Метеорологический режим и лавиноопасность зим на Кавказе в конце XXI века на основе результатов моделей CMIP6

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

По прогностическим оценкам лучших для Кавказа моделей земной системы CMIP6 при существенном повышении средней зимней температуры на 4–6 °С (согласно сценарию SSP-5.8.5) частота возникновения экстремальной лавинной опасности практически не меняется (из-за увеличения зимних осадков на 25%). При этом максимум зимних осадков в конце XXI в. смещается на март. По расчётам модели SNOWPACK наиболее типичной ситуацией к концу XXI в. будет формирование однородной снежной толщи с низкой плотностью, либо обводнённого снежного покрова. Эти ситуации не являются лавиноопасными, поэтому в 2071–2100 гг. ожидается существенное снижение повторяемости разрушительных крупных лавин из сухого снега и тенденция к увеличению числа менее опасных лавин из рыхлого и мокрого снега.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. А. Корнева

Институт географии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: tormet@inbox.ru
Россия, Москва

А. Д. Олейников

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: tormet@inbox.ru
Россия, Москва

П. А. Торопов

Институт географии РАН; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: tormet@inbox.ru
Россия, Москва; Москва

Н. Е. Варенцова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: tormet@inbox.ru
Россия, Москва

Н. В. Коваленко

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: tormet@inbox.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Благовещенский В.П. Определение лавинных нагрузок. Алма-Ата: «Гылым», 1991. 116 с.
  2. Глазовская Т.Г., Трошкина Е.С. Влияние глобального изменения климата на лавинный режим на территории бывшего Советского Союза // Материалы гляциологических исследований. 1998. № 84. С. 88–91.
  3. Жданов В.В. Экспериментальный метод прогноза лавин на основе нейронных сетей // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 4. С. 502–510.
  4. Куксова Н.Е., Торопов П.А., Олейников А.Д. Метеорологические условия экстремального лавинообразования в горах Кавказа по данным наблюдений и реанализов // Лёд и Снег. 2021. Т. 61. № 3. С. 377–390.
  5. Олейников А.Д., Володичева Н.А., Бояршинов А.В. Снежность зим и лавинная деятельность на Большом Кавказе за период инструментальных наблюдений // Материалы гляциологических исследований. 2000. № 88. С. 74–83.
  6. Олейников А.Д., Володичева Н.А. Экстремальные зимы XX–XXI вв. как индикаторы снежности и лавинной опасности в условиях прошлого и прогнозируемого изменений климата // Лёд и Снег. 2012. № 3 (119). С. 52–57.
  7. Олейников А.Д., Володичева Н.А. Зимы лавинного максимума на Большом Кавказе за период инструментальных наблюдений (1968–2016 гг.) // Лёд и Снег. 2020. Т. 60. № 4. С. 521–532.
  8. Олейников А.Д. Районы максимальной интенсивности лавинообразования на Большом Кавказе при крупных аномалиях температурно-влажностного режима // Лёд и Снег. 2024. Т. 64. № 2. С. 221–230.
  9. Семенов В.А. Связь аномально холодных зимних режимов на территории России с уменьшением площади морских льдов в Баренцевом море // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 3. С. 257–266.
  10. Торопов П.А. Оценка качества воспроизведения моделями общей циркуляции атмосферы климата Восточно-Европейской равнины // Метеорология и гидрология. 2005. № 5. С. 5–21.
  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. V. 16. № 10. P. 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. Vol. 14. P. 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). P. 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. P. 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. V. 26. P. 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. P. 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). P. 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. P. 253–261.
  19. Lenderink G., Van Meijgaard E. Increase in hourly precipitation extremes beyond expectations from temperature changes // Nature Geoscience. 2008. V. 1. No. 8. P. 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. Vol. 8. No. 8. P. 615–619.
  21. Min S.K., Zhang X., Zwiers F.W., Hegerl G.C. Human contribution to more intense precipitation extremes // Nature. 2011. V. 470. No. 7334. P. 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. V. 230. P. 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. V. 20. No. 22. P. 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). P. 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). P. 485–498.
  26. Toropov P.A., Aleshina M.A., Grachev A.M. Large-scale climatic factors driving glacier recession in the Greater Caucasus, 20th–21st century // Intern. Journal of Climatology. 2019. P. 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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграммы Тейлора средней за холодное полугодие приземной температуры воздуха (°С, а–г) и сезонной суммы осадков (мм, д–з) по данным 22 моделей CMIP6 и четырёх метеостанций Кавказа: Терскол (a, д), Сулак (б, е), Шаджатмаз (в, ж), Кдухорский перевал (г, з). Обозначения на диаграмме: R – коэффициент корреляции, RMSD – среднеквадратическая ошибка, s – стандартное отклонение. Чёрным прямоугольником выделены наилучшие модели

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Таблица 3. Простейшие статистические оценки отклонений температуры воздуха и осадков за холодный сезон по данным моделирования (∆| отклонение от данных наблюдений, σ| стандартное отклонение по данным моделирования) в среднем по кавказскому региону по данным 7 лучших моделей CMIP6*

Скачать (81KB)
Метаданные
4. Рис. 2. Аномалии температуры воздуха (°С, а, в, д, ж) и осадков (%, б, г, е, з) в конце XXI в. на Кавказе (разность между прогнозом на 2071–2100 гг. по сценарию RCP8.5 и историческими данными за 1981–2010 гг.) по данным лучших моделей CMIP6: CESM2 (а, б), AWI-CM-1-1-MR (в, г), ACCESS-ESM1-5 (д, е), INM-CM5-0 (ж, з)

Скачать (1MB)
Метаданные
5. Рис. 3. Функции распределения плотностей вероятности аномалий приземной температуры воздуха холодного сезона в среднем по Кавказу (а) и аномалий сезонных сумм осадков (б) по данным климатических моделей CMIP6 для периода 2071–2100 гг. (3) по сравнению с современным климатом (реанализ ERA5 (1) и исторические данные моделей CMIP6 за период 1981–2010 гг. (2); сезонный ход аномалий температуры воздуха (в) и осадков (г) по данным выбранных моделей CMIP6 (1– CESM2, 2 – AWI-CM-1-1-MR, 3 – ACCESS-ESM1-5, 4 – INM-CM5-0) и их ансамбля (5)

Скачать (462KB)
Метаданные
6. Рис. 4. Основные физические характеристики снежного покрова на типичной горизонтальной поверхности в Приэльбрусье по результатам расчёта модели SNOWPACK в течение холодного периода 1986/87 г., который характеризуется экстремальной лавинной опасностью, и холодного периода 2000/01 г., который характеризуется низкой лавинной опасностью: (а, в) плотность снежного покрова в течение холодного периода; стратиграфия снежного покрова 1.02.1987 (б) и 23.01.2001 (г). Тонкая красная линия показывает температуру в снежной толще, цвет прямоугольников показывает форму снежного зерна, а их длина описывает индекс твердости (устойчивости) снега

Скачать (750KB)
Метаданные


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