JUSTIFICATION OF THE POSSIBLE BIOGENIC LOAD ON ONEGSKOE LAKE AND PROGNOSTIC ASSESSMENTS OF CHANGES IN ITS ECOSYSTEM UNDER DIFFERENT CLIMATIC AND SOCIO-ECONOMIC SCENARIOS

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The article presents a substantiation of the possible nutrient load on Lake Onego and its catchment area by the middle of the 21st century, taking into account the RCP climate change scenarios Onegskoe Lake (Onego) and socio-economic conditions. The socio-economic development estimates are obtained based on the analysis of official statistical data and model estimates for the seven largest regions included in the lake catchment area. Possible climate changes and their impact on the lake water balance are considered. It is shown that the implementation of the RCP 2.6 scenario can lead to a decrease in the nutrient load on the lake from the main tributaries due to a decrease in river runoff, and with the implementation of the RCP 8.5 scenario, an increase in runoff and a corresponding increase in the removal of phosphorus and nitrogen by 14.0–22.5% should be expected. Calculations based on the ILLM model (Institute of Limnology) for assessing the diffuse nutrient load showed that the introduction of the best available technologies (BAT) in agricultural production will not have a noticeable impact on the ecological state of Lake Onego. Estimates of the possible increase in nitrogen and phosphorus input from the catchment area and its sub-basins to the lake by 2050, while maintaining the growth rate of fish farming in the water bodies of the catchment area, show that a slight increase in the nutrient load on the lake for phosphorus of less than 4% can be expected compared to 2021. However, if the production growth rate increases, the nutrient load may increase to 30% compared to the current level. Estimates of the permissible load (PL) and assimilation potential (AP) of the lake for nutrients to maintain the trophic status of the lake are presented. The obtained calculations formed the basis for assigning the biogenic load to the lake until 2050 to obtain estimates of possible changes in the lake ecosystem on a 3-D SPLEM model with high spatial resolution (1 km), which showed that, if the considered scenarios are implemented, the main increase in primary production of phytoplankton until 2050 will be observed in the bays and gulfs of Lake Onego, while in the open areas of the lake a slight increase in primary production may be observed.

作者简介

N. Filatov

Northern Water Problems Institute, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences; Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences

Email: nfilatov@rambler.ru
Petrozavodsk, Republic of Karelia, 185030, Russia; Moscow, 117997 Russia

P. Druzhinin

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, 196105 Russia

A. Isaev

Northern Water Problems Institute, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences; Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences

Petrozavodsk, Republic of Karelia, 185030, Russia; Moscow, 117997 Russia

S. Kondratyev

Institute of Economy, Karelian Research Center of the Russian Academy of Sciences

Petrozavodsk, 185030, Russia

M. Moroshkina

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, 196105 Russia

A. Rasulova

Northern Water Problems Institute, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences; Institute of Economy, Karelian Research Center of the Russian Academy of Sciences

Petrozavodsk, Republic of Karelia, 185030, Russia; Petrozavodsk, 185030, Russia

M. Shmakova

Northern Water Problems Institute, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences; Institute of Economy, Karelian Research Center of the Russian Academy of Sciences

Petrozavodsk, Republic of Karelia, 185030, Russia; Petrozavodsk, 185030, Russia

参考

  1. Атлас Республики Карелия / Под ред.Н.Н. Филатова. Петрозаводск: Версо, 2023. 48 с.
  2. Астраханцев Г.П., Меншуткин В.В., Минина Т.Р. Использование моделей экосистем больших озер для получения оценок ассимиляционного потенциала.Математическая экология: теоретико-игровые модели // Управление большими системами. Спец. вып. 55. М.: Ин-т проблем управления РАН, 2015. С. 17–34.
  3. Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Обломкова Н.С., Огуздин А.С., Субботин И.А.Методика определения биогенной нагрузки сельскохозяйственного производства на водные объекты // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2016. № 89. С. 175–183.
  4. Государственный доклад о состоянии окружающей среды Республики Карелия в 2022 году: информационное электронное издание. Министерство природных ресурсов и экологии Республики Карелии / Под. ред.А.Н. Громцева и др. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2023. 263 с.
  5. Диагноз и прогноз термогидродинамики и экосистем великих озер России / Под ред.Н.Н. Филатова. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2020. 251 с.
  6. Диффузное загрязнение водных объектов: проблемы и решения // Коллективная монография / Под рук.В.И. Данилова-Данильяна. М.: РАН, 2020. 512 с.
  7. Дружинин П.В.Оценка влияния факторов на динамику численности населения муниципалитетов регионов Европейского Севера // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2023. № 3. С. 78–91.
  8. Дружинин П.В. Развитие экономики регионов Северо-Западного федерального округа в условиях миграции в Санкт-Петербургскую агломерацию // Балтийский регион. 2023. Т. 15. № 3. С. 100–116.
  9. Еремина Т.Р., Хаймина О.В., Владимирова О.М.Влияние климатических и социально-экономических изменений на состояние экосистем Балтийского моря // Фундамент. приклад. гидрофизика. 2024. Т. 17. № 2. С. 25–34. doi: 10.59887/2073-6673.2024.17(2)-3
  10. Китаев С.П., Ильмаст Н.В., Стелигова О.П.Методы оценки биогенной нагрузки от форелевых ферм на водные экосистемы. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2006. 40 с.
  11. Кондратьев С.А., Шмакова М.В.Воздействие будущих климатических изменений на сток с водосбора Онежского озера // Тр. КарНЦ РАН. 2022. № 6. С. 41–49. doi: 10.17076/lim1581
  12. Кондратьев С.А., Шмакова М.В.Математическое моделирование массопереноса в системе водосбор–водоток–водоем. СПб.: Нестор-История, 2019. 246 с.
  13. Лозовик П.А., Бородулина Г.С., Карпечко Ю.В., Кондратьев С.А., Литвиненко А.В., Литвинова И.А.Биогенная нагрузка на Онежское озеро по данным натурных наблюдений // Тр. КарНЦ РАН, 2016. № 5. С. 35–52. doi: 10.17076/lim303
  14. Майнсхаузен М., Николлс З.Р., Льюис Д. и др.Общий социально-экономический путь (SSP) концентрации парниковых газов и их расширение до 2500 года // Geosci. Model Dev. 13. 3571–3605. doi.org/10.5194/gmd-13-3571-2020
  15. Морошкина М.В.Приграничные территории как точки экономического роста // Вопр. новой экономики. 2024. № 1 (69). С. 6–17.
  16. Назарова Л.Е., Сало Ю.А., Филатов Н.Н.Изменения климата и водные ресурсы Восточной Фенноскандии. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2001. 34 с.
  17. Обломкова Н.С., Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Филатов Н.Н., Васильев Э.В.Методы сбора исходных данных при оценке диффузного загрязнения водных объектов от сельскохозяйственного производства на примере водосборного бассейна Онежского озера // Тр. КарНЦ РАН. Сер. Лимнология и Океанология. № 2. 2024. С. 95–107. doi: 10.17076/lim1863
  18. Онежское озеро. Атлас. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2010. 151 с.
  19. Руховец Л.А., Филатов Н.Н.Озера и климат: модели и методы // Модели и методы в проблеме взаимодействия атмосферы и гидросферы / Под ред.В.П. Дымникова, В.Н. Лыкосова, Е.П. Гордова. Томск: Изд. дом ТГУ, 2014.С. 256–326.
  20. Семенов С.М., Гладильщикова А.А.Сценарии антропогенных изменений климатической системы в XXI веке // Фундамент. приклад. климатология. 2022. Т. 8. № 1. С. 75–106. doi: 10.21513/2410-8758-2022-1-75-106
  21. Стерлигова О.П., Ильмаст Н.В., Кучко Я.А., Комулайнен С.Ф., Савосин Е.С., Барышев И.А.Состояние пресноводных водоемов Карелии с товарным выращиванием радужной форели в садках. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2018. 127 с.
  22. Толстогузов О.В.Структурные изменения экономики регионов Северо-Запада России: институциональный фактор // Балтийский регион. 2022. Т. 14. № 1. С. 56–74.
  23. Филатов Н.Н., Савчук О.П., Баклагин В.Н., Галахина Н.Е., Зобков М.Б., Исаев А.В., Кондратьев С.А.,Калинкина Н.М., Новикова Ю.С., Расулова А.М., Шмакова М.В.Диагноз состояния и изменений экосистемы Онежского озера и водосбора на основе информационно-аналитической системы // Фундамент. приклад. гидрофизика. 2024. Т. 17. № 2. С. 10–24. doi: 10.59887/2073-6673.2024.17(2)-2
  24. An improved system for monitoring and assessment of pollution loads from the Russian part of the Baltic Sea catchment for HELCOM purposes – RusNIP II. Implementation of the Baltic Sea Action Plan (BSAP) in Russian Federation // Swedish Environ. Protection Agency. Rep. 2015. 6645. 138 p.
  25. Bartosova A.,Capell R.,Olesen J.E.et al. Future socioeconomic conditions may have a larger impact than climate change on nutrient loads to the Baltic Sea // Ambio. 2019. V. 48. P. 1325–1336. doi: 10.1007/s13280-019-01243-5
  26. Briukhanov A., Kondratyev S., Shmakova M., Vasilev E., Oblomkova N.Possible Nutrient Load Reduction on the Large River Catchment Due to the Best Available Techniques Introduction in Agricultural Production // Russian J. Earth Sci. 2023. V. 23. № 5. ES5011. EDN: SIQKDD. doi.org/10.2205/2023es000865
  27. Donnelly C.,Andersson J.,Arheimer B.Using flow signatures and catchment similarities to evaluate the E-HYPE multi-basin model across Europe // Hydrol. Sci. J. 2016. V. 61 (2). P. 255–273. doi: 10.1080/02626667.2015.1027710
  28. Döscher R., Willén U., Jones C. et al.The development of the regional coupled ocean-atmosphere model RCAO // Boreal Environ. Res. 2002. V. 7. P. 183–192.
  29. Filatov N.N., Rukhovets L.A., Nazarova L.E., Salo Yu.A. Modelling changes in the Lake Onego Ecosystem Under different scenarious of climate changes and antropogenic loading // Ladoga and Onego – Great European Lakes: Modelling and Experiment. London: Springer-Praxis, 2010. P. 238–245.
  30. Guidelines for the annual and periodical compilation and reporting of waterborne pollution inputs to the Baltic Sea (PLC-Water) // Finland, Helsinki: HELCOM Publ., 2015. 143 p.
  31. http://catalogue.ceda.ac.uk/uuid/83035a56b0e3498694aed0f319a83d7c/
  32. http://global- climate-change.ru/index.php/ru
  33. https://rosstat.gov.ru
  34. https://rosstat.gov.ru/munstat
  35. https://www.ecmwf.int
  36. Isaev A.V., Savchuk O.P., Filatov N.N.Three-Dimensional Hindcast of Nitrogen and Phosphorus Biogeochemical Dynamics in Lake Onego Ecosystem, 1985–2015. Pt I. Long-Term Dynamics and Spatial Distribution. // Fundamental Applied Hydrophys. 2022. 15. 2. P. 76–97. doi: 10.48612/fpg/e1m2-63b5-rhvg Q3
  37. Kondratyev S.A., Bryukhanov A.Yu., Shmakova M.V., Rasulova A.M., Galakhina N.E., Zobkov M.B., Vasilev E.V., Oblomkova N.S. Assessment of Possible Changes in the Nutrient Load onto Lake Onego under the Effect of Anthropogenic and Climatic Factors //Water Resour. 2024. V. 51 № 3. P. 241–251.doi: 10.1134/S0097807824700751
  38. Meinshausen M.The RCP greenhouse gas concentrations and their extensions from 1765 to 2300 // Climatic Change. 2011. V. 109. P. 213–241. DOI: 10.1007/ s10584-011-0156-z
  39. Solomon S., Qin D., Manning M. et al.Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment // Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, New York: Cambridge Univ. Press, 2007. 996 p.
  40. Wayne G.P.The beginner’s guide to representative concentration pathways // Skeptical Sci. 2013. 24 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

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».