Прогноз природных вариаций температуры воздуха и ледовитости шельфа Восточно-Сибирского моря на ближайшие столетия

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

Общеизвестно, что климат оказывает огромное влияние на условия жизни человека и играет большую роль в его истории. Имеются многочисленные факты связи крупных политических, социальных и экономических потрясений с климатическими событиями [1, 2]. В настоящее время ведется широкая дискуссия о причинах современного “глобального потепления” в связи с возможными негативными последствиями этого явления для человеческой цивилизации. В этой связи весьма актуальной представляется проблема построения разнообразных прогнозных моделей грядущих климатических изменений и связанных с ними природных явлений.

Формирование климата определяется взаимодействием многочисленных разномасштабных природных явлений и процессов. В настоящее время можно выделить два подхода к построению прогнозных климатических моделей: имитационный физико-математический и эмпирический. Суть физико-математического моделирования сводится к априорной формулировке набора природных и антропогенных факторов, влияющих на изучаемый климатический процесс или связанное с ним природное явление, с указанием в строго формализованной форме их прямых и обратных связей. Задавая различные сценарии поведения климатоформирующих параметров, можно генерировать модели климатического развития в будущем. Результаты такого моделирования регулярно публикуются Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК) в обзорах фактического состояния глобальной климатической системы [3].

При построении эмпирических моделей никакой информации о природных факторах, определяющих состояние системы, и их взаимосвязях не требуется, поскольку в данном случае построение модели основывается на исследовании некоторого достаточно репрезентативного объема данных о поведении исследуемой системы во времени. Конечная цель эмпирического моделирования – выявление закономерностей в поведении изучаемого явления, выражающихся в виде формул, уравнений, корреляционных зависимостей, графиках и т. д., которые позволяют экстраполировать поведение изучаемой системы за пределы исходного временного ряда. При этом содержательная интерпретация выделяемых закономерностей для получения конечного результата не обязательна.

Безусловно, физико-математический подход к построению моделей является более строгим и эффективным при исследовании достаточно хорошо изученных процессов. Однако взаимоотношения между многочисленными климатообразующими параметрами настолько сложны, разнообразны и трудно формализуемы, что учесть их в полной мере при построении климатических моделей практически невозможно. Привлечение же эмпирического моделирования весьма эффективно при исследовании еще недостаточно хорошо изученных явлений, а поскольку климатообразование на данный момент не имеет однозначного строгого математического описания, применение при его изучении данного подхода представляется вполне оправданным.

В последние годы наблюдается существенная активизация хозяйственной деятельности в шельфовой части Восточной Арктики, обусловленная интенсификацией поисковых и добычных работ месторождений полезных ископаемых, прокладки трубопроводов и кабелей связи, налаживания транспортно-логистической системы Северного морского пути. В этой связи все большее значение приобретает изучение климатических изменений и связанных с ними явлений в морских бассейнах Восточной Арктики, которые во многом предопределяют успешность указанных хозяйственных проектов.

В данной работе предпринята попытка на примере акватории Восточно-Сибирского моря путем анализа данных о прошлых состояниях приповерхностной температуры воздуха и длительности безледного периода в данном регионе на достаточно длительном временном интервале выявить определенные закономерности в их вариациях и путем экстраполяции на ближайшее будущее построить эмпирическую модель сценария тренда этих явлений.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Исходными данными для статьи послужили результаты реконструкции продолжительности безледного периода и аномалий среднегодовой температуры воздуха на поверхности для последних восьми тысяч лет по колонке LV77- 36 из западной части Восточно-Сибирского моря [4]. Колонка была получена в российско-китайской экспедиции 77 рейса НИС “Академик М. А. Лаврентьев” в 2016 г. в точке с координатами 155.66° в. д., 74.10°с.ш. с глубиной моря 36.0 м (рис. 1).

 

Рис. 1. Местоположение колонки LV77-36 и других колонок, используемых в работе (по [5‒7]). Зеленой штриховой линией показана южная граница дрейфующих льдов; красными штриховой и точечной линиями показаны изолинии солености в июле-сентябре 17 и 23‰ соответственно (по [7]).

 

Возрастная модель колонки была обоснована двенадцатью AMS¹⁴C-датировками раковин двустворчатых моллюсков с корректировкой по семи датировкам кварца методом оптически-стимулированной люминесценции [7].

Исследования химического состава кернового материала показали наличие корреляционной зависимости вещественного состава донных осадков от температурного режима и ледовой обстановки в данном регионе [6, 8], что позволило на основе многомерного регрессионного анализа построить палеореконструкции этих показателей на всю глубину керна [4]. Данные реконструкции на интервале последних 5000 лет (рис. 2), когда положение уровня моря соответствовало современному, и послужили исходным материалом для построения прогнозных сценариев изменения региональной температуры приповерхностного воздуха и ледовитости в ближайшие столетия на акватории Восточно-Сибирского моря. Соответственно использовались реконструированные с десятилетним осреднением [8] (далее “среднедесятилетние”) среднегодовые температура воздуха на поверхности (Т,^оС: отклонение от средней величины за 1986‒2005 гг. в данной точке) и продолжительность безледного периода (IF) в декадах (10 дней).

 

Рис. 2. Палеореконструкции аномалий среднедесятилетних температуры воздуха на поверхности (а) и продолжительности безледного периода (б) в течение последних 5 тысяч лет на станции LV77-36 (по [4]).

 

Изменения климата нашей планеты имеют явно выраженный колебательный характер, а периоды наблюдаемых циклических ритмов составляют от нескольких лет до тысячелетий ([9‒15] и др.). Наличие разнопериодных циклических изменений в динамике климата и связанных с ним природных явлений в течение голоцена устанавливаются и для территории арктических морей [4, 8, 15, 16]. Выявление подобных разночастотных периодичностей при анализе климатических хронологий методами гармонического анализа дает возможность решать разнообразные содержательные задачи [11, 12, 14, 17‒19], в том числе строить краткосрочные и долгосрочные климатические прогнозы [15, 20].

В данном случае для анализа вышеуказанных палеореконструкций был использован метод коррелограммной аддитивной декомпозиции (МКАД) [20]. Данный метод позволяет разлагать любой сложный временной ряд данных на несколько составляющих функций, представляющих собой линейный тренд и набор разночастотных квазипериодических колебаний. В сравнении с более широко известными методами, такими как преобразование Фурье или вейвлет-анализ, данный метод достаточно прост, не требует задания априорного функционального базиса (составляющие функции выводятся адаптивно непосредственно из анализируемого ряда) и вполне пригоден для анализа сложных нелинейных и нестационарных процессов.

МКАД решает данную задачу по следующей алгоритмической схеме. На первом шаге выявляется линейный тренд анализируемого временного ряда, который вычитается из исходной хронологии. Далее детрендированный временной ряд подвергается многократному экспоненциальному сглаживанию методом скользящего среднего с пошаговым уменьшением окна сглаживания. Если в процессе обработки сглаженная функция достигает метастабильного состояния, т. е. на протяжении нескольких итераций сохраняет практически неизменяемую форму, то этот сигнал принимается за первую квазипериодичность, вычитается из исходной функции, и процесс обработки продолжается. Выделение составляющих компонент производится автоматически путем выявления характерных точек на коррелограмме, отображающей процесс сглаживания. В итоге производится разложение исходного временного ряда на линейный тренд и ряд квазипериодических составляющих, от низкочастотных до высокочастотных, и остаток, в сумме дающий исходную функцию: X(t) = Tr(t) + ∑C_k(t) + R(t), где X(t) – исходный временной ряд; Tr(t) – тренд; С_k(t) – квазипериодические составляющие, k = 1, 2, …, n, n – число выявленных слагаемых; R(t) – последняя остаточная функция.

РЕЗУЛЬТАТЫ

По описанной методике был проведен спектральный анализ реконструкций температурного режима и ледовой обстановки в шельфовой зоне Восточно-Сибирского моря за последние пять тысяч лет. Чтобы исключить возможное влияние антропогенного фактора на результаты анализа, обработке подверглись временные ряды до 1850 г. н. э., который обычно принимается за начало индустриального периода. Результаты проведенного анализа представлены на рис. 3 и 4.

 

Рис. 3. Результаты спектрального анализа вариаций среднедесятилетней температуры воздуха для последних 5000 лет, реконструированных по колонке LV77-36, и прогноз на ближайшие 500 лет. а – исходная температурная реконструкция (черная линия), линейный тренд (красная линия) и его экстраполяция на ближайшие 500 лет (синяя пунктирная линия); б, в, г – выделенные 1740-, 470- и 140‑летние квазипериодичности (красные линии), аппроксимирующие их синусоиды (сплошные синие линии) и их экстраполяция на ближайшие 500 лет (синие пунктирные линии); д – сопоставление температурной реконструкции (черная линия, пунктиром показаны инструментальные измерения) с временным рядом, полученным при суммировании тренда и аппроксимирующих синусоид (красная линия, пунктиром показан 95% доверительный интервал); е – прогноз температурного режима с указанием 95% доверительного интервала. Значения температур на диаграммах б, в, г указаны в аномалиях относительно предыдущей составляющей. Желтой заливкой показан техногенный период.

 

Рис. 4. Результаты спектрального анализа среднедесятилетней продолжительности безледного периода (IF, декады) для последних 5000 лет, реконструированной по колонке LV77-36, и прогноз на ближайшие 500 лет. Условные обозначения аналогичны рис. 3. Значения продолжительности безледного периода на диаграммах б, в, г, д (субпериодичности 1750, 700, 400 и 200 лет соответственно) указаны в аномалиях относительно предыдущей составляющей.

 

Как видно из рисунков, анализируемые реконструкции были разложены на тренды и совокупность квазипериодических составляющих, сумма которых в точности совпадает с исходными временными рядами, т. е. если экстраполировать выделенные составляющие на некоторый интервал времени с последующим их суммированием, то можно построить эмпирическую прогнозную модель, отображающую сценарий “естественного” развития анализируемых природных процессов в будущем. Однако поскольку выделяемые спектральным анализом составляющие имеют квазипериодический характер, реализация данной процедуры сталкивается с некоторыми неопределенностями и несет элемент субъективизма. Чтобы придать процедуре экстраполяции максимальную строгость и однозначность, для каждой квазипериодичности была подобрана аппроксимирующая ее синусоида (рис. 3 б‒г, 4 б‒д). Оптимизирующими критериями при этом являлись максимизация коэффициента корреляции между квазипериодичностью и синусоидой (оптимизация периодичности) и минимизация величины S = Σ ǀXi – Yiǀ, где Xi и Yi – значения квазипериодичности и синусоиды для i-го года (оптимизация амплитуды).

Путем сопоставления исходных реконструкций с временными рядами, получаемыми суммированием трендов и аппроксимирующих синусоид, была оценена погрешность, возникающая при замене квазипериодичностей синусоидами: для температурной реконструкции погрешность, оцениваемая 95% доверительным интервалом, составила ±0.36^оС (при r = 0.86 и r² = 0.74); для реконструкции безледного периода – ±1.32 (при r = 0.87 и r² = 0.75) (рис. 3 д, 4 е).

Путем экстраполяции суммы тренда и синусоид от современного состояния исследуемых природных явлений на ближайшие 500 лет были получены сценарии развития температурного режима и величины безледного периода в пределах шельфовой зоны Восточно-Сибирского моря на данный временной интервал, определяемые внешними природными воздействиями без учета антропогенного фактора (рис. 3 е, 4 ж).

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Выявленные общий тренд и субпериодичности изменения продолжительности безледного периода и температуры воздуха на поверхности на станции LV77–36 могут быть объяснены исходя из существующих представлений об изменчивости климата в Арктике. Tренды увеличения ледовитости (уменьшения IF) и уменьшения T (рис. 3, 4) соответствуют орбитально обусловленному изменению общей солнечной радиации летом на этих широтах [7].

Ранее [4] самая длительная субпериодичность, выделенная по вариациям IF и T (1740‒1750 лет) в колонке LV77–36 была сопоставлена с циклами Бонда (1470±500 лет), выявленными в Северной Атлантике по смене направления айсбергового разноса в голоцене [16]. Природа этих циклов и близких им циклов Дашгорн-Эшгерда, проявляющихся в ледниковые периоды, дискутируется. В море Лаптевых с этими циклами сопоставлена периодичность изменения ледовых условий 1500±500 лет, выявленная по биомаркерам [5]. В восточноарктических морях эти циклы были определены по смене направления переноса льдов из Карского моря (1560 лет) или из моря Лаптевых (1700 лет) [16] и сопоставлены с вариациями Арктической осцилляции (АО). Последняя отражает тип барической ситуации над Арктическим океаном, отчего, прежде всего, зависит направление ветра и, соответственно, движение льдов и поверхностных вод.

Для короткопериодных субпериодичностей в большей степени проявляется связь с солнечными циклами. Для Т используемые субпериодичности 470 и 140 лет (рис. 3 в, г) имеют аналоги в циклах общей солнечной радиации 500 и 140 лет [16], хотя они прослеживаются и в циклах АО, определенных по выносу льдов из моря Лаптевых, 480 и 131 лет соответственно ([16], supplementary data).

Из выявленных субпериодичностей IF длительностью 1740, 700, 400 и 200 лет (рис. 4 б‒д) аналоги в циклах АО имеются для длиннопериодных (1700, 690 лет) и, вероятно, для 400 лет (380 лет) ([16], supplementary data). Субпериодичность же 200 лет соответствует одному из основных циклов солнечной активности Зюсса- деВриеса (Suess-deVries) (200 лет) [20] и имеет аналог в вариациях суммарной солнечной иррадиации в виде отчетливо выраженных циклов 210 лет [16]. Установлено, что водный и тепловой сток рек Сибири, в значительной мере зависящий от изменений солнечной иррадиации, в силу ряда факторов влияет на ледовые условия арктического шельфа, в том числе на станцию LV77–36 [7], находящуюся на шельфе Восточно-Сибирского моря в зоне распреснения морских вод речными выносами (рис. 1). Таким образом, можно предполагать, что помимо атмосферных вариаций (АО) в изменчивости ледовых условий и температуры на данной станции и, соответственно, в их прогнозе, сказывается влияние различных климатообразующих процессов, в том числе проявляющихся на материке.

Прогноз изменения T и IF в ближайшие столетия (рис. 3 е, 4 ж) основан на выявленных природных закономерностях (трендах и цикличностях) в поведении данных параметров на протяжении последних пяти тысяч лет без учета индустриального периода, когда возможно влияние антропогенного фактора на изучаемые природные явления. Т. е. представленные варианты изменения температуры и ледовой обстановки в исследуемом регионе отображают “естественный” сценарий без учета возможного проявления техногенного воздействия на окружающую среду в будущем. Однако сопоставление результатов инструментальных измерений значений T и IF в период после 1850 г. с моделью их “естественного” поведения показывает тенденцию их выхода за верхний предел 95% доверительного интервала, что может свидетельствовать о наличии влияния антропогенного фактора на температуру и продолжительность безледного периода в сторону их увеличения (рис. 3 д, 4 е). Следует отметить, что по результатам реконструкций ледовых условий по материалам других станций морей Лаптевых и Восточно-Сибирского (рис. 1) также отмечено уменьшение ледовитости в последнее столетие [5, 6]. Особенно наглядно влияние индустриализации проявляется на температурной кривой, где превышение инструментально измеряемых показателей над “модельными” составляет около 0.5^оС (рис. 3 д). Учитывая, что прогноз продолжен от уровня современного состояния параметров, в нем учтены изменения, вызванные антропогенным влиянием за индустриальный период. Можно предполагать, что при сохранении антропогенного воздействия на климатические события в ближайшем будущем увеличение значений T и IF будет происходить более высокими темпами, чем отображено в прогнозных построениях.

ВЫВОДЫ

Ретроспективный спектральный анализ палеореконструкций температурного режима и ледовой обстановки в акватории Восточно-Сибирского моря за последние пять тысячелетий позволил, минуя сложное имитационное физико-математическое моделирование, построить эмпирические прогнозные модели, отображающие “естественный сценарий” динамики этих климатических явлений в ближайшие столетия без учета антропогенного фактора.

Сопоставление динамики изменения температуры приповерхностного воздуха и продолжительности безледного периода в Восточно-Сибирском море показывает синхронность в их поведении на протяжении предыдущих 5000 лет, что наиболее очевидным образом проявляется в ~1750-летней квазипериодичности. Коррелированность этих показателей, судя по результатам прогнозных построений, будет наблюдаться и в будущем. Длительность безледного периода в ближайшие столетия будет иметь непрерывную тенденцию к возрастанию, приближаясь к максимальным значениям, уже наблюдавшимся в интервале последних пяти тысячелетий. Температурный режим в исследуемом регионе предположительно также будет повышаться с последующим выполаживанием на уровне около 1.8^оС.

Проведенные исследования позволяют сделать вывод о наличии некоторого влияния на температурный режим и ледовую обстановку изучаемого региона антропогенного фактора в индустриальный период. Поскольку прогнозные построения отражают развитие данных природных явлений в будущем по “естественному сценарию”, не исключено, что продолжительность безледного периода и в большей степени температура воздуха за счет антропогенного воздействия будут возрастать более высокими темпами.

ИСТОЧНИКИ ФИНАНСИРОВАНИЯ

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 21-17-00081). Методика МКАД разрабатывалась при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках государственного задания ИГМ СО РАН (проект 122041400214-9).

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Цифровые данные и результаты прогноза можно запросить у авторов.

Об авторах

В. В. Бабич

Институт геологии и минералогии им. В. С. Соболева Сибирского отделения Российской Академии наук; Тихоокеанский океанологический институт им. В. И. Ильичева Дальневосточного отделения Российской Академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: vbabich@igm.nsc.ru
Россия, Новосибирск; Владивосток

А. С. Астахов

Тихоокеанский океанологический институт им. В. И. Ильичева Дальневосточного отделения Российской Академии наук

Email: astakhov@poi.dvo.ru
Россия, Владивосток

Список литературы

Дополнительные файлы