The impact of climate change on morphological patterns of river floodplains in cryolithozone

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Fluvial processes are highly variable and their dynamics under the influence of modern climate change are of both scientific and practical interest. The present work is an attempt to assess the impact of the modern climate change on the morphological pattern development in cryolithozone flood plains using modelling based on the methods of mathematical morphology of landscapes. The flood plains are territories of free channel meandering with topography formed by fluvial processes at different stages of development; so they represent a complex “patchwork” landscape morphological pattern occurring in the dynamic balance state. Our research involves fragments of the flood plains, for which there were two survey dates with a fairly large interval between them (about 50 years). As a climate change characteristic, the trends of surface air temperature anomalies for the same period (1956—2019) were calculated. An analysis of the calculated trends in surface temperature anomalies showed their heterogeneity both by seasons and by location, with a steady increase in surface temperature in general over the studied period. For all key sites, the mathematical model of the landscape morphological pattern of alluvial plains was tested. The analysis shows the correspondence of empirical data to theoretical ones, which allows us to obtain the model parameters to assess the change in the morphological pattern under the influence of climate change. It was suggested that climate change may lead to a change of the parameters of the corresponding distribution for the model variables due to the violation of dynamic balance. This statement was tested using the Smirnov test for two independent samples. The study of the relationship between distribution parameters and temperature trends includes assessing the correlation between them. Our analysis showed that the influence of modern temperature changes on the development of the morphological pattern of the flood plains over the past 40–50 years is manifested in a change of the distribution parameters for the forming flood plain segments, but it is not significant enough to change greatly the statistical distributions in the mathematical model of the morphological pattern of floodplains in general.

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. V. Arkhipova

Sergeev Institute of Environmental Geoscience, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: masha-a@yandex.ru
Russian Federation, Ulanskii per. 13, bld.2, Moscow, 101000

D. Yu. Gushchina

Lomonosov Moscow State University

Email: dasha155@mail.ru

Faculty of Geography

Russian Federation, Leninskie gory 1, Moscow, 119234

O. N. Trapeznikova

Sergeev Institute of Environmental Geoscience, Russian Academy of Sciences

Email: ontolga@gmail.com
Russian Federation, Ulanskii per. 13, bld.2, Moscow, 101000

References

  1. Alekseevskii, N.I., Magritskii, D.V., Mikhailov, V.N. [Anthropogenic and natural changes in hydrological restrictions for nature management in the river deltas of the Russian Arctic]. Vodnoe khozyaistvo Rossii, 2015, no 1, pp. 14–31. (in Russian)
  2. Victorov, A.S. [Dynamic balance in the morphological pattern of landscapes]. Voprosy geografii. Gorizonty landshaftovedeniya, 2014, no 138, pp.123–137. (in Russian)
  3. Victorov, A.S. [Mathematical morphology of landscape]. Moscow, Tratek Publ., 1998, 191 p. (in Russian)
  4. Victorov, A.S. [Age differentiation model of alluvial plains]. Geoekologiya, 2007, no. 4, pp. 302–309. (in Russian)
  5. Victorov, A.S. [General problems of the mathematical morphology of landscapes] Moscow. Nauka Publ., 2006, 252 p. (in Russian)
  6. Victorov, A.S., Kapralova, V.N., Orlov, T.V., Trapeznikova, O.N., et al. [Mathematical morphology of permafrost landscapes]. Moscow, RUDN Publ., 2016, 232 p. (in Russian)
  7. Georgievskii, V.Yu., Grek, E.A., Grek, E.N. [Evaluation of modern changes in the maximum runoff of rivers in Russia]. Meteorologiya i gidrologiya, 2019, no. 11, pp. 46–55. (in Russian)
  8. Makkaveev, N.I., Chalov, R.S. [Channel processes]. Moscow, MGU Publ., 1986, 263 p. (in Russian)
  9. Panin, A., Sidorchuk, A., Chernov, A. [The main stages in the formation of plain river floodplains in the Northern Eurasia]. Geomorfologiya, 2011, no. 3, pp. 20–31. (in Russian)
  10. Popov, I.V. [Methodological foundations of the hydromorphological theory of the channel process. Selected works]. St. Petersburg. Nestor-Istoriya Publ., 2012, 304 p. (in Russian)
  11. Smirnov, N.V. [Estimation of discrepancy between empirical distribution curves in two independent samples]. Byulleten’ MGU. Seriya A, 1939, vol. 2, no. 2, pp. 3–14. (in Russian)
  12. Frolova, N.L., Magritskii, D.V., Kireeva, M.B., Grigor’ev, V.Yu., Gelfan, A.N., Sazonov, A.A., Shevchenko, A.I. [River flow in Russia under ongoing and predicted climate changes: review of publications. 1. Assessment of changes in the water regime of Russian rivers based on observational data]. Vodnye resursy, 2022, vol. 49, no. 3, pp. 251–269. https://doi.org/10.31857/S032105962203004X. (in Russian)
  13. Chalov, R.S.[Geographical studies of channel processes]. Moscow, MGU Publ., 1979, 232 p. (in Russian)
  14. Boyin Huang, Peter W. Thorne, Viva F. Banzon, Tim Boyer, Gennady Chepurin, Jay H. Lawrimore, Matthew J. Menne, Thomas M. Smith, Russell S. Vose, and Huai-Min Zhang NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST), Version 5. [indicate subset used]. 2017, NOAA National Centers for Environmental Information. https://doi.org/10.7289/V5T72FNM
  15. IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report.
  16. Joung, R.W. The patterns of some meandering valleys in New South Wales. Austral. Geogr., 1970, vol. 11, no 3, pp. 269–277.
  17. Kasvi, E., Vaaja, M., Kaartinen, H., Kukko, A., Jaakkola, A., Flener, C., Hyyppä, H. Sub-bend scale flow–sediment interaction of meander bends—A combined approach of field observations, close-range remote sensing and computational modelling. Geomorphology, 2015, vol. 238, pp.119–134, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.01.039
  18. Lotsari, E., Hackney, C., Salmela, J., Kasvi, E., Kemp, J., Alho, P., Darby, S.E. Sub-arctic river bank dynamics and driving processes during the open-channel flow period. Earth surface processes and landforms. 2019, 10.1002/esp.4796.Peschke, 1973
  19. Menne, M.J., Williams, C.N., Gleason, B.E., Rennie, J.J., Lawrimore, J.H. The global historical climatology network monthly temperature dataset, version 4, Journal of Climate, 2022, vol. 31(24), pp. 9835–9854. https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/31/24/jcli-d-18-0094.1.xml
  20. NOAA National Centers for Environmental information, Climate at a Glance: Global Time Series, published July 2016 [Electronic resource]. http://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/.
  21. Peschke, G. ZurAnwendbarkeitstatistischerModelle fur die Untersuchung des Maanderproblems. Acta Hydrophys., 1973, vol.17, no 2–3, pp. 235–247.
  22. Rotnicki, K. Retrodiction of palaedischarges of meandering and sinuous rivers and its palaeoclimatic implications. In: Temperate Palaeohydrology. Chichester, Wiley Publ., 1991, pp. 431–470.
  23. Shiklomanov, A.I., Lammers, R.B. Changing discharge patterns of high-latitude rivers. In: Climate vulnerability: understanding and addressing threats to essential resources. Elsevier Publ., 2013, p. 161–175.
  24. Sylvester, Z., Durkin, P., Covault, J.A. High curvatures drive river meandering. Geology, 2019, no. 47 (3), pp. 263–266. https://doi.org/10.1130/G45608.1
  25. Sylvester, Z., Durkin, P.R., Hubbard, S.M., Mohrig, D. Autogenic translation and counter point bar deposition in meandering rivers. GSA Bulletin, 2021, no. 133 (11-12), pp. 2439–2456. https://doi.org/10.1130/B35829.1
  26. Victorov, A., Archipova, M., Trapeznikova, O. Dynamic balance of the landscape morphological pattern of alluvial plains: the quantitative aspect. In: Proc. the 20th Intern. Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2020, 18-24 August, 2020. vol..20, book 2.2, pp 207–214. https://doi.org/10.5593/sgem2020/2.2/s10.025

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Typical image of a river floodplain based on space imagery: a – section of the Kheygiyakha River, b – floodplain bend in a 1964 space image, c – the same bend in a 2017 image (the bend has straightened out), d – segments within the bend (young segments are shown with lattice shading, old ones – with oblique shading).

Download (36KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Location of key areas of river floodplains.

Download (42KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Normalized change in the average lengths of the arrows Δ of the forming segments (rivers are ranked by the location of the section from west to east).

Download (19KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Changes in the average lengths of the arrows (Δ) (a) and Δλ (b) of the forming segments in comparison with the values ​​of the temperature anomaly trends (1). The left axis shows changes in the temperature anomalies in °C/10 years, and the right axis shows changes in the average lengths of the arrows (Δ) (m) and the Δλ parameter (1/m).

Download (55KB)
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».