Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15–19 ноября 2021 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XIX.B.165

Характеристики ледникового питания рек

Коновалов В.Г. (1)
(1) Институт географии РАН, Москва, Россия
Необходимые для гидрологических и климатических расчетов и прогнозов многолетние ряды объема стока с площади дискретных множеств ледников в речных бассейнах могут быть получены только путем моделирования процесса водоотдачи ледников. Известным свойством внутригодового распределения стока горно-ледниковых речных бассейнов служит значительное увеличение стока в течение июня-сентября. Следуя [6] будем считать отношение δ объемов/средних расходов воды за интервалы июль-сентябрь и март-июнь в качестве оценки роли периода июнь-сентябрь при описании процесса формирования речного стока, т.е. δ=W(VII-IX)/W(III-VI). При этом средняя многолетняя величина δ использована как критерий для классификации рек по типу питания. В частности, при δ ≥1,00 питание относится к ледниково-снеговому типу, а при 0,99>δ ≥0,27 к снегово-ледниковому. Кроме того, в первом случае объем W(VII-IX) составляет ≥ 38% от годового, а во втором находится в интервале 37-17%.
Определение величины δ является косвенной оценкой вклада ледникового питания в годовой объем стока. На основании уменьшения δ нередко делается необоснованный вывод о дефиците водных ресурсов в речном бассейне. В работе предложены новая и более полная трактовка индекса δ и представлены характеристики состоянии и динамики водных ресурсов, основанные на расчете и анализе уравнений временны́х трендов объемов стока за год и интервалы июль-сентябрь и март-июнь. Исследование и решение этого вопроса базируется на многолетних измерениях стока [7-9] на нескольких гидропостах в бассейнах рек Евразии (Катунь, Баксан), Северной Америки (Юкон, Маккензи, Лиард), Центральной Европы (Рона, Инн), Азии (Пяндж, Вахш, Зеравшан, Нарын, Гунт, Сох). Продолжительность рядов гидрологических данных на большинстве гидропостов превышала 70 лет, при минимуме 41 год и максимуме 115 лет. Высотно-площадные параметры совокупностей ледников в перечисленных бассейнах получены из Каталогов [11-14] и по данным обработки аэрофотосъемки и результатов дистанционного зондирования со спутников TERRA и Sentinel-2 [16,18]. Относительная площадь оледенения в названных выше бассейнах составляла от 0,1% до 14,1%. Для всех рассмотренных речных бассейнов рассчитаны следующие косвенные характеристики ледникового питания: среднее значение индекса δ, градиент уравнения временно́го линейного тренда для индекса δ, и средних расходов воды за год Q(1-12) и интервалы июль-сентябрь Q(7-9) и март-июнь Q(3-7). В итоге анализа этих характеристик установлено: 15 бассейнов из 18 относятся к ледниково-снеговому, остальные 3 к снегово-ледниковому типам формирования стока; градиент уравнения линейного тренда для индекса δ во всех случаях имеет отрицательное значение, что указывает на сокращение ледниково-снегового питания; несмотря на это, годовой сток уменьшился только в трех бассейнах, а в остальных наблюдалось увеличение Q(1-12), вследствие роста Q(3-7), который перекрывал уменьшение Q(7-9).
Еще одна характеристика ледникового питания основана на использования среднего многолетнего слоя абляции Ab на средней высоте Z множества ледников, определяемого [5,10] как нелинейная функция средней летней температуры воздуха Ts(Z). Затем, для получения объема ледникового питания, рассчитанный слой абляции умножается на общую площадь оледенения, расположенную выше гидрологического поста. Приближенный характер результатов расчета по этому методу следует из того, что стокообразующая поверхность ледника, в зависимости от параметров эмпирического уравнения Ab=f(Ts), считается как состоящей только из льда либо снега.
В реальности ледниковое питание представляет собой сумму объемов таяния на площади пяти типов ледниковой поверхности: лед под моренным покровом im (при наличии морены), открытый лед i, фирн возрастом более одного года f (старый фирн), зимний снег ws, летний снег ss. При этом площадь пяти типов поверхности изменяется как внутри календарного года, так и в многолетнем разрезе. Одним из факторов, влияющим на распределение пяти типов, служит динамика высоты Zssb линии равновесия величин аккумуляции и абляции. Другим фактором – является многолетнее колебание площади оледенения.
Для получения сведений о суммарных объемах таяния Vgl и ледникового стока Wgl в целом за абляционный период достаточно выполнить суммирование соответствующих слагаемых: Vgl=Vim+Vi+Vf+Vss+Vws, Wgl=Vim+Vi+Vf. Возможность модельного определения объемов Vgl и Wgl обусловлена наличием информации о внутригодовом ходе сезонной снеговой границы на ледниках Zgl1=Zssb(ti) и максимальных значений в конце периода абляции Zgl2=Zssb(tdei). Здесь ti – текущая дата, tdei – дата конца абляционного периода. Изменение Zssb(ti) происходит в зависимости от внутригодового хода аккумуляции и абляции в интервале дат от начала периода таяния льда до конца этого периода. Каждому из значений Zgl1 и Zgl2 соответствуют части Fgl1 и Fgl2 общей площади оледенения Fgl, при этом Fgl - Fgl2 = Fac. Метод расчета Zgl1 и Zgl2 подробно описан в работах [1-4, 15]. Кроме того, экспериментальное применение дистанционного зондирования для мониторинга параметров режима горного оледенения показывает перспективность получения таких распределенных в пространстве характеристик как площадь морены на ледниках и высота сезонной снеговой границы [14, 17].
С целью расчета абсолютных и относительных оценок качества рассчитанного объема Wgl в верховье р. Рона в среднем за 1971-2016 гг. использовано упрощенное уравнение годового водного баланса большого речного бассейне в виде:
R =(P-E+Wgl) +∆W в км3, где R – сток, измеренный на гидропосту Порт-дю-Се, P – сумма жидких осадков и разности аккумуляции Acsnow и абляции Absnow сезонного снега, Wgl – объем таяния многолетних запасов льда и фирна возрастом более одного года в области абляции вместе с объемом стока из области аккумуляции, E – испарение с деятельной поверхности водосбора, ΔW – динамические запасы воды в бассейне. В соответствии с этим уравнением годовые объемы испарения и осадков относятся ко всей площади речного бассейна Fbas, включая площадь оледенения Fgl.
Для расчета ледникового питания Wgl использована формула из работы [3]: Wgl=Wifm+(Wac-Wifm⁄ 3,5), где Wifm - объем таяния открытого льда, льда под мореной и старого фирна в области абляции, Wac – объем таяния сезонного снега в области аккумуляции. Определение Wifm и Wac выполняется с учетом влияния морены на таяние, а также многолетнего изменения максимальной высоты снеговой границы на ледниках.
Составляющие уравнения годового водного баланса в среднем за 1971-2016 гг. и оценка качества расчета в целом для суммы компонентов его правой части приведены в таблице 1. Изменение характеристик ледникового питания в верховье р. Рона в течение 1971-2016 гг. представлено на рисунке 5. Таблица и рисунок приведены в приложенной презентации доклада.
Заключение
1. Выполнен анализ различных вариантов численного описания многолетних колебаний ледникового питания рек. В результате установлено: а) предложенный в работе [6] индекс δ, равный отношению объемов W/расходов воды Q за июль-сентябрь и март-июнь не учитывает в явном виде влияние на сток изменения размеров оледенения в речном бассейне; б) исследование и вывод об изменении во времени T индекса δ должно быть основано на оценке градиента линейных уравнений δ=f(T), Q(7-9)=f(T), Q(3-6)=f(T), Q(год)=f(T), а также P(год)=f(T) и θ(год)=f(T) по данным репрезентативной метеостанции; в) результаты линейной экстраполяции пространственно-временных изменений высотно-площадных характеристик классифицированных совокупностей ледников в речных бассейнах являются входной информацией для расчета ежегодных объемов ледникового питания; г) адекватное описание процесса формирования внутригодового и многолетнего ледникового питания должно учитывать различия в абляции, зависящие от типов деятельной поверхности ледника и их высотно-площадных характеристик.
2. Отсутствие необходимости калибровки промежуточных и конечных результатов указывает на универсальность методики расчета составляющих правой части уравнения (13) и ее пригодность для использования в других речных бассейнах Центральной Европы, относящихся к снегово-ледниковому типу формирования стока. Это реки По, Инн, Дунай и другие бассейны, где имеются данные неоднократной каталогизация оледенения и многолетние метеорологические наблюдения для построения зависимостей P=f(T) и θ=f(T) как функции высоты местности, а также неискаженные измерения месячных объемов стока на гидропосту, замыкающем площадь выбранного водосбора.
Пользуясь случаем, выражаю организациям: Франции (EauFrance), и Швейцарии (Federal Office for the Environment FOEN. Hydrological Data Service for watercourses and lakes; Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss) большую благодарность за информационную поддержку выполненной работы.
Финансовая поддержка работы получена из бюджета Института географии РАН при выполнении научных тем № 0148-2018-0008 и № 0148-2019-0004.

Ключевые слова: региональное оледенение, ледниковый сток, водный баланс, динамика, методы расчета
Литература:
  1. Алексеев Г.А. Объективные методы выравнивания и нормализации корреляционных связей. Л: Гидрометеоиздат, 1971. 359 с.
  2. Коновалов В.Г. Каталогизация горных ледников и генерализация их распределения по материалам дистанционного зондирования. Москва: ИКИ РАН, 2010. Т.7. №2. с. 43-54.
  3. Коновалов В.Г. Таяние и сток с ледников в бассейнах рек Средней Азии. Л: Гидрометеоиздат, 1985. 237 с.
  4. Коновалов В.Г., Пиманкина Н.В. Пространственно‑временнóе изменение составляющих водного баланса на северном склоне Заилийского Алатау // Лёд и Снег. 2016. 56(4). P. 453-471. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-4-453-471
  5. Кренке А.Н. Массообмен в ледниковых системах на территории СССР. Л.: – Гидрометеоиздат,1982. – 287 с.
  6. Шульц В.Л. Реки Средней Азии. Л.: Гидрометеоиздат. 1965. 691 с.
  7. Bodo B.A. Monthly Discharge Data for World Rivers (excluding former Soviet Union). Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research. http://rda.ucar.edu/datasets/ds552.0/
  8. EauFrance. www.hydro.eaufrance.fr
  9. Federal Office for the Environment FOEN. Hydrological Data Service for watercourses and lakes. https://www.bafu.admin.ch/bafu/en/home/topics/water
  10. Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss. Monthly and annual reports.
  11. Fischer M., Huss M., Barboux C., and Hoelzle M. The new Swiss Glacier Inventory SGI2010: relevance of using high-resolution source data in areas dominated by very small glaciers // Arctic, Antarctic, and Alpine Research, Vol. 46, No. 4, 2014, pp. 933–945.
  12. Fluctuations of Glaciers Database. World Glacier Monitoring Service, Zurich, Switzerland. DOI: 10.5904/wgms-fog-2017-10.
  13. GLIMS glaciers Data Base. http://glims.colorado.edu/glacierdata/
  14. Herreid, S., Pellicciotti, F. The state of rock debris covering Earth’s glaciers // Nature Geosci. 2020. 13. 621–627. https://doi.org/10.1038/s41561-020-0615-0.
  15. Konovalov V.G. Snow line and formation of glacier-derived runoff in glacier basins. In 34 selected papers on main ideas of the Soviet Glaciology, 1940s-1980s. Initiated, Compiled and Edited by V.M. Kotlyakov. Moscow, 1997. P. 402-410.
  16. Paul F., Rastner P., Azzoni R., Diolaiuti G., Fugazza D., Le Bris R., Nemec J., Rabatel A., Ramusovic M., Schwaizer G., and Smiraglia C. Glacier shrinkage in the Alps continues unabated as revealed by a new glacier inventory from Sentinel-2 // Earth Syst. Sci. Data, 12, 1805–1821, 2020. https://doi.org/10.5194/essd-12-1805-2020
  17. Racoviteanu A.E., Rittger K. and Armstrong R. An Automated Approach for Estimating Snowline Altitudes in the Karakoram and Eastern Himalaya From Remote Sensing // Front. Earth Sci. 2019. 7. 220. doi: 10.3389/feart.2019.00220
  18. RGI Consortium. 2017. A Dataset of Global Glacier Outlines: Version 6.0.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Коновалов В.Г. Характеристики ледникового питания рек // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2021. C. 95. DOI 10.21046/19DZZconf-2021a

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга

95