Нелинейная реконструкция главных мод климата на декадных масштабах и анализ их эволюции с конца XIX века

Состояние климата характеризуется усреднёнными по большому временному интервалу (условно: от месяца до десятков и даже миллионов лет, в зависимости от исследуемых процессов) параметрами атмосферы и океана. В отличие от анализа погоды, где главная задача – точно отследить и предсказать развитие и распространение локальных атмосферных возмущений в пространстве (циклонов и антициклонов, фронтов, осадков и т. д.) на больших климатических масштабах связь между процессами, происходящими в различных точках Земного шара, перестаёт быть локальной. Наличие так называемых дальних связей – синхронизации режимов изменчивости в сильно разнесённых в пространстве регионах – является важным свойством климатической системы.

Учёные из Института прикладной физики РАН в своих недавних работах показали, что такие связи в климате Земли на масштабах современного климата (десятки лет) являются существенно нелинейными и не могут быть адекватно описаны традиционными методами, основанными на корреляционном анализе или анализе главных компонент. Они предложили методику выявления скрытых временных рядов (мод), определяющих глобальные структуры (паттерны) дальних связей с учётом их возможной нелинейности.

В новой работе нижегородцев, опубликованной в журнале Climate Dynamics, разработанная ими методика и применённая к данным температуры поверхности океана с конца XX века по 2014 год, позволила исследовать эволюцию глобальной моды, соответствующей межгодовой и декадной изменчивости климата. Поскольку найденная мода в первую очередь влияет на процессы в тропической части Тихого океана, где основная часть наблюдаемой климатической изменчивости определяется явлениями Эль-Ниньо/Ла-Ниньа, соответствующий паттерн дальних связей (рис. 1) интерпретируется как глобальная структура распределённого отклика климата на эти явления. В частности, показано, что, в отличие от первой половины XX века, в последние 50 лет связь процессов, происходящих в тропической и внетропических частях Тихого океана, а также в Индийском океане, имеет устойчивую нелинейную структуру (рис. 2), что может быть следствием медленных изменений климата (глобального потепления).

Полученная главная мода климата имеет ярко выраженную декадную компоненту, связанную со сменами фаз Тихоокеанского декадного колебания (ТДК) – важнейшей составляющей естественной климатической изменчивости. Явление ТДК определяет долгосрочные режимы температуры океана и циркуляции атмосферы в тихоокеанских тропиках, тем самым обеспечивая, в частности, существенную часть декадной изменчивости глобальной средней температуры. Показано, что четыре таких смены, имевших место в XX веке, являются резкими климатическими сдвигами – существенными изменениями десятилетних средних на масштабах нескольких лет (рис. 3). При этом характер взаимной связи между колебаниями температуры океана в различных регионах заметно меняется при переходе ТДК в другую фазу: зависимости, показанные на рис. 2, имеют две ветви – одна соответствует положительному индексу ТДК, другая – отрицательному.

Рис. 1. Глобальные паттерны дальних связей в различные периоды времени. Цветом показаны корреляции найденной компоненты (временных рядов главной моды) с данными аномалий температуры поверхности океана.
Рис. 2. Найденные связи между колебаниями температуры в тропической части Тихого океана (по горизонтальной оси) и в других регионах (по вертикальной оси, слева направо: север Тихого океана, Индийский океан и юг Тихого океана).
Рис. 3. Временные ряды найденной компоненты. Сверху показан скрытый временной ряд, описывающий нелинейную связь рядов температуры в различных точках Земного шара. Внизу показан вклад найденной компоненты (различные цвета для различных периодов времени) в индекс Тихоокеанского декадного колебания (чёрный цвет).

Авторы: Д. Н. Мухин, А. С. Гаврилов, Е. М. Лоскутов, Ю. Куртц, А. М. Фейгин.

  1. Mukhin, D., Gavrilov, A., Feigin, A., Loskutov, E., and Kurths, J. (2015). Principal nonlinear dynamical modes of climate variability. // Scientific Reports, 5, 15510. DOI: 10.1038/srep15510
  2. Gavrilov, A., Mukhin, D., Loskutov, E., Volodin, E., Feigin, A., and Kurths, J. (2016). Method for reconstructing nonlinear modes with adaptive structure from multidimensional data. // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 26 (12), 123101. DOI: 10.1063/1.4968852
  3. Mukhin, D., Gavrilov, A., Loskutov, E., Feigin, A., and Kurths, J. (2017). Nonlinear reconstruction of global climate leading modes on decadal scales. // Climate Dynamics, 1–10. DOI: 10.1007/s00382-017-4013-2