ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ГОРИЗОНТАЛЬНОГО ГРАДИЕНТА ДАВЛЕНИЯ НА ФОРМИРОВАНИЕ КОНЦЕНТРАЦИЙ РАСТВОРЕННЫХ ГАЗОВ ВО ВНУТРЕННИХ ВОДОЕМАХ

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Проведено исследование влияния горизонтального градиента давления во внутренних водоемах (озерах и водохранилищах) на процессы формирования концентраций растворенных газов. В качестве инструментов для проведения расчетов использовались трехмерная гидростатическая модель и одномерная модель, основанная на осреднении трехмерных уравнений по горизонтальному сечению водоема и дополненная параметризацией градиента давления для учета гравитационных колебаний (сейш). По результатам проведенных численных экспериментов можно заключить, что использование параметризации имеет принципиальное значение для описания формирования концентраций растворенных газов: выключение градиента давления в модели дает результаты, соответствующие постановке Като—Филиппса, и не позволяет корректно воспроизвести распределение газов в водоемах конечного размера. Параметризация влияния градиента давления и горизонтальной диффузии в одномерной модели LAKE позволяет с достаточной точностью воспроизводить биогеохимические процессы в соответствии с эталонными результатами, полученными с помощью полной трехмерной модели.

Об авторах

Д. С Гладских

Институт прикладной физики РАН; Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ им. М.В. Ломоносова; Московский центр фундаментальной и прикладной математики

Email: darta.gladskikh@gmail.com
Нижний Новгород, Россия; Москва, Россия; Москва, Россия

Е. В Мортиков

Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ им. М.В. Ломоносова; Московский центр фундаментальной и прикладной математики; Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН

Москва, Россия; Москва, Россия; Москва, Россия

В. М Степаненко

Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ им. М.В. Ломоносова

Москва, Россия

В. А Ломов

Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ им. М.В. Ломоносова

Москва, Россия

Список литературы

  1. Адаменко В.Н. Климат и озера (к оценке настоящего, прошлого и будущего). Л.: Гидрометеоиздат, 1985. С. 264.
  2. Астраханиев Г.П., Мениуткин В.В., Петрова Н.А., Руховец Л.А. Математическое моделирование крупных стратифицированных озер. СПб.: Наука, 2003. С. 320.
  3. Гладских Д.С., Степаненко В.М., Мортиков Е.М. О влиянии горизонтальных размеров внутренних водоемов на толщину верхнего перемешанного слоя // Вод. ресурсы. 2021. Т. 48. № 2. С. 155–163.
  4. Коропеев М.П., Ульбаев Т.С., Артамонова И.М. Роль метана в парниковом эффекте // Природообустройство. 2009. № 1. С. 44–49.
  5. Степаненко В.М. Математическое моделирование теплового режима и динамики парниковых газов в водоемах суши. М.: МГУ, 2018. 361 с.
  6. Степаненко В.М., Гречушникова М.Г., Репина И.А. Численное моделирование эмиссии метана из водохранилища // Фундаментал. приклад. климатология. 2020. № 2. С. 76–99.
  7. Степаненко В.М., Мачульская Е.Е., Глаголев М.В., Лыкосов В.Н. Моделирование эмиссии метана из озер зоны вечной мерзлоты // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2011. Т. 47. № 2. С. 275–288.
  8. Цветова Е.А. Моделирование пузырькового выхода газа в условиях стратифицированной среды водоема // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2017. № 1. С. 146–150.
  9. Basiviken D., Ejlertsson J., Tranvik L. Measurement of Methane Oxidation in Lakes: A Comparison of Methods // Environ. Sci. Technol. 2002. V. 36. № 15. P. 3354–3361.
  10. Bazhin N.M. Gas transport in a residual layer of a water basin // Chemosphere – Global Change Sci. 2001. V. 3. № 1. P. 33–40.
  11. Bazhin N.M. Theoretical consideration of methane emission from sediments // Chemosphere. 2003. V. 50. № 2. P. 191–200.
  12. Dankwerts P.V. Significance of liquid-film coefficients in gas absorption // Industrial Engineering Chem. 1951. V. 43. № 6. P. 1460–1467.
  13. Forster P., Ramaswamy V., Artaxo P. et. al. Changes in atmospheric constituents and in Radiative Forcing // Asses. Report of the IPCC. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2007. P. 129–217.
  14. Gaudard A., Schwefel R., Vinnà L. R. et al. Optimizing the parameterization of deep mixing and internal seiches in one-dimensional hydrodynamic models: a case study with Simstrat v1.3 // Geosci. Model Dev. 2017. V. 10. № 9. P. 3411–3423.
  15. Gladskikh D., Ostrovsky L., Troitskaya Y., Soustova I., Mortikov E. Turbulent Transport in a Stratified Shear Flow // J. Mar. Sci. Eng. 2023. V. 11 (1). P. 136.
  16. Goudsmit G.-H., Burchard H., Peeters F. et al. Application of k-e turbulence models to enclosed basins: The role of internal seiches // J. Geophys. Res. 2002. V. 107. No C12. P. 3230.
  17. Guo M., Zhuang Q., Tan, Z. et al. Rising methane emissions from boreal lakes due to increasing ice-free days // Environ. Res. Lett. Institute of Physics Publishing, 2020. V. 15. No 6. P. 064008.
  18. Guseva S., Bieninger T., Johnk K., Polli B.A., Tan Z., Thierry W., Zhuang Q., Rusak J.A., Yao H., Lorke A., Stepanenko V. Multimodel simulation of vertical gas transfer in a temperate lake // Hydrol. Earth System Sci. 2020. V. 24. P. 697–715.
  19. Heiskanen J., Mammarella I., Haapanala S., Pumpanen J., Vesala T., MacIntyre S., Ojala A. Effects of cooling and internal wave motions on gas transfer coefficients in a boreal lake // Tellus B. 2014. V. 66. P. 22827.
  20. Holland W.R., Chow J.C., Bryan F.O. Application of a Third-Order Upwind Scheme in the NCAR Ocean Model // J. Climate. 1998. V. 11. No 6. P. 1487–1493.
  21. Iakunin M., Stepanenko V., Salgado R., Potes M., Penha A., Novais M.H., Rodrigues G. Numerical study of the seasonal thermal and gas regimes of the largest artificial reservoir in western Europe using the LAKE 2.0 model // Geosci. Model Development. 2020. V. 13. No 8. P. 3475–3488.
  22. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report / Eds Writing Team, R.K. Pachauri, L.A. Meyer. Geneva, Switzerland: IPCC, 2014. 151 p.
  23. Jacobs J.D., Grondin L.D. The influence of an Arctic large-lakes system on mesoclimate in south-central Baffin Island, NWT, Canada // Arctic Alpine Res. 1988. No 20 (2). P. 212–219.
  24. Kadantsev E., Mortikov E., Zilitinkevich S. The resistance law for stably stratified atmospheric planetary boundary layers // Q.J.R. Met. Soc. 2021. V. 147. No 737. P. 2233–2243.
  25. Kato H., Phillips O.M. On the penetration of a turbulent layer into stratified fluid // J. Fluid Mechanics. 1969. V. 37. No 4. P. 643.
  26. Kessler M.A., Plug L.J., Walter Anthony K.M. Simulating the decadal-to millennial-scale dynamics of morphology and sequestered carbon mobilization of two thermokarst lakes in NW Alaska // J. Geophys. Res.: Biogeosci. 2012. V. 117. No G2. P. G00M06.
  27. Kurganov A., Tadmor E. New high-resolution central schemes for nonlinear conservation laws and convection–diffusion equations // J. Computational Phys. 2000. V. 160. No 1. C. 241–282.
  28. Leveque R.J. High-Resolution Conservative Algorithms for Advection in Incompressible Flow // SIAM J. Num. Analysis. 1996. V. 33. No 2. P. 627–655.
  29. Lomov V., Stepanenko V., Grechushnikova M., Repina I. Mechanistic modeling of the variability of methane emissions from an artificial reservoir // Water. 2023. V. 16. No 1. P. 76.
  30. MacIntyre S., Jonsson A., Jansson M. et al. Buoyancy flux, turbulence, and the gas transfer coefficient in a stratified lake // Geophys. Res.Lett. 2010. T. 37. No 24. P. L24604.
  31. Makhov G.A., Bazhin N.M. Methane emission from lakes // Chemosphere. 1999. V. 38. No 6. P. 1453–1459.
  32. Michaelis L., Menten M.L. Die kinetik der invertinwirkung // Biochem. z. 1913. T. 49. No 333–369. P. 352.
  33. Morinishi Y., Lund T.S., Vasilyev O.V., Moin P. Fully conservative higher order finite difference schemes for incompressible flow // J. Comp. Phys. 1998. V. 143. No 1. P. 90–124.
  34. Mortikov E.V. Numerical simulation of the motion of an ice keel in stratified flow // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2016. V. 52. P. 108–115.
  35. Mortikov E.V., Glazunov A.V., Lykosov V.N. Numerical study of plane Couette flow: turbulence statistics and the structure of pressure–strain correlations // Russian J. Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2019. V. 34. No 2. P. 119–132.
  36. Price J.F. On the scaling of stress-driven entrainment experiments // J. Fluid Mechanics. 1979. V. 90. No 4. P. 509.
  37. Rehder Z., Kleinen T., Kurbach L. et al. Simulated methane emissions from Arctic ponds are highly sensitive to warming // Biogeosci. 2023. V. 20. No 14. P. 2837–2855.
  38. Reichert P. AQUASIM – A tool for simulation and dataanalysis of aquatic systems // Water Sci. Technol. 1994. V. 30. P. 21–30.
  39. Rosenkreter J.A., Borges A.V., Deemer B.R. et al. Half of global methane emissions come from highly variable aquatic ecosystem sources // Nat. Geosci. 2021. V. 14. No 4. P. 225–230.
  40. Sabrekov A.F., Runkle B.R., Glagolev M.V. et al. Variability in methane emissions from West Siberia’s shallow boreal lakes on a regional scale and its environmental controls // Biogeosci. 2017. V. 14. No 15. P. 3715–3742.
  41. Schmid M., Ostrovsky I., McGinnis D.F. Role of gas ebullition in the methane budget of a deep subtropical lake: What can we learn from process-based modeling? // Limnol. Oceanogr. 2017. V. 62. P. 2674–2698.
  42. Stepanenko V.M., Goyette S., Martynov A., Perroud M., Fang X., Mironov D. First steps of a lake model intercomparison project: LakeMIP // Boreal Environ. Res. 2010. V. 15. № 2. P. 191.
  43. Stepanenko V.M., Grechushnikova M.G., Repina I.A. Numerical simulation of methane emission from an artificial reservoir // Izvestiya – Atmospheric Oceanic Phys. 2022. V. 58. № 6. P. 649–659.
  44. Stepanenko V., Jöhnik K.D., Machulskaya E., Perroud M., Subin Z., Nordbo A. et al. Simulation of surface energy fluxes and stratification of a small boreal lake by a set of one-dimensional models // Tellus A: Dynamic Meteorol. Oceanogr. 2014. V. 66. № 1. P. 21389.
  45. Stepanenko V.M., Machul’skaya E.E., Glagolev M.V. et al. Numerical modeling of methane emissions from lakes in the permafrost zone // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2011. V. 47. P. 252–264.
  46. Stepanenko V., Mammarella I., Ojala A., Mettinen H., Lykosov V., Vesala T. LAKE 2.0: a model for temperature, methane, carbon dioxide and oxygen dynamics in lakes // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9. P. 1977–2006.
  47. Stepanenko V.M., Martynov A., Jöhnik K.D., Subin Z.M., Perroud M., Fang X., Beyrich F., Mironov D., Goyette S. A one-dimensional model intercomparison study of thermal regime of a shallow, turbid midlatitude lake // Geosci. Model Dev. 2013. V. 6. P. 1337–1352.
  48. Stepanenko V.M., Valerio G., Pilotti M. Horizontal Pressure Gradient Parameterization for One-Dimensional Lake Models // J. Advances Modeling Earth Systems. 2020. V. 12. № 2. P. e2019MS001906.
  49. Tan Z., Zhuang Q., Walter Anthony K. Modeling methane emissions from arctic lakes: Model development and site-level study // J. Advances Modeling Earth Systems. 2015. V. 7. P. 459–483.
  50. Thierry W., Davin E.L., Panitz H., Demuzere M., Lhermitte S., van Lipzig N. The Impact of the African Great Lakes on the Regional Climate // J. Climate. 2015. V. 28. № 10. P. 4061–4085.
  51. Tranvik L.J., Downing J.A., Comer J.B., Loiselle S.A., Striegl R.G., Ballatore T.J., Dil-lon P., Knoll L.B., Kaiser T. et al. Lakes and reservoirs as regulators of carbon cycling and climate // Limnol. Oceanogr. 2009. V. 54. P. 2298–2314.
  52. Zhuang Q., Guo M., Melack J.M. et al. Current and Future Global Lake Methane Emissions: A Process-Based Modeling Analysis // J. Geophys. Res. Biogeosci. 2023. V. 128. № 3. P. e2022JG007137.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 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».