Термогидродинамика озёр зоны многолетней мерзлоты России: ретроспективная оценка и прогноз изменений в XXI веке

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель работы – ретроспективная и прогностическая оценки термических и ледовых характеристик озёр зоны многолетней мерзлоты РФ на основе спутниковой информации и математического моделирования. По спутниковым снимкам определяется географическое положение и площадь озера. С использованием геостатистических зависимостей на основе значений площади водоёма находится его средняя глубина. Полученное значение средней глубины используется в качестве параметра для расчётов термогидродинамических характеристик озера и его донных отложений по одномерной термогидродинамической модели FLake. Данные метеорологического реанализа ERA5 являются основой ретроспективной оценки характеристик водоёма, прогноз последствий климатических изменений к концу XXI в. выполнен на основе сценариев выбросов в атмосферу парниковых газов SSP. Ретроспективные и прогностические расчёты характеристик неизученных и малоизученных озёр выполняются без дополнительной верификации модели и не требуют проведения трудоёмких натурных измерений в труднодоступных районах залегания многолетнемёрзлых пород. Для 15 основных озёрных регионов, покрывающих зону многолетней мерзлоты России, проведены ретроспективные (1940–2015) и прогностические (2016–2100) расчёты термогидродинамических характеристик воды и донных отложений для гипотетических озёр, расположенных в центроидах изучаемых озёрных регионов. Результаты расчётов прогрева водной массы и формирования ледового покрова озёр в рассматриваемых регионах соответствуют современным представлениям о потеплении в северных районах нашей страны.

Об авторах

С. А. Кондратьев

Институт озероведения Российской академии наук – СПб ФИЦ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: kondratyev@limno.ru
Санкт-Петербург, Россия

С. Д. Голосов

Институт озероведения Российской академии наук – СПб ФИЦ РАН

Email: sergey_golosov@mail.ru
Санкт-Петербург, Россия

И. С. Зверев

Институт озероведения Российской академии наук – СПб ФИЦ РАН

Email: iliazverev@mail.ru
Санкт-Петербург, Россия

А. М. Расулова

Институт озероведения Российской академии наук – СПб ФИЦ РАН

Email: ARasulova@limno.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Измайлова А.В. Водные ресурсы озёр Российской Федерации // География и природные ресурсы. 2016. № 4. С. 5–14. Izmailova A.V. Water resources of lakes in the Russian Federation // Geography and Natural Resources. 2016, no. 4, pp. 5–14. (In Russ.)
  2. Кравцова В.И., Родионова Т.В. Исследование динамики площади и количества термокарстовых озёр в различных районах криолитозоны России по космическим снимкам // Криосфера Земли. 2016. Т. 20. № 1. С. 81–89. Kravtsova V.I., Rodionova T.V. Study of the dynamics of the area and number of thermokarst lakes in different regions of the Russian cryolithozone using space images // Earth Cryosphere. 2016, vol. 20, no. 1, pp. 81–89. (In Russ.)
  3. Пшеничников А.Е. Исследование динамики термокарстовых озёр в различных районах криолитозоны России по космическим снимкам за первые два десятилетия XXI века // Геодезия и картография. 2021. Т. 82. № 7. С. 32–42. doi: 10.22389/0016-7126-2021-973-7-32-42 Pshenichnikov A.E. Study of thermokarst lakes dynamics in different regions of the Russian cryolithozone based on space images for the first two decades of the XXI century // Geodesy and Cartography. 2021, vol. 82, no. 7, pp. 32–42. doi: 10.22389/0016-7126-2021-973-7-32-42 (In Russ.)
  4. Брыксина Н.А., Полищук Ю.М. Ландшафтно-геокриологический анализ изменения количества озёр на территории Западной Сибири с использованием космических снимков // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2016. № 5. С. 36–45. Bryksina N.A., Polishchuk Y.M. Landscape-geocryological analysis of changes in the number of lakes on the territory of Western Siberia using space images // Problems of Environment and Natural Resources. 2016, no. 5, pp. 36–45. (In Russ.)
  5. Румянцев В.А. Озёра азиатской части России. СПб.: Своё издательство, 2017. Rumyantsev V.A. Lakes of the Asian part of Russia. SPb.: Svoy publishing house, 2017. (In Russ.)
  6. Измайлова А.В. Озёра России. Закономерности распределения, ресурсный потенциал. СПб.: Папирус, 2018. Izmailova A.V. Lakes of Russia. Regularities of distribution, resource potential. SPb.: Papyrus, 2018. (In Russ.)
  7. Реки и озёра мира. Энциклопедия / Гл. ред. В.И. Данилов-Данильян. М.: Энциклопедия, 2012. Rivers and lakes of the world. Encyclopedia / Ed. by V.I. Danilov-Danilyan. Moscow: Encyclopedia Publishing House, 2012. (In Russ.)
  8. Румянцев В.А., Драбкова В.Г., Измайлова А.В. Озёра европейской части России. СПб.: ЛЕМА, 2015. Rumyantsev V.A., Drabkova V.G., Izmailova A.V. Lakes of the European part of Russia. SPb.: LEMA, 2015. (In Russ.)
  9. Национальный атлас России. Т. 2. Природа. Экология / Гл. ред. А.В. Бородко, гл. ред. тома В.М. Котляков. М.: Картография, 2007. National Atlas of Russia. Vol. 2. Nature. Ecology / Editor-in-Chief A.V. Borodko, Editor-in-Chief of the volume V.M. Kotlyakov. Moscow: Cartography, 2007. (In Russ.)
  10. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2015621549 Российская Федерация. Озёра мира WORLDLAKE: № 2015620713: заявл. 15.06.2015: опубл. 13.10.2015 / Н.В. Кочков, С.В. Рянжин; заявитель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт озероведения Российской академии наук (ИНОЗ РАН). Certificate of state registration of database No. 2015621549 Russian Federation. WORLDLAKE World Lakes: No. 2015620713: claimed 15.06.2015: published 13.10.2015 / N.V. Kochkov, S.V. Ryanzhin; applicant Federal State Budgetary Institution of Science Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences (INOZ RAS). (In Russ.)
  11. Golosov S., Kirillin G. A parameterized model of heat storage by lake sediments // Environmental Modelling & Software. 2010, vol. 25, no. 6, pp. 793–801. doi: 10.1016/j.envsoft.2010.01.002
  12. Kirillin G., Nützmann G., Hochschild J. et al. FLake-Global: Online lake model with worldwide coverage // Environmental Modelling & Software. 2011, vol. 26, no. 5, pp. 683–684.
  13. Mironov D., Heise E., Kourzeneva E. et al. Implementation of the lake parameterization scheme Flake into the numerical weather prediction model COSMO // Boreal environ. Res. 2010, vol. 15, pp. 218–230.
  14. Mironov D.V. Parameterization of Lakes in Numerical Weather Prediction. Description of a Lake Model // COSMO Technical Report. No. 11. Offenbach am Main: German Weather Service, 2008.
  15. Zverev I.S., Golosov S.D., Kondratiev S.A., Rasulova A.M. Procedure for Remote Assessment of the Characteristics of Unexplored Lakes in the Continental Part of the Russian Tundra // Doklady Earth Sciences. 2023, vol. 511, no. 2, pp. 726–731. doi: 10.1134/s1028334x23600779
  16. Рянжин С.В., Ульянова Т.Ю. Геоинформационная система “озёра мира” – GIS WORLDLAKE // Доклады Академии наук. 2000. Т. 370. № 4. С. 542–545. Ryanzhin S.V., Ulyanova T.Yu. Geoinformation system “lakes of the world” – GIS WORLDLAKE // Reports of the Academy of Sciences. 2000, vol. 370, no. 4, pp. 542–545. (In Russ.)
  17. Messager M., Lehner B., Grill G., Nedeva I., Schmitt O. Estimating the volume and age of water stored in global lakes using a geo-statistical approach // Nat Commun. 2016, vol. 7 (1), 13603. doi: 10.1038/ncomms13603
  18. IPCC: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and New York, USA: Cambridge University Press, 2021. doi: 10.1017/9781009157896
  19. Семёнов С.М., Гладильщикова А.А. Сценарии антропогенных изменений климатической системы в XXI веке // Фундаментальная и прикладная климатология. 2022. Т. 8. № 1. С. 75–106. doi: 10.21513/2410-8758-2022-1-75-106 Semenov S.M., Gladilshchikova A.A. Scenarios of anthropogenic changes in the climate system in the XXI century // Fundamental and Applied Climatology. 2022, vol. 8, no. 1, pp. 75–106. doi: 10.21513/2410-8758-2022-1-75-106 (In Russ.)
  20. Кондратьев С.А., Бовыкин И.В. Влияние возможных климатических изменений на гидрологический режим системы водосбор–озеро // Метеорология и гидрология. 2003. № 10. С. 86–96. Kondratyev S.A., Bovykin I.V. Influence of possible climatic changes on the hydrological regime of the watershed-lake system // Meteorology and Hydrology. 2003, no. 10, pp. 86–96. (In Russ.)
  21. Тержевик А.Ю., Пальшин Н.И., Голосов С.Д. и др. Гидрофизические аспекты формирования кислородного режима мелководного озера, покрытого льдом // Водные ресурсы. 2010. Т. 37. № 5. С. 568–579. Terzhevik A.Yu., Palshin N.I., Golosov S.D. et al. Hydrophysical aspects of oxygen regime formation in a shallow ice-covered lake covered // Water Resources. 2010, vol. 37, no. 5, pp. 568–579. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».