Моделирование многолетней динамики речного стока в бассейне р. Лены на основе распределенной концептуальной модели стока

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

На основе новой версии концептуальной климатической модели речного стока проведены расчеты суточных и месячных гидрографов для бассейна р. Лены с использованием данных реанализа MERRA и данных о стоке из архива R-ArcticNet за 32-летний период (1980–2011 гг.). Оптимизация параметров модели и поправки к осадкам позволила получить хорошее качество рассчитанных гидрографов стока и выявить наличие тренда в многолетней динамике стока за исторический период с 1985 по 2011 г. Период 1985–2011 гг. характеризуется резким увеличением приземной температуры воздуха, увеличением осадков в Арктическом регионе, начиная с середины 1980-х гг., в частности на территории бассейна Лены. Следствием изменения климата является изменение гидрологического режима речного бассейна, и вопрос об оценках многолетней динамики расходов воды за данный период, в том числе и по концептуальной модели, становится важным.

Full Text

Restricted Access

About the authors

А. И. Крылова

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Author for correspondence.
Email: alla@climate.sscc.ru
Russian Federation, Новосибирск

Н. А. Лаптева

Государственный научный центр вирусологии и биотехнологии “Вектор” Роспотребнадзора

Email: alla@climate.sscc.ru
Russian Federation, Кольцово

References

  1. Аполлов Б.А., Калинин Г.П., Комаров В.Д. Курс гидрологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 419 с.
  2. Бураков Д.А. Кривые добегания и расчет гидрографа весеннего половодья. Томск: Изд-во ТГУ, 1978. 130 с.
  3. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 328 с.
  4. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Физико-математическое моделирование многолетней динамики суточных значений речного стока и снегозапасов в бассейне р. Лены // Вод. ресурсы. 2016. Т. 43. № 1. С. 24–36. doi: 10.31857/S0321-0596464347-358
  5. Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М. Проблемы моделирования климата и его изменений // Изв. АН. ФАО. 2006. Т. 42. № 5. С. 618–636.
  6. Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши 1981–1990. Ч. 1. Т. 1. Новосибирск. Вып. 10; Красноярск. Вып. 12; Якутск. Вып. 16.
  7. Калинин Г.П., Милюков П.И. Приближенный расчет неустановившегося движения водных масс // Тр. ЦИП. 1958. Вып. 66. 72 с.
  8. Крылова А.И., Лаптева Н.А. Моделирование речного стока в бассейне реки Лена на основе гидрологически-корректной цифровой модели рельефа // Проблемы информатики. 2020. № 4. С. 75–88.
  9. Кузин В.И., Лаптева Н.А. Математическое моделирование климатического речного стока из Обь-Иртышского бассейна // Оптика атмосферы и океана. 2012. Т. 25. № 6. С. 539–543.
  10. Кузин B.И., Платов Г.А., Голубева Е.Н. Влияние межгодовой изменчивости стока сибирских рек на перераспределение потоков пресной воды в Северном Ледовитом океане и в Северной Атлантике // Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 2010. Т. 46. № 6. С. 831–845.
  11. Кучмент Л.С. Математическое моделирование речного стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 190 с.
  12. Минеев А.Л., Кутинов Ю.Г., Чистова З.Б., Полякова Е.В. Подготовка цифровой модели рельефа для исследования экзогенных процессов северных территорий Российской Федерации // Пространство и Время. 2015. Вып. №3 (21). С. 278–291.
  13. Мотовилов Ю.Г. Моделирование полей речного стока (на примере бассейна р. Лены) // Метеорология и гидрология. 2017. № 2. С.78–88.
  14. Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 17. Лено-Индигирский район. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 651 с.
  15. Федорова И.В., Большиянов Д.Ю., Макаров А.С., Третьяков М.В., Четверова А.А. Современное гидрологическое состояние дельты р. Лены // Система моря Лаптевых и прилегающих морей Арктики: современное состояние и история развития. М.: Изд-во Московского ун-та, 2009. С. 278–291.
  16. Broecker W.S. The great ocean conveyor // Oceanography. 1991. V. 4/2. P. 79–89. doi: 10.5670/OCEANOG.1991.07
  17. Brown R.D., Robinson D.A. Northern Hemisphere spring snow cover variability and change over 1922–2010 including an assessment of uncertainty // Cryosphere. 2011. V. 5 (1). P. 219–229. doi: 10.5194/tc-5-219-2011
  18. Brutsaert W., Hiyama T. The determination of permafrost thawing trends from long-term streamflow measurements with an application in eastern Siberia // J. Geophys. Res. 2012. V. 117. D22110. doi: 10.1029/2012JD018344
  19. Callaghan T.V., Johansson M., Brown R.D., Groisman P.Ya., Labba N., Radionov V., Barry R.G., Bulygina O.N., Essery R.L.H., Frolov D.M., Golubev V.N., Grenfell T.C., Petrushina M.N., Razuvaev V.N., Robinson D.A., Romanov P., Shindell D., Shmakin A.B., Sokratov S.A., Warren S., Yang D. The changing face of Arctic snow cover: A synthesis of observed and projected changes // Ambio. 2011. V. 40 (1). P. 17–31. doi: 10.1007/s13280-011-0212-y
  20. Church J.A., Clark P.U., Cazenave A., Gregory J.M., Jevrejeva S., Levermann A., Merrifield M.A., Milne G.A., Nerem R.S., Nunn P.D., Payne A.J., Pfeffer W.T., Stammer D., Unnikrishnan A.S. Sea Level Change // Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds T.F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex, P.M. Midgley. Cambridge, United Kingdom; N. Y.: Cambridge Univ. Press, 2013. doi: 10.1017/CBO9781107415324.026
  21. Dai A., Trenberth K. Estimates of freshwater discharge from continents: Latitudinal and seasonal variations // J. Hydrometeorol. 2002. V. 3. P. 660–685. doi: 10.1175/1525-7541(2002)003<0660:EOFDFC>2.0.CO;2
  22. Doscher R., Vihma T., Maksimovich E. Recent advances in understanding the Arctic climate system state and change from a sea ice perspective: A review // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14 (7). P. 10929–10999. doi: 10.5194/acpd-14-10929-2014
  23. Hagemann S., Dumenil L. A parametrization of the lateral waterflow for the global scale // Clim. Dyn. 1998. № 14. P. 17–31. doi: 10.1007/S003820050205
  24. Hagemann S., Dumenil L. Hydrological discharge model. Tech. Rep. 17. MPI. Hamburg, 1998. 42 p.
  25. Hagemann S., Dumenil L. Validation of the hydrological cycle of ECMWF and NCEP reanalyses using the MPI hydrological discharge model // J. Geophys. Res. 2001. V. 106. Р. 1503–1510. doi: 10.1029/2000JD900568
  26. Hartmann D.L., Klein Tank A.M.G., Rusticucci M., Alexander L.V., Brönnimann S., Charabi Y., Dentener F.J., Dlugokencky E.J., Easterling D.R., Kaplan A., Soden B.J., Thorne P.W., Wild M., Zhai P.M. 2013: Observations: Atmosphere and Surface. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Rep. Intergovernmental Panel on Climate Change. 2014. P. 159–254.
  27. http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/
  28. https://gmao.gsfc.nasa.gov/reanalysis/MERRA
  29. https://gmvo.skniivh.ru/index.php?id=505
  30. http://www.r-arcticnet.sr.unh.edu/v4.0/index.html
  31. Kanae S., Nishio K., Oki T., Musiake K. Hydrograph estimations by flow routing modeling from AGCM output in major basins of the world // Ann. J. Hydraulic Eng. 1995. V. 39. P. 97–102.
  32. Liang X., Lettenmaier D.P., Wood E.F., Burges S.J. A simple hydrologically based model of land surface water and energy fluxes for GCMs // J. Geophys. Res. 1994. V. 99 (D7). P. 14415-14428. doi: 10.1029/94JD00483
  33. Martinec J., Rango A., Roberts R. Snowmelt Runoff Model (SRM). User’s Manual / Ed. E. Comez-Landasa, M.P. Bleiweiss. 2008. 180 p.
  34. McClelland J.W., Holmes R.M., Peterson B.J., Stieglitz M. Increasing river discharge in the Eurasian Arctic: Consideration of dams, permafrost thaw, and fires as potential agents of change // J. Geophys. Res. 2004. V. 109. D18102. doi: 10.1029/2004JD004583
  35. Nash J.E., Sutcliff J.V. River flow forecasting through conceptual models Pt 1. A discussion of principles // J. Hydrology. 1970. V.10. № 3. P. 282–290.
  36. Oki T., Nishimura T., Dirmeyer P. Assessment of annual runoff from land surface models using Total Runoff Integrating Pathways (TRIP) // J. Meteorol. Soc. of Japan. 1999. V. 77. № 1B. P. 235–255. doi: 10.2151/jmsj1965.77.1B_235
  37. Oki T., Sud Y.C. Design of total runoff integrating pathways (TRIP) – a global river channel network // Earth Interactions. 1998. V. 2. P. 1–36. doi: 10.1175/1087-3562(1998)0022.3.CO;2
  38. Overeem I., Syvitski J.P.M. Shifting discharge peaks in Arctic rivers, 1977–2007 // Geogr. Ann. Ser. Phys. Geogr. 2010. V. 92 (2). P. 285–296. doi: 10.1111/j.1468-0459.2010.00395.x
  39. Peterson B.J., Holmes R.M., McClelland J.W., Vorosmarty C.J., Shiklomanov I.A., Shiklomanov A.I., Lammers R.B., Rahmstorf S. Increasing river discharge to the Arctic Ocean // Sci. 2002. V. 298. P. 2171–2173. doi: 10.1126/science.1077445
  40. Schiller A., Mikolajewicz U., Voss R. The stability of the North Atlantic thermohaline circulation in a coupled ocean-atmosphere general circulation model // Climate Dynamics. 1997. V. 13. P. 325–347.
  41. Serreze M.C., Barrett A.P., Slater A.G., Woodgate R.A., Aagaard K., Lammers R.B., Steele M., Moritz R., Meredith M., Lee C.M. The large-scale freshwater cycle of the Arctic // J. Geophys. Res. 2006. V. 111: C11010. DOI: 10/1029/2005JC003424
  42. Shiklomanov A.I., Lamers R.B. Record Russian river discharge in 2007 and the limits of analysis // Environ. Res. Lett. 2009. V.4. doi: 10.1088/1748-9326/4/4/045015
  43. Su F., Adam J.C., Bowling L.C., Lettenmaier D.P. Streamflow simulations of the terrestrial Arctic domain // J. Geophys. Res. 2005. V. 110. № D08112. doi: 10.1029/2004JD005518
  44. Thompson D.W.J., Wallace J.M. Annular modes in extratropical circulation. Pt I: Month-to-month variability // J. Climate. 2000. V. 13 (5). P. 1000–1016. doi: 10.1175/1520-0442(2000)013<1000:AMITEC>2.0.CO;2
  45. Thompson D.W.J., Wallace J.M., Hegerl G.C. Annular modes in extratropical circulation. Part II: Trends // J. Climate. 2000. V. 13 (5). P. 1018–1036. doi: 10.1175/1520-0442(2000)013<1018:AMITEC>2.0.CO;2
  46. Walsh J.E. Global atmospheric circulation patterns and relationships to Arctic freshwater fluxes, in The Freshwater Budget of the Arctic Ocean / Ed. Lewis E.L. // Kluwer, Norwell, Mass. 2000. Р. 21–41.
  47. Weatherly J.W., Walsh J.E. The effects of precipitation and river runoff in a coupled ice-ocean model of the Arctic // Clim. Dyn. 1996. № 12. P. 785–798.
  48. Vihma T., Screen J., Tjernström M., Newton B., Zhang X., Popova V., Deser C., Holland M., Prowse T.D. The atmospheric role in the Arctic water cycle: Processes, past and future changes, and their impacts // J. Geophys. Res. Biogeosci. 2016. V. 121. doi: 10.1002/2015JG003132
  49. Wigmosta M.S., Vail L., Lettenmaier D.P. A distributed hydrology–vegetation model for complex terrain // Water Resour Res. 1994. V. 30. P. 1665–1679. doi: 10.1029/94WR00436
  50. Yang D., Kane D.L., Hinzman L.D., Zhang X., Zhang T., Ye H. Siberian Lena River hydrologic regime and recent change // J. Geophys. Res. 2002. V. 107. № D23, 4694. doi: 10.1029/2002JD002542

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Map of the Lena River basin area with 21 runoff stations from R-ArcticNet [30]

Download (211KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Model hydrographic network of the Lena River basin with runoff stations (black circles)

Download (255KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Comparison of mean monthly discharge for the two model calculations with observation data at Kyusyur gauging station (for the period from 1980 to 2011), Khatyryk-Khomo flow stations (from 1980 to 2005), Verkhoyanskiy Perevoz and Tabaga (from 1980 to 1999)

Download (253KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Dynamics of observed and calculated monthly runoff values at Kyusyur, Tabaga and Verkhoyanskiy Perevoz gauges

Download (512KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Dynamics of observed and calculated daily runoff values at Kyusyur, Tabaga and Verkhoyanskiy Perevoz gauges

Download (264KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Dynamics of observed and modelled annual runoff in the Kyusyur penstock for the period 1980-2011. Dotted lines - linear trends

Download (137KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».