ПРОГНОЗ ИЗМЕНЕНИЯ ПЛОЩАДИ МОРСКИХ ЛЬДОВ
В СЕВЕРНОМ ПОЛУШАРИИ
В.М. Федоров, П.Б. Гребенников
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Изменения в криосфере Земли связаны, прежде всего, с вариациями глобальной температуры являющейся одним из основных показателей изменяющегося климата. Последствиями увеличения ПТВ и ТПО являются современные тенденции криосферных процессов – сокращение площади морских льдов, деградация горного и материкового (Антарктида, Гренландия) оледенения и мерзлоты.

Льды занимают около 6% поверхности Земли или, приблизительно, 30 млн км². Основная масса льдов располагается в Арктике и в Антарктике. В северном материковом полушарии на льды суши приходится всего 20% общей площади оледенения Арктики, остальные 80% – на морские льды (Корякин, 1988). Сезонные изменения оледенении суши и моря в Арктике в настоящее время происходят на площади 10 – 17 млн. км². Летом площадь морских льдов сокращается примерно вдвое. Также вдвое сокращается поступление солнечной радиации в зимнее полугодие по сравнению с летним полугодием (Федоров, 2014 б).

Полученные значения приходящей на земной эллипсоид в отсутствии атмосферы солнечной радиации сопоставлялись с данными по динамике площади морских льдов (с 1870 по 2006 гг.) в Северном полушарии Земли (Wаlsh, Chapman, 2001; Rayner et al., 2003; http://arctic.atmos.uiuc.edu/SEAICE/timeseries.1870–2008; http://www.metoffice.gov.uk/hadobs).

Ледяной покров является результатом взаимодействия океана и атмосферы в определенных температурных условиях (Бурке, 1940; Зубов, 1938; Морской лед, 1997; Ледяные образования…, 2006). Важнейшим параметром ледяного покрова является его площадь. С течением времени эта площадь испытывает изменения, наиболее масштабными из которых являются сезонные, межгодовые и многолетние. Изучение самих изменений и причин, их вызывающих, составляет одну из наиболее актуальных задач криолитологии и морского ледоведения (Зубов, 1938; Захаров, 1981; Захаров, Малинин, 2000; Морской лед, 1997).

Анализировались три показателя площади морских льдов северного полушария: среднегодовое значение площади морских льдов, летнее (минимальное) значение площади и сезонная амплитуда (разность между максимальной – в зимнее полугодие и минимальной – в летнее полугодие) площади морских льдов в многолетнем режиме. Летний минимум площади морских льдов хронологически четко локализован в годовом ходе и приходится на сентябрь (осеннее равноденствие, окончание летнего полугодия в северном полушарии). Максимум более растянут во времени и отмечается с февраля по апрель (период вблизи осеннего равноденствия, окончание зимнего и начало летнего полугодия в северном полушарии) (Морской лед, 1997). То есть, экстремальные характеристики площади морского льда характеризуются сдвигом по фазе в годовом ходе относительно экстремальных значений в поступлении солнечной радиации приблизительно на 90°.

Для расчетов изменения площади морского льда использовался тот же алгоритм, что и для расчета изменения аномалии ПТВ и ТПО (регрессионная модель). Показатели площади морского льда сравнивались со значениями разности солнечной радиации (ИК – инсоляционная контрастность) поступающей за год, летнее и зимнее полугодие в область, являющуюся источником тепла (0° с.ш. – 45° с.ш.) и поступающей в область стока тепла (45° с.ш. – 90° с.ш.). Для годовых и летних значений ИК и площади морских льдов были получены высокие показатели связи с инсоляционной контрастностью. В зимнее полугодие связь всех показателей изменения площади морского льда с ИК не обнаружена (табл. 1).

Табл. 1. Значения коэффициента корреляции площади морских льдов с инсоляционной контрастностью (1870 – 2006 гг.), вероятность – 0,99.

Таким образом, изменение площади морских льдов связано с изменением годовой и летней инсоляционной контрастности и не связано с зимней.

Корреляционная связь исследовалась по рядам с постоянной продолжительностью в 100 лет (вековым интервалам) с последовательным смещением их от начала массива (1870 года) к концу (2007 году, последнему году в архиве). Таким образом, определялись значения коэффициента корреляции для интервалов 1870 – 1969, 1871 – 1970 и т. д., всего для 38 вековых интервалов (рис.2).

Полученный характер распределения значений коэффициента корреляции по вековым интервалам отражает неоднородный по степени достоверности характер распределения данных по площади морского льда в исходных рядах (Rayner et al., 2003; http://arctic.atmos.uiuc.edu/SEAICE/timeseries.1870–2008). При этом, в массивах выделяются вековые интервалы (последние в массиве) с 1899 – 1998, 1900 – 1999 и т.д. до 1907 – 2006, (всего 9 интервалов) на которых значения коэффициента корреляции становятся высокими (рис. 1, табл. 2) и весьма близкими.

Табл. 2. Значения коэффициента корреляции показателей площади морских льдов и инсоляционной контрастности для достоверных вековых интервалов.

Изменения для 9-ти вековых интервалов относительно среднего для них значения, по модулю составляют для среднегодовых данных 1,25% для минимальных значений площади 0,88% для сезонной амплитуды площади льдов – 0,76%. Эти вековые интервалы, вероятно, соответствуют наиболее достоверным исходным данным (Wаlsh, Chapman, 2001; Rayner et al., 2003). По критериям достоверности ледовых данных (рис. 1), высоких (табл. 2) и стабильных значений коэффициента корреляции отражающих фактическую и достоверную связь показателей ледовитости и инсоляционной контрастности (широтного градиента инсоляции) эти вековые интервалы приняты нами в качестве основы для построения уравнений регрессии.

По уравнениям линейной и полиномиальной регрессии полученным для достоверных вековых интервалов, были рассчитаны значения показателей площади морского льда на период с 1850 по 2050 гг. Для вычислений использовались значения ИК, рассчитанные по данным солнечной радиации, приходящей на земной эллипсоид (http://www.solar-climate.com/sc/bd01.htm). Расчет проводился по 9-ти уравнениям линейной (рис. 3, 5) и 9-ти уравнениям полиномиальной регрессии (рис. 4, 6, полученным для достоверных вековых интервалов для показателей площади морского льда. Значения коэффициента детерминации (R²) для полученных уравнений регрессии представлены табл. 3.

Табл. 3.Значения коэффициента детерминации для достоверных вековых интервалов
(1 – линейное уравнение регрессии, 2 – полиномиальное уравнение регрессии).

Рассчитанные по ансамблям линейных и полиномиальных решений значения показателей площади морских льдов сравнивались с соответствующими фактическими значениями (рис. 1) на интервале с 1899 по 2006 гг. (рис. 7, 8).

Полученный характер распределения расхождения характерен и для разности фактических и рассчитанных среднегодовых значений площади морских льдов и сезонной амплитуды (рис. 8). В период с 1899 по 2006 гг. отмечаются две области, в которых рассчитанные значения в среднем превышаю рассчитанные и разделяющая их область, в которой фактические значения превышают рассчитанные. Однако, эти области не синхронизируются с фазами отмеченного для ПТВ и ТПО Климатической мультидекадной осцилляции (КМО).

Корреляция рассчитанных среднегодовых значений площади морских льдов с фактическими данными характеризуется значением коэффициента корреляции (R), равного 0,773. Среднее многолетнее значение площади морских льдов за период с 1899 по 2006 гг. характеризуется значением 13,10 млн. км². Среднее по модулю расхождение между фактическими и рассчитанными среднегодовыми значениями площади морских льдов составляет 0,268 млн. км², или 2,05% от среднего многолетнего значения (13,10 млн. км²).

Связь рассчитанных минимальных значений площади морских льдов и фактических значений характеризуется R, равным 0,813. Среднее многолетнее значение минимальной площади морских льдов в интервале с 1899 по 2006 гг. составляет 10,17 млн. км². Среднее по модулю расхождение фактических значений с расчетными характеризуется значением 0,492 млн. км², что составляет 4,84% от среднего за этот период значения минимальной площади.

Корреляция фактических и рассчитанных значений сезонной амплитуды характеризуется значением R, равным 0,813. Среднее многолетнее значение сезонной амплитуды составляет на этом интервале 5,31 млн. км². Среднее по модулю значение расхождения фактических и рассчитанных по ансамблю линейных и полиномиальных решений составляет 0,416 млн. км², или 7,84% от величины среднего многолетнего значения сезонной амплитуды на этом интервале.

Рассчитывалась дисперсия значений показателей площади морских льдов в рядах фактических значений (D₁) и в рядах разности фактических и рассчитанных (средних по ансамблю линейных и полиномиальных решений) значений соответствующих показателей (D₂). Затем находилось отношение дисперсии в соответствующих рядах разности фактических и рассчитанных значений показателя площади морских льдов и дисперсии фактических значений (D₂/D₁). Вычитанием из единицы полученных значений и затем умножением их на 100 были рассчитаны значения (в процентах) объясняемых регрессионной моделью изменений показателя площади морских льдов. В среднегодовых значениях площади морских льдов регрессионной моделью объясняется 59,3% изменчивости. Для минимальных значений регрессионная модель объясняет 65,9% дисперсии, для сезонной амплитуды 66,0%.

В соответствии, с рассмотренным в разделе Прогноз аномалии ПТВ алгоритмом, по значениям инсоляционной контрастности (http://www.solar-climate.com/sc/bd01.htm) на основе найденных уравнений регрессии рассчитывались значения аномалии показателей площади морских льдов на период с 2017 по 2050 гг. Последовательные этапы расчетов иллюстрируются графиками, отражающими результаты соответствующих этапов расчетного алгоритма (рис. 9 – 14).

На всех представленных графиках в диапазоне с 2017 по 2050 гг. отмечается медленное сокращение среднегодовых и минимальных значений площади морского льда и увеличение сезонной амплитуды. Однако, это не происходит равномерно. На всех графиках синхронно на фоне медленного сокращения площади морских льдов отмечаются два четко выраженных максимума и два минимума. Максимальные значения площади морских льдов (среднегодовые и за летний сезон) приходятся на 2023 и 2025 гг., на 2042 и 2044 гг. Минимальные значения ожидаются в 2032, 2035 и в 2050 гг. Сезонная амплитуда изменяется в противофазе с изменением среднегодовой и минимальной площади морских льдов. Однако, значения аномалии как в экстремумах, так и на всем диапазоне, различаются как для Мирового океана и полушарий, так и для разных способов расчета (ансамбль линейных или полиномиальных решений).

Рассчитанные значения показателей площади морских льдов характеризуются высокими значениями коэффициента корреляции (R) с рассчитанными значениями аномалии ТПО и ПТВ (без учета КМО). Так за период с 1850 г. по 2050 г. значения R для среднегодовой площади, минимальной площади и сезонной амплитуды с ТПО составляют -0,964, -0,922 и 0,982 соответственно. Соответствующие значения R с ПТВ более высокие -0,996, -0,974 и 0,999 соответственно. Высокие значения R определяются природой исходных показателей площади морских льдов представляющих собой реконструированные на основе температурных данных значения (Wаlsh, Chapman, 2001; Rayner et al., 2003).

Анализ полученных результатов показывает, что среднегодовая площадь морских льдов в Северном полушарии с 2017 г. по 2050 г. сократится на 0,649 млн. км2, минимальная на 1,105 млн. км2 (рис. 15).

С сокращение в 2050 г. по отношению к значениям 2017 г. составит 5,44% и 13,93% для среднегодовых и минимальных значений площади морских льдов соответственно. Сезонная амплитуда увеличится за этот период на 10,24%. В этом интервале (2017 – 2050 гг.) значения R показателей площади морских льдов с рассчитанными по ансамблю линейных и полиномиальных решений значениями аномалии ПТВ и ТПО (без учета КМО) по модулю находятся в пределах 0,997 – 0,999. Корреляционная связь рассчитанных показателей площади морских льдов и значений аномалии ПТВ и ТПО учитывающих поправки на КМО слабее. Значения R среднегодовой площади, минимальной площади и сезонной амплитуды с аномалией ТПО составляют -0,638, -0,637 и 0,639 соответственно. Соответствующие значения R с аномалией ПТВ составляют -0,738, -0,737 и 0,739. Снижение корреляции связано с тем, что КМО не проявляется в динамике площади морских льдов.

Следует отметить, что мы не знаем характера обратных положительных связей определяемых отмеченной тенденцией сокращения площади морских льдов (нагревание поверхностного слоя океана, уменьшение альбедо, увеличение содержания водяного пара в атмосфере). Это определяет необходимость мониторинга изменения площади морских льдов для определения характера обратных связей и уточнения прогнозов с учетом влияния обратных связей на сокращение площади морских льдов.

Подобные прогнозы могут иметь важное практическое значение при разведке и добыче месторождений полезных ископаемых, нефте- и газодобыче на арктическом шельфе, для развития рыболовства, судоходства и строительства гидротехнических и иных сооружений на мерзлых грунтах. Новые фундаментальные исследования криосферных процессов представляются необходимыми при разработке стратегических планов нового этапа освоения российской Арктики.

Литература

Абдусаматов Х.И. Солнце диктует климат Земли. – СПб.: – Логос, 2009. – 197 с.

Анисимов М.В., Бышев В.И., Залесный В.Б., Мошонкин С.Н. Междекадная изменчивость термической структуры вод Северной Атлантики и ее климатическая значимость // Доклады РАН, 2012. – т. 443. – № 3. – С. 372 – 376.

Антропогенные изменения климата / Под ред. М.И. Будыко. Ю.А. Израэля. – Л.: Гидрометеоиздат, 1987. – 406 с.

Будыко М.И. Изменение климата. – Л.: Гидрометеоиздат, 1974. – 280 с.

Будыко М.И. Климат в прошлом и будущем. – Л.: Гидрометеоиздат, 1980

Бурке А. Морские льды. – Л–М.: Главсевморпуть, 1940. – 96 с.

Витинский Ю.И. Солнечная активность. – М.: Наука, 1983. – 192 с.

Владимирова Д.О., Екайкин А.А. Климатическая изменчивость в секторе моря Дейвиса (Восточная Антарктида) за последние 250 лет по данным геохимических исследований ледяного керна из скважины 105-й км. // Проблемы Арктики и Антарктики. - № 1 (99). – 2014. – с. 102 – 113.

Воейков А.И. Климаты земного шара, в особенности России / Собр. соч. – М. – Л.: АН СССР, 1948. – т. 1.– С. 163 – 671.

Ершов Э.Д. Деградация мерзлоты при возможном глобальном потеплении климата // Соросовский образовательный журнал, 1997. – № 2. – С. 70 – 74.

Захаров В.Ф. Льды Арктики и современные природные процессы. –Л.: Гидрометеоиздат, 1981. – 136 с.

Захаров В.Ф.. Малинин В.Н. Морские льды и климат. – Спб.: Гидрометеоиздат, 2000. – 92 с.

Зубов Н.Н. Морские воды и льды. – М.: Гидрометеоиздат, 1938. – 454 с.

Кондратьев К.Я. Глобальный климат и его изменения. – Л.: Наука, 1987. – 232 с.

Кондратьев К.Я., Никольский Г.А. Солнечная активность и климат // ДАН СССР, 1978. – т. 243. – № 3. – С. 607 – 610.

Кононова Н.К. Классификация циркуляционных механизмов Северного полушария по Б.Л. Дзердзеевскому. – М.: Воентехиниздат, 2009. – 372 с.

Корякин В.С. Ледники Арктики. – М.: Наука, 1988. – 160 с.

Ледяные образования морей западной Арктики / Под ред. Г.К. Зубакина. – СПб.: ААНИИ, 2006. – 272 с.

Лоренц Э.Н. Природа и теория общей циркуляции атмосферы. – Л.: Гидрометеоиздат, 1970. – 260 с.

Мельников В.П., Смульский И.И. Астрономические факторы воздействия на криосферу Земли и проблемы их исследования //

Криосфера Земли, 2004. – Т. VIII. – № 1. – С. 3 – 14.

Мельников В.П., Смульский И.И. Астрономическая теория ледниковых периодов: новые приближения. – Новосибирск. – Гео, 2009. – 98 с.

Миланкович М. Математическая климатология и астрономическая теория колебаний климата. – М.–Л.: ГОНТИ, 1939. – 208 с.

Монин А.С., Шишков Ю.А. История климата. – Л.: Гидрометеоиздат, 1979. – 408 с.

Монин А.С. Введение в теорию климата. – Л.: Гидрометеоиздат, 1982. – 246 с.

Монин А.С., Шишков Ю.А. Климат как проблема физики // Успехи физ. наук, 2000. – т. 170. – № 4. – С. 419 – 445.

Морской лед / Под ред. Фролова И.Е., Гаврило В.П. – СПб. – Гидрометеоиздат, 1997. – 402 с.

Федоров В.М. Межгодовые вариации продолжительности тропического года // Доклады РАН, 2013. – Т. 451. – № 1. – С. 95 – 97.

Федоров В.М. Стратегия прогнозирования возможных последствий масштабных климатических изменений. // Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций. XIII научно-практическая конференция. 14-15 мая 2014 г. Сборник материалов. М.: ФКУ Центр "Антистихия" МЧС России. 2014. – с. 123 – 125.

Хргиан А.Х. Физика атмосферы. – М.: МГУ, 1986. – 328 с.

Шараф Ш.Г., Будникова Н.А. Колебания солнечного облучения Земли, вызванные вековыми изменениями элементов земной орбиты // ДАН СССР, 1968. – Т. 182. – № 2. – С. 291 – 293.

Шараф Ш.Г., Будникова Н.А. Вековые изменения орбиты Земли и астрономическая теория колебаний климата // Труды Института теоретической астрономии АН СССР, 1969. – Вып. 14. – С. 48 – 84.

Шулейкин В.В. Физика моря. – М.: АН СССР, 1953. – 990 с.

Эйгенсон М.С., Гневышев М.Н., Оль А.И., Рубашев Б.М. Солнечная активность и ее земные проявления. – М.–Л.: Гостехиздат, 1948. – 286 с.

Эйгенсон М.С. Солнце, погода и климат. – Л.: Гидрометеоиздат, 1963. – 276.

Abbot C.G. Weather and solar variation // J.Solar Energy Sci. and Eng., 1957. – V. 1. – P. 3 – 5.

Berger A. Long-term variation insolation and Quaternary climatic change // J. Atmos. Sci., 1978. – V. 35. – P. 2362 – 2367.

Berger A. Milankovitch theory and climate // Revs. of Geophysics. 1988. – V. 26. – P. 624 – 657.

Berger A., Loutre M.F. Insolation values for the climate of the last 10 million years? // Quatern. Sci. Rev., 1991. – V. 10. – P. 297 – 317.

Brander K., Carmack E., Denisenko S., Drinkwater K., Hansen B., Kovacs K., Livingston P., McLaughlin F., Sakshaug E. (2005). Marine Systems. In ACIA (Eds.) Arctic Climate Impact Assessment. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. – pp. 453 – 538.

Brouwer D., Van Woerkom A.J.J. The secular variation of the orbital elements of the principal planets // Astronomical Papers, 1950. – V. 13. – P. 81 – 107.

Dudok de Wit.T., Watermann J. Solar forcing of the terrestrial atmosphere // Geoscience, 2010. – V. 342. – P. 259 – 272.

Fedorov V.M. Interannual Variations in the Duration of the Tropical Year // Doklady Earth Sciences, 2013. – V. 451. – Part 1. – P. 750 –753.

Fetterer F. Sea Ice Index: Interpretation Resources for Sea Ice Trends and Anomalies. NSIDC Informal Technical Report, 2002. – http://nsidc.org/data/docs/noaa/g02135_seaice_index/interpretation.html.

Fetterer F., Knowles К. Sea ice index monitors polar ice extent. Eos: Transactions of the American Geophysical Society, 2004, 85,163.

http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/temperature. – Электронный ресурс Университета Восточной Англии и центра Хедли (метеобюро Великобритании).

http://arctic.atmos.uiuc.edu/SEAICE/timeseries.1870-2008 . –Электронный ресурс Университета штата Иллинойс (США).

http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/ – Электронный ресурс Метеорологического бюро центра Хедли.

http://www.wmo.int/pages/index_ru.html – Электронный ресурс Всемирной метеорологической организации.

http://nsidc.org/data/docs/noaa/g02135_seaice_index/ – National Snow and Ice Data Center University of Colorado, Boulder.

IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovern-mental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 pp.

Liua J., Songb M., Hortonc R.M., Hu Y. Reducing spread in climate model projections of a September ice-free Arctic // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2013, vol. 110, № 31, doi:10.1073/pnas.1219716110

Rayner N.A., Parker D.E., Horton E.B.,Folland C.K., Alexander L.V., Rowell D.P., Kent E.C., Kaplan A. Global analyses of surface temperature, sea ice and night marine air temperature since the late nineteenth century // J. Geophys. Res., 2003. – V. 108. – № D14, 4407. doi:10.1029/2002JD002670.

Vernekar A. Long-period global variations of incoming solar radiation // Series: Meteorological Monographs. American Meteorological Society, 1972. – V. 12. – № 34. – 128 p.

Wаlsh J.T., Chapman W.L. 20th-century sea-ice variations from observational data // Annals of Glaciology, 2001. – V.33. – P. 444 – 448.

Wang M., Overland J.E. (2009), A sea ice free summer Arctic within 30 years? // Geophys. Res. Lett., 36, L07502, doi:10.1029/2009GL037820.