Calculation and Forecast of Glacial Feeding in River Basins

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

A two-stage method has been developed for calculating and forecasting the annual volumes of glacial runoff feeding mountainous rivers. At the first stage, the series of morphological characteristics of glaciers are reconstructed using limited data from regional glaciation monitoring. An example of a numerical description and analysis of the annual reconstructed dynamics of glaciation parameters in the upper Rhone River (Switzerland) is presented. Similar results of reconstruction of annual values of the morphological characteristics were obtained for the basins of tributaries of the Terek River (North Caucasus) and the Western Kyzylsu River (Pamir). At the second stage, the calculation and forecast of the time series of the average summer air temperature Ts(Zmean) at the height of Zmean is performed, which is used as an argument for determining the ablation layer by the formula Ab = f(Ts) on the glaciation area Fgl. The annual vertical profiles of mean air temperature of April T4 = T4(Z), summer ones Ts = Ts(Z), and formulas for calculating Ts as a function of T4 are constructed and used for the calculations. Thus, on a regional scale, it was established for the first time that the April air temperature T4 allows calculating a thickness of the annual ablation layer Ab = f(Ts) with a month earliness the forecast at the average height Zmean of the glacier. The reconstructed Fgl(t) series is used to obtain annual volumes of glacial alimentation. A regional study of variability of the index of glacial alimentation δ (Schultz, 1965) with time t was carried out using long-period measurements of runoff in the river basins of Eurasia, North America, Central Europe, and Central Asia. The index δ is equal to the ratio between the volumes W of flow or the average water discharges Q for the periods July-September (Q7–9) and March-June (Q3–6). As a result of the analysis of the expression δ = δ(t), it was found that the gradient of the linear trend equation for the δ index in all the above river basins is negative, which is indicative of a reduction in glacial-snow alimentation, or more precisely – in only its glacial component. Notwithstanding this, the annual runoff Qyear decreased only in three basins, and in the others Qyear, increased due to the growth of Q3–6, which overlapped decreasing of Q7–9. Index δ for the upper reaches of the Rhone River turned out to be not only a representative characteristic of changes in the vegetation period and annual runoff of the river, but also an efficient argument for the super-long-range prediction of these variables for 2025–2054 years.

Авторлар туралы

V. Konovalov

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: vladgeo@gmail.com
Russia, Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Alekseev G.A. Obieektivnye metody vyravnivaniia i normalizatsii korreliatsionnykh sviazei. Objective methods of alignment and normalization of correlations. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1971: 359 p. [In Russian].
  2. Vilesov E.N., Glazyrin G.E., Nozdryuhin V.K. On the dependence of yearly ablation on glaciers from the mean summer air temperature. Trudy SARNIGMI. Proc. of SARNIGMI. 1980. 71(152): 101–104 [In Russian].
  3. Vilesov E.N. Dinamika i sovremennoe sostoyanie oledenenia gor Kazakstana. Dynamics and modern state of the Kazakhstan mountains. Almaty: Kazak Universiteti. Almaty: Kazakhstan State University. 2016: 267 с. [In Russian].
  4. Golyandina N.E. Metod “Gusenica” – SSA: prognoz vremennyh ryadov. Method “Caterpillar”-SSA: forecast of time ranges. Saint Petersburg: Saint Petersburg Publishing House. 2004: 52 с. [In Russian].
  5. Inventory of Russian glaciers Retrieved from: https://www.glacrus.ru/ (Last access: 05.12.2022). [In Russian].
  6. Konovalov V.G. Tayanie i stok s lednikov v bassejnah rek Srednej Azii. Melting and runoff from glaciers in the river basins of Central Asia. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1985: 237 p. [In Russian].
  7. Konovalov V.G., Pimankina N.V. Prostranstvenno‑vremennóe izmenenie sostavlyayushchih vodnogo balansa na severnom sklone Zailijskogo Alatau. Spatio‑temporal change of the components of the water balance on the northern slope of the Trans-Ili Alatau. Led i Sneg. Ice and Snow. 2016. 56 (4): 453–471 [In Russian]. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-4-453-471
  8. Konovalov V.G. Regional hydrological regime of mountain glaciation. Izvestiya Ros. Akad. Nauk. Seriya geograficheskaya. Proc. of RAS. Geographical series. 2021. 85: 368–379. [In Russian].
  9. Krenke A.N., Hodakov V.G. On the dependance of surficial melting of glaciers with air temperature. Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of Glaciological Studies. 1966, 12: 153–164 [In Russian].
  10. Krenke A.N. Massoobmen v lednikovyh sistemah na territorii SSSR. Mass exchange in glacial systems on the territory of the USSR. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1982: 287 p. [In Russian].
  11. Weather and Climat. Retrieved from: http://www.pogodaiklimat.ru/history.php (Last access: 05.12.2022). [In Russian].
  12. Hodakov V.G. Vodno-ledovyj balans rajonov sovremennogo i drevnego oledeneniya SSSR. Water-ice balance of the areas of modern and ancient glaciation of the USSR. Moscow: Nauka, 1978: 192 p. [In Russian].
  13. Shults V.L. Reki Srednej Azii. Rivers of Central Asia. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1965: 691 p. [In Russian].
  14. Bodo B.A. Monthly Discharge Data for World Rivers (excluding former Soviet Union). Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research. Retrieved from: http://rda.ucar.edu/datasets/ds552.0/ (Last access: 05.12.2022).
  15. EauFrance. Retrieved from: https://hydro.eaufrance.fr/ (Last access: 05.12.2022).
  16. Federal Office for the Environment FOEN. Hydrological Data Service for watercourses and lakes. Retrieved from: https://www.bafu.admin.ch/bafu/en/home/topics/water. (Last access: 05.12.2022).
  17. Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss. Monthly and annual reports. Retrieved from: https://www.meteoswiss.admin.ch/ (Last access: 05.12.2022).
  18. Fischer M., Huss M., Barboux C., and Hoelzle M. The new Swiss Glacier Inventory SGI2010: relevance of using high-resolution source data in areas dominated by very small glaciers. Arctic, Antarctic, and Alpine Research. 2014, 46 (4): 933–945.
  19. Fluctuations of Glaciers Database. World Glacier Moni-toring Service, Zurich, Switzerland. Retrieved from: https://wgms.ch/data-exploration/(Last access: 05.12.2022).
  20. Hock R. DEBAM and DETIM. Manual. 1999. Retrieved from: https://github.com/regine/meltmodel.git (Last access: 05.12.2022).
  21. Klimawandel in der Schweiz. Herausgegeben vom Bundesamt für Umwelt (BAFU), dem Bundesamt für Meteorologie, Klimatologie (MeteoSchweiz) und dem National Centre for Climate Services (NCCS) Bern. 2020: 105 p.
  22. Konovalov V.G. Snow line and formation of glacier-derived runoff in glacier basins. In 34 selected papers on main ideas of the Soviet Glaciology, 1940s–1980s. Initiated, Compiled and Edited by V.M. Kotlyakov. Moscow, 1997: 402–410.
  23. Lappalainen H.K., Petäjä T., Vihma T., Räisänen J., Baklanov A., Chalov S., Esau I., Ezhova E., Leppäranta M., Pozdnyakov D., Pumpanen J., Andreae M.O., Arshi-nov M., Asmi E., Bai J., Bashmachnikov I., Belan B., Bianchi F., Biskaborn B., Boy M., Bäck J., Cheng B., Chubarova N., Duplissy J., Dyukarev E., Eleftheriadis K., Forsius M., Heimann M., Juhola S., Konovalov V., Konovalov I., Konstantinov P., Köster K., Lapshina E., Lintunen A., Mahura A., Makkonen R., Malkhazova S., Mammarella I., Mammola S., Mazon S.B., Meinan-der O., Mikhailov E., Miles V., Myslenkov S., Orlov D., Paris Jean-D., Pirazzini R., Popovicheva O., Pulliainen J., Rautiainen K., Sachs T., Shevchenko V., Skorokhod A., Stohl A., Suhonen E., Thomson E.S., Tsidilina M., Tynkkynen V., Uotila P., Virkkula A., Voropay N., Wolf T., Yasunaka S., Zhang J., Qiu Y., Ding A., Guo H., Bondur V., Kasimov N., Zilitinkevich S., Kerminen V., Kulmala M. Recent advances in the understanding of the northern Eurasian environments and of the urban air quality in China – a pan-Eurasian experiment (PEEX) programme perspective. Atmospheric Chemistry and Physics. 2022, 22 (7): 4413–4469.
  24. Nuimura T., Sakai A., Taniguchi K., Nagai H., Lamsal D., Tsutaki S., Kozawa A., Hoshina Y., Takenaka S., Omiya S., Tsunematsu K., Tshering P., Fujita K. The GAMDAM glacier inventory: a quality-controlled inventory of Asian glaciers. The Cryosphere. 2015, 9: 849–864.
  25. Paul F., Rastner P., Azzoni R., Diolaiuti G., Fugazza D., Le Bris R., Nemec J., Rabatel A., Ramusovic M., Schwaizer G., and Smiraglia C. Glacier shrinkage in the Alps continues unabated as revealed by a new glacier inventory from Sentinel–2. Earth Systems Science Data. 2020, 12: 1805–1821. https://doi.org/10.5194/essd-12-1805-2020
  26. RGI Consortium. 2017. Randolph Glacier Inventory (RGI) – A Dataset of Global Glacier Outlines: Version 6.0. Technical Report. Global Land Ice Measurements from Space. Boulder. Colorado. USA. Digital Media. 2017: 71 p. https://doi.org/10.7265/N5 RGI 6.0.
  27. Williams M.W., Konovalov V.G. Central Asia Temperature and Precipitation Data, 1879-2003. Boulder. Colorado: USA National Snow and Ice Data Center. 2008. Retrieved from: https://nsidc.org/ (Last access: 05.12.2022)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2.

Жүктеу (206KB)
3.

Жүктеу (489KB)
4.

Жүктеу (1MB)

© В.Г. Коновалов, 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».