ВАРИАЦИИ КЛИМАТА И ТЕМПЕРАТУРНОГО РЕЖИМА ГРУНТОВ В ПРОШЛОМ ТЫСЯЧЕЛЕТИИ И ПРОГНОЗ ВАРИАЦИЙ ДЛЯ БЛИЖАЙШИХ СТОЛЕТИЙ.

 

Л. Берри

 

Изучение естественной динамики климатических показателей и климатогенных изменений природной среды имеет важное теоретическое и практическое значение. Теоретическая сторона подобных исследований связана с необходимостью познания закономерностей вариаций климата, взаимозависимостей климатических и экологических характеристик. Практическая сторона дела определяется возможными антропогенными изменениями климата и их влиянием на природную среду Севера, где связи между климатом и состоянием поверхности Земли особенно сильны.

Исследования цикличности климата и других природных процессов поднимают вопросы об источниках, формирующих устойчивые колебания (Берри, 1992, Berry, 1993). Этими источниками являются гравитационные поля обращаюшихся тел Солнечной системы. Они создают или стабилизируют колебания солнечных и земных процессов с периодами, по крайней мере, до 2 млн. лет (Berry, 1998, Berry (Berri) 2000).

Солнечная система с точностью до третьего знака (отношение массы планет к массе солнца) является резонансной и предоставляет широкий набор взаимосвязанных колебаний различной частоты. Физико-эмпирическая модель ее собственных периодов может быть представлена в виде прогрессии  

T_K = T₀ 2^K/n = 0.075 2 ^K/16  лет  

где T_K - периоды колебаний Солнечной системы, T₀ = 27.32дней = 0.075лет - сидерический период обращения Луны (первый период нулевой октавы), К - номер члена геометрической прогрессии периодов T_K , n = 16 - количество периодов в одной октаве. Доверительный уровень существования этой зависимости составляет 99%. Расхождение между соседними периодами равно 4.4%, например T₁₁₅ = 10,90л., T₁₁₆ = 11,38л., их следует различать друг от друга и, при возможности, определять с точностью до третьего знака.

Имеется определенная связь между изменениями средних метеорологических элементов и полушарных температур. Данные о среднегодовых полушарных температурах воздуха у земной поверхности позволяют строить сезонные карты регионального распределения осадков и температур (Ковынева, 1984). Поэтому глобальные температуры являются основным климатическим показателем. Эти карты позволяют выделить области, где природные климатические индикаторы могут отражать изменения в региональных и даже полушарных температурах.

Закономерные колебания температур выделяются из рядов климатических индикаторов или из палеоклиматических реконструкций, как сумма нескольких гармоник (косинусоид). Для изучения характеристик последнего тысячелетия чаще используются дендроклиматические индикаторы.

На прирост деревьев влияют сезонные и годовые температуры воздуха и почво-грунтов, осадки, уровни грунтовых вод и их минерализация, экспозиции склонов и пр. Поэтому связь между приростом и климатическим параметром не всегда однозначна. Но эта же неоднозначность позволяет подобрать группы модельных деревьев, прирост которых, в основном, определяется одним из факторов.

На северной границе леса можно подобрать ряды радиального прироста деревьев, коррелирующиеся с годовыми температурными режимами воздуха и почво-грунтов, хотя многие аспекты подбора остаются до сих пор дискуссионными.

В конце 1970-х мной с соавторами впервые было показано, что можно найти локальный дендрохронологический ряд, отражающий изменения среднегодовых аномалий Температур Северного Полушария (ТСП). Репрезентативный ряд (1656-1967гг.) для реконструкции ТСП был получен из радиального прироста лиственниц сухих местообитаний низовья р. Обь (Берри и др. 1983). Метеорологическое обоснование подобных связей, подтвердившее мои взгляды, появилось позднее (Ковынева, 1984), поэтому мы столкнулись с определенными трудностями и публикация статьи была задержена на 4 года. Следующая работа по реконструкции ТСП, использующая 11 рядов прироста деревьев из высокоширотных регионов Северной Америки, была опубликована на 6 лет позже (Jacoby, D’Arrigo, 1989).

Упомянутая выше наша статья была написана одновременно с работой (Берри и др., 1979), результаты которой позже послужили основой для реконструкции и прогноза среднегодового температурного режима грунтов севера Западной Сибири (Берри, Лукичев, 1988). Мы депонировали последнюю статью, понимая, что будет трудно получить на нее положительные отзывы для публикации в специализированном журнале. Большинство исследователей в то время полагали, что в зонах избыточного увлажнения и недостатка тепла, в тундре и лесотундре, временные вариации прироста деревьев определяются только термическими условиями периода вегетации (Полозова, Шиятов, 1975).

Только в последние годы ведущими учеными Запада без об`яснений причин был признан факт, что существуют удивительные связи между специально подобранными дендрохронологическими рядами и глобальными (региональными) температурами, которые могут использоваться для палеоклиматических реконструкций (Overpeck и др., 1977, Mann и др., 1998).

Третий важный дискуссионный вопрос, кроме проблем репрезентативности дендрохронологических рядов и возможности отражения в них среднегодовых режимов температур воздуха и грунта, связан с наличием естественных стабильных колебаний, являющихся базой долгосрочного прогнозирования и раннего выявления трендов от техногенных воздействий.

Основная масса климатологов и специалистов в области климатических моделей до сих пор полагают, что внутривековые и сверхвековые колебания климата имеют внутриземное происхождение и носят случайный характер. Признание ими по крайней мере потенциальных возможностей влияния солнечной изменчивости на земные условия явилось главным достижением последних лет (Reid, 1999).

Ниже будут кратко изложены результаты, доказывающие возможности использования многопериодических физико-эмпирических моделей, созданных на основе дендрохронологических рядов, для долговременных реконструкций и прогнозов температурных режимов у земной поверхности.

 

1. Верификация Физико-Эмпирической Модели Закономерных Колебаний Климата (ФЭМЗКК).

 

ФЭМЗКК включает в себя незначительный линейный тренд и 12 основных гармоник (Берри и др. 1983). Кроме внешних влияний эта модель автоматически включает в себя внутренние периодические воздействия, связанные с положительными и отрицательными обратными связями, которые изменяют ампллитуды, но не частотные характеристики внешних сигналов.

Прогностические возможности ФЭМЗКК, созданной нами в конце 1970-х, генерировать климатические сигналы были проверены мной на независимой реконструкции и на инструментальных наблюдениях ТСП, кроме того модельные данные сопоставлялись с числами Вольфа (Таблица 1).

Таблица 1. Корреляционные коэффициенты, r, при 7-летнем осреднении рядов.

Природные процессы	Дендроиндикатор Температур	Закономерные Колебания Климата (ЗКК)
и временные интервалы	Северного Полушария (ТСП) 1659 - 1964	интервал выделения сигнала 1659-1964	интервалы экстраполяции  1400 - 1658, 1964 - 1994
Прирост деревьев 1659 - 1964 (Берри и др. 1983)	1,000	0,755
Наблюденные ТСП 1844 - 1964 1965 - 1982 (Винников и др.1987)	0,604	0,677	0,881
1905 - 1964 1965 - 1992 (Mann и др. 1998)	0,633	0,714	0,492
Числа Вольфа 1703-1964 1965-1994	0.361	0.412	0.637
Реконструкция ТСП 1403 - 1658 1659 - 1964 1905 - 1964	0,450 0,648	0,502 0,786	0,349
1403 - 1977 (Mann и др. 1998)		0,416

 

Соседние 11-летние циклы Вольфа соответствуют магнитным полям солнечных пятен с противоположной ориентацией (22-летние циклы Хейла). Четные 11-летние циклы совпадают с пониженными температурами СП, нечетные циклы - с повышенными температурами воздуха у земной поверхности (Рис. 1).

 

Рис.1. Закономерные Колебания Климата (ЗКК), (MNHTA(PDI), MNHTA), реконструированные ( R ) или измеренные (O) аномалии Температур Северного Полушария (ТСП), (R(O)NHTA), а также их разность - Внутренний Апериодический Климатический Сигнал (ВАКС), (IACS), вызванный парниковым эффектом. MNHTA(PDI), 1659-1964 гг., - интервал дендрохронологических данных, использованных для построения Физико-Эмпирической Модели ЗКК (Берри и др., 1983), R(O)NHTA - скользящие 7-летние средние реконструированных (R ) (1403-1905 гг.) или наблюденных (O) (1905-1992 гг.) аномалий ТСП, по данным работы Mann и др., (1998), CORREL - корреляция в 200-летнем скользящем окне между ЗКК (MNHTA) и R(O)NHTA, CL99% (r = 0,41), CL95% (r = O,31), CL90% (r = 0,24) - доверительные уровни корреляций (r ) в 200-летнем скользящем окне (Mann и др., 1998), IACS = R(O)NHTA - MNHTA, - 50-летнее осреднее ВАКС. Реконструкция RNHTA для 1403-1902 гг. использовалась для тарировки Физико-Эмпирической Модели ЗКК, коэффициент их корреляции r= 0,382, доверительный уровень корреляции 99.9%.

   

Корреляции с доверительными уровнями больше 95% между ЗКК и ТСП, между ЗКК и числами Вольфа существует на всем интервале выделения сигнала (1659-1964 гг.) и практически сохраняется на экстраполированных участках графика до 1659 г. и после 1964 г., где данные климатического дендроиндикатора отсутствуют (Таблица 1, Рис.1).

Разность между восстановленными (наблюденными) ТСП и ЗКК равна сумме случайных и апериодических составляющих солнечных и земных процессов. Земной Апериодический Климатический Сигнал (ЗАКС), связанный с накоплением парниковых газов, уверенно выделяется начиная с 1900 г. при 50-летнем скользящем осреднении упомянутой разности для уменьшения аномалий от случайных компонент. При 7-летнем осреднении этот же сигнал выделяется начиная с 1925 года (Рис. 1).

Уверенное выделение ЗАКС связано с конкретной реконструкцией климата и с ее использованием для тарировки модели. Если калибровать модель только по инструментальным данным ТСП, то ЗАКС, связанный с техногенным потеплением климата, предположительно выделяется начиная только с 1985 г.

Доверительные уровни корреляции (90%, 95%, 99%), рассчитанные в работе (Mann и др., 1998) для 200-летних скользящих интервалов, свидетельствуют в пользу стабильности естественных колебаний и надежности модельного прогноза в прошлое для 255 лет при интервале моделирования около 300 лет (Рис. 1, Таблица 1), что подтверждает возможность долгосрочного предсказания будущих вариаций температурных режимов по используемой методике.  

 

2.    2. Температурный режим грунтов севера Западной Сибири.  

 

Однородность и изотропность полей метеорологических элементов в этом регионе позволяет получить тесные корреляционные зависимости между климатическими характеристиками и параметрами температурного режима грунтов. То есть можно, используя статистические связи, рассчитать все необходимые параметры по одной заданной величине, или создать физико- эмпирическую модель взаимосвязей климатических показателей и климатогенных изменений земной поверхности (Берри, Лукичев, 1988).

Для реконструкции и прогноза климатических характеристик и температурного режима грунта использовался дендрохронологический ряд колебаний индексов прироста лиственницы сибирской в Тазовской лесотундре с 1103 по 1968 г. Среднеквадратическое отклонение модели от реального 867-летнего ряда, осредненного по 11 годам, составляет 12.9% при среднем значении ряда, равном 100% (Берри и др.,1979). Модель включает в себя 12 гармоник с наибольшими амплитудами (Рис.2, Табл. 2).  

 

 

Рис. 2. Многопериодическая модель дендроклиматического ряда радиального прироста (индексы) лиственницы сибирской в Тазовской лесотундре (Берри и др., 1979) SCS - систематический климатический сигнал для севера Западной Сибири, PDI - интервал выделения климатического сигнала,1000 - 1103гг., 1968-2200гг. - интервалы модельной экстраполяции.

 

 

Структура периодов (Т_Д), выявленных в дендрохронологическом (Д) ряду, соответствует формуле для (T_K), приведенной в начале статьи. Гармоники этого ряда отражают колебания климата на севере Западной Сибири, солнечной активности и Солнечной системы в последнюю 1000 лет, N - номер цикла в октаве.

Колебания Солнечной системы могут быть выявлены только тогда, когда они оказывают значительное влияние на солнечные и планетарные процессы и формируют вынужденные колебания, или когда они резонируют с внутренними и автоколебательными процессами. Поэтому выявляемые гармоники имеют комплексное происхождение. В этих условиях чрезвычайно сложно выявить генетические составляющие процессов и определить их причинно-следственные отношения (Берри, 1992, Berry 1998).

 

Таблица 2. Сопоставление периодов колебаний Солнечной системы (T_K) с дендроклиматологическими (Д) циклами последнего тысячелетия (T_Д).  

N	K	Октава	TК (лет)	TД (лет)
1	160	10	76,59	76
2	129	8	20,00	20
3	146	9	41,76	41
3	178	11	167,1	170
4	195	12	348,9	350
5	164	10	91,08	92
6	117	7	11,89	12
6	133	8	23,78	24
7	150	9	49,66	50
9	168	10	108,3	110
12	155	9	61,68	62
16	143	8	36,67	37

 

В период инструментальных наблюдений (1890 - 1968 гг.) обнаружена тесная корреляционная связь между скользящими 11-летними среднегодовыми температурами грунта на глубине 20 см в березово-лиственном редколесье (Уренгой) и модельными индексами прироста лиственниц (Лукичев, 1983), которая сохраняется и на прогнозируемом интервале времени.

То есть, подтверждено наличие зависимости между величиной радиального прироста деревьев на северном пределе их существования и температурным режимом подстилающего субстрата (Тыртиков, 1969). Гидрометеостанция Уренгой удалена от места, где измерялись величины прироста деревьев, на 180 км. Грунты экспериментальных участков соответствуют друг другу и представлены песками. Температура грунтов осреднялась по площади всего участка редколесья за каждый год.

Глубина оттаивания и температура верхнего слоя зависят от его физических свойств и от величины его охлаждения в зимнее время, а не только от температур воздуха летнего периода. Поэтому корреляция индексов прироста и температур грунтов более полно отражает условия произрастания деревьев на их северной границе. В частности, эта зависимость допускает наличие связей с величинами среднемесячных, среднелетних и среднегодовых температур воздуха.

Предел произрастания, соответствующий нулевому радиальному приросту, в восточной части Западно-Сибирской лесотундры соответствует среднегодовой температуре -3°С на глубине 20 см (Атлас, 1976). Эта точка позволяет расширить корреляционный интервал до минимальных приростов. Расширенный интервал корреляции включает радиальные приросты из более холодных и из более теплых регионов произрастания лиственницы (Адаменко, 1963, Ловелиус, 1979).

Для упрощения графического представления реконструкций и прогнозов характеристик температурного режима грунтов их корреляционные связи с индексами прироста показаны в виде неравномерных вертикальных шкал, при этом все кривые изменения во времени этих характеристик совпадают (Рис. 2), но каждая характеристика имеет свою вертикальную шкалу (Рис. 3).

Температуры торфянников (TF) и редколесий (RL) на сопряженных участках хорошо коррелируются. Среднезимние высоты снега (11-летнее осреднение) рассчитываются по номограммам, исходя из данных по осадкам за Х - У месяцы. Среднемноголетняя среднезимняя плотность снежного покрова по метеостанции Уренгой равна 0.23 г/см³. Отклонения плотности за отдельные годы не не превышают +/-  0.02 г/ см³ (Берри, Лукичев, 1988).  

       

 

 

Рис. 3. Взаимосвязи модельных индексов прироста лиственниц Тазовской лесотундры (I, %), климатических показателей и параметров температурного режима грунтов севера Западной Сибири в 11-летнем осреднении. Т20, RL,  Т20, TF  -  температуры грунта в °С на глубине 20 см в редколесье (RL), и в торфянниках (TF);    TS,  А,  -  соответственно среднегодовые температуры (Т) и физические амплитуды (А) колебаний среднемесячных температур грунтов в °С на подошве сезонно-талых (СТС) и сезонно-мерзлых слоев (СМС);    TV - среднегодовые температуры воздуха в °С;    QG - среднегодовой теплообмен грунтов с атмосферой в ккал/см²;    ОG - среднегодовые осадки в мм за год;    HSN, RL, HSN, TF - среднезимние высоты снега в см.