Рис. 9. Временные ряды внутримесячной дисперсии среднесуточных данных температуры и давления D(t_>i)_>j (а) и соответствующие спектральные плотности (б)

Ряды D(t_>i)_>j, наряду с рядами среднемесячных значений ζ(t_>i)_>j, можно рассматривать как ПКСП. Модель (4) позволяет уточнить вклад годовой ритмики в общую дисперсию. Как видно, из таблицы 10 (столбец 1), годовой ход ζ(t_>i)_>j давления объясняет всего лишь 36 % дисперсии. Этот вывод согласуется с оценками, полученными в стационарном приближении в таблицах 3, 4 и на рис. 5. Оценки, приведенные в втором столбце таблицы 10, показывают, что без учёта сезонной модуляции синоптических процессов дисперсия годовой ритмики остаётся недооценённой более, чем на 50 %. Таким образом, полный вклад годовой ритмики в дисперсию велик не только для Т (95 %), но и для Р (75 %). К аналогичному результату приводит анализ и других МП. Это подтверждает правомерность расширенной трактовки годовой ритмики как совокупности процессов с годовой периодичностью во всех диапазонах.

Таблица 10. Вклад в общую дисперсию годовой ритмики температуры и давления без учёта (1) и с учётом (2) сезонной модуляции синоптических процессов (%) Примечание. Индексы регулярного годового хода m и его межгодовой модуляции ε

Для оценки роли процессов синоптического масштаба в формировании тенденций многолетней изменчивости рассмотрим квантильные трассы X_>p(t), представляющие ряды одноименных квантилей X_>p внутримесячного (одноименный месяц) распределения среднесуточных данных. Их анализ показывает вклад положительных и отрицательных аномалий различной обеспеченности в формирование трендов и тенденций межгодовой изменчивости. Графики квантильных трасс Т и Р и их аппроксимация линейными трендами для апреля приведены на рис. 10, а. На рис. 10, б, в приведены гистограммы коэффициентов тренда а_>р и дисперсии, объясняемой трендом D_>р для двадцати одной квантили. На рис. 10, г представлены сезонная изменчивость среднемесячных значений оценок коэффициента тренда а и размаха коэффициентов тренда квантильных трасс R_>p=max(a_>p)-min(a_>p). Оценки а_>р по месяцам приведены в таблице 11.

Основной вывод, который можно сделать на основе анализа рис. 10 и таблицы 11 состоит в том, что а_>р сильно зависит от порядка квантили р. При этом внутримесячный размах R оценки а_>р соизмерим с годовым размахом оценки а тренда среднемесячных значений и заметно превосходит саму оценку а для данного месяца. В ряде случаев тренды квантильных трасс а_>р>>а и значимы на 95 % уровне, например, положительные аномалии давления в апреле, обеспеченность которых p≥0,2. Оценки тренда медианы а_>0,5 и среднемесячных значений а совпадают по знаку и близки по величине.

Рис. 10. Квантильные трассы температуры и давления для апреля и их аппроксимация линейным трендом (а), зависимость от порядка квантили коэффициента (б) и дисперсии (в) тренда; г – годовой ход коэффициента тренда среднемесячных значений (1) и размаха R_>p коэффициентов тренда квантильных трасс (2)

Таблица 11. Оценки коэффициентов тренда а_>p квантильных трасс Примечание. Значимые на 95 % уровне тренды выделены жирным шрифтом

Особо отметим, что оценки а_>р могут быть знакопеременными, что указывает на определенные тенденции межгодовой изменчивости внутримесячных контрастов. Как видно из таблицы 11, в июне отрицательные аномалии температуры воздуха имеют тенденцию к углублению, а положительные аномалии – к усилению, что в целом приводит к усилению внутримесячных контрастов и позволяет сделать вывод о значительной роли синоптических процессов в формировании тенденций межгодовой изменчивости. Таким образом, появляется возможность сформулировать гипотезы о механизмах формирования указанных тенденций. Например, из рис. 10 следует, что температура воздуха в апреле характеризуется значительными контрастами. В период 1936–2007 гг. минимальная среднесуточная температура изменялась от -40,2 °С до -18,8 °С, а максимальная от -20,1 °С до +2,7 °С. Отрицательные аномалии температуры часто связаны с Сибирским антициклоном, а положительные с Алеутским циклоном. Согласно таблице 11, слабый и незначимый тренд среднемесячной температуры обусловлен в основном ослаблением положительных аномалий, а слабый положительный тренд давления существенными трендами отрицательных аномалий. Таким образом, тенденцию к понижению температуры в апреле можно гипотетически связать с ослабляющимся отепляющим воздействием Алеутского минимума.