Cercetari Privind Schimbarile In Caracteristicile Extremelor Termice din Romania
Cercetări privind schimbările în caracteristicile extremelor termice din România
Cuprins
Cuprins
LISTA FIGURILOR
LISTA TABELELOR
INTRODUCERE
CAPITOLUL 1. Noțiuni de bază ale sistemului climatic
Sistemul climatic
1.1. Componentele sistemului climatic
Circulațiile generale ale atmosferei și oceanelor
Circulația generală a atmosferei
Circulația generală a oceanelor
Principalele fluxuri de energie ale sistemului climatic
Procese de forcing și feedback în sistemul climatic
Ecuațiile de bază ale sistemului climatic
1.5.1. Ecuația de continuitate
1.5.2. Ecuația de conservare a energiei
1.5.3. Ecuația mișcării aerului
1.5.4. Ecuația de conservare a umidității
1.5.5. Ecuația de stare
1.6. Entropia în sistemul climatic
1.7. Vreme si clima
1.7.1 Variabilitatea și schimbarea climatică
1.7.2. Fenomene meteorologice extreme
2. Metode statistice de analizĂ a seriilor temporale
2.1. Teste de verificare a ipotezelor statistice (MK, Pettit, etc.)
2.2. Analiza Funcțiilor Empirice Ortogonale (EOF)
2.3. Analiza Corelației Canonice (CCA)
2.4. Model statistic de Downscaling
3. Caracteristici de variabilitate spaȚio-temporalĂ a extremelor termice din RomÂnia
3.1. Tendințe generale (tendințe + semnificația statistică)
3.2. Moduri de variabilitate spațială (configuratii EOF, EOF1, EOF2)
4. Conexiunea dintre anomaliile extremelor termice din RomÂnia Și diferite anomalii climatice la scarĂ mare
4.1. Indici de stres termic (ITU, IR)
4.2. Frecvența și durata zilelor foarte calde
5. ProiecȚiile schimbĂrilor viitoare În extremele termice din RomÂnia
5.1. Modele climatice globale și regionale (generalitați + validare)
5.2. Schimbări viitoare în regimul extremelor termice din România folosind modele statistice de downscaling
6. Concluzii si perspective
Bibliografie
LISTA FIGURILOR
INTRODUCERE
Schimbările detectate în regimul diferitelor tipuri de configurații atmosferice, sunt adesea puse pe baza fenomenului schimbării climei. În prezent, impactul acestui fenomen este observat în multe locuri de pe glob, fenomenele meteorologice extreme având efecte catastrofale atât asupra mediului cât și a comunităților umane. Analiza datelor de observație pe perioade lungi de timp, relevă intensificarea fenomenului încălzirii globale a climei, luându-se în calcul factorii naturali cât și cei de natură antropogenă. Mai mult de atât, așa cum arată și ultimul raport al Grupului Interguvernamental pentru Schimbări Climatice (IPCC) [13], creșterea concentrației gazelor cu efect de seră în atmosferă reprezintă una dintre principalele cauze ale încălzirii pronunțate a climei din a doua jumătate a secolului trecut [13,4]. Încălzirea globală a climei conduce la schimbări in caracteristicile evenimentelor climatice extreme în anumite regiuni ale Globului (valuri de căldură mai frecvente, secete mai intense/frecvente și chiar ploi violente care determină inundații). Schimbări în frecvența, durata și intensitatea evenimentelor climatice extreme au fost prezentate în diferite publicații [4]; sinteză amplă la scară mondială fiind inclusă în ultimul raport al IPCC din care lipsesc, totuși, anumite detalii regionale. Este important sa menționăm caracterul regional pronunțat al manifestărilor legate de evenimentele extreme de vreme/climă. Interesul față de această problematică este determinat de pagubele însemnate produse de aceste evenimente în diferite regiuni de pe Terra, fapt ce a constituit motivul principal pentru alegerea tematicii care face obiectul acestui studiu de cercetare.
Schimbarea climei este determinată atât de factori naturali interni (modificările care apar în interiorul sistemului climatic sau datorită interacțiunilor dintre componentele sale) cât și naturali externi (schimbări în radiația solară sau în prezența aerosolilor stratosferici ca urmare a erupțiilor vulcanice, variația parametrilor orbitali ai Pământului) sau externi antropogeni rezultați din activitățile umane (schimbarea compoziției atmosferei ca urmare a creșterii concentrației gazelor cu efect de seră). Asemenea factori acționează simultan, iar separarea lor este foarte dificilă și constituie o mare provocare științifică [4, 12, 13, 14]. Așa cum rezultă din cartea prezentată [4], schimbarea climei este un caz particular al variabilității climatice generată de natura diferită a componentelor sistemului climatic care interacționează între ele. Complexitatea sistemului climatic face ca variabilitatea climatică să se manifeste într-un domeniu larg al scărilor temporale, începând cu variabilitatea pe termen scurt (până la câțiva ani) și continuând cu variabilitatea pe termen lung (până la secole, milenii), iar suprapunerea acestora conduce la variabilitatea climatică observată. Atunci când vorbim de „variații” (denumite adesea „fluctuații sau oscilații”) ne referim la abaterile (deviațiile) față de o „stare normală”. Aceste deviații față de starea normală, denumite în cercetarea climatică sub denumirea de „anomalii”, pot să persiste pe diferite perioade de timp, alternând cu variații de sens opus. „Starea normală” este o valoare definită deoarece, în realitate, nu există o „normală” în istoria geologică a Pământului.
Conform definiției data noțiunii de „schimbarea climei” în cel de-al 4-lea Raport IPCC precum și concluziilor sintetizate în lucrarea prezentată de [4], putem vorbi de o schimbare a climei pe o perioadă istorică determinată de timp, suficient de lungă, nu neapărat de nivelul erelor geologice, dar determinată din date observaționale, folosind teste statistice. Se menționează faptul ca o perioadă de aproximativ 100 de ani este o perioadă acceptabilă pentru a putea vorbi de o schimbare a climei, în sensul definiției data de raportul IPCC. Perioadele mai scurte (dar care să depășească 30 de ani, perioada considerată standard de către OMM, pentru care se realizează medierea parametrilor climatici) pot oferi informații utile privind intensificarea (diminuarea) fenomenului. Ceea ce este important de reținut este necesitatea de a înțelege cauzele fizice, care au determinat schimbarea observată a climei, în măsura în care aceasta a fost identificată prin metode statistice robuste. Această înțelegere se poate realiza numai cu ajutorul modelelor climatice complexe, bazate pe legi fizico-matematice care pot furniza și proiecții ale evoluției climei pentru deceniile viitoare. Asemenea abordări vor fi utilizate și în studiul de față prin analiza simulărilor unor modele climatice globale și regionale disponibile din proiectul european ENSEMBLES.
Există diferite proceduri de analiză a variabilității climatice [4] care se aplică atât la variabilele climatice asociate stării medii a sistemului climatic (temperatura medie, cantitățile de precipitații, viteza medie a vântului, etc) cât la diferiți indici asociați unor evenimente climatice extreme care cuantifica durata, intensitatea si frecventa acestora (temperaturi extreme, secete, precipitații excedentare, etc). O primă abordare se refera analiza datelor observaționale care este cel mai larg utilizata in studiile de cercetare climatică. Această abordare se bazează pe utilizarea unor metode statistice din ce în ce mai complexe. A doua abordare se referă la analiza datelor rezultate din simulările unor modele realiste ale sistemului climatic (modele dinamice), realizate de centre importante de cercetare la nivel internațional. În afara datelor provenite direct din observații, există și informații indirecte bazate pe paleodate. În studiul de față vor fi utilizate primele două abordări, cu accent important pe utilizarea unor metode statistice complexe aplicate la analiza datelor observaționale privind extremele termice din România. Aceste metode vor fi sintetizate în cele ce urmează, în contextul realizărilor obținute pe plan european și național. Referitor la cea de a doua abordare, vor fi analizate simulările realizate atât cu modele climatice globale (GCMs) cât și regionale (RCMs) în cadrul proiectului european deja finalizat ENSEMBLES (http://www.ensembles-eu.org). Această analiză va fi realizată în două direcții: 1) validarea RCMs privind performanta acestora în simularea caracteristicilor de variabilitate a extremelor termice din România; 2)estimarea proiecțiilor în regimul extremelor termice din România pentru două orizonturi temporale din secolul 21 (2021-2050, 2071-2100) folosind simulările RCMs. Aceste proiecții vor fi deasemenea estimate cu ajutorul unor modele statistice de downscaling (SDMs), dezvoltate în studiul de față special pentru indicii asociați extremelor termice selectate. O sinteză a acestor modele va fi prezentată în cele ce urmează. Prin combinarea rezultatelor obținute direct din RCMs cu cele obținute indirect din SDMs se va realiza o mai bună estimare a incertitudinilor asociate schimbărilor viitoare în regimul extremelor termice din România. Aceasta abordare este în concordanță cu concluziile ce reies din cele mai recente studii realizate în proiectul STARDEX (http://www.cru.uea.ac.uk/projects/stardex) și ENSEMBLES (http://ensembles-eu.metoffice.com) [5, 13].
Analiza evenimentelor extreme este prezentată în diferite studii internaționale. Astfel, la nivel european, studiul realizat de [9] identifică influența creșterii concentrației de dioxid de carbon din atmosferă asupra valului de căldură ce a lovit Europa în anul 2003. Totodată, valul de căldură ce a lovit Rusia în vara anului 2010, a fost catalogat ca fiind extrem de sever, în luna iulie fiind înregistrate cele mai mari valori ale temperaturii maxime din 1880 [11]. Ca și în studiile precedente și în cazul de față influența creșterii concentrației gazelor cu efect de seră în atmosferă a fost identificată. Ținându-se cont de fenomenele extreme fără precedent la nivel european, în ultimul raport al IPCC, din 2007, s-a estimat faptul că pentru viitor fenomenele extreme pot fi mult mai frecvente și mai intense decât în trecut.
Variabilitatea climatului european este în cea mai mare parte controlată de natura instabilă a dinamicii oceanului Nord-Atlantic, mai ales în timpul iernii. Oscilația Nord-Atlantică (NAO) este unul din fenomenele care influențează fluctuațiile climatice din emisfera nordică. Deși analizele bazate pe date observate sau simulate cu modelele climatice globale au indicat că predicția NAO este teoretic posibilă, în anumite limite, complexitatea acestui fenomen în care sunt implicate mecanisme diferite, face dificilă elaborarea unei strategii predictive complete. Predictibilitatea chiar limitată a fazei Oscilației Nord-Atlantice din iarnă poate fi însă importantă din punct de vedere socio-economic datorită impactului pe care fenomenul îl are în agricultură și în gestionarea resurselor energetice. Înțelegerea mecanismelor oscilației Nord-Atlantice depășește înțeresul pur teoretic, putând contribui la predicția condițiilor de iarnă în România, ca în cea mai mare parte a Europei. Prin controlul său asupra anomaliilor regionale termice și de precipitații, oscilația nord-atlantică are impact direct asupra managementului resurselor de energie și apă, asupra dinamicii ecosistemelor și asupra agriculturii. În România, faza pozitivă a oscilației nord-atlantice aduce, în general, temperaturi de iarnă mai ridicate decat cele obișnuite, în timp ce precipitațiile sunt deficitare [2].
Trebuie menționat faptul că durata valurilor de caldură în Europa s-a dublat din 1880 până astăzi, în acord cu un studiu publicat în Journal of Geophysical Research – Atmospheres [10]. S-a demonstrat faptul că valurile de căldură durează, în ultima perioadă, în medie trei zile, iar cele mai lungi perioade se extind până spre treisprezece zile, în comparație cu o medie de aproximativ o zi și jumatate în 1880. Valul de căldură care a lovit Europa în 2003 a avut efecte dezastruoase, socio-economice și asupra mediului. Sute de persoane în vârstă au murit, pădurile au fost devastate de incendii, iar masă ghețarilor din Alpi sle care influențează fluctuațiile climatice din emisfera nordică. Deși analizele bazate pe date observate sau simulate cu modelele climatice globale au indicat că predicția NAO este teoretic posibilă, în anumite limite, complexitatea acestui fenomen în care sunt implicate mecanisme diferite, face dificilă elaborarea unei strategii predictive complete. Predictibilitatea chiar limitată a fazei Oscilației Nord-Atlantice din iarnă poate fi însă importantă din punct de vedere socio-economic datorită impactului pe care fenomenul îl are în agricultură și în gestionarea resurselor energetice. Înțelegerea mecanismelor oscilației Nord-Atlantice depășește înțeresul pur teoretic, putând contribui la predicția condițiilor de iarnă în România, ca în cea mai mare parte a Europei. Prin controlul său asupra anomaliilor regionale termice și de precipitații, oscilația nord-atlantică are impact direct asupra managementului resurselor de energie și apă, asupra dinamicii ecosistemelor și asupra agriculturii. În România, faza pozitivă a oscilației nord-atlantice aduce, în general, temperaturi de iarnă mai ridicate decat cele obișnuite, în timp ce precipitațiile sunt deficitare [2].
Trebuie menționat faptul că durata valurilor de caldură în Europa s-a dublat din 1880 până astăzi, în acord cu un studiu publicat în Journal of Geophysical Research – Atmospheres [10]. S-a demonstrat faptul că valurile de căldură durează, în ultima perioadă, în medie trei zile, iar cele mai lungi perioade se extind până spre treisprezece zile, în comparație cu o medie de aproximativ o zi și jumatate în 1880. Valul de căldură care a lovit Europa în 2003 a avut efecte dezastruoase, socio-economice și asupra mediului. Sute de persoane în vârstă au murit, pădurile au fost devastate de incendii, iar masă ghețarilor din Alpi s-a redus cu zece procente. Autorii concluzionează că asemenea evenimente extreme pot apărea și în viitor, însă cu o frecvență de apariție cu mult mai crescută.
La nivelul României, au fost realizate diferite studii privind variabilitatea climatică, cel mai recent fiind cel prezentat de [4] în care sunt analizate caracteristicile de variabilitate sezonieră (tendințe generale, salturi în medie, moduri de variabilitate spațio-temporală) pentru temperatura medie a aerului, cantitățile de precipitații, viteza medie a vântului cât și pentru anumiți indici asociați evenimentelor extreme termice și pluviometrice care cuantifică, în principal, intensitatea (identificată prin metoda percentilelor: pragul ce definește zilele foarte reci/calde) și durata acestora (durata valurilor de caldură, durata intervalului cu zile continue fără precipitații). Analiza a fost realizată pe intervalul 1961-2007 folosind toate datele observaționale disponibile. Mecanismele care controlează variabilitatea anomaliilor parametrilor climatici studiați în această lucrare au fost analizate prin metoda corelației canonice (CCA), metoda utilizată, de asemea, în alte studii anterioare referitoare la precipitații [8, 4] sau la analiza combinată a temperaturii și precipitațiilor [3]. Alte studii anterioare au analizat mecanismele care controlează media sezonieră a temperaturii maxime din România pentru un număr restrâns de stații, folosind atât metoda CCA [6] cât și metoda hărților compozite precum și legatura cu diferiți indici de circulație la scară mare [2, 15]. Obiectivul general al studiului de față, îl constituie analiza caracteristicilor de variabilitate ale unui set de 10 indici care cuantifică extremele termice din România, pe perioada istorică 1961-2010, înțelegerea mecanismelor fizice care guverneză variabilitatea acestora, cât și estimarea proiecțiilor schimbărilor în diferite caracteristici asociate acestor indici (frecvență, durată, intensitate) pe două perioade viitoare (2021-2050, 2071-2100), față de perioada actuală 1961-1990. Acest studiu constituie o continuare a lucrarii prezentate de [4], prin concentrarea analizei asupra extremelor termice (majoritatea dintre acestea nu au făcut obiectul lucrării amintite) pe intervalul extins 1961-2010, folosind un număr mult mai mare de indici care oferă o caracterizare cât mai completă a acestor extreme (durata, intensitate, frecvența). Studiul face parte integranta din proiectul CLIMHYDEX ((Schimbări în extremele climatice și impactul asociat în evenimentele hidrologice din România, cod PNII-ID-2011-2-0073, http://www.climhydex.meteoromania.ro). Pentru prima data în România, sunt analizați indici mai complecși, cum ar fi indicii de stres termic (idicele temperatură-umezeală pentru lunile calde și indicele de frig). Acești indici sunt calculați pe baza setului de date observaționale obținute de la Administrația Națională de Meteorologie, în cadrul proiectului CLIMHYDEX, la cea mai fină scară spațială posibilă (se iau în considerare toate stațiile meteorologie cu șir complet pe perioada analizată). În funcție de datele disponibile, pentru anumiți indici, vor fi luate în considerare seturi lungi de date (peste 100 de ani) pentru a obține informații robuste privind tendința pe termen lung a indicilor analizați și a mecanismelor fizice asociate. În activitatea de cercetare stiințifică doctorală vor fi utilizați următorii indici sezonieri asociați evenimentelor termice extreme (denumite în cele ce urmează, extreme termice): frecvența zilelor foarte calde (temperatura maximă >= percentila 90-a); frecvența nopților foarte calde (temperatura minimă >= percentila 90-a), durata maximă a intervalelor cu zile foarte calde; durata maximă a intervalelor cu nopți foarte calde; temperatura maximă sezonieră; temperatura minimă sezonieră; indicele de stres termic cald-ITU (calculat pentru lunile mai-septembrie); frecvența cazurilor cu valori >= pragul critic de 80, durata maxima a intervalului cu zile consecutive cu valori >= 80, indicele de frig-IR (calculat pentru lunile decembrie-februarie); frecvența cazurilor cu valori <= pragul critic de -20; durata maximă a intervalului cu zile consecutive cu valori <= -20. De asemenea, se va analiza și variabilitatea umezelii relative pentru a încerca explicarea ponderii pe care o au cele două variabile climatice (temperatura aerului, umezeala relativă a aerului) în variabilitatea indicelui ITU.
În concluzie, pentru realizarea studiului propus, cercetarea doctorală va fi axată pe atingerea următoarelor obiective specifice: a) identificarea principalelor trăsături de variabilitate spațio-temporală a indicilor amintiți mai sus (tendința generală, saltul în medie/varianța, moduri de variabilitate spațială) cât și ale parametrilor climatici la scară mare calculați din datele de reanaliză; b) analiza mecanismelor la scară mare care controlează variabilitatea evenimentelor termice extreme din România; c) dezvoltarea modelelor statistice de downscaling pentru a estima diferite caracteristici ale extremelor termice selectate (durată, intensitate, frecvență) din predicatori la scară mare (date de reanaliză); d) proiecții ale schimbărilor viitoare (2021-2050, 2071-2100) în regimul evenimentelor termice extreme din România și estimarea incertitudinilor asociate.
Pentru atingerea acestor obiective, vor fi utilizate metode statistice avansate, cum ar fi: teste neparametrice (Mann-Kendall, Pettitt), analiza funcțiilor empirice ortogonale (EOF), analiza corelației canonice (CCA) și analiza spectrală (a, b). Pentru atingerea obiectivelor c-d, vor fi dezvoltate modele statistice de downscaling (SDMs) pentru indicii menționați. Așa cum se menționa mai sus, prin combinarea rezultatelor obținute direct din RCMs cu cele obținute indirect din SDMs se va realiza o mai bună estimare a incertitudinilor asociate schimbărilor viitoare în regimul extremelor termice din România (c). Ca predictori la scară mare se vor utiliza seturi de date de reanaliză preluate din arhiva NCEP/NCAR sau ERA40 cum ar fi: temperatura aerului la 850hPa, înălțimea geopotențialului la diferite nivele (850hPa, 500hPa, 700hPa), presiunea la nivelul mării, umiditatea specifică a aerului (umezeala relativă) la diferite nivele. Acești predicatori vor fi utilizați atât pentru înțelegerea mecanismelor care controlează variabilitatea indicilor menționați cât și pentru dezvoltarea SDMs. Metoda CCA va fi utilizată pentru înțelegerea acestor mecanisme după modelul prezentat de [3, 4, 8]. Noutatea în studiul de față constă în analiza simultană a mai multor indici asociați extremelor termice, menționați mai sus, ceea ce permite o mai bună coerență fizică a rezultatelor obținute. De asemenea, și predicatorii la scară mare vor fi considerați separat sau în diferite combinații. Seriile temporale asociate celor mai importante perechi CCA vor fi utilizate în modelul liniar multivariat pentru a construi modelul statistic de downscaling (SDMs) după modelul prezentat de [7, 3, 5, 4]. Noutatea din studiul de față constă în faptul că atât predictanzii (indicii asociați extremelor termice) cât și predicatorii la scară mare vor fi utilizați în diferite combinații.
Capitolul 1
noȚiuni de bazĂ ale sistemului climatic
Sistemul climatic
Sistemul climatic reprezintă suma proceselor existente în atmosfera Pamântului, oceane, suprafața uscatului, suprafețele acoperite cu gheață, precum și flora și fauna. Ca un întreg, acesta este presupus a fi un sistem deschis pentru energie, dar închis pentru schimbul de masă cu spațiul cosmic.
Sistemul climatic pus în funcțiune de aportul energetic al radiației solare presupune interacțiuni între toate componentele. Variații ale concentrației constituenților gazoși și ale aerosolilor din atmosferă împreună cu modificările poziției relative a Pământului față de Soare determină schimbări în intensitatea și distribuția radiației solare primite. Albedoul planetar definește cât din energia solară primită este reflectată în spațiu. Cea mai mare parte din albedoul planetar
este datorată norilor, la care se adaugă albedoul suprafeței terestre și fenomenele de reflexie determinate de particulele solide și lichide, în suspensie în atmosferă (Bojariu, 2015).
Componentele geosistemului care interacționează și care definesc starea climatică observată sunt:
Atmosfera (A);
Hidrosfera (H);
Criosfera (C);
Litosfera (L);
Biosfera (B).
Figura 1. Reprezentare schematică a componentelor naturale ale geosistemului
climatic și a interacțiunilor dintre ele. Adaptare după National Center for
Atmospheric Research (NCAR, USA).
Atmosfera este învelișul gazos al Pământului. Conform raportului IPCC (2007), atmosfera este formată din azot (78%), oxigen (20.9%) și alte gaze din care fac parte: gazele inerte (argonul 0.93%, heliu) și gazele cu efect de seră active din punct de vedere radiativ (dioxidul de carbon 0.03% și ozonul). Atmosfera conține vapori de apă și gaze cu efect de seră, a căror cantitate este variabilă, ocupând aproximativ 1%. Dimensiunea orizontală a atmosferei este reprezentată de distanța dintre cei doi poli, care este de aproximativ 20 000 km. În înălțime, mai mult de 99% din masa atmosferei este distribuită până la o altitudine de 30 km. Grosimea atmosferei este diferită în jurul Pământului și este influențată de mișcarea de rotație a acestuia. Înălțimea atmosferei este mai mare la ecuator și mai mică la poli. Atmosfera este supusă atracției exercitate de Soare și Lună, acesta determinând mișcările mareice de flux și reflux (Busuioc, 2010).
Atmosfera este împărțită din mai multe straturi, bine delimitate: troposfera, stratosfera, mezosfera și termosfera, fiind separate prin zone de tranziție, denumite tropopauză, stratopauză, mezopază, termopauză. Troposfera și stratosfera sunt cele mai importante componente ale atmosferei. Troposfera constituie stratul în care se produc principalele fenomene de vreme fiind caracterizată printr-o descreștere a temperaturii aerului cu înălțimea în medie cu 0,65ºC/100 m. Se numește strat limită al atmosferei, primul kilometru, adică cel mai de jos al troposferei, unde atmosfera interacționează cu suprafața terestră și unde domină influența antropogenă asupra atmosferei. Stratosfera superioară este caracterizată printr-o creștere a temperaturii datorită prezenței stratului de ozon (maximum la 25 km înălțime) care absoarbe radiația solară și produce încălzirea aerului. Compoziția generală a atmosferei (azot, oxigen și gaze inerte) este constantă până la 80-100 km altitudine (mezopauză) (Busuioc, 2010).
Hidrosfera este o alta componentă importantă a sistemului climatic și conține întreaga cantitate de apă distribuită pe suprafața Pământului. Acesta include oceanele, mările, lacurile, râurile și apa subterană. Pentru studiile climatice, oceanele constituie cea mai importantă componentă a hidrosferei, acestea ocupând aproximativ 71% din suprafața Pământului și conțin aproximativ 97% din masa totală de apă. La suprafața oceanelor au loc procese de interacțiune între atmosferă și suprafața apei: schimburi de apă datorită evaporației și precipitațiilor, fluxuri de căldură și radiație, particule de aerosoli și schimburi de gaze atmosferice. Prin cuplajul dinamic atmosferă-ocean se transferă energia cinetică prin intermediul forței vântului la suprafața apei. Responsabil pentru o mare parte a circulației oceanice (de suprafață și de mică adâncime) este vântul.
Circulația aerului deasupra oceanelor este influențată de două mecanisme: forța vânturilor care suflă deasupra oceanelor și coborârea apelor din mările subpolare, datorată răcirii apei și formării ghețurilor maritime (Stehr și von Storch, 2009). Circulația la mare adâncime depinde de diferența de densitate pe verticală între diferite nivele de adâncime ale oceanului. Acest fapt arată că apa devine mai grea (efect termic).
Criosfera este definită de totalitatea cantității de gheață de pe suprafața Pământului și cuprinde aproximativ 2% din masa de apă planetară. Aceasta cuprinde masa de zăpadă și gheață permanentă și sezonieră, calotele de gheață ale Groenlandei și Antarcticii, ghețarii montani dar și permafrostul. Importanța criosferei în cadrul sistemului climatic rezultă din conductivitatea termică scăzută, din albedoul ridicat și rugozitatea scăzută (Herterich, 2001).
Albedoul planetar al Pământului este de aproximativ 30%. Dacă o anomalie pozitivă a distribuției gheții crește albedoul, acesta ar conduce la scăderea temperaturii globale cu 2,5%. O temperatură mai scăzută conduce la mai multă gheață și automat la descreșterea temperaturii (Herterich, 2001).
Grosimea gheții, de exemplu a calotelor de gheață, este relevantă din punct de vedere climatic, iar forma lor alternează circulația atmosferică. Prezența unei calote de gheață determină creșterea locală a înălțimii suprafeței terestre, fiind corelată cu o scădere locală a temperaturii aerului. Acestea sunt mai groase în centru, comparative cu marginile, implicând temperaturi mai scăzute în centru față de margini.
Litosfera include continentele, ale căror topografie influențează mișcările aerului. Aceasta are cel mai lung timp de răspuns la forcingul extern, comparativ cu celălalte componente ale sistemului climatic. Între atmosfera și litosfera este o puternică interacțiune prin transferul de masă, moment cinetic, caldură sensibilă și disiparea energiei cinetice. Acest transfer de masă apare sub formă de vapori de apă, ploaie și zapadă, praf, gaze sulfuroase care condensează în troposferă și formează aerosolii, care au un rol deosebit de important în bilanțul radiativ al atmosferei. Există, de asemenea, un transfer la scară mare a momentului cinetic între litosferă și oceane, mai exact prin acțiunea cuplajului între oceane și continente.
Umiditatea solului a stratului activ în litosfera continentală are o influență semnificativă asupra echilibrului energetic local la suprafață, afectând rata de evaporare, albedoul suprafeței și conductivitatea termică a solului (Peixoto,1992).
Biosfera cuprinde vegetația terestră, fauna continentală, precum și flora și fauna oceanelor. Vegetația modifică rugozitatea suprafeței, albedoul la suprafață, evaporarea, scurgerea și capacitatea de câmp a solului. Mai mult decât atât, biosfera influențează ciclul dioxidului de carbon din atmosferă și oceane, contribuind la variabilitatea climatică.
Întregul sistem climatic evoluează continuu prin numeroase procese ce amplifică sau diminuează perturbațiile exterioare sau generate de interacțiunile subsistemelor componente. Atmosfera și oceanul planetar sunt cele mai active componente care asigură transportul energiei în sistemul climatic (figura 1).
Circulațiile generale ale atmosferei și a oceanelor
Circulația generală a atmosferei
Circulația generală a atmosferei este unul din principalii factori genetici ai climei și este reprezentată de totatlitatea curenților ce se produc la scară planetară și au caracter periodic sau permanent.
Procesele radiative, chimice și dinamice care au loc în atmosferă contribuie la configurarea caracteristicilor climatice terestre. Încălzirea este neuniformă pe suprafața terestră și este datorată fluxului de energie radiantă. Fluxul net de energie absorbit este pozitiv la latitudinile joase și negativ la latitudinile înalte. Pentru a se păstra un echilibru termic, trebuie să existe un transfer de energie de la tropice la poli, unde 60 % din acest transfer energetic este asigurat de mecanismele circulației generale ale atmosferei (Peixoto și Ooort, 1992).
La latitudini joase acționează o importantă celulă meridianal-ecuatorială, celula Hadley.
Perturbațiile undelor barocline care se dezvoltă din instabilitățile curgerii zonale sub forma sistemelor sinoptice tranziente sunt cele care asigură transferul eficient al energiei de la latitudinile joase la cele înalte. Doar o parte din energia potențială este transformată în energie cinetică. Energia potențială disponibilă este determinată de stratificarea atmosferei. Pentru latitudinile joase, energia cinetică este asociată circulațiilor termice directe (celula Hadley) (figura 2). Eliberarea de căldură latentă în zonele de interconvergentă tropicală (ITCZ) determină o mișcare ascendentă a aerului la ecuator și o mișcare descendentă a aerului, care inhibă formarea norilor determinând menținerea deșerturilor, în regiunile subtropicale (figura 2). Distribuția neuniformă a oceanelor și a regiunilor continentale poate introduce anomalii zonale în procesul de încălzire care determină circulații pe direcția vest-est (celule de tip Walker) (figura 2).
Figura 2. Sectiune meridianală reprezentând circulația generală a atmosferei în Emisfera Nordică. Cu PFJS s-a notat poziția latitudinală medie a curentului jet polar, iar cu STJS a celui subtropical.
Circulația generală a oceanelor
Oceanul planetar acoperă 71 % din suprafața Pământului și reprezintă principalul rezervor termic de umiditate pentru sistemul climatic. În jur de 40 % din transportul energiei în sistemul climatic este datorat circulației oceanice. Procesele atmosferice sunt puternic influențate de variațiile temperaturii la suprafața oceanului (SST). Variațiile temperaturii oceanului apar ca urmare a anomaliilor fluxului net de căldură la suprafață sau datorită modificărilor în circulația oceanică. Studiile teoretice arată că, în cea mai mare parte a oceanului planetar, circulația medie determinată de vânt are loc în stratul de amestec de la suprafața oceanică și în regiunea din vecinătatea termoclinei (figura 3). Circulația oceanică de suprafață urmează sensul circulației atmosferei inferioare, cu două excepții notabile: în ambele emisfere, curenții oceanici de suprafață se intensifică puternic în partea vestică a fiecărui bazin și în emisfera nordică, în vecinătatea zonelor de interconvergență tropicală (ITCZ), contracurenții de suprafață se deplasează împotriva vântului.
Figura 3. Reprezentarea schematică a structurii termice, de salinitate și de
densitate a ocenului planetar.
Descrierea circulatiei oceanice de adâncime este o sarcină dificilă datorită lipsei datelor observationale care să caracterizeze complet oceanul planetar. Observatiile existente arată că în regiunile subpolare apele de suprafată, mai calde sunt separate de apele de adâncime, mai reci, prin intermediul unei termocline care este situată între 100 m si 1000 m adâncime. Această distributie verticală de temperatură, în coloana de apă, nu poate fi mentinută fără un transport continuu de
ape reci în straturile oceanice abisale și de ape calde în straturile de suprafată. Legea de conservare a energiei în bazinele oceanice, impune ca energia primită din atmosferă în zonele tropicale și subtropicale să fie transferată înapoi atmosferei în zonele subpolare și polare.
Figura 4. Schema circulației globale termohaline (după Broecker, 1987).
La latitudinile înalte, apele răcite, cu o concentratie mare de sare, ajung în straturile oceanice adânci prin procesul de convecție termică. Aceste ape reci și saline se deplasează spre sud, de-a lungul coastei continentului american și în jurul continentului antarctic de unde împreună cu masele de apă reci și saline formate prin convecție în aceste regiuni se deplasează apoi spre est, în oceanul Indian și Pacific iar din nordul oceanului Indian și Pacific se reîntorc la suprafață ca
ape calde, interacționând cu atmosfera, în nordul Atlanticului (figura 4). Circulația termosalină are scara de timp de ordinul a o mie de ani, dar există studii teoretice care pun în lumină posibilitatea existentei fluctuațiilor interdeceniale ale caracteristicilor acestei circulații. Analize efectuate cu modele climatice sugerează faptul că circulația termosalină poate influențata semnificativ evoluția sistemului climatic.
Procese de forcing și feedback în sistemul climatic
Procese de feedback
Sistemul climatic este un sistem natural foarte complex caracterizat prin interacțiunile neliniare și feedback-uri. Acesta este interpretat ca un sistem termodinamic deschis pentru schimburile de energie și închis pentru schimbul de materie cu spațiul cosmic (Hupfer, 2001).
O deosebită importanță o au „feedback-urile” climatice, prin care un proces inițial determină o schimbare într-un al doilea proces care își retransmite influența din nou asupra procesului inițial (IPCC, 2007). Feedback-urile pot fi pozitive sau negative, în funcție de modul în care este influențat procesul inițial. Feedback-ul pozitiv este acela în care perturbarea inițială este amplificată de alte modificări din sistem. Feedback-ul negativ apare când perturbația inițială este redusă de alte schimbări din sistem.
Concepte de feedback
Ideea de bază a conceptului de feedback constă în utilizarea unei părți a semnalului de ieșire pentru a modifica semnalul de intrare (Smith, 1982). Se definește cu G funcția de transfer a sistemului, ca raport dintre semnalul de ieșire V și semnalul de intrare V( Peixoto și Oort,1992):
,
V este partea de ieșire a semnalului care este introdusă din nou printr-un factor de feedback H:
,
semnalul de intrare , atunci când reprezintă semnalul de intrare inițial:
se poate defini semnalul de intrare în funcție de ieșirea finală , prin introducerea unei funcții de transfer efectivă GF, care include feedback-ul:
,
Calculând cu ajutorul ecuației (2.8) și înlocuind în ecuația (2.9), obținem pentru funcția de transfer a feedback-ului următoarea expresie:
,
unde este feedback-ul sistemului
;
FIGURA 2.8. Diagramele schematice ale unei bucle simple de feedback, utilizată în domeniul electrotehnic, unde este semnalul de intrare inițial, V este semnalul de ieșire, G funcția de transfer a feedback-ului, H factorul de feedback și funcția eficace de transfer a feedback-ului sistemului (Peixoto și Oort, 1992).
Formula finală a funcției de transfer va fi produsul câștigurilor individuale, dacă sistemul are mai multe mecanismele de feedback legate în serie:
,
atunci:
,
Dacă procesele de feedback sunt în paralel, adică, independente una de cealaltă, răspunsul este liniar și feedback-urile sunt aditive, astfel încât câștigul final este dat de:
. Exemple de feedback-uri care acționează în sistemul climatic:
• radiativ (este cel ce aduce sistemul într-o nouă stare de echilibru climatic, când radiația de undă lungă este modificată – feedback negativ);
• al vaporilor de apă (creșterea cantității de vapori de apă în atmosferă este determinată de încălzirea suplimentară și determină, la randul ei, o amplificare a încălzirii – feedback pozitiv);
• al gheții și zăpezii (datorită modificării albedoului, suprafețele care pierd stratul de gheață sau zăpadă contribuie la o încălzire suplimentară în sistem, ceea ce conduce la o mărire a suprafețelor de pe care stratul de zăpadă dispare – feedback pozitiv);
• al norilor (în cazul norilor acționează atât cu un feedback pozitiv, cât și unul negativ, iar rezultatul net considerându-se a fi totuși de feedback negativ);
• legat de folosința solului (depinde de albedoul suprafeței, acționând diferit în cazul suprafețelor acoperite cu vegetație și al celor aride, se consideră ca în raport cu celelate interacțiuni, efectul e relativ redus);
• datorat circulației oceanice (ex: circulația termosalina – feedback negativ).
Fig. Schema arată lanțurile posibilelor feedback-uri din sistemul climatic. Mărimile măsurabile sunt arătate în ovale, iar procesele care le modifică în casuțe, prezentând semnul schimbării cauzate cantitativ, imediat după casuță ca răspuns la creșterea din ovalul de dinainte (după McGuffie si Hederson Sellers, 2001).
Focing-uri climatice
Forcing-ul climatic are de-a face cu cantitatea de energie pe care o primim de la soare, iar cantitatea de energie pe care o radiaza înapoi în spațiu. Variațiile forcing-ului climatic sunt determinate de influențe fizice asupra atmosferei, cum ar fi schimbările orbitale și axiale, precum și cantitatea de gaze cu efect de seră din atmosferă.
Forcing-urile climatice sunt o cauză majoră de schimbările climatice. Un forcing climatic este o influență asupra climei, care provine din afara sistemului climatic în sine.
Exemple de forcing-uri externe includ:
Reflexia la suprafață (albedo)
gazele cu efect de seră
aerosoli atmosferici (sulfați vulcanici)
Aceste exemple influențează echilibrul energiei de intrare care părăsesc sistemul. Aceste tipuri de forcing-uri sunt adesea menționate ca forcing-uri radiative și pot fi cuantificate în unități de energie suplimentare în wați pe metru pătrat (W m-2).
Nu toate schimbările climatice sunt cauzate de forcing-urile climatice. Clima este o variabilă intrinsecă și se poate schimba, chiar dacă nu există nici un forcing extern. O schimbare neforțată o reprezinta El Nino. Evenimentele El Nino au tendința de a provoca încălzirea atmosferei, deoarece acestea transportă caldura din ocean înapoi în atmosferă. Acest lucru se întâmplă chiar dacă nu există nici o schimbare a emisiei solare sau alte forcing-uri externe.
ECUAȚIILE DE BAZĂ ALE SISTEMULUI CLIMATIC
Mișcările atmosferice sunt guvernate de trei principii fizice fundamentale: conservarea masei, conservarea impulsului și conservarea energiei. Legile fizice împreună cu cele chimice care descriu compoziția componentelor sistemului climatic constituie bazele teoretice fundamentale pentru studierea climei. Ecuațiile care guvernează dinamica tridimensională a climatului sunt neliniare, iar orice schimbare a unei variabile indică schimbări în evoluția celorlalte variabile.
Sistemul de ecuații diferențiale cuplate, este un sistem închis și poate fi rezolvat dacă sunt cunosc condițiile inițiale și cele la limită. Sistemul ecuațiilor fundamentale conține: ecuațiile de mișcare, ecuația energiei termodinamicii, ecuația de conservare a masei și ecuația de stare. Aceste ecuații poartă denumirea de sistemul complet al ecuațiilor meteorologice (Ștefan S., 2004).
Ecuația de continuitate
Relația matematică care exprimă conservarea masei în cazul unui fluid se numește ecuația de continuitate. Se consideră un volum de control de masă fixă care se deplasează odată cu fluidul. Dacă volumul ocupat de această masă de fluid , putem spune că se conservă în timpul mișcării:
adică
Ecuația de continuitate în sistemul de coordonate izobarice :
În coordonate carteziene ecuația de continuitate este dedusă prin metoda lagrangeană, fiind luată în considerare, conservarea masei:
(6.39)
Termenul densității din ecuația (6.39), este obținut atunci când într-un volum dat, densitatea crește și de aceea volumul particulei de aer se schimbă fără o modificare a masei.
Ecuațiile mișcării aerului
Ecuațiile de mișcare pot fi scrise pentru cele trei componente individuale într-un sistem de coordonate sferice :
(3.9a)
(3.9b)
(3.9c)
– raza medie a Pământului
– parametrul Coriolis
– accelerația gravitațională
– reprezintă forțele de frecare pe direcție zonală, meridienală și verticală.
Primii doi termeni din ecuația (3.9a) – (3.9c) sunt de formă arătând influența geometriei Pământului în mișcare. Este important faptul că acești termeni sunt multiplicați de componentele vitezei corespunzătoare (genereză energie cinetică) atunci când , iar termenii Coriolis implicați și' satisfac o relație invariantă, adică, ei nu generează energie cinetică.
Ecuația energiei termodinamice
Ecuația de conservare a energiei poate fi exprimată prin prima lege a termodinamicii. Presupunând că aerul se comportă ca un gaz ideal (, unde este un gaz constant pentru aerul uscat), primul principiu al termodinamicii poate fi scris astfel:
(3,42)
– este căldura specifică a aerului la presiunea constantă;
– este volumul specific
= căldura schimbată de particula de fluid cu mediul exterior în unitatea de timp.
Folosind ipoteza gazului ideal, ecuația. (3.42) se prezintă sub forma:
(3.43
Având în vedere că rata de variație a entropiei pe unitatea de masă de-a lungul mișcării pentru un proces termodinamic reversibil, este dată de:
, (3.44
atunci
(3.45
Un proces reversibil este definit ca fiind un proces în care nu există nici un schimb de căldură cu exteriorul și se reduce astfel:
(3.46
Integrarea acestei expresii din strea caracterizată de presiunea p și temperatura T până la o stare în care presiunea este , iar temperatura este , se va obține ecuația Poisson:
(3.47
Prin diferențierea logaritmică a ecuației (3.47) în raport cu timpul și folosindu-se ecuația (3.45), putem exprima entropia din punct de vedere al temperaturii potențiale , unde s este entropia specifică:
(3.48)
Folosind diferențierea logaritmică a ecuației (3.47) în raport cu timpul, prima lege a termodinamicii pentru atmosfera (3.43) poate fi scris sub forma temperaturii potențiale:
. (3.49)
O particulă care conservă entropia de-a lungul mișcării trebuie sa se miște pe o suprafață izentropică unde =constant. (Peixoto și Oort, 1992).
Ecuația de conservare a umidității
Ecuația de conservare a umidității poate fi scrisă sub forma:
q – umiditatea specifică
– pierderile și sursele de vapori de apă din interiorul particulei de fluid
– transportul prin difuzie moleculară și turbulentă a vaporilor de apă.
Ecuația de stare
Dacă luăm în considerare aerul ca un sistem omogen monofazat (fără nori) va fi nevoie, în conformitate cu regula de fază Gibbs, de cele trei variabile independente pentru a specifica starea sa termodinamică. Se presupune că diferitele componente se comportă ca niște gaze ideale și se supun legii lui Dalton (de exemplu: presiunea totală este egală cu suma presiunii parțiale ale gazelor constituente).
Dacă presiunea și volumul specific sunt date de și , ecuația gazului ideal pentru aerul umed este:
– constanta gazului pentru aerul umed.
Ecuația de stare a vaporilor va fi:
– presiunea parțială a vaporilor de apă din amestec
– constanta gazului a vaporilor de apă
Conform legii lui Dalton, presiunea p a aerului umed este:
Dacă este densitatea aerului umed și într-un gram de aer umed se găsesc q grame de vapori și (1-q) grame de aer uscat, ecuațiile de stare se scriu:
Ecuația de stare a aerului umed devine:
unde:
– temperatura virtuală a aerului umed nesaturat
q – conținutul de vapori de apă exprimat în grame de vapori. (Peixoto și Oort, 1992).
Fenomenele meteorologice extreme
Variabilitatea climatică naturală determină, deseori, producerea unor fenomene meteorologice extreme. Un fenomen meteorologic este considerat extrem cand determină trecerea sistemului analizat pe o stare mult diferită de norma climatică. În Raportul al III-lea al Comisiei Interguvernamentale pentru Schimbări Climatice (IPCC, 2001) fenomenele extreme de vreme sunt definite ca evenimente rare, față de distribuțiile lor statistice de referință, într-un un loc precizat. In mod obișnuit, atributul “rar” asociat fenomenelor de vreme este cuantificat folosind percentilele distribuțiilor statistice de 10%, 5%, 1%, sau cele de 90%, 95% si 99%. Prin definiție, caracteristicile fenomenelor extreme de vreme pot varia foarte mult de la o regiune la alta și ele se modifică odată cu distribuțiile statistice ce definesc climatul analizat (figura 17). Un eveniment climatic extrem
este o sinteză a mai multor evenimente extreme de vreme, pentru un anumit interval temporal (de exemplu, cantitatea sezoniera a precipitatiilor zilnice ce depășesc percentila de 95%). In afară de criteriul rarității, comunitatea internațională mai folosește, pentru definirea evenimentelor extreme, criterile de maxim/minim, intensitate și pe cel care cuantifică impactul socio-economic, transpus în pierderi umane (număr de morțiși/sau persoane afectate) și materiale (costuri economice, costuri în sistemul de asigurări).
Una din problemele cele mai dificile în analiza fenomenelor extreme este lipsa sirurilor de date de observație omogene și suficient de lungi, mai ales când rezoluția temporală cerută este cea zilnică. Pentru multe regiuni ale Terrei, date relativ omogene de temperatură, precipitații, umiditate, presiune a aerului și vânt sunt disponibile doar pentru intervalul începând de la sfârșitul celui de-al II-lea război mondial, iar schimbările în extreme sunt deseori mult mai afectate de neomogenitățile din date decât schimbările în medii. O altă problemă este cea a stabilirii unor criterii standard pentru definirea fenomenelor meteorologice extreme.
Monitorizarea si analiza fenomenelor extreme
1.1.3.1 Inundații și secetele
In general, inundațiile sunt rezultatul unor fenomene de tipul uraganelor, sistemelor de vreme ce tranzitează o regiune și/sau a topirii zăpezii.
Figura 17. Modificări ale parametrilor statistici și impactul lor asupra caracteristicilor fenomenelor extreme.
Există inundații cvasiperiodice, ca cele ale fluviului Nil, dar cele mai 32 primejdioase sunt așa-numitele “flash floods”, produse de precipitații intense, căzute pe o suprafață mică. Ele sunt si cel mai greu de prognozat. Datele arată că un procent de 10% din cantitatea de precipitații observată în SUA, azi, este rezultatul ploilor torențiale, în care se înregistrează cantități mai mari de 50 mm/zi. La începutul secolului XX, procentul era de doar 8%. Zonele costiere pot fi și ele, ocazional inundate, prin creșterea nivelului mării, datorită vânturilor puternice ce însoțesc furtunile, sau a
valurilor de tip tsunami, care iau naștere după un cutremur submarin puternic. Inundații puternice s- au produs în Europa, în vara anilor 2002 și 2005.
Figura 18. Configurația spațială și seria de timp asociată primului mod EOF al indicelui Palmer de severitate a secetei pentru intervalul 1900-2002 (după Dai și colaboratorii,2004). Valorile negative indică deficitul de umiditate iar cele pozitive, excededntul de umiditate.
Inundațiile au fost determinate de precipitații extreme, foarte intense, al căror efect
a fost amplificat de faptul că solul a devenit relativ repede îmbibat cu apă. Secetele, deși nu sunt fenomene care se produc brusc, precum inundațiile sau furtunile, datorită persistenței lor, care determină efecte socio-economice devastatoare, intră în categoria fenomenelor extreme. Exemple binecunoscute, pe plan internațional, sunt secetele din Great Plains, SUA, înregistrate în anii 1930,
1950 și 1980, precum și cele din Sahel, în sudul Saharei, din anii 1970 și 1980. Odată cu tendința de creștere a temperaturii medii globale, în ultimul secol, s-a înregistrat și o tendință de intensificare a evaporării apei din sol, accentuând efectele secetei în zonele vulnerabile. Unul din indicii foarte folositi în monitorizarea secetei este indicele de severitate Palmer care folosește temperatura și precipitațiile dintr-o locație specificată, pentru a estima umiditatea solului folosind un model simplificat de bilanț hidric (figura 18) (Palmer, 1965).
1.1.3.2. Valurile de căldură și valurile de frig
În contextul temperaturilor extreme, Raportul al III-lea al IPCC (2007) relevă, pentru secolul XX, o extindere a intervalului de vegetație, în cele mai multe regiuni de la latitudinile medii și înalte, o reducere a frecvenței temperaturilor foarte scăzute lunare și sezoniere și o creștere (mai puțin pronunțată) în frecvența temperaturilor foarte ridicate, la nivel lunar și sezonier. Un exemplu interesant este cazul valului de căldură care a afectat cea mai mare parte din Europa în 2003. S-au înregistrat atunci recorduri ale temperaturilor maxime. Luterbacher et al. (2004) a estimat că vara 2003 e posibil sa fi fost cea mai călduroasă din 1500 și până în prezent. Valul de căldură din 2003 s-a datorat unui sistem de presiune ridicată care a blocat circulația deasupra continentului european și care pare să fi fost legat de o extindere spre nord a celulei Hadley (Black et al., 2004). Un factor care a amplificat creșterile termice a fost, se pare, lipsa de precipitații din cea mai mare parte a Europei. Acest fapt a contribuit la reduerea pronunțată a umidității solului și a evaporației la suprafață, decalnșând un puternic feedback pozitiv.
1.1.3.6. Fenomenele extreme in Romania
Schimbari observate in extremele unor parametri climatici în România în secolul XX
Figura 21. Tendinte liniare ale temperaturii medii de iarna (b) si regiunile unde semnalul incalzirii este semnificativ statistic (b). Conform figurii 17a, creșterile în medie sunt consistente cu cresterea temperaturiilor maxime (vezi și figura22) și descreșterea frecvenței valurilor de frig. Cu linii de contur e reprezentatǎtopografia (>1000m).
Clima temperat-continentală a României, cu patru anotimpuri, este determinată atât de poziția sa pe glob, la jumatatea distanței dintre pol si ecuator, cât și de poziția sa geografică pe continentul european, la aproximativ 2000 km de Oceanul Atlantic, 1000 km de Marea Baltica, 400 km de Marea Adriatică. Relieful țării are un rol esențial în delimitarea fină a zonelor si etajelor climatice. Muntii Carpați cu dubla lor arcuire formează o barieră complexă în calea circulațiilor atmosferice determinate de interferența principalilor centri de acțiune care generează sistemele de vreme în regiunea atlantico-europeană.
Datele de observție indică, pentru secolul XX, o crestere a temperaturii medii anuale de 0.3°C, la nivelul întregii țǎri. Creșterea temperaturii este mai pronunțatǎ în jumatatea esticǎ, unde, tendințele seculare înregistrate ating și 0.8°C, în timp ce, în regiunea intracarpatică, încalzirea este în general nesemnificativă. Analiza cantitatilor de precipitatii înregistrate în secolul XX indică o tendințǎ de scadere a valorilor anuale, mai pronunțatǎ în centrul țǎrii. Variațiile temperaturii aerului și ale cantitǎților de precipitații nu s-au produs uniform, pe parcursul secolului XX. In a doua jumatate a secolului trecut, analizele realizate cu un numar marit de stații, relevǎ tendințe mai accentuate de încǎlzire, differentiate regional.
În ceea ce privește statistica fenomenelor extreme, analiza datelor de observație din a doua jumătate a secolului XX indică o creștere semnificativǎ, pentru toate regiunile țării, a mediei temperaturii minime, vara, precum și a mediei temperaturii maxime din timpul iernii (figurile 21, 22 și 23) și verii. Creșterea din ultimele patru decenii depășește 2 °C. Simultan, s-a înregistrat o creștere a frecvenței zilelor caniculare (definite de temperaturi maxime mai mari de 35 °C) și descreșterea frecvenței zilelor de iarna (MEWG, 2005) (vedeți și figura 24).
Impactul socio-economic al ploilor intense și persistente din primǎvara și vara anului 2005 a atras atenția opiniei publice românești care e interesatǎ sǎ știe în ce mǎsurǎ astfel de fenomene extreme pot fi legate de semnalul global al unei schimbǎri climatice. Pentru a rǎspunde la aceastǎ întrebare trebuie sǎ analizǎm dacǎ evenimentele meteorologice din vara și primǎvara anului 2005 se înscriu în variabilitatea climaticǎ naturalǎ, caracterizatǎ de fluctuații în jurul unei stǎri de referințǎ, și/sau prezintǎ caracteristici distincte de aceasta, anunțând o posibilǎ evoluția spre o altǎ stare de referințǎ. Cantitativ, ploile din primavara 2005 s-au transformat în recorduri absolute, fiind, la unele din stațiile retelei meteorologice nationale, cele mai mari înregistrate pe toatǎ perioada de funcționare. Pe de altǎ parte, ele par sǎ urmeaze totuși o regulǎ, identificabilǎ în valorile medii de primǎvarǎ ale ultimelor decenii: raportate la același numar de zile, cad cantitǎți din ce în ce mai mari de precipitatii, accentuandu-se caracterul de torențialitate al ploilor de primǎvarǎ. Luat individual, anul 2005 este unul atipic; privit însǎ din perspectiva statisticǎ a ultimelor decenii, el pare a se înscrie într-o tendințǎ regionalǎ de accentuare al aspectului de torențialitate a ploilor. Sunt însǎ necesare analize mai detailate, folosind atât date de observație cât și rezultatele unor experimente numerice cu modele climatice globale și regionale, pentru a putea evalua cu un grad de precizie mulțumitor cât din magnitudinea fenomenelor extreme discutate aici poate fi atribuitǎ variabilitǎtii climatice naturale și cât rǎspunsului local la schimbarea globalǎ a climei.
Vremea și clima
Definiția variabilității și a schimbărilor climatice
Problema variabilității și a schimbărilor climatice a devenit din ce în ce mai importantă în rândul comunităților științifice și decizionale de la nivelul tuturor țărilor lumii. Studiile știintifice au evidențiat faptul că sănatatea umană, sistemele ecologice și sectoarele socio-economice sunt sensibile la schimbările climatice (IPCC-Special Report, 1997). În prezent, începem să vedem impactul schimbărilor climatice în multe locuri de pe glob, fie că este vorba de topirea ghețarilor, de creșterea nivelului oceanelor, de fenomene meteorologice cu efecte catastrofale asupra mediului și comunităților umane, de inundații grave, de mai puțină zăpadă în regiunile nordice sau de mai multă secetă în cele sudice. Concentrația gazelor cu efect de seră din atmosferă este în creștere, stratul de ozon din stratosferă este în scădere iar schimbările în compoziția chimice a atmosferei îi reduc acesteia capacitatea de a se curăța ea însăși prin procesele de oxidare. Aceste schimbări globale amenință echilibrul condițiilor climatice necesare evoluției vieții și susținerii ei. Temperatura, radiația ultravioletă de la suprafață și nivelele de poluare ale aerului sunt în creștere, așadar multe dintre aceste schimbări pot fi rezultatul industrializării, a despăduririlor masive și a altor activități umane. Acum, pentru prima dată în istoria planetei noastre, emisiile gazelor cu efect de seră datorate activităților umane egalează și chiar depășesc emisiile de la sursele naturale. Acest fapt este important pentru sistemul climatic, deoarece constituenții primari ai atmosferei, oxigenul și azotul molecular sunt transparenți la radiația infraroșie și astfel gazele cu efect de seră prezente în cantități mult mai mici joacă un rol major în bilanțul energetic al planetei și al climei acesteia. Astăzi, atmosfera Terrei suferă modificări fără precedent în istoria omenirii și deși variații atât de mari ca acestea s-au mai produs în trecutul geologic, viteza cu care au loc în prezent este îngrijorătoare pentru comunitatea științifică. Variabilitatea climatică a ultimelor decenii a fost cauza esențială a creșterii cu 0,60C (conform IPCC, 2001) a temperaturii medii a aerului la nivelul emisferei nordice.
Clima reprezintă starea medie multianuală a vremii dintr-o regiune geografică oarecare, care ia naștere în urma interacțiilor dintre factorii radiativi, fizico-geografici, dinamici, sub influența tot mai accentuată a activităților umane. Parametrii care caracterizează clima unei regiuni se obțin prin medieri ale valorilor acestora pe intervale de timp de ordinul a cel puțin câțiva ani. Conform Organizației Meteorologice Mondiale a Meteorologiei intervalul standard de mediere trebuie să fie de 30 de ani. Evoluția climei în raport cu perioada standard de 30 de ani definește variabilitatea climatică.
Aceasta are două componente:
Componenta internă, denumită și variabilitate liberă sau naturală – apare ca urmare a instabilității interne și a interacțiunilor dintre sub-sistemele ce alcătuiesc sistemul climatic
Componenta externă, sau variația climatică forțată – este cauzată de schimbări în radiația solară, viteza de rotație a Pămantului, compoziția atmosferei ca urmare a erupțiilor vulcanice si activitățile umane.
În funcție de perioada de timp considerată, variabilitatea climatică poate fi de frecvență joasă sau de frecvență înaltă. Variabilitatea climatică de frecvență joasă se referă în general la anomalii de vreme a căror durată variază de la numai 7 pana la 10 zile până la variabilitatea interanuală la o scară temporală de câțiva ani (Holton, 1996). O posibilă cauză a variabilității climatice de frecvență joasă este forcingul datorat anomaliilor de temperatură de la suprafața mării (SST) care rezultă din interacțiunea ocean-atmosferă. Variațiile climatice la o scară temporală de milioane de ani se studiază de paleoclimatologie. Paleoclimatologii studiază variațiile climatice pe baza unor date indirecte obținute din înregistrări naturale ale variabilității climatice cum ar fi: inelele de copaci, carote glaciare, sedimente oceanice, corali și alte date istorice. Analizând înregistrările făcute pe aceste surse și pe alte surse naturale, se poate evidenția evoluția variațiilor climatice cu sute de ani în urmă. Variabilitatea climatică poate fi exprimată cu ajutorul a două moduri de bază: variațiile forțate care reprezintă răspunsul sistemului climatic la schimbările în forcingul extern și variațiile libere datorate instabilității interne și a proceselor de feedback. Schimbările în factorii externi care afectează sistemul climatic dar care nu sunt influențate de variabilele climatice constituie ceea ce se poate numi cauzele externe ale schimbărilor climatice în timp ce acele schimbări care se referă la interacțiunile neliniare dintre sistemele interne constituie cauzele interne. Cauzele externe cuprind variații în forcingul astronomic și terestru.
Factorii astronomici includ schimbări în: i) intensitatea radiației solare; ii) parametrii orbitali ai Pământului; iii) viteza de rotație a Pământului.
Factorii tereștrii includ: i) variațiile în compoziția atmosferei (concentrațiile ale dioxidului de carbon, ozon, aerosol, etc.) datorate erupțiilor vulcanice și activităților umane; ii) modificări ale suprafeței uscatului prin defrișări și despăduriri; iii) schimbări pe termen lung datorate factorilor tectonici, ca de exemplu driftul continentelor.
Cauzele interne sunt asociate cu o serie de mecanisme de feedback pozitiv și negativ precum și cu alte interacțiuni puternice dintre atmosferă, ocean și criosferă (Lorenz, 1968). Aceste procese pot să conducă la instabilități sau oscilații ale sistemului, care pot fie să acționeze independent, fie să introducă modificări puternice în forcingul extern.
Sistemul climatic reprezintă suma proceselor existente în atmosfera Pamântului, oceane, suprafața uscatului, suprafețele acoperite cu gheață, precum și flora și fauna. Ca un întreg, acesta este presupus a fi un sistem deschis pentru energie dar închis pentru schimbul de masă cu spațiul cosmic. Atmosfera, hidrosfera, criosfera, litosfera și biosfera sunt legate prin procese fizice complexe care implică existența unor fluxuri de energie, impuls si materie la frontierele lor, generând numeroase procese de feedback. Ciclul hidrologic (figura 1.1) este un exemplu de interacțiune între componentele sistemului climatic descriind circulația apei de la ocean către atmosferă și înapoi către ocean sau de la suprafața terestră către ocean și apoi din nou către uscat și zonele subterane.
Complexitatea interacțiunilor din sistemul climatic face ca oamenii de știință să fie foarte precauți privind răspunsurile legate de evoluția climatului și de schimbările climatice. Orice predicție este subiectul unor incertitudini deoarece relațiile cauză-efect ale evoluției climatului nu sunt încă foarte bine cunoscute.
Termenul schimbare climatică este folosit, în general, pentru a descrie schimbări ale caracteristicilor climatice la o scara temporală de câteva mii de ani. Helmut Landsberg (Navarra, 1979) scria că în prezent “există un nou echilibru al sistemului climatic și o frecvență diferită pentru toate elementele climatice”. La nivelul emisferei nordice, Europa este afectată de schimbările climatice, ultimele decenii caracterizându-se prin secete și caniculă, inundații și ploi diluviene. Scenariile climatice la scara acestui continent indică, de exemplu, deșertificarea unei suprafețe de circa 300.000 de km² pe coasta Mediteranei și creșterea temperaturii medii din marile orașe cu pană la 7°C până la sfârșitul acestui secol. Se pare că este vorba de un fenomen inevitabil de încalzire a climei, care a început deja și care va continua. Asemenea estimări ale evoluției climei corespund diferitelor scenarii legate de evoluția emisiilor de gaze cu efect de seră (GES) și a estimărilor aferente ale încalzirii, plecând de la diverse modele climatice globale.
Efectul de seră este o proprietate naturală a atmosferei terestre care păstrează suprafața Pământului mai caldă decât ar fi aceasta în absența atmosferei. Efectul de seră este intensificat în ultima perioadă datorită activităților antropice prin care se produce o încalzire suplimentară a suprafeței terestre și a troposferei inferioare, fenomen care determină perturbații în sistemul climatic. Gazele cu efect de seră influențează producerea și distrugerea ozonului stratosferic, afectează cele mai multe procese biologice și ca urmare au un rol important în procesele din sistemul climatic. Conceptul de efect de seră a fost propus pentru prima dată de Fourier în anul 1827. Reprezentarea schematică a proceselor implicate în efectului de seră este prezentată în figura 1.2, iar o explicație simplificată a acestuia este următoarea:
– radiația solară de undă scurtă poate traversa atmosfera aproape nemodificată
– radiația terestră de undă lungă emisă de suprafața Pământului este parțial absorbită și re-emisă în spațiul extra-atmosferic de un număr de gaze aflate în atmosferă în concentrații reduse.
.
Figura 1.2. Efectul de seră (dupa IPCC)
Pentru a putea estima evoluțiile climatice viitoare este necesar să cunoaștem și să înțelegem variațiile climatice din trecut. Începem cu evoluția climei din ultimul secol, așa cum este aceasta reprezentată de evoluția temperaturii medii globale pentru ultimii 100 de ani. Față de începutul secolului XX, temperatura la sfârșitul acestuia este cu aproximativ 0.5-1ºC mai mare. Așadar, pentru a putea anticipa corect dacă temperatura va crește sau nu în viitor, trebuie să se înteleagă cauza care a generat tendința crescătoare a acesteia. Din punct de vedere climatic, una dintre consecințele importante ale dezvoltării industriale o reprezintă emisia gazelor cu efect de seră, cel mai important dintre aceste fiind dioxidul de carbon.
Analiza datelor preluate de către cercetătorii care au măsurat concentrațiile gazelor care produc efect de seră de-a lungul unei perioade de 650 000 de ani, a arătat că nivelul dioxidului de carbon de astăzi este deja cu 27% mai mare decât în oricare altă perioadă. Dioxidul de carbon are o contribuție la forcingul radiativ asupra climei de aproximativ 60%. Conform concluziilor numeroaselor comitete internaționale de cercetare științifică, intensificarea efectului de seră a declanșat o încălzire planetară de mare amploare. Ele descriu si argumenteaza fenomenul noii încălziri globale, a schimbării climei, a reîncălzirii climatului și a efectului de seră accelerat. Efectul de seră generat în principal de activitatea industrială induce modificări climatice la scară planetară, evidențiate la început prin anomalii climatice care tind să se permanentizeze.
Aridizarea solurilor se traduce prin creșterea continuă a deficitului de umiditate din sol care devine din ce în ce mai mult un factor natural restrictiv pentru agricultură și alte activități antropice.
Principala contribuție la efectul de seră al atmosferei o au vaporii de apa din atmosfera (care reprezintă principalul gaz care variază în mod natural în spațiu și timp datorită ciclului hidrologic al Pământului), estimările arătând că vaporii de apă și norii contribuie cu aproximativ 80% la efectul de seră actual. Astfel, temperatura medie la suprafața Pământului este cu aproximativ 33 grade mai ridicată decât cea care ar fi dacă din atmosfera terestră ar lipsi acele gaze cu efect de seră, ca de exemplu dioxidul de carbon și vaporii de apă, care sunt prezente în mod natural în atmosferă. Măsurătorile satelitare ale radiației emise de suprafața și atmosfera Pământului pun in evidență absorbția radiației de către aceste gaze. Informațiile obținute din probele prelevate din calotele polare care datează de peste 160 000 de ani demonstrează faptul că temperatura la suprafața Pământului este strâns legată de concentrația gazelor cu efect de seră din atmosferă. Datele rezultate arată că abundența dioxidului de carbon, a metanului și a oxidului de azot in atmosferă era mult mai scăzută în timpul perioadelor glaciare decât în timpul periodelor interglaciare. Se presupune că schimbările în concentrația acestor gaze din atmosferă au contribuit, în parte, la creșterile substanțiale ale temperaturii la suprafață (4-5 ºC) când s-a făcut tranziția de la perioadele glaciare la cele interglaciare.
Cele mai importante gaze cu efect de seră a caror concentratie crește ca rezultat direct al activitatilor umane sunt dioxidul de carbon, metanul, oxidul de azot si cloroflorocarburile. Cea mai mare partea acestor gaze au timpi de viata lungi in atmosfera astfel incat emisiile eliberate in atmosfera in prezent vor ramane acolo multi ani de acum inainte. Gazele cu efect de sera influenteaza de asemenea producerea si distrugerea ozonului stratosferic, afecteaza cele mai multe procese biologice si ca urmare au un rol important in pocesele din sistemul climatic. In acest context, trebuie subliniat faptul că perturbarea ciclului dioxidului de carbon determina intensificarea incalzirii la suprafată a atmosferei.
Pentru protejarea climatului planetei noastre pe termen lung și pentru menținerea echilibrului său ecologic sunt necesare eforturi susținute atât pentru reducerea emisiilor gazelor cu efect de seră cât și diminuarea degradării solului datorită activităților antropice. Toate acestea pentru că există evidențe certe care arată că schimbările mediului înconjurător datorate deșertificării, despăduririlor, urbanizării și altor activități antropice au o influență semnificativă asupra climatului local și regional.
Capitolul 2
Metode statistice de analizĂ a seriilor temporale
Teste neparametrice de verificare a caracterului aleator simplu al unei serii temporale
Teste de verificare a ipotezelor statistice:
Testele neparametrice de verificare a ipotezelor statistice sunt acelea în care, în condițiile ipotezei nule, distribuția de probabilitate pentru statistica testului nu depinde de forma distribuției care stă la baza populației din care este extrasă seria. În caz contrar testele se numesc parametrice.
Ipoteza nulă în cazul seriilor aleatoare simple constă în presupunerea că toți termenii seriei provin din aceeași populație și sunt independenți între ei. Domeniul ipotezelor alternative este foarte larg în acest caz, datorită multitudinii de relații ce ar putea fi imaginate între orice termeni al seriei și ceilalți. Prin urmare, pentru a verifica caraterul aleator simplu al unei serii de timp există două posibilități. În primul caz, ipoteza nulă este comparată cu un set foarte larg de ipoteze alternative, în această situație neputând fi folosit un test foarte puternic. În al doilea caz, ipoteza nulă poate fi comparată cu anumite ipoteze alternative, complet specificate.
Deoarece ipotezele alternative posibile sunt relativ bine cunoscute în practică, este recomandat să se folosească a doua metodă. În cazul particular al datelor meteorologice, caracterul aleator simplu este considerat că este suficient de bine stabilit dacă aplicarea unui test de corelație serială și a unui test de tendință conduc la acceptarea ipotezei nule. În plus, pentru analiza structurii interne a seriilor de timp, în cazul în care ipoteza nulă este adevarată, este important să se cunoască momentele în care se schimbă distribuția în interiorul seriei. Asemenea puncte se numesc "puncte de schimbare"(Sneyers, 1975).
Pentru verificarea ipotezei caracterului aleator simplu al unei serii temporale se folosesc următoarele teste:
Testul Mann-Kendall (Sneyers, 1975) pentru verificarea caracterului aleator față de ipoteza alternativă a existenței unei tendințe.
Testul Pettitt (Pettitt, 1979) pentru a verifica ipoteza "nu există schimbare" față de ipoteza alternativă "există schimbare".
Testul Mann-Kendall
Testul Mann-Kendall (Mann, 1945) este un test neparametric utilizat la identificarea tendințelor în seriile de date. El compară magnitudinea relativă a eșantionului de date – în locul valorilor șirurilor de date (Gilbert, 1987). Unul dintre marile avantaje ale acestui test constă în faptul că datele nu trebuie să fie asociate unei anumite distribuții (e.g. distribuția normală). Valorile șirului de date sunt evaluate ca șir ordonat temporal. Fiecare valoare este comparată cu toate valorile precedente. Valoarea inițială a statisticii Mann-Kendall, S, este convenită a fi 0 (nu există tendință). Dacă o valoare dintr-un an ulterior este mai mare decât o valoare dintr-un an precedent, S crește cu o unitate. Pe de altă parte, dacă valoarea este mai mică, S scade cu 1. Suma totală a acestor incremente și scăderi duce la valoarea finală a lui S (Helsel & Hirsch, 1992; Salas 1993).
Ipoteza nulă și cea alternativă a testului Mann-Kendall pentru variabila aleatoare x sunt:
Dacă x1, x2,…, xn reprezintă cele n valori ale unui șir de date, unde xj este valoarea la momentul de timp j, statistică S a testului Mann-Kendall este dată de:
unde sgn() reprezintă funcția semn:
O valoare pozitivă a lui S indică o tendință crescătoare, iar o valoare negativă – o tendință de scădere. Pentru a verifică dacă tendința este semnificativă din punct de vedere statistic, este necesară calcularea probabilității asociate lui S și eșantionului n. Pentru valori mari ale lui n Distribuția lui S poate fi aproximată cu o distribuție normală cu media zero și deviație standard :
unde n reprezintă numărul de valori din șirul de date, m este numărul de grupuri de valori egale (dacă există), iar ti este numărul de valori din grupul i.
Statistică normată Z va fi:
Tendința de scădere se identifică atunci cănd Z este negativ și probabilitatea asociată este mai mare decât nivelul de semnificație. Dacă Z este negativ și probabilitatea asociată este mai mare decât nivelul semnificativ, tendința este de creștere. În cazul în care probabilitatea asociată este mai mică decât nivelul semnificativ, nu există tendință.
1.2.3. Testul Pettitt
Fie X1,… XT un șir de variabile aleatoare. Se spune că șirul are un "punct de schimbare" la momentul dacă: pentru t=1,.. , Xt au o funcție de distribuție comună F1(x) iar pentru t=+1,….T, Xt au o funcție de distribuție comună F2(x), cu F1(x) F2(x). Pentru a testa ipoteza nulă "nu există schimbare" (Ho: =T) față de ipoteza alternativă "există schimbare" (HA:1 < T) se folosește statistică neparametrică,
(1.24)
Pentru schimbarea într-o anumită direcție se folosesc statisticile,
(1.25)
pentru descreștere și,
(1.26)
pentru creștere. Cantitățile Ut,T sunt calculate interativ cu formula,
Ut,T=Ut-1,T+Vt,T (1.27)
pentru t=2,… T, unde,
și
UT,TU0,T=0. Valori mari pentru indică un "salt de descreștere" iar valori mari pentru indică un "salt de creștere". "Punctul de schimbare" este dat de rangul t al valorilor sau . Nivelul de semnificație p corespunzator acestor valori este aproximat de relația,
(1.28)
unde K corespunde valorilor sau (pentru detalii vezi Pettitt, 1979). Testul Pettitt semnalează numai schimbarea mediei seriei temporale. Pentru a testa schimbarea în variantă, seria inițială se înlocuiește cu seria valorilor absolute ale abaterilor valorilor față de media seriei. Acest rezultat a fost demonstrat prin experimente Monte-Carlo. Cu ajutorul experimentelor Monte-Carlo s-a aratat de asemenea ca rezultatele testului Pettitt sunt serios afectate de prezența corelației seriale și a tendinței liniare (Busuioc și von Storch, 1996).
1.3. Analiza funcțiilor ortogonale empirice (EOF-uri)
1.3.1. Analiza semnal-zgomot
Multe analize ale seturilor de date climatice suferă din cauza dimensiunii mari a variabilelor ce reprezintă starea sistemului la un moment dat. Din acest motiv, deseori este recomandat să se împartă spațiul complet al fazelor în două subspații: subspațiul "semnal" și subspațiul "zgomot". Subspațiul "semnal" este determinat de câteva configurații caracteristice și se presupune că reprezintă dinamica procesului considerat. Subspațiul "zgomot" este de dimensiune mare și conține toate procesele care se presupune că nu sunt relevante în detaliile lor pentru subspațiul "semnal".
Diferențierea dintre “semnal” și “zgomot” nu este deloc banală. În cercetarea climatică, noțiunea de "semnal" nu este bine definită. În fizica experimentală, de exemplu, semnalul este bine definit iar "zgomotul" reprezintă în principal incertitudinea măsuratorii. În cercetarea climatică, semnalul este definit în funcție de interesul cercetătorului și zgomotul este orice altceva ce nu este legat de acest obiect de interes. Destul de rar zgomotul este determinat de incertitudini ale măsurătorilor. Uneori zgomotul cuprinde erorile introduse de obținerea analizelor, adică analize obținute din multe puncte de observații distribuite neuniform pe o hartă completă. Dar în cele mai multe cazuri, zgomotul este determinat de procese bine organizate ale căror detalii nu sunt importante pentru "semnal". În general semnalul are scări mai mari în timp și spațiu decît zgomotul și mai puține grade de libertate decît zgomotul.
De exemplu, transportul căldurii oceanului este un semnal de frecvență joasă și la scară mare. Furtunile extratropicale sunt zgomot în acest context deoarece furtunile individuale nu contează. Însă ansamblul furtunilor sau traiectoria furtunilor este de maximă importanță deoarece controlează schimbul de energie la interfața dintre atmosferă și ocean. Deci, pentru anumiți oceanografi, furtunile individuale sunt zgomot. Pentru un sinoptician o furtună individuală este un obiect de interes și deci un semnal. Însă pentru a înțelege o furtună individuală nu sunt necesare cunoștințe detaliate despre fiecare nor din interiorul furtunii. Prin urmare norii sunt zgomot în acest context (von Storch, 1995a).
În cercetarea climatică se pune problema cum poate fi reprezentat subspațiul "semnal" prin configurații caracteristice. Acest fapt se poate realiza prin mai multe căi, începînd de la definirea subiectivă a acestor configurații, continuând cu acele configurații care prezintă proprietăți geometrice (ex. armonicele sferice), până la configurații definite prin optimizarea unor parametrii statistici. Din această categorie fac parte:
Funcțiile empirice ortogonale (Empirical Ortogonal Function) -EOF, care sunt optime în reprezentarea varianței.
Configurații ale corelației canonice date de analiza corelației canonice (CCA) care maximizează corelația dintre două câmpuri simultan observate.
Configurații care satisfac anumite constrângeri dinamice ( Principal Oscilation Patern, POPs) – care conțin semnal de tip oscilator.
1.3.2. Analiza fucțiilor empirice ortogonale (EOF)
Configurațiile EOF sunt definite ca acele configurații care sunt cele mai puternice în explicarea varianței unui câmp aleator X. Împărțirea spațiului X în subspațiu "semnal" reprezentat de câteva configurații pk și subspațiu "zgomot" poate fi scrisă în mod formal,
unde, t reprezintă timpul, cele K configurații pk și coeficienții temporali ak(t) se presupune că descriu dinamica în subspațiul "semnal" iar nt reprezintă zgomotul.
Trebuie reținut faptul că subspațiul "zgomotului" este astfel definit că el nu conține semnal. O separare completă între cele două subspații este imposibil de realizat. În schimb subspațiul “semnalului” conține adesea o cantitate considerabilă de zgomot.Vectorul de stare trunchiat,
(2.2)
este proiecția acestui vector pe subspațiul semnal. Vectorul rezidual reprezintă contribuția din subspațiul zgomotului.
Pentru ca vectorul X să fie cât mai bine exprimat sub forma (2.2) se pune condiția ca expresia,
(a)= (2.3)
să fie minimă, unde
, a=(a1,….,ak)
Pentru aceasta se pune condiția ca derivata de ordinul 1 a lui să fie 0.
Se demonstrează că vectorii pk sunt vectori propri ai matricei de covarianță a lui X. Amintim că maricea de covarianță a lui X este dată de relația,
(2.4)
unde E semnifică operatorul de mediere, este media lui X iar T-transpusa. Vectorii propri pi sunt asociați unor valori propri i care satisfac relația,
(S-iI)pi=0 (2.5)
Seriile temporale ale coeficienților ak se numesc componente principale.
În practică valorile vectorului X la fiecare moment de timp i și la fiecare punct din spațiu j (Xij), se standardizează folosind relația:
(2.6)
unde este media în punctul j iar Sj este abaterea medie pătratică în punctul respectiv. În acest caz matricea de covarianță devine matricea de corelație.
Enumerăm câteva proprietăți ale componentelor principale și configurațiilor EOF:
Componentele principale sunt necorelate și ortogonale;
Fiecare vector propriu reprezintă o configurație spațială denumită configurație EOF care, în funcție de variabila spațială inițială aleasă, poate fi interpretat fizic;
Prima configurație EOF asociată celei mai mari valori propri este cea mai importantă, explică cel mai mult din varianța lui X și conține cea mai mare parte din semnal;
Configurația EOF asociată celei de a doua valori propri în ordine descrescătoare este a doua ca importanță;
Importanța fiecărui EOF este dată de raportul ; cu cât acest raport este mai aproape de 1 cu atât configurația respectivă este mai importantă; acest raport dă varianța explicată de această configurație din varianța totală a sistemului. .
Într-o configurație EOF semnul este relativ, poate fi pozitiv sau negativ, însă produsul între seria coeficienților temporali și vectorii care definesc configurația EOF este același.
În practică, primele câteva configurații EOF și anume cele care explică aproximativ 90% din varianța sistemului se iau în considerare și realizează o filtrare a zgomotului.
Primele configurații EOF reprezintă principalele caracteristici de variabilitate spațială ale setului de date considerat, valori absolute mari ale componentelor configurațiilor EOF semnifică variabilitate climatică mare.
Componentele principale asociate configurațiilor EOF dau caracteristicile principale de variabilitate temporală a sistemului respectiv, adică modularea în timp a configurației spațiale.
Comportamentul temporal al componentelor principale se poate studia cu ajutorul metodelor statistice de analiză univariată (ex.aplicarea testelor Mann-Kendall, Pettitt.):
În anumite situații, pentru a putea interpreta mai ușor componentele principale, acestea sunt rotite (Haan, 1979), cea mai cunoscută metodă de rotație fiind metoda “varimax”. De obicei, această metodă se folosește atunci când setul de date ce urmează a fi analizat se referă la parametri diferiti, evidențierea caracteristicilor comune principale ale acestora fiind dificil de evidențiat.
1.3. Analiza corelatiei canonice (CCA)
1.3.1. Descrierea metodei
Analiza corelației canonice constituie o generalizare a modelelor statistice de tip regresiv. Această metodă a fost folosită în cercetarea climatică, printre alții, de Barnett și Preisendorfer (1987), Zorita și alții, 1992), von Storch (1995), Busuioc și von Storch (1996).
Corelația canonică operează cu o pereche de vectori X=(x1, x2,…..,xn)T și Y=(y1, y2,….,yn)T cu media temporală 0. Această condiție poate fi ușor îndeplinită prin scăderea mediei multianuale din valorile initțale, ceea ce este echivalent în termeni meteorologici cu calculul anomaliilor. Se caută perechea de vectori (i, i) asfel încât noile variabile Ui=iTX si Vj=jTY îndeplinesc condițiile:
a) i, j sunt ortonormali;
b) corelația dintre U1 si V1 este maximă;
– corelația dintre U2 si V2 este maximă în condițiile a, b;
Se demonstreză că perechile de vectori (,) sunt vectori propri pentru matricile
, respectiv, care au aceeași valoare proprie
2, adică sunt îndeplinite condițiile:
(3.1)
unde Cxx si Cyy sunt matricile de covarianță ale lui X respectiv Y iar Cxy este matricea de covarianță încrucișată dintre X si Y.
Amintim că matricea de covarianță a lui X este dată de relația
Cxx=E(XXT) (3.2)
iar matricea de covarianță încrucișată dintre X si Y este data de relația,
Cxy=E(XYT) (3.3)
unde E semnifică operatorul de mediere.
Perechea de vectori propri 1 si 1 asociați cu valoarea proprie maximă dă corelația maximă dintre U1 ºi V1. Calculele se simplifică foarte mult dacă datele originale sunt proiectate în subspațiul care are ca bază un număr limitat de EOF-uri (cele care explică cel mai mult din varianță). Prin urmare, noile variabile care intră în CCA sunt componentele principale asociate EOF-urilor selectate.
U și V sunt serii temporale care constituie noul set de coordonate pentru X și Y și sunt denumite "coordonatele corelației canonice". Configurațiile corelației canonice se calculează folosind relația:
gi=Cxxi=UiX
hi=Cyyj=VjY (3.4).
Configurațiilor g1 și h1 li se asociază varianțele ng1 și nh1 care arată cât din varianța totală a lui X este explicată de g1 și cât din varianța totală a lui Y este explicată de h1. Numărul optim al EOF-urilor ce trebuie luate în considerare în analiza corelației canonice se stabilește astfel încât, creșterea cu 1 a numărului acestora să modifice foarte puțin coeficientul de corelație canonică dintre primele componente canonice.
1.4. Model statistic de downscaling
Folosind seriile temporale asociate celor mai semnificative perechi canonice obținute prin analiza corelației canonice dintre setul de vectori spațiali dependenți Y și X (vezi 3.1), se poate construi un model statistic regresiv cu ajutorul căruia se estimează, spre exemplu, Y în funcție de X prin relația (von Storch și alții, 1993; Werner și von Storch, 1992):
(3.5)
unde m reprezintă numărul de configurații canonice luate în considerare. Acest număr se stabilește astfel încât performanța modelului să fie maximă. Performanța modelului se calculează fie prin corelația dintre Y și fie prin varianța explicată de din varianța totală a lui Y dată de relația:
(3.6)
Modelul este construit pe un anumit set de date și este validat pe serii independente de date, adică date pe alt interval de timp decât cel pentru care s-au estimat coeficienții modelului. Acest model este utilizat și în așa numitele proceduri statistice de “proiectare la scară regională” (de la cuvintul în limba engleză “downscaling”) a estimărilor schimbărilor climatice la scară globală.
Capitolul 3
Caracteristici de variabilitate spaȚio-temporalĂ a extremelor termice din RomÂnia
3.1. Tendința generală a indicilor de stres termic
În această parte a lucrării se prezintă rezultatele obținute asupra tendințelor generale liniare și a semnificației lor statistice, pentru sezonul de vară (ITU) și pentru sezonul de iarnă (IR) ale celor doi indicii menționati în secțiunea 2. În cele 2 hărți din figura 1(a-b) s-a reprezentat tendința pe intervalul 1961-2010.
Din analiza valorilor tendinței liniare pe termen lung (1961-2010) și a valorii statistice Mann Kendall ale indicilor termici selectați, se observă creșteri semnificative din punct de vedere statistic la nivelul de 5% pe întreaga țară, pentru indicele ITU, cu excepția FRITU pentru regiunea intra-carpatică. Acest rezultat arată importanța definirii obiective (sub formă probabilistică, folosind percentila 90) a pragului evenimentelor extreme. Astfel, dacă pentru ITU există o tendință semnificativă pentru toată țara cuprinsă între 1-4 unități, frecvența cazurilor în care este depășit pragul critic de 80 de unități are o tendință semnificativă numai în regiunea extra-carpatică, ajungând la 16-25 zile/50 de ani. Practic, în regiunea intra-carpatică aceasta frecvență este foarte mică.
Figura 1. Reprezentarea spațială a tendințelor liniare a parametrilor ITU (a) și FRITU (b) pentru vară pe perioada 1961-2010.
Astfel în figura 3, este reprezentată media multianuală a acestui indice. Se remarcă valori cuprinse între 0 (zona intra-carpatică) și 15 zile pe vară (sudul țării) Pentru indicele IR se constată, de asemenea, o tendință de creștere semnificativă din punct de vedere statistic (nivel de 5%) în aproape toata țara, cu valori mari în regiunile de est și vest. FRIR, reprezentativ pentru zonele de munte, prezintă o tendință descrescătoare semnificativă, în condordanță cu tendința crescătoare a valorilor IR.
Figura 3. Media multianuală a FRITU pe perioada 1961-2010.
3.2. Caracteristicile variabilității spațiale ale indicilor de stres termic
În această secțiune sunt prezentate rezultatele obținute din analiza funcțiilor empirice ortogonale (EOF), aplicată celor doi indici (ITU și IR). În tabelul 1 sunt sintetizate aceste rezultate. Se constată că există un număr redus (6-8) de moduri de variabilitate (configurații EOF) pentru cei doi indici. Prima configurație explică un procent important din varianța observată a acestor indici (78-89%). Cel mai mare procent al varianței este explicat de ITU (89%). Rezultatele prezentate sunt în concordanță cu rezultatele obținute la fiecare stație, PC1 având o tendință crescătoare semnificativă, cu un salt de creștere pronunțat, situat în jurul anului 1985. Acest rezultat arată o caracteristică similară de variabilitate temporală atât pentru vară (ITU) cât și pentru iarnă (IR).
Tabelul 1. Rezultatele analizei EOF pentru cei doi indici de stres termic. Sunt prezentate : numărul configurațiilor EOF cu varianța explicată > 1%, varianță explicată de primele 2 configurații EOF, iar în ultima coloană este prezentată tendința liniară a PC1 (valoarea tendinței și nivelul de semnificație asociat saltului în medie și momentul saltului ).
Figura 4. Configurațiile primelor două EOF-uri ale indicelui ITU pentru sezonul cald pe perioada 1961-2010
Figura 5. Configurațiile primelor două EOF-uri a indicelui IR pentru sezonul rece pe perioada (1961-2010)
Primele două configurații spațiale EOF pentru cei doi indici sunt prezentate în figurile 4 și 5. Se constată că primul EOF prezintă același semn pe toată țara, ceea ce demonstrează că variabilitatea acestor indici este controlată de un mecanism la scară mare. O distribuție relativ omogenă a intensității variabilității spațiale o prezintă ITU, spre deosebire de IR care prezintă diferențieri spațiale mai pronunțate privind intensitatea anomaliilor (valori mai mari în E și V și mai mici în zona montană).
Cel de-al doilea EOF prezintă o structutră bipolară, cu gradient orientat în direcția NE-SV (ITU) și intra-carpatic (IR). Varianța explicată de această configurație este cuprinsă între 3% (ITU) și 8% (IR). Acest rezultat arată influența factorilor regionali (orografia) asupra variabilității indicelui de iarnă.
Spre exemplificare, figurile 6,7,8,9 prezintă evoluția temporală a seriilor corespunzătoare anumitor stații reprezentative pentru indicii ITU,FRITU,IR,FRIR.
Figura 6. Evoluția ITU la șase stații meteorologice situate în condiții fizico-geografice diferite.
Figura 7. Evoluția FRITU la șase stații meteorologice situate în condiții fizico-geografice diferite.
3.3 Corelația dintre indicii de stres termic din România și indici climatici la scară mare
Pentru a înțelege cauzele care au determinat caracteristicile de variabilitate temporală ale celor doi indici analizați în acest studiu, s-a calculat corelația dintre seria temporală asociată primului EOF (PC1) a ITU/IR și PC1 calculat pentru temperatura aerului la 850 hPa (T850) corespunzătare ariei 20°-30°E, 40°-50°N. În figura 10, se prezintă corelația dintre PC1 pentru ITU și PC1 pentru T850, vară. Valoarea coeficientului de corelație este de 0.94 ceea ce arată o dependență strânsă între cei doi parametrii. Acest rezultat arată o posibilă explicație fizică a tendinței de creștere ITU. Figura 11, arată corelația dintre PC1 pentru IR și PC1 pentru T850, iarnă. Valoarea coeficientului de corelație este de 0.92.
Concluzii și discuții
Principalele concluzii ale acestui studiu pot fi sintetizate astfel:
1) Există o tendință de creștere semnificativă pe toată țara în timpul verii a indicelui ITU și în regiunea extra-carpatică pentru FRITU (regiune caracteristică pentru acest parametru). Acest rezultat este determinat de modul de construire al acestui indice, pragul fix de 80 de unități fiind caracteristic pentru zona extra-carpatică. Tendința semnificativă crescătoare pe întreaga țara pentru ITU arată faptul că definirea unui prag sub formă probabilistică, în cazul temperaturii maxime, va permite obținerea unui rezultat coerent pe întreaga țara și pentru FRITU. În cazul indicelui IR s-a constatat de asemenea o tendință crescătoare semnificativă în majoritatea regiunilor țării.
2) Un salt comun de creștere semnificativă situat în jurul anului 1985 care este în concordanță cu rezultatele obținute pentru indicii asociați temperaturilor extreme prezentate în studiul anterior.
3) Principalul mod de variabilitate al celor doi indici analizați (dat de configurația EOF1), cât și analiza PC1 ascociat acestuia, sugerează existența unui mecanism la scară mare care controlează variabilitatea comună a acestor indici, acest mecanism fiind studiat mai în detaliu într-o etapă viitoare. În acest studiu s-au obținut totuși rezultate preliminare privind identificarea acestor mecanisme reprezentate de corelația strânsă între variabilitatea temporală a indicilor de stres termic analizați și variabilitatea temporală a T850hPa.
4) Cel de-al doilea mod de variabilitate (dat de configurația EOF2) sugerează influența unor factori regionali (în principal orografia) care este destul de redusă în cazul indicelui ITUpentru sezonul de vară și mai pronunțată pentru indicele IR.
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Cercetari Privind Schimbarile In Caracteristicile Extremelor Termice din Romania (ID: 137536)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.