Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Источники эмпирических данных о температуре свободной атмосферы 25
1.1. Радиозондовые наблюдения 26
1.2. Данные зондирования атмосферы с искусственных спутников Земли 33
1.3. Данные проектов реанализа 39
1.4. Массив CARDS (Comprehensive Aerological Reference Data Set) 48
1.5. Резюме по главе 1 60
ГЛАВА 2. Обработка и обобщение эмпирических данных о свободной атмосфере 68
2.1. Схемы и методы обработки и обобщения эмпирических данных о температуре в свободной атмосфере 70
2.2. Построение информационных продуктов на основе массивов радиозондовых данных 88
2.3. Массив MONADS (MONthly Aerological Data Set) 90
2.4. Схема объективного анализа климатических характеристик свободной атмосферы 104
2.5. Отбор подмножества станций для климатологического анализа температуры 114
2.6. Сопоставление месячных полей реанализа и месячных статистик данных радиозондирования
2.7. Схема диагностики текущих изменений температуры свободной атмосферы 129
ГЛАВА 3. Долгопериодные тенденции изменений температуры в свободной атмосфере 135
3.1. Оценки трендов температуры в свободной атмосфере 136
3.2. Чувствительность трендов к периоду их оценки 151
3.3. Чувствительность трендов к выбору статистической техники их оценивания 156
3.4. Модели рядов аномалий температуры в атмосфере с учетом авторегрессии 163
3.5. Сопоставление оценок трендов по данным радиозондирования и реанализа NCAR/NCEP 170
ГЛАВА 4. Обнаружение и устранение неоднородностей в рядах температуры свободной атмосферы 194
4.1. Существующие подходы и методы 195
4.2. Описание метода обнаружения неоднородностей в рядах температуры свободной атмосферы 209
4.3. Результаты и их обсуждение (глобальные и зональные ряды) 218
4.4. Результаты и их обсуждение (ряды для отдельных станций) 225
4.5. Резюме по главе 4 234
ГЛАВА 5. Оценка климатических сигналов в рядах температуры атмосферы на основе ансамбля эмпирических массивов 238
5.1. Состав и особенности рядов аномалий температуры атмосферы ансамбля 240
5.2. Оценки величины крупномасштабных климатических сигналов 267
5.3. Оценки линейных трендов на основе ансамбля массивов радиозондовых и спутниковых данных 283
5.4. Особенности проявления в рядах аномалий температуры тропосферы процессов межгодового масштаба и эволюции этих процессов в период инструментальных наблюдений 291
5.5. Резюме по главе 5 303
Заключение 306
Литература 314
Приложения 333
- Данные зондирования атмосферы с искусственных спутников Земли
- Построение информационных продуктов на основе массивов радиозондовых данных
- Чувствительность трендов к периоду их оценки
- Описание метода обнаружения неоднородностей в рядах температуры свободной атмосферы
Введение к работе
Проблема изменения климата является на сегодняшний день одной из ключевых для человечества. Происходящие в климатической системе процессы потепления у поверхности земли оказывают существенное влияние на различные отрасли экономики и на многие сферы социальной жизни. Однако изучения процессов климатического масштаба только у поверхности земли недостаточно для правильного представления о тенденциях изменения климата. Здесь необходимо комплексное исследование крупномасштабных изменений всех компонентов климатической системы: поверхности земли, гидросферы, атмосферы, криосферы.
Первые же эксперименты с моделями отклика климатической системы на процессы роста концентрации парниковых газов в конце 80-х- начале 90-х годов показали, что реакция потепления на рассматривающиеся различные сценарии роста концентрации парниковых газов, должна проявляться в тропосфере более явственно, чем на поверхности суши и океана. Полученные эмпирическим путем ряды глобальной температуры приповерхностного слоя демонстрируют значительное потепление в течение последних двух десятилетий прошедшего столетия. Однако эмпирические исследования изменений температуры в атмосфере, а именно, в слое тропосферы, за этот же период, демонстрировали тенденции, отличные, а порой противоположные, тем, которые наблюдаются в приземном слое.
Указанные расхождения, в ряде случаев, используются (и небезосновательно!) для далеко идущих выводов об отсутствии тенденций глобального потепления в климатической системе. Поэтому, начиная с середины 90-х годов, самым тщательным образом перепроверяются все этапы исследований, связанных с получением, обработкой и анализом данных температуры в свободной атмосфере.
Основной вывод, следующий из тщательной перепроверки результатов анализа трендов температуры в атмосфере, малоутешителен. Он сводится к утверждению, что, при всей важности проблемы, степень неопределенности знаний о климатических изменениях температуры в свободной атмсфере еще весьма велика. На это обращается самое серьезное внимание в Обзорных докладах Межгосударственной группы экспертов по изменениям климата (МГЭИК) /72 , 100 А Особую тревогу вызывают расхождения в скорости тропосферного потепления и потепления у поверхности земли в период проведения спутниковых наблюдений (с Ї979 г). В последнем, вышедшем в 2001 году, Третьем обзорном докладе МГЭИК /100 / подчеркивается, что «с момента начала спутниковых наблюдений температура в нижней и средней тропосфере повышалась, по данным спутниковых и радиозондовых наблюдений, всего на 0.04 и 0.03 град. С/10 лет соответственно, что на 0.12 град. С/10 лет меньше, чем скорость повышения температуры у поверхности за тот же период. Вероятнее всего, что около половины этой разности скоростей потепления можно объяснить различиями в пространственной обеспеченности данными и реальными физическими воздействиями вулканических извержений и явления Эль-Ниньо - Южного Колебания. Остающаяся же половина разности скоростей потепления, по-видимому, является реальностью, но продолжает быть, увы, необъясненной».
Указанная неопределенность наших представлений обусловлена, прежде всего, рядом трудностей на всех этапах получения и анализа эмпирических данных о состоянии свободной атмосферы.
Каждый из существующих в настоящее время источников регулярно поступающих эмпирических данных о температуре свободной атмосферы -данные радиозондирования и данные микроволнового зондирования с ИСЗ -имеет ряд особенностей и недостатков. Неучет этих особенностей и минусов источников может, в конечном счете, сделать неверными выводы о тенденциях изменения температуры.
На выводы о тенденциях изменений температуры в свободной атмосфере влияют алгоритмы и технологии обработки, пространственного и временного обобщения исходных данных наблюдений, методы эмпирико-статистического анализа, используемые в климатических исследованиях.
Как радиозондовые, так и спутниковые данные отличаются наличием временных неоднородностеи, возникающих из-за особенностей смен систем наблюдений и обработки данных. Происхождение этих неоднородностеи у каждого из видов данных связано со своими, специфическими причинами. Указанные временные неоднородности влияют на значения и выводы о величинах трендов в рядах. Поэтому в последнее время прилагаются значительные усилия для обнаружения неоднородностеи и их устранения. Однако этот процесс несет опасность ошибочного отнесения к неоднородностям и устранения влияния на тренды процессов, объективно происходящих в климатической системе. На сегодняшний момент, имеющиеся разрозненные методы обнаружения и устранения неоднородностеи еще плохо согласуются друг с другом.
Безусловно, картина долгопериодных тенденций изменений температуры в свободной атмосфере искажается процессами более мелкого пространственного и временного масштаба, происходящими как в самой свободной атмосфере, так и в приповерхностном слое над сушей и океанами, и поэтому весьма важно дифференцировать результаты влияния этих процессов от результатов влияния искусственных неоднородностеи, возникающих, как уже упоминалось, в рядах из-за особенностей смен систем наблюдений и обработки данных.
Настоящая работа посвящена решению ряда проблем методического и технологического характера, возникающих при обработке и анализе данных температуры текущих и исторических радиозондовых наблюдений с глобальной сети, и выполненным на основе этих решений исследованиям климатических изменений температуры в свободной атмосфере.
Актуальность работы обусловлена охарактеризованной выше сложившейся ситуацией. Вкратце, ее можно сформулировать следующим образом. В условиях меняющегося климата, знания о характере и тенденциях его изменения, необходимы для принятия правильных и своевременных решений по адаптации экономики и социальной сферы. Температура в свободной атмосфере относится к числу первостепенных, ключевых параметров климатической системы. Она, как известно, считается относительно хорошо изученной метеорологической величиной, по сравнению с другими метеовеличинами в свободной атмосфере. Продолжительность регулярных наблюдений за температурой атмосферы по всему земному шару - представляется достаточной для того, чтобы сделать выводы о долгопериодных тенденциях ее изменения. Однако результаты исследований, полученные разными авторами, на основе их собственных методик обработки и эмпирико- статистического анализа данных разных наблюдательных платформ, не только не вполне сопоставимы между собой количественно, но порой и качественно противоречивы. В итоге, степень неопределенности существующих представлений о характере изменений температуры в свободной атмосфере еще очень велика, на что обращено внимание в ряде важнейших международных документов, в частности, в обзорных докладах МГЭИК (1995 и 2001 г) /72,
100/. В значительной мере такая ситуация обусловлена проблемами обработки и обобщения существующих эмпирических данных о параметрах свободной атмосферы, методическими и технологическими трудностями получения рядов температуры в атмосфере и их статистического анализа. Идеальным образом задача обработки, обобщения и анализа эмпирических данных о температуре в свободной атмосфере никем не решена и решена быть не может, хотя бы потому, что слишком существенны недостатки каждого из существующих видов данных. Поэтому, для получения возможно более объективных знаний о таком важнейшем параметре климатической системы вполне разумным представляется подход, состоящий в построении независимых схем и методик эмпирико-статистического анализа данных о температуре в атмосфере, взаимного сопоставления их результатов с результатами анализа данных других платформ и результатами других авторов, и получении выводов о характере климатических изменений температуры атмосферы на основе совместного анализа существующих независимо полученных массивов климатических данных.
Цель диссертационной работы. Цель работы состоит в том, чтобы, используя наиболее полный за исторический период и регулярно пополняемый текущими данными массив радиозондовых данных по глобальной сети, разработать и реализовать методы и технологии их пространственного и временного обобщения, получить на их основе семейство массивов климатических характеристик метеовеличин в свободной атмосфере, и, выполнив анализ рядов температуры в атмосфере, сопоставления с рядами других авторов, получить более достоверные представления о характере и тенденциях климатических изменений температуры в атмосфере за период инструментальных наблюдений,
Направление исследований. Первое направление исследований -обоснование, разработка и реализация методов и технологий обработки, обобщения и эмпирико-статистического анализа данных за весь период радиозондовых наблюдений по глобальной сети. Второе направление исследований - построение семейства массивов климатических характеристик свободной атмосферы на основе радиозондовых данных, в том числе климатических рядов температуры. Третье направление исследований - анализ полученных автором рядов температуры в свободной атмосфере, их сопоставление с рядами других авторов.
Методы исследований, используемые в работе, включают: обработку данных радиозондовых наблюдений, расчеты статистических характеристик температуры в атмосфере для станций глобальной сети, в том числе робастных (устойчивых) статистических характеристик сдвига и масштаба, объективный анализ статистик в узлы сетки, различные пространственные обобщения температуры и ее аномалий (по вертикали и по широтным зонам, полушариям, земному шару), статистические (традиционные и нетрадиционные) методы регрессионного анализа, методы анализа временных рядов, в первую очередь, модели авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA) рядов, модели ARJMA со структурными переменными, методы спектрального и вейвлетного анализа временных рядов, методы оценки крупномасштабных климатических сигналов в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы на основе ансамбля независимых климатических рядов.
Достоверность и обоснованность. Полученные в работе результаты анализа климатических рядов температуры в атмосфере, основаны на высококачественных климатических массивах, расчет которых проводился с использованием данных, прошедших комплексный контроль. Результаты оценки трендов и других климатических сигналов всесторонне сопоставляются с результатами, полученными на основе обработки спутниковых данных, а также результатами независимо проведенной другими методами обработки радиозондовых эмпирических данных, и, наконец, результатами обобщения данных проектов реанализа.
На защиту выносятся: результаты исследования полноты данных о температуре глобального массива данных CARDS; формулировка, разработка и реализация методик и технологий пространственного и временного обобщения аэрологических данных по глобальной сети, построение массива месячных статистических характеристик по свободной атмосфере MONADS, схема диагностики текущих изменений температуры в свободной атмосфере на основе данных по глобальной сети станций; результаты исследования чувствительности оценок трендов температуры в свободной атмосфере к периоду их оценки и выбору статистического аппарата вычисления трендов методики и результаты сопоставления рядов температуры в атмосфере, полученных на основе радиозондовых наблюдений и проектов реанализа NCAR/NCEP метод обнаружения скачкообразных сдвигов, оценки неоднородностей и пересчета трендов в климатических рядах, результаты его применения к рядам температуры в атмосфере для земного шара, широтных зон и для отдельных станций метод оценки климатических сигналов по ансамблю климатических рядов температуры в атмосфере, полученных на основе радиозондовых и спутниковых данных, и выполненные на его основе оценки некоторых крупномасштабных климатических сигналов в рядах температуры тропосферы и нижней стратосферы
Научная новизна. Построена иерархическая структура семейства климатических массивов по свободной атмосфере, и на базе массива CARDS получено семейство статистических характеристик свободной атмосферы по глобальной сети станций.
Впервые построены и реализованы цельная схема обработки и обобщения аэрологических данных по глобальной сети, а также схема диагноза текущих изменений температуры свободной атмосферы на основе месячного комплекта радиозондовых данных глобальной сети, собираемых с каналов связи. Впервые выполнены оценки трендов температуры свободной атмосферы на основе максимально полного глобального массива радиозондовых данных и за максимально длительный период. Впервые исследована чувствительность трендов температуры в свободной атмосфере к выбору периода рядов и статистического аппарата их оценки. Впервые разработана и реализована применительно к рядам температуры атмосферы методика обнаружения и оценки амплитуд неоднородностей в климатических рядах, основанная на использовании статистического алгоритма и имеющихся метаданных, и позволяющая одновременно производить пересчет трендов. Впервые выполнено всестороннее сопоставление имеющихся рядов температуры в свободной атмосфере, полученных на основе радиозондовых и спутниковых данных, а также в проектах реанализа. Впервые на основе анализа ансамбля существующих рядов температуры в атмосфере получены оценки ряда важнейших климатических сигналов (Эль-Ниньо-Южное Колебание, скачкообразное потепление в тропосфере в 1976-77 гг, квазидвухлетняя цикличность и послевулканические потепления в нижней стратосфере, тренды). С помощью средств вейвлетного анализа впервые получены оценки изменений свойств процессов межгодового масштаба в климатических рядах температуры тропосферы за период радиозондовых наблюдений.
Практическая полезность. В результате выполнения работы на основе обобщения эмпирических радиозондовых данных, подготовлен ряд массивов климатических характеристик в атмосфере, которые могут использоваться в схемах прогноза погоды, а также в различных прикладных исследованиях и разработках, в частности, связанных с конструированием и испытанием летательных аппаратов, обоснованием авиатрасс. Результаты работы могут использоваться также при подготовке и обосновании решений в политической, экономической и социальной сферах, в связи с проблемами глобального потепления.
Реализация результатов. Результаты работы использовались при подготовке Третьего Обзорного Доклада МГЭИК 2001 г (TAR IPCC 2001) /100/, при подготовке Бюллетеней мониторинга климата В МО (1993 и 1994 г), издания WMO STATEMENT ON STATUS OF GLOBAL CLIMATE (1994). Результаты работы переданы в Государственный фонд данных о состоянии окружающей природной среды, ее загрязнении (Госфонд), размещены в международном электронном издании TRENDS ONLINE / 160 / и на ВЕБ-сайте ВНИИГМИ-МЦД. Полученные в работе массивы статистических характеристик использованы при выполнении ряда исследовательских и прикладных работ.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и представлялись: на Всемирной конференции по изменениям климата (Москва, сентябрь-октябрь 2003 г), на Международной конференции по данным для научных исследований и технологий CODATA 2002 (Монреаль, сентябрь-октябрь 2002 г), на заключительной международной конференции по проекту ACSYS (Исследование климатической системы Арктики - С.-Петербург, ноябрь 2003 г.), на Шестой международной встрече по статистической климатологии (Голуэй, Ирландия, май 1995 г), на ежегодных международных семинарах по диагнозу и прогнозу климата в 1991- 2003 гг, на ежегодных конференциях Американского Метеорологического Общества (AMS) в 1998 и 2003 г, на Второй международной конференции ВПИК/ВМО по реанализу (Великобритания, 2000 г), на международных семинарах по проекту CARDS в НЦКД США (Ашвилл) в 1993, 1994 и 1995 г., на международном симпозиуме по климату малой ледниковой эпохи (Япония, 1991 г), на международном семинаре ВМО - NOAA по исследованию причин расхождений трендов в тропосфере и на поверхности земли (Ашвилл, США, март 1999 г), на ежегодных рабочих встречах по проекту «Управление обменом климатическими данными» в рамках двустороннего российско-американского сотрудничества в области охраны окружающей среды (США, Российская Федерация, 1994-2001 гг), на Юбилейной Всероссийской научной конференции «Фундаментальные исследования взаимодействия суши, океана и атмосферы» (МГУ-РФФИ, Москва, октябрь - ноябрь 2002 г), на III Всесоюзной конференции Перспективные методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных полей и процессов, Гродно, 1988, на Пятом (Казань, 1986 г) и Шестом (Калининград, 1990) Всесоюзных совещаниях по применению статистических методов в метеорологии, заседаниях и сессиях Ученого совета ВНИИГМИ-МЦД.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 38 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и приложений. Общий объем работы л, Иллюстраций 48, таблиц 27, приложений 1, библиография насчитывает 178 источников.
Во введении дается краткая характеристика объекта исследования, актуальности проблемы эмпирического анализа климатических изменений температуры в свободной атмосфере, описывается состояние проблемы в настоящее время и трудности ее решения. Приводятся сведения о работе, ее структура. Кратко излагается содержание отдельных глав диссертации.
В первой главе описываются источники эмпирических данных о температуре свободной атмосферы (радиозондовые наблюдения, зондирования с искусственных спутников земли, и, с некоторыми оговорками, выходные массивы проектов глобального реанализа). Описываются и анализируются достоинства и недостатки каждого из перечисленных источников данных. На основании приведенных в первой главе сведений делается вывод о возможности и целесообразности использования радиозондовых данных о температуре в свободной атмосфере, в качестве источника для эмпирико-статистического анализа климатических процессов в свободной атмосфере. В то же время, из результатов первой главы следует, что использование данных всех трех источников необходимо для получения более объективной картины термических процессов в свободной атмосфере. Приводятся сведения о наиболее полном из имеющихся в настоящее время массивов радиозондовых данных по глобальной сети - массиве CARDS (Comprehensive Aerological Reference Data Set), созданном совместно НЦКД США и ВНИИГМИ-МЦД. Приводятся результаты анализа полноты данных о температуре массива CARDS.
Во второй главе диссертации описываются методы и схемы обработки и обобщения эмпирических данных о свободной атмосфере для анализа и мониторинга климата свободной атмосферы. В первом параграфе второй главы описаны известные из литературы схемы обработки и обобщения радиозондовых данных, в частности, альтернативные традиционным методики устойчивого оценивания параметров сдвига и масштаба, основанньїе на порядковых статистиках, результаты их применения для обработки радиозондовых данных. В последующих разделах второй главы описана иерархия информационных массивов для анализа климата атмосферы на основе массива срочных данных радиозондирования по глобальной сети. Все множество исходных данных радиозондирования и получаемых на их основе массивов климатических характеристик атмосферы представляется в виде пирамиды. На низшем уровне находятся исходные данные радиозондовых наблюдений, по мере движения от основания к вершине пирамиды возрастает степень пространственного и временного обобщения данных, и уменьшаются объемы массивов.
В данной главе, как важный элемент пирамиды, описывается массив статистик месячного обобщения характеристик свободной атмосферы по глобальной сети станций — массив MONADS (MONthly Aerological Data Set). Массив MONADS получен на основе расчетов по данным массива CARDS и является своеобразным «мостом» между массивом данных радиозондовых наблюдений и климатическими информационными массивами, основанными на более высокой степени пространственного и временного обобщения.
Для непосредственного анализа климатических изменений температуры свободной атмосферы реализуются два подхода к формированию временных рядов. Первый основан на объективном анализе месячных статистик в узлы сетки, с последующим пространственным обобщением значений статистик, интерполированных в узлы сетки. Описывается и исследуется специально сконструированная и реализованная для объективного анализа климатических полей в свободной атмосфере схема объективного анализа, основанная на сочетании последовательных коррекций с адаптивной полиномиальной интерполяцией.
Другой подход к формированию временных рядов для климатологического анализа основан на использовании статистик непосредственно в точках станций. Однако использование всех имеющихся станций для этих целей бессмысленно из-за пропусков данных наблюдений, непродолжительности периодов на многих станциях, необходимости возможно максимально равномерного покрытия территории земли, и ряда других причин. В этой связи возникает задача отбора подмножества репрезентативных станций, пригодных для климатических исследований и удовлетворяющих ряду требований. Компромисс между полнотой данных и продолжительностью рядов для отдельных отобранных станций, с одной стороны, и удовлетворительной освещенностью территории земного шара, с другой стороны, позволяет осуществить отбор подмножества 530 станций для последующего анализа трендов непосредственно в точках станций.
Приводятся результаты сопоставления полей месячного разрешения температуры проекта реанализа NCAR/NCEP с соответствующими статистиками массива MONADS в точках станций.
В заключительном разделе второй главы изложена схема оценки текущих изменений температуры в свободной атмосфере на основе анализа радиозондовых данных. Отличительными особенностями схемы являются использование для диагностики данных, во-первых, прошедших комплексный контроль, и, во-вторых, представляющих месячные порции наблюдений, собираемых с ГСТ по глобальной сети радиозондирования. Результаты реализации этой схемы помещались в выпусках Бюллетеня мониторинга климата ВМО.
В третьей главе диссертации изложен некоторые результаты анализа долгопериодных тенденций (трендов) температуры в свободной атмосфере. В обзорном параграфе главы кратко изложены методики различных авторов и результаты, получаемые ими на протяжении многих лет исследований трендов температуры в атмосфере. В следующем разделе описан обнаруженный в середине 90-х годов феномен противоречия между трендами температуры у поверхности земли и в тропосфере. В последующих разделах изложены результаты оценки трендов температуры в атмосфере. Приведены результаты анализа чувствительности оценок трендов к ряду факторов. Первым из таких факторов являются продолжительность и точные границы (начало и окончание) рядов, по которым эти оценки выполняются. Вторым из факторов является выбор статистической методики оценки трендов. Хотя большинство исследователей применяет для климатологических анализов традиционный метод наименьших квадратов (МНК-оценки), последние являются далеко не лучшим в условиях, когда реальные ряды не отвечают ряду требований. В частности, МНК-оценки чрезвычайно чувствительны к наличию резких выбросов и неоднородностей в рядах, особенно вблизи моментов начала и окончания рядов. Показано, что применение статистических методов, альтернативных традиционному МНК, делает оценки трендов несколько менее чувствительными к выбору моментов начала и окончания ряда и к наличию выбросов. Приводятся результаты оценки трендов с помощью статистических моделей, содержащих как авторегрессионную, так и структурную части.
Поскольку в последнее время широкое распространение получили массивы реанализа, возникает вопрос, в какой мере использование массивов реанализа правомерно для анализа долгопериодных изменений климата атмосферы. В третьей главе проводится сопоставление профилей трендов температуры, полученных на основе анализа радиозондовых данных и массивов реанализа. Показано, что использование массивов реанализа дает результаты оценок трендов, близкие к результатам использования радиозондовых данных, причем это справедливо как для трендов, рассчитанных для хронологического порядка месяцев в рядах, так и для трендов, рассчитанных по отдельным сезонам.
Четвертая глава посвящена решению одной из ключевых проблем климатологии, оказывающей решающее воздействие на выводы о тенденциях климатических процессов - обнаружению временных неоднородностей в климатических рядах, оценке их величины и их устранению (иногда именуемой проблемой гомогенизации климатических рядов). В обзорном параграфе четвертой главы обсуждаются те особенности рядов температуры в свободной атмосфере, которые предопределяют необходимость разработки специфических методов гомогенизации, отличных от методов, применяемых для гомогенизации рядов приземных данных. Описаны различные существующие и используемые методы гомогенизации рядов температуры в атмосфере, которые основаны на различных подходах. Однако сопоставление результатов использования различных методов гомогенизации показывает, что они плохо согласуются друг с другом. Поэтому необходимы независимые разработки новых методов гомогенизации рядов.
Описанная в четвертой главе методика обнаружения и оценки неоднородностей в рядах аномалий температуры свободной атмосферы основана на сочетании статистических методов обнаружения и анализом метаданных. Используется статистическая модель авторегрессии со структурными переменными. Методика обладает достаточным универсализмом, позволяя использовать в качестве моментов ряда — кандидатов на наличие скачкообразных изменений ряда, - как обнаруживаемые статистически неоднородности, так и моменты, существование скачкообразных изменений в которые предположительно из-за происходящих в эти моменты смен приборов и систем наблюдения. В этом случае предположения основываются на анализе метаданных по истории станций наблюдения. Отличительной особенностями метода являются, во-первых, его универсализм с точки зрения выбора вводимых в статистическую модель точек - кандидатов на скачкообразный сдвиг, и, во-вторых, возможность оценки влияния обнаруженных неоднородностей на знаки и величины трендов одновременно с построением статистической модели. Последнее обстоятельство делает необязательной замену исходного ряда гомогенизированным рядом, что позволяет осуществлять процесс гомогенизации рядов температуры атмосферы более гибко, исследуя влияние на тренды большого числа вариантов выбора точек-кандидатов. Методика испытана на рядах аномалий температуры как для земного шара и отдельных широтных зон, так и для отдельных длиннорядных станций радиозондирования. В последнем случае удается обнаружить статистическими методами значительную долю точек ряда, в которых имеются скачкообразные сдвиги, документально подтвержденные метаданными.
Пятая глава диссертации посвящена оценкам сигналов крупномасштабных климатических изменений по ансамблю массивов радиозондовых и спутниковых данных о температуре в свободной атмосфере. В ней рассматривается ансамбль массивов, подготовленных группами различных авторов. Ансамбль включает пять массивов, подготовленных на основе данных радиозондирования, и три массива, подготовленных на основе данных микроволнового зондирования с полярноорбитальных ИСЗ. Поскольку ни один из существующих массивов не может рассматриваться в качестве эталонного, задача исследования состоит в том, чтобы получить более правдоподобные оценки величин сигналов некоторых известных крупномасштабных климатических процессов на основе совместного использования данных различных массивов. Попутно решается задача исчерпывающего сопоставления массивов, входящих в ансамбль. В качестве крупномасштабных климатических процессов рассматриваются квазидвухлетняя цикличность в стратосфере, явление Эль-Ниньо-Южное колебание в тропосфере, скачкообразные потепления в стратосфере после трех известных вулканических извержений (Агунг в 1963 г, Эль-Чичон в 1982 г и Пинатубо в 1991 г), резкое потепление в тропосфере в 1976-77 гг и, наконец, тренды. Описываются оценки перечисленных климатических сигналов, полученные на основе обобщения индивидуальных оценок этих сигналов по отдельным массивам ансамбля.
В этой же главе диссертации содержатся результаты анализа процессов в рядах температуры атмосферы, . имеющих масштаб нескольких десятков месяцев (межгодовой масштаб). С помощью методов спектрального анализа определены параметры связи колебаний температуры межгодового масштаба в тропосфере и на поверхности океана. С помощью метода вейвлетного анализа выявлены периоды в ряду, когда процессы межгодового масштаба имели максимальную амплитуду. Все эти результаты применены к каждому из массивов ансамбля восьми массивов и позволяют уточнить особенности проявления процессов межгодового масштаба в массивах ансамбля,
На основе анализа значений введенного робастного критерия для соотношения мер неопределенности в ансамблевых оценках крупномасштабных климатических сигналов делается вывод об отличии трендов от других рассмотренных крупномасштабных сигналов, проявляющихся в рядах температуры свободной атмосферы. А именно: в то время, как для других рассмотренных крупномасштабных сигналов мера неопределенности в оценках сигнала по индивидуальным массивам превышает меру неопределенности из-за разброса оценок сигнала между массивами, и для таких сигналов достаточно ограничиться оценкой по одному из индивидуальных массивов, для трендов имеет место обратная картина. Для трендов, мера неопределенности из-за разброса оценок их значений между отдельными массивами ансамбля превышает меру неопределенности в оценках сигнала в индивидуальных массивах. Поэтому именно для трендов температуры в свободной атмосфере, степень неопределенности их оценки может быть уменьшена за счет использования полученных и анализируемых разными независимыми группами исследователей климатических рядов.
В заключении перечислены основные результаты диссертации, подводятся итоги исследования, кратко излагается видение автором места результатов этого исследования.
Автор выражает глубокую благодарность к.ф.-м.н. Р.Г. Рейтенбаху, а содружестве и под руководством которого был начат ряд исследований, нашедших отражение в настоящей работе, сотрудникам ВНИИГМИ-МЦЦ к.ф.м.н. О.А. Алдухову, внесшему решающий вклад в создание массива CARDS и систем контроля радиозондовых данных во ВНИИГМИ-МЦД и других центрах мира, и, таким образом, предопределившему возможности получения fc результатов настоящей диссертации, д.г.н. М.З. Шаймарданову, инициировавшему и возглавившему создание ряда технологий во ВНИИГМИ-МЦД по сбору и архивации аэрологических данных, и вдохновившему автора на написание данной работы, к.ф.-м.н. А.В. Хохловой (ВНИИГМИ-МЦД), к.ф.м.н. К.Г. Рубинштейну и к.г.н. В.М. Хан (оба - Гидрометцентр РФ), в соавторстве с которыми получен ряд результатов работы.
Основы идеологии обработки и эмпирического анализа метеорологических, в том числе радиозондовых, данных были заложены проф., * д.ф.-м.н. Г.В. Груза, к.ф.-м.н. В.Д. Казначеевой, к.ф.-м. н. Э.Я. Раньковой, к.г.н.
Н.А. Зайцевой и к. ф.м.н. В.В. Майстровой. Доброжелательное отношение и ряд ценных замечаний с их стороны, а также со стороны д.г.н. проф. М.Х. Байдала, оказали существенное воздействие на исследования, отраженные в диссертации. Работа сотрудников Отдела аэрологии ВНИИГМИ-МЦД В.А. Оржеховской, Т.В. Руденковой, Н.М. Мишиной, Т.Ю. Рощиной, Л.А.
Георгиевой с аэрологическими данными и метаданными послужила основой для получения результатов настоящей диссертации. На различных этапах работы, ее положения и результаты плодотворно обсуждались с сотрудниками Отдела климатологии ВНИИГМИ-МЦД к.ф.-м.н. В.Н. Разуваевым, к.г.н. Б.Г. Шерстюковым и к.г.н. О.Н. Булыгиной. Выполнение работы оказалось бы невозможным без усилий сотрудников Лаборатории комплексной автоматизации, Отделов эксплуатации ЭВМ, машинной обработки информации и Центра гидрометеорологических данных ВНИИГМИ-МЦД, создавших, внедривших и эксплуатирующих технологии сбора, обработки и архивации аэрологических данных по глобальной сети.
Автор выражает глубокую признательность сотрудникам
Среднеазиатского регионального вычислительного центра (САРВЦ, г. Ташкент), благодаря усилиям которых уже в 1978 г в САРВЦ начала функционировать Система автоматизированного сбора, обработки и накопления аэрологической информации, поступающей по линиям ГСТ для режимных „елей ( аВТОрЫ В.В. Майкова, Г.А. К„фУс, Л.А. Курманев,
Созданные в САРВЦ и переданные во ВНИИГМИ-МЦЦ архивы на магнитных носителях составили значительную часть информационной базы банка данных «Аэрология», и были использованы при создании массива CARDS.
На различных этапах выполнения работы, автор контактировал и сотрудничал со своими многочисленными зарубежными коллегами, среди которых хотелось бы отметить д-ра Роберта Эскриджа и Стива Доти (НЦКД
Ф США), Роя Дженни (Национальный центр атмосферных исследований США,
Боулдер) и Августа Шумбера (НЦКД США), д-ра Джона Кристи (Университет Алабамы в Хантсвилле), д-ров Джима Анджелла и Дайан Сейдел (Гаффен) (Лаборатория атмосферных ресурсов, Мериленд), д-ра Дэвида Паркера (Метеорологическая служба Великобритании), д-ра Джона Ланзанте (Лаборатория геофизической динамики, Принстон). Без этого сотрудничества ^ получение результатов работы было бы невозможным.
Результаты, включенные в настоящую работу, получены за счет частичной поддержки при выполнении проектов РФФИ 95-05-15267а, 98-05-64492, 01-05-65285, 01-05-07015ано, а также совместного проекта РФФИ и Администрации Калужской области № 03-05-96287.
Данные зондирования атмосферы с искусственных спутников Земли
Другим известным источником сведений о температуре в свободной атмосфере следует считать данные наблюдений с искусственных спутников Земли (ИСЗ). Не ставя задачу дать в настоящем обзорном разделе сведения обо всех источниках информации о температуре атмосферы по наблюдениям с ИСЗ, ограничимся лишь тем источником цифровой информации о температуре в свободной атмосфере, по которым имеются достаточно длинные временные ряды»
Таким источником информации для восстановления значений температуры в свободной атмосфере являются данные микроволнового зонда (MSU — Microwave Sounding Unit) - устройства, устанавливаемого на полярноорбитальных спутниках серии NOAA, а также современной модели микроволнового зонда — устройства AMSU. Физические аспекты получения и обобщения данных микроволнового зондирования описаны Р. Спенсером ссоавт./154,155,156,157/.
Первые сведения о возможности восстановления температуры в атмосфере по данным микроволнового зондирования и описание методики обработки данных микроволнового зондирования для получения рядов температуры опубликованы Спенсером, Кристи и Гроди в 1990 году /154/. Первые же результаты анализа рядов температуры, полученных по данным MSU были опубликованы Спенсером и Кристи в 1992 году /155,156/.
Суть метода получения температуры атмосферы по данным микроволнового зонда основана на детектировании излучения в микроволновом диапазоне, поступающего к находящемуся в полете зонду, и # последующем преобразовании детектированного излучения в температурные характеристики различных (но охватывающих значительные по толщине) части вертикальных слоев атмосферы.
При этом существенно используется тот факт, что молекулы кислорода в атмосфере хорошо перемешиваются в пределах значительных по вертикали слоев. Методика состоит в преобразовании излучения молекул кислорода, служащего индикатором температуры толщи атмосферы, в диапазоне частот излучения около 60 гигагерц, улавливаемого различными каналами устройства микроволнового зондирования, в яркостную температуру.
Мощность излучения различных каналов преобразовывается втемпературу с помощью весовых функций, введенных авторами метода.
Весовые функции для каждого канала имеют свое распределение по вертикали,Ф в результате чего на основе данных MSU удается восстановить температурутолько для достаточно толстых слоев атмосферы. Вертикальные профили весовых функций перевода мощности излучения в температуру для различных каналов приведены на рис. 1.1.Ниже приводится более детальная информация о физических основахизмерения температуры атмосферы по данным микроволнового зондирования. В основе метода микроволнового зондирования лежит принцип измерениятеплового излучения атмосферного молекулярного кислорода в различных интервалах частот поглощения кислорода вблизи 60 Ггц. Этот принцип был предложен еще в 1963 г. (Микс, Лилли /112/). Концентрации молекулярного кислорода в атмосфере варьируют в пространстве и времени в очень незначительной степени, что делает атмосферный молекулярный кислород идеальным трассером для мониторинга температуры в атмосфере. В микроволновом диапазоне частот, излучение прямо пропорционально температуре излучателя. Показания прибора преобразуются в т.н. яркостную температуру. Термин «яркостная температура» означает, что измерения, основанные на излучательной способности, соответствуют термометрической температуре только в том случае, если объект может рассматриваться как абсолютно черное тело (нулевая отражательная способность).
Микроволновой зонд MSU является развитием экспериментальных приборов, эксплуатировавшихся ранее на исследовательских спутниках NASAсерии Nimbus. Зонд имеет тыре канала, частоты которых составляют 50.30,Ф53.74, 54.96 и 57.97 Ггц соответственно. Измерения канала 4, сделанные ближевсего к пиковой частоте поглощения (абсорбции) кислорода, составляющей 60
Ггц (т.е. измерения канала 4 на 57.95 Ггц) определяются, в основном, верхней частью кислородосодержащей части атмосферы, поскольку поглощение кислородом настолько сильно, что нижележащие слои атмосферы не могут быть «видны» в излучениях этой частоты. Измерения канала с меньшей частотой (т.е. частотой, более удаленной от # частоты пика поглощения молекулярного кислорода), в частности, измерения канала 2, на частоте 53.74 Ггц), в меньшей степени подвержены влиянию атмосферного поглощения, и поэтому содержат, частично, информацию об излучении земной поверхности и влагосодержащих облаков. Канал 1, принимающий излучения частот, наиболее далеких от пика поглощения кислорода (50.30 Ггц), принимает излучения, наименее А подверженные поглощению кислородом атмосферы. Соответственно, измерения этого канала очень чувствительны к излучениям поверхности земли и отраженному излучению от облачности. В ранних исследованиях температуры атмосферы считалось, что излучения, воспринимаемые каналом 2 прибора MSU, являются чисто тропосферными, и влиянием термических процессов в стратосфере на показания этого канала можно пренебречь. Аналогично, считалось, что в показаниях канала 4 (стратосферного), влиянием теплового излучения тропосферы также можно пренебречь. В более поздних работах, выявилась необходимость учитывать присутствие стратосферной компоненты в показаниях канала 2.
Построение информационных продуктов на основе массивов радиозондовых данных
Как отмечалось в предыдущей главе, объем порции массива CARDS за ш отдельные месяцы периода 1996 - 2001 года составляет в среднем примерно 180-190 мбайт в месяц (однако в ряде случаев даже превышает 200 мбайт). За наиболее ранний период наблюдений (конец 40-х - 50-е годы) этот объем был существенно меньше и составляет несколько десятков мбайт в месяц. Таким образом, объем всего массива CARDS за период 1948-2001 годы весьма значителен и, по проведенным оценкам, составляет около 80 гигабайт. Ежегодно этот объем увеличивается за счет поступления новых данныхприблизительно на 2,2 гигабайта.
Совершенно очевидно, что обработка массива такого объема сопряжена с рядом технологических трудностей и с расходом значительных ресурсов. Между тем, значительная часть задач как прикладного характера, так и исследовательского характера (анализ климата атмосферы) - требует использования аэрологических данных срочного разрешения только для того, чтобы вычислить на первом этапе некоторый набор часто требуемых статистических характеристик месячного разрешения для точек станций, а затем проводить с вычисленными статистиками дальнейшие манипуляции (пространственное и временное обобщение, анализ и
Указанная особенность на протяжении всего периода накопления радиозондовых наблюдений служила толчком для расчетов различных статистик атмосферной циркуляции и создания соответствующих производных массивов, содержащих эти статистики. Широко известныfr результаты работ Оорта с соавторами в этом направлении /126,127/.Интересно отметить, что для пионерской работы Оорта /158/ расчет статистик атмосферной циркуляции проводился всего лишь по пятилетнему периоду (1958-1963 гг). В ряде работ описывались особенности расчетов статистических характеристик по данным метеорологических, в том числе аэрологических, наблюдений /8,11,18,19,108,131/.
С учетом указанной выше специфики прикладных и исследовательских» задач, представляется целесообразным строить семейство исходных ипроизводных массивов аэрологических данных так, чтобы минимизировать потребности обращения непосредственно к данным срочных наблюдений. Этот принцип был заложен в основу построения семейства массивов аэрологических данных и вычисляемых на основе исходных данных радиозондирования производных характеристик атмосферы.
Во ВНИИГМИ-МЦД было создано семейство постанционных массивов статистических характеристик свободной атмосферы. В результате этого, на всем множестве аэрологических массивов, как исходных данных, так и производных характеристик, появилась возможность выделить несколько уровней обобщения аэрологических данных.
На нижнем, первом уровне, находятся постанционные данные срочных наблюдений. Объем этих данных максимален и определяется полнотойф наблюдений, периодом и количеством станций. Данные этого уровня, в своюочередь, могут быть разбиты на две части: исходные (не проконтролированные) данные, и данные срочных наблюдений, прошедшие комплексный контроль качества. На следующем, втором уровне, находятся массивы статистических характеристик, для расчета которых используются данные нижнего (первого) уровня. Описанию массивов, соответствующих второму уровню, и посвящен, в основном, следующий раздел работы.
Наконец, на третьем, наиболее высоком уровне, находятся массивы характеристик атмосферы, получаемые в результате обработки данных массивов второго уровня. Отметим, что для получения массивов третьего уровня данные массивов низшего (первого) уровня непосредственно не используются.
Учитывая, что объемы массивов при переходе от низших к высшим уровням существенно уменьшаются, иерархию массивов удобно представить в виде пирамиды (см. рис. 2.1). Здесь по мере движения от нижних к высшим уровням степень обобщения данных возрастает, а объемы массивов, соответственно, убывают.
Приведенная схема не исключает расчетов различных производных характеристик атмосферы с высокой степенью обобщения, либо достаточно специфических характеристик, когда для этих расчетов требуется использовать непосредственно данные низшего уровня.
В настоящем разделе будут описаны массивы постанционных статистических характеристик свободной атмосферы, которые, согласно введенной ранее классификации, следует отнести к массивам второго уровня. При построении этих массивов были выполнены следующие требования.1. В состав массивов второго уровня должно быть включено максимально возможное количество статистических характеристик, которые могут быть востребованы исследователями и прикладными пользователями, с тем, чтобы минимизировать потребность в
Чувствительность трендов к периоду их оценки
Ранее нами уже отмечалось, что значения трендов могут изменяться существенно при добавлении к рядам температуры в атмосфере всего одного или двух лет /161/.
В настоящем разделе будут содержаться результаты, продолжающие /161/, опубликованные в /43/ и основанные на анализе данных рядов аномалий w температуры, полученных на основе обобщения аномалий температуры в узлах сетки (описание технологии объективного анализа статистических характеристик свободной атмосферы содержится в главе 2). Здесь рассматривались ряды месячных аномалий температуры тропосферы (слой 850 300 гПа) и нижней стратосферы (слой 100-50 тПа) для земного шара и дляотдельных широтных зон.
Рассматривались два различных варианта начала рядов: с 1964 года и с 1979 года. Первый вариант соответствует наиболее продолжительным рядам с начала радиозондовых наблюдений, для которых имелись надежные данные по глобальной сети станций. Второй вариант интересен с точки зрения сопоставления с трендами температуры, полученными на основе спутниковых данных (ряды микроволнового зондирования с полярноорбитальных ИСЗ 0 NO А А начинаются именно с 1979 года). Рис. 3.4 (из работы /43/) демонстрирует чувствительность оценок линейных трендов рядов температуры атмосферы, начинавшихся с 1964 и с 1979 года, к выбору года окончания ряда. В качестве года окончания ряда рассматривались годы с 1995 по 2001 включительно. В данном случае использованы обычные линейные тренды, основанные на методе наименьших квадратов (МНК-оценки). Показаны также стандартные ошибки вычисления трендов. Как следует из представленного, для нижней стратосферы скорость похолодания оказывается выше в случае, когда она оценивается по периодам, начинающимся с 1979 года. Эта же особенность была отмечена и для других, независимо полученных рядов, в работах /149,150,151/. При этом, как для земного шара в целом, так и для отдельных широтных щ зон (за исключением северной внетропической зоны), скорость стратосферного похолодания растет по мере того, как ряды удлиняются (год окончания ряда меняется от 1995 до 2001). Так, для земного шара, скорость стратосферного похолодания за период 1979-1995 гг. составила -0.38 град.С/10 лет, а за период Рис. 3. 4. Значения линейных трендов и стандартные отклонения этих значений (град. С/10 лет), для рядов аномалий температуры, начинающихся с 1964 года (пустые квадраты) и с 1979 года (залитые кружки)., в зависимости от года окончания рядов (от 1995 по 2001).
Левая часть - ряды для слоя тропосферы (850-300 гПа), правая часть - для слоя нижней стратосферы (100-50 гПа). Верхний ряд -для земного шара, средний ряд - для тропической зоны (30 ю.ш. - 30 с.ш.), нижний ряд - для северной внетропической зоны (30 с.ш. - 90 с.ш.). Из работы lk$.1979-2001 -0.47 град.С/10 лет, причем это различие скоростей стратосферного похолодания статистически значимо.
Для тропосферы, наблюдается незначительное потепление во всех вариантах выбора зон и года окончания рядов в случае, когда ряды начинаются с 1964 года.
Когда же ряды начинаются с 1979 года, картина не столь однозначна. Так, для земного шара, начинающиеся с 1979 года ряды аномалий температуры тропосферы демонстрируют отрицательный тренд, если оканчиваются в 1997 году или ранее, и положительный тренд, если заканчиваются в 1998 году и позднее. Аналогично, добавление только одного года -1998-го - вносит некоторые изменения (в сторону потепления) и для отдельных широтных зон.
Объяснением такого резкого изменения величины тренда следует считать влияние на оценки трендов температуры тропосферы сильнейшего явления Эль-Ниньо, имевшего место в 1998 году. Приведенные результаты подтверждают правомерность возникшей в середине 90-х годов дискуссии о причинах расхождения оценок трендов температуры в тропосфере и на поверхности земли.
Отметим, что для тропосферы оценки трендов температуры по абсолютной величине весьма малы. Для рядов, начинающихся с 1979 года, в ряде случаев они оказываются меньшими, чем стандартные ошибки вычисления этих оценок.
Высокая чувствительность оценок трендов температуры тропосферы к добавлению или удалению отдельных значений у краев ряда, а также низкие значения коэффициента детерминации для этих регрессионных моделей RSQ (см. ниже), вместе с тем фактом, что сами тренды по абсолютной величине малы, - свидетельствуют о несущественности выявляемых трендов и лишь подтверждает высокую степень неопределенности наших представлений о характере трендов в тропосфере. Неучет этих обстоятельств в условиях малых
Описание метода обнаружения неоднородностей в рядах температуры свободной атмосферы
Подходы к решению проблем гомогенизации климатических рядов, в том числе рядов температуры в атмосфере, как отмечалось /82/, предусматривают несколько последовательных стадий. Первой из них является диагностика обнаружение наличия неоднородностей (сдвигов) в рядах. Следующей стадией является оценка величины сдвигов. Наконец, третьей, последней стадией является анализ возможных причин возникновения сдвигов, определение ложных сдвигов (т.е. таких, за которыми не стоят никакие реальные процессы в климатической системе), и устранение ложных сдвигов. Последняя стадия может быть реализована, например, проведением коррекции рядов и получением другой версии рядов (так называемых «откорректированных» рядов). После завершения процедуры гомогенизации рядов естественно возникает вопрос о том, как исключенные сдвиги повлияли на оценки трендов. Для ответа на него тренды обычно пересчитываются по т.н. «откорректированным» рядам. В традиционных методиках пересчет значений Ф трендов после гомогенизации реализуется как отдельная задача, находящаяся вне решения проблемы гомогенизации. Однако пересчет значений трендов традиционными методами по версиям рядов, в которых, по мнению их авторов, обнаружены и устранены неоднородности, не всегда оправдан (см. комментарии в конце предыдущего раздела!). В используемом нами подходе он не является обязательным, и пересчет значений трендов при удаленных возможных неоднородностях, может ш осуществляться без изменения исходного ряда. Используемый нами подход применим, вообще говоря, к рядам как срочных наблюдений, так и к рядам месячного разрешения, а также более высокого временного обобщения. Однако, для его применения к рядам срочных наблюдений потребовалось бы отсутствие пропусков в данных, что, как известно, применимо к реальным данным радиозондирования за период А нескольких десятилетий, практически не может быть обеспечено. Начальным этапом используемого нами подхода является обнаружение внезапных сдвигов в рядах температуры свободной атмосферы чисто статистическим методом - на основе модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего ряда (модели ARIMA) /5Л В главе 3 диссертации рассматривались статистические модели рядов аномалий температуры атмосферы, основанные на комбинировании трендовой и авторегрессионной компонент, реализованные с помощью метода авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего АРПСС (модели ARIMA).
Ниже описан подход к выявлению и оценке неоднородностей в рядах температуры в свободной атмосфере. В качестве одного из этапов, подход предусматривает использование статистической методики обнаружения скачкообразных изменений уровня ряда, основанной на алгоритме ARIMA. Эта статистическая методика, описанная в /74/, приведена ниже. Используемый в качестве основы алгоритма обнаружения скачкообразных изменений уровня ряда подход описан в работе /74/. Предположим, что ARIMA модель описывается следующим выражением /151/: где Yt - ряд значений, D(B) - дифференцирующий полином для оператора В обратного сдвига, щ - входное значение передаточной функции, ф(В) и 9(B) - полиномы авторегрессии и скользящего среднего соответственно, at - гауссов белый шум. Пусть Tt - переменная регрессии, описывающая скачкообразные изменения среднего уровня ряда. Если скачкообразное изменение происходит в момент і, Ht= 0 при t і и % = 1 при t і. Алгоритм сводится к процедуре пошаговой регрессии с перебором по значениям t, с проверкой гипотезы Н0 : Р = О против альтернативной гипотезы На : р Ф 0, в модели - для каждой переменной r\t в каждой точке. Наиболее значимая из переменных Ht , удовлетворяющая также заданному критерию значимости, включается в модель. Если таковая переменная Tt не найдена, процесс поиска прекращается, в противном случае модель дополняется найденной переменной lit , которая включается в число входных переменных для передаточной функции. Такая дополненная модель становится моделью нулевой гипотезы Н0 в последовательном процессе отбора. Процесс отбора переменных Tt заканчивается тогда, когда не удается более обнаружить переменные Tlt, улучшающие модель, либо когда число обнаруженных переменных r\t достигает заданного порогового значения. После этого группа обнаруженных моментов скачкообразного сдвига LS в рядах запоминается, осуществляется переход к этапу 2 процесса гомогенизации ряда. Методика такого анализа рядов температуры атмосферы предусматривает несколько этапов. Этап 1. К исходному ряду аномалий температуры применяется статистический алгоритм обнаружения неоднородностей, основанный на подходе ARIMA, и изложенный выше. При этом выявляется некоторое количество (в основном, небольшое) точек - отсчетов по временной оси ряда, в которых статистически обнаруживается скачкообразный сдвиг уровня (Level Shift - LS) ряда. Эти точки, выявляемые чисто статистическими методами, назовем точками-кандидатами первого типа. Этап 2. В дополнение к точкам-кандидатам первого типа, выявляемым на этапе 1 чисто статистическими методами, выявляются т.н. точки-кандидаты второго типа. Точки-кандидаты второго типа, в отличие от точек-кандидатов
