Comparison of ERA5-Land reanalysis data with direct measurements of snow cover characteristics in the Magadan Region

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article presents results of comparison of the ERA5-Land reanalysis data with results of direct (in situ) measurements of snow depth and the solid precipitation in the permafrost zone in the Magadan Region (Northeast Russia). The analysis was based on daily observations of 21 weather stations (9–850 m a.s.l., 2010–2024) and the authors’ data from 12 stationary snow measuring stakes installed at thermometric boreholes of the regional permafrost monitoring network (175–1182 m a.s.l., 2022–2024). The snow depth on the stakes was recorded at a given time interval using camera traps. The ERA5-Land grid nodes closest to the observation sites with a spatial resolution of 0.1°× 0.1° (~9 km) were used for the comparison with regard for differences in elevation between grid cells and observation sites. The results indicate that the ERA5-Land reanalysis systematically overestimates snow depth (on the average by 27 cm or 168%) and solid precipitation (on average by 6 mm or 113% for the period October–April) compared to in situ measurements. The average correlation coefficient between reanalysis data and observations is 0.73 for snow depth and 0.84 for solid precipitation. Divergence increases in mountainous areas and for stations located on the coast of the Sea of Okhotsk. The dependence of the overestimation of snow depth on the elevation of the observation point was revealed. Thus, the overestimation of snow depth reproduced from the reanalysis data increases up to an absolute elevation of about 500 m, but on levels higher 500 m, this dependence changes to the opposite. ERA5-Land shows earlier snow cover formation and later melting in comparison with observations. In addition to the overestimation of solid precipitation, further sources of uncertainties are the low spatial resolution of the ERA5-Land data and the lack of consideration of sublimation and wind-driven snow transport in the model. The findings contribute to a better understanding of the capabilities and limitations of using the ERA5-Land data in the mountainous permafrost regions.

About the authors

O. R. Zhunusova

Saint Petersburg State University

Email: zhun.oksana@gmail.com
Saint Petersburg, Russia

A. A. Zemlyanskova

Saint Petersburg State University

Saint Petersburg, Russia

O. M. Makarieva

Saint Petersburg State University

Saint Petersburg, Russia

A. N. Shikhov

Saint Petersburg State University; Perm State University

Saint Petersburg, Russia; Perm, Russia

N. V. Nesterova

Saint Petersburg State University

Saint Petersburg, Russia

References

  1. Гаврилова М. К. Климат и многолетнее промерзание горных пород / Ред. В.Т. Балобаев. Новосибирск: Наука, 1978. 214 с.
  2. Головинов Е.Э., Васильева Н.А. Сравнение многолетних метеорологических характеристик по данным реанализа и наземных наблюдений на территории Московской области // Мелиорация и гидротехника. 2022. Т. 12. № 3. С. 92–105. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2022-12-3-92-105
  3. Григорьев В.Ю., Фролова Н.Л., Киреева М.Б., Степаненко В.М. Пространственно-временная изменчивость ошибки воспроизведения слоя осадков реанализом ERA5 на территории России. // Изв. РАН. Сер. География. 2022. Т. 86. № 3. С. 435–446.
  4. Землянскова А.А., Макарьева О.М., Никитина П.А., Волгина А.Д., Герасимов В.К. Динамика снежного покрова на территории Магаданской Области. // Рельеф и четвертичные образования Арктики, Субарктики и Северо-Запада России. 2024. Т. 11 С. 539–545. https://doi.org/10.24412/2687-1092-2024-11-539-545
  5. Калинин Н.А., Крючков А.Д., Сидоров И.А., Абдуллин Р.К., Шихов А.Н. Климатические характеристики влагозапасов снега на территории Пермского края. // Лёд и Снег. 2025. Т. 65. № 1. С. 50–68. https://doi.org/10.31857/S2076673425010044
  6. Китаев Л.М. Сопряжённость изменений температуры воздуха, толщины снежного покрова и температуры почвы Восточно-Европейской равнины // Криосфера Земли. 2021. Т. 25. № 3. С. 43–49. https://doi.org/10.15372/KZ20210304
  7. Крючков А.Д., Калинин Н.А., Сидоров И.А. Качество характеристик снежного покрова, полученных на основе реалайза ERA 5-Land для территории Пермского края // Лёд и Снег. 2023. Т. 63. № 3. С. 383–396. https://doi.org/10.31857/S2076673423030055
  8. Макарьева О.М., Абрамов Д.А., Землянскова А.А., Осташов А.А., Нестерова Н.В. Температура многолетнемерзлых пород Верхнекольмского нагорья по данным термометрических скважин за 2021–2022 годы // Криосфера Земли. 2024. Т. 28. № 3. С. 19–32. https://doi.org/10.15372/KZ20240302
  9. Морейдо В.М., Терский П.Н., Абрамов Д.В. Оценка качества воспроизведения метеорологических характеристик несколькими моделями атмосферного реанализа на территории Крымского полуострова // Водные ресурсы. 2024. Т. 51. № 6. С. 731–742. https://doi.org/10.31857/S0321059624060011
  10. Осокин Н.И., Сосновский А.В. Влияние динамики температуры воздуха и высоты снежного покрова на промерзание грунта // Криосфера Земли. 2015. Т. XIX. № 1. С. 99–105.
  11. Павлов А.В. Расчёт и регулирование мерзлотного режима почвы. Новосибирск: Изд-во Наука, 1980. 240 с.
  12. Титкова Т.Б., Ананичева М.Д. Использование реанализа ERA5–Land и данных метеостанций в горных районах России для оценки изменения ледниковых систем Восточной Сибири и Дальнего Востока. // Лёд и Снег. 2023. Т. 63. № 2. С. 199–213. https://doi.org/10.31857/S2076673423020163
  13. Фомин В.В., Ундерских М.Г. Использование реанализов для оценки пространственно-временной динамики температуры воздуха на Урале и в Западной Сибири во второй половине ХХ – начале XXI веков // Леса России и хозяйство в них. 2020. Т. 74. № 3. С. 4–11.
  14. Шерстюков А.Б. Корреляция температуры почвогрунтов с температурой воздуха и высотой снежного покрова на территории России // Криосфера Земли. 2008. Т. XII. № 1. Р. 79–87.
  15. Шмакин А.Б., Осокин Н.И., Сосновский А.В., Зазовская Э.П., Борзенкова А.В. Влияние снежного покрова на промерзание и протаивание грунта на Западном Шпицбергене // Лёд и Снег. 2013. Т. 124. № 4. С. 52. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2013-4-52-59
  16. Akyurek Z., Kuter S., Karaman Ç.H., Akpınar B. Understanding the Snow Cover Climatology over Turkey from ERA5-Land Reanalysis Data and MODIS Snow Cover Frequency Product // Geosciences. 2023. V. 13. № 10. Р. 311. https://doi.org/10.3390/geosciences13100311
  17. Copernicus // Электронный ресурс. URL:https://cds.climate.copernicus.eu/ (Дата обращения: 20.06.2024).
  18. Dalla Torre D., Di Marco N., Menapace A., Avesani D., Righetti M., Majone B. Suitability of ERA5-Land reanalysis dataset for hydrological modelling in the Alpine region // Journ. of Hydrology: Regional Studies. 2024. V. 52. P. 101718. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.101718
  19. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz‐Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D. The ERA5 global reanalysis // Quarterly Journ. of the Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. № 730. P. 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803
  20. Kim K.Y., Rajaram H., Lakshmi V. Observing decreasing snow cover and increasing surface temperature across the Andes with remotely sensed and reanalysis data // Environmental Research Communications. 2025. V. 7. № 2. P. 021009. https://doi.org/10.1088/2515-7620/adb382
  21. Lei Y., Pan J., Xiong C., Jiang L., Shi J. Snow depth and snow cover over the Tibetan Plateau observed from space in against ERA5: Matters of scale // Climate Dynamics. 2023. V. 60. № 5–6. P. 1523–1541. https://doi.org/10.1007/s00382-022-06376-0
  22. Li Q., Jiang Y., Wei L., Liu F., Zhu J. Comparison of ERA5-Land and CMPAS reanalysis data for the regional assessment of precipitation in Chongqing, China // Meteorology and Atmospheric Physics. 2025. V. 137. № 2. P. 16. https://doi.org/10.1007/s00703-025-01062-2
  23. Majidi F., Sabetghadam S., Gharaylou M., Rezaian R. Evaluation of the performance of ERA5, ERA5-Land and MERRA-2 reanalysis to estimate snow depth over a mountainous semi-arid region in Iran // Journ. of Hydrology: Regional Studies. 2025. V. 58. P. 102246. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102246
  24. Muñoz-Sabater J., Dutra E., Agustí-Panareda A., Albergel C., Arduini G., Balsamo G., Boussetta S., Choulga M., Harrigan S., Hersbach H. ERA5-Land: A state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications // Earth System Science Data. 2021. V. 13. № 9. P. 4349–4383. https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021
  25. Poschlod B., Daloz A.S. Snow depth in high-resolution regional climate model simulations over southern Germany – suitable for extremes and impact-related research? // The Cryosphere. 2024. V. 18. № 4. P. 1959–1981. https://doi.org/10.5194/tc-18-1959-2024
  26. Sharifi E., Eitzinger J., Dorigo W. Performance of the State-Of-The-Art Gridded Precipitation Products over Mountainous Terrain: A Regional Study over Austria // Remote Sensing. 2019. V. 11. № 17. P. 2018. https://doi.org/10.3390/rs11172018
  27. Yan S., Chen Y., Hou Y., Liu K., Li X., Xing Y., Wu D., Cui J., Zhou Y., Pu W. Which global reanalysis dataset has better representativeness in snow cover on the Tibetan Plateau? // The Cryosphere. 2024. V. 18. № 9. P. 4089–4109. https://doi.org/10.5194/tc-18-4089-2024
  28. Zhang Y., Li J., Liu D. Spatial Downscaling of ERA5 Reanalysis Air Temperature Data Based on Stacking Ensemble Learning // Sustainability. 2024. V. 16. № 5. P. 1934. https://doi.org/10.3390/su16051934

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).