Опыт оценки массива ледовых данных на основе годового хода инсоляции на верхней границе атмосферы

Фёдоров Валерий Михайлович кандидат географических наук ведущий научный сотрудник, лаборатория геоэкологии Севера и лаборатория новейших отложений и палеогеографии плейстоцена, географический факультет, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова 119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1, оф. 1904Б Fedorov Valerii Mikhailovich PhD in Geography Leading Scientific Associate, the faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University; Laboratory of Geoecology of the North and Laboratory of Latest Sediments and Paleography of Pleistocene 119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1, of. 1904B fedorov.msu@mail.ru Другие публикации этого автора     Фролов Денис Максимович научный сотрудник, Географический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова 119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1, оф. 1904Б Frolov Denis Maksimovich Scientific Associate, Faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University 119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1, of. 1904B denisfrolovm@mail.ru Другие публикации этого автора

Залиханов Алим Михайлович кандидат географических наук старший научный сотрудник, научно-исследовательская лаборатория возобновляемых источников энергии, географический факультет, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова 119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1 Zalikhanov Alim Mikhailovich PhD in Geography Senior Scientific Associate, Research Laboratory of Renewable Energy Sources, the faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University 119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1 bulungu@yandex.ru

В качестве критерия достоверности массива ледовых данных HadISST1 предложен средний многолетний годовой ход инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах на верхней границе атмосферы, смещенный по фазе на два месяца в прошлое. Оценка массива данных для Северного полушария на основе выбранного критерия показала увеличение достоверности данных площади морских льдов от прошлого к настоящему, а также, в целом, высокую достоверность данных для дрейфующих (паковых) льдов и очень слабую достоверность для припайных льдов (прибрежных зон Северного Ледовитого океана). Определено, что обширная область в центральной Арктике нуждается в уточнении алгоритмов интерполяции, экстраполяции и реконструкции данных площади морских льдов в ХХ веке до начала спутникового мониторинга и, вероятно, в их коррекции.

Введение

Распространение морских льдов зависит от многих факторов, определяемых геофизическими процессами. Это, прежде всего, температура и влажность воздуха, температура поверхности океана, облачность, сток рек, альбедо, морские течения, дрейф и др. Однако, основу этих факторов, а также циркуляционных процессов в атмосфере и океане составляет приходящая к Земле солнечная радиация – основной источник энергии гидрометеорологических процессов. Следствием нерегулярности поступления во времени и неравномерного распределения в пространстве солнечной радиации являются механизмы теплообмена – «тепловая машина первого и второго рода» (Шулейкин, 1953), межполушарный теплообмен, теплообмен между океаном и атмосферой. Следствием нерегулярности в поступлении и распределении солнечной радиации, а также неоднородности компонентов природной среды являются процессы переноса радиационного тепла и образование механизмов теплообмена между атмосферой, океаном и морским льдом. Из этого следует значимость радиационного фактора в динамике распространения морских льдов и необходимость определения связи между этими переменными в разных масштабах времени. Поиск таких связей представляется актуальным для совершенствования методов реконструкции и прогноза распространения морских льдов. Это определяется тем, что инсоляция (для верхней границы атмосферы) рассчитывается на основе характеристик орбитального движения Земли как в прошлое, так и в будущее (Berger, 1978; Borisenkov et al., 1983; Cionco, Soon, 2017; Федоров, Костин, 2019). Кроме этого, вероятно, существует возможность использования радиационных характеристик для уточнения имеющихся массивов температурных и ледовых данных. Целью работы является исследование возможности оценки достоверности массива ледовых данных HadISST1 на основе инсоляционного критерия в масштабах годового хода. В качестве оценочного критерия использовался средний многолетний ход инсоляции, с которым тесно связан годовой ход площади морских льдов (Fedorov, 2015; Федоров и др., 2020).

Массив HadISST1, содержащий данные о средней месячной температуре поверхности океана (ТПО) и площади морских льдов для всего Земного шара начиная с конца XIX века и по настоящее время, может являться основой для исследований современного климата и динамики морских льдов (индикаторов климата) с большим пространственным разрешением и прогноза их изменений в будущем. Также, эта база данных может быть использована для уточнения моделей прогноза динамики площади морских льдов (Федоров, Гребенников, 2021). В связи с этим база данных площади распространения морских льдов имеет большую научную ценность. Однако, в ней определенно имеются недостатки, связанные как с отсутствием исходных данных по некоторым регионам и периодам времени, так и с методами расчетов и интерполяции данных. В связи с этим возможность выявления районов и временных диапазонов, данные для которых нуждаются в уточнении, представляется актуальной геофизической задачей.

Объект и методика исследований

В качестве объекта исследований использовалась база данных Метеорологического центра Хэдли (Hadley Centre for Climate Prediction and Research, Met Office, UK) HadISST1 (Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set) (http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/data/download.html). Представленная в базе данных HadISST1 информация о средней месячной температуре поверхности океана и площади морских льдов в Северном и Южном полушарии получена в результате сведения в единый массив данных реанализа (ERA40) выполненного с использованием эмпирических ортогональных функций (ЭОФ) и данных инструментальных (прежде всего судовых и спутниковых) наблюдений. Реконструкция площади морских льдов в массиве по сетке 1 выполнена на основе алгоритмов аппроксимации и экстраполяции доступных данных (оцифрованные карты площади морских льдов, данные судовых и спутниковые наблюдения) с учетом температуры поверхности океана (ТПО) (Rayner et al., 2003).

Массив содержит данные по средней месячной площади (концентрации) морских льдов в пространственной ячейке 1 в процентах от площади ячейки, с 1870 г. по настоящее время. В работе нами рассматривался период с 1901 по 2018 гг. для Северного полушария. Рассматриваемый, за выбранный период, массив охватывает около 7400 ячеек в Северном полушарии. В каждой ячейке представлена информация по площади (концентрации) морского льда с месячным разрешением. Массив полностью заполнен месячными значениями (пропусков нет). По месячным значениям рассчитывались средние годовые (как средние по всем месяцам года) и полугодовые (как средние по месяцам с апреля по сентябрь для летнего полугодия и с октября по март для зимнего полугодия) значения площади морских льдов.

В данной работе анализируется внутригодовая динамика площади морских льдов в широтном диапазоне от 90 с.ш. до 42 с.ш. Нижние граничные условия нами приняты на основе характерного 0,5% среднемноголетнего значения годовой площади морских льдов в ячейке на этой широте. В более низких широтах среднее многолетнее значение не превышает 0,5% от площади ячейки. Для диапазона 42–43 с.ш. среднее многолетнее значение площади ячеек занятых морскими льдами превышает 0,5% (0,556%). Для диапазона 41–42 с.ш. площадь льда в ячейке в среднем за период с 1901 по 2018 гг. составляет 0,278%. По полугодиям и месяцам характер распределения сохраняется, но широтный диапазон с ячейками, в которых средняя площадь льда превышает 0,5, изменяется. В зимнее полугодие параметры нижних значений площади морских льдов тождественны годовым значениям. В летнее полугодие на параллели 43 с.ш. средняя для ячейки площадь занятая льдами составляет 1,389% от площади ячейки. Южнее в этот период морские льды не распространяются. В марте (максимум в распространении морских льдов) диапазон анализируемых значений (по граничному значению 0,5%) составляет 90–42 с.ш., для сентября 90–54 с.ш. (рис. 1, 2). Таким образом, исключались ячейки, приходящиеся на водные пространства, не покрывающиеся льдом в период с 1901 по 2018 гг. Ледовые данные отмеченных широтных и временных диапазонов использовались при корреляционном анализе с годовым ходом инсоляции.

Рис. 1. Распределение по географическим широтам среднего многолетнего за период с 1901 по 2018 гг. значения в марте площади морских льдов в ячейке 1

(аппроксимация – полином пятой степени)

Рис. 2. Распределение по географическим широтам среднего многолетнего за период с 1901 по 2018 гг. значения в сентябре площади морских льдов в ячейке 1

(аппроксимация – полином четвертой степени)

Инсоляция для верхней границы атмосферы (или поверхности Земли без учета атмосферы) была рассчитана нами ранее с большим пространственным и временным разрешением (Федоров, Костин, 2019; Fedorov, Frolov, 2019 ). Расчеты инсоляции выполнялись по данным высокоточных астрономических эфемерид (Giorgini et al., 1996; http://ssd.jpl.nasa.gov) для всей поверхности Земли (без учета атмосферы) в интервале с 3000 г. до н.э. по 2999 г. н.э. Исходными астрономическими данными для расчетов инсоляции были склонение и эклиптическая долгота Солнца, расстояние от Земли до Солнца, разность хода равномерно текущего (координатного времени – СТ) и всемирного корректируемого времени (UT). Поверхность Земли аппроксимировалась эллипсоидом (GRS80 – Geodetic Reference System, 1980) с длинами полуосей равными 6378137 м (большие) и 6356752 м (малая). Инсоляция (Дж) широтной зоны земной поверхности, ограниченной широтами и , в интервале времени вычисляется по общей формуле:

где σ(φ) – площадной множитель, σ(φ)dαdφ – площадь (м2) ячейки (бесконечно малой трапеции) земной поверхности, φ – широта (в радианах) центра этой ячейки, α – часовой угол Солнца (в радианах), соответствующий центру ячейки в момент t, Λ(t,φ,α) – интенсивность облучения (Вт/м2) ячейки в малой окрестности момента t (с) на шкале равномерно текущего времени. Интенсивность облучения (Вт/м2) получается делением инсоляции в Дж на длительность интервала времени и площадь облучения. Шаги при интегрировании составляли: по долготе 1°, по широте 1°, по времени 1/360 часть продолжительности тропического года (Федоров, 2002; Fedorov, 2013). Значение солнечной постоянной (среднее многолетнее значение TSI) принималось равным 1361 Вт/м2 (Kopp, Lean, 2011). Изменение активности Солнца не учитывалось (Федоров, Костин, 2019; Fedorov, Frolov, 2019).

Расчеты инсоляции выполнены для тропического года, полугодий и месяцев. Тропический год начинается от точки весеннего равноденствия (22 марта в 1901 году и 21 марта в 2018 г.). Ледовые данные в массиве HadIASST1 представлены в месяцах календарного года. Тропические месяцы сопоставлялись нами с календарными таким образом: 1-й тропический месяц с 4-м календарным месяцем апрелем, 2-й с 5-м календарным месяцем маем и т.д. Затем средние многолетние месячные значения инсоляции смещались на 2 и на 3 месяца назад (рис. 3, 4) для получения наиболее тесных связей со средним многолетним годовым ходом площади морских льдов в ячейках массива. Уходящие при этом за пределы года месяцы переносились в начало года. Таким образом, первым в годовом ходе при смещении на два месяца становится календарный ноябрь (рис. 3), а при смещении на три месяца октябрь (рис.4).

Рис. 3.Средний многолетний за период с 1901 по 2018 гг. годовой ход инсоляции Северного полушария (Вт/м2), смещенный на два месяца в прошлое

Рис. 4. Средний многолетний за период с 1901 по 2018 гг. годовой ход инсоляции Северного полушария (Вт/м2), смещенный на три месяца в прошлое

Рассчитывалась корреляция между средним многолетним годовым ходом инсоляции и средним многолетним годовым ходом площади морских льдов в каждой ячейке (1). При этом расчеты выполнялись для трех временных диапазонов: 1901–2018, 1950–2018 и 1978–2018 (этот период содержит данные спутниковых наблюдений). В пределах выделенных временных диапазонов проводился корреляционный анализ среднего многолетнего годового хода площади морских льдов в ячейке сначала со средним многолетним годовым ходом инсоляции всего северного полушария. Затем так же проводился корреляционный анализ среднего многолетнего годового хода площади морских льдов в ячейке со средним многолетним годовым ходом инсоляции в 5-ти градусной широтной зоне к которой принадлежала ячейка (1). Расчеты проводились для двух фазовых смещений среднего многолетнего годового хода инсоляции на 2 и на 3 месяца в прошлое.

Возможные погрешности в корреляционном анализе связаны с хронологическим несовпадением календарного года, полугодий и месяцев, для которых имеются значения площади морских льдов с тропическим годом, полугодиями и месяцами для которых рассчитывались инсоляционные характеристики. Однако, такие погрешности, во-первых, невелики, и, во-вторых, имеют систематический характер и не сказываются на решении основной задачи по оценке достоверности массива ледовых данных.

Оценка и значимость линейного коэффициента корреляции при выполнении корреляционного анализа определялась в соответствии с существующими методиками (Закс, 1976). Стандартная ошибка коэффициента корреляции определяется по формуле:

где r – выборочный коэффициент корреляции;

n – объем выборки.

Статистическая значимость линейного коэффициента корреляции определяется с использованием критерия Стьюдента, фактическое значение которого находится по формуле:

Выводы о существенности r делаются на основе сопоставления tфакт и – критического (табличного) значения t – распределения, здесь a – уровень значимости, (n-2) – число степеней свободы. Коэффициент корреляции признается статистически значимым, если выполняется tфакт > tкр. В противном случае он статистически незначим.

Результаты и их обсуждение

Ранее нами получены тесные связи годового хода площади морских льдов в Северном полушарии в целом с годовым ходом инсоляции. Также получены оценки такой связи для отдельных морей (Федоров и др., 2020). В настоящей работе оценивается устойчивость связи годового хода площади морских льдов с важнейшим ритмом в природе Земли в масштабах ячеек 1 и исследуется возможность использования годового хода инсоляции в качестве возможного критерия качества и достоверности массива ледовых данных.

1.Анализ корреляции среднемноголетнего хода инсоляции Северного полушария и среднего многолетнего хода морских льдов в ячейках 1х1.

Для периода осреднения с 1901 по 2018 гг. и при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое среднее значение коэффициента корреляции (R) по всем ячейкам Северного полушария составило -0,781. Среднее значение отрицательных R составило -0,783, положительных 0,101. При смещении годового хода инсоляции на три месяца в прошлое соответствующие значения получились равными -0,733, -0,734 и 0,130. При осреднении годового хода инсоляции и годового хода площади морских льдов за период с 1950 по 2018 гг. среднее по массиву для Северного полушарие значение R при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое составило -0,822 (при смещении на 3 месяца -0,759). Среднее значение отрицательных R оказалось равным

-0,824 (при смещении на 3 месяца в прошлое -0,760). Среднее значение для положительных R оказалось равным 0,188 (при смещении годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое – 0,035). При осреднении за период спутниковых наблюдений (1978–2018 гг.) среднее по массиву значение R для Северного полушария составляет -0,833 и -0,758 при смещении годового хода инсоляции на два и три месяца соответственно. Средние отрицательные значения R составляют -0,833 и -0,759, положительные 0,183 и 0,026 соответственно. Для всех временных диапазонов осреднения отрицательные значения R превышают 99%, что подтверждает общую высокую состоятельность массива данных (табл. 1, рис. 5).

Табл. 1. Распределение значений коэффициента корреляции (%) среднего многолетнего годового хода инсоляции Северного полушария (за периоды 1901–2018, 1950–2018 и 1978–2018 гг.) и площади морских льдов в Северном полушарии (1 – смещение годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое, 2 – смещение годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое)

При корреляции рядов содержащих по 12 месячных значений R по модулю равный 0,5 статистически значим с вероятностью 0,90. Коэффициент корреляции по модулю равный 0,6 статистически состоятелен с вероятностью 0,95, равный 0,7 – с вероятностью 0,98. При R по модулю 0,8 статистическая значимость характеризуется вероятностью 0,99.

Рис. 5. Распределение коэффициента корреляции среднего многолетнего годового хода инсоляции Северного полушария и среднего многолетнего хода площади морских льдов за период с 1901 по 2018 гг. (а), за период с 1978 по 2018 гг. (в) со смещением на два месяца в прошлое; распределение коэффициента корреляции среднего многолетнего годового хода инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах и среднего многолетнего хода площади морских льдов за период с 1901 по 2018 гг. (б), за период с 1978 по 2018 гг. (г) со смещением на два месяца в прошлое.

В случае смещения годового хода инсоляции на два месяца в прошлое корреляция более тесная, чем при смещении на три месяца. Так, например, количество значений R <

-0,7 при смещении на два месяца превышает количество соответствующих значений R при смещении годового хода инсоляции на три месяца в диапазоне осреднения 1901–2018 гг. в 1,329 раза, в диапазоне 1950–2018 гг. – в 1,203 раза, в диапазоне 1978–2018 гг. в 1,216 раза. Также значения R возрастают от диапазона осреднения 1901–2018 к диапазону 1978–2018 гг. При смещении годового хода инсоляции на два месяца количество значений R < -0,7 полученное для диапазона осреднения 1978–2019 гг. превышает соответствующее количество для диапазонов 1950–2018 гг. и 1901–2018 гг. в 1,018 и в 1,110 раз соответственно. При смещении годового хода инсоляции на три месяца эти значения составляют 1,006 и 1,212 соответственно.

2.Анализ корреляции среднемноголетнего хода инсоляции северного полушария в 5-ти градусных широтных зонах и среднего многолетнего хода морских льдов в ячейках 1х1.

Для периода осреднения с 1901 по 2018 гг. и при смещении годового хода инсоляции соответствующей 5-ти градусной широтной зоны на 2 месяца в прошлое среднее значение коэффициента корреляции (R) по всем ячейкам Северного полушария составило -0,852. Среднее значение отрицательных значений R оказалось равным -0,853, положительных 0,125. При смещении годового хода инсоляции на три месяца в прошлое соответствующие значения получились равными -0,744, -0,745 и 0,235. При осреднении годового хода инсоляции и годового хода площади морских льдов за период с 1950 по 2018 гг. среднее по массиву для Северного полушарие значение R при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое характеризуется значением -0,891 (при смещении на 3 месяца -0,766). Среднее значение отрицательных значений R составляет -0,892 (при смещении на 3 месяца в прошлое -0,766). Среднее для положительных значений R равно 0,224 (при смещении годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое – 0,025). При осреднении за период спутниковых наблюдений (1978–2018 гг.) среднее по массиву значение R для Северного полушария определяется величинами -0,899 и -0,743 при смещении годового хода инсоляции на два и три месяца в прошлое соответственно. Соответственно средние отрицательные значения составляют -0,900 и -0,743, положительные 0,130 при смещении на два месяца в пошлое. При смещении годового хода инсоляции в соответствующих 5-ти градусных ячейках на три месяца в прошлое положительные значения не зафиксированы. Для всех временных диапазонов осреднения отрицательные значения R превышают 99% (табл. 2).

Табл. 2. Распределение значений коэффициента корреляции (%) среднего многолетнего годового хода инсоляции 5-ти градусных широтных зон Северного полушария (за периоды 1901–2018, 1950–2018 и 1978–2018 гг.) и годового хода площади морских льдов в Северном полушарии (1 – смещение годового хода инсоляции на 2 месяца в прошлое, 2 – смещение годового хода инсоляции на 3 месяца в прошлое)

При этом в случае смещения годового хода инсоляции на два месяца в прошлое отмечается более тесная корреляция, чем при смещении на три месяца. Так, например, количество значений R < -0,7 при смещении на два месяца в прошлое превышает количество соответствующих значений R при смещении годового хода инсоляции на три месяца в диапазоне осреднения 1901–2018 гг. в 1,307 раза, в диапазоне 1950–2018 гг. – в 1,177 раза, в диапазоне 1978–2018 гг. – в 1,161 раза. Также значения R возрастают от диапазона осреднения 1901–2018 гг. к диапазону 1978–2018 гг. При смещении годового хода инсоляции на два месяца в прошлое количество значений R < -0,7 полученное для диапазона осреднения 1978–2019 гг. превышает соответствующее количество для диапазонов 1950–2018 гг. и 1901–2018 гг. в 1,006 и в 1,048 раз соответственно. При смещении годового хода инсоляции на три месяца эти значения составляют 1,020 и 1,180 соответственно.

При сравнении результатов корреляции годового хода площади морских льдов со средним многолетним годовым ходом инсоляции Северного полушария (раздел 1) и средним многолетним ходом инсоляции в соответствующих 5-ти градусных широтных зонах (раздел 2), при смещении годового хода инсоляции на два месяца в прошлое количество R < -0,7 увеличивается для диапазона 1901–2018 гг. в 1,051 раза. Для диапазонов 1950–2018 гг. и 1978–2018 гг. эти значения близки (табл. 1, 2). Корреляция с инсоляцией в 5-ти градусных широтных зонах превышает значения R при корреляции с годовым ходом инсоляции Северного полушария во всех временных диапазонах. Например, количество значений R < -0,7 полученные по годовому ходу инсоляции 5-ти градусных зон смещенному на два месяца в прошлое, превышают значения R, полученные по корреляции со средним многолетним годовых ходом инсоляции Северного полушария. в диапазоне 1901–2018 гг. 1,470, в диапазоне 1950–2018 гг. 1,389, в диапазоне 1978–2018 гг. 1,354 раза. При смещении годового хода инсоляции 5-ти градусных зон на три месяца превышения составляют 1,177, 1,097 и 1,064 для диапазонов 1901–2018 гг., 1950–2018 гг. и 1978–2018 гг. соответственно.

Как следует из табл. 1 и 2 количество значений коэффициента корреляции < -0,9 увеличивается от расчетов корреляции с использование среднего многолетнего годового хода инсоляции Северного полушария к использованию среднего многолетнего годового хода инсоляции 5-ти градусных ячеек. В диапазоне 1901–2018 гг. количество значений R < -0,9 возрастает (при смещении годового хода инсоляции на 2 месяца) в 4,673 раза, в диапазоне 1950–2018 гг. в 4,220 раз, в диапазоне 1978–2018 гг. в 3,979 раз.

Заключение

1.На основе выбранного радиационного критерия по полученному распределению R выделяются две, различные по степени достоверности представленных данных, области (рис. 5). Одна – паковых, дрейфующих льдов с высокими отрицательными значениями R. Вторая – прибрежная зона, в которой корреляция практически отсутствует (зона припайных льдов, прибрежных – flaw lead и заприпайных прогалин). Слабая (или отсутствие) корреляция отмечается на значительном протяжении прибрежной зоны в Северном Ледовитом океане, а так же в проливах и заливах Канадского Арктического архипелага. Слабая корреляция (или ее отсутствие) может быть связано как с речным стоком, с дрейфом морского льда и другими факторами создающими особую обстановку образования и сезонной динамики морских льдов в прибрежной зоне, снижающую достоверность и надежность ледовой информации. Сравнение карт (рис. 5 в и г) показывает, что для обширной области центральной Арктики примыкающей к Гренландии с севера также, вероятно, требуется проверка и уточнение ледовых данных.

2.При корреляции среднего многолетнего годового хода площади морских (паковых) льдов со средним многолетним годовым ходом инсоляции в 5-ти градусных ячейках значения R выше, чем при корреляции со средним многолетним годовым ходом инсоляции Северного полушария. Таким образом, средний многолетний годовой ход инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах является более надежным критерием оценки массива ледовых данных, чем средний многолетний ход инсоляции всего Северного полушария. Наиболее тесная связь отмечается при смещении среднего многолетнего годового хода инсоляции по фазе на 2 месяца в прошлое.

3.Коэффициент корреляции увеличивается от диапазона 1901–2018 гг. к диапазону 1978–2018 гг. Это отражает повышение достоверности данных массива от прошлого к настоящему и необходимость коррекции ледовых данных в раннем временном диапазоне массива (1901–1978 гг.). Ранние данные площади морских льдов, вероятно, могут уточняться и корректироваться по исследованному в работе инсоляционному критерию. Это возможно методом интерполяции до повышения и приближения значений R к значениям, полученным для периода 1978–2018 гг. по корреляции со средним многолетним годовым ходом инсоляции в 5-ти градусных широтных зонах, смещенным на 2 месяца в прошлое.

Таким образом, исследованный инсоляционный критерий можно использовать для определения проблематичных в отношении надежности данных для временных диапазонов и районов в целях их уточнения и корректировки, что может способствовать повышению достоверности и надежности массива данных HadISST.

Работа выполнена в соответствии с госбюджетной темой «Эволюция, современное состояние и прогноз развития береговой зоны Российской Арктики» (121051100167-1), «Опасность и риск природных процессов и явлений» (121051300175-4), «Эволюция криосферы при изменении климата и антропогенном воздействии» (121051100164-0) и "Географические основы устойчивого развития энергетических систем с использованием возобновляемых источников энергии" (121051400082-4).