научная статья по теме СРАВНЕНИЕ СЕЗОННОЙ И МЕЖГОДОВОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СНЕЖНОГО ПОКРОВА В БАССЕЙНАХ РЕК РОССИИ ПО ДАННЫМ НАБЛЮДЕНИЙ И РЕАНАЛИЗОВ Геофизика

Текст научной статьи на тему «СРАВНЕНИЕ СЕЗОННОЙ И МЕЖГОДОВОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СНЕЖНОГО ПОКРОВА В БАССЕЙНАХ РЕК РОССИИ ПО ДАННЫМ НАБЛЮДЕНИЙ И РЕАНАЛИЗОВ»

ИЗВЕСТИЯ РАИ. ФИЗИКА АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА, 2007, том 43, № 1, с. 69-80

УДК 551.513.22

СРАВНЕНИЕ СЕЗОННОЙ И МЕЖГОДОВОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СНЕЖНОГО ПОКРОВА В БАССЕЙНАХ РЕК РОССИИ ПО ДАННЫМ

НАБЛЮДЕНИЙ И РЕАНАЛИЗОВ

© 2007 г. В. М. Хан* , К. Г. Рубинштейн*, А. Б. Шмакин**

*Гидромедцентр России 123242 Москва, Большой Предтеченский пер., 11-13 E-mail: khan@mecom.ru **Институт географии РАН 119017 Москва, Старомонетный пер., 29 E-mail" climate@igras.ru Поступила в редакцию 06.10.2005 г., после доработки 05.04.2006 г.

В работе анализируется сезонная и межгодовая изменчивость водного эквивалента снега за период с 1966 по 1996 гг. в бассейнах рек России c использованием данных реанализа ERA/ECMWF, двух версий реанализа NCEP и наземных инструментальных наблюдений. Определены регионы, где характеристики снега из разных источников совпадают наилучшим образом. В целом, данные влаго-запаса снега из реанализа ERA имеют большее сходство с данными снегомерных съемок, чем данные реанализа NCEP. Наиболее близкие совпадения водного эквивалента снега в данных реанали-зов с фактическими данными наблюдаются в период становления снежного покрова - для января и февраля, а наибольшие расхождения для периода снеготаяния - апреля и мая. Межгодовая изменчивость водного эквивалента на азиатской территории России в 90-х гг. воспроизводится лучше ре-анализом-2 NCEP/DOE-II. Выполнено сравнение информации о наличии снежного покрова по данным спутниковых и наземных инструментальных наблюдений. Показано, что в периоды формирования и таяния снега на границе снежного покрова возможны существенные расхождения снегомерных наблюдений со спутниковой информацией.

ВВЕДЕНИЕ

Целью данной работы является исследование сезонной и межгодовой изменчивости снежного покрова в бассейнах рек России с использованием данных реанализа, наземных снегосъемок и дистанционных спутниковых наблюдений. Как известно, гидрологический режим рек России зависит главным образом от таяния снежного покрова. Информация о толщине снежного покрова и снегозапасах в разные периоды формирования и таяния снега играет центральную роль при составлении прогнозов паводков, запасов ирригационных вод. В периоды активного снеготаяния огромные объемы воды высвобождаются для стока, что и вызывает паводки ниже по течению. Ежегодный ущерб от наводнений и паводков в России значителен и имеет тенденцию роста. Причины увеличения ущерба от наводнений можно связать с двумя факторами: меняющийся климат, с одной стороны, и ухудшение состояния сети метеорологических и гидрологических наблюдений, приводящее к снижению качества и заблаговременности прогнозов, с другой. В последние годы мировым научным сообществом уделялось большое внимание проблеме межгодовых изменений площади и водозапаса снежного

покрова в связи с глобальными изменениями окружающей среды. Многочисленные исследования по влиянию глобального потепления климата на различные компоненты окружающей среды проводились и проводятся в контексте национальных и международных научных программ. Оценка влияния изменения климата на компоненты криосферы и определение ее стабильности является главной задачей проекта CLIC (климат и криосфера), утвержденного международной программой по исследованию климата (WCRP) в марте 2000 г. Первая научная конференция по проекту CLIC, на которой были впервые представлены предварительные результаты данной работы, состоялась в апреле 2005 г. в Пекине, КНР. Результаты исследований межгодовых изменений снежного покрова противоречивы. Например, в [1] изучалась изменчивость температуры, осадков и глубин снежного покрова за последние 100 лет на территории СНГ. Авторами был выявлен положительный тренд температуры воздуха в холодный период с середины прошлого века. Однако авторы полагают, что температурная изменчивость оказывает лишь слабое влияние на изменчивость глубины снежного покрова. Результаты этой работы не подтвердили присутствие значи-

мого положительного тренда снежного покрова во второй половине прошлого столетия, как было ранее показано в [2]. Среди отечественных работ по изучению межгодовых изменений характеристик снега следует указать на статьи, например [3, 4, 5]. В частности, в работе [4] был выполнен анализ данных о снежном покрове и факторов, определяющих структуру годовых полей снежного покрова. В работе [6] проведено районирование территории СНГ по характеру многолетних колебаний толщины снежного покрова и проанализирована связь колебаний глубины снега в Северной Евразии с крупномасштабной атмосферной циркуляцией. В статье [7] выявлена связь интенсивности летнего муссона в Юго-Восточной Азии и Эль-Ниньо с распределением аномалии толщины снежного покрова в Северной Евразии. Наряду с отечественными публикациями, можно назвать и ряд зарубежных, в которых в объект исследования включен снежный покров России. Межгодовая изменчивость площадей снега в Северном полушарии исследовалась в работе [8] с помощью метода главных компонент. В работе [9] обсуждались основные крупномасштабные атмосферные процессы, определяющие формирование снежного покрова в Евразии. Влияние сезонной изменчивости снежного покрова в бассейнах сибирских рек на сток этих рек оценивалось в [10]. Большинство упомянутых выше работ использовали данные снегомерных съемок на метеорологических площадках. Между тем известно, что после распада СССР состояние гидрометеорологической сети резко ухудшилось. На огромных территориях, особенно на севере азиатской части России, после 1990-х годов мониторинг снежного покрова осуществляется нерегулярно. Эти пробелы частично восполняются спутниковыми дистанционными измерениями. Особенно широко используется этот вид данных при оценке пространственной протяженности снега. Что же касается определения таких характеристик снега, как водный эквивалент, зернистость, глубина, то спутниковое зондирование в настоящее время не дает возможности их достоверного определения. В некоторых районах, особенно в горной или лесной местности, дистанционное спутниковое зондирование может приводить к заметным ошибкам даже при оценивании площадей снежного покрова [11]. Еще один потенциально информативный источник данных о снеге - это реанализы. Данные различных реанализов стали все более широко использоваться в метеорологических и климатических исследованиях в последние годы. Удобная форма представления данных и хорошее пространственно-временное разрешение делают их весьма популярными. Сеточные поля реанализов не являются эмпирическими данными, поскольку генерируются схемами четырехмерного усвоения данных с использованием гидродинамических мо-

делей. Одним из наименее надежных метеоэлементов в реанализах являются осадки, как жидкие, так и твердые. Они являются, по сути, чисто модельным продуктом. С недавнего времени, наряду с реанализами NCEP/NCAR [12] и NCEP/DOE [13], общедоступным стал реанализ ERA Европейского центра среднесрочных прогнозов (ECMWF) [14]. Несмотря на то, что опубликовано много работ по оценкам различных выходных продуктов реанализов, нам не известны работы по диагностике характеристик снега в реанализах. В предлагаемой работе впервые выполнено сравнение трех источников данных о снеге (реанализов, спутниковых дистанционных наблюдений и снегомерных съемок) в бассейнах крупных российских рек. Результаты данной работы могут быть полезными при принятии решения об использовании того или иного источника информации о снеге с учетом поставленной задачи, способа использования данных, требуемого периода осреднения и обеспеченности изучаемого региона измерениями.

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ О СНЕЖНОМ ПОКРОВЕ

В работе использовались следующие данные:

1. Данные о толщине и водном эквиваленте снежного покрова на 1340 станциях на территории СНГ, подготовленные совместно Всероссийским научно-исследовательским институтом гидрометеорологической информации - Мировым центром данных (ВНИГМИ МЦД, Россия) и Национальным центром снега и льда (NESDC, США) в рамках двустороннего соглашения по обмену данными. Пространственное распределение станций можно оценить из рис. 16—1г. Видно, что на европейской территории снегомерные станции расположены достаточно плотно, и наоборот, в северных регионах азиатской территории снегомерная сеть очень редкая. По региону исследования отобраны 707 станций. Границы рассматривавшихся речных бассейнов приведены на рис. 1а. Длина ряда варьирует от станции к станции, наиболее длиннорядные станции имеют период наблюдений с 1966 по 1996 г.

Данные по водному эквиваленту были получены на снегомерных маршрутах в окрестностях каждой станции. Для каждой снегомерной съемки периодом в 5 или 10 дней определялись более 30 характеристик снега, в том числе информация о водном эквиваленте снежного покрова. Съемки выполнялись вблизи метеорологических станций на типичной залесенной и/или открытой местностях, но не ближе 500 м от застройки, дорог и других сооружений. Длина маршрута составляла 2 км для открытой местности, 1 км в относительно лесной территории и 500 м в густом лесу. Водный эквивалент снежного покрова в каждом маршруте был получен при осреднении 20-ти отдельных

сравнение сезонной и межгодовои изменчивости снежного... Широта (а)

70

60

50

(б)

ERA реанализ

70 60 50

(в) NCEP/NCAR-I реанализ

NCEP/DOE-II реанализ

70 60 50

40

60

80

100

120

140 Долгота

Рис. 1. а - Границы рассматривавшихся речных бассейнов. Пространственное распределение градаций коэффициентов корреляций (для водного эквивалента снега); б - данных станционных наблюдений с данными реанализа ERA; в -данных станционных наблюдений с данными реанализа NCAR/NCEP; г - данных станционных наблюдений с данными реанализа NCAR/DOE-II. Бассейны рек: 1 - Неман, 2 - Нева, 3 - Дон, 4 - Северная Двина, 5 - Волга, 6 - Печора, 7 - Обь, 8 - Енисей, 9 - Оленек, 10 - Лена, 11 - Амур, 12 - Яна. Значения R: Д - от -0.5 до 0.2, + - от 0.2 до 0.5, О - от 0.5 до 1.0.

измерений по его длине путем взвешивания снежной колонки. Контроль качества данных осуществлялся как на стадии оцифрования, так и затем в Национальном центре данных по снегу и льду, США (National S

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.

Показать целиком