Пространственное обобщение климатических характеристик для горных территорий

14. Interleukin-10 receptor / C. Monaco [et al.] // Ann. Rev. Immunol. - 2001. - Vol. 19.

15. In the absence of endogenous IL-10, mice acutely infected with Toxoplasma gondii succumb to a lethal immune response dependent on CD4+ T-cells and accompanied by overproduction of IL-12, IFN-gamma and TNF-alpha / R. Gazzinelli [et al.] // J. Immunol. - 1996. - Vol. 157.

16. Кетлинский, С.А. Цитокины / С.А. Кетлинский, А.С. Симбирцев. - СПб.: Фолиант, 2008.

17. Streptococcus pneumoniae and oxidized LDL / C. J. Binder [et al.] // Nat. Med. - 2003. - Vol. 9.

18. Направленное иммунное программирование в раннем онтогенезе и предотвращение формирования сердечно-сосудистой патологии / В. Палински [и др.] // Иммунофизиология. Естественный аутоиммунитет в норме и патологии. - М., 2008.

19. Human derived anti-oxidized LDL autoantibody blocks uptake of oxidized LDL by marcorphages and localizes to atherosclerotic lesions in vivo / X. Shaw Peter [et al.] // Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. - 2001. - Vol. 21.

20. Innate and acquired immunity in atherogenesis / C.J. Binder [et al.] // Nat Med. - 2002. - N 8.

21. Monoclonal antibodies against oxidized low-density lipoprotein bind to apoptotic cells and inhibit their phagocytosis by elicited macrophages: evidence that oxidation-specific epitopes mediated macrophage recognition / M.K. Chang [et al.] // Proc. Natl. Acad. Sci USA. - 1999. - Vol. 96.

22. The role of natural antibodies in atherogenesis / C.J. Binder [et al.] // J. Lipid Res. - 2005. - Vol. 46.

Bibliography

1. Panin, L.E. Ehnergeticheskie aspektih adaptacii. - L.: Medicina, 1978.

2. Boyjko, E.R. Kharakteristika lipidnogo obmena u postoyannihkh zhiteleyj Severa / E.R. Boyjko, A.V. Tkachev // Fiziologiya cheloveka. - 1994. -

№ 2.

3. Ehkologicheskaya zavisimostj fiziologicheskikh funkciyj cheloveka / L.K. Dobrodeeva [i dr.]. - Arkhangeljsk: Izd-vo Ar-khang. gos. tekhn. un-ta,

2006.

4. Boyjko, E.R. Apoprotein E i ego znachenie v klinicheskoyj fiziologii / E. R. Boyjko, A. M. Kaneva // Uspekhi fiziol. nauk. - 2009. - № 1.

5. Yla-Herttuala, S. Lipoprotein modification : cellular mechanisms / S. Yla-Herttuala, A.I. Virtanen // Atherosclerotic vascular disease in diabetes. -Lappeenranta, 1997.

6. The role of innate immunity in atherogenesis / K. Hartvigsen [et al.] // J. Lipid Res. - 2009. - supp. 50.

7. Antibodies against oxidized LDL-theory and clinical use / A. Steinerova [et al.] // Physiol Res. - 2001. - Vol. 50. - № 2.

8. Vasina, L.V. Kletochnihe i gumoraljnihe markerih apoptoza pri ostrom koronarnom sindrome v sochetanii s gipertoni-cheskoyj boleznjyu // Arte-rialjnaya gipertenziya. - 2008. - № 4.

9. Antibodies to Oxidized LDL in Relation to Carotid Atherosclerosis, Cell Adhesion Molecules, and Phospholipase A2 / J. Hulthe [et al.] // Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. - 2001. - Vol. 21.

10. Low density lipoprotein undergoes oxidative modification in vivo / W. Palinski [et al.] // Proc. Natl. Acad. Sci. - 1989. - Vol. 86.

11. Immunization of LDL receptor-deficient mice with homologous malondialdehyde-modified and native LDL reduces progression of atherosclerosis by mechanisms other than induction of high titers of antibodies to oxidative neoepitopes / S. Freigang [et al.] // Arterioscler Thromb Vasc Biol. - 1998. -Vol. 18.

12. Ehndogennoe vospalenie i biokhimicheskie aspektih patogeneza arterialjnoyj gipertonii // V.N. Titov, E.V. Othepkova, V.A. Dmitriev Klini-cheskaya laboratornaya diagnostika. - 2005. - № 5.

13. Aggarwal, B. Cytokines:&rom clone to clinic / B. Aggarwal, E. Pocsik // Arch. Biochem., Biphys. - 1992. - Vol. 292.

14. Interleukin-10 receptor / C. Monaco [et al.] // Ann. Rev. Immunol. - 2001. - Vol. 19.

15. In the absence of endogenous IL-10, mice acutely infected with Toxoplasma gondii succumb to a lethal immune response de-pendent on CD4+ T-cells and accompanied by overproduction of IL-12, IFN-gamma and TNF-alpha / R. Gazzinelli [et al.] // J. Immunol. - 1996. - Vol. 157.

16. Ketlinskiyj, S.A. Citokinih / S.A. Ketlinskiyj, A.S. Simbircev. - SPb.: Foliant, 2008.

17. Streptococcus pneumoniae and oxidized LDL / C. J. Binder [et al.] // Nat. Med. - 2003. - Vol. 9.

18. Napravlennoe immunnoe programmirovanie v rannem ontogeneze i predotvrathenie formirovaniya serdechno-sosudistoyj patologii / V. Palinski [i dr.] // Immunofiziologiya. Estestvennihyj autoimmunitet v norme i patologii. - M., 2008.

19. Human derived anti-oxidized LDL autoantibody blocks uptake of oxidized LDL by marcorphages and localizes to atherosclerotic lesions in vivo / X. Shaw Peter [et al.] // Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. - 2001. - Vol. 21.

20. Innate and acquired immunity in atherogenesis / C.J. Binder [et al.] // Nat Med. - 2002. - N 8.

21. Monoclonal antibodies against oxidized low-density lipoprotein bind to apoptotic cells and inhibit their phagocytosis by elicited macrophages: evidence that oxidation-specific epitopes mediated macrophage recognition / M.K. Chang [et al.] // Proc. Natl. Acad. Sci USA. - 1999. - Vol. 96.

22. The role of natural antibodies in atherogenesis / C.J. Binder [et al.] // J. Lipid Res. - 2005. - Vol. 46.

Статья поступила в редакцию 10.05.11

УДК 551.501+551.582

Kirsta Yu.B. SPATIAL GENERALIZATION OF CLIMATIC CHARACTERISTICS IN MOUNTAIN AREAS. The

adequate method of climate dynamics spatial generalization is developed. By the example of Gorny Altai, it is shown that relative variations of surface air temperature and precipitation expressed in percent of the average long-term values have a uniform time dynamics within the whole region under study. The method allows restoration of gaps in long-term series of climate observations with better accuracy than in the case of substituting the missed data by the average long-term values. The universal criterion is proposed to evaluate the adequacy of such series restoration. Key words: climate spatial generalization, surface air temperature, precipitations, mountain areas, Altai.

Ю.Б. Кирста, г. н. с., д-р. биол. наук, проф. ИВЭП СО РАН, г. Барнаул, E-mail: kirsta@iwep.asu.ru

ПРОСТРАНСТВЕННОЕ ОБОБЩЕНИЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДЛЯ ГОРНЫХ ТЕРРИТОРИЙ

Разработан адекватный метод пространственного обобщения климатической динамики. На примере Горного Алтая показано, что относительные изменения температур приземного слоя воздуха и осадков, выражаемые в процентах от их среднемноголетних значений, имеют единообразную динамику во времени по всему исследуемому региону. Метод позволяет восстанавливать пропуски в многолетних рядах метеорологических наблюдений с лучшей точностью, чем при замене недостающих данных среднемноголетними значениями. Предложен универсальный критерий, позволяющий оценить адекватность восстановления таких рядов.

Ключевые слова: пространственное обобщение климата, температуры воздуха, осадки, горные территории, Алтай.

Для гор, как известно, характерна сложная вертикальная и горизонтальная дифференциация климата. В связи с этим анализ их непосредственного влияния на климат достаточно трудоемок и не всегда возможен из-за отсутствия необходимых данных. Предложенный метод пространственного обобщения учитывает дифференциацию опосредованно. Он обеспечивает адекватную оценку непосредственно временной динамики климатических факторов, причем эта оценка может быть сделана для произвольно выбранных участков исследуемой территории, в том числе для тех, на которых метеорологические наблюдения вообще не проводились. Конечной целью применения метода является обеспечение расчетов качества поверхностных вод, включая гидрологический и гидрохимический стоки, в бассейнах рек Г орного Алтая в условиях недостаточного информационно-метеорологического обеспечения.

В качестве тестового региона выбрана российская часть Горного Алтая с прилегающими равнинами и фрагментом Салаиро-Кузнецко-Алатауской горной области. Алтай (48-53° с. ш. и 82-90° в. д.) входит в состав горного пояса юга Сибири и состоит из системы хребтов, веерообразно раскрывающейся в северо-западном направлении. Это самая высокогорная область Сибири, высота которой меняется от 300 до 4500 м над уровнем моря. Важной особенностью исследуемой горной территории является разнообразие ее ландшафтов: гляциаль-но-нивальных, тундровых, альпийских и субальпийских лугов, лесных, степных и полупустынных. Алтай служит горным водосборным районом для таких крупных рек Сибири как Обь и Иртыш, формирующих здесь сложную гидрографическую сеть.

Методика исследования

Основной целью работы была оценка относительных изменений температур воздуха и осадков с адекватным отражением реальной временной динамики этих факторов одновременно для любого участка, речного бассейна или всей горной территории. При этом должен быть обеспечен простой переход от относительных изменений факторов к их общепринятым единицам измерений (°С и мм). Кроме того, требовалось использовать минимальное количество исходно задаваемых

метеорологических характеристик участка, по которым могла быть рассчитана его помесячная и межгодовая динамика температур и осадков.

Исходя из изложенных требований, наблюдаемые месячные значения факторов за отдельные годы пересчитывались в проценты относительно их среднемноголетней величины за тот или иной месяц. Окончательный выбор месяца определялся наименьшим стандартным (среднеквадратичным) отклонением, характеризующим разброс полученных значений в целом по всей совокупности данных. После этого выполнялся расчет временной динамики факторов (выраженной в процентах) по отдельным метеостанциям, данные которых использовались в расчетах. Наконец проводилось усреднение величин по всем станциям для каждого месяца каждого года. Тем самым была получена искомая временная динамика температур воздуха и осадков, адекватно отражающая метеорологическую ситуацию по всей исследуемой территории.

Для анализа помесячной и межгодовой динамики температур воздуха и осадков использовались корреляционный анализ и статистические оценки данных стандартных метеорологических наблюдений. Выборки значений климатических факторов брались как для отдельных метеостанций, так и всей исследуемой территорий в целом. Расчеты выполнялись с помощью программного обеспечения Microsoft Office Excel 2003.

Для исследования была выбрана территория в пределах 50-54° с. ш. и 78-90° в. д., в которую вошел Горный Алтай и частично Салаирский кряж с Кузнецким Алатау. Для оценки климатической обстановки использовались 11 метеостанций, наблюдения на которых начались не позже 1951 г. и продолжаются по настоящее время (табл. 1). При этом предполагалось их подчинение одним и тем же масштабным климатообразующим процессам. Обрабатываемый массив климатических данных охватывал 1951-2008 гг., то есть и для температур, и для осадков объем выборок по каждому анализируемому месяцу составлял 58 единиц. Их среднемноголетние значения в целом по рассматриваемой территории приведены в таблице 2.

Таблица 1

Географическое расположение метеостанций, данные которых использованы для расчета динамики температур и осадков

№ Метеостанция Индекс ВМО Широта Долгота Высота над уровнем моря, м

1 Бийск-Зональная1 29939 52° 41' 84° 56' 222

2 Змеиногорск2 36038 51° 09' 82° 10' 354

3 Камень-на-Оби1 29822 53° 49' 81° 16' 127

4 Кара-Тюрек2 36442 50° 02' 86° 27' 2601

5 Кузедеево3 29849 53° 20' 87° 11' 293

6 Кызыл-Озек2 36055 51° 54' 86° 00' 324

7 Ребриха1 29923 53° 05' 82° 20' 218

8 Славгород1 29915 52° 58' 78° 39' 125

9 Солонешное2 36045 51° 38' 84° 20' 409

10 Усть-Кокса2 36229 50° 16' 85° 37' 977

11 Яйлю2 36064 51° 46' 87° 36' 482

Примечание: 1 - прилегающие к Г орному Алтаю равнины; 2 - Г орный Алтай; 3 - Кузнецкая межгорная котловина.

Таблица 2

Среднемноголетние значения температур воздуха и осадков для исследуемой территории

Климатическая характеристика Месяцы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Температура,°С -16,0 -14,6 -8,0 2,2 10,5 15,7 17,8 15,3 9,6 2,1 -7,3 -13,3

Осадки, мм 21,9 19,5 22,3 40,7 58,3 71,1 81,9 73,0 50,9 49,4 39,5 30,6

Результаты и обсуждение

В соответствии со среднемноголетними значениями среднемесячных температур воздуха (табл. 2) можно было бы выделить холодный и теплый периоды года. Поскольку целью работы является анализ относительной помесячной и межго-довой динамики температур и осадков, то сначала необходимо найти реперные месяцы, по которым можно характеризовать подобную динамику для каждого из указанных периодов. Это стало задачей первого этапа исследований.

Построим предварительно корреляционные матрицы месячных значений каждого климатического фактора за 19511983 гг. для отдельных метеостанций с последующим усреднением по последним (табл. 3-4). Выбор данного периода определяется существованием в зернопроизводящей зоне России векового цикла, имеющего три фазы (1918-1950, 1951-1983,

1984-2020 гг.) с общими между ними закономерностями меж-годовых изменений температур и осадков [1-3]. Климат Алтая в значительной степени определяется общециркуляционными процессами атмосферы [4]. Очевидно, что инерционность процессов влаго- и теплопереноса в атмосфере обусловливает наибольшую адекватность и значимость парных коэффициентов корреляции для соседних по положению месяцев, несколько меньше для месяцев, разделенных одним промежуточным, еще меньше двумя промежуточными и т. д. Это утверждение в целом подтверждается и значениями этих коэффициентов. Отметим, что корреляционные матрицы не зависят от того, как выражаются температуры и осадки - в общепринятых единицах измерений (°С и мм) или в процентах относительно какого-либо месяца года.

Таблица 3

Корреляционная матрица среднемесячных температур воздуха, рассчитанная за период 1951-1983 гг. по отдельным метеостанциям с последующим по ним усреднением

Месяцы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 1

2 0,48 1

3 0,30 0,38 1

4 -0,05 -0,04 0,18 1

5 0,09 -0,05 0,21 0,38 1

6 0,07 -0,01 0,20 0,17 0,34 1

7 -0,13 -0,22 0,27 0,03 0,42 0,17 1

8 0,27 0,15 0,03 -0,28 0,11 0,02 -0,05 1

9 0,11 -0,01 0,02 0,00 0,04 0,30 0,15 0,11 1

10 -0,14 0,12 0,06 -0,04 -0,10 -0,04 0,09 -0,09 -0,04 1

11 0,07 0,07 0,01 0,02 -0,22 -0,00 -0,06 -0,05 -0,24 0,30 1

12 0,20 0,10 0,12 0,15 0,21 0,15 0,09 -0,31 -0,09 0,19 0,45 1

Примечание: для соседних месяцев - выделение курсивом.

Таблица 4

Корреляционная матрица месячных осадков, рассчитанная за период 1951-1983 гг. по отдельным метеостанциям с последующим по ним усреднением

Месяцы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 1

2 0,42 1

3 0,05 0,25 1

4 0,03 -0,02 0,06 1

5 0,17 0,20 0,04 0,20 1

6 0,00 0,08 -0,01 0,12 0,06 1

7 0,03 0,07 -0,01 0,08 0,03 0,09 1

8 -0,03 0,09 -0,15 -0,06 0,06 0,10 0,11 1

9 -0,11 0,0 0,11 -0,05 0,08 -0,12 -0,11 -0,11 1

10 0,07 0,21 0,01 -0,01 -0,04 -0,09 0,06 0,29 -0,03 1

11 0,19 0,09 0,25 0,02 0,01 0,10 0,01 -0,07 -0,08 -0,01 1

12 -0,11 -0,11 0,22 -0,02 -0,15 -0,06 0,08 -0,07 -0,17 -0,06 0,13 1

Примечание: для соседних месяцев - выделение курсивом.

В качестве реперных месяцев, обеспечивающих наилучшую метеорологическую корреляцию со всеми остальными для соответствующего периода года, следует выбрать средние по положению. К ним можно отнести декабрь или январь для холодного, и июнь или июль - для теплого периода года. Статистические оценки показали, что наилучшее/наименьшее стандартное отклонение у относительных значений темпера-

тур воздуха в среднем по метеостанциям дают январь (для холодного периода) и июль (для теплого). У относительных значений осадков это оказался июль, который можно было использовать для расчетов по всему году без внесения дополнительных больших погрешностей.

В таблице 5 приведены стандартные отклонения процентных (относительных) значений рассматриваемых клима-

тических факторов по метеостанциям в целом. Для их расчета использованы формулы:

100*Т/|Тяне\ для температур холодного периода,

100* Т / Тиюл для температур теплого периода,

100х р / Риюл для осадков обоих периодов (по всему году),

где Т и Р - среднемесячные температуры воздуха и месячные осадки, | Тяне | и Тиюл - среднемноголетние температуры

за январь (по модулю) и июль, соответственно, Риюл - среднемноголетние осадки за июль, 100 - множитель перехода к процентам. Данные формулы отражают ранее установленную особенность динамики температур и осадков, изменения которых наиболее адекватно характеризуются именно через доли/проценты от средних (месячных, годовых) значений, а не через их сдвиг или иным образом [5-6]

Таблица 5

Стандартные отклонения процентных значений1 температур воздуха и осадков для исследуемой территории

по выборкам 1951-2008 гг., %

Относительная климатическая характеристика Месяцы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

100х Т / Тяп\ 9 10 13 21 (30)2 (35) (40) (37) (28) 20 12 9

100х Т / Тиюл

100х Р /Риюл 18 16 16 21 28 34 38 34 24 26 26 22

Примечание: 1 - процентные значения получены делением наблюдаемых месячных значений температур Т или осадков Р на их реперное для каждой метеостанции среднемноголетнее (1951-2008 гг.) значение за январь (|Тяне\) или июль

(Тиюл , Риюл ) с умножением на 100%; 2 - стандартные отклонения в скобках приведены с целью определения границ расчетных

(холодного и теплого) периодов года и отвечают использованию неадекватного для них реперного месяца, который в дальнейших расчетах не применяется.

Сопоставление стандартных отклонений для процентных значений 100* Т /| Тяне | и 100* Т / Тиюл (табл. 5) позволяет

сразу определить месяцы, которые следует относить к холодному или теплому периодам года. Очевидно, для достижения наилучшей точности расчетов температур, к холодному периоду следует отнести 1-4 и 10-12 месяцы, а к теплому - 5-9 месяцы. Такие периоды отличаются от традиционных, которые принято выделять по среднемноголетним значениям температур воздуха (табл. 2). Это отличие объясняется нижеследующим.

Зимой в горах происходит радиационное выхолаживание воздуха, который стекает по склонам вниз на дно котловин. Это приводит к температурной инверсии, причем вертикальные температурные градиенты достигают порядка летних значений 0,5°С/100 м [7]. В результате при выборе метеостанции, расположенной ниже (выше) по высоте, ее значения

| Тянв | как и абсолютные значения Т остальных холодных месяцев будут увеличиваться (уменьшаться) одновременно. Поэтому соотношения Т /| Тянв | остаются достаточно постоянными и характеризуются минимальным стандартным отклонением. В теплом периоде при летнем типе циркуляционного механизма атмосферы температурные инверсии отсутствуют. Но со сменой высоты значения Т и Т теплых меся-

июл

цев опять меняются синхронно, а поэтому соотношения Т / Тиюл для каждого месяца остаются стабильными с минимальными стандартными отклонениями. Таким образом, описанные зимний и летний «эффекты высоты» действуют одинаково на протяжении всего года. Преобладание же того или иного эффекта в переходные весенний и осенний сезоны бу-

дет определять выбор начала и конца расчетных теплого и холодного периодов года (табл. 5).

Анализ данных таблиц 3-5 показывает, что парные коэффициенты корреляции между температурами января и апреля, июля и сентября, а также между осадками июля и остальных месяцев сами по себе не показательны. Они рассчитаны для отдельных точек пространства (отдельных метеостанций) и поэтому отвечают лишь временному аспекту изменений климатических факторов. В отличие от коэффициентов, стандартные отклонения в таблице 5 четко выделяют метеорологически коррелирующие месяцы. Они рассчитаны по общей выборке, объединяющей все метеостанции, то есть учитывают временной и пространственный аспекты. Таким образом, стандартные отклонения относительных значений климатических факторов более адекватно отражают пространственновременные закономерности изменения температур и осадков для горных территорий.

На втором этапе исследования осуществлялась проверка, насколько сопоставимы Алтай и прилегающие к нему равнины по своей климатической динамике. Равнины входят в зернопроизводящую зону России и подчиняются упомянутому выше климатическому вековому циклу. Учитывая масштабность климатообразующих процессов (атмосферных циркуляции, теплооборота, влагооборота), можно предполагать, что данный цикл, вместе с отвечающей ему динамикой температур и осадков, распространяется и на Алтай.

В таблице 6 приведены стандартные отклонения процентных значений температур и осадков собственно для горной территории, рассчитанные по данным 7 расположенных там метеостанций (табл. 1). К последним добавлена метеостанция № 5 в Кузнецкой котловине, поскольку она вместе с метеостанциями Алтая охватывается одними и теми же масштабными климатообразующими процессами. Полученные в таблице 6 отклонения для температур заметно больше, чем в

случае всей исследуемой территории (табл. 5). Для осадков отклонения стали ненамного меньше, причем только для месяцев теплого периода года. Отсюда можно сделать вывод, что климатическая динамика Алтая и прилегающих равнин

практически одинакова, поскольку изъятие из выборок части данных с иной временной динамикой должно наоборот значительно уменьшить стандартные отклонения.

Таблица 6

Стандартные отклонения процентных значений1 температур воздуха и осадков по выборкам 7 горных метеостанций 1951-2008 гг., %

Относительная климатическая характеристика Месяцы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

100х Т / Тяпе 10 12 15 26 (3 (45) (51) (48) (36) 26 15 10

100х Т / Тиюл

100х Р /Риюл 19 16 17 20 26 30 31 31 22 27 27 24

Примечание: 1-2 - пояснения в таблице 5.

Таким образом, пространственное обобщение помесячной и межгодовой динамики температур воздуха и осадков по горной территории можно выполнять с привлечением данных недалеко расположенных равнинных метеостанций, что особенно важно в случае недостаточного количества наблюдений в регионе. Подобное привлечение возможно и при восстановлении многолетних метеорологических рядов при наличии в них пропусков или прерываний. Оценим точность подобных расчетов.

Для оценки точности восстановления метеорологических данных используем то, что пропуски в наблюдениях практически не влияют на соответствующие среднемноголетние

характеристики. Возьмем среднемноголетние значения | Тяне |, Т„„„, Р„„„ для отдельных метеостанций и найденные сред-

июл июл

ние для всей территории (средние по всем станциям) процентные значения температур и осадков по каждому месяцу каждого года. На этой основе восстановим заново помесячную межгодовую динамику климатических факторов для каждой из 11 метеостанций и сравним ее с реально наблюдаемой. Здесь мы воспользуемся средним модулем разности между рассчитанными и наблюдаемыми значениями температур воздуха (°С) и осадков (мм), который может рассматриваться как средняя по территории ошибка расчетов (табл. 7). Сопоставление таблиц 2 и 7 показывает достаточно хорошую точность восстановления метеорологических характеристик, что особенно важно в условиях гор. Очевидно, что такую же точность будут иметь и вычисления для других расположенных на исследуемой территории метеостанций с неполными рядами данных наблюдений.

Таблица 7

Среднее значение модуля разности между рассчитанными и наблюдаемыми значениями температур воздуха и осадков (средняя ошибка) для исследуемой территории по выборкам 1951-2008 гг.

Климатическая характеристика Месяцы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Температура, °С 1,0 1,1 1,3 1,8 1,5 0,7 0,4 0,5 1,0 1,7 1,3 1,0

Осадки, мм 12 10 10 13 17 20 23 21 15 16 17 15

В метеорологии принято оценивать средние характеристики метеорологических элементов и нет устоявшихся критериев, позволяющих оценить взаимную скоррелированность (адекватность) длинных рядов расчетных/прогнозных и наблюдаемых данных. В математическом моделировании для решения подобных вопросов обычно используются квадратичная или иные невязки, определяемые через разности элементов сравниваемых рядов. Их применение в метеорологии неудобно, поскольку они не обеспечивают единообразную оценку степени скоррелированности рядов. Например, неясно как сопоставить между собой адекватность расчета температур и расчета осадков. Использовать здесь какие-либо относительные характеристики путем деления невязок на среднее значение метеорологических элементов просто невозможно, как например, в случае температур с нулевым (или близким к нулю) средним значением.

Для решения проблемы можно предложить следующий

универсальный критерий К для оценки скоррелированности рядов метеорологических данных:

к = s„а,J 42 s

набл

где Sразн - стандартное отклонение для разности сравниваемых расчетного и наблюдаемого рядов, Sнaбл - стандартное отклонение для наблюдаемого ряда, 42 - нормирующий множитель. В соответствии с правилами сложения

дисперсий случайных величин значения К могут меняться от нуля до единицы и выше:

• близкие к 0 - это идентичность рядов и абсолютная адекватность расчетного метода;

• 142 = 0,71 - пороговое значение, при превышении которого расчетный метод целесообразно заменить на традиционное использование среднего значения метеорологической характеристики (например, при восстановлении пропущенных данных);

• близкие к 1 - дисперсия (разброс) расчетного ряда больше чем у наблюдаемого при положительной ковариации

рядов; одинаковые дисперсии рядов при нулевой ковариации, т.е. расчетный метод перестает отражать какие-либо метеорологические закономерности, присущие наблюдаемому ряду -фактически он эквивалентен методу случайных вариаций метеорологической характеристики около ее среднего значения с дисперсией, отвечающей наблюдаемому ряду; метод случайных вариаций нередко применяется для создания «естественного» разброса значений у входных метеорологических факторов при разработке математических моделей сложноорганизованных природных систем;

• больше 1 - большая дисперсия расчетного ряда по сравнению с наблюдаемым, т.е. использование расчетного метода становится неразумным и вместо него лучше применить метод случайных вариаций метеорологической характеристики около ее среднего значения с дисперсией, меньшей или равной естественной/наблюдаемой.

Из выражения (1) видно, что критерий К по сути представляет собой нормированную ошибку расчетного метода. При этом для нормировки используется не среднее значение метеорологических характеристик, а отклонение от этого

средНего ( Sнабл ).

Сравним значения К в таблице 8 с пороговой величиной 0,71 в уравнении 1. Очевидно, что разработанный метод пространственного обобщения помесячной и межгодовой динамики температур и осадков имеет заметно меньшую погрешность, чем получаемую при восстановлении рядов метеорологических данных по их средним значениям с К = 0,71. При этом лишь расчет зимних осадков выполняется с несколько большей погрешностью. Для ее уменьшения, при необходимости, в качестве реперного месяца для холодного периода можно использовать январские осадки вместо июльских. Нами это не сделано, так как была бы значительно нарушена однородность ряда месячных стандартных отклонений у процентных значений осадков (100* Р / Риюл в табл. 5) вследствие четырехкратного различия среднемноголетних месячных осадков за январь и июль (табл. 2). Таким образом, полученные значения К (табл. 8) и данные таблиц 5-7 подтверждают как существование единообразия помесячных и межгодовых изменений процентных значений температур воздуха и осадков для горных территорий, так и эффективность разработанного метода пространственного обобщения метеорологических характеристик.

Из таблицы 8 также видно, что температурам воздуха в зимний и летний сезоны года отвечают заметно меньшие значения К по сравнению с разделяющими эти сезоны переходными периодами. Отсюда следует вывод о скоррелированно-сти зимних и летних температур в пространстве за счет влияния общециркуляционных процессов атмосферы [4]. У осадков же такое влияние проявляется меньше, в отличие от равнинных территорий [3].

В таблице 8 приведен критерий К у температур воздуха и осадков для исследуемой территории по выборкам 19512008 гг. К рассчитывался по каждой из 11 метеостанций независимо для каждого месяца, а затем по станциям усреднялся. Из таблицы видно, что К у температуры наибольший для месяцев, являющихся переходными между теплым и холодным сезонами года. Это и следовало ожидать в связи неустойчивостью в такое время года атмосферных процессов, в том числе теплопереноса. У осадков К увеличивается в холодный период года, что также следовало ожидать из-за выбора при их расчете в качестве реперного месяца июля, который далеко отстоит и в меньшей степени связан с зимними месяцами (табл. 4). Сопоставляя К со стандартными отклонениями (табл. 5-6) или средним модулем разности (табл. 7), можно сделать вывод, что критерий К в большей степени, чем последние две характеристики пригоден для оценки взаимной скоррелированности расчетных и наблюдаемых рядов метеорологических характеристик.

Таблица 8

В качестве практической проверки эффективности метода пространственного обобщения восстановим ряды среднемесячных температур воздуха и месячных осадков для каких-либо новых станций. Используем, например, горную метеостанцию Онгудай (координаты 50° 46' с. ш., 86° 08' в. д., 832 м над у. м.) и метеостанцию Огурцово (54° 54' с. ш., 82° 57' в. д., 133 м над у. м.). Последняя расположена на равнине севернее исследованной территории на 1° и должна иметь похожую климатическую ритмику. Напомним, что в климате Алтая важнейшую роль играет общая циркуляция атмосферы, захватывающая Западную Сибирь, а значит и Огурцово [4].

Поскольку на метеостанциях наблюдения выполняются в течение всего года, то для более точного восстановления данных можно использовать среднемноголетние значения среднемесячных температур воздуха и месячных осадков по всем двенадцати месяцам, а не только за январь и июль как изложено выше. При этом восстановление данных за конкретный месяц осуществляется по среднемноголетним значениям за этот же месяц.

Из всего периода наблюдений 1951-2008 гг. выделим 1951-1983 гг. и определим для этих лет среднемноголетние месячные значения температур и осадков. В результате для каждой станции получим 12 значений температур и столько же для осадков. Затем воспользуемся обобщенными процентными значениями температур и осадков за каждый месяц 1951-2008 гг., найденными ранее для территории Алтая в целом (табл. 1). С их помощью восстановим температуры и осадки за отдельные месяцы 1984-2008 гг. Оценим точность разработанного метода, сравнивая восстановленные метеорологические ряды с данными наблюдений для каждого года последнего периода по критерию К (табл. 9).

Оценка точности пространственного обобщения помесячной и межгодовой динамики температур и осадков для горных территорий по критерию К = srJ 42. s

набл

Климатическая характеристика Месяцы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Температуры 0,28 0,32 0,43 0,89 0,66 0,40 0,29 0,37 0,63 1,12 0,38 0,26

Осадки 0,89 0,82 0,67 0,54 0,55 0,58 0,58 0,59 0,51 0,67 0,73 0,85

Таблица 9

Оценка точности восстановления помесячной и межгодовой динамики температур и осадков для произвольных метеостанций

по критерию К = 42 5набл

Климатическая характеристика Месяцы

Горная метеостанция Онгудай, 1984-2008 гг.

Температура 0,62 0,34 0,31 1,08 0,41 0,36 0,36 0,29 0,57 0,41 0,54 0,55

Осадки 0,69 0,82 0,54 0,66 0,60 0,89 0,83 0,63 0,65 0,60 0,62 0,71

Равнинная метеостанция Огурцово, 1984-2008 гг.

Температура 0,21 0,24 0,21 0,33 0,27 0,29 0,29 0,43 0,42 0,29 0,25 0,24

Осадки 0,45 0,61 0,53 0,68 0,55 0,53 0,63 0,63 0,66 0,42 0,48 0,52

Из таблицы 9 следует, что пространственная корреляция метеорологических факторов опять в большей степени проявляется для температур и в меньшей - для осадков. Также видна более значимая корреляция (низкие значения К ) для равнинной метеостанции Огурцово, где отсутствует сложно дифференцированное влияние гор. Эту корреляцию не нарушило даже расположение станции на расстоянии порядка 400 км от

Горного Алтая. Сопоставим теперь К у осадков с величиной

0,71, которая отвечает простой замене восстанавливаемых метеорологических данных их среднемноголетним значением. Из таблицы 9 мы видим, что метод пространственного обобщения дает в большинстве случаев более высокую точность восстановления месячных осадков и для равнины, и для горной территории. В таблице 10 приведена та же самая оценка точности восстановления данных, что и в таблице 9, но уже выраженная в миллиметрах и градусах Цельсия.

Таблица 10

Среднее значение модуля разности между рассчитанными и наблюдаемыми температурами воздуха и осадками

(средняя ошибка) для произвольных метеостанций

Климатическая характеристика Месяцы

Горная метеостанция Онгудай, 1984-2008 гг.

Температура,°С 2,1 2,3 3,5 1,1 1,3 0,9 0,5 0,3 0,7 2,3 2,2 2,7

Осадки, мм 3,8 3,9 3,7 11,2 18,5 19,9 23,0 21,0 16,9 9,4 6,3 6,0

Равнинная метеостанция Огурцово, 1984-2008 гг.

Температура,°С 1,0 0,9 0,8 0,9 0,7 0,7 0,5 0,6 0,6 0,6 1,2 1,0

Осадки, мм 5,7 6,1 5,5 9,2 11,6 16,4 23,6 26,4 17,0 13,0 7,6 7,2

Выводы

1. Помесячная и межгодовая динамика температур воздуха и осадков, характеризуемая через доли/проценты от их среднемноголетних значений за реперные месяцы года (январь и июль), единообразна по территории Горного Алтая и прилегающим к нему равнинам.

2. Разработан метод пространственного обобщения климатических характеристик для горных территорий со значительной орографической и климатической неоднородностью. Он обеспечивает восстановление среднемесячных температур воздуха и месячных осадков за отдельные годы на основе единых для территории помесячных и межгодовых изменений их относительных (процентных) значений.

3. Метод пространственного обобщения позволяет определить относительные изменения температур и осадков для любых участков горной территории, в том числе тех, где метеорологические наблюдения вообще не проводились. При переходе к общепринятым единицам измерения температур и осадков (°С, мм) для характеризуемого участка достаточно знать среднемноголетние январские и июльские значения температур и осадков. Эти значения могут быть взяты из существующих геоинформационных баз данных с частой сеткой пространственной интерполяции климатических характеристик.

4. Предложен универсальный критерий, позволяющий оценить адекватность и точность расчета/восстановления длинных рядов метеорологических данных.

Библиографический список

1. Кирста, Ю.Б. Прогноз климатических изменений в зернопроизводящих зонах Сибири и России / Ю.Б. Кирста, О.В. Ловцкая // Мир науки, культуры, образования. - 2009. - № 7(19).

2. Кирста, Ю.Б. Имитационное моделирование динамики и прогноз климата России до 2020 года / Ю.Б. Кирста, О.В. Ловцкая // Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов: Материалы III Всероссийской конференции с международным участием, Барнаул, 24-28 авг. 2010 г. - Барнаул: Издательство АРТ, 2010.

3. Kirsta, Y.B. Information-hierarchical organization of natural systems II: Futures of Man-Biosphere Interactions and Climate Control / Y.B. Kirsta, V.Y. Kirsta // World Futures. - 2010. - Vol. 66 (8).

4. Модина, Т.Д. Климат и агроклиматические ресурсы Алтая / Т.Д. Модина, М.Г. Сухова. - Новосибирск: Универсальное книжное издательство, 2007.

5. Кирста, Ю.Б. Информационно-физический закон построения эволюционных систем. Системно-аналитическое моделирование экосистем: монография / Ю.Б. Кирста, Б.Ю. Кирста. - Барнаул, 2009.

6. Kirsta, Y.B. System-analytical modelling - Part II: Wheat biotime run and yield formation. Agroclimatic potential, Le Chatelier principle, changes in agroclimatic potential and climate in Russia and the U.S. // Ecol. Modelling. - 2006. - Vol. 191.

7. Сапожникова, С.А. Особенности термического режима Горного Алтая // Труды НИИАК, 1965. - Вып. 33.

Bibliography

1. Kirsta, Yu.B. Prognoz klimaticheskikh izmeneniyj v zernoproizvodyathikh zonakh Sibiri i Rossii / Yu.B. Kirsta, O.V. Lovckaya // Mir nauki, kulj-turih, obrazovaniya. - 2009. - № 7(19).

2. Kirsta, Yu.B. Imitacionnoe modelirovanie dinamiki i prognoz klimata Rossii do 2020 goda / Yu.B. Kirsta, O.V. Lovckaya // Fundamentaljnihe problemih vodih i vodnihkh resursov: Materialih III Vserossiyjskoyj konferencii s mezhdunarodnihm uchastiem, Barnaul, 24-28 avg. 2010 g. - Barnaul: Izdateljstvo ART, 2010.

3. Kirsta, Y.B. Information-hierarchical organization of natural systems II: Futures of Man-Biosphere Interactions and Climate Control / Y.B. Kirsta, V.Y. Kirsta // World Futures. - 2010. - Vol. 66 (8).

4. Modina, T.D. Klimat i agroklimaticheskie resursih Altaya / T.D. Modina, M.G. Sukhova. - Novosibirsk: Universaljnoe knizhnoe izdateljstvo,

2007.

5. Kirsta, Yu.B. Informacionno-fizicheskiyj zakon postroeniya ehvolyucionnihkh sistem. Sistemno-analiticheskoe modeliro-vanie ehkosistem: mo-nografiya / Yu.B. Kirsta, B.Yu. Kirsta. ? Barnaul, 2009.

6. Kirsta, Y.B. System-analytical modelling - Part II: Wheat biotime run and yield formation. Agroclimatic potential, Le Chatelier principle, changes in agroclimatic potential and climate in Russia and the U.S. // Ecol. Modelling. - 2006. - Vol. 191.

7. Sapozhnikova, S.A. Osobennosti termicheskogo rezhima Gornogo Altaya // Trudih NIIAK, 1965. - Vihp. 33.

Статья поступила в редакцию 23.05.11

УДК 504:33

Paramonov A.Ye. Threats to safety of the Russian border areas caused by economic globalization. The

major threats to the Russian border areas generated by the world economic processes are considered, and a brief description of these processes is presented. The impact of economic globalization on the RF frontier safety is determined.

Key words: economic globalization, border areas, boundary regions, migration, transboundary crimes, environmental state, economic expansion.

А.Е. Парамонов, Военная часть 2450, г. Москва, E-mail: bezmater@iwep.asu.ru

УГРОЗЫ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИИ В ПОГРАНИЧНОМ ПРОСТРАНСТВЕ, ПРОЯВЛЯЮЩИЕСЯ ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ГЛОБАЛИЗАЦИИ

Рассмотрены основные угрозы безопасности России в пограничном пространстве, проявляющиеся под воздействием мировых экономических процессов и приведена их краткая характеристика. Определено влияние экономической глобализации на пограничную безопасность государства.

Ключевые слова: экономическая глобализация, пограничное пространство, приграничные регионы, миграция, трансграничная преступность, экологическая обстановка, экономическая экспансия.

Глобализацию мировой экономики можно охарактеризовать как усиление взаимозависимости и взаимовлияния различных сфер и процессов мировой экономики, выражающееся в постепенном превращении мирового хозяйства в единый рынок товаров, услуг, капитала, рабочей силы и знаний, что несет в себе явные позитивные стороны. В то же время нельзя сказать, что этот процесс является абсолютно позитивным и непременно ведет к процветанию всех вовлеченных в него государств. Вместе с преимуществами интернационализации экономики втянутые в эту орбиту страны получили «в нагрузку» и ряд очевидных проблем, включая экономические кризисы, падение национальных валют, безработицу и т.д.

Россия «открылась» глобализирующемуся миру и получила целый ряд экономических проблем как сырьевой придаток развитых стран: падение производства, деиндустриализацию, бегство капиталов за рубеж, резко усилившиеся социальные контрасты. При этом приграничные территории страны подверглись активному внешнему экономическому воздействию. Угрозами безопасности России в пограничном пространстве, обусловленные влиянием экономической глобализации, являются:

- ухудшение социально-экономического положения и неравномерность развития приграничных регионов;

- стремление некоторых из приграничных субъектов к экономическому обособлению и приоритетная ориентация на внешнеэкономические связи;

- миграция в российском приграничье, в т.ч. и нелегальная;

- трансграничная преступность в приграничных регионах, включая расхищение морских биологических ресурсов;

- экологические проблемы приграничья (опасность переноса на территорию страны особо опасных инфекционных болезней человека, животных, карантинных вредителей, сор-

няков, возбудителей болезней растений, а также токсичных веществ);

- нарастание внешнего экономического давления на приграничные территории.

Ослабление российской экономики и внешнеэкономической самостоятельности страны, деградация ее технологического и промышленного потенциала, закрепление топливносырьевой специализации, высокая инфляция, снижение жизненного уровня, сохраняющаяся экономическая зависимость от Запада - все это не могло не сказаться на экономическом положении российского приграничья в условиях глобализации [1]. У немногих приграничных субъектов РФ отношение денежных доходов населения к прожиточному минимуму выше среднего значения по стране. Эти показатели в самом общем виде отражают, с одной стороны, глубинное внутрима-териковое размещение экономики страны, высокую долю ее ресурсной составляющей, а с другой - бедность и социальное неблагополучие большинства приграничных регионов. Такая территориальная организация российской экономики имеет историческое объяснение. Положение вблизи государственной границы бывшего СССР сдерживало экономическое развитие приграничных территорий. Военноопасный, барьерный характер границ 50-60 гг. вынуждал размещать производство в глубинных районах страны. Кроме того, большая часть пограничного периметра проходит по неосвоенным слабозаселенным пространствам российского Севера и Востока. Новые границы, возникшие в результате распада СССР, также проходят в своем большинстве по экономическим лакунам, расположенным между столичными и региональными центрами новых государств.

В результате этого наследия пояс приграничных территорий сегодня в среднем является менее развитым и экономически более депрессивным, чем схожие по уровню освоенности