Колебания десятилетнего масштаба средней температуры Северного полушария в рамках современного глобального потепления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены средние температуры Северного полушария для приповерхностного воздуха, нижней тропосферы и верхнего слоя океана от 0 до 100 м. Оказалось, что все эти ряды сходны между собой в том, что они состоят из двух компонент: тренда потепления и наложенных на этот тренд колебаний примерно десятилетнего масштаба. Выдвинута гипотеза, что эта квазидесятилетняя изменчивость температуры связана с Эль-Ниньо – Южным колебанием. После удаления трендов из исследуемых рядов их автокорреляционные функции демонстрируют экспоненциальное убывание и последующие колебания в окрестности нуля при сдвигах ~ 5 лет и более, что теоретически позволяет прогнозировать их изменения с заблаговременностью 1–4 года. Анализ результатов эксперимента “Historical” для 58 моделей CMIP6 подтвердил сделанные выводы, а также показал, что на квазидесятилетнюю изменчивость средней температуры приповерхностного воздуха Северного полушария существенное влияние оказывают крупные извержения вулканов. Результаты эксперимента “piControl” для 50 моделей CMIP6 продемонстрировали возможность прогноза изменений средней температуры Северного полушария на несколько лет вперед на основе естественной межгодовой изменчивости климата, главной компонентой которой является Эль-Ниньо – Южное колебание.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. В. Вакуленко

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: iserykh@ocean.ru
Россия, Москва

И. В. Серых

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: iserykh@ocean.ru
Россия, Москва

Д. М. Сонечкин

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: iserykh@ocean.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Арушанов М.Л. Причины изменения климата Земли как результат космического воздействия, развеивающее миф об антропогенном глобальном потеплении // German International J. Modern Sci. 2023. № 53. С. 4–14. https://doi.org/ 10.5281/zenodo.7795979
  2. Бышев В.И., Нейман В.Г., Романов Ю.А. и др. О статистической значимости и климатической роли Глобальной атмосферной осцилляции // Океанология. 2016. Т. 56. № 2. С. 179–185. https://doi.org/10.7868/S0030157416020039
  3. Вакуленко Н.В., Котляков В.М., Монин А.С., Сонечкин Д.М. Особенности календаря ледниковых циклов позднего плейстоцена // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. Т. 43. № 6. С. 773–782.
  4. Вакуленко Н.В., Нигматулин Р.И., Сонечкин Д.М. К вопросу о глобальном изменении климата // Метеорология и гидрология. 2015. № 9. С. 89–97.
  5. Вакуленко Н.В., Сонечкин Д.М. Свидетельство скорого окончания современного межледниковья // Докл. АН. 2013. Т. 452. № 1. С. 92–95. https://doi.org/10.7868/S0869565213260198
  6. Володин Е.М. О механизме колебания климата в Арктике с периодом около 15 лет по данным модели климата ИВМ РАН // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2020. Т. 56. № 2. С. 139–149. https://doi.org/10.31857/S0002351520020145
  7. Логинов В.Ф. Космические факторы климатических изменений // ГНУ “Институт природопользования НАН Беларуси”. Минск: 2020. 168 с.
  8. Нигматулин Р.И., Вакуленко Н.В., Сонечкин Д.М. Глобальное потепление в реальности и в климатических моделях // Турбулентность, динамика атмосферы и климата. Труды междунар. конф. памяти А.М. Обухова. 13–16 мая 2013 / Ред. Голицын Г.С. и др., М.: ГЕОС, 2014. С. 255–263.
  9. Полонский А.Б. Изменения климата: мифы и реальность // Министерство науки и высшего образования РФ РАН. Севастополь: Институт природно-технических систем, 2020. 229 c. https://doi.org/10.33075/978-5-6044196-5-6
  10. Семенов В.А. Колебания современного климата, вызванные обратными связями в системе атмосфера – арктические льды – океан // Фундаментальная и прикладная климатология. 2015. Т. 1. С. 232–248.
  11. Семенов В.А. Современные исследования климата Арктики: прогресс, смена концепций, актуальные задачи // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 1. С. 21–33. https://doi.org/10.31857/S0002351521010119
  12. Сонечкин Д.М., Даценко Н.М., Иващенко Н.Н. Оценка тренда глобального потепления с помощью вейвлетного анализа // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1997. Т. 33. № 2. С. 184–194.
  13. Шерстюков Б.Г. Асинхронные связи колебаний климата атмосферы и океана с солнечной активностью // Геомагнетизм и аэрономия. 2022. Т. 62. № 5. С. 671–680. https://doi.org/10.31857/S0016794022050121
  14. Шерстюков Б.Г. Глобальное потепление и его возможные причины // Гидрометеорология и экология. 2023. № 70. С. 7–37. https://doi.org/10.33933/2713-3001-2023-70-7-37
  15. Bast J.L. Seven Theories of Climate Change // SPPI Reprint Series. Chicago: The Heartland Institute, 2010. 29 p.
  16. Enfield D.B., Mestas-Nuñez A.M. Multiscale variabilities in global sea surface temperatures and their relationships with tropospheric // J. Climate. 1999. V. 12. P. 2719–2733. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2719: MVIGSS>2.0.CO;2
  17. Eyring V., Bony S., Meehl G.A. et al. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9. P. 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
  18. Gregory J.M., Andrews T., Ceppi P. et al. How accurately can the climate sensitivity to CO2 be estimated from historical climate change? // Clim. Dyn. 2020. V. 54. P. 129–157. https://doi.org/10.1007/s00382-019-04991-y
  19. Gregory J.M., Andrews T., Good P. et al. Small global-mean cooling due to volcanic radiative forcing // Clim. Dyn. 2016. V. 47. P. 3979–3991. https://doi.org/10.1007/s00382-016-3055-1
  20. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / T.F. Stocker, et al. (eds.). Cambridge Univ. Press. 2013. 1535 p.
  21. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Masson-Delmotte et al. (eds.) Cambridge Univ. Press. 2021. In press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
  22. Kalicinsky C., Koppmann R. Multi-decadal oscillations of surface temperatures and the impact on temperature increases. // Sci. Rep. 2022. V. 12. 19895. https://doi.org/10.1038/s41598-022-24448-3
  23. Latif M. Chapter 25 – The Ocean's role in modeling and predicting decadal climate variations // International Geophysics. 2013. V. 103. P. 645–665. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-391851-2.00025-8
  24. Locarnini R.A., Mishonov A.V, Baranova O.K. et al. World Ocean Atlas 2018, V. 1: Temperature // A. Mishonov Technical Ed.; NOAA Atlas NESDIS81. 2018. 52 p.
  25. Mazza D., Canuto E. Evidence of solar 11-year cycle from Sea Surface Temperature (SST) // Academia Letters. 2021. 3023. https://doi.org/10.20935/AL3023.
  26. Mears C.A., Wentz F.J. A satellite-derived lower tropospheric atmospheric temperature dataset using an optimized adjustment for diurnal effects // J. Clim. 2017. V. 30. № 19. P. 7695–7718. https://doi.org/10.1175/jcli-d-16–0768.1
  27. Meehl G.A., Goddard L., Murphy J. Decadal prediction: Can it be skillful? // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2009. V. 90. № 10. Р. 1467–1485. https://doi.org/10.1175/2009BAMS2778.1
  28. Morice C.P., Kennedy J.J., Rayner N.A. et al. An updated assessment of near-surface temperature change from 1850: the HadCRUT5 dataset // J. Geophys. Res.: Atmospheres. 2020. https://doi.org/10.1029/2019JD032361
  29. Nnamchi H.C., Farneti R., Keenlyside N.S. et al. Pan-Atlantic decadal climate oscillation linked to ocean circulation // Commun. Earth Environ. 2023. V. 4(121). https://doi.org/10.1038/s43247-023-00781-x
  30. Ogurtsov M. Decadal and bi-decadal periodicities in temperature of Southern Scandinavia: Manifestations of natural variability or climatic response to solar cycles? // Atmosphere. 2021. V. 12. P. 676. https://doi.org/10.3390/atmos12060676
  31. Scafetta N. Empirical analysis of the solar contribution to global mean air surface temperature change // J. Atmos. Sol. Terr. Phys. 2009. V. 71. P. 1916–1923. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2009.07.007
  32. Scafetta. N. Climate change and its causes: A discussion about some key issues // La Chimica e l’Industria 1. 2010. P. 70–75.
  33. Serykh I.V., Sonechkin D.M. Nonchaotic and globally synchronized short-term climatic variations and their origin // Theoretical and Applied Climatology. 2019. V. 137. № 3–4. P. 2639–2656. https://doi.org/10.1007/s00704-018-02761-0
  34. Serykh I.V., Sonechkin D.M. El Niño forecasting based on the global atmospheric oscillation // Int. J. Climatol. 2021. V. 41. P. 3781–3792. https://doi.org/10.1002/joc.6488
  35. Serykh I.V., Sonechkin D.M. Global El Niño–Southern Oscillation Teleconnections in CMIP6 Models // Atmosphere. 2024. V. 15 № 4 (500). Р. 500. https://doi.org/10.3390/atmos15040500
  36. Tyrrell N.L., Dommenget D., Frauen C. et al. The influence of global sea surface temperature variability on the large-scale land surface temperature // Clim. Dyn. 2015. V. 44. P. 2159–2176. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2332-0
  37. Welch P.D. The use of Fast Fourier Transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967. AU-15 (2). P. 70–73.
  38. Zhoua W., Li J., Yan Z. Progress and future prospects of decadal prediction and data assimilation: A review // Atmospheric and Oceanic Sci. Lett. 2024. V. 17 (100441). https://doi.org/10.1016/j.aosl.2023.100441

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. а) Вариации аномалий среднегодовых значений температуры Северного полушария с компонентами общего тренда: 1 – для приповерхностного слоя воздуха за 1955–2023 гг. (квадратичный тренд), 2 – для нижней тропосферы за 1979–2023 гг. (линейный тренд), 3 – для верхнего 100-метрового слоя океана за 1955–2023 гг. (квадратичный тренд). б) То же самое после трехлетнего сглаживания и удаления трендов для всех трех рядов.

Скачать (264KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Автокорреляционные функции по трехлетним скользящим среднегодовым значениям температуры Северного полушария после вычета тренда: 1 – для приповерхностного слоя воздуха за 1955–2023 гг., 2 – для нижней тропосферы за 1979–2023 гг., 3 – для верхнего 100-метрового слоя океана за 1955–2023 гг.

Скачать (144KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изменения за 1851–2014 гг. средних аномалий годовых температур воздуха у поверхности Северного полушария по результатам эксперимента “Historical” для 58 моделей CMIP6: 1 – средние, 2 – максимальные, 3 – минимальные значения.

Скачать (526KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Средние для 58 моделей CMIP6 значения взятых по модулю коэффициентов автокорреляции со сдвигами от 0 до 30 лет средних аномалий годовых температур воздуха у поверхности Северного полушария по результатам эксперимента “Historical” за 1851–2014 гг.: 1 – исходные значения, 2 – с удалением линейного тренда, 3 – с удалением квадратичного тренда.

Скачать (132KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Оценки энергетических спектров с максимальным разрешением нормированных временных рядов средних аномалий годовых температур воздуха у поверхности Северного полушария по результатам эксперимента “Historical” для 58 моделей CMIP6 за 1851–2014 гг.: 1 – средние, 2 – максимальные, 3 – минимальные значения.

Скачать (745KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Средняя для 58 моделей CMIP6 вейвлет-диаграмма нормированных временных рядов средних аномалий годовых температур воздуха у поверхности Северного полушария по результатам эксперимента “Historical” за 1851–2014 гг.

Скачать (441KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Взаимные корреляционные функции годовых значений индекса ЭНЮК ONI и средних аномалий температуры воздуха у поверхности Северного полушария со сдвигами от –10 до + 10 лет по результатам эксперимента “piControl” для 50 моделей CMIP6 за указанное в таблице 2 число модельных лет: 1 – средние, 2 – максимальные, 3 – минимальные значения.

Скачать (178KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025