Аналіз та прогноз природних складових сучасної просторово-часової мінливості ландшафтних комплексів рівнинної України

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОДЕСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМ. І. І. МЕЧНІКОВА

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття вченого ступеня

доктора географічних наук

Аналіз та прогноз природних складових сучасної просторово-часової мінливості ландшафтних комплексів рівнинної України

11.00.01 - Фізична географія, геофізика та геохімія ландшафтів

Холопцев ОЛЕКСАНДР ВАДИМОВИЧ

ОДЕСА- 2010

Дисертація є рукописом

Робота є виконаною на кафедрі фізичної географії та природокористування Одеського національного університету імені І. І. Мечнікова

Науковий консультант: доктор географічних наук, професор

ШУЙСЬКИЙ Юрій Дмитрович,

Одеський національний університет

ім. І. І. Мечникова, завідувач кафедри

фізичної географії та природокористування.

Офіційні опоненти: доктор географічних наук , професор

ПОЛЬОВИЙ Анатолій Миколаєвич,

Одеський національний екологічний Університет, завідувач кафедри

Агрокліматології доктор географічних наук, професор ВИШНЕВСЬКИЙ Віктор Іванович,

Київський славістичний університет,

завідувач науково-методичним відділом доктор географічних наук, професор;

НЄКОС Володимир Юхимович,

Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна,

декан екологічного факультету.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми визначається всебічними змінами ландшафтних комплексів планети, що відбуваються у сучасному періоді внаслідок активізації природних процесів, а також посилення антропогенних чинників, що впливають на них. Ці зміни все суттєвіше знижують безпеку життя населення, стійкість екосистем, та дестабілізують розвиток економіки. Тому проблема удосконалення методів їх моделювання та прогнозування привертає все більшу увагу не тільки географів та ландшафтознавців, але й фахівців у багатьох галузях економіки. Її вирішення є найбільш актуальним і разом з тим складним відносно сучасної динаміки ландшафтних комплексів рівнинних регіонів, де сконцентрована більша частина населення світу, а вплив антропогенних чинників є найбільш потужним.

Одним з таких регіонів є частина території сучасної України, яка розташована у межах Східно-Європейської рівнини (Шищенко П.Г., Маринич О.М.), що розглядається далі як Рівнинна Україна.

Незважаючи на те, що уявлення про ландшафти, як про складні, просторово упорядковані системи, розвиваються з початку другої половини ХХ сторіччя (П.Г. Шищенко, В.М. Пащенко, Ю.Г. Пузаченко, В.М. Пєтлін, В.А. Боков, М.Д. Гродзинський, Г.И. Швебс, М.А. Солнцев, К.Г. Раман, О.Ю. Ретеюм, Г. Хаазе, Я. Демен, В.Н. Преображенський, В.Б. Сочава, Н.Л. Беручашвілі, К.Н. Дьяконов, Д.И. Люри та ін.), на даний момент вони залишаються переважно якісними. Можливості використання при моделюванні та прогнозуванні природних складових їх динаміки методів теорії складних динамічних систем (А.Г. Івахненко,У.Р. Ешбі, А.М. Ляпунов, Е.П. Попов, Р. Беллман, Н. Винер, В.С. Пугачов, Р. Калман, В.В. Солодовников та ін.) є дослідженими недостатньо. Як результат, ефективність існуючих моделей та прогнозів згаданих процесів не завжди задовольняла потреби практики.

Однією з головних причин цього є недостатня дослідженість властивостей природних чинників процесів, що вивчаються. Як свідчать результати досліджень особливостей формування ландшафтних комплексів світу у голоцені (А.И. Воєйков, И.П. Герасимов, К.К. Марков, Л.С. Берг, Ч. Брукс, М.И. Нейштадт, А.А. Григорьев, А.С. Монин, И.Г. Авенариус, Л.Г. Безусько, М.Ф. Веклич, И.И. Борзенкова, Т.А. Серебряная, А.А. Величко, К.Я. Кондратьєв, Ж.М. Матвіїшина, Н.П. Герасименко та ін.), до таких чинників завжди належала їх взаємодія з сонячною радіацією та атмосферою, через яку на них впливали процеси у всіх інших компонентах геосфери.

За змінами деяких характеристик ландшафтних комплексів у минулому відбувались спостереження, тому моделювання та прогнозування цих процесів є можливим. До них належать характеристики взаємодії атмосфери з ландшафтними комплексами (далі ХВАЛК).

Зміни ХВАЛК здатні викликати динаміку інших характеристик ландшафтних комплексів. Незважаючи на це, можливості їх моделювання та прогнозування, з урахуванням відповідних статистичних властивостей, є дослідженими недостатньо, а антропогенні впливи на ландшафти не завжди призводять до бажаних результатів.

Тому удосконалення методів моделювання та прогнозування природних складових сучасної просторово-часової мінливості ХВАЛК, що відповідають тим чи іншим ландшафтним комплексам Рівнинної України, є актуальною проблемою фізичної географії та геофізики ландшафтів.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконана на фактичному матеріалі, що був отриманий автором під час розробки держбюджетних тем: “Фізико-географічне дослідження природи узбережжя Чорного моря між гирлами Дунаю та Дністра” (№ державної реєстрації 0108U010014); “Метеоумови і стан геобіоценозу як чинники фізико-хімічного складу міського аерозолю” (№ державної реєстрації 0105U009116); “Дослідження вразливості секторів економіки до змін клімату та визначення адаптаційних заходів” (№ державної реєстрації 0109U006482).

Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є розробка математичних моделей та прогнозів природних складових просторово-часової мінливості ХВАЛК для ландшафтних комплексів Рівнинної України. Основними задачами дослідження є наступні:

-експертний пошук і наукова систематизація масиву необхідної інформації; аналіз сучасних уявлень про закономірності просторово-часової мінливості ХВАЛК та інших характеристик ландшафтних комплексів Рівнинної України;

- дослідження статистичних властивостей та тенденцій міжрічних змін характеристик ландшафтних комплексів, які розглядаються;

- визначення серед деяких глобальних та великомасштабних процесів у кліматичній системі планети суттєвих чинників міжрічних змін характеристик, що вивчаються;

- розробка методики моделювання та ідентифікація математичних моделей природних складових просторово-часової мінливості ХВАЛК для всіх ландшафтних областей Рівнинної України;

- розробка прогнозів сучасної динаміки ХВАЛК для різних ландшафтних областей Рівнинної України, а також аналіз їх систематичних і абсолютних похибок при різних запередженнях;

- розробка узагальненої математичної моделі природних складових просторово-часової мінливості характеристик ландшафтних комплексів Рівнинної України, що мають різну інерційність.

Об`єкт дослідження - ландшафтні комплекси Рівнинної України, компонентами яких є її ландшафтні області.

Предмет дослідження - природні складові сучасної просторово-часової мінливості ландшафтних комплексів Рівнинної України та їх прогнози.

Методи дослідження були обрані ті, що забезпечували досягнення мети та виконання задач роботи. До них належали методи систематизації та аналізу емпіричної інформації: системний, математичний (зокрема, його складові: статистичний, спектральний та кореляційний), порівняльно-географічний, історичний, генетичний, картометричний, кількісний, метод моделювання, а також методи отримання нових знань за допомогою знань, що були здобуті раніше: дедукції, концептуального моделювання, а також інтерполяції, згідно методу тріангуляції Делоне.

При ідентифікації математичних моделей процесів, що вивчались, використана числова процедура пошуку безумовного глобального екстремуму, на етапах якої вжиті метод випадкового пошуку та перебору в обмеженій, кінцевій сукупності елементів.

Для встановлення адекватності розроблених моделей використовані методи теорії статистичних висновків (Ш. Закс). Суттєвість кореляційних зв`язків між процесами встановлювалась за допомогою критерію Стьюдента (В.І. Крутов, В.В. Попов, М. Дж. Кендал, А. Стюарт, Г. Крамер).

В роботі аналізуються наступні масиви емпіричної інформації:

- ряди IPCC (середньомісячні (пересічномісячні) значення аномалії середньої температури приземного шару атмосфери над Північною та Південною півкулею за період з 1856-го по 2006 р.);

- ряди середньомісячних (пересічномісячних) значень чисел Вольфа за період з 1749-го по 2006 р. з Інтернет-сайту Пулковської державної астрономічної обсерваторії (www.gao.spb.ru/database/esai);

- ряди середньомісячних (пересічномісячних) значень температури, відносної вологості повітря, швидкості вітру у приземному шарі атмосфери та місячних сум атмосферних опадів для реперних кліматичних станцій на території Східної Європи за період з початку інструментальних спостережень по 2009 рік, з метеорологічних архівів України та Інтернет-сайтів: www.tutiempo.net/en/Climate, www.ncdc.noaa.gov, www.dss.ucar.edu/datacets/ds570.0, а також www.termokarelia.ru;

- карти розподілів над територією планети ЗВО за період з 1979-го по 2006 рік, отримані за допомогою штучних супутників Землі SCIAMACHY (TOSOMI), OMI (NASA), EP (TOMS), що представлені на Інтернет-сайті WOUDС ( www.woudc.org);

- ряди середньомісячних значень індексу Північноатлантичного коливання з Інтернет-сайту www.ncdc.noaa.gov;

- ряди середньорічних та середньомісячних витрат Дніпра та деяких інших рік України на ряді створів, за весь період спостережень, з літературних джерел, а також інформація з сайту Державного комітету України по водному господарству (www.scwm.gov.ua);

- ряди валових обягів урожаю зернових культур зі статистичних збірок України та інформація з сайту Державного комітету статистики України (www.ukrstat.gov.ua) та сайту Міністерства аграрної політики України (www.minagro.gov.ua).

Наукова новизна отриманих результатів визначається тим, що у роботі досліджені природні складові сучасної динаміки деяких ХВАЛК Рівнинної України, серед яких характеристики:

а) приземного шару атмосфери: -середньорічні (пересічнорічні) та середньомісячні (пересічномісячні) значення температури, відносної вологості його повітря, швидкості вітру, річні та місячні суми атмосферних опадів;

б) водних об'єктів: -середньорічні (пересічнорічні) та середньомісячні (пересічномісячні) значення рівней поверхонь водойм, а також витрат рік;

в) фітоценозів: -загальні обсяги врожаю тих чи інших сільськогосподарських культур у регіонах України та питомі біомаси тої чи іншої популяції природної рослинності, що відповідають ним;

г) грунтів: -енерговитрати на ґрунтоутворення;

д) комплексні: -річні значення радіаційного балансу, радіаційного коефіцієнту сухості, середньорічні (пересічнорічні) та середньомісячні (пересічномісячні) значення загального вмісту озону (ЗВО);

розроблені математичні моделі змін ХВАЛК, їх прогнози, а також, як результат їх узагальнення, запропонована модель динаміки будь-яких інших характеристик ландшафтних комплексів.

Провідними елементами наукової новизни є :

- розроблена методика оцінки значень ХВАЛК, що відповідають будь-якій ландшафтній області Рівнинної України, з використанням результатів безпосередніх спостережень відповідних процесів в окремих пунктах на території Південно-Східної Європи, що враховує особливості її рельєфу;

- визначені статистичні властивості та тенденції міжрічних змін ХВАЛК, що спостерігались на територіях кожної з ландшафтних областей Рівнинної України на часових інтервалах різної тривалості, у тому числі - при сучасному потеплінні клімату;

- запропоновані в роботі математичні моделі сучасної динаміки характеристик приземного та озонового шарів атмосфери, що відповідають кожній ландшафтній області Рівнинної України, а також її прогнози;

- результати дослідження статистичних зв'язків глобальних та великомасштабних процесів у кліматичній системі планети, а також регіональних процесів на територіях тих чи інших ландшафтних областей Рівнинної України з міжрічними змінами відповідних ХВАЛК;

- прогнози міжрічних змін глобальних та великомасштабних процесів у кліматичній системі планети, що належать до суттєвих чинників ХВАЛК;

- математичні моделі та прогнози міжрічних змін таких ХВАЛК, як середньорічні витрати рік Дніпро, Дунай, Дністер, Десна та Сож на деяких створах, середньомісячні витрати ріки Горинь (створ Оженін), валові збори урожаю зернових культур, енерговитрати на ґрунтоутворення та радіаційний коефіцієнт сухості на територіях всіх регіонів України;

- узагальнена математична модель природних складових просторово-часової мінливості характеристик ландшафтних комплексів Рівнинної України, що мають різну інерційність.

Практичне значення отриманих результатів доцільно розглядати у трьох основних аспектах - науковому, прикладному та освітньому.

Наукове значення отриманих результатів визначається тим, що вони являють собою теоретичне узагальнення і нове розв'язання фундаментальної наукової проблеми, яке визначається розробкою узагальненої математичної моделі природних складових сучасної динаміки характеристик ландшафтних комплексів Рівнинної України, яка є придатною для прогнозування їх подальшого розвитку. Запропонований підхід до її вирішення дозволив суттєво поширити та удосконалити арсенал кількісних методів фізико-географічних досліджень та обґрунтовава можливості використання у них методів теорії лінійних динамічних систем, теорії керування, та багатьох інших сучасних кількісних наукових теорій. Особливості розроблених методик інтерполяції, моделювання та прогнозування свідчать про доцільність та можливість їх ефективного впровадження також при дослідженнях багатьох інших фізико-географічних обєктів, інформація про стан яких може бути отримана лише у деяких пунктах спостереження.

Прикладне значення отриманих результатів визначається можливістю їх використання при моделюванні і прогнозуванні динаміки природних та антропогенних процесів на територіях будь-яких ландшафтних областей Рівнинної України, у тому числі - під час розробки заходів щодо підвищення безпеки їх населення, а також сталості розвитку їх економіки та екосистем.

Розроблені методики та комп'ютерні програми можуть бути застосовані також в сільському господарстві, будівництві, інших галузях науки та техніки, де необхідно здійснювати розв'язання відповідних задач, а процеси мають аналогічні статистичні властивості.

Освітній аспект визначається використанням отриманих матеріалів досліджень, їх результатів та висновків під час викладання вузівських курсів за такими дисциплінами, як “Метеорологія та кліматологія”, “Ландшафтна екологія”, “Ґрунтознавство”, “Техно- та урбоекологія”, “Географія України”, “Фізична географія материків та океанів”. Згадані результати ураховані при підготовці текстів лекцій, методичних та навчальних посібників, проведення практик на кафедрі прикладної екології та охорони праці Севастопольського національного технічного університету. Вони можуть бути використані також на географічних та екологічних кафедрах інших вузів України та інших держав.

Особистий внесок автора. Головні результати дисертаційної роботи отримані особисто автором, який здійснив усі етапи роботи над дисертацією. Це дозволило йому розробити математичні моделі та прогнози природних складових сучасної динаміки характеристик ландшафтних комплексів Рівнинної України, що вивчались, а також запропонувати узагальнену модель змін будь-яких інших їх характеристик. Ця модель аналогічна тим, що використовуються при моделюванні реакцій складних систем на зовнішні впливи в теорії лінійних динамічних систем, теорії керування, теорії катастроф та теорії зв'язку. Внаслідок цього апарат та висновки згаданих теорій можуть застосовуватися при моделюванні та прогнозуванні динаміки подібних характеристик ландшафтів.

Автором особисто:

- розроблена методика оцінки регіональних ХВАЛК, що відповідають територіям усіх ландшафтних комплексів Рівнинної України, з урахуванням особливостей їх рельєфу та наявних результатів місцевих спостережень, яка є подальшим розвитком метода тріангуляції Делоне та характеризується суттєво більшою, у порівнянні з прототипом, точністю вирішення цієї задачі;

- досліджені статистичні властивості та сучасні тенденції міжрічних змін ХВАЛК, що відповідають різним ландшафтних комплексам Рівнинної України;

- визначені глобальні, великомасштабні та регіональні процеси, впливи яких на міжрічну динаміку ХВАЛК, що відповідають всім ландшафтним областям Рівнинної України, у період сучасного потепління клімату були статистично суттєвими; досліджені особливості деяких реакцій ландшафтних комплексів на їх дії, що визначаються на різних часових інтервалах спостереження;

- ідентифіковані авторегресійні та регресійні математичні моделі ХВАЛК і їх суттєвих глобальних та великомасштабних чинників для всіх ландшафтних областей, що вивчаються, також досліджені можливості використання цих моделей при прогнозуванні;

- з використанням відповідних моделей ХВАЛК здійснено прогнозування міжрічних змін середньорічних витрат води рік Дніпро, Дунай, Дністер, Десна та Сож на деяких створах, середньомісячних витрат води річки Горинь (створ Оженин), а також валових зборів урожаю зернових сільськогосподарських культур на територіях усіх регіонів України;

- оцінені природні складові змін характеристик грунтів та меридіанальних зсувів різних ділянок меж ландшафтних зон Рівнинної України, що відповідають особливостям сучасної динаміки енерговитрат на грунтоутворення, радіаційного коефіцієнту сухості на територіях її ландшафтних комплексів.

Всі нові наукові положення та висновки, які сформульовані у дисертації, належать особисто автору дисертації.

Апробація результатів дисертації виконувалась за трьома провідними напрямками:

- у навчальному процесі для студентів спеціальності “екологія та охорона навколишнього середовища” та всіх географічних спеціальностей;

- у публікаціях різного рівня визнання;

- наукових збірках праць і тез доповідей наукових конференцій, на яких проходили та обговорювались наукові доповіді автора. Основні положення, результати та висновки дисертації доповідались на 23 наукових конференціях. Найважливішими з них були: ІІ сесія Російського акустичного товариства (Москва, 1993); IV Міжнародний симпозіум з космічних наук та технологій “Україна - Росія - Китай” (Київ, 1996); Міжнародна науково-технічна конференція “Фундаментальні та прикладні проблеми моніторингу та прогнозу стихійних лих” (Севастополь, 1998, 1999, 2000, 2002); Міжнародна науково-практична конференція “Екологічні проблеми Чорного моря” (Одеса, 2005, 2006, 2007); ХІV Міжнародна науково-практична конференція “Екологія та здоров'я людини. Охорона повітряного та водного басейнів” (Щолкіне, АР Крим, 2006 ); ХІ Всеукраїнська конференція “Проблеми охорони праці та техногенно-екологічної безпеки”(Севастополь, 2006); IV Міжнародна науково-практична конференція “Актуальні питання та організаційно-правові основи співробітництва України та КНР у сфері високих технологій” (Київ, 2007); Міжнародна науково-практична конференція пам'яті акад. Г. І. Танфільєва (Одеса, 2007); ІІ Міжнародна науково-практична конференція “Проблеми прогнозування та попередження надзвичайних ситуацій природного, природно-техногенного та техногенного походження” (Одеса, 2009); Міжнародна науково-практична конференція пам'яті акад. Швебса (Одеса, 2009); Міжнародна наукова конференція “2^ND Integrated Land Ecosystem-Atmosphere Processes Study Science (ILEAPS) Conference” (24-28 August 2009, Melbourne, Australia). Семінар-нарада “Морські береги України” 14-15.09. 2009.(п. м. т. Кицивелі).

Публікації. За матеріалами дисертації автором опубліковано 77 наукові роботи, з яких 39 - у співавторстві, 41 стаття - у фахових виданнях, рекомендованих ВАК України, у “Матеріалах” конференцій -12 статей.

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, 7 розділів, висновків та додатків. Обсяг тексту дорівнює 236 сторінці. Робота містить 188 ілюстрацій (графіки, схеми) та 35 таблиць. Список цитованої літератури налічує 546 найменувань.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

Розділ 1. Взаємодія ландшафтних комплексів з атмосферою та їх динаміка.

Просторово-часова мінливість ландшафтної оболонки планети на всіх етапах еволюції суттєво впливала на розвиток будь-яких видів живої матерії, що існували (В.І. Вернадський, 1938; Я. Демен, 1971; Р. Уиттекер, 1980; В.А. Боков, 1982; А.Д. Арманд, 1988; А.М. Грин, 1991, Я.П. Дідух, 2009), розвиток етносів та цивілізацій (Л.Н. Гумільов, 1972). У сучасному періоді вони залишаються одними з головних чинників умов господарювання, а також екологічного стану багатьох регіонів планети. Тому їх закономірності завжди викликали великий інтерес у суспільстві та досліджувались з використанням методів багатьох природничих наук.

Необхідною умовою зменшення екологічних та економічних втрат, які обумовлені природними та антропогенними впливами на ландшафти, є підвищення ефективності методик моделювання та прогнозування їх наслідків, що передбачє встановлення основних закономірностей їх розвитку. Одними з головних чинників формування більшості сучасних ландшафтних комплексів (М.Ф. Векліч, Ж.М. Матвіїшина) завжди були різноманітні метеорологічні процеси. Саме вони викликали зміни характеристик приземного шару атмосфери (М.А. Боголепов, 1923; М.І. Будико, 1984; А.А. Борисов, 1973; В.М. Волощук, 1998; С.Г. Бойченко, 2001; С.М. Степанєнко, 2002; В.М. Бабіченко, 2003; В.Ф. Мартазинова, 2007; Є.П. Школьний, 2009; А.М. Польовий, 1992), фітоценозів (В.С. Ткаченко, 2004; І.М. Григора та В.А. Соломаха, 2005; Я.П. Дідух, 2009 та ін.), водних об'єктів (В.І. Вишневський, А.М.Заводцова, 2009). Зміни цих малоінерційних компонентів ландшафтів викликали відповідну динаміку характеристик грунтів (В.В. Докучаєв, 1883; И.С. Коржинський, 1887; П.С. Коссович, 1911; К.Д. Глінка, 1927; С.А. Захаров, 1931; А.А. Роде, 1947; Г. Ієнні, 1948; Г. Кубієна, 1948; В.Р. Волобуєв, 1953; Ф. Дюшофур, 1970; В.А. Ковда, 1973; В.А. Таргульян, 1976; Н.А. Караваєва, 1982; А.Н. Генадієв, 1990; И.В. Іванов, 1992; Г.В. Добровольський, 2004; В.П. Золотун, 1974; А.Л. Александровський, 2005 та ін.), рельєфу (Палієнко В.П., 2009; Герасименко Н.П., 2009; Пазинич В.Г., 1999), а також розташування їх меж (Мильков,1982; А.Д. Арманд, 1988). Внаслідок цього суттєвими чинниками розвитку ландшафтних комплексів при його моделюванні та прогнозуванні є відповідні ХВАЛК, а поглиблення уявлень про особливості їх просторово-часової мінливості є необхідною умовою підвищення їх ефективності.

Визначені природні процеси, глобальні (позаземні та ендогенні), великомасштабні (посилення парникового ефекту, потепління у Арктиці, зміни щільності та солоності вод поверхневого шару Північної Атлантики та баричного поля у Північноатлантичному регіоні), що викликають просторово-часову мінливість ХВАЛК (G.T.Walker, E.W.Bliss, 1932; А.С. Монин,1969; С.А. Китайгородский, 1970; И.В. Максимов, 1971; Э. Пальмен, 1973; Д. Гарвей, 1982; К.Т. Логвинов, 1987; Ф.Д. Джоунс и Е.М.Л. Уигли, 1990; В.М. Волощук, 1997; С.Г. Бойченко, 2000; В.Ф. Мартазінова, 2001; Е.С. Нестеров, 2000; А.Б. Полонский, 2002; Г.И. Марчук, 2003; Е.Н. Воскресенская, 2003; В.С. Барабанов, 2004, Gagosian R, 2008, C. Wang, S. Dong, E. Munoz, 2009 та ін.), які викликають зміни ХВАЛК.

Формуванню сучасних уявлень про розвиток ландшафтів сприяли результати археологічних (Т.С. Пассєк, 1955; Збенович, 1976; Патокова, 1979; И.Т. Черняков, 1985; Довженко, 1989; Яровий, 2000 та ін), історичних (Н.К. Аниксюткин, 1987; Л.Н. Гумільов, 1972; В.А. Сафронов, 1989; В.П. Кліменко, 1998 та ін.), палінологічних та палеонтологічних досліджень (В.П. Гринчук, 1950; В. Динесман, 1976; А.Т. Артюшенко, 1987; О.В. Смірнова та А.С.Турубанова, 2003 та ін.). Результати згаданих досліджень склали основу вітчизняної школи ландшафтознавства (П.Г. Шищєнко, 1999; В.М. Пащенко, 1993; М.Д. Гродзинський, 2005; Ю.Г. Пузаченко, 1997; В.М. Пєтлін, 2004; В.А. Боков, 1993; Г.И. Швебс, 1986). Вони також сприяли розвитку уявлень про ландшафти як складні системи (Ф.Н. Мільков, 1964; В.Б. Сочава, 1978; К.Г. Раман, 1972; Г. Хаазе, 1976; Я. Демен, 1977; О.Ю. Ретеюм, 1977; М.А. Солнцев, 1981; К.Н. Дьяконов, 1988; В.Н. Преображенський, 1988 А.Д. Арманд, 1988; Н.Л. Беручашвілі, 1990 та ін.).

Незважаючи на це, особливості просторово-часової мінливості ХВАЛК що мали місце у сучасному періоді, та умови, за яких впливи тої чи іншої з них на зміни деякої інерційної характеристики ландшафтного комплексу, що вивчається, є суттєвими, досліджені недостатньо, а вдосконалення методів моделювання та прогнозування мінливості ХВАЛК та інших його характеристик залишається актуальною науковою та прикладною проблемою. Найбільш актуальним її розв'язання є для ландшафтних комплексів рівнинних регіонів світу, одним з яких є Рівнинна Україна.

Разом з тим сучасні уявлення про особливості просторово-часової мінливості ХВАЛК на території України мають переважно якісний характер а їх використання при математичному моделюванні та прогнозуванні розвитку тих чи інших її ландшафтних комплексів є проблематичним. Єдиного підходу до моделювання та прогнозування природних складових динаміки різноманітних характеристик ландшафтних комплексів не вироблено.

Існуючі методи моделювання та прогнозування фізико-географічних процесів на територіях ландшафтних комплексів Рівнинної України впливи на них динаміки відповідних ХВАЛК адекватно не ураховують, а їх ефективність не завжди задовольняє потребам практики.

Основні завдання дисертації складають комплекс, що є достатнім, а всі його компоненти - необхідними для досягнення мети цієї роботи. Їх вирішення дозволить розв'язати актуальну, фундаментальну наукову проблему підвищення достовірності прогнозів розвитку ландшафтних комплексів Рівнинної України, яка безпосередньо визначає рівень безпеки її населення, а також сталості розвитку економіки та екосистем при прийнятті тих чи інших господарських рішень, що змінюють їх стан.

Розділ 2. Методика дослідження.

Для досягнення визначеної мети роботи розроблено методику дослідження яку складали методики:

- оцінки характеристик сегменту приземного шару атмосфери, що відповідає тому чи іншому ландшафтному комплексу, з використанням результатів метеорологічних спостережень у окремих пунтах Східної Європи;

- математичного моделювання їх динаміки;

- її прогнозування;

- оцінки адекватності висновків.

Методика оцінки характеристик сегменту приземного шару атмосфери включала алгоритми інтерполяції наявних даних метеорологічних спостережень у деякі пункти території кожної ландшафтної області, що розглядалась, та усереднення з урахуванням її результатів, що відповідають всім цим пунктам.

Ураховуючи велику кількість таких пунктів на території кожної ландшафтної області Рівнинної України, яка забезпечує необхідну точність оцінок відповідних ХВАЛК, суттєвою характеристикою алгоритму інтерполяції, що може бути використаний при цьому, є його складність, яка у кінцевому рахунку визначає загальний час, потрібний для виконання всіх необхідних розрахунків. Найкращим за цією характеристикою з усіх відомих методів інтерполяції є метод тріангуляції Делоне. Цей метод є найпростішим та найшвидшим, бо він реалізує принцип лінійної інтерполяції. Тому при розробці алгоритму інтерполяції саме він був прийнятий за основу.

Поряд з цими перевагами цьому методу властиві також деякі недоліки, головний з яких - його порівняно невелика точність. Якщо поверхня, на якій здійснюється інтерполяція за методом Делоне, відрізняється від площини, помилки її результатів суттєво зростають. Коли конфігурація цієї поверхні відома, ці складові помилок згаданого методу можуть бути частково компенсовані. Для цього необхідна інформація про значення коректуючих поправок, за допомогою яких можливий перерахунок деяких ХВАЛК, до яких належать температури приземного шару атмосфери (С.Г. Бойченко, Н.Н. Сердюченко 2005) та деякі інші його характеристики. Процедура інтерполяції зі згаданою компенсацією складається з трьох кроків.

На першому відбувається перетворення на рівень моря вихідних даних, що задані у кожному пункті, з географічними координатами (довготою - л_k, та широтою - ц_k), де відбувались спостереження:

_, (1)

де - значення характеристики, що розглядається, яке зафіксовано на k - метеостанції у і - місяці та n - році; - його абсолютна виcота; - географічні координати пункту, для якого здійснюється інтерполяція; - поправка на абсолютну висоту, що є дійсною константою, значення якої залежить від номера місяця, коду характеристики, що вивчається (А), та географічних координат пункту, для якого буде здійснюватись інтерполяція, - значення тієї ж характеристики, що приведене до рівня моря.

На другому кроці, за методом тріангуляції Делоне здійснюється інтерполяція приведеної характеристики у пункт, що розташований на площині рівня моря та має координати - В_ijлц(л_х, ц_х , 0).

На третьому етапі, ураховуючи абсолютну висоту пункту, для якого здійснюється інтерполяція, результат попереднього етапу В_ij(л_х, ц_х , 0) корегується згідно співвідношення:

(2)

Значення _, за яких точність інтерполяції тої чи іншої характеристики метеорологічних умов у відповідний пункт території Рівнинної України є максимальною, раніше визначені не були. Тому було здійснено їх дослідження для кожної характеристики приземного шпру атмосфери, що розглядались. При цьому здійснювалась процедура чисельної оптимізації з використанням цільової функції, якою є дисперсія - відхилення інтерпольованого значення від фактичного. Її значення для всіх ХВАЛК обчислювалось за період з 1979-го по 2006 р. Ці розрахунки здійснювались з використанням методу випадкового пошуку. Інформація про значення абсолютних висот пунктів, для яких здійснювалась інтерполяція, була отримана з електронної карти рельєфу України масштабу 1:50000.

На рис.1, а, б наведені приклади розподілів по території України середньоквадратичних відхилень (СКВ) помилок інтерполяції середньорічних температур приземного шару атмосфери за методом Делоне (без урахування рельєфу) та за розглянутою методикою.

Як бачимо з рис.1, значення СКВ помилок інтерполяції середньорічних температур у будь-якому пункті на території Рівнинної України за методом Делоне перевищують значення СКВ помилок їх інтерполяції за запропонованою методикою більше, ніж у 10 разів. Внаслідок цього саме запропонована методика використовувалась при інтерполяції часових рядів ХВАЛК у різних пунктах на територіях ландшафтних областей Рівнинної України, за допомогою яких були розраховані для кожної з них відповідні регіональні значення. ландшафтний атмосфера ідентифікація часовий

Ці значення для кожної ландшафтної області розраховувались як середнє відповідних результатів інтерполяції для всіх 100 пунктів, що були обрані у її межах. Вони були оцінені для кожного року ХХ сторіччя.

Аналіз енергетичних спектрів різних фрагментів однакової довжини, що були отримані з розрахованих таким чином часових рядів міжрічних змін всіх ХВАЛК, для кожної ландшафтної області Рівнинної України, свідчить про те, що ці процеси належать до нестаціонарних та багатомодових. Внаслідок цього при їх моделюванні було визнано за доцільне використати наступну авторегресійну математичну модель:

, (3)

де - лінійний (або інший) тренд процесу, що розглядається;

- стаціонарний гаусовий шум вимірювання з нульовим середнім;

- корельована нестаціонарна складова з нульовим середнім, що залежить від передісторії процесу x(t);

, (4)

де: A_k( t) - миттєва амплітуда k - моди процесу (k=0, 1, 2, і т.д.).

w_k(t) - її миттєва фаза, що є нелінійною функцією часу;

М_a та М_w - цілі позитивні константи;

а_ki та w_ki - дійсні числа, що залежать від процесу, що розглядається та номера його моди k;

ц_k - початкова фаза моди з частотою wk(t), яка є невідомою дійсною константою.

Якщо зміни стану корельованої складової процесу, який вивчається K(t), статистично зв'язані зі змінами стану деякого іншого процесу Ki(t), більш ефективними можуть бути його регресійні моделі. Найпростішою з них є лінійна регресійна модель, який відповідає співвідношення:

, (5)

де: М-1 - загальна кількість глобальних або великомасштабних чинників процесу, що розглядається;

м=1,2,3… - початкове значення i. Якщо м=1 , то додатком суми (5) K1(t) є авторегресійна модель процесу, що вивчається. При м=2, 3… її додатками є авторегресійні моделі тих чи інших глобальних або великомасштабних процесів.

ai - константи, значення яких є такими, що забезпечують мінімум дисперсії помилки моделювання процесу х(t)=X(t)- Tx(t). При цьому а1=1.

Регресійні моделі процесів, що розглядаються, є більш складними, у порівнянні з їх авторегресійними моделями, їм також завжди відповідають меньші значення дисперсії помилки моделювання. При цьому відповідні значення дисперсій помилок прогнозування, що відповідають регресійним моделям, у багатьох випадках здатні перевищувати їх значення, які забезпечуються моделями авторегресійними. Тому вибір класу моделей, за допомогою яких прогнозування того чи іншого процесу є найбільш ефективним, у кожному випадку є самостійною проблемою. Для її розв'язання ідентифікувати всі можливі моделі та обрано з них ту, якій відповідає найменше значення дисперсії помилки прогнозування з необхідним запередженням.

В наслідок того, що вся апріорна інформація про процес, що вивчається, міститься у його часовому ряді, для ідентифікації його моделі була використована наступна чисельна процедура, яку складають чотири стадії.

На її першій стадії за допомогою методу випадкового пошуку знаходяться параметри математичних моделей цk, а_ki та w_ki всіх мод процесу К(t). При цьому вважається, що цільовою функцією, для якої відбувається оптимізація, є коефіцієнт кореляції цього процесу та моделі його моди, що розглядається.

На другій стадії здійснюється попередня селекція знайдених мод, за якою з їх набору виключаються моди, коефіцієнт кореляції яких з процесом, що вивчається, не перевищує 95-відсотковий поріг за критерієм Стьюдента.

На третій стадії з набору мод, що залишились після попередньої селекції, виключаються моди, суттєво корельовані з найміцнішими.

На четвертій стадій серед мод, що складають їх набір, який був отриманий після третьої стадії, знаходять такий їх комплект, що з максимальною точністю моделює процес К(t).

Неважко побачити, що нестаціонарний процес, якому відповідає модель (3), (4), припустимо розглядати як стаціонарний процес більш високого порядку. Тому для оцінки якості його прогнозів з тим чи іншим запередженням може бути використана його передісторія, що має довжину М1. Для цього з неї формуються всі можливі фрагменти, що мають довжину М, які відрізняються роком свого початку. По кожному з фрагментів ідентифікується модель (3), (4) та розраховуються значення відхилення прогнозів з тим чи іншим запередженням від фактичних значень процесу. Неважко побачити, що кількість відхилень прогнозів із запередженням S років дорівнює М2=М1-М- S-1.

Моделювання процесів, що роглядаються, здійснюється з метою подальшого їх прогнозування. Внаслідок того, що ідентифіковані моделі цих процесі не враховують всіх їх особливостей, їх справжні значення у деякий момент майбутнього, що запереджує сучасність на Р, відображались моделлю:

X(t+Р)= Tx(t+Р)+K(t+Р)+np(t+Р), (6)

де np(t+P) - випадковий гаусів процес, параметри якого залежать від запередження. Тому наявність оцінки його середнього та дисперсії при кожному запередженні дозволяє встановити імовірність того, що відхилення у той чи інший бік значення (3),(4) у відповідному майбутньому від його сучасного рівня не є результатом впливу випадкової складової прогнозу.

Встановлені залежності СКВ прогнозів ХВАЛК та їх чинників від їх запередження. Визначені значення запередження, при перевищенні якого статистичний висновок відносно подальших змін стану процесу, що розглядається, з необхідною достовірністю, стає неможливим.

Для оцінки адекватності математичних моделей деякого процесу результатам його спостережень доцільно використовувати один зі статистичних критеріїв згоди. Якщо довжина рядів його спостережень не перевищує 30, найкращі результати дає критерій Фішера (Ш. Закс, 1985).

При перевірці гіпотези про наявність суттєвого статистичного зв'язку між процесами, що досліджуються, доцільно вживати методику, основою якої є використання критерію Стьюдента (Г. Крамер, 1948).

Таким чином, розроблена методика досліджень є комплексом різноманітних наукових технологій аналізу емпіричної інформації та синтезу нових знань, що дозволяє вирішити всі задачі, поставлені у дисертаційній роботі та досягти її мети.

Розділ 3. Природні чинники сучасної мінливості характеристик взаємодії атмосфери та ландшафтних комплексів Рівнинної України.

Необхідним етапом математичного моделювання ХВАЛК, що розглядаються, є визначення процесів, що здатні належати до їх суттєвих чинників. Згідно сучасним уявленням про такі процеси, серед них є деякі глобальні, великомасштабні та регіональні. Аналіз літературних джерел дозволяє висунути гіпотезу, згідно з якою:

- до найсуттєвіших з глобальних процесів, що здатні суттєво впливати на стан всієї земної атмосфери на інтервалах часу, наближених до періоду сучасного потепління клімату, належать зміни сонячної активності;

- до найвпливовіших з великомасштабних процесів належать зміни парникового ефекту, які викликають відповідну динаміку середніх температур приземного шару атмосфери над поверхнями Північної та Південної півкулі планети, потепління у Арктиці, зменшення щільності вод Лабрадорської течії, а також зміни стану Північноатлантичного коливання;

- серед регіональних процесів, до найсуттєвіших чинників динаміки ХВАЛК належать взаємодія між ними, а також вплив на них змін інших характеристик відповідних ландшафтних комплексів, які здані суттєво впливати на радіаційний баланс їх територій.

Закономірності впливу цих чинників на ландшафтні комплекси Рівнинної України, що вивчаються, та їх роль у сучасних змінах відповідних ХВАЛК, досліджені недостатньо. Для їх визначення здійснено кореляційний аналіз зв'язків між часовими рядами відповідних процесів. Вивчались їх часові ряди за період із січня 1979-го по грудень 2009 року. Встановлено, що зв'язки міжрічної динаміки ХВАЛК, а також згаданих великомасштабних та глобальних процесів з достовірністю 95% належать до суттєвих лише у деякі місяці та лише для деяких ландшафтних областей Рівнинної України. Разом з тим зв'язки міжрічної динаміка таких ХВАЛК, як середньорічні значення відповідних характеристик, з цими процесами не є суттєвими.

Підтверджено також, що в літні та деякі інші місяці суттєвими чинниками динаміки ХВАЛК, що вивчаються, на територіях ландшафтних комплексів, які належать до Лісових та Лісостепової ландшафтних зон України, є згадані регіональні чинники. При цьому для більшості місяців та в середньому за рік до суттєвих вони не належать.

Визначені особливості статистичних зв'язків ХВАЛК на територіях різних ландшафтних областей Рівнинної України зі згаданими процесами відповідають сучасним уявленням про взаємодію атмосфери з їх підлеглою поверхнею. Вони свідчать про те, що ефективність регресійних моделей ХВАЛК, які можуть бути розроблені з урахуванням їх зв'язків з цими процесами, може суттєво перевищувати ефективність відповідних авторегресійних моделей не завжди. Внаслідок цього дослідження авторересійних моделей є доцільним.

Розділ 4. Математичні моделі динаміки ХВАЛК та їх природних чинників.

Згідно із сучасним уявленням про проблеми, які виникають при математичному моделюванні нестаціонарних випадкових процесів, однією з найскладніших є ідентифікація моделі їх корельованої складової. Успіх у її розв'язанні суттєво залежить від того, наскільки вдалим є вибір структури моделі цього процесу. Підставою для цього вибору можуть бути результати дослідження його статистичних властивостей.

Дослідження статистичних властивостей міжрічних змін ХВАЛК, що впливали на деякі ландшафтні області Рівнинної України, та глобальних і великомасштабних процесів, які в належали до їх чинників, здійснювались шляхом спектрального аналізу їх часових рядів за ХХ сторіччя. Відповідні часові ряди були отримані за допомогою методики, що запропонована у розділі 2.

При цьому здійснювалось порівняння періодограм енергетичних спектрів (ПЕС) фрагментів часового ряду кожного процесу, що мали однакову довжину Р, але відрізнялись роком свого початку. При цьому перед розрахунками ПЕС з відповідних членів кожного фрагменту віднімалось відповідне значення тренду Tx(t). Це дозволяло аналізувати властивості саме відповідних K(t).

Встановлено, що ПЕС більшості процесів, що вивчались, складаються з декількох мод. Тому ці процеси доцільно розглядати як багатомодові. Встановлено також, що оцінки миттєвих амплітуд та періодів деяких з них мод кожного процесу суттєво залежать від року початку відповідного фрагменту. Це явищє може бути свідченням або нестаціонарності процесів, що вивчаються, або суттєвості впливу обмеженості довжини їх фрагментів, що вивчаються. Адекватність першого припущення підтверджено за допомогою математичного моделювання. Тому всі ХВАЛК та їх чинники доцільно розглядати як процеси багатомодові та нестаціонарні, для моделювання яких доцільно використовувати модель (4).

Встановлено, що при 28<Р<36 років задовільними наближеннями до законів, за якими змінюються параметри мод (4), є поліноми другого порядку:

; .

(7)

Постійні параметри, що входять у моделі (4) та (7), були ідентифіковані для часових рядів ХВАЛК для кожної ландшафтної області Рівнинної України.

Для всіх ХВАЛК, що розглядаються, а також глобальних та великомасштабних процесів, які діють на них, досліджені впливи на дисперсію помилок їх моделювання з використанням згаданих моделей наступних чинників:

- географічне положення відповідної ландшафтної області;

- вид ХВАЛК, що вивчається;

- номер місяця (для ХВАЛК, якими є середньомісячні значення відповідних характеристик);

- тривалість фрагменту передісторії процесу, що вивчається;

- оновлення цього фрагменту.

Досліджений вплив цих чинників також на ефективність регресійних моделей (5), аргументами яких могли бути:

- передісторія процесу, що моделюється;

- передісторії тих чи інших глобальних або великомасштабних процесів, що належать до його чинників.

Встановлено, що у випадках, коли статистичний зв'язок між деякою ХВАЛК та відповідним глобальним чи великомасштабним процесом з достовірністю 95% є суттєвим, моделювання його міжрічних змін за допомогою регресійної моделі (5), що враховує лише один цей процес, є можливим. Разом з тим значення дисперсії помилок такого моделювання суттєво перевищує її значення, що відповідає авторегресійній моделі.

Також встановлено, що дисперсії помилок моделювання динаміки будь-якої ХВАЛК для кожної ландшафтної області за допомогою моделей (5), компонентами яких є його модель (4), а також моделі одного чи всіх його глобальних або великомасштабних чинників, завжди є меншими, ніж дисперсії помилок його моделювання за допомогою моделі (4). При цьому максимальне зменшення значення дисперсії помилок моделювання по відношенню до її рівня, що відповідає моделі (4), для найкращіх регресійних моделей (5) в окремих випадках досягає десятків відсотків.

Як приклад, на рис.2 представлені залежності від пори року оцінок дисперсій помилок моделювання міжрічних змін середньомісячних значень добових сум атмосферних опадів на території Київської височинної області, що отримані з використанням авторегресійної та деяких регресійних моделей.

На рис.2 ряд 1 відображає залежність від пори року, що відповідає регресійній моделі, яка враховує процес, що вивчається, та міжрічні зміни відповідних значень індексу ПАК; ряд 2 відповідає авторегресійній моделі процесу, що досліджується; ряд 3 - регресійній моделі, яка враховує лише міжрічні зміни відповідних значень індексу ПАК; ряд 4 - регресійній моделі, що враховує лише міжрічні зміни відповідних значень чисел Вольфа.

Як бачимо, значення дисперсій помилок моделювання процесу, що розглядається, суттєво залежать не тільки від місяця, якому він відповідає, але й від моделі, що була використана. Значення дисперсії помилок моделювання, що відповідає авторегресійній моделі у будь-якому місяці, перевищує відповідне значення, яке забезпечує регресійна модель. Воно враховує не тільки передісторію процесу, що вивчається, але й передісторію змін індексу ПАК. Аналогічні властивості й в інших регресійних моделей, при м=1, М=2, або більше.

Встановлено також, що тривалість фрагменту передісторії аргументів, який ураховується при ідентифікації моделей (4) або (5), суттєво впливає на дисперсію помилок моделювання будь-яких ХВАЛК. Оптимальне її значення належить до діапазону 28 - 36 років.

Збільшення тривалості передісторії, що ураховувалась при моделюванні міжрічних змін ХВАЛК, на співвідношення між дисперсіями помилок, що відповідають авторегресійній та різним регресійним моделям, майже не впливає.

Розглянуті моделі ідентифіковані для всіх ХВАЛК, що вивчаються. Як приклад, на рис. 3 відображені фактичні зміни середньорічної швидкості вітру на території Орільсько-Самарської низовинної області та результат їх моделювання з використанням співвідношення (3, 4, 7).

Як бачимо з рис.3, між фактичними змінами значень середньорічної швидкості вітру, що усереднені по території Орільсько-Самарської низовинної області та результатами їх моделювання є задовільна відповідність. Максимальні відхилення між ними не перевищують 0.65 км/год, що є достатнім для практичних потреб.

Розділ 5. Сучасні тенденції змін характеристик атмосфери, що впливають на стан ландшафтних комплексів Рівнинної України.

Необхідним компонентом математичної моделі будь-якого нестаціонарного процесу є його тренд. Його кутовий коефіцієнт, що розрахований на деякому фрагменті часового ряду процесу, є однією з кількісних характеристик тенденції, яка спостерігалась на ньому. Згаданий параметр містить також інформацію про особливості великотермінових компонентів спектру цього процесу, що не можуть бути ідентифіковані з використанням наявних часових рядів їх спостережень. Постійна складова тренду характеризує середнє становищє процесу, що вивчається на початку фрагменту його передісторії, який аналізується. Інформація про неї необхідна для оцінки суттєвості його змін, що склалися до моменту спостереження.

Вивчення особливостей просторової та часової мінливості параметрів трендів ХВАЛК, що вивчаються, дозволяє визначити характеристики відповідних ландшафтних комплексів, які могли за період, що розглядається, суттєво змінитись. Тому воно є необхідним етапом математичного моделювання та прогнозування природних складових сучасної динаміки цих ландшафтних комплексів. Незважаючи на це, їх сучасна дослідженість є недостатньою.

У цьому розділі розглянуті результати дослідження згаданих особливостей та їх змін, що мали місце у період з 1950-го по 2008 рік. При цьому за допомогою методики, що розглянута у розділі 2, були використані інтерпольовані часові ряди для кожної ландшафтної області міжрічних змін наступних характеристик:

- середньорічні температури приземного шару атмосфери;

- його середньомісячні температури для кожного місяця;

- середні річні суми атмосферних опадів на її території;

- їх середні місячні суми для кожного місяця;

- середньорічні значення відносної вологості повітря у приземному шарі атмосфери;

- середньомісячні значення відносної вологості повітря у цьому шарі;

- cередньорічні швидкості вітру;

- середньомісячні швидкості вітру;

- осереднені значення радіаційного коефіцієнту сухості;

- середньорічні значення ЗВО над відповідною територією;

- середньомісячні значення ЗВО над нею, що відповідають кожному місяцю.

Параметри трендів цих процесів розраховувались з використанням наступних фрагментів їх часових рядів: фрагмент фрагмент Б - 1973 - 2008 рр.; фрагмент В - 1979 - 2008 рр., фрагмент Г - 1996 - 2008 рр.

Як приклад, на рисунку 4 відображений розподіл по території Рівнинної України значень кутових коефіцієнтів лінійних трендів змін середньомісячних температур приземного шару атмосфери у липні, розрахованих за період з 1973 по 2008 рр.

Як бачимо з рисунку 4, на територіях України, що розташовані на захід від меридіану 32^о 30` у липні, за період з 1973 по 2008 рр. мало місце стійке потепління, яке було набільш суттєвим у ландшафтних комплексах широколистяно-лісової зони. На схід від зазначеного меридіану переважали протилежні тенденції, що відповідає уявленням про зміни у той період середньої інтенсивності транспірації у фітоценозах регіонів України, та особливості впливу на зміни термічного режиму на їх територіях глобальних, великомасштабних та антропогенних чинників.

За період з 1973-го по 2008 р. тенденції зміни режиму зволоження територій всіх її ландшафтних областей суттєво відрізнялись. Як приклад, на рисунку 5 відображений розподіл по території Рівнинної України значень кутових коефіцієнтів лінійних трендів змін місячних сум атмосферних опадів у липні, розрахованих за період з 1973 по 2008 рр.

Неважко бачити, що на більший частині території України місячні суми атмосферних опадів у липні за період 1973-2008 рр. зменшились. Такі ж тенденції переважали з квітня по червень, що дозволяє зробити висновок про деяку аридизації кліматичних умов у відповідну пору року на територіях головних її хліборобських регіонів. Визначені тенденції у період з 1996-го по 2008 рік посилились.

За весь період з 1973-го по 2008 рік на територіях більшої частини Лісостепової та Степової ландшафтних зон України, а також в окремих областях її Лісових зон переважала тенденція до зменшення відповідних значень радіаційного коефіцієнту сухості. Разом з тим з 1996-го по 2008 рік значення даного коефіцієнту майже на всіх цих територіях стійко зростали, незважаючи на те, що розраховані значення їх радіаційного балансу зменшувалось.

...