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| ミランコヴィッチメニューへ戻る Проблема изменения климата Земли (ロ シア語版) PDF On the Global Climate Change (英語版) PDF 地球の気候変動問題 第１章 Екабс Барканс, Диана Жалостиба Jekabs Barkans, Diana Jalostiba ジェカブス・バルカンズ、ダイアナ・ジャロスティバ RTUプレス、リガ、2010年。1 - 93 p. 全編 概要・目次 第１章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 参照  第1章 気候変動の原因 1.1. 河川水系の研究 周期的なプロセスを分析する目的は、その原因となる要因を見つけることである。作業は、気候の特殊性に伴う河川水の流れの調査から始まった。この目的のために、複数年の平均値からの河道偏差の積分値を用いた [1]。  ここで，i q は河川の値； av q はその平均多年値； i n 1,2 - 順序数； n - オブザベーションの数 積分値を使用することで、年間の変動を平滑化し、可視性を得ることができる。最初の段階では、フーリエ解析に基づくデジタルフィルタを用いて水路の調査を行い、その結果をもとに主要な成分を識別して自然の性質を明らかにした[1]。 図1.1(1)に123年間の観測(1881年〜2003年)のダウガヴァ(西ドヴィーナ)の画像積分値を示す[1]。河川の積分値では、11年周期に加えて、84年周期（3）と30年周期（4）の規則性が見られることは明らかである。  図1.1. ダウガヴァ水路の積分(1)関数と近似(2)関数とその構成要素。84四年・30年・11年のサイクル さらなる解析には、不均質過程の構造を研究するのに適したウェーブレット変換を使用した [2], [3]。 1.2. 周期過程のウェーブレット解析 ウェーブレットは、積分値がゼロで、独立変数の軸に沿って局在する短波の形をした特殊な関数で、この軸に沿ってシフトし、スケーリング（伸張または圧縮）することができます [2], [3]。 プロセスを分析する場合、ウェーブレットは、異なるスケールでのプロセス特性の違いを検出することができ、シフトすることで、調査区間全体の異なる点でのプロセス特性を分析することができる。 本論文では、連続ウェーブレット変換と高速離散ウェーブレット変換の利点を利用して、異なるタイプのウェーブレット変換(WT)を選択した。連続ウェーブレット解析の時系列解析に連続ウェーブレット変換（CWT - Continuous Wavelet Transformation）を適用するには、基本的な積分関数を和に変換する必要がある[4]。  ここで a, b, t は "親 "関数 t に関連するウェーブレットであり，そのシフトされたコピーである; a - scale, ウェーブレットのサイズを決定する; b - shift, ウェーブレットの局在化を決定する; * - 複素共役の手続き; 時系列は，関数値 k k q f f t , 以下の間隔 t , によって与えられる。 関数 n a b , は、異なるスケールの係数データ a を計算するための平衡を可能にする。モーレット・ウェーブレット 2 B の場合、パラメータはその波を変調するガウシアンの幅を定義する。局所的なエネルギースペクトルまたはいわゆるスカログラムは、スケール上のエネルギー分布を推定するために使用される。  (1.3)に基づいて、全球のエネルギースペクトルを推定することができる。  ここで、* N は平均化を行うポイント数です。関数(1.4)はウェーブレット分散とも呼ばれている[3]。 離散ウェーブレット解析 解析では、ピラミッド型Mallatのアルゴリズムに基づく、いわゆる高速離散ウェーブレット変換（Discrete Wavelet Transform - DWT）が最も鮮やかで、各ステップでプロセスが2つのコンポーネントに分割される。 Di - 厳密とAi - 粗い（図1.2）[1]、[4]は、異なる周波数（時間帯）に関連している。これにより、すべてのスペクトル成分を視覚的に分析することができ、周期的なプロセスの性質を知ることができる。  図1.2 信号変換構造 順番に、すべてのコンポーネントを合計すると、元の関数が再構築される。 1.3. 河川水路のウェーブレット解析例 ダウガヴァ水路の連続ウェーブレット変換結果を図1.3に示す。 使用するウェーブレットの種類によって、異なる処理の詳細を得ることができる。このように（図1.3）、第1のもの（1）は低周波領域ではより詳細を達成し、第2のもの（2）は高周波領域ではより詳細を達成している。  図1.3. ダウガヴァ河口の連続EW：1-ウェーブレット「Mhat」を用いたもの、2-ウェーブレット「Morlet」を用いたもの 得られた結果を分析すると、10, 29, 40, N>84-yearsの周期を持つ主要な成分を特定することができる。観測期間が十分でないため、最終サイクルの期間をより正確に決定することは困難である。(1.4)を用いて、グローバルスペクトルGを求めた（図1.4）。  図1.4 ダウガバの全球スペクトル 図1.5にダウガヴァ河口の離散ウェーブレット解析結果を示す。ここでの低周波も、観測期間が十分でないため、精度が低いと判断される。この問題は、類似プロセスのより長い観測を用いることで解決できる。第１レベルおよび第２レベル（ｄ１およびｄ２）は、ランダムな水路要素に対応している。最も興味深いのは、レベルd3- d6である。第3レベルのd3(9-13年)は、既知の11年間の太陽活動の変動に対応している。 第1章 変化の原因  図1.5 ダウガヴァ河口の離散ウェーブレット解析 d4（28-30年）とd5（39-41年）のレベルでは、高山の氷河のダイナミクスを研究し、その発展の周期的な性質を確立したドイツの科学者Brücknerのいわゆるサイクル[5]。その後、ロシアのヴォルガ川の水路を調査した。 注）Brückner、ブルクナーE.「気候変動」、W-オルムッツ（1890年）。 順番に、世俗的なサイクルは、80〜84年の期間を持つ成分d6に対応している。最後のレベルa6は、このサイクルの半分以下の周期の断片を表している。さらに、これらのサイクルの原因であるかもしれない他の周期的な現象と最高の比重のレベルを比較することは合理的である。 1.4. 太陽活動のサイクル 太陽活動とは、太陽の表面に強い磁場が出現することを特徴とする太陽上の活動領域の出現と発展の周期的なプロセスである。太陽活動の最も明白な現れは、黒点の渦の形で形成されたよく知られている11年周期の太陽活動に関連している。 これらの場所の表面温度は、太陽の残りの表面の温度よりも1500～2000度低いことが知られており、色で区別することができる [6]。黒点は比較的短期間、1ヶ月単位で存在する。 19世紀半ば、スイスの天文学者R.ウルフ（ヨハン・ルドルフ・ウルフ）は、太陽活動の状態を黒点の相対的な数で表すことを提案した。オオカミの数は、月ごとの24時間の平均的な観測によって、式[7]によって決定される。  ここで，gは太陽の円盤上に見える黒点群の数，fは個々の黒点の数，kは観測結果を一つの系にまとめるための係数である．太陽のプロセスの観測は1700年から行われている。300年間のウルフ数の太陽活動のデータを図1.6に示す [8]。  図1.6.ウルフ数での太陽活動 いわゆる11年サイクルには、最小期、成長期、最大期、衰退期の4つの段階がある。最小の年には太陽表面に黒点が全くないことがあり、最大の年には黒点の数が数十個単位で測定される。活動の成長は4～5年続き、6～7年で衰退する。平均的な周期は約11年だが、9年から14年の周期がある。太陽活動の全球スペクトルを図1.7に示す。  図1.7.世界の太陽活動スペクトル Периоды：期間  図1.8 .太陽活動の離散ウェーブレット解析 当然のことながら、最大の比重は11年周期に相当する。52年、102年、≒188年の周期を持つサイクルも波の形で区別されている。 太陽活動の離散ウェーブレット解析の結果を図1.8に示す。 ここでは、プロセスのすべての構成要素が別々に強調されている。特に関心があるのは、コンポーネント8 a . 半周期[9]-[11]に似た断片である。 このようなサイクルが存在する場合、その期間は1000年から1200年のオーダーになる可能性がある。これだけ長い観察ができないので、直接判断することはできない。しかし、間接的なデータを使って「縁」の先を見ることはまだ可能である。 1.5 太陽の地磁気指数 太陽活動を特徴づけるために使用できる他の太陽活動のパラメータとして、1870 年以降に使用されている地磁気指数がある（図 1.9, [7]）。  図1.9.太陽活動の地磁気指数 指数Raaは太陽、Iaaは地球近傍空間を参照する地磁気成分である。地球近傍の宇宙空間Iaaの地磁気過程は、太陽Raa過程に対して4-5年相対的にシフトしている。 衛星活動と連動して地磁気現象を予測する必要がある場合があるため、NASAでは、後続観測データに基づいて、n番目の太陽活動最大値Wmaxの観測に基づいて、n番目の太陽活動最大値を予測する方法を開発してきた。 この目的のために回帰式を提案した [7]： max max W n DD n W n 19.8 0.452 1 1 1 16.8 (1.6) ここで DD n は n 1 周期の地磁気乱れ日数；W n , W n 1 対応する周期のウルフ数；DD 25. 予測値と実績値の平均相関係数は R 0.97 である。 地磁気の曲線を太陽のものよりも遅れている時間だけ前にずらすことによって、2つの依存性を比較すると、対応するスケールの曲線が実質的に一致していることがわかる。 地磁気曲線が時々位相が反転することがあり, プロセスの相互関係の特徴に影響を与えることは, 1.8節でさらに議論する. 地球の気温の変化 解析の材料としたのは、過去 1 世紀の地球の平均気温の変化（図 1.10） [12] である。 1.6 地球の気温の変化 解析の材料としたのは、過去 100 年間の地球の平均気温の変化（図 1.10） [12] である。気温の上昇が始まったのは1910年。1940年から1980年までは気温の低下があった。その後も気温の上昇は続き、1998年には最高気温に達した。  図1.10。 地球の温度の相対的な変化の平均値に関連する1850年から2007年の期間 1961年から1990年の期間 太陽で発生する現象に対する地球上のプロセスの確立された依存性を考慮に入れると、後者は気候変動の考えられる原因と見なされた。  図1.11 他の要因を背景とした大気中のCO2含有量と世界平均気温を示したものである。 ここでは、人口(109人)、2-CO2排出量(‰)、3-エネルギー生産量(109人)、4-世界平均気温(1961-1990年)を示している。 これらのデータを分析すると、詳細な調査が必要な質問が発生した[10]、[11]。このように、気温は1910年に上昇し始めたが、大気中の二酸化炭素の比重は目立って変化していない。温度上昇の主な理由が太陽のプロセスであると信じる理由があるかどうかを調べる必要がある。また、1940〜80年代に一時的に気温が下がった理由を調べる必要がある。 半周期の半分と同様に、長時間の太陽のサイクルの断片（曲線a8）が300年間の観測（図1.8）にとって何を意味するかを理解する必要がある。おそらくこれは研究の重要な要素である。地磁気の位相の変化が気候変動にどのように影響するかを知ることは重要である。 1.7。太陽活動と温度の離散IPの成分の比較 現象が周期的な性質を持っていることを考慮して、離散ウェーブレット変換が適用された。 得られた地球の温度変化の成分を、太陽の活動のウェーブレット変換の結果と比較し、図1.12に示す。太陽の活動の周期的な変化と温度の変化を比較すると、地球の温度の調和的な変動が太陽の活動の同様の変化に対応し、それらに迅速に反応することがわかる。  図1.12。 太陽活動の成分（灰色の線）と地球の温度の変化（黒い線）の比較 1.8。地磁気過程の位相回転の影響 図1.9（6d）のデータから、1910年に太陽活動曲線の一定位相で地磁気曲線の位相回転があったことがわかる。これにより、84年周期を含む低周波数の温度曲線に位相変化が生じた（図1.12）。 より長いサイクルに関しては、それらは変化なかった。フェーズは、50年以上かけて徐々に、または次のフェーズローテーションの結果として元の状態に戻る。地磁気過程の位相を反対に反転させると、変化した相が存在する間の温度変化の過程が、太陽活動曲線のサイクルの変化していない位相に対して逆位相になるという事実につながった。 1940年から1980年の期間の太陽の活動については、84年周期が正の半期間に対応することは容易に理解できる。逆位相の方向を考えると、一時的に温度が低下する。これが、発生した現象の説明である。これはさらに、太陽のプロセスに対する温度の依存性を確認する。位相回転は反対の磁場の変化に関連しているが、それに関連する物理的側面には明確な説明がなく、おそらく地質物理学および天体物理学の分野の専門家にとって興味深いものである。 |