Оценка характеристик затопления при изменениях климата

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлена методика гидродинамического моделирования характеристик затопления пойм с учетом сценариев изменения климата на основе результатов численных экспериментов с моделью формирования речного стока при использовании результатов ансамблевых расчетов по глобальным климатическим моделям. Модельные расчеты выполнены на основе российских программных комплексов ECOMAG и STREAM_2D. Для ключевого участка р. Лены у г. Якутска (г.п. Табага) расчеты по всем сценариям и моделям диагностируют возможное увеличение стока к середине XXI в. и обусловленное ростом стока увеличение площадей и глубин затопления на 9–15%.

Об авторах

И. Н. Крыленко

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова,
географический факультет; Институт водных проблем РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: krylenko_i@mail.ru
Россия, 119991, Москва; Россия, 119333, Москва

Список литературы

  1. Беликов В.В., Алексюк А.И. Модели мелкой воды в задачах речной гидродинамики. М.: РАН, 2020. 346 с.
  2. Гельфан А.Н., Фролова Н.Л., Магрицкий Д.В., Киреева М.Б., Григорьев В.Ю., Мотовилов Ю.Г., Гусев Е.М. Влияние изменения климата на годовой и максимальный сток рек России: оценка и прогноз // Фундаментал. и приклад. климатология. 2021. Т. 7. № 1. С. 36–79.
  3. Корнилова Е.Д., Крыленко И.Н., Головлев П.П., Сазонов А.А., Никитский А.Н. Верификация двумерной гидродинамической модели р. Лены у г. Якутск по разновременным данным космической съемки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 5. С. 169–178 https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-5-169-178
  4. Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: РАН, 2018. 300 с.
  5. Aleksyuk A.I., Belikov V.V. The uniqueness of the exact solution of the Riemann problem for the shallow water equations with discontinuous bottom // J. Computational Physics. 2019. V. 390. P. 232–248. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2019.04.001
  6. Gelfan A., Kalugin A., Krylenko I., Nasonova O., Gusev Y., Kovalev E. Does a successful comprehensive evaluation increase confidence in a hydrological model intended for climate impact assessment? // Climatic Change. 2020. V. 163. P. 1165–1185. https://doi.org/10.1007/s10584-020-02930-z
  7. Golovlyov P., Kornilova E., Krylenko I., Belikov V., Zavadskii A., Fingert E., Borisova N., Morozova E. Numerical modeling and forecast of channel changes on the river Lena near city Yakutsk // Proc. Int. Association Hydrol. Sci. 2019. V. 381. P. 65–71. https://doi.org/10.5194/piahs-381-65-2019
  8. Motovilov Y., Gottschalk L., Engeland K., Rodhe A. Validation of a distributed hydrological model against spatial observations // Agric. For. Meteorol. 1999. V. 98–99. P. 257–277. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(99)00102-1
  9. Taylor K.E., Stouffer R.J., Meehl G.A. An overview of CMIP5 and the experiment design. // Bull. Am. Meteor. Soc. 2012. V. 93. P. 485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1
  10. Weedon G.P., Balsamo G., Bellouin N., Gomes S., Best M.J., Viterbo P. The WFDEI meteorological forcing data set: WATCH Forcing Data methodology applied to ERA-Interim reanalysis data. // Water Resour. Res. 2014. № 50. P. 7505–7514. https://doi.org/1010.1002/2014WR015638

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

3.

Скачать (445KB)
4.

Скачать (108KB)

© И.Н. Крыленко, 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».