Jump to content

Гомогенизация (климат)

Гомогенизация в исследованиях климата означает устранение неклиматических изменений. Помимо изменений в самом климате , необработанные климатические записи также содержат неклиматические скачки и изменения, например, из-за переездов или изменений в приборах. Наиболее часто используемым принципом устранения этих неоднородностей является подход относительной гомогенизации, при котором станция- кандидат сравнивается с эталонным временным рядом, основанным на одной или нескольких соседних станциях. Кандидатская и опорная станции испытывают примерно одинаковый климат, поэтому неклиматические изменения, которые происходят только на одной станции, могут быть идентифицированы и устранены.

Климатические наблюдения

[ редактировать ]

Для изучения изменения и изменчивости климата необходимы длинные инструментальные климатические записи, но их лучше не использовать напрямую. Эти наборы данных имеют важное значение, поскольку они, среди прочего, являются основой для оценки тенденций в масштабе столетия или для изучения естественной (долговременной) изменчивости климата. Однако ценность этих наборов данных сильно зависит от однородности лежащих в их основе временных рядов. Однородные климатические данные – это такие, в которых изменения вызваны только изменениями погоды и климата. Длинные инструментальные записи редко, если вообще когда-либо, бывают однородными.

Результаты гомогенизации инструментальных данных западного климата показывают, что обнаруженные неоднородности в рядах средних температур происходят с частотой примерно 15–20 лет. [1] [2] [3] [4] [5] Следует иметь в виду, что большинство измерений проводились не специально для климатических целей, а скорее для удовлетворения потребностей прогнозирования погоды, сельского хозяйства и гидрологии. [6] Более того, типичный размер перерывов часто того же порядка, что и сигнал об изменении климата в ХХ веке. [1] [2] [3] [4] [5] Таким образом, неоднородности являются существенным источником неопределенности для оценки вековых тенденций и изменчивости в десятилетнем масштабе.

Если бы все неоднородности были бы чисто случайными возмущениями климатических данных, в совокупности их влияние на средний глобальный климатический сигнал было бы незначительным. Однако определенные изменения, характерные для определенных периодов и произошедшие на многих станциях, являются наиболее важными причинами, поскольку в совокупности могут привести к искусственным искажениям климатических трендов в крупных регионах. [3] [7] [8]

Причины неоднородностей

[ редактировать ]
Токио – пример городского острова тепла. Нормальная температура в Токио выше, чем в окрестностях.

Самая известная неоднородность – это эффект городского острова тепла . Температура в городах может быть выше, чем в сельской местности, особенно ночью. Таким образом, по мере роста городов можно ожидать, что температуры, измеряемые в городах, станут выше. С другой стороны, с появлением авиации многие метеорологические службы и, следовательно, их станции часто перемещались из городов в близлежащие, обычно более прохладные аэропорты. [9]

Внешний вид экрана Стивенсона

Другие неклиматические изменения могут быть вызваны изменениями в методах измерений. Метеорологические приборы обычно устанавливаются под экраном, защищающим их от прямых солнечных лучей и намокания. [10] В XIX веке перед окном на стене, выходящей на север, было принято использовать металлическую ширму. Однако здание может нагреть экран, что приведет к более высоким показаниям температуры. Когда эта проблема была осознана, экран Стивенсона появился , который обычно устанавливали в садах, вдали от зданий. Это по-прежнему наиболее типичный погодный экран с характерной двойной жалюзийной дверью и стенками для вентиляции. Исторические ширмы Монсури и Уайлдс использовались около 1900 года и открыты на север и вниз. Это улучшает вентиляцию, но было обнаружено, что инфракрасное излучение земли может влиять на результаты измерений в солнечные безветренные дни. Поэтому они больше не используются. В настоящее время все большее распространение получают автоматические метеостанции , позволяющие снизить трудозатраты; они защищают термометр множеством белых пластиковых конусов. [8] Это потребовало перехода от жидкостных и стеклянных термометров с ручной регистрацией к автоматическим термометрам электрического сопротивления, что снизило регистрируемые значения температуры в США. [2]

Неоднородностями страдают и другие климатические элементы. Количества осадков, наблюдавшиеся в ранний инструментальный период, примерно до 1900 г., необъективны и на 10% ниже, чем в настоящее время, поскольку Измерения осадков часто проводились на крыше. В то время на крышах устанавливались приборы, чтобы гарантировать, что прибор никогда не будет защищен от дождя, но позже выяснилось, что из-за турбулентного потока ветра на крышах некоторые капли дождя и особенно снежинки не попадали в дом. открытие. Поэтому измерения в настоящее время проводятся ближе к земле.

Другими типичными причинами неоднородностей являются изменение места измерения; многие наблюдения, особенно за осадками, проводятся волонтерами в своем саду или на рабочем месте. Часто невозможно избежать изменений в окружающей среде, например, изменений в растительности, уплотнения поверхности земли , а также теплых и укрывающих зданий поблизости. Также произошли изменения в процедурах измерения, например, в способе расчета средней дневной температуры (с помощью минимальной и максимальной температуры, или путем усреднения по 3 или 4 показаниям в день, или на основе 10-минутных данных). Также изменения времен наблюдения могут привести к неоднородностям. Недавний обзор Тревина сосредоточился на причинах неоднородностей. [9]

Неоднородности не всегда являются ошибками. Наиболее отчетливо это видно на станциях, пострадавших от потепления из-за эффекта городского острова тепла. С точки зрения глобального потепления такие локальные эффекты нежелательны, но для изучения влияния климата на здоровье такие измерения вполне подходят. Другие неоднородности обусловлены компромиссами между вентиляцией и защитой от солнца и намокания при проектировании укрытия от непогоды. Попытка уменьшить один тип ошибок (для определенных погодных условий) в проекте часто приводит к увеличению количества ошибок из-за других факторов. Метеорологические измерения в лаборатории не проводятся. Небольшие ошибки неизбежны и могут не иметь значения для метеорологических целей, но если такая ошибка изменится, она вполне может стать неоднородностью для климатологии.

Гомогенизация

[ редактировать ]

Для достоверного изучения реального развития климата необходимо устранить неклиматические изменения. Дата изменения часто документируется (так называемые метаданные: данные о данных), но не всегда. Метаданные часто доступны только на местном языке. В лучшем случае — параллельные измерения на исходной и новой установке в течение нескольких лет. [11] Это рекомендации ВМО ( Всемирной Метеорологической Организации ), но параллельные измерения, к сожалению, проводятся не очень часто, хотя бы потому, что причина остановки исходного измерения заранее не известна, но, вероятно, чаще всего в целях экономии. Проводя параллельные измерения с помощью копий исторических инструментов, экранов и т. д., некоторые из этих неоднородностей можно изучать и сегодня.

Одним из способов изучения влияния изменений в методах измерения является проведение одновременных измерений с использованием исторических и текущих инструментов, процедур или экранов. На этом снимке показаны три метеорологических убежища рядом друг с другом в Мурсии (Испания). Крайнее правое укрытие представляет собой копию ширмы Монсури, которая использовалась в Испании и многих европейских странах в конце 19 - начале 20 века. Посередине экран Стивенсона, оснащенный автоматическими датчиками. Крайний слева экран Стивенсона, оснащенный обычными метеорологическими приборами.

Поскольку вы никогда не уверены в том, что ваши метаданные (история станции) полны, всегда следует также применять статистическую гомогенизацию. Наиболее часто используемый статистический принцип для обнаружения и устранения последствий искусственных изменений — это относительная гомогенизация, которая предполагает, что близлежащие станции подвергаются почти одному и тому же климатическому сигналу и, таким образом, различия между соседними станциями могут быть использованы для обнаружения неоднородностей. [12] Глядя на разницу временных рядов, можно исключить межгодовую изменчивость климата, а также региональные климатические тенденции. В таком временном ряду различий можно легко обнаружить явный и устойчивый скачок, например, на 1 °C, который может быть обусловлен только изменениями условий измерения.

Если в разностном временном ряду и есть скачок (обрыв), то еще не ясно, к какой из двух станций он принадлежит. Более того, временные ряды обычно имеют более одного скачка. Эти две особенности делают статистическую гомогенизацию сложной и красивой статистической задачей. Алгоритмы гомогенизации обычно различаются тем, как они пытаются решить эти две фундаментальные проблемы. [13]

В прошлом было принято вычислять составной эталонный временной ряд, рассчитанный по множеству близлежащих станций, сравнивать этот эталонный вариант с рядом-кандидатом и предполагать, что любые обнаруженные скачки обусловлены рядом-кандидатом. [14] Последнее предположение работает, поскольку при использовании нескольких станций в качестве эталона влияние неоднородностей на эталон значительно снижается. Однако современные алгоритмы больше не предполагают, что ссылка является однородной, и таким образом можно достичь лучших результатов. Есть два основных способа сделать это. Вы можете вычислить несколько составных эталонных временных рядов на основе подмножеств окружающих станций, а также проверить эти эталонные данные на однородность. [15] Альтернативно, вы можете использовать только пары станций и, сравнивая все пары друг с другом, определить, на какой станции скорее всего произошел обрыв. [4] Если в 1950 г. произошел разрыв в паре A&B и B&C, но не в A&C, то разрыв вероятен на станции B; при наличии большего количества пар такой вывод можно сделать с большей уверенностью.

Если во временном ряду имеется несколько разрывов, количество комбинаций легко становится очень большим, и перепробовать их все становится невозможно. Например, при пяти разрывах ( k =5) за 100 лет годовых данных ( n =100) количество комбинаций составит около 100. 5 =10 10 или 10 миллиардов. Эту проблему иногда решают итеративно/иерархически: сначала ищут самый большой скачок, а затем повторяют поиск в обоих подразделах, пока они не станут слишком маленькими. Это не всегда дает хорошие результаты. Прямой путь решения проблемы — эффективный метод оптимизации, называемый динамическим программированием .

Иногда в том же климатическом регионе нет других станций. В этом случае иногда применяется абсолютная гомогенизация и выявляются неоднородности во временном ряду одной станции. Если в определенную дату имеется явный и большой разрыв, возможно, его удастся скорректировать, но меньшие скачки и постепенно возникающие неоднородности (городской остров тепла или растущая растительность) невозможно отличить от реальной природной изменчивости и изменения климата. Данные, гомогенизированные таким образом, не имеют ожидаемого качества, и их следует использовать с большой осторожностью.

Неоднородности в климатических данных

[ редактировать ]

Путем гомогенизации наборов климатических данных было обнаружено, что иногда неоднородности могут вызывать искаженные тенденции в необработанных данных; что гомогенизация необходима для получения надежных региональных или глобальных тенденций. Например, для Большого Альпийского региона было обнаружено смещение тренда температуры между 1870-ми и 1980-ми годами на полградуса, что было связано с уменьшением урбанизации сети и систематическими изменениями времени наблюдений. [16] Записи осадков раннего инструментального периода смещены на -10% из-за систематической более высокой установки датчиков в то время. [17] Другими возможными источниками систематических ошибок являются новые типы укрытий от непогоды. [3] [18] переход от жидкостных и стеклянных термометров к термометрам электрического сопротивления, [2] а также тенденция замены наблюдателей автоматическими метеостанциями, [8] эффект городского острова тепла и перевод многих городских станций в аэропорты. [9]

Более того, показано, что современные алгоритмы относительной гомогенизации, разработанные для работы с неоднородным эталоном, работают лучше всего. Исследование (из EGU) показало, что автоматические алгоритмы могут работать так же хорошо, как и ручные. [13]

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б Ауэр, И., Р. Бом, А. Юркович, В. Липа, А. Орлик, Р. Поцманн, В. Шонер, М. Унгерсбок, К. Матулла, П. Джонс, Д. Эфтимиадис, М. Брунетти, Т. Нанни, К. Бриффа, М. Могери, Л. Меркалли, О. Местре и др. «HISTALP - Исторические инструментальные климатологические приземные временные ряды Большого Альпийского региона». Межд. Дж. Климатол. , 27, стр. 17-46, два : 10.1002/joc.1377 , 2007.
  2. ^ Перейти обратно: а б с д Менне, М.Дж., Уильямс, К.Н. младший, и Вос, Р.С.: «Ежемесячные данные о температуре исторической климатологической сети США, версия 2». Бык. Являюсь. Метеорол. Соц. , 90, (7), 993-1007, дои : 10.1175/2008BAMS2613.1 , 2009.
  3. ^ Перейти обратно: а б с д Брунетти М., Могери М., Монти Ф. и Нанни Т.: Изменчивость температуры и осадков в Италии за последние два столетия на основе гомогенизированных инструментальных временных рядов. Международный журнал климатологии , 26, стр. 345–381, два : 10.1002/joc.1251 , 2006.
  4. ^ Перейти обратно: а б с Кауссинус Х. и Местре О.: «Обнаружение и коррекция искусственных сдвигов в климатических рядах». Журнал Королевского статистического общества : Серия C (Прикладная статистика) , 53 (3), 405-425, doi : 10.1111/j.1467-9876.2004.05155.x , 2004.
  5. ^ Перейти обратно: а б Делла-Марта, П.М., Коллинз, Д., и Браганса, К.: «Обновление высококачественного набора данных о годовой температуре Австралии». австр. Метеор. Маг. , 53, 277–292, 2004.
  6. ^ Уильямс, К.Н. младший, Менн, М.Дж., Торн, П.В. «Сравнительный анализ эффективности парной гомогенизации приземных температур в Соединенных Штатах. Журнал геофизических исследований-Атмосферы», 117, D5, два : 10.1029/2011JD016761 , 2012.
  7. ^ Менне, М.Дж., Уильямс, К.Н. младший и Палецки М.А.: «О надежности рекордов приземной температуры в США». Дж. Геофиз. Рез. Атмосфера. , 115, нет. Д11108, дои : 10.1029/ , 2010.
  8. ^ Перейти обратно: а б с Бегерт М., Шлегель Т. и Кирххофер В.: «Однородные ряды температур и осадков в Швейцарии с 1864 по 2000 год». Межд. Дж. Климатол. , doi : 10.1002/joc.1118 , 25, 65–80, 2005.
  9. ^ Перейти обратно: а б с Тревин, Б.: «Влияние воздействия, приборов и практики наблюдения на измерения температуры суши». ПРОВОДА Клим. Смена , 1, 490–506, дои : 10.1002/wcc.46 , 2010.
  10. ^ Меулен, ван дер, Дж. П. и Т. Брандсма. «Взаимное сравнение показаний термометров в Де Билте (Нидерланды), часть I: Понимание разницы температур в зависимости от погоды». Межд. Дж. Климатол. , doi : 10.1002/joc.1531 , 28, 371-387, 2008.
  11. ^ Агилар Э., Ауэр И., Брюне М., Петерсон Т.К. и Виринга Дж.: Рекомендации по климатическим метаданным и гомогенизации . Всемирная метеорологическая организация, WMO-TD № 1186, WCDMP № 53, Женева, Швейцария, 55 стр., 2003 г.
  12. ^ Конрад В. и Поллак К.: Методы климатологии . Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс, 459 стр., 1950.
  13. ^ Перейти обратно: а б Венема, В., О. Местре, Э. Агилар, И. Ауэр, Х. А. Гихарро, П. Домонкос, Г. Вертачник, Т. Сентимрей, П. Степанек, П. Заградничек, Ж. Виарре, Г. Мюллер-Вестермайер, М. Лакатос, К. Н. Уильямс, М.Дж. Менне, Р. Линдау, Д. Расол, Э. Рустемайер, К. Колокитас, Т. Маринова, Л. Андресен, Ф. Акуотта, С. Фратианни, С. Шеваль, М. Кланкар, М. Брунетти, Ч. Грубер, М. Прохом Дюран, Т. Ликсо, П. Стивен, Т. Огонь. «Бенчмаркинг алгоритмов гомогенизации ежемесячных данных» . Климат прошлого , 8 , 89-115, два : 10.5194/cp-8-89-2012 , 2012.
  14. ^ Александерссон, А.: «Тест на однородность, примененный к данным об осадках». Дж. Климатол. , doi : 10.1002/joc.3370060607 , 6, 661-675, 1986.
  15. ^ Сентимрей, Т.: «Множественный анализ серий для гомогенизации (MASH)». Материалы второго семинара по гомогенизации приземных климатологических данных , Будапешт, Венгрия; ВМО, WCDMP-No. 41, 27–46, 1999.
  16. ^ Бём Р., Ауэр И., Брунетти М., Моугери М., Нанни Т. и Шёнер В.: «Региональная изменчивость температуры в Европейских Альпах 1760–1998 гг. На основе гомогенизированных инструментальных временных рядов». Международный журнал климатологии , doi : 10.1002/joc.689 , 21, стр. 1779–1801, 2001.
  17. ^ Ауэр И, Бём Р., Юркович А., Орлик А., Поцманн Р., Шенер В. и др.: Новый набор инструментальных данных об осадках для Большого Альпийского региона за период 1800–2002 гг. Международный журнал климатологии, doi : 10.1002/joc.1135 , 25, 139–166, 2005.
  18. ^ Брюне М., Асин Дж., Сигро Дж., Банон М., Гарсия Ф., Агилар Э., Эстебан Паленсуэла Дж., Петерсон Т.С. и Джонс П.: «Минимизация отклонения экрана от температуры воздуха в древнем Западном Средиземноморье записи: исследовательский статистический анализ». Int. J. Climatol. , дои : 10.1002/joc.2192 , 2010.
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 1ce32206f8ed66f4c62a1add5af00ff8__1634577060
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/1c/f8/1ce32206f8ed66f4c62a1add5af00ff8.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Homogenization (climate) - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)