Напівемпірична модель просторово-часового розподілу приземної температури на рівнинній частині території України

Автор(и)

  • S. Boychenko S.I. Subbotin Institute of Geophysics, National Academy of Sciences of Ukraine, Kiev, Ukraine, Україна
  • N. Maidanovych UkrNDIPVT Ukraine, Україна

DOI:

https://doi.org/10.24028/gj.v45i2.278328

Ключові слова:

висотний, широтний та довготний градієнти, середньорічна та місячна температура, кліматична норма, напівемпірична модель

Анотація

Просторовий розподіл температури лінійно залежить від континентальності клімату, морфології рельєфу, положення регіону відносно морів, на додаток до звичайних показників висоти, широти та довготи. Існують інші фактори, які можуть мати додатковий значущий вплив: наявність великих водойм, рельєф, атмосферні чинники (місцева циркуляція), конфігурація та форма узбережжя і рослинність. Отже, ці багатофакторні впливи утворюють кліматичне поле температури.

У цьому дослідженні запропоновано регіональну напівемпіричну модель просторово-часового розподілу середньорічної та місячної температури для рівнинної частини України на основі методики оцінювання впливу висоти над рівнем моря та географічних координат. За цією методикою визначено висотні, широтні та довготні градієнти для річної та місячної приземної температури за періоди 1961—1990 та 1991—2020 рр. Так, на рівнинній частині території України річна приземна температура повітря знижується в середньому на 0,60—0,63 °C зі зсувом на висоту 100 м над рівнем моря, на 0,51—0,55 °C зі зсувом на один градус широти на північ, на 0,067—0,071 °С зі зсувом на один градус довготи на схід. Характерні також варіації цих середньорічних градієнтів температури від року до року від року до року.

Сезонна зміна градієнтів має виражений немонотонний характер: найбільші значення висотного градієнта характерні для липня—серпня (від –0,63 до –0,73 °С на 100 м), а найменші — для квітня—травня (від –0,45 до –0,55 °C на 100 м); найбільші значення широтного градієнта характерні для серпня—вересня (від –0,60 до –0,70 °С на 1° N), а найменші — для квітня—травня (від –0,20 до –0,35 °С на 1° N); довготні градієнти мають додатні значення в червні—серпні (0,074—0,128 °C на 1° E), і від’ємні значення в листопаді—березні (від –0,228 до –0,154 °C на 1° E). Встановлено, що висотний і широтний градієнти температури мають найбільшу просторово—часову мінливість, а довготній — найменшу. Найбільша мінливість значень температурного градієнта характерна для лютого—березня та липня—вересня, а найменша — для квітня—травня.

Аналіз динаміки зміни градієнта за період 1991—2020 рр. порівняно з періодом 1961—1991 рр. показав, що значення висотного градієнта зросли на 8—13 % у січні та березні—травні; значення широтного градієнта зросли на ~30 % у грудні—лютому та зменшилися на ~20 % у травні—серпні.

Запропонована напівемпірична модель містить коефіцієнт, який враховує вплив додаткових ефектів, пов’язаних з яскраво вираженими орографічними та іншими особливостями рельєфу. У нашому дослідженні наведено числові значення цього коефіцієнта для окремих мікрокліматичних районів рівнинної частини території України.

Розраховано модельні оцінки 30-річної середньомісячної температури в Україні за періоди 1961—1990 та 1991—2020 років. Порівняння модельних оцінок кліматичних норм середньої річної та місячної температури для 72 метеостанцій України з їх фактичними значеннями показало статистично значущий кореляційний зв’язок (достовірність лінійної апроксимації 0,89—0,98). Отже, дизайн напівемпіричної моделі дає змогу досить добре відновити річну та місячну температуру на території України.

Посилання

Boer, E.P.J., De Beurs, K.M., & Hartkamp, A.D. (2001). Kriging and thin plate splines for mapping climate variables. International Journal of Applied EarthTC Journal., 3(2), 146—154.https://doi.org/10.1016/S0303-2434(01)85006-6.

Boychenko, S., Maidanovych, N., & Zabarna, O. (2022). Assessing the influence of height above sea level and geographic coordinates on surface air temperature values for a plain part of Ukraine. European Association of Geoscientists & Engineers: 16th International Conference Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment (pp. 1—5).https://doi.org/10.3997/2214-4609.2022580191.

Boychenko, S. (2008). Semi-Empirical Models and Scenarios of Global and Regional Changes of Climate. V. Voloshchuk (Ed.). Kyiv: Naukova Dumka, 310 p. (in Ukrainian).

Boychenko, S., & Serdyuchenko, N. (2005). Assessment of the dependence of the parameters of regional climatic fields on the height above sea level. Geofizicheskiy Zhurnal, 27(5), 858—867. https://www.researchgate.net/publication/342081987.

Boychenko, S., & Voloshchuk, V.M. (2007). Stochastic semi-empirical model of spatio-temporal transformation of the modern climate of Ukraine. Dopovidi NAN Ukrainy,(1), 105—111 (in Russian).

Boychenko, S., Voloshchuk, V., Kuchma, T., & Serdyuchenko, N. (2018). Long-time changes of the thermal continentality index, the amplitudes and the phase of the seasonal temperature variation in Ukraine. Geofizicheskiy Zhurnal, 40(3), 81—96. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v40i3.2018.137175.

Busuioc, A., Dumitrescu, A., Soare, E., & Orzan, A. (2007). Summer anomalies in 2007 in the context of extremely hot and dry summers in Romania. Romanian Journal of Meteorology, 9(1-2), 1—17.

CGO: Central Geophysical Observatory of empirical data. (2021). Retrieved from http://cgo-sreznevskyi.kyiv.ua/index.php?lang=en&fn=u_klimat&f=ukraine&p=1.

Claps, P., Giordano, P., & Laguardia, G.(2008). Spatial Distribution of the Average Air Temperatures in Italy: Quantitative Analysis. Journal of Hydrologic Engineering, 4, 242—249. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2008)13:4(242).

Daly, Ch., Gibson, W., Taylor, G., Johnson, G., & Pasteris, P. (2002). A knowledge-based approach to the statistical mapping of climate. Climate Research, 22, 99—113. https://doi.org/10.3354/cr022099.

de Castro, M., Gallardo, C., Jylha, K., & Tuomenvirta, T. (2007). The use of a climate-type classification for assessing climate change effects in Europe from an ensemble of nine regional climate models. Climatic Change, 81, 329—341. https://doi.org/10.1007/s10584-006-9224-1.

Founda, D., & Giannakopoulos, C. (2009). The exceptionally hot summer of 2007 in Athens, Greece — a typical summer in the future climate? Global and planetary change, 67(3-4), 227—236. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha. 2009.03.013.

Habit, E., Zurita, A., Díaz, G., Manosalva, A., Arriagada, P., Link, O., & Górski, K. (2022). Latitudinal and Altitudinal Gradients of Riverine Landscapes in Andean Rivers. Water, 14, 2614. https://doi.org/10.3390/w14172614.

Hutchinson, M.F. (1995). Interpolating mean rainfall using thin plate smoothing splines. International Journal of Geographical Informa¬tion Systems, 9, 385—403. https://doi.org/10.1080/ 02693799508902045.

Johansson, B. (2000). Areal Precipitation and Temperature in the Swedish mountains. An Evaluation from a Hydrological Perspective. Hydrology Research, 31(3), 207—228. https://doi.org/10.2166/nh.2000.0013.

Kusuma, D., Murdimanto, A., Sukresno, B., Jatisworo, D., & Hanintyo, R. (2018).Comparison of interpolation methods for sea surface temperature data. Journal of Fisheries and Marine Science, 2(2), 103—115.https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2018.002.02.7.

Lipinskyy, V., Dyachuk, V., & Babichenko, V. (Eds.). (2003). The Climate of Ukraine. Kyiv: Raevskyy Publishing, 344 p. (in Ukrainian).

Lookingbill, T.R., & Urban, D.L. (2003). Spatial estimation of air temperature differences for landscape-scale studies in montane environments. Agricultural and Forest Meteorology, 114, 141—151. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(02)00196-X.

Marynych, O.M., & Stetsenko, E.I. (2006). Geographical encyclopedia of Ukraine. Kyiv: Publ. of the Institute of Encyclopedic Research of the National Academy of Sciences of Ukraine (in Ukrainian). Retrieved from https://esu.com.ua/article-29102.

Mcroberts, B., & Nielsen-Gammon, J. (2011). A New Homogenized Climate Division Precipitation Dataset for Analysis of Climate Variability and Climate Change. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 50, 1187—1199. https://doi.org/10.1175/2010JAMC2626.1.

Nalder, I.A., & Wein, R.W. (1998). Spatial Interpolation of Climatic Normals: Test of a New Method in the Canadian Boreal Forest. Agricultural and Forest Meteorology, 92, 211—225. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(98)00102-6.

Ninyerola, M., Pons, X., & Roure, J. (2000). A methodological approach of climatological modelling of air temperature and precipitation through GIS techniques. International Jour¬na¬lof Climatology, 20(14), 1823—1841. https://doi. org/10.1002/1097-0088(20001130)20:14<1823: :AID-JOC566>3.0.CO;2-B.

Oliver, J.E. (Ed.). (2005). Encyclopedia of World Climatology. Berlin, Heidelberg, New York. Berlin: Springer Science & Business Media, 874 р.

Piazza, A., Conti, F., Viola, F., Eccel, E., & Noto, L. (2015). Comparative Analysis of Spatial Interpolation Methods in the Mediterranean Area: Application to Temperature in Sicily. Water, 7, 1866—1888. https://doi.org/10.3390/w7051866.

Price, D., Mc Kenney, D., Nalder, I., Hutchinson, M., & Kesteven, J. (2000). A comparison of two statistical methods for spatial interpolation of Canadian monthly mean climate data Agricultural and Forest Meteorology, 101, 81—94. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(99)00169-0.

Rutishauser, T., Luterbacher, J., Defila, C., Frank, D., & Wanner, H. (2008). Swiss spring plant phenology 2007: Extremes, a multicentu¬ry perspective, and changes in temperature sensitivity. Geophysical Research Letters, 35(5). https://doi.org/10.1029/2007GL032545.

Serbin, S., & Kucharik, C. (2009). Spatiotemporal Mapping of Temperature and Precipitation for the Development of a Multidecadal Climatic Dataset for Wisconsin Journal of Applied Meteorology and Climatology, 48, 742—757. https://doi.org/10.1175/2008JAMC1986.1.

Skrynyk, O.A., Osadchyi, V.I., Szentimrey, T., Bihari, Z, Sidenko, V.P., Oshurok, D.O., Boichuk, D.O., & Skrynyk, O.Y. (2020). Spatial interpolation of climatological data with relief and physicogeographical peculiarities of the territory of Ukraine. Ukrainian Geographical Journal, 110, 13—19. https://doi.org/10.15407/ugz2020.02.013 (in Ukrainian).

Smith, T.B., Smith, N., & Weleber, R.G. (2017). Comparison of nonparametric methods for static visual field interpolation. Medical &Biological Engineering & Computing, 55(1), 117—126. https://doi.org/10.1007/s11517-016-1485-x.

The Climate Cadastre of Ukraine (standard norms for the period 1961—1990), CGO. (2005). Kyiv, 48 p. (in Ukrainian).

Tutmez, B., Kaymak, U., & Tercan, A.E. (2012). Lo¬cal spatial regression models: a comparati¬ve analysis on soil contamination. Stochastic en¬vironmental research and risk assessment, 26(7), 1013—1023. https://doi.org/10.1007/s00477-011-0532-2.

Unkašević, M., & Tošić, I. (2011). The maximum temperatures and heat waves in Serbia during the summer of 2007. Climatic change, 108(1), 207—223. https://doi.org/10.1007/s10584-010-0006-4.

Voloshchuk, V., & Boychenko, S. (2003). Scenarios of possible changes of climate of Ukraine in 21th century (under influence of global anthro¬pogenic warming). In Lipinskyy, V., Dyachuk, V., Babichenko, V. (Eds.), The Climate of Ukraine (pp. 308—331). Kyiv: Raevsky Publishing (in Ukrainian).

Vrac, M., Stein, M., Hayhoe, M., & Liang, X.-Z. (2007). A general method for validating statistical downscaling methods under future climate change. Geophysical Research Letters, 34, L18701. https://doi.org/10.1029/2007GL030295.

Zhang, M., & Von Storch, H. (2022). Determining Interannual Variability of the Annual Cycle. Preprints, 2022080319. https://doi.org/10.20944/preprints202208.0319.v1.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-14

Як цитувати

Boychenko, S., & Maidanovych, N. (2023). Напівемпірична модель просторово-часового розподілу приземної температури на рівнинній частині території України. Геофізичний журнал, 45(2). https://doi.org/10.24028/gj.v45i2.278328

Номер

Розділ

Статті