Evaluating Inundation Characteristics under Climate Changes

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

A procedure of hydrodynamic modeling of floodplain inundation characteristics is presented; the procedure takes into account climate change scenarios and is based on the results of numerical experiments with river runoff formation model and the results of ensemble calculations by global climate models. The model calculations were based on Russian software systems ECOMAG and STREAM_2D. For the key segment of the Lena at Yakutsk C. (Tabaga gage), the calculations by all scenarios and models show a possible increase in the runoff by the mid-XXI century along with an increase in the inundation areas and depths by 9–15% due to the increase in runoff.

作者简介

I. Krylenko

Faculty of Geography, Moscow State University, 119991, Moscow, Russia; Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: krylenko_i@mail.ru
Россия, 119991, Москва; Россия, 119333, Москва

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (1MB)
3.

下载 (445KB)
4.

下载 (108KB)

版权所有 © 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».