ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. №3. С. 283-289

Регионализация и регрессионный анализ температуры воздуха и осадков в глобальной БД по климату

В.Г. Коновалов , В.В. Мацковский 
Институт географии РАН, 119017 Москва, Старомонетный пер., 29
Получены оценки информативности климатических факторов речного стока (осадки, температура воздуха) на различном уровне пространственного разрешения. Локальный уровень представлен многолетними наблюдениями на метеостанциях, региональный - рядами метеорологических характеристик в глобальной базе по климату CRU TS 3.0 (http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/hrg-interim/). Ряды метеоданных в глобальной базе относятся к периоду 1901-2006 гг., пространственный интервал между узлами регулярной сетки равен 0,5 градуса по долготе и широте, данные распределены по высотным уровням от 0 до 5734 м над уровнем моря. Масштаб пространственного интегрирования полей метеоданных в базе данных CRU TS 3.0 примерно соответствует полосе захвата территории спутниками среднего разрешения как, например, ЛАНДСАТ 7 и ТЕРРА. Учитывая возможность непосредственного использования данных этих спутников для сезонных и годовых гидрологических прогнозов, выполнен сравнительный анализ качества уравнений множественной линейной регрессии Run=f(А1…АN) и R=f(B1…BN) на примере рек Амударьи и Сырдарьи - основных источников водоснабжения в бассейне Аральского моря. Здесь: Run - объем стока или расход воды, А1…АN - прямые измерения осадков и температуры воздуха, B1…BN - эти же характеристики, выбранные из базы данных CRU TS 3.0. Определение наиболее информативного состава климатических факторов стока выполняется методом полного перебора 2…N сочетаний независимых аргументов в обучающей выборке. Информационный потенциал средней годовой температуры воздуха на региональном уровне открывает возможности для применения метода статистического даунскейлинга к выходным результатам моделей глобальной циркуляции атмосферы и океана.
Ключевые слова: температура воздуха и осадки, глобальная база данных, регионализация, сток рек Амударьи и Сырдарьи, множественная линейная регрессия
Полный текст

Список литературы:

  1. Агальцева Н.А. Оценка влияния климатических изменений на располагаемые водные ресурсы в бассейне Аральского моря // Диалог о воде и климате. НИЦ МКВК, Ташкент, 2002, С. 3-59.
  2. Алексеев Г.А. Объективные методы выравнивания и нормализации корреляционных связей. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 362 с.
  3. Коновалов В.Г. Таяние и сток с ледников в бассейнах рек Средней Азии // Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 236 с.
  4. Коновалов В.Г., Вильямс М.В. Многолетние колебания оледенения и стока рек Центральной Азии в современных климатических условиях // Метеорология и гидрология, 2005. № 9. С. 69-83.
  5. Коновалов В.Г. Региональная модель гидрологического режима ледников (РЕГМОД) // Оледенение Северной и Центральной Евразии в современную эпоху: Т. 1. М.: Наука, 2006. С. 338-380.
  6. Основные гидрологические характеристики и государственный Водный Кадастр СССР, 1967-1980. Том 14, вып. 1. Бассейн р. Сырдарьи. - Л.: Гидрометеоиздат, 1967. 477 с.; 1974. 529 с.; Том 14, вып. 3. Бассейн р. Амударьи. - Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 434 с.; 1980. 443 с.
  7. Bodo, B. A. Monthly Discharges for 2400 Rivers and Streams of the former Soviet Union (FSU). Toronto, Canada, 2000. V. 1.0.
  8. Former Soviet Union Monthly Precipitation Archive, 1891-1993 // NSIDC-0059. 1998. Boulder, USA. http://www-nsidc.colorado.edu/.
  9. Hijmans, R.J., Cameron, S.E., Parra, J.L., Jones, P.G., and Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. // Int. J. Climatol., 2005. 25. Р. 1965-1978.
  10. Mitchell, T.D., Carter, T.R., Jones, P.D., Hulme, M., New, M. A comprehensive set of high-resolution grids of monthly climate for Europe and the globe: the observed record (1901-2000) and 16 scenarios (2001-2100) // Tyndall Working Paper, 2004. No. 55. Tyndall Centre, Norwich, UK, 30 p.
  11. Vose, R. S., R. L. Schmoyer, P. M. Steurer, T. C. Peterson, R. Heim, T. R. Karl, and J. Eischeid. The Global Historical Climatology Network: Long-term monthly temperature, precipitation, sea level pressure, and station pressure data // ORNL/CDIAC-53 NDP-041, 1992. 324 p.
  12. http://www.ncdc.noaa.gov/ghcnm/
  13. Wigley, T.M. MAGICC/SCENGEN 5.3: USER MANUAL (version 2) // NCAR, 2008. Boulder CO, 81 p.
  14. Williams, M.W. and Konovalov, V.G. Central Asia Temperature and Precipitation Data, 1879-2003 // Boulder, Colorado, USA, 2008. National Snow and Ice Data Center. http://nsidc.org/data/docs/noaa/g02174_central_asia_data/index.html
  15. Yatagai, A., Xie, P., Alpert, P. Development of a daily gridded precipitation data set for the Middle East. // Adv. Geosci., 2008.12. Р. 165-170.