Changes in the Global Water Exchange by the Results of Historical Experiments on Climate Models under CMIP-6 Project

S. G. Dobrovolskii; Добровольский С. Г.; V. P. Yushkov; Юшков В. П.; I. V. Solomonova; Соломонова И. В.

doi:10.31857/S0321059623700037

Изменения глобального водообмена по результатам исторических экспериментов на климатических моделях проекта CMIP-6

Авторы: Добровольский С.Г.¹, Юшков В.П.¹, Соломонова И.В.¹
Учреждения:
1. Институт водных проблем РАН
Выпуск: Том 50, № 6 (2023)
Страницы: 751-766
Раздел: ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ВОД СУШИ С ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ
URL: https://ogarev-online.ru/0321-0596/article/view/148198
DOI: https://doi.org/10.31857/S0321059623700037
EDN: https://elibrary.ru/NQQSTL
ID: 148198

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Только для подписчиков

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Проанализированы полученные в результате “исторических” экспериментов на нескольких десятках (от 34 до 41) климатических моделей проекта CMIP-6 многолетние, длиной до 165 лет, ряды глобально осредненных величин основных составляющих водообмена. Исследуются вариации испарения с поверхности океана, осадков над океаном, эффективного испарения с океана (суммарного горизонтального влагопереноса в атмосфере с океана на сушу), суммарного модельного речного стока с материков. Показано, что модельные осадки над океаном эффективно отфильтровывают монотонный положительный тренд в испарении с океана и, следовательно, оказывают стационаризирующее воздействие на всю цепь глобального водообмена, в том числе на многолетние изменения глобального речного стока.

Ключевые слова

проект CMIP-6, исторические эксперименты, климатические изменения составляющих глобального водообмена, речной сток.

Список литературы

Водные ресурсы России и их использование / Под ред. И.А. Шикломанова. СПб.: ГГИ, 2008. 600 с.
Добровольский С.Г. Глобальная гидрология. Процессы и прогнозы. М.: Геос, 2017. 526 с.
Добровольский С.Г. Глобальные изменения речного стока. М.: Геос, 2011. 660 с.
Добровольский С.Г. Межгодовые и многолетние изменения стока рек мира // Вод. ресурсы. 2011. Т. 38. № 6. С. 643–660.
Добровольский С.Г., Татаринович Е.В., Юшков В.П. Сток важнейших рек России и его изменчивость в климатических моделях проекта CMIP-5 // Метеорология и гидрология. 2016. № 12. С. 44–62.
Мировой водный баланс и водные ресурсы Земли. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 640 с.
Яглом А.М. Введение в теорию стационарных случайных функций // Успехи математических наук. 1952. Т. 7. Вып. 5 (51). С. 3–168.
Яглом А.М. Корреляционная теория стационарных случайных функций. С примерами из метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 280 с.
Climate Data Operators. User’s Guide. Ver. 1.6.1 [Электронный ресурс]. http://code.zmaw.de/projects/cdo/ (дата обращения: 03.02.2021)
Dobrovolski S.G., Yushkov V.P., Istomina M.N. Statistical Modeling of the Global River Runoff Using GCMs: Comparison with the Observational Data and Reanalysis Results // Water Resour. 2019. V. 46. Suppl. 2. P. S17–S24.
Earth System Grid Federation (ESGF) [Электронный ресурс]. https://esgf–data.dkrz.de/ (дата обращения: 03.02.2021)
Hasselmann K. Stochastic climate models. Pt I. Theory // Tellus. 1976. V. 28. P. 473–485.
IPCC, 2022: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds H.O. Pörtner, D.C. Roberts, M. Tignor, E.S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, B. Rama. Cambridge; N. Y.: Cambridge Univ. Press, 2022. 63 p.
Lemke P. Stochastic climate models. Part III. Application to zonally averaged energy models // Tellus. 1977. V. 29. № 5. P. 385–392.
Max Planck Institute fur Meteorology (MPI-M). Climate Data Operators [Электронный ресурс]. https://code.mpimet.mpg.de/projects/cdo (дата обращения: 03.02.2021)
PCMDI: Program for Climate Model. Diagnosis and Interpretation. [Электронный ресурс]. http://pcmdi9/llnl.gov/ (дата обращения: 03.02.2021)
UCAR Community Programs. [Электронный ресурс]. https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/software.html (дата обращения: 03.02.2021)
Ulrych T.J., Bishop T. Maximum entropy spectral analysis and autoregressive decomposition. // Rev. Geophys. Space Phys. 1975. V. 13. P. 183–200.
World Climate Research Programme (WCRP). [Электронный ресурс]. https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6 (дата обращения: 03.02.2021)
Yaglom A.M. An introduction to the theory of stationary random functions. N.Y.: Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1962. 235 p.
Yaglom A.M. Correlation theory of stationary and related random functions. Berlin: Springer, 1987. V. 1. Basic results. 526 p.