КАРТОГРАФИРОВАНИЕ КЛИМАТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

MATHEMATICAL MODELLING OF PROCESSES
М.Ф. АНДРЕЙЧИК1, С.А. ЧУПИКОВА2
(1ТУВГУ, КЫЗЫЛ; 2ТУВИКОПР СО РАН, КЫЗЫЛ)
КАРТОГРАФИРОВАНИЕ КЛИМАТА
ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СБАЛАНСИРОВАННОГО
ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ ТУВЫ
Концепция сбалансированного развития территории предполагает возможность картографической оценки современного изменения климата и его элементов, устойчивости
климатической системы в целом. Инфраструктура географического знания — использование географической информации — расширяет понимание природной и социально-культурной динамики, формирующей наш мир, и помогает разработать план действий для достижения более устойчивого и благополучного будущего. Географические
информационные системы (ГИС) ориентированы на решение задач анализа и моделирования с попыткой прогноза на будущее.
Исходными данными для нашего исследования стали статистические ряды температуры воздуха за самый тёплый и холодный периоды 1960–1990 и 1977–2006 гг.,
позволяющие использовать инструментарий геоинформационной системы ArcGIS 9.3.
Выделение второго периода объясняется тем, что наибольшая интенсивность потепления климата в масштабах планеты зафиксирована с 1977 г. Полученные климатические карты различного назначения в интегрированном виде дают общую характеристику климата республики.
Методика обработки исходных данных. В лаборатории геоинформатики и моделирования процессов ТувИКОПР создана и наполняется база данных природноресурсного потенциала и статистических показателей социально-экономического развития Тувы. Картографирование климата для сбалансированного территориального
развития Республики Тыва (РТ) представляет собой одно из направлений этой работы. Наличие многолетних рядов наблюдений климатических параметров (температуры, увлажнения и др.) позволяет оценивать их пространственную и временную изменчивость. Для решения задач сбалансированного территориального развития необходимо создание полноценных карт климатических экстремумов, изменчивости климата,
схем циркуляции атмосферы в аномально тёплые и аномально холодные периоды
всех сезонов года, а также эколого-климатические характеристики.
Климатические карты — мощное средство пространственного анализа климатической системы. Для их построения используют ряды климатических наблюдений из климатических справочников, информацию из современных архивов климатических данных, часть из которых опубликована в интернете. Кроме того, для создания карт необходимы картографические материалы, спутниковые данные, материалы климатических описаний.
Методы обработки климатологической информации для создания карт обоснованы
в трудах А.В. Кислова (2001), Е.А. Божилиной, А.К. Суворова (2011). Согласно рекомендациям Всемирной метеорологической организации (ВМО), изменения климата
оцениваются на 30-тилетний период — 1961–1990 гг., принятый в качестве основных
(официальных) климатических норм, относительно которого вычисляются отклонения
за любой временной промежуток. Мы в своём исследовании рассматривали 2 периода — 1961–1990 и 1977–2006 гг. (Андрейчик, Чульдум, 2010).
Последние климатические карты для территории Тувы (Атлас…, 2005) устарели,
поскольку составлены по данным 1970-х гг. Период с 1990 г. по настоящее время характеризуется нерегулярным изданием климатических справочных материалов, а также становлением Web-технологий типа Системы CliWare (Божилина, Суворов, 2011),
ориентированной на применение в центрах гидрометеорологии и научноисследовательских учреждениях. Основные задачи этой системы: ввод гидрометео-
154
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ
рологической информации, получение различных климатических характеристик, ведение базы данных гидрометеорологической информации и метеоданных, а также доведение информации до потребителей.
Средние многолетние величины, полученные путём принятой в климатологии специальной обработки и приведённые к одному периоду, являются сопоставимыми данными, характеризующими одну из сторон климата (термический режим, увлажнение и
т. д.), могут быть непосредственно использованы для картографирования. Методика
построения карт по средним многолетним значениям хорошо разработана. Помимо
средних значений на карты могут наноситься экстремальные значения климатических
показателей, которые можно структурировать в специальные базы данных периодов
климата. В интернете также представлены различные временные интервалы для характеристики современного климата (Божилина, Суворов, 2011).
Нами проведены работы по геоинформационному картографированию распределения температуры января, июля, среднегодового значения температуры, осадков за
периоды 1961–1990 гг. и 1977–2006 гг., пространственного распределения индекса
континентальности, метеорологического потенциала загрязнения атмосферы (МПА).
ГИС-проект создан с помощью программы ArcGIS 9, а также свободно распространяемого программного обеспечения Quantum GIS.
Результаты исследований. Для имеющихся
Таблица 1. Осреднённые значения
климатических рядов нами вычислены коррелятемпературы воздуха по данным МС
ции и совпадения. Температурные характеристиТувы за исследуемые периоды
ки по каждому сроку наблюдений осреднены
нами помесячно обработкой имеющихся данных
Tср., С
средствами Microsoft Office Excel. Таким образом
Метео1961–1990 гг. 1977–2006 гг.
станция
получены значения температуры за июль и янянв. июль янв. июль
варь 1961–1990 гг. и 1977–2006 гг. для каждой
метеостанции Тувы (табл. 1), а также другие
Эрзин
-32,4 17,7 -31,1 18,7
климатические характеристики.
Сосновка
-25,8 16,9 -25,1 17,6
В среде ArcGIS 9.0 нами созданы картографиТээли
-26,8 17,7 -25,8 18,3
ческие модели основных климатических характеТоора-Хем
-28
14,4 -26,6 15,3
ристик с помощью модуля Geostatistical Analyst,
Мугур-Аксы -20,44 13,4 -20,4
14
позволяющего интерполировать значения путём
Сарыг-Сеп -30,8 17,4 -29,4 18,2
изучения взаимосвязей между всеми опорными
Чадан
-27,5 18,3 -27,1 18,7
точками, построить непрерывную поверхность
Туран
-29,8 16,9 -28,4 17,6
распределения климатических показателей и
Кызыл
-30,4 19,5 -28,7 20,2
оценить статистические свойства данных.
Хову-Аксы
-26
15
-25,3 15,7
Инструменты модуля Geostatistical Analyst исследовательского анализа пространственных
данных применялись для оценки статистических
свойств и изменчивости пространственных данных, их значимости и трендов (рис. 1).
Технология модуля позволяет применить 2 группы методов интерполяции: детерминистские и геостатистические. Все методы построения поверхности основаны на
сходстве значений, расположенных близко к опорным точкам. Детерминистские методы используют для интерполяции математические функции. При построении поверхностей и при оценке ошибок интерполяции геостатистика опирается как на статистические, так и на математические методы (ArcGIS 9…, 2001).
В своей работе мы применяли интерполяцию методом локальных полиномов, т. к.
этот метод рассчитывает значения точек на основе математической функции, минимизирующей кривизну поверхности, в результате получается сглаженная поверхность,
точно проходящая через все точки измерений. Этот способ является наилучшим для
моделирования непрерывных поверхностей для таких климатических показателей, как
температура, количество осадков и т. д. Хотя для уточнения построенных изолиний
необходима географическая интерполяция данных: учёт взаимосвязей с рельефом и
климатообразующими факторами (рис. 2).
Полученные карты проанализированы с точки зрения изменений среднемесячной
температуры. В январе и июле за последние 30 лет произошли изменения в сторону
потепления, т. е. на большей части территории Тувы температура воздуха повысилась
от 0,8 до 1,2С.
155
MATHEMATICAL MODELLING OF PROCESSES
Рисунок 1. Пример из экрана программы Arc Gis распределения среднегодовой температуры января за
1961–1990 гг. с рядом инструментов исследовательского анализа пространственных данных
Рисунок 2. Средняя месячная температура воздуха в июле за период 1961–1990 гг.
156
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ
Таким образом, применение модуля Geostatistical Analyst позволило создать и
визуализировать картографические слои, содержащие интерполированные значения
основных метеорологических показателей. Анализ климатических карт, построенных
на основе данных за различные промежутки времени на территории Тувы, позволил
выявить изменения средней месячной температуры в сторону потепления за период с
1976 по 2006 гг.
ЛИТЕРАТУРА
Андрейчик М.Ф., Чульдум А.Ф. Изменение климата в Улуг-Хемской котловине Тувинской горной области
// Оптика атмосферы и океана. – 2010. – С. 1–6.
Атлас: экономический потенциал Республики Тыва (2003–2004 гг.) / Науч. ред. докт. геол.-мин. наук
В.И. Лебедев, докт. экон. наук Ю.Г. Полулях. – Кызыл: ТувИКОПР СО РАН, 2005. – 60 с.
Божилина Е.А., Суворов А.К. Выбор временных интервалов и комплексирование информации из баз данных
для создания климатических карт [Электрон. ресурс]. – 2011. – Режим доступа:
http://conf.nsc.ru/files/conferences/intercarto17/abstracts/79558/79559/HTMLTXT_Bozilina_Suvorov_Interkarto
_2011_resumeHTML.html; http://cliware.meteo.ru/meteo/CliWareDoc.html, свободный.
Кислов А.В. Климат в прошлом, настоящем и будущем. – М.: МАИК «Наука», 2001. – 351 с.
ArcGIS 9 Geostatistical Analyst. Руководство пользователя. – 2001. – 278 с.
157