ЗАСТОСУВАННЯ БАГАТОВИМІРНИХ СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ ДЛЯ АНАЛІЗУ КЛІМАТИЧНИХ ПРОЄКЦІЙ
DOI:
https://doi.org/10.32782/3041-2080/2025-3-3Ключові слова:
екологічна безпека, часові ряди температури, сценарії RCP, кліматичні зміни, транс- формаційні зміни, сталий розвитокАнотація
У статті представлено результати комплексного статистичного аналізу часових рядів температурних показників за сценаріями RCP4.5 і RCP8.5 для території Житомирської міської територіальної громади протягом 1981–2100 рр. Актуальність дослідження зумовлена впливом, що зростає, кліматичних змін на екологічну безпеку і сталий розвиток урбанізованих територій. В умовах глобального потепління особливо важливим є розуміння локальних температурних трендів для розробки ефективних стратегій адаптації та пом’якшення наслідків трансформаційних змін, у тому числі й кліматичних. Використовуючи методи параметричної та непараметричної статистики, виявили статистично значущі (p < 0,05) взаємозв’язки між температурними параметрами. Установлено сильні прямі кореляції між абсолютними значеннями температури й сценаріями RCP4.5 (r = 0,92) і RCP8.5 (r = 0,87), що свідчить про суттєве потепління в довгостроковій перспективі. Рангова кореляція Спірмана підтвердила наявність сильних монотонних залежностей (| r | > 0,7), указуючи на стійкість виявлених температурних трендів. Box-plot аналіз показав значні коливання температури (від 5,0186 °C до 1,8157 °C), що підкреслює необхідність урахування температурних екстремумів при розробці стратегій екологічної безпеки міста. Отримані результати створюють наукове підґрунтя для вдосконалення регіональних кліматичних моделей і розробки комплексних програм адаптації до зміни клімату. Це особливо важливо для забезпечення сталого розвитку урбанізованих територій, збереження біорізноманіття й підвищення стійкості міських екосистем до кліматичних змін. Практичне значення результатів підтверджується їх упровадженням у діяльність природоохоронних організацій і використанням при розробці місцевих програм кліматичної адаптації.
Посилання
Dai E., Wu Z., Ge Q., Xi W., Wang X. Predicting the responses of forest distribution and aboveground biomass to climate change under RCP scenarios in southern China. Global Change Biology. 2016. DOI: 10.1111/gcb.13307
Future climate change under RCP emission scenarios with GISS ModelE2 / L. Nazarenko, G. Schmidt, R. L. Miller et al. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2015. DOI: 10.1002/2014MS000403
Achievements and needs for the climate change scenario framework / B. O’Neill, T. Carter, K. Ebi et al. Nature Climate Change. 2020. DOI: 10.1038/s41558-020-00952-0
Schwalm C., Glendon S., Duffy P. RCP8.5 tracks cumulative CO2 emissions. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2020. DOI: 10.1073/pnas.2007117117
Climate Change Viewer / УкрГМІ. URL: https://climate.uhmi.org.ua/ (дата звернення: 11.12.2024).
IPCC. Climate Change 2014: Synthesis Report / Core Writing Team, R. K. Pachauri and L. A. Meyer (eds.). Geneva : IPCC, 2014. 151 p. URL: https://www.ipcc.ch/report/ar5/syr/ (дата звернення: 11.12.2024).
Vuuren D. P., Edmonds J., Kainuma M., Riahi K., Weyant J. A special issue on the RCPs. Climatic Change. 2011. DOI: 10.1007/S10584-011-0157-Y