ВОССТАНОВЛЕНИЕ ПОЛЯ ТЕМПЕРАТУРЫ НАД СЛОЖНЫМ РЕЛЬЕФОМ В РАЙОНЕ ТУНКИНСКОЙ КОТЛОВИНЫ
|
Введение 4
1 Влияние орографии на климатические характеристики 8
1.1 Расположение метеорологических станций в горном ландшафте
1.2 Суточный ход прямой радиации на склонах разной экспозиции
1.3 Температура воздуха 12
1.4 Режим атмосферных осадков, влажности, туманов, облачности
2 Материалы и методы исследования 19
2.1 Характеристика территории исследования. 19
2.2 Использование аэрологической информации 22
2.3 Данные микроклиматических измерений 22
2.4 Метод полиномиальной аппроксимации (уравнения 25
множественной регрессии)
3 Распределение температуры воздуха на южном макросклоне 27
Тункинских гольцов
3.1 Изменение температуры воздуха на склоне в течение года 27
3.2 Характеристика температурных инверсий 29
4 Анализ результатов расчета температуры воздуха 36
4.1 Погрешность расчета средних месячных температур воздуха при использовании весовых коэффициентов за разные временные интервалы
4.2 Использование метода построения полей метеорологических величин для расчета декадных и пентадных температур в горно-котловинных ландшафтах
Заключение 47
Список использованных источников 49
Приложение А Восстановление средней месячной температуры воздуха
Приложение Б Восстановление средней месячной температуры воздуха
Приложение В Восстановление средней декадной температуры воздуха
Приложение Г Восстановление средней пентадной температуры 71
воздуха
1 Влияние орографии на климатические характеристики 8
1.1 Расположение метеорологических станций в горном ландшафте
1.2 Суточный ход прямой радиации на склонах разной экспозиции
1.3 Температура воздуха 12
1.4 Режим атмосферных осадков, влажности, туманов, облачности
2 Материалы и методы исследования 19
2.1 Характеристика территории исследования. 19
2.2 Использование аэрологической информации 22
2.3 Данные микроклиматических измерений 22
2.4 Метод полиномиальной аппроксимации (уравнения 25
множественной регрессии)
3 Распределение температуры воздуха на южном макросклоне 27
Тункинских гольцов
3.1 Изменение температуры воздуха на склоне в течение года 27
3.2 Характеристика температурных инверсий 29
4 Анализ результатов расчета температуры воздуха 36
4.1 Погрешность расчета средних месячных температур воздуха при использовании весовых коэффициентов за разные временные интервалы
4.2 Использование метода построения полей метеорологических величин для расчета декадных и пентадных температур в горно-котловинных ландшафтах
Заключение 47
Список использованных источников 49
Приложение А Восстановление средней месячной температуры воздуха
Приложение Б Восстановление средней месячной температуры воздуха
Приложение В Восстановление средней декадной температуры воздуха
Приложение Г Восстановление средней пентадной температуры 71
воздуха
Горный рельеф вносит наибольший вклад в развитие местной циркуляции воздуха, такая территория отличается изменчивостью микроклиматических и погодных условий. Горы являются труднодоступным местом для размещения метеостанций, большинство станций находится в долинах рек, их данные не отражают всю синоптическую обстановку в регионе. В свою очередь горная местность влияет на климат прилегающих районов. Примером такой ситуации является Тункинская котловина.
Изучению особенностей климата в горных районах посвящено множество научных работ (Поликарпов, 1986; Сляднев, 1958; Уфимцев, 2006). Проводятся экспедиционные наблюдения за метеорологическими характеристиками, разрабатываются методики расчета температурных полей, которые помогают восстановить данные, получить общую оценку температурного режима над труднодоступными районами в разном временном и пространственном разрешении.
Особенный интерес представляет изучение вертикального профиля температуры воздуха. На температуру воздуха в горах влияет множество факторов, начиная от типа подстилающей поверхности, заканчивая особенностями местной циркуляции. Один из результатов влияния этих факторов - температурные инверсии, ярко выраженные в зимний период. Они вызваны скольжением холодного воздуха со склонов в котловину, в антициклональную погоду
Касаясь температурного режима в свободной атмосфере, где не учитывается шероховатость подстилающей поверхности, следует отметить, что он будет отражать общие процессы, сформированные под воздействием только основных климатообразующих факторов над исследуемой территорией.
В 2007 г. сотрудниками Института географии им. В.Б.Сочавы СО РАН (Иркутск) в рамках комплексных географических исследований были начаты наблюдения за температурой воздуха в горно-котловинных ландшафтах Тункинской котловины. Измерения проводятся круглогодично с интервалом 3 часа, синхронно с наблюдениями на сети метеорологических станций Росгидромета, используются электронные термографы DS1922L-F5.
Цель работы изучить температурный режим на разных высотах в пределах Тункинской котловины.
Поставленная цель требует решения следующих задач:
1. Сформировать электронный массив данных по результатам наблюдения на метеорологической станции Тунка и модельных площадках, расположенных на южном макросколоне Тункинских гольцов, за период 2009-2015 гг.
2. Сформировать электронный массив аэрологических данных, по десяти ближайшим аэрологическим стациям Емельяново, Ангарск, Кызыл, Нижнеудинск, Хакасия, Чита, Киренск, Красный Чикой, Усть-Баргузин, Улан- Батор за тот же временной период.
3. Провести расчет регрессионных уравнений для нахождения весовых коэффициентов, которые необходимы для восстановления температуры воздуха в котловине.
4. Восстановить значения температуры воздуха на стандартных изобарических поверхностях (средние месячные, декадные, пентадные).
5. Оценить различия рассчитанной и фактической температуры воздуха на разных высотах.
Объект исследования - Тункинская котловина, которая находится в пределах юго-западной части Байкальской рифтовой зоны в Южно-Сибирской физико-географической области.
Предмет изучения - температура воздуха.
Материалы и методика исследования - данные для исследования были взяты из базы данных ВНИИИГМИ-МЦД, сети аэрологических метеостанций и из архива данных, собранных в ходе экспедиционных работ на территории Тункинской котловины (Всероссийский ..., 2016; University of Wyoming...,2015). Составление электронного массива данных, обработка и расчеты температуры воздуха производились в Microsoft Office Excel, расчет регрессионных уравнений осуществлялся на высокоуровневом языке программирования общего назначения Python 3.1.6 (Van Rossum G, 2006). Восстановление средней месячной, средней декадной и средней пентадной температуры воздуха осуществлялся с помощью метода полиномиальной аппроксимации (уравнения множественной регрессии), предложенного В.В. Севастьяновым (Севастьянов, 1998; Севастьянов, 2008).
Научная новизна. Все восстановленные значения климатических характеристик в сложном горном рельефе Тункинской котловины сравниваются с фактическими данными, которые были получены в результате измерений. Ранее на данной территории такие исследования никто не проводил. Появляется возможность изучить чувствительность методики построения полей метеорологических величин, выявить за какой промежуток времени вычисленная и фактическая температура воздуха наименее отличаются.
Структура и объем работы. Настоящая работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Общий объем работы составляет 71 страниц, включая 15 рисунков, 9 таблиц и 4 приложения на 17 страницах. Список использованных источников состоит из 47 наименований, в том числе 16 иностранных.
Во введении обосновывается проблематика и актуальность темы, обозначается цель и задачи, объект и предмет, научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе рассматривается влияние орографии на климатические показатели.
Во второй главе показана территория исследования ее особенности, ознакомление с приборной базой, с помощью которой производится сбор данных по температуре воздуха, объясняется метод полиномиальной аппроксимации (уравнения множественной регрессии).
В третьей главе представлены итоги исследования температурного режима на южном макросклоне Тункинской котловины в течение 2013 года.
В четвёртой главе проведен анализ расчетов регрессионных уравнений, на основе которых была восстановлена температура воздуха на разных высотах.
В заключении подведены итоги исследования.
Результаты работы были представлены на международной конференции Enviromis-2016 (г. Томск, 11-16 июня 2016 г.), во Всероссийской студенческой олимпиаде (ВСО) по направлениям «Гидрометеорология» и «Прикладная гидрометеорология» (г. Санкт-Петербург, 2015 г); в XV Совещании географов Сибири и Дальнего Востока (г. Улан-Удэ, 2015 г), в XI Сибирском совещании по климато-экологическому мониторингу (г. Томск 2015 г); во Второй
Международной научной конференции «Климатология и гляциология Сибири» (г. Томск, 2015 г), в XXIII Рабочей группе "Аэрозоли Сибири "(г. Томск, 29.11. 2016-2.12. 2016 г).
Автор выражает благодарность своим научным руководителям - кандидату географических наук Н.Н. Воропай и доценту, кандидату географических наук Кужевской И.В, за постоянную поддержку, наставления и замечания, за возможность участия в полевых работах, и работу с учеными из разных областей науки.
Изучению особенностей климата в горных районах посвящено множество научных работ (Поликарпов, 1986; Сляднев, 1958; Уфимцев, 2006). Проводятся экспедиционные наблюдения за метеорологическими характеристиками, разрабатываются методики расчета температурных полей, которые помогают восстановить данные, получить общую оценку температурного режима над труднодоступными районами в разном временном и пространственном разрешении.
Особенный интерес представляет изучение вертикального профиля температуры воздуха. На температуру воздуха в горах влияет множество факторов, начиная от типа подстилающей поверхности, заканчивая особенностями местной циркуляции. Один из результатов влияния этих факторов - температурные инверсии, ярко выраженные в зимний период. Они вызваны скольжением холодного воздуха со склонов в котловину, в антициклональную погоду
Касаясь температурного режима в свободной атмосфере, где не учитывается шероховатость подстилающей поверхности, следует отметить, что он будет отражать общие процессы, сформированные под воздействием только основных климатообразующих факторов над исследуемой территорией.
В 2007 г. сотрудниками Института географии им. В.Б.Сочавы СО РАН (Иркутск) в рамках комплексных географических исследований были начаты наблюдения за температурой воздуха в горно-котловинных ландшафтах Тункинской котловины. Измерения проводятся круглогодично с интервалом 3 часа, синхронно с наблюдениями на сети метеорологических станций Росгидромета, используются электронные термографы DS1922L-F5.
Цель работы изучить температурный режим на разных высотах в пределах Тункинской котловины.
Поставленная цель требует решения следующих задач:
1. Сформировать электронный массив данных по результатам наблюдения на метеорологической станции Тунка и модельных площадках, расположенных на южном макросколоне Тункинских гольцов, за период 2009-2015 гг.
2. Сформировать электронный массив аэрологических данных, по десяти ближайшим аэрологическим стациям Емельяново, Ангарск, Кызыл, Нижнеудинск, Хакасия, Чита, Киренск, Красный Чикой, Усть-Баргузин, Улан- Батор за тот же временной период.
3. Провести расчет регрессионных уравнений для нахождения весовых коэффициентов, которые необходимы для восстановления температуры воздуха в котловине.
4. Восстановить значения температуры воздуха на стандартных изобарических поверхностях (средние месячные, декадные, пентадные).
5. Оценить различия рассчитанной и фактической температуры воздуха на разных высотах.
Объект исследования - Тункинская котловина, которая находится в пределах юго-западной части Байкальской рифтовой зоны в Южно-Сибирской физико-географической области.
Предмет изучения - температура воздуха.
Материалы и методика исследования - данные для исследования были взяты из базы данных ВНИИИГМИ-МЦД, сети аэрологических метеостанций и из архива данных, собранных в ходе экспедиционных работ на территории Тункинской котловины (Всероссийский ..., 2016; University of Wyoming...,2015). Составление электронного массива данных, обработка и расчеты температуры воздуха производились в Microsoft Office Excel, расчет регрессионных уравнений осуществлялся на высокоуровневом языке программирования общего назначения Python 3.1.6 (Van Rossum G, 2006). Восстановление средней месячной, средней декадной и средней пентадной температуры воздуха осуществлялся с помощью метода полиномиальной аппроксимации (уравнения множественной регрессии), предложенного В.В. Севастьяновым (Севастьянов, 1998; Севастьянов, 2008).
Научная новизна. Все восстановленные значения климатических характеристик в сложном горном рельефе Тункинской котловины сравниваются с фактическими данными, которые были получены в результате измерений. Ранее на данной территории такие исследования никто не проводил. Появляется возможность изучить чувствительность методики построения полей метеорологических величин, выявить за какой промежуток времени вычисленная и фактическая температура воздуха наименее отличаются.
Структура и объем работы. Настоящая работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Общий объем работы составляет 71 страниц, включая 15 рисунков, 9 таблиц и 4 приложения на 17 страницах. Список использованных источников состоит из 47 наименований, в том числе 16 иностранных.
Во введении обосновывается проблематика и актуальность темы, обозначается цель и задачи, объект и предмет, научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе рассматривается влияние орографии на климатические показатели.
Во второй главе показана территория исследования ее особенности, ознакомление с приборной базой, с помощью которой производится сбор данных по температуре воздуха, объясняется метод полиномиальной аппроксимации (уравнения множественной регрессии).
В третьей главе представлены итоги исследования температурного режима на южном макросклоне Тункинской котловины в течение 2013 года.
В четвёртой главе проведен анализ расчетов регрессионных уравнений, на основе которых была восстановлена температура воздуха на разных высотах.
В заключении подведены итоги исследования.
Результаты работы были представлены на международной конференции Enviromis-2016 (г. Томск, 11-16 июня 2016 г.), во Всероссийской студенческой олимпиаде (ВСО) по направлениям «Гидрометеорология» и «Прикладная гидрометеорология» (г. Санкт-Петербург, 2015 г); в XV Совещании географов Сибири и Дальнего Востока (г. Улан-Удэ, 2015 г), в XI Сибирском совещании по климато-экологическому мониторингу (г. Томск 2015 г); во Второй
Международной научной конференции «Климатология и гляциология Сибири» (г. Томск, 2015 г), в XXIII Рабочей группе "Аэрозоли Сибири "(г. Томск, 29.11. 2016-2.12. 2016 г).
Автор выражает благодарность своим научным руководителям - кандидату географических наук Н.Н. Воропай и доценту, кандидату географических наук Кужевской И.В, за постоянную поддержку, наставления и замечания, за возможность участия в полевых работах, и работу с учеными из разных областей науки.
По данным семи модельных площадок, расположенных на южном макросклоне Тункинской котловины были проведены исследования температуры воздуха в диапазоне высот 870-1970 м над ур. м. Средняя годовая температура воздуха на склоне составила 0,8 °С.
Наибольшая повторяемость инверсионных процессов наблюдается в зимний период. Стоит отметить, что при анализе средних месячных значений градиента температуры уже заметна разница между сезонами. Наибольший градиент отмечается в январе от подножья до высоты 950 м, градиент температуры в этом слое составляет -2,1°С/100 м, то есть температура воздуха повышается на 2,1°С на каждые 100 м, что не свойственно для стандартной атмосферы.
Анализ результатов расчета градиента температуры в июле говорит о том, что практически во всех случаях средняя суточная и срочная температура воздуха с высотой на всем склоне либо не меняется вообще, либо понижается. Самое наибольшее понижение зафиксировано в слое 1740-1970 м над ур.м. (0,8°С/100 м).
С помощью метода построения полей метеорологических величин была восстановлена температура воздуха на метеостанции и южном макросклоне Тункинских гольцов. Проведена оценка различий рассчитанной и фактической температуры воздуха на разных высотах.
В ходе исследования выявлено, что данная методика хорошо подходит для расчета средних месячных температур. На точность полученных результатов большое влияние оказывает количество аэрологических станций и частота их расположений. Чем больше станций, тем достовернее будут значения температуры воздуха в точке, где нужно восстановить данные. Температуру воздуха с аэрологических станций рекомендуется брать в тот же год, когда нужно восстановить значения, так как климат терпит изменения.
Данная методика хорошо применима для восстановления средней месячной и средней декадной температуры воздуха. Восстановление средней месячной температуры воздуха на всех уровнях прошло с наименьшими отклонениями (от 0,04°С до -0,8°С), средней декадной (от -0,1 до 3,8 °С).
При использовании синоптических карт восстановление средней месячной температуры воздуха заметно хуже, погрешность может составлять до 1,2°С, вероятно, это связано с тем, синоптические данные не дают поправку на шероховатость поверхности. Средняя декадная температура воздуха, восстановленная с помощью синоптических карт, имеет погрешность до 2,7 °С. Восстанавливать среднюю пентадную температуру таким методом не корректно, так как разница может достигать -4,7°С .
Наибольшая повторяемость инверсионных процессов наблюдается в зимний период. Стоит отметить, что при анализе средних месячных значений градиента температуры уже заметна разница между сезонами. Наибольший градиент отмечается в январе от подножья до высоты 950 м, градиент температуры в этом слое составляет -2,1°С/100 м, то есть температура воздуха повышается на 2,1°С на каждые 100 м, что не свойственно для стандартной атмосферы.
Анализ результатов расчета градиента температуры в июле говорит о том, что практически во всех случаях средняя суточная и срочная температура воздуха с высотой на всем склоне либо не меняется вообще, либо понижается. Самое наибольшее понижение зафиксировано в слое 1740-1970 м над ур.м. (0,8°С/100 м).
С помощью метода построения полей метеорологических величин была восстановлена температура воздуха на метеостанции и южном макросклоне Тункинских гольцов. Проведена оценка различий рассчитанной и фактической температуры воздуха на разных высотах.
В ходе исследования выявлено, что данная методика хорошо подходит для расчета средних месячных температур. На точность полученных результатов большое влияние оказывает количество аэрологических станций и частота их расположений. Чем больше станций, тем достовернее будут значения температуры воздуха в точке, где нужно восстановить данные. Температуру воздуха с аэрологических станций рекомендуется брать в тот же год, когда нужно восстановить значения, так как климат терпит изменения.
Данная методика хорошо применима для восстановления средней месячной и средней декадной температуры воздуха. Восстановление средней месячной температуры воздуха на всех уровнях прошло с наименьшими отклонениями (от 0,04°С до -0,8°С), средней декадной (от -0,1 до 3,8 °С).
При использовании синоптических карт восстановление средней месячной температуры воздуха заметно хуже, погрешность может составлять до 1,2°С, вероятно, это связано с тем, синоптические данные не дают поправку на шероховатость поверхности. Средняя декадная температура воздуха, восстановленная с помощью синоптических карт, имеет погрешность до 2,7 °С. Восстанавливать среднюю пентадную температуру таким методом не корректно, так как разница может достигать -4,7°С .