Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wybrane charakterystyki statystyczne zmienności wskaźnika NAO według Hurella (1864-2019)

Kożuchowski Krzysztof, Wibig Joanna

Przegląd Geofizyczny

|

2023

|

Z. 1-2

3--28

PL

Niniejszy artykuł przedstawia wyniki kilku prób statystycznej charakterystyki krótkoterminowej (w skali rok do roku) oraz wieloletniej (> 10-letniej) zmienności indeksu NAO Hurrella w okresie 1864-2019 i stanowi uzupełniającą kontynuację ich opisu przedstawionego w opracowaniu Kożuchowski, Wibig (2021). W opracowaniu wykorzystano szereg czasowy średnich sezonowych (DJFM) wartości indeksu NAO według Hurrella z okresu 1864-2019. Pokazano, że rozkłady indeksu NAO oraz zmian indeksu z roku na rok nie różnią się znacząco od rozkładu normalnego i obserwowana frekwencja przyrostów bądź spadków indeksu względem tej wartości wykazuje dobrą zbieżność z tym prawdopodobieństwem (rys. 2). Symetria rozkładu normalnego powoduje, że liczebności przyrostów i spadków indeksu z roku na rok w całym zborze indeksu są sobie równe. W szeregu czasowym NAO pokazano ponadprzeciętną asocjację zmian o przeciwnych znakach, które stanowią ponad 2/3 ogólnej liczby wszystkich zmian i kształtują ujemną, istotną autokorelację zmiennej Δ (r 1 = –0,47). W efekcie pojawia się tendencja preferująca sekwencje indeksu zmian: spadek/wzrost i wzrost/spadek. Tego rodzaju asocjacje różnokierunkowych zmian rozwijają się najsilniej w zakresie najniższych i najwyższych wartości indeksu, potwierdza je znacząca ujemna autokowariancja zmian. Badając następstwo kolejnych indeksów NAO w szeregu czasowym stwierdzono w zasadzie losowy charakter asocjacji indeksów NAOi i NAOi+1. Rozkłady frekwencji wartości NAOi+1 w zależności od NAOi mają losowy charakter – nie różnią się znacząco od rozkładu dwumianowego. W statystykach opisujących zmienność indeksów NAO znaleziono jednakże sygnały zaburzające symetryczny rozkład obserwowanych zmian indeksu. Należą do nich m.in. powtarzające się w szeregu czasowym przypadki różnicy między spadkami i przyrostami indeksu. Po znacznych spadkach wartości indeksu charakterystyczne i ponadprzeciętnie częste są jego znaczące przyrosty, ale po dużych przyrostach spadki nie są już tak wielkie i częste (rys. 6 i 7). Szczególną osobliwość stanowi forma zmienności c, oznaczająca wzrost indeksu, następujący po jego spadku i wiążąca się z niemal wszystkimi przypadkami indeksu w zakresie 1. decyla wartości NAO (rys. 3). Zmienność indeksów najniższych (szczególnie z zakresu 1. decyla NAO) osiąga znacznie większe rozmiary od zmienności wyższych wartości indeksów, reprezentujących pozytywne fazy NAO. Przyczyną formowania się takiej asymetrii zmienności są odmienne warunki cyrkulacyjne, odpowiadające skrajnie niskim oraz umiarkowanie wysokim i wysokim indeksom NAO, tj. panowanie cyrkulacji południkowej bądź cyrkulacji strefowej. Najbardziej znaczące oznaki odstępstwa od stochastycznego charakteru zmienności NAO ujawniają się w wieloletnim przebiegu indeksu. Obserwowana koncentracja skrajnie niskich, jak i skrajnie wysokich indeksów NAO w niektórych dekadach wielolecia (tab. 9) odznacza się znikomym prawdopodobieństwem wystąpienia w serii losowej.

EN

This article presents the results of several attempts to statistically characterize the short-term (year- -to-year) and long-term (>10-year) variability of the NAO Hurrell index in the period 1864-2019 and is a complementary continuation of their description presented in the study by Kożuchowski and Wibig (2021). The study used a time series of seasonal averages (DJFM) of the NAO index values according to Hurrell from the period 1864-2019. It was shown that the distribution of the NAO index and changes in the index from year to year do not differ significantly from the normal distribution and the observed frequency of increases or decreases of the index in relation to this value shows good convergence with adequate normal distribution probability (Fig. 2). The symmetry of the normal distribution means that the numbers of year-to-year increases and decreases in the index are equal in the entire index set. The NAO time series shows an above-average association of changes with opposite signs, which constitute more than 2/3 of the total number of all changes and form a negative, significant autocorrelation of the Δ variable (r 1 = –0.47). As a result, there is a tendency to prefer the change index sequences: decrease/increase and increase/decrease. Such associations of multi-directional changes develop most strongly in the range of the lowest and highest index values, which is confirmed by the significant negative autocovariance of changes. When examining the sequence of successive NAO indices in the time series, the association of the NAOi and NAOi+1 indices was found to be basically random. Frequency distributions of NAOi+1 values depending on NAOi are random – they do not differ significantly from the binomial distribution. However, in the statistics describing the volatility of NAO indices, signals were found that disturbed the symmetrical distribution of the observed changes in the index. They include e.g., repeated in the time series cases of difference between decreases and increases in the index – after significant decreases in the value of the index, its significant increases are characteristic and above average, but after large increases – decreases are not so great and frequent (Fig. 6 and 7). A special peculiarity is the form of volatility c, which means an increase in the index following its decrease and is associated with almost all cases of the index in the range of the 1st decile of the NAO value (Fig. 3). The volatility of the lowest indices (especially in the range of the 1st decile NAO) is much larger than the volatility of higher indices representing the positive NAO phases, the reason for the formation of such volatility asymmetry are different circulation conditions, corresponding to extremely low and moderately high and high NAO indices, i.e., the domination of meridional circulation or zonal circulation. The most significant signs of deviation from the stochastic nature of NAO volatility are revealed in the long-term course of the index. The observed concentration of extremely low and extremely high NAO indices in some decades of the multiannual period (Table 9) is characterized by a negligible probability of occurrence in a random series.

2

Comparison and combination of interpolation methods for daily precipitation in Poland: evaluation using the correlation coefficient and correspondence ratio

Konca-Kędzierska Krystyna, Wibig Joanna, Gruszczyńska Marta

Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications

|

2023

|

Vol. 11, Iss. 2

1--27

EN

Interpolation of precipitation data is a common practice for generating continuous, spatially-distributed fields that can be used for a range of applications, including climate modeling, water resource management, and agricultural planning. To obtain the reference field, daily observation data from the measurement network of the Institute of Meteorology and Water Management – National Research Institute was used. In this study, we compared and combined six different interpolation methods for daily precipitation in Poland, including bilinear and bicubic interpolation, inverse distance weighting, distance-weighted average, nearest neighbor remapping, and thin plate spline regression. Implementations of these methods available in the R programming language (e.g., from packages akima, gstat, fields) and the Climate Data Operators (CDO) were applied. The performance of each method was evaluated using multiple metrics, including the Pearson correlation coefficient (RO) and the correspondence ratio (CR), but there was no clear optimal method. As an interpolated resulting field, a field consisting of the best interpolations for individual days was proposed. The assessment of daily fields was based on the CR and RO parameters. Our results showed that the combined approach outperformed individual methods with higher accuracy and reliability and allowed for generating more accurate and reliable precipitation fields. On a group of selected stations (data quality and no missing data), the precipitation result fields were compared with the fields obtained in other projects-CPLFD-GDPT5 (Berezowski et al. 2016) and G2DC-PLC (Piniewski et al. 2021). The variance inflation factor (VIF) was bigger for the resulting fields (~5), while for the compared fields, it was below 3. However, for the mean absolute error (MAE), the relationship was reversed - the MAE was approximately half as low for the fields obtained in this work.

3

Zmienność oscylacji północnoatlantyckiej na podstawie wskaźnika NAODJFM Hurrella (1864-2019)

Kożuchowski Krzysztof, Wibig Joanna

Przegląd Geofizyczny

|

2021

|

Z. 3-4

137--160

PL

Artykuł przedstawia statystyki opisujące zmienność czasową wskaźnika NAODJFM, w tym zmienność różnic między wskaźnikami w kolejnych latach (Δi= NAODJFMi+1 – NAODJFMi). Przedstawiono także zmiany rozkładu częstości indeksów w konsekutywnych 10-leciach okresu 1864-2019. Analiza krótkoterminowej zmienności wskaźnika NAODJFM wykazuje, że w jego szeregu czasowym dominuje istotna, negatywna autokorelacja zmian wskaźnika z roku na rok (r1= -0,47). Przyrosty wskaźnika następują najczęściej po spadkach jego wartości (i odwrotnie), a następstwo znaków zmian między kolejnymi wartościami indeksu (Δi) nie różni się znacząco od następstwa zmian w szeregu losowym (Tab. 3, 4, 5). Średnia bezwzględna różnica między kolejnymi wartościami indeksu w szeregu czasowym (|Δi|) jest większa od odchylenia standardowego w zbiorze wartości NAODJFM, a wariancja zmian (Δi) stanowi 1,75 wariancji indeksu NAODJFM. Występują śladowe oznaki bezwładności w szeregu wskaźnika: autokorelacja (r1= 0,14) nie jest statystycznie istotna, przy czym zarówno inercja NAODJFM, jak i zbieżność przyrostów/ spadków indeksu wykazuje wyraźną niestabilność w ciągu analizowanego okresu (Rys. 1). Znaleziono pewne oznaki stabilności najwyższych wartości indeksu NAODJFM (tab. 3). W skali dekad występują znaczące zmiany frakcji indeksu, określonych przez kwartyle oraz 1. i 9. decyl rozkładu NAODJFM: w serii konsekutywnych 10-leci ekstremalnymi rozkładami wyróżniają się okresy 1962-71 i 1986-95 (tab. 9). Stosując wskaźnik frekwencji, określony na podstawie kumulowanych częstości indeksu NAODJFM>Q1 + NAODJFM>Q2 + NAODJFM>Q3 (gdzie Q oznacza kwartyle 1. 2. i 3), wyróżniono dekady, w których wskaźnik przyjmuje znacząco wysokie lub znacząco niskie wartości (Tab. 8). W analizowanym wieloleciu 1864-2019 wydzielono dwie epoki dominacji wysokich wartości NAODJFM (epoki nasilonej cyrkulacji strefowej 1905-1914 i 1985-2000) oraz epokę znaczącej przewagi niskich wartości indeksu (epokę rozwoju południkowych form cyrkulacji 1955-1972).

EN

The article presents statistics describing the temporal variation of the NAODJFM index, including the variation of the differences between the indices in successive years (Δi = NAODJFMi+1 -NAODJFMi). Changes in the frequency distribution of indices in consecutive 10-year periods between 1864 and 2019 are also presented. An analysis of the short-term variation of the NAODJFM index shows that its time series is dominated by a significant, negative autocorrelation of year-to-year changes in the index (r1 = -0.47). Increments of the index usually follow decreases in its value (and vice versa), and the sequence of signs of changes between successive index values (Δi) does not differ significantly from the sequence of changes in a random series (Table 3, 4, 5). The mean absolute difference between successive index values in a time series (|Δi|) is greater than the standard deviation in the NAODJFM value set, and the variance of changes (Δi) is 1.75 of the NAODJFM index variance. There are traces of persistence in the index series: autocorrelation (r1 = 0.14) is not statistically significant, and both the NAODJFM persistence and the convergence of increases/decreases in the index show clear instability over the analyzed period (Fig. 1). Some signs of stability of the highest values of the NAODJFM index were found (Table 3). On a decadal scale, there are significant changes in the index fractions defined by quartiles and the 1st and 9th deciles of the NAODJFM distribution: in the series of 10 consecutive years, the periods 1962-71 and 1986-95 are distinguished by extreme distributions (Table 9). Using the frequency index determined on the basis of the cumulative frequencies of the index NAODJFM>Q1 + NAODJFM>Q2 + NAODJFM>Q3 (where Q stands for quartiles 1,2 and 3), the decades in which the index had significantly high or significantly low values were distinguished (Table 8). In the analyzed multiannual period 1864-2019, two epochs of domination of high NAODJFM values were distinguished (the epochs of intensified zonal circulation 1905-1914 and 1985-2000) and an epoch of significant predominance of low index values (the epoch of development of meridional forms of circulation 1955-1972).

4

Ekohydrologiczne podstawy adaptacji rolnictwa i gospodarki wodno-ściekowej do zmian klimatycznych i Ramowej Dyrektywy Wodnej

Zalewski Maciej, Bogucka-Szymalska Małgorzata, Frątczak Wojciech, Napora-Rutkowski Łukasz, Sas Paszt Lidia, Sumorok Juliusz, Wibig Joanna, Kiedrzyńska Edyta

Gospodarka Wodna

|

2021

|

Nr 5

22--28

PL

Artykuł jest syntezą panelu dyskusyjnego jaki odbył się podczas Europejskiego Forum Gospodarczego w Łodzi dnia 17.09.2019 r., w którym udział wzięli specjaliści z dziedziny gospodarki wodnej, klimatologii, rolnictwa, akwakultury, biznesu oraz byłego Ministerstwa Gospodarki Morskiej i Żeglugi Śródlądowej. Dyskusja w tym interdyscyplinarnym gremium umożliwiła wymianę i integrację wiedzy dla opracowania innowacyjnych rozwiązań oraz sposobów ich wdrożenia w gospodarce rolnej, szczególnie w warunkach które mogą powstać w wyniku prognozowanych zmian klimatu. Adaptacje rolnictwa do zmian powinny być realizowane w podejściu systemowym zgodnie z zasadami Ekohydrologii, integrującym najnowszą wiedzę o procesach biologicznych i ekologicznych z działaniami hydrotechnicznymi.

EN

The article is a synthesis of a discussion panel held on 17.09.2019 during the European Economic Forum in Łódź, with participation of the water management, climatology, agriculture, aquaculture and business specialists, as well as the former Minister of Maritime Economy and Inland Navigation. Discussion in such an interdisciplinary circle allowed for the exchange and integration of knowledge with a view to elaborate innovative solutions and methods of their implementation in the agriculture, in particular in circumstances that may occur due to the predicted climate change. Adaptation of the agriculture to the change should be carried out according to a systemic approach, compliant with the ecohydrology principles, integrating our most recent knowledge on biological and ecological processes with hydrotechnical activities.