WAVELET ANALYSIS OF CLIMATE FACTORS VARIATIONS OF KHANTY-MANSIYSK CITY

Full Text

Климат является важнейшим экологическим фактором окружающей среды [1, 7, 12]. Воздействие климата на организм может быть благоприятным и неблагоприятным [5, 15, 18, 21]. Климатические ряды должны рассматриваться как конечные индивидуальные реализации статистически нестационарных случайных процессов. Исходя из длины такой реализации и предварительных представлений об изучаемых климатических процессах, рассматриваемый ряд часто 33 бывает целесообразно представить в виде суммы длиннопериодной и короткопериодной компонент. Первая из них, содержащая, в частности, средние значения и линейные и нелинейные тренды, может быть выделена с помощью сглаживания исходного ряда по «окну» подходящей формы и ширины. Нередко эта компонента мало похожа на реализацию какого-либо стационарного случайного процесса, и даже её спектр, строго говоря, не определен. Короткопериодная компонента, Экологическая физиология Экология человека 2017.05 наоборот, часто выглядит похожей на реализацию некоторого стационарного случайного процесса и может быть описана его спектром [10]. Согласно докладу межправительственной группы экспертов по изменению климата, данные наблюдений и модельных расчетов показывают, что климат территории России более чувствителен к глобальному потеплению, чем климат многих других регионов земного шара [20]. За период 1976-2006 годов среднее потепление по России достигло 1,33 °С. Наблюдаются значительные межгодовые колебания средней температуры приземного слоя воздуха [17]. Годовая сумма осадков за это время в целом по территории России увеличивалась (7,2 мм/10 лет). Однако в характере региональных изменений осадков наблюдались значительные различия. В Западной Сибири наиболее заметным было увеличение осадков весеннего сезона (16,8 мм/10 лет). По данным спутниковых измерений, площадь снежного покрова в Северном полушарии за последние 30 лет значительно сократилась, особенно весной и летом. Основной причиной этих наблюдаемых изменений стало повышение температуры приземного воздуха [22]. Однако в некоторых регионах с очень низкой среднегодовой температурой наблюдалось увеличение высоты снежного покрова, что объясняется увеличением количества осадков. Во второй половине XX века, особенно его последней четверти, на многих участках зоны многолетней мерзлоты происходило увеличение температуры верхнего слоя многолетнемерзлых пород, в отдельных регионах отмечалось увеличение глубины сезонного протаивания. Температура многолетней мерзлоты на севере Западной Сибири увеличилась в среднем на 1 °С [4, 14]. Целью настоящего исследования стало выявление циклических временных процессов в колебаниях климатических факторов г. Ханты-Мансийска с использованием вейвлет-анализа. Методы В данном исследовании использованы многолетние метеорологические данные специализированных массивов для климатических исследований Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации - Мировой центр данных (ВНИИГМИ - МЦД), а также архивные материалы метеостанции г. Ханты-Мансийска [9, 19]. Период наблюдений с 01 января 2001 года по 31 декабря 2014-го. Кратность измерений - 3 часа, длина временного ряда 37 892 наблюдения. Изучались следующие параметры: температура окружающего воздуха (°С); барометрическое давление (кПа); относительная влажность (%); барическая тенденция (гПа/3 ч); максимальная скорость ветра (м/с); весовое содержание кислорода в воздухе (г/ м3). Весовое содержание кислорода в воздухе прямо пропорционально атмосферному давлению за вычетом парциального давления водяного пара и обратно пропорционально температуре воздуха: O2 (г/м3) = 83x(P-e)/T, где Р и е в гПа, Т в °К [13]. Для проверки гипотезы о наличии множества цикличностей применена авторская программа, использующая вейвлет-анализ для определения ритмической структуры отдельных параметров и оценивающая синхронизацию описываемых параметров [16]. Вейвлет - это математическая функция, позволяющая анализировать различные частотные компоненты данных [2]. Анализ сигналов производится в плоскости вейвлет-коэффициентов (масштаб - время - уровень) (Scale-Time-Amplitude) [8, 11]. Таким образом, по результатам вейвлетного преобразования можно судить о том, как меняется спектральный состав рассматриваемого климатического ряда со временем [3, 6]. Результаты График исходного ряда колебаний температуры за описываемый период с 2001 по 2014 год показывает значимую (р < 0,001) цирканнуальную (окологодо-вую) цикличность (9 417,5 часа/392,3 суток) с высокой мощностью ритма 1 476,9 усл. ед. и полугодовой (4 281,5 часа/178,4 суток) ритм с высоким уровнем тенденции (р = 0,065). Внутригодовые сезонные (период 96,6 суток) и лунные (период 23,7 суток) ритмы присутствуют, но недостоверные. Вариации барометрического давления полицикличны. По убыванию мощности наблюдаются ритмы с периодом 5,57 года; 1,025 года и близкие к полугодовым, сезонным и циркатригинтанным (околомесячным): 173.4 суток; 109,3 суток; 37,2 суток, при значимости выявленных ритмов р = 0,001. Величина влажности закономерно изменяется в окологодовом ритме (395,6 суток), мощность - 224,8 усл. ед., внутригодовая динамика следующая: 173,4 суток, 127.5 суток, 68,9 суток. Все ритмы значимы (р = 0,001). Барическая тенденция кроме наиболее мощного окологодового ритма (392,7 суток) характеризуется ритмом с периодом 3,01 года (р = 0,002) и вставочными внутригодовыми 173,4 суток (р = 0,001), 109,3 суток (р = 0,001), 59,1 суток (р = 0,001) и 20,1 суток (р = 0,009). Изменения максимальной скорости ветра не имеют окологодо-вой ритмичности, но наблюдаются внутригодовые вариации с периодом 1947,4 часа/81,1 суток и 966,2 часа/40,2 суток. В отличие от так называемых квазидвух-, трех- и четырехлетних колебаний можно предполагать наличие внутригодовых периодов с приставкой «квази». Величина весового содержания кислорода, будучи расчетной, сохраняет основной ритм таких компонентов формулы, как температура, барометрическое давление и влажность, а именно: окологодовой (395,6 суток, р = 0,001); двухлетний (808,1 суток, р = 0,001), пятилетний (1 744,4 суток, р = 0042); двух- (69,9 суток, р = 0,001) и околоме-сячный (37,2 суток, р = 0,002). Ритмы расположены по убыванию мощности. Фактические изменения описываемых параметров изображены на рисунке. Наибольшей амплитудой колебаний отличаются 34 Экология человека 2017.05 Экологическая физиология Динамика климатических факторов в г. Ханты-Мансийске за период с 2001 по 2014 год: I - температура воздуха, оС; II - барометрическое давление, кПа; III - барическая тенденция, гПа/3 ч; IV - влажность, %; V - скорость ветра, м/с; VI - весовое содержание кислорода, г/м3 показатели температуры воздуха, скорости ветра и барической тенденции. В таблице приведены данные о синхронизации ритмов климатических факторов. Наблюдается значимая отрицательная синхронизация температуры воздуха с атмосферным давлением, влажностью, барической тенденцией и весовым содержанием кислорода в воздухе, причем величина этого коэффициента достаточно высока. Ритм скорости ветра имеет положительную корреляцию с температурой. Ритм атмосферного давления имеет самую низкую синхронизацию с весовым содержанием кислорода (0,048), хотя в расчетной формуле задана прямая пропорция. Можно предположить, что ритм весового содержания кислорода во вдыхаемом воздухе в данном климатическом континууме будет определяться показателем влажности, с которым он имеет высокий коэффициент синхронизации (0,913). Уровень барической тенденции имеет наибольшую синхронизацию с ритмом максимальной скорости ветра. Коэффициенты синхронизации климатических факторов за период 2001-2014 годов в г. Ханты-Мансийске Темпе ратура воздуха, оС Атмос ферное дав ление, кПа Влаж ность, % Барическая тенденция, гПа/3 ч Ско рость ветра, м/с Весовое содержание О2, г/м3 Температура воздуха, оС 1,000 -0,348** -0,211** -0,150** 0,149** -0,526** Атмосферное давление, кПа -0,348" 1,000 -0,172** -0,115** -0,284** 0,048** Влажность, % -0,211" -0,172** 1,000 0,031** -0,200** 0,913** Барическая тенденция, гПа/3 ч -0,150" -0,115** 0,031** 1,000 0,257** 0,053** Скорость ветра, м/с 0,149" -0,284** -0,200** 0,257** 1,000 -0,270** Весовое содержание О2, г/м3 -0,526" 0,048** 0,913** 0,053** -0,270** 1,000 Примечание. ** - синхронизация значима на уровне 0,01. 35 Экологическая физиология Экология человека 2017.05 Обсуждение результатов Анализ протяженных временных рядов позволяет выделять многолетние ритмы нарушений здоровья, что применимо для ретроспективной оценки и краткосрочного прогнозирования. Если окологодовую ритмичность можно объяснить колебаниями природно-климатических факторов, то наличие двух-, трех-, четырех- и шестилетних циклов предполагает воздействие на организм человека сочетания гелио-геофизических и социальных причин. Показатель мощности является более оперативным параметром для мониторинга здоровья, чем период ритма. В системе природных датчиков времени, например при адаптации к сезонной смене погоды, динамика климатических факторов носит опережающий характер и по принципу упреждения в своих изменениях опережает последующее изменение погодных условий, уменьшается удельный вес коротковолновой составляющей и увеличивается доля длинноволнового компонента. При визуальном анализе когерентности по отдельным ритмам с одинаковым периодом обнаруживается выраженный десинхроноз, что и объясняет в большинстве своем отрицательную, хотя и значимую, корреляцию между климатическими параметрами. Важной особенностью климатических рядов является их нестационарность, то есть изменение не только характера поведения, но и статистической структуры от временной координаты. Традиционные методы анализа, такие как техника линейного тренда и Фурье-анализ, больше подходят для исследования стационарных процессов, поэтому предлагается использовать более современный метод вейвлет-анализа, который обеспечивает получение информации о спектральных характеристиках климатического ряда, меняющихся во времени. Применение вейвлет-анализа для оценки короткопериодной компоненты климатических процессов позволяет выявлять затухающие вставочные ритмы, которые при интерференции с постоянными ритмами, выявленными преобразованием Фурье, позволяют объяснить нестационарные ритмические изменения, индивидуальной реализацией которых и являются климатические временные ряды. Когерентность протяженных временных рядов климатических факторов можно использовать для ретроспективного анализа реакции биологических систем.

About the authors

O N Ragozin

Khanty-Mansiysk State Medical Academy

Email: oragozin@mail.ru
Khanty-Mansiysk, Russia

V I Korchin

Khanty-Mansiysk State Medical Academy

Khanty-Mansiysk, Russia

E Yu Shalamova

Khanty-Mansiysk State Medical Academy

Khanty-Mansiysk, Russia

E R Ragozina

Khanty-Mansiysk State Medical Academy

Khanty-Mansiysk, Russia

References

Supplementary files