Колебания десятилетнего масштаба средней температуры Северного полушария в рамках современного глобального потепления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены средние температуры Северного полушария для приповерхностного воздуха, нижней тропосферы и верхнего слоя океана от 0 до 100 м. Оказалось, что все эти ряды сходны между собой в том, что они состоят из двух компонент: тренда потепления и наложенных на этот тренд колебаний примерно десятилетнего масштаба. Выдвинута гипотеза, что эта квазидесятилетняя изменчивость температуры связана с Эль-Ниньо – Южным колебанием. После удаления трендов из исследуемых рядов их автокорреляционные функции демонстрируют экспоненциальное убывание и последующие колебания в окрестности нуля при сдвигах ~ 5 лет и более, что теоретически позволяет прогнозировать их изменения с заблаговременностью 1–4 года. Анализ результатов эксперимента “Historical” для 58 моделей CMIP6 подтвердил сделанные выводы, а также показал, что на квазидесятилетнюю изменчивость средней температуры приповерхностного воздуха Северного полушария существенное влияние оказывают крупные извержения вулканов. Результаты эксперимента “piControl” для 50 моделей CMIP6 продемонстрировали возможность прогноза изменений средней температуры Северного полушария на несколько лет вперед на основе естественной межгодовой изменчивости климата, главной компонентой которой является Эль-Ниньо – Южное колебание.

Об авторах

Н. В. Вакуленко

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: iserykh@ocean.ru
Россия, Москва

И. В. Серых

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: iserykh@ocean.ru
Россия, Москва

Д. М. Сонечкин

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: iserykh@ocean.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Арушанов М.Л. Причины изменения климата Земли как результат космического воздействия, развеивающее миф об антропогенном глобальном потеплении // German International J. Modern Sci. 2023. № 53. С. 4–14. https://doi.org/ 10.5281/zenodo.7795979
  2. Бышев В.И., Нейман В.Г., Романов Ю.А. и др. О статистической значимости и климатической роли Глобальной атмосферной осцилляции // Океанология. 2016. Т. 56. № 2. С. 179–185. https://doi.org/10.7868/S0030157416020039
  3. Вакуленко Н.В., Котляков В.М., Монин А.С., Сонечкин Д.М. Особенности календаря ледниковых циклов позднего плейстоцена // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. Т. 43. № 6. С. 773–782.
  4. Вакуленко Н.В., Нигматулин Р.И., Сонечкин Д.М. К вопросу о глобальном изменении климата // Метеорология и гидрология. 2015. № 9. С. 89–97.
  5. Вакуленко Н.В., Сонечкин Д.М. Свидетельство скорого окончания современного межледниковья // Докл. АН. 2013. Т. 452. № 1. С. 92–95. https://doi.org/10.7868/S0869565213260198
  6. Володин Е.М. О механизме колебания климата в Арктике с периодом около 15 лет по данным модели климата ИВМ РАН // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2020. Т. 56. № 2. С. 139–149. https://doi.org/10.31857/S0002351520020145
  7. Логинов В.Ф. Космические факторы климатических изменений // ГНУ “Институт природопользования НАН Беларуси”. Минск: 2020. 168 с.
  8. Нигматулин Р.И., Вакуленко Н.В., Сонечкин Д.М. Глобальное потепление в реальности и в климатических моделях // Турбулентность, динамика атмосферы и климата. Труды междунар. конф. памяти А.М. Обухова. 13–16 мая 2013 / Ред. Голицын Г.С. и др., М.: ГЕОС, 2014. С. 255–263.
  9. Полонский А.Б. Изменения климата: мифы и реальность // Министерство науки и высшего образования РФ РАН. Севастополь: Институт природно-технических систем, 2020. 229 c. https://doi.org/10.33075/978-5-6044196-5-6
  10. Семенов В.А. Колебания современного климата, вызванные обратными связями в системе атмосфера – арктические льды – океан // Фундаментальная и прикладная климатология. 2015. Т. 1. С. 232–248.
  11. Семенов В.А. Современные исследования климата Арктики: прогресс, смена концепций, актуальные задачи // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 1. С. 21–33. https://doi.org/10.31857/S0002351521010119
  12. Сонечкин Д.М., Даценко Н.М., Иващенко Н.Н. Оценка тренда глобального потепления с помощью вейвлетного анализа // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1997. Т. 33. № 2. С. 184–194.
  13. Шерстюков Б.Г. Асинхронные связи колебаний климата атмосферы и океана с солнечной активностью // Геомагнетизм и аэрономия. 2022. Т. 62. № 5. С. 671–680. https://doi.org/10.31857/S0016794022050121
  14. Шерстюков Б.Г. Глобальное потепление и его возможные причины // Гидрометеорология и экология. 2023. № 70. С. 7–37. https://doi.org/10.33933/2713-3001-2023-70-7-37
  15. Bast J.L. Seven Theories of Climate Change // SPPI Reprint Series. Chicago: The Heartland Institute, 2010. 29 p.
  16. Enfield D.B., Mestas-Nuñez A.M. Multiscale variabilities in global sea surface temperatures and their relationships with tropospheric // J. Climate. 1999. V. 12. P. 2719–2733. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2719: MVIGSS>2.0.CO;2
  17. Eyring V., Bony S., Meehl G.A. et al. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9. P. 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
  18. Gregory J.M., Andrews T., Ceppi P. et al. How accurately can the climate sensitivity to CO2 be estimated from historical climate change? // Clim. Dyn. 2020. V. 54. P. 129–157. https://doi.org/10.1007/s00382-019-04991-y
  19. Gregory J.M., Andrews T., Good P. et al. Small global-mean cooling due to volcanic radiative forcing // Clim. Dyn. 2016. V. 47. P. 3979–3991. https://doi.org/10.1007/s00382-016-3055-1
  20. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / T.F. Stocker, et al. (eds.). Cambridge Univ. Press. 2013. 1535 p.
  21. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Masson-Delmotte et al. (eds.) Cambridge Univ. Press. 2021. In press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
  22. Kalicinsky C., Koppmann R. Multi-decadal oscillations of surface temperatures and the impact on temperature increases. // Sci. Rep. 2022. V. 12. 19895. https://doi.org/10.1038/s41598-022-24448-3
  23. Latif M. Chapter 25 – The Ocean's role in modeling and predicting decadal climate variations // International Geophysics. 2013. V. 103. P. 645–665. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-391851-2.00025-8
  24. Locarnini R.A., Mishonov A.V, Baranova O.K. et al. World Ocean Atlas 2018, V. 1: Temperature // A. Mishonov Technical Ed.; NOAA Atlas NESDIS81. 2018. 52 p.
  25. Mazza D., Canuto E. Evidence of solar 11-year cycle from Sea Surface Temperature (SST) // Academia Letters. 2021. 3023. https://doi.org/10.20935/AL3023.
  26. Mears C.A., Wentz F.J. A satellite-derived lower tropospheric atmospheric temperature dataset using an optimized adjustment for diurnal effects // J. Clim. 2017. V. 30. № 19. P. 7695–7718. https://doi.org/10.1175/jcli-d-16–0768.1
  27. Meehl G.A., Goddard L., Murphy J. Decadal prediction: Can it be skillful? // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2009. V. 90. № 10. Р. 1467–1485. https://doi.org/10.1175/2009BAMS2778.1
  28. Morice C.P., Kennedy J.J., Rayner N.A. et al. An updated assessment of near-surface temperature change from 1850: the HadCRUT5 dataset // J. Geophys. Res.: Atmospheres. 2020. https://doi.org/10.1029/2019JD032361
  29. Nnamchi H.C., Farneti R., Keenlyside N.S. et al. Pan-Atlantic decadal climate oscillation linked to ocean circulation // Commun. Earth Environ. 2023. V. 4(121). https://doi.org/10.1038/s43247-023-00781-x
  30. Ogurtsov M. Decadal and bi-decadal periodicities in temperature of Southern Scandinavia: Manifestations of natural variability or climatic response to solar cycles? // Atmosphere. 2021. V. 12. P. 676. https://doi.org/10.3390/atmos12060676
  31. Scafetta N. Empirical analysis of the solar contribution to global mean air surface temperature change // J. Atmos. Sol. Terr. Phys. 2009. V. 71. P. 1916–1923. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2009.07.007
  32. Scafetta. N. Climate change and its causes: A discussion about some key issues // La Chimica e l’Industria 1. 2010. P. 70–75.
  33. Serykh I.V., Sonechkin D.M. Nonchaotic and globally synchronized short-term climatic variations and their origin // Theoretical and Applied Climatology. 2019. V. 137. № 3–4. P. 2639–2656. https://doi.org/10.1007/s00704-018-02761-0
  34. Serykh I.V., Sonechkin D.M. El Niño forecasting based on the global atmospheric oscillation // Int. J. Climatol. 2021. V. 41. P. 3781–3792. https://doi.org/10.1002/joc.6488
  35. Serykh I.V., Sonechkin D.M. Global El Niño–Southern Oscillation Teleconnections in CMIP6 Models // Atmosphere. 2024. V. 15 № 4 (500). Р. 500. https://doi.org/10.3390/atmos15040500
  36. Tyrrell N.L., Dommenget D., Frauen C. et al. The influence of global sea surface temperature variability on the large-scale land surface temperature // Clim. Dyn. 2015. V. 44. P. 2159–2176. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2332-0
  37. Welch P.D. The use of Fast Fourier Transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967. AU-15 (2). P. 70–73.
  38. Zhoua W., Li J., Yan Z. Progress and future prospects of decadal prediction and data assimilation: A review // Atmospheric and Oceanic Sci. Lett. 2024. V. 17 (100441). https://doi.org/10.1016/j.aosl.2023.100441

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».