Климатические характеристики влагозапасов снега на территории Пермского края

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Выполнено сопоставление данных о водном эквиваленте снега (ВЭС), полученных из реанализа ERA5-Land, с данными снегомерных съёмок за период с 1967 по 2023 г. Показано, что в южной части края отмечается некоторое завышение, а в северной – занижение ВЭС по данным реанализа. Выявлено статистически значимое уменьшение ВЭС в первой половине холодного периода по всей территории края, которое подтверждается по данным снегомерных съёмок.

Об авторах

Н. А. Калинин

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: and3131@inbox.ru
Россия, Пермь

А. Д. Крючков

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: and3131@inbox.ru
Россия, Пермь

И. А. Сидоров

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: and3131@inbox.ru
Россия, Пермь

Р. К. Абдуллин

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: and3131@inbox.ru
Россия, Пермь

А. Н. Шихов

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: and3131@inbox.ru
Россия, Пермь

Список литературы

  1. Белоусова А.П., Брыжко И.В. Анализ зарастания сельскохозяйственных угодий на территории Пермского края по спутниковым снимкам Landsat. ИнтерКарто. ИнтерГИС // Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий / Материалы Междунар. конф. M.: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 4. С. 150–161.
  2. Георгиевский М.В., Хомякова В.А., Паршина Т.В. Оценка точности глобальных данных по влагозапасам в снежном покрове на примере бассейна р. Северная Двина // Вестник СПбГУ. Науки о Земле. 2020. № 65 (3). С. 433–454. https://doi.org/10.21638/spbu07.2020.302
  3. Григорьев В.Ю., Фролова Н.Л., Киреева М.Б., Степаненко В.М. Пространственно-временная изменчивость ошибки воспроизведения осадков реанализом ERA5 на территории России // Изв. РАН. Сер. геогр. 2022. Т. 86. № 3. С. 435–446. https://doi.org/10.31857/S2587556622030062
  4. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 327 с.
  5. Казакова Е.В. Ежедневная оценка локальных значений и объективный анализ характеристик снежного покрова в рамках системы численного прогноза погоды COSMO-Ru / Дис. на соиск. уч. степ. канд. физ.-мат. наук. М.: Главная геофизич. обсерватория им. А.И. Воейкова, 2015. 181 с.
  6. Китаев Л.М., Титкова Т.Б., Турков Д.В. Точность воспроизведения межгодовой изменчивости снегозапасов Восточно-Европейской равнины по данным спутниковой информации на примере продукта GlobSnow (SWE) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 164–175. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-1-164-175
  7. Китаев Л.М., Титкова Т.Б. Зональные особенности изменений снегозапасов Восточно-Европейской равнины (по данным спутниковых наблюдений) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 167–178. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-5-167-178
  8. Крючков А.Д. Пространственно-временное распределение характеристик снежного покрова на территории Пермского края / Дис. на соиск. уч. степ. канд. геогр. наук. Пермь: Пермский госуд. национальный исследовательский ун-т, 2021. 223 с. URL: http://www.psu.ru/files/docs/science/dissertatsion-nye-sovety/kryuchkov/disser.pdf
  9. Крючков А.Д., Калинин Н.А., Сидоров И.А. Качество характеристик снежного покрова, полученных на основе реанализа ERA5-Land для территории Пермского края // Лёд и Cнег. 2023. Т. 63. № 3. С. 383–396. https://doi.org/10.31857/S2076673423030055
  10. Кузьмин П.П. Процесс таяния снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1961. 346 с.
  11. Метеорологический ежемесячник // Уральское УГМС. 1990–2020 гг. Вып. 9. Ч. 2. № 1–5. С. 10–13.
  12. Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: ИВП РАН, 2018. 296 с.
  13. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 3. Ч. 1. Метеорологические наблюдения на станциях. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 300 с.
  14. Попова В.В., Морозова П.А., Титкова Т.Б., Семенов В.А., Черенкова Е.А., Ширяева А.В., Китаев Л.М. Региональные особенности современных изменений зимней аккумуляции снега на севере Евразии по данным наблюдений, реанализа и спутниковых измерений // Лёд и Снег. 2015. Т. 55. № 4. С. 73–86. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-4-73-8
  15. Природные опасности России: В 6 т. Т. 5. Гидрометеорологические опасности / Под ред. Г.С. Голицына, А.А. Васильева. М.: Крук, 2004. 296 с.
  16. Пьянков С.В., Шихов А.Н. Геоинформационное обеспечение моделирования гидрологических процессов и явлений. Пермь: Пермский гос. нац. исслед. ун-т., 2017. 148 с.
  17. Сосновский А.В., Осокин Н.И., Черняков Г.А. Динамика снегозапасов на равнинной территории России в лесу и в поле при климатических изменениях // Лёд и Снег. 2018. Т. 58. № 2. С. 183–190. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2018-2-183-190
  18. Турков Д.В., Сократов В.С. Расчёт характеристик снежного покрова равнинных территорий с использованием модели локального тепловлагообмена SPONSOR и данных реанализа на примере Московской области // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 3. С. 369–380. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-3-369-380
  19. Турков Д.В., Сократов В.С., Титкова T.Б. Определение снегозапасов Западной Сибири по расчётам на модели локального тепловлагообмена SPONSOR с использованием данных реанализа // Лёд и Снег. 2017. Т. 57. № 3. С. 343–354. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-3-343-354
  20. Чурюлин Е.В. Использование спутниковой и модельной информации о снежном покрове при расчётах характеристик весеннего половодья / Дис. на соиск. уч. степ. канд. геогр. наук. М.: Московский госуд. ун-т имени М.В. Ломоносова, 2019. 175 с.
  21. Brown R.D., Brasnett B. Canadian Meteorological Centre (CMC) Daily Snow Depth Analysis Data, Version 1 [Data Set]. Boulder, Colorado, USA: NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center, 2010. https://doi.org/10.5067/W9FOYWH0EQZ3
  22. Copernicus Climate Data Store // Электронный ресурс. https://cds.climate.copernicus.eu/ Дата обращения: 15.07.2024.
  23. Integrated Forecast System Documentation – Cy45r1. Part IV: Physical Processes. ECMWF, 2018. 223 p. https://doi.org/10.21957/4whwo8jw0
  24. Kelly R.E.J., Foster J.L. Dorothy K.H. The AMSR-E Snow Water Equivalent Product: Status and Future Development. Poster presented at the American Geophysical Union Fall Meeting, San Francisco, CA, 2005.
  25. Kuchment L.S., Romanov Р.Yu., Gelfan А.N., Demidov V.N. Use of satellite-derived data for characterization of snow cover and simulation of snowmelt runoff through a distributed physically based model of runoff generation // Hydrology and Earth system science. 2010. Vol. 14 (2). P. 339–350. https://doi.org/10.5194/hess-14-339-2010
  26. Loveland T.R., Reed B.C., Brown J.F., Ohlen D.O., Zhu Z., Youing L. Merchant J.W. Development of a global land cover characteristics database and IGB6 DISCover from the 1 km AVHRR data // International Journ. of Remote Sensing. 2000. V. 21. P. 1303–1330. https://doi.org/10.1080/014311600210191
  27. Muñoz-Sabater J., Dutra E., Agustí-Panareda A., Albergel C., Arduini G., Balsamo G., Boussetta S., Choulga M., Harrigan S., Hersbach H., Martens B., Miralles D.G., Piles M., Rodríguez-Fernández N.J., Zsoter E., Buontempo C., Thépaut J.N. ERA5-land: A state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications // Earth System Science Data. 2021. V. 13 (9). P. 4349–4383. https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021
  28. Pyankov S.V., Shikhov A.N., Kalinin N.A., Sviyazov E.M. A GIS-based modeling of snow accumulation and melt processes in the Votkinsk reservoir basin // Journ. of Geographical Sciences, 2018. V. 28 (2). P. 221–237. https://doi.org/10.1007/s11442-018-1469-x
  29. Takala M., Luojus K., Pulliainen J., Derksen C., Lemmetyinen J., Kärnä J., Koskinen J. Bojkov B. Estimating Northern Hemisphere Snow Water Equivalent for Climate Research through Assimilation of Space-Borne Radiometer Data and Ground-Based Measurements // Remote Sensing of Environment. 2011. V. 115. P. 3517–3529. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.014

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».