Journal of Geocryology, v.3, 2001

 

 

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  

TK = T0 2K/n = 0.075 2 K/16  лет  

где TK - периоды колебаний Солнечной системы, T0 = 27.32дней = 0.075лет - сидерический период обращения Луны (первый период нулевой октавы), К - номер члена геометрической прогрессии периодов TK , 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 (ТД), выявленных в дендрохронологическом (Д)