Погода – Климат – Человек
Шрифт:
Среднеквадратическое отклонение или его квадрат (дисперсия) показывает меру разброса случайных величин. В двух третях всех случайных выборов мы попадаем в интервал «среднее значение ± среднеквадратическое отклонение», а в одной трети случайных выборов мы получаем значения больше или меньше, чем «среднее значение ± среднеквадратическое отклонение». Частота подобных существенных отклонений от среднего значения измеряется с помощью перцентилей. Перцентиль 90% больше, чем 90% всех наблюдений, перцентиль 10% меньше, чем 10% всех наблюдений. Если в нашем числовом ряду речь идет о максимальной скорости ветра в течение года, то перцентиль 99% описывает максимальную скорость ветра, которая была превышена в среднем один раз в сто лет.
Случайность не означает, что следующие друг за другом числовые показатели абсолютно
На практике мы не встретим ни распределений, ни памяти в этом смысле. Поэтому характерные величины приходится выводить из наблюдений. И тогда встает вопрос: сколько нужно провести наблюдений, чтобы полученные результаты имели смысл? Если мы будем наблюдать за температурой в течение двадцати лет и рассчитаем среднее значение для первых и последних десяти лет, то эти средние значения будут различаться. Чтобы результаты были репрезентативными, разница не должна быть слишком большой.
< image l:href="#"/>Рис. 10. Распределение тайфунов в Восточной Азии в 1994 (сравнительно большое количество тайфунов – 36) и в 1998 году (очень небольшое количество тайфунов – 16).
Цвета отображают различную силу тайфунов.
Источник: http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon.
Так как в отношении климатических условий нет точных или «очевидных» временных границ для определения статистических показателей, приходится полагаться на некие конвенции или стандарты, задающие эти границы. В метеорологии существует стандартный интервал в 30 лет. На Международной метеорологической конференции, проходившей в 1957 году в Вашингтоне, был подтвержден этот временнoй норматив, принятый еще в 1935 году на аналогичной научной конференции в Варшаве. За «климатический эталон» был взят период с 1931 по 1960 год (до этого – с 1901 по 1930 год). Таким образом, наблюдения, результаты которых впоследствии усредняются, подчиняются четкому стандарту, обязательному для всех метеорологических служб. Нормой считается среднее значение именно за 30, а не за 20 или 15 лет. Впрочем, в научных климатологических исследованиях этот стандарт уже не играет никакой роли, с тех пор как стало ясно, что климат существенно варьируется и на шкале, охватывающей 30 лет и более.
Теперь мы можем рассчитать характерные величины для различных климатических переменных и различных мест наблюдения, а затем, перенеся соответствующие значения на соответствующие территории, представить ученым и широкой общественности информацию о климате в форме карт.
На рисунке 10 мы видим две карты, на которых показана траектория и интенсивность восточноазиатских тайфунов в 1993 (максимальное число тайфунов) и 1998 году (минимальное число тайфунов). Над северной частью Тихого океана образуются циклоны. Большинство из них затем движутся на запад, к азиатскому побережью. Очевидно, что количество тайфунов сильно варьируется в зависимости от года.
Рис. 11. схема двухсекундных максимальных порывов ветра со средней частотой 1 раз в 50 лет (информация используется с любезного разрешения Германской метеорологической службы и лично господина Х. Шмидта)
Вторая карта посвящена сильным ветрам в Северной Германии. На ней отображена максимальная скорость ветра (фиксируемая в течение не менее двух секунд), превышение которой фиксировалось не чаще одного раза в 50 лет (рисунок 11). Согласно этой карте, непосредственно на береговой линии можно ожидать скорости ветра 50 м/с, тогда как максимальная скорость ветра в глубине материка равна 38 м/с и достигается раз в 50 лет.
Эта информация в качестве данных о внешних детерминирующих факторах включается в исследования, экспертные оценки и заключения о социальных, экономических и политических процессах, относительно которых известно наверняка или предполагается, что они могут быть подвержены влиянию климатических условий. Это целый спектр вопросов (мы приведем для примера лишь несколько), как правило, касающихся прикладных исследований антропоцентристского характера.
1) Возможные влияния климатических условий на жизнь отдельных людей, их самочувствие и здоровье. К этому аспекту мы еще вернемся.
2) Важное место в этом списке занимает предотвращение опасности, связанной с экстремальными метеорологическими явлениями. Типичный случай – опасность наводнений на морском побережье или на берегах рек. Статистические данные о количестве осадков и силе ветра – это главные показатели, позволяющие оценить или измерить уровень потенциальной опасности и на этом основании, например, рассчитать высоту дамбы. Оползание склона или сель тоже входят в группу климатически детерминированных опасностей, так как хотя они в целом и не поддаются прогнозированию (так же, как извержения вулкана), однако между их частотой и статистикой осадков прослеживается четкая связь.
3) Статистические данные о климате и особенно об экстремальных значениях его переменных крайне важны не только для человека и общества, но и для мира растений. Климатические ограничения возможностей сельского хозяйства зачастую определяются не столько средней температурой летом и зимой, сколько минимальным значением температуры или первыми и последними заморозками в данной местности. Если температура резко падает хотя бы однажды, то, как правило, потом уже для растений не так важно, будет ли это значение температуры повторяться через равные промежутки времени или, несмотря на данный экстремум, оставшийся период в сообщениях всех метеослужб будет фигурировать как «нормальный». (Во Флориде, например, решающими являются заморозки или их отсутствие, так как именно заморозки губят урожай цитрусовых). В других случаях температурные экстремумы в целом не имеют большого значения: так, например, время цветения подснежников зависит главным образом от средней температуры в январе и феврале.
4) Другой важной сферой применения статистической информации о климате является оценка актуальных процессов и явлений и возможность понять, объясняются ли они аномальными климатическими условиями или какими-то другими, не климатическими процессами. Сюда относится, например, вопрос о причинах цветения водорослей, которое могло быть вызвано эвтрофированием Северного моря, или о «гибели лесов».
Тщательный учет бесчисленного множества климатических наблюдений, которые на протяжении вот уже 100 лет ведутся на торговых судах и результаты которых в обобщенном и переработанном виде представлены в знаменитых базах данных, таких как COADS (Comrehensive Ocean-Atmosphere Data Set), также является источником важной рабочей информации для современных фундаментальных исследований климата. Здесь следует упомянуть исследования удаленного воздействия климатических аномалий, прежде всего в связи с феноменом Южного колебания – Эль-Ниньо (ENSO), описанным еще в конце XIX века шведским ученым Гильдебрандсоном. Другая масштабная климатическая аномалия – Североатлантическое колебание – представляет собой противоположные по фазе колебания атмосферного давления и температуры в северном Атлантическом океане. Если температура в Гренландии выше нормы, то в Северной Европе в это время температура, как правило, понижается, и наоборот. С этим связаны и колебания атмосферного давления: если на территории Исландии давление повышенное, то над Азорскими островами – пониженное, и наоборот. Этот механизм, безусловно, имеет большое значение для европейского климата. Впервые он был описан датским миссионером Гансом Эгеде (1668–1758) в книге «Dagbog holden i Gronland i Aarene» (1770–1778).