Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 14–18 ноября 2022 г.

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

XX.B.346

Расчет снегонакопления в бассейне р. Селенги на основе данных глобальных численных моделей атмосферы с верификацией по спутниковым данным

Шихов А.Н. (1), Черных В.Н. (2), Аюржанаев А.А. (2), Пьянков С.В. (1)
(1) Пермский государственный национально-исследовательский университет, Пермь, Россия
(2) Байкальcкий институт природопользования СО РАН, Москва, Россия
Снежный покров представляет собой один из важнейших компонентов гидрологического цикла суши. Его ключевой характеристикой является запас воды в снеге (snow water equivalent, SWE). Оценка пространственного распределения SWE, как правило, выполняется на основе снегомерных съемок или методов математического моделирования. В настоящей работе оценивается возможность применения данных глобальных моделей численного прогноза погоды ICON (Германия) и GFS/NCEP (США) для расчета снегонакопления в бассейне р. Селенги, который характеризуется малым количеством осадков в холодный период, низкой плотностью наблюдательной сети, сложным рельефом и разнообразным растительным покровом.
Расчет снегозапасов выполнен для холодных периодов 2020-2022 гг. на основе эмпирической методики, ранее разработанной для бассейна р. Камы и адаптированной к условиям семиаридной зоны. Основными составляющими баланса снегозапасов, которые учитываются при расчете, являются атмосферные осадки (с учетом их фазы), снеготаяние, сублимация с поверхности снега и перехват осадков растительностью с последующим испарением. Валидация результатов выполнена для российской части бассейна по данным снегомерных съемок, проведенных во второй половине зимы 2021 и 2022 гг. В целом получены правдоподобные оценки пространственного распределения снегозапасов. Если в 2021 г. на разных участках наблюдалось как завышение, так и занижение расчетного снегозапаса в сравнении с данными снегосъемок (в основном в пределах 20-50%), то в 2022 г. отмечено его систематическое занижение, особенно значительное при расчете по данным модели ICON. Снегозапас существенно недооценивается в степной зоне, что может быть обусловлено завышением интенсивности сублимации с поверхности снега. Сопоставление полученных результатов с данными реанализа ERA5-Land и спутниковыми снимками MODIS показало, что реанализ ERA5-Land существенно завышает снегозапас и площадь снегового покрытия. По результатам моделирования на основе данных моделей GFS/NCEP и ICON площадь снегового покрытия оказалась занижена в 2022 г. и хорошо воспроизвелась в 2021 г., что коррелирует с результатами расчета снегозапаса. Неопределенности при расчете снегозапасов возникают вследствие ошибок в численных прогнозах осадков. Также необходима калибровка эмпирических коэффициентов, используемых при расчёте интенсивности сублимации с поверхности снега.

Исследование выполнено при поддержке РНФ, проект № 20-17-00207

Ключевые слова: бассейн р. Селенги, запас воды в снежном покрове, снегонакопление, сублимация и таяние снега, глобальные модели прогноза погоды, ICON, GFS/NCEP, снегомерные съемки

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Шихов А.Н., Черных В.Н., Аюржанаев А.А., Пьянков С.В. Расчет снегонакопления в бассейне р. Селенги на основе данных глобальных численных моделей атмосферы с верификацией по спутниковым данным // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2022. C. 124. DOI 10.21046/20DZZconf-2022a

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга

124