Multiyear variability of aufies area in the Selenga River basin and its determining hydrometeorological factors

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Aufeis are widespread in the permafrost zone, including the Selenga River basin. They are considered as indicators of dynamic groundwater reserves and often cause damage to settlements and infrastructure. In this study, a representative set of aufeis in the Selenga River basin was compiled based on a previously developed GIS dataset. Landsat and Sentinel-2 satellite images for 1990–2024, acquired immediately after snowmelt, were used to estimate the aufeis area and its multi-year changes. Changes in aufeis area were compared with meteorological parameters derived from the weather station data and ERA5 reanalysis. We found that the average aufeis area decreases by 3.5% per 10 years. At the same time, interannual variations of the area of individual aufeis are generally poorly correlated. The aufeis area has a negative correlation with air temperature in December, March and April, as cold weather in these months favours increase of ice-covered area. A significant increase in air temperature in April in recent decades may be one of the reasons for the overall decrease in the aufeis area. A correlation has also been found with the amount of precipitation in the previous year and particularly in the period from June to September. The largest aufeis area has been observed in 1995–1996, after 1993–1994 which was the wettest year of the period. The lowest aufeis area corresponds to the driest years 2014–2016. On average, the meteorological variables explain 52% of the interannual variability of the aufeis area, but for individual aufeis this value ranges from 7 to 63%. Such differences are due to the different origin of the considered aufeis and possible changes in the hydrogeological conditions, the identification of which requires field studies.

About the authors

E. Z. Garmaev

Baikal Institute of Nature Management of the Siberian Branch of RAS

Email: and3131@inbox.ru
Ulan-Ude, Russia

V. N. Chernykh

Baikal Institute of Nature Management of the Siberian Branch of RAS

Email: and3131@inbox.ru
Ulan-Ude, Russia

S. V. Pyankov

Perm State University

Email: and3131@inbox.ru
Perm, Russia

A. N. Shikhov

Perm State University; Kazan Federal University

Email: and3131@inbox.ru
Perm, Russia; Kazan, Russia

A. A. Ayurzhanaev

Baikal Institute of Nature Management of the Siberian Branch of RAS

Email: and3131@inbox.ru
Ulan-Ude, Russia

D. A. Bogatyrev

Perm State University

Author for correspondence.
Email: and3131@inbox.ru
Perm, Russia

References

  1. Alekseev V.R. Long-term variability of the spring taryn-aufeises. Led i Sneg. Ice and Snow. 2016, 56 (1): 73–93. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-1-73-92 [In Russian].
  2. Alekseev V.R., Gorin V.V., Kotov S.V. Aufeis-taryns of Northern Chukotka. Led i Sneg. Ice and Snow. 2011, 4 (116): 85–93 [In Russian].
  3. Alekseev V.R., Makarieva O.M., Shikhov A.N., Nesterova N.V., Ostashov A.A., Zemlyanskov A.A. Atlas gigantskih naledej-tarynov Severo-Vostoka Rossii. Atlas of giant glaciers-taryns of the North-East of Russia. Novosibirsk: Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 2021: 302 p. [In Russian].
  4. Garmaev E.J., Pyankov S.V., Ayurzhanaev A.A. Gidroekologicheskaya bezopasnost’ bassejna reki Selenga. Hydrological and Environmental Safety of the Selenga River Basin. Moscow: PrintLeto, 2023: 208 p. [In Russian].
  5. Grigoriev V.Yu., Frolova N.L., Kireeva M.B., Stepanenko V.M. Spatial and Temporal Variability of ERA5 Precipitation Accuracy over Russia. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya. Izvestia of the Russian Academy of Sciences. Geographical Series. 2022, 86 (3): 435–446. https://doi.org/10.31857/S2587556622030062 [In Russian].
  6. Markov M.L., Vasilenko N.G., Gurevich E.V. Naledi zony BAM: Ekspedicionnye issledovaniya. Naledi of the Baikal-Amur Railroad zone: Expeditionary studies. St. Petersburg: Nestor-Istoria, 2016: 320 p. [In Russian].
  7. Millionshchikova T.D. Modelirovaniye i predvychisleniye mnogoletnikh izmeneniy stoka r. Selengi. Modeling and prediction of long-term changes in the runoff of the Selenga River. PhD Thesis. Moscow: Water problem Institute of RAS, 2019: 133 p. [In Russian].
  8. Sokolov B.L. Naledi i rechnoj stok. Naledi and river runoff. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1975: 190 p. [In Russian].
  9. Chernykh V.N., Garmaev E.J. Monitoring studies of ices in small river basins of the central part of the Selenga middle mountains. Problemy regional’noj ekologii. Problems of regional ecology. 2023, 2: 36–41. https://doi.org/10.24412/1728-323X-2023-2-36-41 [In Russian].
  10. Brombierstäudl D., Schmidt S., Nüsser M. Distribution and relevance of aufeis (icing) in the Upper Indus Basin. Science of the Total Environment. 2021, 780: 146604. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146604
  11. Brombierstäudl D., Schmidt S., Nüsser M. Spatial and temporal dynamics of aufeis in the Tso Moriri basin, eastern Ladakh, India. Permafrost and Periglacial Processes. 2023, 34 (1): 81–93. https://doi.org/10.1002/ppp.2173
  12. Chernykh V., Shikhov A., Ayurzhanaev A., Sodnomov B., Tsydypov B., Zharnikova M., Dashtseren A. Icings in the Selenga River basin. Journal of Maps. 2024, 20 (1): 1–10. https://doi.org/10.1080/17445647.2024.2340994
  13. Ensom T.P., Makarieva O.M., Morse P.D., Kane D.L., Alekseev V.R., Marsh P. The Distribution and Dynamics of Aufeis in Permafrost Regions. Permafrost and Periglacial Processes. 2020, 31 (3): 383–395. https://doi.org/10.1002/ppp.2051
  14. Froehlich W., Slupik J. River icings and fluvial activity in extreme continental climate: Khangai Mountains, Mongolia. In: Proceedings of the Fourth Canadian Permafrost Conference. Ottawa: National Research Council of Canada, 1982: 203–211.
  15. Frolova N.L., Belyakova P.A., Grigoriev V.Y., Sazonov A.A., Zotov L.V., Jarsjö J. Runoff fluctuations in the Selenga River Basin. Regional Environmental Change. 2017, 17 (7): 1965–1976. https://doi.org/10.1007/s10113-017-1199-0
  16. Gagarin L., Wu Q., Cao W., Jiang G. Icings of the Kunlun Mountains on the Northern Margin of the Qinghai-Tibet Plateau, Western China: Origins, Hydrology and Distribution. Water. 2022, 14 (15): 2396. https://doi.org/10.3390/w14152396
  17. Hall D.K., Riggs G.A., Salomonson V.V. Development of methods for mapping global snow cover using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. Remote Sensing of Environment. 1995, 54: 127–140. https://doi.org/10.1016/0034-4257(95)00137-P
  18. Hall D.K., Roswell C. The origin of water feeding icings on the eastern North Slope of Alaska. Polar Record. 1981, 20 (128): 433–438. https://doi.org/10.1017/S0032247400003648
  19. Harden D., Barnes P., Reimnitz E. Distribution and character of naleds in northeastern Alaska. Arctic. 1977, 30 (1): 1–30. https://doi.org/10.14430/arctic2681
  20. Hersbach H., Bell B., Berrisford P. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020, 146 (730): 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803
  21. Makarieva O.M., Shikhov A.N., Ostashov A.A., Nesterova N.V. Historical and recent aufeis in the Indigirka River basin (Russia). Earth System Science Data. 2019, 11 (1): 409–420. https://doi.org/10.5194/essd-11-409-2019
  22. Makarieva O., Nesterova N., Shikhov A., Zemlianskova A., Luo D., Ostashov A., Alexeev V. Giant Aufeis – Unknown Glaciation in North-Eastern Eurasia According to Landsat Images 2013–2019. Remote Sensing. 2022, 14 (17): 4248. https://doi.org/10.3390/rs14174248
  23. Morse P.D., Wolfe S.A. Geological and meteorological controls on icing (aufeis) dynamics (1985 to 2014) in subarctic Canada. Journ. of Geophysical Research: Earth Surface. 2015, 120: 1670–1686. https://doi.org/10.1002/2015JF003534
  24. Muñoz-Sabater J., Dutra E., Agustí-Panareda A., Albergel C., Arduini G., Balsamo G., Boussetta S., Choulga M., Harrigan S., Hersbach H., Martens B., Miralles D.G., Piles M., Rodríguez-Fernández N.J., Zsoter E., Buontempo C., Thépaut J.N. ERA5-land: A state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications. Earth System Science Data. 2021, 13 (9): 4349–4383. https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021
  25. National Agency Meteorology and the Environmental Monitoring. Retrieved from: URL: https://www.ncei.noaa.gov/products/land-based-station/global-historical-climatology-network-daily (Last access: December 20, 2024).
  26. National Centers for Environmental Information. Global Historical Climatology Network daily (GHCNd). Retrieved from: URL: https://www.ncei.noaa.gov/products/land-based-station/global-historical-climatology-network-daily (Last access: December 20, 2024).
  27. Obu J., Westermann S., Bartsch A., Berdnikov N., Christiansen H.H., Dashtseren A., Delaloye R., Elberling B., Etzelmüller B., Kholodov A., Khomutov A., Kääb A., Leibman M.O., Lewkowicz A.G., Panda S.K., Romanovsky V., Way R.G., Westergaard-Nielsen A., Wu T., Yamkhin J., Zou D. Northern Hemisphere permafrost map based on TTOP modelling for 2000–2016 at 1 km2 scale. Earth-Science Reviews. 2019, 193: 299–316. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.04.023
  28. Temuujin Kh., Dashtseren A., Ulambayar G. Icing dynamic changes in Bayanzurkh district, Ulaanbaatar, Mongolia. The 2nd International Conference on Environmental Science and Technology, 2019. Retrieved from: URL: http://portal.igg.ac.mn/dataset/24584791-238d-4e34-a046- 61f05a0f1f6/resource/73a84bad-cc91-4136-aacd- c291cd09cd6/download/temuujin_est2019_abstract.pdf (Last access: December 20, 2024).
  29. Yoshikawa K., Hinzman L.D., Kane D.L. Spring and aufeis (icing) hydrology in Brooks Range, Alaska. Journ. of Geophys. Reserarch. 2007, 112: G04S43. https://doi.org/10.1029/2006JG000294
  30. Zemlianskova A., Makarieva O., Shikhov A., Alekseev V., Nesterova N., Ostashov A. The impact of climate change on seasonal glaciation in the mountainous permafrost of North-Eastern Eurasia by the example of the giant Anmangynda aufeis. CATENA. 2023, 233: 107530. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107530

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 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».