Оценивание климатического тренда рН в поверхностных водах открытой части Черного моря с учетом ограниченности данных наблюдений

от

А.Б. Полонский, Е.А. Гребнева

 Институт природно-технических систем, РФ, г. Севастополь, ул. Ленина, 28

Е-mail: apolonsky5@mail.ru, lenagrebneva12@gmail.com

DOI: 10.33075/2220-5861-2023-3-27-41

УДК 551.464.6/465.7(262.5)

EDN: https://elibrary.ru/fwtmaw                                                                                                                                   

Реферат: 

По данным архивных наблюдений рН с 1977 по 1996 гг. и данным экспедиционных исследований, выполненных с 2019 по 2022 гг., в работе оценен климатический тренд величины рН в поверхностных водах открытой части Черного моря. В условиях ограниченности и пространственно-временной неоднородности имеющихся данных наблюдений для минимизации погрешности расчета тренда разработана методика учета закономерностей пространственного распределения и внутригодового хода величины рН для поверхностных вод глубоководной части Черного моря. Согласно методике, на первом шаге, при несинхронности данных съемок, была введена поправка на внутригодовую динамику величины рН в глубоководной части Черного моря. После первой корректировки значений рН, на втором шаге, проводилась корректировка, учитывающая пространственную неоднородность поля рН и отсутствие наблюдений за величиной рН в период проведения съемки на значительной части глубоководной части моря. Далее было определено, что две выборки (а именно выборки архивных данных и экспедиционных измерений) принадлежат одной генеральной совокупности. Таким образом, по имеющимся объединенным данным о величине рН можно получать представительные статистические оценки, в том числе рассчитывать величину тренда. Линейный тренд, рассчитанный стандартным методом наименьших квадратов, оказался значимым.  Уровень значимости тренда определен по критерию Стьюдента (при р=0,05). В результате получено, что тенденция изменений значений pH в поверхностном слое глубоководной части Черного моря близка к тенденциям, наблюдаемым в других регионах открытых частей Мирового океана, несколько превышая их по абсолютной величине. Значения pH в поверхностных водах внутренней части моря снижались за период с 1977 по 2022 год со средней скоростью около 0,024 единиц pH / 10 лет.

Ключевые слова: глубоководная часть Черного моря, поверхностный слой, величина рН, пространственно-временная неоднородность данных рН, климатический тренд рН.

Для цитирования: Полонский А.Б., Гребнева Е.А. Оценивание климатического тренда рН в поверхностных водах открытой части Черного моря с учетом ограниченности данных наблюдений // Системы контроля окружающей среды. 2023. Вып. 3 (53). C. 27-41. DOI: 10.33075/2220-5861-2023-3-27-41

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Terhaar J., Frölicher T., Joos F. Ocean acidification in emission-driven temperature stabilization scenarios: the role of TCRE and non-CO2 greenhouse gases // Environmental Research Letters. 2023. No 18. P. 24–33.
  2. Gattuso J.-P., Hansson L. Ocean acidification: background and history // Ocean Acidification. Oxford University Press, Oxford, 2011. P. 1–20.
  3. Gattuso J.-P., Magnan A., Billé R. et al. Contrasting futures for ocean and society from different anthropogenic CO₂ emissions scenarios // Science. 2015. Vol. 349. P. aac4722.
  4. Schulz K.G., Barcelos E., Ramos J., Zeebe R.E. et al. CO2 perturbation experiments: similarities and differences between dissolved inorganic carbon and total alkalinity manipulations // Biogeosciences. 2009. Vol. 6. No. 10. P. 2145–2153.
  5. Quéré Le., Andrew C., Friedlingstein R.M. et al. Global Carbon Budget 2018 // Earth System Science Data Discussions. 2018. No. 10 (4). P. 2141–2194.
  6. Okutan V. Connection between Ocean Acidification and Sound Propagation // International Journal of Environment and Geoinformatics. 2015. No. 2(2), P. 16–26. doi.10.30897/ijegeo.303538
  7. Gazioğlu C., Okutan V. Underwater Noise Pollution at the Strait of Istanbul (Bosphorus) // International Journal of Environment and Geoinformatics. 2016. No. 3(3). P. 26–39.doi.10.30897 /ijegeo.306478
  8. https://www.pmel.noaa.gov/co2/file/Hawaii+Carbon+Dioxide+Time-Series (дата обращения: 22.03.2023).
  9. Leseurre C., Monaco Cl. Lo, Reverdin G. et al. Ocean carbonate system variability in the North Atlantic Subpolar surface water (1993–2017) // Biogeosciences. 2020. No. 17. P. 2553–2577.
  10. Orr J.C., Fabry V.J., Aumont O. et. al. Anthropogenic ocean acidification over the twenty-first century and its impact on calcifying organisms // Nature. 2005. Vol. 437. P. 681–686.
  11. Andersson A.J., Mackenzie F.T., Bates N.R. Life on the margin: implications of ocean acidification on Mg-calcite, high latitude and cold-water marine calcifiers // Marine Ecology Progress Series. 2008. Vol. 373. P. 265–273.
  12. Ries J.B. Skeletal mineralogy in a high-CO2 world // Journal of Experimental Marine Biology and Ecology. 2011. Vol. 403. P. 54–64.
  13. Polonsky A. Had Been Observing the Acidification of the Black Sea Upper Layer in XX Century? // Turkish Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 2012. Vol. 12. P 391–396.
  14. Elge M. Analysis of Black Sea Ocean Acidification // International Journal of Environment and Geoinformatics. 2021. No. 8 (4). P. 467–474.
  15. Polonsky A.B., Grebneva E.A. The spatiotemporal variability of pH in waters of the Black Sea // Doklady Earth Sciences. 2019. No. 486 (2). P. 669–674.
  16. Скопинцев Б.А. Формирование современного химического состава вод Черного моря. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 336 с.
  17. GIS Института природно-технических систем / В.В. Мельников, А.Б. Полонский, А.А. Котолупова [и др.] // Системы контроля окружающей среды. 2016. № 4 (24). С. 49–55.
  18. Полонский А.Б., Гребнева Е.А. О межгодовой изменчивости величины рH в поверхностном слое глубоководной части Черного моря // Системы контроля окружающей среды. 2022. № 2 (48). C. 12–21. DOI: 10.33075/2220-5861-2022-2-12-21
  19. ГИС в морских исследованиях: мировой опыт и возможности его применения на примере Черноморского региона / А.М. Новикова, Е.C. Каширина, А.А. Новиков [и др.] // Труды Карадагской научной станции им. Т.И. Вяземского – природного заповедника РАН. 2017. № 1 (3). С. 54–66.
  20. Мальцев К.А., Мухарамова С.С. Построение моделей пространственных переменных (с применением пакета Surfer): учебное пособие. Казань: Казанский университет, 2014. 103 с.
  21. Рябинин А.И., Шибаева С.А. Инструментальные методы анализа в экологии: учебное пособие. Севастополь: СИЯЭиПю, 2022. 168 с.
  22. Mann H.B., Whitney D.R.On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other // Annals of Mathematical Statistics. 1947. № 18. P. 50–60.
  23. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. 320 с.
  24. Харькова О.А., Соловьев А.Г. Статистические методы и математическое моделирование. Архангельск: СГМУ, 2017. 164 с.
  25. www.seadatanet.maris2nl (дата обращения: 06.03.2023).
  26. Полонский А.Б., Гребнева Е.А. Влияние Восточно-атлантического колебания на аномалии рН в верхнем слое открытой части Черного моря // Системы контроля окружающей среды. 2023. № 1 (51). С. 13–24.
  27. Богатова Ю.И. Гидрохимический режим украинского участка взморья Дуная // Водные ресурсы. 2013. Т. 40, № 3. С. 295–305.
  28. Газетов Е.И., Мединец В.И. Исследование изменчивости основных физико-химических характеристик морских вод вблизи острова Змеиный в 2004-2013 гг. // Вісник ОНУ. Сер.: Географічні та геологічні науки. 2016. Т. 21. Вип. 2. С. 24–45.
  29. Маккавеев П.Н., Полухин А.А., Степанова С.В. Работы по изучению приустьевых областей малых и средних рек в прибрежной зоне российского сектора Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2013. № 27. C. 412–417.
  30. Нестерова Д.А. Развитие nepudmeu Exuviella cordata и явление «красного прилива» в северо-западной части Черного моря // Биология моря. 1979. Вып. 5. С. 24–29.

Loading