Syklinen ilmasto - näkökulmia erilaisten aikasarjojen valossa Lustia-arkistodokumentti/Mauri Timonen 27.3.2013 (päiv. 27.12.2015)
1. Yleistä ilmaston syklisyydestä - Syklisyyden esittelyä wiki-linkissä Climate oscillation
2. Lustoleveyksiin ja vuosilustoindekseihin perustuvat analyysit
Kuva 2a. Vuosikymmenten välinen lämpötilavaihtelu. Asetelma perustuu Lapin metsänrajamännyn vuosilustoindeksistä laskettujen lämpötilavaihteluiden 50 vuoden FFTtasoitukseen. Viimeisen tuhatvuotisjakson lämpötilavaihtelut ovat olleet melko säännöllisiä. Niissä ilmenevä noin 85- vuotinen syklisyys on ollut voimakkaampaa viileiden ilmastovaiheiden kuten pikku jääkauden aikana. Syklien viimeaikaiset huiput ovat sattuneet vuosisatojen puoliväliin. On kuitenkin huomioitava, että tämä ns. Gleissbergsyklisyys vaihtelee välillä 50-150 vuotta keskiarvon ollessa noin 85 vuotta. Nykyisen syklin pituus näyttäisikin jäävän keskiarvoa lyhyemmäksi. Käytetyn tasoituksen viimeisen tuhatvuotiskauden perusteella voisi tulkita Gleissberg-syklin selittävän noin kolmanneksen viimeisellä 100- vuotiskaudella havaitusta noin 0,75 asteen noususta. Lämpötilatulkinnoissa on kuitenkin oltava varovainen, sillä puun kasvusta johdetuissa lämpötiloissa ovat sekoittuneena sekä paikalliset (AMO, NAO, AO) että globaalit (Aurinko) ilmastotekijät. Ja tietysti menetelmillä on oma vaikutuksensa tuloksiin. Vaihteluita tulisikin tarkastella enemmän viitteellisinä kuin lukuihin takertuen. Gleissberg-sykli on yksi useista havaituista 11-1500-vuotisista sykleistä. Ne eivät tässä esityksessä ilmene.
Kuva 2b. Mitä Fourier- ja Waveletanalyysit paljastavat Lapin metsänrajamännyn vuosilustonleveyden syklisistä vaihteluista? Spektrikuvasta (ylempi kuva) nähdään koko aikasarjaa koskevat keskimääräiset syklien pituudet. Wavelet-analyysi antaa ajallisesti yksityiskohtaista tietoa. Tilastollisesti merkittävimmät syklit näkyvät punaisena vyömäisenä muodostelmana 16-128 vuoden haarukassa. Mustat reunaviivat punaisten alueiden ympärillä kertovat tilastollisesta luotettavuudesta. Tässä tapauksessa merkitsevyystasona= 0.99; ks. kohta 8). Molemmista asetelmista nähdään, että syklit ovat asettuneet välille 16-128 vuotta. Huomattakoon, että metsänrajamännyn lustoista ei voi suoraan lukea yli 150 vuoden syklejä (paitsi vihnemännystä, ks. kuva 2e). -5000-4000 -3000-2000 -1000 0 1000 2000
Kuva 2c: ilmaston syklisyys Lapin metsänrajamännyn vuosilustoindeksistä laskettuna (Wavelet-analyysi) Seuraavissa kahdeksassa kuvassa esitellään syklisyyttä tuhatvuotiskausittain. Kuviin on merkitty noin Gleissberg-sykli, jonka pituus vaihtelee 70 ja 100 vuoden välillä. Kuva 2c-1. Jakso 1000-2004 Gleissberg 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Vuosi
Kuva 2c-2. Jakso 0-1000 Ajanlaskumme ensimmäisellä vuosituhannella syklit ovat vuorotelleet 16-128 vuoden haarukassa. Gleissberg 0 200 400 600 800 1000 Vuosi
Kuva 2c-3. Jakso -1000 0 Gleissberg -1000-800 -600-400 -200 0 Vuosi
Kuva 2c-4. Jakso -2000-1000 Gleissberg -2000-1800 -1600-1400 -1200-1000 Vuosi
Kuva 2c-5. Jakso -3000-2000 -3000-2800 -2600-2400 -2200-2000 Vuosi
Kuva 2c-6. Jakso -4000-3000 Gleissberg -4000-3800 -3600-3400 -3200-3000 Vuosi
Kuva 2c-7. Jakso -5000-4000 -5000-4800 -4600-4400 -4200-4000 Vuosi
Kuva 2c-8. Jakso -5633-5000 Gleissberg -5638-5400 -5200-5000 Vuosi
Kuva 2d. Inarin Karhunpesävaaran mäntyjen lustonleveyden vaihteluista tehty syklisyysanalyysi. Vanhimmat männyt yli 600-vuotiaita: http://lustiag.pp.fi/saima/dendrotieto.htm Gleissberg
Kuva 2e. Kalifornian vihnemänty (data ja taulukko). Vihnemäntyjen vuosilustoindeksiin perustuva Wavelet-analyysi viittaa ns. 1500-vuotiseen Bond-sykliin. Vanhimmat vihnemännyt liki 5000- vuotiaita. Artikkeleita: A Memory Bank for the Planet Vihnemäntyjä jäljittämässä Kaliforniassa Rovaniemiläisopettaja etsi maailman vanhinta puuta Kaliforniassa
Kuva 2f. Yamalin vuosilustoaineistosta laskettu vuosilustoindeksi (data ja taulukko). Climategate-keskustelua: Onko lustotutkimus luotettavaa? Sama englanninkielisenä versiona: The RCS-modelled Hockey stick chronology of Yamal. What went wrong? Wavelet-analyysi kertoo syklisyyden vaihdelleen viimeisten 2000 vuoden aikana välillä 16 256 v. Viime vuosisadat ovat olleet syklien näkökulmasta laajan vaihtelun (60-500 v) aikaa. Mielenkiintoinen kysymys on se, ovatko syklisyyden muutokset suurilmaston (siis aurinkoperäisen) ilmaston indikaattori. Asiasta saadaan selvyyttä katselemalla mahdollisimman monen datan syklejä, jolloin toivottavasti ymmärretään syklisyysilmiön alkuperä.
Kuva 2g. Heinäkuun lämpötila metsänrajalla (metsänrajamännyn 7641- vuotinen lustonleveyskronologia). Keskimäärin vahvaa ja tilastollisesti merkitsevää 32 128-vuotista syklisyyttä. Sykleissä kuitenkin on-off piirrettä.
Kuva 2h. Metsänrajamännystä (elävien puiden aineisto) laskettu heinäkuun keskilämpötila vuosina 1720-2004. Gleissberg-sykli taustalla, mutta vahvempana noin 25-vuotinen sykli (Hale?). Gleissberg Hale 22 v
Kuva 2i. Inarin kyynelniemen 400-vuotias mänty on kasvanut jaksoittaisesti. Kyynelniemen 403-vuotiaan männyn vuosilustoindeksistä (edellinen kuva) johdettu heinäkuun keskilämpötila. Mallina käytetty Karasjoen ilmastomittausten heinäkuun keskilämpötilan (T7) ja Muotkanruoktun vuosilustoindeksin (muuttuja IndCRS) välistä riippuvuussuhdetta. Keskimääräinen virhe: 0,29 o C ja keskihajonta: 1,7 o C (Data) Sovellettu siirtofunktio kuvattu MIL-raportin sivulla 8.
Kuva 2j. Kyynelniemen männyn vuosilustoindeksistä johdetun heinäkuun keskilämpötilan perusteella tehty Wavelet-analyysi. Keskeisenä näkyy 64-128 vuoden syklisyys (punainen alue). Gleissberg
Kuva 2k. Esimerkki ilmastomallituksesta vuosilustoilla: Karasjoen heinäkuun keskilämpötilan arviointi 30 km:n päässä sijaitsevien Muotkanruoktun mäntyjen vuosilustoindeksin perusteella.
Kuva 2l. Ruotsalainen 1000-vuotisjakson ilmastomallitus mäntylustoilla: Moberg-data. Moberg_Juttu (salasana=bye)
Kuva 2m. Kyynelniemen männyn vuosilustoindeksistä laskettu heinäkuun lämpötila (vihreä viiva) perustuu Muotkanruoktun männyn vuosilustoindeksin ja Karesuvannon ilmastoaseman heinäkuun lämpötilamittausten (oranssi viiva) väliseen riippuvuuteen.
Kuva 2n. Lapin kolmen pitkän lämpötilasarjan keskinäinen vertailu. Ilmasto on hyvin samankaltainen koko Lapin alueella.
3. Lämpötilatarkasteluita
Kuva 3a. Tutkija Kari Mikkolan analyysi Karesuvannon kuukausittaisista lämpötilavaihteluista vuosina 1879-2008 kertoo kesäkuukausien osalta viileämmästä vuosikymmenestä jaksolla 1880-1915, lämpimämmästä 1920-1940-jaksosta, viileämmästä 1950 1980-jaksosta ja jälleen lämpimämmästä 1990 2008-jaksosta. Onko tässäkin taustalla Gleissberg-syklisyys?
Gleissberg Kuva 3b. Edellinen Wavelet-analyysin keinoin esitettynä. Tilastollisesti vahvimpana, mutta vain viitteellisesti, näkyy punaoranssisena vyöhykkeenä 70-100-vuotinen Gleissberg-sykli.
Gleissberg Kuva 3c. Sodankylän heinäkuun lämpötilan Wavelet-analyysi viittaa 70-100-vuotiseen Gleissberg-sykliin.
Gleissberg Kuva 3d. Karasjoen heinäkuun lämpötilan Wavelet-analyysi viittaa 70-100-vuotiseen Gleissberg-sykliin.
Kuva 3e. Karesuvannon heinäkuun keskilämpötilassa näkyy Gleissberg-sykli silmämääräisesti vahvana vahvana, vaikkei olekaan tilastollisesti merkitsevä (vinoviivoitetulla alueella). Gleissberg
Kuva 3f. Heinäkuun keskilämpötila Karasjoella. Jälleen Gleissberg-sykli silmämääräisesti vahvana. Gleissberg
Kuva 3g. Kesä-elokuun keskilämpötila Karasjoella. Gleissberg-sykli silmämääräisesti vahvana. Gleissberg
Kuva 3h. Vuoden keskilämpötila Karasjoella. Gleissberg-sykli silmämääräisesti vahvana. Gleissberg
Kuva 3i. Uppsalan vuotuisesta keskilämpötilasta (1722 2010) tehty Wavelet-analyysi. Data, alkuperäinen data ja seloste Uppsalan pitkästä Lämpötilasarjasta. Syklisyyttä näyttää olleen 100 vuoden tietämissä (punainen, oranssi ja keltainen vyöhyke). Viimeisten 70 vuoden aikana syklit ovat esiintyneet 64 vuoden molemmin puolin (punainen alue). Kyse jälleen Gleissberg-syklistä. Gleissberg
Kuva 3j. Uppsalan sydäntalven (joulumaaliskuu) keskilämpötilasta (1722-2010) tehty Wavelet-analyysi. Gleissberg-sykli silmämääräisesti vahvana. Gleissberg
Kuva 3k. Uppsalan kevään (maalishuhtikuu) keskilämpötilasta (1722-2010) tehty Wavelet-analyysi. Gleissberg-sykli tässäkin näkyvissä, mutta edellistä heikommin (keltaoranssi-punavyöhyke).
Kuva 3l. Uppsalan heinäkuun keskilämpötilasta (1722 2010) tehty Wavelet-analyysi. Gleissberg-sykli edelleenkin silmämääräisesti näkyvissä. Gleissberg
4. Järvisedimentit
Kuva 4a. Korttajärvi, järvisedimentit - Thickness. Ei vahvaa syklisyyttä. Data1 Data2
Kuva 4b. Korttajärvi, järvisedimentit - Lightsum. Ei vahvaa syklisyyttä.
Kuva 4c. Korttajärvi, järvisedimentit - Darksum. Ei vahvaa syklisyyttä.
Kuva 4d. Korttajärvi, järvisedimentit - XRD. Havaittavissa pikku jääkausia aiheuttavaa noin 210-vuotista De Vries-syklisyyttä
5. Jäät
Kuva 5a. Itämeren jäiden kokonaispinta-ala, km 2. Data. Ei syklejä.
Kuva 5b. Tornionjoen jäiden lähtö muuttujalla päiviä vuoden alusta. Data. Ei syklejä.
Kuva 5c. Tornionjoen jäiden lähtö: Wavelet-analyysi muuttujalla päiviä vuoden loppuun. Data. Ei syklejä.
6. Spektrianalyysit
Metsänrajaseudun heinäkuun lämpötilan spektri Metsänrajaseudun heinäkuun lämpötilan spektri 7638 vuoden aikana Itämeren jäiden vaihteluiden spektri Kuva 6a. Heinäkuun lämpötila metsänrajalla (ylhäällä) ja Itämeren jääpinta-alan spektrit.
Kuva 6b. Tornionjoen jäiden lähtö: spektri muuttujalla päiviä vuoden loppuun. Data.
TVuo DJFM T34 T34 T67 T7 Kuva 6c. Uppsalan lämpötilasarjasta lasketut vuoden, sydäntalven kevään ja keskikesän spektrit (vuodet 1722-2010).
7. Auringon aktiivisuus
Kuva 7. Auringonpilkkulukuun perustuva Wavelet-analyysi paljastaa noin 11-vuotisen (9-13 v) ja noin 85-vuotisen (60-100 v) syklin (ns. Gleissberg-sykli). Data Vuosilustoindekseistä johdetut lämpötilat kuvaavat pääsääntöisesti paikallista tai alueellista ilmastoa. Mutta jos sekä mitatuissa että prokseista johdetuissa lämpötilasarjoissa ilmenevä syklisyys tulkitaan globaaliksi signaaliksi, se yhdistetään usein avaruusilmastosta, erityisesti Auringon aktiivisuusvaihteluista aiheutuvaksi. Vertailukohdan edellä esitettyihin syklisyysanalyyseihin antaa oheinen Auringon aktiivisuusvaihteluita kuvaava wavelet-analyysi, jossa noin 11-vuotinen sykli näkyy itse oikeutetusti, mutta myös sen monikerrat, joista erityisesti mainiten Gleissberg-sykli, esiintyy vahvana. Gleissberg 11-v jakso
8. Wavelet-analyysit R:llä
# mt/260412: # Miten Wavelet-analyysit tehtiin? # Original code from Tom Levanic, modified by Mauri Timonen ================================================= library(dplr) # lataa dplr-kirjasto rm(list=ls()) # alusta työtila # Lue data (muott7.cpt) rw-taulukkoon compact -formaatilla rw<-read.compact("muott7.cpt") # Määrittele muuttujat. Ensiksi vuosikenttä rw.years<-as.numeric(rownames(rw)) # Sitten tutkittava muuttuja rw:stä rw.std<-rw[,1] # Aja Wavelet-analyysi ja tallenna rw.wave-taulukkoon rw.wave <- morlet(y1=rw.std,x1=rw.years,dj=0.1,siglvl=0.99) #tulosta analyysi kuvana. Määrittele värit. wavelet.plot(rw.wave, key.cols = c("black","blue","deepskyblue4","royalblue","lightblue", "lightblue1","green","yellow","darkgoldenrod1","red")) #Tarvittiin siis vain 7 riviä. R on tehokas kieli! DplR-Wavelet-kuvien perusvärit yllä olevan koodauksen mukaisesti (malli mt_clour1 )
9. Syklistä luettavaa - Wiki-artikkeli: Climate oscillation - Syklisyystietoa puulustoista : Studies with the Finnish 7644-yr Scots pine chronology - Metlan MIL-ohjelman loppuraportin luku 2.1: Ilmastonmuutokset ja niiden syyt puulustojen ja muiden proksitietojen pohjalta - The world is on the threshold of ice age - Global Warming? No, Natural, Predictable Climate Change