Гомогенизация (климат) - Homogenization (climate) - Wikipedia

Гомогенизация жылы климаттық зерттеулер климаттық емес өзгерістерді жоюды білдіреді. Жанында климаттың өзгеруі климаттың шикі жазбаларында климаттық емес секірулер мен өзгерістер бар, мысалы, қоныс аудару немесе аспаптардың өзгеруі. Осы біртектілікті жою үшін ең көп қолданылатын принцип - кандидаттың салыстырмалы гомогенизациясы станция бір немесе бірнеше көршілес станцияларға негізделген анықтамалық уақыт қатарымен салыстырылады. Үміткер мен анықтамалық станция (лар) бірдей климат туралы тәжірибе алады, тек бір станцияда болатын климаттық емес өзгерістерді анықтауға және жоюға болады.

Климатты бақылау

Оқу климаттық өзгеріс және өзгергіштік, климаттық ұзақ аспаптық жазбалар өте маңызды, бірақ оларды тікелей қолдану жақсы емес. Бұл деректер жиынтығы өте маңызды, өйткені олар ғасырлық үрдістерді бағалауға немесе климаттың табиғи (ұзақ мерзімді) өзгергіштігін және басқаларын зерттеуге негіз болады. Бұл мәліметтер жиынтығының мәні, негізінен, негізгі уақыт қатарларының біртектілігіне байланысты. Біртекті климаттық жазба - бұл ауытқулар тек ауа-райы мен климаттың өзгеруінен туындайтын жазба. Ұзын аспаптық жазбалар сирек, тіпті біртектес.

Батыстық климаттық жазбалардың гомогенизациясының нәтижелері орташа температуралық қатардағы анықталған біртектіліктің шамасы шамамен 15-20 жыл аралығында болатындығын көрсетеді.[1][2][3][4][5]Көптеген өлшеулер климаттық мақсаттар үшін емес, ауа-райын болжау, ауыл шаруашылығы және гидрология қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін жасалынғанын есте ұстаған жөн.[6] Сонымен қатар, үзілістердің типтік мөлшері көбінесе 20-шы ғасырдағы климаттың өзгеруі туралы сигналға сәйкес келеді.[1][2][3][4][5]Осылайша біртектілік зайырлы тенденциялар мен декадалық масштабтағы өзгергіштікті бағалау үшін маңызды белгісіздік көзі болып табылады.

Егер барлық біртектілік климаттық жазбалардың кездейсоқ мазасыздықтары болса, олардың жалпы климаттық орта сигналына әсері елеусіз болар еді. Дегенмен, белгілі бір өзгерістер белгілі бір кезеңдерге тән және көптеген станцияларда болған, бұл ең маңызды себептер, өйткені олар климаттық тенденциялардың үлкен аймақтардағы жиынтық жағымсыздығына әкелуі мүмкін.[3][7][8]

Біртектіліктің себептері

Токио, қалалық жылу аралының мысалы. Токионың қалыпты температурасы қоршаған аймаққа қарағанда көбірек көтеріледі.

Ең жақсы белгілі біртектілік - бұл қалалық жылу аралының әсері. Қалаларда ауа температурасы қоршаған елге қарағанда жылы болуы мүмкін, әсіресе түнде. Осылайша қалалар өскен сайын, қалаларда өлшенетін температура жоғарылайды деп күтуге болады. Екінші жағынан, авиацияның пайда болуымен көптеген метеорологиялық кеңселер және, осылайша, олардың станциялар көбінесе қалалардан жақын жерде, әдетте салқындатылған әуежайларға көшірілді.[9]

Стивенсон экранының сырты

Басқа климаттық емес өзгерістер өлшеу әдістерінің өзгеруінен туындауы мүмкін. Метеорологиялық құралдар әдетте күн мен ылғалдан қорғау үшін экранға орнатылады.[10]19 ғасырда металл экранды солтүстікке қараған қабырғадағы терезе алдында пайдалану әдеттегідей болды. Алайда ғимарат экранды жылытуы мүмкін, бұл жоғары температура өлшеуіне әкеледі. Бұл мәселе іске асырылған кезде Стивенсон экраны енгізілді, әдетте ғимараттардан алыс, бақшаларға орнатылды. Бұл әлі күнге дейін сипаттамасымен ең әдеттегі ауа райы экраны қос лювр желдетуге арналған есіктер мен қабырғалар. Монтсури мен Уилдс тарихи экрандары 1900 жылы қолданылған және олар солтүстікке және түбіне ашық. Бұл желдетуді жақсартады, бірақ жердегі инфрақызыл сәуле күннің тыныш күндерінде өлшеуге әсер ететіні анықталды. Сондықтан олар енді қолданылмайды. Қазіргі кезде автоматты метеостанциялар, еңбек шығындарын төмендететін, кең таралған; олар термометрді бірқатар ақ пластикалық конустармен қорғайды.[8] Бұл қолмен жазылған сұйық және шыны термометрлерден автоматтандырылған электр қарсыласу термометрлеріне ауысуды қажет етті, бұл АҚШ-та тіркелген температура мәндерін төмендетуге мәжбүр етті.[2]

Басқа климат элементтері біртектіліктен зардап шегеді. Ерте аспаптық кезеңде, шамамен 1900 жылға дейін байқалған жауын-шашын мөлшері біржақты және қазіргіден 10% төмен, өйткені жауын-шашын өлшемдері көбінесе төбесінде жасалған. Сол уақытта аспап ешқашан жаңбырдан қорғалмайтындай етіп шатырларға қондырылған болатын, бірақ кейінірек желдің шатырлардағы ағынды ағыны салдарынан кейбір жаңбыр тамшылары мен әсіресе қар үлпектері құлап қалмағаны анықталды. ашылу. Демек, қазіргі кезде өлшеулер жерге жақынырақ жүргізілуде.

Біртектіліктің басқа типтік себептері - өлшеу орнының өзгеруі; көптеген бақылаулар, әсіресе жауын-шашын еріктілермен өз бақшасында немесе жұмыс орнында жүргізіледі. Айналадағы өзгерістерді жиі болдырмауға болмайды, мысалы, өсімдік жамылғысының өзгеруі, жер бетін жабу, және жақын маңдағы жылы және баспана ғимараттар. Сондай-ақ, өлшеу процедураларында күнделікті орташа температураны есептеу тәсілі (минималды және максималды температура арқылы немесе тәулігіне 3 немесе 4 оқудан орташа есеппен немесе 10 минуттық мәліметтерге негізделген) сияқты өзгерістер бар. Сонымен қатар бақылау уақытының өзгеруі біртектілікке әкелуі мүмкін. Трюиннің жуырдағы шолуы біртектіліктің себептеріне тоқталды.[9]

Біртектілік әрдайым қате бола бермейді. Қалалық жылу аралының әсерінен жылынудан зардап шеккен станциялар үшін бұл айқын көрінеді. Ғаламдық жылыну тұрғысынан мұндай жергілікті әсерлер жағымсыз, бірақ климаттың денсаулыққа әсерін зерттеу үшін мұндай өлшемдер өте жақсы. Басқа біртектес емес жағдайлар ауа-райына арналған баспана жобасында желдету мен күн сәулесінен қорғау және ылғалдану арасында жасалуы керек ымыраға байланысты. Дизайндағы қателіктердің бір түрін (белгілі бір ауа-райы жағдайы үшін) азайтуға тырысу көбінесе басқа факторлардың қателіктерін көбейтуге әкеледі. Зертханада метеорологиялық өлшеулер жүргізілмейді. Кішкентай қателіктер сөзсіз және метеорологиялық мақсаттарға сәйкес келмеуі мүмкін, бірақ егер мұндай қателік өзгерсе, бұл климатология үшін біртектілік болмауы мүмкін.

Гомогенизация

Климаттың нақты дамуын сенімді түрде зерттеу үшін климаттық емес өзгерістерді жою керек. Өзгеріс күні жиі құжатталады (мета деректер деп аталады: деректер туралы деректер), бірақ әрқашан емес. Мета-деректер көбінесе жергілікті тілде ғана қол жетімді. Жақсы жағдайда бірнеше жыл бойына түпнұсқамен және жаңа қондырғымен қатарлас өлшемдер бар.[11] Бұл WMO (Дүниежүзілік метеорологиялық ұйым ) нұсқаулық, бірақ параллель өлшеулер, өкінішке орай, өте жиі жүргізілмейді, егер тек бастапқы өлшеуді тоқтату себебі алдын-ала белгілі болмағандықтан, бірақ көбінесе ақшаны үнемдеу үшін жасалса. Тарихи аспаптардың, экрандардың көшірмелерімен параллель өлшеу жүргізу арқылы осы біртектіліктің кейбіреулері бүгінгі күнге дейін зерттеле алады.

Өлшеу техникасындағы өзгерістердің әсерін зерттеудің бір жолы - тарихи және қазіргі құралдармен, процедуралармен немесе экрандармен бір мезгілде өлшеулер жүргізу. Бұл суретте Мурсиядағы (Испания) үш метеорологиялық баспана көрсетілген. Оң жақтағы баспана - 19 ғасырдың аяғы мен 20 ғасырдың басында Испанияда және көптеген Еуропа елдерінде қолданылған Монтсури экранының көшірмесі. Ортасында Стивенсон экраны автоматты датчиктермен жабдықталған. Сол жақта, қарапайым метеорологиялық құралдармен жабдықталған Стивенсон экраны.

Сіз өзіңіздің мета деректеріңіздің (станция тарихы) толық екеніне ешқашан сенімді болмайтындықтан, статистикалық гомогенизацияны әрқашан қолданған жөн. Жасанды өзгерістердің әсерін анықтау және жою үшін ең көп қолданылатын статистикалық принцип салыстырмалы гомогенизация болып табылады, ол жақын станциялар бірдей климаттық сигналға ұшырайды және осылайша біртектілікті анықтау үшін жақын станциялар арасындағы айырмашылықты қолдануға болады деп болжайды.[12] Айырмашылық уақыт қатарына қарап, климаттың жылдан жылға өзгермелілігі, сонымен қатар аймақтық климаттық үрдістер жойылады. Мұндай айырмашылық уақыт қатарында айқын және тұрақты секіру, мысалы, 1 ° C оңай анықталуы мүмкін және тек өлшеу жағдайларының өзгеруіне байланысты болуы мүмкін.

Егер айырмашылық уақыт сериясында секіру (үзіліс) болса, онда ол екі станцияның қайсысына тиесілі екендігі әлі белгісіз. Сонымен қатар, уақыт сериялары әдетте бір секіруден артық емес. Бұл екі ерекшелік статистикалық гомогенизацияны күрделі және әдемі статистикалық проблемаға айналдырады. Гомогенизация алгоритмдері, әдетте, осы екі негізгі мәселені шешуге тырысуымен ерекшеленеді.[13]

Бұрын бірнеше жақын станциялардан есептелген композициялық анықтамалық уақыт қатарын есептеу, бұл сілтемені үміткерлер сериясымен салыстыру және табылған секірулер үміткерлер қатарына байланысты деп санау әдеттегідей болды.[14] Соңғы болжам жұмыс істейді, өйткені анықтамалық ретінде бірнеше станцияны қолдану арқылы біртектіліктің эталонға әсері әлдеқайда азайды. Алайда қазіргі алгоритмдер сілтеме біртектес деп есептемейді және осылайша жақсы нәтижеге қол жеткізе алады. Мұны жасаудың екі негізгі әдісі бар. Сіз айналадағы станциялардың ішкі жиынтықтарынан бірнеше құрама анықтамалық уақыт тізбегін есептей аласыз және осы сілтемелерді біртектілікке тексере аласыз.[15]Сонымен қатар, сіз тек жұп станцияларды қолдана аласыз және барлық жұптарды бір-бірімен салыстыра отырып, қай станция үзіліс болатынын анықтаңыз.[4] Егер 1950 жылы A&B және B&C жұптарында үзіліс болса, бірақ A&C емес, үзіліс В станциясында болуы мүмкін; көп жұппен осындай қорытынды жасауға болады.

Егер уақыт қатарында бірнеше үзіліс болса, комбинациялардың саны өте үлкен болады және олардың барлығын сынап көру мүмкін болмайды. Мысалы, бес үзіліс болған жағдайда (к= 5) 100 жылдық жылдық мәліметтерде (n= 100), тіркесімдер саны 100-ге жуық5=1010 немесе 10 млрд. Бұл мәселе кейде итеративті / иерархиялық жолмен шешіледі, алдымен ең үлкен секіруді іздейді, содан кейін екі кіші бөлімдерде іздеуді олар өте кішкентай болғанша қайталайды. Бұл әрдайым жақсы нәтиже бере бермейді. Мәселені шешудің тікелей әдісі - тиімді оңтайландыру әдісі деп аталады динамикалық бағдарламалау.

Кейде бір климаттық аймақта басқа станция жоқ. Бұл жағдайда кейде абсолютті гомогенизация қолданылады және біртектілік бір станцияның уақыттық қатарында анықталады. Егер белгілі бір күнде айқын және үлкен үзіліс болса, оны түзетуге болатын шығар, бірақ кішігірім секірулерді және біртіндеп емес біртектілікті (қалалық жылу аралы немесе өсіп келе жатқан өсімдік жамылғысы) табиғи өзгергіштік пен климаттың өзгеруінен ажыратуға болмайды. Осылайша біртектес деректер сіз күткен сапаға ие емес және оны өте мұқият пайдалану қажет.

Климат мәліметтерінің біртектілігі

Климаттық деректер жиынтығын біртектестіру арқылы кейде біртектіліктің болмауы шикізат деректерінде біржақты тенденциялар тудыруы мүмкін екендігі анықталды; гомогенизацияның сенімді аймақтық немесе жаһандық үрдістерге қол жеткізу үшін қажет екендігі. Мысалы, Үлкен Альпі аймағы үшін 1870-1980 жылдар арасындағы температура тенденциясының жарты градустық ауытқуы анықталды, оған байланысты урбанизацияның төмендеуі желі туралы және бақылау уақытындағы жүйелі өзгерістер.[16]Ертедегі аспаптық кезеңдегі жауын-шашынның көрсеткіштері сол кезде өлшеуіштердің жүйелі түрде жоғары орнатылуына байланысты -10% -ға ауытқиды.[17]Басқа ықтимал көздер - бұл ауа-райынан қорғанудың жаңа түрлері[3][18] сұйық және шыны термометрлерден электрлік термометрлерге ауысу,[2] бақылаушыларды автоматты метеостанциялармен алмастыру үрдісі,[8] қалалық жылу аралының әсері және көптеген қалалық станцияларды әуежайларға ауыстыру.[9]

Жуырда HOME гомогенизациясының алгоритмдері белгілі біртектілігі жоқ жасанды климаттық деректер бойынша тексерілді және салыстырмалы гомогенизация температура жазбаларын жақсартады және біртекті анықтамамен жұмыс істемейтін заманауи әдістердің дәлдігі анықталды.[13]

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б Ауэр, И., Р.Бом, А. Юркович, В.Липа, А. Орлик, Р. Потцманн, В. Шонер, М. Унгерсбок, Ч. Матулла, П. Джонс, Д. Эфтимиадис, М. Брунетти, Т. Нанни, К.Бриффа, М.Моджери, Л.Меркалли, О.Местре және т.б. «HISTALP - Үлкен Альпі аймағының тарихи-аспаптық климатологиялық беткі уақыттық қатары». Int. Дж. Климатол., 27, 17-46 б., дои:10.1002 / joc.1377, 2007.
  2. ^ а б в г. Менн, Дж. Дж., Уильямс, кіші C. Н. және Восе, Р. С.: «АҚШ-тың тарихи климатологиялық желісінің айлық температуралық деректері, 2-нұсқа». Өгіз. Am. Метеорол. Soc., 90, (7), 993-1007, дои:10.1175 / 2008BAMS2613.1, 2009.
  3. ^ а б в г. Brunetti M., Maugeri, M., Monti, F., and Nanni, T .: Біртектес аспаптық уақыт қатарынан соңғы екі ғасырда Италиядағы температура мен жауын-шашынның өзгергіштігі. Халықаралық климатология журналы, 26, 345-381 бет, дои:10.1002 / joc.1251, 2006.
  4. ^ а б в Кауссинус, Х. және Местре, О .: «Климаттық қатардағы жасанды жылжуларды анықтау және түзету». Корольдік статистикалық қоғамның журналы C сериясы (Қолданбалы статистика), 53 (3), 405-425, дои:10.1111 / j.1467-9876.2004.05155.x, 2004.
  5. ^ а б Делла-Марта, П.М., Коллинз, Д. және Браганза, К.: «Австралияның жоғары сапалы жылдық температуралық жиынтығын жаңарту». Австр. Метеор. Маг., 53, 277-292, 2004.
  6. ^ Уильямс, кіші Н., Менн, М. Дж., Торн, П.В. «Құрама Штаттардағы беткі температураның жұптық гомогенизациясының көрсеткіштерін салыстыру. Геофизикалық зерттеулер-атмосфералар журналы», 117, D5, дои:10.1029 / 2011JD016761, 2012.
  7. ^ Менне, Дж. Дж., Уильямс, кіші C. Н. және Палечки М. А.: «АҚШ-тың жер бетіндегі температура жазбасының сенімділігі туралы». Дж. Геофиз. Res. Атмосфералар, 115, жоқ. D11108, дои:10.1029/ , 2010.
  8. ^ а б в Бегерт, М., Шлегель, Т. және Кирхгофер, В .: «1864 жылдан 2000 жылға дейінгі Швейцарияның біртектес температурасы мен жауын-шашын сериясы». Int. Дж. Климатол., дои:10.1002 / joc.1118, 25, 65–80, 2005.
  9. ^ а б в Трюйин, Б .: «Экспозиция, аспаптар және жердің температурасын өлшеуге практикалық әсерді бақылау». WIREs Clim. Өзгерту, 1, 490–506, дои:10.1002 / wcc.46, 2010.
  10. ^ Мюлен, ван дер, Дж.П. және Т.Брендсма. «Де-Бильттегі (Нидерланды) термометрлік экранды салыстыру, І бөлім: Ауа-райына тәуелді температура айырмашылықтарын түсіну». Int. Дж. Климатол., дои:10.1002 / joc.1531, 28, 371-387, 2008.
  11. ^ Агилар Э., Ауэр, И., Брунет, М., Петерсон, Т.С. және Виринга, Дж.: Климаттық метадеректер және гомогенизация туралы нұсқаулық. Дүниежүзілік метеорологиялық ұйым, WMO-TD No 1186, WCDMP No 53, Женева, Швейцария, 55 б., 2003 ж.
  12. ^ Конрад, В. және Поллак, С .: Климатологиядағы әдістер. Гарвард университетінің баспасы, Кембридж, MA, 459 б., 1950.
  13. ^ а б Венема, В., О. Местре, Э. Агиляр, И. Ауэр, Дж.А. Гуйжарро, П.Домонкос, Г.Вертацник, Т.Сентимрей, П.Степанек, П.Захрадничек, Дж.Виарре, Г.Мюллер-Вестермайер, М.Лакатос, С.Н. Уильямс, МДЖ Менне, Р.Линдау, Д.Расол, Э.Рустемье, К.Колокитас, Т.Маринова, Л.Андресен, Ф.Акваотта, С.Фратианни, С.Шевал, М.Кланкар, М.Брунетти, Ч . Грубер, М. Прохом Дюран, Т. Ликсо, П. Эстебан, Тх. Брандсма. «Ай сайынғы деректерді біртектестіру алгоритмдерін салыстыру». Өткен климат, 8, 89-115, дои:10.5194 / cp-8-89-2012, 2012.
  14. ^ Александрссон, А .: «Жауын-шашын туралы мәліметтерге қолданылатын біртектілік сынағы». Дж. Климатол., дои:10.1002 / joc.3370060607, 6, 661-675, 1986.
  15. ^ Szentimrey, T .: «Гомогенизацияға арналған серияларды бірнеше рет талдау (MASH)». Жер үсті климатологиялық деректерді гомогенизациялау бойынша екінші семинар материалдары, Будапешт, Венгрия; WMO, WCDMP-жоқ. 41, 27-46, 1999 ж.
  16. ^ Böhm R., Auer, I., Brunetti, M., Maugeri, M., Nanni, T., and Schöner, W.: «Еуропалық Альпідегі температураның аймақтық өзгергіштігі 1760–1998 біртектес инструментальды уақыт қатарынан». Халықаралық климатология журналы, дои:10.1002 / joc.689, 21, 1779–1801 бб, 2001 ж.
  17. ^ Ауэр I, Бёхм, Р., Юркович, А., Орлик, А., Потцманн, Р., Шёнер В., және басқалар: Үлкен Альпі аймағы үшін 1800–2002 жылдар аралығында жауын-шашынның жаңа аспаптық жиынтығы. Халықаралық климатология журналы, дои:10.1002 / joc.1135, 25, 139–166, 2005.
  18. ^ Брунет, М., Асин, Дж., Сигро, Дж., Банон, М., Гарсиа, Ф., Агилар, Э., Эстебан Паленсуэла, Дж., Петерсон, ТК және Джонс, П .: «Минимизация ежелгі Батыс Жерорта теңізі ауа температурасының жазбаларынан алынған экрандар: зерттеушілік статистикалық талдау ». Int. Дж. Климатол., дои:10.1002 / joc.2192, 2010.