Thermohydrodynamics of lakes in the permafrost zone of Russia: retrospective assessment and forecast of changes in the 21st century

Толық мәтін

Более 65% площади России занимает криолитозона, глубина залегания многолетнемёрзлых пород (ММП) в которой изменяется от нескольких метров в южной части зоны и на Кольском полуострове до 900 м и более в районе прибрежных равнин Северного Ледовитого океана и некоторых высокогорных областях. На этой территории насчитывается около 3.3 млн озёр (~88% от общего числа по стране), большая часть которых – неглубокие водоёмы (до 2–3 м) с площадью зеркала примерно 0.01 км², и только примерно 2% водоёмов имеют площадь более 1 км² [1]. Изучение озёр криолитозоны носит эпизодический характер и относится в основном к водоёмам особо охраняемых природных территорий. Крайне низкая изученность северных озёр России в первую очередь связана с их труднодоступностью и высокой стоимостью проведения экспедиционных работ. С 2000-х годов, с развитием спутниковых технологий, ситуация несколько улучшилась, однако такие работы в основном связаны с динамикой изменения площади озёр [2–4].

Цель настоящей статьи – оценка (как ретроспективная, так и прогностическая) временнóй динамики термических и ледовых характеристик озёр в зоне многолетней мерзлоты России на основе методов спутниковой съёмки и математического моделирования. Объект исследования – малые и средние континентальные озёра (площадью до 100 км²), расположенные в зоне залегания многолетнемёрзлых пород на всей территории Российской Федерации. С целью разделения озёр криолитозоны на группы идентичных по морфометрическим параметрам водоёмов было использовано районирование на озёрные регионы, согласно классификации, предложенной в работах [5, 6]. Районирование на озёрные регионы основывается на принципе, подразумевающем общность геологической истории формирования большинства озёрных котловин. Данный подход даёт возможность учитывать влияние геологических и геоморфологических процессов образования озёрной котловины, а также влияние на её формирование климата [6–8]. Единое происхождение котловин позволяет определить типичные особенности озёр и диапазон их изменчивости, обусловленный внутренней структурой региона. Важный критерий, который был учтён при районировании, – однородность естественной озёрности (отношение площади водоёмов озёр к общей площади территории) внутри каждого региона. Таким образом, для каждого озёрного региона характерно сходство геологических и климатических условий.

Зону залегания ММП практически полностью покрывают следующие пятнадцать озёрных регионов (рис. 1): 1 – кольский сегмент Балтийского кристаллического щита; 2 – прибрежные равнины Баренцева моря; 3 – западный склон Уральской горной страны; 4 – восточный склон Уральской горной страны; 5 – прибрежные равнины Карского моря; 6 – горы Бырранга и Северной Земли; 7 – прибрежные равнины моря Лаптевых; 8 – прибрежные равнины Восточно-Сибирского моря; 9 – аккумулятивные, аккумулятивно-денудационные и озёрно-аллювиальные равнины таёжной зоны; 10 – плато Путорана; 11 – Среднесибирское плоскогорье; 12 – горные области Северо-Восточной Сибири и севера Дальнего Востока; 13 – вулканические области Дальнего Востока; 14 – Алтайско-Саянская горная страна; 15 – Байкальская горная страна. Границы распространения ММП построены на основе материалов Национального атласа России [9].

 

Рис. 1. Озёрные регионы РФ, находящиеся в зоне распространения многолетнемёрзлых пород (ММП): I – зона редкоостровного, островного и массивно-островного распространения ММП мощностью мерзлотной толщи 0–100 м, II –зона сплошного распространения ММП мощностью 50–300 м, III – мощностью 100–400 м, IV – мощностью 200–600 м, V – мощностью 400–900 м и ниже.

Красная линия – границы озёрных регионов [6]; чёрная линия – границы РФ; точки – центроиды соответствующих озёрных регионов

 

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Ниже (рис. 2) приведена схема ретроспективной и прогностической оценки параметров неизученных и малоизученных водных объектов на основе результатов дистанционного зондирования Земли и математического моделирования. Основные этапы дистанционной оценки термогидродинамических (ТГД) характеристик неизученного водоёма:

• по космическим снимкам земной поверхности дешифрируется интересующий водный объект, а затем определяются его географические координаты и площадь акватории;
• на основе общедоступных данных (например, баз данных WORDLAKE¹ и HydroLAKES², а также других литературных источников) строятся геостатистические связи между морфометрическими характеристиками однородной группы водных объектов, прежде всего H = f(A), где H – средняя глубина водоёма, A – площадь его акватории;
• по географическим координатам водного объекта из баз данных метеорологического реанализа (например, ERA5³) или на основе метеонаблюдений получают ретроспективную метеоинформацию требуемого разрешения;
• метеопараметры и рассчитанная средняя глубина водоёма подаются на вход модели FLake [11–13] с целью получения ретроспективной оценки характеристик водного объекта;
• прогнозирование последствий климатических изменений в XXI в. может выполняться на основе сценариев выбросов в атмосферу парниковых газов SSP (Shared Socio-economic Pathway⁴). Входная прогностическая информация для модели FLake для региона исследований основана на результатах пересчёта выбросов парниковых газов SSP в метеорологические параметры по глобальным климатическим моделям. Прогностические сценарии изменения метеопараметров в совокупности с геостатистической оценкой глубины водоёма позволяют получать прогностические оценки характеристик озера в настоящее время.

 

Рис. 2. Схема ретроспективной и прогностической оценок абиотических характеристик неизученных озёр с использованием методов дистанционного зондирования и математического моделирования

 

Термический режим большинства озёр определяют прежде всего атмосферные воздействия и форма озёрной котловины. В изложенной методике воздействие атмосферы учитывается за счёт использования данных метеорологического реанализа при ретроспективной оценке характеристик озера и разных прогностических сценариев изменения метеорологических параметров, соответствующих различным сценариям выброса парниковых газов в атмосферу в будущем. Влияние формы котловины на ТГД озера определяется через учёт соотношений между морфометрическими параметрами водоёма, характерными для рассматриваемого озёрного региона.

Важно иметь в виду, что в зависимости от целей и задач того или иного исследования, а также от особенностей морфометрии озера блоки, представленные на схеме (см. рис. 2), могут быть заменены на аналогичные или полностью отсутствовать. Построенная схема оценки и прогноза изменений характеристик разнотипных озёр различного генетического происхождения может применяться для малых и средних неизученных и малоизученных водоёмов России, включая объекты зоны многолетней мерзлоты.

Предлагаемая методика оценки абиотических характеристик неизученных озёр зоны многолетней мерзлоты основана на гидрофизическом моделировании с помощью модели FLake. Эта модель, разработанная совместными усилиями российских и немецких учёных (Институт озероведения РАН, Институт водных проблем Севера РАН, Институт водной экологии и внутреннего рыбоводства Германии (IGB) и Служба погоды Германии (DWD)), представляет собой универсальную одномерную модель ТГД-процессов в озёрах. В настоящее время модель FLake широко применяют в метеорологических организациях разных стран (включая Международный европейский центр среднесрочных прогнозов погоды и систему COSMO в России) для численного прогноза погоды с учётом влияния озёр на локальный климат [14]. Благодаря широкому практическому применению модель FLake может быть использована для оценки неизученных озёр без дополнительной верификации.

Модель основана на решении одномерного нестационарного уравнения теплопроводности как в водной массе, так и в донных отложениях. Вертикальные профили описываются автомодельными представлениями в обеих средах, что позволяет избегать расчёта/задания коэффициентов турбулентного/молекулярного обмена. Несмотря на обширные возможности модели и её универсальность, водные объекты, к которым применяется модель, должны удовлетворять следующим условиям:

• отдельные участки акватории не должны характеризоваться значительными климатическими различиями. Данное условие – следствие одномерности модели;
• процессы перемешивания в водоёме имеют либо ветровое, либо конвективное происхождение. Вторичные эффекты (сейшевые колебания, прибрежное трение и т.д.), а также адвекция не должны играть существенную роль в турбулентном перемешивании водоёма;
• форму дна можно аппроксимировать горизонтальной плоскостью, что обусловлено необходимостью избегать наличия в водоёме склоновых плотностных течений, которые могут приводить к формированию придонного пограничного слоя. Модель не описывает придонный пограничный слой, поскольку вертикальный профиль температуры представлен в автомодельной форме.

В соответствии с перечисленными условиями максимальное значение площади рассматриваемых озёр определено примерно в 100 км² [15].

В настоящей работе для озёрных регионов зоны ММП использованы геостатистические зависимости глубины озера (H) от его площади (A), полученные в результате статистической обработки данных из баз WORLDLAKE [16] и HydroLAKES [17]. В таблице 1 приведены зависимости H = f(A) для различных озёрных регионов, а также географические координаты их центроидов (центров тяжести). Каждый центроид представляет собой барицентр слоя озёрного региона, его координаты – это средние значения координат всех узлов полигона, которые определены с использованием программы QGIS.

 

Таблица 1. Геостатистические зависимости средней глубины озера от его площади H = f(A), медианные значения средней глубины озера H_ср и географические координаты центроидов для озёрных регионов

№ региона	Географические координаты центроидов	H = f(A)	Hср, м
1	34.781253 в.д., 68.189015 с.ш.	H = 6.3967 A 0.191	5.2
2	54.837375 в.д., 67.361336 с.ш.	H = 4.1834 A 0.0349	4.2
3	61.587303 в.д., 65.221466 с.ш.	H = 5.4025 A 0.1432	4.6
4	62.53119 в.д., 63.98283 с.ш.	H = 5.2418 A0.1545	4.4
5	80.882440 в.д., 68.828103 с.ш.	H = 4.1285 A0.1059	3.7
6	100.811096 в.д., 74.905214 с.ш.	H = 8.9658 A0.1751	7.9
7	153.976037 в.д., 69.314860 с.ш.	H = 5.2117 A0.1736	4.6
8	115.653177 в.д., 72.619205 с.ш.	H = 4.4222 A0.112	3.9
9	78.80041 в.д., 61.34931 с.ш.	H = 3.5516 A0.1037	3.2
10	95.509105 в.д., 66.887258 с.ш.	H = 8.0389 A0.173	6.7
11	109.940358 в.д., 63.974322 с.ш.	H = 5.1943 A0.1701	4.3
12	149.87252 в.д., 65.58758 с.ш.	H = 6.1950 A0.1376	5.0
13	165.076459 в.д., 59.064097 с.ш.	H = 4.6982 A0.0667	4.2
14	93.28403 в.д., 53.15034 с.ш.	H = 5.9311 A0.1355	5.2
15	120.486119 в.д., 55.905941 с.ш.	H = 4.0130 A0.1209	3.5

Примечание: номер региона соответствует номерам на рисунке 1.

 

Ретроспективное воздействие климатических факторов на ТГД-процессы в озёрах с 1940 по 2015 г. оценивалось путём использования данных метеорологического реанализа семейства ERA5, которые представляют собой восстановленные значения метеорологических параметров для всей планеты, которые ежедневно обновляют с задержкой примерно в 5 дней. При прогностических расчётах по модели FLake в качестве входных гидрометеорологических данных использованы оценки климатических воздействий по SSP сценариям эволюции антропогенных выбросов парниковых газов в атмосферу [18, 19] с 2016 по 2100 г.

Считалось, что эмиссия парниковых газов в атмосферу должна соответствовать сценариям SSP-2.6 или SSP-8.5, то есть лучшему или худшему с точки зрения воздействия на окружающую среду варианту. Сценарий SSP-2.6 предполагает, что выбросы диоксида углерода начнут неуклонно снижаться и достигнут нуля к 2100 г. В сценарии SSP-8.5 выбросы парниковых газов продолжают расти в течение всего XXI столетия теми же темпами, что и сейчас. Значения метеорологических параметров (коротковолновая радиация, температура воздуха, давление водяного пара, скорость ветра, облачность, осадки), являющиеся входными данными в модель FLake и соответствующие климатическим сценариям SSP в изучаемом регионе, рассчитаны с использованием климатической модели CanESM5. Эта модель входит в ансамбль из 37 глобальных климатических моделей, которые использовались в рамках 6-й фазы международного проекта сравнения объединённых моделей CMIP6⁵. Выбор именно этой модели объясняется тем, что она позволяет получать метеорологические характеристики необходимого разрешения для модели FLake. Стыковка данных реанализа и прогностической информации выполнена для момента начала прогноза, то есть для 2015 г. Адаптация сценариев SSP к ретроспективным данным реанализа и их стыковка выполнены на основе метода корректировки значений метеорологических параметров. Этот метод предложен в работе [20] и использован для согласования данных реанализа ERA5 (1940–2015) и прогностических SSP-сценариев (2016–2100).

ДИНАМИКА ТЕРМОГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ОЗЁР

Одна из основных целей моделирования – выход за рамки возможного натурного эксперимента – реализована в настоящей работе, поскольку объектами исследования являются неизученные и малоизученные труднодоступные озёра зоны залегания многолетнемёрзлых пород. Расчёты термогидродинамических характеристик выполнялись для гипотетических озёр, расположенных в точках с координатами центроидов озёрных регионов и средними значениями глубин озёр рассматриваемого региона (см. рис. 1, табл. 1) за период 1940–2100 гг. Ретроспективная динамика характеристик озёр за период 1940–2015 гг. рассчитывалась с использованием информации гидрометеорологического реанализа ERA5. Далее с 2016 до 2100 г. в качестве входной информации служили данные климатических прогнозов SSP-2.6 и SSP-8.5.

На рисунке 3 представлены результаты расчёта среднегодовых значений температуры воды, максимальной толщины льда и продолжительности ледостава в 1940, 2015 и 2100 гг. для 15 озёр, расположенных в центроидах рассматриваемых озёрных регионов.

 

Рис. 3. Результаты расчёта среднегодовых значений температуры воды, максимальной толщины льда и продолжительности ледостава в 1940, 2015 и 2100 гг. (по климатическим сценариям SSP-2.6 и SSP-8.5) для 15 гипотетических озёр, расположенных в центроидах изучаемых озёрных регионов (номера – в соответствии с рис. 1 и табл. 1)

 

Как свидетельствуют результаты расчётов, экстремальные условия прогрева водной массы водоёмов характерны для озёрных регионов Алтайско-Саянской горной страны (№ 14) с максимальным прогревом озёр и горы Бырранга и Северной Земли (№ 6) с минимальным прогревом. Среднегодовая температура воды в озёрах этих регионов в 1940 г. составила 8.94 и 0.67°С, соответственно, а в 2015 г. – 9.26 и 0.96°С. При этом к 2100 г. среднегодовой прогрев озёр региона № 14 может достичь значений 11.40°С при реализации худшего климатического сценария SSP 8.5 (возрастёт на 27.1% по отношению к 1940 г.). В регионе № 6 значение среднегодовой температуры воды увеличится с 0.67 до 4.5°С к 2100 г., что составит 572.6% по отношению в 1940 г. При реализации лучшего климатического сценария для всех озёрных регионов сохранится тенденция увеличения средней температуры водоёмов, однако она будет иметь менее выраженный характер. Для озёрных регионов горных областей Северо-Восточной Сибири и севера Дальнего Востока (№ 12) ожидается даже незначительное снижение температуры по сравнению с 2015 г. (на 0.04°С). В целом по всем 15 регионам изменения температуры воды, максимальной толщины льда и продолжительности ледостава за период 1940–2100 гг. составят соответственно 124.5, –31.9 и –26.2% относительно значений 1940 г.

Из общих физических соображений понятно, что изменения средней температуры водной массы озёр ведут к соответствующим изменениям максимальной толщины льда. Это подтверждают выполненные расчёты: при реализации худшего климатического сценария во всех озёрных регионах ожидается снижение максимальной толщины льда. В регионе № 14 снижение значения максимальной толщины льда при реализации наиболее неблагоприятного сценария SSP 8.5 к 2100 г. составит 0.09 м (–14.8%) по отношению к 1940 г. В регионе № 6 указанное снижение может достигать 0.83 м (–36.9%). Однако при реализации лучшего климатического сценария максимальная толщина льда для озёрных регионов Кольского сегмента Балтийского кристаллического щита (№ 1), Алтайско-Саянской горной страны (№ 14) и горных областей Северо-Восточной Сибири и севера Дальнего Востока (№ 12) будет практически сопоставима с показателями 1940 г. (от –0.28 до –5.1%). Продолжительность ледостава в рассматриваемых озёрных регионах в целом повторяет закономерность изменения толщины льда, но существенно менее изменчива между регионами по сравнению с температурой воды и максимальной толщиной льда.

Несмотря на общую закономерность распределения средней температуры, максимальной толщины льда и продолжительности ледостава по озёрным регионам, при которой минимальные значения продолжительности ледостава наблюдаются в регионе № 14, а максимальные – в регионе № 6, экстремальные изменения длительности ледостава по отношению к ретроспективным оценкам ожидаются в других озёрных регионах. Минимальное сокращение продолжительности ледостава по худшему сценарию может произойти в озёрном регионе горных областей Северо-Восточной Сибири и севера Дальнего Востока (№ 12) и составит 36 суток по отношению к 1940 г., а при лучшем сценарии – 13 суток. Максимальное изменение продолжительности ледостава при худшем климатическом сценарии ожидается в озёрном регионе Вулканических областей Дальнего Востока (№ 13). Здесь длительность ледостава уменьшится на 86 суток (–42.2%) по сравнению с 1940 г. и сократится до 117 суток.

Минимальные относительные изменения средних температур водоёмов (до 100% относительно 1940 г. при худшем климатическом сценарии) характерны для озёрных регионов с континентальным климатом (№ 3, 4, 9–12, 14, 15), тогда как максимальные – для прибрежных регионов (№ 2, 5–8, 13). Исключение составляет озёрный регион Кольского сегмента Балтийского кристаллического щита (№ 1), где, несмотря на прибрежное расположение, средняя температура озера изменяется незначительно. В отличие от средней температуры водоёмов, максимальная толщина льда не столь чётко коррелирует с климатом и удалённостью от берега. В этом случае минимальное относительное уменьшение максимальной толщины льда (ниже 30% относительно 1940 г. по худшему сценарию) ожидается в озёрных регионах с континентальным климатом (№ 9, 10, 12, 14, 15), а максимальное – в прибрежных (№ 1, 3, 4–8). Исключение составляют вулканические области Дальнего Востока (№ 13), где, несмотря на морской климат, отмечается минимальное уменьшение толщины льда, и Среднесибирское плоскогорье (№ 11), где в условиях континентального климата наблюдается наибольшее относительное изменение максимальной толщины льда.

ВРЕМЕННА́Я ДИНАМИКА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОДНОЙ МАССЫ

На рисунке 4 показаны ретроспективная и прогностическая оценки временнóй динамики среднегодовой температуры водной массы и максимальной толщины ледового покрова для гипотетических водоёмов в центрах озёрных регионов Алтайско-Саянской горной страны (№ 14) и гор Бырранга и Северной Земли (№ 6), в которых (см. рис. 3) выявлены экстремальные значения прогрева за период 1940–2100 гг.

 

Рис. 4. Ретроспективная (Era5) и прогностическая (SSP-2.6 и SSP-8.5) оценки динамики среднегодовой температуры водной массы и максимальной толщины ледового покрова (жирные линии – пятилетнее скользящее среднее) для озёр, расположенных в центроидах областей № 14 (I) и № 6 (II) за период 1940–2100 гг.

 

Среднегодовые значения температуры озёр региона № 14 практически не изменились за период с 1940 г. по настоящее время и слабо реагируют на климатические изменения (экологически благополучный сценарий SSP-2.6). Реализация сценария SSP-8.5 приведёт к росту средней температуры озёр до 12°С. Озёрный регион № 6 демонстрирует существенную ретроспективную нестабильность ТГД-характеристик, которая проявляется в том, что средняя температура воды в 1960–1990 гг. иногда снижалась до 0°С. Последующее возрастание температуры воды плавно переходит в прогностические оценки по обоим сценариям и продолжается до середины XXI в. После этого результаты расчёта по экологически благоприятному сценарию SSP-2.6 стабилизируются около значения среднегодовой температуры воды 2.7°С и максимальной толщины льда 1.6 м. Реализация неблагополучного сценария SSP-8.5 приведёт к увеличению среднегодовой температуры до 4.6°С и уменьшению максимальной толщины ледового покрова до 1.2 м к концу столетия. Рисунок 5 иллюстрирует результаты ретроспективной и прогностической оценки внутригодовой динамики потока тепла через дно и толщины слоя сезонного оттаивания донных отложений для озёр Алтайско-Саянской горной страны и гор Бырранга и Северной Земли в период с 2015 по 2100 г.

 

Рис. 5. Ретроспективная (Era5 2015 г.) и прогностическая (SSP-2.6 2100 г. и SSP-8.5 2100 г.) оценки внутригодовой динамики потока тепла через дно и толщины слоя сезонного оттаивания (ССО) донных отложений для озёр, расположенных в центроидах областей 14 (а, в) и 6 (б, г) в 2015 и 2100 гг.

 

Рассчитанные абсолютные значения потока тепла через границу раздела вода–дно крайне невелики – менее 8 Вт/м², к тому же в течение года он может быть разнонаправленным, и суммарный поток тепла, направленный в донные отложения, будет ещё меньше (рис. 5). Тем не менее этого оказывается достаточно для небольшого слоя сезонного оттаивания донных отложений. По данным моделирования, толщина слоя сезонного оттаивания в озёрах региона № 14 (Алтайско-Саянская горная страна) может достигать 0.14 м, для озёр региона № 6 (горы Бырранга и Северной Земли) – 0.05 м. При этом потепление климата приведёт к смещению максимума времени оттаивания донных отложений на более ранний период.

Ситуация с прогревом водной массы и донных отложений, а также с формированием ледового покрова озёр в рассматриваемых озёрных регионах зоны многолетней мерзлоты соответствует современным представлениям о потеплении на северных территориях нашей страны. Прогрев воды и донных отложений увеличивается, а толщина льда уменьшается во всех водоёмах, при этом образование, нарастание и таяние льда в озёрах является главным образом результатом взаимодействия водной массы с атмосферой.

***

Имитационные (ретроспективные) и прогностические расчёты термогидродинамических характеристик неизученных водных объектов на основе модели FLake позволили сформулировать следующие основные выводы.

В целом по всем 15 озёрным регионам изменения температуры воды, максимальной толщины льда и продолжительности ледостава за период 1940–2100 гг. составят соответственно 124.5, –31.9 и –26.2% относительно значений 1940 г.

Экстремальные условия прогрева водной массы водоёмов характерны для озёрных регионов Алтайско-Саянской горной страны (№ 14) с максимальным прогревом озёр и гор Бырранга и Северной Земли (№ 6) с минимальным прогревом.

Повышение средней температуры водной массы озёр ведёт к сокращению максимальной толщины льда. При реализации худшего климатического сценария (сохранение нынешнего уровня выброса в атмосферу парниковых газов) во всех озёрных регионах ожидается снижение максимальной толщины льда. При реализации более благоприятного климатического сценария максимальная толщина льда в озёрных регионах № 1, 13–15 будет практически сопоставима с показателями 1940 г.

Продолжительность ледостава в рассматриваемых озёрных регионах в целом повторяет закономерность изменения толщины льда, но существенно менее изменчива между регионами по сравнению с температурой воды и максимальной толщиной льда.

Рассчитаны значения потока тепла через границу раздела вода–дно, которые в течение года могут быть разнонаправленными, а также слоя сезонного оттаивания донных отложений. Толщина слоя сезонного оттаивания в озёрах региона № 14 может достигать 0.14 м, в озёрах региона № 6 – 0.05 м. Потепление климата приведёт к смещению времени оттаивания донных отложений на более ранний период.

Результаты моделирования позволяют предположить, что ТГД-характеристики водных объектов в озёрных регионах с континентальным климатом (№ 9–11, 14, 15) менее зависимы от возможных климатических воздействий, чем в приморских регионах (№ 1, 2, 5–8, 13).

Основными факторами, определяющими перечисленные закономерности формирования термогидродинамического режима изучаемых озёр, являются особенности строения озёрной котловины и климатические воздействия. Особенности строения котловины учитываются в рассматриваемой расчётной методике как соотношение площади акватории и средней глубины озера. Ретроспективные климатические воздействия приняты во внимание при формировании баз данных реанализа на основе материалов наземного мониторинга. Климатические сценарии на ближайшее будущее разработаны на основе результатов моделирования общей циркуляции атмосферы и океана [18]; среди прочих факторов учтена высота озёрной котловины над уровнем моря.

Ответы на возможные вопросы о причинах возникновения выявленных на основе моделирования особенностей и закономерностей формирования термогидродинамического режима предполагают анализ соотношения морфометрических и климатических параметров, которые для рассмотренных озёрных регионов существенно различаются. Очевидное направление совершенствования методов оценки морфометрических параметров озёр – детальное изучение строения озёрных котловин в пределах каждого региона. Для этого необходимо создать расширенную и хорошо оснащённую систему мониторинга поверхностных вод. Всё это не затронет общую концепцию методики дистанционной оценки характеристик неизученных и малоизученных озёр нашей страны и приведёт лишь к существенному уточнению расчётных оценок.

Для расширения возможностей предложенной методики в область оценки химико-биологических параметров озёрной экосистемы нужно привлекать соответствующие экосистемные модели. Примером такой модели может служить FLakeEco [21], которая позволяет выполнять расчёты содержания кислорода в воде, биомассы и первичной продукции фитопланктона. Однако такая модель требует верификации по данным натурных наблюдений, с тем чтобы определить её химико-биологические параметры, а это затруднительно в отдалённых северных регионах. Остаётся надеяться на развитие системы мониторинга водных объектов, в рамках которой будет собран материал для апробации моделей химико-биологических процессов в озёрах (например, FLakeEco), что позволит дополнить методику, изложенную в настоящей работе.

Представленные результаты имитационного и прогностического моделирования подтверждают широкий спектр возможностей предложенной методики при решении задач количественной оценки и прогноза изменений термогидродинамических процессов в малых и средних по площади озёрах, расположенных в различных физико-географических и климатических условиях, при недостатке или отсутствии данных натурных наблюдений. Таким образом реализуется одно из основных предназначений моделирования – выход за рамки возможного натурного эксперимента.

ИСТОЧНИК ФИНАНСИРОВАНИЯ

Работа выполнена при поддержке проекта Российского научного фонда 24-27-00067.

 

¹ Разработка Института озероведения РАН [10].

² HydroLAKES. https://www.hydrosheds.org/products/hydrolakes

³ ERA5. https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/ERA5

⁴ Climate Data. https://cds.climate.copernicus.eu (дата обращения 15.03.2024).

⁵ CMIP6 climate projections. https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/projections-cmip6?tab=overview

Авторлар туралы

S. Kondratiev

St. Petersburg FRC RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: kondratyev@limno.ru

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Ресей, St. Petersburg

S. Golosov

St. Petersburg FRC RAS

Email: sergey_golosov@mail.ru

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Ресей, St. Petersburg

I. Zverev

St. Petersburg FRC RAS

Email: iliazverev@mail.ru

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Ресей, St. Petersburg

A. Rasulova

St. Petersburg FRC RAS

Email: ARasulova@limno.ru

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Ресей, St. Petersburg

Әдебиет тізімі

Қосымша файлдар