Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние климатографии России и проблемы изучения текущих изменений климата 6
ГЛАВА 2. Постановка задачи исследования индексов экстремальности климата 24
2.1. Индексы экстремальности: определения и расчетные формулы . 25
2.2. Временные ряды индексов экстремальности 29
ГЛАВА 3. Характеристика наблюдаемого климата и тенденции его изменений за 1936-2000 годы 31
3.1. Температура приземного воздуха: среднегодовая, годовой максимум, годовой минимум 31
3.2. Суммарное число дней с морозом 39
3.3. Размах экстремальных температур внутри года 41
3.4. Продолжительность вегетационного сезона 44
3.5. Индекс продолжительности волн тепла 46
3.6. Доля теплого времени года 47
3.7. Количество дней с осадками не ниже 10 мм 49
3.8. Максимальное число последовательных «сухих» дней с осадками менее 1 мм 52
3.9. Максимум пятидневных сумм осадков 53
3.10. Интенсивность осадков 55
3.11. Доля интенсивных осадков в годовой сумме 57
ГЛАВА 4. Оценки воспроизводимости современными моделями некоторых характеристик наблюдаемого климата (на примере модели ИВМ РАН "INMCM3.0") 59
ГЛАВА 5. Тенденции изменения климатических характеристик, важных для сельского хозяйства 69
5.1. Даты наступления фаз вегетации и продолжительность межфазных периодов (фенологические показатели) 69
5.2. Экорегионы и их «климатические паспорта 73
5.3. Оценка зависимости урожайности озимых зерновых от колебаний климатических условий 78
Заключение 84
Литература 86
Приложение.
- Временные ряды индексов экстремальности
- Размах экстремальных температур внутри года
- Максимальное число последовательных «сухих» дней с осадками менее 1 мм
- Экорегионы и их «климатические паспорта
Введение к работе
Актуальность темы
Климат - это важнейшая характеристика среды обитания всего живого на земле, в том числе среды обитания человека и его хозяйственной деятельности. Для проблем геоэкологии чрезвычайно важной является оценка состояния и изменений реального климата, его изменчивости и экстремальности в каждый текущий момент времени (диагноз) и в ближайшем будущем (прогноз). В настоящее время, в условиях меняющегося климата, эти оценки, которые составляют предмет климатографии должны быть регулярно обновляемыми, основанными на новейшей доступной информации. Самым надежным источником информации о реальном климате являются данные инструментальных гидрометеорологических наблюдений, в частности, собранные в процессе регулярного мониторинга климата РФ.
Таким образом, задача диссертации - получение обновленных оценок состояния и тенденций в изменении, изменчивости и экстремальности современного климата на территории России по данным наблюдений, с использованием новейшей доступной информации актуальна и своевременна.
Цель и задачи работы
Целью настоящей работы является оценка состояния и изменений современного климата, его изменчивости и экстремальности на территории России по данным многолетних инструментальных наблюдений, а также оценка возможности их обновления по данным регулярного мониторинга климата России.
В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:
По данным инструментальных наблюдений за температурой воздуха и атмосферными осадками подготовить современное климатическое описание территории России и ее отдельных экорегионов с учетом текущих изменений климата.
Получить оценки изменчивости и экстремальности региональных климатов на территории России с использованием индексов экстремальности (рекомендованных МГЭИК) и климатических характеристик, важных для экономики и сельскохозяйственного производства.
Оценить качество воспроизведения наблюдаемого климата XX века (его
экстремальности, изменчивости и изменений) современными климатическими моделями.
Научная новизна работы
По данным инструментальных наблюдений получены оценки и выявлены
закономерности пространственного распределения показателей
экстремальности климата и тенденций их изменений в XX веке для всей территории России за единый период (1936 - 2000 гг).
Выполнен анализ качества воспроизведения современными климатическими моделями климата России в XX веке, включая показатели экстремальности и изменчивости климата.
По данным прямых фенологических наблюдений в зерносеящих районах России получены оценки трендов агроклиматических характеристик (сроки наступления основных фаз вегетации, продолжительность межфазных периодов)
Соискатель выносит на защиту:
Современное климатографическое описание территории РФ и ее отдельных экорегионов по данным регулярного мониторинга климата (температура воздуха и атмосферные осадки), включая индексы экстремальности и оценку трендов.
Оценки качества воспроизведения современными климатическими моделями структуры, изменчивости и экстремальности климата России (на примере модели INMCM3.0).
3. Оценки тенденций изменения агроклиматических характеристик (сроки
наступления основных фаз вегетации, продолжительность межфазных
периодов) по данным прямых фенологических наблюдений во второй половине
XX столетия.
Практическое значение.
Регулярно обновляемые оценки современных тенденций изменений климата на территории России используются в бюллетенях мониторинга климата и справках по запросам заинтересованных организаций. В работе содержатся
рекомендации для потребителей по использованию данных о климате с учетом его изменений.
Внедрение.
Результаты исследования по теме диссертации были использованы в НИР "Обнаружение и прогноз антропогенных изменений климата и повторяемости экстремальных условий на территории Европы и СНГ в региональном масштабе" Лаборатории комплексного мониторинга ИГ РАН за 2005 - 2006 гг., при выполнении проекта РФФИ № 03-05-64379 "Климатические экстремумы температуры приземного воздуха и атмосферных осадков и их связь с современными изменениями климата", в ежегодных "Обзорах загрязнения окружающей среды в Российской Федерации" Росгидромета.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ.
Апробация работы. Основные результаты диссертации были доложены на Второй Всероссийской конференции "Научные аспекты экологических проблем России" (Москва, 29-31 мая 2006 г.), Итоговой научной сессии (2006 г.) и на научных семинарах в ГУ ИГКЭ Росгидромета и РАН и ИГ РАН.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Общий объем работы составляет 109 страниц, включая 5 таблиц, 59 рисунков. Список литературы содержит 93 наименования.
Временные ряды индексов экстремальности
Расчет временных рядов введенных индексов выполнен по данным наблюдений и результатам моделирования. Использованы следующие входные массивы: а) Массив данных синоптических наблюдений за суточными суммами осадков (мм/день) и температурой приземного воздуха (средней суточной, максимальной и минимальной) на 223 станциях России, стран СНГ и Балтии за период инструментальных наблюдений (с конца XIX столетия). Массив сформирован в ГУ ИГКЭ на основе архива суточных наблюдений ГУ ВНИИГМИ-МЦД /86, 87/ с привлечением для контроля и пополнения данных оперативных наблюдений с каналов связи. б) Массив модельных сеточных значений суточных сумм осадков (мм/день) и температуры воздуха. Данные получены по модели ИВМ РАН в эксперименте 20СЗМ по воспроизведению климата XX столетия.
Эксперимент охватывал период с 1871 по 2000 гг. В ходе этого эксперимента граничные условия задавались в соответствии с реальным ходом изменения концентрации в атмосфере парниковых газов и аэрозолей с конца 19-го века. Модельные данные были предварительно переинтерполированы из узлов модельной сетки (разрешение сетки 4 градуса широты 5 градусов долготы) в точки расположения станций (с помощью билинейной интерполяции), так что в конечном счете в анализе оба массива, наблюденный и модельный, оказались заданными на сети 223 рассматриваемых станций. Можно предположить, что индексы экстремальности "чувствительны" к наличию пропусков в рядах суточных наблюдений (в течение индивидуального года). В связи с этим доступные временные ряды станционных наблюдений были тщательно проверены, и выбраны для анализа 189 лучших станций. Дополнительно введены следующие ограничения: годовые значения индексов рассчитаны при условии наличия данных наблюдений за все 365/366 дней года; из анализа многолетних статистик введенных индексов исключены ряды, в которых отсутствует более 30% данных. Все приводимые ниже оценки получены за период с 1936 по 2000 год для территории России и сопредельных государств (стран СНГ и Балтии), поскольку с середины 30-х годов стабилизировалась сеть метеорологических станций. Аналогичные оценки за период 1976-2005 гг. (последнее 30-летие, заканчивающееся годом, кратным 5) вынесены в Приложение.
Для оценки климатических изменений за рассматриваемый период использовался линейный тренд, то есть аппроксимация исследуемых временных рядов Y(t) линейной функцией времени /54/: Здесь Y— исследуемый климатический параметр, осредненный за месяц или год, а / - время (годы). Коэффициенты аппроксимирующей линейной функции а и Ъ определялись методом наименьших квадратов, т.е. из условия минимума суммы квадратов расхождений между реальными значениями исходного ряда Y(l) и соответствующими аппроксимирующими значениями Y (t). Коэффициент линейного тренда характеризует направление и скорость однонаправленных изменений климатических переменных в течение рассматриваемого периода (1936-2000 и/или 1976-2006). Линейный тренд для оценки долгопериодных тенденций в рядах некоторых индексов экстремальности использовался в /80, 81/. На рис. 3.1-3.5 приведены карты статистических характеристик показателей температурного режима, характеризующие климат России за период 1936-2000 гг. Карты приведены в равнопромежуточной проекции, для которой масштаб градуса широты и долготы совпадает на широте 60 с.ш. Средние многолетние значения среднегодовой температуры приземного воздуха (рис. 3.1а) положительны на большей части европейской территории России, юге Западной Сибири и в Приморье. Районы с годовой температурой воздуха выше +5С, которые оцениваются как наиболее комфортные для проживания, занимают небольшую часть европейской территории южнее 55 с.ш.
Наиболее низкие (ниже 0) значения среднегодовой температуры отмечаются в центре и на востоке Якутии. Средние многолетние значения («нормы») средней месячной температуры в январе (рис. 3.16) отрицательны практически на всей территории России, за исключением Черноморского побережья Кавказа. Наиболее холодно в Восточной Сибири: средние многолетние январские температуры достигают -42 — -46С в Оймяконской котловине. В июле поле «норм» средних месячных температур на территории России (рис. 3.1 в) характеризуются широтным распределением, кроме побережья Тихого океана. Наиболее низкая температура воздуха отмечается на побережье Северного Ледовитого океана (8-14С), высокая - на юге европейской части (22-24С). Пространственные распределения среднего квадратического отклонения средней месячной (январь, июль) и средней годовой температур воздуха приведены на рис. 3.2. Изменчивость среднегодовой температуры на территории России мала (рис. 3.2а) - среднеквадратическое отклонение не превышает 1.5С. В январе (рис. 3.26) максимальная изменчивость температур наблюдается на Среднесибирском плоскогорье и в бассейне р. Колымы (5.0-5.5С), а минимальная - на юге европейской территории (2.8С) и юге Дальнего Востока (2.2С).
Размах экстремальных температур внутри года
Распределение индекса «Размах экстремальных температур внутри года» (ETR) по территории России (рис. 3.9) сходно с распределением средних многолетних значений годовой амплитуды средних месячных температур (разность между самым высоким и самым низким средним месячным значением температуры воздуха в течение года) /40/. Наибольшие средние многолетние значения индекса отмечаются в азиатской части России с максимумом 90С в районе Верхоянска. Здесь наблюдаются достаточно высокие значения абсолютных максимумов летом и самые низкие в России значения абсолютных минимумов зимой. Наименьшие значения характерны для побережья Дальневосточных морей и восточной оконечности Чукотского полуострова и составляют 55-60С. На европейской России изолинии равных значений ETR имеют меридиональную направленность, а сами значения меньше, чем в азиатской части. Наименьшие значения индекса здесь отмечаются на побережье Черного и Каспийского морей и достигают 45-50С. Таким образом, размах экстремальных температур ETR определяется, как и годовая амплитуда средних месячных, степенью континентальности климата и очень слабо зависит от географической широты /9, 39/.
Межгодичная изменчивость индекса ETR, представленная здесь значениями средних квадратических отклонений (а) на рис. 10, на территории России меняется несущественно (от 3 до 5С). В большинстве районов европейской части России а колеблется в пределах 4.5 - 5 С, в Западной Сибири - 4 - 4.5 С. Наиболее устойчивы год от года значения индекса ETR в Восточной Сибири, особенно на побережье Восточно-Сибирского моря и в Приморье, где о составляет 3 С. Наибольшие значения среднего квадратического отклонения в восточных регионах России отмечаются на побережье Охотского моря, достигая 5 С. Возможно, это связано с тем, что здесь имеет место неустойчивость значений средних из абсолютных максимумов /40/. Хотя по данным, приведенным в той же монографии, повышенные значения "сигм" характерны и для арктических районов Восточной Сибири. Пространственное распределение коэффициентов линейного тренда индекса ETR показано на рис. 3.11. В северной половине европейской территории России и Западной Сибири, на Чукотке и юге Дальнего Востока можно отметить слабое увеличение размаха температур в течение 1936-2000 гг. (хотя ожидается, что с глобальным потеплением согласуется уменьшение этого индекса). Тенденция к уменьшению ETR характерна для южных и восточных (Средняя Сибирь) регионов страны. Аналогично, исследования похожего по смыслу индекса "размах ежедневных температур" выявили тенденцию к уменьшению размаха на территории Австралии в 20 веке /85, 90/; в центральной и восточной России во второй половине 20 века /64/, главным образом, за счет более интенсивного роста минимальных температур по сравнению с максимальными. Продолжительность вегетационного периода (индекс GSL) является важным показателем климатических и агроклиматических условий. На рис. 3.12 показано пространственное распределение средних многолетних значений («норм») этого показателя на территории России, с определенно выраженным широтным ходом изолиний индекса, который нарушается на возвышенностях.
Наименьшие средние многолетние значения индекса отмечаются на побережье морей Карского и Лаптевых и составляют от 30 до 80 дней. По данным /40/ в этих районах устойчивый переход средней суточной температуры воздуха через 5 С происходит в 20-40% лет. Наиболее продолжителен вегетационный сезон на юге европейской части России (в среднем многолетнем более 220 дней). На юге Западной Сибири средние значения индекса немного меньше - 160-180 дней; в Забайкалье - 140-150 дней. На азиатской территории России наибольшая продолжительность наблюдается на юге Дальнего Востока. Наибольшая межгодичная изменчивость продолжительности вегетационного сезона (рис. 3.13) характерна для севера и юга европейской части РФ. В центральных районах ЕТР и Западной Сибири среднее квадратическое отклонение меняется от 14 до 16 дней. На востоке России индекс более устойчив: «сигма» убывает до 12 дней. Тенденция к уменьшению продолжительности вегетационного сезона GSL охватывает практически всю Западную и Среднюю Сибирь за исключением самых южных районов (рис. 3.14). Увеличение индекса, более согласующееся с концепцией глобального потепления, отмечается на европейской части России (кроме небольшой Согласно /68/ при глобальном потеплении следует ожидать дальнейшего увеличения GSL за счет роста средних суточных температур и, косвенно, за счет уменьшения продолжительности залегания и высоты снежного покрова.
Максимальное число последовательных «сухих» дней с осадками менее 1 мм
Географическое распределение многолетних средних значений индекса CDD (максимальная в году продолжительность бездождного периода) показано на рис. 3.24. На северо-востоке России отмечается, в среднем, наибольшая продолжительность бездождных периодов при минимальных (в среднем) суммах осадков. Довольно продолжительные периоды без дождей бывают также в Прикаспии, на Южном Урале (до 40 дней за год в среднем многолетнем), на юге Забайкалья (более 60 дней). Значения среднего квадратического отклонения индекса CDD представлены на рис. 3.25. Максимальные значения о отмечается на севере Средне-Сибирского плоскогорья и на побережье Тихоокеанских морей. Область наименьших значений а охватывает восточную часть Западной Сибири. На европейской территории России величина среднего квадратического отклонения индекса колеблется от 8 до 24 дней В географическом распределении тенденций временных изменений индексов экстремальности осадков (рис. 3.26) заметны обширные области уменьшения максимальной продолжительности сухих периодов (CDD). Уменьшение продолжительности сухих периодов на севере европейской территории России, на Кавказе, в Краснодарском крае, в Центральной Сибири зафиксировано также в /38/. Рис. 3.25. Среднее квадратическое отклонение максимального числа последовательных дней с осадками менее 1 мм за период 1936-2000 гг. Чс .: [(CDD)] а) наблюдение
Пространственное распределение средних многолетних значений максимума пятидневных сумм осадков (индекс R5d) приведено на рис. 3.27. Это распределение очень похоже на поле норм осадков. На большей части территории России среднее квадратическое отклонение индекса R5d (а) достигает 15-20 мм (рис. 3.28). Очаги наибольших значений расположены на побережье Охотского моря и в Приморье. Поле Статистические характеристики интенсивности осадков (индекс SDII) за период 1936-2000 гг. приведены на рис. 3.30-3.32. В среднем за 1936-2000 гг. интенсивность осадков возрастает в направлении от полярных побережий России к югу. и достигает максимальных значений на Черноморском побережье Кавказа и в южных районах Забайкалья и Приморского края (рис. 3.30). [(SDII)] Межгодичная изменчивость интенсивности осадков мала - сигма не превышает 0.6 - 0.8 мм на большей части России. Исключение составляют районы Приамурья и Приморья, где о существенно выше - до 1.6 мм (рис. 3.31). Многолетние тенденции изменений интенсивности осадков выражены слабо -значения коэффициентов линейного тренда близки к 0 (рис. 3.32). Рост интенсивности осадков в среднем за период 1950-1995 гг. на западе России и в Поволжье отмечается в /38/. а) наблюден 60 40 Рис. 3.31 Среднее квадратическое отклонение интенсивности осадков (индекс SDII) за период 1936-2000 гг. [(SDII)] %J [мм/день]/10 лет Рис. 3.32 Пространственное распределение коэффициентов линейных трендов ([мм/день]/10 лет) изменений интенсивности осадков (индекс SDII) за период 1936-2000 гг. Анализ выполнен по данным на сети 189 станций. 3.11.
Доля интенсивных осадков в годовой сумме Наибольший вклад интенсивных осадков в годовую сумму (индекс R95t), в среднем за 1936-2000 гг., отмечается в южных и восточных регионах России (рис. 3.33). Наиболее существен он в Забайкалье и Приамурье - в среднем многолетнем составляет около 70%. Индекс характеризуется небольшой межгодовой изменчивостью (рис. 3.34) - на всей территории России значения о не превышают 8 -10 %. 80 Eys [(R95t)] %2ь а); наблюден Рис. 3.33 Пространственное распределение многолетних средних значений («норм») индексов экстремальности осадков за период 1936-2000 гг.: доля интенсивных осадков в годовой сумме (индекс R95t). Анализ выполнен по данным на сети 189 станций. 60 90 120 150 180 Рис. 3.34 Среднее квадратическое отклонение доли интенсивных осадков в годовой сумме (индекс R95t) за период 1936-2000 гг. Доля интенсивных осадков в годовой сумме возрастала к концу столетия в центре и на юге европейской части России и уменьшалась в ее восточных регионах (рис. 3.35). Выводы: Приведенные в настоящей главе результаты расширяют климатографию территории России. Существенно отметить, что все выводы получены на основании объема данных, которые собираются регулярно с месячным шагом и используются в оперативном мониторинге ИГКЭ. Таким образом, показана принципиальная возможность получать обновляемую климатографию России, и в т.ч. регулярно обновляемые климатические нормы для широкого круга климатических характеристик. Отметим также, что в большинстве районов России выявленные тенденции многолетних изменений индексов экстремальности согласуются с выводом о том, что существенной причиной глобального потепления является парниковый эффект, т.к. рост годовых максимумов температуры воздуха меньше, чем минимумов и размах между ними сокращается.
Экорегионы и их «климатические паспорта
Термин «экорегион» введен экспертами Всемирного фонда дикой природы (WWF) для обозначения больших областей относительно однородного климата, которые предоставляют кров характерным видам и природным сообществам. Всего на Земном шире экспертами выделены 200 экорегионов (известны как «Глобал 200»), охватывающих все главные типы экосистем. В настоящее время информация о последствиях климатических изменений и их воздействии на охраняемые виды, экосистемы и приоритетные экорегионы WWF недостаточно систематизирована и часто противоречива. Поэтому WWF в последние годы инициировал работу по созданию "Климатических паспортов экорегионов", в которых обобщаются доступные данные о наблюдаемых региональных изменениях климата и анализируются возможности для минимизации их негативного воздействия. Для территории России такие паспорта изданы для наиболее уязвимых экорегионов: Чукотка, Таймыр, Алтай-Саянский, Кольский. К сожалению, приведенные в них оценки основаны на данных, ограниченных концом 20 века (иногда и много ранее), и притом месячного разрешения. В настоящей работе приводятся оценки, полученные для каждого из этих четырех экорегионов по станционным суточным данным (средняя за год, январь, июль) о температуре приземного воздуха и атмосферных осадках, продленным по 2006 год. Интенсивность осадков слабо увеличивается в среднем на 0.13 мм/день за 10 лет. Анализ временных рядов урожайности (по крайней мере, зерновых культур) на территории РФ показывает, что в них прослеживаются нерегулярные колебания, год от года накладывающиеся на некоторый монотонный рост (положительный тренд) /35, 59/. Для оценки влияния гидрометеорологических условий на урожай обычно принимают гипотезу, что восходящий монотонный тренд урожая связан с развитием агротехники и, возможно, влиянием медленных колебаний и изменений климата, тогда как формирование урожая определяется гидрометеорологическими условиями каждого конкретного года.
Поэтому для выявления связи урожая с гидрометеорологическими факторами целесообразно сначала исключить тренд урожая, а затем искать зависимость остатков (отклонений от тренда) от гидрометеорологических факторов. Обычно временные ряды урожайности y(t) рассматривают как сумму двух составляющих - детерминированной f(t) и случайной e(t): При этом детерминированная составляющая (тренд) должна быть инерционной компонентой урожайности, не связанной с изменениями метеорологических условий в течение конкретного вегетационного сезона; а случайная составляющая обусловлена метеорологическими условиями конкретного года. Традиционно в качестве такой "трендовой" составляющей используются полиномиальные аппроксимации - чаще всего линейный тренд. Однако представляется целесообразным рассмотреть и другие способы. Желательно определить такой тренд, отклонения от которого будут наиболее чувствительны к метеорологическим условиям вегетационного периода. Такой подход применялся в /35/, где рассматривались полиномиальные тренды различных степеней. Анализ коэффициентов корреляции отклонений урожайности от тренда с метеорологическими условиями показал, что выделяется максимум, соответствующий наилучшему тренду.
А использование отклонений от "лучшего" тренда в качестве предиктанта улучшает качество прогностических уравнений регрессии. Далее рассматриваются как некоторые другие подходы к выделению тренда, так и различные способы нормирования отклонений от тренда, которые позволяют выбрать показатели урожайности, наиболее чувствительные к метеорологическим условиями. В качестве исходных данных использовались временные ряды урожайности озимой пшеницы, среднедекадных температур воздуха и декадных сумм осадков, осредненных по 44 областям Российской Федерации. Период наблюдений 1967-1995 гг. Эти материалы предоставлены отделом агрометеорологии ГУ Гидрометцентр России. Трендовую составляющую, вообще говоря, можно выделить различными способами (например, методом наименьших квадратов) в предположении определенной формы "сигнала" (линейной, квадратичной и др.). В настоящей работе помимо традиционного линейного тренда использован тренд, для определения которого временной ряд сглаживается специальным экспоненциальным фильтром, уменьшающим влияние отдаленных точек. При сглаживании используется такая весовая функция, что каждое сглаженное значение получено взвешенным осреднением 8 предшествующих точек ряда: cEY(tau) = exp{-(tau/c)2}, где t - текущая точка ряда, в которой рассчитывается сглаженное значение; tau -предшествующие точки, участвующие в сглаживании, с - константа, определяющая крутизну весовой функции, или радиус ее затухания (в данном случае 8 лет).
Далее рассчитываются ряды отклонений от тренда, которые интерпретируются как "метеорологически обусловленные" компоненты урожайности и некоторые неустранимые погрешности. Введем обозначения: Y - исходный ряд урожайности, VTY - урожай в отклонениях от линейного тренда, RTY - урожай в отклонениях от линейного тренда, нормированный на урожай по тренду, cEY - ряд скользящих сглаженных значений, VY=Y-cEY - ряд отклонений от сглаженных. Выполнив вторично экспоненциальное сглаживание применительно к ряду квадратов отклонений VY, получим ряд текущих средних квадратических отклонений cSY. "Нормированные отклонения урожая" можно получить как Все пять перечисленных характеристик рассматриваются здесь как пять характеристик урожайности. В качестве переменных, характеризующих метеорологические условия вегетационного периода, рассматриваются пять групп потенциальных предикторов. Каждая из них включает сумму температур воздуха и сумму осадков за один из пяти периодов вегетационного сезона: возобновление вегетации - восковая спелость (вв-вс); возобновление вегетации - колошение (вв-к); колошение - восковая спелость (к-вс); май - июнь; июнь - июль. Для каждой характеристики урожайности определялась зависимость от потенциальных предикторов, характеризующих температурно-влажностный режим. Эта зависимость предполагается универсальной для всех областей и всех лет, включенных в выборку. В качестве вида связи урожайности с метеорологическими факторами была выбрана квадратическая форма, таким образом, что изолинии равной урожайности
Похожие диссертации на Климатические изменения температуры воздуха и атмосферных осадков во второй половине 20 века на территории Российской Федерации
