерно в направлении среднего переноса, а в теплый сезон становится близким к окружности.

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

Изменчивость модуля средней скорости ветра, как векторной величины, обусловлена не только его усилением или ослаблением, но и изменчивостью по направлению. Одной из характеристик вклада последней в общую дисперсию является отношение v =D_V/I₁. Как следует из таблицы 9, в холодный сезон v =0.70–0.75, а в теплый сезон v =0.25–0.30, что подтверждает вывод о том, что летом относительная роль изменчивости по направлению в величине модуля средней скорости ветра возрастает. Подчеркнем, что сильные и штормовые ветры сосредоточены в относительно узком секторе – от Ю до З, причем штормовые ветры (более 25–30 м/с) – только в ЮЮЗ – ЮЗ секторах. Самые сильные ветры (до 40 м/с) наблюдаются зимой.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Для оценки роли процессов синоптического масштаба в формировании тенденций многолетней изменчивости рассмотрим квантильные трассы X_p(t), представляющие ряды одноименных квантилей X_p внутримесячного (одноименный месяц) распределения среднесуточных данных. Их анализ показывает вклад положительных и отрицательных аномалий различной обеспеченности в формирование трендов и тенденций межгодовой изменчивости. Графики квантильных трасс Т и Р и их аппроксимация линейными трендами для апреля приведены на рис. 10, а. На рис. 10, б, в приведены гистограммы коэффициентов тренда а_р и дисперсии, объясняемой трендом D_р для двадцати одной квантили. На рис. 10, г представлены сезонная изменчивость среднемесячных значений оценок коэффициента тренда а и размаха коэффициентов тренда квантильных трасс R_p=max(a_p)-min(a_p). Оценки а_р по месяцам приведены в таблице 11.

Основной вывод, который можно сделать на основе анализа рис. 10 и таблицы 11 состоит в том, что а_р сильно зависит от порядка квантили р. При этом внутримесячный размах R оценки а_р соизмерим с годовым размахом оценки а тренда среднемесячных значений и заметно превосходит саму оценку а для данного месяца. В ряде случаев тренды квантильных трасс а_р>>а и значимы на 95 % уровне, например, положительные аномалии давления в апреле, обеспеченность которых p≥0,2. Оценки тренда медианы а_0,5 и среднемесячных значений а совпадают по знаку и близки по величине.

Рис. 10. Квантильные трассы температуры и давления для апреля и их аппроксимация линейным трендом (а), зависимость от порядка квантили коэффициента (б) и дисперсии (в) тренда; г – годовой ход коэффициента тренда среднемесячных значений (1) и размаха R_p коэффициентов тренда квантильных трасс (2)

Таблица 11. Оценки коэффициентов тренда а_p квантильных трасс Примечание. Значимые на 95 % уровне тренды выделены жирным шрифтом

Особо отметим, что оценки а_р могут быть знакопеременными, что указывает на определенные тенденции межгодовой изменчивости внутримесячных контрастов. Как видно из таблицы 11, в июне отрицательные аномалии температуры воздуха имеют тенденцию к углублению, а положительные аномалии – к усилению, что в целом приводит к усилению внутримесячных контрастов и позволяет сделать вывод о значительной роли синоптических процессов в формировании тенденций межгодовой изменчивости. Таким образом, появляется возможность сформулировать гипотезы о механизмах формирования указанных тенденций. Например, из рис. 10 следует, что температура воздуха в апреле характеризуется значительными контрастами. В период 1936–2007 гг. минимальная среднесуточная температура изменялась от -40,2 °С до -18,8 °С, а максимальная от -20,1 °С до +2,7 °С. Отрицательные аномалии температуры часто связаны с Сибирским антициклоном, а положительные с Алеутским циклоном. Согласно таблице 11, слабый и незначимый тренд среднемесячной температуры обусловлен в основном ослаблением положительных аномалий, а слабый положительный тренд давления существенными трендами отрицательных аномалий. Таким образом, тенденцию к понижению температуры в апреле можно гипотетически связать с ослабляющимся отепляющим воздействием Алеутского минимума.

Подводя итог исследованию климата приземного слоя атмосферы, выполненному на основе оригинального электронного архива всех доступных данных стандартных метеорологических наблюдений, проведенных на полярной станции Тикси с августа 1932 по декабрь 2007 года, можно сделать следующие заключения.

Получены оценки характеристик изменчивости температуры воздуха, атмосферного давления, влажности и скорости ветра в диапазонах межгодовой изменчивости, годового хода и изменчивости синоптического масштаба. На основе оценок распределений вероятностей, их моментов и экстремумов показано, что распределения вероятностей во все месяцы являются одномодальными, а годовой ход хорошо выражен не только в средних значениях, но и в других характеристиках распределения – дисперсии и экстремумах.

Традиционный набор статистик дополнен оценками квантилей распределения. Это позволило уточнить влияние синоптических процессов на ряд особенностей распределения и изменчивости характеристик климата в районе станции. Показано, что асимметрия температуры летом в значительной степени создается большими положительными аномалиями температуры.

Анализ трендов среднемесячных значений показал, что во все месяцы они знакопеременные, слабые и статистически незначимые. В то же время в отдельные месяцы они усилены (вплоть до появления статистически значимых трендов) для аномальных значений температуры и давления. При этом оценки по квантильным трассам показали, что в апреле, для которого характерны значительные внутримесячные контрасты температуры, слабый тренд среднемесячной температуры связан с ослаблением положительных аномалий, сопровождающихся ослаблением отрицательных аномалий давления.

Анализ скорости ветра показал анизотропность распределения по направлению. Сильные и штормовые ветры сосредоточены в основном в ЮЗ четверти. Зимой усилена контрастность – наблюдаются наиболее сильные в году ветры (до 35 м/с) и в то же время повышенная повторяемость штилевых условий.

Установлено, что наиболее существенным компонентом многолетней изменчивости метеорологических характеристик является годовая ритмика. Важнейшими её элементами, наряду с регулярным годовым ходом, являются межгодовая изменчивость годового хода среднемесячных значений и сезонная изменчивость синоптических процессов.

Выявлена согласованность слабых положительных трендов температуры воздуха и сильных трендов балла общей облачности, положительных зимой и отрицательных летом.

Получены свидетельства влияния синоптических систем на многолетние тренды температуры воздуха.

В дополнение к описанным выше метеорологическим архивам сотрудниками ТФ ЯУГМС и ААНИИ был создан уникальный архив данных наблюдений за состоянием морского ледяного покрова и подледного слоя воды в заливе Сого, на берегу которого расположена метеорологическая станция Тикси (см. рис. 1). На рис. 11 приведены все данные о толщине припайных льдов, содержащиеся в архиве за 1932–2007 годы.

Как видно из рис. 11, имеющиеся данные достаточно подробно описывают сезонную и межгодовую изменчивость толщины ледяного покрова, по крайней мере, на стадии его максимального развития. При этом, как следует из данного рис., и особенно из рис. 12, а, максимальная толщина припайных льдов за период наблюдений, варьировавшая в пределах 2–2.5 метров, не имеет сколь либо значимого тренда, особенно, если учитывать вероятную погрешность ее определения как вследствие возможного различного положения точек измерения, так и локального эффекта, обусловленного изменениями рельефа снежного покрова, который играет существенную роль в формировании ледяного покрова. Лишь аппроксимация временной изменчивости максимальной толщины ледяного покрова полиномом третьей степени (рис. 12, а) позволяет говорить о некотором ее увеличении в период похолодания Арктики в 1950-е – 1960-е годы и ее уменьшении в 1990-е годы. При этом, имея в виду вышесказанное о возможной ограниченности выводов, из рис. 12 все же можно заметить, что минимальная толщина припайных льдов в период их максимального развития наблюдалась в 1935 году, во время первого потепления Арктики, а максимальная в 1998 году. Интересно, что аномальность ледового режима Северного Ледовитого океана в 2000-е годы никак не отразилась на ледяном покрове исследуемого района. Даже в 2006 году максимальная толщина припайных льдов была выше, чем в некоторые годы середины двадцатого столетия.

Рис. 11. Толщина припайных льдов в заливе Сого по двадцатилетним периодам

Дополнительную информацию о характеристиках ледяного покрова в районе станции дают приведенные на рис. 12, б данные визуальных наблюдений о времени становления и взлома припая, к сожалению доступные лишь для периода 1940–1962 гг., а также о времени начала ледообразования и полного таяния ледяного покрова на акватории залива Сого. Как видно из рис., несмотря на малую статистическую обеспеченность, они указывают на известное увеличение продолжительности безледного режима, порядка 15 дней для всего периода наблюдений, и, с еще меньшей надежностью, на уменьшение продолжительности времени существования припая. Вероятно, кроме термодинамических процессов, обусловливающих более ускоренное таяние ледяного покрова в заключительный период его существования, данные о котором по понятным причинам отсутствуют, значительную роль, по крайней мере, в формировании и разрушении припая, играют динамические процессы, связанные с особенностями ветрового режима.

Рис. 12. Временная изменчивость максимальной толщины припайных льдов (а) и характеристик формирования ледяного покрова (б) в заливе Сого. o – взлом припая, □ – полное таяние льда, ◊ – начало образования льда, Δ – образование припая

Некоторым косвенным подтверждением роли тепловых процессов в формировании ледяного покрова служат приведенные на рис. 13 данные о временной изменчивости температуры и солености подледного слоя вод. Как видно из рис. 13, в исследуемый период, несмотря на значительную внутригодовую изменчивость, в целом наблюдалось повышение температуры замерзания морской воды в районе наблюдений и соответствующее понижение солености. Коэффициент корреляции между температурой воды и ее соленостью, составляющий -0.82, является значимым и характеризует, с одной стороны, взаимосвязанность процессов формирования гидрологического и ледового режимов, с другой – качество выполненных на станции определений солености, проведенных в разные годы различными методами.

Рис. 13. Временная изменчивость солености (а) и температуры (б) подледного слоя воды в период существования припайных льдов

Подводя итог анализа данных ледовых и гидрологических наблюдений, выполненных на метеорологической станции Тикси, содержащихся в созданном электронном архиве данных, следует указать на очевидную сложность их интерпретации, обусловленную как очевидной многофакторностью формирования описанных выше характеристик ледового и гидрологического режима в прибрежном районе моря, так и отсутствием сколь-либо общепринятых подходов к описанию и моделированию формирования и разрушения припайных льдов вследствие динамических процессов. Ряд соображений о крупномасштабных особенностях формирования припая, обусловленных как термодинамическими, так и динамическими процессами, преимущественно статистического характера приведен в работах (Алексеев, Иванов, 1998; Белышев, Клеванцов, 1983; Боков, Бухановский, 2001).

Данная работа была во многом инициирована реализацией в рамках Международного Полярного Года проекта создания Гидрометеорологической обсерватории в Тикси. Её официальное открытие состоялось в августе 2010 года (см. статью в настоящем сборнике). Оборудованная по последнему слову техники, Обсерватория позволит существенно расширить как качество, так и перечень измеряемых гидрометеорологических параметров. Последнее, в свою очередь, даст возможность более корректно и полно описать физические процессы, обусловливающие формирование локального климата района, а совместно с данными международной сети полярных обсерваторий, и Северной полярной области в целом. В известной степени представленные выше результаты являются одним из итогов долгого и плодотворного пути исследований Арктики, начатого в первой половине ХХ века поколениями полярников, изо дня в день, невзирая на погодные условия, проводившиих наблюдения в одном из наиболее суровых районов Земного шара. Полученные ими данные, доступные теперь в электронном виде на сайте Арктического и антарктического института, явятся, мы надеемся, важной частью фундамента современных исследований климата полярных районов.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 09-05-00652-а.

Александров Е.И., Майстрова В.В. Мониторинг климата Северной полярной области // Проблемы Арктики и Антарктики. 1995. Вып. 69. C. 38–52.

Алексеев Г.В., Иванов Н.Е, Рожков В.А. Закономерности годовой ритмики и межгодовой изменчивости температуры воздуха в высоких и умеренных широтах Северного полушария // Известия РГО. 1998. Т. 130, вып. 3. C. 34–41.

Белышев А.П., Клеванцов Ю.П., Рожков В.А. Вероятностный анализ морских течений. Л., Гидрометеоиздат, 1983. 264 с.

Боков В.Н., Клеванцов Ю.П., Рожков В.А. Оценки межгодовой изменчивости скорости ветра над морем // Известия АН, Физика атмосферы и океана. 1993. Т. 29, № 3. C. 253–289.

Боков В.Н., Бухановский А.В., Иванов Н.Е., Рожков В.А. Пространственно-временная изменчивость поля ветра в умеренных широтах Северного полушария // Известия АН, Физика атмосферы и океана. 2001. Т. 37, № 2. C. 170–181.

Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М., ВЦ АН СССР, 1968. 474 с.

Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика. М., Изд-во иностр. лит., 1960. 434 с.

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М., Финансы и статистика. Т. 1. 1986. 366 с.

Майстрова В.В., Кифус Г.А., Курмачев А.А. Методические указания по машинной обработке и контролю данных гидрометнаблюдений. 1981. Вып. 4. 20 с.

Майстрова В.В., Кифус Г.А., Курмачев A.A. Система автоматизированной централизованной обработки, контроля и накопления аэрологической информации глобальной сети станций // Метеорология и гидрология. 1986. № 8. C. 112–117

Рожков В.А. Теория вероятностей случайных событий, величин и функций с гидрометеорологическими примерами. С-Пб., Прогресс-Погода, 1997. 559 с.

Рожков В.А. Теория и методы статистического оценивания вероятностных характеристик случайных величин и функций с гидрометеорологическими примерами. Книга 1. СПб, Гидрометеоиздат, 2001. 340 с.

Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М., Мир, 1981. 693 с.

Abstract

The description of created by AARI with participation of Tiksi Branch of Yakutsk Hydrometeorological Service electronic archives of all available data of upper-air, standard meteorological, and hydrological observations carried out on the polar station Tiksi from August 1932 to December 2007 is presented. The methods of analysis of interannual variability, annual cycle, variability of synoptic scale and diurnal variations are described. Statistical analysis of long-term variability of free atmosphere, surface layer and hydrological regime of the area Hydrometeorological Observatory in Tiksi is fulfilled.

На примере данных о суммарной солнечной радиации и облачности, полученных для пункта Баренцбург (остров Западный Шпицберген, ГМО «Баренцбург» Мурманского УГМС), исследуется изменчивость климата архипелага Шпицберген во второй половине ХХ века. С помощью эмпирического подхода оценена долгопериодная изменчивость нисходящего излучения атмосферы (длинноволновая радиация) и проанализирована взаимосвязь этой величины с изменением характеристик облачности. Тенденции в изменении облачности рассматриваются как одна из причин потепления в данном регионе.

Отечественные и зарубежные исследования, выполненные в последнее время (Анциферова и др., 2010; Иванов и др., 2010; Священников и др., 2004; Священников и др., 2010; Семенов и др., 2002; Павлов и др., 2010; Nordli P. et al., 2004), отчетливо фиксируют тенденцию к потеплению климата на архипелаге Шпицберген, проявляющуюся как для отдельных, но достаточно длительных промежутков времени (например, десятилетия), так и для всего ХХ века в целом. При этом тенденция повышения приземной температуры воздуха наблюдается на фоне многолетнего понижения годовых сумм приходящей солнечной радиации (Священников и др., 2010), которое отмечается по данным наблюдений, проводящихся в Баренцбурге (1985–2009 гг.) и в Нью-Алесуне (1975–2009 гг.). Очевидно, что причина столь странного, на первый взгляд, явления кроется в сложном характере причинно-следственных связей в климатической системе. В данной работе мы попытались последовательно проанализировать временную изменчивость основных характеристик климата архипелага Шпицберген, их сезонную структуру, а также механизмы так называемых обратных связей.

Облачность является одним из основных факторов, определяющих перенос коротковолновой и длинноволновой радиации в атмосфере. Ее влияние на радиационные потоки определяется количеством, высотой, мощностью и водностью облаков (Васильева и др., 2003; Curry, et al., 1992). Важность адекватного описания облачности в полярных районах при моделировании морского ледяного покрова обусловлена необходимостью точной оценки составляющих радиационного баланса поверхности снежно-ледяного покрова вследствие высокой чувствительности процессов таяния и нарастания льда к потокам коротковолновой и длинноволновой радиации (Maykut, et al., 1971).

Основной целью наших исследований, выполненных в период МПГ 2007–2009, стало изучение влияния характеристик облачности на радиационный и температурный режим приземного слоя воздуха. В качестве района исследований был взят пункт Баренцбург, расположенный на восточном берегу залива Грен-фьорд на острове Западный Шпицберген. Здесь, начиная с 1932 г. (с перерывом в 1941–1947 гг.) выполняются регулярные метеорологические наблюдения, включая измерения солнечной коротковолновой радиации и визуальные определения количества и типа облачности. Для выполнения исследований мы воспользовались рядами суточных сумм солнечной суммарной радиации, начиная с 1985 г. (начало актинометрических наблюдений в ГМО «Баренцбург»), данными о характеристиках облачности (балл общей облачности) с 1966 г. и данными о приземной температуре воздуха (среднемесячные оценки) с 1947 г. Для достижения поставленной цели, в соответствии с программой МПГ, были выполнены следующие задачи:

– создан электронный архив данных количества облачности, температуры воздуха и суммарной радиации по данным наблюдений;

– рассчитаны функции распределения количества общей облачности, как в целом за год, так и отдельно для каждого месяца, с целью определения сезонных особенностей изменчивости;

– исследованы тенденции временных изменений повторяемости ясных и пасмурных дней, как в целом за год, так и отдельно для каждого месяца;

– исследованы изменения суточных сумм приходящей коротковолновой радиации, в целом за сезон, так и отдельно для каждого месяца;

– исследовано влияние изменения количества облачности на приходящую коротковолновую солнечную радиацию;

– рассчитаны по данным стандартных приземных метеорологических наблюдений величины длинноволнового излучения атмосферы;

– исследованы многолетние и внутригодовые (сезонные) изменения длинноволнового излучения атмосферы;

– выявлена взаимосвязь между тенденцией потепления климата архипелага (рост приземной температуры воздуха) и изменения количества облачности и длинноволнового излучения.

На первом этапе исследований авторами были получены срочные данные по количеству общей облачности из различных отечественных и зарубежных источников. Этими источниками являются: National Climatic Data Center (США), база данных ВНИИГМИ-МЦД, гидрометфонды ААНИИ и Мурманского УГМС, архивы ГМО «Баренцбург», а также некоторые интернет ресурсы. Период, который в совокупности охватывают эти наблюдения, составляет 44 года: с 1966 по 2009 гг. Все данные, полученные из различных источников, были объединены и представлены в 10-балльной системе (Код…, 1989). После этого было выполнено суточное осреднение полученного ряда и определены виды функции плотности вероятности распределения количества облачности в пределах каждого месяца, сезона и года. Осреднение количества облачности в пределах суточного интервала времени не является достаточно корректным, но преследует цель получить для анализа максимально продолжительный ряд наблюдений без каких либо пропусков. Функция распределения количества общей облачности является бета-распределением, причем с асимметрией для всех месяцев. Наибольшая повторяемость отмечается для облачности равной 9–10 баллам (пасмурное небо). Из «U-образного» типа распределения повторяемости облачности вытекает необходимость анализа этой характеристики по повторяемости градаций 0–2 и 8–10 баллов за соответствующие периоды (Makshtas, et al., 1999). Параметры, характеризующие бета-распределение количества облачности в каждом месяце, позволили выделить климатические сезоны и их продолжительность, а именно 2 основных и 2 переходных сезона. Для каждого условного сезона характерны свои величины повторяемости крайних градаций (0–2 и 9–10). Для условно зимнего сезона, который длится с декабря по апрель включительно, характерны следующие повторяемости. Для облачности 0–2 балла, повторяемость, в среднем, составила 17 % за месяц, а для облачности, равной 9–10 баллам, она оказалась равной, в среднем, 30–35 %. Для условно летнего сезона, который, в свою очередь, длится с июня по октябрь, характерны следующие повторяемости. Для облачности 0–2 балла, в среднем, менее 5 % за месяц, для 9–10 баллов, в среднем, порядка 50–60 %. Таким образом, можно сделать заключение, что летний сезон на архипелаге Шпицберген характеризуется значительной повторяемостью пасмурного неба и заметно сниженной повторяемостью ясной погоды. Переходные сезоны – условно весенний и осенний, которым соответствуют в нашей классификаци май и ноябрь, – характеризуются следующими оценками повторяемости облачности: 0–2 балла – 10 %, 9–10 баллов – 45 %. На рис. 1 показаны типичные для каждого из сезонов распределения повторяемости облачности, представленные отдельным месяцем.

Рис. 1. Распределение повторяемости количества общей облачности в различные месяцы

Следующим этапом наших исследований стала обработка имеющихся данных приходящей коротковолновой солнечной радиации. Был сформирован электронный архив суточных сумм суммарной радиации ГМО «Баренцбург», охватывающий период с 1985 по 2009 гг. Для оценки межгодовой изменчивости были вычислены годовые суммы суммарной радиации и рассмотрены их временные изменения за весь вышеуказанный период. Изменения во времени годовых сумм суммарной радиации, а также данные об изменении величин повторяемости пасмурного и ясного неба представлены на рис. 2.

Как следует из представленного рис. 2, наблюдается тенденция увеличения повторяемости пасмурного неба и одновременно с ней тенденция уменьшения количества приходящей солнечной коротковолновой радиации. Необходимо отметить наличие прямой зависимости повторяемости ясного неба и сумм суммарной радиации и обратной зависимости для повторяемости пасмурного неба. При этом стоит отметить, что между повторяемостями ясного и пасмурного неба зависимость обратная, что при бета-распределении не является тривиальным результатом. Именно поэтому метод оценки характеристик облачности, основанный на анализе отдельных ее градаций (0–2 и 8–10 баллов), более корректен, чем оценка облачности с помощью величины среднего арифметического. Использование последней не позволяет выявить влияние облачности на приходящую суммарную радиацию, поскольку увеличение максимума и уменьшение минимума на оценку среднего арифметического в общем случае влияет слабо.

Рис. 2. Изменения во времени и линейные тренды повторяемостей ясного и пасмурного неба и годовых сумм суммарной радиации

Мы выполнили совместный анализ изменения характеристик облачности и приходящей суммарной радиации за отдельные месяцы и в среднем за год. Оказалось, что в период с июня по август долговременные тенденции сходны с тенденциями в изменении годовых величин. Многолетняя изменчивость в указанные месяцы в целом соответствует изменению среднегодовых величин, а именно, отмечается уменьшение приходящей суммарной радиации в 2002–2007 гг.

Длинноволновая атмосферная радиация, или нисходящее излучение атмосферы, является одной из важнейших, определяющих термический режим приземного слоя воздуха, составляющих радиационного баланса подстилающей поверхности. В период полярной ночи это единственный радиационный поток, направленный к поверхности. Поскольку инструментальных наблюдений за этой величиной в ГМО «Баренцбург» не проводится, то величина потока длинноволновой радиации была определена расчетным путем. Мы использовали хорошо зарекомендовавшую себя и верифицированную по данным прямым измерений параметризацию, разработанную в Институте Полярных и Морских исследований им. А. Вегенера (König – Langlo et al., 1994; Pirazzin, et al., 2000). Основными метеорологическими элементами, которые используются при расчетах длинноволновой радиации, являются температура и упругость водяного пара в приземном слое воздуха, балл общей облачности. В расчетную формулу метода входят также величина излучательной способности атмосферы, постоянная Стефана-Больцмана и эмпирические коэффициенты, подобранные для условий архипелага Шпицберген.

Таким образом, имея в распоряжении срочные данные по баллу общей облачности и температуре приземного слоя воздуха за период с 1966 по 2009 гг., мы рассчитали длинноволновое излучение атмосферы за этот период. Величины потоков за каждый срок затем суммировались, чтобы получить месячные и годовые суммы по аналогии с суммами суммарной солнечной радиации. Поскольку длинноволновое излучение, в соответствии с формулой, полученной в работе (König – Langlo, et al., 1994), в значительной степени определяется количеством облачности, то кривые, отображающие временную изменчивость годовых сумм длинноволнового излучения атмосферы и величины повторяемости пасмурного неба в целом очень подобны. Результаты представлены на рис. 3.

Рис. 3. Изменения во времени и линейные тренды повторяемостей ясного и пасмурного неба и годовых сумм нисходящей длинноволновой радиации атмосферы

Из анализа временных серий следует, что изменение повторяемости пасмурного неба оказывает определяющее воздействие на величину длинноволновой атмосферной радиации. При этом, в отличие от рассмотренного выше случая с приходящей суммарной коротковолновой радиацией, изменения повторяемости ясного неба оказывают незначительное влияние на изменчивость длинноволнового излучения атмосферы. Таким образом, наблюдаемое за исследуемый период увеличение количества длинноволнового излучения атмосферы определяется в основном увеличением величины повторяемости пасмурного неба на архипелаге Шпицберген. В совокупности это способствует возникновению хорошо известного в климатологии парникового эффекта. Следствием последнего, как следует из рис. 4, и является наблюдаемая во второй половине ХХ века тенденция увеличения температуры приземного слоя воздуха.

Рис. 4. Изменение во времени и линейные тренды среднегодовой температуры воздуха и годовых сумм нисходящей длинноволновой радиации атмосферы

Это дает основание полагать, что выявленные особенности распределения облачности (бета-распределение), являются одной из наиболее значимых причин потепления климата на архипелаге Шпицберген.

Учитывая вышесказанное, можно сформулировать ряд принципиально важных выводов, имеющих непосредственное отношение к объяснению климатических тенденций, наблюдаемых на архипелаге Шпицберген во второй половине ХХ века:

– наблюдается уменьшение среднегодовых сумм приходящей коротковолновой солнечной радиации за период 1985–2009 гг.;

– связь изменений характеристик облачности и суммарной радиации определяется повторяемостью пасмурного (8–10 баллов) и ясного неба (0–2 балла).

– характер временной изменчивости длинноволновой атмосферной радиации обусловлен изменчивостью повторяемости пасмурного неба;

– зафиксирован значимый тренд увеличения величины повторяемости пасмурного неба, что, в свою очередь, способствует увеличению длинноволнового излучения атмосферы и, вследствие парникового эффекта, увеличению приземной температуры воздуха;

– характер многолетней изменчивости суммарной радиации также обусловлен увеличением повторяемости пасмурного неба.

В заключение необходимо отметить, что мероприятия, запланированные и выполненные в рамках исследований по программе МПГ 2007–2009, позволили впервые выполнить исследования изменчивости ряда характеристик климата архипелага Шпицберген. Коллективу авторов, представляющих организации Росгидромета (ААНИИ, МУГМС) и специалистов Санкт-Петербургского государственного университета, удалось собрать, обобщить и проанализировать уникальные данные срочных метеорологических и актинометрических наблюдений, выполненных на архипелаге Шпицберген. Оценки тенденций временной изменчивости характеристик облачности, потоков суммарной радиации и нисходящего излучения атмосферы представляются крайне важными, поскольку радиационные факторы климата являются определяющими в процессах таяния снежно-ледяного покрова в Арктике.

Исследования, выполненные в рамках МПГ, будут продолжены в направлении сравнения полученных нами результатов с данными наблюдений, проводимых на исследовательской станции Норвежского Полярного института в поселке Нью-Алесун. Актинометрические наблюдения там выполняются с 1975 г., при этом все составляющие радиационного баланса подстилающей поверхности, включая длинноволновое излучение атмосферы, регистрируются раздельно. Это даст возможность оценить не только временную, но и пространственную изменчивость характеристик облачности и радиационных составляющих. При этом, поскольку для актинометрических наблюдений на российских и зарубежных станциях, расположенных на Шпицбергене, используются приборы разных производителей, необходимо учитывать этот факт и, по возможности, вносить необходимые корректировки, проводя специальные интеркалибрационные измерения.

Анциферова А.Р., Короткова Т.Д., Семенов А.В., Сиеккинен Е.Д. Результаты комплексных гидрометеорологических наблюдений и мониторинга загрязнения окружающей среды на Архипелаге Шпицберген. Материалы Международной научной конференции – «Природа шельфа и архипелагов Восточной Арктики. Комплексные исследования природы Шпицбергена» / Под ред. акад. Матишова Г.Г. ГЕОС. 2010. С. 338–346.

Васильева Д.А., Священников П.Н. Межгодовая изменчивость облачности и длинноволновой атмосферной радиации в Центральном Арктическом Бассейне // Вестник СПбГУ. 2003. Сер. Географии и геологии. Вып.4. № 31. С. 143–148.

Иванов Б.В., Журавский Д.М. Ледовые условия в заливе Грен-фьорд (арх. Шпицберген) в 1975–2009 гг. // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. № 2(85). С. 27–31.

Павлов А.К., Иванов Б.В., Журавский Д.М., Тверберг В. Потепление в заливах Западного Шпицбергена: кратковременное явление или устойчивая тенденция? // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. № 3(86). С.78–84.

Священников П.Н., Александров Е.И., Теребенько А.В. Климатический режим и его возможные изменения в районе Шпицбергена и Баренцевом море // Труды IV Международной конференции «Комплексные исследования природы Шпицбергена» / Под ред. акад. Матишова Г.Г. Изд. КНЦ РАН, г. Апатиты, 2004. Вып. 4. С. 287–293.

Священников П.Н., Иванов Б.В. Бочаров П.Н. Влияние характеристик облачности на радиационный режим о. Западный Шпицберген // Материалы Международной научной конференции – «Природа шельфа и архипелагов Восточной Арктики. Комплексные исследования природы Шпицбергена» / Под ред. акад. Матишова Г.Г. ГЕОС. 2010. С. 474–480.

Семенов А.В., Анциферова А.Р., Давыдов А.А. Климат Баренцбурга. Изменения основных характеристик за последние 40 лет (по данным наблюдений ЗГМО «Баренцбург») // Материалы Международной конференции – «Комплексные исследования природы Шпицбергена» / Под ред. акад. Матишова Г.Г. Изд. КНЦ РАН, г. Апатиты, 2002. С. 243–249.

Код для оперативной передачи данных приземных гидрометеорологических наблюдений с сети станций Госкомгидромета СССР, расположенных на суше (включая береговые станции), национальный вариант международного кода FM-12-IX SYNOP. Л., Гидрометеоиздат, 1989. 64 с.

Curry J.A., Elbert E.E. Annual cycle of radiation fluxes over the Arctic Ocean: sensitivity to cloud optical properties // J. of Climate. 1992. Vol. 5 (N 11). P. 1267–1280.

König – Langlo G., Augstein E. Parameterization of the downward long-wave radiation at the Earth’s surface in polar regions // J. Meteorol. 1994. № 3. P. 343–347.

Makshtas A.P., Andreas E.L., Svyashchennikov P.N., Timachev V.F. Accounting for clouds in sea ice models // J. Atmosph. Res. 1999. Vol. 52. P. 77–113.

Maykut G., Untersteiner N. Some results from a time dependent thermodynamic model of sea ice // J. Geophys. Res. 1971. Vol. 76. P. 1550–1575.

Nordli P., Kohler J. The early 20-th century warming. Daily observations at Green Harbour, Grønfjorden, Spitsbergen. Met.no Report, 12/03 KLIMA. 2004. 20 p.

Pirazzini R., Nardino M., Orsini A., Georgiadis T., Levizzani V. Parameterization of the downward long-wave radiation from clear and cloud sky at Ny-Alesund (Svalbard). IRS’2000. St.-Petersburg. Russia. 5 p.

Data of total cloud cover (since 1966) and global short-wave radiation (since 1985) in Barentsburg are reviewed in the article. There are shown changes and interaction of these parameters. There was also calculated long-wave radiation flux in this region (since 1966), which is compared with the changes of cloud characteristics. The changes of cloud characteristics are supposed to be a reason of warming on the region.

В статье рассматриваются результаты палеоклиматических исследований, проводимых в ААНИИ в течение последних 10 лет и активизированные в результате выполнения проектов Международного полярного года. Получены новые данные и выдвинуты новые идеи о развитии оледенений, о происхождении ледового комплекса пород, о колебаниях уровня моря, о ходе потеплений и похолоданий в Арктике в масштабе сотен и тысяч лет.

За десятилетний период, прошедший со времени обобщения результатов палеогеографических исследований, ведущихся в ААНИИ (Большиянов, 2000), это направление успешно развивалось, благодаря глубоким международным российско-германским исследованиям по проекту «Система моря Лаптевых», а также выполнению собственных междисциплинарных исследований в различных районах Арктики (Шпицберген, Новая Земля, Чукотка) по темам ААНИИ. Успешно проведённые экспедиции на побережье и острова моря Лаптевых в рамках проекта Международного полярного года (МПГ) «Система моря Лаптевых», анализ материалов по другим островным архипелагам и крупнейшему проекту МПГ «Бурение озера Эльгыгытгын» принесли много нового для понимания развития в прошлом не только климата, но и других компонентов природной среды. Задача данной статьи показать основные результаты палеогеографических исследований по следующим проблемам: пассивное оледенение, формирование ледового комплекса пород в море Лаптевых, палеоклимат последнего тысячелетия, колебания уровня моря и этапы формирования дельты р. Лена.

В 2006 г. в ААНИИ вышла книга «Пассивное оледенение Арктики и Антарктиды» (Большиянов, 2006) (выложена в свободном доступе на сайте www.paleoarctic.narod.ru). В ней (после глубокого забвения сформированного к середине XX столетия представления о значительной роли маломощных ледников и снежников в формировании рельефа Арктики) на значительном фактическом материале показано, что слабоактивные пассивные ледники не только были широко распространены в прошлом, но что они, являясь продуктом климата, имеют место и в настоящее время, как в Арктике, так и в Антарктиде.

Пассивные ледники полярных регионов Земли представляют собой скопления снега, фирна и льда, возникающие и деградирующие в течение десятков – сотен лет в результате колебаний высотного положения снеговой линии. Они практически лишены движения и возможности механического влияния на подстилающий рельеф, но значительно изменяют перигляциальные ландшафты в результате стока и эрозии талых ледниковых вод, изоляции верхних горизонтов многолетнемёрзлых пород от выхолаживания и вытаивания погребённого льда (Большиянов, 2006).

Пассивные ледники наиболее быстро откликнулись на потепление в связи с окончанием Малого ледникового периода и в XX веке внесли наибольший вклад в площадное сокращение покровного оледенения Арктики. Один из важных климатических выводов, следующих из возродившегося представления о пассивных ледниках, состоит в том, что высота снеговой линии в полярных регионах Земли меняется очень быстро во времени и в пространстве. Изменение высоты границ зон питания полярных ледников происходит при жизни одного – двух поколений наблюдателей.

В северо-западной части дельты р. Лена есть остров Арга-Муора-Сисе, размером около 75 км в поперечнике, который ещё в середине XX века сохранял остатки деградировавших пассивных ледников. Они были нанесены на геологическую карту. Высота этого острова над уровнем моря всего 20–30 м, а снегонакопление на нём значительно больше и в настоящее время по сравнению с остальными пространствами дельты, где снега накапливается меньше и тает он быстрее.

Шельфовый ледник Шеклтона в Восточной Антарктиде, имеющий размер 120^x150 км севернее ледникового купола Масон, накопился в течение Малого ледникового периода всего за 300–400 лет в результате аккумуляции снега на уровне моря. Эти примеры свидетельствуют о быстром образовании ледниковых тел в самых разнообразных природных условиях в результате быстрого снижения снеговой линии, а значит, о быстрых климатических флуктуациях в полярных регионах Земли.

Доказательства существования и геологической работы пассивных ледников в прошлом (эрозия подстилающего субстрата талыми ледниковыми водами) ставят под сомнение необходимость привлечения крупных ледниковых покровов типа антарктического или гренладского, которые распространены ледниковой теорией на большую часть Северной полярной области Земли, для объяснения всех особенностей рельефа Арктики. На значительном геоморфологическом и геологическом фактическом материале удалось показать, что ледниковые щиты не имели места ни в Баренцевом и Карском морях, ни на островных архипелагах: Северная Земля, Шпицберген, Земля Франца-Иосифа, Новая Земля. Эти островные архипелаги, как и полуостров Таймыр, были центрами оледенений, но не перекрывались ледниковыми щитами. Такая точка зрения резко противоречит принятой у нас в стране, в Западной Европе и в Северной Америке ледниковой теории, согласно которой часть шельфа (например, вся акватория Баренцева моря и большая часть акватории Карского моря) была занята ледниковыми покровами, подобными антарктическому ледниковому щиту.

В последние годы удалось получить и систематизировать новые данные по радиоуглеродному датированию береговых линий островных архипелагов Шпицберген, Земля Франца-Иосифа, Новая Земля (Большиянов, 2006; Большиянов и др., 2006; Большиянов и др., 2009а; Шарин и др., 2007). Эти данные не подтверждают куполообразного гляциоизостатического поднятия суши с предположением о существовании 17–18 тысяч лет назад крупных ледниковых покровов, занимавших Баренцево и Карское моря. В районах этих островов действуют блоковые разнонаправленные тектонические движения земной коры, не имеющие гляциоизостатической природы (Большиянов и др., 2009а).

Под натиском новых фактов ледниковая теория вынуждена отодвигать время существования ледниковых щитов в более ранние периоды позднего неоплестоцена, но исходные её позиции остаются прежними – в Арктике имели место только крупные ледниковые щиты, которые и определяли развитие природной среды. Если есть признанные данные о том, что в последнем ледниковом максимуме (17–18 тыс. л.н.) ледниковых щитов на какой-то территории не было, например, на севере Западной Сибири, то это означает с точки зрения ледниковой теории, что вообще никаких ледников там в это время не было. Эта позиция также неверна, т. к. ледники на этой конкретной территории были до и после последнего ледникового максимума, и даже в течение Малого ледникового периода, закончившегося там всего 100 лет назад (Большиянов и др., 2007). Это были обширные, но маломощные ледниковые покровы, на большей своей площади не способные к растеканию.

Колонки отложений, полученные в результате бурения озера Эльгыгытгын, находятся в первичной стадии изучения. Однако имеющиеся описания отложений во время бурения позволяют сделать предположение, что и в котловину озера спускались ледники на различных стадиях её развития в течение последних 3,5 миллионов лет.

Представления о пассивном оледенении Арктики имеют значительно меньше противоречий по сравнению с гипотезой крупных растекающихся по Северной полярной области Земли покровных ледников. Многие проблемы расселения растений, животных и человека в Арктике теперь могут получить вполне адекватное объяснение, которое исключается при господствующих представлениях о гигантских ледниковых щитах прошлого.

В любом случае новые представления о пассивных ледниках побуждают исследователей организовывать новые экспедиции и проекты для выяснения столь важного для палеоклиматологии вопроса о месте и роли ледников в развитии полярных регионов планеты.

Ледовый комплекс пород (ЛК) – это накопленные в течение периода с 60-ти до 15 тысяч лет назад алеврито-песчаные отложения с большим количеством органических остатков и льдов повторно-жильного происхождения. Количество льда в ЛК может достигать 80–90 % от объёма породы. Грандиозные разрезы ЛК приурочены к побережьям морей Лаптевых и Восточно-Сибирского. ЛК в последнее время привлёк внимание научной общественности по нескольким причинам. Во-первых, разрушение берегов, сложенных ЛК, идёт быстрыми темпами, в результате чего Россия ежегодно теряет до 10 км² суши (Григорьев, 2008). Во-вторых, при разрушении ЛК в воду рек и морей поступает значительное количество углерода, содержание которого в воздухе в виде углекислого газа считается значимым для формирования климата. В-третьих, само происхождение ЛК до сих пор не получило достаточного объяснения. Разрешение этой проблемы означает получение новых инструментов проникновения в понимание гидрометеорологических процессов. Ведь все ныне развитые гипотезы формирования ЛК связаны с гидрометеорологическими явлениями. Эоловая гипотеза – отложение осадков из сильно запылённой атмосферы во время холодных эпох плейстоцена. Аллювиальная гипотеза – отложение и промерзание речных отложений на громадных пространствах в низовьях рек Восточной Сибири. Гипотеза экстранивитов – разрушение пород в результате нивации, переотложение и промерзание продуктов разрушения. Четвёртая гипотеза в научных кругах считается наиболее слабой и мало кто из учёных считает её достойной внимания. Это гипотеза формирования ЛК в результате накопления и промерзания осадков в бассейне, сначала морском, затем пресноводном.

Наши исследования, проведённые на побережье моря Лаптевых, с очевидностью показывают, что формировние ЛК невозможно без влияния морского фактора (Большиянов и др., 2008; Макаров и др., 2008). Наиболее значимые данные для обоснования этой гипотезы получены в результате бурения 5 мелких скважин (до 77 м глубиной) на берегу и на акватории юго-западной части моря от мыса Мамонтов Клык в ходе российско-германской экспедиции «Южный берег моря Лаптевых-2005». Изучение строения отложений, их датирование, анализ микрофоссилий и солевого состава осадков подстилающих ЛК и осадков самого ЛК показали их неразрывную связь во времени и лишь изменение обстановок осадконакопления от типично морской до пресноводной.

Геоморфологические исследования на побережьях и в долинах рек, впадающих в море Лаптевых, показали ингрессионный характер залегания пород ледового комплекса. Например, в долине р. Кэлимээр (приток р. Оленёк) отложения ЛК при движении сверху вниз по реке начинают встречаться на высоте около 50 м над у.м. и вниз по течению увеличивают высоту относительно днища долины, что как раз и свидетельствует о том, что ЛК формировался по долинам в результате их подтопления морем. На рис. 1 представлена геоморфологическая схема и продольный профиль долины р. Кэлимээр, где выделены отложения ЛК. На побережьях моря Лаптевых ЛК также распространён на высотах до 50 м, что и является геоморфологическим доказательством формирования отложений в бассейне.

Рис. 1. Геоморфологическая схема долины р. Кэлимээр

Наибольшей критике в этой точке зрения подвергается само положение о формировании ЛК именно в морских условиях. Считается, что никаких признаков моря в осадках нет. Это типичные субаэральные отложения. По нашим данным таких признаков достаточно много, особенно в песках, подстилающих ледовый ЛК. Там обнаружены и морские двустворчатые моллюски, и морские диатомовые водоросли, осадки часто имеют хлоридно-натриевое засоление. В исследованиях же предшественников (Жуков и др., 1968) на побережье между реками Оленёк и Анабар, отмечается большое количество раковин морских моллюсков и раковин типичных обитателей морских бассейнов – фораминифер, как в подстилающих отложениях, так и в самих осадках ЛК. Трудность понимания предлагаемой гипотезы ещё и в том, что, действительно, морской бассейн перестал быть морским по солёности воды и, соответственно, его обитателям около 60 тысяч лет назад, когда вода стала более или совсем пресной. Но связи с морем этот бассейн не потерял. В нём действовали приливо-отливные, сгонно-нагонные процессы и вековые колебания уровня моря. Это был отгороженный многими островами и массивами островов бассейн, получавший огромное количество пресной воды из впадавших рек: Лена, Оленёк, Анабар, Хатанга и др. В нём накапливались алеврито-песчаные отложения, большое количество органического материала (растительности и остатков фауны). Главная же характерная черта этого бассейна – его мелководность, что в сочетании с обозначенными выше причинами колебаний уровня моря, приводило к периодическим его осушениям на громадных пространствах благодаря ничтожному уклону дна моря. Осушение вызывало глубокое ежегодное промерзание под ледовым покровом и без него. А это означало широчайшее развитие жильного льдообразования, чем и характерен ЛК (Большиянов и др., 2008).

Существование в прошлом огромных островных пространств в море Лаптевых доказывается геологическим строением поверхности дна моря Лаптевых, гидрографическими данными о мелях на акватории моря, современными темпами отступания берегов и исчезновения островов в море даже на памяти исследователей. Эдуард Толль, мечтавший достичь «Земли Санникова», которую видел к северу от острова Котельного в 1886 г, прошёл и коснулся её днищем яхты «Заря» в 1902 г., но не смог её увидеть, т. к. она погрузилась под уровень моря, как и тысячи квадратных километров других островов. На рис. 2 даны представления об этой суше по геологическим и геоморфологическим данным (Большиянов и др., 2008). Таким образом, наши представления об этом интереснейшем явлении заключаются в том, что ЛК в море Лаптевых возник из морских пучин в позднем неоплейстоцене, морскими же факторами и уничтожается в настоящее время.

Рис. 2. Палеосхема моря Лаптевых с существовавшими в позднем неоплейстоцене островными массивами

Исследования в этом направлении призваны увеличить короткий ряд инструментальных метеонаблюдений, который для большинства станций в Арктике не превышает 70 лет. Обычно палеоклиматические построения выполняются и выполнялись в масштабах десятков и сотен тысяч лет или для голоцена (последнего десятитысячелетия). Начавшееся в ААНИИ в середине прошлого столетия изучение озёрных отложений именно в палеоклиматических целях оформило палеоклиматическое направление, развитие которого на современном этапе привело к формированию базы данных по палеоклимату Российской Арктики и Антарктиды на основании изучения отложений арктических озёр. Изучение коротких колонок донных озёрных отложений позволило удлинить палеоклиматические ряды до 1000 лет (Большиянов и др., 2009б). Для изучения озёрных отложений в палеоклиматическом аспекте требуется использование множества методов исследований – от отбора отложений до их глубокого многофакторного анализа. Длина колонок зависит от возможностей пробоотбора. В нашей стране используется старое советское оборудование, которое не позволяет проникать в осадки глубже 1–1,5 м, да и качество отбора также страдает рядом недостатков. Участие в международных проектах позволило использовать новые средства отбора и новейшие методики анализа осадков, что резко улучшило результат – палеоклиматические реконструкции. В настоящее время в базе данных собраны данные о 25 озёрах и результаты анализов их отложений, что позволяет проводить палеоклиматические реконструкции уже на территории почти всей российской Арктики. На рис. 3 представлены результаты реконструкции времени Малого ледникового периода – значительного похолодания климата на Земле. Временная модель реконструкций построена на варвохронологии – подсчёте годовых слоёв озёрных осадков, и на расчёте скоростей осадконакопления по результатам специально проведённых гидрологических исследований в бассейнах изученных озёр. Т. е. эта шкала календарных лет, что отличает её от большинства других подобных временных шкал, основанных на радиоуглеродном датировании. Последнее часто даёт значительные ошибки на временном интервале до 1000 лет.

Конец ознакомительного фрагмента.