Лёд и Снег • 2015 • № 2 (130)
УДК 556.124.2 doi:10.15356/2076-6734-2015-2-69-80
Моделирование распределения водного эквивалента снежного покрова в тундре с использованием ГИС и данных полевой снегомерной съёмки
© 2015 г. Ю.А. Дворников, А.В. Хомутов, Д.Р. Муллануров, К.А. Ермохина
Институт криосферы Земли СО РАН, Тюмень ydvornikow@gmail.com
GIS- and field data based modeling of snow water equivalent in shrub tundra
Yu.A. Dvornikov, A.V. Khomutov, D.R. Mullanurov, K.A. Ermokhina
Earth Cryosphere Institute, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Tyumen
Статья принята к печати 6 октября 2014 г.
Водный эквивалент снежного покрова, ГИС, моделирование, рельеф, снегомерная съёмка.
GIS, modeling, snow survey, snow water equivalent, topography.
Рассматривается методика моделирования водного эквивалента снежного покрова, основанная на статистической обработке данных полевой снегомерной съёмки и геоинформационном анализе различных параметров: рельефа, направления ветра, кустарниковой растительности. Установлено, что особенности рельефа в значительной степени влияют на перераспределение снежного покрова. Так, на вогнутых участках толщина снега увеличивается, а на выпуклых - уменьшается, поэтому индекс кривизны поверхности служит эффективным параметром при моделировании толщины снежного покрова на том или ином участке. Между толщиной снежного покрова и индексом кривизны поверхности установлена высокая степень корреляции (R = -0,83). Учёт перераспределения снега ветром очень важен для региона исследования. Чтобы объяснить основные закономерности этого процесса, мы применили механизм введения поправок при индексировании наветренных и подветренных склонов. Для классификации поверхности использована растровая модель экспозиции склонов, построенная на основе цифровой модели рельефа (ЦМР). В соответствии с господствующим направлением ветра положительные значения поправок присваивались подветренным склонам, а отрицательные - наветренным. Установлено, что кустарниковая растительность служит «ловушкой» для перевеваемого ветром снега, однако высота растительности не определяет его толщину, поскольку толщина снега может быть и больше, и меньше высоты стеблей, и зависит она от других факторов.
An approach for snow water equivalent (SWE) modelling in tundra environments has been developed for the test area on the Yamal peninsula. Detailed mapping of snow cover is very important for tundra areas under continuous permafrost conditions, because the snow cover affects the active layer thickness (ALT) and the ground temperature, acting as a heat-insulating agent. The information concerning snow cover with specific regime of accumulation can support studies of ground temperature distribution and other permafrost related aspects.
Введение
Систематические наблюдения за снежным покровом в России начаты по инициативе А.И. Воейкова, показавшего, что снег — важная составляющая природной среды и народного хозяйства [1]. Снежный покров в зоне развития многолетнемёрзлых пород играет важнейшую роль, поскольку он влияет на их температурный режим и представляет собой природный теплоизолятор [2]. Для интегральной характеристики толщины и плотности снежного покрова можно использовать водный эквивалент снежного покрова. Этот показатель, наиболее полно характеризующий запасы снега на определённой территории, используют также для оценки водного режима рек и озёр и активизации эрозионных процессов [10]. Кроме того, в условиях Арктики значительную роль в перемещении масс снега и увеличении их плотности играют сильные ветра [9]. По результатам натурных наблюдений за снежным покровом на полуострове
Ямал, Б.М. Житков [3] отмечает, что на ровных участках тундры, не принадлежащих вершинам холмов, толщина снега не превышает 20—30 см. В работе [14] приводятся данные о том, что в понижениях толщина снега может достигать 3—4 м, в то время как на значительной части этого полуострова толщина снежного покрова, как правило, не превышает 5—15 см. Такая толщина снежного покрова обусловлена незначительным количеством осадков в виде снега, выпадающих в Арктике, — от 10 до 80 см [10], хотя, согласно современным исследованиям, в последние десятилетия на территории России, в том числе на севере Западной Сибири, максимальные снего-запасы увеличились [4, 8].
Согласно «Карте высоты снежного покрова» [16], средняя толщина снежного покрова на п-ове Ямал не превышает 30—50 см. Эти данные согласуются с материалами И.Д. Копане-ва [6], который утверждает, что средняя многолетняя толщина снежного покрова для этой территории, приходящаяся на третью декаду
марта, составляет 30 см. Более поздние источники содержат информацию, что максимальные снегозапасы для Ямала в среднем составляют 150 мм слоя воды [7], т.е. 50 см снега при средней плотности для региона 0,3 г/см3 [14], что также согласуется с более ранними данными о снегозапасах этой территории.
Известно достаточно много работ по моделированию параметров толщины снежного покрова и водного эквивалента на локальном уровне для регионов с разными природными условиями: например, для горных районов это — [5, 18, 20, 24, 32, 35], для арктических тундр — [22]. Во всех случаях при моделировании использовался примерно одинаковый набор параметров (независимых величин) — рельеф, направление ветра, виды растительности, и шла дискуссия о том, какой же фактор определяющий.
Задача настоящего исследования — моделирование процесса снегонакопления на ключевом участке с учётом трёх основных параметров: рельефа, направления ветра и растительности. Предполагалось также установить степень значимости факторов, определяющих процесс перераспределения снежного покрова. Использование географической информационной системы (ГИС) как наиболее эффективного инструмента при работе с географической информацией позволило рассмотреть все условия в комплексе с учётом ландшафтных особенностей ключевого участка и масштаба. Особенности территории — её равнинный рельеф и отсутствие древесной растительности. Отметим, что выполненное нами исследование отличает высокая детальность, соответствующая микроуровню [26].
ное влияние на распределение толщины снежного покрова — с вершин холмов снег сдувается, а в понижениях — оврагах, у подножий склонов [3] под действием ветров, характерных для исследуемой территории, накапливается [14]. По данным ГМС Марре-Сале, во время проведения полевой снегомерной съёмки преобладал восток-юго-восточный ветер, максимальное значение скорости составляло 14 м/с при среднем значении 7,4 м/с. Направление ветра за холодный период 2012—2013 гг. в целом также характеризовалось преобладанием юго-восточных румбов. В соответствии с данными по той же ГМС за холодный период от его начала до даты завершения снегомерной съёмки выпало 118 мм слоя воды в виде снега.
Ключевой участок расположен в северной полосе типичных тундр. Из кустарников широко распространены ивы сизая и мохнатая (Salix glauca и S. lanata), а также карликовая берёзка (Betula nana) [15]. Растительные сообщества с сомкнутым кустарниковым ярусом приурочены главным образом к днищам долин и склонам водоразделов. На некоторых участках их высота достигает 2 м [11], что может существенно влиять на распределение снежного покрова. Моделирование проводилось для локального участка — трансекты — длиной 1,65 км и шириной 250 м (рис. 1). Трансекта проходит через основные геоморфологические уровни ключевого участка и характеризуется различной поверхностью и растительностью. В пределах трансекты расположена площадка размером 100 х 100 м, на которой вёлся мониторинг динамики сезонно-талого слоя (см. рис. 1 площадка CALM).
Район исследования
Научный стационар «Васькины Дачи» расположен на Центральном Ямале (70°20' с.ш., 68°51' в.д.), к юго-востоку от Бованенковского нефтегазоконденсатного месторождения [12]. Рельеф представлен ступенчатой равниной, расчленённой оврагами, озёрными котловинами и малыми реками и осложнённой комплексом криогенных процессов, главным образом криогенным оползанием [12]. Натурные наблюдения за снежным покровом в районе расположения ключевого участка в начале XX в. показали, что сильная расчленённость оказывает определён-
Методика работ
Снегомерная съёмка. Полевая снегомерная съёмка на ключевом участке (см. рис. 1) выполнялась с 26 по 31 марта 2013 г. Толщина снега измерялась метровой металлической линейкой с делением 1 мм, плотность — при помощи весового снегомера ВС-43. Толщина снежного покрова измерялась в 233 точках: 121 точка была расположена на площадке CALM, остальные — на трансекте и на других участках. Плотность снега измерена в 55 точках.
Цифровая модель рельефа. Использование ГИС при моделировании такой независимой
Рис. 1. Ключевой участок с данными снегомерной съёмки — охвачена территория площадью 7 км2 (трансек-
та, мониторинговые площадки за сезонно-талым слоем, характерные участки):
1 — толщина снежного покрова в точках снегомерной съёмки 2013 г., см; 2 — линия трансекты
Fig. 1. Key area (7 km2) with snow survey data (transect, active layer monitoring sites, representative sites):
1 - observed snow depth, cm, 2013; 2 - transect line
величины, как снежный покров, позволяет совместно анализировать пространственные данные [13, 23, 32]. Поскольку рельеф играет значительную роль при распределении снежного покрова в арктическом ландшафте, для моделирования необходима детальная цифровая модель рельефа (ЦМР) [27]. Летом 2011 г. для получения детальной информации о рельефе на транс-
екте была проведена тахеометрическая съёмка с использованием тахеометра ТорСоп ОТ8-235 (точность угловых измерений 5"). По результатам этой съёмки была создана детальная ЦМР в масштабе 1:1000 с размером ячейки 5 х 5 м. На её базе построены производные поверхности экспозиции склонов от 0 до 360°, сгруппированные по основным направлениям (С—СВ—В—
ЮВ—Ю—ЮЗ—З—СЗ), и индекса кривизны поверхности от —4 до +4. Выбранный диапазон значений индекса кривизны соответствует достаточно расчленённому рельефу территории исследования [28] и отражает степень выпуклости и вогнутост
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.