Оценка влияния аэрозольных эффектов на воспроизведение приземной температуры воздуха в модельных расчётах

В работе исследуется влияние учёта прямых и косвенных аэрозольных эффектов на прогнозирования приземной температуры воздуха в численных модельных расчётах. Оценка выполнена для территории северной части России, включая район Санкт-Петербурга, на основе сравнения двух вариантов модельных расчётов: CTRL, без учёта аэрозольных эффектов, и DAEIDAE, с учётом их прямого и косвенного воздействия (Albrecht, 1989; Huang , Dickinson et al., 2006; Twomey. 1977).
В качестве независимой характеристики состояния атмосферы использованы данные реанализа NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) (Saha, Moorthi et al., 2010) CFSR представляет собой независимый метеорологический реанализ NCEP/NOAA; данные доступны в архивной и информационной инфраструктуре ЦКП «ИКИ-Мониторинг» ИКИ РАН. Для анализа использованы данные температуры воздуха на высоте 2 м, приведённые к модельной сетке. Сопоставление выполнено для четырёх характерных месяцев 2010 года — января, апреля, июля и октября. Для каждого месяца использованы только совпадающие по времени модельные и реанализационные данные с трёхчасовым шагом.
Для количественной оценки соответствия рассчитаны средняя ошибка (Bias), средняя абсолютная ошибка (MAE) и коэффициент корреляции (CC) (Wilks , 2011). Дополнительно исследовано пространственное распределение случаев, в которых учёт аэрозольных эффектов приводит к уменьшению или увеличению абсолютной ошибки относительно CFSR.
Результаты показывают, что влияние аэрозольных эффектов на качество воспроизведения температуры имеет выраженную сезонную зависимость (Bellouin, Quaas et al., 2020; Levy, Horowitz et al., 2013; Zanis. 2009). В январе включение аэрозольных эффектов приводит к заметному уменьшению отрицательного смещения: Bias изменяется от −4,279 до −3,917 K, а MAE уменьшается с 5,083 до 4,824 K. Коэффициент корреляции также несколько возрастает — с 0,906 до 0,907.
В апреле изменения оказываются существенно меньше. Bias уменьшается с 0,767 до 0,682 K, MAE — с 2,361 до 2,348 K, однако CC незначительно снижается — с 0,946 до 0,945. В июле, напротив, снижение смещения сопровождается небольшим увеличением MAE: Bias изменяется с 0,149 до −0,098 K, MAE — с 1,925 до 1,947 K, тогда как CC незначительно возрастает до 0,963. В октябре учёт аэрозольных эффектов приводит к улучшению основных показателей: абсолютная величина отрицательного Bias уменьшается с −2,278 до −2,172 K, MAE — с 2,824 до 2,742 K, а CC возрастает с 0,939 до 0,940.
Таким образом, полученные результаты показывают, что включение прямых и косвенных аэрозольных эффектов не приводит к однозначному улучшению всех характеристик модельной температуры во все сезоны. Наиболее выраженное уменьшение абсолютной ошибки наблюдается в январе и октябре, тогда как летом изменение MAE имеет противоположный знак. При этом коэффициент корреляции в трёх из четырёх рассмотренных месяцев увеличивается. Пространственный анализ позволяет дополнить интегральные статистические характеристики и определить области, в которых учёт аэрозольных эффектов действительно приводит к улучшению соответствия модельных расчётов реанализу.
Полученные результаты свидетельствуют о необходимости учитывать сезонную и пространственную неоднородность воздействия аэрозольных процессов при оценке их роли в воспроизведении приземной температуры воздуха.