Сравнение полей температуры по данным спутникового зондирования и архива ERA-Interim в зимней стратосфере над Сибирью

В последнее десятилетие приобрели большую популярность и широко используются в исследованиях общей циркуляции атмосферы данные архивов реанализа – NCEP/NCAR Reanalysis, NCEP/DOE AMIP II [Kalnay et al., 1996; Kanamitsu et al., 2002], ECMWF ERA-40 [Uppala et al., 2005], ECMWF ERAInterim [Dee et al., 2011], JRA [ atmosphere/overview-current-reanalyses], полученные с помощью комплексных систем усвоения многолетних инструментальных наблюдений. Поскольку данные реанализа отличаются от натурных измерений и различаются между собой из-за особенностей систем усвоения, главного достоинства архивов – глобального покрытия всего земного шара равномерной горизонтальной сеткой с достаточно большой вертикальной протяженностью – может оказаться недостаточно для решения ряда специфических исследовательских задач. К ним относятся, например, исследование метеоэффектов в ионосфере и связей циркуляционных процессов на высотах ионосферы с процессами на нижних уровнях атмосферы. Поскольку архивы реанализов не распространяются до таких высот, возникает задача поиска данных, а также вопрос о степени согласованности этих данных с архивами реанализов, используемыми для исследования циркуляционных процессов в нижней и средней атмосфере.

Со второй половины 70-х гг. XX в. исследование верхней атмосферы стало возможным благодаря спутниковому зондированию. Дистанционное зондирование позволяет определять поля вертикальных профилей температуры, влажности и других параметров в земной атмосфере [Герман, 1985; Кондратьев, 1978]. В данной работе для исследования пространственновременных изменений температуры и сравнения этих изменений с данными климатических архивов мы использовали данные TOVS со спутников серии NOAA. Радиометр TIROS Operational Vertical Sounder (TOVS) представляет собой комплекс из трех независимых систем, данные которых могут быть использованы для восстановления вертикальных профилей температуры, влажности воздуха, поля ветра, концентрации озона и других параметров. Подробную информацию о спутниковых данных TOVS можно найти на сайте [ ].

Существует много работ, посвященных выявлению различий данных архивов реанализа, получаемых с использованием численных моделей, и экспериментальных данных, а также численным оценкам несоответствия между этими данными [ Mooney, 2010; Royer, 2010; Dee, 2009 ] . Мы заинтересовались выяснением степени соответствия спутниковых данных и данных архивов реанализа в связи с проводимыми исследованиями общей циркуляции атмосферы, в частности, с исследованиями внезапных стратосферных потеплений [ Кочеткова, 2014 ] и крутильных колебаний [ Мордвинов, 2009 ] . До сих пор мы пользовались исключительно данными архивов реанализа, однако эти данные ограничены по высоте, поэтому к дальнейшим исследованиям мы решили привлечь данные спутникового зондирования. На предварительном этапе мы провели сравнение данных по температуре из архива ERA-Interim в 00:00 по Гринвичу на уровне 10 гПа с данными TOVS, максимально приближенными по времени к 00:00 по Гринвичу, в долготно-широтном секторе 40–160° E, 30–80° N, в котором предполагалось проводить в дальнейшем комплексный анализ стратосферных потеплений. Оба набора данных представлены в узлах сетки 2.5×2.5°. Сравнение проведено для двух зимних периодов (ноябрь– март) 2008/2009 и 2009/2010 гг. В первую очередь, при сопоставлении данных нас интересовала степень согласия крупномасштабных аномалий в распределении температуры и их временной динамики в низкочастотном диапазоне длинных планетарных волн и вихрей Россби, которые рассматриваются в качестве основных факторов возникновения стратосферных потеплений.

Результаты

Первым этапом сравнения был визуальный анализ пространственных распределений температуры в отдельные дни. На рис. 1 для примера приведены распределения температуры 1 и 9 ноября 2009 г. по данным спутникового зондирования и архива ERAInterim в долготно-широтном секторе 40–160° E, 30–80° N.

Визуальное сравнение распределений, в том числе представленных на рис. 1, показало хорошее соответствие полей температуры над исследуемой терри-

Рис. 1 . Пространственные распределения температуры на уровне 10 гПа 1 ноября (верхняя панель) и 9 ноября (нижняя панель) 2009 г. в долготно-широтном секторе 40–160° Е, 30–80° N. Слева – данные спутникового зондирования, справа – архива ERA-Interim.

Рис. 2 . Узлы сетки, в которых рассчитывались коэффициенты корреляции между временными вариациями температуры из двух наборов данных. Буквами обозначены местоположения городов: Т – Томск, И – Иркутск, Я – Якутск. Узлы сетки пронумерованы, географические координаты точек, соответствующие указанным номерам, приведены ниже в таблице.

торией, построенных по двум наборам данных. Высокие значения имели и коэффициенты пространственной корреляции распределений температуры. Но, кроме сопоставления пространственных распределений, важно провести также сравнение и выяснить степень согласованности вариаций температуры во времени в этих двух наборах данных. Для этого были рассчитаны коэффициенты корреляции между вариациями температуры по данным спутникового зондирования и ERA-Interim отдельно для каждого месяца с ноября по март для двух зим 2008/2009 и 2009/2010 гг. Коэффициенты корреляции рассчитывались в 12 узлах сетки, показанных на рис. 2 (4 узла в Западной Сибири, 4 – в Прибайкалье и 4 – в Якутии).

Расчеты коэффициентов корреляции показали хорошее соответствие данных спутникового зондирования и архива ERA-Interim. Минимальные значения коэффициентов корреляции отмечаются в Якутии, но даже в этом случае они принимают значения не менее 0.70. Это можно было бы объяснить уменьшением степени соответствия данных в высоких широтах в связи с особенностью орбиты спутника, однако коэффициенты корреляции, рассчитанные на тех же широтах над Западной Сибирью, показывают более высокие значения.

Для того чтобы более наглядно проиллюстрировать временную динамику температуры и визуально оценить степень согласованности данных, были выбраны три узла сетки, по одному для каждого из исследуемых регионов, и построены графики изменений температуры в этих узлах в марте 2010 г. (рис. 3). Март был выбран потому, что для него характерен наибольший разброс значений коэффициентов корреляции от 0.96 в Прибайкалье до 0.70 в Якутии. Вариации температуры приведены в относительных единицах и смещены по вертикальной оси для удобства сопоставления. Отметим, что приведение данных в относительных единицах не позволяет нам сравнивать абсолютные значения температур, но для исследований, к которым мы планируем привлечь спутниковые данные, важным и существен-

Значения коэффициентов корреляции для зимы 2009/2010 гг.

Рис. 3 . Графики температуры на уровне 10 гПа в марте 2010 г. в точках с координатами 100° E, 50° N (1), 90° E, 60° N (2), 135° E, 65° N (3). Толстые линии – графики, построенные по данным спутникового зондирования; тонкие – архива ERA-Interim. По оси абсцисс отложены номера дней.

ным является выяснение степени согласованности поведения данных во времени, а не степени их совпадения по абсолютной величине.

Анализ графиков показывает достаточно хорошее соответствие между двумя исследуемыми наборами данных. Однако есть и отличия. В узлах сетки 1 и 2 (коэффициенты корреляции между двумя наборами данных 0.96 и 0.94 соответственно) различие вариаций проявляется в основном в форме сдвига в отдельные моменты времени между графиками на интервал порядка 1–2 сут. В точке 3 (коэффициент корреляции 0.70) различие в вариациях температуры обусловлено более сглаженным графиком, построенным по спутниковым данным, вследствие чего согласие на коротких интервалах времени хуже, чем на более длительных.

Заключение

Проведенное в работе сравнение пространственного распределения и динамики температуры на уровне 10 гПа в зимний период над Сибирью по данным спутникового зондирования и архива ERA-Interim показало хорошее соответствие между ними. Это позволяет использовать одновременно оба набора данных для исследования крупномасштабных процессов в верхней, средней и нижней атмосфере, а также для изучения взаимосвязей между этими процессами.

Работа выполнена в рамках гранта № НШ-2942.2014.5 Президента РФ государственной поддержки ведущих научных школ РФ.