Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2022, T. 58, № 2, стр. 194-204

1. ВВЕДЕНИЕ

Задачей авторов явился анализ сезонных различий в интенсивности городского “острова тепла” Москвы, а также влияния на нее карантинных мероприятий (периода самоизоляции) во время первой волны пандемии коронавируса (COVID-19) в 2020 г. Известно, что “острова тепла” создаются различиями в радиационном балансе (разным в городе и за городом альбедо поверхности, усиливающей противоизлучение индустриальной дымкой), уменьшением затрат тепла на испарение осадков (вследствие их искусственного стока) и на транспирацию растениями (которых в городе меньше), прямыми выбросами тепла вследствие человеческой деятельности и др. [1, 2]. Порой к числу причин этого явления относят также большую теплоемкость асфальта и бетона в городах (стен зданий, дорожных покрытий и т.п.). Однако данный фактор приводит скорее не к образованию “островов тепла”, а к смещению во времени суточного хода их интенсивности: усилению “острова тепла” в начале ночи вследствие инерции остывания и его ослаблению (или даже образованию недолгого “острова холода”) в городе ранним утром вследствие инерции нагрева этих поверхностей. Известно также, что “острова тепла” сильно зависят от синоптических условий: усиливаются в антициклонах при штилевой и ясной погоде.

Вопрос о годовом ходе интенсивности городских “островов тепла” в средних широтах неочевиден. Зимой сильнее антропогенные выбросы тепла вследствие работы городского отопления. С другой стороны, летом в тепловом балансе городов по сравнению с сельской местностью меньше потерь на испарение осадков и транспирацию растениями. Кроме того, летом в средних широтах ослабевает зональный перенос и чаще отмечаются застои воздуха с ясными и тихими ночами, усиливающими “остров тепла”. Впрочем, усиливаться он может и зимой при ясной антициклональной погоде во время сильных морозов. Таким образом, действие разных факторов в годовом ходе разнонаправленное. Применительно к Москве с осреднением за разные периоды были получены противоположные выводы о годовом ходе “острова тепла”: так, в [3] отмечен максимум интенсивности зимой, в [4] – летом. Неоднозначность сезонных особенностей “острова тепла” Москвы отражена в [5]. Для прояснения этого вопроса, а также влияния на “остров тепла” резкого снижения человеческой деятельности во время строгого карантина, потребовалось отдельное исследование.

Как известно, оценки антропогенного потока тепла в городах чрезвычайно затруднены вследствие невозможности его прямых измерений. Тем не менее, очевидны его наибольшие значения во время отопительного сезона в средних и высоких широтах. Иногда этим потоком либо пренебрегают, если рассматривают летние условия [6], либо считают его остаточным членом в расчетах теплового баланса. Однако при этом в его оценках заключены сопоставимые с его значениями ошибки в определении остальных членов, что порой приводит к нереальным выводам об отрицательных значениях этого потока в летние месяцы [7]. В большинстве работ антропогенный поток тепла оценивается косвенно на основе либо обобщенных данных для больших территорий, либо получения оценок этого потока для отдельных малых объектов и их расширения до масштабов всего города [2]. Примером первого подхода служат оценки антропогенного потока тепла в [8] по числу выделяющих тепло строений и автомобилей, а также по скорости метаболизма общего числа жителей города; примером второго – оценки в [9] энергопотребления каждого отдельного здания и их обобщение на единицу площади с использованием крупномасштабных карт. Результаты расчетов сильно разнятся в разных местах: от 12–13 Вт/м² в пригороде Ванкувера, Канада [8] до 1590 Вт/м² в центре Токио, Япония [9]; по обобщенным данным для любых городов – от 5 до 160 Вт/м² в среднем за год [2]. По оценке [10], вклад антропогенного потока тепла в образование “острова тепла” Томска в России достигает от 40–50% (~20–25 Вт/м²) летом до 80–90% (~70–75 Вт/м²) в условиях суровых сибирских зим. Помимо прямого влияния выбросов тепла, “острова тепла” создаются также антропогенными изменениями в радиационном балансе и в других потоках теплового баланса. Глобальный карантин из-за пандемии коронавируса в 2020 г. открыл уникальную возможность оценки интенсивности городских “островов тепла” при резком ослаблении создающих его антропогенных факторов – как прямых, так и косвенных – в сравнении с обычными условиями в иные годы.

2. СЕЗОННЫЕ ОСОБЕННОСТИ “ОСТРОВА ТЕПЛА” МОСКВЫ

Нами использованы данные о температуре воздуха в 2018–2020 гг. традиционных (оснащенных персоналом) метеорологических станций: всех пяти в Москве и 13 из 14 станций в Подмосковье. Станция Немчиновка в силу ее пограничного положения (нахождения вблизи МКАД – традиционной границы города) исключена из анализа, поскольку она стабильно показывает промежуточные значения между городскими и загородными станциями [11]. Использованы два показателя – как наибольшая ΔT_MAX, так и средняя по площади города ΔT_ср. интенсивности “острова тепла” [12]:

где T_C – температура воздуха на станции в центре города; T_U – на остальных городских станциях; T_R – на загородных станциях; n – число станций на периферии города; m – число станций в сельской местности в окрестности города (в нашем случае n = 4; m = 13). Наибольшая интенсивность более показательна с точки зрения различий города и окружающей местности, если выбранная станция находится в зоне наиболее плотной застройки (которая, вообще говоря, может находиться не в центре города, а в любой его точке). Однако она чувствительна к качеству данных единственной станции, выбранной для сравнения с фоновыми условиями. Москва – удачный объект исследований городской климатологии в силу ее простой геометрической формы, близкой к эллипсу (в пределах традиционных границ до 2012 г.), и общего уменьшения плотности застройки от центра к краям города. Начиная с 1946 г., центральной станцией в Москве, сильнее прочих отражающей влияние города, является Балчуг в 600 м от центра Кремля. В отличие от ΔT_MAX, средняя интенсивность ΔT_ср учитывает данные всех станций в черте города и потому более надежна, но влияние города в ней проявляется слабее.

На рис. 1а–1в показаны результаты расчетов ΔT_MAX и ΔT_ср для условий Москвы за каждый день трех лет. Как видим, однозначных сезонных различий нигде не видно: они маскированы сильной междусуточной изменчивостью. Средние значения и стандартные отклонения обоих показателей приведены в табл. 1. Как видно, наибольшая в годовом ходе интенсивность “острова тепла” наблюдается летом или, в редких случаях, весной (ΔT_ср в 2019 г.). Наименьшая интенсивность обычно отмечается зимой, хотя значения ΔT_ср осенью 2018 и 2020 гг., а также весной 2020 г. во время карантинных ограничений оказались столь же низкими, как и зимой. Очевидно также резкое ослабление “острова тепла” Москвы во все сезоны 2020 года и в среднем за этот год по сравнению с обоими предыдущими годами.

В среднем за три года (размер обеих выборок – 1096 среднесуточных значений) наибольшая и средняя интенсивности “острова тепла” Москвы составили соответственно 2.0 и 1.0°С – как и ранее в среднем за период 2010–2014 гг. [12]. Отметим тесную связь обеих характеристик: коэффициент их корреляции по всей трехлетней выборке R = 0.90. Небольшой разброс значений связан с разной степенью термической неоднородности столицы (отличиями данных Балчуга от остальных четырех городских станций) в отдельные дни. Рекордно высокие за три года значения ΔT_MAX и ΔT_ср в среднем за сутки составили соответственно 7.4 и 4.4°С и были отмечены в один и тот же день – 23 февраля 2018 г. при нахождении Москвы в малоградиентном барическом поле вблизи оси гребня в системе антициклона с центром над Белоруссией. Ярко выраженные антициклональные условия проявились в ясном небе и штиле в ночные сроки: отдельный расчет ΔT_MAX в 03 ч показал значение 11.5°С (рис. 1г).

Напротив, влияние “острова тепла” крайне слабое или даже сходит на нет при очень сильном ветре в зонах градиентных течений на периферии глубоких циклонов, а также при сплошной облачности и обильных осадках в зонах фронтов. Самые малые значения ΔT_MAX и ΔT_ср в 2018–2020 гг. составили соответственно –0.6 и –1.5°С 01 мая 2018 г. в зоне теплого фронта. Близкие к нулю или даже слабоотрицательные значения обоих показателей – большая редкость: за три года ΔT_ср лишь 26 раз (в 2% случаев) оказалась <0, причем, кроме только 01 мая 2018 г., ни разу не оказалась менее ‒0.5°С; ΔT_MAX была отрицательной лишь один раз.

Оценим достоверность различий между средними сезонными значениями обоих показателей интенсивности “острова тепла” Москвы. Для подобных оценок обычно применяют критерий Стьюдента Z:

где X и Y – математические ожидания обеих выборок, σ²(X) и σ²(Y) – их дисперсии; n и m – их размер. Однако этот критерий параметрический и, строго говоря, применим лишь при соответствии обоих выборочных распределений нормальному закону. В нашем случае это не совсем так. Сравнительно близки к нормальному распределению лишь распределения интенсивности в летние и весенние месяцы. Так, в приведенном на рис. 2а) примере лета 2018 г. величина χ² (критерий Пирсона) составляет 6.02 с 7-ю степенями свободы для ΔT_ср и 5.48 с 4-мя степенями свободы для ΔT_MAX. Соответственно, вероятность ошибки при отвержении нулевой гипотезы о соответствии выборочного распределения нормальному закону в обоих случаях велика: 0.54 для средней и 0.24 для наибольшей интенсивности. Зимой же распределения обеих характеристик не соответствуют нормальному закону вследствие их положительной асимметрии как результата общего уменьшения значений и приближения моды к нижнему физическому пределу (коэффициент асимметрии A летних распределений близок к нулю; весенних – от 0 до 1; осенних – около 1; зимних – от 1 до 3). Так, для лета и зимы 2018 г. на рис. 2а и 2б A равен соответственно 0.03 и 1.87.

При незначительных отличиях функций распределения от нормального закона критерий Стьюдента можно приближенно использовать для качественных оценок, однако границы доверительных вероятностей могут быть смещены. Результаты расчетов (3) для парных сравнений разных сезонов приведены в табл. 2. Жирным шрифтом в ней отмечены значения Z, соответствующие статистически достоверным различиям с доверительной вероятностью 0.99 при условии близости выборочных распределений к нормальному закону.

Как видим, наибольшие различия присущи центральным сезонам: зиме и лету. Слабее всего интенсивность “острова тепла” различается при сравнении осени с зимой, а также с весной. Исключение в последнем случае только одно – необычно антициклональная весна 2019 г., показавшая даже немногим большее среднее за сезон значение ΔT_ср по сравнению с летом. Отметим также, что различия для наибольшей интенсивности выражены сильнее, чем для средней, в 17 из 18 случаев, кроме только сравнения весны и осени 2020 г.

Поскольку применение критерия Стьюдента в нашем случае дает лишь качественные сравнительные оценки достоверности, рассмотрим также непараметрический критерий Вилкоксона, свободный от исходной гипотезы о виде распределения. Он основан на ранжировании случайных величин обеих выборок и суммировании сдвигов значений в обе стороны и фактически сводится к подсчету числа инверсий (обратных сдвигов по сравнению с обычной разностью) при проверке нулевой гипотезы о случайном характере различий. Расчеты с использованием среднесуточных значений ΔT_MAX показали, что при сравнении между собой всех трех зимних и трех летних месяцев на примере 2018 г. число инверсий (превышений зимних значений над летними) составило 1992 при размере выборок 90 и 92. Это – существенно меньше значения (m · n/2) = 4140, характеризующего число равновероятных сдвигов в обе стороны. Однако обычно критерий Вилкоксона применяется для небольших выборок размером n = 25 или, реже, 50. Повторные расчеты по сравнению частных выборок, составленных из первых 25 дней месяцев 2018 г.: декабря–июня, января–июля, февраля–августа, а также декабря–августа показали числа инверсий соответственно 127, 153, 152 и 72 при (m · n/2) = 312.5. Критические значения Вилкоксона при n = 25 составляют 100 для уровня значимости 5% и 76 для уровня значимости 1%. Как видим, в трех из четырех случаев полученные эмпирические значения превышают теоретические даже с относительно мягким уровнем значимости 5%, что подтверждает нулевую гипотезу о несущественности различий. Лишь при сравнении августа и декабря различия достоверны с доверительной вероятностью P = 0.99. Для этой выборки число инверсий было рассчитано также по данным ΔT_ср и составило 132, так что различия между среднесуточными значениями средней интенсивности по критерию Вилкоксона незначимы даже с P = 0.95 (132 > 100). Очевидно, что в остальных случаях различия между значениями ΔT_ср тем более не являются значимыми.

Дополнительно расчеты проведены и по девяти среднедекадным значениям ΔT_MAX для зимних и летних месяцев всех трех лет. Числа инверсий составили 10, 9 и 9 соответственно для 2018, 2019 и 2020 гг. при критических значениях 8 и 3 с уровнями значимости 5 и 1%. Следовательно, ни в одном из трех примеров различия не значимы даже с P = 0.95. Примечательно, что среднее значение ΔT_MAX за 3-ю декаду февраля 2018 г. (4.2°С) намного превысило все 27 среднедекадных значений летних месяцев за три года. Таким образом, вопрос о значимости различий ΔT_MAX и ΔT_ср в зимние и летние месяцы, строго говоря, остается открытым (достоверность этих различий по критерию Стьюдента Z ненадежна из-за асимметричных функций распределений зимой).

3. СВЯЗИ ИНТЕНСИВНОСТИ “ОСТРОВА ТЕПЛА” С ОБЛАЧНОСТЬЮ

Для прояснения причин сезонных различий значения ΔT_MAX и ΔT_ср были рассчитаны отдельно для середины ночи и середины дня на примере 2018 г. (ход ΔT_MAX за все дни года в 03 и 15 ч приведен на рис. 1г). Известно, что “острова тепла” сильнее выражены в темное время суток – действительно, среднегодовые значения ΔT_MAX и ΔT_ср составляют соответственно 3.4 и 1.9°С в 03 ч и лишь 1.1 и 0.4°С в 15 ч. Кроме того, как видно на рис. 1г), дневные значения в продолжение года не испытывают заметных различий и меняются в узких пределах – как правило от 0 до 2°С (предельные значения: –2.0°С 09 июля и 7.1°С 30 июня). Среднеквадратическое отклонение σ по всей выборке 365 значений в 15 ч составляет лишь 0.9°С для ΔT_MAX и 0.7°С для ΔT_ср. Ночным значениям присуща гораздо более сильная изменчивость: σ в 03 ч достигает 2.3 и 1.4°С соответственно для ΔT_MAX и ΔT_ср; предельные величины ΔT_MAX составили –0.2°С 11 ноября и 11.5°С 23 февраля. Как видим, ход ночных значений ΔT_MAX показывает резкие непериодические изменения, причем “остров тепла” бывает сильно выраженным (ΔT_MAX > 5°С) вплоть до 7–8 ночей подряд. Чаще всего такие синоптические периоды с устойчиво сильным “островом тепла” отмечаются в теплое и переходное время года, но возможны и зимой: на рис. 1г) – в 3-й декаде февраля. Очевидна их связь с антициклональными условиями, прежде всего – с малым количеством облаков.

Проведенное на примере 2018 г. сравнение обоих показателей интенсивности “острова тепла” с различными метеорологическими величинами по данным Метеорологической обсерватории (МО) МГУ (общей и нижней облачностью, средней и максимальной скоростью ветра, суточной амплитудой Т и др.) показало, что наиболее тесными являются их связи с облачностью. Действительно, коэффициенты корреляции (R) ΔT_MAX и ΔT_ср с общей облачностью в 03 ч составили соответственно –0.58 и –0.50, а с нижней –0.67 и –0.61. Более тесная связь “острова тепла” именно с нижней облачностью неудивительна с учетом сравнительно слабого влияния разреженных облаков верхнего яруса (Ci и др.) на радиационный баланс поверхности. Для 15 ч все значения R незначимые (<0.1), что также неудивительно с учетом незначительной доли противоизлучения в общей величине дневного радиационного баланса.

Для оценки возможной нелинейности связей привлечены значения η² – показателя достоверности их описания степенной функцией 6-й степени, поскольку для функции столь высокого порядка η можно считать приблизительной оценкой корреляционного отношения. Оказалось, что во всех четырех случаях для середины ночи (η² – R²) < 0.1, так что нелинейная составляющая связей незначительна, и при их анализе можно использовать значения R [13]. Значимость их не вызывает сомнений. Так, согласно критерию Стьюдента с использованием выборочного порога достоверности:

где ${{\sigma }_{R}} = \frac{{\sqrt {1 - {{R}^{2}}} }}{{\sqrt {n - 2} }}$ – ошибка коэффициента корреляции при большом размере выборки n, значения t для всех четырех коэффициентов корреляции ночных данных составляют по абсолютной величине от 11 до 17. Поскольку пороговое значение t при 363 степенях свободы и уровне значимости 0.001 равно 3.3, все четыре связи в 03 ч как общей, так и нижней облачности и с ΔT_MAX, и с ΔT_ср статистически значимы с P намного более 0.999. Заметим, что t-критерий параметрический, однако при больших (n > 100) выборках и значениях R, далеких от 0 и 1, его применение возможно и без специальной оценки вида распределения [13].

Тем не менее, для большей надежности вывода привлечем для оценки значимости R также и непараметрический Z – критерий Фишера:

где $Z \approx \frac{1}{2}\ln \frac{{1 + R}}{{1 - R}}$, ${{\sigma }_{z}} = \frac{1}{{\sqrt {n - 3} }}.$ Значения t_z тоже чрезвычайно велики по абсолютной величине: от 10 до 15. Таким образом, статистическая достоверность связей интенсивности “острова тепла” и с общей, и с нижней облачностью в ночные часы с P $ \gg $ 0.999 подтверждается обоими критериями.

Полученный результат означает важный вывод: связи “острова тепла” с ночной облачностью выражены гораздо сильнее, чем его различия между календарными сезонами. Иначе говоря, “остров тепла” Москвы сильнее выражен в тот сезон, когда облачность в ночные часы меньше; обычно это – лето, поскольку летние ночи, как правило, менее облачные. Однако в морозные зимы с преобладанием антициклональной погоды и ясными ночами “остров тепла”, напротив, проявляется сильнее, чем летом при пасмурной погоде. Так, в очень холодном и преимущественно антициклональном феврале 2018 г. “остров тепла” Москвы в среднем за месяц был выражен сильнее (ΔT_MAX = 2.3°С, ΔT_ср = 1.5°С), чем в пасмурном июле того же года, отмеченном преобладанием циклонической погоды (ΔT_MAX = 2.0°С, ΔT_ср = = 1.0°С). Среднемесячная нижняя облачность в феврале, аномально малая для зимы (6.4 в среднем за сутки и 6.0 баллов в 03 ч), оказалась почти равной аномально большой для лета нижней облачности в июле (6.2 в среднем за сутки и 5.8 баллов в 03 ч). Дополнительно “остров тепла” в феврале был, видимо, усилен выбросами тепла систем городского отопления. Таким образом, различия в оценках годового хода “острова тепла” в прошлом, скорее всего, были связаны с многолетними изменениями преобладающих синоптических условий и, как следствие, ночной облачности в разные сезоны.

4. “ОСТРОВ ТЕПЛА” МОСКВЫ ВО ВРЕМЯ КАРАНТИНА 2020 г.

Рассмотрим также изменения интенсивности “острова тепла” Москвы в период карантинных мероприятий (периода самоизоляции) в разгар первой волны пандемии коронавирусной инфекции в 2020 г. Остановка или замедление в условиях карантина работы промышленных предприятий, а также резкое уменьшение автомобильного движения могут приводить не только к сокращению антропогенных выбросов тепла, но и к изменениям в радиационном балансе – прежде всего, к исчезновению или ослаблению создающей противоизлучение индустриальной городской дымки. Между тем имеющиеся данные об “островах тепла” в поле температуры поверхности по данным спутников во время глобального карантина весной 2020 г. неоднозначны. В ряде мест отмечено их ослабление: в 8-ми крупнейших городах Пакистана – в среднем на 20% [14], а также в городах ОАЭ [15]. Городская зона Нью-Дели в апреле 2020 г. была даже отмечена довольно сильным “островом холода” в поле температуры поверхности [16]. Напротив, “поверхностные острова тепла” городов бассейна рек Инда и Ганга по спутниковым данным весной 2020 г. усилились на 0.2–0.4°С в дневные часы, поскольку вызванная карантином задержка с уборкой урожая озимых привела к дополнительному озеленению сельской местности и, как следствие, увеличению затрат тепла на транспирацию растениями [17].

В Москве, как и в других российских городах, наиболее жесткие карантинные ограничения существовали лишь с весны и до начала лета 2020 г. в первую волну пандемии (позднее осенью, с приходом второй волны заболеваемости, повторно введенный режим самоизоляции был неполным). Частично режим самоизоляции в Москве был введен 28 марта, окончательно – 30 марта; отменен он был с 09 июня. Таким образом, возможные расхождения в дате начала этого периода составляют два дня. Будем считать этот период лишь в границах полной самоизоляции всего населения столицы за исключением работников экстренных служб, каковым он был 71 день с 30 марта по 08 июня. По данным [18], в это время приземное содержание основных загрязняющих примесей в Москве уменьшилось в среднем на 30–50%, а интенсивность дорожного движения сократилась еще сильнее: в апреле ~ в 4 раза по сравнению с апрелем 2019 г.

При оценке достоверности различий в интенсивности “острова тепла” возможны два подхода: сравнение периода жестких карантинных ограничений либо с периодами в те же даты в другие годы, либо со временем до и после карантина в 2020 г. Второй подход также вполне корректен, поскольку период самоизоляции в основном пришелся на переходный весенний сезон, так что основные различия в годовом ходе между летом и зимой не должны проявиться в результатах сравнения.

Как видно из табл. 3, в среднем за период самоизоляции с 30 марта по 08 июня 2020 г. значения обоих показателей интенсивности оказались аномально низкими: ΔT_MAX = 1.46°С, ΔT_ср = 0.66°С. В это же время в предыдущие годы средние значения ΔT_MAX и ΔT_ср были существенно больше, чем во время карантина: соответственно 2.31 и 1.12°С в 2018 г., 2.57 и 1.34°С в 2019 г. Функции распределений этих показателей, особенно ΔT_MAX, в целом близки к нормальному закону: так, значения критерия Пирсона χ² для распределения ΔT_MAX составляют лишь 2.92 за период самоизоляции в 2020 г. и 2.43 за тот же период в 2019 г. (рис. 2в, 2г). Это означает очень высокую вероятность ошибки при отвержении нулевой гипотезы о соответствии нормальному закону: соответственно 0.82 и 0.66 в 2020 и 2019 гг. Таким образом, в отличие от анализа сезонных различий, использование параметрического критерия Стьюдента Z здесь полностью корректно. Его значения при оценке различий между периодом самоизоляции 2020 г. и тем же временем в предыдущие годы оказались чрезвычайно велики: 5.84 и 4.54 при сравнении с 2018 г. и 7.79 и 6.95 при сравнении с 2019 г. соответственно для ΔT_MAX и ΔT_ср. Таким образом, согласно критерию Стьюдента, различия между выборочными математическими ожиданиями достоверны с доверительной вероятностью значительно более 0.999 (т.е. с уровнем значимости намного менее 0.001).

Для дополнительной проверки значимости различий по критерию Вилкоксона для каждого из трех лет были рассчитаны 7 средних значений ΔT_MAX за отдельные декады с увеличенной на два дня (30 и 31 марта) первой декадой апреля и неполной (8-дневной) первой декадой июня. Оказалось, что для ряда этих среднедекадных значений в 2020 г. нет ни одной инверсии при сравнении с аналогичными рядами ни в 2019 г., ни в 2018 г. Иначе говоря, наибольшее из семи средних значений ΔT_MAX в 2020 г. меньше наименьшего из семи в оба эти года. Согласно критерию Вилкоксона, это означает значимость различий со столь же высокой доверительной вероятностью 0,999, как и при использовании критерия Стьюдента.

При сравнении средней интенсивности “острова тепла” в период карантина и во все остальные 295 дней 2020 г. значение Z составило 3.04 для ΔT_MAX и 2.92 для ΔT_ср, что также подтверждает значимость различий с доверительной вероятностью 0,99.

Следовательно, как показали оба подхода к сравнению, ослабление “острова тепла” в период жестких карантинных ограничений несомненно и статистически достоверно. В этом ослаблении имеются и природная, и антропогенная составляющие. Первая связана с ослабляющим влиянием на “остров тепла” облаков (выше уже отмечены устойчивые обратные связи “острова тепла” с облачностью, особенно ночной). Май и начало июня 2020 г. выдались аномально пасмурным временем. Май 2020 г. со средним баллом 7.9 общей и 6.3 нижней облачности при климатической норме соответственно 6.8 и 4.3 балла оказался по данным МО МГУ седьмым в ряду самых облачных маев, начиная с 1954 года. Примечательно, что и май, и июнь 2020 г. стали самыми дождливыми маем и июнем за все 200 лет измерений в Москве осадков, количество которых составило в эти месяцы соответственно 170 и 193 мм.

На рис. 3, в дополнение к рис. 1в, приведен ход среднесуточных значений ΔT_MAX за время с 12 марта до 30 июня 2020 г., охватывающее период карантина. Здесь же показан ход суммарного за сутки балла нижней облачности по данным МО МГУ и интенсивности дорожного движения по данным Департамента транспорта Москвы, собранным А.С. Гинзбургом [18] вплоть до конца мая. Как видим, устойчивая обратная зависимость интенсивности “острова тепла” от облачности прослеживается и в этот период, особенно ярко она видна в аномально слабом “острове тепла” при сплошных плотных облаках – например, с 30 мая по 04 июня при нахождении Москвы в зонах атмосферных фронтов на ближней периферии циклона с центром над Украиной.

Помимо облачности, рассмотрим также по данным МО МГУ еще два метеорологических показателя: среднесуточную скорость ветра V по показаниям прибора М-63 на высоте 15 м и амплитуду суточного хода Т. Усиление ветра, так же как и облачность, ведет к ослаблению “островов тепла”, хотя и в меньшей степени. Амплитуда температуры воздуха (разность между максимальным и минимальным значениями Т за каждый день) сама по себе на “остров тепла” непосредственно не влияет, но служит ярким признаком антициклональной погоды, при которой “остров тепла” выражен сильнее. Результаты корреляционного анализа приведены в табл. 4. Как видим, связи обеих характеристик интенсивности “острова тепла” с метеорологическими показателями статистически значимые, но лишь умеренные, не тесные. Множественный коэффициент корреляции наибольшей интенсивности “острова тепла” с нижней облачностью и V¸ отражающий совместное влияние на ΔT_MAX обеих метеорологических величин, составил –0.78.

Таким образом, сама по себе облачность, взятая в отрыве от антропогенных факторов, и даже с учетом влияния скорости ветра, полностью не объясняет аномально слабого “острова тепла” Москвы во время карантина. Действительно, если май 2020 г. выдался в столице на редкость пасмурным месяцем, то апрель 2020 г., напротив, оказался малооблачным со средней общей и нижней облачностью меньше климатической нормы: соответственно 7.0 и 3.8 баллов. Между тем, интенсивность “острова тепла” в среднем за оба эти месяца оказалась аномально малой и почти одинаковой: 1.51 и 0.74°С в апреле и 1.56 и 0.72°С в мае соответственно для ΔT_MAX и ΔT_ср. Аномально слабым “остров тепла” Москвы, как уже показано в Таблице 3, был в среднем и за весь период карантина, хотя степень покрытия облаками в среднем за апрель и май (7.45/5.05 для общей/нижней облачности) лишь ненамного превысила их общую климатическую норму: на 0.3 балла для общей и на 0.4 балла для нижней облачности. С другой стороны, в другие гораздо более пасмурные месяцы последних лет “остров тепла” Москвы был выражен значительно сильнее: так, в очень облачные июли 2018 и 2019 гг. со средним баллом облаков соответственно 8.2/6.2 и 8.2/5.9 значения ΔT_MAX и ΔT_ср составили в обоих случаях 2.0 и 0.9°С.

Следовательно, в ослаблении “острова тепла” Москвы в период карантина, помимо влияния повышенной облачности, имеется заметная антропогенная составляющая. Вероятными основными причинами этого ослабления явились уменьшение прямых выбросов антропогенного тепла, а также ослабление создающей противоизлучение индустриальной дымки в результате остановки многих промышленных предприятий. К сожалению, суммарные оценки промышленных выбросов в Москве в отдельные дни карантина, если и существуют, авторам неизвестны. Что касается приведенных на рис. 3 данных о загруженности столичной дорожной сети, то, как видно из табл. 4, их статистическая связь с интенсивностью “острова тепла” отсутствует. Видимо, данный показатель либо не отражает реальных изменений в радиационном балансе городской атмосферы, либо его оценки по данным Департамента транспорта Москвы в период карантина были недостаточно точными.

5. ВЫВОДЫ

1. Годовой ход интенсивности “острова тепла” Москвы выражен сравнительно слабо. Обычно она наибольшая летом и наименьшая зимой, но в отдельных случаях соотношение бывает обратным.

2. Из числа природных (не антропогенных) факторов интенсивность “острова тепла” наиболее тесно связана с нижней облачностью в ночные часы; сильнее всего “остров тепла” выражен в месяцы и сезоны с ясными или малооблачными ночами (как правило, это лето).

3. Период самоизоляции во время эпидемии коронавирусной инфекции с марта по июнь 2020 г. отмечен резким и статистически достоверным ослаблением “острова тепла” Москвы – вследствие как природных причин (повышенной облачности), так и деятельности человека (ослабления антропогенного потока тепла, а также индустриальной дымки в результате резкого сокращения промышленных выбросов и интенсивности дорожного движения).

Авторы сердечно благодарят сотрудников Центрального УГМС Н.А. Терешонка и Н.С. Николаева за любезно предоставленные данные наблюдений метеорологических станций Москвы и Подмосковья.