Список используемых сокращений 2
Введение 3
1 Климатическое описание энергоактивной зоны океана Эль-Ниньо 4
1.1 Два основных типа объяснений возникновения Эль-Ниньо 5
1.2 Самая мощная ЭАЗО - Эль-Ниньо - Южное колебание (ЭНЮК) 6
2 Исходные данные и методы статистического анализа, используемые в работе
10
2.1 Исходные данные 10
2.2 Статистические методы анализа 11
2.2.1 Описательные статистики 11
2.2.2 Корреляционный анализ 13
2.2.3 Анализ тренда временного ряда 14
2.2.4 Спектр и гармонический анализ Фурье 15
3 Количественные характеристики Эль -Ниньо и их статитистическое
описание 19
3.1 Изменение индексов Эль-Ниньо 19
3.1.1 Описательные статистики 19
3.1.2 Корреляционный анализ 20
3.1.3 Выделение и анализ тренда 21
3.1.4 Спектральный и гармонический анализ 26
Заключение 45
Список использованных источников 46
Эль-Ниньо представляет собой климатическое явление, возникающее в тропической части Тихого океана, характеризующееся аномальным повышением температуры поверхности океана. Это приводит к глобальным изменениям в атмосферных условиях, включая изменение осадков и температуры в разных регионах мира.
Данный процесс значительно влияет на:
• распространение водяного пара в атмосфере
• выпадение атмосферных осадков
• изменение метеорологических условий во всех (кроме Арктического и Антарктического) климатических поясах планеты.
Все перечисленные процессы в аномальных фазах Южного колебания приводят к достижению катастрофических масштабов, из-за чего условия экологии во многих регионах становятся не комфортными для обитателей, это приводит к массовой гибели и наносит ущерб экосистемам.
Целью данной выпускной квалификационной работы является исследование внутригодовой и межгодовой изменчивости суммарного потока тепла из океана в атмосферу в энергоактивной зоне океана Эль -Ниньо.
Задачи работы:
1. Составить комплексное климатическое описание энергоактивной зоны океана Эль-Ниньо.
2. Выполнить статистические расчеты изменчивости характеристик ЭНЮК
3. Выявление закономерностей межгодовых колебаний индексов Эль-Ниньо в разные сезоны и в целом за год.
В результате выполненной работы получены следующие выводы:
1) Существуют определенные различия в индексах Эль-Ниньо. N(3+4) характеризуют только ТПО, а MEI характеризует сразу 6 характеристик: температуру, ветер, давление и т.д. Вследствие этого видно, что эти метеорологические характеристики ведут себя по иному, чем температура воды и за счет этих индексов получается определенное различие между MEI и N(3+4). Хотя корреляция между ними достаточно высокая. Эль-Ниньо обычно повторяется каждые 2—7 лет в различных регионах Земли.
2) В данной выпускной квалификационной работе были произведены статистические расчеты по данным индексов N (3+4), SOI, MEI, такие как описательные статистики, корреляционный анализ, тренд временного ряда, спектральный и гармонический анализ Фурье.
3) Показано, что межгодовая изменчивость индексов N(3+4) и SOI за длительный период времени (1870-2022 гг.) для средних годовых значений, а также для отдельных месяцев года (январь и июль) носит в основном случайный характер, ибо наиболее сильные гармоники вносят малый (3- 6 %) вклад в изменчивость указанных индексов, а их тренды являются незначимыми.
4) Как известно, 1979 год считается началом последнего интенсивного глобального потепления. Однако глобальное потепление проявляется в индексах SOI и MEI. При этом в индексе SOI отмечается положительный тренд, а в индексе MEI - хорошо выраженный отрицательный тренд. В индексе N(3+4) тренд отсутствует.
1. Нечволодов Л.В., Лобов А.Л., Овинова Н.В. и др. // Метеорология и гидрология. 1999. №6. С.53-65.
2. Гущина Д.Ю., Девитт Б., Петросянц М.А. // Известия АН. Физика атмосферы и океана. 2000. Т.36. №5. С.581-604.
3. Мохов И.И., Елисеев А.В., Хворостьянов Д.В. // Известия АН. Физика атмосферы и океана. 2000. Т.36. №6. С.741-751.
4. Нелепо А.Б., Калашников З.Р., Хунджуа Г.Г. Энергетика взаимодействия между океаном и атмосферой в зоне действия феномена Эль - Ниньо // Труды III конференции “Физические проблемы экологии”. М., 2002. №10. С.118-123.
5. Baturin N.G., Niiler P.P. // J. of Geophysical Research. 1997. V.102. NO. C13. P.27, 771-777, 793.
6. Webster P.J., Palmer T.N. // Nature. 1997. V.390. P.562-564.
7. Бондаренко А.Л. // Водные ресурсы. 1998. Т.25. №4. С.510-512.
8. Бондаренко А.Л., Жмур В.В., Филиппов Ю.Г., Щевьев В.А. О переносе масс воды морскими и океанскими долгопериодными волнами // Морской гидрофизический журнал. Севастополь. 2004. №5. С.24-34.
9. Бондаренко А.Л., Жмур В.В. // Метеорология и гидрология. 2004. №11. С.39-52.
10. Wolter K. and Timlin M.S. El Nino/Southern Oscillation behaviour since 1871 as diagnosed in an extended multivariate ENSO index (MEI.ext) // Int. J. Climatol. — 2011. — Vol. 31, Iss. 7. — P. 1074-1087. DOI: 10.1002/joc.2336.
11. Железнова И.В., Гущина Д.Ю. Аномалии циркуляции в центрах действия атмосферы в период восточно-тихоокеанского и центральнотихоокеанского Эль-Ниньо // Метеорол. и гидрол. — 2016. — № 11. — С. 4155.
12. Bjerknes J. Atmospheric teleconnections from the equatorial Pacific // Mon. Wea. Rev. — 1969. — Vol. 97, № 3. — P. 163-172. DOI: 10.1175/1520- 0493(1969)097<0163:ATFTEP>2.3.CO;2.
13. https://psl.noaa.gov/enso/data.html
14. Малинин В.Н. Статистические методы анализа
гидрометеорологической информации. Учебник.- СПб.: изд. РГГМУ, 2008.
15. Гордеева С.М. Практикум по дисциплине «Статистические методы обработки и анализа гидрометеорологической информации» - СПб.: РГГМУ, 2010.
... всего 24 источников