Источник: Данные по городским температурам и ТДН — из базы данных авторов.
См. приложение Б. Остальная информация — из текста.
* ТДН — температура на душу населения. См. приложение Б.
Приложение Б
Концепция ТДН и источники данных
Концепция температуры на душу населения (ТДН) была представлена в неопубликованном рабочем докладе за 2001 год Клиффорда Дж. Гэдди и Барри У. Иккэса «Стоимость холода» (Университет штата Пенсильвания). Теоретический довод в пользу применения ТДН был впервые сделан Фредериком Ходдером в неопубликованном исследовательском меморандуме от 6 июня 2001 года.
Определение ТДН
Определим ТДН страны или региона к по формуле:
где ηj — доля численности населения, проживающего в подрегионе j, τ — средняя температура в подрегионе j. Равнозначна ей и следующая формула:
где ρj — численность населения в подрегионе j и — общая численность населения страны или региона. Произведение ρjτj (величина, выраженная в «человеко-градусах») можно рассматривать как «количество холода» в подрегионе j; оно применимо при осмыслении вопроса об относительном вкладе различных подрегионов или городов в совокупный холод всей страны.
Критерии выбора подрегионов
Наш выбор субъектов Российской Федерации в качестве подрегионов при расчете ТДН страны определялся наличием как достоверных температурных данных, так и исторических данных по численности населения. Под температурой области понимается средневзвешенная температура основных городов (всех городов с численностью населения свыше 100 000 человек). Средняя взвешенность определялась на базе относительной численности жителей городов.
Выбор температурных данных
Процесс отбора температурных данных для этого проекта и некоторые связанные с ними осложняющие факторы описаны в неопубликованном исследовательском меморандуме Маржори Уинна «Технические проблемы выбора температурных данных по российским городам» (Институт Брукингса, 2002, март). Ниже приводятся выдержки из этого документа.
При выборе данных по средней январской температуре российских городов сопоставлены данные из двух источников: Глобальная историческая климатическая сеть, вариант 2 (GHCN v2) и Росгидромет.
Глобальная историческая климатическая сеть, вариант 2 (GHCN v2)
GHCN v2, разработанная и обслуживаемая Центром климатических данных США (NCDC), включает в себя среднемесячные температурные данные, получаемые от 7280 наземных метеостанций по всему миру. Сырой материал, поступивший со станций, обрабатывался, так что по каждой станции имелись данные, по меньшей мере, за 20 лет, и нарушения последовательности данных устранялись. Обработанные данные охватывают 201 российскую станцию. Однако период регистрации по каждой станции различается весьма существенно. Например, по Санкт-Петербургу есть данные за 1850–1991 годы, в то время как по Волгограду данные имеются только за 1951–1970 и 1981 годы. Такой разброс затрудняет сопоставления между городами.
Другая проблема, связанная с GHCN, — непоследовательное пространственное размещение станций. Не представлены некоторые российские города с наибольшей численностью населения, например Новосибирск и Челябинск — города с населением свыше одного миллиона человек. Фактически в GHCN имеются в наличии данные только по 49 из 89 столиц субъектов Российской Федерации.
К тому же формат GHCN затрудняет вычисление достоверной унифицированной среднемесячной температуры по отдельно взятой станции. В некоторых случаях на станциях используются различные методики расчета средней температуры, выдающие два различных результата. Аналогичный результат получался в тех случаях, когда данные брались с двух соседних станций (метеостанции в городе и станции вблизи аэропорта, например). В таких случаях каждый блок температурных параметров нумеровался и регистрировался как отдельная временная серия одной и той же станции. Так, по Санкт-Петербургу были зарегистрированы пять отдельных серий среднетемпературных данных, каждая из которых представляла различные временные периоды. Ученые из NCDC подтверждают, что двойственность создает проблемы для ученых, интересующихся унифицированной среднемесячной температурой определенного города1.
Изучение данных по российским городам делает явными изъяны, которыми сопровождаются попытки вывести достоверную среднюю температуру с использованием разнородных дубликатов из GHCN v2. Это положение наилучшим образом иллюстрируется на примерах Москвы и Перми. Температурные данные по Москве включают в себя пять дубликатных блоков данных, которые оказались довольно сходными: самая большая разница между среднемесячной январской температурой в любом из двух дубликатов за один и тот же год составила 1,6 градуса. В случае с Пермью дело обстоит совершенно иначе. Данные по Перми состоят из четырех дубликатных блоков данных, один из которых значительно отличается от других. Например, в 1949 году разница в средних январских температурах между этим блоком данных и другими превысила 16 градусов. И это не единственный случай. Пример Перми показывает, что дубликаты могут весьма значительно отличаться, ставя под вопрос возможность использования таких данных при определении долгосрочной средней температуры с разумной степенью точности.
Российский Гидрометцентр
В отличие от GHCN v2, база температурных данных Гидрометцентра, отделения Росгидромета, в большей степени отвечает исследовательским потребностям этого проекта2. Ее пространственный охват шире — она предоставляет данные по 82 столицам российских регионов. Общая численность охваченных ей российских городов составляет 327 единиц. Данные собраны единообразно за тридцатилетний период (1961-1990) и представлены как единое целое.
Как следует из таблицы Б-1, данные Росгидромета сравнительно сопоставимы с данными GHCN v2. Значения средней температуры по 25 самым крупным городам лишь незначительно расходятся.
Учитывая это соответствие и исчерпывающий охват крупных городов, в качестве основного источника данных для проекта был выбран Гидрометцентр.
Определение средней температуры
Еще один вопрос, усложняющий изучение воздействия холодной температуры: что понимать под суточной или месячной средней температурой? Это имеет особое значение при рассмотрении экстремальных случаев, поскольку одной только средней суточной температуры может все-таки оказаться недостаточно, если низкая суточная температура существенно ниже средней суточной температуры. Большинство метеостанций сообщают только суточные минимальные и максимальные температуры. Отсюда то, что указывается как суточная средняя величина, фактически является только приближенной средней величиной, а именно средним арифметическим максимума и минимума. Метеоролог Джон Гриффите (John Griff its) отмечает, что показатели, обозначаемые как средние температуры, рассчитываются «сбивающими с толку разнообразными способами». Он сам нашел и изучил свыше ста различных методов подсчета суточной средней величины3. Это означает, что среднюю температуру нужно рассматривать только как отправной момент при осмыслении холода, понимая, что она не включает в себя весь спектр (в том числе и устойчивость) суточных температур.
Таблица Б-1. Сопоставление значений средней температуры (°С) по GHCNv2 и Гидрометцентру Росгидромета по 25 самым крупным городам России Город GHCN v2 Гидрометцентр 1. Москва -9,2 -10 2. Санкт-Петербург -6,7 -8 3. Новосибирск не имеется -19 4. Нижний Новгород -11,6 -12 5. Екатеринбург -15,7 -16 6. Самара -12,9 -14 7. Омск -18,8 -19 8. Челябинск не имеется -15 9. Уфа -14,6 -14 10. Казань -13,7 -13 11. Волгоград -7,9 -10 12. Пермь -15,1 -15 13. Ростов-на-Дону -4,9 -6 14. Воронеж -9 -9 15. Саратов -11,7 -11 16. Красноярск -16,8 -17 17. Краснодар -0,5 -2 18. Тольятти не имеется не имеется 19. Ульяновск не имеется -14 20. Барнаул -17,8 -18 21. Ижевск -14,3 -14 22. Ярославль не имеется -11 23. Владивосток -14,5 -14 24. Хабаровск -21,6 -22 25. Иркутск -21,2 -21
Приложение В
