Как защитить права и интересы жителей северных территорий — Российская газета
Развитие Дальнего Востока и Арктики будет под большим вопросом, если срочно не заняться решением социальных проблем этих территорий. Существующие меры поддержки населения не приносят ожидаемого эффекта. Профсоюзы готовят предложения по законодательному совершенствованию системы социальных гарантий лицам, работающим и проживающим в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях.
Защиту прав жителей ДФО обсудили в Дальневосточном филиале «Российской газеты». В работе «круглого стола» участвовали заместитель председателя Федерации независимых профсоюзов России (ФНПР) Давид Кришталь, председатель постоянной комиссии Генерального совета ФНПР, председатель Нефтегазстройпрофсоюза России Александр Корчагин и председатель Хабаровского краевого объединения организаций профсоюзов Галина Кононенко.
Система госгарантий и компенсаций для северян и дальневосточников сегодня не возмещает физические, моральные и материальные затраты, связанные с работой и проживанием в экстремальных условиях.
Почему это происходит?
Александр Корчагин: Районный коэффициент и северная надбавка — это, наверное, самая обсуждаемая тема. Конечно, все три стороны — власти, работодатели и профсоюзы — понимают, что госгарантии не выполняют сегодня те функции, которые в них изначально закладывались. Отмечу, что заработная плата — это вознаграждение за труд, за выполнение обязанностей в рамках трудового соглашения, а районный коэффициент и северная надбавка — добавка за работу в особых климатических условиях. Сейчас идут разговоры о снижении или отмене коэффициентов и надбавок. Что предложить взамен, что может выступить фактором компенсации? Вопрос очень сложный, его нужно решать квалифицированно.
Галина Кононенко: Развитию Дальнего Востока уделяется достаточно большое внимание, но уровень жизни здесь по-прежнему оставляет желать лучшего. Мы существенно отстаем от других регионов по реальным доходам.
По данным социологических опросов, сегодня жители края обращают внимание именно на уровень заработной платы. Конечно, их волнует реализация госгарантий, обозначенных в федеральных законах. Если государство требует от граждан неукоснительного соблюдения законодательства, то и люди в свою очередь хотят, чтобы все законодательные акты исполнялись.
Хабаровский край — единственный регион РФ, где выделено четыре климатических зоны, такова его протяженность с севера на юг. Регулирование заработной платы идет через коэффициенты: от 1,2 в южных районах до 1,4 в местностях, приравненных к Крайнему Северу, и до 1,6 на самом севере, а также надбавки за непрерывный стаж в особых климатических зонах.
Размер и порядок применения районного коэффициента определяет правительство РФ. Этот нормативный акт до сих пор не принят, поэтому продолжают использоваться нормативы, установленные еще в советское время.
В Хабаровском крае в бюджетной сфере действуют собственные региональные районные коэффициенты. При этом федеральные бюджетные учреждения, которые есть в крае, руководствуются только федеральными нормативными актами. Для них коэффициент 1,2, а на северных территориях 1,4. Повысить до уровня действующих в крае не удается в силу нормативного регулирования.
Самая большая проблема с районными коэффициентами у организаций внебюджетного сектора. Коммерческие структуры просто не могут себе это позволить. Впрочем, некоторые путем заключения коллективных договоров сохранили районный коэффициент для наемных работников.
В 2021 году заключено трехстороннее соглашение о минимальном размере заработной платы в крае. Были зафиксированы повышенные коэффициенты, которые действуют в бюджетной сфере. Но не все работодатели могут эти условия выполнить. В комитет по труду и занятости поступило несколько десятков обращений с отказом от присоединения к этому соглашению.
Не пора ли заново настраивать систему районных коэффициентов и надбавок?
Галина Кононенко: В каждом субъекте складывается собственная система использования районных коэффициентов, которая существенно отличается от действующей согласно федеральным законам. Есть где запутаться. И распутать этот клубок очень важно.
Государство собирается применить так называемую регуляторную гильотину. С 1 июня 2022 года нормативные документы с действующими районными коэффициентами должны прекратить свое существование. Но взамен пока ничего не предлагается. И профсоюзы это беспокоит, поскольку последствия могут быть очень серьезные.
Как Федерация независимых профсоюзов защищает права северян и дальневосточников?
Давид Кришталь: ФНПР с 2014 года регулярно проводит так называемые северные конференции, где мы в трехстороннем составе — представители власти, профсоюзных организаций и работодателей — обсуждаем проблемы дальневосточных и полярных территорий.
В марте 2015 года проходила вторая конференция, темой которой стало инкорпорирование законов СССР и РСФСР в законодательство РФ. Планировалось снизить размер районных коэффициентов или совсем их ликвидировать. Мы добились, чтобы это решение было снято с повестки дня, в итоге коэффициенты остались неизменными.
Чтобы переломить негативные миграционные процессы, сохранить человеческий капитал на Севере и Дальнем Востоке, необходимо создавать там привлекательные условия для жизни и работы
В 2016-м третья северная конференция была посвящена проблемам специальной оценки условий труда. Мы заявили, что новая методика несовершенна. Она не учитывала физические факторы: микроклимат, шум и многое другое при оценке условий труда. Профсоюзы согласились на принятие закона только после того, как методику «оторвали» от него. Это было сделано для того, чтобы вносить в нее изменения.
Проблема включения работодателями в минимальный размер оплаты труда районного коэффициента и северной надбавки за стаж работы в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностям Дальнего Востока была темой нашей четвертой северной конференции в 2018-м. Мы дошли до Конституционного суда, и он решил, что в состав МРОТ нельзя включать районные коэффициенты и надбавки за стаж.
Снижение пенсионного возраста стало одним из главных вопросов еще одной северной конференции, которая проходила в Салехарде 2019 году. Ее результаты мы слушали в Государственной думе, где нашли довольно большое количество союзников, считающих, что необходимо снижать возраст выхода на пенсию для отдельных категорий граждан. Эта идея пока не находит поддержки в правительстве, именно поэтому она станет главной темой следующей северной конференции, которая пройдет в этом году в Архангельске.
Сейчас готовится специальное «северное» заседание Генсовета ФНПР, намеченное на ноябрь. Сформирована рабочая группа. В ходе выездных заседаний, первое из которых прошло в августе в Хабаровске, она подготовит согласованные подходы к решению проблем районов Крайнего Севера и приравненных к ним местностей.
Что предлагают профсоюзы?
Галина Кононенко: Нужно провести анализ сложившейся системы применения районных коэффициентов и надбавок за стаж работы в зонах с особыми климатическими условиями. До июля 2022 года требуется подготовить и обсудить с широким кругом общественности новый нормативно-правовой акт по единому подходу к районным коэффициентам и надбавкам за стаж. А еще — определить механизм финансовой поддержки организаций всех форм собственности, чтобы работодатели гарантированно обеспечивали законодательно установленные права работников северных территорий.
Александр Корчагин: Сформированы предложения, которые помогут ускорить развитие северных и дальневосточных территорий, увеличить их вклад в экономику страны. Речь идет о конкретных инициативах в части госгарантий, пенсионного обеспечения, привлечения кадров, транспортной доступности, жилищного обеспечения, развития здравоохранения.
Так, например, мы предлагаем исключить из расчета налога на доходы физических лиц северную надбавку и районный коэффициент, установить пониженный размер НДФЛ, сократить размер страховых взносов до минимума — семи процентов, как для ТОР, и возмещать выпадающие доходы из бюджета.
Считаем необходимым вернуть возраст выхода на пенсию (55 лет у мужчин и 50 — у женщин), если человек отработал 15 лет в районах Крайнего Севера либо 20 лет в приравненных к ним местностях и имеет необходимый общий страховой стаж.
Есть предложения по закреплению кадров, особенно молодежи. Это целевая подготовка и переподготовка через госзаказ, выплата процентной надбавки к заработной плате за стаж работы в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях в полном размере с первого дня работы.
Мы предлагаем развивать различные формы льготного жилищного кредитования, ввести частичную компенсацию расходов на ЖКУ с учетом действующего норматива площади жилого помещения и состава семьи, расширить предоставление льготной ипотеки под два процента годовых.
Для развития северных территорий необходимо в первую очередь создать там достойные условия для работы и жизни.
Районные коэффициенты, применяемые для индексации социальных пособий на территории Республики Саха (Якутия)
Постановлением правительства РФ от 17.04.2006 № 216 определено, что впредь до установления размера районного коэффициента и порядка его применения для расчета заработной платы работников организаций, расположенных в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях, а также фиксированного базового размера трудовой пенсии по инвалидности, фиксированного базового размера трудовой пенсии по случаю потери кормильца, пенсий по государственному обеспечению, пособий, стипендий и компенсаций лицам, проживающим в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях, ораганами, осуществляющими пенсиионное обеспечение, при назначении указанным лицам трудовых пенсий и пенсий по государственному пенсионному обеспечению, применяются районные коэффициенты к заработной плате, установленные решениями органов государственной власти СССР или федеральных органов государственной власти, которые в соответствии с законодательством РФ применялись при увеличении размеров этих пенсий для граждан, проживавших в указанных районах и местностях по состоянию на 31 декабря 2004 года, а также действовавший на указанную дату порядок их применения.
На территории РС(Я) установлены пять повышающеих коэффициентов, которые учитываются при индексации социальных пособий:
2,0 — местности, где расположены предприятия и стройки алмазодобывающей промышленности, на месторождениях «Айхал» и «Удачная», прииски «Депутатский» и «Кулар», Нижнеколымский район, поселок Усть-Куйга Усть-Янского района;
1,7 — Ленский район (севернее 61 град. северной широты), г. Мирный и подчиненные его администрации населенные пункты;
1,6 — Абыйский, Аллаиховский, Анабарский, Булунский, Верхневилюйский, Верхнеколымский, Верхоянский, Вилюйский, Жиганский, Кобяйский, Нюрбинский <*>, Мирнинский, Момский, Оймяконский, Оленекский, Среднеколымский, Сунтарский, Томпонский, Усть-Янский (за исключением поселка Усть-Куйга) и Эвено-Бытантайский районы;
1.5 — для поселка Кангалассы;
1.4 — для города Якутска и прочих районов.
Северные надбавки на «регуляторной гильотине»
© Юрий Смитюк/ТАСС
Спикеры дальневосточных заксобраний обратились в Правительство РФ с предложением обновить правовую базу, устанавливающую северные коэффициенты и надбавки. Сделать это сейчас, до истечения срока действующих документов, а также гарантировать северянам государственную поддержку предложил председатель Магаданской областной Думы Сергей Абрамов.
Районный коэффициент в стране был установлен в 1932 году. Его размеры и порядок применения корректировались трижды: в 1945, 1960 и 1967 годах. По-прежнему северные льготы привлекают население в регионы с суровым климатом, в немалой степени обеспечивают социально-экономическое развитие Дальнего Востока, исследование и разработку его минерально-сырьевой базы, строительство городов и формирование инфраструктуры.
Сегодня к районам Крайнего Севера отнесены 24 российских субъекта. В составе Дальневосточного федерального округа 9 таких регионов: республики Бурятия и Саха (Якутия), Камчатский, Приморский, Хабаровский края, Амурская, Магаданская, Сахалинская области и Чукотский автономный округ. Поэтому предложение председателя колымского парламента Парламентская Ассоциация «Дальний Восток и Забайкалье» поддержала единогласно.
Как пояснил Сергей Абрамов, измениться существующий порядок может из-за введения в действие «регуляторной гильотины», задача которой — упразднить устаревшие и избыточные нормативные акты. Срок действия районных коэффициентов и северных надбавок ограничивается 1 июля 2022 года.
«Министерство экономического развития РФ подготовило проект нового Перечня районов Крайнего Севера и местностей, приравненных к ним, который включает в себя все территории, отнесённые ранее к таким районам. Однако в дальнейшем Перечень планируется скорректировать. Причём сделать это предлагается лишь на основании данных Института географии Российской академии наук об изменениях климата и тенденции его потепления в районах Крайнего Севера за последние 50 лет. Что касается установления размеров районных коэффициентов, процентных надбавок и определения порядка их выплаты, то пока проект такого нормативного правового акта в свободном доступе отсутствует», — отметил председатель колымского заксобрания.
Дальневосточная парламентская ассоциация предложила председателю Правительства РФ принять необходимые документы, устанавливающие районные коэффициенты и процентные надбавки для северян, заблаговременно, до истечения установленных сроков, и в размерах, не ниже действующих; при подготовке данных постановлений предусмотреть предварительные публичные обсуждения в регионах, согласования с экспертами, общественными организациями, профсоюзами, бизнес-сообществом; утвердить Перечень районов Крайнего Севера, основанный на комплексе природно-климатических, социально-экономических, медико-биологических факторов и с учётом данных Дальневосточного отделения Российской академии наук, не допуская при этом уменьшения числа северных районов.
Юлиана Хомутинина
О районном коэффициенте и «северных» надбавках в Тюмени
ОтветОказываем помощь в предоставлении услуги
экспресс-аудита, и оперативном получении
аудиторского заключения. +7906-045-85-75
Ответ:
Статьей 315 ТК РФ установлено, что оплата труда в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях осуществляется с применением районных коэффициентов и процентных надбавок к заработной плате.
При этом размер районного коэффициента, процентной надбавки и порядок их применения для расчета заработной платы работников организаций, расположенных в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях, устанавливаются Правительством РФ (статьи 316 и 317 ТК РФ).
Аналогичная норма установлена статьями 10 и 11 Закона РФ «О государственных гарантиях и компенсациях для лиц, работающих и проживающих в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях» от 19.02.93 № 4520-1 (далее – Закон № 4520-1).
Кроме того, пунктом 3 Постановления Верховного Совета РФ от 19.02.93 № 4521-1 установлено, что вышеуказанные нормы о государственных гарантиях и компенсациях, предусмотренные Законом № 4520-1, распространяются на районы Севера, в которых начисляются районный коэффициент и процентная надбавка к заработной плате, но не отнесенные к районам Крайнего Севера и приравненным к ним местностям.
Таким образом, районные коэффициенты и процентные надбавки устанавливаются для районов Крайнего Севера и приравненных к ним местностей
Перечень районов Крайнего Севера и местностей, приравненных к районам Крайнего Севера, на которые распространяется действие Указов Президиума Верховного Совета СССР от 10.02.60 и от 26.09.67 о льготах для лиц, работающих в этих районах и местностях, утв. Постановлением Совета Министров СССР от 10.11.67 № 1029, действует в настоящее время в ред. Постановления Совета Министров СССР от 03.01.83 № 12.
Город Тюмень не отнесен к районам Крайнего Севера или приравненным к ним областям.
Между тем, как было отмечено нами выше, районные коэффициенты и процентные надбавки могут быть установлены для иных местностей с особыми климатическими условиями.
Так, в отношении города Тюмени Постановлением Госкомтруда СССР, Секретариата ВЦСПС от 17.08.71 № 325/24 установлен районный коэффициент 1,15. Процентная надбавка не установлена.Коллегия Налоговых Консультантов, 14 мая 2021 года
Ответы на самые интересные вопросы на нашем телеграм-канале knk_audit
Назад в разделКаковы правовые основания начисления районного коэффициента и процентной надбавки к заработной плате работающим в Республике Хакасия?
В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 03 декабря 1992 г. № 933 «О районном коэффициенте к заработной плате на территории Республики Хакасия» работающим в Республике Хакасия к заработной плате начисляется районный коэффициент в размере 1,3. Районный коэффициент начисляется независимо от трудового стажа с первого дня работы.Помимо районного коэффициента, с целью компенсации работы в неблагоприятных климатических условиях, к заработной плате работников организаций, расположенных на территории Республики Хакасия, начисляется процентная надбавка за стаж работы[1] на основании постановления СМ СССР и ВЦСПС от 24 сентября 1989 г. № 794 «О введении надбавок к заработной плате рабочих и служащих предприятий, учреждений и организаций, расположенных в южных районах Иркутской области и Красноярского края».
При исчислении трудового стажа для начисления процентной надбавки к заработной плате необходимо руководствоваться разъяснением, утвержденным постановлением Минтруда РФ от 16 мая 1994 г. № 37 «Об утверждении разъяснения «О порядке установления и исчисления трудового стажа для получения процентных надбавок к заработной плате лицам, работающим в районах Крайнего Севера, приравненных к ним местностях, в южных районах Дальнего Востока, Красноярского края, Иркутской и Читинской областей, Республики Бурятия, в Республике Хакасия» (с последующими изменениями).
Постановлением Минтруда РФ от 11 сентября 1995 г. № 49 «Об утверждении разъяснения «О порядке начисления процентных надбавок к заработной плате лицам, работающим в районах Крайнего Севера, приравненных к ним местностях, в южных районах Восточной Сибири, Дальнего Востока, и коэффициентов (районных, за работу в высокогорных районах, за работу в пустынных и безводных местностях)» установлено, что начисление компенсационных выплат за работу в местностях с неблагоприятными климатическими условиями производится на фактический заработок.
Парламентарии поддержали предложение Колымы по обновлению законов о северных надбавках — Дальний Восток |
9 июня. Interfax-Russia.ru — Участники Парламентской Ассоциации «Дальний Восток и Забайкалье» поддержали законодательную инициативу думы Магаданской области по обновлению правовой базы о северных коэффициентах и надбавках, сообщает пресс-служба областной думы.
«Соответствующее обращение в правительство РФ будет направлено по итогам заседания Ассоциации, которое состоялось 9 июня в режиме видеоконференцсвязи», — говорится в сообщении.
Председатель колымского заксобрания Сергей Абрамов обратился к коллегам с тремя инициативами: принять необходимые документы, устанавливающие районные коэффициенты и процентные надбавки для северян, заблаговременно, до истечения установленных сроков, и в размерах, не ниже действующих; при подготовке этих постановлений предусмотреть предварительные публичные обсуждения в регионах, согласования с экспертами, общественными организациями, профсоюзами, бизнес-сообществом; утвердить перечень районов Крайнего Севера, основанного на комплексе природно-климатических, социально-экономических, медико-биологических факторов и с учетом данных Дальневосточного отделения Российской академии наук, не допуская при этом уменьшения числа северных районов.
«Вероятность изменения существующего порядка выплаты процентных надбавок и районных коэффициентов появилась в связи с введением 31 июля 2020 года в действие «регуляторной гильотины», задача которой — упразднить устаревшие и избыточные нормативные акты, в том числе устанавливающие районные коэффициенты и северные надбавки. Срок действия устаревших нормативных правовых актов, в том числе существующей системы преференций для северян, ограничивается 1 июля 2022 года», — приводятся в сообщении слова Абрамова.
Впервые в стране районный коэффициент был установлен в 1932 году. Его размеры и порядок применения корректировались в 1945, 1960 и 1967 годах. К районам Крайнего Севера отнесены 24 российских региона. В составе Дальневосточного федерального округа 9 таких субъектов: Республики Бурятия и Саха (Якутия), Камчатский, Приморский, Хабаровский края, Амурская, Магаданская, Сахалинская области и Чукотский автономный округ.
Потерять районные коэффициенты и северные надбавки к заработной плате рискуют работники края. Это результат «регуляторной гильотины»
В Федерации профсоюзов Красноярского края обеспокоены ситуацией с возможной потерей работниками региона повышенных районных коэффициентов и процентных надбавок, которые входят в заработную плату.
Такая ситуация возникла в результате действия «регуляторной гильотины». С 1 июля 2022 года утратят силу нормативные правовые акты, которые устанавливают районные коэффициенты и процентные надбавки к заработной плате работников, трудящихся в особых климатических условиях.
Новые документы, устанавливающие более высокие районные коэффициенты и надбавки, на сегодняшний день на федеральном уровне не приняты.
С просьбой обратить внимание на ситуацию ФПКК обратилась в Правительство РФ, Правительство Красноярского края, Заксобрание края, к губернатору региона, а также в ФНПР.
«Отмена указанных нормативно-правовых актов приведет к понижению оплаты труда лиц, работающих во внебюджетном секторе экономики в Красноярском крае, что может привести к социальному напряжению», — сказано в письмах ФПКК.
На сегодняшний момент ответ получен от министерства экономики и регионального развития края. В нем говорится о том, что министерство разделяет обеспокоенность профсоюзов по этому вопросу и подтверждает наличие угрозы снижения заработной платы, гарантий и доходов населения региона в случае отмены документов, устанавливающих более высокие районные коэффициенты.
Также в ответе ведомства сообщается, что оно уже обращалось в Минтруд России с предложением учесть все действующие размеры районных коэффициентов при разработке новых нормативно-правовых актов.
Напомним, что сегодня в южных и центральных районах Красноярского края действует районный коэффициент 1,3, в северных районах – 1,6-1,8. Процентную надбавку работникам региона начисляют за стаж. Она также варьируется в зависимости от территории: 80% — в районах Крайнего Севера, 50% — в районах, приравненных к районам Крайнего Севера, и 30% — в остальных территориях.
Ранее вопросом о сохранении районных коэффициентов обеспокоились иркутские профсоюзы. В интервью газете «Солидарность» председатель Иркутского областного объединения организаций профсоюзов Александр Коротких отмечал, что после прекращения действия нормативно-правовых актов с июля 2022 года половина населения региона может потерять от 20 до 60% заработной платы.
Анализ практики установления размеров региональных коэффициентов к заработной плате рабочих в районах с неблагоприятными природно-климатическими условиями и предложения по его улучшению
Опыт применен, 13,3% населения; в Западной Сибири, на Урале, примерно в
субъектах Российской Федерации, в Приволжском федеральном округе и
Вологодской области — 22,8%. Это требует пристального внимания к установлению размеров региональных
коэффициентовили их изменению.
Региональные коэффициенты введены в практику организации заработной платы в СССР
после опубликования постановления ЦК КПСС,
Совета Министров СССР иВЦСПС. от 19.09.1959 г.,
№ 1120 в районах «… с суровыми климатическими условиями, недостаточно обеспеченными рабочей силой
…». В СССР региональные коэффициенты заработной платы рабочих устанавливались в основном
по отраслевому принципу (нефтегазовая промышленность, строительство, машиностроение
машиностроение, тяжелая промышленность, лесное хозяйство, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность, транспорт (речной, морской). ,
авиация и др.), далее легкая и пищевая промышленность, а затем установили централизованно для рабочих
непроизводственного сектора Постановлением Госкомтруда и
Президиума ВЦСПС РФ. 04.09.1964, № 380 / П-
18. В то время региональные коэффициенты вводились в основном в районах Крайнего Севера
и приравненных к ним территориях, а их размеры устанавливались в зависимости от степени тяжести
. природно-климатические условия, удаленность территорий и развитие местности.
Впоследствии региональные коэффициенты заработной платы были введены на Европейском Севере, на Урале
, в южных регионах Сибири и Дальнего Востока.
В России после опубликования Закона РФ от 19 февраля
1993 г. № 4520-1 размеры региональных коэффициентов стали устанавливаться по территориальному принципу
, т.е. региональный коэффициент к заработной плате всех рабочих и служащих
субъекта Российской Федерации (Новосибирская область и Республика
Хакасия и Алтай) или муниципальных районов и городских округов в пределах
субъектов Российской Федерации. Федерация (Республика Карелия, Томская и Тюменская области, Республика
Тыва).
2 Материалы и методы
Следует отметить, что в нормативных правовых актах СССР, которые продолжают действовать на
территории Российской Федерации, упраздняются органы государственной власти и управления
. без изменений: понятия и термины, используемые в законодательстве
РФ, реорганизация административно-территориального деления РФ
, в наименованиях субъектов РФ, их объединение
или выделение на самостоятельные субъекты Российской Федерации, при преобразовании
районов в муниципальные образования, городов с территорией административного подчинения
городского Совета народных депутатов, в городские округа и т. д.Из
СССРв соответствии с законодательством Российской Федерации становится все более значимым и актуальным
.
Инкорпорация, как особая форма приведения нормативных правовых актов бывшего СССР
в соответствие с законодательством Российской Федерации, в принципе является постоянной деятельностью государственных и иных органов
по поддержанию законодательства. в текущем состоянии обеспечить его доступность, а также предоставить максимально широкому кругу субъектов достоверную информацию о законах
и других нормативных правовых актах в их действующей редакции.
В юридической литературе инкорпорация — это обработка законодательства, которая не вводит в него
нового содержания. Это внешняя систематическая обработка существующих легализаций, которая
заключается в том, что в текст основного нормативного правового акта вводятся нормативные правовые
положения из последующих официальных актов, которые их изменяют и дополняют, а также
удаляют отдельные предписания, пункты, абзацы, утратившие силу (устаревшие, по факту
не действующие), при этом содержание правового регулирования существенно не меняется.Именно этот тип включения
используется в данной работе.
IPCC_fig_11.x_2
% PDF-1.6 % 1 0 obj> / ProcSet [/ PDF / Text] / Свойства> / ExtGState >>> эндобдж 2 0 obj> эндобдж 3 0 obj> / ProcSet [/ PDF / Text] / ExtGState >>> эндобдж 4 0 obj> поток application / postscript
| РИМИСП | Centro Latinoamericano para el Desarrollo Rural
Comenzó su funcionamiento el junio del 2010, fundada por Manuel Chiriboga (†) y дерзкий sus inicios se ha especializado en temas como el apoyo a dinámicas Territoriales rurales y el Acceso de Organaciones de Pequeños productores a mercados inclusivos locales y de exportación, así como al mapeo y aprovechamiento de la diversidad biocultural комо activos Territoriales.En la actualidad, la Oficina de RIMISP Ecuador Participa en iniciativas sobre Agricultura sostenible, en el marco de sistemas agroalimentarios, desde la producción agroecológica hasta el consumo responsable y una gobernanza соучастие совместная ответственность, planes estratégicos de cadenas, combinando el enfoque de cadena де доблесть у де-десарролло территориальной, нивел де детализации диагностикос, Facility de diálogo multiactores, formulación de propuestas de estrategias и самолеты на escala национальный у территориальный, orientados al desarrollo agrícola y сельский sostenible e incidencia para cambios en políticas públicas, con énfasis en la Agricultura Famous y jóvenes emprendedores rurales.
Анализ региональных тенденций в области экономики и благосостояния
3. Макроэкономические переменные
Мы рассмотрим следующие макроэкономические переменные:
- оценка производительности (в часах)
- средний (средний) заработок
- показатель человеческого капитала
- хозяйственные расходы
- доход домохозяйства
Лондон на сегодняшний день является самым производительным и наиболее высокооплачиваемым регионом.
Валовая добавленная стоимость (выпуск) в час дает оценку производительности в регионах NUTS 1.То есть, чем выше оценка производительности в час для региона или страны, тем она продуктивнее. Согласно экономической теории, при прочих равных условиях более высокая производительность связана с более высокой заработной платой. Возможное объяснение этого состоит в том, что теоретически повышение производительности труда может привести к увеличению спроса на рабочую силу (все остальное постоянное), что в конечном итоге должно привести к увеличению заработной платы (теория заработной платы с предельной производительностью).
Эту положительную корреляцию также можно объяснить гипотезой эффективности заработной платы.Эта гипотеза утверждает, что фирмы будут предлагать заработную плату выше, чем заработная плата за клиринг на рынке труда, чтобы побудить рабочих повышать производительность своего труда. Одним из потенциальных факторов увеличения производительности в час являются капитальные вложения. Если рассматривать неоклассическую производственную функцию, больший запас капитала увеличит предельную производительность труда при прочих равных условиях. На практике взаимосвязь между производительностью и заработной платой менее прямолинейна.
Диаграмма 1. Производительность и прибыль самые высокие в Лондоне и на Юго-Востоке
Номинальная производительность в час (все отрасли) и номинальная средняя почасовая оплата, индексированная Великобритания = 100, регионы NUTS 1, 2018
Источник: Национальное статистическое управление.
.Примечания:
- Цифры основаны на том, где люди работают, а не где они живут.В Лондоне будут работать люди, которые не будут там жить и не обязательно будут ездить с Юго-Востока.
- На этой диаграмме сравниваются региональные показатели со средним показателем в Великобритании для двух разных концепций, использующих разные методы сбора и компиляции. Пожалуйста, будьте осторожны при сравнении показателей в каждом конкретном регионе.
Скачать эту диаграмму Рис. 1. Производительность и прибыль самые высокие в Лондоне и на Юго-Востоке
Изображение .csv .xlsЛондон и Юго-Восток были лидерами по производительности в час и средней почасовой заработной плате.
Показатели регионов и стран по сравнению с Великобританией в целом оставались стабильными в период с 1998 по 2018 год. Это означает, что другие регионы и страны не догоняют Лондон и Юго-Восток. Некоторые другие моменты, на которые следует обратить внимание:
- производительность и заработная плата в Лондоне постоянно были выше (по сравнению с Великобританией), чем во всех других регионах или странах, при этом самая высокая относительная производительность была отмечена в 2007 году (на 36% выше среднего по Великобритании), а самая высокая относительная средняя почасовая заработная плата — в 2011 году ( На 40% выше среднего по Великобритании)
- в период с 1998 по 2018 год регионами NUTS1 с самой низкой производительностью и доходами были Уэльс и Северная Ирландия
- Наибольшее соотношение между самым высоким (Лондон) и самым низким (Северная Ирландия) годовыми оценками производительности было в 2007 году на уровне 1.69, а средний почасовой заработок был в 2010 г. на уровне 1,58
- Производительность в Лондоне (по сравнению с Великобританией) увеличивалась в период с 1998 по 2007 год, а затем постепенно остановилась после экономического спада 2008 года
- в период с 1998 по 2018 год производительность на востоке Англии по сравнению со средним показателем по Великобритании снизилась с 96,7 до 95,0 Производительность
- в Шотландии по сравнению со средним показателем по Великобритании увеличилась с 89,7 в 1998 году до 96,8 в 2018 году.
Рисунок 2: Разрыв между регионами и странами по производительности и заработной плате оставался стабильным с течением времени
Производительность в час (все отрасли), в постоянных ценах (CVM) (2016) и медианная почасовая оплата, индексированная UK = 100, NUTS 1 регионов, с 1998 по 2018 год
Банкноты
- Поскольку у нас нет данных по региональным ценам, мы использовали индексы потребительских цен на уровне Великобритании для дефлятирования прибыли.Индексирование означает, что и реальная, и номинальная стоимость совпадают.
- Данные представляют собой относительную производительность, поэтому увеличение производительности в одном регионе с течением времени не обязательно отражает рост производительности в этом регионе, но улучшение производительности по сравнению с Великобританией.
Загрузить данные
В Лондоне самый высокий человеческий капитал на душу населения во всех регионах и странах Великобритании
Человеческий капитал определяется как совокупность навыков, знаний и опыта отдельного человека или населения, которые могут быть продуктивно применены в экономия; его часто называют одним из основных факторов экономического роста.Методологию расчета человеческого капитала можно найти в публикации «Оценка человеческого капитала», Великобритания: 2004–2018 гг. Мы находимся в процессе расширения нашего измерения человеческого капитала после консультации, начатой в сентябре 2019 года.
Диаграмма 3. В Лондоне самый высокий реальный человеческий капитал на душу населения за все годы с 2004 по 2018 год
Реальный человеческий капитал на душу населения, индексированный UK = 100, регионы и страны NUTS 1, 2004 и 2018 гг.
Источник: Национальное статистическое управление.
.Загрузите эту диаграмму Рис. 3. В Лондоне самый высокий реальный человеческий капитал на душу населения за все годы с 2004 по 2018 год
Изображение .csv .xlsЛондон и Юго-Восток имеют самый высокий человеческий капитал на душу населения по сравнению со всеми другими регионами и странами Великобритании. Учитывая, что отрасли высококвалифицированных услуг Великобритании, такие как финансовые услуги и технологии, сконцентрированы в Лондоне, это привлекает в регион как отечественную, так и международную квалифицированную рабочую силу. Поскольку квалифицированная рабочая сила мобильна, люди с более высоким уровнем человеческого капитала, вероятно, переедут в регионы и страны, которые платят больше и имеют лучшие возможности трудоустройства.Со временем реальный человеческий капитал на душу населения обычно увеличивался для каждого региона NUTS1.
Диаграмма 4. В Лондоне был самый большой запас реального человеческого капитала на душу населения для обладателей ученой степени за все годы с 2004 по 2018 год
Реальный человеческий капитал для лиц со степенью или эквивалентом, на душу населения (в тысячах фунтов стерлингов, в ценах 2018 г.), регионы NUTS 1, 2004 и 2018 гг.
Источник: Национальное статистическое управление.
.Загрузите эту диаграмму Рис. 4. В Лондоне был самый большой запас реального человеческого капитала на душу населения для обладателей степени за все годы с 2004 по 2018 год
Изображение .csv .xlsЛондон также имеет самую высокую оценку реального человеческого капитала на душу населения для людей со степенью или эквивалентной квалификацией. Оценка реального человеческого капитала на душу населения для этих лиц в 2018 году была ниже по сравнению с 2004 годом для всех регионов и стран Великобритании. Различия между регионами и странами на рисунках 3 и 4 могут частично объясняться различиями в составе населения, такими как средний возраст экономически активного населения в каждом регионе и стране, а также степень профессионального несоответствия для лиц с разной квалификацией.
Жители Лондона тратят большую часть своего семейного дохода на расходы на жилье
Регионы и страны с более высоким семейным доходом также могут иметь более высокое потребление домохозяйств³. Эта положительная взаимосвязь прочно укоренилась в экономической теории, представленной, например, кейнсианской функцией потребления (Keynes, 1936) ⁴. Однако, если домохозяйства в определенном регионе будут иметь более высокую стоимость жизни, их остаточный доход после вычета расходов на жилье снизится, несмотря на более высокий доход.
В то время как Лондон занимает первое место по показателям таких макроэкономических переменных, как производительность, заработная плата и человеческий капитал, жители платят более высокую долю дохода своей семьи на расходы на жилье. В период с 2015 по 2017 финансовый год (FYE), расходы на жилье (измеряемые средней недельной частной арендной платой домохозяйства) составляли 43% от среднего недельного эквивалентного дохода домохозяйства в Лондоне по сравнению с 21% в Северной Ирландии.
Диаграмма 5: Жители Лондона тратят большую часть дохода своей семьи на жилищные расходы
Отношение медианной еженедельной частной арендной платы домохозяйства к среднему недельному эквивалентному доходу домохозяйства в процентах², регионы NUTS 1, среднее трехлетнее значение 2015 финансового года к 2017 финансовому году
Источник: Департамент труда и пенсионного обеспечения
Загрузите эту диаграмму Рисунок 5: Жители Лондона тратят большую часть своего семейного дохода на жилищные расходы
Изображение .csv .xlsЕще несколько замечаний:
- Еженедельная аренда частного дома в Лондоне была ниже в 2017 финансовом году (230 фунтов стерлингов), чем в 2016 финансовом году (247 фунтов стерлингов) и 2015 финансовом году (239 фунтов стерлингов)
- в период с 2015 по 2017 финансовый год, еженедельная аренда частного жилья выросла на Юго-Западе, Юго-Востоке, Уэст-Мидлендсе, Северо-Востоке, Шотландии и Северной Ирландии, возможно, из-за сильного роста на рынке жилья
Падение средней еженедельной арендной платы домашних хозяйств в Лондоне в период с 2017 по 2016 финансовый год можно частично объяснить устойчивым падением роста индекса цен на жилье (HPI) и индекса цен на аренду частного жилья (IPHRP) в течение этого периода. период.Объем продаж также снизился в этот период, отчасти из-за изменений в гербовых сборах, введенных в апреле 2016 года, и замедления темпов роста рынка купли-продажи. Более подробную информацию о рынке жилья Лондона можно найти в статье «Изучение последних тенденций на рынке жилья Лондона».
Лондон больше не является регионом с самым высоким доходом домохозяйств, если учесть расходы на жилье.
Департамент труда и пенсий (DWP) публикует отчет о доходах домохозяйств ниже среднего.Он содержит информацию об эквивалентном располагаемом доходе домохозяйства, скорректированном на размер и состав домохозяйства (так называемое уравнивание), рассчитанный как до, так и после затрат на жилье. Лучший способ посмотреть на разницу в доходах между регионами и странами — использовать этот эквивалентный доход домохозяйства и сравнить оценки как до, так и после затрат на жилье.
Рисунок 6 показывает, что до учета затрат на жилье в Лондоне самый высокий средний недельный доход домохозяйства, но после учета затрат на жилье его догоняет Юго-Восток.Лондон лишь немного превышает средний доход семьи в Великобритании с учетом стоимости жилья, в то время как Юго-Восток, Восток Англии, Шотландия и Юго-Запад регионы или страны выше среднего показателя по Великобритании.
Ист-Мидлендс ниже среднего по Великобритании с точки зрения приравненного дохода домохозяйства до стоимости жилья, но немного выше среднего, если учитывать расходы на жилье. Северная Ирландия, Йоркшир и Хамбер, Северо-Запад, Уэст-Мидлендс, Уэльс и Северо-Восток остаются ниже среднего показателя по Великобритании даже с учетом стоимости жилья.
Разница между доходами домохозяйств до и после увеличения стоимости жилья в Лондоне увеличилась в период с 2009 по 2011 финансовый год и с 2016 по 2018 финансовый год. Увеличение стоимости жилья можно частично объяснить нехваткой предложения жилья по сравнению со спросом. Этот дефицит был намного больше в Лондоне и на Юго-Востоке, что привело к повышению стоимости жилья в этих регионах. Несмотря на рост количества предложенных домов (PDF, 1,49 МБ) в последние годы, спрос на жилье оставался высоким и продолжал опережать предложение жилья в этих регионах.
Диаграмма 6: Лондон лишь немного превышает средний доход семьи в Великобритании с учетом стоимости жилья
Средний недельный эквивалентный доход домохозяйства для всех лиц в средних ценах на финансовый год 2018, индексированный UK = 100, регионы NUTS 1, с 2009 по 2011 финансовые годы и с 2016 по 2018 финансовый год
Источник: Департамент труда и пенсионного обеспечения
Загрузить это изображение Рис. 6. Доход в Лондоне лишь немного выше среднего дохода семьи в Великобритании с учетом стоимости жилья
.png (118,9 КБ)Загрузить данные
Этот анализ не включает затраты на проезд. Расходы на жилье и поездки важны для Юго-Востока, поскольку Лондон является крупным центром занятости в этом регионе.
Примечания для макроэкономических переменных
- Пуллен, Дж. (2009), «Теория распределения предельной производительности: критическая история», июнь 2009 г.
- Предполагается, что предельная склонность к потреблению постоянна во всех регионах NUTS 1.
- Кейнс, Дж. М. (1936), «Общая теория занятости, процента и денег», февраль 1936 г.
Преобладающее региональное биофизическое охлаждение в результате недавних изменений растительного покрова в Европе
Набор данных о земном покрове
Продукт Инициативы по изменению климата (CCI) Европейского космического агентства (ESA) по изменению климата (CCI) используется для картирования изменений в растительном покрове.Карты ESA CCI-LC представлены с пространственным разрешением 300 м на период 24 года, с 1992 по 2015 год 32 . Эти карты характеризуют глобальную поверхность с использованием 37 классов земного покрова на основе Системы классификации земного покрова Организации Объединенных Наций (UNLCCS) 71 и были разработаны для преодоления предыдущих ограничений и уменьшения неопределенности в представлении земного покрова и LCC в климатических моделях 22 , 31,32 . Набор данных был создан после объединения глобальных суточных показателей отражения от поверхности пяти различных спутниковых систем наблюдения с целью сохранения высокого уровня согласованности во времени.Точность продуктов CCI-LC была оценена на глобальном уровне с использованием набора данных независимой валидации и составила 75,4% 32 . Наивысшая точность была обнаружена для классов пахотных земель, лесов, городских территорий, голых территорий, водоемов и многолетних снега и льда. Наименьшую точность показали мозаики классов, лишайников и мхов.
Мы использовали три типа данных о земном покрове, чтобы изучить влияние недавних изменений растительного покрова на европейский климат и выделить роль заброшенных пахотных земель: LC1992, LC2015 и NoCRP_AB.LC1992 и LC2015 представляют растительный покров в Европе в 1992 и 2015 годах соответственно. NoCRP_AB — это набор данных о земном покрове, в котором классам IGBP пахотные земли и мозаику пахотных земель / естественной растительности в 1992 году не разрешено преобразовывать в другие классы земель. Однако другим классам земель разрешено преобразовывать пахотные земли и мозаику пахотных земель в соответствии с историческими переходами. Это означает, что в период с 1992 по 2015 год мозаике пахотных земель и пахотных земель / естественной растительности разрешено только расширяться, но не сокращаться.
Чтобы облегчить интерпретацию переходов земель, которые произошли в Европе (рис. 1), 37 классов UNLCCS были объединены в общие классы земель IPCC в соответствии с конкретной таблицей переходов, предоставленной ESA CCI-LC. продукты (воспроизведены в дополнительной таблице 3) 32 .
Моделирование регионального климата
Моделирование регионального климата выполняется с помощью модели исследования и прогнозирования погоды (WRF) версии 3.9.1 41 .WRF — это мезомасштабная модель нового поколения, которая подходит для оперативных исследований в различных масштабах. WRF производит моделирование, основанное на реальных атмосферных условиях (то есть на основе наблюдений и анализов), и было подтверждено, что он фиксирует пространственно-временные закономерности климата по сравнению с наблюдениями в Европе 72,73,74 .
Конкретная конфигурация WRF, используемая в этом исследовании, соответствует настройкам международного эксперимента по скоординированному региональному уменьшению масштабов климата (CORDEX) (EURO-CORDEX) 74 .Начальные и боковые граничные условия взяты из промежуточного повторного анализа Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ERA-Interim) 75 . Схемы физической параметризации включают схему микрофизики Томпсона 76 , модель быстрого переноса излучения для длинноволнового и коротковолнового излучения GCM 77 , схему пограничного слоя Меллора-Ямады Наканиши и Ниино 78 , параметризацию конвекции Каина-Фрича 79 и Модель общинных земель версии 4.0 (CLM4) с классификацией землепользования IGBP-MODIS 80,81 .
CLM4 — это современная модель процессов на поверхности земли, которая представляет несколько аспектов поверхности земли, включая неоднородность поверхности, и состоит из компонентов, связанных с биофизикой земли, гидрологическим циклом, биогеохимией, человеческими измерениями и динамикой экосистемы. CLM4 в WRF имеет подробное описание земной поверхности, в которой вертикальная структура включает однослойный растительный покров, пятислойный снежный покров и десятислойный столб почвы 41 .В каждой ячейке сетки поверхность суши подразделяется на пять основных подсеточных единиц суши (ледник, озеро, водно-болотное угодье, город и растительность), которые разделяют одно и то же атмосферное воздействие и обратную связь по потоку с атмосферой в ячейке сетки. Поверхностные переменные вычисляются путем усреднения подсеточных величин, взвешенных по их долевым площадям (мозаичный подход). Городской земельный участок использует концепцию «городского каньона» 82 для представления геометрии каньона, описываемой высотой здания и шириной улицы.Подсетка с растительностью включает до 15 функциональных типов растений (PFT), которые различаются по структуре и физиологии, в том числе оптическим свойствам листа и стебля, параметрам распределения корней, аэродинамическим параметрам и параметрам фотосинтеза 41 . Эти параметры устанавливаются ежемесячно и обновляются ежедневно путем линейной интерполяции месячных значений 83 . CLM4 включает новые подходы к взаимодействию столба почвы с грунтовыми водами, испарению почвы, аэродинамическим параметрам для разреженных / плотных покровов, вертикальному засыпанию растительности снегом, доле и старению снежного покрова, осаждению черного углерода и пыли и вертикальному распределению солнечной энергии.Двухпоточная модель излучения CLM рассчитывает эквивалентное модели альбедо поверхности с использованием климатологической ежемесячной влажности почвы вместе с параметрами растительности, такими как фракция PFT, индекс площади листьев и пара. Несколько PFT могут сосуществовать в данной ячейке сети, и баланс энергии и поверхностные потоки вычисляются на уровне PFT перед агрегированием на уровне масштаба сетки на основе доли PFT в ячейке сетки. Поскольку WRF считывается входными классификациями IGBP-MODIS / USGS LC, мы используем таблицу перекрестного перемещения 8 (дополнительная таблица 4) для преобразования 37 классов CCI LC в 21 класс системы классификации IGBP-MODIS, которые CLM4 затем переводится в PFT.Распределение по PFT — хорошо известный потенциальный источник неопределенности, особенно для смешанных классов и северных бореальных лесов (область, где в нашем исследовании наблюдались небольшие LCC) 29 . Использование таблиц с перекрестным перемещением — это общий жизнеспособный подход для обеспечения прозрачности и воспроизводимости результатов моделирования до тех пор, пока картирование функциональных характеристик растений в глобальном масштабе не станет возможным и не станет доступным 22,29 .
Из-за ограничений времени вычислений на основе данных ERA-Interim создается 24-летний (с 1 января 1992 г. по 31 декабря 2015 г.) усредненный набор данных, который используется в качестве начальных и боковых граничных условий.Этот новый набор данных содержит 6-часовые данные с 1 января в 00:00 по Гринвичу и до 31 декабря в 18:00 по всемирному координированному времени в течение 1 года. Наборы данных о земном покрове агрегируются с горизонтальным разрешением 0,11 ° (около 12 км, самое высокое разрешение, доступное от EURO-CORDEX), сохраняя пропорции различных классов земель на ячейку сетки. Затем выполняются три независимых моделирования WRF с тремя наборами данных о земном покрове LC1992, LC2015 и NoCRP_AB. Поскольку боковые граничные условия не различаются между экспериментами, результирующие различия в результатах моделирования можно отнести к разным наборам данных о земном покрове.Моделирование выполняется для 40 атмосферных уровней и временного шага интегрирования 72 с. Первые 15 дней рассматриваются как время раскрутки модели и поэтому исключаются из анализа. Анализ также исключает 30 симуляционных сеток (около 360 км) от границы области EURO-CORDEX, чтобы устранить шум в боковых граничных условиях.
Одновременный вклад двухметровой температуры воздуха ( T ) и абсолютной удельной влажности ( q ) вычисляется в терминах эквивалентной температуры ( T E ), которая указывает температуру, которую будет испытывать образец воздуха. иметь, если бы вся его скрытая теплота была изобарно преобразована в явную теплоту.Его можно оценить с помощью следующего уравнения 39,40 : \ (T _ {\ mathrm {E}} = T + Lq / C_p \), где L — скрытая теплота парообразования, а C p удельная теплоемкость сухого воздуха.
Пространственная коррелограмма
Пространственные коррелограммы используются для изучения пространственной автокорреляции изменений температуры. Этот подход используется, чтобы показать, насколько коррелированы пары пространственно распределенных наблюдений при увеличении расстояния между ними 84,85 .n {\ left ({y_i — \ bar y} \ right)}}} \; {\ mathrm {for}} \, i \, {\ ne} \, j, $$
(1)
, где y i и y j — значения изменений температуры в сетках i и j . Матрицу географических расстояний необходимо рассчитать для всех пар местоположений. Затем мы конвертируем эти расстояния в классы d . Весовой коэффициент w ij равен 1, когда пары сайтов принадлежат классу расстояния d , и 0 в противном случае. W — это количество пар в вычислении для данного класса расстояния, равное сумме w ij для этого класса. Коэффициент Морана I принимает значения в интервале [-1, 1] и может интерпретироваться как коэффициент корреляции Пирсона. Положительные значения I указывают на положительную автокорреляцию, а отрицательные значения I указывают на отрицательную автокорреляцию 85 .
Температурные изменения отдельных переходов суши
Метод гребневой регрессии используется для определения влияния отдельных переходов земельного покрова на температуру и эквивалентные изменения температуры.Хотя методология и приложения различаются, концепция аналогична той, которая недавно использовалась для характеристики изменений свойств поверхности и потоков энергии от конкретных изменений растительного покрова 8,59 .
Чтобы идентифицировать сигнал изменения температуры из-за отдельных переходов земного покрова, мы используем набор неперекрывающихся локальных окон, которые покрывают область, чтобы распутать влияние на температуру от каждого LCC. Учитываются только локальные эффекты переходов земного покрова внутри окна, а косвенные возмущения из-за региональных изменений за окном игнорируются.Местные эффекты доминируют над общими биофизическими воздействиями на переходы ограниченного пространства земного покрова 89 , такие как те, что недавно произошли в Европе.
Размер локального окна составляет сетку 5 на 5, примерно 60 на 60 км, в которых предполагается, что местный климат является однородным. Климатические градиенты, возникающие в результате топографических различий, маскируются в соответствии с исх. 8,59 . Чтобы разделить температурные сигналы, возникающие в результате смешивания возможных переходов земного покрова между различными классами, подход линейной регрессии применяется отдельно к окнам N ,
$$ y_i = X_i \ beta _i + \ varepsilon _i, i = 1,2 ,…, N, $$
(2)
, где для окна i , X i — это объясняющая переменная, то есть матрица, содержащая доли переходов всех классов земного покрова для 25 сеток каждого окна (с первым столбцом единиц для захвата точки пересечения), y i — вектор, содержащий 25 значений изменений температуры, ɛ i — член ошибки, относящийся к остаткам модели, и β i — вектор коэффициентов регрессии.2 \). Уравнение (2) может быть явно записано для окна i в виде системы уравнений:
$$ \ begin {array} {l} y_1 = \ beta _0 + \ beta _1x_ {11} + \ beta _2x_ {12} + \, \ cdots \, + \ beta _mx_ {1m} + \ varepsilon _1 \\ y_2 = \ beta _0 + \ beta _1x_ {21} + \ beta _2x_ {22} + \, \ cdots \, + \ beta _mx_ {2m} + \ varepsilon _2 \\ \ vdots \\ y_n = \ beta _0 + \ beta _1x_ {n1} + \ beta _2x_ {2n} + \, \ cdots \, + \ beta _mx_ {nm} + \ varepsilon _n , \ end {array} $$
(3)
, где зависимость от i опущена для упрощения обозначений. x нм — доля изменения класса земли м в сетке n , n — количество сеток локального окна ( n = 25) и м — это количество классов земного покрова ( м, = 14). Цель состоит в том, чтобы найти разницу в коэффициентах регрессии между каждой парой классов земель, чтобы проинформировать о влиянии перехода земель на температуру путем решения системы уравнений. (3). Как только система решена, мы можем использовать коэффициенты β i для окна i , чтобы понять локальные температурные эффекты данного перехода классов земного покрова с j на k , установив x j = -1 и x k = 1, а все остальные x до 0.
Однако не все коэффициенты в β i могут быть оценены одновременно, поскольку переходы \ (x_ {jk}, k = 1,2, …, 14 \) в каждой сетке в окне i суммируется до нуля. Кроме того, в некоторых случаях в матрице объясняющей переменной есть нулевые столбцы, когда переходы между конкретными классами земель отсутствуют, и соответствующий коэффициент регрессии не может быть оценен. Это обрабатывается путем решения уравнения. (3) для каждого окна i с использованием гребенчатой регрессии для стабилизации оценки.{\ mathrm {T}} \ left ({y_i — X_i \ hat {\ beta} _i} \ right) / {\ mathrm {df}} _ i, $$
(6)
, где степени свободы (df i ) для окна i равны n минус количество независимых линейных комбинаций β i , о которых данные сообщают в этом окне. 2.2 = \ hat \ Sigma _ {i, jj} + \ hat \ Sigma _ {i, kk} — 2 \ hat \ Sigma _ {i, jk}, $$
(8)
, где \ (\ hat \ Sigma _ {i, jk} \) обозначает строку j и столбец k из \ (\ hat \ Sigma _i \), то есть \ (\ hat \ Sigma _ {i, jj } \) и \ (\ hat \ Sigma _ {i, kk} \) обозначают оценочные дисперсии оцененных коэффициентов регрессии \ (\ hat \ beta _ {i, j} \) и \ (\ hat \ beta _ {i, k} \), а \ (\ hat \ Sigma _ {i, jk} \) — это кросс-ковариация между \ (\ hat \ beta _ {i, j} \) и \ (\ hat \ beta _ {i, k} \).Член ковариации необходим, потому что оценки эффектов земного покрова не являются независимыми.
Как описано выше, система Ур. (3) решается в каждом из локальных окон, охватывающих весь домен. Внутри окна водные объекты замаскированы, и учитываются только переходы растительного покрова. Кроме того, мы также отфильтровываем окна без переходов растительного покрова. Затем регрессии применяются ко всем классам земного покрова МПГБ. 2}}}, $$
(10)
, где N — количество окон для регрессии.2 \) ненадежно опускаются, например, дисперсия больше 100.
Среднее значение и медиана эмпирических остатков, \ ({\ hat {\ varepsilon}} _i = y_i — X_i {{\ hat {\ beta}} _i}, i = 1,2, …, N, \) почти равны нулю, а гистограмма эмпирических остатков унимодальна, симметрична и подобна нормальному распределению. Это говорит о том, что для остатков можно принять гауссово распределение, так что доверительные интервалы для переходов земного покрова могут быть рассчитаны с использованием гауссовых распределений.
Этот статистический анализ повторяется для всей европейской области и для двух основных подобластей, чтобы исследовать неоднородность температуры и эквивалентную температурную реакцию на переходы земного покрова в различных климатических режимах, обнаруженных в анализе. Субдомен A в основном относится к центральной, южной и западной Европе, а субдомен B — к восточной Европе. Число извлеченных действительных окон составляет 2779 для анализа всего европейского домена и 856 и 1032 для поддоменов A и B, соответственно.Только достоверные оценки для каждого перехода земельного покрова, который произошел по крайней мере в 15% допустимых окон, считаются репрезентативными средними и показаны на рис. 6.
Проверка результатов модели
Мы проверили результаты модели в сравнении с соответствующими наборами данных наблюдений. Моделирование модели WRF на основе конфигурации EURO-CORDEX с новыми наборами данных о земном покрове LC1992 и LC2015 сравнивается с записями наблюдений за европейским климатом (E-OBS) 93 . Данные E-OBS усредняются за период 1992–2015 гг. Для согласования с набором данных, используемым для граничных условий при моделировании.Дополнительное моделирование с использованием земельного покрова IGBP по умолчанию в WRF добавлено для оценки относительной производительности новых наборов данных о земельном покрове ESA CCI с такими индексами, как коэффициент корреляции моделей (PCC), региональное смещение и среднеквадратичная ошибка ( RMSE). Три моделирования показывают аналогичные закономерности для среднегодовой температуры относительно E-OBS, и было обнаружено, что моделирование с наборами данных о земном покрове на основе CCI снижает как систематическую ошибку модели, так и RMSE (дополнительный рисунок 8).
Наше моделирование моделировало множественные и иногда контрастирующие изменения земного покрова на каждую ячейку сетки, и мы не могли напрямую сравнивать изменения, вызванные одним компонентом баланса поверхностной энергии от конкретных LCC, с другими доступными наборами данных.Тем не менее, было возможно проверить оценки альбедо поверхности и влажности почвы на основе отдельных имитационных моделей. Оценки альбедо поверхности для LC1992 и LC2015 были повторно дискретизированы и сравнены со спутниковым набором данных CLARA_A2, который охватывает 34-летний период с 1982 по 2015 год и предоставляет среднемесячные значения на сетке 0,25 ° × 0,25 ° 94 . Среднемесячные значения (со стандартным отклонением и корреляцией моделей) среднего альбедо поверхности за 1992–2015 гг. Сравниваются в дополнительной таблице 2.Результаты обычно показывают высокие коэффициенты корреляции и постоянный сезонный цикл, причем значения попадают в соответствующие диапазоны неопределенности. База данных ESA CCI SM 95 предоставляет согласованные оценки 10-сантиметровой влажности почвы от большого набора спутниковых датчиков, а среднее значение за 1992–2015 годы использовалось для сравнения выходных данных влажности почвы из LC1992 и LC2015 (дополнительный рис. 3). Мы обнаружили высокие коэффициенты корреляции паттернов (от 0,82 летом до 0,96 зимой) и ограниченное смещение.
Изменения температуры, приписываемые конкретным переходам суши из нашего подхода регрессии гребней, сравнивались с альтернативным набором данных, основанным на наблюдениях спутникового дистанционного зондирования 8,59 .Этот набор данных получен из потенциальных изменений растительности, где пространственно-временная аппроксимация применяется к многомасштабным продуктам дистанционного зондирования и был разработан для сравнительного анализа результатов климатических моделей, связанных с биофизическими процессами на суше. Он включает в себя изменения баланса поверхностной энергии и температуры поверхности земли (днем и ночью) для до 10 переходов земельного покрова ППГ (только над пораженными участками суши) с разрешением 1 ° за период 2008–2012 гг. Мы загрузили общедоступную версию этого набора данных 59 и обработали ее, чтобы вычислить ежедневные изменения среднемесячной температуры поверхности на основе простого среднего значения дневной и ночной температуры.Стандартные ошибки были получены из соответствующих стандартных отклонений, предоставленных набором данных. Поскольку некоторые из этих оценок, вероятно, являются нереальными значениями (например,> 10 ° C), мы рассматриваем их как выбросы и отфильтровываем их. Затем мы сравнили температурные эффекты отдельных переходов суши с теми, которые показаны на рис. 6, для домена EURO-CORDEX и для подобластей A и B (дополнительная таблица 1). Мы обнаружили, что результаты в целом согласуются между двумя базами данных, но при сравнении следует учитывать некоторые важные оговорки.Во-первых, необходимо соблюдать осторожность при интерпретации данных о температуре, полученных с использованием различных протоколов. Набор данных наблюдений сообщает о температуре поверхности земли, то есть температуре на поверхности суши, включая голую землю, воду, снежный или ледяной покров, пахотные земли или лесной покров, в то время как наше исследование фокусируется на температуре воздуха (2 м). Хотя признано, что температура воздуха в целом зависит от температуры поверхности земли 61 , существуют неотъемлемые различия, поскольку поиск спутников происходит только в условиях ясного неба, а сила связи между двумя индикаторами температуры изменяется во времени и в зависимости от земного покрова (например, .г., сцепление сильнее в лесах, чем на открытой местности) 62 . Кроме того, набор данных наблюдений относится только к LCC в период с 2008 по 2012 год, временное измерение, которое отличается от нашего исследования, а зарегистрированные значения температуры для каждого конкретного LCC относятся только к области, затронутой изменением землепользования, с переменными, которые увеличиваются до разрешения в один градус. С другой стороны, наше исследование рассматривает значения температуры для конкретной ячейки сетки, где LCC составляет только часть площади ячейки.Таким образом, от нашего исследования ожидаются относительно меньшие значения.
Сводка отчетов
Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.
Континентальность и океанизация в средних и высоких широтах северного полушария и их связь с атмосферной циркуляцией
Континентальность или океаничность климата является одной из основных характеристик местных климатических условий, которые меняются в зависимости от глобального и регионального изменения климата.В статье анализируются индексы континентальности и океаничности, а также их вариации в средних и высоких широтах Северного полушария в период 1950–2015 гг. Климатология и изменения континентальности и океана изучаются с использованием индекса континентальности Конрада (CCI) и индекса океаничности Кернера (KOI). Также было оценено влияние схем телесвязи в Северном полушарии на условия континентальности / океана. По данным CCI, континентальность более значительна в Северо-Восточной Сибири и ниже вдоль тихоокеанского побережья Северной Америки, а также в прибрежных районах северной части Атлантического океана.Однако, согласно KOI, районы с высокой континентальностью не совсем соответствуют зонам с низким уровнем океана, проявляясь к югу и западу от зон, определенных CCI. Таким образом, пространственные закономерности изменения континентальности кажутся разными. По данным CCI, статистически значимое увеличение континентальности было обнаружено только в Северо-Восточной Сибири. Напротив, в западной части Северной Америки и большей части Азии континентальность ослабла. Согласно KOI, климат становится все более континентальным в Северной Европе и большей части Северной Америки и Восточной Азии.Океанизм увеличился в Канадском Арктическом архипелаге и в некоторых частях Средиземноморского региона. Изменения континентальности были в первую очередь связаны с повышением температуры самого холодного месяца вследствие изменений атмосферной циркуляции: в последние десятилетия зимой преобладала положительная фаза Североатлантического колебания (САК) и Восточной Атлантики (ВА). Тенденции в океане могут быть связаны с уменьшением площади сезонного морского льда и связанным с этим повышением температуры поверхности моря.
1. Введение
Континентальность и океанизация — важные параметры, которые описывают местные климатические условия. Они демонстрируют, в какой степени местный климат подвержен влиянию взаимодействия суши и моря. Как и большинство других климатических индикаторов, эти параметры динамичны и связаны как с глобальным изменением климата, так и, следовательно, с изменениями атмосферной циркуляции.
Континентальность в первую очередь зависит от ряда климатических переменных, таких как широта, расстояние до моря и атмосферная циркуляция.В большинстве случаев расчет индекса континентальности основан на годовом диапазоне температур воздуха и широте. Более широкий годовой диапазон температур воздуха связан с более высокими температурными контрастами и большей континентальностью.
В меняющихся климатических условиях континентальность может быть затронута по-разному [1]. Из-за глобального изменения климата температура воздуха имеет тенденцию к повышению в большинстве частей мира. В последние десятилетия наиболее быстрое потепление наблюдалось в средних широтах Северного полушария [2].Поэтому анализ изменения различных климатических индексов, в том числе изменения континентальности в средних и высоких широтах Северного полушария, имеет большое значение. В районах, где зимние температуры воздуха имеют более существенный положительный тренд, чем их летние аналоги, соответствующие значения индекса континентальности снижаются, и наоборот. Увеличение амплитуды годового цикла в средних широтах Северного полушария было выявлено за последние два десятилетия: i.е., температура воздуха зимой несколько повысилась, а летом изменения были более значительными [2–4].
Однако изменения годового диапазона температур воздуха значительно различаются в разных регионах, и, следовательно, тенденции континентальности климата также различаются. Региональные исследования континентальности климата начались в первой половине ХХ века. Горчинский [5], Брант [6], Раунио [7] и другие описали континентальность климата различных местностей на основе годового диапазона температур воздуха.Hirschi et al. [1] проанализировали глобальное изменение континентальности с использованием данных реанализа NCEP / NCAR за период 1948–2005 гг. Значительное снижение континентальности было отмечено в Арктике и Антарктике из-за сильного повышения температуры самого холодного месяца. Однако индекс континентальности в Юго-Восточной Европе также увеличился [1].
В последние годы региональные особенности континентальности и океана были проанализированы в Греции [8], Турции [9] и Пакистане [10]. Установлено усиление континентальности климата на Пиренейском полуострове [11].Незначительное увеличение континентальности также наблюдалось в Словакии [12] и не было обнаружено значительных изменений в Чешской Республике [13], в то время как статистически значимое увеличение континентальности было выявлено на Ближнем Востоке и в Северной Африке [14]. Более того, авторы [14] утверждают, что региональные модели циркуляции (например, над Средиземным морем) не играют решающей роли в определении тенденций, выявленных в континентальности. Скорее, они относятся к изменениям в крупномасштабной атмосферной циркуляции над Северной Атлантикой [14].
При перемещении к полюсу в Северном полушарии суши становятся больше, поэтому континентальность имеет тенденцию быть менее выраженной в периоды повышенной зональной циркуляции. Напротив, это становится более заметным с усилением меридиональной циркуляции [15] и большим влиянием континентальных арктических воздушных масс [16].
Изменения континентальности затрагивают как естественные (например, зоны растительности), так и антропогенные (например, водные ресурсы и сельское хозяйство) системы, поэтому исследования изменений континентальности имеют большое значение [8, 14, 17].Кроме того, относительно немного исследований анализировали континентальность и ее изменения в глобальном масштабе [1]. Кроме того, отсутствуют исследования, анализирующие влияние атмосферной циркуляции на значения индекса континентальности.
Таким образом, целью данного исследования является оценка пространственного распределения общепринятого индекса континентальности Конрада (CCI) и индекса океаничности Кернера (KOI) в средних и высоких широтах суши Северного полушария, а также оценить изменения этих индексов с середины двадцатого века и их связь с атмосферной циркуляцией.
2. Методы
Годовой диапазон температур воздуха и широта были включены в формулы индекса континентальности, разработанные Горчинским [18], Йоханссоном [19], Конрадом [20], Раунио [7], Маршем и Ракузой-Сущевскими [21]. ], и другие.
В этом исследовании континентальность оценивалась с использованием CCI, предложенного Конрадом [20]: где (° C) — средняя температура самых теплых месяцев года, (° C) — средняя температура самых холодных месяцев года. год, и — широта.
Большой годовой диапазон температур воздуха приводит к более высоким значениям индекса и, следовательно, указывает на более континентальный климат. Наименьшие различия наблюдаются в самых океанических климатических условиях. Территории, где значения индекса находятся в диапазоне от −20 до 20, можно охарактеризовать как гиперокеанские, от 20 до 50 как океанические, от 50 до 60 как субконтинентальные, от 60 до 80 как континентальные и от 80 до 120 как гиперконтинентальные [11].
В 1905 г. Кернер предложил индекс океаничности [22].Этот индекс представляет собой отношение разницы среднемесячных температур воздуха между октябрем и апрелем и разницы между среднемесячными температурами самых теплых и самых холодных месяцев. Маленькие или отрицательные значения указывают на высокую континентальность, тогда как высокие значения индекса указывают на морские климатические условия [10]. Индекс океаничности (KOI) по Кернеру оценивался следующим образом: где и (° C) — среднемесячная температура в октябре и апреле, соответственно, а и (° C) такие же, как в уравнении (1).Этот индекс основан на предположении, что из-за более высокой инерции термальных вод в морском климате весна холоднее, чем осень, тогда как в континентальном климате весна имеет тенденцию демонстрировать более высокие или близкие к осени температуры. Океаничность климата увеличивается с увеличением значений индекса. Маленькие или отрицательные значения демонстрируют континентальные климатические условия, в то время как большие значения указывают на морской климат [8]. Для визуализации пространственного распределения KOI в этом исследовании использовались следующие классы индексов: меньше или равно −10 = гиперконтинентальный; от −9 до 0 = континентальный; от 1 до 10 = субконтинентальный; от 11 до 20 = океанический; и от 21 до 50 = гиперокеанский.
CCI и особенно KOI возможны только в регионах с отчетливыми сезонными изменениями температуры воздуха. Мы решили проанализировать континентальность и океанические условия выше 30 ° широты в северном полушарии, где сезонность температур высока.
Среднемесячные значения температуры воздуха за период 1950–2015 гг. Над сушей получены из базы данных CRU TS4.00 [23]. Размер ячейки сетки составлял 0,5 × 0,5 °. CRU TS — это глобальный набор данных с высоким разрешением, охватывающий все участки суши между 60 ° южной и 80 ° северной широты.Приоритетом набора данных CRU TS является его полнота, отсутствие недостающих данных по земле. Особое внимание уделяется контролю качества данных [24]. Однако набор данных не является строго однородным, и большие неопределенности могут быть обнаружены в регионах с разреженной сетью метеорологических станций, особенно в пустынях и горах [25, 26]. Тем не менее, несмотря на некоторые ограничения, база данных CRU TS широко используется для климатических исследований [27–29].
Долгосрочные тенденции индекса континентальности / океаничности в период 1950–2015 годов были рассчитаны с использованием критерия наклона Сена.Статистическая значимость значений тренда оценивалась с помощью критерия Манна – Кендалла. Статистически значимыми считались изменения со значениями менее 0,05. Также были определены нормы индекса континентальности / океаничности за 1981–2010 гг.
Мы также проанализировали влияние атмосферной циркуляции на сезонные температурные показатели и, следовательно, на изменчивость континентальности и океаничности климата. Схемы телесвязи (NHTP) в северном полушарии, полученные из поля высот 500 гПа, являются ведущими моделями низкочастотной изменчивости атмосферной циркуляции в Северном полушарии.Данные доступны на сайте Центра прогнозов погоды и климата NOAA. Мы выбрали восемь из 10 доступных NHTP, потому что только они могут объяснить две трети низкочастотной изменчивости атмосферной циркуляции в пределах NH вне тропиков, и они активны круглый год и имеют одинаковую процедуру поиска (Таблица 1).
| ||||||||||||||||||||||
Одна группа NHTP (NAO и EA) заметна в Северной Атлантике и Европе.Другие — SCA, POL и EA / WR — охватывают средние и высокие широты Евразии, а PNA, EP / NP и WP представляют северную часть Тихого океана и Северную Америку.
Корреляции между средними значениями NHTP за январь – март, значениями NHTP с июля по сентябрь, значениями NHTP с марта по май и значениями NHTP с сентября по ноябрь были проанализированы для определения влияния атмосферной циркуляции на изменение температуры приземного воздуха. а также по CCI и KOI. Среднее значение трехмесячных индексов NHTP в корреляциях использовалось во избежание несоответствия и с конкретным самым холодным зимним / самым теплым летним месяцем.Впоследствии та же процедура была применена для унификации оценки воздействия атмосферной циркуляции как на CCI, так и на KOI.
индексов NHTP доступны в ежемесячном масштабе времени. Однако каждое значение индекса представляет собой трехмесячный период с центром в конкретном месяце в силу процедуры его расчета.
3. Результаты и обсуждение
3.1. Климатическая норма и определитель
В период климатологической стандартной нормы (1981–2010 гг.) Гиперконтинентальный климат (значения CCI> 80) был в Северо-Восточной Сибири, а гиперокеанский климат (значения CCI <20) - вдоль тихоокеанского побережья Севера. Америка и прибрежные районы северной части Атлантического океана (рис. 1).Температура приземного воздуха в самый холодный месяц представляла собой наиболее важный фактор, определяющий значения CCI почти на всей исследуемой территории (Рисунок 2). Это можно объяснить тем, что на значительной части исследуемой территории колебания зимних температур были больше, чем летних. Между тем температура самого теплого месяца была основным фактором для ТПП только в западной части Средиземноморского бассейна.
Высокая континентальность (CCI) в центральной части северной части Северной Америки и северо-востоке Евразии (Восточная Сибирь) в первую очередь была вызвана очень низкими температурами воздуха в самый холодный месяц года.Сибирский максимум (SH) и Североамериканский максимум (NAH) благоприятствуют экстремально отрицательным поверхностным температурам зимой в большей части Северной Азии и в самых северных частях Северной Америки. Это сезонные системы высокого давления, состоящие из холодного и сухого воздуха; однако SH гораздо более устойчив, чем NAH, и из-за местного рельефа (горные долины) инициирует самые большие температурные инверсии над северо-востоком Сибири [30, 31]. Относительно высокие температуры самого холодного месяца в большей части Европы, на юго-востоке США и на тихоокеанском побережье Северной Америки, по-видимому, являются причиной низких значений CCI.
Наибольшая океаническая активность (большой KOI) наблюдалась в прибрежных районах Северного Ледовитого океана, Северной Атлантики, Средиземного моря и Дальнего Востока (рис. 1). Самый низкий KOI был обнаружен во внутренней части Евразии (особенно в Центральной Азии и на Тибетском плато), в канадских прериях и Юконе. Такое пространственное изменение KOI можно частично объяснить различиями температуры поверхности моря (ТПМ) в октябре и апреле: ТПМ в октябре всегда было выше, чем ТПМ апреля в Арктике, Северной Атлантике, Средиземноморье и т. Д.; кроме того, многие прибрежные районы в высоких широтах в апреле покрыты морским льдом, а в октябре они свободны ото льда.
Связь между KOI и средней температурой самого теплого () и самого холодного () месяцев слабая ( R 2 <0,15). Температура как апреля, так и октября в большей степени влияет на вариации KOI (рис. 3). Колебания температуры воздуха в апреле играют ведущую роль (особенно в центральных частях континентов), тогда как октябрьские температуры более важны в прибрежных районах. Температура поверхности суши в апреле обычно выше, чем в октябре, на той же широте над внутренними территориями, пока нет снежного покрова.
Области с низким KOI не совсем соответствуют областям с высоким CCI; действительно, области с низким KOI расположены к югу и западу от своих коллег с высоким CCI (Рисунок 1). Циклоническая активность, а также средняя скорость ветра над Арктикой, Северной Атлантикой и Северной частью Тихого океана в октябре выше, чем в апреле, и представляет собой один из основных факторов теплового потока в высоких широтах, что способствует высокому KOI в прибрежных районах. этих регионов [32, 33].
3.2. Долгосрочные тенденции
Годовые минимальные и максимальные месячные температуры воздуха и температуры в апреле и октябре увеличились на большей части исследуемой территории в период 1950–2015 годов (Рисунок 4).Годовая минимальная месячная температура увеличилась более чем на 0,5 ° C / 10 лет в Западной России, Восточной Сибири и в некоторых частях Центральной Азии (Рисунок 4), в то время как наибольшее повышение было зафиксировано в северо-западной части Северной Америки (более чем 1,0 ° C / 10 лет). Годовая минимальная месячная температура незначительно снизилась только в северо-восточной части Сибири и в восточной части Северной Америки.
Величина тренда годовой максимальной месячной температуры () была меньше, чем в 1950–2015 гг.Тенденции выше 0,25 ° C / 10 лет наблюдались в северо-восточной части Сибири, в значительной части Центральной Азии и Европы и на севере Северной Америки. Более высокая скорость роста по сравнению с уменьшенной годовой амплитудой температуры и CCI над большей частью Северной Америки, Азии и Восточной Европы (Рисунок 5). В Юго-Западной Европе CCI увеличился в тех областях, где вырос более чем. В северо-восточной части Сибири и восточной части США рост CCI был связан с уменьшением и увеличением.
Некоторые схемы телесвязи также продемонстрировали четкие тенденции: преобладание определенной фазы в последние несколько десятилетий — EA (положительная), EA / WR (отрицательная) и EP / NP (отрицательная) по тем же причинам, что и для NAO.
Сильное сокращение океана в большей части Европы и Монголии в дополнение к увеличению в регионе Каспийского моря-Кавказа, а также в значительной части Северной Америки в течение последних десятилетий также указывает на преобладание определенных фаз определенных моделей циркуляции в Апрель и октябрь: EA, EA / WR, SCA, POL и PNA.Однако недавние исследования показали, что аномалии нагрева над субтропической северо-западной Атлантикой, а также штормовая активность над Северной Атлантикой могут создавать хорошо организованные волновые структуры типа EA / WR с соответствующими широко распространенными аномалиями от континентальной части США до Центральная Азия с наиболее сильным воздействием на регионы Каспийского моря и Западной Европы [34].
В 1950–2015 годах, вплоть до апреля () и октября (), повышение месячных температур было наибольшим в районах вблизи Северного Ледовитого океана (> 0.50 ° C / 10 лет) (Рисунок 4). В более низких широтах температура как в апреле, так и в октябре повысилась, но пространственная картина тенденций сильно различалась, особенно в Азии и Северной Америке. Апрельский температурный тренд был самым высоким в Восточной Сибири и восточной части Средней Азии, тогда как октябрьские температуры повысились более значительно в северной и северо-восточной частях Сибири и в некоторых районах Средней Азии. Незначительные отрицательные изменения наблюдались на большей части территории Северной Америки в октябре.Различия в тенденциях пространственных закономерностей привели к статистически значимым изменениям KOI над регионом Балтийского моря и отдельными частями Сибири и Монголии (Рисунок 5). Климат стал более океаническим в северной части Канады, отдаленных частях Дальнего Востока и Африки и в значительной части Средиземноморского региона.
3.3. Атмосферная циркуляция
Атмосферная циркуляция является важным фактором пространственного распределения и временных изменений выбранных температурных параметров:,, и.Корреляция между схемами телесвязи в северном полушарии и анализируемыми температурными параметрами позволяет идентифицировать области, в которых атмосферная циркуляция оказывает значительное влияние на временные изменения сезонных температурных перепадов и, следовательно, на CCI и KOI (Рисунок 6). Используемые схемы телесвязи идентифицируются с помощью анализа вращающихся главных компонентов, и теоретически не должно быть мультиколлинеарности между различными схемами и их влиянием на температурные показатели.
Атмосферная циркуляция оказала наибольшее влияние на изменение широты между 40 ° и 60 ° (рис. 6). САО имеет статистически значимую положительную корреляцию с большей частью средних и высоких широт Евразии. Следовательно, CCI имеет тенденцию к снижению в Северной Евразии зимой с преобладающей положительной фазой САК и наоборот во время отрицательной фазы САК (Рисунок 6). САК или его аналог в полушарии Арктика (АО) оказывает значительное влияние на форму и силу Сибирского антициклона (SH) и, следовательно, на зимние температуры поверхности суши [35].Паттерны PNA и WP имеют аналогичное влияние в северной части Северной Америки. Другие NHTPs, похоже, оказывают только региональное влияние на: EA в Европе, SCA в западной части Евразии, POL в некоторых частях Сибири и EP / NP в Восточной Арктике и Сибири. Положительные фазы САК (АО) и, в некоторой степени, ЗВ предполагают большие градиенты температуры от экватора до полюса в течение зимнего сезона, что связано с более сильными зональными ветрами, приносящими морские воздушные массы далеко во внутренние части континентов [36, 37].Летом САК, по-видимому, также играет важную роль в определении распределения аномалий температуры поверхности на континентах Северного полушария, особенно над Евразией и Северной Атлантикой [38].
Корреляции между NHTP и вносят меньший вклад в CCI, чем это делает (Рисунок 2). Более того, почти все выбранные NHTP имеют чисто региональное влияние на. Наиболее важными из них являются EA для Европы и Дальнего Востока, POL для Европы и Южной Сибири, EA / WR для Восточной Европы и Уральского региона и EP / NP в первую очередь для Северной Америки и некоторых частей Евразии [39].Наиболее важные режимы циркуляции зимой и САК и ПНА летом, по-видимому, имеют значительную корреляцию только на очень дискретных и локальных участках суши в Северном полушарии (рис. 6).
Для KOI, согласно корреляциям между NHTP и и, наиболее важными образцами являются SCA, EA / WR, POL и EA для регионов Евразии, PNA для регионов Северной Америки, NAO для Гренландии и Северо-Восточной Канады и EP / NP и WP как для Евразии, так и для Северной Америки (Рисунок 6).Наиболее решающим фактором, влияющим на KOI, с точки зрения его формулы, могут быть закономерности, которые имеют противоположное влияние на температуру в октябре и апреле в одних и тех же областях в разные фазы. Это особенно важно во внутренних регионах Евразии и Северной Америки (регионы с низким KOI), а также в прибрежных районах в высоких и средних широтах (регионы с высоким KOI). Такими паттернами NHTP являются NAO и SCA для Сибири и Уральского региона, EA / WR для Восточной Европы, Кавказа и Турции, EA для Центральной Европы и Восточного Китая, EP / NP для восточной части Северной Америки и WP для Северо-Восточной Сибири и Великого Китая. Равнины (рисунок 6).
Сумма восьми коэффициентов детерминации, описывающих взаимосвязь между,,, и индексами телесвязи, использовалась в качестве меры совокупного воздействия выбранных схем телесвязи в Северном полушарии на,, и, следовательно, значения CCI и KOI (рисунок 7). Воздействие имеет широтную протяженность между 40 ° и 60 ° северной широты в Евразии и между 50 ° и 70 ° северной широты в Северной Америке (рис. 7). Такой пространственный эффект совпадает с распространением Сибирского антициклона на запад в Евразии и зимнего арктического антициклона в Северной Америке.Эти области кажутся чувствительными к признакам фазы NAO, а также к фазам POL, EA и PNA. Совокупный эффект довольно дискретен и, следовательно, зависит от паттернов NHTP, представляющих волновой поток Россби: EA, EA / WR, EP / NP, WP и POL. Учитывая, что CCI в значительной степени зависит от, NAO, по-видимому, вносит основной вклад в его временную изменчивость в Евразии, а также в NAO и PNA в Северной Америке. Для KOI совокупное влияние NHTP на температуру кажется сильным в Восточной Канаде и северо-восточной части Сибири (и) и немного слабее в Западной Сибири, Уральском регионе и Северном Казахстане (только).Таким образом, основной вклад в совокупный эффект здесь вносят EP / NP и WP, в то время как другие схемы телесвязи вносят вклад в совокупный эффект только в определенном сезоне, например, EA / WR в октябре и SCA в апреле (рисунок 7).
Крупномасштабные модели атмосферной циркуляции и колебания влияют на континентальность (CCI) и океаничество (KOI) многих регионов Северного полушария. Их асимметрия по фазам в определенные периоды времени может влиять на тренды CCI и KOI. Например, САК продемонстрировала преобладание своей положительной фазы в последние три десятилетия двадцатого века с пиком в начале 1990-х годов [40–42].Это совпало с изменением величины и смещением центров действия, особенно в холодное время года: Азорского максимума, Сибирского максимума, Североамериканского максимума, Исландского минимума и Алеутского минимума. Это также подтверждают тренды CCI и KOI (рисунок 5).
4. Выводы
В данной статье исследуются вариации континентальности и океанизма в средних и высоких широтах Северного полушария в период 1950–2015 годов. Для этой цели использовались Индекс Конрада континентальности (CCI) и индекс океаничности Кернера (KOI).Также было проанализировано влияние атмосферной циркуляции на изменчивость этих показателей.
Пространственная картина континентальности и океаничности климата зависит от расстояния до океана, топографии и атмосферной циркуляции. Межгодовые колебания температуры приземного воздуха самого холодного месяца () больше, чем колебания температуры в летние месяцы на большей части исследуемой территории. Поэтому наиболее важным фактором, определяющим величину годовой амплитуды температуры воздуха и значения CCI, является.Температура самого теплого месяца () является ведущим фактором для CCI только в западной части Европы и Северной Африке. Временное изменение разницы между температурами приземного воздуха в апреле () и октябре () больше, чем изменение амплитуды годовой температуры воздуха, и оказывает большее влияние на временную динамику KOI. KOI в центральных частях континентов лучше коррелирует с температурой воздуха в апреле, в то время как в прибрежных районах KOI тесно связан с колебаниями температуры в октябре.
С 1950 года во многих регионах Северного полушария фиксировались положительные и статистически значимые тренды,, и. Направление и величина тренда CCI определялись соотношением трендов и трендов. Континентальность климата снизилась в областях, где разница между значениями и тренда положительна, и наоборот. Например, резкое снижение силы Сибирского антициклона, ответственного за экстремальные континентальные условия на большей части Сибири и Восточной Азии, наблюдается с 1980-х годов [43, 44], и на него в первую очередь повлияли доминирующие положительные фазы. паттернов NAO / AO и EA.Между тем, пространственные закономерности и положительные тенденции привели к значительным изменениям KOI на большей части Евразии и северной части Северной Америки за исследуемый период. Согласно KOI, континентальность климата увеличилась в регионе Балтийского моря, а также в некоторых частях Восточной Сибири, Монголии и на Великих равнинах, в то время как статистически значимое увеличение океаничности было обнаружено в основном над северной частью Канады. По данным CCI, континентальность снизилась в западных частях Канады и США, а также в некоторых частях Центральной и Восточной Азии.Таким образом, мы можем выделить, что статистически значимые тренды CCI на более крупных территориях демонстрируют снижение континентальности, в то время как статистически значимые тренды KOI показывают уменьшение океанического состояния с 1950 по 2015 год. Это можно объяснить тем фактом, что в течение периода исследования отмечалось большее повышение температуры. зимой и весной. Статистически значимое уменьшение CCI в районах, окружающих Северную Атлантику и Восточную Арктику, а также в пределах юго-востока США, и увеличение CCI во Внутренней Монголии и Средиземноморье, по-видимому, являются следствием изменения положения и величины центров действия, которые являются полупостоянными. (е.г., НАО) и сезонные (например, Сибирский антициклон) [45, 46].
El Kenawy et al. [14] утверждают, что изменения в пространственной изменчивости континентальности тесно связаны с атлантическими моделями изменчивости, особенно с восточноатлантическими моделями (в Средиземноморье, на Ближнем Востоке и в северной части Африки). Подобные находки, касающиеся Североатлантического колебания, были также обнаружены ранее в большой области, простирающейся от Восточной Канады до Центральной Арктики через Европу [47–49].Напротив, высокая пространственная изменчивость континентальности, а также изменения ее градиентов в определенных областях (например, в Гренландии) могут быть связаны не только с крупномасштабными моделями циркуляции, но и с локальными эффектами [50].
Однако не все области уменьшения (увеличения) CCI (KOI) можно объяснить преобладанием определенных схем телесоединения. Более высокие широты Северной Америки и наиболее северо-восточные части Сибири, скорее всего, пострадали от отступления сезонного морского льда (более позднее время замерзания), вызванного повышением температуры поверхности моря [51].
Весьма вероятно, что континентальность изменится в будущем, и ее изменения могут усилиться в следующие десятилетия. Следовательно, климатические прогнозы важны для оценки потенциальных изменений континентальности / океана и оценки связанного с ними воздействия на естественные и антропогенные системы.
Доступность данных
Значения среднемесячной температуры воздуха с привязкой к сетке были получены из базы данных CRU TS4.00 (https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/). Схемы телесвязи в северном полушарии (NHTP) были взяты с веб-сайта NOAA Center for Weather and Climate Prediction (http: // www.cpc.ncep.noaa.gov/data/teledoc/telecontents.shtml).
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Благодарности
Работа поддержана Институтом наук о Земле Вильнюсского университета.
Движение геоцентра — степень 1
Коэффициенты сферической гармоники степени 1 представляют расстояние между центром масс Земли и ее «центром фигуры», которое на практике аппроксимируется центром набора станций слежения на поверхности Земли.2 или см эквивалентной толщины воды.
Связь между этими формами можно найти в Swenson et al (2008), уравнения 5 и 4.
Один из способов получить эти коэффициенты — использовать спутниковую лазерную дальность до геодезических спутников. Коэффициенты, полученные таким образом с 1992 года, доступны здесь. Эти коэффициенты выражены в форме (1) выше. Для получения дополнительных сведений о основанных на SLR коэффицентах степени 1 см. Cheng, Tapley and Ries (2010).
Другой способ получить оценку коэффициентов силы тяжести 1 степени, зависящих от времени, использует данные GRACE / GRACE-FO с выходными данными численной модели океана.Оригинальный метод был представлен в Swenson, Chambers and Wahr (2008). Sun et al. (2016) расширили метод, включив в него и распределение массы океана, которое согласуется с так называемым уравнением уровня моря, решенным для моделей самогравитации повышения уровня моря, связанных с изменением запасов воды на суше (из-за гидрологии, льда и снега и т. .). Коэффициенты степени 1, рассчитанные на основе Sun et al. (2016) доступны здесь (Техническая записка TN-13). Эти коэффициенты выражены в форме (2) выше. Обратите внимание, что, начиная с RL06, мы теперь предоставляем по одному TN-13 для каждой JPL, CSR и GFZ, представляющих коэффициенты степени 1 из соответствующих стандартных коэффициентов сферической гармоники уровня 2.
ССЫЛКИ
Sun, Y., R. Riva, and P. Ditmar (2016), Оптимизация оценок годовых вариаций и тенденций движения геоцентров и J2 на основе комбинации данных GRACE и геофизических моделей, J.
alexxlab