О методе прогноза штормовых условий при изменениях климата

МЕТОДЫ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

УДК 551.581

Г.В. Суркова1, К.П. Колтерманн2, А.В. Кислов3

О МЕТОДЕ ПРОГНОЗА ШТОРМОВЫХ УСЛОВИЙ ПРИ ИЗМЕНЕНИЯХ КЛИМАТА

Признанный подход к прогнозированию изменений состояния природной среды при изменениях климата — математическое моделирование, осуществляемое в рамках климатических моделей (или моделей земной климатической системы). Прогнозирование опасных гидрометеорологических явлений (ОГЯ) путем прямого использования данных моделирования не может привести к успеху, так как многие ОГЯ (такие, как шквалы, наводнения, катастрофические метели и др.) формируются циркуляционными системами небольшого пространственно-временного масштаба и поэтому не могут явным образом воспроизводиться моделями общей циркуляции атмосферы и океана с требуемой точностью. Однако прогнозирование ОГЯ возможно в том случае, если сами ОГЯ надежно связаны с теми или иными крупномасштабными характеристиками метеорологических полей, хорошо воспроизводимыми моделями. В этом случае для прогноза статистики определенного ОГЯ в конкретном регионе надо иметь информацию о том, как при изменениях климата трансформируется крупномасштабный предиктор.

В статье описан пример использования рассматриваемого подхода. Изучена статистика штормовых условий в ряде пунктов побережья Черного моря и разработан прогноз ее изменений на середину XXI в. при определенном сценарии потепления климата.

Введение. Одна из фундаментальных задач современной гидрометеорологии — развитие методов прогноза опасных и неблагоприятных явлений. Имеются в виду прогнозы различной заблаговременности (от сверхкраткосрочной до климатической), в том числе возможна постановка задачи изучения того, как изменятся статистика появления опасных явлений и их интенсивность при развивающемся потеплении климата в XXI в.

Под опасными метеорологическими явлениями (ОЯ) понимают природные процессы и явления, возникающие в атмосфере, которые по интенсивности (силе), масштабу распространения и продолжительности оказывают или могут оказать поражающее воздействие на людей, сельскохозяйственных животных и растения, объекты экономики и окружающую природную среду [3]. Неблагоприятные метеорологические явления — те, которые значительно затрудняют или препятствуют деятельности отдельных отраслей экономики, но по количественным значениям не достигают критериев ОЯ.

Признанным подходом к прогнозированию изменений состояния природной среды при изменениях климата служит математическое моделирование, осуществляемое в рамках климатических моделей (или моделей земной климатической системы). Таким

путем изучены ожидаемые при глобальном потеплении изменения термического режима и увлажнения, речного стока, состояния многолетнемерзлых пород, растительного покрова [8]. Однако прогнозирование ОЯ путем прямого использования данных моделирования не может привести к успеху, так как многие ОЯ (например, шквалы, наводнения, катастрофические метели и др.) формируются циркуляционными системами, имеющими небольшой пространственно-временной масштаб и поэтому не могут явным образом воспроизводиться моделями общей циркуляция атмосферы и океана с требуемой точностью. Прогнозирование ОЯ возможно в том случае, если сами ОЯ надежно связаны с теми или иными крупномасштабными характеристиками метеорологических полей, хорошо воспроизводимыми атмосферными моделями. В этом случае для прогноза статистики определенного ОЯ в конкретном регионе надо иметь информацию о том, как при изменениях климата трансформируется этот крупномасштабный предиктор.

Постановка проблемы. Технология прогноза ОЯ должна реализовываться поэтапно. Сначала необходимо выбрать ОЯ, связанные с крупномасштабными атмосферными процессами, и определить количественные показатели этой связи на основе наблюдений. Затем требуется проверка того, насколько хорошо клима1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра метеорологии и климатологии, доцент; e-mail: galina_surkova@mail.ru

тическая модель (модели) способна воспроизводить поведение выбранного предиктора. Эта часть работы осуществляется по данным моделирования современного климата для того, чтобы результат моделирования можно было уверенно верифицировать. Следующий этап заключается в оценке изменений крупномасштабных характеристик в будущем на основе результатов моделирования, осуществленного этой же моделью. Последний этап — переход к климатическому прогнозу соответствующих ОЯ. Описанная технология требует знания конкретных количественных связей для каждого опасного явления и каждого региона, и поскольку априорно нельзя быть уверенным, что такие связи существуют, можно сделать заключение, что этот метод может быть применен далеко не во всех случаях.

В качестве конкретного примера реализации предлагаемой технологии рассмотрим возможность климатического прогноза штормовых ветров на побережье Черного моря. Исследование выполнено по данным наблюдений на метеорологических станциях бывшего СССР, России и Украины, а также по результатам ре-анализа NCEP/NCAR для периода 1948—2010 гг. [10].

Выборка ситуаций с большой скоростью ветра осуществляется в случае, когда скорость ветра (средняя за 10 мин.) превышает пороговое значение 15 м/с. Появление этого критерия обусловлено следующими соображениями: штормовое предупреждение для морского побережья делается в случае, если максимальная скорость ветра при порывах составляет не менее 35 м/с [3]. Согласно исследованиям на береговых зонах морей [2, 4], повторяемость коэффициента порывистости ветра (Кп) в 99% случаев не превышает 1,4. Однако в условиях сильной турбулентности, при прохождении атмосферных фронтов и шквалов коэффициент порывистости достигает Кп = 3^5 [7], поэтому выбор скорости ветра, равной 15 м/с, в качестве пороговой вполне обоснован. Кроме того, численные эксперименты с ветровой моделью волнения показали [9], что при такой средней скорости ветра развивается штормовое волнение.

Материалы и методы исследований. Для оценки ветрового режима и типизации синоптических ситуаций использованы данные о ветре (10 м над поверхностью) и атмосферном давлении по данным наблюдений на метеорологических станциях на побережье Черного моря и данным реанализа NCEP/NCAR [10].

Оценка возможных изменений режима сильных ветров в будущем выполнена по результатам моделирования, осуществленного моделью ECHAM5 для современного климата и одного из сценариев его прогноза для середины XXI в. в рамках проекта CMIP3 (Coupled Model Intercomparison Project, phase 3) [11].

Для выявления основных типов синоптических ситуаций, при которых развиваются сильный ветер и штормовое волнение, использованы статистические методы корреляционного анализа и метод разложения полей по естественным ортогональным функциям (ЕОФ).

В соответствии с физико-географическими особенностями изучаемая область побережья Черного моря была разделена на 7 зон (рис. 1, а).

Результаты исследований и их обсуждение. Повторяемость случаев с V > 15 м/с в прибрежной зоне имеет ярко выраженный годовой ход (рис. 1, б). Особенно часто большая скорость ветра наблюдается на всех участках побережья в холодный период с ноября по март, что связано с активизацией циклонической деятельности на полярном фронте. Основные направления ветра, при которых скорость ветра велика, имеют выраженные региональные особенности (рис. 1, в), связанные с рельефом побережья и его экспозицией к ведущему потоку. В особенностях направления ветра проявление западного или восточного компонента связано с двумя разными типами синоптических ситуаций, приводящих к развитию штормов на Черном море. Дополнительному усилению ветра северо-восточного направления в секторе 5 способствует рельеф, а в секторе 6 в холодный период при определенных синоптических ситуациях часто наблюдается бора.

Для анализа метеорологических ситуаций, при которых на море развивается штормовое волнение, были выбраны случаи (табл. 1), когда ущерб от волнения и нагонов был особенно велик [1]. Анализ показывает, что эти явления происходят в основном при двух типах синоптических ситуаций.

Таблица 1 Календарь сильных штормов Черного моря

№ п/п Типы синоптических ситуаций

первый второй

В первом случае (рис. 2, а) ложбины средиземноморских циклонов, находящихся на востоке Средиземного моря и над Малой Азией, распространяются на Черное море, над которым часто формируется лоРис. 1. Схема секторов (а), а также распределение повторяемости по месяцам случаев с V> 15 м/с (б); розы ветров (в) по секторам для У> 15м/с, черные — ноябрь—март, белые — апрель—октябрь. Станционные наблюдения 1961—1990 гг.

кальный центр пониженного давления. Его движение блокируется зоной высокого давления над европейской территорией России и Восточной Европой. Если центр циклона находится над Малой Азией и южной частью Черного моря, преобладают северо-восточные, восточные, юго-восточные ветры. В отдельных случаях (например, 20.01.2006) перемещение локального минимума давления над Черным морем усложнило картину — направление ветра может меняться в зависимости от позиции центра циклона.

Второй тип барической обстановки (рис. 2, б) наблюдается реже, он характеризуется так называемым

Рис. 2. Примеры типичного поля атмосферного давления на уровне моря (гПа), при котором развиваются штормы на Черном море: а — первый тип, 23.01.2010; б — второй тип, 07.11.2007

нырянием — быстрым смещением ложбины или циклона с севера Европы в юго-восточном направлении на Восточно-Европейскую равнину с возможным формированием локального глубокого циклона в северной части Черного моря. В это время над Балканами преобладает повышенное давление. Такая ситуация может приводить к развитию сильных штормовых ветров северо-западного, западного, юго-западного направлений.

В табл. 1 представлены не все случаи, но это надежно отобранные ситуации, отражающие полный набор сильных штормов. Для каждой ситуации было исследовано поле давления (для области 30—70° с.ш., 5—60° в.д.) за 30 суток (за 15 суток до и после центрального дня шторма). Применение ЕОФ-анализа продемонстрировало результаты, устойчивые к выбору границ области. Оказалось (табл. 2), что для процессов обоих выделенных типов вклад первых трех мод ответствен более чем за 70% изменчивости (обычно 45, 20 и 10% соответственно). Это позволило описать основные закономерности барического поля эталонных событий суперпозицией первых трех ЕОФ, отфильтровав таким способом несущественные детали. В дальнейшем с этими полями сравнивались (путем расчета пространственного коэффициента корреляции по полю давления) все остальные (за 1948—2011 гг.) штормовые ситуации (выделяемые по критерию У > 15 м/с). Получено явное преобладание ситуаций, соответствующих первому типу, а среди них наиболее часты случаи, близкие к событиям с номерами 3, 4 и 13 (рис. 3, а, номера по табл. 1). Анализ временной изменчивости повторяемости синоптических ситуаций, подобных перечисленным в табл. 1, свидетельствует об отсутствии значимого временного тренда.

Таблица 2

Вклад ЕОФ, поле приземного давления

Номер ЕОФ Типы синоптических ситуаций

первый второй

В результатах численного эксперимента по модели ЕСНАМ5, направленного на воспроизведение климата XX в., оказалось, что в поле давления над Черным морем так же, как и по эмпирическим данным, явно преобладают процессы первого типа, причем для тех же конфигураций поля давления (рис. 3, б, в), что и в наблюдениях, это важный факт, подтверждающий возможность их адекватного модельного воспроизведения, а следовательно, и прогноза штормовых явлений.

Успешность модельного воспроизведения для XX в. крупномасштабных "штормоформирующих" условий позволяет использовать указанную модель для изучения статистики условий этого типа в будущем. В качестве сценария изменения климата в XXI в. использован хорошо известный сценарий А2 [6], для которого в рамках проекта СМ1Р3 выполнены расчеты по модели ЕСНАМ5. Результаты (вместе с данными, относящимися к двум современным, тестовым интервалам) представлены на рис. 3, б, в и на рис. 4. Видно, что в прогнозе, как и в XX в., доминируют шторма первого типа, представленные ситуациями с номерами 3, 4 и 13 (рис. 3). Таким образом, принципиальный вывод состоит в том, что существенного изменения повторяемости синоптических ситуаций, соответствующих сильным штормам, а также соотношения их между собой в середине XXI в. не предвидится. Если придаРис. 3. Повторяемость (в поле приземного давления, 35—50° с.ш., 25—50° в.д.) ситуаций, аналогичных тем, при которых имели место штормы (табл. 1): а — частота, реанализ КСЕР-КСАЯ, 1948—2011 гг.; б — частота; в — число дней по результатам моделирования

ЕСНАМ5

вать значение более мелким деталям, то можно заметить, что для большинства разновидностей штормов модельный прогноз (2046—2065) повторяемости соответствующих полей атмосферного давления более походит на ситуацию в 1961—1980 гг., чем на таковую в следующем двадцатилетии.

Рассмотрим характеристики скорости ветра. Наиболее часто моделируемые направления ветра при скорости ветра над морем V > 15 м/с в XX в. — ветры южной и юго-западной четвертей (рис. 4, а). Существенного изменения в прогнозе нет, и так же, как и для поля давления, прогностическая ситуация на середину XXI в. ближе к периоду 1961—1980 гг. Различие двух последних двадцатилетий XX в. между собой по многим климатическим характеристикам отмечается и по результатам наблюдений. Модельный

прогноз показывает некоторое перераспределение частоты случаев V > 15 м/с и увеличение моды скорости ветра для этих событий над Черным морем (рис. 4, б, в).

Заключение. Признанным подходом к прогнозированию изменений климата служит математическое моделирование. Метод прогнозирования опасных метеорологических явлений (ОЯ) основан на использовании связи ОЯ с крупномасштабными характеристиками метеорологических полей, хорошо воспроизводимыми атмосферными моделями.

Реализован метод прогноза статистики опасных штормовых ветров в прибрежной зоне Черного моря. Показано, что она остается неизменной на фоне изменений климата.

На основе регионального подхода выполнен анализ режима опасных значений скорости ветра по данРис. 4. Повторяемость направлений ветра (а), штормовых ситуаций в каждый месяц (б) и скорости ветра (в) над Черным морем для случаев, если хотя бы в одной точке изучаемой области скорость ветра V > 15 м/с (в) (по результатам модели ЕСНАМ5)

ным многолетних метеорологических наблюдений. Выделены два основных типа синоптических ситуаций, вызывающих штормовой ветер, проанализирована их повторяемость за последние 60 лет. Показано, что значительная часть штормов развивается при выходе к Черному морю средиземноморских циклонов и блокировании их дальнейшего продвижения на север антициклоном над Восточно-Европейской равниной. Реже отмечены случаи штормов при проникновении "ныряющих" циклонов с севера. Значимый временной тренд повторяемости рассмотренных синоптических ситуаций, сопровождающихся штормовыми ветрами над Черным морем, во второй половине XX в. не выявлен.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

равнине и в Западной Сибири / Под ред. Н.С. Касимова, А.В. Кислова. М.: МАКС Пресс, 2011. 496 с.

Поступила в редакцию 29.05.2012

G.V. Surkova, K.P. Koltermann, A.V. Kislov

METHOD OF FORECASTING STORM CONDITIONS FOR THE BLACK SEA UNDER CLIMATE CHANGES

Mathematic modeling (climatic models or models of the Earth&s climatic system) is used to forecast variations of the state of the environment under climate changes. However, the direct application of modeling results to forecast dangerous hydrometeorological phenomena (DHP) would not bring success because such phenomena as squalls, floods, catastrophic snowstorms etc. are formed within circulation systems of small spatial and temporal scales and therefore could not be adequately depicted by the models of general atmosphere-ocean circulation. Forecasting of DHP becomes possible if they are closely related to particular large-scale parameters of meteorological fields which could be reliably modeled. In this case in order to forecast a certain DHP in a particular region it is necessary just to have information about the transformation of a large-scale predictor under climate changes.

The article presents an example of suggested approach application. Statistical data of storm conditions in a number of sites of the Black Sea coast was analyzed and their changes were forecasted for the middle of the 21st century under a specific scenario of climate warming.