Введение 2
Глава 1. Характеристика района исследования 3
1.1. Физико-географическое описание Чукотского моря 3
1.2. Климатические особенности 4
1.3. Гидрологический режим 6
1.3.1. Т ермический режим 7
1.3.2. Распределение солености 9
1.3.3. Распределение плотности 11
1.3.4. Циркуляция вод 12
1.3.5. Ледовый режим 14
Глава 2. Исходные данные и методы исследования 15
2.1. Исходные данные 15
2.2. Статистические методы исследования 15
2.2.1. Первичная статистика 15
2.2.2. Тренд 16
2.2.3. Автокорреляционная функция 17
2.2.4. Гармонический анализ Фурье и спектр 17
Глава 3. Анализ результатов изменчивости и долгосрочный прогноз ледовитости Чукотского моря 20
3.1 Расчет первичной статистики 20
3.2 Расчет тренда 21
3.3 Гармонический анализ Фурье и спектр 24
3.4 Расчет автокорреляционной функции 27
3.5 Долгосрочный прогноз 32
Заключение 36
Список литературы 38
«В последние десятилетия в Северном Ледовитом океане отмечено значительное увеличение площади акваторий, освобождающихся ото льда в летне-осенний период. Скорость этого процесса значительно превосходит прогнозные модели, основанные на учёте увеличения содержания парниковых газов в атмосфере вследствие деятельности человека» [1,4]. В условиях
глобального потепления происходят значительные изменения в ледовитости Арктических морей, включая Чукотское море.
Чукотское море является важным транспортным коридором, через которое проходят суда, осуществляющие морские перевозки по Северному морскому пути между Северным Ледовитым океаном и Тихим океаном. Изучение ледовых условий и навигационных возможностей в этом районе имеет стратегически важное значение. Поэтому, малая изученность северо-восточных регионов России затрудняет прогнозирование климатических изменений, которые происходят в Арктике.
Основным объектом исследования в данной работе было выбрано Чукотское море.
Целью данной работы является исследование изменчивости и составление долгосрочного прогноза ледовитости Чукотского моря. Для достижения данной цели необходимо было:
- Исследовать физико-географические условия моря;
-Оценить ледовый режим
-Проанализировать полученные результаты
- Рассчитать прогноз ледовитости моря
В ходе данной выпускной квалификационной работы была рассмотрена ледовитость Чукотского моря за период с 1928 по 2023 года, а также изучены методы расчета статистических данных и их анализ.
Для оценки изменчивости ледовитости Чукотского моря были рассчитаны трендовая компонента, гармонический и спектральный анализы Фурье, а также анализ автокорреляционной функции. По этим расчетам можно сделать несколько выводов.
Величина линейного тренда составляет -0,010/1год. Нисходящий тренд дает понять, что ледовитость Чукотского моря со временем уменьшаться.
По гармоническому анализу Фурье были получены пять значимых гармоник с периодами 69,1 года, 24,5 года, 13,6 лет, 8,4 года и 4,7 года. Их общий вклад составил 57%.
Далее с помощью автокорреляционной функции была получена возможность прогноза с заблаговременностью 5 лет.
Впоследствии, в результате расчета функции спектральной плотности, было обнаружено несколько зависимостей: 90 лет - они связаны с вековыми изменениями; 12 лет - циклом Швабе-Вольфа, то есть квазисолнечными колебаниями, описывающими активность Солнца; 7-8 лет - связаны с нутацией магнитного полюса Земли.
Далее производился расчет прогноза ледовитости моря с заблаговременностью 5 лет. Как и ожидалось по тренду, ледовитость в будущем будет снижаться...
1. А. С. Астахов, В. А. Акуличев, А. В. Дарьин [и др.] / Ледовые условия
Чукотского моря в последние столетия: реконструкции
по седиментационным записям // Доклады Академии наук. - 2018. - Т. 480, № 4. - С. 485-490
2. Деев М. Г., Мирлин Е. Г. / ЧУКОТСКОЕ МОРЕ // Большая российская энциклопедия. Т. 34. Москва, 2017, С. 649-650
3. Добровольский А. Д., Залогин Б. С. / Моря СССР // М., Изд-во МГУ, 1982, С. 130-140
4. Stroeve J., Holland M.M., Meier W., Scambos T., Serreze M. (2007) Arctic sea ice decline: Faster than forecast. Geoph. Research Lett. 34(9), L09501.
5. База Мирового центра данных по морскому льду ААНИИ (МЦД-МЛ) [Электронный ресурс] URL: http://wdc.aari.ru/datasets/ssmi/data/north/extent/chu/ (дата обращения 03.06.2024)
6. Малинин В.Н. Статистические методы анализа
гидрометеорологической информации: учебник, - издание 2, испр. и доп. - СПб.: РГГМУ, 2020. - 424 c.
7. Гордеева С.М. Практикум по дисциплине «Статистические методы обработки и анализа гидрометеорологической информации». - СПб, изд. РГГМУ, 2017.
8. Гордеева С.М. Практикум по дисциплине «Анализ временных рядов». - СПб, изд. РГГМУ, 2023.
9. Аверкиев А.С., Булаева В.М., Густоев Д.В., Карпова И.П. Методические рекомендации по использованию метода сверхдолгосрочного прогнозирования гидрометеорологических элементов (МСПГЭ) и программного комплекса «Призма». -Мурманск, изд. ПИНРО, 1997.- 40 с.
10. Густоев Д.В. Методическое руководство пользователя программного
комплекса «Статистико-вероятностное прогнозирование
гидрометеорологических элементов» Часть 2 Программный комплекс «Призма».-СПб, изд. РГГМУ, 2021
11. Вайновский П.А., Малинин В.Н. Методы обработки и анализа океанологической информации (одномерный анализ).- Л.: ЛГМИ, 1991. - 136 с.