Введение. Долгосрочные прогнозы опасных последствий потепления климата необходимы для повышения эффективности управления деятельностью подразделений и служб, занимающихся их профилактикой и ликвидацией. Поэтому совершенствование методик их долгосрочного прогнозирования для различных месяцев предстоящего года — актуальная проблема безопасности при чрезвычайных ситуациях.

Согласно существующим представлениям о последствиях потепления климата Сибири [1], многие такие процессы способствуют увеличению количества возникающих здесь ландшафтных пожаров (КЛП) и суммарных площадей участков ее территории, пройденных огнем (ППО). Примерами таких процессов могут служить: нарушение гидрологического цикла, вызванное повышением интенсивности испарения влаги из горючего материала, расширение временных рамок пожароопасного сезона [2]. Последствием потепления климата является также смещение ландшафтных границ в более высокие широты [3], а также внедрение в экосистемы инвазивных видов вредителей, ускоряющих образование горючего материала [4]. Следовательно, потепление климата вызывает усиление статистических связей между изменениями среднемесячных температур приземного воздуха над изучаемой территорией (СТВ) и вариациями упомянутых показателей лесной горимости. При этом усиливаются не только прямые связи (повышение СТВ на территориях, покрытых лесами — причина увеличения их горимости), но и обратные. Как показано в [5], возрастание по какой-либо причине горимости лесов Якутии в предыдущем пожароопасном сезоне приводит к увеличению количества пирогенных веществ, поступивших за это время в атмосферу. Ветры южных румбов, преобладающие в осенне-зимние месяцы, распределяют эти вещества по территории Сибири. Пирогенные вещества с осени оседают на снежный покров, усиливают его неоднородность и, соответственно, снижают альбедо [6]. Как следствие, возможно более интенсивное весеннее таяние снега. Горючий материал на таких территориях высыхает быстрее, что повышает как СТВ [7], так и горимость лесов в мае — июне [8]. Нетрудно видеть причинно-следственную связь. Чем интенсивнее были пожары в предыдущем году, тем больше образовалось продуктов горения. Там, где они выпадали, весной быстрее повышалась СТВ. Это положительная обратная связь. Для некоторых локаций она может быть значимой, устойчивой, и это опасно в связи с увеличением не только КЛП и ППО, но и активизацией других последствий потепления местного климата.

В [5] установлено, что такая связь наиболее значима для Якутии и в меньшей степени для Красноярского края, однако недостаточно изучен вопрос о том, на территориях каких районов или улусов этих регионов она обладает этим свойством, а также устойчивостью. Указанный пробел в знаниях существенен, поскольку зоны ответственности многих противопожарных подразделений Якутии совпадают с такими территориями, а долгосрочные прогнозы СТВ для них, предлагаемые Гидрометцентром России, характеризуются (по оценкам их разработчиков) оправдываемостью 0,7–0,8 [9].

При разработке таких прогнозов учитываются многочисленные факторы изучаемых процессов, способные в тех или иных условиях являться значимыми и устойчивыми. Поэтому расширение перечня таких факторов и выявление упомянутых условий является одним из перспективных направлений повышения качества таких прогнозов [10].

Вместе с тем для такого фактора межгодовых вариаций СТВ, как изменение показателей горимости лесов Якутии, упомянутые условия не выявлены, что ограничивает возможности его учета при прогнозировании. Наибольший интерес их определение представляет для регионов, обладающих значительными лесными ресурсами, населению, экосистемам и экономике которых ландшафтные пожары ежегодно причиняют существенный ущерб [11].

В России крупнейшим из таких регионов является республика Саха (Якутия) [12], а его лесным ресурсам в ХХI веке причиняется все больший ущерб, что подтверждают соответствующие зависимости КЛП и ППО от времени (рис. 1).

Как видно из рис. 1, изменения КЛП и ППО для Якутии происходят квазициклически, с периодом, близким к 11 годам. При этом в период 2000–2023 гг. в этих изменениях проявляются тенденции их активизации. Максимальные значения КЛП и ППО в XXI веке приходились на 2020 год и превышали минимальные значения этого показателя более чем в 10 и 100 раз [5]. Прогнозы этих показателей либо СТВ на предстоящий год, обладающие удовлетворительным качеством, необходимы для управления деятельностью противопожарных подразделений и ее планирования.

Следовательно, совершенствование методики их разработки представляет не только теоретический, но и практический интерес.

Согласно существующим представлениям о перспективных направлениях развития таких методик [13], одной из них является выявление факторов межгодовых изменений СТВ, способных оказывать значимое воздействие на колебания, запаздывающие на время, равное требуемой заблаговременности прогноза. Связи таких факторов с прогнозируемым процессом должны обладать устойчивостью к временным сдвигам сопоставляемых фрагментов их временных рядов [14]. Они должны обладать некоторой устойчивостью и к изменениям длины этих фрагментов3. Подобная устойчивость, имевшая место в прошлом, позволяет принять допущение о том, что выявленные связи останутся значимыми и в будущем [15].

В Якутии зоны ответственности большинства противопожарных подразделений практически совпадают с территориями ее улусов (районов). Поэтому для каждого из них необходимы прогнозы СТВ на предстоящий год, разработанные не для всей Якутии, а для таких территорий.

Вместе с тем улусы Якутии, для которых связи межгодовых изменений СТВ текущего года с вариациями показателей лесной горимости в предыдущем году являются значимыми и устойчивыми, ранее установлены не были, что препятствует учету упомянутых зависимостей при разработке реально востребованных пожарными прогнозов.

Изложенное позволяет выдвинуть гипотезу о том, что на территории Якутии существуют улусы (районы), для которых связи межгодовых изменений СТВ текущего года с вариациями показателей лесной горимости предыдущего года являются значимыми и обладают устойчивостью.

Несмотря на причинный характер изучаемой связи, из ее значимости для всей Якутии отнюдь не следует значимость и устойчивость также для любого отдельно взятого улуса. Поэтому выдвинутая гипотеза отнюдь не тривиальна.

Подтверждение справедливости гипотезы для каких-либо улусов Якутии позволило бы учесть рассматриваемые зависимости при составлении для них прогнозов СТВ и, следовательно, пожароопасности на предстоящий год. Тем не менее, проверка выдвинутой гипотезы ранее не проводилась.

Целью данной работы является выявление районов и улусов Якутии, для которых в отдельные месяцы гипотеза справедлива, а также оценка устойчивости изучаемых связей к временным сдвигам.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи:

Материалы и методы. При решении первой задачи принималось во внимание, что Республика Саха (Якутия) представляет собой наибольший по площади (3 083 523 км²) регион России, расположенный на севере Сибири. Климат Якутии — резко континентальный. Пожароопасный сезон охватывает период с мая по сентябрь. Пик горимости лесов на большей части территории республики приходится на июнь, тогда как в улусах, расположенных в северной ее части, — на июль.

В состав Якутии входит город республиканского значения (Якутск) и 34 улуса (района). На рис. 2 красным цветом выделен Якутск. Обозначены районы: 1 — Абыйский; 2 — Алданский; 3 — Аллаиховский; 4 — Амгинский; 6 — Булунский; 7 — Верхневилюйский; 8 — Верхнеколымский; 9 — Верхоянский; 10 — Вилюйский; 14 — Ленский; 16 — Мирнинский; 17 — Момский; 19 — Нерюнгринский; 20 — Нижнеколымский; 21 — Нюрбинский; 23 — Оленёкский эвенкийский национальный; 24 — Олекминский; 26 — Сунтарский; 28 — Томпонский. Обозначены улусы: 5 — Анабарский национальный (Долгано-Эвенкийский); 11 — Горный; 12 — Жиганский; 13 — Кобяйский; 15 — Мегино-Кангаласский; 18 — Намский; 22 — Оймяконский; 25 — Среднеколымский; 27 — Таттинский; 29 — Усть-Алданский; 30 — Усть-Майский; 31 — Усть-Янский; 32 — Хангаласский; 33 — Чурапчинский; 34 — Эвено-Бытантайский национальный. Такие же числовые обозначения районов и улусов Якутии использованы в таблицах с результатами исследований.

Как фактический материал об изменениях СТВ в различных пунктах территории каждого улуса Якутии использована информация реанализа ERA5 об изменениях этого показателя на высоте 2 м над земной поверхностью [17]. Использованная информация описывает изменения СТВ для мая – июля с 2001 г. по 2024 г.4

Для каждого из 34 улусов (районов) Якутии с учетом информации об СТВ, соответствующей его пунктам, для которых в ERA5 представлены такие сведения, вычислены средние СТВ по всей его территории для месяцев с мая по июль.

Для выборочного тестирования результатов реанализа использованы сведения об изменениях в период 2010–2023 гг. СТВ в пунктах Якутск, Сангар, Алдан, Амга, Оймякон, Олёкминск, Ленск, Вилюйск, Верхоянск и Черский5.

Установлено, что на любых отрезках времени продолжительностью 10–20 лет из периода 2000–2024 гг. значения коэффициента корреляции временных рядов, образованных из станционных данных и рядов, сформированных из результатов ERA5, составляют не менее 0,99. Таким образом, тестирование подтвердило пригодность информации реанализа ERA5 для решения поставленных задач.

Как источник информации об изменениях КЛП и ППО в 2000–2023 гг. на территории Якутии, а также каждого ее улуса (района) использована Информационная система дистанционного мониторинга Федерального агентства Лесного хозяйства.

Связи межгодовых изменений в 2001–2024 гг. СТВ над территорией того или иного улуса (района) Якутии для некоторого месяца, а также опережающих их на 1 год вариаций КЛП и ППО для всей ее территории изучались для различных отрезков времени длиной от 10 до 20 лет. При этом использован метод корреляционного анализа.

Перед осуществлением анализа в сопоставляемых рядах скомпенсированы линейные тренды. Для этого вычислялось откорректированное значение изучаемого показателя Х(k):

Здесь k — год, соответствующий рассматриваемому члену изучаемого отрезка временного ряда процесса или его фактора, который может принимать значения от 2000 до 2024; k0 — год, соответствующий первому члену рассматриваемого отрезка изучаемого временного ряда; Х0 (k) — член исходного временного ряда, соответствующий году k; L — значение углового коэффициента линейного тренда, вычисленное методом наименьших квадратов по изучаемому отрезку рассматриваемого временного ряда.

Решение о значимости рассматриваемых связей принималось, если достоверность такого статистического вывода превышала 0,95. Как характеристика связи рассматривалось значение коэффициента корреляции.

Принято допущение о том, что отклонения показателей изучаемых процессов от соответствующих трендов являются нормальными случайными процессами. Его справедливость подтверждалась с применением критерия Пирсона. Поэтому для оценки значимости вычисленного значения коэффициента корреляции применен критерий Стьюдента. Пороговый уровень этого коэффициента, при превышении которого принималось решение о значимости изучаемой связи, определялся по таблицам распределения Стьюдента, учитывая количество степеней свободы сопоставляемых временных рядов. Последнее определялось по их автокорреляционным функциям. Также по таблицам распределения Стьюдента определялись значения того же коэффициента, при превышении которых достоверность выводов о значимости связи составляла 0,9 и 0,99. Установлено, что количество степеней свободы изучаемых рядов равно их длине. Поэтому при длине 10 лет достоверность статистического вывода о значимости изучаемых связей составляет не менее 90 %, если соответствующее значение коэффициента корреляции превышает 0,52. Достоверность такого вывода не менее 95 %, если значение коэффициента корреляции рассматриваемых процессов превышает 0,635, а при его значении 0,745 достоверность этого вывода не ниже 99 %.

При длине рядов 20 лет достоверности вывода о значимости изучаемых связей 90 % соответствует пороговый уровень коэффициента корреляции 0,36, а достоверностям того же вывода 95 % и 99 % отвечают пороговые уровни этого коэффициента 0,45 и 0,58 соответственно.

При решении второй задачи оценивалась устойчивость выявленных значимых связей межгодовых изменений СТВ с вариациями КЛП и ППО к сдвигам по времени рассматриваемых отрезков изучаемых временных рядов, а также к изменениям их длины. Рассматривались сдвиги по времени на единицы лет, как в прошлое, так и в будущее. Предполагалось, что значения длины изучаемых временных рядов могут лежать в пределах от 10 до 20 лет.

Для оценки устойчивости изучаемых связей сопоставлялись значения коэффициента корреляции временных рядов СТВ, с рядами КЛП или ППО для каждого улуса (района) Якутии, соответствующие изучаемым отрезкам времени, которые отличались годом своего начала, а также длиной. При этом учитывались значения пороговых уровней коэффициента корреляции, соответствующие рассматриваемой достоверности выводов об их значимости, а также количеству степеней свободы изучаемых рядов.

Связи между изучаемыми процессами признавались устойчивыми к рассматриваемым временным сдвигам, если для всех изучаемых отрезков они являлись значимыми с достоверностью не ниже 95 %.

Эти связи рассматривались как устойчивые к вариациям продолжительности изучаемых отрезков, если при любом ее значении в пределах от 10 до 20 лет они являлись значимыми с достоверностью не ниже 95 %.

Результаты исследования. При решении первой задачи установлено, что статистические связи межгодовых изменений средних СТВ над территориями некоторых улусов Якутии на отрезках времени 10–20 лет с вариациями показателей горимости ее лесов, опережающими их по времени на 1 год, в период 2000–2023 гг., были значимы лишь для месяцев май — июль.

Как пример, в таблице 1 приведены значения коэффициента корреляции межгодовых изменений средних СТВ над территориями улусов (районов) Якутии для периода 2012–2021 гг. с вариациями ППО в 2011–2020 гг. Здесь и далее желтым цветом выделены значения этих коэффициентов, для которых достоверность выводов об их значимости превышает 90 %, зеленым — 95 %, голубым — 99 %.

Как следует из таблицы 1, вывод о значимости связей межгодовых изменений СТВ для мая в период 2012–2021 гг. с вариациями ППО, опережающими их по времени на 1 год, характеризуется достоверностью не ниже 99 % для Нижнеколымского района и Эвено-Бытантайского национального улуса. Достоверность такого вывода превышала 95 % для Абыйского, Аллаиховского, Булунского, Верхоянского, Мирненского, Олёкминского районов, а также Анабарского национального (Долгано-Эвенкийского) улуса. Как видим из рис. 2, рассматриваемые связи с указанной достоверностью могут быть признаны значимыми для районов и улусов Якутии, расположенных в ее северной и западной части.

Для июня такой же вывод справедлив с достоверностью не ниже 95 % для Аллаиховского, Момского и Томпонского районов. Для июля он адекватен с такой же достоверностью для Булунского, Верхоянского, Нюрбинского районов, а также Анабарского национального (Долгано-Эвенкийский), Эвено-Бытантайского национального и Жиганского улусов. Для всей Якутии рассматриваемый вывод справедлив с достоверностью не ниже 90 % для мая и июня и 95 % для июля.

В таблице 2 приведены значения коэффициента корреляции межгодовых изменений СТВ над территориями улусов (районов) Якутии для периода 2012–2021 гг. с вариациями КЛП для периода 2011–2020 гг.

Из таблицы 2 следует, что вывод о значимости связей межгодовых изменений средних СТВ в 2012–2021 гг. для мая с вариациями КЛП за 2011–2020 гг. характеризуется достоверностью не ниже 0,99 для Абыйского, Аллаиховского, Булунского, Верхоянского, Момского, Нижнеколымского Усть-Янского районов и Анабарского национального (Долгано-Эвенкийского), Эвено-Бытантайского национального, а также Кобяйского улусов.

Для июня указанный вывод с той же достоверностью справедлив для Момского, Томпонского района, Мегино-Кангаласского, Таттинского, Усть-Алданского Чурапчинский улуса, а также города Якутск.

Для июля он столь же адекватен лишь для Булунского района.

На всей территории Якутии рассматриваемый вывод справедлив с достоверностью: для мая — не ниже 95 %; для июня — не ниже 99 %; для июля — не ниже 90 %.

Из сравнения таблицы 1 и таблицы 2 понятно, что районы и улусы Якутии, для которых связи межгодовых изменений средних СТВ с вариациями ППО и КЛП значимы, во многом совпадают, но достоверность выводов о значимости связей средних СТВ и КЛП (как для отдельных районов, так и Якутии в целом) заметно выше.

Аналогичные закономерности проявляются и в распределении по территории Якутии характеристик рассматриваемых связей для других изучаемых отрезков времени. При этом достоверность выводов о значимости связей средних СТВ и КЛП выше, чем аналогичная характеристика связей средних СТВ и ППО, не при любых значениях продолжительности изучаемых отрезков рассматриваемых временных рядов.

При решении второй задачи установлено, что выявленные для периода 2012–2021 гг. значимые статистические связи межгодовых изменений средних СТВ для месяцев с мая по июль, а также ППО или КЛП, опережающих их по времени на 1 год, сохраняют свою значимость и для многих других отрезков времени такой же длительности.

Как пример, в таблице 3 приведены значения коэффициента корреляции межгодовых изменений средних СТВ, соответствующих июню для отрезков времени 2011–2020 гг., 2012–2021 гг., 2013–2022 гг., 2014–2023 гг., с вариациями ППО, опережающими их по времени на 1 год.

Таблица 3 показывает, что значения коэффициента корреляции межгодовых изменений средних СТВ, соответствующих июню, с вариациями ППО, опережающими их по времени на 1 год, для отрезков времени 2013–2022 гг., 2014–2023 гг. превышают порог значимости, соответствующий достоверности 0,9, для всех районов и улусов Якутии, где такое имело место для периода 2012–2021 гг.

Для отрезка времени 2011–2020 гг. аналогичный вывод справедлив лишь для Абыйского, Аллаиховского, Верхоянского, Момского, Нижнеколымского районов, а также Усть-Янского, Кобяйского и Эвено-Бытантайского национального улуса. Из этого следует, что в современном периоде устойчивость выявленных связей с течением времени увеличивается. Как нетрудно заметить, при этом происходит и усиление этих связей.

Для периода 2011–2020 гг. улусов или районов Якутии, для которых достоверность вывода об их значимости для июня превышала 90 %, обнаружено всего восемь. При этом уровня 0,95 или 0,99 его достоверность где-либо не достигала.

Для периода 2012–2021 гг. таких районов выявлено 16, а районов, где достоверность того же вывода превосходила 95 %, обнаружено три. Уровня 99 % значения этого показателя также нигде не достигают.

Для периода 2013–2022 гг. районов, где достоверность того же вывода превосходила 90 %, выявлено 19. Уровень достоверности, равный 95 %, превышен в девяти районах. Для Усть-Майского улуса достоверность вывода о значимости изучаемых связей превышает 99 %.

Для периода 2014–2023 гг. достоверность рассматриваемого вывода превышает 90 % для 20 районов. Ее уровень, равный 95 %, превышается в 13 районах, а уровень 99 % — в двух (в Усть-Майском улусе и Томпонском районе).

Значения коэффициента корреляции межгодовых изменений средних СТВ, соответствующих июню, для отрезков времени 2011–2020 гг., 2012–2021 гг., 2013–2022 гг., 2014–2023 гг., с вариациями КЛП, опережающими их по времени на 1 год, представлены в таблице 4.

Таблица 4 свидетельствует о том, что значения коэффициента корреляции межгодовых изменений средних СТВ, соответствующих июню, с вариациями КЛП, опережающими их по времени на 1 год, для отрезков времени 2013–2022 гг., 2014–2023 гг. также превосходят порог значимости, соответствующий достоверности 90 %, для всех районов или улусов Якутии, где такое имело место для периода 2012–2021 гг. Для всех рассматриваемых отрезков времени этот порог ими превышается для 19 улусов или районов Якутии (из 35 возможных, включая город Якутск).

Из этого следует, что устойчивость выявленных связей СТВ — КЛП к изменениям даты начала сопоставляемых отрезков изучаемых временных рядов длиной 10 лет выше, чем связей СТВ — ППО. При этом она с течением времени также повышается. Увеличивается количество районов, где достоверности вывода об их значимости превосходит 99 %.

Для периода 2011–2020 гг. таких районов не выявлено. Для периода 2012–2021 гг. их восемь, для отрезка времени 2013–2022 их 12, а для периода 2014–2023 гг. — 16.

Аналогичные особенности соответствуют рассматриваемым связям также для мая и июля.

Также при решении второй задачи определены улусы (районы) Якутии, для которых достоверность вывода о значимости коэффициента корреляции временных рядов средних СТВ для различных месяцев, а также рядов КЛП и ППО, опережающих их по времени на 1 год, составляла 95 % и 99 %, при условии, что они содержат от 10 до 20 членов.

Как пример, в таблице 5 представлены значения коэффициентов корреляции временных рядов средних СТВ над территориями различных улусов и районов Якутии для июня, соответствующих периодам 2001–2021 гг. и 2012–2021 гг., а также рядов КЛП и ППО для отрезков времени 2000–2020 гг. и 2011–2020 гг.

Таблица 5 позволяет заключить, что для многих улусов и районов Якутии изучаемые связи для июня с достоверностью не ниже 95 % являются значимыми при значениях длины отрезков временных рядов, используемых для их изучения, равных как 10 лет, так и 20 лет.

Аналогичные выводы справедливы и для прочих значений длины изучаемых рядов из диапазона 10–20 лет, а также для месяцев май и июнь.

Как видим, результаты, полученные при решении второй задачи, позволяют утверждать, что выявленные значимые связи межгодовых изменений средних СТВ над улусами и районами Якутии с опережающими их по времени на 1 год вариациями КЛП и ППО обладают устойчивостью как к сдвигам этих рядов по времени, так и к изменениям их длины.

Обсуждение. Полученные результаты свидетельствуют о том, что нашла подтверждение выдвинутая гипотеза о существовании улусов (районов) Якутии, для которых связи межгодовых изменений средних СТВ для мая — июля текущего года с вариациями показателей горимости лесов на всей ее территории для предыдущего года являются значимыми и устойчивыми. Вместе с тем эти результаты нуждаются в содержательной интерпретации, сопоставлении с имеющимися научными данными и критическом анализе.

Прежде всего, обратим внимание на пространственное распределение улусов (районов) Якутии, для которых выдвинутая гипотеза подтвердилась. Как видно из таблиц 1 и 2, для мая наибольшие значения коэффициента корреляции межгодовых изменений средних СТВ с опережающими вариациями КЛП и ППО характерны для районов и улусов Якутии, которые расположены в северной и западной части ее территории. К таким районам относятся Абыйский, Аллаиховский, Булунский, Верхоянский, Нижнеколымский, и Усть-Янский. Соответствующими улусами являются Анабарский национальный и Эвено-Бытантайский национальный.

Для июня значимые связи характерны также для центральной и восточной Якутии (Аллаиховского, Момского и Томпонского районов).

Для июля выявленные связи значимы для Булунского, Верхоянского, Нюрбинского районов, а также Анабарского национального, Эвено-Бытантайского национального и Жиганского улусов (север Якутии).

Такое пространственное распределение представляется физически обоснованным. Северные районы Якутии, ландшафты которых представляют собой тундру и лесотундру, характеризуются более поздним началом таяния их снежного покрова. Поэтому механизм положительной обратной связи, описанный во введении, действует на их территориях дольше (с мая до июля).

В центральных районах Якутии, территории которых покрыты тайгой, снежный покров к июню уже в значительной мере сошел. В этом месяце происходит испарение влаги из горючего материала и транспирация в фитоценозах, где начинается вегетационный период. Эти процессы оказывает тем более интенсивное охлаждающее влияние на приземный слой атмосферы, чем больше влаги в горючем материале и доступно растениям. Так как к июлю горючий материал высыхает, интенсивность испарения из него влаги снижается, рассматриваемый механизм на таких территориях действует преимущественно в июне.

Для ряда районов и улусов, расположенных в южной и центральной части территории Якутии (Алданский, Нерюнгринский районы, Намский улус) значимых связей между изучаемыми процессами для какого-либо месяца не выявлено. Это может объясняться тем, что в южных районах в мае высыхание горючего материала уже завершено, вследствие чего ускорение таяния их снежного покрова, завершающееся к апрелю, на соответствующие им изменения средних СТВ как-либо влиять не может. Кроме того, характеристики ландшафтных комплексов южных районов Якутии являются существенно иными в сравнении с аналогичными характеристиками для районов центральной части ее территории, относящихся к зоне бореальных лесов. Здесь встречаются не только хвойные, но и широколиственные леса, а также лесостепи, где таяние снежного покрова и высыхание горючего материала происходит раньше. Вследствие чего на изменения средних СТВ над их территориями более существенным может являться влияние циркуляционных и иных климатических факторов, маскирующих изучаемый эффект.

Описанный в [7] физический механизм подтвердил выводы [8] о существенном влиянии осаждения продуктов горения на альбедо и скорость таяния снежного покрова. Нашли подтверждение представления [5] о механизме переноса сажи и аэрозолей от лесных пожаров в высоких широтах Сибири. Подтверждены выводы о роли ветров южных румбов, преобладающих здесь в осенне-зимние месяцы благодаря Сибирскому антициклону.

Заслуживает внимания установленный факт, состоящий в том, что достоверность выводов о значимости связей изменений средних СТВ с вариациями КЛП в целом заметно выше, чем аналогичная характеристика связей этих изменений с вариациями ППО. Это можно объяснить тем, что значение КЛП на территории любого района (улуса) в меньшей степени определяется случайными экстремальными событиями, нежели соответствующее значение ППО.

К таким событиям, влияющим как на КЛП, так и на ППО, относятся как природные явления (например, сухие грозы), так и последствия деятельности человека (непредумышленные и умышленные поджоги). На чувствительность изменений ППО к таким событиям влияет также режим контроля лесопожарной обстановки на участке территории, где возник пожар.

Если на таком участке контроль этой обстановки осуществляется всеми существующими, в том числе наземными средствами (в основном лесниками), ликвидация пожара на нем происходит, как правило, оперативно, а значения ППО невелики.

Пожар продолжается значительно дольше (вследствие чего больше и ППО) на участках, где мониторинг лесопожарной обстановки осуществляется только авиационными или космическими средствами. Такие участки обычно удалены от населенных пунктов и мест дислокации противопожарных подразделений, вследствие чего силы и средства, необходимые для ликвидации пожара, на них надо вначале доставить. Последнее может потребовать немало времени.

Пожар развивается без каких-либо ограничений по времени (пока его не погасит дождь) на участках, где лесопожарная обстановка контролируется космическими средствами, но ликвидация пожаров признается нецелесообразной. Такие участки на малонаселенной территории Якутии преобладают.

Повышение средних СТВ для упомянутых участков, как правило, приводит к существенному увеличению ППО. КЛП при этом также повышается, но менее значимо (сухие грозы возникают чаще). Один аномально крупный пожар на таких участках может существенно увеличить ППО в соответствующем улусе (районе), в то время к значению КЛП он добавляет всего лишь единицу.

К существенным результатам данной работы относится установленное усиление изучаемых связей в период 2000–2024 гг. Как следует из таблиц 3 и 4, при переходе от более ранних изучаемых отрезков к более поздним количество улусов, для которых достоверность вывода о значимости рассматриваемых связей превышает заданные пороговые уровни, возрастает. Так, для связей изменений средних СТВ в июне с вариациями КЛП количество районов, где достоверность превышает 99 %, увеличивается от нуля (для 2011–2020 гг.), до 16 (для 2014–2023 гг.).

Этот факт представляется весьма важным и допускает следующую интерпретацию. В условиях продолжающегося потепления климата интенсивность пожаров в Якутии возрастает (что видно из рис. 1), следовательно, увеличивается и количество образующихся продуктов горения. Последнее приводит к усилению механизма положительной обратной связи между горимостью лесов всей Якутии для предыдущего года, а также средними СТВ, а значит, и горимостью лесов рассматриваемого ее улуса (района) для текущего года. Иными словами, обнаруженное усиление статистических связей может отражать реальное усиление соответствующего физического механизма в условиях потепления климата, что согласуется с представлениями об активизации положительных обратных связей в климатической системе.

Выявленные свойства связей между изучаемыми процессами позволяют предположить, что их учет при разработке долгосрочных прогнозов средних СТВ и лесопожарной обстановки на территориях выявленных улусов (районов) Якутии способен повысить оправдываемость таких прогнозов.

Вместе с тем необходимо отметить, что применяемая методика исследования основана на ряде упрощающих допущений, корректная проверка которых не может быть осуществлена вследствие особенностей применяемого фактического материала. Наиболее существенным является допущение о нормальности распределения отклонений изучаемых показателей от соответствующих трендов. Справедливость такого допущения не может быть надежно проверена вследствие малой длины изучаемых временных рядов.

Хотя такая проверка с применением критерия Пирсона не выявила противоречий с этим предположением, мощность данного критерия при столь коротких выборках (10–20 членов) невелика. Вследствие этого отличия фактических законов распределения рассматриваемых величин от нормального закона (проявляющиеся на их хвостах) могли быть не выявлены. Следовательно, полученные результаты целесообразно рассматривать как носящие качественный характер.

Необходимо отметить также, что относительно небольшая длина изучаемых отрезков временных рядов ограничивает возможности их корреляционного анализа. В результате этого некоторые реально существующие, но умеренные по силе, связи могли оказаться не выявлены.

Следует отметить, что в работе рассматривались связи изменений средних СТВ для того или иного месяца над территориями отдельных улусов (районов) Якутии с опережающими их на 1 год вариациями показателей горимости ландшафтов на всей территории Якутии за весь пожароопасный сезон. Такой подход обоснован физическим механизмом изучаемого явления.

Продукты горения, образовавшиеся при пожаре в любом месяце и на любом участке территории Якутии, к началу периода формирования в изучаемом районе (улусе) снежного покрова (осень) могут быть доставлены в него ветром и участвовать в его загрязнении. Тем не менее, возможно, что исследование связей межгодовых изменений средних СТВ над каждым улусом (районом) Якутии с вариациями показателей горимости в определенных зонах территории Якутии могло бы уточнить полученные результаты и повысить их прогностическую ценность.

Несомненный интерес представляет также изучение влияния на изменения средних СТВ тех или иных улусов (районов) Якутии изменений состояния и видового состава фитоценозов на местностях, где произошли ландшафтные пожары, а также других факторов, способных влиять на вариации альбедо их снежного покрова в весенние и летние месяцы.

Таким образом, полученные результаты свидетельствуют о том, что изменения лесопожарной обстановки на территориях некоторых улусов Якутии регулируются положительной обратной связью, которая при потеплении климата усиливается. Поскольку последнее может представлять существенную опасность для населения, экосистем и экономики, актуальным является ускоренное и адекватное развитие сил и средств соответствующих противопожарных подразделений Якутии.

Заключение. Таким образом, справедливость выдвинутой гипотезы подтверждена. Доказано, что значимыми факторами межгодовых изменений средних по соответствующим территориям среднемесячных температур воздуха в приземном слое атмосферы над многими улусами и районами республики Саха (Якутия), на отрезках времени от 10 до 20 лет являются вариации показателей горимости лесов на всей ее территории, опережающие их по времени на 1 год. Достоверность выводов об их значимости для многих таких территорий превышает 95 %, а для некоторых и 99 %.

Установлено, что указанные связи являются значимыми лишь для месяцев с мая по июль, что соответствует физическому механизму влияния продуктов горения на альбедо снежного покрова и, как следствие, на температурный режим в период весеннего снеготаяния.

Выявлены улусы и районы Якутии, для которых связи межгодовых изменений средних по их территориям среднемесячных температур воздуха, с опережающими на 1 год вариациями показателей горимости их лесов значимы с достоверностью не ниже 95 %.

Для мая это преимущественно северная и западная части территории республики (Абыйский, Аллаиховский, Булунский, Верхоянский, Нижнеколымский, Усть-Янский районы, Анабарский национальный и Эвено-Бытантайский национальный улусы и ряд других). Для июня значимые связи выявлены также для центральных и восточных районов (Момский, Томпонский районы, Мегино-Кангаласский, Таттинский, Чурапчинский улусы и др.). Для июля — для Булунского, Верхоянского, Нюрбинского районов, Анабарского национального, Эвено-Бытантайского национального и Жиганского улусов.

Связи изучаемых процессов с указанными факторами в современном периоде обладают устойчивостью к сдвигам годов, соответствующих началам сопоставляемых отрезков изучаемого процесса и его факторов в прошлое и будущее на единицы лет, а также к изменениям их продолжительности в пределах 10–20 лет. При этом в период 2000–2024 гг. связи изучаемых процессов и их факторов для выявленных улусов усиливаются (с течением времени возрастают как значения коэффициентов корреляции, характеризующих изучаемые связи, так и количество улусов, для которых эти связи являются значимыми).

Полученные результаты свидетельствуют о целесообразности разработки для выявленных улусов (районов) республики Саха (Якутия) прогнозов на предстоящий год средних по их территориям среднемесячных температур воздуха для весенних и летних месяцев, а также пожароопасности по метеоусловиям. Учитывая это, к перспективным направлениям дальнейших исследований относятся:

1. От англ. Reаnalysis.2. Федеральное агентство лесного хозяйства. Информационная система дистанционного мониторинга. Блок мониторинга пожарной опасности. URL: https://pushkino.aviales.ru/main_pages/index.shtml (дата обращения: 06.04.2026).3. Технологии динамико-статистических долгосрочных метеорологических прогнозов: современное состояние и перспективы. URL: https://old.meteoinfo.ru/training/206-2011-02-20-07-18-08 (дата обращения: 20.02.2011).4. ERA5 hourly data on pressure levels from 1940 to present. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-pressure-levels?tab=form (дата обращения: 06.04.2026).5. Global climate data tutiempo net climate data. URL: https://www.google.com/search?q=tutiempo+net+climate+data&rlz (дата обращения: 06.04.2026).