Changes in the Global Water Exchange by the Results of Historical Experiments on Climate Models under CMIP-6 Project

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Long-term (up to 165 years) series of globally averaged values of the main water exchange components, obtained as the result of historic experiments on several dozen (from 34 to 41) climate models of CMIP-6 project, are analyzed. The examined characteristics include variations of evaporation from ocean surface, precipitation over the ocean, effective evaporation from the ocean (total horizontal moisture transfer in the atmosphere from the ocean to land), and total model river runoff from the continents. It is shown that the model precipitation over the ocean effectively filters out the monotonic positive trend in evaporation from the ocean and, therefore, increases the stationarity of the total chain of global water exchange, including long-term changes in the global river runoff.

About the authors

S. G. Dobrovolskii

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: sgdo@bk.ru
Россия, 119333, Москва

V. P. Yushkov

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: sgdo@bk.ru
Россия, 119333, Москва

I. V. Solomonova

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: sgdo@bk.ru
Россия, 119333, Москва

References

  1. Водные ресурсы России и их использование / Под ред. И.А. Шикломанова. СПб.: ГГИ, 2008. 600 с.
  2. Добровольский С.Г. Глобальная гидрология. Процессы и прогнозы. М.: Геос, 2017. 526 с.
  3. Добровольский С.Г. Глобальные изменения речного стока. М.: Геос, 2011. 660 с.
  4. Добровольский С.Г. Межгодовые и многолетние изменения стока рек мира // Вод. ресурсы. 2011. Т. 38. № 6. С. 643–660.
  5. Добровольский С.Г., Татаринович Е.В., Юшков В.П. Сток важнейших рек России и его изменчивость в климатических моделях проекта CMIP-5 // Метеорология и гидрология. 2016. № 12. С. 44–62.
  6. Мировой водный баланс и водные ресурсы Земли. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 640 с.
  7. Яглом А.М. Введение в теорию стационарных случайных функций // Успехи математических наук. 1952. Т. 7. Вып. 5 (51). С. 3–168.
  8. Яглом А.М. Корреляционная теория стационарных случайных функций. С примерами из метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 280 с.
  9. Climate Data Operators. User’s Guide. Ver. 1.6.1 [Электронный ресурс]. http://code.zmaw.de/projects/cdo/ (дата обращения: 03.02.2021)
  10. Dobrovolski S.G., Yushkov V.P., Istomina M.N. Statistical Modeling of the Global River Runoff Using GCMs: Comparison with the Observational Data and Reanalysis Results // Water Resour. 2019. V. 46. Suppl. 2. P. S17–S24.
  11. Earth System Grid Federation (ESGF) [Электронный ресурс]. https://esgf–data.dkrz.de/ (дата обращения: 03.02.2021)
  12. Hasselmann K. Stochastic climate models. Pt I. Theory // Tellus. 1976. V. 28. P. 473–485.
  13. IPCC, 2022: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds H.O. Pörtner, D.C. Roberts, M. Tignor, E.S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, B. Rama. Cambridge; N. Y.: Cambridge Univ. Press, 2022. 63 p.
  14. Lemke P. Stochastic climate models. Part III. Application to zonally averaged energy models // Tellus. 1977. V. 29. № 5. P. 385–392.
  15. Max Planck Institute fur Meteorology (MPI-M). Climate Data Operators [Электронный ресурс]. https://code.mpimet.mpg.de/projects/cdo (дата обращения: 03.02.2021)
  16. PCMDI: Program for Climate Model. Diagnosis and Interpretation. [Электронный ресурс]. http://pcmdi9/llnl.gov/ (дата обращения: 03.02.2021)
  17. UCAR Community Programs. [Электронный ресурс]. https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/software.html (дата обращения: 03.02.2021)
  18. Ulrych T.J., Bishop T. Maximum entropy spectral analysis and autoregressive decomposition. // Rev. Geophys. Space Phys. 1975. V. 13. P. 183–200.
  19. World Climate Research Programme (WCRP). [Электронный ресурс]. https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6 (дата обращения: 03.02.2021)
  20. Yaglom A.M. An introduction to the theory of stationary random functions. N.Y.: Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1962. 235 p.
  21. Yaglom A.M. Correlation theory of stationary and related random functions. Berlin: Springer, 1987. V. 1. Basic results. 526 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (1MB)
3.

Download (168KB)
4.

Download (169KB)
5.

Download (416KB)
6.

Download (184KB)
7.

Download (236KB)
8.

Download (239KB)
9.

Download (174KB)
10.

Download (249KB)
11.

Download (888KB)

Copyright (c) 2023 С.Г. Добровольский, В.П. Юшков, И.В. Соломонова

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».