Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine
The spatial variation of temperature is found to depend linearly on climate continentality, morphology of the relief, the position of the site with respect to seas, in addition to the usual elevation, latitude and longitude predictors. There are other factors that can have an additional significant...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/278328 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Geofizicheskiy Zhurnal |
Репозитарії
Geofizicheskiy Zhurnal| id |
journalsuranua-geofizicheskiy-article-278328 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Geofizicheskiy Zhurnal |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
висотний широтний та довготний градієнти середньорічна та місячна температура кліматична норма напівемпірична модель average annual and monthly temperature climatic norm semi-empirical model altitudinal latitudinal and longitudinal gradients |
| spellingShingle |
висотний широтний та довготний градієнти середньорічна та місячна температура кліматична норма напівемпірична модель average annual and monthly temperature climatic norm semi-empirical model altitudinal latitudinal and longitudinal gradients Boychenko, S. Maidanovych, N. Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine |
| topic_facet |
висотний широтний та довготний градієнти середньорічна та місячна температура кліматична норма напівемпірична модель average annual and monthly temperature climatic norm semi-empirical model altitudinal latitudinal and longitudinal gradients |
| format |
Article |
| author |
Boychenko, S. Maidanovych, N. |
| author_facet |
Boychenko, S. Maidanovych, N. |
| author_sort |
Boychenko, S. |
| title |
Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine |
| title_short |
Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine |
| title_full |
Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine |
| title_fullStr |
Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine |
| title_full_unstemmed |
Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine |
| title_sort |
semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of ukraine |
| title_alt |
Напівемпірична модель просторово-часового розподілу приземної температури на рівнинній частині території України |
| description |
The spatial variation of temperature is found to depend linearly on climate continentality, morphology of the relief, the position of the site with respect to seas, in addition to the usual elevation, latitude and longitude predictors. There are other factors that can have an additional significant influence: big bodies of water, terrain attributes relief, atmospheric factors (local circulation), configuration and aspect of coasts and vegetation. Therefore, these multifactorial influences form the climatic field of temperature.
In this study, the regional semi—empirical model of the spatiotemporal distribution of the average annual and monthly temperature for the plain part of Ukraine on the basis of the methodology for assessing the influence of height above sea level and geographic coordinates is proposed. Based on the method for determining the altitudinal, latitudinal, and longitudinal gradients of meteorological parameters, we calculated these gradients for annual and monthly air surface temperature for the periods 1961—1990 and 1991—2020.
Thus, on the plain part of Ukraine, the annual surface air temperature decreases by an average on 0.60—0.63 °C with a shift of 100 m height above sea level, on 0.51—0.55 °C with a shift of one latitude degree to the north, on 0.067—0.071 °C with a shift of one longitude degree to the east. Also, the variations of these annual mean temperature gradients from year to year over the period 1991—2020 are characteristic.
The seasonal variation of gradients has a pronounced non—monotonic character: highest values of altitudinal gradientare typical for July—August (from –0.63 to –0.73 °C per 100 m), and the lowest values — for April—May (from –0.45 to –0.55 °C per 100 m); highest values of latitudinal gradient are typical for August—September (from –0.60 to –0.70 °С per 1 °N), and the lowest values — for April—May (from –0.20 to –0.35 °С per 1° N); the longitudinal gradients have positive values in June—August (0.074—0.128 °C per 1° E), and negative values in November—March (from –0.228 to –0.154 °C per 1° E).
We found that the altitudinal and latitudinal gradients of temperature have the most spatiotemporal variability and the longitudinal gradient has the smallest one. Greatest variabilities of temperature gradient values are typical for February—March and July—September, and the least variability — for April—May.
The analysis of the dynamics of gradient changes in the period 1991—2020 compared to the period 1961—1991 showed the following: the altitudinal gradientvalues increased by 8—13 %. in January and March—May; the latitudinal gradient values increased by ~30 % in December—February and decreased by ~20 % in May—August.
The proposed semi—empirical model contains a coefficient that takes into account influence of additional effects associated with pronounced orographic and other terrain features. This study presents the numerical values of this coefficient for some specific microclimate regions of the plain part of Ukraine.
The model estimates of thirty—year monthly mean temperature in Ukraine for the periods 1961—1990 and 1991—2020was calculated. A comparison of the model estimates of of the average annual and monthly temperature for 72 meteostations in Ukraine with their actual values showed a statistically significant correlation (the reliability of the linear approximation is 0.89—0.98). Thus, the presented design of the semi-empirical model makes it possible to quite well restore the annual and monthly temperature on the territory of Ukraine |
| publisher |
Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/278328 |
| work_keys_str_mv |
AT boychenkos semiempiricalmodelofthespatiotemporalsurfacetemperaturedistributionontheplainpartofukraine AT maidanovychn semiempiricalmodelofthespatiotemporalsurfacetemperaturedistributionontheplainpartofukraine AT boychenkos napívempíričnamodelʹprostorovočasovogorozpodíluprizemnoítemperaturinarívninníjčastiníteritorííukraíni AT maidanovychn napívempíričnamodelʹprostorovočasovogorozpodíluprizemnoítemperaturinarívninníjčastiníteritorííukraíni |
| first_indexed |
2024-04-21T19:43:58Z |
| last_indexed |
2024-04-21T19:43:58Z |
| _version_ |
1796974720840630272 |
| spelling |
journalsuranua-geofizicheskiy-article-2783282023-05-14T11:00:06Z Semi-empirical model of the spatiotemporal surface temperature distribution on the plain part of Ukraine Напівемпірична модель просторово-часового розподілу приземної температури на рівнинній частині території України Boychenko, S. Maidanovych, N. висотний, широтний та довготний градієнти середньорічна та місячна температура кліматична норма напівемпірична модель average annual and monthly temperature climatic norm semi-empirical model altitudinal, latitudinal, and longitudinal gradients The spatial variation of temperature is found to depend linearly on climate continentality, morphology of the relief, the position of the site with respect to seas, in addition to the usual elevation, latitude and longitude predictors. There are other factors that can have an additional significant influence: big bodies of water, terrain attributes relief, atmospheric factors (local circulation), configuration and aspect of coasts and vegetation. Therefore, these multifactorial influences form the climatic field of temperature. In this study, the regional semi—empirical model of the spatiotemporal distribution of the average annual and monthly temperature for the plain part of Ukraine on the basis of the methodology for assessing the influence of height above sea level and geographic coordinates is proposed. Based on the method for determining the altitudinal, latitudinal, and longitudinal gradients of meteorological parameters, we calculated these gradients for annual and monthly air surface temperature for the periods 1961—1990 and 1991—2020. Thus, on the plain part of Ukraine, the annual surface air temperature decreases by an average on 0.60—0.63 °C with a shift of 100 m height above sea level, on 0.51—0.55 °C with a shift of one latitude degree to the north, on 0.067—0.071 °C with a shift of one longitude degree to the east. Also, the variations of these annual mean temperature gradients from year to year over the period 1991—2020 are characteristic. The seasonal variation of gradients has a pronounced non—monotonic character: highest values of altitudinal gradientare typical for July—August (from –0.63 to –0.73 °C per 100 m), and the lowest values — for April—May (from –0.45 to –0.55 °C per 100 m); highest values of latitudinal gradient are typical for August—September (from –0.60 to –0.70 °С per 1 °N), and the lowest values — for April—May (from –0.20 to –0.35 °С per 1° N); the longitudinal gradients have positive values in June—August (0.074—0.128 °C per 1° E), and negative values in November—March (from –0.228 to –0.154 °C per 1° E). We found that the altitudinal and latitudinal gradients of temperature have the most spatiotemporal variability and the longitudinal gradient has the smallest one. Greatest variabilities of temperature gradient values are typical for February—March and July—September, and the least variability — for April—May. The analysis of the dynamics of gradient changes in the period 1991—2020 compared to the period 1961—1991 showed the following: the altitudinal gradientvalues increased by 8—13 %. in January and March—May; the latitudinal gradient values increased by ~30 % in December—February and decreased by ~20 % in May—August. The proposed semi—empirical model contains a coefficient that takes into account influence of additional effects associated with pronounced orographic and other terrain features. This study presents the numerical values of this coefficient for some specific microclimate regions of the plain part of Ukraine. The model estimates of thirty—year monthly mean temperature in Ukraine for the periods 1961—1990 and 1991—2020was calculated. A comparison of the model estimates of of the average annual and monthly temperature for 72 meteostations in Ukraine with their actual values showed a statistically significant correlation (the reliability of the linear approximation is 0.89—0.98). Thus, the presented design of the semi-empirical model makes it possible to quite well restore the annual and monthly temperature on the territory of Ukraine Просторовий розподіл температури лінійно залежить від континентальності клімату, морфології рельєфу, положення регіону відносно морів, на додаток до звичайних показників висоти, широти та довготи. Існують інші фактори, які можуть мати додатковий значущий вплив: наявність великих водойм, рельєф, атмосферні чинники (місцева циркуляція), конфігурація та форма узбережжя і рослинність. Отже, ці багатофакторні впливи утворюють кліматичне поле температури. У цьому дослідженні запропоновано регіональну напівемпіричну модель просторово-часового розподілу середньорічної та місячної температури для рівнинної частини України на основі методики оцінювання впливу висоти над рівнем моря та географічних координат. За цією методикою визначено висотні, широтні та довготні градієнти для річної та місячної приземної температури за періоди 1961—1990 та 1991—2020 рр. Так, на рівнинній частині території України річна приземна температура повітря знижується в середньому на 0,60—0,63 °C зі зсувом на висоту 100 м над рівнем моря, на 0,51—0,55 °C зі зсувом на один градус широти на північ, на 0,067—0,071 °С зі зсувом на один градус довготи на схід. Характерні також варіації цих середньорічних градієнтів температури від року до року від року до року. Сезонна зміна градієнтів має виражений немонотонний характер: найбільші значення висотного градієнта характерні для липня—серпня (від –0,63 до –0,73 °С на 100 м), а найменші — для квітня—травня (від –0,45 до –0,55 °C на 100 м); найбільші значення широтного градієнта характерні для серпня—вересня (від –0,60 до –0,70 °С на 1° N), а найменші — для квітня—травня (від –0,20 до –0,35 °С на 1° N); довготні градієнти мають додатні значення в червні—серпні (0,074—0,128 °C на 1° E), і від’ємні значення в листопаді—березні (від –0,228 до –0,154 °C на 1° E). Встановлено, що висотний і широтний градієнти температури мають найбільшу просторово—часову мінливість, а довготній — найменшу. Найбільша мінливість значень температурного градієнта характерна для лютого—березня та липня—вересня, а найменша — для квітня—травня. Аналіз динаміки зміни градієнта за період 1991—2020 рр. порівняно з періодом 1961—1991 рр. показав, що значення висотного градієнта зросли на 8—13 % у січні та березні—травні; значення широтного градієнта зросли на ~30 % у грудні—лютому та зменшилися на ~20 % у травні—серпні. Запропонована напівемпірична модель містить коефіцієнт, який враховує вплив додаткових ефектів, пов’язаних з яскраво вираженими орографічними та іншими особливостями рельєфу. У нашому дослідженні наведено числові значення цього коефіцієнта для окремих мікрокліматичних районів рівнинної частини території України. Розраховано модельні оцінки 30-річної середньомісячної температури в Україні за періоди 1961—1990 та 1991—2020 років. Порівняння модельних оцінок кліматичних норм середньої річної та місячної температури для 72 метеостанцій України з їх фактичними значеннями показало статистично значущий кореляційний зв’язок (достовірність лінійної апроксимації 0,89—0,98). Отже, дизайн напівемпіричної моделі дає змогу досить добре відновити річну та місячну температуру на території України. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine 2023-05-14 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/278328 10.24028/gj.v45i2.278328 Geofizicheskiy Zhurnal; Vol. 45 No. 2 (2023) Геофизический журнал; Том 45 № 2 (2023) Геофізичний журнал; Том 45 № 2 (2023) 2524-1052 0203-3100 en https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/278328/284251 Copyright (c) 2023 S. Boychenko, N. Maidanovych https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |