ной январской температурой в любом из двух дубликатов за один и тот же год составила 1,6 градуса. В случае с Пермью дело обстоит совершенно иначе. Данные по Перми состоят из четырех дубликатных блоков данных, один из которых значительно отличается от других. Например, в 1949 году разница в средних январских температурах между этим блоком данных и другими превысила 16 градусов. И это не единственный случай. Пример Перми показывает, что дубликаты могут весьма значительно отличаться, ставя под вопрос возможность использования таких данных при определении долгосрочной средней температуры с разумной степенью точности.
Российский Гидрометцентр
В отличие от GHCN v2, база температурных данных Гидрометцентра, отделения Росгидромета, в большей степени отвечает исследовательским потребностям этого проекта2. Ее пространственный охват шире — она предоставляет данные по 82 столицам российских регионов. Общая численность охваченных ей российских городов составляет 327 единиц. Данные собраны единообразно за тридцатилетний период (1961-1990) и представлены как единое целое.
Как следует из таблицы Б-1, данные Росгидромета сравнительно сопоставимы с данными GHCN v2. Значения средней температуры по 25 самым крупным городам лишь незначительно расходятся.
Учитывая это соответствие и исчерпывающий охват крупных городов, в качестве основного источника данных для проекта был выбран Гидрометцентр.
Определение средней температуры
Еще один вопрос, усложняющий изучение воздействия холодной температуры: что понимать под суточной или месячной средней температурой? Это имеет особое значение при рассмотрении экстремальных случаев, поскольку одной только средней суточной температуры может все-таки оказаться недостаточно, если низкая суточная температура существенно ниже средней суточной температуры. Большинство метеостанций сообщают только суточные минимальные и максимальные температуры. Отсюда то, что указывается как суточная средняя величина, фактически является только приближенной средней величиной, а именно средним арифметическим максимума и минимума. Метеоролог Джон Гриффите (John Griff its) отмечает, что показатели, обозначаемые как средние температуры, рассчитываются «сбивающими с толку разнообразными способами». Он сам нашел и изучил свыше ста различных методов подсчета суточной средней величины3. Это означает, что среднюю температуру нужно рассматривать только как отправной момент при осмыслении холода, понимая, что она не включает в себя весь спектр (в том числе и устойчивость) суточных температур.
| Город | GHCN v2 | Гидрометцентр |
|---|---|---|
| 1. Москва | -9,2 | -10 |
| 2. Санкт-Петербург | -6,7 | -8 |
| 3. Новосибирск | не имеется | -19 |
| 4. Нижний Новгород | -11,6 | -12 |
| 5. Екатеринбург | -15,7 | -16 |
| 6. Самара | -12,9 | -14 |
| 7. Омск | -18,8 | -19 |
| 8. Челябинск | не имеется | -15 |
| 9. Уфа | -14,6 | -14 |
| 10. Казань | -13,7 | -13 |
| 11. Волгоград | -7,9 | -10 |
| 12. Пермь | -15,1 | -15 |
| 13. Ростов-на-Дону | -4,9 | -6 |
| 14. Воронеж | -9 | -9 |
| 15. Саратов | -11,7 | -11 |
| 16. Красноярск | -16,8 | -17 |
| 17. Краснодар | -0,5 | -2 |
| 18. Тольятти | не имеется | не имеется |
| 19. Ульяновск | не имеется | -14 |
| 20. Барнаул | -17,8 | -18 |
| 21. Ижевск | -14,3 | -14 |
| 22. Ярославль | не имеется | -11 |
| 23. Владивосток | -14,5 | -14 |
| 24. Хабаровск | -21,6 | -22 |
| 25. Иркутск | -21,2 | -21 |
Приложение ВРоссийский Север
Определение российского Севера со временем меняется. Наиболее полное определение Севера, использовавшееся в СССР, было дано С. В. Славиным. Он классифицировал Север по четырем критериям: 1) северное расположение и удаленность от крупных промышленных центров; 2) суровые климатические условия (например, долгие зимы, широкое распространение вечной мерзлоты, болотистость и так далее); 3) очень низкая плотность населения и низкая степень индустриализации, включая слабо развитую транспортную сеть; 4) высокие по сравнению с другими регионами страны затраты на строительство1.
| Регион | ТДН (C°)* 2002 | Численность населения (тыс. чел.) 1989 | Численность населения (тыс. чел.) 2002 | Изменение % 1989–2002 |
|---|---|---|---|---|
| Республика Карелия | -10 | 791 | 717 | -9,4 |
| Республика Коми | -15 | 1261 | 1019 | -19,2 |
| Архангельская область | -11,7 | 1570 | 1336 | -14,9 |
| Мурманская область | -11 | 1147 | 893 | -22,1 |
| Ханты-Мансийский автономный округ | -23 | 1268 | 1433 | +13 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | -23 | 486 | 507 | +4,4 |
| Республика Тува | -33 | 309 | 306 | -1,1 |
| Таймырский автономный округ | -28 | 55 | 40 | -27,6 |
| Эвенкийский автономный округ | -36 | 24 | 18 | -26,3 |
| г. Норильск | -35 | 175 | 135 | -22,8 |
| Республика Саха (Якутия) | -43 | 1081 | 948 | -12,3 |
| Камчатская область | -8 | 466 | 359 | -23,0 |
| Магаданская область | -18 | 386 | 183 | -52,7 |
| Сахалинская область | -13 | 710 | 547 | -23,0 |
| Чукотский автономный округ | -21 | 157 | 54 | -65,9 |
| Всего | -19,1 | 9886 | 8493 | -14,1 |
Источники: Определение Севера Всемирным банком см..: Timoty Heleniak. Out-Migration and Depopulation of the Russian North during the 1990s // Post-Soviet Geography and Economics. April 1999. Vol. 40. No 3. P. 157. Fn.5. Данные по численности населения за 1989 год — Население России за 100 лет (1897-1997). М.: Госкомстат России, 1998; за 2002 год — Предварительные данные переписи 2002 года. Статистический отчет Интерфакса. № 18. 2003.
* ТДН — температура на душу населения (см. приложение Б).
Источник: см. текст.
Примечание: Территории, обозначенные как «Западная Сибирь», «Восточная Сибирь» и «Дальний Восток» — это три из одиннадцати экономических районов РСФСР и Российской Федерации до 2001 года. Хотя экономические районы не имели реального политического или административного значения — они использовались как способ классификации и представления статистических данных — в общих чертах они соответствовали общепринятым представлениям о Сибири и Дальнем Востоке.
Как отмечалось географами, это советское определение было скорее экономическим, нежели географическим. Оно отражало превалирующую озабоченность советских плановиков2. Но советское определение Севера создает проблемы даже для экономического анализа. В определенных случаях частью Севера называли лишь малую часть районов в пределах одной области. Однако большая часть российских экономических и демографических данных доступна только на областном уровне. Поэтому сделать статистический анализ Севера трудно.
Всемирный банк столкнулся с практической дилеммой определения «Российский Север» после запуска проекта «Реструктуризация Севера» осенью 2000 года. В конце концов организаторы первоначальных исследований разработали свое собственное определение, основанное частично на российском официальном определении «Крайнего Севера и регионов, приравненных к Крайнему Северу», и частично также на последних миграционных данных по регионам, испытывающим массовый отток населения. Всемирный банк уделил особое внимание вопросам соотносимости данных. В статье «Эмиграция и уменьшение численности населения на российском Севере в 1990-х годах» у Тимоти Хелениака есть подробная сноска, где даются пояснения к процессу подбора данных3. В таблице В-1 приводится подробный перечень северных регионов, вошедших в определение Всемирного банка (см. также карту В-1).
Поскольку определение Севера, данное Всемирным банком, географически непротиворечиво и сопоставимо с данными на региональном уровне, оно было положено в основу исследований по российскому Северу в этой книге.
Приложение ГО будущих исследованиях
Во что же обходится России нерациональное размещение населения и промышленности в «тепловом пространстве»? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо решить следующие четыре задачи.
Задача 1. Определить оптимальное территориальное распределение населения и промышленности России с учетом затрат на тепло и другие нужды. Соотнести фактическое и оптимальное распределение с целью выявления неверного распределения ресурсов при их размещении.