Оцінка змін метеорологічних параметрів на метеостанції рівне

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оцінка змін метеорологічних параметрів на метеостанції рівне

Холоденко Вікторія Святославівна, кандидат географічних наук, доцент Національний університет водного господарства та природокористування

Холоденко Андрій Олексійович Рівненський інститут Київського університету права, м. Рівне,

Мета - охарактеризувати метеорологічні параметри на метеостанції Рівне та здійснити оцінку їх змін за період з 2005 по 2020 роки.

Методика дослідження побудована в таких напрямках: регресія даних спостережень на час; наявність зв'язків між сусідніми членами ряду; побудова інтегральних сумарних кривих метеопараметрів; побудовано графіки поверхонь, які дають можливість наочно оцінити прогноз їх у майбутньому; визначено однорідність рядів спостережень за статистичними параметричними та непараметричними критеріями; розрахунок коефіцієнту нерівномірності випадіння опадів.

Результати дослідження порівняння інтегральних кривих показують, що багаторічні коливання річних метеопараметрів є синфазними, тобто для різних метеорологічних параметрів на метеостанції одночасно можуть спостерігатися однакові фази, але співвідношення середніх значень за ці фази змінюються.

Послідовність фаз зменшення та зростання певних метеопараметрів дозволяє виділити цикли їх змін.

Оцінка однорідності за параметричними і непараметричними статистичними критеріями показала, що відбуваються зміни за метеопараметрами: вологість повітря, швидкість вітру, мінімальна температура повітря, опади, яка статистично доведена. Коефіцієнт нерівномірності випадіння опадів змінюється у широких межах.

Наукова новизна полягає у проведеній оцінці метеорологічних параметрів на метеостанції Рівне, яка доведена статистично і її результати можуть застосовуватися для інших наукових оцінок, досліджень.

Практична значимість результатів дослідження, а саме факт змін метеорологічних параметрів, може бути використаний при гідрологічних та геоморфологічних дослідженнях території Волинського Полісся та Волинської височини.

Ключові слова: атмосферні опади, кореляція, тренд, інтегральні сумарні криві, статистичні критерії однорідності.

ASSESSMENT OF CHANGES IN METEOROLOGICAL PARAMETERS AT THE RIVNE WEATHER STATION

The goal is to characterize the meteorological parameters at the Rivne weather station and evaluate their changes for the period from 2005 to 2020.

The research methodology is built in the following directions: regression of observation data on time; the presence of connections between adjacent members of the series; construction of integral cumulative curves of meteorological parameters; graphs of surfaces are constructed, which make it possible to visually assess their forecast in the future; the homogeneity of the series of observations according to statistical parametric and non-parametric criteria is determined; calculation of the precipitation unevenness coefficient.

The results of the comparison of integral curves show that long-term fluctuations of annual meteorological parameters are in phase, that is, for different meteorological parameters, the same phases can be observed at the weather station at the same time, but the ratio of average values for these phases changes.

The sequence of phases of decrease and increase of certain meteorological parameters allows to distinguish cycles of their changes.

The assessment of homogeneity according to parametric and non-parametric statistical criteria showed that there are changes in meteorological parameters: air humidity, wind speed, minimum air temperature, precipitation, which is statistically proven. The coefficient of uneven precipitation varies widely.

The scientific novelty consists in the assessment of meteorological parameters at the Rivne weather station, which is proven statistically and its results can be used for other scientific assessments and research.

The practical significance of the research results, namely the fact of changes in meteorological parameters, can be used in hydrological and geomorphological studies of the territory of the Volyn Polissia and the Volyn Highlands.

Key words: atmospheric precipitation, correlation, trend, integral cumulative curves, statistical criteria of homogeneity.

Постановка проблеми

В умовах сьогодення зміна клімату є важливим чинником для суспільства, який впливає на всі його складові, а наслідки зміни клімату відчуваються і вони посилюватимуться у майбутньому. Тому, в першу чергу, знати обґрунтовані та достовірні метеорологічні параметри для певної території, а також давати оцінку їх змін є актуальним питанням для різних галузей народного господарства, які цього потребують. Зокрема, це такі галузі як сільське господарство, промисловість, рекреація та туризм, будівництво та інші. метеорологічний рівне атмосферний опад

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Єдиних методичних рекомендацій щодо оцінок кліматичних характеристик немає. ВМО рекомендує проводити дослідження за непараметричними статистичними критеріями, хоча вони і не враховують довготривалі циклічні коливання, а ДГІ рекомендує проводити дослідження за статистичними параметричними критеріями для яких ряди повинні мати нормальний розподіл.

Розглядом даного питання займаються багато авторів як в Україні (Войцехович В.О., Вишневський В.І., Гребень В.В., Сніжко С.І., Струтинська В.М, Горбачова Л.О., Василенко Є.В., Дутко О.В., Галік О.І., Холоденко В.С., Косяк Д.С. та інші) [1-4], так і за кордоном, використовуючи різні методологічні підходи до оцінок параметрів змін клімату. В результаті використання різних методик оцінювання метеорологічних параметрів, які часто базуються на окремих аспектах досліджень однорідності рядів, модельних оцінках, можна отримати мінливі результати досліджень і ступінь довіри до змін залишається невисоким. Похибки можуть бути настільки суттєвими, що іноді виявляється неможливим не тільки оцінити швидкість змін, які спостерігаються, але й навіть встановити сам факт їх наявності [5-7].

На сьогодні основним методом оцінки змін клімату є порівняння змін за даними натурних спостережень та змін за результатами розрахунку по моделям загальної циркуляції атмосфери і океану (МЗЦАО). Головна увага приділена аналізу змін температури повітря, як елементу теплообігу, що у свою чергу є одним із процесів утворення клімату. Вважається, що можливість аналізу змін інших елементів в процесах кліматоутворення (і в першу чергу, атмосферних опадів) є обмеженою. Причинами цього вважається недостатньо повне фізичне розуміння кліматичної системи, а також недоліки системи спостережень, що не дозволяє одержати дост атньо точну інформацію [8]. При цьому, в регіональному масштабі, порівняння трендів температур (не говорячи вже про опади), розрахованих за моделями та визначених за даними спостережень в ряді випадків є малорезультативним. Вважається, що основною причиною цього є велика невизначеність оцінок трендів за даними спостережень. В свою чергу, однією із причин, зазначеної невизначеності є зв'язність рядів спостережень, проявом якої вважаються різноманітні цикли [8].

Мета даного дослідження - охарактеризувати метеорологічні параметри на метеостанції Рівне та здійснити оцінку їх змін за період з 2005 по 2020 роки.

Постановка завдання

Характеристика метеорологічних параметрів включає дослідження із розрахунку параметричних і непараметричних статистичних критеріїв для оцінки змін метеорологічних параметрів на метеостанції Рівне. Для дослідження взято метеостанцію Рівне і часовий проміжок з 2005 по 2020 роки. До метеопараметрів за якими проводилося дослідження віднесено середньомісячні сезонні - температури повітря (Т,0С), атмосферний тиск повітря (Р, мм.рт.ст), відносна вологість (U,%), швидкість вітру (FF, м/с), мінімальна та максимальна температури повітря (Tmin, 0C), (Tmax, 0C), опади (RRR, мм). При цьому вибірку щоденних даних кліматичних спостережень формуємо у середньомісячні, а потім у сезонні періоди - зима, весна, літо, осінь для більшої точності оцінок.

Було проведено аналіз часової структури рядів спостережень в таких напрямках: регресія даних спостережень на час; наявність зв'язків між сусідніми членами ряду; побудова інтегральних сумарних кривих метеопараметрів; побудовано графіки поверхонь, які дають можливість наочно оцінити прогноз їх у майбутньому; визначено однорідність рядів спостережень за статистичними параметричними та непараметричними критеріями; розрахунок коефіцієнту нерівномірності випадіння опадів.

Виклад основного матеріалу

В роботі для аналізу регіональних змін метеорологічних параметрів, використані дані інструментальних спостережень на метеостанції Рівне з 2005 року по 2020 рік.

Для всіх метеорологічних параметрів є затверджені єдині методики їх визначення. Вважаємо, що найпростіший та достовірнійший метод оцінки метеопараметрів - це статистичний. Статистичні методи дозволяють показати в своїх оцінках залежності від одного, двох іноді двох- трьох чинників. Для однорідності рядів спостережень за змінами метеопараметрів доцільно використовувати непараметричні статистичні критерії оцінки (Вілкоксона - W, Ван дер Вандера - X, Сіджела-Тьюка - S, серійний критерій - Q, критерій Колмогорова-Смірнова - X²), а коли ряди спостережень невеликі, так як у нашому випадку, тобто n<20 - і параметричні статистичні критерії (Стьюдента, Фішера).

По-перше, розглянемо результати дослідження за параметричними статистичними критеріями - Стьюдента та Фішера. Нині для оцінки статистичної значущості наявності тренду зазвичай розглядають ймовірність нульової гіпотези, тобто ймовірність того, що коефіцієнт лінійного тренду дорівнює нулю (а = 0). Для цього відношення а / оа порівнюють із табличним значенням розподілу Стьюдента за заданого рівня значущості та числа ступенів вільності, яке дорівнює 2 (де оа - вибіркова мінливість коефіцієнта тренду; N - число років у часовому відрізку, що розглядають). Критичною умовою, за якою нульова гіпотеза відхиляється , найчастіше є умова а / оа > 2, що відповідає рівню значущості ~ 95 %. Розподіл Стьюдента показав, що для метеопараметрів температури повітря, атмосферного тиску, максимальної температури повітря для всіх сезонів року дані вибірок є однорідними. Для параметрів відносна вологість (зима, весна, літо), швидкість вітру (літо), мінімальна температура повітря (літо), опади (літо) дані вибірок є неоднорідними, а для всіх інших сезонів року - однорідні (таблиця 1).

В цілому ж критерій Стьюдента доцільно використовувати, коли кількість членів вибірки n<20. Коли ж вибірка велика, (від 30 до 100 років) і X_i наближається до нормального розподілу, то середньоквадратичні відхилення наближаються до 0,9-1.

Таблиця 1 Результати досліджень метеорологічних параметрів на метеостанції Рівне у різні сезони в період з 2005-2020 рр.

Розрахунок за статистичним параметричним критерієм Фішера також показав, що всі вибірки метеопараметрів є однорідними.

По-друге, непараметричними називають критерії, використання яких не вимагає попереднього визначення оцінок невідомих параметрів розподілу і навіть наближеного закону розподілу ознаки. Вони можуть бути застосовані під час аналізу однорідності рядів, які мають переважно асиметричний розподіл.

За критерієм Вілкоксона (W) виявляються відмінності в центральних тенденціях двох вибірок. У нашому випадку рівень значущості буде дорівнювати - W>W(a), де W(a) - критичне значення статистики Вілкоксона - 1,96; W - значення критерію для меншої вибірки. Рівень значущості відповідає а=0,05. Результати досліджень показали, що всі вибірки за цим критерієм є однорідними.

За критерієм Ван дер Вандера (X) оцінка однорідності рядів є більш потужною та чутливою в порівнянні з критерієм Стьюдента, коли відомо, що розподіли явно відрізняються від нормального. У нашому випадку рівень значущості буде дорівнювати - |X|>X(a), де X(a) - критичне значення статистики X-критерію, яке визначається за таблицями і враховує значення обсягу об'єднаної вибірки N та різницю обсягів m та n; |X|- значення критерію для меншої вибірки. Рівень значущості відповідає а=0,05. У нашому випадку нульова гіпотеза (H 0) не відхиляється, тобто ряди спостереження однорідними для всіх метеопараметрів та сезонів, окрім опадів для сезону літо, де вибірка є неоднорідною.

За критерієм Сіджела-Тьюкі (S) - ця модифікація називається S-критерієм. За його

допомогою порівнюють дві вибірки по відхиленням, залишаючи без уваги їх середні значення. У випадку, коли дисперсії (стандартні відхилення) двох вибірок будуть однаковими, то ці вибірки будуть однорідними. Оцінюємо значення функції, оберненої до нормального розподілу при рівні значущості а=0,05. Порівнюємо відхилення U та значення функції Т(1-а/2)=Т (1,96) .У нашому випадку нульова гіпотеза (H0) не відхиляється від альтернативи (H і) за всіма метеопараметрами для всіх сезонів року.

За серійним критерієм (Q) дві вибірки, що порівнюються належать одній генеральній сукупності, то можна припустити, що в об'єднаній і впорядкованій за зростанням виборці, елементи кожної з двох вихідних вибірок повинні чергуватися. Оцінюємо значення функції, оберненої до нормального розподілу при рівні значущості а=0,05. Порівнюємо відхилення U та значення функції Т(1-а/2)= Т (0,975)=1,96.У нашому випадку нульова гіпотеза (H0) не відхиляється від альтернативи (Ні) за всіма метеопараметрами для всіх сезонів року.

За критерієм Колмогорова-Смірнова (X²), який базується на порівнянні вибірок (рядів) накопичених частот двох сукупностей. При великих обсягах вибірок (m, n>100), визначену різницю D (максимальне значення |Fj(x)-Fj(y)|, де Fj(x) і Fj(y) відносні накопичені частоти) порівнюють з величиною X2. Для заданого рівня значущості а=0,05 порівнюють одержане X²> X²(a), тобто перевіряють умову X²>1,84. У нашому випадку нульова гіпотеза (H0) не відхиляється від альтернативи (H1) за всіма метеопараметрами для всіх сезонів року.

Оцінка однорідності за параметричними і непараметрич ними статистичними критеріями показала, що відбуваються зміни за метеопараметрами: вологість повітря, швидкість вітру, мінімальна температура повітря, опади, яка статистично доведена. В цілому ж можна сказати, що однорідність метеорологічних параметрів передбачена методиками їх визначення, яка закладена в них.

По-третє, попередня візуальна оцінка досліджуваного ходу метеорологічних максимальних та мінімальних параметрів представлена у таблиці 2, 3.

Таблиця 2 Середньомісячні максимальні та мінімальні метеорологічні параметри у різні періоди року на метеостанції Рівне з 2005 по 2020 роки

Аналіз результатів кількісних даних метеорологічних параметрів у табл. 2 відображає загальну тенденцію їх змін у табл. 3.

Таблиця 3

Тенденція зміни середньомісячних метеорологічних параметрів у різні періоди року з 2005 по 2020 роки

Примітка: «+» - тенденція до зростання; «-» - тенденція до спадання; «0» - тенденція майже не змінюється.

Аналізуючи результати дослідження таблиці 3 можна побачити, що середньомісячні параметри температури повітря зростають протягом року; відносної вологості падають; зменшується кількість опадів, хоча у осінній період вони зберігаються сталими; швидкість вітру та мінімальні температури повітря зменшуються, особливо у літню пору року, а в інші періоди - зростають. Для прикладу, ця тенденція показана на рис. 1 для метеостанції Рівне.

Рис. 1. Багаторічний хід середньомісячних мінімальних температур та опадів для метеостанції Рівне

В результаті був проведений аналіз часової структури рядів спостережень для всіх періодів року та всіх метеопараметрів, заявлений у постановці завдання. Побудовані інтегральні сумарні криві (рис. 2), які дозволяють побачити тенденцію зміни метеорологічних параметрів на зростання та спад.

Рис. 2. Інтегральні сумарні криві метеорологічних параметрів на метеостанції Рівне за період дослідження з 2005 по 2020 роки

Оцінка часової структури рядів річних метеопараметрів по станції Рівне вимагає визначення однорідності рядів за статистичними критеріями однорідності. Для їх застосування слід точно визначити моменти поділу сукупності на дві частини за характеристикою можливої циклічності метеопараметра. Дослідження циклічності коливань річних метеопараметрів проводилися за календарними графіками їх змін. Вони не завжди дають повну уяву про можливу циклічність через наявність малих циклів на фоні багаторічних коливань. Тому доцільно використовувати графіки ковзних середніх значень за деякий проміжок часу. Вони включають вплив різких коливань в окремі роки, але завдяки згладжуванню одночасно роблять більш невизначеними межі різних циклів. Більш наглядну уяву про цикли коливання річних метеопараметрів дають різницеві інтегральні криві (сумарні криві відхилень річних значень від середнього його значення за період спостережень.

Період часу, для якого ділянка інтегральної кривої має по ординатам нахил вверх відповідає фазі збільшення досліджуваного метеопараметра. Період часу, для якого ділянка кривої має нахил вниз відповідає фазі зменшення його. Інтегральні криві відповідно річних метеопарметрів за роками спостережень на метеостанції Рівне наведено на рисунку 2.

Результати дослідження порівняння інтегральних кривих показують, що багаторічні коливання річних метеопараметрів є синфазними, тобто для різних метеорологічних параметрів на метеостанції одночасно можуть спостерігатися однакові фази, але співвідношення середніх значень за ці фази змінюються.

Послідовність фаз зменшення та зростання певних метеопараметрів дозволяє виділити цикли їх зміни.

По-четверте, про наявність зв'язності членів ряду між собою говорить коефіцієнт кореляції r (1). Для його визначення, попередньо утворюють з одного вихідного ряду два, при цьому другий допоміжний ряд буде частиною першого. При цьому в першому ряду відсутній останній член, а в другому - перший і число пар значень вихідної величини на одну менше загального об'єму сукупності. Для беззв'язного ряду r (1) фактично дорівнює нулю. Для рядів із слабкими внутрішньорядними зв'язками коефіцієнт r (1) зазвичай дорівнює О,2-0,4 [9].

В таблиці 4 наведена характеристика зв'язності рядів метеорологічних параметрів по метеостанції Рівне.

Таблиця 4

Коефіцієнти кореляції рядів середньорічних метеопараметрів