Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Cykliczność ekstremalnych warunków termicznych w Polsce i wybranych obszarach

Tytuł:
Cykliczność ekstremalnych warunków termicznych w Polsce i wybranych obszarach
Periodicity of extreme thermal conditions in Poland and selected aerials
Autorzy:
Miętus, Mirosław
Wiejak, Krzysztof
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Słowa kluczowe:
annually
Polska
cykl
pseudocycle
wavelets
cycle
powtarzalność
analiza falkowa
temperatura
thermal extremes
sezonowość
periodicity
monthly
okresowość
Poland
klasyfikacja kwantylowa
pseudocykle
global warming
globalne ocieplenie
temperature
climatology
quantile
temperatury ekstremalne
seasonal
Język:
polski
ISBN, ISSN:
00459453
Prawa:
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/pl/
Linki:
https://open.icm.edu.pl/handle/123456789/21851  Link otwiera się w nowym oknie
Dostawca treści:
Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The aim of this work is to detect the periodicity of extremely warm and extremely cold thermal conditions in Poland, selected region (western part of the lake region) and the station located in this region (Borucino). Four reference periods (1951-1980, 1961-1980, 1971- 2000, 1981-2010) were used for the analysis to calculate the thresholds for extreme conditions according to the quantile method [Mietus et al., 2002]. The analyzed data are areal monthly mean air temperature values from 1951 to 2014 representing the territory of Poland and the western part of the Lakeland. The average monthly air temperatures in Borucino from 1961-2014 were also used for the analysis. Analysis of the frequency, autocorrelation method and wavelet analysis were used as the test methods. The analyzes showed an increase in threshold values for extreme warming conditions and a reduction of these thresholds for extremely cold conditions when changing the reference period from the earliest to the latest. This is the evident warming effect that has taken place during the analyzed period. Pseudoperiodicity the occurrences of extremely warm months calculated by the autocorrelation method equals 31-99 months and the extremely cold months equals 73- 98 months. The pseudoperiodicity values determined by the autocorrelation method are within the wavelength range. The results obtained for a country, a region and a single station are similar, which is a proof of the high representativeness of the areal averages.

Celem tej pracy jest zbadanie cykliczności występowania ekstremalnie ciepłych i ekstremalnie chłodnych warunków termicznych na obszarze Polski, przykładowo wybranego regionu (zachodniej części Pojezierzy) oraz stacji zlokalizowanej w tym regionie (Borucino). Do analiz przyjęto cztery okresy odniesienia (1951-1980, 1961-1980, 1971-2000, 1981-2010), wykorzystane do obliczenia progów wystąpienia warunków ekstremalnych zgodnie z metodą kwantylową [Miętus i in. 2002]. Analizowane dane, to obszarowe średnie miesięczne wartości temperatury powietrza z okresu 1951-2014, reprezentujące obszar Polski oraz zachodniej części Pojezierzy. Do analizy wykorzystano również średnie miesięczne wartości temperatury powietrza w Borucinie z okresu 1961-2014. Jako metody badań przyjęto: analizę częstości, analizę autokorelacyjną oraz analizę falkową. Przeprowadzone analizy wykazały zwiększenie wartości progowych dla warunków ekstremalnie ciepłych i zmniejszenie tych progów dla warunków ekstremalnie chłodnych przy zmianie okresu odniesienia z najwcześniejszego na najpóźniejszy. Jest to ewidentny efekt ocieplenia, które nastąpiło w badanym wieloleciu. Pseudocykliczność dominująca wystąpień miesięcy ekstremalnie ciepłych, wyznaczona metodą autokorelacyjną wynosi 31-99 miesięcy, a miesięcy ekstremalnie chłodnych 73-98 miesięcy. Wartości pseudocyklu wyznaczone metodą autokorelacyjną mieszczą się w zakresie widma falkowego. Wyniki uzyskane dla kraju, regionu i pojedynczej stacji są zbliżone, co świadczy o wysokiej reprezentatywności średnich obszarowych.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies