Study of observed changes in the first harmonic amplitude of the daily precipitation amount series in the territory of Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Using the data from weather observation stations, an assessment of the statistical significance of the first harmonic amplitude of the average long-term daily precipitation amount series in Russia in 1961–2020 and their changes in 1991–2020 compared to 1961–1990 is made. It is shown that at most stations the first harmonic has a reliable value different from the noise, except for eleven stations in the southern regions of the European Part of Russia. It is revealed that, on average, there is a significant decrease in the first harmonic amplitudes of the daily precipitation series across Russia. An analysis of the spatial distribution of the studied quantities is performed and the presence of large areas with their homogeneous character is demonstrated.

About the authors

I. O. Popov

Yu. A. Izrael Institute of Global Climate and Ecology; Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: igor_o_popov@mail.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

E. N. Popova

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: en_popova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Strangeways I. Precipitation. Theory, Measurement and Distribution. Cambridge University Press. 2007. doi: 10.1017/CBO9780511535772.
  2. Хромов С. П., Петросянц М. А. Метеорология и климатология. М.: Издательство Московского Университета, 2012. 582 с.
  3. Markham C. G. Seasonality of Precipitation in the United States // Annals of the Association of American Geographers. 1970. T. 60. V. 3. P. 593–597.
  4. Imteaz M. A., Hossain I. Climate Change Impacts on ‘Seasonality Index’ and its Potential Implications on Rainwater Savings // Water Resource Manage. 2023. V. 37. P. 2593–2606. doi: 10.1007/s11269-022-03320-z.
  5. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. М.: “Бином”, 2006. 656 с.
  6. Nasser R. A., Hedayat F. Rainfall Forecasting Using Fourier Series // Journal of Civil Engineering and Architecture. 2012. V. 6. № 9. P. 1258–1262. doi: 10.17265/1934-7359/2012.09.019.
  7. Villarreal F. J. G., Mendoza V. I. M. Fast Fourier transform analysis of precipitation data for the Colorado river basin // Proceedings of the 37th IAHR World Congress (Kuala Lumpur, Malaysia, August 13–18, 2017). P. 5639–5645.
  8. Ussalu J. L. M., Bassrei A. Climate dynamics of southern region of Mozambique: statistics and Fourier analysis // Revista Brasileira de Climatologia. 2021. V. 29. P. 134–156. DOI: http://dx.doi.org/10.5380/rbclima.v29i0.75088
  9. Morales J. E., Poveda G. Diurnally driven scaling properties of Amazonian rainfall fields: Fourier spectra and order-q statistical moments // Journal of Geophysical Research. 2009. V. 114. P. 1–10. D11104, doi: 10.1029/2008JD011281
  10. Marshall G. J. On the annual and semi-annual cycles of precipitation across Antarctica // International Journal of Climatology. 2009. V. 29. № 15. P. 2298–2308. doi: 10.1002/joc.1810.
  11. Третий оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации / под ред. В.М. Катцова; Росгидромет. СПб.: “Наукоемкие технологии”, 2022. 676 с.
  12. Popova E. N., Popov I. O., Semenov S. M. Assessment of Variations in the Annual Sum of Active Temperatures and Total Precipitation during the Vegetation Period in Russia and Neighboring Countries // Russian Meteorology and Hydrology. 2018. V. 43. № 6. P. 412–417.
  13. Золина О. Г., Булыгина О. Н. Современная климатическая изменчивость характеристик экстремальных осадков в России // Фундаментальная и прикладная климатология. 2016. Т. 1. С. 84–103. doi: 10.21513/2410-8758-2016-1-84-103
  14. Aleshina M. A., Semenov V. A, Chernokulsky A. V. A link between surface air temperature and extreme precipitation over Russia from station and reanalysis data // Environmental Research Letters. 2021. V. 16. № 10. 105004. doi: 10.1088/1748-9326/ac1cba.
  15. Попов И. О., Попова Е. Н. Анализ изменения режима осадков на территории Российской Федерации во второй половине 20–начале 21 века с применением байесовской оценки параметров марковской цепи // Доклады Российской Академии наук. Науки о Земле. 2022. Т. 502. № 1. С. 38–44. doi: 10.31857/S2686739722010054.
  16. Zolina O., Simmer C., Gulev S. K., Kollet S. Changing structure of European precipitation: Longer wet periods leading to more abundant rainfalls // Geophysical Research Letters. 2010. V. 37. L06704. doi: 10.1029/2010GL042468.
  17. Pruscha H. Statistical Analysis of Climate Series. Berlin; Heidelberg: Springer, 2013. 176 p. doi: 10.1007/978-3-642-32084-2.
  18. Brockwell P. J., Davis R. A. Time Series: Theory and Methods. New York, N.Y.: Springer, 1991. 580 p. doi: 10.1007/978-1-4419-0320-4.
  19. Roe G. H. Orographic Precipitation // Annual Review of Earth and Planetary Sciences. 2005. V. 33. P. 645–671. doi: 10.1146/annurev.earth.33.092203.122541.
  20. Wang B., Li X., Huang Y., Zhai G. Decadal trends of the annual amplitude of global precipitation // Atmospheric Science Letters. 2016. V. 17. P. 96–101. doi: 10.1002/asl2.631.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».