Meteorological conditions and avalanche danger of winters in the Caucasus at the end of the 21st century based on the results of CMIP6 models

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper considers a forecast of avalanche danger in the Caucasus at the end of the 21st century based on the climatic avalanche indicator criterion developed at Moscow State University, using the results of the CMIP6 Earth System Models (ESM). The quality of models’ estimates of modern winter climate in the Caucasus has been evaluated. The best models were selected, for which the average temperature error is –0.6 °C, precipitation error is 10%. According to these models’ data, by the end of the XXI century the average winter air temperature in the Caucasus will be 4–6 °C higher than the present one, and the precipitation sum will exceed the modern value by 25%. The frequency of seasons with extreme moisture will increase 2–3 times (monthly precipitation more than 100 mm). The seasonal maximum precipitation at the end of the 21st century will shift to March, while extremely dangerous avalanche winters are usually accompanied by a January maximum precipitation with a significant negative temperature anomaly. Experiments were also conducted with the numerical model SNOWPACK, which showed that despite the positive precipitation anomaly and the possible occurrence of cold winters, the most typical situation by the end of the 21st century will be the formation of a homogeneous snow column with low density, or heavily watered snow cover. Both situations are not avalanche-prone. Therefore, the background forecast of avalanche danger for the years 2071–2100 can be formulated as follows: a significant decrease in the frequency of the most destructive large avalanches from dry snow in high-mountain areas and their disappearance in mid-mountain areas, and a tendency to an increase in the number of less dangerous avalanches from loose and wet snow.

About the authors

I. A. Korneva

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: tormet@inbox.ru
Russian Federation, Moscow

A. D. Oleynikov

Lomonosov Moscow State University

Email: tormet@inbox.ru
Russian Federation, Moscow

P. A. Toropov

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences; Lomonosov Moscow State University

Email: tormet@inbox.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

N. E. Varentsova

Lomonosov Moscow State University

Email: tormet@inbox.ru
Russian Federation, Moscow

N. V. Kovalenko

Lomonosov Moscow State University

Email: tormet@inbox.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Blagoveshenskyi V.P. Opredelenie lavinnih nagruzok. Determination of avalanche loads. Alma-Ata: Gylym. 1991: 116 p. [In Russian].
  2. Glazovskaya T.G., Troshkina E.S. The impact of global climate change on the avalanche regime in the former Soviet Union. Materialy glyaciologicheskih issledovanij. Data of Glaciological Studies. 1998, 84: 88–91 [In Russian].
  3. Zhdanov V.V. An experimental method for predicting avalanches based on neural networks. Led i Sneg. Ice and Snow. 2016, 56 (4): 502–510 [In Russian].
  4. Kuksova N.E., Toropov P.A., Oleynikov A.D. Meteorological conditions of extreme avalanche formation in the Caucasus mountains according to observations and reanalysis. Led i Sneg. Ice and Snow. 2021, 61 (3): 377–390 [In Russian].
  5. Oleynikov A.D., Volodicheva N.A., Boyarshinov A.V. Winter snowfall and avalanche activity in the Greater Caucasus during the period of instrumental observations. Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of Glaciological Studies. 2000, 88: 74–83 [In Russian].
  6. Oleynikov A.D., Volodicheva N.A. Extreme winters of the XX–XXI centuries. as indicators f snowfall and avalanche danger in the context of past and projected climate change. Led i Sneg. Ice and Snow. 2012, 3 (119): 52–57 [In Russian].
  7. Oleynikov A.D., Volodicheva N.A. Avalanche maximum winters in the Greater Caucasus during the period of instrumental observations (1968–2016). Led i Sneg. Ice and Snow. 2020, 60 (4): 521–532 [In Russian].
  8. Oleynikov A.D. Areas of maximum intensity of avalanche formation in the Greater Caucasus associated with large anomalies of temperature and humidity regime. Led i Sneg. Ice and Snow. 2024, 64 (2): 221–230 [In Russian].
  9. Semenov V.A. The connection of abnormally cold winter regimes in Russia with a decrease in the area of sea ice in the Barents Sea. Izvestiya Rossiyskoi Akademii Nauk. Fizika atmosferi i okeana. Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics . 2016, 52 (3): 257–266 [In Russian].
  10. Toropov P.A. Assessment of the quality of reproduction by models of the general atmospheric circulation of the climate of the East European Plain. Meteorologia i Gidrologia. Russian Meteorology and Hydrology. 2005, 5: 5–21 [In Russian].
  11. Aleshina M.A., Semenov V.A., Chernokulsky A.V. A link between surface air temperature and extreme precipitation over Russia from station and reanalysis data. Environmental Research Letters. 2021, 16 (10): 105004.
  12. Chernokulsky A., Kozlov F., Zolina O., Bulygina O., Mokhov I., Semenov V. Observed changes in convective and stratiform precipitation in northern Eurasia over the last five decades. Environmental Research Letters. 2019, 14: 045001.
  13. Christen M., Kowalski J., Bartelt P. RAMMS: Numerical simulation of dense snow avalanches in three-dimensional terrain. Cold Regions Science and Technology. 2010, 1–2 (63): C. 1–14.
  14. Flato G., Marotzke J., Abiodun B., Braconnot P., Chou S.C., Collins W., Cox P., Driouech F., Emori S., Eyring V., Forest C., Gleckler P., Guilyardi E., Jakob C., Kattsov V., Reason C., Rummukainen M. Evaluation of climate models. In Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, 2013: 741–882. https://doi.org/110.1017/CBO9781107415324.020
  15. Glazovskaya T.G. Global distribution of snow avalanches and changing activity in the Northern Hemisphere due to climate change. Annals of Glaciology. 1998, 26: 337–342.
  16. Glazovskaya T.G., Seliverstov Y.G. Long-term forecasting of changes of snowiness and avalanche activity in the world due to the global warming. Publikasjon – Norges Geotekniske Institutt. 1998, 203: 113–116.
  17. Jia K., Ruan Y., Yang Y., Zhang C. Assessing the Performance of CMIP5 Global Climate Models for Simulating Future Precipitation Change in the Tibetan Plateau. Water. 2019, 9 (11): 1771.
  18. Lehning M., Fierz C., Lundy C. An objective snow profile comparison method and its application to SNOWPACK. Cold Regions Science and Technology. 2001: 253–261.
  19. Lenderink G., Van Meijgaard E. Increase in hourly precipitation extremes beyond expectations from temperature changes // Nature Geoscience. 2008, 1 (8): 511–514.
  20. Meredith E.P., Semenov V.A., Maraun D., Park W., and Chernokulsky A.V. Crucial role of Black Sea warming in amplifying the 2012 Krymsk precipitation extreme. Nature Geoscience. 2015, 8 (8): 615–619.
  21. Min S.K., Zhang X., Zwiers F.W., Hegerl G.C. Human contribution to more intense precipitation extremes. Nature. 2011, 470 (7334): 378–381.
  22. Ortner G., Michel A., Spieler M.B.A., Christen M., Bühler Y., Bründl M., Bresch D.N. A novel approach for bridging the gap between climate change scenarios and avalanche hazard indication mapping. Cold Regions Science and Technology. 2025, 230: 104355.
  23. Reynolds R.W., Smith T.M., Liu C., Chelton D.B., Casey K.S., Schlax M.G. Daily high-resolution-blended analyses for sea surface temperature. Journal of Climate. 2007, 20 (22): 5473–5496.
  24. Su F., Duan X., Chen D., Xao Z., Cuo L. Evaluation of the Global Climate Models in the CMIP5 over the Tibetan Plateau. Journal of Climate. 2013, 10 (26): 3187–3208.
  25. Taylor K.E., Stouffer R.J., Meehl G.A. An Overview of CMIP5 and the Experiment Design. Bulletin of the American Meteorological Society. 2012, 4 (93): 485–498.
  26. Toropov P.A., Aleshina M.A., and Grachev A.M. Large-scale climatic factors driving glacier recession in the Greater Caucasus, 20th–21st century. Intern. Journ. of Climatology. 2019, 4703–4720.
  27. IPCC, 2021: 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 University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA (In press). https://doi.org/10.1017/9781009157896

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».