Статья 'Опыт оценки массива ледовых данных на основе годового хода инсоляции на верхней границе атмосферы' - журнал 'Арктика и Антарктика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакционный совет > Редакция
Журналы индексируются
Реквизиты журнала
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Арктика и Антарктика
Правильная ссылка на статью:

Опыт оценки массива ледовых данных на основе годового хода инсоляции на верхней границе атмосферы

Фёдоров Валерий Михайлович

кандидат географических наук

ведущий научный сотрудник, лаборатория геоэкологии Севера и лаборатория новейших отложений и палеогеографии плейстоцена, географический факультет, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1, оф. 1904Б

Fedorov Valerii Mikhailovich

PhD in Geography

Leading Scientific Associate, the faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University; Laboratory of Geoecology of the North and Laboratory of Latest Sediments and Paleography of Pleistocene

119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1, of. 1904B

fedorov.msu@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Фролов Денис Максимович

научный сотрудник, Географический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова

119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1, оф. 1904Б

Frolov Denis Maksimovich

Scientific Associate, the faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University

119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1, of. 1904B

denisfrolovm@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Залиханов Алим Михайлович

кандидат географических наук

старший научный сотрудник, научно-исследовательская лаборатория возобновляемых источников энергии, географический факультет, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1

Zalikhanov Alim Mikhailovich

PhD in Geography

Senior Scientific Associate, Research Laboratory of Renewable Energy Sources, the faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University

119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1

bulungu@yandex.ru

DOI:

10.7256/2453-8922.2021.4.37136

Дата направления статьи в редакцию:

18-12-2021


Дата публикации:

27-01-2022


Аннотация: Исследуется надежность ледовых данных представленных в базе данных HadISST1 (Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set) Метеорологического центра Хэдли (Hadley Centre for Climate Prediction and Research, Met Office, UK). В качестве критерия достоверности базы данных HadISST1 относящихся к Северному полушарию используется средний многолетний годовой ход инсоляции Северного полушария и средний многолетний годовой ход инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах на верхней границе атмосферы, смещенные по фазе на два и три месяца в прошлое. Показано, что репрезентативным критерием оценки достоверности базы деловых данных является средний многолетний ход инсоляции 5-ти градусных широтных зон, смещенный на два месяца в прошлое. Оценка массива данных для Северного полушария на основе выбранного критерия показала в целом высокую достоверность представленных в массиве ледовых данных. Однако, при этом, выделяются две, различные по степени достоверности представленных данных, области. Одна – паковых, дрейфующих льдов с высокими отрицательными значениями коэффициента корреляции.   Вторая – прибрежная зона, в которой корреляция практически отсутствует (зона припайных льдов, прибрежных – flaw lead и заприпайных прогалин). Слабая (или отсутствие) корреляция отмечается на значительном протяжении прибрежной зоны в Северном Ледовитом океане, а так же в проливах и заливах Канадского Арктического архипелага. Определено, что коэффициент корреляции годового хода площади морских льдов в ячейках массива размером 1 с годовым ходом инсоляции Северного полушария и соответствующих 5-ти градусных широтных зон увеличивается от прошлого к настоящему. Это указывает на необходимость коррекции ледовых данных в раннем временном диапазоне массива (1901–1978 гг.) предшествующим времени начала спутниковых наблюдений.


Ключевые слова: морские льды, изменение площади, инсоляция Земли, инсоляционная контрастность, моря Арктики, Арктика, Северный Ледовитый океан, инсоляция, атмосфера, Земля

Abstract: This article examines the reliability of ice data presented in the HadISST1 database (Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set) of Hadley Meteorological Center (Hadley Centre for Climate Prediction and Research, Met Office, UK). The criterion for the reliability of HadISST1 database on the Northern hemisphere serves the average multiyear annual course of insolation in the Northern Hemisphere and the average multiyear annual course of insolation in 5-degree latitudinal zones at the upper boundary of the atmosphere, phase-shifted by two and three months to the past. It is revealed that the representative criterion for assessing the reliability of the business database is the average multiyear course of insolation in 5-degree latitudinal zones shifted by two months to the past. Evaluation of the data array on the Northern Hemisphere on the basis of the selected criterion demonstrates the overall high reliability of ice data reflected therein. However, there are two areas that differ in the degree of reliability of the presented data: 1) pack, drift ice with high negative values of the correlation coefficient; 2) coastal zone, in which the correlation is virtually absent (shore ice and flaw leads). The weak (or absent) correlation is observed over a significant length of the coastal zone in the Arctic Ocean, as well as in the straits and bays of the Canadian Arctic Archipelago. It is established hat the correlation coefficient of the annual course of the ice flow in the cells of the array of size 1 with the annual course of insolation of the Northern Hemisphere and the corresponding 5-degree latitudinal zones increases from the past to the present. This indicates the need for the correction of ice data in the early time range of the array (1901–1978), which precedes the time of the beginning of satellite observations.



Keywords:

Arctic Ocean, The Arctic, Arctic seas, insolation contrast, insolation of the Earth, changing the area, sea ice, insolation, atmosphere, Earth

В качестве критерия достоверности массива ледовых данных HadISST1 предложен средний многолетний годовой ход инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах на верхней границе атмосферы, смещенный по фазе на два месяца в прошлое. Оценка массива данных для Северного полушария на основе выбранного критерия показала увеличение достоверности данных площади морских льдов от прошлого к настоящему, а также, в целом, высокую достоверность данных для дрейфующих (паковых) льдов и очень слабую достоверность для припайных льдов (прибрежных зон Северного Ледовитого океана). Определено, что обширная область в центральной Арктике нуждается в уточнении алгоритмов интерполяции, экстраполяции и реконструкции данных площади морских льдов в ХХ веке до начала спутникового мониторинга и, вероятно, в их коррекции.

Введение

Распространение морских льдов зависит от многих факторов, определяемых геофизическими процессами. Это, прежде всего, температура и влажность воздуха, температура поверхности океана, облачность, сток рек, альбедо, морские течения, дрейф и др. Однако, основу этих факторов, а также циркуляционных процессов в атмосфере и океане составляет приходящая к Земле солнечная радиация – основной источник энергии гидрометеорологических процессов. Следствием нерегулярности поступления во времени и неравномерного распределения в пространстве солнечной радиации являются механизмы теплообмена – «тепловая машина первого и второго рода» (Шулейкин, 1953), межполушарный теплообмен, теплообмен между океаном и атмосферой. Следствием нерегулярности в поступлении и распределении солнечной радиации, а также неоднородности компонентов природной среды являются процессы переноса радиационного тепла и образование механизмов теплообмена между атмосферой, океаном и морским льдом. Из этого следует значимость радиационного фактора в динамике распространения морских льдов и необходимость определения связи между этими переменными в разных масштабах времени. Поиск таких связей представляется актуальным для совершенствования методов реконструкции и прогноза распространения морских льдов. Это определяется тем, что инсоляция (для верхней границы атмосферы) рассчитывается на основе характеристик орбитального движения Земли как в прошлое, так и в будущее (Berger, 1978; Borisenkov et al., 1983; Cionco, Soon, 2017; Федоров, Костин, 2019). Кроме этого, вероятно, существует возможность использования радиационных характеристик для уточнения имеющихся массивов температурных и ледовых данных. Целью работы является исследование возможности оценки достоверности массива ледовых данных HadISST1 на основе инсоляционного критерия в масштабах годового хода. В качестве оценочного критерия использовался средний многолетний ход инсоляции, с которым тесно связан годовой ход площади морских льдов (Fedorov, 2015; Федоров и др., 2020).

Массив HadISST1, содержащий данные о средней месячной температуре поверхности океана (ТПО) и площади морских льдов для всего Земного шара начиная с конца XIX века и по настоящее время, может являться основой для исследований современного климата и динамики морских льдов (индикаторов климата) с большим пространственным разрешением и прогноза их изменений в будущем. Также, эта база данных может быть использована для уточнения моделей прогноза динамики площади морских льдов (Федоров, Гребенников, 2021). В связи с этим база данных площади распространения морских льдов имеет большую научную ценность. Однако, в ней определенно имеются недостатки, связанные как с отсутствием исходных данных по некоторым регионам и периодам времени, так и с методами расчетов и интерполяции данных. В связи с этим возможность выявления районов и временных диапазонов, данные для которых нуждаются в уточнении, представляется актуальной геофизической задачей.

Объект и методика исследований

В качестве объекта исследований использовалась база данных Метеорологического центра Хэдли (Hadley Centre for Climate Prediction and Research, Met Office, UK) HadISST1 (Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set) (http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/data/download.html). Представленная в базе данных HadISST1 информация о средней месячной температуре поверхности океана и площади морских льдов в Северном и Южном полушарии получена в результате сведения в единый массив данных реанализа (ERA40) выполненного с использованием эмпирических ортогональных функций (ЭОФ) и данных инструментальных (прежде всего судовых и спутниковых) наблюдений. Реконструкция площади морских льдов в массиве по сетке 1 выполнена на основе алгоритмов аппроксимации и экстраполяции доступных данных (оцифрованные карты площади морских льдов, данные судовых и спутниковые наблюдения) с учетом температуры поверхности океана (ТПО) (Rayner et al., 2003).

Массив содержит данные по средней месячной площади (концентрации) морских льдов в пространственной ячейке 1 в процентах от площади ячейки, с 1870 г. по настоящее время. В работе нами рассматривался период с 1901 по 2018 гг. для Северного полушария. Рассматриваемый, за выбранный период, массив охватывает около 7400 ячеек в Северном полушарии. В каждой ячейке представлена информация по площади (концентрации) морского льда с месячным разрешением. Массив полностью заполнен месячными значениями (пропусков нет). По месячным значениям рассчитывались средние годовые (как средние по всем месяцам года) и полугодовые (как средние по месяцам с апреля по сентябрь для летнего полугодия и с октября по март для зимнего полугодия) значения площади морских льдов.

В данной работе анализируется внутригодовая динамика площади морских льдов в широтном диапазоне от 90 с.ш. до 42 с.ш. Нижние граничные условия нами приняты на основе характерного 0,5% среднемноголетнего значения годовой площади морских льдов в ячейке на этой широте. В более низких широтах среднее многолетнее значение не превышает 0,5% от площади ячейки. Для диапазона 42–43 с.ш. среднее многолетнее значение площади ячеек занятых морскими льдами превышает 0,5% (0,556%). Для диапазона 41–42 с.ш. площадь льда в ячейке в среднем за период с 1901 по 2018 гг. составляет 0,278%. По полугодиям и месяцам характер распределения сохраняется, но широтный диапазон с ячейками, в которых средняя площадь льда превышает 0,5, изменяется. В зимнее полугодие параметры нижних значений площади морских льдов тождественны годовым значениям. В летнее полугодие на параллели 43 с.ш. средняя для ячейки площадь занятая льдами составляет 1,389% от площади ячейки. Южнее в этот период морские льды не распространяются. В марте (максимум в распространении морских льдов) диапазон анализируемых значений (по граничному значению 0,5%) составляет 90–42 с.ш., для сентября 90–54 с.ш. (рис. 1, 2). Таким образом, исключались ячейки, приходящиеся на водные пространства, не покрывающиеся льдом в период с 1901 по 2018 гг. Ледовые данные отмеченных широтных и временных диапазонов использовались при корреляционном анализе с годовым ходом инсоляции.

Рис. 1. Распределение по географическим широтам среднего многолетнего за период с 1901 по 2018 гг. значения в марте площади морских льдов в ячейке 1

(аппроксимация – полином пятой степени)

Рис. 2. Распределение по географическим широтам среднего многолетнего за период с 1901 по 2018 гг. значения в сентябре площади морских льдов в ячейке 1

(аппроксимация – полином четвертой степени)

Инсоляция для верхней границы атмосферы (или поверхности Земли без учета атмосферы) была рассчитана нами ранее с большим пространственным и временным разрешением (Федоров, Костин, 2019; Fedorov, Frolov, 2019 ). Расчеты инсоляции выполнялись по данным высокоточных астрономических эфемерид (Giorgini et al., 1996; http://ssd.jpl.nasa.gov) для всей поверхности Земли (без учета атмосферы) в интервале с 3000 г. до н.э. по 2999 г. н.э. Исходными астрономическими данными для расчетов инсоляции были склонение и эклиптическая долгота Солнца, расстояние от Земли до Солнца, разность хода равномерно текущего (координатного времени – СТ) и всемирного корректируемого времени (UT). Поверхность Земли аппроксимировалась эллипсоидом (GRS80 – Geodetic Reference System, 1980) с длинами полуосей равными 6378137 м (большие) и 6356752 м (малая). Инсоляция (Дж) широтной зоны земной поверхности, ограниченной широтами и , в интервале времени вычисляется по общей формуле:

где σ(φ) – площадной множитель, σ(φ)d αd φ – площадь (м2) ячейки (бесконечно малой трапеции) земной поверхности, φ – широта (в радианах) центра этой ячейки, α – часовой угол Солнца (в радианах), соответствующий центру ячейки в момент t , Λ (t ,φ,α) – интенсивность облучения (Вт/м2) ячейки в малой окрестности момента t (с) на шкале равномерно текущего времени. Интенсивность облучения (Вт/м2) получается делением инсоляции в Дж на длительность интервала времени и площадь облучения. Шаги при интегрировании составляли: по долготе 1°, по широте 1°, по времени 1/360 часть продолжительности тропического года (Федоров, 2002; Fedorov, 2013). Значение солнечной постоянной (среднее многолетнее значение TSI) принималось равным 1361 Вт/м2 (Kopp, Lean, 2011). Изменение активности Солнца не учитывалось (Федоров, Костин, 2019; Fedorov, Frolov, 2019).

Расчеты инсоляции выполнены для тропического года, полугодий и месяцев. Тропический год начинается от точки весеннего равноденствия (22 марта в 1901 году и 21 марта в 2018 г.). Ледовые данные в массиве HadIASST1 представлены в месяцах календарного года. Тропические месяцы сопоставлялись нами с календарными таким образом: 1-й тропический месяц с 4-м календарным месяцем апрелем, 2-й с 5-м календарным месяцем маем и т.д. Затем средние многолетние месячные значения инсоляции смещались на 2 и на 3 месяца назад (рис. 3, 4) для получения наиболее тесных связей со средним многолетним годовым ходом площади морских льдов в ячейках массива. Уходящие при этом за пределы года месяцы переносились в начало года. Таким образом, первым в годовом ходе при смещении на два месяца становится календарный ноябрь (рис. 3), а при смещении на три месяца октябрь (рис.4).

Рис. 3.Средний многолетний за период с 1901 по 2018 гг. годовой ход инсоляции Северного полушария (Вт/м2), смещенный на два месяца в прошлое

Рис. 4. Средний многолетний за период с 1901 по 2018 гг. годовой ход инсоляции Северного полушария (Вт/м2), смещенный на три месяца в прошлое

Рассчитывалась корреляция между средним многолетним годовым ходом инсоляции и средним многолетним годовым ходом площади морских льдов в каждой ячейке (1). При этом расчеты выполнялись для трех временных диапазонов: 1901–2018, 1950–2018 и 1978–2018 (этот период содержит данные спутниковых наблюдений). В пределах выделенных временных диапазонов проводился корреляционный анализ среднего многолетнего годового хода площади морских льдов в ячейке сначала со средним многолетним годовым ходом инсоляции всего северного полушария. Затем так же проводился корреляционный анализ среднего многолетнего годового хода площади морских льдов в ячейке со средним многолетним годовым ходом инсоляции в 5-ти градусной широтной зоне к которой принадлежала ячейка (1). Расчеты проводились для двух фазовых смещений среднего многолетнего годового хода инсоляции на 2 и на 3 месяца в прошлое.

Возможные погрешности в корреляционном анализе связаны с хронологическим несовпадением календарного года, полугодий и месяцев, для которых имеются значения площади морских льдов с тропическим годом, полугодиями и месяцами для которых рассчитывались инсоляционные характеристики. Однако, такие погрешности, во-первых, невелики, и, во-вторых, имеют систематический характер и не сказываются на решении основной задачи по оценке достоверности массива ледовых данных.

Оценка и значимость линейного коэффициента корреляции при выполнении корреляционного анализа определялась в соответствии с существующими методиками (Закс, 1976). Стандартная ошибка коэффициента корреляции определяется по формуле:

где r – выборочный коэффициент корреляции;

n – объем выборки.

Статистическая значимость линейного коэффициента корреляции определяется с использованием критерия Стьюдента, фактическое значение которого находится по формуле:

Выводы о существенности r делаются на основе сопоставления tфакт и – критического (табличного) значения t – распределения, здесь a – уровень значимости, (n-2) – число степеней свободы. Коэффициент корреляции признается статистически значимым, если выполняется tфакт > tкр. В противном случае он статистически незначим.

Результаты и их обсуждение

Ранее нами получены тесные связи годового хода площади морских льдов в Северном полушарии в целом с годовым ходом инсоляции. Также получены оценки такой связи для отдельных морей (Федоров и др., 2020). В настоящей работе оценивается устойчивость связи годового хода площади морских льдов с важнейшим ритмом в природе Земли в масштабах ячеек 1 и исследуется возможность использования годового хода инсоляции в качестве возможного критерия качества и достоверности массива ледовых данных.

1.Анализ корреляции среднемноголетнего хода инсоляции Северного полушария и среднего многолетнего хода морских льдов в ячейках 1 х1 .

Для периода осреднения с 1901 по 2018 гг. и при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое среднее значение коэффициента корреляции (R) по всем ячейкам Северного полушария составило -0,781. Среднее значение отрицательных R составило -0,783, положительных 0,101. При смещении годового хода инсоляции на три месяца в прошлое соответствующие значения получились равными -0,733, -0,734 и 0,130. При осреднении годового хода инсоляции и годового хода площади морских льдов за период с 1950 по 2018 гг. среднее по массиву для Северного полушарие значение R при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое составило -0,822 (при смещении на 3 месяца -0,759). Среднее значение отрицательных R оказалось равным

-0,824 (при смещении на 3 месяца в прошлое -0,760). Среднее значение для положительных R оказалось равным 0,188 (при смещении годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое – 0,035). При осреднении за период спутниковых наблюдений (1978–2018 гг.) среднее по массиву значение R для Северного полушария составляет -0,833 и -0,758 при смещении годового хода инсоляции на два и три месяца соответственно. Средние отрицательные значения R составляют -0,833 и -0,759, положительные 0,183 и 0,026 соответственно. Для всех временных диапазонов осреднения отрицательные значения R превышают 99%, что подтверждает общую высокую состоятельность массива данных (табл. 1, рис. 5).

Табл. 1. Распределение значений коэффициента корреляции (%) среднего многолетнего годового хода инсоляции Северного полушария (за периоды 1901–2018, 1950–2018 и 1978–2018 гг.) и площади морских льдов в Северном полушарии (1 – смещение годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое, 2 – смещение годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое)

Коэффициент корреляции

1901–2018 гг.

1950–2018 гг.

1978–2018 гг.

1

2

1

2

1

2

< -0,9

10,255

8,449

15,700

8,285

16,980

6,692

< -0,8

52,890

25,360

69,700

30,205

73,484

31,660

< -0,7

85,352

64,223

93,046

77,360

94,702

77,861

< -0,6

92,777

89,678

96,727

95,545

97,421

95,093

< -0,5

95,351

96,833

98,248

98,696

98,453

98,383

< 0,0

99,757

99,919

99,837

99,864

99,944

99,986

> 0,0

0,243

0,081

0,163

0,136

0,056

0,014

> 0,5

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,6

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,7

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,8

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,9

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

При корреляции рядов содержащих по 12 месячных значений R по модулю равный 0,5 статистически значим с вероятностью 0,90. Коэффициент корреляции по модулю равный 0,6 статистически состоятелен с вероятностью 0,95, равный 0,7 – с вероятностью 0,98. При R по модулю 0,8 статистическая значимость характеризуется вероятностью 0,99.

Описание: D:DocumentsМОИ ДОКУМЕНТЫVFВТОРАЯ ВОЛНА_ПРИКЛАДНЫЕМОРСКИЕ ЛЬДЫМАССИВСП_1-1Годовой ходСтатьяKart5gr_c.jpg

Рис. 5. Распределение коэффициента корреляции среднего многолетнего годового хода инсоляции Северного полушария и среднего многолетнего хода площади морских льдов за период с 1901 по 2018 гг. (а), за период с 1978 по 2018 гг. (в) со смещением на два месяца в прошлое; распределение коэффициента корреляции среднего многолетнего годового хода инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах и среднего многолетнего хода площади морских льдов за период с 1901 по 2018 гг. (б), за период с 1978 по 2018 гг. (г) со смещением на два месяца в прошлое.

В случае смещения годового хода инсоляции на два месяца в прошлое корреляция более тесная, чем при смещении на три месяца. Так, например, количество значений R <

-0,7 при смещении на два месяца превышает количество соответствующих значений R при смещении годового хода инсоляции на три месяца в диапазоне осреднения 1901–2018 гг. в 1,329 раза, в диапазоне 1950–2018 гг. – в 1,203 раза, в диапазоне 1978–2018 гг. в 1,216 раза. Также значения R возрастают от диапазона осреднения 1901–2018 к диапазону 1978–2018 гг. При смещении годового хода инсоляции на два месяца количество значений R < -0,7 полученное для диапазона осреднения 1978–2019 гг. превышает соответствующее количество для диапазонов 1950–2018 гг. и 1901–2018 гг. в 1,018 и в 1,110 раз соответственно. При смещении годового хода инсоляции на три месяца эти значения составляют 1,006 и 1,212 соответственно.

2.Анализ корреляции среднемноголетнего хода инсоляции северного полушария в 5-ти градусных широтных зонах и среднего многолетнего хода морских льдов в ячейках 1 х1 .

Для периода осреднения с 1901 по 2018 гг. и при смещении годового хода инсоляции соответствующей 5-ти градусной широтной зоны на 2 месяца в прошлое среднее значение коэффициента корреляции (R) по всем ячейкам Северного полушария составило -0,852. Среднее значение отрицательных значений R оказалось равным -0,853, положительных 0,125. При смещении годового хода инсоляции на три месяца в прошлое соответствующие значения получились равными -0,744, -0,745 и 0,235. При осреднении годового хода инсоляции и годового хода площади морских льдов за период с 1950 по 2018 гг. среднее по массиву для Северного полушарие значение R при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое характеризуется значением -0,891 (при смещении на 3 месяца -0,766). Среднее значение отрицательных значений R составляет -0,892 (при смещении на 3 месяца в прошлое -0,766). Среднее для положительных значений R равно 0,224 (при смещении годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое – 0,025). При осреднении за период спутниковых наблюдений (1978–2018 гг.) среднее по массиву значение R для Северного полушария определяется величинами -0,899 и -0,743 при смещении годового хода инсоляции на два и три месяца в прошлое соответственно. Соответственно средние отрицательные значения составляют -0,900 и -0,743, положительные 0,130 при смещении на два месяца в пошлое. При смещении годового хода инсоляции в соответствующих 5-ти градусных ячейках на три месяца в прошлое положительные значения не зафиксированы. Для всех временных диапазонов осреднения отрицательные значения R превышают 99% (табл. 2).

Табл. 2. Распределение значений коэффициента корреляции (%) среднего многолетнего годового хода инсоляции 5-ти градусных широтных зон Северного полушария (за периоды 1901–2018, 1950–2018 и 1978–2018 гг.) и годового хода площади морских льдов в Северном полушарии (1 – смещение годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое, 2 – смещение годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое)

Коэффициент корреляции

1901–2018 гг.

1950–2018 гг.

1978–2018 гг.

1

2

1

2

1

2

< -0,9

47,918

9,662

66,250

8,611

67,559

6,204

< -0,8

80,623

37,097

88,157

39,060

89,070

36,512

< -0,7

89,705

68,630

93,494

79,411

94,019

80,984

< -0,6

93,707

87,697

96,795

94,011

96,821

93,866

< -0,5

96,011

95,432

98,221

97,854

98,174

97,630

< 0,0

99,906

99,906

99,905

99,986

99,958

100,000

> 0,0

0,094

0,094

0,095

0,014

0,042

0,000

> 0,5

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,6

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,7

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,8

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

> 0,9

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

При этом в случае смещения годового хода инсоляции на два месяца в прошлое отмечается более тесная корреляция, чем при смещении на три месяца. Так, например, количество значений R < -0,7 при смещении на два месяца в прошлое превышает количество соответствующих значений R при смещении годового хода инсоляции на три месяца в диапазоне осреднения 1901–2018 гг. в 1,307 раза, в диапазоне 1950–2018 гг. – в 1,177 раза, в диапазоне 1978–2018 гг. – в 1,161 раза. Также значения R возрастают от диапазона осреднения 1901–2018 гг. к диапазону 1978–2018 гг. При смещении годового хода инсоляции на два месяца в прошлое количество значений R < -0,7 полученное для диапазона осреднения 1978–2019 гг. превышает соответствующее количество для диапазонов 1950–2018 гг. и 1901–2018 гг. в 1,006 и в 1,048 раз соответственно. При смещении годового хода инсоляции на три месяца эти значения составляют 1,020 и 1,180 соответственно.

При сравнении результатов корреляции годового хода площади морских льдов со средним многолетним годовым ходом инсоляции Северного полушария (раздел 1) и средним многолетним ходом инсоляции в соответствующих 5-ти градусных широтных зонах (раздел 2), при смещении годового хода инсоляции на два месяца в прошлое количество R < -0,7 увеличивается для диапазона 1901–2018 гг. в 1,051 раза. Для диапазонов 1950–2018 гг. и 1978–2018 гг. эти значения близки (табл. 1, 2). Корреляция с инсоляцией в 5-ти градусных широтных зонах превышает значения R при корреляции с годовым ходом инсоляции Северного полушария во всех временных диапазонах. Например, количество значений R < -0,7 полученные по годовому ходу инсоляции 5-ти градусных зон смещенному на два месяца в прошлое, превышают значения R, полученные по корреляции со средним многолетним годовых ходом инсоляции Северного полушария. в диапазоне 1901–2018 гг. 1,470, в диапазоне 1950–2018 гг. 1,389, в диапазоне 1978–2018 гг. 1,354 раза. При смещении годового хода инсоляции 5-ти градусных зон на три месяца превышения составляют 1,177, 1,097 и 1,064 для диапазонов 1901–2018 гг., 1950–2018 гг. и 1978–2018 гг. соответственно.

Как следует из табл. 1 и 2 количество значений коэффициента корреляции < -0,9 увеличивается от расчетов корреляции с использование среднего многолетнего годового хода инсоляции Северного полушария к использованию среднего многолетнего годового хода инсоляции 5-ти градусных ячеек. В диапазоне 1901–2018 гг. количество значений R < -0,9 возрастает (при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца) в 4,673 раза, в диапазоне 1950–2018 гг. в 4,220 раз, в диапазоне 1978–2018 гг. в 3,979 раз.

Заключение

1.На основе выбранного радиационного критерия по полученному распределению R выделяются две, различные по степени достоверности представленных данных, области (рис. 5). Одна – паковых, дрейфующих льдов с высокими отрицательными значениями R. Вторая – прибрежная зона, в которой корреляция практически отсутствует (зона припайных льдов, прибрежных – flaw lead и заприпайных прогалин). Слабая (или отсутствие) корреляция отмечается на значительном протяжении прибрежной зоны в Северном Ледовитом океане, а так же в проливах и заливах Канадского Арктического архипелага. Слабая корреляция (или ее отсутствие) может быть связано как с речным стоком, с дрейфом морского льда и другими факторами создающими особую обстановку образования и сезонной динамики морских льдов в прибрежной зоне, снижающую достоверность и надежность ледовой информации. Сравнение карт (рис. 5 в и г) показывает, что для обширной области центральной Арктики примыкающей к Гренландии с севера также, вероятно, требуется проверка и уточнение ледовых данных.

2.При корреляции среднего многолетнего годового хода площади морских (паковых) льдов со средним многолетним годовым ходом инсоляции в 5-ти градусных ячейках значения R выше, чем при корреляции со средним многолетним годовым ходом инсоляции Северного полушария. Таким образом, средний многолетний годовой ход инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах является более надежным критерием оценки массива ледовых данных, чем средний многолетний ход инсоляции всего Северного полушария. Наиболее тесная связь отмечается при смещении среднего многолетнего годового хода инсоляции по фазе на 2 месяца в прошлое.

3.Коэффициент корреляции увеличивается от диапазона 1901–2018 гг. к диапазону 1978–2018 гг. Это отражает повышение достоверности данных массива от прошлого к настоящему и необходимость коррекции ледовых данных в раннем временном диапазоне массива (1901–1978 гг.). Ранние данные площади морских льдов, вероятно, могут уточняться и корректироваться по исследованному в работе инсоляционному критерию. Это возможно методом интерполяции до повышения и приближения значений R к значениям, полученным для периода 1978–2018 гг. по корреляции со средним многолетним годовым ходом инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах, смещенным на 2 месяца в прошлое.

Таким образом, исследованный инсоляционный критерий можно использовать для определения проблематичных в отношении надежности данных для временных диапазонов и районов в целях их уточнения и корректировки, что может способствовать повышению достоверности и надежности массива данных HadISST.

Работа выполнена в соответствии с госбюджетной темой «Эволюция, современное состояние и прогноз развития береговой зоны Российской Арктики» (121051100167-1), «Опасность и риск природных процессов и явлений» (121051300175-4), «Эволюция криосферы при изменении климата и антропогенном воздействии» (121051100164-0) и "Географические основы устойчивого развития энергетических систем с использованием возобновляемых источников энергии" (121051400082-4).

Библиография
1.
Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 598 с.
2.
Федоров В.М. Системы отсчета времени в географии // Вестник Моск. Ун-та. Серия 5, география, 2002. № 4. С. 21– 26.
3.
Федоров В.М., Костин А.А. Вычисление инсоляции Земли для периода от 3000 г. до н.э. до 2999 н.э. // Процессы в геосредах, 2019. № 2(20). С. 254–262.
4.
Федоров В.М., Гребенников П.Б., Фролов Д.М. Оценка роли инсоляционного фактора в изменении площади морских льдов в российской Арктике // Криосфера Земли, 2020. Т. 24. № 4. С. 38 – 50.
5.
Федоров В.М., Гребенников П.Б. Многолетние изменения площади морских льдов в Северном полушарии в связи с изменением характеристик инсоляции // Криосфера Земли, 2021. Т. 25. № 2. С. 38–47 DOI: 10.15372/KZ20210204
6.
Шулейкин В.В. Физика моря. М.: АН СССР, 1953. 990 с.
7.
Berger A. Long-term variations of daily insolation and Quaternary Climatic Changes // Journal of Atmospheric Science, 1978. V. 35(12). P. 2362–2367.
8.
Borisenkov Е. Р., Tsvetkov A.V., Agaponov S.V. On some characteristics of insolation changes in the past and the future // Climatic Change, 1983. № 5. P. 237–244.
9.
Cionco R.G., Soon W.W-H. Short-term orbital forcing: A quasi-review and a reappraisal of realistic boundary conditions for climate modeling // Earth-Science Reviews, 2017. V. 166. P. 206–222.
10.
Fedorov V.M. Interannual Variations in the Duration of the Tropical Year // Doklady Earth Sciences, 2013. V. 451. Part 1. P. 750–753. DOI: 10.1134/S1028334X13070015.
11.
Fedorov V.M. Trends of the changes in sea ice extent in the northern hemisphere and their causes // Kriosfera Zemli, 2015. V. XIX. № 3. P. 46–57.
12.
Fedorov V.M., Frolov D.M. Spatial and temporal variability of solar radiation arriving at the top the atmosphere // Cosmic Research, 2019. V. 57. № 3. Pp. 156–162. DOI: 10.1134/S0010952519030043
13.
Giorgini J.D., Yeomans D.K., Chamberlin A.B., Chodas P.W., Jacobson R.A., Keesey M.S., Lieske J.H., Ostro S.J., Standish E.M., Wimberly R.N. JPL`s On-Line Solar System Data Service // Bulletin of the American Astronomical Society, 1996. V. 28(3). P. 1158. http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/data/download.html http://ssd.jpl.nasa.gov
14.
Kopp G., Lean J. A new lower value of total solar irradiance: Evidence and climate sig¬nificance // Geophysical Research Letters, 2011. V. 37. L01706. DOI: 10.1029/2010GL045777.
15.
Rayner N.A., Parker, D.E., Horton E.B., Folland C.K., Alexander L.V., Rowell D.P., Kent E.C., Kaplan A. Global analyses of sea surface temperature, sea ice, and night marine air temperature since the late nineteenth century. J. Geophys. Res., 2003. Vol. 108, No. D14, 4407 10.1029/2002JD002670
References
1.
Zaks L. Statisticheskoe otsenivanie. M.: Statistika, 1976. 598 s.
2.
Fedorov V.M. Sistemy otscheta vremeni v geografii // Vestnik Mosk. Un-ta. Seriya 5, geografiya, 2002. № 4. S. 21– 26.
3.
Fedorov V.M., Kostin A.A. Vychislenie insolyatsii Zemli dlya perioda ot 3000 g. do n.e. do 2999 n.e. // Protsessy v geosredakh, 2019. № 2(20). S. 254–262.
4.
Fedorov V.M., Grebennikov P.B., Frolov D.M. Otsenka roli insolyatsionnogo faktora v izmenenii ploshchadi morskikh l'dov v rossiiskoi Arktike // Kriosfera Zemli, 2020. T. 24. № 4. S. 38 – 50.
5.
Fedorov V.M., Grebennikov P.B. Mnogoletnie izmeneniya ploshchadi morskikh l'dov v Severnom polusharii v svyazi s izmeneniem kharakteristik insolyatsii // Kriosfera Zemli, 2021. T. 25. № 2. S. 38–47 DOI: 10.15372/KZ20210204
6.
Shuleikin V.V. Fizika morya. M.: AN SSSR, 1953. 990 s.
7.
Berger A. Long-term variations of daily insolation and Quaternary Climatic Changes // Journal of Atmospheric Science, 1978. V. 35(12). P. 2362–2367.
8.
Borisenkov E. R., Tsvetkov A.V., Agaponov S.V. On some characteristics of insolation changes in the past and the future // Climatic Change, 1983. № 5. P. 237–244.
9.
Cionco R.G., Soon W.W-H. Short-term orbital forcing: A quasi-review and a reappraisal of realistic boundary conditions for climate modeling // Earth-Science Reviews, 2017. V. 166. P. 206–222.
10.
Fedorov V.M. Interannual Variations in the Duration of the Tropical Year // Doklady Earth Sciences, 2013. V. 451. Part 1. P. 750–753. DOI: 10.1134/S1028334X13070015.
11.
Fedorov V.M. Trends of the changes in sea ice extent in the northern hemisphere and their causes // Kriosfera Zemli, 2015. V. XIX. № 3. P. 46–57.
12.
Fedorov V.M., Frolov D.M. Spatial and temporal variability of solar radiation arriving at the top the atmosphere // Cosmic Research, 2019. V. 57. № 3. Pp. 156–162. DOI: 10.1134/S0010952519030043
13.
Giorgini J.D., Yeomans D.K., Chamberlin A.B., Chodas P.W., Jacobson R.A., Keesey M.S., Lieske J.H., Ostro S.J., Standish E.M., Wimberly R.N. JPL`s On-Line Solar System Data Service // Bulletin of the American Astronomical Society, 1996. V. 28(3). P. 1158. http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/data/download.html http://ssd.jpl.nasa.gov
14.
Kopp G., Lean J. A new lower value of total solar irradiance: Evidence and climate sig¬nificance // Geophysical Research Letters, 2011. V. 37. L01706. DOI: 10.1029/2010GL045777.
15.
Rayner N.A., Parker, D.E., Horton E.B., Folland C.K., Alexander L.V., Rowell D.P., Kent E.C., Kaplan A. Global analyses of sea surface temperature, sea ice, and night marine air temperature since the late nineteenth century. J. Geophys. Res., 2003. Vol. 108, No. D14, 4407 10.1029/2002JD002670

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемый материала посвящен исследованию возможности оценки достоверности массива ледовых данных основе инсоляционного критерия в масштабах годового хода на верхней границе атмосферы.
Методология исследования основана на изучении базы данных Метеорологического центра Хэдли (Hadley Centre for Climate Prediction and Research, Met Office, UK) HadISST1 (Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set) за период с 1901 г. по 2018 г. для Северного полушария с использованием метода корреляционного анализа.
Научная новизна представленного исследования, по мнению рецензента, заключается в выводах о том, что обширная область в центральной Арктике нуждается в уточнении алгоритмов интерполяции, экстраполяции и реконструкции данных площади морских льдов в ХХ веке до начала спутникового мониторинга и, вероятно, в их коррекции.
Для математического моделирования распределения по географическим широтам средних многолетних значений площади морских льдов в марте и сентябре за период с 1901 по 2018 гг. в статье использованы полиномы пятой и четвертой степени, обеспечившие достаточно точную аппроксимацию. Коэффициенты детерминации принимают значения от 95,49 % до 98,69 %.
Расчеты инсоляции для верхней границы атмосферы выполнены с большим пространственным и временным разрешением по данным высокоточных астрономических эфемерид для тропического года, полугодий и месяцев.
В статье показаны выявленные закономерности сезонных изменений инсоляции Северного полушария при смещении на два и три месяца в прошлое; рассчитаны коэффициенты парной корреляция между средним многолетним годовым ходом инсоляции и средним многолетним годовым ходом площади морских льдов – среднее по массиву значение коэффициента корреляции для Северного полушария составляет -0,833 и -0,758 при смещении годового хода инсоляции на два и три месяца соответственно, это подтверждает наличие тесных обратных связей между изучаемыми признаками. Статья иллюстрирована двумя таблицами и пятью рисунками.
Особо следует отметить содержательную интерпретацию полученных результатов корреляционного анализа, их отражение в трех ёмко сформулированных пунктах, приведенных в заключении статьи.
Библиография статьи включает 15 источников, представленных прежде всего, статьями в отечественных и зарубежных научных журналах, опубликованных за продолжительный период времени.
Из недоработок можно отметить следующее. Во-первых, отсутствие нумерации приведенных в статье формул. Во-вторых, представляется, что более лаконичные н краткие наименования рисунков, таблиц и разделов способствовали бы улучшению восприятия материалов. В-третьих, в тексте статьи отсутствуют адресные ссылки на источники, приведенные в разделе «Библиография».
Материал статьи подготовлен на актуальную тему, соответствует тематике журнала «Арктика и Антарктика», обладает элементами научной новизны. Статья рекомендуется к опубликованию после внесения необходимых, по мнению авторов, корректировок в соответствии с высказанными замечаниями.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"