Точная количественная оценка долгосрочных тенденций в содержании стратосферного озона может быть сложной задачей из-за их чувствительности к естественной изменчивости, качества наборов данных наблюдений, нелинейных изменений в процессах воздействия, а также из-за статистических методологий. Многомерная линейная регрессия является наиболее часто используемым инструментом для анализа тренда озона, однако сложная взаимосвязь в большинстве атмосферных процессов может привести к проблемам, связанным с переобучением или множественной коллинеарностью, при использовании обычного метода наименьших квадратов (МНК). Чтобы решить эту проблему, авторы применяют регуляризованный (гребневый) регрессионный метод для оценки трендов содержания озона и количественной оценки влияния отдельных процессов. Они используют объединённый набор данных Stratospheric Water и OzOne Satellite Homogenized (SWOOSH) (v2.7) для получения трендов профилей стратосферного озона за период 1984–2020 гг. Помимо SWOOSH, также проанализированы набор данных глобального профиля стратосферного озона без пробелов на основе машинного обучения с поправкой на спутники из транспортно-химической модели (ML-TOMCAT), а также результаты двух транспортно-химических моделей (TOMCAT) с помощью реанализов ECMWF ERA-Interim и ERA5.
При гребневой регрессии тренды профилей стратосферного озона по данным SWOOSH показывают меньшее снижение в течение 1984–1997 гг. по сравнению с МНК с наибольшими различиями в самых нижних слоях стратосферы (> 4% за десятилетие на уровне 100 гПа). Содержание озона в верхних слоях стратосферы увеличивалось с 1998 г. с максимумом (~2 % за десятилетие на уровне около 2 гПа) в местную зиму для средних широт. Отрицательные тренды с большими неопределённостями наблюдаются в нижней стратосфере с наибольшей выраженностью в тропиках. Максимальные различия в оценках тренда после 1998 г. между методом гребневой регрессии и МНК проявляются в нижней стратосфере тропиков (с разницей ~7% за десятилетие на уровне 100 гПа). Колебания содержания озона, связанные с такими естественными процессами, как квазидвухлетние колебания, солнечная изменчивость, Эль-Ниньо–Южное колебание, арктические и антарктические колебания, также указывают на то, что коэффициенты гребневой регрессии несколько меньше и менее изменчивы по сравнению с оценками, основанными на МНК. Кроме того, оценки тенденций на основе ML-TOMCAT согласуются с набором данных SWOOSH. Наконец, авторы утверждают, что большие различия между данными, полученными со спутников, и результатами моделирования подтверждают, что в оценках трендов озона всё ещё существуют большие неопределённости, особенно в нижней стратосфере, и при обсуждении результатов, если используемые объясняющие переменные коррелируют, необходима осторожность.

 

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2023/egusphere-2023-591/