Климат

Информационные ресурсы КАСПКОМ, представленные в настоящее время каталогами уровня моря, температуры воды и поверхностного стока, будут пополняться новыми данными наблюдений, и расширяться, охватывая новые параметры. Но уже сейчас они могут использоваться для анализа и оценки многолетних изменений гидрометеорологического режима – климата Каспийского моря. Сделать результаты этой работы общедоступными – цель данного раздела сайта.

Раздел начинается с описания методики анализа и оценки. В качестве точки отсчета современных изменений выбран 1961 год, когда были приведены в относительный порядок данные гидрометнаблюдений, в частности, был установлен единый ноль уровенных постов. Кроме того, с этого года ведет отсчет эпоха зарегулированного стока р.Волги, – важнейшей водной артерии, питающей Каспий. Период осреднения современных изменений установлен в соответствии с рекомендациями ВМО продолжительностью 30 лет. Методика анализа и оценки состоит из нескольких этапов. Ее описание дано на примере средней годовой температуры морской воды в г. Махачкала.

1 этап. Визуализация исходных данных. На первом этапе строится график временного ряда (в данном случае средней годовой температуры воды в г. Махачкала за период с 1961 по 2015 г.), который сглаживается скользящими 30-летиями (последовательно средними значениями за 1961-1990, 1962-1991… 1986-2015 гг.). На графике приводятся значения первой и последней точек, а также минимальное и максимальное значение. Кроме того, на графике отражаются линейный и полиномиальный (в максимально возможной степени) тренды.

Визуализация исходных данных позволяет определить характер многолетних изменений выбранного параметра. В частности, график на рис.1 указывает на неравномерный рост средней годовой температуры морской воды в г. Махачкала в 1961-2015гг. Статистический анализ показал, что положительный линейный тренд, представленный на рис. 1, статистически значим по Фишеру на уровне 0,10 (на уровнях 0,05 и 0,01 не значим). По Стьюденту значим только коэффициент а (в уравнении тренда y = ax+b) на всех названных уровнях значимости (коэффициент b статистически не значим). Автокорреляция остатков по Дарбину-Уотсону, свидетельствующая о наличии периодических колебаний, присутствовала.

2 этап. Расчет и анализ аномалий. За аномалию принимается разность между значением параметра в текущем году и его средним значением за предыдущие 30 лет. Поскольку в качестве точки отсчета исходных рядов выбран 1961 год, то ряды аномалий начинаются с 1991 год. На графике аномалий (пример смотрите на рис. 2) приводятся минимальное и максимальное значения. Кроме того, на этом графике также отражаются линейный и полиномиальный (в максимально возможной степени) тренды.

График аномалий позволяет проследить характер их изменений в рассматриваемый период времени. В частности, график на рис. 2 указывает, что положительные аномалии средней годовой температуры морской воды в г. Махачкала практически ежегодно наблюдались в период с 1997-2007 гг. Статистический анализ показал, что положительный линейный тренд, представленный на рис. 2, статистически значим по Фишеру на уровне 0,10 (на уровнях 0,05 и 0,01 не значим). По Стьюденту тренд (коэффициенты а и b в уравнении тренда y = ax+b) статистически не значим на всех названных уровнях. Автокорреляция остатков по Дарбину-Уотсону, свидетельствующая о наличии периодических колебаний, отсутствовала.

3 этап. Расчет и анализ приращений. Под приращением понимается разность между последующим и предыдущим значениями временного ряда. Для примера на рис. 3 представлен график ежегодных приращений средней годовой температуры воды в г. Махачкала за последние 30 лет (1986-2015 гг.). На рисунке также приведены максимальное и минимальное значения приращений, зафиксированные в этот период, а также линейный и полиномиальный тренды.

Статистический анализ показал, что слабо выраженный отрицательный линейный тренд, представленный на рис. 3, статистически значим по Фишеру на уровне 0,10 (на уровнях 0,05 и 0,01 не значим). По Стьюденту тренд (точнее, коэффициент а в уравнении тренда y = ax+b) также статистически значим на уровне 0,10 и не значим на всех других названных уровнях (при этом коэффициент b статистически не значим на всех уровнях). Автокорреляция остатков по Дарбину-Уотсону, свидетельствующая о наличии периодических колебаний, отсутствовала.

На этом же этапе рассчитываются и анализируются средние по 30-летиям, начиная с 1962-1991 гг., приращения рассматриваемых параметров. На рис. 4 представлен в качестве примера график темпа приращений годовой температуры воды в г. Махачкала. Из него следует, что ее наибольший темп роста (более 0,1 ^оС/год) наблюдался в последнее 30-летие 20-го столетия (1970-1999 гг.).

Статистический анализ показал, что положительный линейный тренд, представленный на рис. 4, статистически значим по Фишеру на уровне 0,10 (на уровнях 0,05 и 0,01 не значим). По Стьюденту тренд (коэффициенты а и b в уравнении тренда y = ax+b) статистически не значим на всех названных уровнях. Автокорреляция остатков по Дарбину-Уотсону, свидетельствующая о наличии периодических колебаний, отсутствовала.

На этом же этапе рассчитываются средние за последние n лет приращения рассматриваемых параметров, где n = 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40 и 50 лет. График средних за n лет приращений годовой температуры воды в г. Махачкала представлен на рис. 5. Из него следует, что в последние 15-50 лет температура морской воды в данном районе повышалась, в последние 5-10 лет – снижалась, а в последние 4 года вновь начала повышаться.

4 этап. Оценка амплитуды аномалий и приращений. Те и другие, как это видно на рис. 2 и 3, могут принимать как положительные и отрицательные значения, что при накоплении изменений отражается в трендах, анализ которых сделан выше. На данном этапе анализируются изменения во времени самой амплитуды аномалий и приращений, для этого строятся ряды и графики их абсолютных значений. Далее для временных рядов взятых по модулю аномалий и приращений (каждого в отдельности) определяются квартили. Аномалии считаются слабыми, если их абсолютное значение не превышает первый квартиль, средними, – если их абсолютное значение находится между первым и третьим квартилями (около второго квартиля – медианы), сильными, – если их абсолютное значение превышает третий квартиль. Аналогичным образом оцениваются приращения.

На рис. 6 отображены изменения амплитуды аномалий годовой температуры воды в г. Махачкала в 1991-2015 гг. Кроме этого на рисунке также изображены линейный и полиномиальный тренды, а также значения квартилей: первого – зеленая линия, второго – желтая линия, третьего – красная линия. Из графика следует, что, начиная с 2006 г. и по 2015 г., не наблюдалось сильных аномалий температуры воды, которые были частыми в первой половине нулевых годов.

Статистический анализ показал, что отрицательный линейный тренд, представленный на рис. 6, статистически значим по Фишеру на уровне 0,10 (на уровнях 0,05 и 0,01 не значим). По Стьюденту тренд (точнее, коэффициент а в уравнении тренда y = ax+b) оказался статистически значимым на всех названных уровнях (при этом коэффициент b, наоборот, не был значимым на всех уровнях). Автокорреляция остатков по Дарбину-Уотсону, свидетельствующая о наличии периодических колебаний, отсутствовала.

На рис. 7 отображены изменения амплитуды приращений годовой температуры воды в г. Махачкала в 1991-2015 гг. Кроме этого на рисунке также изображены линейный и полиномиальный тренды, а также значения квартилей: первого – зеленая линия, второго – желтая линия, третьего – красная линия. Из графика следует, что в рассматриваемый период времени (1986-2015 гг.) примерно каждые 7-8 лет отмечается «всплеск» приращений годовой температуры воды, но в целом амплитуда приращений в это время снижалась.

Статистический анализ показал, что отрицательный линейный тренд, представленный на рис. 7, статистически значим по Фишеру на уровне 0,10 (на уровнях 0,05 и 0,01 не значим). По Стьюденту тренд (точнее, коэффициент а в уравнении тренда y = ax+b) оказался статистически значимым на всех названных уровнях (при этом коэффициент b, наоборот, не был значимым на всех уровнях). Автокорреляция остатков по Дарбину-Уотсону, свидетельствующая о наличии периодических колебаний, отсутствовала, несмотря на, казалось бы, явно выраженные периодические флуктуации амплитуды прироста.

Анализ многолетней изменчивости (в т.ч. временных рядов, трендов, аномалий и приращений) по методике, описанной выше, в настоящее время выполнен в отношении всех параметров, приведенных в каталогах данных КАСПКОМ (уровня моря, температуры воды, речного стока), в отдельности по каждому пункту в отношении средних значений по месяцам, сезонам и годам. Результаты анализа, проиллюстрированные таблицами и графиками, приведены здесь.