Consecinte ale Mecanismelor Variabilitatii Climatice Europene Asupra Evolutiei Temperaturii Si Precipitatiilor pe Teritoriul Romaniei

Consecințe ale mecanismelor variabilității climatice europene asupra evoluției temperaturii și precipitațiilor pe teritoriul României

TEZĂ DE DOCTORAT –

Cuprins

Introducere

Subiectul schimbărilor climatice reprezintă în prezent una dintre temele cele mai discutate la nivel global datorită impactului pe care acestea îl au atât asupra mediului, cât și asupra factorului uman. În prezent, impactul fenomenului schimbărilor climatice se poate observa în multe locuri de pe Glob, fie că ne referim la creșterea nivelului mării, la topirea calotei polare, sau la apariția tot mai frecventă a fenomenele meteorologice cu consecințe extreme. Analiza datelor de observație pe perioade lungi de timp (de minim 30 de ani), a evidențiat semnalul încălzirii climei, atât la nivel global cât și la nivel European (Busuioc și alții, 2010). Pe de altă parte și simulările realizate cu ajutorul diferitelor modele climatice globale sau regionale, au evidențiat schimbările observate în temperatura medie globală a aerului.

Ținând cont de necesitatea existenței la nivel global a unui organism care să sintetizeze toate informațiile privitoare la fenomenul schimbărilor climatice, în anul 1988 Organizația Meteorologică Mondială (OMM) și Programul Națiunilor Unite pentru Mediu (UNEP), au înființat Grupul Interguvernamental pentru Schimbări Climatice (IPCC). De atunci, IPCC a elaborat patru Rapoarte de Evaluare, în anii 1990, 1995, 2001 și 2007. În cadrul acestor rapoarte s-a efectuat o amplă evaluare a gradului de cunoaștere și a cercetărilor întreprinse în domeniul schimbării climei, oferindu-se totodată și posibile soluții pentru adaptare. Cu alte cuvinte, IPCC nu efectuează noi cercetări, ci realizează evaluări ale literaturii mondiale de specialitate asupra tuturor aspectelor științifice, tehnice și socio-economice ce vizează fenomenul schimbărilor climatice, bazându-se pe munca experților din toate regiunile lumii. De asemenea, sunt realizate rapoarte și pentru factorii politici angrenați în găsirea soluțiilor rezonabile și eficiente privind adaptarea factorului uman la încălzirea globală. Ultimul raport al IPCC (IPCC, 2007), subliniază faptul că amplificarea acestui fenomen cu precădere în ultimul deceniu, se datorează atât factorilor de origine naturală (variații în radiația solară primită de la Soare), cât și antropică (schimbări în compoziția atmosferei datorate activitații umane). Acest fapt este susținut și în studiul lui Houghton și alții, (2001), care punctează faptul că ambii factori trebuie luați în considerare mai ales în cazul simulărilor efectuate cu diferite modele climatice deoarece acestea explică tendința generală de creștere a temperaturii medii globale ținând cont și de creșterea indusă a concentrației gazelor cu efect de seră în atmosferă.

Analiza variabilității și a tendințelor în seriile de date climatice, în special în seriile dedate referitoare la temperatură și precipitații, care sunt legate de circulația atmosferică la scară mare, este esențială pentru înțelegerea și diminuarea impactului schimbărilor climatice. În ultimii ani, s-au întreprins o multitudine de studii privind analizarea influenței circulației atmosferice la scară mare asupra climatului regional. Astfel de analize au fost efectuate atât la nivel global (Gutzler și Wood, 1990; Jaagus și alții, 2008; Busuioc și alții, 2001) cât și pentru teritoriul României (Busuioc și von Storch, 1996; Busuioc și alții, 2007; Busuioc și alții, 2010). Aceste studii au avut ca principal scop caracterizarea variabilității diferiților parametri meteorologici și determinarea influenței circulației la scară mare asupra regimului acestora. Spre exemplu, în studiul lui Busuioc și alții, 2001, s-a analizat regimul precipitațiilor folosindu-se date de la 33 stații meteorologice uniform distribuite pe teritoriul Suediei. Astfel, s-a arătat faptul că o creștere a structurilor anticiclonice centrate deasupra sud-vestului Scandinaviei, determină un regim scăzut al regimului precipitațiilor în Suedia. În studiul realizat de Klavins și Rodinov (2010), s-a detectat influența circulației atmosferice asupra regimului temperaturii și precipitațiilor în Letonia. S-a demonstrat astfel faptul că regimul acestor parametri este puternic influențat de circulația la scară mare, aceasta determinând tendința de variație pe termen lung a temperaturii aerului, cu precădere în anotimpul de iarnă. Semnalul schimbării climatice a fost asociat cu creșterea temperaturii medii a aerului și a cantității de precipitații, prin creșterea intensității circulației zonale deasupra teritoriului acestei țări.

Sintetizând informațiile ce reies din astfel de studii efectuate pentru România, se poate afirma că există o relație cauzală între variabilitatea parametrilor la scară mare și variabilitatea termică și/ sau pluviometrică din România (Busuioc și alții, 2010). Cu alte cuvinte, creșterea frecvenței în câmpul anomaliilor, a anumitor parametri la scară mare, ca temperatura la 850 hPa sau înălțimea geopotențialului la 500 hPa, poate fi o cauză a tendinței de creștere a temperaturii aerului pe teritoriul României. S-a arătat totodată și influența factorului orografic asupra circulației atmosferice pe teritoriul țării noastre, îndeosebi în anotimpul de iarnă.

În acest context, lucrarea de față își propune să caracterizeze, din punct de vedere spațial și temporal, variabilitatea temperaturii și precipitațiilor pe teritoriul României și să identifice mecanismele fizice responsabile pentru schimbările din regimul acestor parametri. Pentru a realiza acest obiectiv, s-au folosit tehnici statistice de calcul care pot determina, din punct de vedere obiectiv, influența climatului European asupra climatului la nivel național. Astfel, s-au calculat tendințele de variație pe termen lung (1961-2010) și saltul în medie al parametrilor analizați, împreună cu semnificația statistică asociată acestora, prin utilizarea testelor neparametrice Mann-Kendall și Pettitt; s-au identificat principalele moduri de variabilitate spațio-temporală ale temperaturii și precipitațiilor din România, rezultate din analiza funcțiilor ortogonal empirice (EOF), care reprezintă varianța explicată de configurațiile câmpurilor analizate; s-au analizat seriile temporale asociate primelor configurații EOF din punctul de vedere ale tendinței generale, saltului în medie și a componentelor de variabilitate; s-au formulat unele explicații obiective ale cauzelor fizice posibile privind caracteristile de variabilitate temporală și pluviometrică din România, prin analiza, în paralel, a seriilor corespunzătoare rezultate din analiza EOF a setului de date la scară mare și calculul coeficienților de corelație Pearson și Sperman. Astfel, în concluzie, scopul studiului de față este, în principal, acela de a identifica și analiza tendințele și schimbările în variabilitatea temporală a parametrilor analizați și de a le pune în legatură cu circulația atmosferică la scară mare, în contextul schimbărilor climatice observate.

Problema variabilității și a schimbărilor climatice a reprezentat subiect de studiu încă din anul 1883, atunci când Julius von Hann a publicat un studiu complex privind complexitatea acestui fenomen. Și în România au existat preocupări privind schimbarea climei, încă din anul 1898, atunci când, Ștefan Hepites, publică lucrarea Schimbatu-s’a Clima? (Busuioc și alții, 2010). Analize statistice complexe privind identificarea regimului climatic și a conexiunii acestuia cu variabilele la scară mare, au fost larg utilizate în cercetarea climatică din România. Amintim astfel analizele efectuate de Boroneanț și Râmbu, (1992); Busuioc și von Storch, (1996); Bojariu, (1997); Busuioc și Tomozeiu, (1998); Tomozeiu și alții, (2002, 2005); Busuioc și alții, (2006); Bojariu și Dinu, (2007); Busuioc și alții, (2010). În aceste studii au fost analizate diferite elemente climatice (temperatura medie, maximă, cantitatea de precipitații, grosimea stratului de zăpadă), pe perioade diferite de timp. Spre exemplu, în ceea ce privește regimul termic, din studiile anterior menționate s-a identificat o tendință de creștere a temperaturii la nivel național, în special în sudul țării, în timpul verii. Pe de altă parte însă, lucrarea publicată de Busuioc și alții (2007), cu privire la legătura dintre variabilitatea termică din România și temperatura aerului la altitudine, demonstrează strânsa corelație dintre temperatura aerului la 850 hPa și anomaliile termice de vară din România. În ceea ce privește regimul precipitațiilor pe teritoriul țării noastre, s-a arătat faptul că variabilitatea acestui parametru este mult mai complexă, fiind controlată atât de factori dinamici cât și de factori termodinamici, ca de exemplu umiditatea specifică a aerului.

În prezentul studiu, spre deosebire de studiile anterioare, se încearcă o analiză mai complexă a schimbărilor în regimul climatic din România, prin luarea în considerare, pe lângă valorile medii, și a celor minime și maxime ale temperaturii aerului, cât și a cantităților de precipitații. Pe lângă utilizarea tehnicilor statistice de calcul, în cadrul acestui studiu s-au efectuat și analize sinoptice care au scos în evidență regimul deja identificat al temperaturii și precipitațiilor. Astfel, acest studiu a încercat practic, o actualizare a problematicii variabilității climatice din România.

Lucrarea este structurată în șapte capitole, în Capitolul 1 fiind incluse noțiuni generale privind mecanismele de variabilitate climatică atât la scară Euro-Atlantică, cât și la scară Europeană și la nivel național. Prezentarea datelor climatice și a metodelor de calcul utilizate fac subiectul Capitolului 2. Originalitatea și importanța acestui studiu sunt reprezentate de rezultatele prezentate în capitolele 3, 4 și 5. Astfel, în Capitolul 3 sunt evidențiate rezultatele obținute pentru parametrii la scară Euro-Atlantică, în timp ce în Capitolul 4 se prezintă rezultatele obținute pentru parametrii climatici la nivel național și influența circulației la scară mare asupra regimului acestora. Tendințele de variație liniare cât și semnificația statistică a acestora, pentru variabilele luate în considerare, sunt analizate în Capitolul 5. În Capitolul 6 sunt detaliate situațiile sinoptice care au generat fie apariția valurilor de căldură, fie a viscolelor puternice, pentru doi ani extremi din punct de vedere termic și pluviometric (2007 și 2010), în timp ce Capitolul 7 face o trecere în revistă a proiecțiilor privind evoluția temperaturii și precipitațiilor la nivel European și la nivelul României, în contextul amplificării fenomenului schimbărilor climatice.

Această lucrare se finalizează, desigur, prin prezentarea celor mai relevante concluzii, precum și a referințelor bibliografice.

Capitolul 1. Mecanisme ale variabilității climatice Euro-Atlantice

Configurații barice la scară Euro-Atlantică

Factori precum mișcarea de rotație a Pamântului determină încălzirea diferențiată a suprafeței terestre și implicit distribuția neuniformă a elementelor meteorologice. Structura orizontală a atmosferei este astfel caracterizată de lipsa de omogenitate în repartiția acestor elemente, îndeosebi în partea inferioară a acesteia. Regiunile din troposferă ocupate de volume mari de aer ce prezintă un oarecare grad de omogenitate în plan orizontal poartă denumirea de mase de aer (Clima României, 2008). Masele de aer acoperă părți însemnate ale suprafeței terestre și sunt puternic influențate de caracteristicile suprafeței subiacente deasupra căreia se situează la un moment dat. Astfel, staționarea lor deasupra unor regiuni geografice pentru mai multe zile la rând, face ca masa de aer să preia caracteristicile specifice ale zonei respective, modificându-și astfel temperatura potențială. O caracteristică importantă a temperaturii potențiale în dinamica atmosferei este dată de faptul că aceasta crește cu altitudinea, indiferent de procesul considerat.

Masele de aer se pot deosebi fie în funcție de locul lor de formar de formare, fie în funcție de zonele străbatute, atunci când acestea pot înlocui o masă de aer deja existentă. Se pot deosebi astfel mase de aer cald, a căror temperatură este mai ridicată decât a masei de aer aflate în retragere și mase de aer reci, a căror temperatură este mai scăzută decât cea a masei de aer care se retrage. În funcție de locul de formare, regiunile geografice în care se formează cel mai frecvent masele de aer sunt reprezentate de bazinul arctic (mase de aer arctic), regiunile temperate (mase de aer polar), regiunile tropicale (mase de aer tropical) și regiunile ecuatoriale (mase de aer tropical). Masele de aer sunt diferite și din punct de vedere termodinamic, deosebindu-se mase de aer stabile și instabile. O masa de aer este stabilă atunci când gradientul termic vertical este mai mic decat gradientul termic adiabatic și instabilă când gradientul termic vertical este mai mare decât gradientul termic adiabatic.

Masele de aer se deplasează dintr-o regiune intr-alta ca urmare a acțiunii sistemelor barice principale și influențează regimul vremii în regiunile pe care le traversează. Antrenate în circulația generală a atmosferei, acestea se deplasează cu viteze diferite, fapt ce determină deseori îngustarea zonei de separație dintre două mase de aer cu proprietăți diferite. Apar astfel zone frontale de contact care pot determina însemnate fenomene atmosferice în regiunea în care se produc.

Studierea dinamicii climatice este strâns legată de circulația generală a atmosferei implicând analiza temporală a câmpului variabilelor meteorologice. Pentru a analiza evoluția vremii, o atenție deosebită se acordă reliefului baric sau reliefului presiunii atmosferice, pe harțile izobarice trasându-se distribuția presiunii atmosferice în plan orizontal. Formele principale ale reliefului baric sunt reprezentate de anticicloni, sau maxime barometrice și de cicloni sau minime barometrice. Pe hărțile întocmite pentru caracterizarea regimului vremii, se unesc punctele de egală presiune, denumite izobare, anticiclonii notându-se de regulă cu litera M, iar ciclonii cu litera D. Pe verticală, distribuția presiunii atmosferice este dată de suprafețele de geopotențial de la înălțimi caracteristice. Mișcarea convectivă ascendentă de aer cald determină, de regulă, creșterea valorii geopotențialului, moment în care se dezvoltă maximul baric, în timp ce valorile scăzute ale geopotențialului, determinate de convecția descendentă de aer rece determină dezvoltarea depresiunii barice.

În Emisfera Nordică, interacțiunea dintre aerul cald de la latitudini medii și aerul rece polar, care formează frontul polar, determină într-o mare măsură regimul vremii pe tot parcursul anului. Astfel, în zona ecuatorială, temperatura ridicată și preziunea scăzută determină ca aerul să se înalțe, să se răcească și să se îndrepte spre Poli. Forța Coriolis deviază aerul astfel format către est, așa încât spre latitudinile de 30° acesta se deplasează într-un curent zonal, numit jet subtropical. Vânturile de mare altitudine, denumite generic curenți jet-stream înconjoară Pamântul de la vest la est și determină climatul temperat al Europei. Înspre latitudinile de 60°, vântul bate în aceeași direcție, formându-se jetul polar care determină fenomene meteorologice extreme. În cadrul jetului polar pot apărea situații în care direcția clasică de deplasare de la vest la est nu este respectată în totalitate, observându-se abateri constante de la această traiectorie și astfel, se dezvoltă așa numitele unde Rossby care sunt asemănătoare unor unde oscilatorii, asemănătoare valurilor de la suprafața unei ape. Astfel, în cazul în care aceste unde sunt deviate de la direcția lor normală, sau devin staționare, pot determina o vreme excesiv de caldă sau de rece.

Nu de puține ori se întâmplă ca, între vestul și estul Europei, vremea sa capete un aspect total diferit, datorită dispunerii formațiunilor barice deasupra continentului. În mod normal, jumătatea sudică a continentului este dominată de formațiuni anticiclonice, în timp ce jumătatea nordică este dominată de formațiuni ciclonice, ceea ce determină circulația maselor de aer de la vest la est. Atunci când există o dispunere inversă, de la vest la est, a acestor forme barice, circulația zonală a maselor de aer este blocată și este înlocuită cu o circulație nord-sudică dispusă de această dată de-a lungul meridianelor. Această dispunere se află în strânsă legătură cu traseul curentului jet în troposfera superioară.

În termeni generali, atunci când pe hărțile meteorologice circulația de altitudine, este reprezentată printr-o linie cât mai dreaptă, se spune că aceasta este predominant zonală (de la vest către est). Acest tip de circulație este caracteristică latitudinilor medii și se explică prin faptul că, în troposferă, gradientul termic orizontal este orientat meridianal, de la ecuator spre poli. În aceste condiții vectorul vânt este dirijat de la vest către est, ceea ce va influența circulația, imprimându-i, în troposfera medie și superioară, un pronunțat caracter zonal. Intensificarea circulației în troposfera superioară, în comparație cu circulația din troposfera joasă, se explică prin faptul că, viteza vântului termic crește odată cu creșterea grosimii stratului de aer considerat, ceea ce se reflectă și asupra circulației de la nivelele superioare. În stratosferă, acolo unde gradientul termic orizontal este orientat de la pol către ecuator, componenta termică se inversează, fapt ce produce o slăbire a vântului odată cu creșterea altitudinii. Așa se explică de ce, începând de la nivelul de aproximativ 300 hPa intensitatea circulației scade.

La nivel Euro-Atlantic, regimul vremii este influențat de centri de acțiune cu caracter permanent ca Anticiclonul Azoric, format deasupra insulelor Azore din Atlanticul de Nord și Depresiunea Islandeză, care se formează deasupra insulei Islanda din Atlanticul de Nord. Valorile presiunii medii sunt astfel caracterizate de faptul că acești centri de presiune se găsesc, în mod normal, poziționați în anumite locuri, sau își pot modifica ușor traiectoria. Un exemplu în acest sens este reprezentat de banda de presiune scăzută care se întâlnește în zona de convergență intertropicală și care, de regulă, este poziționată în zona Ecuatorului dar care își poate deplasa poziția mai spre nord sau mai spre sud. Oscilația Arctică este un bun exemplu de configurație la scară mare caracterizată de deplasări ale centrilor de presiune atmosferică. Astfel, când deasupra Arcticăi predomină un centru de presiune atmosferică scăzută comparativ cu zona latitudinilor medii în care este poziționat un centru de presiune ridicată, Oscilația Arctică este în fază pozitivă, determinând o curgere zonală a aerului cunoscută sub numele de vortex polar. Vortexul polar, întâlnit în special în timpul iernii, are ca principal efect menținerea circulației aerului rece în zonele polare. Atunci când Oscilația Arctică este în fază negativă, determină o curgere meridianală a aerului care împinge aer mai cald înspre nord, în zona Arctică și aer mai rece înspre sud, influențând astfel considerabil aspectul vremii.

Mecanismul atmosferic care influențează într-o mare măsură variabilitatea climatică din Atlanticul de Nord, cu influențe asupra regimului vremii pe continentul european, este reprezentat de Oscilația Nord-Atlantică (NAO). Aceasta prezintă doi centri de acțiune, dintre care unul este format deasupra Groenlandei și Islandei și celălalt deasupra insulelor Azore și este asociată în general cu modificări semnificative în regimul vânturilor de vest, influențând vremea pe continenul european în special în timpul iernii (Barnston și Livezey, 1987). NAO implică două faze de evoluție. Faza pozitivă (NAO+), (Figura 1), presupune traiectorii de vânt și furtună deviate mult spre nordul continentului, fapt ce determină un regim termic mai cald decât normal atât în centrul cât și în sudul continentului. În schimb, faza negativă (NAO-), presupune vânt zonal mai slab și determină ierni mai reci decât în mod normal în nord-vestul Europei, umede în sud și în bazinul mediteranean. Atunci când este înregistrată o fază puternic negativă a NAO, presiunea deasupra Groenlandei și Islandei este ridicată, în timp ce în centrul Atlanticului se dezvoltă un centru de presiune scăzută. În timpul iernii, această configurație determină deplasarea spre continentul european pe de o parte a aerului umed dinspre Atlantic și pe de altă parte a aerului extrem de rece dinspre nord, ce determină dezvoltarea unor fenomene de vreme severă.

Sursa: Administrația Națională de Meteorologie -http://www.meteoromania.ro

Pentru caracterizarea cantitativă a acestor faze, afost definit și un indice NAO (Figura 2) care reprezintă diferența dintre anomaliile presiunii atmosferice dintre două zone caracteristice anticiclonului Azoric și depresiunii Islandeze. Indicele NAO prezintă valori pozitive atunci când valorile presiunii atmosferice sunt mai ridicate decât în mod normal în anticiclonul Azoric, valorile negative ale acestuia fiind asociate cu valori mai ridicate ale presiunii atmosferice în depresiunea Islandeză (Hurell, 1995).

La nivel global, atât controlul cât și modificarea climatului sunt determinate și de Oceanul Planetar, care asigură transferul căldurii de la latitudini mici către latitudini mari, transferul căldurii latente în atmosferă, cât și stocarea unei cantități considerabile de CO2 atmosferic. La nivelul Oceanului Planetar, procesul care asigură deplasarea unei cantități mari de apă ca urmare a diferențelor de densitate ale apei in diverse locații, poartă numele de circulație termohalină. Importanța studierii acestei circulații este esențială datorită implicării în evoluția climatului la nivel global.

Sursa: School of Engineering, Computing and Mathematics, University of Exeter, UK

Figura 2. Indicele NAO

Aceasta poate fi considerată ca o mișcare în plan vertical a apelor de adâncime dense, formate în nordul Oceanului Atlantic, care se deplasează spre Ecuator. Această mișcare este compensată prin deplasarea apelor de suprafață, relativ mai calde, spre latitudinile mari, ciclul acestei circulații fiind astfel încheiat și reluat.

În nordul Oceanului Atlantic, implicit în partea europeană a acestuia, curentul cald de suprafață ce se deplasează spre latitudini mari este denumit Gulf Stream, acesta asigurând eliberarea în atmosferă a unei cantități însemnate de căldură ce determină ca nordul continentului European sa fie mai cald comparativ cu alte zone situate la aceeași latitudine. Această circulație este extrem de sensibilă la modificările climatului, perturbarea ciclului normal al acesteia putând avea implicații considerabile asupra regimului climatic în special din nordul Europei. Astfel, perturbarea acestei circulații ce determină scăderea transportului de căldură la latitudini mari este concomitentă cu răcirea accentuată a nordului Europei (Dima și Lohmann, 2010). Astfel, la nivel Euro-Atlantic, dinamica climatului este puternic influențată de Oceanul Atlantic de Nord, ale cărui temperaturi sunt menținute ridicate de către Gulf Stream, excesul de sare fiind atenuat considerabil de curenții de adâncime.

Sisteme barice europene

Repartiția neuniformă a presiunii atmosferice la nivelul continentului European, face ca regimul baric să fie diferit în vestul continentului comparativ cu partea sa estică. În vestul Europei, predomină în general mase de aer cu temperaturi relativ constante, sisemele barice care se dezvoltă având un caracter permanent. În schimb, în estul continentului, datorită apropierii de vasta masă continentală asiatică, se observă un regim neuniform al presiunii atmosferice cu diferențe mari atât vara cât și iarna. Și în ceea ce privește regimul temperaturii aerului se observă diferențe, astfel că în est, datorită continentalismului, amplitudinea termică este mai mare, față de vestul continentului. Astfel, circulația atmosferică este principalul factor care influențează climatul la nivelul continentului European. Dispus aproape în totalitate în zona climei temperate, acesta se află sub influența directă a Atlanticului de Nord. Conform studiului elaborat de Sepp și Jaagus, 2002, acest lucru determină înregistrarea unor temperaturi mai ridicate în timpul iernii, comparativ cu alte zone de pe Glob aflate la aceleași latitudini.

Circulația atmosferică pe continentul European este determinată de diferite tipuri de circulație, dintre care cele mai importante sunt: circulația vestică, circulația polară, circulația tropicală și circulația de blocaj. Circulația vestică, sau zonală (Figura 3, a) are frecvența cea mai mare și un caracter persistent, influențând regimul vremii pe continent în cea mai mare parte a anului. Aceasta se formează în condițiile în care sudul Europei este influențat de un brâu anticiclonic extins, comparativ cu nordul continentului în care se poate observa o zonă depresionară.

Circulația polară se manifestă odată cu extinderea Anticiclonului Azoric către Islanda determinând un grad mare de instabilitate atât în timpul iernii cât și în timpul verii, putând genera fenomene de viscol (Figura 3, b). Circulația tropicală se manifestă cu precădere în perioada caldă a anului, atunci când în estul și sud-estul continentului se pot observa invazii de aer cald dinspre Africa de Nord și Asia Mică (Figura 3, c). Circulația de blocaj (Figura 3, d), se produce atunci când sudul și centrul continentului sunt dominate de un câmp de presiune ridicată ce determină în general o vreme caldă în timpul verii (Clima României, 2008).

Continentul European este influențat într-o mare măsură de sisteme barice cu acțiune intensă ca Anticiclonul Azoric, Anticiclonul Est European, Ciclonul Islandez și Ciclonii Mediteraneeni. Anticiclonul Azoric, activ în tot cursul anului, reprezintă un centru semipermanent de presiune ridicată care face parte din centura subtropicală de presiune ridicată și influențează sistemul climatic la nivel global. Deplasarea acestui centru de acțiune are un impact major asupra climatului european, putând determina, în timpul verii, o vreme caniculară în special în vestul Europei, cu apariția frecventă de valuri de căldură. Ciclonul Islandez determină, împreună cu Anticiclonul Azoric, circulația vestică pe continetul european și poate atinge adâncimi de până la 985 hPa (Budui, 2002). Anticiclonul Est European reprezintă o formațiune barică extinsă care se formează în timpul iernii deasupra Eurasiei și prezintă, la nivelul Europei, frecvențe mult mai reduse de apariție comparativ cu centrii principali prezentați mai sus (Topor și Stoica, 1965).

b)

c) d)

Sursa: Geografia României, vol. I, 1983

Figura 3.Circulația atmosferică deasupra Europei

Ciclonii mediteraneeni, ce prezintă un caracter semipermanent, influențează în special Europa de sud și de sud-est, maximul de acțiune fiind înregistrat în lunile decembrie-februarie, în timp ce în sezonul cald, intensitatea acestora este relativ redusă (Budui, 2002). Comparativ cu ciclonii extratropicali ce se dezvoltă deasupra Atlanticului, ciclonii mediteraneeni prezintă un ciclu de viață mult mai scurt și o extindere spațială mai redusă. Însă efectele produse de acțiunea acestora sunt deseori catastrofale, producând însemnate pagube materiale și pierderi de vieți omenești. Golful Genovei, localizat în sud-vestul lanțului alpin, reprezintă zona în care se dezvoltă cel mai mare număr de formațiuni ciclonice; activitatea acestor cicloni astfel formați fiind prezentă tot anul. Ciclonii mediteraneeni se formează, de regulă, în luna septembrie și prezintă o activitate intensă în luna octombrie, comparativ cu lunile decembrie și ianuarie atunci când se observă o diminuare a acestora din cauza intensificării anticiclonului Azoric și a celui Est European (Apostol, 2008).

Tipuri de circulație atmosferică pe teritoriul României

Masele de aer care se deplasează între principalele centre barice la nivel european, ajung deasupra țării noastre cu caracteristici fizice modificate, în urma transformării lor, determinând succesiunea stărilor de vreme din România. Circulația atmosferică pe teritoriul României este determinată de sistemele barice care influențează dinamica aerului și deasupra Europei. O particularitate esențială pentru teritoriul țării noastre este dată de prezența lanțului munților Carpați care induce regimului climatic un caracter asimetric. Astfel, lanțul montan are rolul de barieră orografică ce dirijează masele de aer și determină intensificarea sau diminuarea vântului în anumite zone.

Pentru teritoriul țării noastre, o analiză amănunțită privind influența tipurilor de circulație la nivel european asupra regimului vremii din România, a fost efectuată de Topor și Stoica, în anul 1965. S-a arătat astfel că circulația vestică prezintă cea mai mare frecvență de producere și determină evoluția vremii din România, generând ierni blânde și bogate în precipitații, în timp ce, în timpul verii, se manifestă o instabilitate pronunțată a maselor de aer (Budui, 2002). Pe de altă parte, circulația polară determină o vreme rece la nivel național, intensificări ale vântului cât și fenomene de viscol. Circulația tropicală influențează teritoriul țării noastre îndeosebi prin apariția valurilor de căldură care determină apariția unor temperaturi extreme în timpul verii. Pe de altă parte, circulația de blocaj, permite pătrunderea deasupra teritoriului țării noastre a ciclonilor mediteraneeni care influențează intr-o proporție mare regimul termic și pluviometric din România.

Sistemele barice care influențează dinamica aerului deasupra României, sunt reprezentate de cei patru centri principali: Anticiclonul Azoric, Ciclonul Islandez, Anticiclonul Est-European și Ciclonii Mediteraneeni. Anticiclonul Azoric influențează teritoriul țării noastre prin generarea maselor de aer calde și umede care determină o advecție masivă de umiditate în timpul verii. Ciclonul Islandez care este prezent în zona Atlanticului de Nord în 80% din zilele anului (Budui, 2002), determină în țara noastră o vreme închisă în timpul iernii. Extinderea talvegului acestei depresiuni până spre țara noastră poate determina precipitații abundente (Stăncescu, 1983). Anticiclonul Est-European poate determina o vreme caniculară în România cu temperaturi de până la 40°C. Intensificarea acestei formațiuni barice în timpul verii poate determina înregistrarea unor temperaturi maxime mai ridicate decât în Peninsula Iberică unde regimul termic este de regulă mai ridicat. Influența ciclonilor mediteraneeni pe teritoriul țării noastre a reprezentat obiectul de analiză în nenumărate studii. În anul 1962, Șorodoc publică o amplă lucrare în care arată că ciclogeneza mediteraneeană este mult mai frecventă în perioada rece a anului, stabilind și patru tipuri ale dispunerii reliefului baric, cât și principalele traiectorii pe care le urmează acestea. Extinderea acestora pe teritoriul țării noastre poate determina evenimente atmosferice severe, ca precipitații abundente sau viscole.

Ca centri barici secundari care influențează regimul vremii din România într-o proporție mai redusă, se remarcă:  Anticiclonul Scandinav cu o influența redusă asupra climei din România,  Anticiclonul Groenlandez care determină răciri bruște și     Anticiclonul Nord-African care se manifestă în sezonul cald determinând la nivel național secete prelungite.

Un factor important care influențează variabilitatea climatică din România este reprezentat de NAO, care prin cei doi centri de acțiune localizați în insulele Azore și Islanda, determină regimul termic și pluviometric al acesteia. Conform studiului realizat de Bojariu și Paliu, (2000), faza pozitivă a oscilației determină înregistrarea unor temperaturi mai ridicate decât normal, în timpul iernii și precipitații deficitare. Arcul carpatic determină ca influența NAO la nivel național să se resimtă în special în regiunile extracarpatice. Circulația la scară mare dinspre Oceanul Atlantic influențează inițial nord-estul României, continuând cu estul și sudul țării, în final tot teritoriul țării aflându-se sub influența acesteia (Busuioc și alții, 2010). Faza negativă a NAO, dezvoltată în cadrul circulației meridianale pe direcție nord-sud, influențează de asemenea regiunile extracarpatice din România, determinând temperaturi scăzute în timpul iernii. În studiul efectuat de Bojariu (2009), s-a demonstrat faptul că fazele NAO sunt puternic corelate cu regimul termic din România (Figura 4).

Sursa: Bojariu, 2009

Figura 4. Evoluția temporală a temperaturii aerului mediată pe teritoriul României (roșu, °C) și indicele NAO (albastru) în sezonul rece

Coeficientul de corelație identificat în această analiză, ce prezintă o valoare de 0.54, sprijină această afirmație. Din figura de mai jos se poate observa, spre exemplu, că regimul termic și pluviometric din anul 2007, caracterizat de temperaturi crescute și precipitații deficitare, se poate datora apariției unei faze puternic pozitive a NAO.

Capitolul 2. Date, mijloace și metode de analiză a mecanismelor variabilității climatice

2.1 Tipuri de date climatice utilizate

Conform Organizației Meteorologice Mondiale (WMO, 1996), efectuarea observațiilor meteorologice este importantă pentru analizarea regimului vremii, cât și pentru studierea climatului la scară globală și regională. Pentru elaborarea unui studiu climatic cât mai complex, care să caracterizeze variabilitatea termică sau pluviometrică pentru o anumită zonă de interes, este necesară disponibilitatea datelor meteorologice pe perioade cât mai lungi de timp. Aceste observații se realizează în cadrul unor structuri cu extindere națională, care să asigure omogenitatea șirurilor de observații, așa cum este rețeaua națională de stații meteorologice din România. Pe lângă datele de observație, măsurate la stațiile meteorologice, seturile de date climatice cuprind și date de reanaliză, cât și date modelate cu ajutorul modelelor climatice globale sau regionale.

Datele de reanaliză, obținute printr-un mecanism complex de asimilare al datelor meteorologice, cuprind atât date de observație, cât si date de model. Un proiect de reanaliză constă în reprocesarea datelor de observație disponibile care acoperă o perioadă lungă de timp, folosind metode de analize moderne, cu scopul de a produce un set de date consistent care poate fi utilizat pentru studiile meteorologice și climatologice. Modelele utilizate în prognoza numerică a vremii, sunt utilizate cu scopul de a prevedea evoluția ulterioară a climatului, pornind de la o stare inițială. Prin urmare, tehnica de asimilare a datelor este folosită pentru a reproduce starea inițială a sistemului climatic pe baza datelor disponibile. Seturi de date de reanaliză sunt disponibile spre exemplu în cadrul proiectelor inițiate de Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu (ECMWF-European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), Marea Britanie (Uppala și alții, 2005) și NCEP/NCAR, Statele Unite (Kalnay și alții, 1996). Datele de reanaliză produse de ECMWF cuprind perioadele 1978-1994 (setul de date ERA-15), 1957-2002 (setul de date ERA-40) și 1979-prezent (ERA-INTERIM). Reanalizele NCEP/NCAR cuprind perioada începând cu anul 1948 și până în prezent. Acest set de reanalize cuprinde, pe de o parte, date de observații, cât și date simulate de modelele dinamice. Pe de altă parte însă, datele de model din urmă cuprind atât variabilele considerate, cât si atributele și dimensiunile acestora. În acest caz, trebuie ținut cont de principalul neajuns privind simularea climatului folosind scenariile climatice și anume, lipsa datelor din anumite regiuni, lipsa calității acestora sau lipsa studiilor de specialitate elaborate.

Principala problemă în manipularea și prelucrarea datelor climatice o reprezintă marea dimensiune a acestora. Datorită acestui fapt, datele climatice sunt stocate sub diferite formate și pe diferite platforme, în funcție de tipul acestora. Principalele formate sub care sunt stocate datele climatice sunt:

ASCII (American Standard Code for Information Interchange) – se referă la un fișier tip "text" (acesta conține doar litere și/ sau numere, precum și semne de punctuație)

NetCDF (network Common Data Form) – fișier de date descriptor, în care informațiile despre date sunt stocate în interiorul acestora

GRIB (GRIdded Binary) – format foarte eficient pentru stocarea datelor, conține alternativ un fișier de date descriptor ce însoțește setul de date.

Principalul avantaj al datelor stocate în format NetCDF constă în aceea că permite arhivarea unui volum mare de date într-un singur fișier, ce conține totodată și informații descriptoare despre datele respective (Figura 5).

După:North American Regional Climate Change Assessment Program)

Sursa: WMO 2008

Astfel de date sunt generate de regulă de simulările realizate cu modelele climatice, ca de exemplu datele de ieșire rezultate în urma simulărilor efectuate în cadrul proiectului European ENSEMBLES (http://ensembles-eu.metoffice.com/).

Pentru vizualizarea și manipularea acestor tipuri de date se folosesc o serie de limbaje de programare și soft-uri de vizualizare. Unul dintre cele mai cunoscute dintre acestea, utilizat și în studiul de față este GrADS, implementat de către IGES, SUA. Acesta este un instrument interactiv care este utilizat pentru accesul facil, manipularea și vizualizarea datelor științifice. GrADS suportă multe formate de fișiere de date, inclusiv GRIB și NetCDF și a fost implementat la nivel mondial pe o varietate de sisteme de operare utilizate în mod obișnuit și este distribuit gratuit pe Internet la adresa http://www.iges.org/grads/. GrADS foloseste cele patru dimensiuni convenționale (longitudine, latitudine, nivel vertical și de timp), plus o dimensiune opțională pentru pasul de grilă, care este în general concepută pentru a putea fi utilizată pentru ansambluri de date. Operațiunile sunt executate interactiv prin introducerea de expresii FORTRAN executate ca la linia de comandă. Un set bogat de funcții predefinite sunt furnizate, dar utilizatorii pot adăuga, de asemenea, funcțiile lor ca rutine externe scrise în orice limbaj de programare. Datele pot fi afișate printr-o varietate de tehnici grafice si are o interfață programabilă (limbaj de scripting), care permite analize sofisticate și aplicații diversificate de afișare. Metadatele (sau informațiile despre date) sunt conținute în fișiere separate. Metafișierul de date conține o descriere completă a datelor cât și numele fișierului pe care îl conține. Fișierul care se deschide în Grads este descriptor de fișier de date (date meta) sau fișier descriptor cu estensia CTL.

Acest studiu își propune să analizeze, pe de o parte, date ce sunt stocate sub format NetCDF, transformate ulterior în date binare, stocate în format GRIB , cât și date de observație, măsurate la stațiile meteorologice din România, pentru o perioadă de timp comună, reprezentată de intervalul 1961-2010. Datele utilizate stocate în format NetCDF sunt reprezentate de câmpuri de reanalize, disponibile din arhiva NCEP/ NCAR la rezoluția spațială de 2.5º latitudine x 2.5º longitudine. Variabilele luate în considerare sunt reprezentate de medii lunare ale următorilor parametri: presiunea la nivelul mării (SLP- sea level pressure), înălțimea geopotențialului la 500 hPa (H500), temperatura aerului la 850 hPa (T850) și umezeala relativă la 700 hPa (RH700) pentru ariile -45 V-50E, 30-60N care cuprinde aria Euro-Atlantică și 20-30E, 50-60N, ce cuprinde o arie centrată deasupra României. În cazul presiunii la nivelul mării, a fost analizată și aria cuprinsă între 5-50 E și 30-60 N, pentru a analiza evoluția temporală și spațială a cantității de precipitații la nivel național.

Aria la scară mare aleasă este importantă datorită faptului că surprinde variabilitatea la scară Euro-Atlantică a elementelor analizate, în timp ce aria mai restrânsă, este utilizată pentru a analiza corelațiile dintre seriile temporale asociate datelor de reanaliză și datelor de observație la nivel național. De regulă, există cinci straturi ale troposferei care sunt cel mai frecvent monitorizate în meteorologie. Acestea sunt reprezentate de nivelurile de 850 hPa (aproximativ 1500 m altitudine deasupra solului), 700 hPa (aproximativ 3000 m altitudine deasupra solului), 500 hPa (aproximativ 5500 m altitudine deasupra solului) și 300 sau 200 hPa (între 9000 și 12 000 m altitudine deasupra solului). Pe lângă toate aceste straturi, de o maximă importanță pentru viața noastră de toate zilele este analizarea modurilor atmosferice caracteristice din stratul limită planetar (PBL- Planetary Boundary Layer). PBL are o grosime cuprinsă între 1 și 3 km, în cadrul acestuia având loc un schimb activ de căldură, de vapori de apă și de energie între pământ și atmosferă. Mai exact, în acest strat se formează zonele frontale dintre masele de aer, reci sau calde, ce prezintă proprietăți diferite.

Datele de observație utilizate în acest studiu sunt reprezentate de date de temperatură (minimă, medie și maximă) și precipitații, disponibile în fluxul internațional de date în cadrul proiectului European ECA&D(Klein Tank și alții, 2002), în care România este membră. Acest proiect a început în anul 2003 și are ca principal obiectiv stocarea și analizarea datelor de temperatură și precipitații pentru mai mult de 40 de țări europene, o atenție deosebită fiind acordată și analizării extremelor meteorologice înregistrate de-a lungul timpului. În acest scop, un set de date zilnice de temperatură și precipitații au fost compilate (Klein Tank și alții, 2002) și testate pentru omogenitate (Wijngaard și alții, 2003). În cadrul acestui proiect, țările participante contribuie la formarea unei baze de date internaționale care să conțină date zilnice de observații. Administrația Națională de Meteorologie, ca partener în cadrul acestui proiect, pune la dispoziție date zilnice pentru temperatura medie, minimă și maximă cât și pentru cantitățile de precipitații, pentru un număr de 28 de stații meteorologice.

În acest studiu, s-a selectat un număr de 22 de stații meteorologice distribuite uniform pe teritoriul României (Figura 7), fiind extrase date zilnice de temperatură minimă, medie, maximă și precipitații pe intervalul comun cu cel al datelor de reanaliză, 1961-2010. Pe baza datelor zilnice extrase s-au calculat mediile lunare, multianuale cât și anomaliile termice și pluviometrice, ce au constituit date de intrare în analizele efectuate, ce vor fi prezentate în secțiunea următoare.

Figura 7. Denumirea și localizarea stațiilor meteorologice utilizate în prezentul studiu

Această analiză s-a efectuat pentru anotimpurile primăvara (March-April-May, MAM), vară (June-July-August, JJA), toamnă (September-October-November, SON) și iarnă (December-January-February, DJF).

2.2 Tipuri de metode și teste statistice de analiză a datelor climatice

Dinamica complexă a sistemului climatic terestru și interacțiunea dintre componentele sale, face ca studierea acestuia să fie dificilă. Astfel, legile fizice care guvernează evoluția sistemului pot fi evaluate fie prin dezvoltarea unor teorii dinamice, fie prin efectuarea de experimente numerice sau prin analiza statistică a datelor de observație și a celor rezultate în urma modelării numerice. Experimentele numerice efectuate fie cu modele climatice globale ce au o rezoluție grosieră, fie cu modele climatice regionale, la o rezoluție mai fină nu reușesc totuși să reprezinte procesele la scară mică, cum ar fi fizica norilor (Busuioc și alții, 2010). Pe de altă parte, analiza statistică este utilizată pe scară largă pentru a îmbunătăți distribuția spațială și/ sau temporală a variabilelor meteorologice rezultate din modelele climatice regionale și globale. Acest lucru este important, deoarece numărul mare de modele climatice utilizate, cât și rezoluția lor spațială destul de mare, tind de cele mai multe ori să denatureze informațiile rezultate, lucru ce se observă în valorile extreme înregistrate pentru variabilele meteorologice importante, cum ar fi temperatura și precipitațiile.

Spre deosebire de analiza dinamică, cea statistică este necesară pentru interpretarea directă a seturilor de date observate sau simulate. Se realizează astfel legături de tip statistic între două sau mai multe variabile ale sistemului climatic. Un exemplu de astfel de metodă de analiză este corelația statistică definită prin coeficientul de corelație care măsoară gradul de legătură dintre două sau mai multe variabile. Utilizarea metodelor statistice mai mult sau mai puțin complexe, poate oferi informații științifice avansate pentru a se putea explica atât variabilitatea climatică la scară mare cât și cea regională. Cum metodele statistice sunt din ce în ce mai utilizate, trebuie sa se ia în calcul și faptul că în statistică, rezultatele depind, de pe o parte, de datele de intrare, iar pe de altă parte, de metoda de analiză aleasă.

În acest studiu, vor fi folosite diverse metode statistice de analiză, care sunt prezentate în cele ce urmează.

2.2.1 Analiza EOF

În orice tip de analiză climatică se pune problema separării noțiunii de “semnal climatic”, adică ceea ce este de interes pentru studiul respectiv, de subspațiul “zgomot”, ce reprezintă toate procesele ce nu sunt relevante pentru semnalul climatic analizat (von Storch, 1995). În acest context, reprezentarea “semnalului” se face prin configurații caracteristice, începând cu definirea lor subiectivă, până la configurațiile definite prin optimizarea anumitor parametri statistici. Din această ultimă categorie face parte analiza funcțiilor ortogonal empirice (EOF), care este optimă în reprezentarea varianței câmpului considerat. Utilitatea acestei metode decurge din necesitatea de a sintetiza informațiile privind configurațiile sistemelor climatice din volume mari de date climatologice. Principalul scop al analizei EOF este descompunerea setului de date în două parți: “semnalul” și “zgomotul”. “Semnalul” este definit de câteva configurații caracteristice a căror dinamică se presupune că este reprezentativă pentru procesul considerat, în timp ce “zgomotul” este generat de toate celelalte procese care sunt nerelevante pentru “semnal”.

Această metodă, cunoscută și ca analiza componentelor principale, a fost pentru prima dată utilizată în mecanica fluidelor, de către Lorentz, in anul 1956, încă de atunci fiind aplicată și în studiile meteorologice. Analiza EOF este o metodă utilizată în analizele statistice multivariate care presupune utilizarea simultană a unui grup de metode statistice cu ajutorul cărora se pot cerceta legăturile de asociere existente între două sau mai multe variabile. Scopul inițial al acestei metode a fost reducerea dimensionalității unui set de date prin transformarea acestuia într-un set de variabile noi ce au o dimensiune cu mult mai mică, însă fără a se pierde prea mult din varianța explicată de setul inițial (Rîmbu, 2011). Ulterior, această analiză a început să fie utilizată și pentru a extrage moduri individuale de variabilitate, cum ar fi Oscilația Nord-Atlantică (Thompson și Wallace 1998, 2000). Această analiză se bazează și pe utilizarea corelației spațiale a câmpului considerat, ceea ce reprezintă o caracteristică importantă a datelor climatice.

Datele climatice dispuse în puncte de grilă sunt reprezentate ca o matrice ce conține pentru fiecare nivel vertical, două componente spațiale și o alta reprezentată de pasul de timp. Astfel, un prim pas în analiza EOF este construirea matricei datelor originale, presupunând că setul de date inițial este format din seriile de timp a M variabile măsurate la N momente de timp (Rîmbu, 2011).

Următorul pas constă în construirea matricei anomaliilor care reprezintă diferența dintre valorile scrise pe o coloană oarecare a matricei de date și media aritmetică a coloanei respective, adică:

este o matrice pătratică cu N linii și N coloane ale carei elemente sunt cifra 1.

Al treilea pas în analiza EOF constă în construirea matricei de covarianță [S] care se calculează prin înmulțirea matricei anomaliilor rezultată anterior, transpusă cu matricea originală a anomaliilor:

Pentru matricea de covarianță rezultată, se calculează vectorii și valorile proprii, care reprezintă configurația spațială EOF a câmpului analizat cât și varianța explicată de acesta, calculată din variabilitatea totală observată. Fiecarei astfel de configurații îi este asociată o serie temporală, a cărei lungime este egală cu numărul de elemente ale seriilor de timp analizate, în acest caz fiind N. Aceste serii se numesc componente principale (PC). Astfel, configurația spațială a EOF împreună cu PC-ul și valoarea proprie corespunzătoare definesc un mod de variabilitate al variabilelor analizate. Configurațiile EOF sunt ordonate descrescător în funcție de varianța explicată de acestea, astfel, cu cât configurația este mai apropiată de 100%, cu atât aceasta este mai importantă. De punctat este și faptul că, într-o astfel de configurație, semnul este relativ, el poate fi atât pozitiv cât și negativ, iar primele configurații reprezintă variabilitatea spațială a setului de date considerat. Datele de intrare în analiza EOF sunt reprezentate de anomaliile variabilelor considerate, calculate față de media multianuală, pentru a ușura interpretarea fizică a configurațiilor ce rezultă.

Cel mai mare avantaj al acestei metode este acela că permite efectuarea de analize folosind toate tipurile de date climatice prezentate mai sus. Principalul dezavantaj al acestei metode constă în stabilirea numărului optim de EOF–uri utilizate pentru a reprezenta câmpul analizat, regula generală fiind aceea că răspunsul este dependent de problema ce trebuie rezolvată (Busuioc și alții, 2010). În studiul de față, se vor analiza doar primele două configurații EOF ale variabilelor analizate, care însumează mai mult de 50% din variabilitatea totală observată.

2.2.2 Teste neparametrice

În termeni statistici, testele neparametrice se referă la proprietățile datelor care nu includ parametri tipici ca media, varianța sau abaterea standard. În schimb, testele parametrice presupun că datele au un anumit tip de distribuție de probabilitate, care depinde de forma acesteia.

Cele mai utilizate teste statistice neparametrice sunt Mann-Kendall (Sneyers, 1975) și Pettitt (Pettitt, 1979), care sunt prezentate în cele ce urmează.

2.2.2.1 Testul Mann-Kendall

Testul Mann-Kendall este utilizat pentru identificarea tendințelor în seriile de date, în care fiecare valoare este comparată cu toate valorile precedente ale șirului considerat. În termeni statistici există două tipuri de ipoteze utilizate atunci când se analizează un șir de date. Cu testul Mann-Kendall, se testează ipoteza nulă șirul de date analizat nu prezintă tendință, față de ipoteza alternativă există tendință liniară crescătoare/ descrescătoare. Valoarea inițială a statisticii Mann-Kendall, se presupune a fi 0 și semnifică faptul că nu există tendință. Însă, dacă o valoare dintr-un an oarecare este mai mare decât o valoare dintr-un an precedent, valoarea inițială a statisticii crește cu o unitate. Pe de altă parte, dacă valoarea este mai mică, valoarea inițială scade cu 1. În exemplele practice, pentru o serie de timp analizată, de cel puțin 30 de ani, tendința crescătoare dată de acest test este dată de valori pozitive ale statisticii mai mari decât valoarea 1.97, la nivelul de semnificație de aproximativ 5%. În caz contrar, valori mai mici decât -1.97 arată o tendință descrescătoare semnificativă din punct de vedere statistic la același nivel. Nivelul de semnificatie de 5% (0.05) este un nivel rezonabil pentru a obține concluzii semnificative din punct de vedere științific și este cel mai frecvent utilizat în analiza climatică, mai ales atunci când se analizează șiruri complexe de date (Busuioc și alții, 2010). Un alt nivel de semnificație utilizat frecvent este cel de 10% (0.1%).

În studiul de față, rezultatele testului Mann-Kendall privind tendința seriilor de date analizate, vor fi notate cu Z. De exemplu, pentru o valoare a statisticii Z=4.5, se va respinge ipoteza nulă: șirul de date analizat nu prezintă tendință și se va accepta ipoteza alternativă:există tendință liniară, ținând cont de faptul că valoarea 4.5 este mult mai mare față de 1.97. În caz contrar, dacă Z are o valoare mult mai mică decât 1.97, spre exemplu 0.5, se acceptă ipoteza nulă: șirul de date analizat nu prezintă tendință.

2.2.2.2. Testul Pettitt

În cazul acestui test, se analizează ipoteza nulă șirul de date climatice are un punct de schimbare (salt în medie), față de ipoteza alternativă nu există punct de schimbare (salt în medie). În studiul de față, punctele de schimbare, sau salturile în medie se notează cu anmax (salt de descreștere), respectiv anmin (salt de creștere), iar nivelele de semnificație corespunzătoare se notează cu p+ și p-. Astfel, pentru a avea un salt de creștere în momentul anmin, valoarea lui p- trebuie să fie mai mică decât nivelul de semnificație utilizat (0.05). În caz contrar, un salt de descreștere semnificativ în momentul anmax, este asociat cu o valoare cât mai mică a p+.

Analiza efectuată de Busuioc și von Storch (1996), relevă faptul că rezultatele testului Pettitt sunt serios afectate de prezența corelației în seria de timp și a tendinței liniare. În exemplele practice, după identificarea unui punct semnificativ de schimbare (de creștere sau descreștere) în media unei serii temporale, este indicat să se repete analiza pe subseriile date de punctul de schimbare identificat, deoarece, la prima analiză efectuată, este identificat numai un singur punct de schimbare. Cele 2 subserii de date analizate trebuie sa fie suficient de lungi (de regulă minim 30 de ani, așa cum este recomandat de Organizația Meteorologică Mondială- OMM), pentru a identifica puncte de schimbare reale care marchează un salt semnificativ în media parametrului analizat. Totodată, trebuie ținut cont de variabilitatea temporală a fiecărui parametru analizat, un exemplu în acest sens fiind dat de variabilitatea precipitațiilor atmosferice care prezintă un caracter decenial, ce se suprapune peste tendința pe termen lung.

Orice salt semnificativ (creștere sau descreștere) în media unei serii temporale, induce în general o tendință liniară semnificativă (crescătoare sau descrescătoare) în seria datelor analizate, in cazul în care este identificat un singur punct de schimbare semnificativ sau mai multe puncte cu același sens de schimbare. În cazul în care se identifică două sau mai multe puncte de schimbare de sens contrar, efectul acestora asupra tendintei liniare se poate compensa reciproc, motiv pentru care nu se identifică o tendință generală semnificativă.

2.3 Analiza exploratorie a datelor

Metoda denumită în statistică analiza exploratorie a datelor (EDA), este utilizată cu scopul de a analiza caracteristicile principale ale unui set de date, prin verificarea ipotezelor, selecția preliminară a modelelor adecvate și stabilirea relațiilor dintre variabilele explicative (Wilks, 1995). Cu alte cuvinte, atunci când se utilizează un nou șir de date, este necesar să se cunoască procesele care stau la baza generării acestora, pentru ca analizele statistice să nu dea rezultate eronate. Metodele EDA sunt în general caracterizate de două proprietăți principale: robustețea și rezistența. Robustețea presupune că metoda nu este sensibilă la presupuneri particulare privind natura datelor analizate, în timp ce rezistența presupune că metoda aplicată nu este influențată de valori neobișnuite, foarte mari sau foarte mici, care pot schimba foarte mult natura setului de date.

2.3.1 Metoda quantilelor

Metoda quantilelor reprezintă o măsură rezistentă la apariția unor valori neobișnuite în setul de date, al cărui rezultat se schimbă puțin sau chiar deloc la schimbări artificiale (Wilks, 1995). Această metodă are ca principal scop împărțirea setului de date în cinci serii, reprezentate de valorile maxime respectiv minime, mediana și quartilele.

Cea mai des utilizată quantilă în practica climatologică este mediana (q0,5) sau a 50-a percentilă, care reprezintă centrul datelor analizate în sensul că o proporție egală din date se află deasupra și sub această valoare. Alte quantile utilizate frecvent sunt quartilele inferioare și superioare. Calculul quartilei inferioare (q0,25) semnifică faptul că 25% din date au o valoare mai mică sau egală cu aceasta, în timp ce în cazul calculului quartilei superioare (q0,75), se cunoaște faptul că 75% din date au o valoare mai mică sau egală cu aceasta. Totodată, la fel de frecvent se utilizează și domeniul interquartilelor (IQR) calculat ca diferență între q0,25și q0,75. Astfel, acesta este un indice care atestă gradul de împrăștiere pentru cele 50% date centrale ale unui set de date oarecare. După calcularea acestor parametri statistici, datele sunt descrise prin reprezentarea lor sub formă de histogramă, după ce, în prealabil, acestea au fost grupate în intervale caracteristice în funcție de gradul de apariție al acestora. Mai mult de atât, pentru a arăta variația în setul de date considerat, acestea sunt reprezentate sub forma de diagramă box plot, care oferă o bună imagine a variației datelor respective, fără a se tine cont doar de valorile medii. Astfel, reprezentarea sub formă de diagramă box plot este o metodă numerică și grafică pentru a reprezenta poziția relativă a valorilor unui set de date.

2.3.2 Analiza de regresie

În statistică, pentru a se se stabili legătura statistică dintre două elemente, se utilizează de regulă analiza de regresie care stabilește o corelație între acestea. De cele mai multe ori, când se dorește analizarea legăturii dintre două variabile, se calculează coeficienții de corelație. Unii dintre cei mai uitilizați coeficienți de corelație sunt coeficientul Pearson al corelației liniare (r) și coeficientul rangurilor Spearman (S).

Valorile coeficientului Pearson sunt cuprinse între -1 și 1. Astfel, dacă r= -1, rezultă că există o asociere liniară negativă perfectă între cele două variabile. În mod similar, dacă r= 1, se presupune că există o asociere liniară pozitivă perfectă.

Pentru două variabile x și y, coeficientul Pearson este dat de relația:

Pentru a sintetiza cel mai bine modul în care schimbările variabilei y sunt asociate schimbărilor variabilei x, se utilizează “metoda celor mai mici pătrate”, utilizată în analizele de regresie care calculează, pentru fiecare punct, pătratul diferenței dintre valoarea estimată a lui y și valoarea reală a acestei variabile. Se calculează astfel suma reziduală de pătrate cât și suma totală a pătratelor. Astfel, cu cât este mai mică suma reziduală a pătratelor comparativ cu suma totală a acestora, cu atât mai mult coeficientul de determinare r2 are o valoare mult mai mare. Coeficientul de determinare este astfel un criteriu important pentru interpretarea semnificației coeficientului de corelație. Cu alte cuvinte, coeficientul r2 indică acea parte din dispersia totală a variabilei y care poate fi explicată de dispersia valorilor variabilei x. Uzual, coeficientul r2 se înmulțește cu 100 și exprimă astfel procentual valoarea dispersiei.

Principalul dezavantaj al calculării acestui coeficient pentru seturi de date climatologice, constă în aceea că este foarte sensibil la prezența unei tendințe liniare în setul de date, ceea ce poate duce la o supraestimare a corelației dintre acestea. Coeficientul de corelație al rangurilor Spearman reprezintă o alternativă mai robustă și mai rezistentă comparativ cu coeficientul Pearson, datorită faptului că se aplică rangurilor valorilor x și y, în locul valorilor inițiale ale acestora. Cu alte cuvinte, acest coeficient reflectă intensitatea dependenței dintre cele două variabile, față de coeficientul Pearson care reflectă doar intensitatea relației liniare dintre acestea. Primul pas în calcularea coeficientului Spearman constă în ordonarea datelor într-un șir crescător. Ulterior, fiecărei valori din șirul inițial i se asociază rangul obținut în șirul ordonat crescător.

Următorul pas este calcularea coeficientului Spearman conform relației:

unde Di este diferența dintre rangurile asociate valorilor x și y.

2.4 Transformarea datelor

În prezenta lucrare, pentru a stabili legături concrete între diverși parametri climatici, se vor analiza seturi de date care nu sunt direct comparabile. Acest lucru apare în special atunci când datele analizate prezintă unități de măsură sau variații sezoniere diferite. În acest sens, transformarea datelor este strict esențială, metoda cel mai des utilizată referindu-se la standardizarea sau normalizarea datelor. Acestea, odată transformate, devin mărimi adimensionale.

În studiul de față se vor folosi anomalii standardizate (sau normalizate), atunci când vor fi reprezentate seriile temporale asociate configurațiilor EOF. În climatologie, prin anomalie se înțelege abaterea față de media multianuală a șirului de date analizat și nu un salt brusc. Standardizarea anomaliilor se face cu scopul de a elimina eventualele împrăștieri din setul de date și se calculează prin scăderea mediei multianuale din fiecare valoare și împărțirea la deviația standard. Aplicarea aceastei metode în studiul de față este esențială și dacă se ține cont de faptul că temperatura aerului în timpul verii este mai puțin variabilă decât în timpul iernii (Busuioc și alții, 2010). Astfel, pentru a putea compara anomaliile temperaturii între diverse anotimpuri, este necesar să se elimine inițial influența ciclului sezonier din date.

Capitolul 3. Elemente de variabilitate climatică la scară Euro-Atlantică

Schimbările ce se produc în evoluția vremii, care prezintă o variabilitate temporală și spațială pronunțată, apar ca rezultat al modificărilor principalelor elemente meteorologice ce caracterizează aspectul acesteia. Dintre acestea, unele dintre cele mai importante elemente metorologice sunt presiunea, temperatura, umezeala aerului cât și direcția și viteza vântului. Pe lângă hărțile topografiei barice la sol, în meteorologie este urmărit și comportamentul variabilelor meteorologice în altitudine pentru anumite nivele caracteristice. Astfel, prin trasarea izobarelor, pe hărțile meteorologice se identifică formațiunile barice ciclonice și anticiclonice ale căror geneză și evoluție sunt strâns legate de aspectul vremii. Totodată, pentru analizarea evoluției ulterioare a regimului vremii, se iau în calcul și alți parametri la nivelul solului, în troposfera joasă, medie și superioară și la nivelul tropopauzei.

3.1 Presiunea la nivelul mării

3.1.1 Configurații/ moduri de variabilitate spațială

În cazul reprezentării spațiale a presiunii aerului, trebuie menționat faptul că semnul configurației EOF este legat de structuri ciclonice (semn negativ) sau anticiclonice (semn pozitiv). Totodată, în cazul în care seria de timp asociată configurației EOF prezintă, după caz, o tendință crescătoare sau descrescătoare, în acest caz putem afirma faptul că acea structură este mai frecventă sau mai puțin frecventă (Busuioc și alții, 2010).

În Tabelul 1 sunt sintetizate rezultatele analizei EOF efectuate pentru presiunea la nivelul mării în toate cele patru anotimpuri. Se prezintă numărul de configurații EOF care au varianța explicată mai mare de 1%, cât și varianța explicată de primele două configurații EOF în toate cele patru anotimpuri analizate în cadrul studiului de față. Se constată că există un număr redus (7-9) de moduri de variabilitate (configurații EOF) în cele patru anotimpuri, în timp ce prima configurație explică un procent important din varianța observată a presiunii la nivelul mării, cuprinsă între 26 și 43%. Cel mai mare procent al varianței este explicat de primele două configurații EOF ale presiunii la nivelul mării în anotimpul de iarnă, de 43%, respectiv 25%. Așa cum s-a menționat anterior, cu cât varianța explicată de configurațiile EOF este mai apropiată de 100%, cu atât aceasta este mai importantă și explică cea mai mare parte din semnalul climatic, în timp ce cea de-a doua configurație EOF este a doua ca importanță.

În timpul verii, analiza primului EOF pentru presiunea la nivelul mării (Figura 8), prezintă o structură de același semn (anticiclonică/ciclonică) pe aproape toată aria reprezentată. Nucleul acestei configurații este centrat pe nord-vestul Europei și prezintă o abatere față de valoarea normală de 2 hPa, ceea ce înseamnă o variabilitate pronunțată în această zonă. De remarcat este faptul că în zona României, variabilitatea presiunii în timpul verii este slabă, cu o abatere față de valoarea normală cuprinsă între 0.6 și 0.9 hPa. De menționat este faptul că în reprezentarea configurațiilor EOF, se reprezintă variabilitatea spațială a setului de date considerat, semnul fiind relativ. Astfel, informații concludente privind tendința câmpului analizat se extrag atunci când se combină semnul configurației EOF cu seria temporală asociată acesteia, care redă caracteristicile principale de variabilitate temporalã a sistemului respectiv.

Tabelul 1. Rezultatele analizei EOF pentru presiunea la nivelul mării. Sunt prezentate numărul configurațiilor EOF cu varianța explicată > 1%, cât și varianța explicată de primele 2 configurații EOF

Cea de-a doua configurație spațială este reprezentată în Figura 9 și se observă o structură bipolară care prezintă o variabilitate opusă între regiunea Atlanticului de Nord /nordul-vestul Europei și restul ariei, cu doi centri de variabilitate opusă: primul, situat în nordul Atlanticului, cu o abatere față de medie de 1.2 hPa, iar cel de al doilea, situat în sudul Mării Negre, ceva mai intens, cu o abatere de 1.5 hPa.

În cazul anotimpului iarna, prima configurație EOF, cu o varianță explicată destul de ridicată (Figura 10), prezintă o structură ciclonică/ anticiclonică extinsă pe aproape toată Europa și pe Oceanul Atlantic, cu nucleul centrat în centrul Atlanticului de Nord. O structură de variabilitate opusă, mult mai restrânsă, se remarcă în regiunea nord-estică a Europei și nordul extrem al Atlanticului. Acest tip de configurație induce deasupra României un tip de circulație sud-vestică/ nord-vestică, care de regulă determină cantități mai mari de precipitații în sud-vestul și nord-vestul țării.

Cel de-al doilea EOF (Figura 11), reproduce destul de bine configurația spațială din câmpul presiunii la nivelul mării a Oscilației Nord-Atlantice, care reprezintă principalul mod de variabilitate al circulației atmosferice din timpul iernii (Bojariu si Giorgi, 2005). Astfel, în cadrul acestei configurații se observă o structură bipolară orientată nord-vest/sud-est, reprezentată de două configurații semnificative: o structură ciclonică/anticiclonică, foarte intensă (anomalie de 4.5 hPa), centrată în nordul Oceanului Atlantic și alta de semn opus (pozitiv/negativ), mai puțin intensă, cu centrul în Marea Mediterană. În acest caz, ținând cont și de varianța explicată destul de ridicată prezentată de cel de-al doilea EOF (25%), această configurație poate fi interpretată prin intensificarea influenței NAO în timpul iernii deasupra continentului European, cu ierni mai calde și ploioase în nordul Europei și mai reci și secetoase in sud.

În anotimpul de toamnă, în cazul primului EOF (Figura 12), se poate observa, de asemenea, o structură ciclonică/anticiclonică extinsă pe aproape toată aria continentului European, nucleul fiind centrat în nordul Oceanului Atlantic, față de două regiuni mai restrânse (situate în nord-estul și sud-vestul ariei analizate), cu variabilitate de semn opus. Abaterea în zona teritoriului țării noastre din acest anotimp este mică, de doar 0.5 hPa. Cea de-a doua configurație spațială a presiunii în anotimpul de toamnă (Figura 13), prezintă aceeași structură ciclonică/anticiclonică extinsă peste Câmpia Rusă, Peninsula Scandinavă, nordul Marii Britanii și Atlantic (mai intensă în Câmpia Rusă) și o regiune de variabilitate opusă în restul Europei, însă de intensitate redusă.

În anotimpul de primăvară, varianțele explicate de cele două EOF-uri au valori apropiate ceea ce inseamnă că cele două moduri de variabilitate au aproximativ aceeași importanță (pondere). Dacă în cazul primului EOF se constată același semn pe toată aria analizată (Figura 14), cu nucleul centrat în Oceanul Atlantic, în cazul celui de-al doilea EOF (Figura 15) este reliefată o structură bipolară cu doi centri de acțiune de semn opus, dispuși deasupra Oceanului Atlantic care pare similară cu configurația NAO.

3.1.2 Caracteristici ale variabilității temporale

Așa cum se specifică și în lucrarea prezentată de Busuioc și alții, 2010, seriile temporale asociate configurațiilor EOF redau variabilitatea temporală a acestora. Astfel, în cele ce urmează se prezintă evoluția în timp a modurilor de variabilitate detectate în secțiunea 3.1.1, prin aplicarea analizei EOF, pentru presiunea la nivelul mării. Cu ajutorul metodelor statistice de analiză univariată Mann-Kendall și Pettitt s-a studiat comportamentul acestora prin detectarea tendinței generale și a saltului în medie, la nivelele de semnificație de 5 și 10%.

În tabelul de mai jos sunt prezentate rezultatele statisticii Mann-Kendall, saltul în medie și semnificația acestuia, cât și tendințele liniare ale seriilor de timp analizate pe perioada de 50 de ani.

Tabelul 2. Tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului)

* Sea level pressure= presiunea la nivelul mării

În Figura 16 se prezintă seria temporală asociată primului EOF în anotimpul de vară. Se observă o tendință generală de creștere care poate fi asociată cu intensificarea frecvenței structurilor anticiclonice deasupra Europei în timpul verii.

Statistica Man Kendall detectată este egală cu 2.4 (semnificativă statistic la 5%), iar prin aplicarea testului Pettitt s-a detectat ca punct de schimbare semnificativ din punct de vedere statistic, anul 1969. Cea de-a doua serie temporală asociată EOF2 (Figura 17), prezintă o tendință de scădere, semnificativă statistic la nivelul de 5%, cu un punct de schimbare semnificativ la nivelul de 5%, detectat în anul 1979.

Seria temporală asociată primei configurații EOF în anotimpul de iarnă (Figura 18), prezintă o tendință generală de scădere semnificativă la nivelul de 5% (Z= -4.1).

Luând în considerare structura EOF asociată, această tendință poate fi interpretată prin slăbirea circulației sud-vestice, dinspre bazinul mediteranean, mai exact, prin scăderea frecvenței structurilor ciclonice de acest tip, care în general aduc precipitații abundente deasupra centrului si sudului Europei, inclusiv în România (Clima României, 2008). Punctul de schimbare detectat (semnificativ din punct de vedere statistic la nivelul de 5%), este reprezentat de anul 1979. Seria temporală asociată celui de-al doilea EOF în timpul iernii prezintă, de asemenea, o tendință de scădere (semnificativă la nivelul de 10%) și în acest caz fiind detectat un punct de schimbare semnificativ statistic (nivelul de 10%), în anul 1970 (Figura 19).

În anotimpurile de toamnă și primăvară sunt prezentate doar primele serii temporale asociate EOF1, care prezintă tendințe de scădere (toamna) (Figura 20), aceasta nefiind semnificativă din punct de vedere statistic, respectiv creștere (primăvara).

Seriile temporale asociate EOF2 în aceste anotimpuri nu prezintă tendințe semnificative. În cazul primăverii, punctul de schimbare detectat, asociat primei configurații spațiale (EOF1), este semnificativ statistic doar la nivelul de 10% (Figura 21).

3.2 Înălțimea geopotențialului la 500 hPa (H500)

3.2.1 Configurații/ moduri de variabilitate spațială

În ceea ce privește interpretarea configurațiilor EOF pentru înălțimea geopotențialului, trebuie să se specifice faptul că în acest caz nu se obișnuiește să se vorbească despre structuri ciclonice sau anticiclonice, ca în cazul presiunii la nivelul mării, ci despre configurații de anomalii pozitive sau negative. Acest lucru este valabil pentru toti ceilalți parametri analizați în cele ce urmează în studiul de față.

În Tabelul 3 sunt sintetizate rezultatele analizei EOF efectuate pentru înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa. Se constată că există un număr mai mare de configurații EOF comparativ cu presiunea la nivelul mării, în anotimpul de primăvară fiind identificat cel mai mare număr de EOF-uri (11). Cel mai mare procent al varianței este explicat de prima configurație EOF în anotimpul de iarnă, ca și în cazul presiunii la nivelul mării.

Tabelul 3. Rezultatele analizei EOF pentru înălțimea geopotențialului. Sunt prezentate numărul configurațiilor EOF cu varianța explicată > 1%, cât și varianța explicată de primele 2 configurații EOF

În Figura 22, din reprezentarea primului EOF pentru H500 în timpul verii, se poate observa o structură de anomalii pozitive centrate în nord-vestul Europei. Variabilitatea deasupra României nu este pronunțată, abaterea fiind relativ redusă, iar varianța explicată de acest EOF este de 31%.

În cadrul celui de-al doilea EOF (Figura 23), s-a identificat o structură compusă din 3 centri distribuiți astfel: un centru de anomalii pozitive/negative cu nucleul în nord-vestul Europei, și doi centri cu anomalii de semn contrar (pozitive/negative), cu nucleul situat în nord-estul Europei, respectiv în centrul Atlanticului de Nord. De remarcat în acest caz este faptul că abaterea de la normal în zona României, mai ales în SE acesteia, este relativ mare și este cuprinsă între 1.2-1.5 hPa.

În cazul iernii, EOF1 prezintă o structură cu anomalii pozitive pronunțate în centrul și vestul Europei (Figura 24). EOF2 prezintă o structură bipolară similară cu cea identificată în cazul SLP (Figura 25).

De remarcat este faptul că, în general, structurile primelor două EOF-uri ale H500 sunt similare cu cele corespunzătoare SLP.

În ceea ce privește primele două configurații EOF ale înălțimii geopotențialului în anotimpul toamna (Figurile 26 și 27), se observă structuri aproximativ similare cu cele identificate în anotimpul vara. Varianțele explicate ale acestora sunt de 30%, în cazul EOF1 și 20% în cazul EOF2, apropiate de cele înregistrate în anotimpul vara.

În cazul primăverii, EOF1 prezintă o structură de anomalii cu acelasi semn, extinsă pe toată aria continentului European și centrul Atlanticului (Figura 28), față de nordul Atlanticului și Câmpia Rusă care prezintă anomalii de semn opus. Al doilea EOF prezintă o varianță explicată apropiată de primul EOF, de 19%. Din Figura 29 se poate observa structura acestei configurații care prezintă variabilitate de semn opus între nord-vestul și nord-estul Europei.

3.2.2 Caracteristici ale variabilității temporale

Analiza tendinței seriilor de date asociate primelor EOF-uri pentru vară (figura 30) și iarnă (Figura 31), arată, așa cum era de așteptat, ținând cont de configurația spațială, o tendință pronunțată de creștere (Z= 8.0 vara, Z= 7.4 iarna), cu două puncte de schimbare semnificative la nivelul statistic de 5% în ambele anotimpuri. Acestea au fost detectate în anul 1983 (în cazul verii), respectiv 1982 (în cazul iernii). Acest rezultat se poate interpreta prin faptul că începând din anul 1982 a crescut frecvența anomaliilor pozitive ale H500 deasupra Europei, inclusiv deasupra țării noastre, ținând cont de abaterea de la normal detectată pentru România în ambele anotimpuri. Totodată, tendința de creștere a temperaturii aerului peste Europa, incluzând zona țării noastre, a fost asociată în multe studii cu creșterea înălțimii geopotențialului (Clima României, 2008, Busuioc și alții, 2010, Busuioc și alții, 2007). Mai multe detalii despre acest mecanism vor fi prezentate în secțiunea următoare, unde se analizează posibila legătură dintre creșterea detectată a H500 și anomaliile pozitive ale temperaturii medii a aerului cât și a temperaturii minime și maxime la nivel național.

În tabelul de mai jos sunt prezentate rezultatele statisticii Mann-Kendall, saltul în medie și semnificația acestuia, cât și tendințele liniare ale seriilor de timp analizate pe perioada de 50 de ani, în cazul înălțimii geopotențialului la 500 hPa.

Tabelul 4. Tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului)

Tendință de creștere semnificativă a fost detectată și în anotimpul toamna (Z=7.6), cu un salt de creștere identificat în anul 1981 (semnificativ la nivelul de 5%). În cazul primăverii, în schimb, a fost identificată o tendință liniară de scădere (Z=-2.6), anul 1986 fiind semnalat ca salt de descreștere, semnificativ din punct de vedere statistic la nivelul de 5%.

3.3 Temperatura aerului la 850 hPa (T850)

3.3.1 Configurații/ moduri de variabilitate spațială

O analiză similară cu cea a parametrilor presiunea la nivelul mării și înălțimea geopotențialului la 500 hPa, a fost efectuată și pentru temperatura aerului la 850 hPa (T850), în toate cele patru anotimpuri.

În Tabelul 5 sunt sintetizate rezultatele analizei EOF efectuate pentru acest parametru. Cel mai mare număr de configurații EOF a fost identificat în anotimpurile vară și toamnă (12), în timp ce iarna au fost identificate cele mai puține (10). Cel mai mare procent al varianței este explicat de primele două configurații EOF în anotimpul de iarnă, având valorile de 39%, respectiv 20%.

Tabelul 5. Rezultatele analizei EOF pentru temperatura aerului la 850 hPa. Sunt prezentate numărul configurațiilor EOF cu varianța explicată > 1%, cât și varianța explicată de primele 2 configurații EOF

Prima configurație EOF în anotimpul de vară prezintă același semn (pozitiv) în toată aria de cuprindere, cu nuclee de intensitate maximă situate deasupra nord-estului Mării Negre, estul Mediteranei și sudul Atlanticului. Pentru teritoriul României, se constată anomalii cuprinse între 0.5 și 0.9 hPa (Figura 34). EOF2 (Figura 35) arată o structură cu variabilitate de semn opus între estul (incluzând și nordul Atlanticului de nord) și vestul Europei, cu intensitate maximăîn Câmpia Rusă.

În cazul iernii, prima configurație (EOF1), arată o structură ce prezintă variabilitate de semn opus între nord-vestul și sud-estul Europei. Intensitatea maximă detectată prezintă anomalii cuprinse între 0.6 și 0.9 hPa (Figura 36). Variabilitate de semn opus a fost identificată și în cazul celei de-a doua configurații EOF (Figura 37), anomaliile pronunțate, de până la 1 hPa fiind dispuse în estul continentului și cuprind inclusiv partea de sud-est a României.

În anotimpul de toamnă, primul EOF (Figura 38), prezintă același semn în toată aria analizată, varianța explicată având o valoare de doar 23%, cu cele mai pronunțate anomalii detectate în zona Câmpiei Ruse (abatere de 1 hPa). Al doilea EOF, prezintă o varianță explicată de doar 18% și constă în variabilitatea de semn opus între estul Europei și restul ariei analizate.

Primăvara, în cazul primului EOF (Figura 40), se observă doi centri cu anomalii de semn contrar, dintre care un centru mai pronunțat este dispus deasupra nord-estului Europei și include și teritoriul țării noastre, cu o abatere de la normală cuprinsă între 1 și 1.2 hPa. Al doilea EOF (Figura 41) prezintă, de asemenea, o structură bipolară cu un gradient dispus in direcția est-vest, cu un centru de anomalii mai pronunțate dispus în partea sud-vestică a Europei, iar această configurație prezintă o varianță explicată de 22%.

3.3.2 Caracteristici ale variabilității temporale

Rezultatele statisticii Mann-Kendall și a testului Pettitt pentru temperatura aerului la 850 hPa sunt prezentate în tabelul de mai jos, din care se poate observa faptul că tendința de creștere prezintă valori ridicate, comparativ cu ceilalți parametri analizați în studiul de față. Cea mai mare creștere identificată apare în anotimpul de vară (1.5 hPa/50 ani), în timp ce în anotimpurile de iarnă și primăvară tendința este de scădere.

În cele ce urmează, sunt prezentate primele serii temporale pentru care au fost identificate tendințe liniare și puncte de schimbare semnificative.

Tabelul 6. Tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului)

Prima serie temporală asociata EOF1 în anotimpul de vară (Figura 42), arată o tendință semnificativă de creștere la nivelul de 5% (Z= 9.1), cu un punct de schimbare semnificativ statistic la același nivel în jurul anului 1990. Acest lucru poate fi interpretat prin faptul că începând cu acel an, deasupra ariei analizate a crescut frecvența anomaliilor pozitive a T850.

Prima serie temporală în anotimpul de iarnă prezintă o tendință de scădere semnificativă statistic, cu un punct de schimbare detectat în anul 1990, semnificativ la nivelul de 5%, ceea ce este echivalent cu o creștere a frecvenței anomaliilor pozitive ale T850 peste cea mai mare parte a Europei, maximul fiind situat în partea de nord (a se vedea structura EOF1 din Figura 36).

Prima serie temporală în timpul toamnei (Figura 44), cu o tendință semnificativă de creștere la 5% prezintă un punct de schimbare semnificativ statistic la nivelul de 5%, în anul 1996, în timp ce în anotimpul de primăvară (Figura 45), tendința este de scădere, semnificativă statistic. În acest caz, a fost detectat un punct de schimbare, semnificativ la nivelul de 10%, în anul 1977.

3.4 Umezeala relativă la 700 hPa (RH700)

3.4.1 Configurații/ moduri de variabilitate spațială

Vaporii de apă reprezintă cel mai important gaz cu efect de seră și joacă un rol important în bilanțul radiativ al planetei. Tocmai de aceea, studierea regimului acestora joacă un rol crucial în înțelegerea mecanismelor care determină evoluția vremii pentru un teritoriu sau altul. Astfel, atunci când valorile umezelii relative sunt ridicate, prezența formațiunilor noroase care aduc precipitații este foarte probabilă în zona respectivă. Cu cât valorile umezelii relative sunt mai mari, cu atât aerul este mai încărcat cu vapori de apă, lucru ce duce la formarea norilor și implicit a precipitațiilor atmosferice. Totodată, valorile scăzute ale umezeli relative, pot duce la intensificarea furtunilor datorită procesului de răcire cauzat de procesul de evapotranspirație. Tocmai din aceste cauze, acest parametru la scară mare a fost ales în prezenta analiză, pentru a asocia creșterea sau descreșterea configurațiilor SLP, H500 și T850 cu prezența sau absența sistemelor noroase în regiunea de interes.

Rezultatele analizei EOF efectuate pentru acest parametru sunt prezentate în Tabelul numărul 7. Se constată că există un număr mare de moduri de variabilitate în toate cele patru anotimpuri. Cele mai mari procente ale varianței sunt explicate de primele două configurații EOF anotimpurile de iarnă și de primăvara.

Tabelul 7. Rezultatele analizei EOF pentru umezeala relativă la nivelul de 700 hPa. Sunt prezentate numărul configurațiilor EOF cu varianța explicată > 1%, cât și varianța explicată de primele 2 configurații EOF

Analiza EOF aplicată pentru anotimpul de vară prezintă (Figura 46) o variabilitate opusă între cea mai mare parte a Europei și Atlanticul de Nord (la care se adaugă o arie restransă din estul Mediteranei), cu nuclee de variabilitate maximă situate in sud-estul Romaniei și vestul bazinului Mediteranei. Însă, ponderea acestei configurații în variabilitatea observată, exprimată prin varianța explicată nu este ridicată, fiind de doar 20%. În cazul celei de-a doua configurații EOF, prezentată în Figura 47 se observă doi centri opuși ca semn, între nordul și sudul Europei.

În timpul iernii se observă aproximativ aceleași structuri ca și în cazul verii, pentru ambele configurații EOF, varianța explicată de primul EOF în acest caz fiind mai mare, de 33% (Figura 48), în timp ce al doilea EOF explică doar 11% din varianța totală explicată (Figura 49).

În cazul primei configurații EOF în anotimpul de toamnă (Figura 50), se observă o variabilitate opusă între cea mai mare parte a Europei și Atlanticul de Nord, cu nuclee izolate de variabilitate maximă. În cazul celei de-a doua configurații (Figura 51), se observă o structură bipolară cu gradientul orientat în direcția nord-sud.

Pentru anotimpul de primăvara, în cazul primei configurații EOF (Figura 52), semne opuse de variabilitate se pot observa între nord-estul Europei și cea mai mare parte a Atlanticului de Nord, pe de o parte, și restul celorlate regiuni, pe de altă parte, cu o varianță explicată de 26%. Cea de-a doua configurație prezintă o varianță explicată redusă, de doar 9% (Figura 53).

3.4.2 Caracteristici ale variabilității temporale

Rezultatele statisticii Mann-Kendall și a testului Pettitt pentru umezeala relativă la 700 hPa sunt prezentate în tabelul de mai jos. Seriile temporale asociate primei configurații EOF prezintă tendință de scădere în toate anotimpurile, cele mai importante tendințe de scădere fiind semnalate în anotimpurile de iarnă și toamnă, în timp ce primăvara tendința de scădere prezintă cea mai mică valoare.

Tabelul 8. Tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului)

Seria temporală asociată primei configurații EOF în anotimpul de vară (Figura 54), are o tendință generală de scădere, ceea ce înseamnă, luând în considerare semnul acestei configurații prezentat în Figura 46, o descreștere a umezelii relative în cea mai mare parte a Europei. Acest rezultat este în concordanță cu cel obținut în cazul SLP (sectiunea 3.1.1): o creștere a frecvenței structurilor anticiclonice peste Europa în timpul verii, pare sa fie în concordanță cu descreșterea umezelii relative, cea ce conduce la o scădere a cantității de precipitații. Punctul de schimbare detectat are tendință de scădere, în anul 1995, de asemenea semnificativ statistic la același nivel. Seria temporală asociată celui de-al doilea EOF nu prezintă nici o tendință de creștere sau descreștere semnificativă.

Pentru iarnă, tendința de scădere se poate observa începând cu anul 1988, pentru primul EOF (Figura 55). Atât tendința cât și punctul de schimbare sunt semnificative la nivelul statistic de 5%. Acest rezultat semnifică o tendință de scădere a RH700 deasupra Europei.

Explicații similare arată că, atât pentru toamnă (Figura 56), cât și pentru primăvară (Figura 57) au fost de asemenea identificate tendințe de scădere a RH700 peste aproape întreaga Europă, în opoziție față de o tendință de creștere în nordul Atlanticului de Nord.

De asemenea, punctele de schimbare identificate sunt semnificative statistic la același nivel și sunt asociate anilor 1979 (toamna) și 1996 (primăvara).

Capitolul 4. Influența mecanismelor variabilității climatice Euro-Atlantice asupra regimului temperaturii și precipitațiilor de pe teritoriul României

4.1 Temperatura aerului

Temperatura aerului constituie unul dintre principalii parametri meteorologici ce caracterizează aspectul vremii și este măsurată la stațiile meteorologice respectând criteriile standard recomandate de către Organizația Meteorologică Mondială (OMM). OMM (1992), definește temperatura ca fiind reprezentată de“cantitatea fizică ce caracterizează mișcarea aleatorie medie a moleculelor într-un corp fizic”și temperatura aerului ca fiind “temperatura indicată de un termometru dispus într-un loc adăpostit de influența radiațiilor solare directe”. La nivel național, temperatura aerului este măsurată în adăpostul meteorologic situat la nivelul standard de doi metri față de suprafața solului, la orele de observații climatologice 1,7, 13 și 19. Fiind dependentă de distribuția radiației solare, aceasta exprimă starea termică a unui volum de aer și astfel prezintă o mare variabilitate temporală și spațială. Distribuția regimului acestui element meteorologic poate fi descrisă folosind o serie de calcule statistice ale șirurilor de date măsurate la stațiile meteorologice, cum ar fi: sume, medii, extreme sau frecvențe (Clima României, 2008).

Pentru a vedea în ce măsură variabilitatea climatică la scară Euro-Atlantică analizată în capitolul 3 influențeză regimul temperaturii aerului la nivel național, analiza EOF a fost efectuată și pentru temperatura medie cât și pentru extremele temperaturii reprezentate de valorile maxime, respectiv minime. Analiza EOF a fost aplicată pentru aceeași perioadă de timp utilizată în cadrul datelor de reanaliză (1961-2010). S-au aplicat și testele neparametrice Mann-Kendall și Pettitt seriilor de date utilizate, pentru a analiza tendințele în seriile de date cât și semnificațiile statistice ale acestora. În cadrul acestei analize, vor fi prezentate doar seriile temporale care prezintă tendințe liniare și salturi de creștere semnificative din punct de vedere statistic. Totodată, pentru a explica mecanismele responsabile pentru variabilitatea climatică detectată la nivel national în ceea ce privește regimul termic, s-a efectuat analiza EOF pentru parametrii la scară mare T850 și H500, pentru o arie mai mică, ce include România și anume 20-30 E, 40-50 N. Astfel, se pot explica legăturile reale între acești parametri și influența circulației atmosferice la scară mare asupra regimului termic la nivel anotimpual.

4.1.1 Temperatura medie a aerului

Datorită influențelor la scară mare de natură diferită, cât și dispunerii lanțului carpatic care acționează ca o barieră orografică în calea maselor de aer, în țara noastră climatul capătă un caracter asimetric. Astfel, între zonele din vestul, sud-vestul și estul țării, datorită influențelor de natură diferită, pot apărea diferențieri termice chiar și de câteva grade (Clima României, 2008). În funcție de anotimp, amplitudinea variabilității climatice este diferită, depinzând intr-o mare măsură și de condițiile climatice locale.

Regimul anual al temperaturii medii a aerului, indică valori negative în timpul iernii in cea mai mare parte a țării, și valori pozitive în timpul verii chiar și pe cele mai înalte culmi muntoase. Astfel, în anotimpul de iarnă, temperatura medie la nivel național variază între 1 °C în zona de câmpie și -9°C în zonele montane înalte. Primăvara, pe aproape întreg teritoriul țării temperatura medie a aerului păstrează valori pozitive, ajungând până la 10-11°C în zonele de câmpie și pe litoral. În anotimpul de vară, valorile temperaturi medii sunt cuprinse între 10 și 22°C, valori mai mici de 10°C înregistrându-se doar pe culmile montane înalte. În anotimpul de toamnă, temperatura medie prezintă valori apropiate de cele înregistrate în anotimpul de primăvară, în zona litorală înregistrându-se, de regulă, cele mai mari valori, de până la 13°C (Clima României, 2008).

4.1.1.1 Temperatura medie a aerului în anotimpul de vară

În tabelul 9 sunt sintetizate rezultatele obținute în urma aplicării analizei EOF și a testelor neparametrice, pentru temperatura medie și variabilele la scară mare considerate.

Tabelul 9. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Se poate observa că există un număr redus (3-5) de moduri de variabilitate pentru parametrii analizați. Însă, prima configurație explică un procent important din varianța observată (77-78%). Prima serie temporală are o tendință crescătoare semnificativă în toate cazurile, cu salturi de creștere de asemenea semnificative. În ultima coloană a tabelului de mai sus, este totodată prezentată și valoarea tendinței de creștere a primelor serii temporale asociate configurațiilor EOF pentru temperatura medie din România pe de o parte, și variabilele la scară mare, pe de altă parte. Se poate observa că pentru temperatura medie din România, valoarea creșterii identificate este egală cu 1 °C, în timp ce valoarea de creștere a primelor serii temporale pentru variabilele la scară mare este de 1.3 hPa. Primul EOF în anotimpul de vară pentru temperatura medie este prezentat în Figura 58.

Se pot observa anomalii pronunțat pozitive în sudul, sud-estul și sud-vestul țării, valoarea ridicată a varianței explicate indicând faptul că mecanisme la scară mare pot fi responsabile pentru acest tip de variabilitate detectată. Acest lucru este susținut și de seria temporală asociată acestei configurații prezentată în Figura 59, o tendință generală de creștere fiind identificată, cu un punct de schimbare semnificativ statistic la nivelul de 5%, reprezentat de anul 1985.

A doua configurație EOF prezintă o varianță explicată redusă, de doar 8% (Figura 60) cu cele mai însemnate anomalii termice înregistrate în zona litorală. Seria temporală asociată (Figura 61) prezintă, de asemenea, o tendință de creștere, cu un punct de schimbare semnificativ statistic la nivelul de 5%, detectat în anul 1992.

În Figura 62 se reprezintă analiza EOF efectuată pentru T850 în anotimpul de vară, cât și seria temporală asociată. Se constată faptul că varianța explicată de T850 și temperatura medie la nivel național sunt apropiate ca valoare, fapt ce indică posibila influență a factorului la scară mare asupra regimului temperaturii medii din România. Se observă același semn pe toată aria analizată cu cele mai pronunțate anomalii în partea de est a României. Seria temporală asociată prezintă o tendință generală de creștere, cu un punct de schimbare identificat în anul 1987. Astfel, se poate afirma faptul că o creștere a frecvenței anomaliilor pozitive ale T850 poate fi asociată cu tendința identificată de creștere a temperaturii medii în România, pentru intervalul de timp considerat.

Pentru a analiza dacă această legătură este reală, s-a efectuat și corelația dintre seria temporală asociată primului EOF pentru temperatura medie din România și seria temporală asociată parametrului T850 la scară mare, calculându-se și coeficientul de determinare R2 ce are o valoare de 0,87 (Figura 63). Totodată, s-a calculat și coeficientul de corelație al rangurilor Spearman pentru aceste serii temporale, care este mai puțin influențat de apariția tendinței artificiale în setul de date, valoarea identificată a acestuia fiind de 0, 77. Graficul de corelație de tip puncte indică o legătură strânsă între cele două serii temporale, anomaliile pozitive ale temperaturii medii a aerului în România, fiind asociate cu configurații de anomalii pozitive ale temperaturii în altitudine.

Și în cazul analizei EOF efectuate pentru înălțimea geopotențialului la 500 hPa (Figura 64), s-a detectat aceeași tendință de creștere identificată și în cazul T850, cu un punct de schimbare în anul 1981, semnificativ statistic la nivelul de 5%. Configurația spațială prezintă același semn pentru toată aria analizată, cu anomalii mai pronunțate în nordul-estul României, iar varianța explicată are o valoare de 77%.

Corelația dintre seriile temporale asociate EOF1 pentru temperatura medie și EOF1 pentru H500 este prezentată în Figura 65. Coeficientul de corelație Spearman are o valoare de 0,71 în timp ce coeficientul R2 are o valoare de 0,69.

Din aceste rezultate, se poate concluziona faptul că în timpul verii, intr-o proporție destul de mare, tendința de creștere a temperaturii aerului la nivel național poate fi asociată creșterii frecvenței anomaliilor pozitive ale parametrilor analizați la scară mare. Astfel, corelația semnificativă identificată între seria temporală asociată primului EOF pentru temperatura medie din România și seria temporală asociată T850 pentru o arie centrată deasupra României, susține acest raționament. Un aer mai cald decât normal la înălțimea de 850 hPa, susținut de anomalii pozitive ale H500, este asociat cu anomalii pozitive ale temperaturii aerului la nivel național cu cele mai ridicate valori înregistrate în sudul, estul și sud-vestul țării. Așa cum s-a menționat în capitolul 3, în timpul verii variabilitatea presiunii la nivelul mării în zona țării noastre, în timpul verii, este slabă, motiv pentru care nu a fost inclusă în această analiză.

4.1.1.2 Temperatura medie a aerului în anotimpul de iarnă

Rezultatele obținute în urma aplicării analizei EOF și a testelor neparametrice, pentru temperatura medie la nivel național și variabilele la scară mare în anotimpul de iarnă, sunt sintetizate în Tabelul 10. Și în acest caz există un număr redus de moduri de variabilitate pentru parametrii analizați, prima configurație explicând însă un procent important din varianța observată, cuprins între 81 și 90%. Prima serie temporală are o tendință crescătoare semnificativă în toate cazurile, valoarea de creștere a PC1 fiind de 0.5 °C în cazul temperaturii la nivel național, 0.7 hPa în cazul T850 și 0.9 hPa în cazul H500.

Tabelul 10. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Configurația primului EOF al temperaturii medii din România, care explică 87 % din varianță este prezentat în Figura 66, în timp ce cea de-a doua configurație EOF este prezentată în Figura 68. EOF2 arată foarte clar rolul de barieră orografică al munților Carpați, spre deosebire de anotimpul de vară, și prezintă variabilitate opusă între regiunile intra și extra-carpatice. Seria temporală asociată primei configurații EOF arată o tendință generală de creștere, cu un salt de creștere semnificativ din punct de vedere statistic identificat în anul 1987 (Figura 67). Variabilitatea termică din România prezintă cele mai pronunțate anomalii în nord-estul țării, în timp ce anomalii mai puțin pronunțate sunt detectate în zonele montane. Seria temporală asociată celei de-a doua configurații spațiale, prezintă o tendință de scădere, nesemnificativă însă statistic la nivelul de 5%. Structura acestor configurații poate fi asociată circulației la scară mare coroborată cu factorii locali care influențează regimul termic la nivel național. Pentru a testa această influență s-a efectuat analiza EOF și pentru parametrii la scară mare T850, H500, pentru aria centrată deasupra României. Ținând cont de faptul că în timpul iernii circulația la nivelul solului influențează regimul vremii într-o măsură mai mare ca în timpul verii (Ion-Bordei, 2009), s-a luat în calcul și configurația primului EOF al presiunii la nivelul mării (SLP) în timpul iernii, prezentată în capitolul 3.

Din rezultatele prezentate în capitolul 3, s-a arătat că, prin intensificarea circulației zonale în timpul iernii, caracteristice fazei pozitive a NAO, se poate explica tendința de creștere a temperaturii aerului la nivel național.

Analiza EOF efectuată pentru câmpul termic de altitudine în timpul iernii este prezentată în Figura 69 (varianță explicată 81%). Urmărind și seria temporală asociată, se observă faptul că cele mai pronunțate anomalii, care determină aer mai cald decât normal, se regăsesc în nordul țării, saltul în medie identificat (semnificativ statistic la nivelul de 5%) fiind reprezentat de anul 1987.

Corelația dintre seriile temporale asociate primelor EOF-uri pentru temperatura medie din România, pe de o parte și temperatura aerului la 850 hPa este ridicată, coeficientul rangurilor Spearman având o valoare de 0,86, în timp ce R2 este 0.79 (Figura 70).

Se poate concluziona faptul că anomalii pozitive ale temperaturii aerului la nivelul de 850 hPa pot fi asociate cu anomalii pozitive ale temperaturii aerului în România, cu cele mai pronunțate anomalii centrate în nordul țării. În cazul înălțimii geopotențialului la 500 hPa, analiza EOF relevă o creștere pronunțată a anomaliilor în special în vestul teritoriului (Figura 71), susținută și de seria temporală asociată, în cazul căreia a fost identificat un punct de schimbare semnificativ statistic la nivelul de 5% în anul 1987.

Coeficientul Spearman în acest caz are o valoare mai redusă de 0,57 în timp ce coeficientul de determinare R2 prezintă o valoare de 0,29 (Figura 72).

Din analiza EOF aplicată presiunii la nivelul mării și prezentată în capitolul anterior, s-a observat faptul că prima configurație induce pentru teritoriul României o circulație sud-vest/ nord-vest. Acest rezultat poate fi interpretat prin intensificarea circulației vestice peste teritoriul României, fenomen asociat cu faza pozitivă a Oscilației Nord Atlantice, care determină, în general, temperaturi de iarnă mai ridicate decât normal, printr-un aport de aer cald, de proveniență oceanică (Bojariu și Paliu, 2000). Astfel, creșterea înălțimii geopotențialului, prin intensificarea structurilor anticiclonice de altitudine, asociată cu anomalii pozitive ale temperaturii aerului în altitudine și intensificarea circulației zonale relevată de cel de-al doilea mod de variabilitate al SLP, prezentat în capitolul 3, care determină o încălzire suplimentară a aerului deja cald existent, pot fi responsabile pentru creșterea identificată a temperaturii medii în România în anotimpul iarna. Acest tip de circulație afectează inițial vestul țării, bariera orografică a Carpaților Occidentali și a nordului Carpaților Orientali determinând devierea acestei mase de aer spre estul lanțului carpatic, care afectează apoi și estul Câmpiei Române. Se poate observa totodată și faptul că regiunile sud-vestice și cele din regiunea intra-carpatică sunt mai puțin afectate de acest tip de circulație. Trebuie menționat și faptul ca intensificarea circulației zonale determină un regim termic crescut și o scădere a cantităților de precipitații (Clima României, 2008).

4.1.1.3 Temperatura medie a aerului în anotimpul de toamnă

În urma aplicării analizei EOF și a testelor neparametrice pentru temperatura medie la nivel național și variabilele la scară mare în anotimpul de toamnă (Tabelul 11), se observă că numărul de moduri de variabilitate este de asemenea redus (3-6). Prima configurație explicată în cazul temperaturii medii prezintă o varianță explicată de 66%, în timp ce cea de-a doua configurație explică 22% din varianța totală observată. Tendințele liniare detectate sunt semnificative din punct de vedere statistic, comparativ cu salturile în medie detectate, pentru care nu au fost identificate valori semnificative statistic. Valoarea tendinței PC1 în cazul temperaturii medii la nivel național, are o valoare negativă de -0.4 °C, comparativ cu valorile identificate pentru parametrii la scară mare care prezintă valori pozitive.

Tabelul 11. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Analiza primului EOF efectuată în cazul anotimpului de toamnă este prezentată în Figura 73 și prezintă o varianță explicată mai redusă comparativ cu anotimpurile de vară și de iarnă. Cele mai semnificative valori sunt înregistrate în partea de sud-vest a țării și prezintă o tendință generală de scădere dacă se ține cont de seria temporală asociată acestei configurații, prezentată în Figura 74. În urma aplicării testelor neparametrice acestei serii temporale, se constată faptul că tendința de scădere este semnificativă statistic la nivelul de 5%, punctul de schimbare detectat fiind reprezentat de anul 1969, nesemnificativ însă statistic. Cel de-al doilea EOF (Figura 75), prezintă variabilitate de semn opus, cu cele mai pronunțate valori înregistrate în zona litorală. Seria temporală asociată prezintă o tendință de scădere nesemnificativă statistic, nefiind detectat nici un punct de schimbare. Varianța explicată mare a acestei configurații comparativ cu anotimpurile de vară și de iarnă, poate fi explicată prin influența mai mare a factorilor locali asupra regimului termic în anotimpul de toamnă.

Similar ca în cazul iernii și verii, și în acest anotimp s-a efectuat analiza EOF pentru parametrii la scară mare, pentru a vedea în ce măsură variabilitatea acestora influențează regimul termic în anotimpul de toamnă la nivel național. S-au reținut primele configurații EOF pentru parametrii T850 și H500, care prezintă varianța explicată cea mai mare. Astfel, din Figura 76, se observă faptul că prima configurație EOF a T850 în anotimpul de toamnă prezintă același semn pe toată aria analizată și prezintă o ușoară tendință de creștere semnificativă statistic, conform seriei temporale asociate.

Corelația dintre seria temporală asociată primului EOF a parametrului T850 și seria temporală asociată primului EOF pentru temperatura medie la nivel național, este prezentată în Figura 77. Coeficientul de corelație al rangurilor Spearman are o valoare mare, de 0,86, în timp ce coeficientul de determinare R2 are valoarea de 0,74.

Deși seria temporală asociată primului EOF a temperaturii medii din România prezintă o tendință de scădere (nesemnificativă statistic), comparativ cu seria temporală asociată primului EOF pentru T850, se poate observa totuși ca cele două serii temporale urmează aceeași tendință (Figura 78). Așadar, descreșterea temperaturii aerului la nivel național în anotimpul de toamnă, poate fi asociată unei ușoare descreșteri a temperaturii aerului la 850 hPa, corelată cu descreșterea frecvenței structurilor anticiclonice, nesemnificativă statistic, relevată de analiza EOF efectuată pentru presiunea la nivelul mării.

O analiză mai detaliată privind tendința de scădere a temperaturii medii la nivel național în anotimpul de toamnă va fi prezentată și în capitolul următor, această analiză efectuându-se pentru fiecare stație meteorologică în parte.

Pentru a vedea însă, în ce măsură creșterea sau descreșterea frecvenței structurilor ciclonice/ anticiclonice în altitudine influențează regimul termic identificat, în Figura 79 se prezintă analiza EOF efectuată pentru înălțimea geopotențialului la 500 hPa. Prima configurație spațială (80% varianță explicată), asociată cu seria temporală, relevă anomalii pozitive ale geopotențialului la 500 hPa, nucleul de intensitate maximă fiind centrat în nordul țării. În urma aplicării testului Pettitt, ca punct de schimbare a fost identificat anul 1975, nesemnificativ statistic.

Corelația dintre seriile temporale asociate temperaturii medii la nivel național și înălțimii geopotențialului la 500 hPa (Figura 80), nu este la fel de strânsă ca în anotimpurile de vară și iarnă, în acest caz, coeficientul R2 având valoarea de 0,19, în timp ce coeficientul Spearman este 0,48. Acest rezultat poate fi interpretat prin descreșterea frecvenței structurilor anticiclonice de altitudine, cu nucleul centrat în nordul României, care determină o ușoară decreștere a temperaturii medii la nivel național.

4.1.1.4 Temperatura medie a aerului în anotimpul de primăvară

Rezultatele analizei EOF și a testelor neparametrice, pentru temperatura medie la nivel național și variabilele la scară mare în anotimpul de primăvară, sunt prezentate în Tabelul 12. Numărul de moduri de variabilitate pentru parametrii analizați este cuprins între 3 și 4 configurații, varianțele explicate de primele EOF-uri fiind cuprinse între 73 și 87%. Prima serie temporală are o tendință crescătoare semnificativă în toate cazurile, valoarea de creștere a PC1 fiind de 0.5 °C în cazul temperaturii la nivel național, 0.6 hPaîn cazul T850 și 0.2 hPa în cazul H500.

Tabelul 12. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Configurația spațială a primului EOF în cazul temperaturii medii a aerului în anotimpul de primăvară este prezentată în Figura 81, în timp ce seria temporală asociată acesteia este prezentată în Figura 82. Variabilitatea spațială corespunzătoare primului EOF, cu varianță explicată de 73%, arată același semn pe tot cuprinsul țării, cu cele mai pronunțate anomalii fiind identificate în partea de nord-est a teritoriului. Din analiza seriei temporale, se observă o tendință de creștere semnificativă la nivelul de 5%, nefiind însă identificat nici un punct de schimbare semnificativ. A doua configurație spațială EOF, cu varianță explicată de 18% (Figura 83), prezintă cele mai pronunțate anomalii termice în sud-estul României iar seriei temporale, care prezintă o tendință staționară, nu îi este asociat nici un punct de schimbare semnificativ.

Analiza EOF efectuată pentru temperatura aerului la 850 hPa este prezentată în Figura 84 și prezintă o varianță explicată de 87%. La fel ca în cazul analizei efectuate pentru temperatura medie la nivel național, configurația EOF a T850 arată cele mai pronunțate anomalii în partea de est a țării. Analizând seria temporală asociată, se observă faptul că aceasta prezintă o tendință de creștere, semnificativă statistic la nivelul de 5%. În urma aplicării testului Pettitt, nu a fost detectat nici un punct de schimbare semnificativ statistic pentru această serie temporală.

Pentru a vedea în ce măsură variabilitatea la scară mare influențează regimul termic în anotimpul de primăvară la nivel național, a fost efectuată, și în acest caz, corelația dintre seriile temporale asociate primelor configurații EOF. Rezultatul este prezentat în Figura 85 din care se observă faptul ca legătura dintre aceste două serii temporale este foarte strânsă, coeficientul R2 având valoarea de 0,84, în timp ce coeficientul Spearman are o valoare foarte mare de 0,91. Se poate observa faptul că, spre deosebire de anotimpul de toamnă, în primăvară variabilitatea termică de altitudine influențează într-o măsură mult mai mare variabilitatea temperaturii aerului pe teritoriul României.

În ceea ce privește prima configurație EOF a parametrului H500, prezentată în Figura 86, se observă anomalii pozitive în toată aria analizată, seria temporală având o tendință de creștere semnificativă statistic. Cele mai pronunțate anomalii pozitive ala H500 sunt detectate în sud-vestul țării, în timp ce în zona litorală sunt detectate cele mai puțin pronunțate anomalii. Din analiza graficului de corelație (Figura 87), se observă legătura strânsă între seriile temporale asociate temperaturii medii la nivel național și înălțimii geopotențialului. Astfel, coeficientul de determinare are o valoare de 0,57, în timp ce coeficientul Spearman relevă o legătură mult mai strânsă între cei doi parametri și prezintă o valoare de 0,75.

4.1.2 Temperatura maximă a aerului

Conform studiului elaborat de Tomozeiu și alții, 2002, prin analizarea valorilor extreme ale temperaturii aerului, se pun în evidență unele caracteristici importante ale tendinței de creștere sau descreștere a acesteia. Ținând cont de intensificarea fenomenului încălzirii globale relevat și în ultimul raport al IPCC din 2007, fenomenele extreme ca valurile de căldură, seceta și inundațiile, au crescut în intensitate în ultimii ani. În acest context, analizarea variației temperaturilor extreme poate oferi o imagine mai amplă în ceea ce privește intensificarea fenomenului încălzirii globale la nivel global sau regional.

La nivel național, variabilitatea anotimpuală a temperaturilor extreme, reprezentate de media temperaturilor maxime la nivel național a fost mai puțin analizată (Tomozeiu și alții, 2002, Busuioc și Tomozeiu, 1998). Rezultatele prezentate în aceste studii au arătat faptul că anomaliile pozitive ale temperaturii maxime în anotimpurile de vară și de iarnă se pot datora schimbărilor în circulația la scară mare. Astfel, unele mecanisme precum intensificarea circulației vestice se pot asocia cu creșterea temperaturii maxime în anotimpul de iarnă, în timp ce în anotimpul de vară, mecanismele responsabile pentru tendința de creștere au fost asociate cu intensificarea circulației estice, care a afectat și teritoriul României. Spre exemplu, valul de căldură ce a afectat Europa pe arii largi în anul 2003 s-a datorat unei puternici structuri anticiclonice centrate în vestul continentului, ce a condus la intensificarea valorilor temperaturii maxime a aerului. La nivel național, valul de căldură din vara anului 2007, ce se înscrie în categoria riscurilor climatice (Tudose și Moldovan, 2007), s-a datorat unui vast câmp anticiclonic rezultat din unirea anticiclonului Azoric cu cel Nord-African, fenomen ce a afectat îndeosebi partea de sud-est a Europei, inclusiv România.

În acest context, studierea legăturii dintre variabilitatea extremelor termice la nivel național și variabilitatea parametrilor la scară mare este esențială. Un climat aflat în schimbare, duce la schimbări în frecvența, intensitatea și extinderea spațială a evenimentelor extreme cu urmări importante asupra mediului și factorului uman (IPCC, 2012). În cele ce urmează, se prezintă rezultatele analizei EOF efectuate pentru temperatura maximă a aerului la nivel național, în toate cele patru anotimpuri. Și în acest caz, s-a efectuat corelația dintre anomaliile asociate temperaturii maxime și parametrii la scară mare care au fost luați în considerare și în cazul temperaturii medii.

4.1.2.1 Temperatura maximă a aerului în anotimpul de vară

Rezultatele analizei EOF și a testelor neparametrice, pentru temperatura maximă a aerului la nivel național și variabilele la scară mare în anotimpul de vară, sunt sintetizate în Tabelul 13. Numărul de moduri de variabilitate pentru parametrii analizați este redus (3-5), varianțele explicate de primele EOF-uri fiind cuprinse între 77 și 82%. Salturile în medie identificate pentru temperatura maximă și T850 sunt reprezentate de anul 1987, în timp ce pentru H500, punctul de schimbare este anul 1981. Valoarea de creștere a PC1 pentru temperatura maximă are valoarea de 0.9 °C.

Tabelul 13. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Prima configurație spațială EOF prezentată în Figura 88 este caracterizată de același semnal climatic pe toată țara, cu cele mai mari valori, ce reprezintă variabilitate mai mare, înregistrate în sud-vestul țării. Seria temporală asociată acestei configurații (Figura 89), arată o tendință generală de creștere, semnificativă statistic la nivelul de 5 %, și un punct de creștere semnificativ statistic la același nivel, identificat în anul 1987. De remarcat este faptul că acest punct de schimbare este identic cu cel asociat seriei temporale a temperaturii aerului în altitudine.

Cea de-a doua configurație spațială prezentată în Figura 90 arată semne diferite de variabilitate între nordul și sudul țării, însă varianța explicată este redusă având o valoare de doar 5%. Mai mult, se poate observa o tendință staționară a seriei temporale asociate acestei configurații, nesemnificativă statistic. Comparativ cu analiza efectuată în cazul temperaturii medii, în acest caz se pot observa anomalii termice mult mai pronunțate în regiunile sud-vestice.

Pentru a analiza influența variabilelor la scară mare prezentate anterior asupra regimului temperaturii maxime din România, s-a analizat corelația dintre seria temporală asociată primului EOF pentru temperatura maximăși seria temporală asociată temperaturii aerului în altitudine, determinându-se și coeficientul de determinare R2 (Figura 91). S-a calculat și coeficientul de corelație al rangurilor Spearman pentru aceste serii temporale valoarea identificată fiind de 0,86. Din analiza graficului de corelație de tip punctese poate concluziona faptul că există o legătură fizică reală între cele două serii temporale analizate. De remarcat este faptul că există o legătură mai strânsă între aceste două variabile, identificată prin valoarea mai ridicată a coeficientul rangurilor Spearman,în comparație cu corelația identificată între temperatura medie în anotimpul de vară și T850.

Corelația dintre seriile temporale asociate EOF1 pentru temperatura maximă și EOF1 pentru H500 este prezentată în Figura 92. Coeficientul de corelație Spearman are o valoare de 0,82, în timp ce coeficientul de determinare este 0,65. Din analiza EOF efectuată pentru acest parametru la scară Euro-Atlantică, în timpul verii, prezentată în capitolul 3, s-a constatat faptul că abaterea față de normal a geopotențialului este ridicată la nivelul țării noastre și este relevată îndeosebi prin a doua configurație EOF. Punctul de schimbare detectat pentru analiza la scară mare este reprezentat de anul 1983, în timp ce punctul de schimbare detectat pentru aria centrată deasupra României este 1981. Aceste rezultate conduc la ideea că, începînd cu anul 1981, creșterea frecvenței anomaliilor pozitive ale presiunii în altitudine, asociată cu creșterea frecvenței centrelor de presiune ridicată a determinat creșterea temperaturii maxime a aerului la nivel național, fapt asociat cu intensificarea apariției valurilor de căldură. Un exemplu concret în acest sens este reprezentat de valurile de căldură care au afectat România în vara anilor 2000 și 2007. Conform studiului efectuat de Moisa și alții, 2012, fenomenul de secetă la nivel național a crescut în intensitate, fapt relevat de descreșterea cantităților de precipitații îndeosebi în sudul și sud-estul țării. Astfel de fenomene, caracterizate prin intensificarea valorilor de temperatură, se datorează frecvenței mai mari de apariție a formațiunilor anticiclonice ca Anticiclonul Est-European, Anticiclonul Azoric sau Nord-African, care afectează și teritoriul României. De regulă, masele de aer formate în cadrul acestor formațiuni barice, au un caracter continental pronunțat, cu conținut scăzut de umiditate.

4.1.2.2 Temperatura maximă a aerului în anotimpul de iarnă

În timpul iernii, este detectat un număr de moduri de variabilitate cuprins între 3 și 4 configurații EOF (Tabelul 14). Varianțele explicate de primele EOF-uri sunt cuprinse între 81 și 90%, în timp ce în cazul celei de-a doua configurații EOF sunt cuprinse între 6 și 15%. Salturile în medie identificate sunt reprezentate de anul 1988, pentru temperatura maximă, și 1987 pentru T850 și H500. Valoarea de creștere a temperaturii maxime în anotimpul de iarnă are valoarea de 0.5 °C.

În cazul primului EOF, prezentat în Figura 93 se pot observa cele mai pronunțate anomalii în sudul și sud-estul țării, în timp ce al doilea EOF, prezentat în Figura 95, cu o varianță explicată de doar 7%, prezintă anomalii pozitive în centrul și vestul țării. Ca și în cazul verii, se constată faptul că primul EOF prezintă același semn pe toată țara, ceea ce poate arăta că variabilitatea temporală asociată poate fi asociată unui mecanism de variabilitate la scară mare. În legătură cu distribuția spațială a intensității anomaliilor, se constată faptul că în regiunile extracarpatice se conturează cei mai pronunțați centri, îndeosebi în zona Moldovei. Acest lucru ar putea fi explicat prin influența pe care o exercită lanțul muntos asupra circulației vestice care influențează regimul termic în timpul iernii, acționând ca o barieră orografică (Busuioc și alții, 2010). Cea de-a doua configurație EOF arată mult mai clar rolul lanțului carpatic în distribuția regimului temperaturii maxime la nivel național.

Tabelul 14. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Graficul de corelație de tip puncte dintre anomaliile temperaturii maxime la nivel național și anomaliile temperaturii aerului în altitudine, prezentat în Figura 96, arată dependența reală dintre cele două variabile. Astfel, coeficientul de determinare R2, cu o valoare de 0.75 și coeficientul Spearman, cu o valoare de 0.66, arată legătura dintre anomaliile termice în altitudine și anomaliile pozitive de temperatura din România, cu cele mai mari valori înregistrate în nord-estul țării.

Coeficientul de determinare R2 între anomaliile temperaturii maxime și anomaliile geopotențialului la 500 hPa are o valoare de 0.36, în timp ce coeficientul Spearman este 0.60 (Figura 97). Astfel, se poate concluziona că anomaliile pozitive ale înălțimii geopotențialului, înregistrate începând cu anul 1987, determină, de asemenea, tendința de creștere a temperaturii maxime la nivel național.

Totodată, analizând regimul de circulație la nivel Euro-Atlantic identificat în capitolul 3, prin analiza presiunii la nivelul mării în timpul iernii, cu evoluția temperaturii maxime în România, se poate observa predominanța circulației zonale la nivelul țării fapt ce determină, în general, un regim termic mai ridicat îndeosebi pentru regiunile extracarpatice. Astfel, așa cum rezultă și din alte studii (Busuioc și von Storch, 1996), se poate concluziona că scăderea frecvenței și intensității circulațiilor sud-vestice determină anomalii pozitive de temperatură și negative de precipitații în special în sud-vestul teritoriului.

4.1.2.3 Temperatura maximă a aerului în anotimpul de toamnă

Caracterizarea meteorologică a anotimpului de toamnă este mai complicată decât în cazul celorlalte anotimpuri, mai ales dacă ținem cont de faptul că fie și în condiții meteorologice caracterizate de o structură anticiclonică extinsă, vremea în țara noastră poate căpăta un aspect închis. Unul dintre factorii care contribuie la acest aspect este reprezentat de răcirea nocturnă care poate duce la apariția ceții. Analiza EOF efectuată pentru temperatura medie a aerului în anotimpul de toamnă a arătat faptul că tendința de scădere a acesteia poate fi asociată unei ușoare descreșteri a temperaturii aerului la 850 hPa. Și în cazul analizei EOF a anomaliilor temperaturii maxime a aerului, s-a detectat aceeași tendință de scădere, semnificativă statistic, punctul de schimbare reprezentat de anul 1970 fiind de asemenea semnificativ statistic (Figura 99).

În tabelul 15 sunt sintetizate rezultatele analizei EOF pentru temperatura maximă și variabilele la scară mare considerate în anotimpul de toamnă.

.

Tabelul 15. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Se poate observa faptul că numărul de moduri de variabilitate este cuprins între 3 și 5 configurații. Configurația explicată de priml EOF în cazul temperaturii maxime este mult mai mare comparativ cu temperatura medie, de 80%. Și în cazul temperaturii maxime a fost identificată o tendință liniară de scădere, cu o valoare de -0.6 °C.

Primul EOF în anotimpul de toamnă (Figura 98), relevă cele mai pronunțate anomalii în vestul teritoriului, în timp ce în zona litorală se pot observa cele mai puțin pronunțate anomalii termice.

Se poate observa faptul că varianța explicată de anomaliile termice la nivel național este de 80% din varianța totală observată (EOF1), în timp ce a doua configurație EOF, prezentată în Figura 100 explică doar 8% din varianță. Seria temporală asociată celui de-al doilea EOF, prezință o tendință liniară, în acest caz nefiind detectat nici un punct de schimbare semnificativ.

Din analiza primei configurații EOF a temperaturii maxime, comparativ cu analiza EOF efectuată pentru parametrii la scară mare, se poate concluziona faptul că anomaliile pozitive ale temperaturii aerului la 850 hPa și ale geopotențialului la 500 hPa, pot fi asociate cu anomalii termice pozitive în toată țara, valorile cele mai mari din vestul țării depășind 1 °C.

Graficul de corelație de tip puncte dintre media temperaturii maxime și media T850 (Figura 101) arată o legătură strânsă între cele două variabile, coeficientul de determinare fiind de 0.64, în timp ce coeficientul Spearman este 0.77. În ceea ce privește graficul de corelație de tip puncte dintre media temperaturii maxime și media H500, s-a detectat un coeficient de determinare de 0.25 și un coeficient Spearman de 0.48, similar ca în cazul temperaturii medii (Figura 102). Astfel, tendința de descreștere a anomaliilor pozitive de temperatură la nivel național poate fi asociată descreșterii frecvenței structurilor cu anomalii pozitive a T850 și H500, asociată cu descreșterea circulațiilor sud-estice peste România, fapt relevat de analiza efectuată pentru presiunea la nivelul mării. După cum s-a putut observa din Figura 98, la nivel național în anotimpul toamna, regiunile extracarpatice prezintă anomalii ceva mai scăzute, comparativ cu anomaliile înregistrate în vestul și centrul teritoriului. Așa cum este menționat în studiul efectuat de Busuioc și alții, 2010, în cadrul căruia a fost aplicat un alt tip de analiză statistică, acestă structură ar putea fi datorată circulației de la suprafața solului care determină transportul de aer umed de natură mediteraneană. În acest context, peste masa de aer cald determinată de configurațiile barice și termice de altitudine se interpune acest tip de circulație la nivelul solului care poate determina o ușoară răcire a temperaturii aerului. Și în acest anotimp, ca și în cazul iernii, rolul de barieră orografică al munților Carpați, relevat de cea de-a doua configurație EOF are un rol determinant în modularea regimului acestor mase de aer.

4.1.2.4 Temperatura maximă a aerului în anotimpul de primăvară

Rezultatele analizei EOF în cazul temperaturii maxime în anotimpul de primăvară și a parametrilor la scară mare analizați, sunt sintetizate în Tabelul 15. Se remarcă faptul că numărul de moduri de variabilitate este cuprins între 3 și 4 configurații, ca și în cazul analizei efectuate pentru temperatura medie în același anotimp, varianțele explicate de primele EOF-uri având valori mai ridicate, cuprinse între 80 și 87%. Comparativ cu temperatura medie, valoarea de creștere a PC1 asociată primei configurații EOF a temperaturii maxime a aerului din timpul primăverii este de 0.7 °C.

Tabelul 15. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Primei configurații spațiale EOF în cazul temperaturii maxime din anotimpul de primăvară îi corespunde același semnal climatic în toate regiunile țării, cu cele mai pronunțate anomalii în sudul și sud-estul țării (Figura 103). Varianța observată de 87% poate fi explicată prin faptul că mecanisme la scară mare pot fi responsabile pentru distribuția câmpului termic în acest anotimp. Cu toate acestea, se pare că în cazul primăverii, semnalul climatic nu este la fel de clar ca în cazul celorlalte anotimpuri (Busuioc și alții, 2010). Această concluzie poate fi explicată și prin faptul că seria temporală asociată acestei configurații (Figura 104), deși semnificativă statistic, nu prezintă nici un punct de schimbare, același lucru putând fi observat și în cazul temperaturii medii. Cea de-a doua configurație spațială (Figura 105), are o pondere în variabilitatea totală observată de doar 4%, iar seria temporală asociată, prezintă o tendință descrescătoare, nesemnificativă însă statistic. Comparativ cu rezultatele obținute în cazul temperaturii medii, anomaliile termice în cazul temperaturii maxime prezintă valori mai pronunțate, de până la 1.9 °C.

În ceea ce privește analiza efectuată pentru temperatura aerului în altitudine, este de remarcat faptul că varianța explicată de acest parametru este identică cu cea a temperaturii maxime. Și în cazul seriei temporale, de asemenea nu a fost detectat nici un punct de schimbare semnificativ, cu toate că tendința de creștere este semnificativă. Graficul de corelație de tip puncte (figura 106) între acești doi parametri, arată legătura strânsă între anomaliile termice din altitudine și cele la nivel național. Astfel, coeficientul de determinare are o valoare de 0.79, în timp ce coeficientul rangurilor Spearman are o valoare de 0.88.

Graficul de corelație dintre anomaliile configurației barice în altitudine reprezentată de parametrul H500 și anomaliile termice la nivel național, este prezentat în Figura 107. În acest caz, se poate observa faptul că legătura dintre cele două variabile este mai puțin strânsă, coeficientul de determinare având o valoare de 0.59 și coeficientul Spearman 0.76.

4.1.3 Temperatura minimă a aerului

Măsurarea valorilor temperaturii minime a aerului este deosebit de importantă deoarece scăderea accentuată a acesteia, poate avea implicații deosebite asupra regimului vremii. La nivel național, valorile lunare ale temperaturii minime, prezintă un maxim în luna iulie și un minim în luna ianuarie (Clima României, 2008). În zona montană în schimb, temperatura minimă prezintă valori negative de până la cinci luni pe an, valorile cele mai pronunțate înregistrându-se începând cu luna martie. Creșterea valorilor temperaturii minime lunare sunt datorate, pe de o parte, creșterii bilanțului caloric al suprafeței solului, iar pe de altă parte, schimbărilor ce apar în regimul circulației atmosferice. În același context, după maximul din iulie, valorile lunare ale temperaturii minime la nivel național scad treptat, diferențierile de la o lună la lună aparând și ca urmare a invaziilor maselor de aer rece (Clima României, 2008).

4.1.3.1 Temperatura minimă a aerului în anotimpul de vară

Rezultatele analizei EOF pentru temperatura minimă la nivel național și variabilele la scară mare considerate sunt prezentate în tabelul 16. Se poate observa că numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată mai mare de 1% în cazul temperaturii minime este mai mare comparativ cu temperatura medie și maximă. Valorile varianțelor explicate sunt cuprinse între 77 și 81%, în timp ce valoarea tendinței liniare de creștere detectată în cazul temperaturii minime este de 0.8°C.

Tabelul 16. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Din analiza EOF efectuată în cazul temperaturii minime în timpul verii (figura 108), se poate observa faptul că cele mai pronunțate anomalii sunt înregistrate în estul și sud-estul României, în care abaterea de la normal depășește 1 °C. Regiunile în care au fost identificate cele mai reduse anomalii termice sunt reprezentate de vestul teritoriului, în care abatere de la normal nu depășește 0.60 °C. În ceea ce privește evoluția temporală a seriei de timp asociate acestei configurații, prezentată în figura 109, se constată o creștere semnificativă începând cu anul 1986, punct detectat ca fiind semnificativ din punct de vedere statistic.

Cel de-al doilea EOF prezintă o varianță explicată de numai 5% din variabilitatea temperaturii minime la nivel național (Figura 110), acest lucru arătând faptul că mecanisme la scară mare pot fi responsabile pentru regimul termic identificat. În cazul seriei temporale asociată acestei configurații, cu o tendință semnificativă de creștere, nu a fost identificat nici un punct de schimbare semnificativ.

Configurația spațială asociată temperaturii aerului în altitudine în timpul verii, este asemănătoare cu cea asociată temperaturii minime la nivel național. Corelația dintre seriile temporale asociate acestor configurații este foarte strânsă, coeficientul de determinare fiind de 0.83, indicele Spearman având valoarea de 0.85 (Figura 111). Totodată, ambele serii de timp prezintă o tendință crescătoare semnificativă, ceea ce sugerează o dependență reală între cele două variabile, explicată prin faptul că principalul mod de variabilitate al temperaturii minime la nivel național este controlat de principalul mod de variabilitate al T850 pe aria analizată. Astfel, o configurație de anomalii pozitive ale T850 pe aria analizată, cu valori mai mari în estul teritoriului, este asociată cu o configurație de anomalii pozitive ale temperaturii minime a aerului, având valori maxime în estul țării.

O corelație strânsă a fost identificată și intre temperatura minimă la nivel național și circulația atmosferică de altitudine reprezentată de înălțimea geopotențialului. Astfel, coeficientul de determinare R2 are valoarea de 0.59 (Figura 112), în timp ce indicele Spearman prezintă o valoare mult mai mare, de 0.75. Seriile temporale asociate acestor două configurații au o tendință crescătoare pronunțată, acest rezultat arătând faptul că tendința crescătoare a temperaturii minime în România este în cea mai mare parte determinată de tendința crescătoare a T850 deasupra României, asociată cu anomalii pozitive ale înălțimii geopotențialului.

4.1.3.2 Temperatura minimă a aerului în anotimpul de iarnă

Rezultatele obținute în urma aplicării analizei EOF și a testelor neparametrice, pentru temperatura minimă a aerului și variabilele la scară mare în anotimpul de iarnă, sunt prezentate în Tabelul 17. Și în acest caz, există un număr redus de moduri de variabilitate pentru parametrii analizați, prima configurație explicând însă un procent important din varianța observată, cuprins între 81 și 90%.

Tabelul 17. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Seriile temporale asociate primei configurații EOF prezintă o tendință crescătoare semnificativă, valoarea de creștere a seriei temporale asociate temperaturii minime fiind de 0.7°C.

Prima configurație EOF a anomaliilor termice din România prezintă cele mai pronunțate abateri în nordul și nord-estul teritoriului (figura 113). Se poate constata faptul că această configurație este similară cu cea asociată temperaturii aerului în altitudine în timpul iernii.

Tendința de creștere semnificativă statistic, prezentată în Figura 114, prezintă un punct de creștere în anul 1987, același detectat și în cazul T850 și H500. Cea de-a doua configurație spațială explică doar 6% din variabilitatea termică din România (figura 115), în timp ce seria temporală asociată, cu o tendință de scădere nesemnificativă statistic, nu prezintă nici un punct de schimbare semnificativ. Din analiza seriei temporale asociate primei configurații EOF se poate constata faptul că spre finalul intervalului analizat, tendința pozitivă de creștere a temperaturii minime este mai pronunțată, valorile mai mari ale anomaliilor termice pozitive înregistrate în nordul teritoriului și în Moldova putând fi explicate și prin prezența lanțului carpatic care contribuie prin devierea transportului de aer cald de la tiparul său normal de acțiune (Busuioc și alții, 2010; Ion-Bordei, 2009).

Pentru a găsi posibilele legături fizice între configurațiile spațiale ale temperaturii minime la nivel național în anotimpul de iarnă și variabilele la scară mare, s-a efectuat graficul de corelație de tip puncte între temperatura minimă și T850 (Figura 116), respectiv H500 (Figura 117).

Coeficientul de determinare R2 dintre media temperaturii minime și media T850 în anotimpul de iarnă prezintă o valoare de 0.75, în timp ce coeficientul Spearman este 0.79. Pe de altă parte, coeficientul de determinare R2 dintre media temperaturii minime și media H500 în anotimpul de iarnă este de 0.27, iar coeficientul Spearman este 0.51. Corelația mai scăzută dintre temperatura minimă la nivel național și înălțimea geopotențialului la 500 hPa poate indica faptul că și anomaliile de presiune la nivelul mării determină regimul termic identificat. Configurația spațială asociată temperaturii minime sugerează că, în timpul iernii, pe lângă prezența unei mase de aer mai cald decât normalul acestui anotimp, factorul orografic influențează distribuția intensității anomaliilor temperaturii minime, ceea ce sugerează luarea în considerare a circulației atmosferice de suprafață reprezentată de anomaliile SLP.

4.1.3.3 Temperatura minimă a aerului în anotimpul de toamnă

În Tabelul 18 sunt sintetizate rezultatele analizei EOF efectuate în cazul temperaturii minime a aerului în anotimpul de toamnă și variabilele la scară mare analizate. Numărul de moduri de variabilitate este curins între 3 și 7 configurații, varianța explicată de primele serii temporale având valori cuprinse între 76 și 80%. În acest caz, se constată că valoarea tendinței PC1 în cazul temperaturii minime pentru intervalul analizat are o valoare pozitivă, comparativ cu temperatura medie și maximă, de 0.1 °C.

Tabelul 18. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Primele două configurații spațiale EOF pentru temperatura minimă în anotimpul de toamnă sunt prezentate în figurile 118 și 120. Se constată faptul că primul EOF prezintă același semn pe toată țara, ceea ce demonstrează că variabilitatea temperaturii minime este controlată de un mecanism la scară mare.

Se poate observa faptul că această configurație nu prezintă o distribuție omogenă a intensității anomaliilor termice, spre deosebire de cea de-a doua configurație spațială EOF care nu prezintă diferențieri spațiale pronunțate privind intensitatea anomaliilor (cu valori mai mari în vest și nord-vest). Figura 119 prezintă evoluția temporală a seriei corespunzătoare primei configurații spațiale. Se constată faptul că în cazul primului EOF, seria temporală asociată arată o tendință de ușoară creștere, semnificativă statistic, în timp ce cea de-a doua serie temporală prezintă o tendință de creștere mai pronunțată care nu este însă semnificativă din punct de vedere statistic. Pentru nici una din cele două serii temporale nu a fost detectat vreun punct de schimbare semnificativ statistic.

Corelația dintre temperatura minimă la nivel național și temperatura aerului în altitudine este strânsă (figura 121), coeficientul R2 având o valoare de 0.63, în timp ce coeficientul Spearman are o valoare mult mai mare, de 0.82. Acest lucru arată faptul că tendința ușorcrescătoare a temperaturii minime din timpul toamnei este în cea mai mare parte determinată de tendința ușor crescătoare a T850 deasupra României.

Corelația dintre temperatura minimă și H500 în anotimpul de toamnă este mai puțin strânsă, coeficientul R2 fiind de doar 0.11, în timp ce coeficientul Spearman are o valoare mai mare, de 0.40 (Figura 122).

Așadar, anomalii pozitive ale temperaturii aerului la 850 hPa, cu nucleul centrat în nord-vestul țării și ale geopotențialului la 500 hPa, cu nucleul centrat în nordul României, sunt asociate cu anomalii termice pozitive în toată țara.

4.1.3.4 Temperatura minimă a aerului în anotimpul de primăvară

În cazul analizei EOF pentru temperatura minimă și variabilele la scară mare în anotimpul de primăvară, rezultatele, prezentate în Tabelul 19, relevă faptul că, similar rezultatelor din anotimpul de toamnă, numărul modurilor de variabilitate este cuprins între 3 și 7 configurații.

Tabelul 19. Rezultatele analizei EOF pentru parametrii analizați. Sunt prezentate: numărul configurațiilor EOF cu varianță explicată > 1%, varianța explicată de primele 2 configurații EOF și tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului), cât și valoarea creșterii identificate

Prima configurație spațială a temperaturii minime, explică aproape 80% din varianța observată (figura 123).

Se poate observa similaritatea acestei configurații cu cea identificată pentru T850, unde cele mai pronunțate anomalii au fost detectate în estul și nord-estul României. Seria temporală prezentată în Figura 124, asociată primei configurații EOF prezintă o tendință de creștere semnificativă statistic, spre deosebire de cea de-a doua serie temporală care nu prezintă nici o tendință și nici un salt în medie semnificativ din punct de vedere statistic. Cea de-a doua configurație spațială (Figura 125), cu o structură bipolară, prezintă o varianță explicată redusă, de doar 6%.

Din figura 126, se poate observa faptul că există o corelație strânsă între temperatura minimă și temperatura în altitudine, coeficientul R2 având o valoare de 0.81, în timp ce coeficientul Spearman este 0.90. În cazul corelației dintre temperatura minimă și H500, se observă o corelație mai puțin strânsă, coeficientul R2 având o valoare de 0.42, în timp ce coeficientul Spearman este 0.63 (figura 127). Din analiza efectuată, se poate concluziona faptul că fenomenul de încălzire identificat poate fi asociat creșterii frecvenței și intensității structurilor anticiclonice de altitudine, reprezentate prin anomalii pozitive ale H500, centrate în sud-vestul României, asociate cu creșterea temperaturii aerului la 850 hPa.

4.2 Precipitațiile atmosferice

Repartiția teritorială a precipitațiilor atmosferice, ca și a celorlalți parametrii meteorologici, este determinată în mod direct de deplasarea maselor de aer pe continentul european. Ținând însă cont de marea variabilitate a acestora, cât și de discontinuitatea lor în timp și spațiu, determinarea regimului acestora este mai dificilă (Clima României, 2008). Ținând cont de poziția României pe continentul european, țara noastră se află intr-o zonă de interferență a maselor polare și a celor tropicale, drept urmare, cele mai însemnate cantități de precipitații înregistrându-se în timpul activitaților ciclonice intense. Importantă pentru teritoriul țării noastre este însă prezența și dispunerea lanțului carpatic, care determină schimbarea direcției maselor de aer care traversează România, intensificând sau diminuând, după caz, viteza de deplasare a acestora. Astfel, în partea de vest a României, aflată sub influența maselor de aer de proveniență oceanică, cantitățile de precipitații căzute sunt mult mai mari comparativ cu estul teritoriului, caracterizat de un grad mai mare de continentalism (Clima României, 2008). Dar, pe fondul amplificării fenomenului încălzirii globale, așa cum se prezintă și în cadrul celui de-al patrulea raport al IPCC din 2007, s-a constatat faptul că la nivelul întregului continent European frecvența precipitațiilor extreme este în continuă creștere.

Ținând cont de complexitatea mecanismelor care controlează regimul precipitațiilor atmosferice, analiza EOF efectuată în cele ce urmează pentru acest parametru include atât factorii dinamici, ca presiunea aerului la nivelul mării și în altitudine, cât și factorii termodinamici, ca umiditatea relativă la 700 hPa. Analiza va fi efectuată pentru toate cele patru anotimpuri, pentru aceeași perioadă de timp analizată ca și în cazul temperaturii aerului. În cazul presiunii la nivelul mării, aria analizată este cuprinsă între 5-50 E și 30-60 N.

4.2.1 Precipitațiile atmosferice în anotimpul de vară

În figura 128 este prezentată configurația primului EOF în anotimpul de vară, cu o varianță explicată de 44%. Această configurație prezintă același semn în toată țara, cele mai mari valori situându-se în partea de sud-vest, iar cele mai mici în partea de nord-est. Această configurație poate sugera faptul că mecanisme la scară mare pot fi dominante în modularea regimului precipitațiilor în România, în timpul verii. Totodată, se poate observa faptul că cea mai mare variabilitate este observată pentru stația meteorologică aflată la cea mai mare altitudine (Vârfu Omu), fapt ce arată influența topografiei asupra regimului precipitațiilor. Cel de-al doilea EOF (figura 130), cu o varianță explicată de 10%, prezintă o structură bipolară cu anomalii negative în partea de sud-est a țării și anomalii pozitive în sud și sud est. Această structură relevă o influență redusă a lanțului Carpatic asupra variabilității pluviometrice în timpul verii. Conform studiilor efectuate de Busuioc și alții (2010), Ion Bordei (2009), Draghici (1988), în țara noastră, în timpul verii, convecția are un rol predominant, spre deosebire de anotimpul de iarnă, în care determină ploi cu caracter local, în general sub formă de averse, determinate de nori de tip Cumulonimbus. Instabilitatea atmosferică este responsabilă pentru apariția și manifestarea convecției în atmosferă, în general, considerându-se că procesele la scară sinoptică contribuie la destabilizarea mediului, în timp ce procesele la mezoscară asigură condițiile de instabilitate pentru inițierea convecției.

Analiza seriilor temporale asociate acestor configurații pentru anotimpul de vară sunt prezentate în Figurile 129 și 131. În urma aplicării testelor neparametrice Mann-Kendall și Pettitt, se observă faptul că în cazul primului EOF este detectată o tendință de ușoară scădere, cu un salt de scădere înregistrat în jurul anului 1986, nesemnificativ din punct de vedere statistic la nivelul de 5%. Tendința de scădere a acestei serii temporale are o valoare de -0,1 mm, în timp ce,în cazul celui de-al doilea PC, se remarcă o tendință de scădere cu 0,6 mm, punctul de schimbare fiind identificat în jurul anului 1974, de asemenea nesemnificativ din punct de vedere statistic.

Ținând cont de faptul că în anotimpul de vară regimul precipitațiilor înregistrează maximul anual la nivelul țării, este necesară identificarea cauzelor care determină apariția și dezvoltarea fenomenelor extreme, tot mai frecvente în ultimii ani. Într-un studiu efectuat anterior (Busuioc și alții, 2007) s-a demonstat faptul că regimul precipitațiilor atmosferice la nivel național în timpul verii este determinat în primul rând de regimul umidității aerului. Mai mult de atât, seceta tot mai pronunțată din timpul verii din România, a fost pusă pe seama anomaliilor negative ale umidității, corelată cu anomalii pronunțat pozitive ale H500 și T850.

Ținând cont de faptul că variabilitatea precipitațiilor este în general legată de variabilitatea presiunii, s-a analizat legătura dintre acești doi parametri din punctul de vedere al configurației spațiale și a tendinței liniare identificate. Prima configurație spațială a presiunii la nivelul mării pentru aria cuprinsă între 5-50 E și 30-60 N, este prezentată în Figura 132 unde se poate observa o structură cu același semn pe întreaga arie analizată cu o variabilitate în zona țării noastre cuprinsă între 0.6 și 1.2 hPa.

Corelația dintre seria temporală asociată primului EOF pentru precipitațiile de vară din România și seria corespunzătoare a SLP este prezentată în figura 133. Coeficientul de corelație Spearman în acest caz este relativ redus, cu o valoare de 0.24. Deși corelația dintre cele două variabile este redusă, din analiza seriei temporale asociate se poate observa tendința liniară asemănătoare dintre cele două variabile. Acest lucru poate fi interpretat printr-o creștere pronunțată a frecvenței structurilor ciclonice sau anticiclonice, care determină creșterea sau descreșterea cantităților de precipitații, structuri care influențează și România.

În cazul analizei EOF efectuate pentru umezeala relativă la 700 hPa (Figura 134), s-a detectat același semn de variabilitate pe întreaga arie analizată, cu cele mai pronunțate anomalii în sud-estul României. Seria temporală asociată, prezintă o tendință de scădere, semnificativă statistic (Z=2.28), punctul de schimbare, anul 1992, fiind de asemenea semnificativ la nivelul de 5%. Valorile umezelii relative, care reprezintă gradul de saturație al aerului cu vapori de apă, se află în raport invers proporțional cu valorile temperaturii aerului și este cel mai bun indicator al stării higrometrice a aerului, de valorile lui depinzând și cantitatea de precipitații (Ionac și Ciulache, 2010). Astfel, în anotimpul cald se înregistrează cele mai mici valori ale umezelii relative, la nivel național înregistrând un maxim în luna decembrie și un minim în luna aprilie (Clima României, 2008).

În figura 135 s-a efectuat analiza seriei temporale între precipitațiile de vară din România și seria corespunzătoare RH. În acest caz, coeficientul de corelație Spearman are o valoare mult mai mare, de 0.52, ceea ce arată faptul ca acest parametru joacă un rol mult mai mare în explicarea regimului precipitațiilor atmosferice la nivel național. Acest lucru este susținut și de varianța explicată de 64%, care prezintă o valoare destul de mare din varianța totală observată. Tendința de scădere a seriei temporale are o valoare de -0.1, aceeași ca și cea identificată în cazul precipitațiilor la nivel național.

4.2.2 Precipitațiile atmosferice în anotimpul de iarnă

În cazul iernii, primul EOF (Figura 136) prezintă o varianță explicată de 58%, având același semn în toată țara, cu valorile cele mai mari în partea de sud-vest. Cel de-al doilea EOF este prezentat în Figura 138. Structura bipolară separă regiunile intra și extra-carpatice, evidențiindu-se influența munților Carpați asupra variabilității precipitațiilor în timpul iernii (varianță explicată de 15%). În cazul primului EOF se constată că cele mai mari anomalii se înregistrează la stațiile Drobeta Turnu Severin și Vârfu Omu, în timp ce cele mai mici valori se înregistrează la stația Ocna Șugatag. În cazul celui de-al doilea EOF, cea mai mare valoare este înregistrată la stația Vârfu Omu.

Seria temporală asociată primei configurații EOF a precipitațiilor din România în timpul iernii (Figura 137), prezintă tendințe negative de scădere pentru perioada de timp considerată. Astfel, prima serie PC prezintă un punct de schimbare semnificativ din punct de vedere statistic la nivelul de 5%, în anul 1971 (-0,7 mm). Cea de-a doua serie temporală (figura 139), prezintă de asemenea o tendință de scădere semnificativă statistic la nivelul de 5%. În urma aplicării testului Pettitt nu a fost detectat însă nici un punct de schimbare semnificativ.

În cadrul analizei EOF efectuate pentru presiunea la nivelul mării atât pentru domeniul Euro-Atlantic cât și pentru aria mai restrânsă 5-50 E, 30-60 N, prima configurație spațială a prezentat o structură ciclonică/anticiclonică extinsă pe toată Europa și pe Oceanul Atlantic. S-a arătat faptul că acest tip de configurație induce pe România un tip de circulație sud-vestică/ nord-vestică, care de regulă determină cantități mai mari de precipitații în sud-vestul și nord-vestul țării. Astfel, configurația SLP din Figura 140, cu o varianță explicată de 49%, arată o structură bipolară a anomaliilor de presiune. Seria temporală asociată acestei configurații prezintă, așa cum era de așteptat, o tendință generală de scădere (punct de schimbare semnificativ detectat în anul 1974).

Analiza EOF efectuată pentru cantitatea de precipitații la nivel național a arătat faptul că în sudul și sud-vestul teritoriului se înregistrează cele mai mari cantități de precipitații, acest rezultat fiind în concordanță și cu alte studii efectuate la scară europeană atunci când s-a demonstrat faptul că în timpul iernii circulația atmosferică de suprafață joacă un rol important în variablitatea anomaliilor pluviometrice din România (Busuioc și von Storch, 1996, Busuioc și alții, 2010). În aceste studii se precizează și faptul că acest tip de structură anticiclonică extinsă detectată la nivel Euro-Atlantic, care induce o circulație sud-vestică peste România, se asociază cu cantități de precipitații peste valorile normale în timpul iernii. Astfel, din analiza seriile temporale asociate acestor configurații, prezentate în Figura 141, se poate observa faptul că pentru perioada analizată, 1961-2010, frecvența circulației sud-vestice a scăzut, fenomen asociat cu scăderea cantităților de precipitații la nivel național, îndeosebi în sudul și sud-vestul teritoriului. Corelația dintre cele două serii temporale, dată de coeficientul Spearman este de 0.57, ceea ce arată legătura strânsă dintre ele.

Al doilea EOF al presiunii la nivelul mării la scară Euro-Atlantică, prezentat în capitolul 3, a reprodus configurația spațială din câmpul presiunii la nivelul mării a Oscilației Nord-Atlantice, această structură determinând o circulație nord-vest/sud-est peste România. Această configurație poate fi interpretată prin intensificarea NAO în timpul iernii deasupra continentului European, fenomen ce afectează și țara noastră. Astfel, în anii în care NAO se află în fază pozitivă, precipitațiile la nivel național sunt deficitare și invers, stabilindu-se astfel o corelație negativă între cei doi parametri.

S-a analizat și legătura dintre indicele NAO și seria primului PC al precipitațiilor la nivel național. Indicele NAO a fost disponibil din baza de date Climate Data Guide. Din reprezentările grafice ale seriei indicelui NAO și seria PC1 asociată primului EOF al precipitațiilor din timpul iernii (Figura 142) se poate concluziona că anomaliile negative de precipitații de la stațiile din România sunt asociate fazei pozitive ale Oscilației Nord-Atlantice și invers. Astfel, coeficientul de corelație între cele două serii temporale este de -0,24, cea ce indică faptul că indicele NAO este în opoziție de fază cu anomaliile cantităților de precipitații la nivel național.

Analizând evoluția în timp a indicelui NAO pentru anotimpul de iarnă, se poate observa prezența valorilor mici ale indicelui la sfarșitul secolului XIX-lea precum și în perioada 1950-1970. Tendința descrescătoare detectată în această perioadă a avut o influență semnificativă asupra climatului din Europa, unde au fost practic înregistrate temperaturi sub valoarea normală și precipitații excedentare. Valori pozitive ale indicelui (vânturi de vest puternice) se evidențiază în perioada 1970-1996, remarcabile fiind maximele corespunzătoare anilor 1983, 1989, 1990. Din 1980, NAO a rămas în faza puternic pozitivă, exceptând anul 1996.

Analiza EOF efectuată pentru umezeala relativă la 700 hPa este prezentată în Figura 142 și prezintă o varianță explicată de 77%. Anomaliile cele mai pronunțate pot fi observate în sud-vestul și nord-vestul României, în timp ce nord-estul țării prezintă cele mai scăzute anomalii. În figura 143 se prezintă seriile temporale asociate primelor configurații EOF ale RH pe de o parte și alte cantității de precipitații la nivel național, pe de altă parte. În cazul seriei temporale asociate RH anul 1988 a fost detectat ca fiind semnificativ din punct de vedere statistic, tendința de scădere nefiind însă semnificativă statistic (Z=1.81).Se poate observa însă că cele două serii temporale urmează aceeași tendință de scădere, coeficientul Spearman având o valoare de 0.73. Acest rezultat poate fi interpretat prin faptul că scăderea cantității de precipitații în timpul iernii este datorată și anomaliilor negative ale umezelii relative. Tendința de scădere a seriei temporale asociate RH are o valoare relativ mare, de -1.2%/ 50 ani.

4.2.3 Precipitațiile atmosferice în anotimpul de toamnă

Varianța explicată de prima configurație EOF a anomaliilor cantității de precipitații în anotimpul de toamnă, prezentată în Figura 144, este de 58%, spre deosebire de cea de-a doua configurație (Figura 146), cu o varianță de 12% din variabilitatea totală observată. Se constată că primul EOF prezintă același semn pe toată țara, cele mai însemnate anomalii fiind înregistrate în sud-vestul țării. În urma analizării seriei temporale asociate acestei configurații (Figura 145), cu o tendință de creștere semnificativă din punct de vedere statistic (Z= 6.6), nu a fost detectat nici un punct de schimbare semnificativ.

În cazul celei de-a doua configurații spațiale (Figura 146), a fost identificată o structură bipolară orientată pe direcția nord-vest/sud-est, varianța explicată de această configurație fiind de doar 12%. Seria temporală asociată (Figura 147), prezintă o tendință staționară, nesemnificativă statistic.

Din analiza EOF efectuată pentru presiunea la nivelul mării la scară Euro-Atlantică, s-a arătat o creștere a structurilor ciclonice extinse pe toată aria continentului European, incluzând teritoriul țării noastre. Acest lucru poate fi asociat cu creșterea cantității de precipitații la nivel național, în special în sud-vestul teritoriului. Analiza EOF efectuată pentru umezeala relativă la 700 hPa (RH700), prezentată în figura 148, prezintă o varianță explicată de 63%.

Anomalii pronunțate pot fi observate în cea mai mare parte a teritoriului României, fapt ce arată influența acestui parametru asupra regimului precipitațiilor.

În Figura 149 se prezintă seriile temporale asociate primelor configurații EOF ale RH, pe de o parte, și alte cantității de precipitații la nivel national, pe de altă parte.

În cazul seriei temporale asociate RH, anul 1982 a fost detectat ca fiind semnificativ din punct de vedere statistic, tendința de scădere nefiind semnificativă statistic (Z= 1.31). Se poate însă observa faptul că cele două serii temporale urmează aceeași tendință, coeficientul Spearman în acest caz având valoarea de 0.54.

4.2.4 Precipitațiile atmosferice în anotimpul de primăvară

Prima configurație EOF a anomaliilor cantității de precipitații în anotimpul de primăvara, (figura 150), este mai redusă comparativ cu anotimpul de toamnă, având o valoare de 47%. Același semnal climatic este prezent pe toată aria, cu cele mai pronunțate anomalii în nord-estul și sudul teritoriului.

Cea de-a doua configurație (Figura 152), cu o varianță explicată de 16% prezintă o structură bipolară cu o distribuție asimetrică a anomaliilor de precipitații. Seria temporală asociată primei configurații (Figura 151), prezintă o tendință liniară de scădere, nesemnificativă statistic, nefiind detectat nici un punct de schimbare semnificativ. Și în cazul celei de-a doua serii temporale, cu o tendință de scădere, nu a fost identificat nici un punct de schimbare semnificativ statistic (Figura 153).

Varianța explicată de prima configurație EOF a umezelii relative la 700 hPa în anotimpul de primăvară este de 62% și prezintă cele mai pronunțate anomalii în sud-estul teritoriului (Figura 154).

Ținând cont de similaritatea primei configurații EOF a cantității de precipitații la nivel național cu această configurație, se poate deduce că există o legătură fizică reală între acestea. Analiza EOF aplicată presiunii la nivelul mării, prezentată în capitolul anterior, a reliefat în cadrul celei de-a doua configurații, o structură asemănătoare cu configurația NAO.

Din analiza seriilor temporale asociate anomaliilor cantității de precipitații și anomaliilor RH în anotimpul de primăvară se poate observa că acestea urmează, în general, aceeași tendință, coeficientul Spearman având o valoare de 0.42 (Figura 155).

O explicație pentru această structură identificată poate fi reprezentată de scăderea frecvenței circulației sud-vestice, similar ca în cazul iernii, fapt ce a determinat scăderea cantităților de precipitații la nivel național în timpul primăverii.

Capitolul 5. Tendințe de schimbare a regimului temperaturii și precipitațiilor pe teritoriul României

În ultimii ani, continentul european a fost afectat de fenomene extreme ca inundații severe sau secete prelungite. În contextul în care se preconizează creșterea frecvenței și intensității unor astfel de fenomene, este necesară luarea de măsuri imediate pentru prevenirea efectelor induse de aceste evenimente meteorologice extreme. Mai mult, conform IPCC (2012), în Europa, suprafețele afectate de secetă au crescut în ultimii ani, îndeosebi în sudul și sud-estul continentului. Aceste estimări sunt puse mai ales pe seama creșterii concentrației dioxidului de carbon din atmosferă, creștere datorată activităților industriale. Pentru a întări această afirmație, în studiul realizat de Chase și alții (2006), se concluzionează că valul de caldură ce a lovit Europa în anul 2003, a fost datorat tocmai creșterii concentrației de dioxid de carbon din atmosferă, datorită activităților umane.

La nivel național, fenomenul de încălzire urmează aceeași tendință de evoluția înregistrată la nivel european, astfel că în primul deceniu al acestui secol, conform Administrației Naționale de Meteorologie (2013), temperatura medie anuală a aerului a crescut cu aproximativ 0.4 °C față de deceniul 1961-1970 (Figura 156).

Sursa: ANM, 2013

5.1 Temperatura aerului

Datorită aspectelor prezentate mai sus, identificarea schimbărilor în regimul principalilor parametri climatici este esențială pentru a observa în ce măsură s-au produs modificări în regimul lor. Pentru a analiza aceste schimbări, în sensul identificării tendinței liniare pe termen lung și a saltului în medie, s-au folosit testele neparametrice Mann-Kendall și Pettitt pentru perioada de timp 1961-2010, perioadă luată în calculul funcțiilor ortogonale empirice (EOF). Analiza tendinței s-a efectuat pentru toate cele patru anotimpuri, cu scopul de a identifica în care dintre acestea fenomenul de încălzire sau răcire este semnificativ.

Din concluziile prezentate de Busuioc și alții (2010) reiese faptul că pentru identificarea schimbării climei pentru o anumită zonă, este necesar să se analizeze șiruri lungi de date (de preferat peste 100 de ani), perioadele mai scurte, de minim 30 de ani putând doar oferi informații privind intensificarea sau diminuarea fenomenului. În prezent, Organizația Meteorologică Mondială (OMM) recomandă ca perioada de referință să fie cuprinsă între anii 1961-1990.

5.1.1 Temperatura medie a aerului

Tendința liniară și semnificația statistică a temperaturii medii în anotimpul de vară sunt prezentate în Figura 157. Se poate constata o încălzire semnificativă la marea majoritate a stațiilor analizate, tendința de creștere variind între 0.4 °C/50 ani la Sulina și 2.8 °C/ 50 ani la Tulcea. Posibilele cauze ale acestei tendințe de creștere au fost discutate în capitolul precedent, în urma aplicării analizei EOF. Semnalul climatic de încălzire prezintă cele mai mari valori în regiunile estice și sud-vestice, aceleași identificate și în cadrul analizei EOF. La stația Deva, tendința este de 0.6°C/ 50 ani, aceasta fiind singura stație meteorologică pentru care nu a fost detectată tendință de creștere semnificativă statistic la nivelul de 5%. Încălzirea medie la nivelul întregii țări, este de aproximativ 0.4°C pe deceniu. Punctele de schimbare detectate cu ajutorul testului Pettitt, variază la marea majoritate a stațiilor în jurul anilor 1985-1987. De remarcat este faptul că în urma aplicării analizei EOF, anul 1985 a fost detectat ca punct de schimbare, ceea ce poate însemna că semnalul climatic de încălzire este semnificativ și este datorat unor mecanisme la scară mare (fapt susținut și de varianța explicată mare a primei configurații EOF, de 77%).

În timpul iernii (Figura 158), tendințe liniare sunt detectate pentru un număr restrâns de stații, comparativ anotimpul de vară. Cele mai însemnate tendințe au fost identificate pentru stațiile din Moldova, regiune în care variabilitatea termică a prezentat cele mai pronunțate anomalii pozitive și în urma aplicării analizei EOF. Astfel, la stațiile Botoșani, Iași și Bacău, cele mai însemnate tendințe de creștere sunt cuprinse între 2.2 și 2.4°C/ 50 ani. Pentru acest anotimp, este de remarcat faptul că la stațiile la care au fost detectate tendințe semnificative, punctul de schimbare detectat a fost anul 1987, același cu cel identificat în cazul analizei EOF pentru acest parametru.

În anotimpul de toamnă, variabilitatea temperaturii medii prezintă o tendință de scădere (exceptând stațiile Buzău și Galați), care determină o ușoară răcire în toată țara, însă aceasta nu este însă semnificativă statistic (Figura 159). În urma aplicării testului Pettitt, punctele de schimbare semnificative statistic sunt reprezentate de anii 1969/1970 la stațiile meteorologice București Băneasa, Drobeta Tr. Severin, Sibiu, Ocna Șugatag, Deva și Galați. La aceste stații tendința identificată a atins valori cuprinse între 0.3 °C și -1.1 °C. Această tendință de scădere este pusă pe seama unei ușoare descreșteri a temperaturii aerului în altitudine și a descreșterii frecvenței structurilor anticiclonice. Semnalul climatic de răcire pare să fie real, mai ales în zonele din sud-vestul teritoriului, ținând cont de faptul că punctul de schimbare identificat a fost detectat și în alte studii similare atunci când s-a analizat tendința temperaturii maxime la nivel național, pentru un număr de 14 stații meteorologice, pentru perioada de timp 1922-1998 (Tomozeiu și alții, 2002).

În anotimpul de primăvară (Figura 160), se remarcă o tendință de ușoară încălzire în toată țara, însă aceasta este semnificativă la nivelul de 5% numai pentru regiunile extracarpatice, cu valorile cele mai mari în Moldova. Tendința de încălzire semnificativă atinge valori de la 1.2 °C la 1.8 °C pentru intervalul analizat. Cu ajutorul testului Pettitt au fost identificate două puncte de schimbare semnificative statistic la nivelul de 5% astfel: anul 1988 la stațiile Bacău, Buzău, Botoșani, Cluj, Craiova, Sibiu și anul 1998 la stațiile Călărași, Caransebeș, Drobeta, Miercurea Ciuc, Tulcea, Sulina și Galați.

5.1.2 Temperatura maximă a aerului

În anotimpul de vară, se constată o încălzire semnificativă la majoritatea stațiilor, excepție facând stația Sulina, unde este detectată o incălzire de 0.4 ºC/ 50 ani, această nefiind semnificativă din punct de vedere statistic. Tendințele cele mai pronunțate de încălzire sunt detectate la stațiile Călărași, Drobeta Turnu Severin, Râmnicu Vâlcea, Ocna Șugatag (2.6ºC/ 50 ani) și Galați (2.8ºC/ 50 ani), aceste valori fiind semnificative din punct de vedere statistic (Figura 161). Salturi de creștere semnificative au fost identificate în cazurile în care tendințele liniare au prezentat tendințe semnificative, astfel că acestea au fost înregistrate în majoritatea cazurilor în jurul anilor 1985-1987. Acest rezultat sugerează încă odată că un mecanism la scară mare poate fi responsabil pentru variabilitatea identificată.

Atât în cazul temperaturii medii, cât și în cazul temperaturii maxime în anotimul de vară, punctele de schimbare semnificative statistic par a fi reale mai ales dacă se ține cont de studii similare efectuate, spre exemplu, pentru intervalul de timp 1901-2007 la 14 stații meteorologice (Busuioc și alții, 2010). Deși în acest interval semnalul climatic de încălzire nu are aceeași intensitate ca cel detectat pentru perioada de timp 1961-2010, există totuși similarități între aceste două intervale de timp menționate. Astfel, pentru perioada 1901-2007 au fost identificate două salturi semnificative din punct de vedere statistic, dintre care unul în anul 1985, iar celălalt în anul 1964. S-a concluzionat astfel faptul că, la nivelul secolului XX, un regim termic mai rece a fost înregistrat între anii 1965-1985, urmat de o tendință de creștere a temperaturii aerului după această perioadă.

Pentru a vedea dacă tendința de creștere a temperaturii maxime la nivel național se încadrează în contextul european, în Figurile 162 și 163 se analizează tendința de variație a temperaturii maxime la diferite stații meteorologice din Europa pentru două perioade de timp: 1951-1978 și 1979-2013. Hărțile au fost disponibile din arhiva de date a proiectului european ECA&D. Semnalul climatic de încălzire pronunțată poate fi observat pentru perioada 1979-2013 la nivelul continentului, inclusiv în România, comparativ cu intervalul cuprins între 1951-1978 atunci când la marea majoritate a stațiilor analizate se poate observa o tendință de scădere a temperaturii la marea majoritate a stațiilor.

În anotimpul de iarnă semnalul climatic de încălzire este mai puțin pronunțat (Figura 164), tendințe semnificative fiind identificate la stațiile din sudul și sud-estul țării. Astfel, tendința de creștere semnificativă statistic se încadrează între 2.2 °C (0,44 °C/ deceniu) la Craiova și 1.2 °C (0,24 °C/ deceniu) la Râmnicu Vâlcea. La toate stațiile la care s-a remarcat o tendință liniară de creștere semnificativă, punctul de schimbare detectat în urma aplicării testului Pettitt este reprezentat de anul 1987.

(Sursa: ECA&D)

(Sursa: ECA&D)

Pentru anotimpul de toamnă (Figura 165), similar ca în cazul temperaturii medii, la marea majoritate a stațiilor (exceptând stația Constanța), au fost identificate tendințe de scădere care însă nu sunt semnificative din punct de vedere statistic. Cele mai importante tendințe de scădere sunt semnalate la stațiile Râmnicu Vâlcea, Vârfu Omu, Craiova, Miercurea Ciuc și Cluj-Napoca și variază între -0.7 °C (-0.14 °C/ deceniu) și -1.4 °C (-0.28 °C/ deceniu).

În anotimpul de primăvară (figura 166), regimul termic prezintă o tendință de creștere îndeosebi în regiunile extracarpatice. La stația Vârfu Omu în schimb, se poate observa o tendință de scădere a temperaturii maxime, semnificativă din punct de vedere statistic. Pentru această stație, punctul de schimbare este reprezentat de anul 1986, semnificativ în urma aplicării testului Pettitt, Însă, pentru celelalte stații la care au fost identificate tendințe de creștere, la fel ca și în cazul temperaturii medii, punctele de schimbare semnificative sunt reprezentate de anii 1988 și 1998.

5.1.3 Temperatura minimă a aerului

În cazul temperaturii minime, pentru vară (Figura 167), exceptând stațiile Miercurea Ciuc și Arad, sunt detectate tendințe semnificative de creștere a temperaturii minime, cu cele mai pronunțate valori înregistrate la stația Râmnicu Vâlcea, de 2.28 °C (0.46 °C/ deceniu). De remarcat este faptul că la stația București Băneasa a fost identificată o tendință de scădere de -0.6 °C/ 50 ani (-0,12 °C/ deceniu), semnificativă statistic la nivelul de 5%. Astfel și în cazul temperaturii minime a fost identificată o încălzire semnificativă la nivelul întregii țări, acest semnal încadrându-se în contextul european, pentru perioada 1979-2013 (figura 168).

Pentru iarna (Figura 169), deși a fost identificat un semnal de încălzire în toată țara, care a depășit 2 °C în anumite zone, tendințe semnificative sunt înregistrate pentru un număr restrâns de stații. Astfel, la Bacău, Botoșani, Iași, Cluj-Napoca și Galați tendința identificată a atins valori cuprinse între 1.8 și 2.7 °C (0.36-0.54 °C/ deceniu). În zonele în care tendința nu este semnificativă statistic, regimul termic se încadrează în variabilitatea climatică naturală. Și în acest caz, rezultatele la nivel național se încadrează în contextul european (figura 170), ținând cont de faptul că la marea majoritate a stațiilor meteorologice tendințele identificate nu sunt semnificative din punct de vedere statistic.

(Sursa: ECA&D)

(Sursa: ECA&D)

Pentru toamnă (figura 171), în cazul temperaturii minime nu se remarcă aceeași tendința de răcire detectată ca și în cazul temperaturilor medii și maxime, astfel că la stațiile Arad, Botoșani, Miercurea Ciuc și Sibiu, tendința de scădere este cuprinsă între -0.1 și 1 °C/ 50 ani (-0.02 și -0.2 °C/ deceniu). Exceptând această tendință de scădere, la celelalte stații se remarcă o tendință pozitivă, aceasta devenind semnificativă din punct de vedere statistic doar la Cluj-Napoca (0.9 °C/ 50 ani), Râmnicu Vâlcea (0.8 °C/ 50 ani) și București Băneasa (0.6 °C/ 50 ani). Pentru acestea, în urma aplicării testului Pettitt, ca punct de schimbare a fost identificat anul 1998.

În cazul primăverii (Figura 172), tendința este pozitivă în toată țara, în afara valorilor identificate la stațiile Arad și Miercurea Ciuc, unde s-a identificat o tendință de răcire, nesemnificativă însă statistic. La marea majoritate a stațiilor situate în regiunile extracarpatice se remarcă tendințe semnificative de creștere, punctul de schimbare pentru aceste stații fiind identificat în anul 1998.

5.2 Precipitațiile atmosferice

Conform Administrației Naționale de Meteorologie (2013), pentru perioada de timp 1961-2010 (figura 173), s-a evidențiat o tendință generală de scădere a cantității anuale de precipitații la nivel național, mai ales în regiunile din sudul, sud-estul și estul României. Totodată, trebuie menționat faptul că regimul precipitațiilor prezintă o mare variabilitate și discontinuitate în timp și spațiu. Așa cum se precizează și în cel de-al patrulea raport al IPCC din 2007, componenta pronunțat interdecenială a regimului precipitațiilor face foarte dificilă analizarea semnalului climatic pe termen lung a acestui parametru.

(Sursa: ANM, 2013)

Valorile cantităților de precipitații pot varia foarte mult de la un an la altul datorită regimului diferit al circulației atmosferice. La nivel lunar, în luna iunie se înregistrează cele mai semnificative cantități de precipitații, îndeosebi sub formă de averse (Clima României, 2008). Astfel, în perioadele cu activitate ciclonică intensă, cantitățile medii anuale de precipitații ating de regulă valori ridicate, comparativ cu perioadele în care predomină un regim anticiclonic. Totuși, în lunile de toamnă, deși activitatea ciclonică se intensifică comparativ cu vara, scăderea valorilor temperaturii aerului determină diminuarea cantităților de precipitații.

Regimul precipitațiilor la nivel național este puternic influențat și de lanțul munților Carpați care acționează ca o barieră orografică în calea maselor de aer. Astfel, masele de aer sunt fie deviate de la direcția lor inițială, fie prezintă o viteză redusă sau crescută de deplasare în urma traversării lanțului montan. Factorii care determină distribuția regimului precipitațiilor pe teritoriul țării noastre, face ca analizarea regimului acestora să fie extrem de complexă.

În anotimpul de vară, rezultatele statisticii Mann-Kendall (Figura 174), evidențiază stațiile în care tendința este semnificativă din punct de vedere statistic la nivelul de 5%.

Deși s-au identificat tendințe de creștere pe areale extinse, acestea nu sunt semnificative din punct de vedere statistic, exceptând stația Bacău cu o tendință de creștere de 28.3 mm/ 50 ani.Tendințe de scădere au fost detectate pentru cinci stații (Iași, Vârfu Omu, Caransebeș, Roșiori de Vede și Sulina), doar pentru stația Vârfu Omu fiind identificată o tendință de scădere semnificativă din punct de vedere statistic,de -42.8 mm/ 50 ani.

Variabilitatea identificată se încadrează în contextul european (Figura 175), unde se poate observa că pentru un număr ridicat de stații tendințele identificate nu sunt semnificative din punct de vedere statistic. Tendințe semnificative de creștere au fost identificate îndeosebi în vestul continentului, comparativ cu estul Europei, unde au fost identificate tendințe semnificative de scădere pe areale mai restrânse.

Pentru anotimpul iarna (Figura176), s-au identificat tendințe de scădere a cantităților de precipitații în majoritatea regiunilor țării, semnificative din punct de vedere statistic doar la stațiile Vârfu Omu și Sulina. În acest anotimp, ca urmare a temperaturilor scăzute, ce generează un conținut scăzut în vapori de apă al maselor de aer, se însumează cele mai mici cantități de precipitații, exceptând perioadele când țara noastră se află sub influența ciclonilor mediteraneeni. Tendințe liniare pozitive, dar care nu sunt semnificative statistic sunt semnalate la stațiile Bacău (1.6 mm/50 ani) Cluj-Napoca (0.4 mm/50 ani și Călărași (5.8 mm/50 ani).

(Sursa: ECA&D)

Și în acest caz, rezultatele obținute sunt în concordanță cu cele de la nivel european (figura 177), pentru perioada 1951-2013. Ca și în cazul verii, în vestul Europei se remarcă o tendință semnificativă de creștere, comparativ cu sudul Europei când se remarcă tendințe de scădere semnificative statistic.

(Sursa: ECA&D)

În anotimpul de toamnă (Figura 178), se remarcă tendințe de creștere pe arii extinse, semnificative statistic doar la trei stații, astfel: la Ocna Șugatag tendința de creștere este de 26.1 mm/ 50 ani, la Cluj-Napoca 19.8 mm/ 50 ani și la Călărași 31.5 mm/ 50 ani. Pe de altă parte, doar la stațiile Vârfu Omu și Sulina sunt identificate tendințe liniare de scădere, nesemnificative însă statistic. La nivel European (Figura 179), se poate observa că la marea majoritate a stațiilor analizate tendința liniară nu este semnificativă din punct de vedere statistic. În Europa sudică, pe areale restrânse, se remarcă o tendință de creștere semnificativă statistic la nivelul de 5%.

În cazul primăverii, în urma analizei tendinței liniare prezentată în figura 180, s-au identificat tendințe de scădere a cantității de precipitații în regiunile extracarpatice (exceptând stația Vârfu Omu), acestea fiind însă semnificative statistic la un număr restrâns de stații. Tendințe de scădere semnificative se remarcă la Drobeta Turnu-Severin (-22.8 mm/ 50 ani), Vârfu Omu (-60.44 mm/ 50 ani) și Sulina (-9.2 mm/50 ani). Încadrând aceste rezultate la scară europeană (Figura 181), ca și în cazul toamnei, se observă că la marea majoritate a stațiilor prezentate tendința liniară identificată nu este semnificativă statistic, ceea ce explică variabilitatea mai pronunțată a regimului precipitațiilor în aceste două anotimpuri, ca urmare a intensificării activităților ciclonice ce traversează Europa Centrală (Clima României, 2008).

(Sursa: ECA&D)

(Sursa: ECA&D)

Capitolul 6. Evoluția temperaturii si precipitațiilor pe teritoriul României în condițiile variabilității climatice Euro-Atlantice. Studii de caz

Conform ultimului raport emis de către Grupul Interguvernamental privind Schimbările Climatice (IPCC, 2007), la nivel global, începând cu anul 1950, numărul valurilor de căldură a crescut considerabil, fenomen cuantificabil îndeosebi prin creșterea numărului de nopți tropicale. La nivel global, conform WMO (2011), temperatura medie globală a crescut cu până la 0,46 °C, comparativ cu perioada de referință 1961-1990. Mai mult de atât, în același raport se explică faptul că de la o decadă la alta, fenomenul de încălzire s-a amplificat, fapt ce a dus la apariția fenomenelor extreme tot mai intense. Această amplificare a dus la consecințe dezastruoase, cum ar fi creșterea nivelului mării sau topirea ghețarilor. În acest context, se pune problema în ce măsură încălzirea accentuată a sistemului climatic, evidențiată de datele de observație, va extinde magnitudinea evenimentelor extreme. În termeni generali, valurile de căldură, determinate de advecția aerului tropical, reprezintă rezultatul variațiilor neperiodice ale climatului și pot apărea la diferite scări temporale și spațiale. Însă, în cazul unei perturbări accentuate a climatului, determinate de o încălzire suplimentară, este foarte probabil ca fenomenele extreme să crească în intensitate.

La nivelul emisferei nordice, continentul European este afectat de schimbările climatice, fenomen observat îndeosebi prin amplificarea fenomenelor extreme, ca seceta și inundațiile. Un astfel de exemplu îl reprezintă valul de căldură înregistrat în Franța, Spania și Portugaliala sfârșitul lunii iulie 2005, înregistrându-se temperaturi cu aproximativ 10-15° C peste normal. Totodată, zone vaste din aceste țări s-au confruntat cu condiții de secetă severă, fenomen ce nu mai fusese înregistrat în zonă încă din anul 1940, atunci când au început înregistrările observaționale. Din punct de vedere meteorologic, un interval secetos este cel pentru care există un deficit important în regimul precipitațiilor. Seceta meteorologică se instalează după 10 zile consecutive fără precipitații (în anotimpul cald). Persistența secetei meteorologice se apreciază în funcție de numărul de zile fără precipitații și de numărul de zile cu precipitații sub media multianuală a perioadei pentru care se face analiza. Pe de altă parte, intensificarea fenomenului La Niña în anul 2001 a condus la înregistrarea unor temperaturi negative extreme ce au ajuns până la -60°C în Mongolia și Federația Rusă. În anul 2003, India, Pakistan și Bangladesh s-au confruntat cu valuri de căldură fără precedent. Și pe continentul European vara anului 2003 a fost una dintre cele mai fierbinți începând din 1940 (WMO, 2011), fapt datorat unui centru de presiune ridicată poziționat deasupra acestei arii. După apariția acelui val de căldură, numai în Italia s-a raportat decesul a peste 20.000 de oameni (Ionac și alții, 2012). În anul 2005, sezonul uraganelor din Atlantic a fost clasificat ca fiind unul extrem de activ, fapt ce a determinat pierderi materiale uriașe în America Centrală cât și în America de Nord. În luna ianuarie a anului 2008, China s-a confruntat cu una dintre cele mai severe ierni, în timp ce în același an, în Peninsula Scandinavă, a fost una dintre cele mai blânde ierni înregistrate vreodată, cu anomalii termice ce au depășit chiar și 7 °C.

Mai mult de atât, în cea mai mare parte a Europei, iarna anului 2007 s-a clasat printre cele mai calduroase înregistrate vreodată, atunci când temperatura medie înregistrată a fost cu aproximativ 4ºC peste normal. Un alt exemplu al manifestării fenomenelor meteorologice extreme este reprezentat de precipitațiile excedentare înregistrate în luna mai a anului 2010, provocând inundații deosebit de grave în Polonia și în țările învecinate. S-a estimat faptul că acest fenomen a fost cel mai grav înregistrat în ultimii 160 de ani în aceste zone.

În România, inundațiile înregistrate în primăvara și vara anului 2005, au dus la pierderi materiale însemnate, când datorită precipitațiilor excedentare înregistrate, mii de case au fost avariate. Un alt exemplu concludent este reprezentat de iarna deosebit de caldă din anul 2006/2007, sau de valurile de căldură din vara anului 2000 și vara anului 2011. Un alt exemplu este reprezentat de vara anului 2007, care s-a evidențiat ca fiind una extrem de severă din punct de vedere termic. Și vara anului 2012 s-a evidențiat ca fiind una extrem de călduroasă, în luna iulie consemnându-se o abatere de 4.5 °C, față de perioada de referință 1961-1990. Conform ANM (2013), numai în decursul deceniului 2001-2010 se constată creșteri semnificative ale temperaturii aerului îndeosebi în anotimpurile de vară și iarnă. România s-a confruntat de-a lungul timpului și cu inundații severe, spre exemplu viitura istorică din perioada aprilie – mai 2006 pe fluviul Dunărea a produs mari pagube materiale și ruperi repetate ale digurilor. Ținând cont de aceste aspecte și pentru a preveni populația cu privire la efectele extreme ale vremii, începând cu luna august a anului 2006, în România s-au introdus avertizările meteorologice însoțite de culori, de la verde, atunci când nu sunt prognozate fenomene meteorologice periculoase, până la roșu atunci când sunt prognozate fenomene meteorologice de intensitate foarte mare. Mai mult de atât, din iunie 2008 România a devenit membră a programului european de avertizări METEOALARM (Timu, 2011).

În cele ce urmează, vor fi analizați doi ani extremi din punct de vedere termic și pluviometric,anul 2007 pe de o parte, care a fost caracterizat de o iarnă și o vară extrem de călduroase și anul 2010 pe de altă parte, în decursul căruia precipitațiile au fost excedentare în aproape toate lunile. Au fost analizate diferite perioade ale lunilor de vară și de iarnă, pentru care analiza EOF cât și analiza tendințelor termice și pluviometrice au fost cele mai semnificative din punct de vedere statistic. Pentru aceasta, s-au utilizat hărți sinoptice disponibile din arhiva Centrului Meteorologic Wetterzentrale din Germania, cât și hărți din arhiva Administrației Naționale de Meteorologie și Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor.

Totodată, pe baza datelor mediate pentru anotimpul de vară ale temperaturii maxime și a celor mediate pentru anotimpul de iarnă ale temperaturii minime la cele 22 de stații meteorologice analizate, s-au aplicat metode statistice suplimentare, cu scopul de a detecta dacă tendința de încălzire evidențiată în urma aplicării analizei EOF este reală pentru aceste două anotimpuri.

6.1 Analiza situației sinoptice care a generat apariția valului de căldură din perioada 15-24 iulie 2007

Conform datelor furnizate de Administrația Națională de Meteorologie, vara anului 2007 a fost, la nivel național, cea mai caldă din primul deceniu al secolului actual, depășind verile anilor 1946 și 2000, mai ales prin persistența zilelor caniculare. Acest lucru a fost consemnat în special prin numeroasele depășiri ale temperaturii maxime absolute zilnice. Conform ANM, în acel an, valorile termice s-au situat peste mediile multianuale incă din cursul lunii mai, iar până la jumatatea lunii septembrie mai multe valuri de căldură au afectat România. Apogeul valului de căldură din luna iulie 2007 a fost atins in ziua de 24, cand masa de aer de origine tropicală s-a extins mult spre nord-estul continentului, mercurul termometrelor depășind pragul de 40°C în toate zonele de câmpie din țara noastră. Pe parcursul verii 2007, intervalele caniculare au fost întrerupte de scurte episoade de instabilitate atmosferică accentuată, în care aversele au avut adesea caracter torențial. Toate aceste manifestări s-au datorat instabilității tipice a masei de aer tropical cu conținut bogat de umezeală dar și prezenței unor sisteme frontale cu evoluție rapidă, a căror activitate a fost sustinută de patrunderi mai reci în straturile superioare ale troposferei.

Din punct de vedere sinoptic, perioada 15-24 iulie a anului 2007 s-a caracterizat prin advecția de aer cald, de origine tropicală dinspre sudul continentului, care a afectat în special Europa de sud-est, inclusiv România. Pentru a stabili condițiile meteorologice ale producerii valului de căldură din iulie 2007, s-au analizat condițiile sinoptice ce au dus la apariția temperaturilor extreme înregistrate.

La nivel general, luna iulie a anului 2007 s-a caracterizat prin invazii de aer rece, de proveniență nord-vestică și invazii de aer cald, tropical, provenit din nordul Africii. Spre exemplu, în Figura 182 se prezintă harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa, în data de 12.07.2007, ora 06 UTC. Se poate observa faptul că Depresiunea Islandeză, extinsă până spre vestul țării noastre era blocată de o structură anticiclonică extinsă. Apariția și intensificarea valului de căldură din luna iulie a anului 2007 la nivel național s-a datorat intensificării acestei dorsale barice de altitudine dinspre nordul continentului african.

(Sursa:www.wetter3.de)

Figura 182. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 12.07.2007, 06 UTC

La nivel european, procesul de încălzire accentuată a început în data de 15.07.2007 (Figura 183), atunci când în câmpul temperaturii la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa s-au înregistrat temperaturi cuprinse între 20-24 °C. La nivelul solului se poate observa influența mai multor centri barici deasupra Europei (Figura 184). Pe de o parte, se pot observa doi centri de presiune scăzută, unul situat deasupra oceanului Atlantic, iar celălalt deasupra Peninsulei Scandinave, ce înregistrează o presiune centrală de 1005 hPa. Pe de altă parte, Anticiclonul Azoric, unit cu cel Nord-African, influențează cea mai mare parte a Europei, cu precădere partea sudică a continentului, inclusiv România. Această situație sinoptică este similară cu faza pozitivă a Oscilației Nord Atlantice, care, în timpul verii aduce în general temperaturi mai ridicate decât valorile normale, în timp ce precipitațiile sunt deficitare. Din analiza sinoptică, se poate observa faptul că Ciclonul Islandez prezintă un talveg extins până în nordul Africii, fapt ce determină o puternică advecție a aerului cald din nordul Africii până în țara noastră. Temperatura aerului începe să crească de la o zi la alta, o încălzire mai accentuată fiind înregistrată în zilele de 22, 23 și 24 iulie. Astfel, în figura 185 se prezintă situația sinoptică în data de 24 iulie, 18 UTC.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 183. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 15.07.2007 ora 00 UTC , la momentul inițial al valului de căldură

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 184. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 15.07.2007, 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 185. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 24.07.2007, 18 UTC

Se poate observa persistența structurii anticiclonice extinse deasupra sud-estului continentului european, unde se înregistrează o înălțime mare a geopotențialului la nivelul de 500 hPa. Această încălzire a cuprins aproape în totalitate și teritoriul țării noastre. Câmpul topografiei relative 500/1000 arată pătrunderea aerului cald în troposfera joasă (Figura 185).

Câmpul temperaturii la nivelul de 850 hPa, ora 00 UTC (Figura 186), relevă localizarea izotermei de 24 °C în sudul țării noastre. De la o ora la alta, invazia aerului cald de origine africană continuă, astfel că la ora 18 UTC (Figura 187), deasupra țării noastre era situată izoterma de 30 °C, fapt ce a condus la apariția temperaturilor extreme înregistrate, situație nemaîntâlnită până acum la nivel național. Astfel, la nivel național, în data de 24 iulie, a fost atins apogeul valului de căldură, atunci când au fost înregistrate cele mai mari temperaturi ale aerului.Conform informațiilor furnizate de către Administrația Națională de Meteorologie, mercurul termometrelor a depășit pragul de 40°C în toate zonele de câmpie din tara noastră.

Astfel, maximele inregistrate la stațiile meteorologice au reprezentat valori termice mai ridicate decat recordul absolut al lunii iulie (care era de 43.5 grade, inregistrate la Giurgiu în ziua de 5 iulie 2000). Administrația Națională de Meteorologie a instituit în data de 24 iulie cod roșu de caniculă pentru București și 5 județe (Dolj, Olt, Teleorman, Giurgiu și Ilfov), în care temperatura aerului a depășit 41 °C (Figura 188), în celelalte zone ale țării fiind instituit cod portocaliu și galben.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 186. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 24.07.2007, ora 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 187. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 24.07.2007, ora18 UTC

Trebuie menționat faptul că la nivel național, codul roșu se instituie ca urmare a deciziei Guvernului, la recomandarea Administrației Naționale de Meteorologie (Ordinului nr. 823, din 15 august 2006, al Ministerului Mediului). Astfel, codul roșu de caniculă se instituie numai în cazul în care temperaturile depășesc 43 de grade la umbră. Aceasta constituie prima și până în acest moment, singura avertizare de cod roșu emisă la noi în țară.

(Sursa: Administrația Națională de Meteorologie)

Figura 188. Codul roșu instituit de Administrația Națională de Meteorologie în data de 24 iulie 2007

În Figura 189 se prezintă valorile temperaturii maxime înregistrate la nivel național în perioada 15-25 iulie 2007, de unde se poate obseva faptul că sudul și sud-estul țării au atins valori de peste 40 °C. Mai mult de atât, indicele temperatură umezeală (ITU) a atins și depăsit frecvent pragul critic de 80 de unități în data de 24 iulie, atunci când s-a înregistrat maximul valului de căldură ce a afectat teritoriul țării noastre (Figura 190).

(Sursa: Administrația Națională de Meteorologie)

Figura 189.Valorile temperaturii maxime înregistrate în intervalul 15-25 iulie 2007 la nivel național

(Sursa: Administrația Națională de Meteorologie)

Figura 190. Valorile ITU în data de 24 iulie 2007, la ora 17 00, atunci când valul de căldură a atins faza sa maximă

6.2 Analiza situației sinoptice care a determinat vremea deosebit de caldă din iarna anului 2007

Conform raportului elaborat de NOAA (2007), temperatura medie la nivel global în luna ianuarie a anului 2007 a înregistrat abateri de la valorile normale de până la 0.85°C. Temperaturile înregistrate în luna ianuarie s-au situat peste valorile normale în Europa, Asia, vestul Africii, părți din America de Sud și nordul Statelor Unite. Pe de altă parte, temperaturi mai scăzute decât normal s-au înregistrat în estul Rusiei, Alaska și sudul Statelor Unite. Aceste anomalii termice pronunțate au fost datorate unei puternice faze pozitive a fenomenului El Niño, fenomen ce a determinat creșterea temperaturii apei mării la suprafață între 0.5 și 1°C, coroborată cu intensificarea fazei pozitive a Oscilației Nord Atlantice.

În România, în timpul iernii, influențele climatice de natură continentală generate în cea mai mare măsură de Anticiclonul Est-European, determină un regim termic scăzut provocând geruri puternice. Atunci când țara noastră se află sub influența ciclonilor mediteraneeni, se înregistrează viscole și depuneri masive de zăpadă (Bogdan și alții, 2007). Însă, iarna 2006/ 2007 a ieșit din tiparul general prin absența aproape în totalitate a stratului de zăpadă în majoritatea regiunilor țării și printr-un regim termic ce a înregistrat valori mult peste limitele normale. În cele ce urmează, se prezintă evoluția situației sinoptice care a determinat vremea neobișnuit de caldă din România, pe toată durata lunii ianuarie.

În cea mai mare parte a lunii ianuarie 2007, continentul european a fost dominat de un vast câmp de presiune ridicată, pe baza extinderii dorsalei anticiclonului Azoric peste bazinul mediteranean și nordul continentului african (Figura 191). Această structură barică extinsă a determinat un câmp de geopotențial ridicat în special în sudul Europei, comparativ cu regiunile nordice în care s-a înregistrat un câmp de geopotențial scăzut. Și în câmpul temperaturii aerului în altitudine, se remarcă o tendință de încălzire, în data de 19 ianuarie, la nivelul țării noastre temperatura variind între 5 și 10 °C, ceea ce a determinat la nivelul țării noastre, o vreme deosebit de caldă pentru această perioadă (Figura 192).

Figura 191. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 19.01.2007, 12 UTC (Sursa: www.wetter3.de)

Excepție face doar intervalul 3-5 ianuarie (Figura 193), când se poate observa o scădere în intensitate a acestui câmp anticiclonic, fapt ce a determinat adâncirea unui talveg al depresiunii Islandeze peste regiunile central-estice ale continentului, până în bazinul mării Negre. Începând cu 20 ianuarie, se remarcă o circulație zonală la nivelul continentului european (Figura 194), ceea ce determină o slăbire a câmpului anticiclonic, excepție făcând extremitățile sud-vestice și sud-estice unde presiunea rămâne ridicată. Situația se schimbă începând cu 28 ianuarie, ora 00 UTC atunci când se remarcă o alungire a dorsalei anticiclonului Azoric spre nordul continentului, ceea ce determină adâncirea talvegului depresiunii Islandeze spre nord-estul Europei (Figura 195).

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 192. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 19.01.2007 ora 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 193. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 03.01.2007, 12 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 194. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 20.01.2007, 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 195. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 28.01.2007, 00 UTC

Această structură determină un câmp de geopotențial scăzut în această zonă inclusiv în România (Figura 195). Analizând câmpul termic în altitudine din data de 28 ianuarie (Figura 196), se remarcă faptul că izoterma de -10 °C este localizată deasupra României, ceea ce a determinat un proces de răcire a vremii la nivel național. Însă, urmărind harta din Figura 197, se remarcă faptul că la nivel național, abaterea temperaturii medii a aerului, comparativ cu perioada de referință (1961-1990), depășește în marea majoritatea a regiunilor țării chiar și 8 °C, tendința de încălzire menținându-se și în timpul verii, așa cum s-a prezentat în secțiunea precedentă.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 196. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 28.01.2007 ora 00 UTC

(Sursa: ANM)

Figura 197. Abaterea temperaturii medii a aerului în luna ianuarie 2007 față de perioada de referință 1961-1990

6.3 Analiza situației sinoptice care a determinat vremea atipică din România pe parcursul anului 2010

La nivel național, anul 2010 a fost catalogat ca fiind unul al extremelor termice și pluviometrice datorită fenomenelor meteorologice înregistrate pe parcursul acestuia. Astfel, așa cum se poate observa în Figura 197, exceptând lunile ianuarie, septembrie, octombrie și decembrie, regimul termic pe parcursul anului 2010 a înregistrat abateri pozitive comparativ cu perioada de referință 1961-1990. Astfel, toamna anului 2010 a fost mult mai caldă decât în mod obișnuit, abateri pozitive semnalându-se mai ales în luna noiembrie. Pe de altă parte, cantitatea de precipitații (Figura 198) în anul 2010 a depășit perioada de referință, precipitații excedentare fiind înregistrate în lunile ianuarie-martie, mai-iulie și septembrie-decembrie.

(Sursa ANM, 2010)

Figura 197. Temperaturile medii lunare (°C) înregistrate la nivel național în anul 2010, comparativ cu perioada de referință 1961-1990

Conform raportului anual elaborat de către Administrația Națională de Meteorologie în anul 2010, regimul pluviometric înregistrat în acel an a fost cel mai consistent la nivelul țării. S-au înregistrat inundații în zone extinse ale țării astfel că pe parcursul lunilor februarie și martie s-au emis mai multe avertizări de cod galben și chiar portocaliu de inundații pentru mai multe județe din sudul țării. Aceste aspecte au fost determinate în primul rând de precipitațiile intense înregistrate în lunile aprilie și mai, în toată zona aferentă bazinului Dunării și de stratul de zăpadă consistent depus în iarna anului 2009/2010 în cea mai mare parte a Europei centrale și de est. Și în lunile iunie și iulie s-au înregistrat cantități însemnate de precipitații ce au determinat inundații severe mai ales pe râurile Siret și Prut. Inundațiile au afectat un număr foarte mare de localități, producând însemnate pagube materiale și chiar pierderi de vieți omenești. Și spre finalul anului, în luna decembrie, s-au înregistrat precipitații excedentare, pe arii extinse înregistrându-se din nou debite crescute ale Dunării. Acest fenomen, cumulat cu topirea zăpezii datorate încălzirii vremii din două intervale ale acestei luni, a determinat un nou val de inundații la nivel național, în special în nordul țării.

(Sursa ANM, 2010)

Figura 198. Cantitățile lunare de precipitații (mm) înregistrate la nivel național în anul 2010, comparativ cu perioada de referință 1961-1990

Din punct de vedere sinoptic, fenomenele extreme înregistrate în decursul anului 2010 s-au datorat prezenței unei configurații de blocaj atmosferic extinse în întreaga Europă. Această structură a determinat, pe de o parte, o vreme deosebit de rece în cea mai mare parte a ienii 2009/2010, inundații pe arii extinse, cât și o vreme anormal de caldă pe tot parcursul verii în Rusia, ce a determinat incendii de vegetație și secetă prelungită (Andrei și alții, 2011).

În România, iarna anului 2010 a fost caracterizată de apariția succesivă a fenomenelor de viscol. Viscolele cele mai puternice în România se formează atunci când o centură de înaltă presiune formată de regulă prin unirea anticiclonului Est-European cu Anticiclonul Azoric, este prezentă peste Europa Centrală și de Est, coroborată cu o activitate ciclonică intensă în Marea Mediterană (Georgescu, 2010). Astfel de fenomene se întâmplă și atunci când o zonă anticiclonică acționează individual și se extinde până spre teritoriul țării noastre, unindu-se cu zone depresionare existente în Marea Mediterană sau Marea Neagră. Totodată, în generarea unor astfel de fenomene și lanțul munților Carpați joacă un rol esențial prin devierea aerului rece transportat dinspre Câmpia Rusă. Deloc de neglijat este și rolul Mării Negre în menținerea unui astfel de proces, prin rolul său de a favoriza transportul acestor mase de aer rece înspre Câmpia Română. Astfel de fenomene au generat și fenomenele de viscol din iarna 2009/2010 din România determinând o vreme severă la nivel național.

Situația de blocaj la nivelul continentului este prezentă încă din luna decembrie 2009 (Figura 199), atunci când se evidențiază prezența unei dorsale extinse deasupra părții estice a Oceanului Atlantic. Se poate observa totodată și un talveg extins deasupra nordului și centrului Europei. Advecția de aer rece în bazinul mării Mediterane determină o activitate ciclonică intensă în zonă care afectează mai ales sudul și sud-estul continentului, inclusiv țara noastră. Datorită unei astfel de configurații, la nivel național, s-au produs episoade severe de viscol în lunile decembrie (15-17 decembrie), ianuarie (16-18 ianuarie) și februarie (6-14 februarie), în cele ce urmează fiind analizat cel mai sever dintre acestea, înregistrat în luna februarie.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 199. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 12.12.2009, 18 UTC

Fenomenul de viscol înregistrat în perioada 6-14 februarie a afectat în special partea sudică a României și a fost determinat de un ciclon de origine mediteraneană, intensificat pe fondul unei situații tipice de blocaj atmosferic. În Figura 200 se poate observa cuplajul unui puternic Anticiclon Est-European cu o zonă de presiune coborâtă extinsă peste bazinul Mării Mediterane. Pe fondul amplificării dorsalei Anticiclonului Azoric s-a intensificat advecția rece în zona bazinului Mării Mediterane ce a dus la formarea ciclonului din Golful Genova. Pe fondul intensificării circulației aerului, această configurație a afectat zonele vestice, centrale și sudice ale României, determinând cantități însemnate de precipitații sub formă de ninsoare și intensificări ale vântului. Analizând câmpul termic în altitudine (Figura 201), se poate observa că la data de 7 februarie 2010, deasupra României se regăsesc izobarele de -8 și -10 °C ceea ce determină un regim termic scăzut la sol.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 200. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 06.02.2010, 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 201. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 07.02.2010 ora 00 UTC

Pe fondul intensificării acestor fenomene, Administrația Națională de Meteorologie a instituit în data de 6 februarie 2010 o avertizare cod galben și portocaliu de viscol și ninsori, valabilă până în data de 8 februarie (Figura 202). In intervalul menționat, vremea s-a înrăutățit treptat în Banat, Oltenia, Muntenia cât și în sudul Moldovei, viteza vântului atingând viteze de până la 75-80 km/h.

(Sursa: Administrația Națională de Meteorologie)

Figura 202. Avertizarea meteorologică de cod galben și portocaliu emisă de Administrația Națională de Meteorologie în data de 06februarie 2010

În intervalul următor, vremea a menținut același registru astfel că la nivelul României, presiunea la nivelul mării a continuat să scadă, gradienții barici și termici menținându-se destul de ridicați. Se poate observa din Figura 203 o retragere a dorsalei centrate anterior în nord-estul României, ceea ce a permis avansarea depresiunii mediteraneene înspre zona Mării Negre. În aceste condiții, vremea s-a menținut severă, pe fondul aportului de umezeală dinspre Marea Neagră care a influențat zonele din sudul și sud-estul țării. S-au înregistrat din nou ninsori abundente și intensificări ale vântului, vremea căpătând un aspect sever. În perioada următoare, deși presiunea s-a menținut scăzut, vremea a intrat într-un proces de ameliorare.

Acest episod de viscol, cu o durată de până la 54 de ore, a determinat intensificări puternice ale vântului și cantități însemnate de precipitații sub formă de ninsoare îndeosebi în sudul țării (Andrei și alții, 2010).

Anul 2010 a continuat să fie unul atipic din punct de vedere termic și pluviometric, astfel că și lunile de vară au fost marcate de prezența blocajului atmosferic datorat încetinirii curenților jet ce au determinat ca fluxurile de aer din straturile superioare ale atmosferei să se modifice.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 203. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 09.02.2010, 00 UTC

La nivel național, luna iunie a debutat cu o vreme normală din punct de vedere termic, exceptând perioada 12-15 iunie (Figura 204), atunci când pe fondul extinderii dorsalei anticiclonului Nord-African, ce a determinat o creștere pronunțată a geopotențialului la nivelul de 500 hPa, în țara noastră au fost emise atenționări de cod galben de caniculă (Timu, 2010).

Situația începe să se schimbe odată cu adâncirea, în centrul Europei, a unui talveg dinspre nord-estul continentului (Figura 205), ce determină o pătrundere de aer rece în această zonă a Mării Mediterane. Această pătrundere determină o intensificare ciclonică în bazinul mediteranean, observându-se la nivelul solului conturarea unui talveg depresionar tot mai adânc cu o presiune centrală ce a ajuns până la 1005 hPa (Figura 206).

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 204. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 12.06.2010, 12 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 205. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 20.06.2010, 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 206. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 21.06.2010, 00 UTC

Structura observată s-a produs pe fondul unei continue advecții de aer cald dinspre Orientul Mijlociu către Rusia, ceea ce a determinat formarea unui blocaj atmosferic în estul continentului. În același timp, atât vestul cât și estul continentului se aflau sub influența unui câmp de presiune ridicată datorată prezenței Anticiclonului Azoric și a celui Est European. Începând cu 21 iunie, din figura 206 se poate observa deplasarea transbalcanică a depresiunii formate în bazinul Mediteranei, datorată extinderii dorsalei Anticiclonului Azoric ce determină la nivel național ploi cu caracter torențial și fenomene orajoase atât în vestul țării cât și în Moldova și Carpații Orientali (Huștiu, 2010).

Pe fondul acestei structuri, în data de 25 iunie, ora 00 UTC (Figura 207), se poate observa de-o parte și de alta a bazinului Mării Negre, un blocaj termic, format pe baza unei presiuni scăzute la nivelul solului (Figura 208), ce conduce la staționarea și reactivarea structurii ciclonice ajunse în zonă. Această situație este una tipică în care, un ciclon mediteranean ajuns deasupra Mării Negre este alimentat periodic cu aer rece dinspre Europa Centrală determinând ulterior o mișcare retrogradă a acestuia (Ion-Bordei, 1983). Evoluția retrogradă a determinat apariția unui nou val de precipitații abundente în Moldova și Carpații Orientali, Administrația Națională de Meteorologie emițând avertizări de cod galben și portocaliu pentru intervalul 25-27 iunie, în mai multe zone ale țării (Figura 209).

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 207. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 25.06.2010 ora 00 UTC

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 208. Harta topografiei barice relative (H500-H1000), izobarele la sol și înălțimea geopotențialului la nivelul de 500 hPa,în data de 25.06.2010, 00 UTC

(Sursa: Administrația Națională de Meteorologie)

Figura 209. Avertizarea meteorologică de cod galben și portocaliu emisă de Administrația Națională de Meteorologie în data de 25 iunie 2010

Datorită cantităților însemnate de precipitații înregistrate, în data de 28 iunie Institutul Național de Hidrologie și Gospodărire al Apelor (INHGA) a emis avertizări de cod roșu de inundații pe râurile Prut și Siret, cât și pe alte bazine hidrografice din estul Transilvaniei (Figura 210). În bazinele Siretului, Prutului și Jijiei s-au înregistrat depășiri repetate ale cotelor de pericol la inundații.

Figura 210. Atenționările de cod roșu emise de INHGA în data de 28 iunie 2010

În perioada următoare, ploile au continuat chiar și în prima decadă a lunii iulie însă nu au fost la fel de însemnate cantitativ. În această lună au fost chiar scurte perioade de caniculă, întrerupte de noi episoade de instabilitate. De remarcat în această lună este faptul că, în Rusia, s-au înregistrat temperaturi record ce au depășit 38 °C la Moscova în data de 29 iulie 2010, care, conform specialiștilor ruși, reprezintă maxima absolută înregistrată în ultimii 130 de ani la nivelul acestei țări (Timu, 2010). Această situație sinoptică ieșită din comun înregistrată în extremitatea estică a continetului s-a datorat extinderii unei dorsale de aer cald dinspre Orientul Mijlociu către Rusia și unirea acesteia cu anticiclonul nord-african (Figura 211).

În zona țării noastre, din analiza câmpului temperaturii de la 850 hPa, se poate observa extinderea unui talveg ce poate explica desele episoade de instabilitate atmosferică înregistrate în această lună. Dorsala de aer cald ce a pătruns în estul continentului european influențează sud-estul Europei, inclusiv teritoriul țării noastre în prima jumătate a lunii august (Figura 212). Astfel, în intervalul 1-17 august s-au înregistrat temperaturi ce au depășit 35 °C în special în regiunile extra-carpatice, în zona litorală, temperatura apei mării depășind chiar 30 °C (Timu, 2010).

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 211. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 29.07.2010 ora 00 UTC

Din analizele sinoptice prezentate în cadrul studiului de față, se poate observa faptul că pe întreg parcursul anului 2007, regimul termic s-a remarcat prin valori mai mari decât cele obișnuite, în timp ce anul 2010, s-a evidențiat prin prisma extremelor termice și pluviometrice înregistrate, inclusiv la nivelul României.

(Sursa: www.wetter3.de)

Figura 212. Câmpul termic la nivelul suprafeței izobarice de 850 hPa, în data de 06.08.2010 ora 00 UTC

Astfel de fenomene de vreme atipică se datorează, într-o mare măsură înregistrării fazelor pozitive, respective negative ale Oscilației Nord Atlantice care influențează cea mai mare parte a Europei cât și nordul Statelor Unite. Astfel, apariția temperaturilor mai mari decât valorile normale din anotimpul de iarnă 2006/2007, cât și ninsorile abundente și viscolele puternice înregistrate în iarna 2009/2010, sunt datorate pe de o parte fazei pozitive a Oscilației Nord Atlantice, iar pe de altă parte, fazei negative a acesteia. Spre exemplificare, în Figura 213, se prezintă valorile anuale ale indicelui Oscilației Nord Atlantice (NAOI), pentru perioada de timp 1961-2010, fiind evidențiate valorile indicelui înregistrate în anii 2007 și 2010. Datele au fost preluate din arhiva de date Climate Data Guide, indicele Oscilației Nord Atlantice fiind definit ca în lucrarea lui Hurell (1995). De menționat este faptul că atunci când Oscilația Nord Atlantică se află într-o fază puternic negativă, aerul rece pătrunde dinspre zona arctică deasupra continentului European, determinând fenomene de vreme severă, așa cum s-a întâmplat în anotimpul de iarnă 2009/2010. Din figura de mai jos, se poate observa faptul că, pe întreg parursul anului 2010, indicele Oscilației Nord Atlantice, prezintă o valoare extreme de scăzută, de -5.96. Și din reprezentarea valorilor lunare ale indicelui, pe întreg parcursul anului 2010 (Figura 2014), se poate observa faptul că Oscilația Nord Atlantică s-a aflat în fază negativă, excepție facând doar luna iulie, în care, așa cum s-a prezentat mai sus, s-au înregistrat scurte episoade de vreme caniculară. În anul 2007, Oscilația Nord Atlantică s-a aflat în fază pozitivă, ceea ce a determinat ca la nivel național valorile termice să se situeze peste mediile multianuale încă din anotimpul de primăvară.

Figura 213. Valorile anuale ale indicelui Oscilației Nord Atlantice (NAOI) pentru perioada de timp 1961-2010. Cu săgeată sunt marcate valorile corespunzătoare ale indicelui NAO în anii 2007 și respectiv 2010

Figura 214. Valorile lunale ale indicelui Oscilației Nord Atlantice în anul 2010

6.4 Analize exploratorii. Metoda quantilelor

6.4.1 Analiza exploratorie a valorilor temperaturii maxime în anotimpul de vară

Studiile de caz prezentate în capitolul de față prin analize sinoptice se înscriu în categoria fenomenelor meteorologice extreme, din cauza impactului generat asupra mediului. Așa cum marile organisme de cercetare menționează în studiile complexe pe care le elaborează, la nivelul Globului astfel de fenomene devin din ce în ce mai frecvente și mai intense. Și țara noastră se înscrie în acest context, studiile de caz prezentate anterior fiind un exemplu în acest sens. În acest context, se pune problema dacă la nivel național semnalul de încălzire detectat și în studiul de față, cu precădere în timpul verii, este real sau nu. Pentru a oferi un posibil răspuns, în cele ce urmează se vor folosi și alte metode statistice rezistente la apariția unor valori neobișnuite în setul de date analizat. În datele analizate în studiul de față, pentru perioada de timp 1961-2010, valori neobișnuite pot fi considerate atât valorile temperaturii maxime înregistrate în vara anului 2007, cât și valorile temperaturii minime înregistrate în iarna anului 2010.

Metoda quantilelor a fost aplicată medilor temperaturilor maxime a lunii iulie pentru intervalul de timp 1961-2010, la cele 22 de stații meteorologice considerate în studiul de față. Totodată, pentru a analiza semnalul climatic de încălzire din timpul verii, detectat în urma aplicării analizei EOF, s-a aplicat acceași metodă și pentru mediile temperaturilor maxime din anotimpul de vară pentru două perioade de timp. Prima este reprezentată de perioada 1961-2010, iar cea de-a doua este reprezentată de perioada 1986-2010, perioadă comună din punctul de vedere al punctelor de schimbare detectate în seriile de timp analizate în capitolul 4.

În cele ce urmează se prezintă rezultatele obținute pentru medile temperaturilor maxime ale lunii iulie în perioada de timp 1961-2010 (Figura 215). Temperatura maximă zilnică este reprezentată de medierea valorilor măsurate la cele patru termene de observații zilnice. Se poate observa faptul că în cele mai multe din cazuri (26), valorile medii ale temperaturii maxime se încadrează între valorile de 27-29°C. Totodată, se prezintă și valoarea maximă (Max), valoarea minimă (Min), q0,25 (Q1), q0,75(Q1) și mediana (Med). În Figura 216 se prezintă diagrama tip box-plot care oferă informații utile privind tendința centrală și forma distribuției valorilor de temperatură. Se observă faptul că valorile minime și maxime ale temperaturii maxime în luna iulie, variază între 25.30 °C și 32.68 °C, mediana fiind situată la valoarea de 28.18 °C.

Aceeași analiză a fost efectuată și pentru mediile temperaturilor maxime din timpul verii, pentru aceeași perioadă de timp considerată mai sus (Figura 217). Se observă faptul că în cele mai multe din cazuri, valorile mediei temperaturii maxime se încadrează în intervalul cuprins între 25 și 27 °C, în timp ce cea mai mare valoare nu depășește 29.01 °C. Din reprezentarea sub formă de diagramă tip box-plot (Figura 218), se constată faptul că 75% din date au valori cuprinse între 23.52 °C și 26.90 °C, în timp ce restul de 25% au valori cuprinse între 26.90 °C și 29.01 °C.

Ținând cont de faptul că în urma aplicării analizei EOF, s-au detectat puncte de schimbare semnificative din punct de vedere statistic la nivelul de 5%, îndeosebi începând cu anul 1986, s-a aplicat metoda quantilelor și pentru perioada de timp 1986-2010. Astfel, analizând frecvența de apariție a intervalelor caracteristice pentru această perioadă de timp, s-a observat, faptul că intervalul cu cel mai mare grad de apariție se încadrează, de această dată, între valori mai mari ale temperaturii maxime (26-28 °C), (Figura 219). În urma reprezentării sub forma de diagramă box-plot (Figura 220), se observă faptul că valorile minime și maxime variază, de această dată, între 24.90 °C și respectiv 29.01 °C. Se constată faptul că 75% din date variază între valorile 24.90°C și 27.34 °C. Din această reprezentare se poate vedea mai clar tendința de creștere asociată mediei temperaturii maxime din anotimpul de vară, pentru perioada 1986-2010, tendință identificată și prin aplicarea analizei EOF.

6.4.2 Analiza exploratorie a temperaturii minime în anotimpul de iarnă

Temperatura medie a aerului în luna ianuarie, considerată cea mai rece lună a anotimpului de iarnă, a crescut în decursul deceniului 2001-2010 cu 2.6 °C, comparativ cu deceniul 1961-1970 (ANM, 2013). În luna februarie s-a constatat o abatere mai mică, de 1 °C, între temperaturile medii înregistrate în cele două decenii. Ținând cont de această încălzire detectată, metoda quantilelor a fost aplicată pentru valorile mediate ale temperaturii minime în anotimpul de iarnă pentru perioadele de timp 1961-2010 și 1986-2010.

În Figura 221 se prezintă numărul de cazuri de apariție pentru media temperaturii minime din anotimpul de iarnă pentru perioada 1961-2010, din care se poate observa faptul că în cele mai multe dintre cazuri (22), temperatura minimă se încadrează între valorile de -4 °C și -3 °C și în cele mai puține cazuri aceasta variază între -9 și -7 °C.

Diagrama box-plot (Figura 222) evidențiază faptul că cele mai multe dintre valori variază între -5.54 °C și -3.01 °C, centrul datelor analizate fiind situate la valoarea de -4.08 °C.

În ceea ce privește perioada 1986-2010 se poate observa că valorile temperaturii minime variază între limite mai largi, ceea ce arată o ușoară creștere a mediei temperaturii minime în anotimpul de iarnă (Figura 223). Analizând diagrama box-plot pentru această perioadă (figura 224), seconstată faptul că 75% dintre date variază între valorile -6.27°C și -2.71 °C, comparativ cu perioada 1961-2010, în care acestea variază între -9.28 °C și -3.01. Astfel, tendința pozitivă de creștere a temperaturii minime în anotimpul iarna, detectată în urma aplicării analizei EOF, este evidențiată și prin aplicarea acestei analize, pentru perioada 1986-2010.

Capitolul 7. Proiecții privind evoluția viitoare a regimului temperaturii și precipitațiilor de pe teritoriul României

În ultimele decenii, pe fondul intensificării fenomenelor extreme la nivel global, se discută tot mai des despre fenomenul încălzirii globale și separarea acestui concept de cel al variabilității climatice naturale a sistemului climatic. Variabilitatea climatică se referă la variații în starea medie a parametrilor ce caracterizează regimul climatic, în timp ce schimbările climatice pot fi asociate mai degrabă cu încălzirea pronunțată a climatului, datorată intr-o mare măsură și activităților antropice generate de factorul uman. În altă ordine de idei, dacă peste variabilitatea naturală a sistemului climatic, care se manifestă la diferite scări spațiale și temporale, se suprapune activitatea umană care intensifică această variabilitate, se poate trage concluzia că deviațiile amplificate față de starea normală determină schimbarea climei. Diferitele metode de caracterizare și analizare a climatului au pus în evidență semnalul încălzirii climei, în special în ultimele decenii, în multe locuri de pe Glob. Această încălzire determină în special amplificarea unor fenomene extreme, care se manifestă de regulă într-un timp relativ scurt.

Conform celui de-al patrulea raport de evaluare elaborat de IPCC în 2007, în viitor este foarte probabil ca schimbarea climei să se manifeste îndeosebi prin secete prelungite, inundații severe, scăderea randamentului culturilor agricole, degradarea habitatelor, cât și dispariția unor specii de plante și animale. Aceste estimări au fost făcute pe baza datelor de ieșire furnizate de către un ansamblu de multi-modele climatice la scară globală și regională. Însă marea problemă care se pune în ceea ce privește rezultatele generate de astfel de estimări este legată de faptul că modelele globale de circulație generală ocean-atmosferă au o rezoluție orizontală a componentei atmosferice destul de redusă, ce ajunge până la 400 km. De aceea, metoda dinamică de downscaling reprezentată de modelele climatice regionale, cu o rezoluție mult mai fină (ce ajunge până la 10 km), determină o încredere mult mai mare pentru simularea caracteristicilor sistemului climatic în viitor.

În cadrul raportului IPCC s-a vorbit pentru prima dată despre influența factorului uman asupra climatului care prin activitățile sale, determină schimbarea compoziției atmosferei. Astfel, pe lângă variabilitatea naturală a climei, activitățile antropice amplifică semnalul climatic de încălzire.

În acest context, pentru proiecțiile viitoare, IPCC a elaborat o serie de scenarii de emisie care nu includ inițiative climatice, așa cum este cazul Protocolului de la Kyoto în urma căruia fiecare țară participantă trebuie să aplice și să-și îndeplinească angajamentele privitoare la reducerea emisiilor gazelor cu efect de seră în atmosferă. Scenariile de emisie ale IPCC, descriu o lume viitoare caracterizată fie de o creștere economică rapidă, fie de creșterea masivă a populației, sau de o durabilitate economică, socială și de mediu extinsă, în condițiile cărora regimul temperaturii și precipitațiilor variază diferit.

În acest an, IPCC va finaliza cel de-al cincilea raport de evaluare, împărțit în trei grupuri de lucru, ale cărui concluzii vor fi prezentate în cadrul unei întâlniri științifice, ce va reuni atât experți de talie internațională, cât și factori politici, în luna octombrie a anului 2014, la Copenhaga. Raportul elaborat de primul grup de lucru, care conține informații de bază privitoare la schimbările climatice și la efectele acestora, a fost lansat în luna septembrie a anului trecut, în Japonia și conține și un rezumat pentru factorii de decizie, denumit Summary for Policymakers, care trebuie să contribuie cu implementarea unui cadru legislativ adecvat la combaterea și diminuarea efectului schimbărilor climatice. De reținut este faptul că fiecare estimare a rapoartelor IPCC este însoțită de un grad de incertitudine exprimată probabilistic. Astfel, termenii standard folosiți pentru a estima probabilitatea de apariție a unui eveniment sunt evidențiați în tabelul următor (IPCC, 2013):

Tabelul 20. Probabilitatea de apariție a evenimentelor estimate în cadrul rapoartelor IPCC

Raportul efectuat de primul grup de lucru în cel de-al cincilea Raport de evaluare al IPCC, adoptat la 27 septembrie 2013, punctează faptul că 95% din încălzirea globală se datorează activităților umane, comparativ cu 90% cum se menționează în cel de al patrulea Raport de evaluare din 2007. În cadrul acestui raport se atrage atenția asupra necesității implementării unor măsuri specifice de adaptare pentru diverse zone de pe Glob, în funcție de caracteristicile acestora.

Conform raportului elaborat de către EEA, în 2012, deceniul 2002-2011 a fost cel mai cald din istorie în Europa, cu o temperatură la nivelul solului cu 1,3 °C mai ridicată decât media înregistrată în întreaga perioadă de pre-industrializare, cuprinsă în intervalul 1850-1899. Totodată, se constată scăderea pronunțată a precipitațiilor în regiunile sudice ale continentului și creșterea acestora în Europa de nord. La nivel european, temperatura medie este proiectată să crească pe tot parcursul secolului 21, cu o rată de creștere mai pronunțată pe măsură ce ne apropiem de finalul secolului. Astfel, conform rezultatelor obținute în cadrul proiectului european ENSEMBLES, este de așteptat ca temperatura medie anuală a aerului la nivelul solului să crească mai rapid decât media globală. Cea mai mare încălzire se așteaptă în nord-estul Europei și Scandinavia în anotimpul de iarnă și în sudul Europei vara, în special pentru perioada 2071-2100 (Figura 225). Aceste rezultate sunt obținute printr-un ansamblu de modele climatice regionale cuplate cu cinci modele climatice globale rulate în cadrul proiectului ENSEMBLES, în cadrul scenariului de emisie IPCC SRES A1B. În cadrul acestui scenariu de emisie este descrisă în viitor o lume ce presupune o creștere economică foarte rapidă cât și o rată mai ponderată de creștere a concentrației gazelor cu efect de seră în atmosferă.

Și în ceea ce privește cantitatea de precipitații (Figura 226), proiecțiile arată o tendință generală de creștere a cantității anuale în nordul Europei și o descreștere a acestora în sudul continentului. Astfel, conform rezultatelor obținute din aceste simulări, cantitatea anuală de precipitații este proiectată să varieze între 10 și 20% în nordul Europei și 5 și 20% în cele sudice și în regiunea Mediteranei. În anotimpul de vară sunt proiectate descreșteri semnificative în sudul, centrul și nord-vestul Europei (EEA, 2012).

Pentru România, schimbările proiectate în câmpul temperaturii și precipitațiilor se încadrează în contextul european, astfel că modelele climatice estimează o creștere pronunțată a temperaturii medii anuale a aerului mai ales în anotimpul de vară. Conform rezultatelor obținute în cadrul celui de-al patrulea raport de evaluare al IPCC, în România este așteptată o creștere a temperaturii medii anuale cuprinsă între 0.5°C și 1.5°C pentru perioada 2020-2029 și între 2.0°C și 5.0°C pentru intervalul 2090-2099. În ceea ce privește regimul precipitațiilor, mai mult de 90% dintre modele prognozează un deficit de precipitații, ce poate determina secete severe în România, în special în sud și sud-est.

(Sursa: EEA, 2012)

Figura 225. Schimbările anuale și anotimpuale proiectate în temperatura aerului la suprafață în Europa pentru perioadele de timp 2021-2050 și 2071-2100, comparativ cu perioada 1961-1990

(Sursa: EEA, 2012)

Figura 226. Schimbările proiectate în cantitatea de precipitații (%) anual (stânga) și în anotimpul vara (dreapta) pentru perioada 2071-2100, comparativ cu perioada 1961-1990

Interpretarea rezultatelor modelării și analiza scenariilor de schimbare a climei impun în primul rând cunoașterea certitudinilor și incertitudinilor modelului respectiv. Spre exemplu, simulările realizate cu modelele climatice globale, sugerează faptul că intensificarea concentratiei gazelor cu efect de seră în atmosferă va avea implicații atât la nivel global, cat și regional, incluzând România (Wilby și Wigley, 1997). Mai puțin cunoscut este efectul pe care încălzirea climei îl poate avea la scară locală. Așa numitele tehnici de downscaling sunt unele dintre cele mai utilizate metode pentru evaluarea impactului schimbărilor climatice la scară regională sau locală. Sunt cunoscute două metode principale de downscaling, metoda dinamică și statistică (Christensen și alții, 2007), ambele tehnici prezentând avantaje și dezavantaje, însă în ambele cazuri calitatea produselor obținute prin downscaling depinde de calitatea modelelor globale utilizate (Busuioc și alții, 2010). Spre deosebire de metodele dinamice, cele statistice oferă informații la o scară mult mai fină și pot fi aplicate pentru variabilele ce nu pot fi obținute direct din modelele climatice.

În cadrul proiectelor de cercetare desfășurate la nivel național, studierea climatului și al posibilului impact pe care îl pot avea schimbările climatice inclusiv la nivel național, s-a realizat atât prin modelare matematică cât și prin simulare numerică, folosindu-se astfel, ambele tehnici de downscaling.

Metodele de downscaling statistic bazate pe analiza corelației canonice (CCA), au fost utilizate în diverse studii climatice, marea majoritate a acestor rezultate proiectând schimbări în regimul termic din România în special în anotimpul de vară, atunci când semnalul climatic de încălzire este cel mai intens. Spre exemplu, în Figura 227 sunt prezentate schimbările prognozate în temperatura medie lunară a aerului în iulie, la nivel național, pentru perioada 2001-2030 comparativ cu perioada de referință 1961-1990. Schimbările în temperatura medie lunară au fost calculate prin medierea ansamblului obținut prin proiectarea la scară națională aproiecțiilor realizate cu 3 modele climatice globale (BCM2, INGV, FUB), în condițiile scenariului de emisie IPCC A1B (Administrația Națională de Meteorologie, 2012). Se poate observa că cele mai mari schimbări în temperatura medie a lunii iulie pentru orizontul temporar considerat sunt așteptate în sudul și sud-vestul teritoriului, în timp ce în zona litorală sunt așteptate creșterile cele mai puțin pronunțate.

Iulie

(Sursa: ANM, 2012)

Figura 227 .Schimbările în temperatura medie lunară a aerului din România, pentru perioada 2001-2030 comparativ cu perioada de referință 1961-1990

În luna ianuarie, semnalul climatic de încălzire este de asemenea prezent în toată țara (Figura 228), însă nu este la fel de pronunțat. Astfel, cele mai pronunțate creșteri sunt așteptate în regiuni din nord-vestul și centrul țării, în timp ce în regiuni restrânse din sud-est, schimbarea proiectată a temperaturii nu depășește 0.35 °C.

Ianuarie

(Sursa: ANM, 2012)

Figura 228 .Schimbările în temperatura medie lunară a aerului din România, pentru perioada 2001-2030 comparativ cu perioada de referință 1961-1990

În luna aprilie (Figura 229), schimbările proiectate în regimul temperaturii nu depășesc 0.74 °C, valorile estimate fiind mai mari ca în timpul iernii. Se poate observa însă că mecanisme similare cu luna ianuarie, care urmează aproximativ același semnal climatic în regiunile țării, a fost identificat în luna aprilie.

În luna octombrie (Figura 230), proiecțiile privind creșterea temperaturii medii depășesc 0.76 °C în regiuni din vestul, sud-vestul și centrul țării. Cele mai puțin pronunțate creșteri, care nu depășesc 0.65 °C sunt așteptate pe litoral și în regiuni restrânse din nordul țării.

În ceea ce privește regimul precipitațiilor, modelele statistice de downscaling proiectează o scădere a cantităților lunare de precipitații pentru perioada 2001-2030, față de perioada de referință 1961-1990, îndeosebi în lunile de iarnă. Creșteri sunt așteptate în lunile de toamnă și vară, cu mențiunea că în timpul verii se proiectează o ușoară creștere a precipitațiilor la stațiile de munte și scăderi la stațiile de deal și câmpie (Administrația Națională de Meteorologie, 2012).

Aprilie

(Sursa: ANM, 2012)

Figura 229. Schimbările în temperatura medie lunară a aerului din România, pentru perioada 2001-2030 comparativ cu perioada de referință 1961-1990

Pentru proiecțiile privind cantitatea de precipitații, este de menționat faptul că acestea prezintă incertitudini mari, datorită caracterului neomogen al acestora. Regimul pluviometric la nivel național prezintă, pe lângă regimul sezonier pronunțat, și variații semnificative între vestul și estul teritoriului, cât și în altitudine, ceea ce face ca simularea regimului acestorasă fie cu atât mai dificil.

Și simulările efectuate cu modele climatice regionale, ce au ajuns chiar și la 10 km rezoluție spațială la nivelul României, proiectează creșteri ale temperaturii medii în toate anotimpurile, cât și scăderi semnificative ale cantității de precipitații, îndeosebi în timpul verii. Toate aceste estimări sunt însă legate de un anumit grad de incertitudine, din cauza faptului că modelele climatice, fie ele globale sau regionale, nu pot simula în totalitate sistemul climatic extrem de complex.

Octombrie

(Sursa: ANM, 2012)

Figura 230. Schimbările în temperatura medie lunară a aerului din România, pentru perioada 2001-2030 comparativ cu perioada de referință 1961-1990

Ținând cont de incertitudinile legate de simulările numerice, se pune problema dacă fenomenele extreme tot mai frecvente la nivel global sau încălzirea proiectată de modelele climatice pot fi puse pe seama fenomenului încălzirii globale. Mulți specialiști afirmă că amplificarea fenomenelor meteorologice extreme nu este o dovadă a schimbării climei, ci reprezintă mai degrabă un ciclu natural al sistemului climatic, care a trecut până în prezent prin mai multe perioade de tranziție. Însă, foarte mulți oameni de știință afirmă faptul că fenomenul schimbării climei este real și poate fi pus și pe seama modului de viață al oamenilor care, prin activitățile lor, amplifică semnalul încălzirii climei. Activitățile industriale joacă astfel un rol esențial prin faptul că emit gaze cu efect de seră în atmosferă, cel mai important dintre acestea fiind dioxidul de carbon (CO2). CO2 rezultă îndeosebi din arderea combustibililor fosili, cum ar fi cărbuni, potrol și gaze naturale, care reprezintă cele mai obișnuite surse de energie.

Însă, pentru a vedea cât de mult s-a schimbat clima în prezent, este important să cunoaștem condițiile climatice din trecut. De studiul schimării climei de-a lungul perioadei istorice se ocupă paleoclimatologia, folosind datele extrase din calotele polare, analizând inelele de creștere ale copacilor, sedimentele sau rocile. Spre exemplu, proiectul EPICA (European Project for Ice Coring in Antarctica), are ca obiectiv principal obținerea datelor complete și a înregistrărilor climatice arhivate de-a lungul timpului în gheața Antarctică. Evaluarea informațiilor extrase prin forarea în calotele polare oferă informații prețioase despre variabilitatea naturală și artificială a climatului din timpul ultimei ere glaciare.

Figura 231 oferă, spre exemplificare, evoluția concentrațiilor de dioxid de carbon atmosferic (în părți per milion), în perioada 2010-2014, la Mauna Loa, Hawaii. Se observă o creștere însemnată a concentrației CO2 în intervalul considerat. Mai mult, conform NOAA, în martie 2014, concentrația de CO2 este mai mare cu 2.53 ppm, comparativ cu luna martie a anului 2013.

(Sursa: NOAA Earth System Research Laboratory)

Figura 231. Concentrațiile atmosferice de dioxid de carbon atmosferic (în ppm), la Mauna Loa Hawaii, pentru perioada 2010-2014

Dovezi evidente privind schimbările climatice au apărut încă din anii ’80, acest subiect căpătând din ce în ce mai mult o importanță deosebită la nivel global. În acest sens, în 1992, guvernele lumii au semnat Convenția-Cadru a Organizației Națiunilor Unite privind schimbările climatice (UNFCCC). În temeiul acestei convenții, adoptată de aproape toate țările lumii, guvernele s-au angajat sa monitorizeze și să raporteze emisiile de gaze cu efect de seră și să lupte împotriva amplificării schimbărilor climatice. Un pas înainte în acest context, a fost făcut prin semnarea Protocolului de la Kyoto în anul 1997, prin care fiecare țară s-a angajat să reducă emisiile de gaze cu efect de seră, principalul scop fiind acela de a combate schimbările climatice. Și România participă în cadrul acestor convenții și protocoale, ținând cont de faptul că, și la nivelul țării noastre, fenomenele meteorologice extreme își fac simțită prezența din ce în ce mai des.

Concluzii

Obiectivul principal al lucrării de față a fost acela de a evidenția principalele moduri de variabilitate la scară Euro-Atlantică, luându-se în considerare mai multe variabile în puncte de grilă și influența regimului acestora asupra variabilității temperaturii și precipitațiilor pe teritoriul României. În acest sens, s-au utilizat metode statistice complexe precum analiza funcțiilor ortogonal empirice sau utilizarea testelor statistice neparametrice, pentru identificarea mecanismelor la scară mare responsabile de producerea variabilității climatice din România. Totodată, utilizând testele neparametrice de analiză Mann-Kendall și Pettitt, s-au identificat caracteristicile de variabilitate, incluzând identificarea tendințelor liniare pe o perioadă de 50 de ani, atât pentru temperatura aerului (medie, minimă și maximă), cât și pentru cantitățile de precipitații la nivel național. Au fost astfel analizate date de observație ale principalilor parametri climatici din România, pentru intervalul comun de analiză 1961-2010, cât și date de reanaliză ale parametrilor la scară mare, pentru a se găsi o posibilă relație de cauzalitate între acestea. Studiile de caz prezentate în prezenta lucrare oferă de asemenea o analiză amănunțită privind influența centrilor barici de acțiune la nivel Euro-Atlantic asupra regimului vremii din țara noastră.

Sintetizând, se poate afirma faptul că regimul climatic din România este controlat într-o mare măsură de variabilitatea la scară Euro-Atlantică, la care se adaugă influența factorului orografic, în special în timpul iernii.

Creșterea temperaturii aerului în România, fie că ne referim la temperatura medie, minimă sau maximă, este maximă în anotimpul de vară și se datorează în special tendinței crescătoare a temperaturii aerului în altitudine, cât și a creșterii frecvenței structurilor anticiclonice de la nivelul de 500 hPa.

În timpul iernii, din analiza presiunii la nivelul mării, se concluzionează că circulația vestică s-a intensificat, ceea ce poate fi asociat cu faza pozitivă a NAO care determină temperaturi de iarnă mai ridicate decât normal, printr-un aport de aer cald, de proveniență oceanică. Regiunile țării cel mai puțin afectate de intensificarea circulației zonale din timpul iernii sunt cele sud-vestice și regiunea intra-carpatică, datorită rolului de barieră orografică al lanțului montan care deviază masele de aer ce pătrund pe teritoriul țării prin vest.

În anotimpul de primăvară, a fost detectat același semnal de încălzire, în timp ce pentru toamnă semnalul climatic este de sens opus. Astfel, o ușoară descreștere a structurilor anticiclonice de altitudine, cu nucleul centrat în nordul României, determină o ușoară tendință de răcire în România.

În ceea ce privește regimul de creștere identificat în urma aplicării testelor neparametrice seriilor temporale asociate configurațiilor EOF, s-a detectat faptul că în timpul verii, creșterea cea mai însemnată este atribuită temperaturii medii (1°C/ 50 ani). În timpul iernii, creșterea cea mai pronunțată a fost detectată în cazul temperaturii minime (0.7°C/ 50 ani), în timp ce în timpul primăverii, seriile temporale asociate temperaturii maxime și minime au cunoscut cele mai importante creșteri (0.7 °C/ 50 ani). În toamnă, în ceea ce privește temperatura medie și maximă, au fost identificate tendințe de scădere în seriile temporale, de -0.4 respectiv -0.6°C/ 50 ani, în cazul temperaturii minime, fiind identificată o tendință de creștere, de 0.1°C/ 50 ani.

În ceea ce privește regimul pluviometric, pentru fiecare anotimp au fost găsite mecanisme specifice, semnalul climatic nefiind însă la fel de pronunțat ca în timpul temperaturii aerului. Astfel, în timpul iernii, s-a constatat o scădere a frecvenței circulațiilor sud-vestice peste România, fapt ce determină scăderea cantității de precipitații la nivel național. S-a observat și faptul că atunci când NAO se află în fază pozitivă, precipitațiile la nivel național sunt deficitare și invers. În cadrul analizei EOF a SLP în timpul iernii, s-a identificat intensificarea NAO în acest anotimp. Totodată, scăderea cantității de precipitații în timpul iernii la nivel național, poate fi pusă și pe seama identificării de anomalii pronunțat negative ale umezelii relative la nivelul de 700 hPa. Pentru toamnă, creșterea circulației zonale a determinat creșterea cantității de precipitații la nivel național, în special în sud-vestul țării.

În urma aplicării testelor neparametrice Mann-Kendall și Pettitt, s-au calculat tendințele liniare și semnificația statistică a seriilor de date considerate. Astfel pe perioada 1961-2010, în timpul verii, se observă o tendință de încălzire pronunțată, atât pentru temperatura medie, cât și pentru cea minimă și maximă. În anotimpul de iarnă, semnalul nu este la fel de puternic, astfel că în cazul temperaturii medii sunt detectate cele mai pronunțate tendințe, ce nu depășesc 2.5 °C/ 50 ani. Astfel, pentru iarnă și primăvara, regiunile cu cea mai pronunțată încălzire sunt cele extracarpatice. În timpul toamnei, se remarcă o tendință de ușoară răcire, care însă nu este semnificativă statistic.

În ceea ce privește cantitățile de precipitații, în anotimpul de vară au fost identificate tendințe de creștere pe areale extinse, nesemnificative din punct de vedere statistic. Pentru anotimpul de iarnă, s-au identificat tendințe de scădere în majoritatea regiunilor țării, semnificative statistic pe areale restrânse, similar ca în cazul primăverii. În toamnă, se remarcă tendințe de creștere pe arii extinse.

Din studiile de caz prezentate în această lucrare, s-a constatat încă o dată, influența reală a circulației atmosferice la scară mare asupra regimului parametrilor climatici din România. Prin aplicarea metodei quantilelor valorilor mediate ale temperaturii maxime și minime pentru două perioade de timp (1961-2010 și 1986-2010), s-a detectat o tendință de creștere semnificativă în cel de-al doilea interval considerat, pentru care punctele de schimbare semnificative au fost detectate în urma aplicării analizei EOF.

În ceea ce privește proiecțiile privind regimul climatic din România pentru orizontul temporal 2001-2030, față de perioada de referință 1961-1990, se constată o creștere pronunțată a temperaturii medii a aerului mai ales în anotimpul vara. Pentru regimul precipitațiilor, se proiectează o scădere a cantităților lunare de precipitații, mai ales în anotimpul iarna.

Bibliografie

Administrația Națională de Meteorologie, 2008 – Clima României, Bucuresti, Ed. Academiei Romane

Administrația Națională de Meteorologie, 2010-Raport Anual (http://www.meteoromania.ro/images/raport/Raport-2010.pdf)

Andrei S., Georgescu M., Ștefănescu V., Vâlciu C – Blocajul atmosferic Euro-Atlantic și fenomenele meteorologice severe induse de persistența sa în zona României în cursul anului 2010, Revista Știintifică a Administratiei Naționale de Meteorologie , 2011, ISSN 2069 – 962X ISSN-L = 2069 – 878X

Apostol L., 2008 – The Mediterranean cyclones – the role in ensuring water resources and their potential of climatic risk, in the east of Romania, Present Environment and Sustainable Development, nr. 2, 2008

Barnston, A. G., and Livezey, R. E., 1987 – Classification, Seasonality and Persistence of Low-Frequency Atmospheric Circulation Patterns, Mon. Wea. Rev. vol 115, 1083-1126

Bogdan O., Marinica I., Rusan N., Rusu S., 2007- Riscul iernilor calde în România (cu aplicații la iarna 2006-2007), rev. Riscuri si Catastrofe, vol. VI, nr., 4

Boroneanț C., Rimbu, N., 1992b: – Contributions to the study of climatic change as occurring at some representative stations in Romania, Proceedings of the 5th International Meeting on Statistical Climatology , 22-26 June 1992, Toronto, Canada, 61-64.

Bojariu R., 1997 – Climate variability modes due to ocean–atmosphere interaction in the central Atlantic, Tellus A

Bojariu, 2009 – Schimbarea climaticǎ din România în secolele XX și XXI – observații și proiecții, în manuscris

Bojariu R. And Giorgi F., 2005 – The North Atlantic Oscillation signal in a regional climate simulation for the European region, Tellus, 57A

Bojariu R. and M. Dinu, 2007 – Snow variability and change in Romania. In: STRASSER, U. & VOGEL, M. (Eds.): Proceedings of the Alpine*Snow*Workshop (www.alpinesnowworkshop.org), Munich, October 5-6, 2006, Germany. Berchtesgaden National Park research report, Nr. 52, 64-68.

Bojariu, R., si D. Paliu , 2000 – North Atlantic Oscillation projection on Romanian climate fluctuations in the cold season. In:” Detecting and Modelling Regional Climate Change and Associated Impacts “ ( M. Brunet and D. Lopez eds.), Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2001, 345-356.

Busuioc, A, F. Giorgi, X. Bi and M. Ionita, 2006 – Comparison of regional climate model and statistical downscaling simulations of different winter precipitation change scenarios over Romania. Theor. and Appl. Climatology 86, 101-124.

Busuioc, A., Tomozeiu, R. and Cacciamani, C. 2007 – Statistical downscaling model for winter extreme precipitation events in Emilia-Romagna region. International Journal of Climatology, in press

Busuioc A., Tomoreziu R., 2002 – Connection between maximum temperature variability in Romania and the large scale circulation, Romanian Journal of Meteorology, vol. 5, nr. 1-2, 29-38

Busuioc, A., D. Chen and C. Hellström, 2001 – Performance of statistical downscaling models in GCM validation and regional climate change estimates: Application for Swedish precipitation, International Journal of Clim 21, 557-578.

Busuioc, A., Caian, M., Cheval, S., Bojariu, R., Boroneant, C., Baciu, M., Dumitrescu, A, 2010a: Variabilitatea si schimbarea climei in Romania, Ed. Pro Universitaria, ISBN: 978-973-129-549-7, Bucuresti, 226 pp.

Busuioc, A., Von Storch , H., 1996 – Changes in the winter precipitation in Romania and its relation to the large-scale circulation, Tellus 48 A, 538-552

Christensen și alții, 2007 – Regional ClimateProjections. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to theFourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon S, Qin D, Manning M,Chen Z, Marquis M, Averyt K B, Tignor M and Miller H L(eds)]

Chase T. N., Wolter K., Pielke R. A., Rasool I., 2006 – Was the 2003 European summer heat wave unusual in a global context?, Geophysical Research Letters, vol. 33, L23709, 2006

Dima M., Lohmann G., – Evidence for two distinct modes of large-scale Ocean Circulation Changes over the last Century, Journal of Climate, 23,pp. 5-16, January 2010

Budui V., 2002 – Premise pluviogenetice în Podiul Central Moldovenesc dintre Stavnic și Siret, Analele Universitii Ștefan cel Mare” Suceava secțiunea geografie anul XI

Drăghici, I., 1988 – Dinamica atmosferei, Editura Tehnică, București

EEA, no. 12, 2012 – Climate change, impacts and vulnerability in Europe 2012, ISBN: 978-92-9213-346-7

Georgescu M., – The first severe blizzard episode of december 2009, Romanian Journal of Meteorology vol. 10 nr. 1-2010

Hepites Ș, 1898 – Schimbatu-s’a Clima?, Extras din Buletinul Ministerului Agriculturii, Comerúlui, Industriei și Domeniilor

Huștiu M. C., – Structuri mezoscalare ce produc inundatii de tip “flash flood” in Podisul Moldovei – Studiu de caz –, Revista Științifică a Administrației Naționale de Meteorologie, ISSN 2069 – 962X, ISSN-L = 2069 – 878X

Hurrell, J.W., 1995: Decadal Trends in the North Atlantic Oscillation: Regional Temperatures and Precipitation. Science: Vol. 269, pp.676-679

Ionac și Ciulache, 2010 – Legi, mărimi și simboluri în meteorologie, Ars Docendi, 2010, Universitatea din București

Ion-Bordei, Ecaterina, 2009: Rolul lanțului alpino-carpatic în evoluția ciclonilor mediteraneeni, Ediția a II-a, Edit. Printech, București, 138 p.

Ionac N., Tablet P., Mihoc, A.C., 2012 – Heat waves: Meteorological Characteristics and Biometeorological Influences. Case Study: Romania, 14-16 July 2011, rev. Present Environment and Sustainable Development, vol 6, nr. 1, 2012, Ed. Univ. “Al. I. Cuza”, Iasi, pag 181-195, ISSN-1843-5971

IPCC. 2007. Climate change 2007: The physical science basis, Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, S. Solomon, D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor, H.L. Miller (eds.), Cambridge Univ. Press, New York. 996p

IPCC, 2012: Summary for Policymakers. In: Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation [Field, C.B., V. Barros, T.F. Stocker, D. Qin, D.J. Dokken, K.L. Ebi, M.D. Mastrandrea, K.J. Mach, G.-K. Plattner, S.K. Allen, M. Tignor, and P.M. Midgley (eds.)]. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, pp. 3-21

IPCC, 2013: Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental 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

Jaagus, J., Post, P., and Tomingas, O. 2008 – Changes in storminess on the western coast of Estonia in relation to large-scale atmospheric circulation. Climate Research, 36: 29-40.

Klein Tank, A.M.G. and et al., 2002 – Daily dataset of 20th-century surface air temperature and precipitation series for the European Climate Assessment. Int. J. Climatol., 22, 1441-1453

Kalnay E., și coautorii, 1996 – The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bulletin of the American Meteorological Society 77, 437-471

Klavins M., Rodinov V., 2010 -Influence of large-scale atmospheric circulation on climate in Latvia, Boreal Environment Research 15:533-543, ISSN 1797-2469

Moisa C., Mircov V., Cozma A. – Drought – a risk factor in agriculture in western plain of autumn 2011, Research Journal of Agricultural Science, 44 (3), 2012

Pettitt A. N.,1979 – A Non-Parametric Approach to the Change-Point Problem, Applied Statistics, 28, 126-135.

Rîmbu, N., 2011 – Statistică și grafică elementară în R, Ars Academică, Bucuresti

Sepp, M, Jaagus, J. 2002 – Frequency of circulation patterns and air temperature variations in Europe, Boreal Env. Res. 7: 273-279. ISSN 1293-6095

Sandu I., 2013 – Schimbări Climatice în România și efectele asupra resurselor de apă în agricultură, Workshop “Securitatea alimentara si a resurselor de apa: intre perspective europene si realitati nationale, 27 MAI 2013 Bucuresti, Hotel Intercontinental, Sala Fortuna

Stancescu I., 1983 – Carpatii, factori modificatori ai climei, Editura Stiintifica si Enciclopedica, București

Șorodoc, C. 1962 – Formarea și evoluția ciclonilor mediteraneeni și influența lor asupra timpului în R.P.Română, Culegere de lucrări ale I.M./1960, București

Timu D., – Vara anului 2010 – între normal și atipic, Revista Stiintifica a Administratiei Nationale de Meteorologie , 2011, ISSN 2069 – 962X ISSN-L = 2069 – 878X

Thompson, D. W. J., and J. M. Wallace, 1998 – The Arctic Oscillation signature in wintertime signature in wintertime geopotential height and temperature fields. Geophys. Res. Lett, 25, 1297-1300

Thompson, D. W. J., and J. M. Wallace, 2000 – Annular modes in the extratropical circulation. Part I: Month-to-month variability. J. Climate, 13, 1000-1016

Wilks, D.S., 1995 – Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic Press. 160-176

Tomozeiu, R., Lazzeri, M., Cacciamani, C., 2002 – Precipitation fluctuations during winter season from 1960 to 1995 over Emilia – Romagna, Italy. Theor. and App Climatol.,72,221-229

Tomozeiu R., Stefan S., Busuioc A., – Winter variability and large-scale circulation patterns in Romania, Theoretical and Applied Climatology, vol. 81, issuea 3-4, 193-201

Topor, N., Stoica, C. (1965), Tipuri de circulaie și centri barici de acțiune atmosferică deasupra Europei, C.S.A., I.M., Bucuresti.

Sneyers R., 1975 – Sur l’analyse statistique des series d’observations. WMO Techical Note

Șorodoc, C. (1962), Formarea și evoluția ciclonilor mediteraneeni și influența lor asupra timpului în R.P.Română, Culeg. de lucr. ale I.M./1960, București.

Uppala și alții., 2005 – The ERA-40 re-analysis, Q. J. R. Meteorol. Soc., 131, 2961-3012

von Storch, H. (1995), Misuses of statistical analysis in climate research, in Analysis of Climate Variability Applications of Statistical Techniques, edited by H. von Storch and A. Navarra, Springer, New York

WMO, 2011 – Weather extremes in a Changing Climate: hindsight on Foresight, ISBN: 978-92-63-11075-6

World Meteorological Organization, 1996: Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation. Sixth edition, WMO-No. 8, Geneva

WMO 2002, – Manual on the global data-processing and forecasting system,vol I, nr., 485, ISBN 92-63-12485-X

WMO Bulletin 57 (2) –April 2008- Regionalization of climate change information for impact assessment and adaptation

Wijngaard JB., 2003 – Homogeneity of daily ‘European Climate Assessment and Dataset’ series, World Meteorological Organization (ed) Proceedings of the Second Seminar for Homogenization of Surface Climatological Data. WMO-TD No 962, WCDMP No 41, WMO, Geneva, pp 143–149

Wilby, T.M.L. Wigley – Downscaling general circulation model output: a review of methods and limitations, Progress in Physical Geography December 1997 vol. 21 no. 4 530-548

http://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/global.html – accesat la 25 mai 2014

NOAA National Climatic Data Center, State of the Climate: Global Analysis for January 2007, published online February 2007, accesat la data de 2 aprilie 2014 http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/2007/1.

http://www.narccap.ucar.edu/data/overview.html -accesat la data de 12.01.2014

http://www.meteoromania.ro/anm/?page_id=425 – accesat în data de 10.05.2014

Bibliografie

Administrația Națională de Meteorologie, 2008 – Clima României, Bucuresti, Ed. Academiei Romane

Administrația Națională de Meteorologie, 2010-Raport Anual (http://www.meteoromania.ro/images/raport/Raport-2010.pdf)

Andrei S., Georgescu M., Ștefănescu V., Vâlciu C – Blocajul atmosferic Euro-Atlantic și fenomenele meteorologice severe induse de persistența sa în zona României în cursul anului 2010, Revista Știintifică a Administratiei Naționale de Meteorologie , 2011, ISSN 2069 – 962X ISSN-L = 2069 – 878X

Apostol L., 2008 – The Mediterranean cyclones – the role in ensuring water resources and their potential of climatic risk, in the east of Romania, Present Environment and Sustainable Development, nr. 2, 2008

Barnston, A. G., and Livezey, R. E., 1987 – Classification, Seasonality and Persistence of Low-Frequency Atmospheric Circulation Patterns, Mon. Wea. Rev. vol 115, 1083-1126

Bogdan O., Marinica I., Rusan N., Rusu S., 2007- Riscul iernilor calde în România (cu aplicații la iarna 2006-2007), rev. Riscuri si Catastrofe, vol. VI, nr., 4

Boroneanț C., Rimbu, N., 1992b: – Contributions to the study of climatic change as occurring at some representative stations in Romania, Proceedings of the 5th International Meeting on Statistical Climatology , 22-26 June 1992, Toronto, Canada, 61-64.

Bojariu R., 1997 – Climate variability modes due to ocean–atmosphere interaction in the central Atlantic, Tellus A

Bojariu, 2009 – Schimbarea climaticǎ din România în secolele XX și XXI – observații și proiecții, în manuscris

Bojariu R. And Giorgi F., 2005 – The North Atlantic Oscillation signal in a regional climate simulation for the European region, Tellus, 57A

Bojariu R. and M. Dinu, 2007 – Snow variability and change in Romania. In: STRASSER, U. & VOGEL, M. (Eds.): Proceedings of the Alpine*Snow*Workshop (www.alpinesnowworkshop.org), Munich, October 5-6, 2006, Germany. Berchtesgaden National Park research report, Nr. 52, 64-68.

Bojariu, R., si D. Paliu , 2000 – North Atlantic Oscillation projection on Romanian climate fluctuations in the cold season. In:” Detecting and Modelling Regional Climate Change and Associated Impacts “ ( M. Brunet and D. Lopez eds.), Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2001, 345-356.

Busuioc, A, F. Giorgi, X. Bi and M. Ionita, 2006 – Comparison of regional climate model and statistical downscaling simulations of different winter precipitation change scenarios over Romania. Theor. and Appl. Climatology 86, 101-124.

Busuioc, A., Tomozeiu, R. and Cacciamani, C. 2007 – Statistical downscaling model for winter extreme precipitation events in Emilia-Romagna region. International Journal of Climatology, in press

Busuioc A., Tomoreziu R., 2002 – Connection between maximum temperature variability in Romania and the large scale circulation, Romanian Journal of Meteorology, vol. 5, nr. 1-2, 29-38

Busuioc, A., D. Chen and C. Hellström, 2001 – Performance of statistical downscaling models in GCM validation and regional climate change estimates: Application for Swedish precipitation, International Journal of Clim 21, 557-578.

Busuioc, A., Caian, M., Cheval, S., Bojariu, R., Boroneant, C., Baciu, M., Dumitrescu, A, 2010a: Variabilitatea si schimbarea climei in Romania, Ed. Pro Universitaria, ISBN: 978-973-129-549-7, Bucuresti, 226 pp.

Busuioc, A., Von Storch , H., 1996 – Changes in the winter precipitation in Romania and its relation to the large-scale circulation, Tellus 48 A, 538-552

Christensen și alții, 2007 – Regional ClimateProjections. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to theFourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon S, Qin D, Manning M,Chen Z, Marquis M, Averyt K B, Tignor M and Miller H L(eds)]

Chase T. N., Wolter K., Pielke R. A., Rasool I., 2006 – Was the 2003 European summer heat wave unusual in a global context?, Geophysical Research Letters, vol. 33, L23709, 2006

Dima M., Lohmann G., – Evidence for two distinct modes of large-scale Ocean Circulation Changes over the last Century, Journal of Climate, 23,pp. 5-16, January 2010

Budui V., 2002 – Premise pluviogenetice în Podiul Central Moldovenesc dintre Stavnic și Siret, Analele Universitii Ștefan cel Mare” Suceava secțiunea geografie anul XI

Drăghici, I., 1988 – Dinamica atmosferei, Editura Tehnică, București

EEA, no. 12, 2012 – Climate change, impacts and vulnerability in Europe 2012, ISBN: 978-92-9213-346-7

Georgescu M., – The first severe blizzard episode of december 2009, Romanian Journal of Meteorology vol. 10 nr. 1-2010

Hepites Ș, 1898 – Schimbatu-s’a Clima?, Extras din Buletinul Ministerului Agriculturii, Comerúlui, Industriei și Domeniilor

Huștiu M. C., – Structuri mezoscalare ce produc inundatii de tip “flash flood” in Podisul Moldovei – Studiu de caz –, Revista Științifică a Administrației Naționale de Meteorologie, ISSN 2069 – 962X, ISSN-L = 2069 – 878X

Hurrell, J.W., 1995: Decadal Trends in the North Atlantic Oscillation: Regional Temperatures and Precipitation. Science: Vol. 269, pp.676-679

Ionac și Ciulache, 2010 – Legi, mărimi și simboluri în meteorologie, Ars Docendi, 2010, Universitatea din București

Ion-Bordei, Ecaterina, 2009: Rolul lanțului alpino-carpatic în evoluția ciclonilor mediteraneeni, Ediția a II-a, Edit. Printech, București, 138 p.

Ionac N., Tablet P., Mihoc, A.C., 2012 – Heat waves: Meteorological Characteristics and Biometeorological Influences. Case Study: Romania, 14-16 July 2011, rev. Present Environment and Sustainable Development, vol 6, nr. 1, 2012, Ed. Univ. “Al. I. Cuza”, Iasi, pag 181-195, ISSN-1843-5971

IPCC. 2007. Climate change 2007: The physical science basis, Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, S. Solomon, D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor, H.L. Miller (eds.), Cambridge Univ. Press, New York. 996p

IPCC, 2012: Summary for Policymakers. In: Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation [Field, C.B., V. Barros, T.F. Stocker, D. Qin, D.J. Dokken, K.L. Ebi, M.D. Mastrandrea, K.J. Mach, G.-K. Plattner, S.K. Allen, M. Tignor, and P.M. Midgley (eds.)]. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, pp. 3-21

IPCC, 2013: Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental 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

Jaagus, J., Post, P., and Tomingas, O. 2008 – Changes in storminess on the western coast of Estonia in relation to large-scale atmospheric circulation. Climate Research, 36: 29-40.

Klein Tank, A.M.G. and et al., 2002 – Daily dataset of 20th-century surface air temperature and precipitation series for the European Climate Assessment. Int. J. Climatol., 22, 1441-1453

Kalnay E., și coautorii, 1996 – The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bulletin of the American Meteorological Society 77, 437-471

Klavins M., Rodinov V., 2010 -Influence of large-scale atmospheric circulation on climate in Latvia, Boreal Environment Research 15:533-543, ISSN 1797-2469

Moisa C., Mircov V., Cozma A. – Drought – a risk factor in agriculture in western plain of autumn 2011, Research Journal of Agricultural Science, 44 (3), 2012

Pettitt A. N.,1979 – A Non-Parametric Approach to the Change-Point Problem, Applied Statistics, 28, 126-135.

Rîmbu, N., 2011 – Statistică și grafică elementară în R, Ars Academică, Bucuresti

Sepp, M, Jaagus, J. 2002 – Frequency of circulation patterns and air temperature variations in Europe, Boreal Env. Res. 7: 273-279. ISSN 1293-6095

Sandu I., 2013 – Schimbări Climatice în România și efectele asupra resurselor de apă în agricultură, Workshop “Securitatea alimentara si a resurselor de apa: intre perspective europene si realitati nationale, 27 MAI 2013 Bucuresti, Hotel Intercontinental, Sala Fortuna

Stancescu I., 1983 – Carpatii, factori modificatori ai climei, Editura Stiintifica si Enciclopedica, București

Șorodoc, C. 1962 – Formarea și evoluția ciclonilor mediteraneeni și influența lor asupra timpului în R.P.Română, Culegere de lucrări ale I.M./1960, București

Timu D., – Vara anului 2010 – între normal și atipic, Revista Stiintifica a Administratiei Nationale de Meteorologie , 2011, ISSN 2069 – 962X ISSN-L = 2069 – 878X

Thompson, D. W. J., and J. M. Wallace, 1998 – The Arctic Oscillation signature in wintertime signature in wintertime geopotential height and temperature fields. Geophys. Res. Lett, 25, 1297-1300

Thompson, D. W. J., and J. M. Wallace, 2000 – Annular modes in the extratropical circulation. Part I: Month-to-month variability. J. Climate, 13, 1000-1016

Wilks, D.S., 1995 – Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic Press. 160-176

Tomozeiu, R., Lazzeri, M., Cacciamani, C., 2002 – Precipitation fluctuations during winter season from 1960 to 1995 over Emilia – Romagna, Italy. Theor. and App Climatol.,72,221-229

Tomozeiu R., Stefan S., Busuioc A., – Winter variability and large-scale circulation patterns in Romania, Theoretical and Applied Climatology, vol. 81, issuea 3-4, 193-201

Topor, N., Stoica, C. (1965), Tipuri de circulaie și centri barici de acțiune atmosferică deasupra Europei, C.S.A., I.M., Bucuresti.

Sneyers R., 1975 – Sur l’analyse statistique des series d’observations. WMO Techical Note

Șorodoc, C. (1962), Formarea și evoluția ciclonilor mediteraneeni și influența lor asupra timpului în R.P.Română, Culeg. de lucr. ale I.M./1960, București.

Uppala și alții., 2005 – The ERA-40 re-analysis, Q. J. R. Meteorol. Soc., 131, 2961-3012

von Storch, H. (1995), Misuses of statistical analysis in climate research, in Analysis of Climate Variability Applications of Statistical Techniques, edited by H. von Storch and A. Navarra, Springer, New York

WMO, 2011 – Weather extremes in a Changing Climate: hindsight on Foresight, ISBN: 978-92-63-11075-6

World Meteorological Organization, 1996: Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation. Sixth edition, WMO-No. 8, Geneva

WMO 2002, – Manual on the global data-processing and forecasting system,vol I, nr., 485, ISBN 92-63-12485-X

WMO Bulletin 57 (2) –April 2008- Regionalization of climate change information for impact assessment and adaptation

Wijngaard JB., 2003 – Homogeneity of daily ‘European Climate Assessment and Dataset’ series, World Meteorological Organization (ed) Proceedings of the Second Seminar for Homogenization of Surface Climatological Data. WMO-TD No 962, WCDMP No 41, WMO, Geneva, pp 143–149

Wilby, T.M.L. Wigley – Downscaling general circulation model output: a review of methods and limitations, Progress in Physical Geography December 1997 vol. 21 no. 4 530-548

http://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/global.html – accesat la 25 mai 2014

NOAA National Climatic Data Center, State of the Climate: Global Analysis for January 2007, published online February 2007, accesat la data de 2 aprilie 2014 http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/2007/1.

http://www.narccap.ucar.edu/data/overview.html -accesat la data de 12.01.2014

http://www.meteoromania.ro/anm/?page_id=425 – accesat în data de 10.05.2014