Статья: Инсоляционная контрастность земли и изменение площади морских льдов в северном полушарии

Рис. 4 Изменение годовой инсоляционной контрастности Земли и полушарий Fig. 3. Change in the annual insolation contrast of the Earth and hemispheres

Рис. 5 Связь минимальной площади морских льдов с инсоляционной контрастностью и график уравнения линейной регресии для векового интервала 1907-2006 гг. Fig. 4. The relationship between the minimum sea ice extent and the insolation contrast and the graph of the linear regression equation for the 19072006 secular interval

Таблица 2 Значения коэффициента детерминации для достоверных вековых интервалов (1 -- линейное уравнение регрессии, 2 -- полиномиальное уравнение регрессии)

Рис. 6 Инсоляционная контрастность, Дж/м2

Связь минимальной площади морских льдов с инсоляционной контрастностью и график полиномиального уравнения регресии для векового интервала 1907-2006 гг. Fig. 5. The relationship between the minimum sea ice extent and the insolation contrast and the graph of the polynomial regression equation for the 1907-2006 secular interval

Рис. 7 Расхождение фактических и рассчитанных по ансамблю линейных и полиномиальных решений значений минимальной площади морских льдовFig. 6. The discrepancy between the actual and ensemble-calculated (linear and polynomial) solutions of the minimum extent of sea ice

Связь рассчитанных минимальных значений площади морских льдов и фактических значений характеризуется R, равным 0,813. Среднее многолетнее значение минимальной площади морских льдов в интервале с 1899 по 2006 гг. составляет 10,17 млн км2. Среднее по модулю расхождение фактических значений с расчетными характеризуется значением 0,492 млн км2, что составляет 4,84% среднего за этот период значения минимальной площади.

Корреляция фактических и рассчитанных значений сезонной амплитуды характеризуется R, равным 0,813. Среднее многолетнее значение сезонной амплитуды составляет на этом интервале 5,31 млн км2. Среднее по модулю значение расхождения фактических и рассчитанных по ансамблю линейных и полиномиальных решений составляет 0,416 млн км2, или 7,84% величины среднего многолетнего значения сезонной амплитуды на этом интервале.

Рассчитывалась дисперсия значений показателей площади морских льдов в рядах фактических значений D1 и в рядах разности фактических и рассчитанных (средних по ансамблю линейных и полиноминальных решений) значений соответствующих показателей D2. Затем находилось отношение дисперсии в соответствующих рядах разности фактических и рассчитанных значений показателя площади морских льдов и дисперсии фактических значений D1/D2. Вычитанием из единицы полученных значений и затем умножением их на 100 были рассчитаны значения (в процентах) объясняемых регрессионной моделью изменений показателя площади морских льдов. В среднегодовых значениях площади морских льдов регрессионной моделью объясняется 59,3% изменчивости. Для минимальных значений регрессионная модель объясняет 65,9% дисперсии, для сезонной амплитуды -- 66,0%.

Рис. 8 Значения показателей площади морских льдов по ансамблю линейных и полиномиальных решений: 1 - среднегодовая площадь, 2 - минимальная площадь, 3 - сезонная амплитуда Fig. 7. The sea ice extent calculated from the ensemble of linear and polynomial solutions: 1 - average annual, 2 - minimum, 3 - seasonal amplitude

На основе уравнений регрессии были рассчитаны показатели площади морского льда на период с 2017 по 2050 гг. (по ансамблю линейных и полиномиальных решений). В диапазоне с 2017 по 2050 гг. отмечается медленное сокращение среднегодовых и минимальных значений площади морского льда и увеличение сезонной амплитуды. Однако это не происходит равномерно. На фоне медленного сокращения площади морских льдов отмечаются два четко выраженных максимума и два минимума. Максимальные значения площади морских льдов (среднегодовые и за летний сезон) приходятся на 2023 и 2025 гг., на 2042 и 2044 гг. Минимальные значения ожидаются в 2032, 2035 и 2050 гг. Сезонная амплитуда изменяется в противофазе с изменением среднегодовой и минимальной площади морских льдов (рис. 7).

Следует отметить, что мы не знаем характера обратных положительных связей, определяемых отмеченной тенденцией сокращения площади морских льдов (нагревание поверхностного слоя океана, уменьшение альбедо, увеличение содержания водяного пара в атмосфере). Это определяет необходимость мониторинга изменения площади морских льдов для определения характера обратных связей и уточнения прогнозов с учетом их влияния на изменение площади морских льдов в Арктике.

С 1979 г. ведутся спутниковые наблюдения за изменением площади морского льда в Северном Ледовитом океане (СЛО). Имеющиеся спутниковые данные характеризуются высокими значения коэффициента корреляции с соответствующими рядами данных реконструкции [10] и с инсоляционной контрастностью. Так, для интервала с 1979 по 2007 гг. значение R между показателями максимальной площади составляет 0,795. Корреляция между временными рядами реконструированных и спутниковых значений минимальной площади морских льдов составляет 0,943. Средние расхождения между реконструированными и спутниковыми данными определяются величинами -0,48 млн км2 для максимальной площади и 1,81 млн км2 для минимальной площади. Завышенные значения минимальной площади в реконструкции определяются тем, что здесь расчеты ведутся относительно середины сентября. Спутниковые же данные относятся к концу сентября. Кроме того, спутниковые данные относятся к СЛО (т. е. не учитывают Северную Атлантику), а реконструкция охватывает все Северное полушарие. Корреляция спутниковых данных по максимальной площади морских льдов с инсоляционной контрастностью характеризуется значением R, равным -0,81, по минимальной площади -- -0,83. Однако использование содержащих достоверную информацию спутниковых наблюдений для долгосрочного прогнозирования ограничивается небольшой продолжительностью рядов наблюдений.

Таблица 3 Рассчитанная площадь морского льда в Северном полушарии, млн км2

Примечание CGCM2 -- Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis, CSM_1.4 -- National Center for Atmospheric Research, ECHAM4/0PYC3 -- Max-Planck Institute for Meteorology, GFDL-R30_c -- Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, HadCM3 -- Hadley Centre for Climate Prediction and Research.

Известны физико-математические модели (динамико-термодинамические модели общей циркуляции атмосферы и океана, а также физико-статистические модели), на основе которых рассчитывается площадь морских льдов в Северном полушарии до 2090 г. [17; 18]. В табл. 4 приведены среднегодовые значения рассчитанной максимальной и минимальной площади морских льдов по различным физико-математическим моделям за 2011--2030 гг.

Полученное нами по ансамблю линейных и полиномиальных решений расчетов значение минимальной площади морских льдов для периода 2011-- 2030 гг. составляет 8,29 млн км2, т. е. является более консервативным, чем представленные в табл. 4 результаты модельных расчетов.

Отмечается, что полученные в результате расчета по различным моделям значения площади морских льдов имеют заметные различия как между рассчитанными по разным моделям величинами, так и между рассчитанными и наблюдающимися фактически значениями [13]. Наиболее существенные различия отмечаются для рассчитанных величин минимальной площади морских льдов. В среднем (см. табл. 4) расхождение между результатами расчетов минимальной площади морских льдов по различным моделям для периода 2011--2030 гг. составляют 0,947 млн км2, или 16,6% среднего по всем моделям значения площади морских льдов (5,698 млн км2). Различия между рассчитанными по отдельным моделям результатами определяются различиями в алгоритмах расчета и используемых исходных данных. Различия между фактическими и рассчитанными значениями отражают уровень адекватности физико-математической модели.

Сводный анализ по шести моделям IPCC показывает, что минимальная (сентябрь) площадь морского льда около 1 млн км2 (т. е. «свободная ото льда Арктика») будет достигнута приблизительно к 2037 г. в интервале от 2026 по 2046 гг.) [19; 20]. По полученным нами данным минимальная площадь морских льдов в 2050 г. будет составлять около 6,83 млн км2.

Следует отметить, что все прогностические расчеты по моделям основаны на предполагаемых значениях температуры и (или) содержания диоксида углерода. В зависимости от задаваемых величин в соответствии с расчетными алгоритмами рассчитываются соответствующие заданным значениям температуры и содержания СО2, значения площади морских льдов. Но поскольку заранее значения этих задаваемых параметров достоверно не известны, можно считать, что задаются они (на основе статистического анализа данных -- тренда) весьма условно [13]. В наших расчетах площадь морских льдов определяется на основе связи с приходящей на верхнюю границу атмосферы солнечной радиацией, значения которой рассчитываются на прогнозируемый интервал на основе астрономических эфемерид. Эти расчеты представляются более аргументированными. Однако и при этом возникают сложности, связанные с определением формы связи приходящей радиации и площади морских льдов, которыми определяется общая проблема прогнозируемости площади морских льдов.

Заключение

Анализ полученных результатов показывает, что среднегодовая площадь морских льдов в Северном полушарии с 2017 по 2050 гг. сократится на 0,649 млн км2, минимальная -- на 1,105 млн км2. Сокращение в 2050 г. по отношению к значениям 2017 г. составит 5,44% и 13,93% для среднегодовых и минимальных значений площади морских льдов соответственно. Сезонная амплитуда увеличится за этот период на 10,24%.

Опыт подобных прогнозных оценок изменения площади морских льдов на основе данных инсоляции может иметь теоретическое значение при разработке стратегических планов нового этапа освоения российской Арктики. Полученные результаты могут оказаться полезными в практике нефте- и газодобычи на арктическом шельфе, в развитии рыболовства, судоходства и при строительстве гидротехнических и иных сооружений в прибрежных районах и на островах российской Арктики.

лед арктика инсоляция аномалия

Литература/References

1. Корякин В. С. Ледники Арктики. -- М.: Наука, 1988. -- 160 с.

Koryakin V. S. Ledniki Arktiki. [Glaciers of the Arctic]. Moscow, Nauka, 1988, 160 р. (In Russian).

2. Fedorov V M. Spatial and temporal variation in solar climate of the Earth in the present epoch. Izvestiya, Atmospheric and oceanic physics, 2015, vol. 51, no. 8, pp. 779 -- 791.

3. Воейков А. И. Климаты земного шара, в особенности России / Собр. соч. -- Т. 1. -- М.; Л.: АН СССР, 1948. -- С. 163--671.

Voeikov A. I. Klimaty zemnogo shara, v osobennosti Rossii. [The climates of the Earth, especially Russia]. Sobr. Soch. Vol. 1. Moscow, Leningrad, USSR Academy of Sciences, 1948, pр. 163--671. (In Russian).

4. Федоров В. М. Корреляционный анализ инсоляции Земли и аномалии приповерхностной температуры // Уч. зап. Рос. гос. гидрометеор. ун-та, 2017, № 45. -- С. 151--169.

Fedorov V. M. Korrelyatsionnyy analiz insolyatsii Zemli i anomalii pripoverkhnostnoy temperatury. [Correlation analysis of Earth's insolation and anomalies of near-surface air temperature]. Uch. zap. Ros. gos. gidrometeor. un-ta, 2017, no. 45, рр. 151--169. (In Russian).

5. Федоров В. М. Инсоляция Земли и современные изменения климата. -- М.: Физматлит, 2018. -- 232 с.

Fedorov V M. Insolyatsiya Zemli i sovremennyye izm- eneniya klimata. [Insolation of the Earth and present climate changes]. Moscow, Fizmatlit, 2018, 232 p. (In Russian).

6. Giorgini J. D., Yeomans D. K., Chamberlin A. B., Cho- das P. W., Jacobson R. A., Keesey M. S., Lieske J. H., Os- tro S. J., Standish E. M., Wimberly R. N. JPL's On-Line Solar System Data Service. Bull. of the American Astronomical Society, 1996, vol. 28 (3), P 1158.

7. Федоров В. М. Межгодовые вариации продолжительности тропического года // Докл. РАН. -- 2013. -- Т. 451, № 1. -- С. 95--97. Fedorov V M. Mezhgodovyye variatsii prodolzhitelnosti tropicheskogo goda. [Interannual Variations in the Duration of the Tropical Year]. Dokl. RAN, 2013, vol. 451, no. 1, рр. 95--97. (In Russian).

8. Kopp G., Lean J. L. A new, lover value of total solar irradiance: evidence and climate significance. Geoph. Res. Let. 2011, vol. 38, L01706.

9. Walsh J. T., Chapman W. L. 20th century sea-ice variations from observational data. Ann. Glaciol, 2001, vol. 33, pp. 444--448.

10. Rayner N. A., Parker D. E., Horton E. B. et al. Global analyses of surface temperature, sea ice and night marine air temperature since the late nineteenth century. J. Geophys. Res., 2003, vol. 108 (D14), p. 4407. 10.1029/2002JD002670.