Contributii la Studiul Fenomenelor Meteorologice Extreme In Romania

Mulțumiri

O dată cu finalizarea acestei importante etape din viața mea, doresc să adresez câteva cuvinte de mulțumire celor care m-au îndrumat, incurajat și mi-au acordat suportul necondiționat pe tot parcursul activității de cercetare doctorală. Cercetarea actuală, finalizată prin această teză de doctorat, s-a dezvoltat pe parcursul unui drum, pe de o parte sinuos și dificil, iar pe de altă parte frumos.

Elaborarea și fundamentarea științifică a tezei de doctorat a fost posibilă doar prin prisma îndrumării științifice realizate cu profesionalism și exigență.

Gândurile cele mai alese de recunoștință și sincere mulțumiri se îndreaptă catre coordonatorului științific, domana Prof. Univ. Dr. Sabina ȘTEFAN pentru permanenta sa îndrumare, răbdare, sprijin și încurajare, dar și pentru căldura cu care mi-a călauzit pași de-a lungul perioadei doctorale și de elaborare a tezei de doctorat.

Adresez mulțumiri referenților oficiali, doamna CS I Dr. Aristița BUSUIOC, doamnei Dr. Roxana BOJARIU și domnul Prof. Univ. Dr. Mihai DIMA, cărora doresc să le mulțumesc pentru timpul dedicat parcurgerii acestei teze de doctorat și pentru sugestiile și comentariile care m-au ajutat la finalizarea tezei.

Mulțumiri speciale adresez domnului Prof. Univ. Dr. Vasile CUCULEANU pentru căldura cu care m-a îndrumat.

Mulțumesc doamnei CS III Dr. Florinela GEORGESCU, doamnei CS Dr. Simona ANDREI și domnului Dr. Victor ȘTEFĂNESCU pentru sprijin, îndrumarea și încurajări.

Doresc să mulțumesc pentru suport financiar proiectului POSDRU/159/1.5/S/137750, proiect strategic “Programe doctorale și postdoctorale – suport pentru creșterea competitivității cercetării în domeniul Științelor exacte” co-finanțat din Fondul Social European, prin Programul Operațional Sectorial pentru Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 – 2013.

De asemenea, mulțumesc proiectului „Schimbări în extremele climatice și impactul asociat în evenimentele hidrologice în România – CLIMHYDEX”.

Mulțumesc în mod special fetiței mele Ana și soției Florentina, care au avut răbdarea de a-mi suporta absența și pentru sprijinul necondiționat oferit pe toată perioada studiilor doctorale.

Nu în ultimul rând, le mulțumesc colegilor mei de doctorat, cărora le datorez bucuria parcurgerii acestui drum de excepție de-a lungul celor trei ani ai activității de cercetare doctorală.

Cuprins

Introducere……………………………………………………………………………………………………….3

1 Capitolul 1 – Circulația generală a atmosferei……………………………………………..11

1.1 Circulația generală a atmosferei – generalități……………………………………….11

1.2 Câmpul mediu al unei variabile meteorologice………………………………………13

1.3 Distribuția spațială a câmpului de temperatură și de presiune la suprafața terestră………………………………………………………………………………………………………..16

1.3.1 Câmpul mediu al temperaturii la nivel global…………………………………..16

1.3.2 Câmpul de presiune………………………………………………………………………18

2 Capitolul 2 – Variabilitatea climatică și fenomenele meteorologice extreme…..31

2.1 Clima și variabilitatea climatică…………………………………………………………..31

2.2 Fenomene meteorologice extreme………………………………………………………..35

3 Capitolul 3 – Metodologia studiului fenomenelor meteorologice extreme………39

3.1 Clasificarea circulației atmosferice……………………………………………………….39

3.2 Metode statistice………………………………………………………………………………..43

3.2.1 Regresia liniară multiplă………………………………………………………………..44

3.2.2 Coeficientul de corelație Pearson……………………………………………………47

3.2.3 Testul Mann-Kendall……………………………………………………………………48

3.2.4 Testul Pettitt……………………………………………………………………………….49

3.3 Descrierea seturilor de date utilizate și a indicilor climatici…………………….50

3.3.1 Seturi de date utilizate………………………………………………………………….50

3.3.2 Descrierea indicilor climatici utilizați……………………………………………..51

3.4 Pachete software utilizate…………………………………………………………………..53

4 Capitolul 4 – Selectarea domeniului spatial optim pentru determinarea tipurilor de circulatie a aerului in corelatie cu parametri climatici …………………………..

4.1 Descrierea domeniilor spatiale utilizate in studiu …………………………………..

4.2 Influenta dimensiunii domeniului spatial asupra frecventei tipurilor de circulatie a aerului ………………………………………………………………………………..

4.3 Determinarea domeniului spatial optim pentru circulatia aerului in corelatie cu temperatura si precipitatiile …..

5 Capitolul 5 – Studiul relatiei dintre parametric climatici si circulația aerului …………………………………………………………………………………………………………….

5.1 Relatia dintre temperatura medie sezoniera si circulatia aerului pentru iarna ..

5.1 Relatia dintre cantitatea sezoniera de precipitatii si circulatia aerului pentru iarna ..

6 Capitolul 6 – Schimbãri detectate ȋn frecvența de aparitie a tipurilor de circulație a aerului ………………………………………………………………………………………..

7 Capitolul 7 – Studiul valurilor de cãldurã ………………………………………………………

7.1 Definirea valului de caldura ………………………………………………………………….

7.2 Caracteristici spatio-temporale ale valurilor de caldura ……………..

7.3 Identificarea mecanismelor la scara sinoptica responsabile de aparitia valurilor de caldura …………………………

7.4 Impactul valurilor de caldura asupra sanatatii populatiei ………………….

8 Capitolul 8 – Studiul secetei ……………………………………………………………………………

8.1 Studiul secetei folosind indicele pluviometric Angot …..

8.2 Studiul secetei folosind indicele standardizat de precipitatii-evapotranspiratie (SPEI) …..

9 Capitolul 9 – Cercetari privind relația dintre frecventa sezoniera a zilelor foarte calde și circulația aerului folosind metoda regresiei multiple ………………..

9.1 Selectarea predictorilor …………………………….

9.2 Testarea si validarea modelului regresiei multiple ……………………..

Concluzii/Concluzii generale ……………………………………………………………………………..

Bibliografie ………………………………………………………………………………………………………

Lista contribuțiilor proprii ……………………………………………………………………………….

10.1 Lucrări publicate în reviste ……………………………………………………………….

10.1.1 Reviste cotate ISI …………………………………………………………………………

10.1.2 Reviste indexate ISI ……………………………………………………………………..

10.1.3 Reviste non-ISI ……………………………………………………………………………

10.2 Lucrări prezentate la conferințe …………………………………………………………

10.2.1 Conferințe internaționale ……………………………………………………………….

10.2.2 Conferințe naționale ……………………………………………………………………..

Introducere

După cum se știe, omenirea depinde de stabilitate climatică regională pentru a putea să-și procure în mod regulat resursele necesare supraviețuirii, iar orice factor ce ar putea deteriora aceste resurse este de interes vital. Clima Pământului s-a schimbat de-a lungul istoriei de mai multe ori, doar în ultimii 650000 de ani s-au înregistrat 7 cicluri glaciare și interglaciare. Ultima eră glaciară s-a terminat brusc acum aproximativ 7000 de ani și a marcat începutul erei climatice moderne și a civilizației umane. Cele mai multe dintre aceste alternanțe ale ciclurilor glaciare cu cele interglaciare au fost atribuite unor variații foarte mici ale parametrilor orbitali ai Pământului, modificându-se astfel cantitatea de energie primită de către planetă de la Soare. De la terminarea ultimei ere glaciare, climatul Pământului a fost relativ stabil, cu o temperatură medie globală de aproximativ 14°C. Totuși, în ultimul secol climatul a început să sufere schimbări rapide.

Schimbări ale temperaturii medii globale, creșterea nivelului mării și diminuarea acoperiri cu zăpadă în Emisfera Nordică reprezintă probe evidente ale încălzirii globale. Nivelul mediu al mării a crescut cu aproximativ 17 cm în ultimul secol, iar rata de creștere din ultimul deceniu aproape s-a dublat raportată la cea a ultimului secol (Church și White, 2006). Reconstrucția temperaturii medii globale indică faptul că Pământul s-a încălzit începând cu anul 1880 (https://www.ncdc.noaa.gov/indicators/, http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/temperature, http://data.giss.nasa.gov/gistemp). Chiar dacă anii 2000 au marcat un declin în activitatea solară pronunțată, cu un minim al activității solar în anii 2007-2009 temperatura de la suprafața terestră a continuat să crească (Allison și colab. 2009).

Raportul IPCC din 2003 evidențiazaă o încălzire de 0,6±0,2ºC în ultimii 100 de ani (1901-2000) și datorită încălzirii puternice din ultimul deceniu (fig. 1) în raportul IPCC din 2007 tendința actualizată a încălziri globale pentru perioada 1906-2005 este de 0,74±0,18ºC. Foarte important de menționat este faptul că trendul calculat pentru perioada 1956-2005 este de 0,65±0,15ºC, acest lucru subliniază încălzirea pronunțată din ultimii 50 de ani. Acest lucru a fost asociat creșterii temperaturii minime nocturne în timp ce temperatura maximă diună a prezentat un caracter conservativ, astfel micșorându-se ecartul între temperatura maximă și cea minimă (Karl și colab. 1991, 1993), iar în America de Nord, Europa și Australia a scăzut numarul zilelor de îngheț (Easterling și colab. 2000). În aceste condiții climatul continuă să fluctueze în jurul stării medii și o dată cu creșterea temperaturii medii globale (fig. 1), caracteristicile evenimentele meteorologice extreme s-au schimbat considerabil.

Figura 1. Temperatura medie globală la 2 m (date de reanaliză, 2°x2° lat/lon, NOAA/ 20th Century Reanalysis Version 2)

Proprietățile sistemului climatic includ, pe lângă conceptele de temperatură medie, cantități medii de precipitații, etc. și starea oceanului planetar și a criosferei. Sistemul climatic este presupus ca fiind un sistem deschis pentru schimbul de energie, dar închis pentru schimbul de masă. Componentele sistemului climatic: Atmosfrera, Hidrosfera, Criosfera, Litosfera și Biosfera, așa cum a fost definit acesta de Organizația Mondială de Meteorologie (OMM în 1975), sunt legate prin schimbul de masă, energie și impuls. Interacțiunile complexe dintre diferitele subsisteme ale sistemului climatic reprezintă partea fundamentală a schimbărilor climatice. De exemplu, reducerea masei de gheață marină crește absorbția de căldură de către oceane și fluxul de căldură dintre ocean și atmosferă ce influențează nebulozitatea și prin urmare precipitațiile.

Tendința de încălzire a oceanului planetar de 0,18ºC (Levitus și colab. 2009) a stratului de suprafață de până la 700 de m indică faptul că oceanul a absorbit mai mult de 80% din căldura adăugată în sistemul climatic, această încălzire reprezintă o contribuție majoră la creșterea nivelului mării. Nivelul mării crește datorită faptului că apa se dilată prin încălzire, dar și datorită topirii ghețarilor și a calotei glaciare. Atât extinderea, cât și grosimea gheții arctice a scăzut rapid în ultimele decenii (Kwok și Rothrock, 2009).

De asemenea, modificările proceselor hidrologice sunt în acord, în mare parte cu procesul de încălzire globală. Vaporii de apă din atmosferă reprezintă cel mai important gaz cu efect de seră și spre deosebire de alte gaze cu efect de seră, cantitatea de vapori de apa din atmosferă este puternic influențată de temperatură.

Dezvoltarea industrială fără precedent coroborată cu alte activități umane pot fi unele din cauzele generatoare ale scimbărilor climatice ce pot avea urmări catastrofale asupra ecosistemelor. Raportul IPCC din 2007 atribuia procesul de încălzire globală activității umane în proporție de peste 90%. Este evident faptul că fenomenul schimbărilor climatice afectează și comunități ce contribuie foarte puțin la acest fenomen prin emisii de gaze cu efect de seră, principalele surse ale acestor emisii de gaze fiind țările puternic industrializate. În anul 2008, principalele tări ce contribuiau semnificativ la emisia dioxidului de carbon (gaz cu efect de seră) erau China (23%), Statele Unite ale Americii (19%), Uniunea Europeana (13%), India (6%), Rusia (6%), Japonia (4%) și Canada (2%) (http://cdiac.ornl.gov/trends/emis/tre_coun.html).

Figura 2. Evoluția temporală a concentrației dioxidului de carbon și a anomaliilor de temperatură (sursa: http://www.uniglobetravel.mu/AccessCorporateTravel/GreenTravel/CO2EmissionsEffects.aspx)

Defrișările pădurilor tropicale din Africa, Asia și America de Sud sunt considerate ca fiind cei mai mari contribuabili la emisiile provenite de la schimbarea utilizării terenurilor la nivel global (Houghton, 2008). Măsurătorile inițiale ale concentrației dioxidului de carbon au evidențiat valori mai mici ale cantității de dioxid de carbon din atmosferă în ultima eră glaciară decat în ultimii 10000 ani ai Holocenului (Delmas et al., 1980). În ultimii 10000, până în anul 1750 concentrația dioxidului de carbon s-a menținut în jurul valorii de 280±20 ppm (Indermuhler și colab. 1999). În timpul erei industriale concentrația din atmosfera a dioxidului de carbon a crescut exponențial (fig. 2) atingând 367 ppm în 1999 (IPCC, 2001) și 379 ppm în 2005 (AR4).

În ultimele șase decenii tendința de încălzire globală a făcut obiectul a numeroase studii (Brunet și colsb. 2007; Brunetti și colab. 2009; Kafle și Bruins 2009; Toreti 2010; Toreti și colab. 2010). Această tendință crescătoare este în mod particular mai pronunțată vara și, chiar dacă unele zone nu prezintă un trend semnificativ iarna (Toreti 2010; Toreti și colab. 2010), totuși la scară continentală tendința crescătoare este semnificativă în toate sezoanele (Brunetti și colab. 2009).

Tendința de încălzire globală din secolul XX a fost asociată cu reorganizarea regimurilor atmosferice (Corti și colab. 1999) atribuită combinației dintre forcingului indus de gazele cu efect de seră suprapus peste forcingul variabilității naturale (Corti și colab. 1999). Circulația troposferică extratropicală a fost adesea investigată prin asumarea paradigmei regimurilor atmosferice multiple, de altfel aceastaă ipoteză este înca intens dezbătută (Stephenson și colab. 2004, Christiansen 2009). Numărul exact de regimuri atmosferice este de altfel încă controversat, de la două până la patru regimuri atmosferice au fost identificate  (Michelangeli și colab. 1995; Hannachi 2010) și sunt legate de poziția jetului polar (Woollings și colab. 2010). Aceste patru regimuri atmosferice ce reies din analiza circulației atmosferice și a câmpului de temperatură din Emisfera Nordică sunt cele două faze, pozitivă și negativă, ale Oscilației Atlanticului de Nord (NAO în abrevierea din limba engleză), blocajul atmosferic și dorsal Atlanticului (Goubanova și colab. 2010).

Climatul este definit, în general, ca o mediere a vremii, astfel că schimbările climatice și vremea sunt interconectate. Din analiza modelelor climatice se așteaptă ca unele evenimente meteorologice extreme să devină mai frecvente în viitor datorită influențelor antropogene asupra climatului (Kharin și Zwiers 2000; Semenov și Bengtsson 2002). De asemenea este de mare importanță analiza și înțelegerea fenomenelor meteorologice extreme din trecut pentru a vedea dacpă schimbările sunt deja evidente.

Principala cauză de mortalitate datorată manifestarilor de vreme severă este reprezentată de valurile de caldură (Changnon și colab. 1996). Astfel, variabilitatea de frecvență joasă, intensitatea și durata sunt responsabile de impactul socio-economic și ecologic ridicat al acestora. În ceea ce privește sănătatea populației, valurile de căldură sunt asociate cu creșteri marcante pe termen scurt a mortalității. La nivel regional, creștera mortalității a fost asociată cu valuri de căldură cum ar fi cel din 1976 (Ellis si colab., 1980) ce a condus la creșterea mortalității cu 20-30% în Birmingham (Marea Britanie). Creșterea mortalității este sensibilă atât la temperaturi maxime ridicate cât și la temperaturi minime ridicate, în special atunci când acestea apar în combinație (Grize și colab. 2005), dar și la persistența acestora pe perioade mari de timp. O comparație între gradul de mortalitate determinat de fiecare fenomen meteorologic extrem în Statele Unite ale Americii a fost făcută de Changnon și colab. (1996). Acesta constată faptul că mortalitatea cauzată de valurile de căldura este mai ridicată decăt mortalitatea cauzată de toate celelalte evenimente meteorologice extreme la un loc (tornade, inundații, furtuni de vânt, uragane, etc.).

Un val de căldură foarte intens a afectat Statele Unite ale Americii în luna iulie a anului 1995 provocând peste 800 de decese, mare parte din ele în Chicago (Whitman și colab. 1997). Karl și Knight (1997) analizând acest caz concluzionează faptul că o astfel de perioadă prelungită cu temperaturi ridicate este fără precedent în ultimele decenii.

Verile neobișnuit de calde din perioada anilor 1980 și 1990 au fost înregistrate pe continentele aflate la latitudini medii, Europa fiind una dintre cele mai afectate regiuni (Kysely, 2002). Europa a înregistrat o încălzire rapidă după anul 1970 (Jones și Moberg 2003), concomitent cu aceasta, evenimentele meteorologice extreme au devenit mai frecvente în cea mai mare parte a continentului (Klein Tank și Können 2003). Anii 1994 și 1995 aduc noi recorduri de temperatură înregistrate pe o arie mare din Europa. Temperaturi extreme în Europa, în 1994, au fost înregistrate în țări precum Suedia, Danemarca, Belgia, Olanda, Germania și Polonia, iar valul de caldura din 1994 (Sarator și colab. 1995) a condus la o crestere a mortalitatii cu 10% in Belgia. In 1995 țara cea mai afectată de temperaturi extreme a fost Marea Britanie (Kysely 2002), iar câteva studii s-au axat pe investigarea creșterii ratei de mortalitate (de exemplu Rooney și colab. 1998). Impactul economic al valurilor de căldură din vara anului 1995 din Marea Britanie a fosta analizat de Agnew și Palutikof (1999).

Un alt val de căldură ce a lovit continentul european a fost cel din vara anului 2003 (Schär și colab. 2004) cu înregistrarea unor temperaturi record (Garcia-Herrera și colab. 2005). Acest val de căldură a fost direct răspunzător de mortalitatea crescută și impactul socio-economic din multe țări europene (de exemplu, Larsen 2003; Hemon și colab. 2003; Vandentorren și colab. 2004). În timp ce estimarile privind numarul exact de decese cauzate de acest val de căldură variază foarte mult, cele mai multe studii relatează un număr de aproximativ 35000 de decese (Hemon și colab. 2003, Vandentorren și colab. 2004). Luterbacher și colab. (2004) au estimat că vara anului 2003 e posibil să 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 asociat cu extinderea spre nord a celulei Hadley (Black și colab. 2004). Pe lângă efectele negative asupra sanătății umane, asupra incendiilor de pădure și asupra agriculturii, valul de căldurp din 2003 a dus la pierderea de până la 10% a masei ghețarilor alpini (Haberli și colab. 2004).

Pe lângă impactul direct pe care îl au asupra organismului uman, valurile de căldură au importanță deosebită și în calitatea aerului. Condițiile de stabilitate atmosferică și creșterea insolației ce caracterizează valurile de căldură conduc la concentrații ridicate ale poluanților atmosferici, în special creșterea concentrației ozonului din apropierea suprafeței terestre (Ordóňez și colab. 2005), ceea ce poate avea din nou efecte grave asupra sănătății umane (Grize și colab. 2005). Important de reținut este faptul că, în comparație cu ozonul troposferic, concentrația de ozon stratosferic poate fi anormal de mică în timpul valurilor de căldură, așa cum s-a întamplat în vara anului 2003 (Orsolini și Nikulin, 2006).

Așa cum am menționat anterior, pe lângă impactul social pe care il au, valurile de căldură au și un puternic impact economic și asupra ecosistemelor. În combinație cu condițiile de uscăciune și concentrații mari ale ozonului troposferic, temperaturile ridicate produc stres termic asupra vegetației și reduc procesul de creștere al plantelor, iar stresul termic reduce capacitatea plantelor de a transforma dioxidului de carbon (Ciais și colab. 2005). În general, stresul termic si în particular, asocierea acestuia cu seceta au un impact ridicat în agricultură, recoltele fiind astfel reduse, de cele mai multe ori compromise (Ciais și colab. 2005). Pierderile financiare cauzate de scăderea recoltelor în Europa de Sud, Centrala și de Est din timpul valului de căldură din 2003 au fost estimate la 12,3 miliarde de dolari (Heck și colab. 2004). Pe lângă aceste pierderi economice legate de reducerea productivității din agricultură, apar și unele pierderi cauzate de incendiile de pădure. De exemplu, în luna august a anului 2003 incendiile de pădure au distrus o arie de peste 450000 de hectare în Portugalia (Trigo și colab. 2006). Scăderea drastică a precipitațiilor din timpul valurilor de căldură și creșterea evapotranspirației duce la reducerea semnificativă a debitelor râurilor și a nivelului lacurilor, ceea ce duce în ultimă instanță la pierderi economice în sectorul energetic.

Variabilitatea și discontinuitatea sunt principalele caracteristici ale distribuției spațio-temporale a câmpului de precipitații. Un studiu efectuat pe un interval de 54 de ani în Irlanda de către Kiely (1998) evidențiază o creștere cu 10% a cantităților de precipitații dupa anul 1975 comparativ cu intervalul anterior. In ultimele decenii ale secolului XX s-a observat o scadere a ariei de precipitatii pentru iarna si primavara in regiunile vestice ale bazinului Mării Mediterane (Jacobeit 2000; Goodess și Jones 2002, Garcia și colab. 2007, Del Rio și colab. 2010), iar în partea sud-estică a bazinului au fost identificate tendințe pozitive (Jacobeit și colab. 2007).

Seceta este deosebit de importantă pentru agricultură, resursele de apă și ecosisteme (Dai 2011). Studiile recente indică faptul că seceta, mult mai frecventă și mai severă poate fi cauzată de intensitatea incălzirii globale (Cook și colab. 2004; Dai și colab. 2004; Trenberth și colab. 2004; Dai 2011). În Europa, variabilitatea spațio-temporală a secetei a făcut obiectul a numeroase studii (Lloyd-Hughes și Saunders 2002; Bordi și colab. 2009; Hannaford și colab. 2011). Pentru peninsula Iberică, studiul efectuat de Garcia-Herrera și colab. (2007) a găsit faptul că seceta din intervalul octombrie 2004 – septembrie 2005 a fost cea mai severă secetă din ultimii 140 de ani cauzând pierderi însemnate atât în agricultură, cât și în sectorul de producție hidroelctic.

În ultimii ani, România s-a confruntat cu fenomene meteorologice extreme, cum ar fi secetă extremă, valurile de căldură, etc. aceste fenomene afectând atât populația cât și economia țării. Conform raportului al patrulea al Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, 2007), în România este așteaptată o creștere a temperaturii medii anuale, față de perioada 1980-1990, între 0,5°C și 1,5°C pentru perioada 2020-2029 și între 2,0°C și 5,0°C pentru perioada 2090-2099 (fig. 3).

Figura 3. Evoluția temperaturii medii anuale la 2 m (date 1°x1° lat/lon, NOAA/Community Climate System Model Version 4 (CCSM4) RCP-8.5.7)

În România, rezultatele unor studii recente indică schimbări în extremele termice care evidențiază corelarea acestora cu tipuri de circulație la scară mare. Astfel, Bojariu și Paliu (2001) stabilesc legătura dintre faza pozitivă a oscilației Nord-Atlantice (NAO) și variabilitatea temperaturilor pentru anotimpul de iarnă. Alte studii s-au concentrat pe variabilitatea temperaturilor din vara anului 2007 (Busuioc și colab. 2007; Burada și Sandu 2009). În 2014, Barbu și colab. efectuează un studiu prin care identifica tipurile de circulație la scară mare, atât la nivelul solului, cât și în troposfera medie ce favorizează apariția valurilor de căldură în România. Conform acestui studiu, valurile de căldură din România sunt în strânsă legătură cu extinderea dorsalei Anticiclonului Azoric peste Europa Centrală, până în bazinul vestic al Marii Negre. Un alt sistem baric de importanță majoră pentru apariția valurilor de căldură este dorsala Anticiclonului Nord-African ce favorizează advecția maselor de aer foarte cald din nordul Africi.

Numeroase studii cu privire la regimul precipitațiilor din România au fost efectuate în ceea ce privește fie întreg teritoriul (Paltineanu și colab. 2007a,b,c; Paltineanu și colab. 2009), fie areale mai restrânse (Nedelea și colab. 2009; Dragota și colab. 2011, Lungu și colab. 2011). S-a demonstrat că creșterea frecvenței circulației de blocaj este asociată cu creșterea frecvenței fenomenelor pluviometrice extreme, atăt secetă, căt și inundații (Topor și Stoica, 1965, Rîmbu și colab. 2015). Studiile anterioare efectuate pentru teritoriul României sugerează ca cea mai afectată zonă de secetă meteorologică și hidrologică este partea de sud a țării (Adler 1994; Busuioc și von Storch 1996; Bojariu și colab. 2000; Tomozeiu și colab. 2002).

Variația frecvenței fenomenelor extreme a fost abordată în conexiune cu variația pe termen lung a frecvenței tipurilor de circulație atmosferică. S-a demonstrat ca fluctuațiile parametrilor meteorologici precum temperatura și variații ale câmpului de precipitații, la scară locală sau regională, sunt controlate de circulația aerului la scară mare (Parker și colab. 1994; Hurrell 1995; Hurrell și van Loon, 1997; Slonosky și colab. 2001a). Recentele schimbări ale temperaturii deasupra uscatului în Emisfera Nordică din timpul iernii par să fie în strânsă legătură cu schimbări în circulația atmosferică (Gaffen și colab. 2000; Parker 2000), schimbări pronunțate ale circulației atmosferice au apărut începând cu jumătatea anilor ’70. Influența unor tipuri de circulație atmosferică asupra anomaliilor de temperatură în Europa, în secolul XX, a fost studiată de Kyselý (2008). Barzokas și Metaxas (1991) stabileau legătura dintre trendul temperaturilor la suprafață, în bazinul Mării Mediterane și schimbările în circulația atmosferică. Kysely (2002) efectuează un studiu referitor la distribuția spațială a valurilor de căldură în Praga, pentru perioada 1901-1997 și stabileste legătura dintre valurile de caldura și circulația la scară mare a atmosferei folosind indicele Oscilației Atlanticului de Nord (NAO) și catalogul de clasificare a circulatiei la scară mare a atmosferei Grosswetterlargen, GWL, dezvoltat de Hess și Brezowsky (1952).

Cea mai importantă cauză meteorologică responsabilă pentru deficitul de precipitații pe areale extinse și pe perioade lungi de timp este determinată de predominanța regimului anticiclonic pe arealele respective (Moldovan 2003). S-a arătat că seceta meteorologică și cea hidrologică, la scară regională, sunt determinate de anomaliile circulației atmosferice la scară mare (Shorthouse și Arnell, 1997; Tallaksen și colab. 1997; Adler și colab. 1999; Stahl și Demuth 1999, Stefan și colab. 2004).

Persistența circulațiilor anticiclonice sunt, în general, privite ca un factor cheie pentru apariția valurilor de căldură la latitudini medii (Fink și colab. 2004). Valurile de căldură și seceta, în România, sunt asociate cu sisteme sinoptice de presiune ridicată și advecția maselor de aer tropical. Studiul principalelor cauze și efecte ale acestei situații particulare, cât și impactul ulterior al acestora se concentrează pe analiza conexiunii dintre tipurile de circulație a aerului, la scara mare și valurile de căldură și seceta din România.

Schimbări în câmpul presiunii medii sunt în concordanță cu o scădere a numarului de cicloni și o creștere a numărului de anticicloni din zona Mării Mediterane în perioadele ploioase din ultimele decenii, acest lucru fiind evident încă din anii 1970 (Maheras și colab. 1999; Trigo și colab. 2000).

Obiectivul principal al tezei constă în Identificarea mecanismelor fizice responsabile de apariția fenomenelor meteorologice extreme în România. Pentru realizarea acestui obiectiv general au fost atinse o serie de obiective specific, după cum urmează:

Determinarea domeniului spațial optim pentru temperatură și precipitații;

Investigarea relației dintre temperatură și precipitații și circulația aerului;

Studiul tendințelor și al salturilor în medie ale tipurilor de circulație a aerului;

Identificarea tipurilor de circulație a aerului responsabile de apariția valurilor de căldură și a secetei în România;

Dezvoltarea unui model de downscaling statistic bazat pe metoda regresiei liniare multiple pentru esitmarea frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde folosinnd ca predictor tipurile de circulație a aerului.

Teza de doctorat este structurată în nouă capitole, dintre care primele trei cuprind partea teoretică.

Primul capitol conține descrierea proceselor fizice implicate în circulația generală a atmosferei precum și prezentarea sistemelor barice de interes pentru continentul european. Tot în acest capitol sunt prezentate și principalele caracteristici ale câmpurilor medii ale temperaturii și presiunii de la suprafața terestră.

Fenomenul schimbărilor climatice este tratat în capitolul 2 și este evidențiată importanța acestuia în apariția fenomenelor meteorologice extreme.

Capitolul trei cuprinde descrierea metodelor obiective de clasificare a circulației aerului, a metodelor statistice utilizate în studiul seriilor temporale și este prezentată metoda regresiei liniare multiple. Tot în acest capitol sunt prezentate și seturile de date, indici climatici și aplicațiile software folosite în studiu.

Pentru a investiga relația dintre parametri climatici locali și regionali și circulația aerului la scară mare este necesară alegerea unui domeniu spațial optim pentru determinarea tipurilor de circulație. Astfel, capitolul patru este dedicat selectării domeniului spațial optim pentru temperatura medie zilnică și cantitatea zilnică de precipitații.

În capitolul cinci a fost studiată relația dintre temperatură și precipitații și tipurile de circulație a aerului determinate pentru domeniile spațiale optime stabilite anterior. Sunt prezentate tipurile de circulatie a aerului ce surprind cel mai bine variabilitatea celor doi parametri climatici considerați.

Avănd selectat domeniul spațial optim pentru principali parametri climatici, în capitolul șase s-a urmarit detectarea unor schimbări ale frecvențelor de apariție a tipurilor de circulație.

Știind deja din capitolele anterioare că variabilitatea parametrilor climatici este determinată, în mare parte, de circulația aerului la scară mare, în capitolul șapte sunt prezentate principalele mecanismele la scară mare responsabile de apariția valurilor de căldură în Romania. Tot în acest capitol este prezentat și impactul pe care îl au valurile de căldură asupra sănătății populației.

Investigarea relației dintre secetă, folosind doi indici de cuantificare a secetei și anume indicele Angot și indicele standardizat de precipitații-evapotranspirație și circulația aerului a fost efectuată în capitolul opt.

Toate aceste studii prezentate în capitolele 4-8 au condus la dezvoltarea unui model de downscaling statistic bazat pe metoda regresiei liniare multiple pentru a estima frecvența zilelor foarte calde folosind ca predictori tipurile de circulație a aerului.

CAPITOLUL 1

CIRCULAȚIA GENERALĂ A ATMOSFEREI

Pornind de la premiza că circulația generală a atmosferei modulează vremea și implicit clima la scară regională, în acest capitol sunt introduse noțiunile fundamentale cu privire la procesele fizice implicate în circulația atmosferică. Cunoscut fiind faptul că în studiile climatologice se utilizează medii ale principalilor parametri climatologici în acest capitol este descris și câmpul mediu al unei variabile meteorologice. Având deja o imagine globală a distribuției câmpului mediu de temperatură și presiune la suprafața terestră, tot aici este prezentată organizarea circulației generale a atmosferei, sunt identificați centrilor barici de interes pentru continentul european.

1.1 Circulația generală a atmosferei – generalități

Circulația generală a atmosferei reprezină principalul factor genetic al climei și este compusă din totalitatea curenților atmosferici medii, la scară planetară ce au caracter permanent sau semipermanent, precum și fluctuațiile acestora. Circulația generală a atmosferei poate fi caracterizată ca un vortex emisferic, peste care se suprapun unde staționare. În cadrul acestor unde staționare, evoluează perturbații tranzitorii de o mare diversitate ce determină varietatea aspectelor de vreme (Ștefan 2004). Varietatea mișcărilor ce au loc în atmosferă duce la o clasificare a acestora la diferite scări spațio-temporare. Scările temporale și spațiale la care au loc mișcările atmosferice sunt prezentate în fig. 1.1.

Curgerea medie deasupra întregului glob terestru (undele planetare, vânturile de vest), având o lungime ce variază de la mii la zeci de mii de km și o desfășurare în timp de la săptămâni la ani definește scara planetară. Scara sinoptică are o extindere spațială de la 100 la 5000 km și cuprinde migrarea ciclonilor și anticilonilor. Evoluția temporală a acestor sisteme sinoptice variază de la câteva zile la câteva săptămâni și sunt elemente importante ale circulației la latitudini medii. Mezoscara cu o dimensiune spațială ce variază de la 1 la 100 km, cuprinde fenomene a căror durată de viață variază de la câteva minute la câteva ore (furtuni convective, tornade sau brize marine). Microscara influențează arii de sub 1 km și durează de la câteva secunde la câteva minute (turbulențele). În scara planetară și cea sinoptică circulația aerului este prevalent orizontală, iar la mezo și microscară mișcările aerului sunt verticale (evoluția unei furtuni convective).

Figura 1.1. Scările spaăiale și temporale ale proceselor dinamice din atmosfera (adaptare după The COMET Program – http://www.meted.ucar.edu)

În sens larg, circulația generală a atmosferei este de obicei considerată ca fiind compusă din totalitatea tipurilor de miscări ce caracterizează curgerea la scară planetară. Circulația generală poate fi considerată ca fiind o mediere temporală a curgerii aerului atmosferic pe o perioadă de timp suficient de mare astfel încât variațiile aleatoare ale sistemelor de vreme să fie eliminate, dar cu toate acestea intervalul temporal trebuie să fie suficient de scurt astfel încât să surprindă variațiile lunare și sezoniere.

Mișcarea de rotație a Pământului, distribuția neregulată a uscatului și a oceanelor determină repartiția neuniformă a energiei radiante pe suprafața Pământului (fig. 1.2.) și acest lucru are drept consecință directă diferențele de temperatură între ecuator și cei doi poli generând neomogenități în câmpul de presiune (Ștefan 2004). Datorită acestor neomogenități ale câmpului de presiune iau nastere perturbațiile barice, iar aceste perturbații barice înglobează mase de aer ce preiau caracteristicile zonei în care s-au format. Deplasarea acestor mase de aer dint-o regiune în alta a globului produce perturbații în dezvoltarea fenomenelor atmosferice caracteristice regiunii peste care s-a deplasat. Aceste abateri de la starea normală a atmosferei sunt cu atât mai mari cu cât masa de aer este dislocată dintr-o regiune mai îndepărtată unde parametri fizici sunt mult diferiți față de cei ai masei de aer din regiunea în care s-a deplasat, contribuind astfel la schimburi permanente, periodice sau accidentale de masă, căldură și impuls. Deplasarea maselor de aer sub influența directă a sistemelor barice se realizează conform gradientului baric, de la zonele cu presiune ridicată la zone cu presiune coborâtă.

Figura 1.2. Media zilnică a insolației pe o suprafață orizontală la limita superioară a atmosferei în funcție de latitudine și ziua din an. Zonele cu alb corespund nopților polare (adaptare după http://www.climate.be/textbook/chapter2_node5_3.xml).

În trecut studiile realizate cu privire la circulația generală a atmosferei s-au concentrate asupra dinamicii curgerii medii zonale. Medierea temporală este puternic dependentă de longitudine datorită asimetriei induse de forcingul orografic dar și al contrastului termic mare-uscat. Componenta longitudinală a circulației generale poate fi separată în circulație cvasi-staționară ce variază puțin în timp, circulație musonică cu variații sezoniere și variabilitatea de frecvență joasă cu variații subsezoniere și interanuale. Pentru o bună înțelegere a proceselor fizice ale circulației generale a atmosferei este necesară reprezentarea atât a circulației medii zonale, cât și a medierii temporale și longitudinale a principalelor variabile climatice (temperatură, presiune, etc.).

Circulația generală a atmosferei este caracterizată de predominanța mișcărilor orizontale raportate la mișcările pe verticală, variabilitate mare în timp, circulație zonală la latitudini medii și corelații între câmpul mișcării, al presiunii și temperaturii.

1.2 Câmpul mediu al variabilelor meteorologice

Întelegerea mecanismelor fizice implicate în circulațiea generală a atmosferei reprezintă o adevărată provocare atunci când se iau în considerare toate procesele ce au loc în atmosferă ținând cont de interacțiunile dintre acestea. Atât atmosfera, cât și oceanele sunt caracterizate de o mare variabilitate temporală și spațială a câmpurilor principalilor parametri meteorologici. O buna cunoașterea a câmpurilor medii ce descriu structura observabilă a atmosferei, dar și cunoașterea statisticii parametrilor meteorologici ce descriu aceste câmpuri pot duce la înțelegerea circulației generale a atmosferei. Cunoscând aceste câmpuri doar din punct de vedere statistic nu pot fi surprinse toate elementele circulației generale și din acest motiv sunt utile reprezentări ce reunesc atât dinamica, cât și variabilitatea spațială și temporală a parametrului meteorologic considerat.

Considerând F=F(λ,φ,z,t) o variabilă meteorologică și τ o perioadă de timp caracteristică evoluției acesteia, în cazul circulației generale a atmosferei perioada de timp din evoluția variabilei meteorologice poate fi luna sau sezonul, notăm:

(1.1)

media temporală a variabilei F pentru perioada τ și F’=F’(λ,φ,z) deviația de la starea medie a acesteia.

Atunci:

(1.2)

iar

(1.3)

Produsul a două variabile si este dat de:

(1.4)

unde este covarianța celor două variabile, F și G și se definește ca:

(1.5)

r este coeficientul de corelație temporală, iat σ este deviația standard temporală.

Datorită uniformității condițiilor de-a lungul unui cerc latitudinal se poate introduce un operator de mediere zonală:

(1.6)

și abaterea de la media zonală:

cu (1.7)

Ținând cont de faptul că atmosfera are structură tridimensională și este greu de vizualizat grafic se recurge la reprezentări bidimensionale considerând z sau t constant. Cea mai simplă situație este atunci când variabilele meteorologice sunt reprezentate pentru nivelul solului ( cu înalțimea solului față de nivelul mediu al mării). Astfel, câmpul temperaturii la nivelul solului () este , iar cel al presiunii este .

Ecuațiile de descompunere a câmpului variabilei meteorologice F în componente spațiale și temporale sunt:

⇒ (1.8)

Din această descompunere în anul 1967, Lorenz a identificat patru clase de caracteristici ale circulației atmosferei, asociate fiecarui termen al descompunerii:

este media spațială a mediei temporale și este reprezentată de alizeele de la latitudini joase și de vânturile de vest de la latitudini medii.

, parte asimetrică a variabilei mediate temporal – media temporală a abaterii spațial este diferența dintre media temporală și media spațială a mediei temporale a variabilei respective – este reprezentată de musonul Asiatic și contrastul termic longitudinal dintre mare și uscat.

este deviația standard a mediei zonale – diferența dintre media zonală și media zonala a mediei temporale – este reprezentată de fluctuațiile instantanee ale părții simetrice și reprezintă situațiile de circulație zonală intensă, blocajele atmosferice și activitate meridianală intensă.

este deviația standard de la media temporală a mediei zonale – reprezintă cea mai complexă categorie – descrie ciclonii și anticiclonii mobili ce sunt considerați perturbații în raport cu structurile de bază ale circulației generale a atmosferei.

O astfel de descompunere este utilă în înțelegerea proceselor de transport a căldurii și impulsului, acestea fiind folosite în modelele de circulație generală. Este necesară atât medierea temporală, cât și zonală a variabilelor: și ținand cont că cei doi operatori sunt permutabilei se poate scrie: .

Distribuția energiei cinetice

Conform lui Lorenz (1963) energia circulației generale a atmosferei este compusă din energie cinetică și potențială disponibilă a câmpurilor zonale și energie cinetică și potențială disponibilă de perturbație a curenților turbionari. Pentru înțelegerea variabilității temporare a energiei cinetice se recurge tot la medieri atât temporare cât și spațiale.

Energia cinetică medie () este dată de suma energiei perturbațiilor tranzitorii (), a perturbațiilor staționare () și a componentei medii zonale ():

Energia medie zonala și are o contributie importantă la energia cinetică, comparativ cu energia perturbațiilor staționare ( care ou o contribuție semnificativă doar în Emisfera Nordică. Valorile maxime ale de la latitudini medii sunt rezultatul variațiilor zilnice în amplitudine ale celor doi curenți jet și a variației poziției jetului subtropical.

1.3 Distribuția spațială a câmpului de temperatură și presiune la suprafața terestră

1.3.1 Câmpul mediu al temperaturii la nivel global

Distribuția câmpului de temperatură în atmosferă este de o importanță fundamentala pentru definirea stării termodinamice și a structurii vântului în atmosferă. Distribuția globală a câmpului temperaturii medii de la nivelul solului este prezentată în fug. 1.3 pentru luna ianuarie (sus) și iulie (jos), luni reprezentative pentru iarnă respectiv vară.

Datorită distribuției radiației incidente provenite de la Soare cele mai ridicate valori de temperatură se regăsesc în zona intertropicală. În această zonă gradientul termic meridional este foarte mic datorită gradientului mic al insolației. La polul opus, cele mai mici temperaturi sunt înregistrate în regiunile polare unde insolația este foarte mică. Distribuția temperaturii medii zonale de la ecuator la poli reprezintă un indicator fundamental al vremii și climei.

O caracteristică deosebit de importantă a câmpului temperaturii de la suprafața terestră o constitue variația meridianală a acestuia, variație ce este asociată cu variația latitudinală a radiației solare totale. Acest lucru înseamnă scăderea temperaturii cu creșterea latitudinii, de la ecuator catre poli, gradientul termic meridianal fiind de 1°C/1°latitudine iarna și 0.5°C/1°latitudine vara (Ștefan 2004). Studiile arată că la latitudini medii, gradientul termic (determinat ca diferență între 30°-35°N și 50°-55°N) prezintă o tendință crescătoare de 0.4±0.1°C/100 ani asociată incălzirii globale (Gitelman și colab. 1997). Datorită repartiției neuniforme a oceanului planetar și a continentelor pe cele două emisfere, distribuția meridianală a temperaturii aerului este diferită (fig. 1.3), iar în zona latitudinilor medii abaterile de la zonalitate a izotermelor este considerabilă. Talvegurile reci determinate de distribuția neuniformă a apei și uscatului se regăsesc deasupra oceanului vara și deasupra uscatului iarna, iar în opoziție de fază cu acestea sunt dorsalele calde. Datorită extinderi mai mari a uscatului în Emisfera Nordică comparativ cu Emisfera Sudică, ecuatorul termic (linia maximelor termice meridianale) este situat în Emisfera Nordică.

Figura 1.3. Repartiția globală a temperaturii medii (date de reanaliză NCEP/NCAR) pentru lunile ianuarie (sus) și iulie (jos).

Variația anuală a temperaturii este un important aspect al climatului deoarece evidențiază contrastul mare-uscat, iar diferența dintre lunile ianuarie și iulie este o măsura a ciclului anual. În zona ecuatoriala această diferență este foarte mică deoarece insolația nu se modifică semnificativ în timpul anului. Valori extreme (negative în emisfera nordica și pozitive în cea sudică) apar peste toate continentele ce devin calde vara și reci iarna.

Figura 1.4. Anomaliile de temperatură la nivel global pentru anii 1961 și 2010 raportate la media climatologică 1961-1990 (adaptare după http://climate.nasa.gov/vital-signs/global-temperature/).

1.3.2 Câmpul de presiune

Complexitatea repartiției câmpului de presiune derivă din încălzirea diferențiată a suprafeței terestre. Astfel, ca și în cazul câmpului de temperatura, caracteristicile câmpului de presiune se pot evidenția prin valorile medii ale lunilor ianuarie și iulie. În figura 1.5 este prezentată distribuția spatial a câmpului de presiune de la nivelul mării pentru lunile representative pentru iarnă (ianuarie – sus) și vară (iulie – jos). Se observă diferențe în distribuția presiunii între cele două emisfere, diferență ce apare ca urmare a repartiției neuniforme apă-uscat. Astfel, se pot identifica patru benzi distribuite de la ecuator către cei doi poli:

banda ecuatorială este caracterizată de valori relativ scăzute ale câmpului de presiune. Această bandă depresionară este caracterizată de mișcări ascendente datorită convergenței alizeelor, aici se formează norii cumulonimbus cu dezvoltare mare pe verticală și drept urmare în această zonă sunt înregistrare cantități foarte mari de precipitații;

banda subtropicală este o bandă caracterizată de valori relativ ridicate ale câmpului de presiune. Această bandă anticiclonică este caracterizată de neuniformități în câmpul presiunii, aici se identifică centrii dominanți de presiune ridicată, aceștia având un caracter semipermanent, se deplasează foarte puțin pe parcursul anului;

banda subpolară reprezintă o zonă depresionară și este situată la latitudini medii. Aici sunt localizați centri depresionari importanți;

banda polară este o reginue de presiune ridicată și este caracterizată de mișcări descendente puternice datorate răcirii radiative.

Ca și câmpul de temperature și câmpul de presiune de la nivelul mării este caracterizat de variabilitatea spațio-temporală.

Figura 1.5. Repartiția globală a presiunii medii de la nivelul mării (date de reanaliză NCEP/NCAR) pentru lunile ianuarie (sus) și iulie (jos).

Centri barici importanți pentru continentul european

Principalii centri barici (fig. 1.6) ce acționează deasupra continentului european și sunt direct răspunzători de caracteristicile vremii și climei sunt Anticiclonul Azoric și Ciclonul Islandez, acești centri barici au un caracter semipermanent și joaca un rol deosebit de important în cadrul Oscilației Nord Atlantice. Acești centri barici influențează caracteristicile vremii din țara noastră prin dorsalele și talvegurile lor. Un alt centru baric de importanță majoră pentru vremea de pe parcursul iernii din România este Anticiclonul Siberian. Tot pe parcursul iernii cu o frecvență redusă este Anticiclonul Scandinav.

Anticiclonul Azoric se formează în bazinul subtropical al Oceanul Atlantic de Nord în apropierea Insulelor Azore. Acesta este direct răspunzător de vremea și clima din nordul Africi și sudul Europei. Extinderea dorsalei acestui anticiclon peste nordul Africi duce la izolarea unor nuclee de presiune ridicată, aceste maxime barice sunt cunoscute sub denumirea de Anticiclonul Nord-African. Acest anticiclon nou format are o evoluție lentă peste sudul Europei și favorizează advecția maselor de aer tropical peste sudul Europei și este principalul responsabil de vremea deosebit de caldă de aici. În perioada rece a anului Anticiclonul Azoric se formeaza la latitudini mai sudice față de arhipeleagul Azoric, lucru ce permite depresiunii Islandeze să se extindă pe continentul european, peste Peninsula Iberică până în bazinul Mării Mediterane.

Ciclonul Islandez (fig. 1.7) se dezvoltă în urma contactului dintre aerul relativ mai cald de deasupra Oceanului Atlantic și aerul mai rece de origine polară și are ca zonă de dezvoltare arealul dintre Islanda și sudul Groenlandei. Această depresiune este mult mai activă în perioada rece a anului și prezintă importanță deosebită pentru vremea și clima din nordul continentului european. În perioada caldă, zonele influențat de acest sistem baric se restrâng semnificativ către nordul extrem al Europei datorită slăbirii în intensitate a depresiunii pe măsură ce Anticiclonul Azoric avansează către Arhipeleagul Azoric.

Figura 1.6. Câmpul mediu de presiune de la nivelul mării pentru regiunea Euro-Atlantică (date de reanaliză NCEP/NCAR) pentru lunile ianuarie (sus) și iulie (jos).

Ciclonii Mediteraneeni (1.7) sunt familii ciclonice generate în urma extinderii talvegului Depresiunii Islandeze până în Marea Mediterană și reactivearea în Golvul Genoa. Aceste perturbații barice de undă scurtă au o deplasare rapidă de la vest la est și, adesea, aceștia traversează România, fiind de mare importanță pentru regimul pluviometric în deosebi din vestul și sudul României.

Figura 1.7. Imagine satelitară în infraroșu termic (10.8 μm) cu formațiunile barice din regiunea Euro-Atlantică și fronturile atmosferice asociate pentru data de 24.01.2014 ora 18 UTC. Liniile de contur negre reprezintă câmpul de presiune de la nivelul mării în hPa. (sursa: https://www.zamg.ac.at/cms/de/wetter/wetterkarte)

Anticiclonul Siberian influențează vremea din estul Europei pe parcursul iernii când acesta este deosebit de activ, iar dorsala acestuia se poate extinde până în Europa Centrală. Aria de formare a acestuia este deasupra Siberiei, de aici și caracterul rece al acestui anticiclon. Este direct raspunzator de racirile puternice din zonele extracarpatice ale Romaniei, iar în situațiile de cuplaj cu o depresiune mediteraneeana, în sud-estul României apare fenomenul de viscol (Draghici 1983; Georgescu 2009). Pe parcursul verii acest anticiclon se regăsește deasupra Europei estice și slăbește foarte mult în intensitate.

Anticiclonul Scandinav are o frecvență de apariție mai mică și acesta este responsabil de răcirile bruște în Europa Central-Estică. Datorită poziției sale, invazia maselor de aer arctic este favorizată determinănd o scadere a regimului termic cu peste 100C în 24 de ore producând fenomenul de îngheț timpuriu sau târziu.

CAPITOLUL 2

VARIABILITATEA CLIMATICĂ ȘI FENOMENELE METEOROLOGICE EXTREME

Datorită procesului de încălzire globală circulația generale a atmosferei suferă modifică ce au repercursiuni asupra frecvenței, persistenței și severității fenomenelor meteorologice extreme. În acest context variabilitatea climatică prezintă o importanță deosebită în studiul fenomenelor meteorologice extreme.

2.1 Clima și variabilitatea climatică

Conceptul de climă poate fi definit ca o mediere a vremii pe termen lung și este caracterizat de neglijarea flucuațiilor zilnice ale atmosferei. Astfel, conceptul de climă se folosește în caracterizarea stării medii multianuale a vremii specifică unei anumite regiuni. În mod tradițional clima este definită ca o descriere în termeni de medii și variații ale parametrilor meteorologice relevanți cum ar fi temperatura, precipitațiile și vântul. În conformitate cu Organizația Mondială de Meteorologie (OMM), o perioadă de 30 de ani este perioada clasică pentru a face statistici cu scopul de a defini climatul. Ca o consecință, această perioadă trebuie considerată mai mult ca un indicator decât ca o normă ce trebuie urmată în toate cazurile. Această definiție a climatului, ca și condiții reprezentative pentru câteva decade nu trebuie să ascundă faptul că climatul poate suferi schimbări rapide. Cu toate acestea, un interval de timp consistent este necesar pentru a observa diferențele dintre condițiile climatice din două perioade diferite. În general, cu cât diferențele dintre două intervale sunt mai mici, cu atât intervalul de timp considerat ca referință climatologică trebuie să fie mai mare pentru a identifica diferențele dintre condițiile climatice din cele doua interval. Astfel, putem defini variabilitatea climatică, ce poate fi de frecvență joasă sau înaltă, ca o evoluție a climei raportată la un interval standard de referință (de obicei 30 de ani sau mai mult).

Factorii radiativi, fizico-geografici și antropici iși pun amprenta asupra climei unei regiuni. Variațiile climatice mari de la o regiune la alta sunt determinate de influențele diferite ale acestor factori și cu toate acestea există zone distincte de pe glob ce pot fi caracterizate de aceleași condiții climatice. Sistematizarea tipurilor de climă asociată cu anumite regiuni ale globului este cunoscută sub numele de clasificarea Koppem a zonelor climatice (fig. 2.1). Această clasificare include tipurile de climă precum și subdiviziuni ale acestora ținând cont de variabilele climatice locale. Astfel, conform acestei clasificări tipurile importante de climat sunt: caldă, temperată și rece.

Fig. 2.1 Clasificarea Koeppen a zonelor climatice (adaptare după Jacob și colab. 2012).

Zonelele cu climat cald au o extindere spațială mare și se întind de o parte și de alta a ecuatorului până la latitudini în jurulul a 40° în ambele emisfere. Acest climat cald este divizat la rândul sau în urmatoarele tipuri de climă: tropical umedă, tropical alternativă (umedă/uscată), tropical musonică, tropical aridă, tropical semiaridă, subtropicală cu veri uscate, subtropicală cu veri umede, subtropical aridă și climatul montan din zona caldă.

Zonele cu climat temperat au o extindere spațiala mare în Emisfera Nordică și relativ mică în Emisfera Sudică și sunt delimitate de cercurile latitudinale de 40° și 65°. Acest tip de climat cuprinde subtipurile de climă temperat oceanică, temperat continentală, temperată de tranzitie, temperat musonică, temperat semiaridă, temperat aridă și climatul temperat al munților înalți.

Zonele cu climă rece sunt situate în regiunile circumpolare ale ambelor emisfere de la latitudini de 60-65° până la poli. Subtipurile de climă ale acestei zone sunt: subpolar ocenică, subpolar continentală, polară și polară excesiv.

Climatul României este caracterizat de trei tipuri de climă și anume: temperată de tranzitie, temperat semiaridă și climatul munților înalți din zona temperată.

Chiar dacă clima este caracterizată prin medierea parametrilor climatici pe intervale de timp de ordinul deceniilor, pe intervale de timp lungi clima se afla într-o schimbare continuă. Modificările condițiilor climatice, așadar modificări ale parametrilor climatici medii, sunt cunoscute sub denumirea de fluctuații climatice. În general aceste fluctuații climatice sunt lente și au un caracter regional, dar pot fi înregistrate și variații de amplitudine mare ale parametrilor climatici cu un caracter global. Aceste fluctuații climatice definesc schimbarea climatică. Așadar, o schimbare climatică implică modificări semnificative pe termen lung ale parametrilor climatici și pot genera o trecere de la o clasă climatică la alta.

Cauzele variabilității climatice

Ținând cont de cauzele generatoare ale variabilității climatice, aceasta poate fi descompusă în: variații forțate ce reprezintă răspunsul sistemului climatic la schimbările forcingului extern și variații libere cauzate de instabilitatea internă și procesele de feed-back din sistemul climatic. Modificările factorilor externi ce afectează sistemul climatic constituie cauzele externe ale schimbărilor climatice, iar modificările din interiorul sistemului climatic cauzate de interacțiile neliniare dintre componentele acestuia sunt reprezentate de cauze interne.

Cauzele externe ale schimbărilor climatice sunt date de variațiile forcingului astronomic și terestru. Factorii astronomici cuprind schimbări ale intensității radiației solare, modificări ale parametrilor orbitali ai Pământului și fluctuații ale vitezei de rotație a Pământului. Factorii tereștri sunt reprezentați de variații în compoziția atmosferei datorate activitații umane și a erupțiilor vulcanice, modificări ale albedoului suprafeței uscatului prin defrișări și despăduriri și schimbări pe termen lung determinate de factorii tectonici (deplasarea continentelor).

Identificarea ponderilor pe care le au efectele generatoare ale diferitelor cauze asupra variației unui parametru climatic este dificil de realizat. Separarea variațiilor climatice cauzate de factorii externi de cele generate de factori interni este dificil de cuantificat.

În afara variațiilor anuale, circulația generală suferă modificări înre ani, dar și variații sezoniere. Toate aceste variații cuprind variabilitatea climatică și domină variațiile proprietăților regionale.

Oscilația Atlanticului de Nord (NAO în abrevierea din limba engleză) reprezintă o fluctuație în câmpul presiunii între Ciclonul Islandez și Anticiclonul Azoric acesta fiind principalul mod de variabilitate climatică din bazinul Atlanticului de Nord ce acționează la latitudini medii cu influență directă asupra circulației generale din emisfera nordică. NAO influențează distribuția câmpului temperaturii și precipitațiilor din zona Atlanticului de Nord și a continentelor învecinate. Acesta reprezintă o modificare majoră a circulației atmosferice și a climatului în regiunea Nord-Atlantico-Europeană și se manifestă în toate anotimpurile, dar cu o influență deosebită iarna.

Oscilația Atlanticului de Nord a fost pentru prima dată identificată de sir Gilbert Walker în anul 1924 în câmpul de presiune de la suprafața mării (SLP – Sea Level Pressure). Ulterior a fost identificat și în troposfera medie, în câmpul de geopotențial de la nivelul standard de 700 hPa (Barnston și Livezey, 1987) și de la nivelul standard de 500 hPa (Wallace și Gutzler, 1981).

Indicele NAO este definit ca diferența dintre valorile normalizate ale anomaliilor de presiune de la suprafața mării într-un punct din Azore și unul din Islanda. Astfel indicele NAO are doua faze, una pozitivă (caracterizată de valori positive ale indicelui) când Depresiunea Islandeză se intensifică concomitent cu intensificarea Anticiclonului Azoric (fig.2.2 – stănga) și una negativă (caracterizată de valori negative ale indicelui) când, atât Depresiunea Islandeză, cât și Anticiclonul Azoric sunt la intensitate relativ scăzută (fig. 2.2 – dreapta).

Figura 2.2. Faza pozitivă (a) și negativă (b) a NAO (după Bojariu și Paliu 2001).

Faza pozitivă a NAO este caracterizată de intensificarea vântului în bazinul de nord-est al Atlanticului asociată cu anomalii negative ale presiunii în regiunea Depresiunii Islandeze și anomalii positive în zona Anticiclonului Azoric. În plus, aceasta contribuie la intensificarea alizeelor din bazinul subtropical al Atlanticului de Nord. În timpul fazei positive, în Europa Nordică, iernile sunt calde și umede în timp ce în Europa Centrală și Sudică iernile sunt calde și uscate. În timpul fazei negative a NAO în Europa Nordică iernile sunt foarte reci și uscate, în timp ce în Europa Central și Sudică iernile sunt calde și umede.

În stransă legatură cu NAO este Oscilația Arctică (AO în abreviere din limba engleză), de altfel și AO este caracterizată de o fază pozitivă și una negativă. În timpul fazei positive, caracterizată de anomalii negative în câmpul de presiune de deasupra Arcticii cuplată cu anomalii pozitive în câmpul de presiune de la sud, vânturile de vest din altitudine se intensifică deasupra latitudinilor nordice (fig. 2.3).

Figura 2.3. Faza pozitivă și negativă a indicelui AO (adaptare după http://nsidc.org/cryosphere/arctic-meteorology/weather_climate_patterns.html)

Anomaliile pozitive din câmpul de presiune de deasupra Oceanului Atlantic crează un gradient baric mare și are ca urmare intensificarea vântului de vest ce direcționează furtunile în Europa Nordică, aici iernile fiind umede și calde, în timp ce în regiunea Mării Mediterane vremea este uscată. În timpul fazei negative reci, presiunea mai ridicată decât în mod normal de deasupra Arcticii determină o scădere a intensității vânturilor de vest în troposfera superioară permițând aerului rece, arctic să invadeze Europa, în timp ce în zona Mării Mediterane iernile sunt umede.

Atunci când în Groenlanda iernile sunt calde, în Europa de Nord iernile sunt reci și invers. Deși Oscilația Arctică are schimbări neregulate de la o fază la alta, o fază poate persista mai mulți ani la rând determinând o succesiune de ierni reci sau calde.

2.2 Fenomenele meteorologice extreme

Fenomenul schimbărilor climatice afectează tot globul și este un proces ireversibil ce pune în pericol, prin manifestările de vreme severă, civilizația umană. Schimbări în frecvență, intensitate și durată a fenomenelor meteorologice extreme este atribuită schimbărilor climatice și au un puternic impact socio-economic. Pe masură ce temperatura medie globală a crescut, o parte din fenomenele meteorologice extreme au devenit mai frecvente și mai intense (de exemplu: valurile de căldură, secetă sau precipitații abundente) pe masură ce altele devin mai puțin frecvente și intense (de exempul: valurile de frig).

Este dificil de formulat o definiție unică a unui fenomen meteorologic extem (Beniston și Stephenson, 2004). În general, un fenomen meteorologic extrem poate fi caracterizat ca un eveniment rar și foarte intens cu impact sever asupra societății și a ecosistemelor. Severitatea unui eveniment meteorologic extrem depinde de vulnerabilitatea și adaptabilitatea sistemului considerat (Meehl și colab. 2000). În particular, un eveniment meteorologic extrem poate fi clasificat ca un tip de vreme severă ce persistă un anumit timp. Evenimentele meteorologice extreme pot apărea la diferite scări spațiale și temporare așa cum reiese din fig. 2.4 și pot implica una sau mai multe variabile climatice (de exemplu temperatura, precipitațiile, vântul, etc.) de care depinde intensitatea acestora.

Figura 2.4. Scara spațio-temporală a fenomenelor extreme

Schimbări în circulația atmosferică la scară mare prezintă o deosebită importanță în apariția și evoluția fenomenelor meteorologice extreme. Astfel, o creștere a frecvenței regimului anticiclonic deasupra unei regiuni coroborată cu o creștere a persistenței acestuia în anotimpul de vară poate duce la apariția valurilor de căldură ca urmare a miscărilor subsidente ce inhibă dezvoltarea norilor, iar acest lucru are drept consecință creșterea insolației determinând încălzirea excesivă a masei de aer.

Valurile de caldură pot fi definite în numeroase moduri pentru a cuantifica durata și intensitatea minimeleor nocturne și a maximelor diurne (Karl și colab. 1997; Huth și colab. 2000; Palecki și colab. 2001). O modalitate de a defini valul de căldură se bazează pe conceptul de prag, prin analiza persistenței și frecvenței valurilor de căldură (Meehl și Tebladi, 2004). O altă definiție a valului de căldură recomandată de Organizația Mondială de Meteorologie (OMM) și citată de MetOffice este: valul de căldură este definit ca fiind o perioadă de cel puțin cinci zile consecutive în care temperatura maximă depășește cu mai mult de 5°C media climatologică pe perioada 1961-1990. Pornind de la această definiție, în 2002 (Frich și colab.) a fost definit indicele de durată a valului de căldură, acesta reprezentând numărul maxim de zile consecutive (mai mare decât 5) în care temperatura maximă depășește media climatologică pe perioada 1961-1990 cu cel puțin 5°C. În 2001, Robinson a efectuat un studiu al diverselor definiții ale valului de căldură, reținând-o pe următoarea: o perioadă de cel puțin 36 de ore în care temperatura maximă diurnă depășește cu cel puțin 5°C pragul pentru val de căldură, iar temperatura minimă nocturnă depășește pragul de val de căldură. O altă definire a valului de căldură, bazată pe studiul din valului de căldură din Chicago din anul 1995, sugerează faptul că valori ridicate ale temperaturilor minime nocturne pot avea un impact important asupra sănătății umane (Karl și colab. 1997). Este necesar ca aceste definiții să fie adaptate pentru fiecare regiune în parte și este important să se țină cont de faptul că valurile de căldură pot interacționa cu insula de căldură urbană, lucru ce determină o sinergie a acestor doua fenomene meteorologice extreme (Li și Bou-Zeid, 2013) ce au impact direct asupra sănătății umane.

Regimul anticiclonic este, de asemeni caracterizat de lipsa precipitațiilor. Precipitațiile reprezintă principala sursă de apă necesară creșterii și dezvoltării plantelor, iar deficitul, sau chiar absența acestora conduce la apariția fenomenului de secetă.

Seceta este un fenomen cu manifestare progresivă și continuuă ce cauzează pagube însemnate sectorului economic. O data cu trecerea timpului efectele sale se agravează continuu până când condițiile atmosferice sunt favorabile precipitațiilor necesare să suplinească deficitul de umiditate. Nu există o definiție universal valabilă a conceptului de secetă, există o legătură între conceptul de secetă și lipsa precipitațiilor, dar între cele doua noțiuni nu poate fi pus semnul de egalitate. În sens general, din punct de vedere meteorologic seceta este caracterizată ca fiind o perioadă de timp deficitară în precipitații în comparație cu condițiile mediate pe o perioadă de timp mare (Hayes și colab. 2011). Pentru a se produce seceta este necesară o perioadă deficitară din punct de vedere pluviometric. Există tendința ca fenomenul de secetă și cel de ariditate să fie asociate, dar, deși ambele fenomene sunt cauzate de lipsa precipitațiilor, seceta reprezintă un fenomen extrem, temporar și bine delimitat spațial, iar ariditatea este o manifestare de natură climatică ce are un caracter permanent.

CAPITOLUL 3

METODOLOGIA STUDIULUI FENOMENELOR METEOROLOGICE EXTREME

Având o imagine de ansamblu asupra circulației generale a atmosferei și a proceselor fizice implicate, pentru studiul legaturilor dintre schimbări în circulația la scară mare și variabilele climatice locale, în acest capitol este expusă metodologia studiului fenomenelor extreme. Cunoscut fiind faptul că în studiul fenomenelor extreme este importantă atât circulația la nivelul solului (influențată de factorii locali – orografie) cât și în troposfera medie, in acest capitol sunt prezentate cataloagele de clasificare a circulației. În scopul de a cuantifica relația dintre circulația la scară mare și fenomenele meteorologice extreme, sunt introduse metodele statistice utilizate, seturile de date și pachetele software folosite în studiu.

3.1 Clasificarea circulației aerului

Un instrument extrem de util atât în meteorologia operațională cât și în studiile climatologice la nivel local și regional îl reprezintă clasificarea circulației atmosferice. Clasificarea circulației atmosferice reprezintă un subiect care a fost tratat de climatologi de decenii. Yarnal și colab. (2001) definea climatologia sinoptică din zilele noastre ca fiind o metodă de investigare a relațiilor empirice dintre circulația atmosferică la scară mare și parametri meteorologici locali. În acest mod, cataloagele de clasificare a circulației atmosferice încearcă să explice fenomenele meteorologice extreme (de exemplu: seceta, valuri de căldură, precipitații abundente, viscole, etc.) locale și regionale folosind statistici ale harților sinoptice (de exemplu: câmpul de presiune de la nivelul solului, înălțimea de geopotențial la diferite niveluri standard, etc.).

Cu ajutorul clasificării circulației atmosferice se urmărește gruparea configurațiilor barice la scară sinoptică ce prezintă caracteristici similare. Clasificărea circulațiilor atmosferice are la bază ideea de a construi un set de informații ce caracterizează un anumit tip de configurație sinoptică – tip de circulație. Prin urmare, fiecărui tip de circulație astfel determinat i se poate asocia unul sau mai multe tipuri de vreme.

Primele metode de clasificare a circulațiilor atmosferice cum ar fi cel propus de Franz Baur în 1944 și ulterior dezvoltat de Hess și Brezowsky (1952) pentru Europa Centrală sau cel propus de Lamb (1972) pentru Insulele Britanice au avut la bază metode subiective. Aceste metode au fost astăzi înlocuite sau combinate cu metode obiective, automatizate ce permit astfel analiza unor volume mari de informații de la scară sinoptică într-un interval scurt de timp. Alte cataloage subiective propuse de-a lungul timpului sunt PECzely (PEC) – Carpathian basin weather types (Peczely 1957), PERret (PER) – Alpine Weather Statistics (Perret 1987), OGWL (James 2007). Tot din categoria cataloagelor subiective face parte și clasificarea circulațiilor atmosferice efectuată de Topor și Stoica (1965). Majoritatea cataloagelor de clasificare a circulațiilor atmosferice au fost dezvoltate pentru o țară anume sau pentru arii limitate (Péczely 1957; Schüepp 1979), dar unele dintre ele au fost concepute pentru arii mari cum ar fi Europa, Insulele Britanice (Hess și Brezowsky 1969; Lamb 1972), sau chiar pentru întreaga emisferă nordică (Dzerdzeevskij 1962). Cel mai cunoscut catalog de clasificare a circulațiilor atmosferice rămâne în continuare cel dezvoltat de Hess-Brezowsky (Hess și Brezowsky 1952; Gerstengarbe și Werner 1997, 1999). Acest cataloag este frecvent folosit pentru a caracteriza circulația aerului deasupra Europei și a zonei estice a Americii de Nord (Bárdossy și Caspary, 1990; Werner și colab. 2000; Pryor și Barthelmie 2003).

De-a lungul timpului au fost propuse o serie de metode, cum ar fi metoda bazată pe corelații propusă de Lund (1963) și cea bazată pe sume de patrate propusă de Kirchhofer (1974), acestea reproduc clasificările manuale (Yarnal 1993; Barry și Carleton 2001) și au fost aplicate în studiul temperaturii și al precipitațiilor (Bischoff și Vargas 2003) sau al bilanțul masei ghețarilor (Yarnal 1984). Persistența tipurilor de circulație și tranziția între acestea la scară sinoptică a fost, de asemenea investigată (El-Kadi și Smithson 2000). Un alt catalog de clasificare a circulațiilor atmosferice are la baza metoda de clasificare a circulațiilor aerului propusă de Jenkinson și Collinson (1977). Acest catalog reprezintă, de fapt, varianta automatizată a schemei de clasificare propusă de Lamb (Jones și colab. 1993) și are la bază un set de indici aferenți direcției și vorticității curgerii geostrofice a câmpului de presiune de la nivelul marii. În timp au mai fost dezvoltate și alte clasificări automatizate ale tipurilor de circulație a aerului, cum ar fi cele propuse de: Huth (1993), Chen and Harr (1993) și Bardossy și colab. (2002).

Pe langă schemele de clasificare așa numite subiective, au fost dezvoltate și scheme obiective: LITADVE/LITTC (Litynski 1969), GWT – GrossWetter-Typen (Beck, 2000; Beck et al. 2007), LWT2 (James 2006), WLK733 – WetterLagenKlassifikation (Dittmann și colab. 1995, Bissoli și Dittmann 2003). Acestea se bazează pe definirea tipurilor de circulație ținînd cont de pragurile prestabilite, impuse parametrilor considerați.

Pentru România, o clasificare a circulației atmosferice a fost efectuată de Topor și Stoica (1965), descriind legăturile dintre tipurile de circulație atmosferică și tipurile de vreme asociate acestora prin metode subiective. Poziția zonei frontale planetare înalte, situată de obicei în apropierea tropopauzei, a fost identificată de Topor și Stoica (1965) după orientarea izohipsei caracteristice de la nivelul de 500 hPa, raportată la centrul României, iar pozița medie a fost denumită “forma principală de circulație”. Pe baza hărților sinoptice, Topor a clasificat tipurile barice de la sol pentru o perioadă de 52 de ani (1899-1951), evidențiind influența lor asupra aspectului vremii. Aceste tipuri sunt condiționate de dispunerea spațială a celor patru sisteme barice importante pentru continentului european (Anticiclonul Azoric, Anticiclonul Est-European, Ciclonul Islandez și Ciclonul Mediteranean). Au fost identificate șapte tipuri barice cu o durată mai mare și care imprimă vremii un aspect specific.

Recent, o grupare a cataloagelor de clasificare a circulațiilor atmosferice pe diferite regiuni ale Europei a fost efectuată în cadrul acțiunii COST733 “Harmonisation and Applications of Weather Type Classifications for European Regions” (Philipp și colab. 2010, 2014). În cadrul acestui proiect s-a urmărit dezvoltarea a doua tipuri principale de cataloage după cum urmează: cataloage predefinite, dezvoltate pentru a fi folosite în meteorologia operaționala, acestea iau în calcul legaturile dintre tipurile de circulații și variabilele locale și regionale (presiune, precipitații) și cataloagele derivate, dezvoltate pentru a fi folosite în studii și evaluări climatologice.

Figura 3.1. Clasificarea cataloagelor de circulații din cadrul COST733 în funcție de metodologiile utilizate (sursa: http://geo21.geo.uni-augsburg.de/cost733wiki).

Pentru o buna analiză meteorologică sunt necesare informații atât de la nivelul solului cât și din troposfera medie, astfel fiind motivată necesitatea utilizării concomitente a celor doua cataloage și anume GWT18 și WLK40. În plus, câmpul de presiune de la nivelul mării este puternic influențat de orografie, dar în troposfera medie această influență nu-și mai pune amprenta. În cazul României, complexitatea și orientarea lanțului Carpatic prezintă un factor modificator al circulației aerului, dar și vecinatatea Mării Negre prezintă importantă majoră, reprezentând un rezervor termic.

Catalogul GWT

Ideea de bază a catalogului GWT este aceea de a caracteriza circulația atmosferică în funcție de coeficienți de zonalitate (Z), meridionalitate (M) și vorticitate (V) determinați din câmpul de presiune de la nivelul mării (SLP). Acești trei coeficienți Z, M și V sunt determinați prin corelația spațială a câmpului de SLP și cele trei prototipuri idealizate ale circulației și anume: circulație zonală (vest-est), meridianală (sud-nord) și rotațională (ciclon sau anticiclon în funcție de semnul coeficientului de corelație dintre SLP și circulația rotațională idealizată). Catalogul de bază cuprinde opt tipuri de circulație corespunzătoare celor opt direcții ale vântului: nord (N), nord-est (NE), est (E), sud-est (SE), sud (S), sud-vest (SW), vest (W) și nord-vest (NW). Luând în considerare și coeficientul rotațional rezultă un catalog cu 18 tipuri de circulație, câte doua pentru fiecare direcție a vântului plus doua nedefinite (tab. 3.1), sau 27 de tipuri de circulație (pe lângă diferențierea între tipurile ciclonice și anticiclonice mai apare un tip de circulație indiferent). Prototipul catalogului GWT este prezentat în fig. 3.1.

Figura 3.2. Prototipul catalogului de circulație GWT (sursa: COST733 Training School – Augsburg, 2010)

Catalogul WLK

Catalogul WLKC733 are la bază schema de clasificare a tipurilor de vreme OWLK (Objektive Wetterlagenklassifikation) dezvoltată de Dittmann și colab. (1995, 2003). Datele de intrare utilizate de acest catalog sunt date de la trei niveluri troposferice de bază: 925 hPa, 700 hPa și cel de la 500 hPa, dar și informații privind conținutul de apă precipitabilă pe întreaga coloană troposferică. Înălțimile de geopotențial de la 925 și 500 hPa sunt utilizate pentru determinarea tipului de rotației (ciclonică sau anticiclonică) al fluidului atmosferic, iar vântul de la nivelul de 700 hPa determină direcția dominantă de circulatie a aerului (fig. 3.2). Conținutul de apă precipitabilă este folosit pentru a evidenția caracterul umed sau uscat al masei de aer.

Figura 3.3. Prototipul catalogului de circulații WLK (sursa: COST733 Training School – Augsburg, 2010)

Ieșirile alfanumerice (tab. 3.1) sunt codificate prin intermediul unui grup de cinci caractere, în care primele două cifre indică direcția dominantă a vântului la 700 hPa (01=nord-est (NE), 02=sud-est (SE), 03=sud-vest (SW), 04=nord-vest (NW) și 00=direcție nedefinită), următoarele două litere indică tipul de rotație, ciclonică (C) sau anticiclonică (A), iar ultima literă indică caracterul umed (W-wet) sau uscat (D-dry) al masei de aer, comparat cu media zilnică. Astfel, numarul de tipuri de circulație ale acestui catalog este de 40 (5 directii ale vantului x 2*tipul de rotatie la 925hPa x 2*tipul de rotatie la 500hPa x 2*umezeala masei de aer).

Tab. 3.1 Tipurile de circulașie ale celor două cataloage, GWT18 și WLK40

În tab. 3.1 sunt prezentate tipurile de circulație a aerului determinate cu cele două cataloage de clasificare a circulațiilor atmosferice, GWT cu 18 tipuri de circulație (abreviat GWT18) și WLK cu 40 de tipuri de circulație (abreviat WLK40).

3.2 Metode statistice în studiul fenomenelor atmosferice

În fizică, pentru descrierea dinamicii unui anumit sistem fizic sau a unei componente a acestuia, se folosesc relații matematice (ecuații diferențiale și/sau integrale, expresii liniare/neliniare simple) între mărimi fizice care caracterizează procesele sau fenomenele ce determină evoluția în timp a sistemului respectiv.

În fizica atmosferei mărimile fizice de bază (numite și variabile de câmp) care caracterizează procesele și fenomenele ce au loc în atmosferă sunt: viteza și direcția vantului, temperatura aerului, temperatura solului, presiunea și umiditate aerului, intensitatea precipitațiilor, temperatura solului, nebulozitatea, etc. Ecuațiile care descriu dinamica atmosferei pun în evidență legăturile de ordin fizic și matematic existente între variabile atmosferice, ceea ce arată că între acestea există anumite tipuri de dependență care generează corelații a căror valoare exprimată numeric reflectă intensitate dependenței respective. Corelația dintre două mărimi fizice se cuantifică cu ajutorul coeficientului de corelație (Pearson).

Coeficientul de corelație Pearson presupune o dependență liniară între mărimi, iar coeficientul Spearman preupune o relație monotonă, adică dacă o variabilă crește, cealaltă fie crește fie descrește. Corelațiile dintre mărimile caracteristice fizicii atmosferei constituie elemente care stau la baza modelării evoluției lor temporale folosind metoda regresiei lineare multiple.

Seriile de timp de date măsurate reprezintă valori experimentale ale unei mărimi fizice obținuțe, în general, la intervale de timp egale, pe o perioadă de timp suficient de mare, astfel încât să se poată estima influența variabilelor fizice ce determină dinamica valorilor seriei la diferite scări temporale. Datele măsurate pot fi însoțite de erori de măsurare corelate sau independente datorate limitărilor aparaturii sau condițiilor de derulare a experimentului. Pentru siguranță, de regulă, înainte de începerea procesului de cuantificare a parametrilor care caracterizează dinamica seriei de timp se procedeză la eliminarea zgomotului.

In cazul seriilor de timp măsurate în atmosferă, fie ca este vorba de compozitia atmosferei, fie ca este vorba de variabile de câmp (meteorologice), dinamica atmosferei va influența în mod direct variația în timp a valorilor seriilor respective. Se poate spune ca evoluția în timp a seriilor de date măsurate trebuie sa fie un trasor/indicator a dinamicii atmosferei la scară spațială și temporală a proceselor și fenomenelor specifice zonei geografice a amplasamentului stației în care au avut loc masurătorile.

3.2.1 Regresia lineara multiplă

Scopul general al modelării prin regresia multiplă este studiul relației dintre o variabilă dependentă (sau variabilă criteriu numita predictand) și mai multe variabile independente (numite predictori). Estimarea și predicția datelor din seriile de timp, considerate variabile dependente, prin modelul regresiei liniare multiple are la bază presupunerea unei relații liniare între variabila dependentă și variabilele predictor, cu coeficienți constanți care trebuie determinați printr-un anumit procedeu matematic.

În modelul regresiei liniare multiple valoarea unei variabile dependente se exprimă ca o funcție liniară de mai multe variabile independente și un termen de eroare dupa cum urmeaza:

yi = β0 + β1 xi1 + β2 xi2 …. + βP xi K + εi , i = 1, 2, . . . , n (3.1)

unde: yi reprezintă valoarea variabilei dependente în intervalul de timp i

βj – coeficientul predictorului j

β0 – constanta regresiei

xij – valoarea predictorului j în intervalul de timp i

K – numărul total de predictori

εi – termenul de eroare

n – numărul de date din seria de date analizată sau setul de date din aceată serie.

Parametrii modelului β0, β1, . . . βK se determină prin metoda celor mai mici pătrate. Numim estimare prin metoda celor mai mici pătrate, acea soluție care minimizează suma pătratelor erorilor, adică:

Condiția de minim permite aflarea coeficienților , ,…

Ecuația pentru estimarea valorilor seriei prin regeresia liniară multiplă devine :

yi = (3.2)

Pentru caracterizarea performanțelor modelului regresiei liniare multiple pentru estimarea și predicția valorilor seriilor de timp de date fizice se folosesc următorii parametrii: coeficientul de corelație multiplă, valorile testului Ficher (testul-F), nivelul de semnificație al coeficienților de corelație (valoarea – p) și reziduul.

Sume de termeni sub forma de pătrat

Următoarele statistici sunt calculate ca funcții de termeni sub formă pătratică:

– suma de reziduuri la pătrat (erori)

– suma de pătrate totală

– suma de pătrate specifică regresiei

n – numărul de date din seria de timp /setul din serie

– media seriei/setului de date

Divizarea variției

Ecuația regresiei este estimată astfel încât suma de pătrate totală este împărțită într-o componentă datorată regresiei și una datorată reziduurilor:

SST = SSR + SSE (3.3)

Coeficientul de determinare

Varianța explicată de regresiei este descrisă de coeficientul de determinare R2 definit ca:

(3.4)

Coeficientul de determinare reprezintă proporția din variația totală a variabilei dependente explicată de modelul de regresie. Dacă regresia este perfectă atunci toate reziduurile sunt zero (SSE = 0) și R2=1.

Sumele de termeni pătratici și statisticile associate sunt incluse în tabelul de analiză a varianței (ANOVA)

Tabelul 3.2 Tabelul ANOVA pentru termenii pătratici medii

unde:

Sursa = sursa de variație

SS = sume de pătrate

df = gradele de libertate pentru SS

MS = medii de sume de pătrate

Mediile de sume de pătrate sunt sumele de pătrate împărțite la numărul de grade de libertate.

Eroarea standard a estimației

Reziduul mediu pătratic (MSE) este o estimare a varianței reziduurilor regresiei. Rădacina pătrată din reziduul mediu pătratic este numită eroarea standard a estimației se:

(3.5)

Raportul F (sau F global)

Raportul F, calculat cu ajutorul termenilor pătratici medii din tabelul ANOVA, estimează semnificația statistică a ecuației regresiei. Raportul F este dat de:

(3.6)

Avantajul raportului F față de R2 constă în faptul că raportul F ia în considerație gradele de libertate, care depind de numărul de date din seria/setul analizat și numărul de predictori din model. Un model poate avea un R2 mare, dar nu este semnificativ statistic dacă numărul de date din seria analizată nu este mare comparat cu numărul de predictori.

Factorul F tine cont, atât de numărul de date din serie/set, cât și de numărul de predictori. Semnificația factorului F este obținută prin folosirea unui tabel cu distribuția F, cu numărul de grade de libertate {df1, df2}, unde df1 reprezintă gradele de libertate pentru MSR, iar df2 pentru MSE din tabelul ANOVA.

R2 ajustat,

Valoarea R2 pentru o regresie poate fi făcută arbitrar de mare prin includerea unui număr din ce în ce mai mare de predictori în model. De exemplu, dacă K este mare comparativ cu n, modelul tinde să estimeze datele foarte bine. Mărimea R2 ajustat este una din statisticile care încearcă să compenseaze această creștere artificială a exactității regresiei. R2 ajustat se definește prin relația:

(3.7)

unde MSE și MST sunt definiți în tabelul ANOVA. Se poate arăta că R2 ajustat este mai mic dacât R2 .

Selectarea predictorilor

Predictorii regresiei liniare multiple pot fi fixați dinainte sau pot fi selectati dintr-un număr mai mare de predictorii conform anumitor procedee. De exemplu, în procedeul “schema pas cu pas înainte” se introduc predictorii unul câte unul pâna la un grad maxim de reducere a varianței reziduului.

În modelul regresiei multiple cu predictori întârziați se aleg valorile predictorilor cu un număr de unități de timp în urmă care ar putea oferi informații despre unitatea curentă:

Yt = 0 + 1 Xt + 2 Xt-1 + 3 Xt-2 + 4 Xt-3 + εt pentru t = 4,…,T

Acesta este denumit model cu întârziere distribuită (distributed-lag model).

Se pot alege ca predictori întârziați și variabile dependente întârziate:

Yt = γ0 + γ1 Yt-1 + γ2 Xt + εt     pentru t = 2,…,T

Acesta este denumit model autoregresiv sau un model dinamic.

Colinearitatea și multicolinearitate predictorilor

Colinearitatea variabilelor predictor ale modelului trebuie analizată în scopul alegerii acelor variabile independente care nu au un grad de corelație/anticorelație maxim. Termenul multicolinearitate descrie cazul în care un grup de variabile independente sunt puternic corelate între ele. În acest caz, prin includerea în model a unei variabile din grup, restul variabilelor din grup nu mai aduc o informație semnificativă. Simultan are loc o supraevaluare a coeficientului de determinare, ca și a dispersiilor coeficienților estimați, ceea ce poate denatura interpretarea modelului. Cea mai simplă metodă de detectare a multicoliniarității este bazată pe studiul matricei de corelație dintre variabile (predictori). Se pot determina astfel perechile de variabile independente care sunt puternic corelate între ele. O abordare mai riguroasă constă în stabiliriea unui indicator sintetic pentru a decide dacă o variabilă este coliniară cu celelalte (sau cu un grup dintre celelalte).

Notând cu Ri2 coeficientul de determinare obținut la estimarea regresiei multiple având ca variabilă dependentă pe xi și ca variabile independente restul variabilelor x, adică:

xi = f (x1, x2 , x3 ,… x i-1 , x i-2,….. x K )

se introduce toleranța variabilei xi prin relația:

τi = 1 – Ri2 (3.8)

O valoare mică a lui τi (uzual mai mică decât 0,1) indică un coeficient Ri2 apropiat de 1, deci o corelație puternică între xi și celelalte variabile independente.

Se definește factorul de inflație a varianței, notat VIF, ca invers al toleranței:

VIFi = 1/τi (3.9)

O valoare VIFi mare (uzual mai mare decât 10), indică colinearitate.

Pentru eliminarea colinearității o prima soluție este aceea ca dintre două variabile independente corelate să se rețină în model doar una. Ținând cont de toleranțe sau factorii de inflație se vor exclude acele variabile care au toleranțe mici (sau factori de inflație mari).

3.2.2 Teste de corelație

Corelația este o tehnică statistică menită să măsoare dacă, și cât de puternică este relația dintre două variabile considerate. Cea mai cunoscută metodă de determinare a coeficientului de corelație este metoda Pearson.

Metoda Pearson se bazează pe asumarea ipotezei că datele au o distribuție normală (este o metodă parametrică).

Fie două variabile u, cu valorile {u1, u2,….un } și v, cu valorile{v1, v2,….vn }.

Coeficientul de corelație Person se definește ca:

(3.10)

unde și sunt mediile șirurilor de valori.

Pentru testarea ipotezei nule conform căreia coeficientul de corelație dintre două variabile este zero se folosește testul t-Student. Nivelul de semnificație, p, constituie o indicație a șansei (probabilitatea, p·100%) ca în presupunerea ipotezei nule, observația să fi apărut din întâmplare.

3.2.3. Testul Mann-Kendall

Testul Mann-Kendall (Mann 1945; Kendall 1975) pentru determinarea tendinței unui serii temporale este un test neparametric frecvent utilizat în studiile climatologice pentru a analiza trendului unui set de date. Testul Mann-Kendal se aplică atunci când valorile seriei xi pot fi descrise cu funcția:

xi=f(ti)+ɛi (3.11)

unde f(t) este o funcție temporală monotonă și continuă, iar pentru valorile reziduului ɛi se face presupunerea ca au aceeași distribușie cu media 0 (Salmi și colab. 2002).

Testarea ipotezei nule „nu există tendință” H0 se face după cum urmează:

Fie n numarul de elemente ale șirului x1,… ,xn unde xj este valoarea la momentul j. Dacă j<10 atunci se calculează statistica S a testului Mann-Kendall, iar dacă j≥10 se calculează statistica Z.

Statistica S se calculează cu formula:

(3.12)

unde

(3.13)

Valori pozitive ale statistici S indică tendință crescătoare, în timp ce valorile negative indică tendință descrescătoare. Pentru stabilirea semnificației statistice a statisticii S se calculează varianța după cum urmează:

(3.14)

Unde q este numărul de grupuri duplicat și este numarul de date din grupul p.

Statistica Z a testului Mann-Kendall se calculează cu formula:

(3.15)

Nivelul de încredere, sau densitatea de probabilitate al statisticii Z este:

(3.16)

Ca și în cazul statisticii S, valori pozitive ale statisticii Z indică un trend crescător, iar valorile negative indică un trend descrescător.

3.2.4. Testul Pettitt

Testul Pettitt (Pettitt 1979) este un test neparametric de detectare a schimbărilor brușce, a unui punct de scimbare a monotoniei mediei unei serii de timp.

Fie X1,….XT un șir de valori aleatoare, se spune că șirul are un punct de scimbare a monotoniei la momentul ξ dacă:

pentru t=1,…ξ,XT au o funcție de distribuție comună F1(x)

pentru t=ξ+1,….T,Xt au o funcție de distribuție comună F2(x), cu F2(x)≠ F1(x)

În testarea ipotezei nule (nu există punct de schimbare) față de ipoteza alternativă (există punct de schimbare) se folosește statistica neparametrică:

(3.17)

unde

cu t=2,3,…,T și

(3.18)

cu

(3.19)

iar

Saltul spre descreștere este dat de:

Iar cel spre creștere este dat de

Punctul de schimbare este dat de rangul t al valorilor sau .

3.3 Descrierea seturilor de date utilizate și a indicilor climatici

3.3.1 Seturi de date utilizate

Doua tipuri de date au fost folosite în acest studiu și anume, date de reanaliză – date folosite în principal pentru determinarea tipurilor de circulației la scara mare și date observaționale reprezentate de parametri climatici de suprafață.

Date de reanaliză

Datele de reanaliză pentru perioada 1961-2012 au fost obținute din baza de date NCEP/NCAR (National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research) (Kalnay și colab. 1996). Aceste date sunt medii zilnice dispuse pe grilă, cu o rezoluție spațială de 2,5º x 2,5º lat/lon. Seturile de date au fost utilizate pentru determinarea tipurilor de circulație a aerului și constau din: presiunea de la nivelul mării (SLP), înalțimea de gopotențial la 925hPa (HGT925) și 500hPa (HGT500), componenta zonală (u) și meridianală (v) a vectorului vânt la nivelul de 700hPa și conținutul de apă precipitabilă pe întreaga coloană troposferică.

Date cu privire la temperatura medie la 2 metri pentru sesonul de iarna (decembrie, ianuarie, februarie) pentru perioada 1979-2010 au fost extrase din arhiva ERA-Interim (Dee și colab. 2011). Aceste date de reanaliză au o rezoluție orizontală de 0,75º x 0,75º lat/lon și au fost folosite pentru a investiga legătura dintre circulația aerului și temperatura medie sezonieră la 2 metri.

Date observaționale

Datele de observație cu privire la temperatura maximă zilnică pentru anotimpul de vară pe o perioadă de 52 de ani (1961-2012) înregistrată la 105 stații meteorologice repartizate pe întreg teritoriul României, cu o altitudine ce variază între 3 m.a.s.l. și 747 m.a.s.l. au fost obținute din baza de date a Administrației Naționale de Meteorologie.

Date zilnice înregistrate la stațiile meteorologice din România pentru perioada 01 decembrie 1961 – 30 noiembrie 2009 cu privire la temperatura maximă zilnică au fost utilizate pentru a calcula frecvența sezonieră a zilelor foarte calde, au fost obținute din baza de date a Administrației Naționale de Meteorologie.

Datele observaționale obținute din baza de date a European Climate Assessment & Dataset (ECA&D; Klein Tank și colab. 2002) și constau din temperatura medie zilnică de la 13 stații meteorologice și cantitatea zilnică de precipitații de la 22 de stații meteorologice distribuite pe întreg teritoriul României. În ambele cazuri s-au considerat stațiile cu șir continuu de date pe o perioadă de 50 de ani (1961-2010).

Date derivate din date de observație

Date derivate din date observaționale și interpolate spațial la o rezoluție de 0,5º x 0,5º lat/lon cu privire la indicele standardizat de precipitații-evapotranspirație (SPEI) au fost obținute din arhiva DIGITAL.CSISC (Vicente-Serrano și colab. 2010).

3.3.2 Descrierea indicilor climatici utilizați

Indicele pluviometric Angot

Indicele pluviometric Angot (k) este utilizat pentru a evidențial caracteristicile lunare și anuale ale precipitațiilor atmosferice. În funcție de valoarea indicelui Angot (tab. 3.3) se identifică astfel perioade secetoase, valaorea indicelui subunitară (k<1) și perioade ploioase, în acest caz valoarea indicelui Angot este supraunitară (k>1).

Indicele Angot (de exemplu Dragotă și colab. 2008) se calculează astfel:

(3.20)

unde , iar

q – cantitatea medie zilnică de precipitații dintr-o anumită lună;

n – numarul de zile din luna respectivă;

Q – cantitatea medie multianuală de precipitații (media climatologică pe intervalul de referință 1961-1990);

Astfel k se poate scrie:

(3.21)

Tabelul 3.3 Atributul pluviometric în funcție de valoarea indicelui Angot.

Indicele standardizat de precipitații-evapotranspirație (SPEI)

Indicele standardizat de precipitații-evapotranspirație (SPEI) este un indicator multiscalar ce combină datele de precipitații și temperatură. Clasificarea secetei după severitate, tinând cont de valoarea indicelui este redată în tab. 3.4. SPEI se calculează ca diferența dintre cantitatea lunară de precipitații și evapotranspirația potențiala (PET). Pentru calcularea SPEI sunt necesari următorii parametri: temperatura la suprafață, umiditatea relativă, radiația solară incidentă la sol și fluxul de caldură latentă și sensibilă sol-atmosfera (Allen și colab. 1998).

(3.22)

unde este indicele standardizat de precipitații-evapotranspirație din luna i, este cantitatea lunară de precipitații din luna i și reprezintă evapotranspirația potențiala din luna i și se calculează astfel:

(3.23)

unde T este temperatura medie lunară (ºC); I este indicele de căldură (heat-index), care se calculează ca sumă pe 12 luni (anuală) a indicelui lunar i, ce derivă din temperatura medie lunară

(3.24)

m este un coeficient ce depinde de I:

;

iar K este un factor de corecție ce depinde de latitudine și lună,

,

NDM este numărul de zile din lună și N este durata de stralucire a Soarelui și este calculat astfel

,

este unghiul orar al Soarelui:

,

unde φ este latitudinea în radiani și δ este declinația Soarelui în radiani și se calculează cu formula:

,

J media zilelor iuliane din lună.

Tabelul 3.4 Clasificarea evenimentelor pluviometrice în funcție de severitate.

Alți indici climatici utilizați

În ultimii ani extremele termice au fost în marea lor majoritate investigate prin utilizarea unor indici ce sunt bazați pe praguri fixate cu ajutorul percentilelor (Klein Tank și colab. 2003). Dificultatea identificării unor tendințe ale evenimentelor meteorologice extreme constă în faptul că acestea sunt destul de rare, iar din acest motiv cuantificarea acestora se poate realizeaza cu ajutorul unor indici ce sunt definiți pe baza percentilei de 90 sau 95 ale distribuției datelor zilnice.

Frecvența sezoniera a zileleor foarte calde (TX90p) – reprezintă numarul de zile dintr-un anotimp în care temperatura maximă a depășit pragul percentilei de 90 calculat din distribuția statistică.

3.4 Pachete software utilizate

cost733class – în cadrul proiectului COST733 au fost puse laolalta o multitudine de cataloage de clasificare a circulațiilor atmosferice organizate în funcție de metodele ce stau la baza acestora, iar pachetul software dezvoltat în cadrul acestui proiect reunește toate aceste cataloage. cost733class (Philipp și colab. 2014) este un pachet software creat în limbajul de programare FORTRAN și este folosit pentru a creea, compara, vizualiza și evalua clasificarile tipurilor de circulație și a tipurilor de vreme. Acest pachet software a fost utilizat pentru a determina tipurile de circulație la scară mare cu ajutorul celor două cataloage, GWT și WLK, expuse anterior și pentru a testa abilitatea tipurilor de circulație determinate pentru diferite domenii spațiale de a surprinde variațiile temperaturii și precipitațiilor. În acest caz, metoda folosită este cea de determinare a varianței explicate de fiecare domeniu în parte raportată la temperatură și precipitații.

Wessa – pachetul software Wessa reunește o multitudine de metode statistice de investigare a seriilor temporare și este un pachet creat în limbajul R (Wessa 2014). Din cadrul acestui pachet software a fost folosită metoda regresiei liniare multiple.

MAKESENS – pentru detectarea tendinței și a semnificației statistice a unei serii temporare a fost folosit pachetul software MAKESENS (Salmi și colab. 2002). Acest pachet software determină trendul unei serii de timp folosind metoda Mann-Kendall.

AnClim – este un pachet software pentru analiza seriilor de timp și a fost special creeat pentru scopuri climatologice (Stepanek 2008). Acest pachet software a fost utilizat pentru identificarea salturilor în medie a seriilor de timp prin metoda Pettitt.

Pentru transformarea datelor din format netcdf în format text s-a utilizat pachetul software CDO (Climate Data Operators)

Pentru reprezentarea grafică s-au utilizat pachetele software GrADS, OpenGrADS, ArcMap și Origin.

Concluzii

În acest capitol fost selectate și prezentate cataloagele de clasificare a circulației aerului la scară sinoptică și anume catalogul GWT cu 18 tipuri de circulație (abreviat GWT18) și catalogul WLK cu 40 de tipuri de circulație (abreviat WLK40).

Au fost descrise atât seturile de date, cât și indicii climatici ce vor fi utilizate în continuare în efectuarea unor analize amănunțite, utilizând metodele statistice selectate și prezentate tot în acest capitol.

CAPITOLUL 4

SELECTAREA DOMENIULUI SPAȚIAL OPTIM PENTRU DETERMINAREA TIPURILOR DE CIRCULAȚIE A AERULUI ÎN CORELAȚIE CU PARAMETRI CLIMATICI

Studiul prezentat în acest capitol este primul studiu efectuat pentru România în vederea selectării domeniului spațial optim pentru a determina tipurile de circulație atmosferică la scară mare în corelație cu temperatura medie zilnică și cantitatea zilnică de precipitațiile.

4.1 Descrierea domeniilor spațiale de dimensiune diferită

Opt domenii spațiale de dimensiune diferită, având România în centrul lor, au fost utilizate pentru a determina tipurile de circulație atmosferică utilizând cataloagele GWT18 și WLK40 descrise în Capitolul 3. Numarul punctelor de grilă ale celor opt domenii spațiale variază de la 25 la 289 puncte (tab. 4.1). Pentru această analiză, 18262 tipuri de circulație ce corespund fiecărei zile din intervalul de 50 de ani considerat în acest studiu au fost grupate în 18 tipuri de circulațe conform catalogului GWT și 40 de tipuri de circulație conform catalogului WLK. Astfel, au fost analizate în total 292192 cazuri ce corespund celor 18262 zile pentru cele două cataloage și pentru fiecare domeniu din totalul de opt considerate (18262 zile*2 cataloage*8 domenii).

Tabel 4.1 Domeniile spațiale de dimensiune diferită folosite pentru determinarea tipurilor de circulație cu cele două cataloage, GWT18 și WLK40.

În figura 4.1 sunt prezentate localizările și dimensiunile spațiale ale celor opt domenii spațiale testate pentru abilitatea tipurilor de circulașie, determinate pentru fiecare domeniu, de a explica variațiile parametrilor climatici considerați, temperatura medie zilnică și cantitatea zilnică de precipitații.

Figura 4.1 Domeniile spațiale utilizate pentru determinarea tipurilor de circulație atmosferică

În fig. 4.2 este prezentată distribuția spațială a stațiilor folosite în acest studiu. Fiecare stație meteorologică selectată dispune de un șir de măsurători zilnice complete pentru o perioadă de 50 de ani, cuprinsă între 1961 și 2010. Astfel, pentru datele cu privire la temperatura medie zilnică la 2 m au fost folosite 13 stații meteorologice (stațiile cu simbolul îngroșat), iar pentru cantitatea zilnică de precipitații au fost folosite 22 de stații meteorologice (toate stațiile).

Figura 4.2 Localizarea stațiilor meteorologice utilizate în acest studiu.

Pentru evaluare abilității tipurilor de circulație determinate pentru diferitele domenii spațiale de a surprinde variațiile parametrilor climatici (temperatura medie zilnică și cantitatea zilnică de precipitații) s-a folosit metoda de determinare a varianței explicate (EV). Această metodă este implementată în pachetul software cost733class. EV determină relația dintre varianța tipurilor de circulație și varianța totală a variabilei în cauză (Beck și colab. 2013). Această metodă cuantifică puterea discriminatorie a unei clasificări și poate fi calculată după cum urmează:

unde N este numărul de cazuri, K este numărul de tipuri ai de circulație, este valoarea variabilei țintă pentru cazul i, a este valoarea medie globală și este valoarea medie specifică tipului respectiv. Cea mai mare putere discriminatorie a unei clasificări pentru variabila analizată aparține celei mai mari valori a varianței explicate.

4.2 Influența dimensiunii domeniului spațial asupra frecvenței tipurilor de circulație a aerului

Pentru a evidenția faptul că tipurile de circulație a aerului sunt dependente de dimensiunea domeniului spațial, în acest subcapitol sunt investigate schimbări ale frecvenței diferitelor tipuri de circulație pentru cele opt domenii considerate.

Figura 4.3 Frecvența relativă a tipurilor de circulație ale catalogului GWT grupate în funcție de direcție dominantă de curgere pentru fiecare domeniu

În fig. 4.3 sunt prezentate frecvențele relative ale celor 18 tipurilor de circulație determinate cu catalogul GWT pentru fiecare din cele 8 domenii spațiale și grupate în funcție de direcția de curgere a fluidului atmosferic. Din această figură se poate observa că cele mai pronunțate variații ale frecvenței sunt înregistrate pentru tipurile de circulașie nedefinite (Nedef), frecvența acestor tipuri crește pe masură ce dinensiunea domeniului spațial crește. Pentru tipurile estice (E), sud-estice (SE) și sudice (S) frecvența de apariție scade concomitent cu creșterea dimensiunii domeniului spațial. Acest rezultat se datorează faptului ca domeniile spațiale de dimensiuni mari pot surprinde în întregime formațiunile barice de la scara sinoptică (cicloni sau anticicloni).

Figura 4.4 Frecvența relativă a tipurilor de circulație ale catalogului GWT18 grupate în funcție de ciclonicitate (C) și anticiclonicitate (A) pentru fiecare domeniu.

Grupând tipurile de circulație ale catalogului GWT18 în funcție de ciclonicitatea sau anticiclonicitatea curgerii (fig. 4.4) se observă o creștere a frecvenței tipurilor de circulație anticiclonice în timp ce frecvența tipurilor de circulație ciclonice scade concomitent cu creșterea dimensiunii domeniului spațial considerat. Acest lucru se datoreaza faptului că extinderea spațială a anticiclonilor este mai mare decât cea a ciclonilor, iar domeniile spațiale mici nu pot surprinde în întregime o formațiune anticiclonică cu extindere spațială mare.

Figura 4.5 Frecvența relativă a tipurilor de circulație ale catalogului WLK40 grupate în funcție de direcție dominantă de curgere a aerului pentru fiecare domeniu

În ceea ce privește catalogul WLK40, frecvența tipurilor de circulație grupate în funcție de direcția de curgere crește pentru circulațiile nedefinite și scade pentru celelalte patru direcții de curgere, pe măsură ce dimensiunea domeniului spațial crește, așa cum se observă din fig. 4.5. Explicația că tipurile de circulație tind să devină nedefinite este aceeași ca și în cazul catalogului GWT18 și anume că domeniile spațiale de dimensiuni mari pot surpinde în întregime o formațiune barică, fie că este vorba de ciclon sau anticiclon. Acest rezultat este susținut de faptul că dimensiunile razei ciclonilor extratropicali din emisfera nordică variază între 200 și 1400 km (Rudeva și Gulev 2007). Același studiu evidențiază faptul că raza medie a ciclonilor este mai mare iarna (650 km) decăt vara (450 km), dar această raza este puternic influențată de numărul de cicloni concomitenți din emisfera nordică (cu cât numarul de cicloni este mai mare cu atât raza ciclonilor este mai mică).

Figura 4.6 Frecvența relativă a tipurilor de circulație ale catalogului WLK40 grupate în funcție de ciclonicitate (C) și anticiclonicitate (A) la 925 hPa (prima literă din abreviere) și 500 hPa (a doua literă din abreviere) pentru fiecare domeniu.

Considerând tipurile de circulație grupate conform ciclonicității sau anticiclonicității atât la 925 hPa cât și la 500 hPa, se observă din fig. 4.6 faptul că frecvența tipurilor ciclonice pentru ambele niveluri atinge valori ridicate pentru domenii spațiale medii din punct de vedere al dimensiunii. Cu privire la tipurile anticiclonice, pentru aceleași domenii se înregistrează cea mai scăzută frecvență. Pentru tipurile AC și CA nu se observă o variație importantă a frecvenței raportată la dimensiunea domeniului spațial considerat.

4.3 Determinarea domeniul spațial optim pentru tipurile de circulație a aerului în corelație cu temperatura și precipitațiile

Așa cum s-a arătat anterior, frecvența tipurilor de circulație este dependentă de dimensiunea domeniului spațial ales pentru determinarea tipurilor de circulație a aerului. Acest subcapitol este axat pe investigarea abilității tipurilor de circulație, determinate pentru fiecare domeniu în parte, de a surprinde variațiile principalilor parametri climatici, temperatura medie zilnică și cantitatea zilnică de precipitații. Astfel, domeniul optim pentru fiecare parametru climatic este considerat acel domeniu pentru care varianța explicată are valoarea cea mai mare. Acest studiu este efectuat atât pentru scara de timp anuală, cât și pentru scara de timp anotimpuală.

4.3.1 Variații anuale

Temperatura medie zilnică

Din analiza varianței explicate pentru fiecare domeniu în parte (de la 0 la 7) raportată la temperatura medie zilnică (fig. 4.7) se poate observa faptul că, în cazul tipurilor de circulație ale catalogului GWT18, domeniul cu valoarrea cea mai mare a varianței expliacte, cu o medie de aproximativ 12,5 este domeniu 7, domeniul cu cea mai mare extindere spațială (aproximativ 4400 km pe direcție longitudinală). Foarte aproape de această valoare este și domeniul 0, domeniu cu aceeași extindere longitudinala, dar cu o extindere latitudinala la jumătate din cea a domeniului 7. În cazul catalogului WLK40 se observă variații mici ale varianței explicate pentru fiecare domeniu în parte. Și în acest caz, ca și în cazul catalogului GWT18, domeniul 7 prezintă cea mai mare valoare a varianței explicate raportată la temperatura medie zilnică, valoare în medie de aproximativ 12,5.

Figura 4.7 Varianța explicată de către tipurile de circulație determinate pentru fiecare domeniu spațial în corelație cu temperatura medie zilnică la scară de timp anuală.

Din fig 4.7 se mai poate observa faptul că intervalul de valori ale varianței expliacte pentru catalogul WLK40 este mult mai mare comparativ cu cea a catalogului GWT18. Acest lucru evidențiază faptul că domeniul spațial optim capabil să surprindă variațiile temperaturii este diferit pentru fiecare stație meteorologică. Acest rezultat se datorează orografiei complexe pe care o are România.

Cantitatea zilnică de precipitații

În cazul cantității zilnice de precipitații, tipurile de circulație a aerului determinate cu cele doua cataloage, GWT18 și WLK40, surprind mai bine caracteristicile câmpului de precipitații atunci când domeniul spațial utilizat pentru determinarea tipurilor de circulație este mai mic. În cazul ambelor cataloage se observă (fig. 4.8) o descreștere a valorilor varianței explicate atunci când dimensiunea domeniului spațial crește. Din această analiză se poate concluziona faptul că, pentru scara de timp anuală, domeniul spațial optim este domeniul 1, domeniul cel mai mic considerat ce are o extindere longitudinală de aproximativ 1100 km.

Figura 4.8 Varianța explicată de către tipurile de circulație a aerului determinate pentru fiecare domeniu spațial în corelație cu cantitatea zilnică de precipitații la scara temporală anuală.

4.3.2 Variații anotimpuale

Cu scopul de a investiga dacă domeniul spațial optim variază de la un anotimp la altul, cunoscut fiind faptul că la latitudini medii există variații importante anotimpuale ale parametrilor climatici, în cele ce urmează ne vom axa pe analiza sezonieră a variabilitații sezoniere a varianței explicate.

Temperatura medie zilnică

În fig. 4.9 sunt prezentate valorile varianței explcate pentru fiecare anotimp în parte pentru cele două cataloage, GWT18 (sus) și WLK40 (jos). În cazul catalogului GWT18 se observă faptul că valorile medii cele mai mari ale varianței explicate, aproximativ 20%, sunt înregistrate iarna pentru domeniul 1, urmat de toamnă cu valori în medie de aproximativ 17%.

Figura 4.9 Varianța explicată de către tipurile de circulație pentru fiecare domeniu spațial cu privire la temperatura medie zilnică pentru scara de timp anotimpuală (iarnă – DJF, primăvară – MAM, vară – JJA, toamnă – SON) pentru cele doua cataloage GWT18 (sus) și WLK40 (jos).

Cele mai mici valorile medii ale varianței explicate sunt înregistrate vara. Acest lucru se datorează caracterului convectiv al precipitațiilor din acest sezon.

În ceea ce privește catalogul WLK40, se observă o variație anotimpuală a domeniului spațial optim. Astfel, pentru iarnă, chiar dacă valorile medii ale varianței explicate sunt destul de apropiate, se poate considera ca domeniu spațial optim ce surprinde variațiile temperaturii medii zilnice, domeniul 3. Pentru primavară nu se poate evidenția un anumit domeniu ca fiind optim, dar cu toate acestea se poate considera domeniul 5 ca fiind optim. Aceast lucru se datorează în principal faptului că primăvara este un anotimp de tranziție, cu succesiun de frecvență înaltă ale perturbațiilor barice. Vara este anotimpul în care varianța explicată înregistrază valorile cele mai mari, raportate la celelalte anotimpuri. Astfel, se evidențiază ca domeniu spațial optim domeniul 2, cu o varianță explicată de aproximativ 35%. Toamna este caracterizată de valorile cele mai mici ale varianței explicate, iar ca domeniu optim se evidențiază domeniul 2.

Comparând valorile varianței explicate pentru cele două cataloage, pentru fiecare anotimp în parte, important de menționat este faptul că, cu excepția toamnei, tipurile de circulație ale catalogului WLK40 surprind mai bine caracteristicile temperaturii.

Cantitatea zilnică de precipitații

Cu privire la abilitatea diferitelor domenii spațiale utilizate pentru determinarea tipurilor de circulație a aerului de a surprinde caracteristicile câmpului de precipitații, din fig. 4.9 se poate spune că iarna este anotimpul cu valorile cele mai mari ale varianței explicate pentru ambele cataloage. În plus, catalogul WLK40 surprinde mai bine variațiile cantității zilnice de precipitații în comparație cu catalogul GWT18. Acest lucru se datorează faptului că tipurile de circulație ale catalogului WLK40 fac distincție între caracterul umed și uscat al masei de aer. În plus, clasificarile catalogului WLK40 sunt mai complexe decât cele ale catalogului GWT18 (care ia în considerare doar câmpul de presiune redus la nivelul mării). Astfel, pentru iarna, în cazul catalogului GWT18 domeniul optim este domeniul 1 în timp ce pentru catalogul WLK40 domeniul optim este domeniul 2.

Figura 4.9 Varianța explicată de cître tipurile de circulație a aerului pentru fiecare domeniu spațial cu privire la cantitatea zilnică de precipitații pentru scara de timp anotimpuală (iarna – DJF, primăvara – MAM, vara – JJA, toamna – SON) pentru cele două cataloage GWT18 (sus) și WLK40 (jos).

Pentru celelalte anotimpuri domeniul 2 se evidențiază ca fiind domeniul spațial optim pentru generarea tipurilor de circulație cu catalogul GWT18. În cazul catalogului WLK40 domeniul spațial optim pentru primăvară este domeniul 1, pentru vară este domeniul 2, iar pentru toamnă este domeniul 7. Și în acest caz, anotimpurile de tranziție, primăvara și toamna, prezintă cele mai mici valori ale varianței explicate.

Este important ca în studiul legăturii dintre tipurile de circulație a aerului la scară mare și variabilele climatice locale să se utilizeze un domeniu spațial optim. Acest lucru este susținut de variațiile tipurilor de circulație în funcție de dimensiunea domeniului spațial utilizat pentru determinarea tipurilor de circulație a aerului. Astfel, tipurile de circulație determinate pentru domenii spațiale de dimensiuni mari tind să devină nedefinite.

Concluzii

Un rezultat foarte important al acestui studiu este acela că domeniul spațial optim este mai mare pentru temperatură decât pentru precipitații. Acest lucru evidențiază caracterul local ale precipitațiilor, câmpul de precipitații fiind influențat de orografie.

Cel mai mic domeniu spațial, domeniul 1, cu o dimensiune de aproximativ 1100 km pe direcția vest-est este domeniul ce surprinde cel mai bine caracteristicile precipitațiilor. Acest domeniu spatial va fi folosit în continuare în studiul relației dintre circulația aerului și câmpul de precipitații.

În cazul temperaturii, domeniul spațial optim este domeniul 7, dar foarte aproape ca și valoare a varianței explicate este domeniul 0. Acest domeniu spatial (domeniul 0) va fi folosit în continuare în studiul relației dintre circulația aerului și câmpul de temperatură.

Studiul evidențiază și variațiile sezoniere ale dimensiunii domeniului spațial optim.

CAPITOLUL 5

STUDIUL RELAȚIEI DINTRE PARAMETRI CLIMATICI ȘI CIRCULAȚIA AERULUI

Legatura dintre parametri climatici considerați și circulația aerului la scară mare este cuantificată cu ajutorul coeficientul de corelație calculat între frecvența sezonieră a tipurilor de circulație pentru cele două cataloage și temperatura medie și cantitatea sezonieră de precipitații pentru iarna la nivelul fiecărui punct de grila ce acoperă teritoriul Romaniei (domeniul spațial delimitat de 200E, 430N și 300E, 490N).

Datele folosite în acest studiu constau din frecvența sezonieră a tipurilor de circlație pentru iarnă calculată din tipurile zilnice de circulatie ale celor doua cataloage și date de reanaliză cu privire la temperatura medie sezonieră și cantitatea sezonieră de precipitații. Datele de reanaliză au fost extrase din baza de date ERA-Interim și sunt prezentate în Capitolul 3.

Acest studiu este efectuat pentru un interval de 32 de ani, interval acoperit de datele de reanaliză. Pnetru determinarea tipurilor de circulație a aerului a fost folosit domeniu 0 pentru temperatura și domeniul 1 pentru precipitații.

5.1 Relației dintre temperatură medie sezonieră și circulația aerului în anotimpul de iarnă

Pentru a identifica tipurile de circulație ce influențează variabilitatea temporală a temperaturii medii sezoniere în anotimpul de iarnă au fost calculați coeficienții de corelație între seriile temporale asociate fiecărui punct de grilă din domeniul considerat și fiecare tip de circulație ale celor două cataloage și au fost obținute 58 de harți cu distribuția spațială a coeficientului de corelație. În cele ce urmează vor fi prezentate doar harțile cu coeficienți de corelație semnificativi din punct de vedere statistic.

Astfel, în fig. 5.1 sunt presentate harțile cu distribuția spațială a coeficientului de corelație pentru trei tipuri de circulație și configurația spațială a câmpului de presiune redus la nivelul mării (SLP) ce caracterizează tipurile de circulație respective.

Figura 5.1 Coeficientul de corelație dintre temperatura medie sezonieră și tipurile de circulație ale catalogului GWT18 (stânga) și configurația spațială a câmpului de presiune de la nivelul mării (dreapta). Sunt prezentate doar rezultatele semnificative din punct de vedere statistic.

Astfel, din analiza coeficientului de corelație, tipurile de circulație sud-vestică anticiclonică (SW[A]), nord-vestică anticiclonică (NW[A]) și nedefinită ciclonică (Nedef[C]) ale catalogului GWT surprind cel mai bine variabilitatea temperaturii medii sezoniere pentru iarnă.

Din analiza distribuției spațiale a valorilor coeficientului de corelație se observă că cele mai mari valori sunt obținute pentru regiunea extra-carpaticî pentru circulațiile SW[A]. Analizând configurația spațială a acestui tip de circulație se observă că un anticiclon este situat în sud-estul domeniului (localizat pe Peninsula Arabică) anticiclon ce favorizează advecția maselor de aer relativ mai cald de la latitudini mai sudice. Datorita prezenței și orientării lanțului carpatic pe teritoriul României, această advecție de aer relativ mai cald este limitată la regiunile extra-carpatice.

Tipul de circulatie NW[A] influențează mai pronunțat variabilitatea temperaturii medii în regiunile intra-carpatice. Acest tip de circulație este determinat de prezența unui anticiclon în sud-vestul domeniului (în zona Mării Mediterane – peninsula italică). Și în acest caz acest anticiclon favorizează advecția de aer mai cald de la latitudini sudice, dar de această dată influențele acestui tip de circulație sunt limitate la regiunea intra-carpatică.

Un ultim tip de circulație ce influențează semnificativ variabilitatea temperaturii medii sezoniere în regiunea extra-carpatică este caracterizat de prezența unui ciclon ce este centrat pe România (circulație nedefinită ciclonică). De remarcat este faptul că în acest caz coeficienții de corelație sunt negativi și acest lucru se datorează faptului că ciclonii sunt formațiuni barice reci.

Pentru a face o comparație între abilitatea tipurilor de circulație prezentate anterior și cea a Oscilației Arctice (AO în abreviere din limba engleză) și a Oscilației Nord-Atlantice (NAO în abreviere din limba engleză) de a surprinde variabilitatea temperaturii medii în fig. 5.2 sunt prezentate variațiile spațiale ale coeficienților de corelație calculați între temperatura medie sezonieră pentru fiecare punct de grila și cei doi indici, AO respectiv NAO.

Figura 5.2 Coeficientul de corelație dintre temperatura medie sezonieră și AO (stânga) și NAO (dreapta).

De remarcat este faptul că tipul de circulație SW[A] prezintă coeficienți de corelație comparabili cu cei obtinuți pentru AO și NAO pentru estul țării și mai mari pentru sud. De altfel și tipul Nedef[C] surprinde cel puțin la fel de bine variabilitatea temperaturii medii sezoniere, cu mențiunea că în acest caz coeficienții de corelație sunt negativi.

Ca și în cazul catalogului GWT18 și pentru catalogul WLK40 au fost calculați coeficienții de corelație dintre temperatura medie sezonieră și frecvența sezonieră a tipurilor de circulație. În cele ce urmează sunt preznetate doar situațiile în care au fost obținute valori mari ale coeficientului de corelație.

În fig. 5.3 sunt prezentate harțile cu coeficientul de corelație și configurația spațială a tipului de circulație asociat.

Figura 5.3 Coeficientul de corelație dintre temperatura medie sezonieră și tipurile de circulație ale catalogului WLK40 (stânga) și configurația spațială a tipului de circulație respectiv (dreapta). Sunt prezentate doar rezultatele semnificative din punct de vedere statistic.

Din fig. 5.3 se observă faptul că diferițele tipuri de circulație prezintă coeficienți de corelație mai mari pentru regiuni diferite sub influența orografiei. În cazul circulațiilor anticiclonice coeficienții de corelație sunt pozitivi iar în cazul celor ciclonice valorile coeficienților de corelație sunt negative.

În aceste cazuri sistemele barice ce determină tipurile de circulație prezentate în fig. 5.3 sunt reprezentate de extinderea unei dorsale de altitudine peste Europa Sudică sau Centralî sau extinderea pănă în bazinul Mării Mediteranen a unui talveg asociat unei depresiuni Scandinave și generarea unui nucleu de altitudine de tip cut-off. În cazul dorsalei de altitudine direcția de circulație este dictată de poziționarea acesteia.

5.2 Relației dintre cantitatea sezonieră de precipitații și circulația aerului in anotimpul de iarna

Acest subcapitol se axează pe investigarea legăturilor dintre cantitatea sezonieră de precipitații și frecvența tipurilor de circulație determinate cu cele două cataloage, GWT18 și WLK40, pentru iarna în intervalul 1979-2010. Este necesar să reamintim că domeniul folosit la determinara tipurilor de circulație este domeniul 1.

Caracteristicile spațiale ale coeficicenților de corelație calculați între cantitatea sezonieră de precipitații și frecvența tipurilor de circulație determinate cu catalogul GWT18 sunt prezentate în fig. 5.4. Sunt selectate doar tipurile de circulație ce prezintă cele mai mari valori ale coeficientului de corelație. În plus, în figura 5.4 sunt prezentate și configurațiile spațiale ale câmpului de presiune de la nivelul mării asociat tipului de circulație respectiv.

Figura 5.4 Coeficientul de corelație dintre cantitatea sezonieră de precipitații și tipurile de circulație ale catalogului GWT18 (stânga) și configurația spațială a câmpului de presiune de la nivelul mării (dreapta). Sunt prezentate doar rezultatele semnificative din punct de vedere statistic.

Ca și în cazul temperaturii medii sezoniere, Munții Carpați joacă un rol important în distribuția spațială a câmpului de precipitații, astfel că pentru regiunile extra-carpatice tipul de circulație estic ciclonic (E[C]) surprinde cel mai bine variabilitatea câmpului de precipitații. Din analiza câmpului baric de la nivelul marii se constată că acest tip de circulație este determinat de prezența unei formațiuni barice depresionare peste Peninsula Balcanică. Se poate spune că aceasta ciclon mediteraneean influențează în mare măsură câmpul de precipitații din regiunile extracarpatice.

Pentru regiunile intra-carpatice tipul de circulație sud-vestică ciclonică (SW[C]) prezintă cele mai mari valori ale coeficienților de corelație cu cantitatea de precipitații din această regiune. Formațiunea barică ce influențează câmpul de precipitații din regiunile intra-carpatice este reprezentată de extinderea unui talveg asociat unei depresiuni scandinave până în zona geografică a țarii noastre, acest talveg determinând o circulație SW[C].

Figura 5.5 Coeficientul de corelație dintre cantitatea sezonieră de precipitații și AO (sâtanga) și NAO (dreapta).

Și în cazul câmpului de precipitații analizăm abilitatea tipurilor de circulație ale celor două cataloage, GWT18 și WLK40, de a surprinde variațiile acestuia comparativ cu cea a indicilor de teleconexiune și anume AO și NAO.

În fig. 5.5 sunt prezentate distribuțiile spațiale ale coeficienților de corelație dintre cantitatea sezonieră de precipitații și cei doi indici climatici considerați, pentru iarnă. Din această figură se observă faptul că NAO surprinde destul de puțin caracteristicile câmpului de precipitații, iar AO surprinde bine caracteristicile acestuia doar pentru sudul țării, în tip ce tipul de circulație E[C] surprinde cel puțin la fel de bine aceste caracteristici pentru zona respectivă și, în plus, acesta surprinde bine caracteristicile câmpului de precipitații și pentru estul României.

Figura 5.6 Coeficientul de corelație dintre cantitatea sezonieră de precipitații și tipurile de circulație ale catalogului WLK40 (stânga) și configurația spațială a tipului de circulație respectiv (dreapta). Sunt prezentate doar rezultatele semnificative din punct de vedere statistic.

În cele ce urmează ne vom axa pe analiza abilității tipurilor de circulație ale catalogului WLK40 de a surprinde caracteristicile câmpului de precipitații.

În fig 5.6 sunt prezentate distribuțiile spațiale ale coeficienților de corelație pentru tipurile de circulație cu cele mai mari valori ale acestora și configurațiile spațiale ale tipurilor de circulație respective. Analizând distribuția spațială a valorilor coeficienților de corelație se observă că circulațiile nord-vestice-anticiclonice-uscare (NW[AAD]) prezintă coeficienți de corelație negativi cu cele mai mari valori pentru regiunile extra-carpatice. Câmpul de precipitații din regiunile vestice și intra-carpatice este influențat de circulațiile sud-vestice-ciclonice-umede (SW[CCW]), circulații ce sunt date de un talveg de altitudine, atât la 925, cât și la 500 hPa, asociat unei depresiuni scandinave. În cazul regiunilor extra-carpatice tipul de circulație ce prezintă valorile cele mai mari ale coeficienților de corelație este cel sud-vestic ciclonic la 925 hPa și anticiclonic la 500 hPa umed (SW[CAW]). Acest tip de circulație este caracterizat de prezența unui talveg la nivelul de 925 hPa și de o dorsală de altitudine, la nivelul de 500 hPa.

Concluzii

În acest capitol au fost identificate principalele tipuri de circulație ale celor două cataloage, GWT18 și WLK40 ce prezintă cele mai mari valori ale coeficienților de corelație cu temperatura medie sezonieră și cantitatea sezonieră de precipitații pentru iarnă.

Astfel, în ceea ce privește temperatura medie sezonieră tipurile de circulație SW[A], NW[A] și Nedef[C] ale catalogului GWT18 surprind cel mai bine caracteristicile acesteia. În plus, abilitatea acestora este mai mare decat cea a indicilor climatici de teleconexiune și anume AO și NAO atât ca valori ale coeficienților de corelație, cât și ca extindere spațială.

În altitudine, tipurile de circulație NW[AAD], SW[AAW], NW[AAD] și SW[CCD] prezintă valorile cele mai mari ale coeficienților de corelație.

Cu privire la cantitatea sezonieră de precipitații la nivelul solului sunt două tipuri de circulație ce prezintă cele mai mari valori ale coeficienților de corelație și anume tipurile E[C] și SW[C]. Abilitatea acestora de a surprinde caracteristicile câmpului de precipitații este cel puțin egală cu cea a indicilor climatici de teleconexiune, AO și NAO.

Din analiza coeficienților de corelație a tipurilor de circulație de altitudine se evidențiază circulațiile NW[AAD], SW[CCW] și SW[CAW].

Atât în cazul temperaturii medii sezoniere, cât și în cazul cantității sezoniere de precipitații diferitele tipuri de circulație ale celor două cataloage influențează în mod diferit și zone diferite.

CAPITOLUL 6

SCHIMBĂRI DETECTATE ÎN FRECVENȚA DE APARIȚIE A TIPURILOR DE CIRCULAȚIE A AERULUI

Pentru evaluarea schimbărilor în frecvența de apariție a tipurilor de circulație a aerului la scară mare, acestea au fost regrupate în funcție de regimul ciclonic (notat cu C) sau anticiclonic (notat cu A) pentru cele două cataloage, GWT18 și WLK40. Astfel, pentru catalogul GWT18 au fost obținute câte doua serii temporale, una pentru regimul ciclonic și una pentru cel anticilonic pentru fiecare anotimp. În cazul catalogului WLK40 au fost obținute patru serii temporale pentru fiecare anotimp, astfel câte una pentru urmatoarele grupări:

regim anticiclonic la 925 hPa și la 500 hPa (notat AA)

regim anticiclonic la 925 hPa și regim ciclonic la 500 hPa (notat AC)

regim ciclonic la 925 hPa și regim anticilonic la 500 hPa (notat CA)

regim ciclonic la 925 hPa și la 500 hPa (notat CC)

Frecvența multianuală a tipurilor de circulație, grupate în funcție de regimul ciclonic și anticiclonic, pentru fiecare anotimp este prezentată în fig. 6.1 pentru ambele cataloage, GWT18 (stânga) și WLK40 (dreapta). Se poate observa faptul că, la nivelul solului (tipurile de circulație ale catalogului GWT18), vara și toamna sunt caracterizate de frecvențe relativ ridicate ale tipurilor anticiclonice, iarna este caracterizată de dominanța regimului ciclonic, iar primăvara este caracterizată de frecvenșe apropiate a celor două regimuri (ciclonic și anticiclonic).

Figura 6.1 Frecevnța relativă a tipurilor de circulație grupate în funcție de ciclonicitatea sau anticiclonicitatea curgerii aerului pentru GWT18 (stânga) și WLK40 (dreapta).

Cu privire la catalogul WLK40, se constată faptul că tipurile de circulație ciclonică ce se identifică atât în troposfera joasă (la nivelul de 925 hPa) cât și în troposfera medie (la nivelul de 500 hPa) sunt frecvente primavara, în timp ce în celelalte anotimpuri domină regimul anticiclonic la ambele niveluri troposferice. Pentru regimul AC nu se observă fluctuații importante ale frecvenței cu anotimpul, iar pentru regimul CA frecvența cea mai mare se înregistrează primăvara, iar cea mai mică vara. Raportat la celelalte regimuri de circulație a aerului ale catalogului WLK40, regimul CA prezintă cea mai mică frecventă de apariție.

În cele ce urmează ne vom concentra atenția pe studierea variațiilor temporale ale celor doua regimuri, C (fig. 6.2-stânga) și A (fig. 6.2-dreapta) ale catalogului GWT18 pentru fiecare anotimp în parte. Astfel, pentru fiecare serie temporală s-a testat tendința cu testul Mann-Kendall. Rezultatele obținute indică faptul că aceste serii temporale nu prezintă tendință semnificativă din punct de vedere statistic pentru niciun anotimp. De altfel, rezultatele testului Pettitt indică faptul că în aceste serii temporale nu a avut loc nici un salt în medie semnificativ din punct de vedere statistic.

Figura 6.2 Evoluția temporală a frecevenței absolute a tipurilor de circulație grupate în funmcție de ciclonicitatea (stânga) și anticiclonicitatea (dreapta) curgerii aerului pentru GWT18 pentru fiecare anotimp.

Aceleași teste statistice, ca și în cazul catalogului GWT18, au fost aplicate celor patru serii temporale pentru fiecare anotimp ale catalogului WLK40. În fig. 6.3 este prezentată evoluția temporală a tipurilor de circulație AA, AC, CA și CC pentru fiecare anotimp (primăvara – stânga sus, vara – dreapta sus, toamna – stânga jos și iarna – dreapta jos).

Figura 6.3 Evoluția temporală a frecevenței absolute a tipurilor de circulație grupate în funcție de ciclonicitatea sau anticiclonicitatea curgerii aerului pentru catalogul WLK40 pentru primăvară (sus-stânga), vară (sus-dreapta), toamnă (jos-stânga) și iarna (jos-dreapta).

În urma aplicării testului Mann-Kendall fiecărei serii temporale pentru fiecare anotimp au fost identificate trenduri pozitive pentru tipurile AA pentru vară și iarnă și pentru tipurile AC pentru primăvară și vară. Pentru tipurile de circulație CA tendință negativă (de scădere) a fost obținută pentru primăvară și iarnă, iar pentru tipurile de circulație CC a fost obținută tendință negativă pentru vară.

Tabelul 6.1 Anul de salt în medie, semificativ statistic, pentru circulațiile grupate în funcție de ciclonicitatea sau anticiclonicitatea curgerii aerului pentru catalogul WLK40, pentru toate sezoanele. Săgețile în sus indică salt către creștere a frcvenței, iar săgețile către în jos reprezintă salt către descreștere a frecvenței.

Schimbările bruște din seriile temporale au fost identificate cu testul Pettitt și sunt prezentate în tabelul 6.1. Este prezentat atât anul în care a avut loc saltul în medie, cât și direcția în catre a avut loc saltul, către creștere, repectiv descreștere. Aceste rezultate indică faptul că tipurile de circulație a aerului în regim anticiclonic au marcat o tendință crescătoare a frecvenței începând cu anii '80. Această tendință crescătoare a circulațiilor anticiclonice poate fi cauzată de extinderea către nord a celulei Hadley (Kang and Lu, 2012). În plus, în contextul încălzirii globale, frecvența de apariție a ciclonilor mediteraneeni prezintă o tendință negativă (Nissen și colab. 2014). Această tendință descrescătoare a frecvenței de apariției a ciclonilor mediteraneeni poate fi asocită cu tendința crescătoare înregistrată pentru faza pozitivă a NAO. De altfel, în jurul anului 1980 s-a înregistrat un salt pozitiv în seria temporala a NAO (Hurrell și Deser 2009).

În urma acestei analize a tendinței și a salturilor ăn medie în seriile de timp nu putem spune decât la nivel de regim ciclonic sau anticiclonic dacă au apărut modificări în frecvențele de apariție ale acestora. În cele ce urmează vor fi investigate atât tendințele, cât și salturile în medie pentru fiecare tip de circulație a aerului, determinate cu cele două cataloage doua cataloage, GWT18 și WLK40. În acest scop au fost calculate frecvențele sezoniere ale fiecărui tip de circulație. Variațiile sezoniere ale mediilor multianuale pentru fiecare tip de circulație a aerului sunt prezentate în fig. 6.4 pentru catalogul GWT18 și în fig. 6.5 pentru catalogul WLK40.

Figura 6.4 Frecvența anuală și sezonieră a celor 18 tipuri de circulație ale catalogului GWT18.

Din analiza variațiilor sezoniere ale tipurilor de circulație a aerului determinate cu catalogul GWT18 (fig. 6.4) se poate observa că pentru vară tipul de circulație nord-estică anticiclonică (NE[A]) prezintă cea mai mare frecvență de apariție, 22,85%, urmat de tipul de circulație nord-estică ciclonică (NE[C]) cu o frecvență de 16,87%. De altfel, și la nivel anual, tipul de circulație nord-estică anticiclonică (NE[A]) prezintă cea mai mare frecvență de apariție, 9,74%, urmat de tipul nedefinit anticiclonic (Nedef[A]) cu o frecventă de 9,54%. Pentru toamnă, tipul nedefinit anticiclonic (Nedef[A]) se evidențiază ca fiind cel mai frecvent, 13,16%. Iarna, cele mai frecvente tipuri de circulație sunt cele nedefinite anticiclonice (Nedef[A]) cu o frecvență de 8,02% și sud-vestice ciclonice (SW[C]) cu o frecvență de 7,91%. În ceea ce privește primăvara, circulația aerului cea mai frecventă este cea nord-estică ciclonică (NE[C]) cu o frecvențăa de 9,43%.

În fig. 6.5 sunt prezentate frecvențele anuale și sezoniere (iarnă – a, primăvară – b, vară – c și toamnă – d) ale tipurilor de circulașie determinate cu catalogul WLK. La nivelul întrgului an doua tipuri de circulație prezintă frecvențele cele mai mari și anume tipul nedefinit-ciclonic-umed (Nedef[CCW]) cu o frecvență de 10,66% și tipul nedefinit-anticiclonic-umed (Nedef[AAW]) cu o frecvență de 10,55%.

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 6.4 Frecvența anuală (negru) și sezonieră (iarnă – a, primăvară – b, vară – c, toamnă – d) a celor 40 de tipuri de circulație ale catalogului WLK40.

Tipurile de circulație cele mai frecvente la nivel de sezon sunt discutate în cele ce urmează. Astfel, pentru iarnă, frecvența cea mai ridicată aparține tipului nedefinit-ciclonic-uscat (Nedef[CCD]) cu o frecvență de 9,66%. Pentru primăvară tipurile nedefinit-ciclonic-uscat (Nedef[CCD]) și nedefinit-ciclonic-umed (Nedef[CCW]) prezintă cea mai mare frecvență și anume 12,76% respectiv 12,15%. Vara circulațiile cele mai frecvente aparțin tipului nedefinit-ciclonic-umed (Nedef[CCW]) și tipului nedefinit-anticiclonic-umed (Nedef[AAW]) cu frecvențe de 16,35% respectiv 15,87%. În anotimpul de toamnă se evidențiază cu frecvențele cele mai mari circulațiile anticiclonice și anume: nedefinit-anticiclonic-umed (Nedef[AAW]) cu o frecvență de 12,81%, sud-vestic-anticiclonic-umed (SW[AAW]) cu o frecvență de 12,26% și nord-vestic-anticiclonic-umed (NW[AAW]) cu o frecvență de 12,11%.

În tab. 6.2 si 6.3 sunt prezentate frecvențele absolute medii multianuale (în numar de zile) ale tipurilor de circulație determinate cu cataloagele GWT18 și WLK40 atât pentru fiecare anotimp cât și pentru întreg anul.

Tabelul 6.2 Frecvența anuală și sezonieră a tipurilor de circulație pentru catalogul GWT18

Ținând cont de faptul că scopul principal al acestui capitol este acela de a investiga dacă frecvențele tipurilor de circulație a aerului au suferit schimbări în intervalul de 50 de ani, în tab. 6.4 si 6.5 sunt prezentate statisticile Mann-Kendall (statistica Z) și Pettitt (anul în care a avut loc saltul în medie) ale tipurilor de circulație a aerului determinate cu catalogul GWT18, respectiv WLK40 pentru fiecare anotimp. Important de menționat este faptul că în aceste doua tabele sunt prezentate doar rezultatel semnificative din punct de vedere statistic.

Tabelul 6.3 Frecvența anuală și sezonieră a tipurilor de circulație pentru catalogul WLK40

Din tab. 6.4 se observă că, pentru iarnă circulațiile nord-vestice ciclonice (NW[C]) prezintă o tendință crescătoare, iar saltul spre creștere în medie a avut loc în jurul anului 1985. De asemenea, tot pentru iarnă, tipul de circulație sud-estică anticiclonică (SE[A]) prezintă o tendință negativă. Pentru primăvară, tipul de circulație sud-estică ciclonică (SE[C]) prezintă tendință negativă, iar tipul vestic anticiclonic (W[A]) prezintă tendință de creștere a frecvenței. În anotimpul de vară, la nivelul de confidență de 95% niciun tip de circulație a aerului nu prezintă tendință, iar pentru toamnă, circulațiile vestice ciclonice (W[C]) prezintă tendință pozitivă.

Tabelul 6.4 Statisticile testelor Mann-Kendall și Pettitt pentru frecvențele sezoniere ale tipurilor de circulație GWT18. Cu caractere îngroșate sunt rezultatele semnificative statistic pentru nivelul de confidență de 95%, iar cu caractere înclinate sunt rezultatele semnificative statistic pentru nivelul de confidență de 90%.

Ca și în cazul tipurilor de circulație a aerului ale catalogului GWT18 și în cazul celor ale catalogului WLK40 au fost identificate tipurile de circulație care prezintă tendință de creștere sau de descreșter, dar și anul în care a avut loc saltul în medie către creștere sau descreștere. Astfel, în tabelul 6.5 sunt prezentate statisticile Mann-Kendall și Pettitt ale frecvențelor sezoniere ale tipurilor de circulașie a aerului determinate cu catalogul WLK40. Sunt prezentate doar rezultatele semnificative din punct de vedere statistic.

Tabelul 6.5 Statisticile testelor Mann-Kendall și Pettitt pentru frecvențele sezoniere ale tipurilor de circulație ale catalogului WLK40. Cu caractere îngroșate și înclinate sunt rezultatele semnificative statistic pentru nivelul de confidență de 99%, cu caractere îngroșate sunt rezultatele semnificative statistic pentru nivelul de confidență de 95%, iar cu caractere înclinate sunt rezultatele semnificative statistic pentru nivelul de confidență de 90%.

Rezultatele obținute în acest capitol sunt în acord cu cele raportate în studii anterioare ce subliniaza faptul că frecvența de apariție a tipurilor de circulație anticiclonică, la latitudini medii, prezintă tendință de creștere (Kyselý 2002; Jacobeit și colab. 2003). În contextul încalzirii globale, ciclonii mediteraneeni prezintă o tendință descrescătoare a frecvenței de apariție (Nissen și colab. 2014). Tendința generală de descreștere a frecvenței tipurilor de circulație ciclonică se datorează în principal deplasării catre latitudini nordice a traiectoriilor ciclonilor ce determină o descreștere a frecvenței ciclonilor de la latitudini medii (McCabe și colab. 2001). Această deviere către latitudini mai nordice a traiectoriei ciclonilor (Paciorek și colab. 2002; Zhang și colab. 2004) se datorează extinderii celulei Hadley – deplasarea către latitudini mai nordice a ramurei descendente (Kang și Lu 2012).

Concluzii

În acest studiu au fost identificate schimbări în frecvențele de apariție ale tipurilor de circulație a aerului determinate cu cele doua cataloage, GWT18 și WLK40, la nivel de sezon.

În primă fază au fost investigate tendințele atât ale tipurilor de circulație a aerului grupate în funcție de regimul ciclonic și anticiclonic al curgerii, cât și pentru fiecare tip de circulație în parte. În pasul următor au fost identificate salturile în medie ale acestor serii temporale.

Un prim rezultat este reprezentat de tendința crescătoare a tipurilor anticiclonice atât pentru vară, cât și pentru iarna. Punctele de schimb în medie ale acestor tipuri de circulație a aerului a apărut în jurul anului 1981 pentru iarna și în jurul anului 1987 pentru vară.

Importanța acestui studiu este evidențiată prin faptul că aceste schimbări ale frecvenței de apariție ale diferitelor tipuri de circulație poate fi asociată cu creșterea frecvenței evenimentelor meteorologice extreme cum ar fi valurile de căldură, secetă, etc.

CAPITOLUL 7

STUDIUL VALURILOR DE CĂLDURĂ

Fiecare val de căldură reprezintă o provocare pentru meteorologii previzioniști, care emit avertizările de care depinde reacția autorităților cu responsabilități în diminuarea efectelor fenomenelor meteorologice periculoase. În dorința de a veni în ajutorul previzioniștilor, în acest studiu am acordat o atenție specială legăturii dintre tipurile de circulație a aerului la scară mare și apariția valurilor de căldură în România pe o perioadă de 30 de ani, cuprinsă între 1983 și 2012.

7.1 Definirea valului de căldură

Ținând cont de influențele Munților Carpați și a Mării Negre asupra climatului României, s-a recurs la o împărțire a spațiului geografic al României în patru regiuni (fig. 7.1) după cum urmează (Barbu și colab. 2014): 1 – Moldova, cu influențe ale Mării Negre și dinspre Câmpia Rusă; 2 – Oltenia, Muntenia și Dobrogea, cu influențe dinspre Marea Neagră și Marea Mediterană; 3 – Transilvania și Maramureș, cu un climat modelat de adăpostul Carpaților și circulații din sector nordic și nord-vestic; 4 – Banat și Crișana, cu influențe egale dinspre Europa Centrală și Marea Mediterană.

Figura 7.1 Regiunile din România supuse diferitelor influențe climatice

În fig. 7.2 este prezentată distribuția spațială a celei mai mari temperaturi maxime înregistrată la fiecare stație meteorologică considerată în acest studiu pentru cei mai călduroți ani ai începutuli de secol XXI. Din această figură se observă faptul că cele mai mari temperaturi se înregistrează în extremitatea sudică a țării. Important de menționat este faptul că stațiile de munte (stații amplasate la o altitudine mai mare de 800 de m.a.s.l) nu sunt considerate în această analiză. În plus, această distribuție spațială susține ideea expusă anterior de a subdiviza teritoriul României în cele 4 regiuni pentru a stabili praguri ale valul de căldură specifice fiecărei zone.

Figura 7.2 Distribuția spațială a celor mai mari temperaturi maxime pentru vară pentru cei mai calduroși ani ai începutului de secol XXI.

Pentru a stabili o definiție a valului de căldură adecvată pentru teritoriul României, au fost analizate, în doi pași, temperaturile maxime înregistrate în perioada 1961-1990, pentru vară (iunie, iulie și august). Perioada de referință de 30 de ani a fost aleasă conform recomandărilor OMM. Pentru început, a fost calculată, pentru fiecare din cele 105 stații meteo cu șir continuu de date, media temperaturilor maxime zilnice pentru fiecare lună din întregul interval de 30 de ani, apoi s-a făcut medierea pentru fiecare din lunile iunie, iulie și august (din cele 30 de valori pentru fiecare lună, obținând astfel Tmax_med pentru fiecare stație). În pasul doi, a fost selectată cea mai ridicată temperatură maximă pentru fiecare stație meteorologica, din fiecare lună din cei 30 de ani și apoi s-a făcut medierea lunară pe cei 30 de ani (notată Med_Tmax_month).

Distribuțiile statistice ale Tmax_med și Med_Tmax_month, pentru lunile iunie, iulie și august și pentru fiecare din cele 4 regiuni de studiu sunt prezentate în fig. 7.3. Valorile absolute ale percentilei de 90, analizate comparativ pentru fiecare regiune, arată că, pentru regiunea 2 (sud), cele mai ridicate valori ale temperaturilor maxime (reprezentate de Med_Tmax_month) se situează, în medie, în jurul a 35ºC, cu aproximativ 5ºC mai mult decât media temperaturilor maxime zilnice (reprezentate de Tmax_med). Astfel, pentru această regiune, considerăm că poate fi aplicată recomandarea OMM de a defini pragul valului de căldură ca fiind valoarea ce depășește cu 5ºC media climatologică (perioada 1961-1990), prag care, în cele ce urmează, va fi reprezentat de valoarea de 35ºC pentru această regiune. Discuția rezultatelor pentru celelalte regiuni este asemănătoare, rezultând un prag în jurul valorii de 33ºC pentru apariția valului de căldură. Având stabilite pragurile pentru fiecare regiune, definim valul de căldură ca fiind o perioadă de minim 3 zile consecutive în care temperatura maximă depășește pragul de 33ºC pentru regiunile 1, 3 și 4 și pragul de 35 ºC pentru regiunea 2 (Barbu si colab. 2014).

Figura 7.3 Distribuția statistică a percentilei de 90 pentru media temperaturii maxime (Tmax_med – sus) și media celor mai mari temperaturii maxime lunare (Med_Tmax_month – jos) pentru intervalul climatologic de 30 de ani (1961-1990) pentru toate stațiile grupate pe regiuni.

Astfel, având stabilită definiția valului de căldură, în cele ce urmează vor fi identificate valurile de căldură ce indeplinesc condițiile impuse de această definiție.

7.2 Caracteristicile spațio-temporale ale valurilor de căldură

În acest studiu au fost analizate șirurile temporare ale temperaturii maxime de la 105 stații meteorologice pentru vară, pe o perioadă de 30 de ani, cuprinsă între 1983 și 2012. În intervalul de studiu au fost identificate un total de 2144 valuri de căldură cu o durată cuprinsa între 3 și 18 zile. Durata maximă de 18 zile (stația meteo Oradea – fig. 7.4) a fost înregistrată în anul 1994, între 25 iulie și 11 august, media a temperaturii maxime fiind de 34,4ºC. De remarcat este faptul că, deși temperatura maximă din această perioadă nu a fost foarte ridicată, acest val de căldură poate fi considerat sever prin persistența sa pe o perioadă foarte mare de timp.

Figura 7.4 Variația temperaturii maxime în timpul celui mai lung val de căldură (25 iulie – 11 august 1994), înregistrat la stația meteorologică Oradea.

Temperatura maximă înregistrată la stația Oradea, pe durata acestui val de căldură, a fost de 36,8ºC și s-a înregistrat în data de 11 august 1994.

Distribuția valurilor de căldură în funcție de durată, grupate pe regiuni, este prezentată în fig. 7.5. Din această figură se poate observa diferența semnificativă între cele 4 regiuni, deși definiția valului de căldură a fost adaptată fiecărei regiuni în parte, regiunea 2 (partea de sud a României) este cel mai des afectată de valuri de căldură. Această regiune însumează un număr de 1111 valuri de căldură, mai mult decât totalul cumulat pentru regiunile 1, 3 și 4 (1033 valuri de căldură). Regiunea 2 este urmată de regiunea 4, cu un total de 428, regiunea 1 cu 359 și regiunea 3 cu 246 valuri de căldură.

Figura 7.5 Distribuția valurilor de căldură, cuantificând durata, grupată pe regiuni în perioada 1983-2012.

Fig. 7.6 prezintă distribuția valurilor de căldură din România grupate în funcție de durata acestora.

Figura 7.6 Frecvența relativă a perioadei valurilor de căldură pentru România în intervalul 1983-2012.

Cu privire la durata valurilor de căldură pe întregul teritoriu al României, cele mai frecvente sunt cele cu o durată între 3 și 6 zile (fig. 7.6). Valurile de căldură cu o durată de 3 zile sunt cele mai frecvente (așa cum era de așteptat) și au o frecvență relativă de apariție de 37,4%. Acestea sunt urmate de valurile de căldură cu o durată de 4 zile (26,6%), 5 zile (14,6%) și 6 zile (7,6%), celelalte perioade totalizând 13,9%.

Figura 7.7 Distribuția spațială a numărului total de zile în care s-a înregistrat val de căldură in perioada 2000-2012

În ceea ce privește variabilitatea spațială a valurilor de căldură, din fig. 7.7 se observă că zona de sud a României prezintă numarul cel mai mare de zile în care s-a înregistrat val de căldură în perioada 2000-2012. Numarul maxim de zile cu val de căldură (235 zile) s-a înregistrat la stația meteo Calafat, stație care, de altfel deține și recordul celei mai mari temperaturi înregistrate, aceasta atingând 44,3°C în anul 2007.

7.3 Identificarea mecanismelor la scară sinoptică responsabile de apariția valurilor de căldură

Datorită complexității orografiei României, cu înălțimi ce variază de la 0 m.a.s.l. la 2544 m.a.s.l. este utilă analiza tipurilor de circulație atât în troposfera joasă, cât și în troposfera medie. Din acest motiv, au fost folosite concomitent cele două cataloage de clasificare a circulațiilor aerului, GWT18 – pentru analiza la suprafață și WLK40 – pentru analiza în altitudine (troposfera joasă – nivelul de 925 hPa și medie – nicelul de 500 hPa).

În fig. 7.8 sunt prezentate frecvențele relative ale tipurilor de circulație din timpul valurilor de căldură pentru fiecare regiune, tipurile de circulație au fost determinate cu catalogul GWT cu 18 tipuri.

Figura 7.8 Frecvența relativă a tipurilor de circulație determinate cu catalogul GWT18 pentru fiecare regiune din România (regiunea 1 – negru, regiunea 2 – roșu, regiunea 3 – albastru și regiunea 4 – verde) pentru intervalul 1983-2012.

După cum se poate observa din fig. 7.8, circulația dominantă în timpul valurilor de căldură, pentru toate regiunile, este cea nord-estică în regim anticiclonic, cu o frecvență de aproximativ 30% pentru regiunea 1, 25% pentru regiunea 2, 35% pentru regiunea 3 și 33% pentru regiunea 4. Acest lucru poate fi explicat prin faptul că lanțul carpatic acționează ca o barieră împotriva maselor de aer dinspre Europa Centrală (circulație zonală) modificând traiectoria acestora pe o direcție nordică. Urmează circulația nedefinită anticiclonică, ceea ce înseamnă anticiclon centrat pe domeniul de studiu, implicit pe România. Așa cum era de așteptat, valurile de căldură sunt asociate cu sisteme barice de presiune ridicată (peste 70% din cazuri), explicația fiind aceea că mișcările aerului în anticiclon sunt subsidente, iar viteza vântului este relativ mică, ceea ce face ca masa de aer cald să persiste o perioadă mai mare de timp deasupra unei zone și să se încălzească excesiv în urma insolației diurne.

Figura 7.9 prezintă configurațiile spațiale ale câmpului de SLP asociate tipurilor de circulație dominante din timpul valurilor de căldură, tipul nord-estic (sus) respectiv nedefinit (jos) în regim anticiclonic.

Figura 7.9 Tipurile de circulație nord-estică (sus) și nedefinită (jos) în regim anticiclonic determinate cu catalogul GWT18 (cu culori este reprezentat câmpul de SLP [hPa]) .

Din analiza hărților compozite a SLP pentru circulațiile dominante putem concluziona că valurile de căldură au șanse mari să apară atunci când dorsala Anticiclonului Azoric se extinde peste Europa Centrală, ajungând până în bazinul vestic al Mării Negre, implicit câmpul de presiune de la nivelul mării este ridicat și în România (fig. 7.9-sus). O altă situație tipică responsabilă de apariția valurilor de căldură în România este aceea a circulațiilor nedefinite în regim anticiclonic, ceea ce înseamnă că un anticiclon este centrat pe domeniul de studiu, așa cum reiese și din fig. 7.9-jos.

Pentru a identifica corespondența din altitudine a formațiunilor barice responsabile de apariția valului de căldură, în fig. 7.10 sunt prezentate frecvențele relative ale tipurilor de circulație din timpul valurilor de căldură, determinate cu catalogul WLK40, grupate pe regiuni (regiunea 1 – a, regiunea 2 – b, regiunea 3 – c și regiunea 4 – d) pentru toat intervalul de studiu.

(a)

(b)

(c)

(d)

Figura 7.10 Frecvențele relative de apariție a tipurilor de circulație, determinate cu catalogul WLK40, pentru fiecare regiune din România (regiunea 1 – a, regiunea 2 – b, regiunea 3 – c și regiunea 4 – d) pentru intervalul 1983-2012.

În ceea ce privește circulația din troposfera joasă și medie, dominante sunt circulațiile sud-vestice și nord-vestice în regim anticiclonic. Această dominanță poate fi explicată prin faptul că WLK40 determină direcția de curgere a fluidului atmosferic utilizând vântul de la nivelul de 700 hPa, nivel la care munții nu mai acționează ca o barieră, ca în cazul circulațiilor de la suprafață (altitudinea maximă a Munților Carpați fiind de 2544 m.a.s.l.). Și în acest caz, ca și în cazul circulațiilor de la suprafață, curgerea are loc în regim anticiclonic. Cu privire la caracterul umed sau uscat al masei de aer, pentru regiunea 3 (din interiorul arcului carpatic) masa de aer este cel mai adesea uscată, iar pentru celelalte regiuni, masa de aer este umedă. Pentru a explica acest rezultat, luăm în considerare faptul că umiditatea atmosferei este concentrată în straturile inferioare ale troposferei, astfel încât regiunea 3, situată la „adăpostul” Munților Carpați care împiedică pătrunderea maselor de aer cu conținut ridicat de vapori de apă dinspre Marea Mediterană, este în mod evident, în situații de regim anticiclonic, mai uscată. Este știut faptul că asocierea dintre umiditate și temperaturile ridicate este responsabilă de accentuarea disconfortului termic resimțit de organismul uman. Circulațiile nord-vestice în regim anticiclonic (atât cele cu caracteristica masei de aer umedă, cât și uscată) totalizează 26% din cazurile cu val de căldură pentru regiunea 1, 41% pentru regiunea 2, 28% pentru regiunea 3 și 36% pentru regiunea 4. Și în cazul circulațiilor sud-vestice în regim anticiclonic, fără a lua în considerare caracterul uscat sau umed al masei de aer, acestea totalizează 30% pentru regiunea 1, 26% pentru regiunea 2, 31% pentru regiunea 3 și 24% pentru regiunea 4. Această analiză susține algoritmul de divizare a teritoriului României în patru zone distincte și evidențiază impactul diferit al circulațiilor pentru fiecare regiune.

Așa cum pentru catalogul GWT au fost prezentate configurațiile spațiale pentru circulațiile dominante din timpul valurilor de căldură, și pentru catalogul WLK cu 40 de tipuri de circulație, configuratiile câmpului de geopotential la 925 si 500 hPa precum și vectorul vânt, ale tipurilor dominante sunt reprezentate în fig. 7.11. Analizând fig. 7.11-sus observăm că pentru tipul sud-vestic anticiclonic, atât în troposfera joasă, cât și în cea medie este prezentă dorsala de altitudine asociată anticiclonului nord-african, astfel are loc advecția de aer cald din nordul Africii, situație tipică pentru valurile de căldură din România, iar circulația (determinată din direcția dominantă a vântului la 700hPa) este predominant sud-vestică.

Figura 7.11 Tipurile de circulație sud-vestică (sus) și nord-vestică (jos) în regim anticiclonic, determinate cu catalogul WLK40 (cu culori este reprezentată înălțimea de geopotențial de la 925 hPa [damgp], liniile continue reprezintă înălțimea de geopotențial de la 500 hPa[damgp], iar săgețile reprezintă viteza vântului la 700 hPa[m/s]).

În ceea ce privește tipul de circulație nord-vestică în regim anticiclonic, se observă aceeași dorsală, atât în troposfera joasă, cât și în cea medie, ca și în cazul tipului sud-vestic anticiclonic, doar că, în acest caz această dorsală este mult mai extinsă, cuprinzând tot sudul continentului european. Din analiza vântului la 700hPa se observă direcția dominantă nord-vestică. Cele două situații prezentate sunt responsabile pentru apariția a mai mult de două treimi din totalul valurilor de căldură din România.

7.4 Impactul valurilor de căldură asupra sanatății populației

Pentru analiza impactului valurilor de căldură asupra sănătății populației, în fig. 7.12 este reprezentat numarul de internări în spital în urma expunerii la căldură extremă de origne naturală pe perioada 2007-2012. Din acest grafic se observa că anul 2007 este anul cu cel mai mare numar de internări în spital.

Figura 7.12 Numărul internări în spital în urma expunerii la căldură extremă de origine naturală (date obținute de la Institutul Național de Sănătate Publică)

După cum reiese din fig. 7.13 anii 2000, 2007 și 2012 sunt anii cu numarul cel mai mare de valuri de căldură. Anul 2003 este anul în care valurile de căldură a făcut cele mai multe victime umane în Europa Centrala. Din acest motiv, în fig. 7.13 este prezentată distribușia spațială și numarul valurilor de căldurp din anul 2003. Se observă faptul că în anul 2003 în România s-a înregistrat un număr relativ mic de valuri de căldură. Comparând frecvența valurilor de căldură din anul 2007 cu cea din anul 2012 se observă că în anul 2007 numărul valurilor de căldură înregistrate a fost mai mic decât în anul 2012. Cu toate acestea numarul de internări în spital în urma expunerii la căldură extremă este mai mare în anul 2007 prin comparație cu 2012. Acest lucru se poate explica prin faptul că în anul 2007 temperatura maximă a depășit frecvent, și pe arii relativ extinse, 40°C (fig. 7.2), ceea ce evidențiază că impactul asupra sănătății populației nu depinde doar de frecvență, ci și de persistență ți intensitatea valului de căldură. Pe de altă parte aces număr mai mic de internări din anul 2012 comparativ cu anul 2007 poate fi și efectul conștientizării de către populație a pericolului expunerii la temperaturi ridicate, dar și a măsurilor eficiente a autorităților cu responsabilități în diminuarea efectelor acestui fenomen meteorologic extrem.

Fig. 7.13 Distribuția spațială a numărului de valurilor de căldură pentru cei mai caldurosi ani, 2000 (sus-stânga), 2003 (sus-dreapta), 2007 (jos-stânga) și 2012 (jos-dreapta) ai începutului de secol XXI.

Foarte important de menționat este și faptul că (fig. 7.12) numarul de internări este mai mare în mediul urban decăt în cel rural. Acesta poate fi rezultatul, pe de o parte interacției dintre valul de căldură ți insula de căldură urbană, sinergismul dintre aceste doua fenomene extreme duce la o intensificare a valului de căldură și pe de altă parte al dezinformării și educației sanitare precare a populației din mediul rural.

Concluzii

Principala formațiune barică responsabilă de apariția valurilor de căldură în România este dorsala anticiclonului azoric, ce se extinde peste Europa Centrală până în România. În altitudine, dorsala anticiclonului nord-african este extinsă peste sud-estul Europei, determinând o circulație sud-vestică în troposfera medie, circulație ce favorizează advecția de aer cald din nordul Africii. Deplasarea acestei dorsale către nord modifică direcția de circulație sud-vestică în circulație nord-vestică. Deloc de neglijat sunt și cazurile în care un anticiclon este centrat peste România, influențând în mare măsură apariția valurilor de căldură.

Tipurile dominante de circulație determinate cu catalogul GWT18 sunt cele nord-estice și nedefinite anticiclonice, iar cele determinate cu catalogul WLK40 sunt cele sud-vestice și nord-vestice în regim anticiclonic cu masa de aer atât uscată, cât și umedă.

Anii în care a fost îregistrat cel mai mare numă de valuri de cădurăau fost: 2000, 2007 și 2012, iar zona cu cel mai mare număr de valuri de căldură a fost zona 2 și cel mai mic număr de valuri de căldură a fost înregistrat în zona 3.

Impactul valurilor de căldură asupra sănatății populației depinde nu numai de frecvență, ci și de intensitatea și persistenta acestui fenomen meteorologic extrem.

CAPITOLUL 8

STUDIUL SECETEI

Precipitațiile căzute pe suprafața terestră reprezintă o variabilă meteorologică de mare interes pentru schimbările globale ale mediului. Deficitul de precipitații este unul din fenomenele ce conduc la apariția fenomenului de secetă. Cantitățile de precipitații prezintă un grad de variabilitate mai mare decat alți parametri climatici (radiația solară, temperatura, viteza vântului, umiditatea atmosferică, etc.).

Procesele schimbărilor climatice au implicații atât în durată, căt și în magnitudinea secetei (Solomon și colab. 2007): precipitațiile vor scădea în unele regiuni, o creștere a temperaturii medii globale care va fi mai pronunțată în emisfera Nordică, ceea ce va conduce la o creștere a procesului de evapotranspirație.

O reducere a precipitațiilor concomitent cu schimbările climatice vor avea impact asupra severității secetei. Scenarii recente ale schimbărilor climatice arată faptul că până la sfârsitul secolului 21 cantitatea de precipitații se va reducere cu pâna la 15% în unele regiuni (Solomon și colab. 2007).

Seceta este un fenomen ce apare datorită deficitului precipitațiilor și este intensificată de vânt puternic, temperature ridicate, umiditate relativă scăzută și insloație ridicată, factori ce contribuie la creșterea procesului de evapotranspirație, proces ce are drept urmare creșterea deficitului de apă din sol. În România, variabilitatea și discontinuitatea sunt principalele caracteristici ale distribuției spațio-temporale a câmpului de precipitații. Cantități însemnate de precipitații sunt asociate activității ciclonice persistente, în timp ce perioadele deficitare în precipitații sunt asociate persistenței regimului anticilonic peste România. Un factor important în variabilitatea spațio-temporară a regimului precipitațiilor în România este reprezentat de prezența lanțului carpatic care modifică traiectoriile maselor de aer. Seceta este un fenomen cu manifestare progresivă și continuuă ce cauzează pagube însemnate sectorului economic. O data cu trecerea timpului efectele sale se agravează continuu până când condițiile atmosferice sunt favorabile precipitațiilor necesare să suplinească deficitul de umiditate.

8.1 Studiul secetei folosind indicele pluviometric Angot

În analiza fenomenului de secetă utilizând indicele pluviometric Angot au fost luate în considerare sirurile de date de la 105 stații meteorologice pentru lunile ce aparțin intervalului aprilie – august din perioada 2000-2012. Ca și în cazul valurilor de caldura, în analiza fenomenului de secetă s-a ținut cont de divizarea teritoriului României în patru regiuni (aceleași ca pentru valul de căldură – fig. 7.1) cu influențe climatice diferite. Indicele lunar Angot a fost calculat pentru fiecare stație în parte folosind formula prezentata în Capitolul 3 și, astfel, au fost identificate perioadele secetoase.

Figura 8.1 Distribuția pe regiuni a numărului de stații (în procente) la care s-a înregistrat secetă în perioada 2000 – 2012.

În figura 8.1 este prezentat numarul de stații (în procente) la care s-a înregistrat secetă pentru fiecare regiune. De remarcat este faptul că, în cazul secetei, în comparație cu valul de căldură, toate cele patru regiuni sunt afectate, putem spune, în egală masură. Acest lucru evidențiază caracterul local al valurilor de căldură și cel regional al secetei.

Ca și exemplu am ales stația meteorologică Călărași amplasată în sud-estul tării pentu care am calculat indicele Angot pe perioada 1961-2010 și ținând cont de atributul pluviometric am calculat frecvențele tipurilor de circulație ale aerului, atât la sol cât și în altitudine, pentru perioade secetoase și pentru perioade cu excedent de precipitații.

Figura 8.2 Frecvența tipurilor de circulație a aerului la nivelul solului (sus) și în altitudine (jos) pentru intervale secetoase (negru) și perioade ploioase (roșu) pentru stația meteo Călărași

În fig. 8.2 sunt ilustrate frecvențele tipurilor de circulație a aerului de la nivelul solului (sus) și din altitudine (jos) atât pentru perioade deficitare în precipitații – secetă (negru) cât și pentru perioade cu precipitații excedentare (roșu). Se observă că, la nivelul solului circulațiile ce prezintă cea mai mare frecvență sunt: circulațiile nord-estice anticiclonice și nedefinite anticiclonice. Aceste doua tipuri de circulație sunt responsabile și pentru apariția valurilor de căldură în România, iar sistemele barice direct implicate sunt: dorsala Anticiclonului Azoric și un nucleu anticiclonic centrat pe România. În cazul circulațiilor de altitudine, ca și în cazul valurilor de căldură, circulațiile dominante sunt cele nord-vestice anticiclonice, acestea fiind determinate de extinderea unei dorsale de altitudine, asociată Anticiclonului Azoric, până în România.

Cu privire la perioadele cu precipitații excedentare, la sol circulația dominantă este nord-estică ciclonică, circulație ce este determinată de prezența unei formațiuni ciclonice bine dezvoltate în bazinul Mării Egee. În altitudine circulația aerului este din sector nord-vestic.

8.2 Studiul secetei folosind indicele standardizat de precipitatii-evapotranspiratie (SPEI)

Așa cum am arătat anterior, seceta se agravează atunci când deficitul de precipitații este asociat cu temperaturi ridicate (valurile de căldură). Acest fapt a condus la folosirea indicelui standardizat de precipitații-evapotranspirație pentru identificarea perioadelor secetoase, unui indice complex care ia în considerare, pe lângă cantitatea de precipitații și temperatura. În conformitate cu acest indice seceta este împarțită în trei categorii, tinând cont de intensitatea acesteia, și anume secetă moderată, severă și extremă.

Figura 8.4 Variabilitatea temporala a intervalelor secetoase în funcție de severitatea acestora (portocaliu – moderată, portocaliu închis – severă, roșu – extremă)

În fig. 8.4 este prezentată evoluția temporală a secetei în funcție de severitatea acesteia pentru bazinul Bârladului (estul României), pe perioada 1961 – 2009. De remarcat este faptul că începând cu anii ´80 frecvența, persistența și severitatea secetei au început să crească. Acest lucru se datorează tendinței crescătoare a tipurilor de circulatie anticiclonice, acest rezultat a fost prezentat în Capitolul 5, cuoscând faptul că seceta este asociată cu regimul anticiclonic. De evidențiat din această diagramă este faptul că anul 2009 a fost anul cu cea mai persistentă și severă secetă din tot intervalul considerat în acest studiu.

Figura 8.5 Clasificarea evenimentelor hidrologice în funcție de severitate

Din clasificarea perioadelor (lunilor) în funcție de valoarea indicelui SPEI (fig. 8.5) se observă că perioadele normale din punct de vedere al regimului pluviometric au cea mai mare pondere. Lucru ce era de așteptat pentru că, prin definiție, fenomenele meteorologice severe sun evenimente rare.

Pentru o imagine mai clară a evoluției temporale a regimului pluviometric, în fig. 8.6 sunt prezentate anomaliile cantităților anuale de precipitații. Ceea ce este important de menționat este faptul că există o periodicitate de aproximativ 4…5 ani a intervalelor deficitare (respectiv excedentare) în precipitații.

Figura 8.6 Evoluția temporala a anomaliilor anuale de precipitații

Foarte important de menționat este și că, în ceea ce privețte anomaliile de precipitații (fig. 8.6) anul 1987 ar fi trebuit sa fie cel mai secetos an, dar din diagrama evoluției temporale a secetei (figura 8.4) se observă că în acest an, conform indicelui SPEI nu a-u fost perioade secetoase.

Figura 8.7 Frecvența relativă a tipurilor de circulație în funcție de severitatea secetei

Pentru a identifica tipurile de circulație a aerului, atât la sol, cât și în altitudine, responsabile pentru apariția secetei, în fig. 8.7 sunt prezentate frecvențele relative ale tipurilor de circulație din perioadele secetoase în funcție de severitatea secetei. În toate cele trei cazuri de severitate a secetei, tipurile de circulație dominante, la nivelul solului, sunt ce anticiclonice, cu frecvența cea mai mare a circulației nedefinite-anticiclonică. Diferențele între frecvențele tipurilor de circulație sunr relativ mici în funcție de severitatea secetei, cu excepția circulației nord-estice anticiclonice a cărei frecvențe crește o dată cu intensificarea secetei. Așadar, și în acest caz, principala formațiune barică, a cărei persistență dictează severitatea secetei este dorsala Anticiclonului Azoric. În plus, în troposfera medie, persistența dorsalei de altitudine asociată Anticiclonului Azoric determina gradul de severitate al secetei în bazinul Bârladului.

Concluzii

Seceta este asociată cu aceleași formațiuni barice responsabile de apariția valurilor de căldură în România.

Severitatea secetei depinde de persistența dorsalei Anticiclonului Azoric

Începând cu anii ´80, atât frecvența, cât și persistența și severitatea secetei au marcat o creștere, fapt ce se datorează creșterii frecvenței circulațiilor anticiclonice începând cu aceiași ani.

Cele mai secetoase luni sunt cele ale sezonului cald, acest lucru fiind determinat atât de caracterul convectiv al precipitațiilor (cantități mari de precipitații într-un interval scurt de timp), cât și datorită intensificării procesului de evapotranspirație cauzat de temperaturile ridicate.

CAPITOLUL 9

CERCETĂRI PRIVIND RELAȚIA DINTRE FRECVENȚA SEZONIERĂ A ZILELOR FOARTE CALDE ȘI CIRCULAȚIA AERULUI

Acest capitol are ca scop modelarea prin metoda regresiei liniare multiple a frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde pentru iarnă și vară în Romania. În acest scop frecvențele sezoniere a tipurilor de circulație a aerului au fost folosite ca predictor.

9.1. Selectarea predictorilor

În acest studiu au fost folosite frecvențele sezoniere ale zilelor foarte calde de la 85 de stații meteorologice ce acoperă întreg teritoriul României pentru iarnă și vară pe un interval de 49 de ani (1962-2010). Fig. 9.1 prezintă distribuția spațială a celor 85 de stații meteo, ce dispun de un șir continuu de date, considerate în acest studiu.

Figura 9.1 Distribuția spațială a stațiilor meteorologice.

Procedura de selectare a predictorilor a fost aplicată pentru fiecare stație meteo din totalul de 85 de stații, atât pentru iarnă, cât și pentru vară, pentru o perioadă de 49 de ani, între 1962 și 2010. Numărul predictorilor folosiți in modelul regresiei multiple variază de la 2 la 8 și sunt selectați dintr-un număr total de 58 de potențiali predictori (18 predictori reprezentâtnd tipurile de circulație a aerului determinate cu catalogul GWT18 + 40 de predictori reprezentând tipurile de circulație a aerului determinate cu catalogul WLK40).

În fig. 9.2 sunt prezentate tipurile de circulație a aerului (predictori) determinate cu cele două cataloagelor, GWT18 și WLK40, ce prezintă cel mai mare coeficient de corelație cu frecvența sezonieră a zilelor foarte calde (predictand) pentru fiecare stație meteorologică în parte atîât pentru iarna (sus), cât și pentru vară (jos).

Pentru iarna, cea mai mare valoare a coeficienților de corelație dintre predictori și predictand, la nivel de stație, variază între 0,35 și 0,76, cu valorile cele mai mari în regiunea extra-carpatică și cele mai mici valori în regiunea intra-carpatică. Acest rezultat indică faptul că circulația aerului la scară sinoptică surprinde mai bine variabilitatea zilelor foarte calde în zona extra-carpatică decât în cea intra-carpatică. Din analiza celui mai important predictor (predictorul cu valoarea cea mai mare a coeficientului de corelație cu predictandul) de notat este faptul că două tipuri de circulație reprezintă cei mai importanți predictori pentru zona extra-carpaticâ. Pentru partea sud-estică a României cel mai important predictor este reprezentat de circulația vestică ciclonică (W[C]), acest lucru se datorează vecinatații Mării Negre care contribue la reactivarea ciclonilor mediteraneeni ce se deplasează pe o treiectorie vestică. Acești cicloni, perturbații barice de undă scurtă, reactivați în Marea Neagra, se deplasează adesea pe o traiectorie retrogradă (de la est la vest sau de la sud-est la nord-vest). În restul regiunii extra-carpatice circulația nord-vestică anticiclonică umedă (NW[AAW]) reprezintă cel mai important predictor. Acest lucru se datorează extinderii dorsalei anticiclonului Azoric peste România determinând advecția de aer oceanic cald și umed. Pentru regiunea intra-carpatică nu se poate distinge o uniformitate spațială a distribuției celui mai important predictor datorită influentelor factorilor locali reprezentați de orogravia complexă a acestei regiuni.

9.2 Distribuția spațială a celui mai iportant predictor și valoarea coeficientului de corelație dintre respectivul predictor și frecvența sezonieră a zilelor foarte calde

Pentru vară cel mai important predictor este atât pozitiv, cât și negativ corelat cu predictandul. Pentru nordul și estul țării valorile coeficientului de corelație sunt negative, iar în sud-vestul țării sunt pozitive. Valorile coeficientului de corelație pentru cel mai important predictor variază între -0,52 și -0,33 și între 0,34 și 0,56. Din analiza distribuției spațiale a celui mai important predictor se observă că tipul de circulație nord-vestică ciclonică uscată (NW[CCD]) este dominant în partea de nord a țării, tipul de circulație sud-vestică anticiclonică uscată (SW[AAD]) în partea sud-estică și tipul de circulație nedefinită anticiclonică uscată (Nedef[AAD]) în sud-vestul țării. Vara variabilitatea frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde este determinată, în cea mai mare parte a țării, exceptând nordul țării, de advecția de aer tropical determinată de extinderea dorsalei anticiclonului Azoric sau Nord-African până în România. În partea de nord a țării variabilitatea frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde este influențată de advecția de aer rece de la latitudini nordice, advecție ce este determinată de un talveg asociat depresiunii Islandeze ce s-a deplasat către peninsula Scansinavă.

În ceea ce privește analiza coliniarității, coeficienții de corelație dintre predictori pentru iarna variază între -0,67 (anticorelație între circulațiile nord-vestică anticiclonică uscată – NW[AAD] și nedefinită ciclonică uscată – Nedef[CCD]) și 0,56 (corelație pozitivă între circulația nord-vestică anticiclonică uscată – NW[AAD] și nord-vestică anticiclonică-ciclonică uscataă – NW[ACD]). Vara coeficienții de corelație dintre predictori variază între -0,53 (anticorelație între circulația estică ciclonicî – E[C] și nord-vestică anticiclonică – NW[A]) și 0,47 (corelație pozitivă între circulația nord-vestică anticiclonică-ciclonică uscată – NW[ACD] și nord-vestică anticiclonică-ciclonică umedă – NW[ACW]).

Tabelul 9.1 Tipurile de circulație a aerului folosite ca predictori și numărul de stații meteorologice pentru care aceștia au fost folosiți aâat pentru iarnă, cât și pentru vară

În tabelul 9.1 sunt prezentate tipurile de circulație selectate pentru ambele cataloage, GWT18 și WLK40, pentru a fi folosite ca predictori în modelul regresiei liniare multiple și numărul de stații pentru care acești predictori au fost folosiți. Un prim rezultat este acela că predictorii folosiți iarna sunt diferiți de cei folosiți vara. Un alt rezultat este acela că numărul tipurilor de circulație ale catalogului GWT18 care au fost folosite ca predictori este mai mare iarna în comparație cu vara. Acest lucru evidențiază faptul că advecția maselor de aer în straturile joase ale troposferei reprezintă principalul factor ce influențează variația frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde coroborată cu insolația redusă (influențată de altfel de ceață și nebulozitate joasă) și albedoul ridicat al suprafeței (datorită stratului de zapădă). Advecția maselor de aer cald în straturile medii ale troposferei determină apariția inversiunilor termice datorită răcirii radiative a suprafeței terestre prin emisia de radiație de undă lungă. Vara masele de aer au o extindere verticală mai mare comparativ cu iarna.

Pentru iarnă circulațiile vestice ciclonice și pentru vară circulațiile vestice anticiclonice ale catalogului GWT18 prezintă cel mai mare număr de stații meteo pentru care acestea au fost folosite ca predictori (73 respectiv 66). Acest lucru poate fi explicat de faptul că la latitudini medii circulația medie a aerului, la toate nivelurile troposferei este de la vest la est. Vara circulațiile anticiclonice determină subsidență și astfel masa de aer persistă peste o anumită regiune unde se încălzește prin insolație. Un alt rezultat important ce reiese din tabelul 9.1 este acela că circulațiile nedefinite anticiclonice (nedef[A]) apar doar pentru o singură stație meteo. Explicația este aceea că advecția maselor de aer cald este determinată de prezența dorsalei anticiclonului Azoric sau cea a anticiclonului Nord-African (Barbu et al., 2014). Pentru iarnă tipurile de circulație ciclonice ale catalogului GWT18 sunt cele mai folosite ca predictori în comparație cu cele anticiclonice. În ceea ce privește tipurile de circulație ale catalogului WLK40, circulațiile nord-vestice anticiclonice umede (NW[AAW]) și sud-vestice anticiclonice umede (SW[AAW]) prezintă cel mai mare număr de stații meteo pentru care acestea sunt folosite ca predictori (63 respectiv 59). Pentru vară circulațiile cu numarul cel mai mare de stații meteo pentru care au fost folosite ca predictori sunt tipurile nord-vestic ciclonic uscat (NW[CCD] – 80 stații) urmat de sud-vestic anticiclonic uscat (SW[AAD] – 76 stații) și nord-vestic ciclonic umed (NW[CCW] – 71 stații).

9.2. Performanțele modelului

Relația dintre circulația aerului la scară mare și frecvența sezonieră a zilelor foarte calde înregistrate la 85 de stații meteo de pe întreg teritoriul României a fost investigată folosind metoda regresiei liniare multiple. În acest scop, valorile pentru iarnă și vară au fost estimate folosind software-ul dezvoltat de Wessa (2014) utilizând frecvențele sezoniere ale tipurilor de circulație a aerului ca predictori. Coeficienții regresiei sunt determinați prin metoda celor mai mici pătrate.

Cuantificând performanțele modelului în termeni de varianță explicată (R²) au fost obtinuțe diferențe în performanțele modelului pentru diferite stații meteo și între cele două sezone, iarnă și vară. Distribuția spațială a varianței explicate este reprezentată în fig. 9.3 pentru iarnă (sus) și vară (jos).

În ceea ce privește coeficientul de corelație multiplă, valorile acestuia variază între 0,45 și 0,87 pentru iarnă și între 0,41 și 0,82 pentru vară. Acest rezultat indică faptul că influența circulației aerului la scară mare asupra frecvenței zilelor foarte calde în România este mai pronunțată iarna în comparație cu vara când factorii locali au o influență mai mare. Valorile varianței explicate sunt cuprinse între 0,2 și 0,75 pentru iarnă și între 0,17 și 0,66 pentru vară. Astfel, performanța modelului cuantificată în termeni de varianță explicată este mai mare decât 50% pentru 55 de stații meteo (64,7% din totalul stațiilor) pentru iarnă și pentru 40 de stații meteo (47,1% din totalul stațiilor) pentru vară.

Pornind de la rezultatul că distribuția spațială a coeficientului de corelație multiplă nu prezintă diferențe importante în comparație cu distribuția spațială a varianței explicate, în fig. 9.3 sunt reprezentate valorile varianței explicate atât pentru iarnă (sus) cât și pentru vară (jos). Se observă faptul că performanțele modelului descresc o dată cu creșterea altitudinii. De altfel, coeficientul de corelație dintre varianța explicată și altitudinea stațiilor meteo este de -0,41 și este seminificativ din punct de vedere statistic la nivelul de încredere de 95%. Această descreștere a performanței modelului nu este evidentă și pentru vară, când coeficientul de corelație dintre varianța explicată și altitudinea stațiilor este de 0,11 și nu este semnificativ statistic la nivelul de încredere de 95%. Iarna, factorii locali reprezentați de orografie și de vecinatatea bazinului Mării Negre sunt de importanță deosebită deoarece influențează configurația sistemelor barice de scară sinoptică. Aceste modificări prezintă importanță deoarece iarna advecția maselor de aer la nivelul straturilor joase ale troposferei este esențială în variabilitatea zilelor foarte calde, în timp ce vara de importanță majoră este, de altfel, și adevcția maselor de aer în troposfera medie.

Figura 9.3 Varianța explicată pentru modelului regresiei liniare multiple pentru iarnă (sus) și vară (jos)

Pentru a demonstra performanțele modelului regresiei multiple și pentru a avea probe evidente că acesta poate fi folosit ca metodă de downscaling statistic, am utilizat procedeul de validare încrucișată, iar apoi a fost calculat scorul de performanță (SS) pentru fiecare stație. Validarea încrucișata a fost realizată pentru fiecare stație meteo pentru perioada de calibrare. Scorul de performanță a fost calculat cu formula:

unde RMSE este eroarea pătratică medie (prezentată în Capitolul 3), iar RMSEclim este eroarea pătratică medie calculată pentru perioada climatologică standard.

Distribuția spațială a valorilor scorului de performanță (SS) a modelului regresiei multiple este reprezentată în fig. 9.4 pentru ambele sezoane, iarnă (sus) respectiv vară (jos).

Figura 9.4 Scorul de performanta (SS) al modelului regresiei pentru iarna (sus) si vara (jos)

Ca și în cazul varianței explicate, valorile scorului de performanță (SS) sunt mai mari pentru iarnă în comparație cu vara și variază între 0,18 și 0,75 pentru iarnă, respectiv între 0,16 și 0,64 pentru vară. Cele mai mici valori ale scorului de performanță rămân totuși pozitive pentru toate stațiile meteo, ceea ce indică o performanță mai bună a modelului comparativ cu perioada climatologică. Comparând valorile scorului de performanță cu cele ale varianței explicate se remarcă faptul că aceste valori sunt foarte apropiate, cu toate aceste sunt și câteva stații meteo pentru care se evidențiază diferențe semnificative. Acesta este cazul stațiilor amplasate la altitudine mai mare pentru care scorul de performanță are valori mai mari decât varianța explicată.

În fig. 9.5 sunt prezentate, ca exemplu, valorile observate (măsurate) și cele modelate (estimate) prin metoda regresiei multiple ale frecvenței zilelor foarte calde pentru stațiile cu cea mai mare performanță a modelului (atât iarna cât și vara), cât și stațiile cu cea mai mică performanță a modelului (atât iarna cât și vara). Un rezultat important ce reiese din această fig. este acela că modelul regresiei multiple, pentru modelele cu performanță ridicată, estimează foarte bine atât amplitudinea, cât și trendul variației temporale a frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde.

Figura 9.5 Valorile observate (negru) și estimate (roșu) ale frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde pentru patru stații meteo selectate pentru cea mai mare și cea mai mică performanță a modelului atât pentru iarnă cât și pentru vară.

În general, pentru a crește performanțele modelului regresiei multiple, pentru stațiile cu performanțe mici ale modelului, este necesar să se folosească un număr mai mare de predictori, dar numărul de predictori selectați este de altfel, dependent de relația dintre aceștia și predictand, Cu scopul de a îmbunătății performanțele modelului regresiei multiple am testat ca predictor suplimantar temperatura aerului la nivelul de 850 hPa pentru a estima frecvența sezonieră a zilelor foarte calde pentru stațiile meteo prezentate ma sus ca exemplu. Conform studiului efectuat de Busuioc și colab. (2014) temperatura aerului la 850 hPa controlează în mare măsură variabilitatea extremelor termice în România. Anomaliile temperaturii aerului la 850 hPa pentru iarnă și vară au fost calculate pentru un domeniu delimitate de 20°E, 40°N și 30°E, 50°N (Busuioc și colab. 2014) și au fost folosite ca predictori în modelul regresiei multiple. Rezultatele indică faptul că performanțele modelului sunt mai mari atunci când anomaliile temperaturii aerului la 850 hPa sunt folosite ca predictor. Astfel, performanțele modelului au fost îmbunătățite semnificativ pentru stațiile cu performanță scăzută a modelului. De exemplu, pentru stația meteo Cluj-Napoca varianța explicată a crescut de la 0,20 la 0,63. În urma aceste analize se poate concluziona ca folosire temperaturii aerului la 850 hPa ca predictor poate îmbunătății performanța modelului. Dar această concluzie poate fi greșite pentru că dacă analizăm seria de timp a zilelor foarte calde estimată de model constatăm faptul că apar valori fals negative. Este important de menționat că și temperatura aerului la 850 hPa a fost supusă analizei de coliniaritate și multicoliniaritate în combinație cu tipurile de circulație selectate ca predictori pentru respectivele stații meteo. În acest caz coeficienții de corelație obținuți au valori de până la 0,58. Aceste rezultate indică faptul că folosirea combinată a tipurilor de circulație a aerului la nivelul solului și în troposfera medie cu anomaliile temperaturii aeului la 850 hPa, în contextul acestui studiu, nu este o alegere potrivită. Acest rezultat se datorează faptului că pentru determinarea tipurilor de circulație a aerului, catalogul WLK40 ia în considerare câmpurile de geopotențial de la 925 și 500 hPa și conținutul de apă precipitabilă pe toată coloana troposferică, acestea surprinzând foarte bine caracteristicile masei de aer.

Concluzii

Combinația optimă de predictori selectați dintre tipurile de circulație a aerului determinate cu cele două cataloage, GWT18 și WLK40 diferă de la o stație meteo la alta. Pentru unele stații sunt folosite preponderent tipurile de circulație ale catalogului GWT18, în timp ce pentru altele sunt folosite cele ale catalogului WLK40. Tipurile de circulație ale catalogului GWT18 sunt folosite mai mult iarna în comparație cu vara și pentru stațiile de la altitudine mica, în timp ce tipurile de circulație ale catalogului WLK40 sunt folosite pentru stațiile de la altitudini mai mari.

Variabilitatea spațială a varianței explicate pentru iarnă poate fi generalizată ca o descreștere a performanței modelului cu altitudinea, în timp ce pentru vară descreșterea este de la vest la est.

Performanțele modelului regresiei multiple sunt mai mari iarna în comparație cu vara.

Pentru stațiile cu performanță mare a modelului acesta surprinde foarte bine atât amplitudinea cât și tendința frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde.

În urma acestui studiu s-a obținut câte o ecuație analitică pentru fiecare stație meteo și pentru fiecare sezon (iarnă și vară), ecuație ce poate fi folosită în estimări ale evoluției viitoare a frecvenței sezoniere a zilelor foarte calde, folosind ca predictori tipurile de circulație a aerului atât la sol (GWT18), cât și în altitudine (WLK40).

Concluzii Generale

Domenii spațiale determinate prin metode obiective (Barbu et al., 2015a)

Scimbãri în circulația aerului (Barbu et al., 2015b, Barbu et al., 2015d)

Stabilirea pragurilor pentru val de cãldurã (Barbu et al., 2014a)

Impactul valurilor de cãldurã asupra sãnãtãii umane (Capitolul 7)

Identificarea tipologiilor sinoptice responsabile de valuri de cãldurã (Barbu et al., 2014a) si seceta (Barbu et al., 2014b)

Dezvoltarea unui model de downscaling statistic bazat pe metoda regresiei multiple folosind ca predictori tipurile de circulație a aerului la sol și în altitudine (Barbu et al., 2015c)

Bibliografie

Adler MJ 1994 National report to estimation and parametrization of low flows and droughts in Romania, Romanian Journal of Hydrological & Water Resources 1(2): 33-40

Adler MJ, Busuioc A, Ghioca M, Stefan S. 1999. Atmospheric processes leading to drought periods in Romania. In Hydrological Extremes: Understanding, Predicting, Mitigating, Gottschalk L, Olivoy J-C, Reed D, Rosbjerg D (eds). IAHS Publication No. 255. IAHS Press: Wallingford; 37–47.

Agnew MD, Palutikof JP. (1999) The impacts of climate on retailing in the UK with particular reference to the anomalously hot summer of 1995. International Journal of Climatology 19: 1493–1507.

Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D. & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration – Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper, No. 56, FAO, Rome

Allison I, N.L. Bindoff, R.A. Bindoff, et al. (2009), The Copenhagen Diagnosis,  http://www.copenhagendiagnosis.com 

Bárdossy, A., Stehlík, J., Hans-Joachim, C., 2002. Automated objective classification of daily circulation patterns for precipitation and temperature downscaling based on optimized fuzzy rules. Climate Research 23, 11–22.

Barnston AG, Livezey RE(1987) Classification, seasonality and persistence of low frequency atmospheric circulation patterns. Mon Wea Rev 115:1083-1126

Barry RG, Carleton AM. 2001. Synoptic and dynamic climatology. Routledge: London and New York, NY, 620 pp Bartzokas A., Metaxas DA., Kateri M., Exarchos N., (1991) Sea surface temperature in the Mediterranean. Statistical properties. Rivista di Meteorologia Aeronautica, 51(1-2): 47-64.

Baur F. (1944) Über die grundsätzliche Möglichkeit langfristiger Witterungsvorhersagen. Ann. Hydrogr. Marit. Met. (Hamburg) 72:15-25.

Beck B. (2000) Zirkulationsdynamische Variabilitat im Bereich North-Atlantic-European seit 1780 (Variability of circulation dinamics in the North-Atlantic-European region). Wurzherger Geographische Arbeite 95.

Beck C, Jacobeit J, Jones PD. (2007) Frequency and within-type variations of large-scale circulation types and their effects on low-frequency climate variability in Central Europe since 1780. Int. J. Climatol 27:473-491.

Beck C. Philipp A, Streicher F. (2013) The effect of domain size on the relationship between circulation type classifications and surface climate. Int J Climatol. doi:10.1002/joc.3688.

Beniston M, Stephenson DB (2004) Extreme climatic events and their evolution under changing climatic conditions. Glob Planet Change 44:1–9

Bischoff S. and Vargas W. (2003) The 500 and 1000 hpa weather type circulations and their relationship with some extreme climatic conditions over Southern South America, International Journal of Climatology 23, 541-556.

Bissoli P, Dittmann E. (2003) Objektive Wetterlagenklassen (Objective weather types), In; Klimastatusbericht 2003, DWD (Hrsg.) Offenbach, Germany.

Black, E., M. Blackburn, G. Harrison, and J. Methven, (2004) Factors contributing to the summer 2003 European heatwave. Weather, 59, 217–223.

Bojariu R, Paliu D, Gavrilescu T, Toma L, Povara R. 2000, Climate and economical aspects of drought prediction in Romania in sustainable development prespective. In Proceedings Book of the Central and Eastern European Workshop on Drought Mitigation, Vermes L., Szmessy A (eds) 12-15 April, Budapest-Felsogod, Hungary, 235-238

Bojariu R, Paliu D. (2001) North Atlantic Oscillation projection on Romanian Climate fluctuation in the cold season. In Brunet M, Lopez D (Eds.) Detecting and Modelling Regional Climate Change. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp 345-356.

Bordi, I. and Sutera, A.: Drought monitoring and forecasting at large scale, in: Methods and Tools for Drought Analysis and Management, Series Water Science and Technology Library, edited by: Rossi, G., Vega, T., and Bonaccorso, B., Springer Verlag, vol. 62, 490 pp., 2007.

Brunetti M., G Lentini, M Maugeri, T Nanni, C Simolo, J Spinoni, (2009) Estimating local records for Northern and Central Italy from a sparse secular temperature network and from 1961–1990 climatologies, Adv. Sci. Res 3, 63-71

Brunet, M., P. D. Jones, J. Sigro, O. Saladie, E. Aguilar, A. Moberg, P. M. Della-Marta, D. Lister, A. Walther, and D. Lopez (2007), Temporal and spatial temperature variability and change over Spain during 1850–2005, J. Geophys. Res., 112, D12117, doi:10.1029/2006JD008249.

Burada C. and O. Sandu, (2009) The July 2007 Heat Wave in Oltenia (South-Western of Romania) in the Context of Climate Change, Geographia Technica, 1:8-20.

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

Busuioc A, Dumitrescu A, Soare E, Orzan A. (2007) Summer anomalies in 2007 in the context of extremely hot and dry summers in Romania. Rom J Meteorol 9:1–2.

Busuioc A, Dobrinescu A, Birsan MV, Dumitrescu A, Orzan A. (2014) Spatial and temporal variability of climate extremes in Romania and associated large-scale mechanisms. International Journal of Climatology, doi:10.100/joc.4054.

Changnon S.A., K. E. Kunkel and B. C. Reinke, (1996) Impacts and responses to the 1995 heat wave: a call to action. Bull. Amer. Meteorol. Soc. 77:1497–1506.

Chen, J., Harr, P., 1993. Interpretation of extended empirical orthogonal function (EEOF) analysis. Monthly Weather Review 121, 2631–2636.

Christiansen, B., (2009) Is the atmosphere interesting? A projection pursuit study of the circulation in the Northern Hemisphere winter. J. Climate, 22, 1239–1254

Church, J. A., and N. J. White (2006), A 20th century acceleration in global sea-level rise, Geophys. Res. Lett., 33, L01602, doi:10.1029/2005GL024826.

Ciais P., Viovy N., Reichstein M., Granier A., Ogée J., Rambal S., Ourcival J.M., Bernhofer C., Grunwald T., Pilegaard K., Berbigier P., Vesala T., Aubinet M., Heinesch B., Loustau D., Seufert G., Manca G., Matteucci G., Miglietta F., Soussana J.F., Knohl A., Sanz M.J., Carrara A., Friend A., Chevallier F., Schulze E.D., Valentini R., An unprecedented reduction in the primary productivity of Europe during 2003 caused by heat and drought, Nature 03972 (2005) 529-533

Cook ER, Krusic PJ. 2004. North American summer PDSI reconstructions. IGBP PAGES/World Data Center for Paleoclimatology Data Contribution Series No. 2004-045, NOAA/NGDC Paleoclimatology Program, Boulder, CO.

Corti, S., S. F. Molteni, and T. N. Palmer, (1999) Signature of recent climate change in frequencies of natural atmospheric circulation regimes. Nature, 398, 799–802.

Dai, A. G., Trenberth, K. E., and Qian, T. T.: A Global Dataset of Palmer Drought Severity Index for 1870–2002: relationship with soil moisture and effects of surface warming, J. Hydrometeorol., 5, 1117–1130, 2004.

Dai, A. G.: Drought under global warming: a review, Clim. Change, 2, 45–65, 2011.

Dee DP, Uppala SM, Simmons AJ, Berrisford P, Poli P, Kobayashi S, Andrae U, Balmaseda MA, Balsamo G, Bauer P, Bechtold P, Beljaars ACM, van de Berg L, Bidlot J, Bormann N, Delsol C, Dragani R, Fuentes M, Geer AJ, Haimberger L, Healy SB, Hersbach H, H́olm EV, Isaksen L, Kallberg P, Kohler M, Matricardi M, McNally AP, Monge-Sanz BM, Morcrette J-J, Park B-K, Peubey C, de Rosnay P, Tavolato C, Thepaut J-N, Vitart F. (2011) The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system. Q. J. R. Meteorol. Soc. 137: 553 – 597. DOI:10.1002/qj.828

Del Río S, Herrero L, Fraile R, Penas A (2010) Spatial distribution of recent rainfall trends in Spain (1961–2006). Int J Climatol 31:656–667

Dittmann E, Barth S, Lang J, Muller-Westermeier G. (1995) Objektive Wetterlagenklassifikation (Objective weather type classification). Ber. Dt. Wettrd. 197, Offenbach a. M., Germany.

Draghici, I.: A low level-jet east-southest of Carpathians, Meteorology and Hydrology, 1, 3–8, 1983.

Dragota C. S., Dumitrascu M., Grigorescu I., Kucsicsa Gh., (2011) Theclimatic water deficit in South Oltenia using the Thornthwaite method, Forum Geografic. Studii și cercetări de geografie și protecția mediului, 10(1)/June, pp 140 – 148. doi:10.5775/ fg.2067-4635.2011.032.i

Dragotă C, Micu M, Micu D., (2008) The relevance of pluvial regime for landslides genesis and evolution. Case study: Muscel basin (Buzău Subcarpathians), Romanaia, http://www.clavier-eu.org/?q=system/files/dragota_etal-2008-PresEnvSusDev-PluvialRegimeAndLandslides.pdf.

Dzerdzeevskii, B., 1962. Fluctuations of climate and of general circulation of the atmosphere in extra-tropical latitudes of the Northern Hemisphere and some problems of dynamic climatology. TeIlus 14, 328–336.

Easterling DR, GA Meehl, C Parmensen, SA Changnon, TR Karl, LO Mearns, (2000) Climate extremes: observations, modelling and impacts. Science, 289, 2068-2074

El-Kadi, A.K.A., Smithson, P.A., 1992. Atmospheric classifications and synoptic climatology. Progress in Physical Geography 16, 432–455.

Ellis, F., H. Prince, G. Lovatt, and R. Whittington, 1980: Mortality and morbidity in Birmingham during the 1976 heatwave. Q. J. Med., 49, 1–8.

Fink, A. H., T. Bruecher, G. C. Leckebusch, A. Krueger, J. G. Pinto, and U. Ulbrich (2004), The 2003 European summer heatwaves and drought— Synoptic diagnosis and impacts, Weather, 59(8), 209 – 216.

Frich P., L.V. Alexander, P. Della-Marta, B. Gleason, M. Haylock, A. M. G. Klein Tank and T. Peterson, (2002) Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century. Clim. Res. 19:193–212.

Gaffen DJ, Santer BD, Boyle JS, Christy JR, Graham NE, Ross RJ. 2000. Multidecadal changes in the vertical temperature structure of the tropical troposphere. Science 287: 1242–1245.

Garcıa-Herrera, R., J. Dıaz, R. Trigo, and E. Hernandez, (2005) Extreme summer temperatures in Iberia: Health impacts and associated synoptic conditions. Ann. Geophys., 23, 239–251.

Garcia-Herrera R., Paredes D., Trigo R. M., Trigo I. F., Hernandez E., Barriopedro D. and Mendes M. A., 2007: The Outstanding 2004/05 Drought in the Iberian Peninsula: Associated Atmospheric Circulation, J. Hydrometeorol., 8, 483–498.

García JA, Gallego MC, Serrano A, Vaquero JM (2007) Trends in block-seasonal extreme rainfall over the Iberian Peninsula in the second half of the twentieth century. J Clim 20:113–130

Georgescu F., Tascu S., Caian M. and Banciu D., 2009: A severe blizzard event in Romania: a case study. Natural Hazards and Earth System Sciences, 9, 623–634;

Gerstengarbe, F., Werner, P., 1997. A method to estimate the statistical confidence of cluster separation. Theoretical and Applied Climatology 57, 103–110.

Gerstengarbe, F.-W., Werner, P., 1999. Katalog der Großwetterlagen Europas (1881– 1998), nach Paul Hess und Helmuth Brezowsky (Catalog of European weather types (1881–1998) after Paul Hess and Helmuth Brezowsky). Potsdam, Germany. 138 pp (in German). <http://www.pik-potsdam.de/~uwerner/gwl/>

Gitelman AI, Risbey JR, Kass RE, Rosen RD (1997) Trends in the surface meridional temperature gradient. Geophys Res Lett 24: 1243–1246

Goodess CM, Jones PD (2002) Links between circulation and changes in the characteristics of Iberian rainfall. Int. J. Climatol. 22: 1593-1613.

Goubanova K., L. Li, P. Yiou, F. Codron. (2010) Relation between Large-Scale Circulation and European Winter Temperature: Does It Hold under Warmer Climate?. Journal of Climate, American Meteorological Society, 23 (13), pp.3752-3760.

Grize, L., A. Huss, O. Thommen, C. Schindler, and C. Braun-Fahrlander, (2005) Heat wave 2003 and mortality in Switzerland. Swiss Med. Wkly, 135, 200–205.

Haberli,W., F. Paul, S. Gruber, R. Frauenfelder, M. Hoelzle, A. Kaab, H. Machguth, J. Noetzle, C. Rothenbuhler, D. Von derM¨uhl, and M. Zemp, (2004) Effects of the extreme summer 2003 on glaciers and permafrost in the Alps. Geophysical Research Abstracts, 6.

Hannachi A. (2010) On the origin of planetary-scale extratropical winter circulation regimes. J. Atmos. Sci., Vol 67, 1382-1401

Hannaford, J., Lloyd-Hughes, B., Keef, C., Parry, S., and Prudhomme, C.: Examining the large-scale spatial coherence of European drought using regional indicators of precipitation and streamflow deficit, Hydrol. Process., 25, 1146–1162, 2011.

Hayes, M., M. Svoboda, N. Wall, and M. Widhalm, 2011: The Lincoln declaration on drought indices: Universal meteorological drought index recommended. Bull. Amer. Meteor. Soc., 92, 485–488

Heck, P., A. Zanetti, R. Enz, J. Green, and S. Suter, 2004: Natural catastrophes and man-made disasters in 2003, Sigma Report, No. 1/2004.

Hemon, D., E. Jougla, C. J, F. Laurent, S. Bellec, and G. Pavillon, (2003) Surmortalite lieea la canicule d’aout 2003 en France. Bulletin Epidemiologique Hebdomadaire, 45–46, 1–5.

Hess P. Brezowsky H. (1952) Katalog der Grosswetterlagen Europas. Berichte des Deutschen Wetterdienstes in der US Zone 33. Deutscher Wetterdienst, Bad Kissingen, Germany.

Hess P., Brezowshy H., (1969). Katalog der Grosswetterlagen Europas. Bericht DWD, No. 15, 56-113;

Houghton R.A. (2008) Carbon Flux to the Atmosphere from Land-Use Changes: 1850-2005. In TRENDS: A Compendium of Data on Global Change. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, U.S. Department of Energy, Oak Ridge, Tenn., U.S.A.

Hurrell J. 1995. Decadal trends in the North Atlantic oscillation: regional temperatures and precipitation. Science 269: 676–679.

Hurrell JW, Van Loon H. 1997. Decadal variations in climate associated with the North Atlantic oscillation. Climate Change 36: 301–326

Hurrell, J.W., and C. Deser (2009), North Atlantic climate variability: The role of the North Atlantic Oscillation. J. Mar. Syst., 78(1), 28-41.

Huth R., (1993) An example of using obliquely rotated principal components to detect circulation types over europe. Meteorologische Zeitschrift, 2, 285–293.

Huth R., J. Kyselý and L. Pokorná, (2000) A GCM simulation of heat waves, dry spells, and their relationships to circulation. Clim. Change, 46:29-60.

Indermühle A., T. F. Stocker, F. Joos, H. Fischer, H. J. Smith, M. Wahlen, B. Deck, D. Mastroianni, J. Tschumi, T. Blunier, R. Meyer & B. Stauffer, (1999), Holocene carbon-cycle dynamics based on CO2 trapped in ice at Taylor Dome, Antarctica, Nature 398, 121-126 doi:10.1038/18158

Jacob D, Elizalde A, Haensler A, Hagemann S, Kumar P, Podzun R, Rechid D, Remedio AR, Saeed F, Sieck K, Teichmann C and Wilhelm C (2012) Assessing the Transferability of the Regional Climate Model REMO to Different COordinated Regional Climate Downscaling EXperiment (CORDEX) Regions Atmosphere 2012, 3, 181-199; doi:10.3390/atmos3010181

Jacobeit J (2000) Rezente Klimaentwicklung im Mittelmeerraum. Petermanns Geogr Mitt 144:22–33

Jacobeit J, Glaser R, Luterbacher J, Wanner H (2003) Links between flood events in central Europe since AD 1500 and large-scale atmospheric circulation modes. Geophys. Res. Lett. 30(4), 1172, DOI:10.1029/2002GL016433.

Jacobeit J, Dünkeloh A, Hertig E (2007) Mediterranean rainfall changes and their causes. In: Lozan J, Grassl H, Hupfer P, Menzel L, Schönwiese C (eds) Global change: enough water for all? Wissenschaftliche Auswertungen, Hamburg, pp 195–199

James, P. M.: An objective classification method for Hess and Brezowsky Grosswetterlagen over Europe, Theor. Appl. Climatol., 88, 17–42, 2007

James, P.M., 2006. Second generation lamb weather types – a new generic classification with evenly tempered type frequencies. In: 6th Annual Meeting of the EMS/6th ECAC, EMS2006A00441, Ljubljana, Slovenia.

Jenkinson A.F. and F.P. Collison, (1977) An initial climatology of gales over the north sea. Synoptic Climatology Branch Memorandum, Meteorological Office, Bracknell, 62.

Jones P.D., M. Hulme, and K.R. Briffa, (1993) A comparison of lamb circulation types with an objective classification scheme. Int. J. Climatol., 655–663.

Jones, P.D., and A. Moberg. 2003. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: An extensive revision and an update to 2001. J. Climate 16, 206-223.

Kafle H.K. and Bruins H.J. (2009) Climatic trends in Israel 1970-2002: warmer and increasing aridity inland, Climatic Change, doi:10.1007/s10584-009-9578-2

Kang, S.M., J. Lu (2012), Expansion of the Hadley Cell under Global Warming: Winter versus Summer, J. Climate, 25, 8387-8393.

Karl TR., G Kukla, VN Razuvayev, MJ Changery, RJ Quayle, RR Heim Jr., DR Easterling, CB Fu, (1991) Global warming: Evidence for asymmetric diurnal temperature change. Geophys. Res. Lett., 18, 2253-2256

Karl TR si coautorii, (1993) Asymmetric trends of daily maximum and minimum temperature. Bull. Amer. Meteor. Soc. 74, 1007-1023

Karl T.R. and R. W. Knight, (1997) The 1995 Chicago Heat Wave: How Likely Is a Recurrence? Bull. Amer. Meteorol. Soc. 78:1107–1119.

Kharin, V. V., and F. W. Zwiers, 2000: Changes in the extremes in an ensemble of transient climate simulations with a coupled atmosphere–ocean GCM. J. Climate, 13, 3760–3788

Kiely G., Albertson 1. D. and Parlange M: Recent trends in diurnal variation of precipitation at Valentia an the West coast of Ireland, Journal of Hydrology, Vol. 208. 1998

Kirchhofer W. 1974. Classification of European 500 mb patterns. Arbeitsbericht der Schweizerischen Meteorologischen Zentralanstalt,Zurich, Switzerland 43: 1–16.

Klein Tank AMG, Wijngaard B, Können GP, Böhm R, Demarée G, Gocheva A, Mileta M, Pashiardis S, Hejkrlik L, Kern-Hansen C, Heino R, Bessemoulin P, Müller-Westermeier G, Tzanakou M, Szalai S, Pálsdóttir T, Fitzgerald D, Rubin S, Capaldo M, Maugeri M, Leitass A, Bukantis A, Aberfeld R, van Engelen AFV, Forland E, Mietus M, Coelho F, Mares C, Razuvaev V, Nieplova E, Cegnar T, Antonio López J, Dahlström B, Moberg A, Kirchhofer W, Ceylan A, Pachaliuk O, Alexander LV and Petrovic P (2002) Daily dataset of 20th-century surface air temperature and precipitation series for the European Climate Assessment. Int. J. Climatol. 22: 1441-1453.

Klein Tank AMG, Können GP. (2003) Trends in indices of daily temperature and precipitation extremes in Europe, 1946–99. J. Clim. 16: 3665–3680, DOI: 10.1175/15200442(2003)016<3665:TIIODT>2.0.CO;2.

Kwok and Rothrock, (2009) Decline in Arctic sea ice thickness from submarine and ICESat records:1958-2008, Geophysical Research Letters, doi 10,10029/2009GL039035

Kyselý J. (2002) Temporal fluctuation in heat waves at Prague-Klementinum, The Czech Republic, from 1901-97, and their relationships to atmospheric circulation. Int. J. Clim. 22:33-50.

Kyselý J. (2008) Influence of the persistence of climation patterns on warm and cold temperature anomalies in Europe: Analysis over the 20th century. Glob. Planet. Chang. 62:147-163.

Lamb H. (1972), British Isles Weather Types and Register of Daily Sequence of Circulation Patterns, 1861-1971. Geophysical Memoir 116, HMSO, London (UK), 85 pp.

Larsen J. (2003) Record heat wave in Europe takes 35,000 lives. Earth Policy Institute.

Levitus S, JI Anatonov, TP Boyer, RA Locamini, HE Garcia, AV Mishonov, (2009) Global ocean heat content 1955-2008 in light of recently reveald instrumentation problems, Geophysical Research Letters, 36, L07608

Li D. and E. Bou-Zeid, (2013) Synergistic Interactions between Urban Heat Islands and Heat Waves: The Impact in Cities Is Larger than the Sum of Its Parts. J. Appl. Meteor. Climatol., 52:2051–2064, doi:http://dx.doi.org/10.1175/JAMC-D-13-02.1

Litynski J., (1969) A numerical classification of circulation patterns and weather types in poland. Prace Panstwowego Instytutu Hydrologiczno-Meteorologicznego, 97, 3–15.

Lorenz EN. 1963 Deterministic nonperiodic flow. Journal of Atmospheric Science, 20, 130-141

Lorenz E.N., 1967. The nature and theory of the general circulation of the atmosphere. WMO Publication 218, WMO, Geneva, Switzerland, 161p

Lloyd-Hughes, B., and M. A. Saunders (2002), A drought climatology for Europe, Int. J. Climatol., 22, 1571–1592, doi:10.1002/joc.846.

Lund I.A., (1963) Map-pattern classification by statistical methods. Journal of Applied Meteorology, 2, 56–65.

Lungu M., Panaitescu L., Niță S., (2011) Aridity, climatic risk phenomenon in Dobrudja, Present Environment and Sustainable Development 5 (1):179 – 190

Luterbacher, J., D. Dietrich, E. Xoplaki, M. Grosjean, and H.Wanner, (2004) European seasonal and annual temperature variability, trends, and extremes since 1500. Science, 303, 1499–1503.

Maheras P., Xoplaki E., Kutiel H., (1999) Wet and dry monthly anomalies across the Mediterranean basin and their relationship with circulation 1860 – 1990, Theoretical and Applied Climatology, 64, 189 – 199

Mann H.B. (1945), Non-parametric tests against trend. Econometrica, 13, 245-259.

McCabe G.J., Clark M.P., and M.C. Serreze (2001), Trends in Northern Hemisphere Surface Cyclone Frequency and Intensity, J. Climate, 14, 2763–2768.

Meehl GA, Zwiers F, Evans J, Knutson T, Mearns L, Whetton P (2000) Trends in extreme weather and climate events: issues related to modelling extremes in projections of future climate change. Bull Am Meteorol Soc 81:427–436

Meehl G.A. and C. Tebaldi, (2004) More intense, more frequent and longer lasting heat waves in the 21st century. Science, 305:994–997.

Michelangeli, P.-A., R. Vautard, and B. Legras, (1995) Weather regimes: Recurrence and quasi stationarity. J. Atmos. Sci., 52, 1237–1256.

Moldovan F. (2003), Fenomene climatice de risc, Edit. Echinox, Cluj Napoca

Nedelea A., Comanescu L., Oprea R., (2009) The ecoclimatic indexesspecific for the Arges Valley (Fagaras Mountains, the SouthernCarpathians, Romania), Int J Phys Sci 4(12):796 – 805

Nissen K.M., Leckebesch G.C., Pinto J.G., U. Ulbrich (2014), Mediterranean cyclones and windstorms in a changing climate, Reg. Environ. Change., 14, 1873-1590.

Ordonez, C., H. Mathis, M. Furger, S. Henne, C. Huglin, J. Staehelin, and A. S. H. Prevot, (2005) Changes of daily surface ozone maxima in Switzerland in all seasons from 1992 to 2002 and discussion of summer 2003. Atmos. Chem. Phys, 5, 1187–1203.

Orsolini, Y. and G. Nikulin, (2006) A low-ozone episode during the European heatwave of August 2003. Q. J. Roy. Meteor. Soc., 132, 667–680.

Paciorek C.J., Risbey J.S., Ventura V., R.D. Rosen (2002), Multiple indices of Northern Hemisphere cyclone activity, winters 1949–99, J. Climate, 15, 1573 – 1590.

Palecki M.A., S. A. Changnon and K. E. Kunkel, (2001) The nature and impacts of the July 1999 heat wave in the midwestern United States: learning from the lessons of 1995. Bull. Amer. Meteorol. Soc. 82:1353-1367.

Paltineanu C. R., Mihailescu I. F., Seceleanu I., Dragota C., Vasenciuc F., (2007b) Using aridity indices to describe some climate and soil features in Eastern Europe: a Romanian case study, Theor Appl Climatol 90:263 – 274, doi:10.1007/s00704-007-0295-3

Paltineanu C. R., Mihalescu I. F., Seceleanu I., Dragota C. S., Vasenciuc F., (2007c) Ariditatea, seceta, evapotranspirația și cerințele de apă ale culturilor agricole în România, Ovidius University Press, Constanța

Paltineanu C., Tanasescu N., Chitu E., Mihailescu I. F., (2007a) Relationships between the De Martonne aridity index and water requirements of some representative crops: a case study from Romania, Int Agrophysics 21:81 – 93

Paltineanu Cr, Mihailescu F, Prefac Z, Dragota C, Vasenciuc F, Nicola C (2009) Combining the standardized precipitation index and climatic water deficit in characterizing droughts: a case study in Romania. Theor Appl Climatol. 97: 219–233. doi: 10.1007/s00704-008-0061-1.

Parker DE, Jones PD, Folland CK, Bevan A. 1994. Interdecadal changes of surface temperature since the late nineteenth century. Journal of Geophysical Research 99: 14 373–14 399.

Parker, D. E., 2000: Temperatures High and Low, Science, 287, 1216.

Peczely, G., (1957) Grosswetterlagen in Ungarn. Kleinere Veröffentlichungen der Zentralanstalt für Meteorologie, 30

Perret R. (1987), Une classification des situations météorologiques à usage de la prévision (a classification of meteorological situations for use in prediction). Schweizerische Meteorologischen Zentralanstalt, 46.

Philipp A, Beck C, Huth R, Jacobeit J. (2014) Development and comparison of circulation type classification using the COST733 dataset and software. Int. J. Climatol. doi:10.1002/joc.3920.

Philipp A., Bartholy J., Beck C., Erpicum M., Esteban P., Fettweis X., Huth R., James P., Jourdain S., Kreienkamp F., Krennert T., Lykoudis S., Michalides S., Pianko-Kluczynska K., Post P., Rassilla Alvarez D., Schiemann R., Spekat A., Tymvios F. (2010) COST733CAT-a database of weather and circulation type classifications. Phys. Chem. Earth. 35:360-373.

Philipp, A., Beck, C., Huth, R., Jacobeit, J., 2014. Development and comparison of circulation type classifications using the COST 733 dataset and software. International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.3920.

Pryor S.C., Barthelmie R.J., (2003) Long-term trends in near-surface flow over the Baltic. International Journal of Climatology 23: 271–289;

Rimbu N, Stefan S, Busuioc A, Georgescu F, 2015, Links between blocking circulation and precipitation extremes over Romania in summer, International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.4353

Robert J. Delmas, Jean-Marc Ascencio & Michel Legrand (1980) Polar ice evidence that atmospheric CO2 20,000 yr BP was 50% of present Nature 284, 155 – 157, doi:10.1038/284155a0

Robinson P.J. (2001) On the Definition of a Heat Wave. J. Appl. Meteor. 40: 762–775. doi:http://dx.doi.org/10.1175/1520-0450(2001)040<0762:OTDOAH>2.0.CO;2

Rooney C., A. J. McMichael, R. S. Kovats and M. P. Coleman, (1998) Excess mortality in England and Wales, and in Greater London, during 1995 heatwaves. J. Epidemiol. Community Health, 52:482-486, doi:10.1136/jech.52.8.482

Rudeva, I., S. K. Gulev, 2007: Climatology of cyclone size characteristics and their changes during the cyclone life cycle. – Mon. Wea. Rev. 135, 2568–2587.

Salmi T., Maatta A., Anttila P., Ruoho-Airola T., Amnell T., (2002) Detectingtrends of annual values of atmospheric pollutants by the Mann – Kendall test and Sen’s slope estimates – the Excel template application MAKESENS, Publications on Air Quality 31: Report code FMI-AQ-31. http://www.fmi.fi/kuvat/MAKESENSMANUAL.pdf

Sartor, F., R. Snacken, C. Demuth, and D. Walckiers (1995), Temperature, ambient ozone levels, and mortality during summer, 1994, in Belgium, Environ. Res., 70(2), 105 – 113.

Schar C., P. L. Vidale, D. Luthi, C. Frei, C. H¨aberli, M. A. Liniger, and C. Appenzeller, (2004) The role of increasing temperature variability in European summer heatwaves. Nature, 427, 332–336, doi:10.1038/nature02300.

Schueepp M., (1979) Witterungsklimatologie – Klimatologie der Schweiz iii (weather climatology – climatology of Switzerland iii). Beihefte zu den Annalen der Schweizerischen Meteorologischen Anstalt, 93 pp.

Semenov, V. A., and L. Bengtsson, 2002: Secular trends in daily precipitation characteristics: Greenhouse gas simulation with a coupled AOGCM. Climate Dyn., 19, 123–140.

Shorthouse CA, Arnell NW. 1997. Spatial and temporal variability in European river flows and the North Atlantic oscillation. In FRIEND ‘97 — Regional Hydrology: Concepts and Models for Sustainable Water Resource Management, Gustord A, Blazkova S, Brilly M, Demuth S, Dixon J, van Lanen H, Llasat C, Mkhandi S, Servat E (eds). IAHS Publication No. 246. IAHS Press: Wallingford; 77–85.

Slonosky VC, Jones PD, Davies TD. 2001. Atmospheric circulation and surface temperature in Europe from the 18th century to 1995. International Journal of Climatology 21: 63–75.

Solomon, S., D. Qin, M. Manning, M. Marquis, K. Averyt, M. M. B. Tignor, H. L. Miller Jr., and Z. Chen, Eds., 2007: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Cambridge University Press, 996 pp

Stahl K and Demuth S (1999) Linking streamflow drought to the occurrence of atmospheric circulation patterns. Hydrological Sciences Journal, 44(3), 467-482

Stefan S., M. Ghioca, N. Rimbu, C. Boroneant, Study of meteorological and hydrological drought in southern Romania from observational data. Int. J. Climatol., 24, 7, 871–881 (2004).

Stefan S. (2004) Fizica Atmosferei, Vremea și Clima, Editura Universității din București;

Stephenson, D. B., A. Hannachi, and A. O’Neill, (2004) On the existence of multiple climate regimes. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 130, 583–605.

Štěpánek, P. (2008): AnClim – software for time series analysis: Dept. of Geography, Fac. of Natural Sciences, MU, Brno. 1.47 MB. http://www.climahom.eu/AnClim.html

Tallaksen, L. M., Madsen, H. & Clausen, B. (1997) On the definition and modelling of streamflow drought duration and deficit volume, Hydrol. Sci. J., 42(1), 15-33

Tomozeiu R, Busuioc A, Stefan S. (2002) Changes in seasonal mean of maximum air temperature in Romania and their connection with large-scale circulation. Int. J. Climatol. 22:1181–1196.

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

Toreti A (2010) Extreme events in the Mediterranean: analysis and dynamics. PhD thesis, University of Bern, Switzerland

Toreti A, Kuglitsch FG, Xoplaki E et al (2010) Characterization of extreme winter precipitation in the Mediterranean and associated anomalous atmospheric circulation patterns. Nat Hazard Earth Sys 10:1037–1050

Trenberth, K. E., Dai, A., Rasmussen R. M. & Parsons, D. B. The changing character of precipitation. Bull. Amer. Meteor. Soc., 84, 1205-1217 (2004).

Trigo, I. F., Davies, T. D., and Bigg, G. R. (2000) Decline in Mediterranean rainfall caused by weakening of Mediterranean cyclones, Geophys. Res. Lett., 27, 2913–2916

Trigo, R., J. Pereira, M. Pereira, B. Mota, T. Calado, C. Dacamara, and F. Santo, 2006: Atmospheric conditions associated with the exceptional fire season of 2003 in Portugal. Int. J. Climatol., 26, 1741–1757.

Vandentorren, S., F. Suzan, S. Medina, M. Pascal, A. Maulpoix, J. C. Cohen, and M. Ledrans, (2004) Mortality in 13 French cities during the August 2003 heat wave. Amer. J. Public Health, 94, 1518–1520.

Vicente-Serrano S.M., Beguería S., López-Moreno J.I., (2010) A Multi-scalar drought index sensitive to global warming: The Standardized Precipitation Evapotranspiration Index – SPEI. Journal of Climate 23(7), 1696-1718, DOI: 10.1175/2009JCLI2909.1

Walker GT(1924) Correlations in seasonal variations of weather IX. Mem Ind Meteor Dept 24:275-332

Wallace JM,Gutzler DS(1981) Teleconnections in the geopotential height field during the northern hemisphere winter. Mon Wea Rev 109:784-812

Werner P.C., Gerstengarbe F.W., Fraedrich K., H. Oesterle (2000), Recent climate change in the North Atlantic/European sector, Int. J. Climatol., 20, 463-471.

Wessa P. (2014) Free Statistics Software, Office for Research Development and Education, version 1.1.23-r7, URL http://www.wessa.net/.

Whitman S., Good G., Donoghue E.R., Benbow N., Shou W.Y., Mou S.X., (1997) Mortality in Chicago attributed to the July 1995 heat wave, American Journal of Public Health 87: 1515–1518.

Woollings, T., A. Hannachi, and B. Hoskins, (2010a) Variability of the north atlantic eddy-driven 513 jet stream, Q. J. R. Meteorol. Soc., 136, 856–868.

Yarnal, B., 1984. A procedure for the classification of synoptic weather maps from gridded atmospheric pressure surface data. Computers & Geosciences 10, 397– 410.

Yarnal B., (1993) Synoptic Climatology In Environmental Analysis. Belhaven Press, London, UK.

Yarnal B., Comrie A.C., Frankes B. and D.P. Brown (2001), Developments and prospects in synoptic climatology, Int. J. Climatol., 21, 1923-1950.

Zhang, X.D., Walsh, J.E., Zhang, J., Bhatt, U.S., M. Ikeda (2004), Climatology and interannual variability of arctic cyclone activity: 1948–2002, J. Climate, 17, 2300 – 2317.

https://www.ipcc.ch/publications_and_data/publications_and_data_reports.shtml

https://www.wmo.int/pages/index_en.html

https://www.ncdc.noaa.gov/indicators/

http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/temperature

http://data.giss.nasa.gov/gistemp

http://www.metoffice.gov.uk/learning/learn-about-the-weather/weather-phenomena/

https://code.zmaw.de/projects/cdo

http://cost733.geo.uni-augsburg.de/cost733wiki

https://digital.csic.es/handle/10261/72264

http://climate.nasa.gov/vital-signs/global-temperature/

http://nsidc.org/cryosphere/arctic-meteorology/weather_climate_patterns.html

Lista contribuțiilor proprii

Lista de lucrãri

Barbu N., Georgescu F., Stefanescu V., Stefan S., 2014a, Large-scale mechanisms responsible for heat waves occurrence in Romania, Romanian Journal of Physics, 59(9-10), 1109-1126;

Barbu N., Cuculeanu V., Stefan S., 2014b, Modeling the precipitation amounts dynamics for different time scales in Romania using multiple regression approach, Romanian Journal of Physiscs, 59(9-10), 1127-1149;

Barbu N., Stefan S., Georgescu F., 2015a, Selecting of spatial domain size for air circulation types over Romania in connection to climatological parameters, Romanian Reports in Physics – accepted

Barbu N., Cuculeanu V., Stefan S., 2015c, Investigation of the relationship between very warm days in Romania and large-scale atmospheric circulation using multiple linear regression approach, Theoretical and Applied Climatology – under review

Barbu N., Burada C., Stefan S., Georgescu F., 2015d, Changes in the large-scale atmospheric circulation over Romania between 1961 and 2010 on seasonal base, Acta Geophysica – under review

Lucrãri communicate la conferințe nționale și internaționale

Barbu N., Grigoraș C., Ștefan S., Ungureanu I., 2012, STUDY OF CLOUD OPTICAL PARAMETERS versus CLOUDS TYPE, USING SATELLITE DATA, Proceedings LIDAR Systems and Aplications;

Georgescu F., Andrei S., Stefan S., Stefanescu V., Barbu N., 2013, Heat waves in south-eastern Europe – identification of synoptic patterns using COST733 catalogues, Geophysical Research Abstracts, Vol. 15, EGU2013-11834;

Toanca F., Barbu N., Stefan S., Nicolae D., 2013, STUDY OF THE METEOROLOGICAL CONDITIONS FAVORABLE TO FOG FORMATION, Proceedings Optoelectronic Techniques for Environmental Monitoring;

Barbu N., Stefan S., Georgescu F., 2013, Study of the synoptic-scale atmospheric circulation patterns involving extreme precipitation events in Southern part of Romania, Sesiunea Stiintifica a Facultatii de Fizica

Barbu N., Stefan S., Georgescu F., 2014b, Drought variability in eastern part of Romania and its connection with large-scale air circulation, , Geophysical Research Abstracts, Vol. 15, EGU2014-495;

Barbu N., Stefan S., Georgescu F., 2014, Selecting of spatial domain size for air circulation types in connection to climatological parameters, Sesiunea Stiintifica a Facultatii de Fizica;

Barbu N., Stefan S., 2014, Estimation of amount of precipitation for different time scale in Romania using multiple regression model, ELSEDIMA;

Barbu N., Georgescu F., Stefanescu V., Stefan S., 2014, Identificarea tipurilor de circulatie la scara mare responsabile de aparitia valurilor de caldura in Romania, Sesiunea de Comnunicari Stiintifice a Administratiei Nationale de Meteorologie;

Barbu N., Stefan S., 2015, Relationship between climate extremes in Romania and large-scale air circulation, Geophysical Research Abstracts, Vol. 17, EGU2013-788-1;

Stefan S., Barbu N., Baciu M., 2015, Relationship between the large-scale air circulation and frequency of very warm days in Romania, Vol. 17, EGU2013-10676;

Toanca F., Stefanie H., Andrei S., Barbu N., Nicolae D., 2015, Analysis of fog events at Magurele – Romania using ground based equipments and air circulation, SGEM;

Barbu N., Stefan S., 2015, Link between seasonal mean air temperature in Romania and large-scale air circulation, Sesiunea Stiintifica a Facultatii de Fizica;

Toanca F., Stefan S., Andrei S., Nicolae D., Barbu N., 2015, Fog study using laser remote sensing and air circulation over Magurele, Sesiunea Stiintifica a Facultatii de Fizica.