Математическое моделирование ледников Эльбруса в XXI в. Часть 1. Гляциологическая модель и постановка численных экспериментов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Выполнен прогноз изменения параметров ледников Эльбруса до 2100 г. В модели расчёт поверхностного баланса массы производится с учётом влияния трансформирующегося моренного покрова; движение льда и морены рассчитывается с помощью уравнения неразрывности. Адаптация модели к ледникам Эльбруса включает в себя задание экзарационного источника моренного покрова, что соответствует геологическим особенностям региона.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Т. Н. Постникова

Институт водных проблем РАН; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: tasinidze@gmail.com
Россия, Москва; Москва

О. О. Рыбак

Институт водных проблем РАН; Институт природно-технических систем; Vrije Universiteit Brussel

Email: tasinidze@gmail.com

Earth System Science and Departement Geografie, Vrije Universiteit Brussel

Россия, Москва; Севастополь; Brussels, Belgium

А. C. Губанов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: tasinidze@gmail.com
Россия, Москва

X. Зеколлари

Vrije Universiteit Brussel

Email: tasinidze@gmail.com

Department of Water and Climate

Бельгия, Brussels

М. Хусс

ETH Zürich; Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research (WSL); University of Fribourg

Email: tasinidze@gmail.com

Laboratory of Hydraulics, Hydrology and Glaciology (VAW), ETH Zürich; Department of Geosciences, University of Fribourg

Швейцария, Zürich; Birmensdorf; Fribourg

Список литературы

  1. Докукин М.Д., Хаткутов А.В. Озёра у ледника Малый Азау на Эльбрусе: динамика и прорывы // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 4. С. 472–479. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-4-472-479
  2. Золотарёв Е.А. Эволюция оледенения Эльбруса. Картографо-аэрокосмические технологии гляциологического мониторинга. М.: Научный мир, 2009. 240 с.
  3. Золотарёв Е.А. Теоретические основы картографо-аэрокосмических технологий дистанционного мониторинга опасных гляциальных процессов высокогорных геосистем. Дис. на соиск. уч. степ. д-ра геогр. наук. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2013. 207 с.
  4. Золотарёв Е.А., Харьковец Е.Г. Эволюция оледенения Эльбруса после малого ледникового периода // Лёд и Cнег. 2012. Т. 52. № 2. С. 15–22.
  5. Корнева И.А., Рыбак О.О., Сатылканов Р.А. Климатические проекции для Центрального и Внутреннего Тянь-Шаня на основе данных CORDEX // Фундаментальная и прикладная климатология. 2023. Т. 9. № 2. С. 133–164. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2023-2-133-164
  6. Котляков В.М., Хромова Т.Е., Носенко Г.А., Муравьёв А.Я., Никитин С.А. Ледники в горах России (Кавказ, Алтай, Камчатка) в первой четверти XXI века // Лёд и Снег. 2023. Т. 63. № 2. С. 157–173. https://doi.org/10.31857/S2076673423020114
  7. Лаврентьев И.И., Петраков Д.А., Кутузов С.С., Коваленко Н.В., Смирнов А.М. Оценка потенциала развития ледниковых озёр на Центральном Кавказе // Лёд и Снег. 2020. Т. 60. № 3. С. 343–360. https://doi.org/10.31857/S2076673420030044
  8. Ледники и климат Эльбруса (Отв. ред. В.Н. Михаленко). М., СПб.: Нестор-История, 2020. 372 с.
  9. Лурье П.М., Панов В.Д. Влияние изменения климата на современное оледенение и сток рек северного склона Большого Кавказа // Устойчивое развитие горных территорий. 2013. № 2. С. 70–77.
  10. Лурье П.М., Панов В.Д. Изменение современного оледенения северного склона Большого Кавказа в ХХ в. и прогноз его деградации в XXI в. // Метеорология и гидрология. 2014. № 4. С. 68–76.
  11. Оледенение Эльбруса (Под ред. Г.К. Тушинского). Изд-во Московского университета, 1968. 346 с.
  12. Поповнин В.В., Резепкин А.А., Тиелидзе Л.Г. Разрастание поверхностной морены на языке ледника Джанкуат за период прямого гляциологического мониторинга // Криосфера Земли. 2015. Т. 19. № 1. С. 89–98.
  13. Постникова Т.Н., Рыбак О.О. Глобальные гляциологические модели: новый этап в развитии методов прогнозирования эволюции ледников. Часть 1. Общий подход и архитектура моделей // Лёд и Снег. 2021. Т. 61. № 4. С. 620–636. https://doi.org/10.31857/S2076673421040111
  14. Постникова Т.Н., Рыбак О.О. Глобальные гляциологические модели: новый этап в развитии методов прогнозирования эволюции ледников. Часть 2. Постановка экспериментов и практические приложения // Лёд и Снег. 2022. Т. 62. № 2. С. 287–304. https://doi.org/10.31857/S2076673422020133
  15. Рыбак О.О., Рыбак Е.А., Корнева И.А. Ожидаемое изменение поверхностного баланса массы ледникового комплекса Эльбруса в условиях глобального потепления // Международный научно-исследовательский журнал. 2019. №. 12 (90). С. 135–141. https://doi.org/10.23670/IRJ.2019.90.12.027
  16. Торопов П.А., Михаленко В.Н., Кутузов С.С., Морозова П.А., Шестакова А.А. Температурный и радиационный режим ледников на склонах Эльбруса в период абляции за последние 65 лет. // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 1. С. 5–19. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-1-5-19
  17. Хромова Т.Е., Носенко Г.А., Глазовский А.Ф., Муравьев А.Я., Никитин С.А., Лаврентьев И.И. Новый Каталог ледников России по спутниковым данным (2016–2019 гг.) // Лёд и Снег. 2021. Т. 61. № 3. С. 341–358. https://doi.org/10.31857/S2076673421030093
  18. Черноморец С.С. Селевые очаги до и после катастроф. М.: Научный мир, 2005. 180 с.
  19. Anderson L.S., Anderson R.S. Modeling debris-covered glaciers: response to steady debris deposition // The Cryosphere. 2016. V. 10. No. 3. P. 1105–1124. https://doi.org/10.5194/tc-10-1105-2016
  20. Bozhinskiy A.N., Krass M.S., Popovnin V.V. Role of debris cover in the thermal physics of glaciers // Journal of Glaciology. 1986. V. 32. № 111. P. 255–266.
  21. Compagno L., Huss M., Miles E.S., McCarthy M.J., Zekollari H., Dehecq A., Pellicciotti F., Farinotti D. Modelling supraglacial debris-cover evolution from the single-glacier to the regional scale: an application to High Mountain Asia // The Cryosphere. 2022. V. 16. No. 5. P. 1697–1718.
  22. Eyring V., Bony S., Meehl G.A., Senior C.A., Stevens B., Stouffer B., Taylor K.E. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization // Geoscientific Model Development. 2016. V. 9. No. 5. P. 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
  23. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hora´nyi A., Sabater J.M., Nicolas J. Global reanalysis: goodbye ERA-Interim, hello ERA5 // ECMWF newsletter. 2019. Т. 159. С. 17–24.
  24. Hugonnet R., McNabb R., Berthier E., Menounos B., Nuth Ch., Girod L., Farinotti D., Huss M., Dussaillant I., Brun F., Kääb A. Accelerated global glacier mass loss in the early twenty-first century // Nature. 2021. V. 592. P. 726–731. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03436-z
  25. Huss M., Farinotti D. Distributed ice thickness and volume of all glaciers around the globe // Journ. of Geophysical Research: Earth Surface. 2012. V. 117. P. F4. https://doi.org/10.1029/2012JF002523
  26. Huss M., Hock R. A new model for global glacier change and sea-level rise // Frontiers in Earth Science. 2015. V. 3. P. 54. https://doi.org/10.3389/feart.2015.00054
  27. IPCC, 2021: In: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Summary for Policymakers. (Ed. by V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. Matthews, T. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, B.E. Zhou): Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 2021. P. 31.
  28. Kutuzov S., Lavrentiev I., Smirnov A., Nosenko G., Petrakov D. Volume changes of Elbrus glaciers from 1997 to 2017 // Frontiers in Earth Science. 2019. V. 7. № 153. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00153
  29. Mattson L.E., Gardner J.S., Young G.J. Ablation on debris covered glaciers: an example from the Rakhiot Glacier, Punjab, Himalaya // Snow and glacier hydrology. 1993.
  30. Østrem G. Ice melting under a thin layer of moraine, and the existence of ice cores in moraine ridges // Geografiska Annaler. 1959. V. 41. № 4. P. 228–230. https://doi.org/10.1080/20014422.1959.11907953
  31. Petrakov D.A., Krylenko I.V., Chernomorets S.S., Krylenko I.N., Tutubalina O.V., Shakhmina M.S. Debris flow hazard of glacial lakes in the Central Caucasus. In 4th International Conference on Debris-Flow Hazards Mitigation. Chengdu: Millpress, Rotterdam, 2007. P. 703–714.
  32. Postnikova T., Rybak O., Gubanov A., Zekollari H., Huss M., Shahgedanova M. Debris cover effect on the evolution of Northern Caucasus glaciation in the 21st century // Frontiers in Earth Science. 2023. V. 11. 22 p. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1256696
  33. RGI Consortium. Randolph Glacier Inventory (RGI) – A dataset of global glacier outlines: Version 6.0. Technical Report. Global Land Ice Measurements from Space, Boulder, Colorado, USA. 2017. https://doi.org/10.7265/N5-RGI-60
  34. Rounce D.R., Hock R., McNabb R.W., Millan R., Sommer C., Braun M.H. Distributed global debris thickness estimates reveal debris significantly impacts glacier mass balance // Geophysical Research Letters. 2021. V. 48. No. 8. e2020GL091311. https://doi.org/10.1029/2020GL091311
  35. Tielidze L.G., Bolch T., Wheate R.D., Kutuzov S.S., Lavrentiev I.I., Zemp M. Supra-glacial debris cover changes in the Greater Caucasus from 1986 to 2014 // The Cryosphere. 2020. V. 14. P. 585–598. https://doi.org/10.5194/tc-14-585-2020, 2020
  36. Tielidze L.G., Wheate R.D. The Greater Caucasus Glacier Inventory (Russia, Georgia and Azerbaijan) // The Cryosphere. 2018. V. 12. P. 81–94. https://doi.org/10.5194/tc-12-81-2018
  37. Shahgedanova M., Nosenko G., Kutuzov S., Rototaeva O., Khromova T. Deglaciation of the Caucasus Mountains, Russia/Georgia, in the 21st century observed with ASTER satellite imagery and aerial photography // The Cryosphere. 2014. V. 8. P. 2367–2379. https://doi.org/10.5194/tc-8-2367-2014
  38. Verhaegen Y., Huybrechts P., Rybak O., Popovnin V.V. Modelling the evolution of Djankuat Glacier, North Caucasus, from 1752 until 2100 AD // The Cryosphere. 2020. V. 14. № 11. P. 4039–4061. https://doi.org/10.5194/tc-2019-312
  39. Verhaegen Y., Rybak O., Popovnin V.V., Huybrechts P. Quantifying supraglacial debris‐related melt‐altering effects on the Djankuat Glacier, Caucasus, Russian Federation // Journ. of Geophysical Research: Earth Surface. 2024. 129(4), e2023JF007542. https://doi.org/10.1029/2023JF007542
  40. WGMS. Fluctuations of Glaciers Database. 2022 // World Glacier Monitoring Service, Zurich, Switzerland. https://dx.doi.org 10.5904/wgms-fog-2022-09. Online access: https://dx.doi.org/10.5904/ wgms-fog-2022-09. (Last access: 14 January 2024).
  41. Zekollari H., Huss M., Farinotti D. Modelling the future evolution of glaciers in the European Alps under the EURO-CORDEX RCM ensemble // The Cryosphere. 2019. V. 13. P. 1125–1146. https://doi.org/10.5194/tc-13-1125-2019

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Эльбрус. (а) Ледники Эльбруса (1 – Уллучиран, 2 – Карачаул, 3 – Уллукол, 4 – Микелчиран, 5 – Джикаугенкёз, 6 – Ирикчат, 7 – Ирик, 8 – Теркол, 9 – Гарабаши, 10 – Малый Азау, 11 – Большой Азау, 12 – Кюкюртлю, 13 – Битюгтюбе); 1 – области, покрытые моренным чехлом по состоянию на 2000 г., 2 – очертания ледников в 2000 г. согласно RGI6.0. (б) Снимок со спутника Sentinel-2 (дата съёмки 01.09.2023). 1 – очертания ледников в 2000 г. согласно RGI6.0. (в) Толщина ледников на 2000 год (м) (данные Huss, Farinotti et al., 2012, обновлены в 2019 авторами); (г) Изменение высоты поверхности ледников с 2000 по 2019 г. (м) (данные Hugonnet et al., 2021)

Скачать (143KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структура модели GloGEMflow-debris. Моренный блок выделен тонкой штриховой линией. Серым выделены основные блоки модели. Прямоугольниками обозначены используемые или рассчитанные данные, овалами – процедуры

Скачать (50KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Ледник Уллучиран в 2024 г. (сценарий SSP2-4.5). (а) Баланс массы: 1 – чистого льда; 2 – при учёте моренного покрова и см; 3 – при учёте моренного покрова и см. (б) Коэффициент изменения таяния под моренным покровом: 4 – при см; 5 – при см. (в) Профиль ледника: 6 – моренный покров (толщина которого увеличена в 30 раз для наглядности); 7 – ледник при см; 8 – ложе; 9 – поверхность ледника при см; 10 – модельная площадь покрытости льда мореной ; 11 – толщина морены (м). Правая вертикальная ось относится, во-первых, к толщине морены (м), во-вторых, к (безразмерная величина)

Скачать (72KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Аномалии климата в окрестностях Эльбруса (координаты 43.2 с.ш., 42.26 в.д.) по данным CMIP6 (без поправок в соответствии с высотным градиентом)

Скачать (94KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Этапы калибровки модели GloGEMflow-debris

Скачать (81KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Валидация. (а) Наблюдаемые (в 2000 г. по данным RGI6.0 и в 2018 г. по данным Хромовой и др., 2021) и модельные высоты фронтов ледников Эльбруса в 2000 г. (год калибровки) и в 2018 г. (год валидации), м над ур. моря 1 – Большой Азау, 2 – Ирик, 3 – Терскол. (б) Наблюдаемая (Kutuzov et al., 2019) и модельная потеря массы ледников Эльбруса в 1997–2017 гг. 4 – Джикаугенкёз, 5 – Кюкюртлю. (в) Измеренный (Kutuzov et al., 2019) и модельный объём ледников в 2017 и в 1997 г., а также разница между ними. (г) Измеренное (Kutuzov et al., 2019) и (д) модельное сокращение массы ледников в 1997–2017 гг. Границы ледников показаны по состоянию на 2000 г.

Скачать (115KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Баланс массы ледника Гарабаши: 1 – модельный, 2 – наблюдённый (WGMS, 2022)

Скачать (39KB)
Метаданные
9. Рис. 8. (а) Модельные и наблюдённые скорости движения основных ледников Эльбруса: 1 – модельные, 2 – наблюдённые. (б) Скорости движения льда в ледниках Эльбруса на 2018–2019 гг., в соответствии с данными (Millan et al., 2022)

Скачать (1MB)
Метаданные

© 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».