Table of Contents

Где найти исторические данные о погоде

Доступ к достоверным историческим данным о погоде является основой любого исследования климата. Наборы данных, доступные сегодня, охватывают более века в некоторых регионах, предлагая богатые записи о температуре, осадках, ветре и атмосферном давлении. Наиболее авторитетные источники поддерживаются правительственными учреждениями, межправительственными организациями и академическими исследовательскими группами. Ниже приведены основные хранилища, которые вы должны знать.

Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA)

NOAA управляет Национальными центрами экологической информации (NCEI), которые содержат крупнейший в мире архив климатических данных. Их Глобальная сеть исторической климатологии (GHCN) предоставляет ежедневные и ежемесячные записи с десятков тысяч метеостанций по всему миру. Для исследований США набор данных U.S. Climate Division предлагает данные о температуре и осадках на уровне штата, датируемые 1895 годом. Вы можете получить доступ к данным через NOAA Climate Data Online портал, который поддерживает фильтрацию по станциям, диапазону дат и типу данных.

Европейская оценка климата и набор данных (ECA&D)

Проект ECA&D, координируемый Королевским метеорологическим институтом Нидерландов (KNMI), предоставляет ежедневные данные наблюдений для более чем 200 станций по всей Европе. Он включает в себя индексы экстремальных явлений, таких как волны тепла, сильные осадки и морозные дни. Веб-сайт ECA&D предлагает удобный интерфейс карты для выбора станций и загрузки данных в текстовом или NetCDF форматах. Этот набор данных особенно полезен для региональных исследований в Европе и частях Средиземноморья.

Исследовательский центр NASA Langley

Проект НАСА CERES (Облака и радиационная энергетическая система Земли) и MERRA-2 обеспечивают глобальный анализ климатических данных с 1980 года. Эти наборы данных объединяют спутниковые наблюдения с выходами моделей для создания сетчатых полей температуры, влажности, ветра и радиации. Для исторических климатических исследований, требующих последовательного глобального охвата, NASA POWER предлагает упрощенный интерфейс для доступа к ежедневным и ежемесячным данным для любого местоположения на Земле.

Всемирная метеорологическая организация (ВМО)

ВМО координирует Глобальную систему наблюдений (ГОС) , которая стандартизирует сбор данных в 193 странах-членах. В то время как сама ВМО не содержит необработанных данных, она предоставляет руководящие принципы и ссылки на национальные метеорологические службы. Для исследователей, нуждающихся в сертифицированных данных для официальных отчетов, Всемирная служба метеорологической информации ВМО предоставляет климатологические сводки для тысяч городов.

Служба по изменению климата Copernicus (C3S)

Программа Copernicus Европейского Союза предлагает ERA5-реанализ , который предоставляет почасовые оценки атмосферных переменных с 1940 года по настоящее время. ERA5 широко рассматривается как один из наиболее полных и точных продуктов реанализа, охватывающий весь земной шар на 30-километровой сетке. Магазин климатических данных (CDS) позволяет подмножество, визуализацию и загрузку данных ERA5 в формате GRIB или NetCDF. Это отличный ресурс для исследований, которые нуждаются в непрерывных, безразличных записях по суше и океану.

Доступ к данным

После того, как вы определили источник, процесс доступа к историческим данным о погоде можно разбить на четыре четких шага.Каждый шаг требует тщательного внимания к формату данных, временному разрешению и пространственному охвату.

Шаг 1: Выберите тип и период данных

Решите, нужны ли вам почасовые, дневные, ежемесячные или годовые записи. Для долгосрочного анализа тренда часто достаточно ежемесячных данных, в то время как исследования экстремальных событий требуют ежедневных или суб-дневных значений. Также определите начало и конец лет. Многие наборы данных имеют неполные записи до 1900 года, особенно в развивающихся регионах. Например, GHCN NOAA включает в себя некоторые станции с 1700-х годов, но глобальное покрытие становится плотным только после 1950 года.

Шаг 2: Выберите географический регион и станции

Большинство порталов позволяют выбирать данные по широте/долготе прямоугольника, стране или нажав на карту. Для данных на основе станций можно искать по названию станции или идентификатору. Рассмотрим следующие факторы при выборе станций:

  • Преемственность станций: Фаворитные станции с небольшими пробелами в записи. Некоторые индексы сообщают о проценте недостающих данных.
  • Близость к месту исследования: Для локальных исследований используйте ближайшую станцию, которая имеет достаточно длинный рекорд.
  • Флаги качества: Многие наборы данных включают флаги контроля качества, которые указывают, прошла ли оценка или не прошла проверку.

Шаг 3: Загрузка в соответствующем формате

Общие форматы для исторических данных о погоде включают:

  • CSV (Comma-Separated Values): Легко открывать в электронных таблицах или загружать в Python/R. Подходит для небольших наборов данных.
  • NetCDF (Network Common Data Form): Самоописывающийся формат, в котором хранятся многомерные массивы. Используется для сетчатых данных, таких как повторный анализ или глобальные температурные поля.
  • JSON: Часто используется в ответах API. Хорошо подходит для веб-инструментов, но менее распространен для больших архивов.
  • GRIB: Стандарт метеорологии для выводов модели NWP. Требует специализированных библиотек для чтения.

Для большинства исторических исследований будет достаточно CSV или NetCDF. Если вы используете CDS Copernicus, вы можете запросить данные в NetCDF с опциями для конкретных переменных и уровней давления.

Шаг 4: Проверьте лицензирование и цитирование данных

Всегда проверяйте условия использования. Данные NOAA, как правило, находятся в общественном достоянии. Данные Copernicus требуют атрибуции и могут иметь конкретные условия лицензии для коммерческого использования. Приведите наборы данных должным образом, чтобы обеспечить воспроизводимость. Большинство провайдеров предлагают рекомендуемый формат цитирования в своей документации.

Использование исторических данных о погоде

После загрузки данных начинается настоящая работа. Сырые погодные записи редко готовы к немедленному анализу. Необходимо очистить, переформатировать и проверить данные, прежде чем делать выводы. В следующих подразделах излагаются основные методы.

Очистка данных и заполнение пробелов

Исторические записи часто содержат недостающие значения, выбросы или даже намеренно закодированные флаги (например, 9999 для пропавших без вести).

  • Удалите или вмените недостающие значения: Если у станции имеется менее 30% недостающих данных, вы можете заполнить пробелы с помощью интерполяции (например, линейной интерполяции для температуры) или с помощью данных с близлежащих станций.
  • Проверьте на наличие выбросов: Значения флага, которые выходят за рамки трех стандартных отклонений от среднего месячного значения. Исследуйте, являются ли они реальными крайностями (например, рекордной тепловой волной) или ошибками прибора.
  • Гомогенизация: Станции могут перемещаться или инструменты могут меняться с течением времени, вводя искусственные прыжки. Используйте инструменты, такие как RHtest пакет в R или HOMER программное обеспечение для обнаружения и настройки неоднородностей.

Визуализация данных

Визуализация данных помогает вам определить тенденции, циклы и аномалии на ранней стадии. В исследованиях климата широко используются следующие инструменты и методы:

  • Графики временны́х рядов: Температура участка или осадки против времени для наблюдения за долгосрочными тенденциями. Используйте сглаживание (например, скользящее среднее) для снижения шума.
  • Тепловые карты: Показывают месячные температурные аномалии в течение многих лет. Это быстро выявляет периоды потепления или десятилетние сдвиги.
  • Гистограммы и графики коробок: Исследуйте распределение суточных данных. Полезно для анализа изменений экстремальных порогов (например, количества дней выше 30°С).
  • Картирование: Использование контурных карт или сетчатых цветовых графиков для визуализации пространственных моделей тенденций (например, изменение температуры за десятилетие).

В Python библиотеки, такие как Matplotlib, Seaborn и Cartopy, выполняют большинство задач визуализации., , gplot2 и являются популярными вариантами. Для быстрого исследования Excel может обрабатывать базовые линейные и штриховые диаграммы, хотя он становится медленным с большими наборами данных.

Анализ тенденций

Расчет тенденций является центральным для исследований климата. Наиболее простой метод - это линейная регрессия годовых или ежемесячных значений по отношению ко времени. Однако вы должны учитывать автокорреляцию в климатических данных с помощью наклона Сена или теста Манна-Кендолла, оба из которых непараметричны и устойчивы к выбросам. Для сезонных тенденций разложите временные ряды на трендовые, сезонные и остаточные компоненты с помощью таких методов, как STL (Разложение сезонных тенденций с использованием Loess).

При изучении осадков отметим, что тенденции часто нелинейны и подвержены влиянию большой естественной изменчивости (например, Эль-Ниньо-Южное колебание). Используйте движущиеся окна или алгоритмы обнаружения точек изменения для выявления сдвигов в статистических свойствах ряда.

Сравнение по регионам и периодам

Для сравнения данных из разных регионов требуются стандартизированные метрики. Вычислите аномалии относительно базового периода (1981–2010 годы — обычное явление). Аномалии устраняют абсолютные различия из-за широты или высоты, выявляя, является ли местоположение потеплением или охлаждением относительно его собственной истории. Для сравнения крайностей используйте индексы, такие как Процент нормального (для осадков) или Стандартизированный индекс осадков (SPI) .

При проведении пространственных сравнений убедитесь, что данные находятся в одной сетке или перепроецированы в общую систему координат. Наборы данных повторного анализа, такие как ERA5, уже предоставляют глобальные сетчатые поля, что делает сравнение простым.

Приложения в исследованиях климата

Исторические данные о погоде являются основой многочисленных областей исследований. Ниже приведены четыре основных приложения, которые демонстрируют практическую ценность этих наборов данных.

Оценка долгосрочных тенденций температуры и осадков

Наиболее фундаментальным использованием является документирование того, как климат изменился за последние 100-150 лет. Например, глобальный температурный рекорд NOAA показывает увеличение примерно на 1,1 ° C с 1880 года. Анализируя региональные наборы данных, исследователи могут определить, нагревается ли конкретная область быстрее, чем в среднем по миру (например, усиление потепления в Арктике). Аналогичным образом, анализ тенденций осадков показывает меняющиеся модели, такие как высыхание Средиземноморья и усиление осадков в некоторых частях Юго-Восточной Азии.

Понимание экстремальных погодных явлений

Исторические данные позволяют учёным ставить в контекст недавние экстремальные явления. Например, волна тепла Тихоокеанского Северо-Запада 2021 года была настолько далеко за пределами исторического диапазона, что вызвала вопросы об адекватности существующих климатических моделей. Используя ежедневные температурные записи, относящиеся к 1900 году, исследователи подсчитали, что такое событие имело предполагаемый период возврата в тысячи лет в доиндустриальных климатических условиях. Аналогично, анализ частоты наводнений опирается на длинные записи осадков для оценки вероятности 100-летних или 500-летних осадков.

Моделирование будущих климатических сценариев

Исторические данные используются для проверки и калибровки климатических моделей. Перед проецированием будущих условий модели выполняются в течение исторического периода (например, 1850-2014 гг.) и сравниваются с наблюдениями. Расхождения помогают моделистам улучшить параметризацию. Продукты повторного анализа, такие как ERA5, особенно ценны для оценки моделей, поскольку они обеспечивают непрерывные, физически согласованные поля. После проверки модели могут моделировать будущие пути при различных сценариях выбросов парниковых газов (Shared Socioeconomic Pathways, SSPs).

Информирование политических решений

Правительства и градостроители полагаются на исторические климатические данные для принятия решений, основанных на фактических данных. Например, стандарты проектирования инфраструктуры (например, ливневая дренажная способность, тепловая нагрузка здания) получены из исторических температур и экстремальных осадков. Страховые компании используют исторические данные о граде, ветре и наводнениях для установления премий. В политических документах, таких как Национальные планы адаптации (NAP), приводятся долгосрочные тенденции в волнах тепла, засухах и повышении уровня моря - все из которых количественно оцениваются с использованием исторических метеорологических записей. Межправительственный центр распределения данных по изменению климата (IPCC) предоставляет синтезированные продукты, которые сочетают исторические наблюдения с прогнозами, делая их доступными для неспециалистов.

Практический рабочий процесс для изучения климата

Чтобы связать все вместе, вот пошаговый рабочий процесс, который вы можете адаптировать для своего собственного исследовательского или учебного модуля.

  1. Определите вопрос исследования. Например, «Увеличилась ли с 1960 года частота тепловых волн в Центральной Европе?»
  2. Выберите источник данных. Выберите ECA&D для данных станции или ERA5 для реанализа сетчатых сетей.
  3. Загрузите данные. Используйте портал провайдера (например, CDS для ERA5, карта ECA&D) и выберите соответствующие переменные (ежедневная максимальная температура, летние месяцы).
  4. Чистые данные. Удалите станции с >20% отсутствующими значениями. Примените гомогенизацию, если долгосрочная однородность имеет решающее значение.
  5. Определение индекса тепловой волны. Общие определения: по крайней мере три последовательных дня с температурой выше 90-го процентиля базового периода.
  6. Вычислите частоту тепловых волн в год. Используйте Python (Pandas) или R (dplyr) для подсчета событий за лето.
  7. Анализ тренда. Примените тест Манна-Кендолла и наклон Сена, чтобы определить, является ли изменение существенным.
  8. Ознакомьтесь с результатами. Участок годовой частоты тепловых волн с установленной линией тренда. Включите полосы ошибок или доверительные интервалы.
  9. Интерпретируйте и цитируйте. Обсудите последствия в контексте регионального изменения климата и цитируйте исходные источники данных.

Вызовы и лучшие практики

Работа с историческими данными о погоде полезна, но не без препятствий. Одной из распространенных проблем является неоднородность данных: инструменты меняются, станции перемещаются и методы наблюдения развиваются. Для смягчения этого всегда используйте гомогенизированные наборы данных, если они доступны. Например, Глобальная историческая климатологическая сеть-ежемесячно (GHCN-M) включает корректировки для известных предубеждений. Другой проблемой является ограниченная доступность записей африканских и полярных станций к югу от Сахары. В таких случаях данные повторного анализа (ERA5, MERRA-2) могут заполнить пробелы, но они приходят с их собственной неопределенностью (например, меньше наблюдений, усвоенных в первые десятилетия).

Лучшие практики включают в себя: документировать каждый шаг обработки данных, использовать контроль версий для вашего кода и данных, делиться полученными наборами данных, когда это возможно, и всегда перекрестно проверять экстремальные значения против известных событий (например, сравнивать рекордную жару с местными новостями).