Выбор температурных данных

Процесс отбора температурных данных для этого проекта и не­которые связанные с ними осложняющие факторы описаны в не-

Фиона Хилл, Клиффорд Гэдди. Сибирское бремя ______________________

опубликованном исследовательском меморандуме Маржори Уинна «Технические проблемы выбора температурных данных по россий­ским городам» (Институт Брукингса, 2002, март). Ниже приводят­ся выдержки из этого документа.

При выборе данных по средней январской температуре россий­ских городов сопоставлены данные из двух источников: Глобаль­ная историческая климатическая сеть, вариант 2 (GHCN v2) и Рос­гидромет.

Глобальная историческая климатическая сеть, вариант 2 (GHCN v2)

GHCN v2, разработанная и обслуживаемая Центром климатиче­ских данных США (NCDC), включает в себя среднемесячные темпера­турные данные, получаемые от 7280 наземных метеостанций по все­му миру. Сырой материал, поступивший со станций, обрабатывался, так что по каждой станции имелись данные, по меньшей мере, за 20 лет, и нарушения последовательности данных устранялись. Обра­ботанные данные охватывают 201 российскую станцию. Однако пе­риод регистрации по каждой станции различается весьма существен­но. Например, по Санкт-Петербургу есть данные за 1850-1991 годы, в то время как по Волгограду данные имеются только за 1951-1970 и 1981 годы. Такой разброс затрудняет сопоставления между городами.

Другая проблема, связанная с GHCN, - непоследовательное про­странственное размещение станций. Не представлены некоторые российские города с наибольшей численностью населения, например Новосибирск и Челябинск - города с населением свыше одного мил­лиона человек. Фактически в GHCN имеются в наличии данные только по 49 из 89 столиц субъектов Российской Федерации.

К тому же формат GHCN затрудняет вычисление достоверной унифицированной среднемесячной температуры по отдельно взя­той станции. В некоторых случаях на станциях используются раз­личные методики расчета средней температуры, выдающие два различных результата. Аналогичный результат получался в тех случаях, когда данные брались с двух соседних станций (метео­станции в городе и станции вблизи аэропорта, например). В таких случаях каждый блок температурных параметров нумеровался и регистрировался как отдельная временная серия одной и той же станции. Так, по Санкт-Петербургу были зарегистрированы пять отдельных серий среднетемпературных данных, каждая из кото­рых представляла различные временные периоды. Ученые из NCDC подтверждают, что двойственность создает проблемы для ученых, интересующихся унифицированной среднемесячной тем­пературой определенного города¹.

Приложения

Изучение данных по российским городам делает явными изъя­ны, которыми сопровождаются попытки вывести достоверную сред­нюю температуру с использованием разнородных дубликатов из GHCN v2. Это положение наилучшим образом иллюстрируется на примерах Москвы и Перми. Температурные данные по Москве включают в себя пять дубликатных блоков данных, которые оказа­лись довольно сходными: самая большая разница между среднеме­сячной январской температурой в любом из двух дубликатов за один и тот же год составила 1, 6 градуса. В случае с Пермью дело об­стоит совершенно иначе. Данные по Перми состоят из четырех дуб­ликатных блоков данных, один из которых значительно отличается от других. Например, в 1949 году разница в средних январских тем­пературах между этим блоком данных и другими превысила 16 гра­дусов. И это не единственный случай. Пример Перми показывает, что дубликаты могут весьма значительно отличаться, ставя под во­прос возможность использования таких данных при определении долгосрочной средней температуры с разумной степенью точности.