«Сафар Рашад Тельман оглы МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ КОМПОНЕНТОВ ВОДНОГО БАЛАНСА КАСПИЙСКОГО МОРЯ ...»

Российский государственный гидрометеорологический университет

Факультет океанология

На правах рукописи

Сафар Рашад Тельман оглы

МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ КОМПОНЕНТОВ

ВОДНОГО БАЛАНСА КАСПИЙСКОГО МОРЯ

Специальность 25.00.28 - «Океанология»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата геграфических наук

Санкт-Петербург ШИШ 1111 2008 ООЗ:

Работа выполнена на кафедре ПО и ОПВ факультета океанологии Российско­ го государственного гидрометеорологического университета (РГГМУ)

Научный руководитель докт ор географических наук, профессор Валерии Николаевич Малинин

Официальные оппоненты докт ор географических наук, профессор Николай Павлович Смирнов докт ор географических наук, профессор Владимир Юрьевич Георгиевский

Ведущая организация Ин-т Озероведения РАН (Санкт-Петербург)

Защита состоится «19» июня 2008 г в «15» часов «30» минут на заседа­ нии диссертационного совета Д 212 197 02 в Российском государственном гидрометеорологическом университете по адресу 195196, г Санкт-Петер­ бург, Малоохтинский пр, 98 (актовый зал)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского госу­ дарственного гидрометеорологического университета

Автореферат разослан « » 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат географических наук /У /у**~~~~~\ В Н Воробьев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Каспийское море является крупнейшим бессточ­ ным водоемом на земном шаре, уникальным по своим природным условиям и ресурсам Он играет большую роль в экономике пяти стран, расположен­ ных на его побережье Республики Азербайджан, Исламской Республики Иран, Республики Казахстан, Российской Федерации и Республики Турк­ менистан На его шельфе сосредоточены значительные запасы нефти, для добычи которой уже в течение многих десятилетий используются нефтяные платформы и планируется строительство новых Трудно переоценить рыбохозяйственное значение моря, поскольку здесь сосредоточены основные запасы осетровых, уловы которых составляют 90-95 % их мировой добычи Эффективность экономики Каспийского водохозяйственного комплек­ са, безопасность и благосостояние населения проживающего в прибрежной зоне, в значительной степени зависят от гидрометеорологического режи­ ма моря и, прежде всего от колебаний его уровня С резкими колебаниями уровня связан комплекс серьезных негативных экономических и экологи­ ческих последствий для прибрежной зоны всех прикаспийских стран. Так, в результате многоводной длительной серии, начавшейся в 1978 г. и вы­ звавшей подъем уровня более чем на два метра все созданное человеком в прибрежной полосе подверглосьзатоплению или подтоплению Экономи­ ческий ущерб от этого, даже по весьма приближенным оценкам, составляет не менее 2 млрд долларов Для выявления причин колебаний уровня моря и разработки методов его долгосрочного прогноза необходимы данные об изменчивости ком­ понент водного баланса, в том числе испарения и осадков за многолетний период времени Данные наблюдений на береговых или островных станци­ ях, как правило, являются нерепрезентативными при оценке испарения и осадков для открытой акватории моря Кроме того, все большие трудности возникают из-за существенного сокращения сети метеорологического мо­ ниторинга после 1990 г, когда многие станции были закрыты Поэтому не­ обходимо искать другие источники гидрометеорологической информации Цель работы - статистическое описание характеристик водного балан­ са Каспийского моря по данным реанализа на основе методов многомер­ ного статистического анализа и уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1 Оценка возможности использования глобального архива «ретроспек­ тивного анализа» (реанализа) CDAS (Climate Data Assimilation System) для изучения пространственно-временных закономерностей полей испарения и осадков над морем 2 Выявление пространственно-временных закономерностей полей ис­ парения, осадков и их разности (эффективного испарения) за длительный " ' Я период времени (1949-2005 гг) с помощью методов многомерного статисти­ ческого анализа, в том числе,

- районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компо­ нент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и фак­ торного анализов,

- типизация межгодовых колебаний компонент вертикального влагооб­ мена на однородные градации методом кластерного анализа,

- классификация сезонного хода полей вертикального влагообмена для всех районов моря, 3 Анализ трендов и цикличностей в межвековых и межгодовых коле­ баниях уровня моря и трендов в межгодовых колебаниях компонент верти­ кального влагообмена 4 Комплексный анализ факторов формирования межгодовых колеба­ ний уровня моря и уточнение физико-статистического метода долгосроч­ ного прогноза уровня

На защиту выносятся:

1 Закономерности межгодовой изменчивости полей испарения, осад­ ков, эффективного испарения и уровня моря, 2 Пространственно-временная классификация полей испарения, осад­ ков и эффективного испарения на основе методов многомерного статисти­ ческого анализа, 3 Уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря

Научная новизна:

• Показано, что глобальный архив реанализа CDAS (Climate Data Assimilation System) может служить основой системы мониторинга полей испарения и осадков для Каспийского моря,

• Впервые выполнено районирование акватории моря по межгодо­ вым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью мето­ дов кластерного и факторного анализов,

• Осуществлена типизация межгодовых колебаний и сезонного хода полей испарения, осадков и их разности за период 1949-2005 гг на основе алгоритмов кластерного анализа,

• В межвековом ходе уровня моря за последние 2000 лет с помощью спектрального анализа выделены циклы с периодами 1990, 830, 560, 410, 320,240,200 и ПО лет,

• Предложены две модели долгосрочного прогноза среднегодового уровня моря, являющиеся естественным уточнением физико-статистичес­ кого метода прогноза уровня, точность которых удовлетворяет практичес­ ким требованиям Практическая значимость работы .

Для оценки таких трудно опреде­ ляемых компонент водного баланса, как испарение и осадки целесообразно использовать глобальный гидрометеорологический архив CDAS (Climate Data Assimilation System), который дает возможность выявить не только временную, но и пространственную изменчивость указанных компонент Долгосрочный проіноз среднегодовых значений уровня является исклю­ чительно важным для всего комплекса прибрежной инфраструктуры моря, безопасного осуществления хозяйственно-экономической деятельности на берегах Каспийского моря, функционирования шельфовых сооружений и рыбного хозяйства Личный вклад автора. Автором выполнена пространственно-времен­ ная классификация полей испарения, осадков и эффективного испарения за многолетний период времени (1949-2005 гг) С помощью методов многомер­ ного статистического анализа и предложена географическая интерпретация потученных результатов Проведен анализ трендов и цикличностей в меж­ вековых и межгодовых колебаниях уровня моря и трендов в межгодовых ко­ лебаниях компонент вертикального влагообмена Осуществлено уточнение физико-статистического метода долгосрочного прогноза уровня моря Апробация работы Основные положения и отдельные результаты рабо­ ты обсуждались на международной конференции «Изменение климата и окружающая среда» РГГМУ Санкт- Петербург, 2005, на третьей междуна­ родной научно-практической конференции студентов, аспирантов и науч­ ных работников «Международные и отечественные технологии освоения природных минеральных ресурсов и глобальной энергии» АГУ Астрахань, 2004, на международной конференции ЮНЕСКО по теме «Водные запасы проблемы, перспективы» БГУ 2003, на итоговой сессии УС РГГМУ 2006 и итоговой сессии УС БГУ 2004, на семинаре кафедры ПО и ОПВ РГГМУ Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, из них 1 статья в журнале из списка ВАК Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации составляет 96 стра­ ниц, включая 34 рисунка и 19 таблиц Список литературы составляет 98 наименований, в том числе 10 на иностранных языках

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, формули­ руются цели и задачи исследования, положения, выносимые на защиту и практическая значимость полученных результатов В первой главе «Краткий обзор методов многомерного статистичес­ кого анализа» рассматриваются те методы многомерного анализа, которые непосредственно используются при выполнении расчетов в данной работе Это метод главных компонент, метод факторного анализа, метод кластер­ ного анализа Обсуждаются их конкретные алгоритмы в рамках приклад­ ного пакета статистических программ Statistica 6 0 Вторая глава «Пространственно-временная изменчивость полей испа­ рения и осадков» включает описание исходных данных полей испарения и осадков, районирование акватории моря по межгодовым колебаниям испа­ рения, осадков и эффективного испарения, а также типизацию их межгодо­ вых колебаний и классификацию сезонного хода В разделе 2 1 «Исходные данные» обосновывается необходимость аль­ тернативного источника информации для оценки испарения и осадков над морем, поскольку традиционные гидрометеорологические данные для их оценки являются нерепрезентативными для открытой акватории моря Кроме того, все большие трудности возникают из-за существенного со­ кращения сети метеорологического мониторинга в последнее десятилетие XX века Очевидно, в качестве такого альтернативного источника может быть использован глобальный архив CDAS (Climate Data Assimilation Sys­ tem), являющийся частью системы так называемого «ретроспективного»

анализа» (реанализ) NOAA NCEP/NCAR Reanalysis, находящегося в сво­ бодном доступе на одном из интернетовских сайтов (http //sgi62 wwb noaa gov 8080), в котором одновременно приводятся среднемесячные данные по осадкам и испарению Их значения заданы в узлах первичной широтно-долготной сетки 1 875°Ч1 875° с 1949 г и оперативно пополняются с очень небольшим запаз­ дыванием во времени Основное преимущество их состоит в равномерном покрытии, как по акватории, так и во времени В данной работе значения осадков и испарения выбирались для 11 точек сеточной области, схема рас­ положения которых дается на рис 1 В разделе 2 2 «Межгодовая изменчивость испарения и осадков над мо­ рем» дается сравнение рассчитанных нами среднемноголетних значений компонент влагообмена с данными других авторов и рассматривается их межгодовой ход для моря в целом за период 1949-2005 гг Среднемноголетнее значение испарения после исключения систематической ошибки оказа­ лось равным 1098 мм, осадков - 230 мм, а эффективного испарения - 868 мм, что неплохо согласуется с данными других авторов. На рис 2 приво­ дится межгодовой ход испарения, осадков и эффективного испарения за указанный период времени для моря в целом Нетрудно видеть, что для всех компонент влагообмена характерен отрицательный линейный тренд, который значим по критерию Стьюдента на уровне сс=0,05 При этом тренд в испарении описывает 14 % дисперсии исходного процесса, тренд в осад­ к а х - 7 %, в эффективном испарении - 11 % Что касается пространственных особенностей формирования трендов в компонентах влагообмена на акватории моря, то максимальные тренды в испарении отмечаются в юго-восточной части моря, а минимальные - в северной части моря В осадках дело обстоит несколько иначе Максималь­ ные значения тренда наблюдаются в северо-западной части моря, а минимальные - в южной части моря В эффективном испарении величины трендов распределены аналогично испарению, так как их максимальные значения наблюдаются в юго-западной части моря, а минимальные - в се­ верной его части В разделе 2 3 «Районирование акватории моря по межгодовым ко­ лебаниям испарения и осадков» использовались иерархическая клас­ сификация методом Уорда и факторный анализ Акваторию моря по межгодовым колебаниям испарения можно разделить на 3 класса, а по межгодовым колебаниям осадков — на 2 класса Перенесение результатов классификации на карту позволило для испарения выделить три квази­ однородных района северный, центральный и южный, причем распре­ деление их носит достаточно хорошо выраженный зональный характер (рис 3) Для осадков северный и центральный районы объединились в один Также 2 района выделено в пространственном распределении эф­ фективного испарения Чтобы убедиться в достоверности выделенных районов, мы дополни­ тельно использовали для классификации факторный анализ Разложению подвергались матрицы размером 11x57 В табл 1 представлены собствен­ ные числа разложения после первого и второго вращений для рассматрива­ емых компонент водного баланса Таблица 1 Собственные числа разложение до вращения и после вращения испарения, осадков и эффективного испарения Осадки Эффективное Собственные числа Испарение испарение

–  –  –

В разделе 2 4 «Типизация межгодовых колебаний испарения и осадков»

приводятся результаты разбиения временных рядов компонент водного ба­ ланса на 5 однородных градаций «ниже нормы», «норма», «выше нормы», «значительно ниже нормы» и «значительно выше нормы» Использование для этой цели кластерного анализа представляется наиболее адекватным решением, поскольку в данном случае значения временного ряда, отне­ сенные в одну градацию, оказываются наиболее близкими, в то время как различия значений, принадлежащих разных градациям, напротив, макси­ мальны При этом границы между классами могут не совпадать с долями среднеквадратического отклонения и даже среднее значение в градации «норма» может отличаться от среднего арифметического всего ряда В таб­ лице 3 приведены оценки границ распределения среднегодовых значений испарения, осадков и эффективного испарения за 1949-2005 гг для указан­ ных градаций В разделе 2 5 «Классификация сезонного хода компонент водного ба­ ланса» рассматривается выделение квазиоднородных сезонов года путем построения дендрограмм методом Уорда для квазиоднородных районов моря для среднемноголетних месячных значений испарения, осадков и их разности Результаты классификации приводятся в табл 4 Таблица 3 Распределение среднегодовых значений испарения, осадков, и эффективного испарения на пять градаций для всей акватории моря Градация

–  –  –

Наиболее мощная гармоника, имеющая период 1990 лет, в данном слу­ чае имеет смысл нелинейного тренда Вклад ее в дисперсию исходного ряда достигает 30 % Выделенные нами циклы описывают около 88 % диспер­ сии исходного ряда. Аппроксимация уровня моря данными гармониками имеет следующий вид

–  –  –

Рис. 3. Районирование акватории Каспийского моря по характеру межгодовых колебаний испарения (Е), осадков (Р) и эффективного испарения (Е-Р) .

-20

-22

-24

-26

-28

-30

-32 •34

-200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 Рис 4 Межвековой ход уровня ( красная кривая) и его аппроксимация (синяя кривая) по формуле (1)

–  –  –

— фактический

• прогностический Рис 6 Сопоставление фактических и прогностических по модели (10) значений морского уровня в г Баку Максимальная ошибка отмечается в -І веках и очевидно связана с ненадежными палеоклиматическими данными для этого периода времени Анализ межгодовых колебаний уровня моря за период 1840-2005 гг. в г Баку показывает, что диапазон изменений уровня в указанный промежуток времени составил примерно 3,7 м При этом можно выделить три достаточ­ но стабильных периодов, в течение которых уровень характеризуется одно­ направленными изменениями К ним относятся (рис 5) фаза относительно стабильного стояния уровня (1840-1929 гг), фаза резкого снижения уровня (1930-1977 гг) и фаза его резкого повышения (1978-2005 гг) Как следует из рисунка 5, в межгодовом ходе отмечается ярко выражен­ ный линейный тренд, который описывает 75 % дисперсии исходного ряда Анализ первичных статистических характеристик для указанных выше трел однородных периодов показал, что минимальная изменчивость уровня, приодится на фазу стояния уровня Из оценок положения (среднего, моды, медианы), а также коэффициентов асимметрии и эксцесса ясно, что распре­ деление уровня для каждой фазы значительно отличается от нормального В разделе 3 3 «Факторы формирования колебаний уровня моря» доволь­ но подробно обсуждается генезис межгодовых колебаний уровня Данный вопрос представляется чрезвычайно важным, поскольку современная наука оказалась не в состоянии предсказать длительную многоводную серию, на­ чавшуюся в 1978 г и вызвавшую подъем уровня более чем на два метра В результате этого подъема многочисленные объекты прибрежной инфра­ структуры подверглись затоплению или подтоплению Очевидно, главной причиной неудачных прогнозов следует считать отсутствие до последнего времени адекватных физических представлений о природе формирования меж годовой изменчивости уровня моря В общем случае на изменения уровня воздействует большое число раз­ личных по своей природе факторов, которые можно разделить на четыре группы 1 Геолого-геодинамические факторы 2 Космогеофизические факторы 3 Антропогенные факторы 4 Гидрометеорологические факторы Анализ этих факторов показывает, что именно гидрометеорологические факторы, прежде всего, обусловливают межгодовую изменчивость уровня моря через соответствующие изменения водного баланса В частности, в работах В Н Малинина была достаточно достоверно установлена преиму­ щественно климатическая обусловленность межгодовых колебаний уровня Каспийского моря и предложена концептуальная модель их формирования, суть которой сводится к следующему Межгодовые колебания уровня Каспия определяются процессами круп­ номасштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике При усилении процессов циклонической активности в Северной Атлантике и, прежде всего, в области исландской депрессии происходит возрастание испарения и понижение температуры поверхности океана При этом увели­ чивается влагосодержание атмосферы .

Кроме того, усиление циклонической активности вызывает повышение зональной составляющей эффективной скорости горизонтального переноса атмосферной влаги, характериіующей количество переносимого водяного пара в системе средней циркуляции ат­ мосферы и крупномасштабных синоптических вихрей Наконец, при росте циклонической активности происходит углубление Исландского минимума давления и его пространственные миграции В свою очередь, его углубле­ ние усиливает интенсивность Северо-Атлантического колебания, которые в значительной степени регулирует адвективный (за счет средней цирк уляции) зональный перенос атмосферы в умеренных широтах Все это вместе взятое должно приводить к значительному повышению зонального перено­ са водяного пара в системе общей циркуляции и синоптических вихрей на европейский континент и европейскую территорию России (ЕТР) Естест­ венно, при ослаблении циклонической и возрастании антициклонической активности картина будет меняться на противоположную Таким образом, если вследствие процессов крупномасштабного взаимо­ действия океана и атмосферы в Северной Атлантике большее количество атмосферной влаги будет переноситься в системе преобладающего зональ­ ного переноса на континент, то соответственно большее количество осад­ ков должно выпасть в бассейне Волги Следовательно, происходит увели­ чение ее годового стока и наблюдается положительное приращение уровня моря Обратная картина отмечается при ослаблении зонального переноса атмосферной влаги в Северной Атлантике, когда в бассейне Волги выпада­ ет меньшее количество осадков, что приводит к уменьшению годового сто­ ка и отрицательным приращениям уровня Итак, колебания уровня Каспия следует рассматривать как интегральный индикатор влагообмена в систе­ ме океан-атмосфера-суша В разделе 3 4 «Физико-статистический метод долгосрочного прогноза уровня» дается обоснование этого метода и представлены результаты двух прогностических моделей, позволяющих предвычислять уровень моря с практической точки зрения с достаточной точностью Рассмотренная выше концептуальная модель формирования межгодовых колебаний УКМ пос­ лужила основой разработки физико-статистического метода его долгосроч­ ного прогноза (В Н Малинин, 1994) Суть его состоит в том, что вначале устанавливаются физические связи функции отклика с определяющими факторами, а затем уже на статистической основе строится прогностичес­ кая модель, заблаговременность которой зависит от инерционности воз­ действующих на изучаемый процесс факторов При этом статистическим аппаратом для решения указанной задачи обычно служит классический метод множественной регрессии В общем случае прогностическую схему для уровня моря можно разбить на три последовательных этапа 1 - прогноз стока Волги, 2 — прогноз изменений объема моря, 3 - прогноз УКМ При построении прогностической модели стока Волги предикторами служат осадки, выпавшие на территории бассейна за предшествующие два года Но поскольку, как было показано выше, осадки сами являются про­ дуктом крупномасштабного влагообмена в системе океан-атмосфера-мате­ рик, то это вызывает необходимость учета процессов крупномасштабного взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике В результате возникает необходимость в построении многоступенчатой (иерархической) прогностической модели стока Волги, состоящей из нескольких локальных (частных), причем каждая новая модель учитывает результаты предыду­ щей Прогноз изменений объема моря с высокой точностью осуществляет­ ся по прогностическим данным стока Волги Для прогноза непосредствен­ но среднегодового уровня (h(i+0) моря используется двухпараметрическая модель вида К+гГ^п^\+1), (2) где hI2i - уровень в декабре предшествующего года Значения h12i и А(1+1) характеризуют соответственно инерционную и динамическую составляю­ щие в изменениях уровня Если А0, то уровень повышается, если А0, то он понижается Независимый прогноз уровня моря по указанной схеме был осущест­ влен за период с 1967 по 1986 гг Стандартная ошибка его составила 5,1 см/год, причем максимальная ошибка, которая отмечалась в 1979 г, была равна только 10 см .

Несмотря на довольно высокую точность долгосрочного прогноза уров­ ня моря, достаточно очевидными являются определенные недостатки рас­ смотренной выше прогностической схемы В частности, окончательный прогноз УКМ основан на предварительном прогнозе изменений объема моря и стока Волги Отметим также громоздкость прогностической схемы для стока Волги, обусловленной необходимостью построения иерархичес­ ких моделей, которые требуют привлечения большого объема данных не только по характеристикам увлажнения в бассейне, но и по характеристи­ кам взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике Учитывая, что межгодовые колебания Д и приращения уровня АЛі про­ исходят практически синхронно, то перепишем выражение (2) как

–  –  –

Параметры данной модели, рассчитанные методом наименьших квад­ ратов, приведены в табл 6 Для независимой выборки стандартная ошибка инерционного прогноза составляет а. =7,24 см/год, что значительно ниже допустимой ошибки прогноза, определяемой по величине стандартного от­ клонения Из уравнения (3) следует, что поскольку величина h,2( является из­ вестной, то прогнозу подлежит только уровень моря в декабре текущего года h]2i Очевидно, для его прогноза целесообразно вначале рассмотреть возможности чисто инерционной модели, предикторами в которой служат среднемесячные значения уровня моря предшествующего года, т е h = fh ( 1 2 ( - l ) Ь 1І(-1) • h l (, 1) Ь12(,-2)) (6) t2, где h s - среднемесячный уровень в декабре с заблаговременностью два года Отсюда видно, что общее число предикторов в прогностической мо­ дели (6) равно т=13 В результате пошаговой регрессии получена опти­ мальная модель, которая включает в качестве предикторов уровень моря в декабре двух предшествующих лет и имеет вид Ь і а д = 2,62 + 1,18 h 12(i .

, r 0,16 h12(,.2). (7) параметры которой, также представлены в табл 6 Коэффициент детерми­ нации модели составляет R2=0 854, а стандартная ошибка прогноза по не­ зависимой выборке о (х)=12 38 см/год Подставляя (7) в основную модель (5), получаем окончательно следую­ щую прогностическую модель для среднегодовых значений уровня моря h = 11,58 + 1Д0Ь12(і.іГ 0,11 h12(i.2) (8) Как видно из результатов моделирования (табл 6), точность прогноза уровня заметно возросла, причем самое важное, что прогноз по незави­ симой выборке оказался даже лучше, чем по зависимой выборке Итак, по данным об уровне моря в декабре за два предшествующих года можно до­ вольно уверенно прогнозировать среднегодовой уровень в г Баку Однако, учитывая, что еще не все прогностические резервы исчерпаны, то было осуществлено дополнительное изучение возможных предикторов из числа компонент водного баланса моря и внешних факторов Более эф­ фективной по сравнению с (6) является прогностическая модель, которая содержит значения эффективного испарения Е в точке с координатами (р=37 08 с ш., Х=50 37 в д), находящейся вблизи г Баку и аномалии темпе­ ратуры воздуха северного полушария АТсп, взятые в предшествующий год Итак, сформулируем модель в виде h = b„ + b,h,„,, + b,E.,., + b,AT. n (9) l 0 1 12(i-I) 2 эф0-1) 3 cn(i-l) ^' В качестве зависимой выборки в регрессионной модели (10) принимался периоде 1949 по 1990 гг, а независимой-период с 1991 по 2005 гг Парамет­ ры модели (9) приводятся в табл 6 Нетрудно видеть, что точность прогноза уровня заметно повысилась В результате расчетов было установлено, что ошибки прогноза уровня могут быть еще более уменьшены, если удлинять зависимую выборку каждый раз на один год, заново пересчитывать коэффициенты модели и делать независимый прогноз на один шаг вперед Тогда коэффициенты регрессии в модели (9) зависят от времени t Ь - г Ь Д ) + b,(t) h12i + ЬД)Е ф, + b3(t )T ш (10) Действительно, в этом случае стандартная ошибка прогноза уровня по независимым данным составляет лишь 5 9 см/год, что вполне соответству­ ет практическим требованиям. Сопоставление прогностических и факти­ ческих значений уровня в г Баку за независимый период времени дается на рис. 6. Нетрудно видеть, что максимальная ошибка отмечается в 1996 г и равна 15 см Таким образом, для практического использования можно рекомендовать прогностические модели (9) и (10) Первая из них требует минимум исходной информации, а вторая имеет минимальную среднеквадратическую ошибку прогноза морского уровня В заключении сформулированы основные результаты и выводы, полу­ ченные в настоящем исследовании .

1. Впервые для выявления пространственно-временных закономернос­ тей полей испарения и осадков над морем использован глобальный архив CDAS (Climate Data Assimilation System), являющийся частью системы так называемого «ретроспективного» анализа» (реанализ) NOAA NCEP/NCAR Reanalysis Показано, что в осенне-зимний (август-март) период года в зна­ чениях испарения из архива CDAS присутствует положительная система­ тическая ошибка порядка 20 %, исключение которой позволяет получить корректные ряды по испарению В значениях осадков над морем заметных систематических ошибок не выявлено Учитывая, что архив CDAS опера­ тивно пополняется с очень небольшим запаздыванием во времени, то он может служить основой системы мониторинга полей испарения и осадков для Каспийского моря 2 В межгодовом ходе испарения, осадков и их разности (эффективное испарение) за период 1949-2005 гг присутствуют отрицательные тренды Величина тренда и ее вклад в дисперсию исходного процесса составляют соответственно для испарения -4,3 см/год и 37 %, для осадков -0,9 см/год и 26 % и для эффективного испарения -3,4 см/год и 33 % 3 Впервые выполнено районирование акватории моря по межгодовым колебаниям компонент вертикального влагообмена с помощью методов кластерного и факторного анализов Показано, что по межгодовым колеба­ ниям испарения акватория моря может быть разделена на три квазиодно­ родных района (северный, центральный и южный), распределение которых носит хорошо выраженный зональный характер Для осадков выделяются лишь два района южный, совпадающий с аналогичным районом в испа­ рении и центрально-северный, объединяющий северный и центральный районы вместе Для эффективного испарения выделяются также два райо­ на северный и центрально-южный 4 Впервые с помощью кластерного анализа осуществлена типизация межі одовых колебаний испарения, осадков и эффективного испарения на пять однородных градаций и классификация их сезонного хода с выделени­ ем квазиоднородных сезонов 5 В межвековом ходе уровня моря за последние 2000 лет с помощью спектрального анализа выделены циклы с периодами 1990, 830, 560, 410, 320, 240, 200 и ПО лет Наиболее мощная гармоника с периодом 1990 лет, вклад которой в дисперсию исходного ряда достигает 30 %, имеет смысл нелинейного тренда Выделенные циклы описывают около 88 % дисперсии исходного ряда и довольно хорошо описывают межвековую изменчивость уровня моря 6 Предложены две модели долгосрочного прогноза среднегодового уровня моря в г Баку, являющиеся естественным уточнением физикостатистического метода прогноза уровня В первой модели предикторами служат значения уровня моря в Баку в декабре за два предшествующих года Во второй - значения уровня в декабре, эффективного испарения над Каспием и аномалии температуры воздуха северного полушария за пред­ шествующий год Показано, что стандартная ошибка прогноза уровня по независимым данным за период с 1991 по 2005 гг в первом случае состав­ ляет 6,2 см/год, а во втором - 5,9 см/год, что существенно ниже допустимой ошибки прогноза и вполне приемлемо с практической точки зрения Список работ, опубликованных по теме диссертации 1 Малинин В Н, Сафар Р .

Т К уточнению физико-статистического мето­ да долгосрочного прогноза уровня Каспийского моря// Вестник ВГУ, серия География Геоэкология, 2007, №2, июль-декабрь с 13-17 (данный журнал входит в список ВАКа) 2 Малинин В Н, Сафар Р Т Использование физико-статистического ме­ тода для прогноза уровня Каспийского моря// Материалы итоговой сессии ученого совета РГГМУ- СПб изд РГГМУ, 2006 с 65-67 3 Сафар РТ Межгодовая изменчивость и долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря Международная конференция «Изменение климата и ок­ ружающая среда» РГГМУ (06-0912 2005) Санкт- Петербург, 2005 с 221-224 4 Мехдиева ГН, Сафар РТ Долгосрочный прогноз стока реки Сулак Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ- Баку изд БГУ, 2004 с 109-111. (оригинал на Азербайджанском языке) 5 Сафар РТ Изучение временной структуры солнечной активности и колебания уровня Каспийского моря Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и научных работников «Междуна­ родные и отечественные технологии освоения природных минеральных ресурсов и глобальной энергии» (06-08 октября 2004), АГУ Астрахань, 2004 с 83-85 6 Сафар РТ Изучение временной структуры солнечной активности Материалы итоговой сессии ученого совета БГУ- Баку изд БГУ, 2004 с 142-144 ( оригинал на Азербайджанском языке) 7 Сафар Р Т Долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря Мате­ риалы итоговой сессии ученого совета БГУ- Баку изд, 2004 с 144-146 ( оригинал на Азербайджанском языке) 8 Сафар Р Т Сверхбольшие циклы временного хода стока реки Днеп­ ра. Международная научно-практическая конференция ЮНЕСКО по теме «Водные запасы проблемы, перспективы» (10 09 2003), БГУ изд БГУ, 2003 с 31-33 (оригинал на Азербайджанском языке) ^ Отпечатано с готового оригинал-макета в ЦНИТ «АСТЕРИОН»

Заказ № 130 Подписано в печать 15 05 2008 г Бумага офсетная Формат 60x84'/ Объем 15,1 п л Тираж 120 экз Санкт-Петербург, 191015, а/я 83, тел /факс (812) 275-73-00,970-35-70 astenon@astenon га