Оценка амплитуды вариаций полной солнечной радиации в прошлом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведена оценка того, насколько достоверно различные современные реконструкции полной солнечной радиации (total solar irradiance) восстанавливают долговременные изменения этой величины в прошлом. Для решения этой задачи прогноз долгосрочных изменений полной солнечной радиации в 1978−2017 гг. был произведен с использованием семи реконструкций, охватывающих последние 12−13 вв. Использованные палеореконструкции описывают долговременные вариации со средними амплитудами от 0.22 Вт м-2 (серии с малой амплитудой) до 2.36 Вт м-2 (серии с большой амплитудой). Был применен нелинейный аналоговый метод прогнозирования, и результаты предсказания были сопоставлены с реально измеренными значениями. Оказалось, что экспериментально измеренные вариации полной солнечной радиации лучше предсказываются реконструкциями с малой амплитудой. Однако возможность того, что солнечная радиация в прошлом испытывала более значительные колебания и рост полной солнечной радиации после Маундеровского минимума достигал 2.5 Вт м-2, полностью исключить пока нельзя. Обсуждаются возможные климатические последствия таких вариаций солнечной радиации.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. Г. Огурцов

Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе; Главная (Пулковская) астрономическая обсерватория РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: maxim.ogurtsov@mail.ioffe.ru
Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Bard E., Raisbeck G., Yiou F., Jouzel J. Solar irradiance during the last 1200 years based on cosmogenic nuclides // Tellus B. V. 52. № 3. P. 985−992. 2000. https://doi.org/10.1034/j.1600-0889.2000.d01-7.x
  2. Chatzistergos T., Krivova N.A., Yeo K.L. Long-term changes in solar activity and irradiance // J. Atmos. Sol.-Terr. Phy. V. 252. ID 106150. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2023.106150
  3. Connolly R., Soon W., Connolly M. et al. How much has the Sun influenced Northern Hemisphere temperature trends? An ongoing debate // Res. Astron. Astrophys. V. 21. № 6. ID 131. 2021. https://doi.org/10.1088/1674-4527/21/6/131
  4. Delaygue G., Bard E. An Antarctic view of Beryllium-10 and solar activity for the past millennium // Clim. Dynam. V. 36. № 11. P. 2201−2218. 2011. https://doi.org/10.1007/s00382-010-0795-1
  5. Dewitte S., Cornelis J., Meftah M. Centennial total solar irradiance variation // Remote Sensing. V. 14. № 5. ID 1072. https://doi.org/10.3390/rs14051072.2022
  6. Dudok de Wit T., Kopp G., Fröhlich C., Schöll M. Methodology to create a new total solar irradiance record: making a composite out of multiple data records // Geophys. Res. Lett. V. 44. № 3. P. 1196−1203. 2017. https://doi.org/10.1002/2016GL071866
  7. Egorova T., Schmutz W., Rozanov E., Shapiro A.I., Usoskin I., Beer J., Tagirov R.V., Peter T. Revised historical solar irradiance forcing // Astron. Astrophys. V. 615. ID A85. 2018. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201731199
  8. Farmer J.D., Sidorowich J. Predicting chaotic time series // Phys. Rev. Lett. V. 59. № 8. P. 845−848. 1987. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.59.845
  9. Gulev S.K., Thorne P.W., Ahn J. et al. Changing state of the climate system / Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Eds. P. Masson-Delmotte, V. Zhai, A. Pirani et al. Cambridge, UK and New York, NY, USA: Cambridge University Press. P. 287–422. 2021. https://doi.org/10.1017/9781009157896.004
  10. IPCC. 2014 / Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I. II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (Core Writing Team). Eds. R.K. Pachauri, L.A. Meyer. Geneva, Switzerland: IPCC, 151 p. 2014.
  11. IPCC. 2021- Summary for Policymakers / Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Eds. P. Masson-Delmotte, V. Zhai, A. Pirani et al. Cambridge, UK and New York, NY, USA: Cambridge University Press. P. 3−32. 2021. 10.1017/9781009157896.001' target='_blank'>https://doi: 10.1017/9781009157896.001
  12. Judge P.G., Lockwood G.W., Radick R.R., Henry G.W., Shapiro A.I., Schmutz W., Lindsey C. Confronting a solar irradiance reconstruction with solar and stellar data // Astron. Astrophys. V. 544. ID A88. 2012. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201218903
  13. Jungclaus J.H., Bard E., Baroni M. et al. The PMIP4 contribution to CMIP6 – Part 3: The last millennium, scientific objective, and experimental design for the PMIP4 past1000 simulations // Geosci. Model Dev. V.10. № 11. P. 4005–4033. 2017. https://doi.org/10.5194/gmd-10-4005-2017
  14. Kopp G. Magnitudes and timescales of total solar irradiance variability // J. Space Weather Spac. V. 6. ID A30. 2016. https://doi.org/10.1051/swsc/2016025
  15. Lean J. Evolution of the Sun’s spectral irradiance Since the Maunder Minimum // Geophys. Res. Lett. V. 27. № 16. P. 2425−2428. 2000. https://doi.org/10.1029/2000GL000043
  16. Lean J.L., Coddington O., Marchenko S.V., Machol J., DeLand M.T., Kopp G. Solar irradiance variability: Modeling the measurements // Earth and Space Science. V. 7. № 8. ID e2019EA000645. 2020. https://doi.org/10.1029/2019EA000645
  17. Lockwood M., Ball W.T. Placing limits on long-term variations in quiet-Sun irradiance and their contribution to total solar irradiance and solar radiative forcing of climate // P. Roy. Soc. A. –Mat. Phy. V. 476. № 2238. ID 20200077. 2020. https://doi.org/10.1098/rspa.2020.0077
  18. Matthes K., Funke B., Anderson M. et al. Solar Forcing for CMIP6 (v3.2) // Geosci. Model Dev. V. 10. № 6. P. 2247−2302. 2017. https://doi.org/10.5194/gmd-10-2247-2017
  19. Montillet J.-P., Finsterle W., Kermarrec G., Sikonja R., Haberreiter M., Schmutz W., Dudok de Wit T. Data fusion of total solar irradiance composite time series using 41 years of satellite measurements // J. Geophys. Res. – Atmos. V. 127. № 13. ID e2021JD036146. 2022. https://doi.org/10.1029/2021JD036146
  20. Ogurtsov M. Prediction of cycle 24 based on information about solar activity during the last 10000 years // Geomagn. Aeronomy. V. 49. № 3. P. 408−411. 2009. https://doi.org/10.1134/S0016793209030165
  21. Ogurtsov M. New paleoclimatic evidence of an extraordinary rise in temperature in the Northern Hemisphere in the last 3−4 decades // Geogr. Ann. A. V. 104. № 4. P. 288−297. 2022. https://doi.org/10.1080/04353676.2022.2136454
  22. Penza V., Berrilli F., Bertello L., Cantoresi M., Criscuoli S., Giobbi P. Total solar irradiance during the last five centuries // Astrophys. J. V. 937. № 2. ID 84. 2022. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac8a4b
  23. Roth R., Joos F. A reconstruction of radiocarbon production and total solar irradiance from the Holocene 14C and CO2 records: Implications of data and model uncertainties // Clim. Past. V. 9. № 4. P. 1879−1909. 2013. https://doi.org/10.5194/cp-9-1879-2013
  24. Sarp V., Kilcik A., Yurchyshyn V., Rozelot J.P., Ozguc A. Prediction of solar cycle 25: A non-linear approach // Mon. Not. R. Astron. Soc. V. 481. № 3. P. 2981−2985. 2018. https://doi.org/10.1093/mnras/sty2470
  25. Shapiro A.I., Schmutz W., Rozanov E., Schoell M., Haberreiter M., Shapiro A.V., Nyeki S. A new approach to the long-term reconstruction of the solar irradiance leads to large historical solar forcing // Astron. Astrophys. V. 529. ID A67. 2011. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201016173.
  26. Solanki S.K., Krivova N.A., Haigh J.D. Solar irradiance variability and climate // Annu. Rev. Astron. Astr. V. 51. № 1. P. 311−351. 2013. https://doi.org/10.1146/annurev-astro-082812-141007
  27. Steinhilber F., Abreu J.A., Beer J. et al. 9.400 years of cosmic radiation and solar activity from ice cores and tree rings // P. Natl. Acad. Sci. USA. V. 109. № 16. P. 5967−5971. 2012. https://doi.org/10.1073/pnas.1118965109
  28. Sugihara G., May R.M. Nonlinear forecasting as a way of distinguishing chaos from measurement error in time series // Nature. V. 344. № 6268. P. 734−741. 1990. https://doi.org/10.1038/344734a0
  29. Sugihara G. Nonlinear forecasting for the classification of natural time series // Phil. T. Roy. Soc. A. V. 348. № 1688. P. 477−495. 1994. https://doi.org/10.1098/rsta.1994.0106
  30. Wu C.-J., Krivova N.A., Solanki S.K., Usoskin I.G. Solar total and spectral irradiance reconstruction over the last 9000 year // Astron. Astrophys. V. 620. ID A120. 2018. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201832956
  31. Yeo K.L., Solanki S.K., Krivova N.A., Rempel M., Anusha L.S., Shapiro A.I., Tagirov R.V., Witzke V. The dimmest state of the Sun // Geophys. Res. Lett. V. 47. № 19. ID e2020GL090243. 2020. https://doi.org/10.1029/2020GL090243

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. (a) – усредненные за год композитные ряды данных по инструментально измеренной TSI. Черная линия с полными квадратами – нескорректированная серия TSIDU; серая линия с полными квадратами – скорректированная серия TSIDC; штриховая линия с пустыми квадратами – скорректированная серия TSIPMOD. (б) – усредненные по десятилетиям данные по инструментально измеренной TSI. Черная линия с полными квадратами – TSIDU, серая линия с полными квадратами – TSIDC, штриховая линия с пустыми квадратами – TSIPMOD.

Скачать (144KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Реконструкции TSI нормированные на экспериментально измеренный ряд TSIDC. (a) – Delaygue and Bard [2011]; (б) – Roth and Joos [2013]; (в) – Wu et al. [2018]; (г) – Steinhilber et al. [2012]; (д) – Bard et al. [2000]; (е) – Egorova et al. [2018], PHI-MC17; (ж) – Shapiro et al. [2011].

Скачать (393KB)
Метаданные
4. Рис. 3. (a) – коэффициент корреляции между реально наблюдаемым и прогнозируемым значением, рассчитанный для четырех солнечных реконструкций, использованных в работе; (б) – ошибка предсказания для этих четырех реконструкций. Расчеты проведены с использованием реконструкций: Steinhilber et al. [2012] (тонкая черная линия с полными квадратами); Delaygue and Bard et al. [2011] (жирная черная линия с пустыми кружками); Roth and Joos [2013] (штриховая черная линия с пустыми квадратами), Egorova et al. [2018] (штриховая серая линия с пустыми кружками). Ошибки предсказания были оценены с использованием неопределенностей реконструкций TSI.

Скачать (113KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Реально наблюдавшаяся величина TSIDC (серая линия с полными кружками) и ее предсказания (черные линии с пустыми кружками), сделанные на основе палеореконструкций: (a) Wu et al. [2018]; (б) Steinhilber et al. [2012]; (в) Delaygue and Bard et al. [2011]; (г) Roth and Joos [2013]; (д) Bard et al. [2000]; (е) Shapiro et al. [2011]; (ж) Egorova et al. [2018].

Скачать (299KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Зависимость качества нелинейного предсказания от STD для различных палеореконструкций. (a) – ошибка предсказания, сделанного для TSIDС; (б) – вероятность предсказания P2, сделанного для TSIDС; (в) – ошибка предсказания, сделанного для TSIDU; (г) – вероятность предсказания P2, сделанного для TSIDU; (д) – ошибка предсказания сделанного для TSIPMOD; (е) – вероятность предсказания P2, сделанного для TSIPMOD.

Скачать (229KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025