The Present-Day Structure of the Temperature and Current Fields in Lake Sevan

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Long-term features of the vertical and horizontal structure of water temperature field in Lake Sevan are discussed. It is shown that the climate warming has led to an increase in epilimnion temperature in Bol’shoi Sevan in July by 2.0‒3.0°C. The increase in water temperature in hypolimnion was not greater than 1.1°C. In autumn (October), the epilimnion became 1.2°C warmer, while hypolimnion temperature practically has not changed on the average over years. Temperature fields were used to calculate the density currents in summer and autumn periods. A dominating cyclonic water circulation was revealed all over the lake, confirmed by chlorophyll distribution by satellite image data. In the case of large horizontal gradients of water density, the flow velocity can reach 50 cm/s. Autonomous buoy stations revealed a wide range of water temperature variations due to internal waves of different nature. The reversible vertical mixing of water mass by internal waves plays an important role in the distribution of nutrients and plankton within the water mass. The water level rise by ~3 m, unlike it drop by 1981 by 18.48, has not caused any significant changes in lake hydrological regime.

Авторлар туралы

S. Poddubnyi

Papanin Institute of Inland Water Biology, Russian Academy of Sciences, 152742, Borok Settl., Yaroslavl oblast, Russia

Email: spod@ibiw.ru
Россия, 152742, Ярославская обл., пос. Борок

B. Gabrielyan

Institute of Hydroecology and Ichthyology, National Academy of Sciences, 0014, Erevan, Armenia

Email: gabrielb@sci.am
Армения, 0014, Ереван

A. Tsvetkov

Papanin Institute of Inland Water Biology, Russian Academy of Sciences, 152742, Borok Settl., Yaroslavl oblast, Russia

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: spod@ibiw.ru
Россия, 152742, Ярославская обл., пос. Борок

Әдебиет тізімі

  1. Астраханцев Г.П., Меншуткин В.В., Петрова Н.А., Руховец Л.А. Моделирование экосистем больших стратифицированных озер. СПб.: Наука, 2003. 363 с.
  2. Бояринов П.М., Петров М.П. Процессы формирования термического режима глубоких пресноводных водоемов. Л.: Наука, 1991. 176 с.
  3. Гезалян М.Г. Дефицит кислорода в озере Севан // Тр. СГБС. 1983. Т. 18. С. 95–109.
  4. Гезалян М.Г. О температурном режиме оз. Севан в связи со спуском его уровня // Тр. СГБС. 1979. Т. 17. С. 5–23.
  5. Гурова Е.С., Иванов А.Ю. Особенности проявления гидродинамических структур в юго-восточной части балтийского моря по данным спектрорадиометров Modis и космической радиолокации // Исследование Земли из космоса. 2011. № 4. С. 41–54.
  6. Зубов Н.Н., Мамаев О.И. Динамический метод вычисления элементов морских течений. Л.: Гидрометеоиздат, 1956. 116 с.
  7. МонинА.С., Красицкий В.П. Явления на поверхности океана. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 376 с.
  8. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3. Вып. 16. Армянская ССР. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 366 с.
  9. Озеро Севан. Экологическое состояние в период изменения уровня воды / Отв. ред. А.В. Крылов. Ярославль: Филигрань, 2016. 328 с.
  10. Поддубный С.А., Балонов И.М., Краснопер Е.В. О влиянии горизонтальной циркуляции вод на распределение фитопланктона в оз. Плещеево // Вод. ресурсы. 1987. № 2. С. 119−123.
  11. Показеев К.В., Филатов Н.Н. Гидрофизика и экология озер.Т. 1. Гидрофизика. М.: Физ. фак. МГУ, 2002. 276 с.
  12. Тихомиров О.А., Бочаров А.В. Использование данных дистанционного зондирования для оценки показателей мутности воды водных объектов // Вестн. ТвГУ. Сер. География и геоэкология. 2016. № 1. С. 5‒11.
  13. Тихомиров О.А., Бочаров А.В., Комиссаров А.Б., Хижняк С.Д., Пахомов П.М. Использование данных сенсора Landsat 8 (OLI) для оценки показателей мутности, цветности и содержания хлорофилла в воде Иваньковского водохранилища // Вестн. ТвГУ. Сер. Химия. 2016. № 2. С. 230–244.
  14. Филатов Н.Н. Гидродинамика озер. СПб.: Наука, 1991. 200 с.
  15. Филатов Н.Н. Динамика озер. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 168 с.
  16. Bennett J.R. Another explanation of the observed cyclonic circulation of large lakes // Limnol. Oceanogr. 1974. V. 20. Iss. 1. P. 108‒110.
  17. Holland P.R., Kay A., Botte V. A Numerical Study of the Dynamics of the Riverine Thermal Bar in a Deep Lake // Environ. Fluid Mechanics. 2001. V. 1. P. 311–332.
  18. Hovhanissian R., Gabrielyan B. Ecological problems associated with the biological resource use of Lake Sevan, Armenia // Ecol. Engineering. 2000. V. 16. P. 175–180.
  19. Melnik N.G., Bondarenko N.A., Belykh O.I., Blinov V.V., Ivanov V.G., Korovyakova I.V., Kostornova T.Ya., Lazarev M.I., Logacheva N.F., Pomazkova G.I., Sherstyankin P.P., Sorokovikova L.M., Tolstikova L.I., Tereza E.P. Distribution of pelagic invertebrates near a thermal bar in Lake Baikal // Hydrobiologia. 2006. V. 568. P. 69–76.
  20. My Land Viewer. EOS Platform. [Электронный ресурс]. https://eos.com/land viewer/(дата обращения: 27.05.2021)
  21. Pickett R.L. Lake Ontario circulation in November // Limnol. Oceanogr. 1976. V. 21. Iss. 4. P. 608‒611.
  22. Pickett R.L., Bermick S. Observed resultant circulation of Lake Ontario // Limnol. Oceanogr. 1977. V. 22. Iss. 6. P. 1071‒1076.
  23. Rao Y.R., Skafel M.G., Charlton M.N. Circulation and turbulent exchange characteristics during the thermal bar in Lake Ontario // Limnol. Oceanogr. 2004. V. 49. Iss. 6. P. 2190‒2200.
  24. Shuchman R., Sayers M., Leshkevich G., Lesht B. Great Lakes Remote Sensing. Algorithms Status, Comparisons, and Future Directions. NASA GLENN Remote Sensing Workshop Cleveland. Ohio March 12‒13. 2014. [Электронный ресурс]. https://www.mtu.edu/mtri/research/outreach/remote-sensing-water-quality/remote-sensing-algorithms.pdf (дата обращения: 27.05.2021)
  25. Soomets T., Uudeberg K., Jakovels D., Brauns A., Zagars M., Kutser T. Validation and Comparison of Water Quality Products in Baltic Lakes Using Setinel-2 MSI and Sentinel-3 OLCI Data // Sensors. 2020. V. 20. Iss. 3. P. 1‒22.
  26. Sorokovikova L.M., Popovskaya G.I., Belykh O.I., Tomberg I.V., Maksimenko S.Yu., Bashenkhaeva N.V., Ivanov V.G., Zemskaya T.I. Plankton composition and water chemistry in the mixing zone of the Selenga River with Lake Baikal // Hydrobiologia. 2012. V. 695. P. 329–341.
  27. Tsydenov B.O. The Effect of the Coriolis Force and Wind on the Dynamics of the Fall Thermal Bar // Moscow Univ. Phys. Bull. 2019. V. 74. № 1. P. 70–76.
  28. Weather data SYNOPS/BUFR – GFS/ECMWF forecast – Meteomanz.com [Электронный ресурс]. http://www.meteomanz.com/(дата обращения: 27.05.2021)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2.

Жүктеу (146KB)
3.

Жүктеу (439KB)
4.

Жүктеу (741KB)
5.

Жүктеу (167KB)

© С.А. Поддубный, Б.К. Габриелян, А.И. Цветков, 2023

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».