Климатические характеристики влагозапасов снега на территории Пермского края

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или 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.

Полный текст

Доступ закрыт

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
2. Рис. 1. Регион исследования, наблюдательная сеть и узлы сетки реанализа. 1 – узлы сетки реанализа ERA5-Land, 2– метеостанции, 3 – граница Пермского края

Скачать (2MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Многолетние средние месячные значения ВЭС (мм слоя воды) по данным ERA5-Land за период 1967–2023 гг.: октябрь (а); ноябрь (б); декабрь (в); январь (г); февраль (д); март (е); апрель (ж); май (з). 1 – граница Пермского края, 2 – реки, 3 – озёра и водохранилища

Скачать (2MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Среднемноголетний годовой максимум ВЭС (а) и средние даты его формирования (б) по данным реанализа ERA5-Land (цветовая шкала) и по данным снегомерных съёмок (подписи у метеостанций) за период 1967–2023 гг. 1 – изолинии среднемноголетнего годового максимума ВЭС (мм), 2 – изолинии средней даты формирования годового максимума ВЭС, 3 – метеостанции (значения ВЭС по данным снегосъёмки в поле подписаны красным шрифтом, по данным снегосъёмки в лесу – синим шрифтом), 4 – граница Пермского края, 5 – реки, 6 – озёра и водохранилища

Скачать (1MB)
Метаданные
5. Рис. 4. Многолетние средние месячные значения ВЭС (за 1967–2023 гг.) по данным ERA5-Land и снегомерных съёмок на метеостанциях, расположенных в различных частях Пермского края: Чердынь (а); Гайны (б); Пермь (в); Ножовка (г); Октябрьский (д); Верещагино (е). 1 – данные реанализа, 2 – снегосъёмка в лесу, 3 – снегосъёмка в поле

Скачать (536KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Тренды осреднённых за месяц значений ВЭС (мм/10 лет) по данным реанализа ERA5-Land за период 1967–2023 гг.: октябрь (а); ноябрь (б); декабрь (в); январь (г); февраль (д); март (е); апрель (ж); май (з). 1 – граница Пермского края, 2 – реки, 3 – озёра и водохранилища

Скачать (1MB)
Метаданные
7. Рис. 6. Межгодовая изменчивость ВЭС, осреднённого по территории Пермского края, по данным реанализа ERA5-Land и снегомерных съёмок в лесу и в поле за период 1967–2023 гг.: ноябрь (а); декабрь (б); февраль (в); март (г); апрель (д); май (е)

Скачать (1MB)
Метаданные


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.