K voprosu o poteplenii v rajone Antarkticheskogo poluostrova

• Autorzy: Lagun V. E. , Ivanov N. E. , Jagovkina S. V.

Warianty tytułu

EN

About the warming in the region of the Antarctic Peninsula

• Języki publikacji: RU

Abstrakty

PL

W sprawie wzrostu temperatury powietrza (ocieplenia) w rejonie Półwyspu Antarktycznego Najbardziej wyraźne przejawy tak zwanego "globalnego ocieplenia" na Półkuli Południowej zarejestrowano w rejonie Półwyspu Antarktycznego; dotyczy to zarówno ocieplenia przypowierzchniowej warstwy jak i swobodnej atmosfery. Badania ilościowe mechanizmów kształtowania się znacznej zmienności klimatycznej na tym obszarze wymagają znajomości charakterystyk statystycznych struktury najważniejszych elementów meteorologicznych. Takie badania stały się możliwe dzięki stworzeniu w Instytucie Naukowo-Badawczym Arktyki i Antarktyki (AANII) bazy danych o klimacie południowych obszarów polarnych w ramach opracowywanego systemu geoinformatycznego "ANTARKTYKA" i międzynarodowego projektu SCAR READER. Zadaniem tej pracy jest przedstawienie uściślonych metod opisu statystycznego zmienności czasowej temperatury powietrza i ciśnienia atmosferycznego oraz oceny probabilistycznych charakterystyk ich reżimu w skalach zmienności wahań od międzyrocznych do wewnątrzdobowych z uwzględ-nieniem modulacji, na podstawie danych obserwacji przyziemnych w rejonie Półwyspu Antarktycznego. Danymi wyjściowymi są pełne szeregi obserwacji temperatury powietrza i ciśnienia atmosferycznego na poziomie morza wykonywane na rosyjskiej stacji subantarktycznej Bellingshausen cztery razy na dobę (lata 1969-2002). Dane te przeszły pełną ilościową kontrolę jakości oraz testy jednorodności szeregów czasowych. Pomiary meteorologiczne na stacji Bellingshausen, znajdującej się na Wyspie Króla Jerzego (King George - Waterloo) w archipelagu Szetlandów Południowych, rozpoczęły się 22 lutego 1968 roku i są, bez przerw, wykonywane na tej samej powierzchni. Wieloletnie szeregi czasowe pomiarów terminowych elementów hydrometeorologicznych pozwalają na analizę zmienności międzyrocznej, rytmikę roczną, zmienność wewnątrzsezonową, przebieg procesów skali synoptycznej i przebiegi dobowe. Podskalowa analiza probabilityczna uwzględnia efekty wpływu modulacji niskoczęstotliwościowej, przejawiającej się w wieloletnich zmianach charakterystyk rytmu rocznego, a także w sezonowej i międzyrocznej zmienności procesów przebiegu synoptycznego i dobowego. Taką modulację o niskiej częstotliwości traktuje się jako składową modulacyjną zmien-ności międzyrocznej w odróżnieniu od składowej addytywnej , przedstawianej przez szereg wartości średnich rocznych. Podstawowy wkład w sumaryczną dyspersję temperatury powietrza i ciśnienia atmosferycznego wnoszą rytmika roczna i procesy skali synoptycznej, przy czym jeśli dla temperatury wewnątrzroczna zmienność objaśnia ponad 50% dyspersji, to dla ciśnienia - mniej niż 20%. Wkład zmienności wartości średnich rocznych w sumaryczną dyspersję szeregów stanowi mniej niż 5%. W ten sposób składowa modulacyjna przewyższa intensywność składowej addytywnej. Trend zmienności międzyrocznej stanowi wielomian wyższego stopnia, uwzględniający komponenty liniowy i paraboliczny. Najważniejszą właściwością składowej addytywnej jest trend liniowy wartości oczekiwanej (dodatni i istotny na poziomie ufności 95% dla temperatury powietrza, ujemny i nieistotny (poziom ufności < 95%) dla ciśnienia atmosferycznego), objaśniający 10-15% dyspersji wartości średnich rocznych. Szeregi czasowe anomalii wartości średnich rocznych w stosunku do trendu wartości oczekiwanych są niestacjonarne pod względem ich dyspersji, ale wkład wielomianowego trendu oczekiwania matematycznego tych anomalii jest niewielki - wyjaśnia on nieco ponad 10% dyspersji względem wartości oczekiwanej dla ciśnienia i mniej niż 5% dla temperatury. Obniżanie się tła ciśnienia atmosferycznego stowarzyszone jest ze wzrostem amplitudy zmienności międzyrocznej, co w części może być wyjaśnione jako efekt lokalnego wzrostu aktywności cyklonalnej. Dla opisu procesów skali synoptycznej wykorzystuje się dyspersję wewnątrzmiesięczną i charakterystyki (ilość, intensywność i czas trwania) fluktuacji synoptycznych. Najważniejszą cechą jest przebieg roczny, w którym przejawia się intensyfikacja i nasilenie międzyrocznej zmienności procesów synoptycznych w sezonie zimowym, kosztem wzrostu zarówno amplitudy i ilości zaburzeń, jak i ich intensywności i czasu trwania. Trendy wieloletnie formują się w znacznym stopniu pod wpływem działania procesów skali synoptycznej. Źródłem zmienności skali synoptycznej jest dynamika (tworzenie się, przemieszczanie, transformacja i wypełnianie się) wirów atmosferycznych. Przeprowadzona analiza statystyczna szeregów terminowych obserwacji meteorologicznych na stacji Bellingshausen pozwoliła na ilościową ocenę wkładu procesów o różnej skali czasowej w formowanie zmienności obserwowanego w rejonie Półwyspu Antarktycznego reżimu klimatycznego przyziemnej warstwy atmosfery. Otrzymane oceny wykazują na ile zmienia się wartość dyspersji tempe-ratury powietrza i ciśnienia atmosferycznego przy wykorzystaniu danych z różnych skal uśrednienia w czasie. Tym samym wyjaśniają, jaki odsetek zmienności temperatury i ciśnienia jest tracony w analizach wykorzystujących różne okresy uśrednienia.

EN

Sign of the so-called "global warming" in the Southern Hemisphere is most clearly revealed in the vicinity of the Antarctic Peninsula in the surface layer as well as in the free atmosphere. A quantitative study of the mechanisms of the climatic variability formation in the Antarctic requires an evidence of the statistical structure of the meteorological parameters fields. Such study has become possible due to creating a database on climate of Southern polar area in the framework of the geo-information system "The Antarctic" developed at the Arctic and Antarctic Research Institute and of International SCAR READER Project. The goal of this work is to define more precisely the method of the statistical analysis of time-series of surface air temperature and air pressure at sea level in Antarctic Peninsula region. This method is applied for determining of the probabilistic variability characteristics based on standard observations over the range from interannual to diurnal changes taking into account the low frequency modulation. The input data are uniform six-hourly time-series of surface air temperature and sea level pressure obtained at Bellingshausen station over the period 1969-2002 and processed by numerical data quality control and homogeneity testing. Meteorological observations at Bellingshausen station, located at King George (Waterloo) Island, Southern Shetlands archipelago, are provided since February, 22, 1968 without moving of observational place. Multiyear time-series of current hydrometeorological observations allow provide the analysis of interannual variability, annual rhythmic, intra-seasonal variations, synoptic scale processes and diurnal course. The results of by-range probabilistic analysis take into account the modulation of annual variations over the range of interannual variability and interannual and seasonal variations of synoptic scale variability. The interannual variability contains an additive and modulation components. The additive component is represented by a sequence of annual averages while the modulation component is manifested through the interannual variability of parameters of the annual variations and in the interannual variations of the synoptic variability characteristics. Both synoptic and annual variability make the main contribution to the total dispersion, while for temperature, the variability within a year accounts for more than 50% of dispersion, for pressure it is less than 20%. The contribution of the variability of annual averages to the total dispersion comprises less than 5%. However, the interannual variability consists not only of the changes of annual averages. The contribution of daily variations and of the variability within a day to the total dispersion is also small comprising both for air temperature and for pressure less than 10% of total dispersion. Thus modulation component exceeds additive component by intensity. The interannual variability trend is represented by a power polynomial that takes into account the linear and parabolic components. The most important feature of the additive component is a linear trend of mathematical expectation (positive and significant at a 95% level for temperature and negative and insignificant at a 95% level for pressure) accounting for about 10-15% of dispersion of the annual averages. The time series of annual averages anomalies relative to the mathematical expectation trend are non-stationary in dispersion, but the contribution of the polynomial trend of mathematical expectation of these anomalies is small accounting for slightly more than 10 % of dispersion relative to the mathe-matical expectation of pressure and less than 5 % for temperature. The decrease of the background atmospheric pressure is accompanied by the increase in the amplitude of interannual oscillations, which can be partly attributed to a local increase of cyclonic activity. For description of synoptic scale processes the intra-monthly dispersion and synoptic fluctuations characteristics (number, intensity and duration) are used. Annual course analysis demonstrates intensification and forcing of interannual variability in winter season due to increasing both number and intensity and duration of fluctuations. This is important feature of climate variability formation. Multiyear trends are formed in synoptic diapason mostly. Synoptic variability sources are atmospheric eddies dynamics (genesis, moving, transformation and disappearance). The trends of surface temperature and pressure at sea level have a different sign: the temperature time-series contain a positive linear trend while the pressure time-series contain a negative linear trend, which account approximately for 10-15% of dispersion of annual averages. The linear pressure trend is insignificant at a 95% level while the linear temperature trend is statistically significant. The statistical analysis of meteorological observations data at standard synoptic hours obtained at Bellingshausen station allowed to determine quantitatively the contribution of different time scale processes into formation of observed changes of climatic regime parameters of the surface atmospheric layer in the vicinity of the Antarctic Peninsula. The obtained estimates show in particular, how much is the dispersion of temperature and pressure changes (what part of variability is lost) when using data with different averaging scales.

Słowa kluczowe

PL

globalne ocieplenie; Półwysep Antarktyczny; system geoinformatyczny "ANTARKTYKA"

EN

global warming; Antarctic Peninsula; geo-information system "The Antarctic"

• Wydawca: Stowarzyszenie Klimatologów Polskich
• Czasopismo: Problemy Klimatologii Polarnej
• Rocznik: 2006
• Tom: nr 16
• Strony: 23--45
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Lagun V. E.

autor

Ivanov N. E.

autor

Jagovkina S. V.

• Arkticeskij i Antarkticeskij naucno-issledovatelskij institut ul. Beringa 38, Cankt-Peterburg, 199397 Rossia,

Bibliografia

• 1. Боков В.Н., Клеванцов Ю.П., Рожков В.А., 1993, Оценки межгодовой изменчивости скорости ветра над морем. Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 29: 253–289.
• 2. Данилов А.И., Лагун В.Е., Клепиков А.В., Катцов В.М., Вавулин С.В., 2003, Текущие изменения климата Антарктики и сценарии его будущих изменений. Арктика и Антарктика. Москва, Наука, 2 (36): 114–125.
• 3. Дрейпер Н., Смит Г., 1986, Прикладной регрессионный анализ. Финансы и статистика. Москва: 366 c.
• 4. IPCC Third Assessment Report – Climate Change. 2001, http://www.ipcc.ch
• 5. Иванов Н.Е., Рожков В.А., 1996, Компонентное описание ритмики гидрометеорологических процессов. Известия СПб ГУ. 2(14): 66–74.
• 6. Jagovkina S.V., Lagun V.E., 2004, Climatology of Antarctic upper-air parameters 2004. Polish Polar Studies. Gdynia: 131–142.
• 7. Kejna M., 2003, Trends of air temperatrure of the Antarctic during the period 1958-2000. 2003. Polish Polar Research, 24: 99–126.
• 8. Kejna M., Lagun V., 2004, Comparison of the climate of the stations Arctowski and Bellingshausen (King George Island, South Shetland Islands) in the years 1977-1999. Polish Polar Studies, Gdynia: 149–166.
• 9. Lagun V.E., 2001, Antarctic Peninsula warming: analysis of Bellingshausen station data / 8th Scientific Assembly of International Association of Meteorology and Atmospheric Sciences (IAMAS) Innsbruck. July 10-18, 2001, Austria: 24.
• 10. Лагун В.Е., 2003, Климатическая изменчивость атмосферы Южной полярной области в двадцатом столетии. Всемирная конференция по климату (WCCC 2003). Москва 29 сентября – 3 октября 2003 г. Тезисы докладов. Москва: 416 c.
• 11. Лагун В.Е., Язев А.И., 1994, Глобальное распределение и временная изменчивость параметров циклони-ческих синоптических возмущений в атмосфере. Доклады РАН. 336(4): 356–361.
• 12. Marshall G.J., Lagun V.E., Lachlan-Cope T.A., 2002, Changes in Antarctic Peninsula tropospheric temperatures from 1956-99: a synthesis of observations and reanalysis data. International Journal of Climatology. 22: 291–310.
• 13. Рожков В.А., Лопатухин Л.И., Лавренов И.В., Дымов В.И., Бухановский А.В., 2000, Моделирование штор-мового волнения. Известия РАН, Физика атмосферы и океана. 36: 689–699.
• 14. Тьюки Дж., 1981, Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. Мир. Москва: 693 с.
• 15. Turner J., Colwell S.R., Marshall J., Lachlan-Cope T., Carleton A.M., Jones P.D, Lagun V.E, Reid P.A., Jagov-kina S., 2004, The SCAR READER project: Towards a high-quality data base of mean Antarctic meteorolo-gical observations. Journal of Climate, 17 (14): 2890–2898.
• 16. Turner J., Colwell S.R., Marshall J., Lachlan-Cope T., Carleton A.M., Jones P.D., Lagun V.E., Reid P.A., Iagov-kina S. Antarctic climate change during the last 50 years. 2005. International Journal of Climatology, 25 (3): 279–294.