Changes in the River’s Ice Regime Characteristics of the Votkinskoe Reservoir Catchment for 1936–2018

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

The paper is devoted to the study of long-term variability of the stable dates of ice formation and the duration of the freeze-up period at 12 gauges on the rivers of the Votkinskoe Reservoir catchment for 1936–2018. It turns out which of the statistical models is more consistent with the series of observations: the resampling model, the linear regression model, or the model of the change in the mean value starting from a certain point in time. The study was carried out in two stages. At the first stage the stable dates of ice formation and the duration of the freeze-up data were analyzed separately for each gauge. There were tested: the hypotheses of randomness, normality of the series of observations, hypotheses about the absence of a linear trend and autocorrelations in the data; hypotheses of homogeneity of series of observations. At the second stage the stable dates of ice formation and the duration of the freeze-up data were analyzed jointly using a two-dimensional normal distribution model for each gauge. There were tested: the hypotheses on two-dimensional normality and equality of data covariance matrices; the hypothesis of homogeneity of two-dimensional data. Using the methods of difference-integral curves and t-test revealed statistically significant changes in the behavior of the characteristics under consideration with the change point in 1997. Within each of the periods 1936–1997 and 1998–2017 for all gauges, the initial data allow describing the behavior of the characteristics under study using a resampling model, the elements of which have the same normal distribution law. There are no autocorrelations in the observation series. At the same time, statistically significant shifts in the dates of ice formation to the late side by 7–14 days and a reduction in the duration of the freeze-up period by 6–18 days were established. The transition from a separate analysis of the dates of ice formation and the duration of the freeze-up period to their joint analysis did not affect the nature of the results obtained. The results make it possible to improve the forecasting of the ice-thermal regime of rivers and improve the planning and organization of the work of water transport and hydraulic structures.

作者简介

V. Kalinin

Perm State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: vgkalinin@gmail.com
Russia, Perm

V. Chichagov

Perm State University

Email: vgkalinin@gmail.com
Russia, Perm

参考

  1. Agafonova S.A., Frolova N.L., Surkova G.V. Modern characteristics of the ice regime of the Arctic rivers of Russia and their possible changes in the XXI century. Gidrometeorologiya i ekologiya: nauchnye i obrazovatel’nye dostizheniya i perspektivy. Hydrometeorology and ecology: scientific and educational achievements and prospects. Saint Petersburg: “Agraf+”, 2017: 17–21. [In Russian].
  2. Balkov V.A. Change in the timing of the opening of the Kama River near Perm due to climate warming. Uchyonye zapiski Permskogo universiteta. Scien. zap. Perm University.1960, 15 (2): 103–107. [In Russian].
  3. Bendat Dzh., Pirsol A. Prikladnoj analiz sluchajnyh dannyh. Applied analysis of random data. Moscow: Mir, 1989: 540. [In Russian].
  4. Borovikov V.P., Ivchenko G.I. Prognozirovanie v sisteme Statistica v srede Windows: Osnovy teorii i intensivnaya praktika na komp’yutere. Forecasting in the Statistica system in a Windows environment: Fundamentals of theory and intensive practice on a computer. Moscow: Finance and statistics, 2006: 368. [In Russian].
  5. Vtoroy otsenochnyi doklad Rosgidrometa ob izmeneniyakh klimata i ikh posledstviyakh na territorii Rossiyskoy Federatsii. Second estimation report on climate changes and their consequences on the territory of Russian Federation. Moscow: Roshydromet, 2014: 1009. [In Russian].
  6. Ginzburg B.M. The timing of freezing and opening of rivers at the end of the XX century and their possible changes in the XXI century. Meteorologiya i gidrologiya. Meteorology and hydrology, 2005, 12: 88–97. [In Russian].
  7. Ginzburg B.M., Gurova I.N. Ice regime of Russian rivers in the conditions of modern climate and its possible changes. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 5: Geografiya. Moscow University Bulletin. Series 5: Geography. 2007, 6: 101–108. [In Russian].
  8. Ginzburg B.M., Soldatova I.I. Long-term fluctuations in the timing of freezing and opening of rivers in various geographical zones. Meteorologiya i gidrologiya. Meteorology and hydrology, 1996, 6: 101–108. [In Russian].
  9. Ivchenko G.I., Medvedev YU.I. Mathematical statistics. Moscow: Vysshaya shkola, 1992: 304. [In Russian].
  10. Kalinin V.G. Ice regime of rivers and reservoirs of the Upper and Middle Kama basin: Monograph. Perm: Perm State University. 2008: 252. [In Russian].
  11. Kalinin V.G. On the choice of a representative estimated observation period in the study of the ice regime of rivers. Geograficheskij vestnik. Geographical Bulletin. 2020, 1 (52): 120–129 [In Russian]. https://doi.org/10.17072/2079-7877-2020-1-120-129
  12. Kalinin V.G., Trofimov N.A. On the choice of the necessary duration of the observation period of the ice regime of rivers. Meteorologiya i gidrologiya. Meteorology and hydrology, 2001, 8: 78–88. [In Russian].
  13. Kalinin G.S. Ledovye yavleniya na rekah vodosbora Votkinskogo vodohranilishcha i vliyanie na nih fiziko-geograficheskih faktorov i atmosfernoj cirkulyacii. Ice phenomena on the rivers of the watershed of the Votkinsk reservoir and the influence of physical and geographical factors and atmospheric circulation on them. PhD. Perm: PGU, 1974: 213. [In Russian].
  14. Smahtin V.K. The ice regime of the Trans-Baikal lakes in the conditions of modern warming. Led i Sneg. Ice and Snow. 2018, 58 (2): 225–230. [In Russian].
  15. Chen Y., She Y. Long-term variations of river ice breakup timing across Canada and its response to climate change. Cold Regions Science and Technology, 2020: 176.
  16. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson Education, Inc. 2007: 794.
  17. Kalinin V.G., Chichagov V.V. Long-term variability of ice formation dates on the rivers of the Votkinsk reservoir catchment. Russ. Meteorol. Hydrol. 2014, 39 (7): 491–497.
  18. Kalinin V.G., Chichagov V.V. Changes in river ice formation dates and tests for their statistical significance assessment. Russ. Meteorol. Hydrol. 2019, 44 (9): 613–622.
  19. Korhonen J. Long-term changes and variability of the winter and spring season hydrological regime in Finland. PhD. Helsinki: Institute for Atmospheric and Earth System Research Doctoral dissertation, 2019.
  20. Livingstone D.M. Break-up dates of alpine lakes as proxy data for local and regional mean surface air temperatures. Climatic Change.1997, 37 (2): 407–439.
  21. Livingstone D.M. Ice break-up on southern Lake Baikal and its relationship to local and regional air temperatures in Siberia and to the North Atlantic Oscillation. Limnology and Oceanography. 1999, 44 (6): 1486–1497.
  22. Mardia K.V. Applications of Some Measures of Multivariate Skewness and Kurtosis in Testing Normality and Robustness Studies // Sankhyā: The Indian Journ. of Statistics, Ser. B (1960–2002). 1974, 36 (2): 115–128.
  23. Maslanik J.A., Barry R.G. Lake ice formation and breakup as an indicator of climate change: potential for monitoring using remote sensing techniques. The Influence of Climate Change and Climatic Variability on the Hydrologic Regime and Water Resources (Proceedings of the Vancouver Symposium, August 1987). IAHS Publ. 1987, 168: 153–161.
  24. Pettitt A.N. A non-parametric approach to the change-point problem // Journ. of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). 1979, 28 (2): 126–135.
  25. Tanaka M., Yoshino M.M. Re-examination of the climatic change in central Japan based on freezing dates of Lake Suwa. Weather. 1982, 37: 252–259.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (888KB)
3.

下载 (1MB)
4.

下载 (1MB)
5.

下载 (1MB)
6.

下载 (332KB)

版权所有 © В.Г. Калинин, В.В. Чичагов, 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».