Вейвлетный фазо-частотный анализ климатических переменных по данным глубокого бурения ледниковых скважин в Антарктиде

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Вычислены значимые корреляционные зависимости между климатическими переменными, полученными анализом кернов льдов Антарктиды. С использованием кратномасштабного одномерного непрерывного вейвлет-преобразования и дифференциальных законов распределения вейвлет-фазочастотного преобразования климатических переменных установлены два типа антисимметричных друг другу законов распределений изменчивостей фаз климатических переменных. К первой группе относятся ряды изменчивостей дейтерия (температуры), толщины льда и уровня моря, имеющих положительную асимметрию, ко второй, - ряды изменчивостей инсоляции, метана, углекислого газа и атмосферной пыли с отрицательной асимметрией. Вычислением дифференциальных законов распределений разностей вейвлетных фазо-частотных характеристик рядов температуры и парниковых газов (ϪT°-CO 2, ϪT°C-CH 4) и рядов углекислого газа и метана (CO 2-CH 4 ) в исторических временных интервалах от 800 и 422 тыс. лет до современности в целом и по 100, 105,5 и 400 - тысячным временным интервалам установлены временные интервалы, в которых в среднем фаза роста температуры опережает фазы роста углекислого газа и метана, а фаза роста CO 2 опережает фазу роста CH 4; установлены временные интервалы, в которых эти условия не выполняются. Установлена закономерность, что опережение фазы роста температуры фазам роста парниковых газов является колебательным и не периодическим на всех уровнях периодичностей климатических переменных. Установлена тенденция опережения фазы роста температуры фазам роста парниковых газов в среднем в продолжительных интервалах временных рядов климатических переменных.

Об авторах

Валерий Иванович Алексеев

Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск

Автор, ответственный за переписку.
Email: v_alekseev@ugrasu.mail.ru

Список литературы

  1. Berger A. 1978. Long-term variations of daily insolation and Quaternary climatic changes // Journal Astronomic Sciences. Vol. 3. No. 12. P. 2362-2367.
  2. Augustin L. et al. 2004. Eight glacial cycles from an Antarctic ice core. Nature. Vol. 429. P. 623-628.
  3. Fischer H. et al. 1999. Ice core records of atmospheric CO2 around the last three glacial termination // Science. V. 283. P. 1712-1714.
  4. Huybers P. 2006. Early Pleistocene glacial cycles and the integrated summer insolation forcing // Science. Vol. 313. P 508-511.
  5. Jouzel J. et al. 2007. Orbital and millennial Antarctic climate variability over the last 800000 years // Science. Vol. 317. P. 793-796.
  6. NOAA's National climatic data center. URL: www.ncdc.noaa.gov/paleo/icecore/html
  7. Petit R. et al. 1999. Climate and atmospheric history of the past 420000 years from the Vostok ice core, Antarctica // Nature. Vol. 399. P 429-436.
  8. Алексеев В.И. 2013. Анализ и прогнозирование циклических временных рядов с использованием вейвлетов и нейросетевых нечетких правил вывода // Вестник Югорского государственного университета. Выпуск 3 (30). С. 3-10.
  9. Алексеев В.И., Полищук Ю.М. 2013. Прогноз изменений температуры по палеоклиматическим данным и инструментальным измерениям на основе методов вейвлет-анализа и нечетких нейронных сетей // Вестник Югорского государственного университета. Выпуск 3 (30). С. 11-14.
  10. Блаттер К. 2004. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера. 280 с.
  11. Бялко А.В. 2009. Палеоклимат: дополнения к теории Миланковича // Природа. № 12. С. 18-28.
  12. Вакуленко Н.В. и др. 2004. Доказательство упреждения изменений концентрации парниковых газов вариациями температуры в данных станции “Восток” // Доклады Академии наук. Т. 396. № 5. С. 686-690.
  13. Дьяконов В.П. 2004. Вейвлеты. От теории к практике. 2-е изд. М.: СОЛОН-Пресс. 400 с.
  14. Котляков В.М. 2012. История климата Земли по данным глубокого бурения в Антарктиде // Природа. № 5. С. 3-9.
  15. Котляков В.М. 2000. Избранные сочинения в шести книгах. Книга 1. Гляциология Антарктиды. М: Наука. 432 с.
  16. Монин А.С., Сонечкина Д.М. 2005. Колебания климата по данным наблюдений. Тройной солнечный и другие циклы. М: Наука. 191 с.
  17. Мохов И.И., Безверхний В.А., Карпенко А.А. 2005. Диагностика взаимных изменений содержания парниковых газов и температурного режима атмосферы по палеконструкциям для Антарктической станции Восток // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. Том 41. № 5. С. 579-592.
  18. Пелюхова Е.Б., Фрадкин Э.Е. 2011. Синергетика в физических процессах: самоорганизация физических систем: учебное пособие. 2-е изд. СПб.: Лань. 320 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Алексеев В.И., 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

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».