Классификация точек земной поверхности, основанная на свойствах годового хода переменных, характеризующих состояние приповерхностного слоя
DOI:
https://doi.org/10.21513/2410-8758-2024-1-93-108Ключевые слова:
Климат, метеорологические переменные, прикладные индексы, годовой ход, классификация сезонности.Аннотация
Предложен подход к оценке сезонности, основанный на свой-
ствах годового хода характеристик ‒ переменных состояния ‒ приповерх-
ностного слоя. Фактической основой этой оценки является массив месячных
значений какой-либо переменной состояния приповерхностного слоя (темпе-
ратура, сумма осадков и т.п.) за климатически значимый период времени
(например, 1, 2 или 3 десятилетия). Считается, что в пределах этого периода
возможен линейный тренд исследуемой переменной, но характер ненаправ-
ленной изменчивости не меняется. В результате анализа этих данных для
любого года в пределах рассматриваемого периода времени устанавливаются
значения параметров годового хода, т.е. сезонных систематических отклоне-
ний от среднегодового значения, а также их стандартные отклонения. Далее,
в каждом году каждому месяцу ставится в соответствие число R, равное 1,
(-1) или 0 в зависимости от того, является ли соответствующее ему
отклонение достоверно положительным, достоверно отрицательным или
неопределенным в отношении знака. Эта R-последовательность
используется для характеристики сезонности. Для примера классификации
точек географического пространства с использованием сезонности в работе
выбирался год, соответствующий центру рассматриваемого периода
времени. Считается, что для двух точек географического пространства
сезонность в отношении изучаемой переменной идентична, если их R-
последовательности, состоящие из 12 чисел, совмещаются циклической
перестановкой месяцев. Этот подход применен к глобальному анализу
сезонной изменчивости температуры. При этом использованы данные
реанализа NOAA-CIRES-DOE 20th Century Reanalysis V3 за 1981-2010 гг.
Полученная классификация сезонности представлена в виде карт-схем и
снабжена соответствующими географическими комментариями.
Библиографические ссылки
Добролюбов, Н.Ю., Семенов, С.М., Володин, Е.М., Богданович, А.Ю.,
(2023) Алгебраический алгоритм статистической оценки параметра биноми-
ального распределения и пример его применения в одной глобальной геоин-
формационной задаче прикладной климатологии, Метеорология и
гидрология, № 10, с. 16-24.
Кислов А.В., (2023) Климатология с основами метеорологии, Москва,
Издательство Московского университета, ISBN 978-5-19-011812-4, 255 с.
Slivinski, L.C., Compo, G.P, Whitaker, J.S., Sardeshmukh, P.D., Giese, B.S.,
McColl ,C., Allan, R., Yin, X., Vose, R., Titchner, H., Kennedy, J., Spencer, L.J.,
Ashcroft, L., Brönnimann, S., Brunet, M., Camuffo, D., Cornes, R., Cram, T.A.,
Crouthamel, R., Domínguez-Castro, F., Freeman, J.E., Gergis, J., Hawkins, E.,
Jones, P.D., Jourdain, S., Kaplan, A., Kubota, H., Le Blancq, F., Lee,T.-C., Lorrey,
A., Luterbacher, J., Maugeri, M., Mock, C.J., Moore, G.W.K., Przybylak, R.,
Pudmenzky, C., Reason, C., Slonosky, V.C., Smith, C.A., Tinz, B., Trewin, B.,
Valente, M.A., Wang, X.L., Wilkinson, C., Wood, K., Wyszyński, P. (2019)
Towards a more reliable historical reanalysis: Improvements for version 3 of the
Twentieth Century Reanalysis system, Quarterly Journal of the Royal
Meteorological Society, vol. 145, issue 724, pp. 2876-2908.
Ru
En