Роль турбулентного теплообмена в структуре теплового баланса ледников центральной части о. Западный Шпицберген, на примере ледника Альдегонда

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Приведены результаты расчета величины турбулентного теплообмена поверхности ледника Альдегонда (Шпицберген) с атмосферой на основе данных натурных наблюдений. Оценена случайная и систематическая погрешность аэродинамического метода в сравнении с методом турбулентных пульсаций. Рассчитаны характерные значения турбулентных потоков, длинноволнового и коротковолнового балансов в сезон абляции ледника за период 1991–2020 гг.

Об авторах

У. В. Прохорова

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: uvprokhorova@aari.ru
Россия, Санкт-Петербург

К. В. Барсков

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН

Email: uvprokhorova@aari.ru
Россия, Москва

А. В. Терехов

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт

Email: uvprokhorova@aari.ru
Россия, Санкт-Петербург

Д. Г. Чечин

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН

Email: uvprokhorova@aari.ru
Россия, Москва

И. А. Репина

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН; МГУ имени М.В. Ломоносова

Email: uvprokhorova@aari.ru

Научно-исследовательский вычислительный центр 

Россия, Москва; Москва

Б. В. Иванов

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: uvprokhorova@aari.ru
Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

М. И. Варенцов

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН; МГУ имени М.В. Ломоносова

Email: uvprokhorova@aari.ru

Научно-исследовательский вычислительный центр

Россия, Москва; Москва

А. Ю. Артамонов

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН

Email: uvprokhorova@aari.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации. Мировой центр данных // Электронный ресурс. http://meteo.ru/data/ Дата обращения: 06.04.2024.
  2. Волошина А.П. Тепловой баланс поверхности высокогорных ледников в летний период (на примере Эльбруса). М.: Наука, 1966. 150 с.
  3. Волошина А.П. Метеорология горных ледников // Материалы гляциол. исследований. 2001. Вып. 92. С. 3–138.
  4. Изучение метеорологического режима и климатических изменений в районе архипелага Шпицберген: отчёт о научно-исследовательской работе (итоговый отчет за 2008 год) // Отчёт о НИР, науч. рук. темы С.М. Прямиков. СПб., 2008. 191 с.
  5. Монин А.С., Обухов А.А. Безразмерные характеристики турбулентности в приземном слое // Доклады АН СССР. 1953. Т. 93. № 2. С. 223–226.
  6. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 5. Ч. I. Актинометрические наблюдения на станциях. 1996.
  7. Прохорова У.В., Терехов А.В., Демидов В.Э., Веркулич С.Р., Иванов Б.В. Внутрисезонная изменчивость абляции ледника Альдегонда (Шпицберген) // Лед и Снег. 2023. Т. 63. № 2. С. 214–224. https://doi.org/10.31857/S2076673423020138
  8. Репина И.А. Методы определения турбулентных потоков над морской поверхностью. М.: Ин-т космических исследований РАН, 2007. 36 с.
  9. Репина И.А. Взаимодействие морской поверхности и катабатического потока во фьордах Шпицбергена // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 5. С. 217–228.
  10. Репина И.А., Иванов Б.В., Кузнецов Р.Д. Режим ветра над ледниковыми склонами (по данным измерений на архипелаге Шпицберген) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 6. № 2. С. 180–187.
  11. Рец Е.П., Фролова Н.Л., Поповнин В.В. Моделирование таяния поверхности горного ледника // Лёд и Снег. 2011. № 4 (1). С. 24–31.
  12. Руководство гидрометеорологическим станциям по актинометрическим наблюдениям. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 123 с.
  13. Священников П.Н., Рагулина Г.А. Оценка поверхностного таяния ледника Альдегонда, арх. Шпицберген // Природа шельфа и архипелагов европейской Арктики. Комплексные исследования природы Шпицбергена. М.: Изд-во. ГЕОС, 2010. С. 469–474.
  14. Торопов П.А., Шестакова А.А. Смирнов А.М. Поповнин В.В. Оценка компонентов теплового баланса. Оценка компонентов теплового баланса ледника Джанкуат (Центральный Кавказ) в период абляции в 2007–2015 (Центральный Кавказ) // Криосфера Земли. 2018. Т. 22. № 4. С. 42–54.
  15. Торопов П.А., Дебольский А.В., Полюхов А.А., Шестакова А.А., Поповнин В.В., Дроздов Е.Д. Минимальная модель Урлеманса как возможный инструмент описания горного оледенения в Моделях Земной Системы // Водные ресурсы. 2023. Т. 50. № 5. С. 524–537.
  16. Arnold N.S., Rees W.G., Hodson A.J., Kohler J. Topographic controls on the surface energy balance of a high Arctic valley glacier // Journ. of Geophys. Research: Earth Surface. 2006. V. 111. № F2.
  17. Barskov K., Stepanenko V., Repina I., Artamonov A., Gavrikov A. Two regimes of turbulent fluxes above a frozen small lake surrounded by forest // Boundary-Layer Meteorology. 2019. V. 173. P. 311–320.
  18. Barskov K.V., Chernyshev R.V., Stepanenko V.M., Repi-na I.A., Artamonov A.Y., Guseva S.P., Gavrikov A.V. Experimental study of heat and momentum exchange between a forest lake and the atmosphere in winter // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing. 2017. V. 96. № 1. P. 012003.
  19. Dahlke S., Hughes N.E., Wagner P.M., Gerland S., Wawrzyniak T., Ivanov B., Maturilli M. The observed recent surface air temperature development across Svalbard and concurring footprints in local sea ice cover // Intern. Journ. of Climatology. 2020. V. 40. № 12. P. 5246–5265.
  20. Foken T., Wichura B. Tools for quality assessment of surface-based flux measurements // Agricultural and forest meteorology. 1996. V. 78. № 1–2. P. 83–105.
  21. Foken T. Micrometeorology. Heidelberg: Springer, 2017. 362 p.
  22. Geyman E.C., JJ van Pelt W., Maloof A.C., Aas H.F., Kohler J. Historical glacier change on Svalbard predicts doubling of mass loss by 2100 // Nature. 2022. V. 601. № 7893. P. 374–379.
  23. Gryanik V.M., Lüpkes C., Grachev A., Sidorenko D. New modified and extended stability functions for the stable boundary layer based on SHEBA and parametrizations of bulk transfer coefficients for climate models // Journ. of the Atmospheric Sciences. 2020. V. 77. № 8. P. 2687–2716.
  24. Hanssen-Bauer I., Førland E.J., Hisdal H., Mayer S., Sandø A.B., Sorteberg A. Climate in Svalbard 2100. A knowledge base for climate adaptation, 2019. 470 p.
  25. Hock R. A distributed temperature-index ice-and snowmelt model including potential direct solar radiation // Journ. of Glaciology. 1999. V. 45. № 149. P. 101–111. https://doi.org/10.3189/S0022143000003087
  26. Hock R., Holmgren B.A distributed surface energy-balance model for complex topography and its application to Storglaciären, Sweden // Journ. of Glaciology. 2005. V. 51. № 172. P. 25–36.
  27. Ivanov V., Varentsov M., Matveeva T., Repina I., Artamo-nov A., Khavina E. Arctic Sea Ice Decline in the 2010s: The Increasing Role of the Ocean–Air Heat Exchange in the Late Summer // Atmosphere. 2019. V. 10. № 4. P. 184.
  28. Isaksen K., Nordli Ø., Førland E.J., Łupikasza E., Eastwood S., Niedźwiedź T. Recent warming on Spitsbergen—Influence of atmospheric circulation and sea ice cover // Journ. of Geophys. Research: Atmospheres. 2016. V. 121. № 20. P. 11913–11931. https://doi.org/10.1002/2016JD025606
  29. Karner F., Obleitner F., Krismer T., Kohler J., Greuell W. A decade of energy and mass balance investigations on the glacier Kongsvegen, Svalbard // Journ. of Geophys. Research: Atmospheres. 2013. V. 118. P. 3986–4000. https://doi.org/10.1029/2012JD018342
  30. Lang C., Fettweis X., Erpicum M. Future climate and surface mass balance of Svalbard glaciers in an RCP8. 5 climate scenario: a study with the regional climate model MAR forced by MIROC5 // The Cryosphere. 2015. V. 9. № 3. P. 945–956.
  31. Mölg T., Hardy D.R. Ablation and associated energy balance of a horizontal glacier surface on Kilimanjaro // Journ. of Geophys. Research: Atmospheres. 2004. V. 109. № D16.
  32. Möller M., Möller R. Modeling glacier‐surface albedo across Svalbard for the 1979–2015 period: The HiRSvaC500‐α data set // Journ. of Advances in Modeling Earth Systems. 2017. V. 9. № 1. P. 404–422.
  33. Moore G.W.K., Schweiger A., Zhang J., Steele M. Collapse of the 2017 winter Beaufort High: A response to thinning sea ice? // Geophys. Research Letters. 2018. V. 45. № 6. P. 2860–2869. https://doi.org/10.1002/2017GL076446
  34. Munro D.S. Comparison of melt energy computations and ablatometer measurements on melting ice and snow // Arctic and Alpine Research. 1990. V. 22. № 2. P. 153–162.
  35. Noël B., Jakobs C.L., Van Pelt W. J.J., Lhermitte S., Wou-ters B., Kohler J., van den Broeke M.R. Low elevation of Svalbard glaciers drives high mass loss variability // Nature Communications. 2020. V. 11. №. 1. P. 4597.
  36. Paterson W.S.B. Physics of glaciers. Butterworth-Heinemann, 1994. 488 p.
  37. Pernov J.B., Gros‐Daillon J., Schmale J. Comparison of selected surface level ERA5 variables against in‐situ observations in the continental Arctic // Quarterly Journ. of the Royal Meteorological Society. 2024 (в печати).
  38. Prokhorova U., Terekhov A., Ivanov B., Demidov V. Heat balance of a low-elevated Svalbard glacier during the ablation season: A case study of Aldegondabreen // Arctic, Antarctic, and Alpine Research. 2023. V. 55. № 1. P. 2190057. https://doi.org/10.1080/15230430.2023.2190057
  39. Rantanen M., Karpechko A.Y., Lipponen A., Nordling K., Hyvärinen O., Ruosteenoja K., Laaksonen A. The Arctic has warmed nearly four times faster than the globe since 1979 // Communications Earth & Environment. 2022. V. 3. № 1. P. 168.
  40. Schuler T.V., Kohler J., Elagina N., Hagen J.O.M., Hodson A.J., Jania J.A.,Van Pelt W.J. Reconciling Svalbard glacier mass balance // Frontiers in Earth Science. 2020. V. 8. P. 523648.
  41. Shestakova A.A., Chechin D.G., Lüpkes C., Hartmann J., Maturilli M. The foehn effect during easterly flow over Svalbard // Atmospheric Chemistry and Physics. 2022. V. 22. № 2. P. 1529–1548.
  42. Slater T., Lawrence I.R., Otosaka I.N., Shepherd A., Gourmelen N., Jakob L., Nienow P. Earth’s ice imbalance // The Cryosphere. 2021. V. 15. № 1. P. 233–246.
  43. Terekhov A., Prokhorova U., Verkulich S., Demidov V., Sidorova O., Anisimov M., Romashova K. Two decades of mass-balance observations on Aldegondabreen, Spitsbergen: interannual variability and sensitivity to climate change // Annals of Glaciology. 2023. P. 1–11.
  44. van Pelt W.J.J., Oerlemans J., Reijmer C.H., Pohjola V.A., Pettersson R., and van Angelen J.H. Simulating melt, runoff and refreezing on Norden-skiöldbreen, Svalbard, using a coupled snow and energy balance model // The Cryosphere. 2012. V. 6. P. 641–659. https://doi.org/10.5194/tc-6-641-2012
  45. Wheler B.A., Flowers G.E. Glacier subsurface heat-flux characterizations for energy-balance modelling in the Donjek Range, southwest Yukon, Canada // Journ. of Glaciology. 2011. V. 57. № 201. P. 121–133.
  46. Zhou L.B., Zhu J.H., Kong L.L. The observed near-surface energy exchange processes over Arctic glacier in summer // Journ. of Meteorological Research. 2024. V. 38. № 3. P. 1–8. https://doi.org/10.1007/S13351-024-3158-2
  47. Zou X., Ding M., Sun W., Yang D., Liu W., Huai B., Jin S., Xiao C. The surface energy balance of Austre Lovénbreen, Svalbard, during the ablation period in 2014 // Polar Research. 2021. V. 40. https://doi.org/10.33265/polar.v40.5318

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

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».