Quantitative assessment and projections of permafrost temperature in the Magadan region using the GIPL2.0 model

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Recently, Russia has seen an increase in permafrost temperatures, facilitating the development of hazardous geocryological processes. Estimates of climate change impacts on permafrost are often uncertain due to the lack of observational data, therefore mathematical modeling has become the primary method for studying geocryological conditions. The research objective was to evaluate the feasibility of the model GIPL2.0 for predicting permafrost characteristics in the mountain permafrost of the North-East. We utilized unique data from the regional permafrost monitoring network of the Magadan Region. The relevance of this study is confirmed by the need to consider risks and adapt permafrost regions to projected climate change. The verification of GIPL2.0 model was performed using ground temperature data from two boreholes for the period 2022–2025. A forecast of ground temperature and maximum thaw depth up to 2040 was produced based on data from the AMIP-LFMIP-rmLC experiment of the CMIP6 project. The model was verified to a depth of 10 m. The calculated ground temperature satisfactorily matches observations to a depth of 5 m. Deviations are due to uncertainties in determining the physical properties of the rocks and the impact of hydrological processes on profile heat dynamics, which are not described by the model algorithm. According to the climate change forecast, air temperatures in the upper reaches of the Kolyma River basin will increase by 0.9°C every five years. Projections of ground temperatures through 2040 at two boreholes showed that temperatures will increase at all depths, particularly in the sub-1-meter layer by 2–3°C. The maximum seasonal thaw depth at the Goltsy borehole will exceed 2 meters, while at the Pereval Kulu borehole, despite the increase in ground temperature, it will not increase. The study emphasizes the need to use in-situ data to verify geocryological models to improve forecast accuracy.

References

  1. Романовский В. Е., Смит С. Л., Кристианзен Х. Х. Пермафрост термального состояния в полярном Северном полушарии во время Международного полярного года 2007–2009: синтез // Permafrost and Periglacial Processes. 2010. Т. 21. С. 106-116. doi: 10.1002/ppp.689. EDN: NBENET.
  2. Гарагуля Л. С., Гордеева Г. И., Оспенников Е. Н. Роль геокриологических процессов в формировании и динамике экосистем криолитозоны // Криосфера Земли. 2012. Т. XVI, № 4. С. 31-41. EDN: NVQLGU.
  3. Шерстюков А., Шерстюков Б. Пространственные особенности и новые тенденции в термических условиях почвы и глубине ее сезонного оттаивания в зоне пермафроста // Russian Meteorology and Hydrology. 2015. Т. 40. С. 73-78. doi: 10.3103/S1068373915020016. EDN: UFOVKJ.
  4. Хьорт Й., Стрелецкий Д., Дорэ Г., У Wu Q., Бьелла К., Луютто М. Влияние деградации пермафроста на инфраструктуру // Nature Reviews Earth & Environment. 2022. Т. 3. С. 24-38. doi: 10.1038/s43017-021-00247-8. EDN: JSXFHX.
  5. Порфирьев Б. Н., Елисеев Д. О., Стрелецкий Д. А. Экономическая оценка последствий деградации вечной мерзлоты под влиянием изменений климата для устойчивости дорожной инфраструктуры в Российской Арктике // Вестник Российской академии наук. 2019. Т. 89, № 12. С. 1228–1239. doi: 10.31857/S0869-587389121228-1239. EDN: BWVJSZ.
  6. Сточкуте Ю. В., Василевская Л. Н. Многолетние изменения температуры воздуха и почвы на крайнем северо-востоке России // Географический вестник. 2016. № 2. С. 85-97. doi: 10.17072/2079-7877-2016-2-84-96. EDN: WGBLSB.
  7. Павлов А. В. Оценка погрешностей измерений температуры грунтов в неглубоких скважинах в условиях сплошной криолитозоны // Криосфера Земли. 2006. Т. 10, № 4. С. 9-16. EDN: HVUXNZ.
  8. Павлов А. В. Тренды современных изменений температуры почвы на севере России // Криосфера Земли. 2008. Т. XII, № 3. С. 22-27. EDN: JWEIID.
  9. Данкерс Р., Берк Е. Дж., Прайс Дж. Моделирование пермафроста и глубины сезонного оттаивания в схеме наземной поверхности JULES // The Cryosphere. 2011. Т. 5. С. 773-790. doi: 10.5194/tc-5-773-2011. EDN: PHLDIP.
  10. Тшумука А. Л., Кримий А., Фуамба М. Моделирование теплового потока через пермафростную почву, подвергающуюся сезонному замораживанию и оттаиванию // Land. 2022. Т. 11, № 10. С. 1770. doi: 10.3390/land11101770. EDN: HQTHOC.
  11. Филимонов М. Ю., Камнев Ю. К., Шеин А. Н., Ваганова Н. А. Моделирование температурного поля в замерзшей почве под зданиями в городе Салехард с учетом температурного мониторинга // Land. 2022. Т. 11. С. 1102. doi: 10.3390/land11071102. EDN: TNOUUP.
  12. Мачульская Е. Е., Лыксов В. Н. Математическое моделирование процессов взаимодействия атмосферы и криолитозоны // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2009. Т. 45, № 6. С. 736-753. EDN: GONZBZ.
  13. Макарьева О. М., Абрамов Д. А., Землянскова А. А., Осташов А. А., Нестерова Н. В. Температура многолетнемерзлых пород Верхнеколымского нагорья по данным термометрических скважин за 2021–2022 годы // Криосфера Земли. 2024. Т. 28, № 3. С. 19-33. doi: 10.15372/KZ20240302. EDN: XJQOYL.
  14. Макарьева О., Землянскова А., Абрамов Д., Нестерова Н., Осташов А. Геокриологические условия малого горного водосборного бассейна в Верхнеколымском нагорье (Северо-Восточная Азия) // Geosciences. 2024. Т. 14. С. 88.
  15. Модель GIPL // CSDMS: The Community Surface Dynamics Modeling System. [Электронный ресурс] URL: https://csdms.colorado.edu/wiki/Model:GIPL (дата обращения: 10.06.2025).
  16. Геокриология СССР. Восточная Сибирь и Дальний Восток / Ред. Э. Д. Ершов. М.: Недра, 1989. 515 с.
  17. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1 000 000 (третье поколение). Серия Хребтовская. Лист P-55 [Карта] / Санкт-Петербург: ФГБУ "ВСЕГЕИ", 2007.
  18. Банцекина Т. В. Особенности гидротермического режима слоя сезонного протаивания крупнообломочных склоновых отложений в весенне-летний период (на примере Верхнеколымского нагорья): дис. … канд. геогр. наук: 25.00.08 / Банцекина Татьяна Викторовна. – Якутск, 2003. – 137 с. EDN: NMLMBZ.
  19. Джафаров Е. Е., Романовский В. Е., Жене Х., МаГуир А. Д., Марченко С. С. Влияние огня на термическую стабильность пермафроста в низменных и высоких черноелочных лесах внутренней Аляски в условиях изменения климата // Environmental Research Letters. 2013. Т. 8, № 3. doi: 10.1088/1748-9326/8/3/035030. EDN: RZNBXZ.
  20. Джафаров Е. Е., Николски Д. Дж., Романовский В. Е., Уолш Дж. Е., Панда С. К., Серрезе М. С. Влияние снега: как лучше моделировать температуры поверхности грунта // Cold Regions Science and Technology. 2014. Т. 102. С. 63-77. doi: 10.1016/j.coldregions.2014.02.007. EDN: SKNSCD.
  21. Николски Д. Дж., Романовский В. Е., Панда С. К., Марченко С. С., Мускетт Р. Р. Применимость подхода типа экосистемы для моделирования динамики пермафроста по всему Северному склону Аляски // Journal of Geophysical Research: Earth Surface. 2017. Т. 122. С. 50-75. doi: 10.1002/2016JF003852. EDN: YUYGUF.
  22. Luo J., Yin G., Niu F., Lin Z., Liu M. Высокая пространственная разрешающая способность моделирования воздействия изменения климата на термические условия пермафроста для бассейна Бейлухе, плато Цинхай-Тибет // Remote Sensing. 2019. Т. 11, № 11. С. 1294.
  23. Luo D. L., Jin H. J., Marchenko S. S., Romanovsky V. E. Распределение и изменения толщины активного слоя (ALT) и температуры почвы (TTOP) в источнике реки Желтой с использованием модели GIPL // Science China: Earth Sciences. 2014. Т. 57. С. 1834–1845. doi: 10.1007/s11430-014-4852-1. EDN: UUMFCZ.
  24. Джафаров Е. Е., Марченко С. С., Романовский В. Е. Численное моделирование динамики пермафроста на Аляске с использованием набора данных с высокой пространственной разрешающей способностью // The Cryosphere. 2012. Т. 6. С. 613-624. doi: 10.5194/tc-6-613-2012. EDN: PDQHML.
  25. WCRP Coupled Model Intercomparison Project (Phase 6) // WCRP. [Электронный ресурс] URL: https://esgf-node.ipsl.upmc.fr/search/cmip6-ipsl/ (дата обращения: 10.06.2025).
  26. ван ден Хурк Б., Ким Х., Криннер Г., Сеневиратне С. И., Дерксен С., Оки Т., Дувиль Х., Колин Ж., Дюшарн А., Шерю Ф., Вио В., Пума М. Дж., Вада Й., Ли В., Цзя Б., Цампьери М., Материя С., Лоу Р. М., Шеффилд Дж. LS3MIP (v1.0) вклад в CMIP6: Проект межсравнения моделей наземной поверхности, снега и влаги в почве – цели, настройки и ожидаемые результаты // Geoscientific Model Development. 2016. Т. 9. С. 2809–2832. doi: 10.5194/gmd-9-2809-2016. EDN: XUCPXV.
  27. Макарьева О., Нестерова Н., Лебедева Л., Сушанский С. Исследования водного баланса и гидрологии в горном пермафростном водосборе в верховьях рек Колымы, Россия: база данных со станции водного баланса Колымы, 1948–1997 // Earth System Science Data. 2018. Т. 10, № 2. С. 689-710. doi: 10.5194/essd-10-689-2018. EDN: UYBVMO.
  28. Шестернев Д. М. Криогипергенез и геотехнические свойства пород криолитозоны. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2001. 266 с.
  29. Замолотчикова С. А., Зуев И. А. Юкагиро-Анюйский и Колымский регионы // Геокриология СССР. Восточная Сибирь и Дальний Восток. М.: Недра, 1989. С. 293-309.
  30. Гаврильев Р. И. Каталог теплофизических свойств горных пород Северо-Востока России. Якутск: Изд-во ФГБУН Институт мерзлотоведения им. П. И. Мельникова, 2013. 172 с. EDN: TUIJXU.
  31. Методы геокриологических исследований / под ред. Э. Д. Ершова. М.: Изд-во МГУ, 2004. 512 с.
  32. Роман Л. Т., Царапов М. Н., Котов П. И., Волохов С. С., Мотенко Р. Г., Черкасов А. М., Костоусов А. И. Пособие по определению физико-механических свойств промерзающих, мерзлых и оттаивающих дисперсных грунтов. М.: КДУ, "Университетская книга", 2018. 188 с.
  33. Соболь В. Р., Гоман П. Н., Дедюля И. В., Бровка А. Г., Мазуренко О. Н. Тепловые свойства напочвенного материала леса при характерном содержании влаги // Инженерно-физический журнал. 2011. Т. 84, № 5. С. 1079–1084. EDN: NYLOCZ.
  34. Нэш Дж. Е., Сатклифф Дж. В. Прогнозирование речного потока через концептуальные модели: 1 Обсуждение принципов // Journal of Hydrology. 1970. Т. 10, № 3. С. 282-290.
  35. Мельников В. П., Осипов В. И., Брухков А. В., Бадина С. В., Садуртдинов М. Р., Дроздов Д. С., Федоров Р. Ю. Прошлое и будущее мониторинга пермафроста: стабильность российской энергетической инфраструктуры // Energies. 2022. Т. 15. С. 3190. doi: 10.3390/en15093190. EDN: CVFSSD.
  36. Чжоу Ф., Яо М., Фан Х., Инь Г., Менг Х., Линь Ц. Доказательства потепления на основе долгосрочных записей климата и пермафроста в глубинной части плато Цинхай-Тибет // Frontiers in Environmental Science. 2022. Т. 10. С. 836085. doi: 10.3389/fenvs.2022.836085. EDN: RZTVZQ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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).