Представлены варианты регионального моделирования, расчета и прогноза составляющих гидрологического цикла в горно-ледниковых речных бассейнах. Информационной основой для гидрологических и гляциологических расчетов, служили: 1. Многолетние измерения стока [Bodo; EauFrance; Federal Office for the Environment FOEN] на гидропостах в бассейнов рек Евразии (Катунь, Баксан), Северной Америки (Юкон, Маккензи, Лиард), Центральной Европы (Рона, Инн), Азии (Пяндж, Вахш, Зеравшан, Нарын, Гунт, Сох); 2. Данные дистанционного мониторинга параметров оледенения в бассейне р. Рона за 1971-2016 гг. [Fischer, Huss, Barboux, and Hoelzle, 2014; Fluctuations of Glaciers Database, 2017; Paul et al, 2020]. 3. Многолетние измерения осадков и температуры воздуха на метеорологических станциях, расположенных на территории Швейцарии [Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss], Памира и Тянь-Шаня [Williams and Konovalov, 2008].
Региональное исследование колебаний индекса ледникового питания δ, предложенного в работе (Шульц, 1965), во времени t выполнено по многолетним ежегодным измерениям стока в бассейнах рек Евразии, Северной Америки, Центральной Европы, Азии. В результате установлено: а) Результаты линейной экстраполяции пространственно-временных изменений высотно-площадных характеристик классифицированных совокупностей ледников в речных бассейнах являются достаточной входной информацией для расчета гидрологического режима оледенения; б) Адекватное описание процесса формирования внутригодового и многолетнего ледникового питания рек должно учитывать различия в абляции, зависящие от пяти типов деятельной поверхности ледников и их высотно-площадных характеристик. в) Получены удовлетворительные абсолютные и относительные оценки отклонений между измеренным стоком и суммой осадков, испарения и ледникового питания в верховье р. Рона, гидропост Порт-дю-Се (Porte du Scex) в течение 1999-2010 гг., а также между измеренными и рассчитанными объемами годовых осадков в бассейне р. Рона за 1971-2016 гг. г) Индекс δ для верховья р. Рона оказался не только репрезентативной характеристикой изменения вегетационного Wveg и годового стока Wyear реки, но и вполне пригодным аргументом для долгосрочного прогноза этих переменных. д) Установлены устойчивые региональные зависимости с высокими коэффициентами детерминации между многолетним изменением средней месячной температуры июня-августа T6-8 и апреля T4. е) Впервые разработан и проверен метод регионального предсказания годовой абляции Ab на высоте фирновой границы Zfg=Zmean как функции прогнозируемой средней летней температуры воздуха T6-8. Для определения T6-8 в начале мая установлены региональные зависимости T6-8=f(T4). Таким образом заблаговременность прогноза Ab(Zfg) составляет один месяц. ж) Методические разработки автора, изложенные в работе, оказались востребованными [Lappalainen, et al., 2022] при описании регионального взаимодействия криосферы с компонентами природной среды в Пан-Евразийском проекте (PEEX).

Ключевые слова: водный баланс, прогноз,ледниковый сток, Евразия, моделирование, классификация ледников, абляция, осадки, испарение, реки Рона (Альпы), Кызылсу (Памир)

Литература:

Коновалов В.Г. Таяние и сток с ледников в бассейнах рек Средней Азии. Л: Гидрометеоиздат, 1985. 237 с.
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
Коновалов В.Г. Региональный гидрологический режим горного оледенения. // Известия РАН. Серия Географическая. 2021. том 85. № 3. с. 368–379.
Кренке А.Н. Массообмен в ледниковых системах на территории СССР. Л.: Гидрометеоиздат,1982. 287 с.
Ходаков В.Г. Водно-ледовый баланс районов современного и древнего оледенения СССР. М.: Наука, 1978. 192 с.
Шульц В.Л. Реки Средней Азии. Л.: Гидрометеоиздат, 1965. 691 с.
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/
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.
Fluctuations of Glaciers Database. World Glacier Monitoring Service, Zurich, Switzerland. DOI: 10.5904/wgms-fog-2017-10.
Hock R. DEBAM and DETIM. Manual. 1999. https://github.com/regine/meltmodel.git
Klimawandel in der Schweiz. Herausgegeben vom Bundesamt für Umwelt (BAFU), dem Bundesamt für Meteorologie, Klimatologie (MeteoSchweiz) und dem National Centre for Climate Services (NCCS) Bern, 2020. 105 p
Lappalainen H. K., Petäjä T., Vihma T., Räisänen J., Baklanov A., Chalov S., Esau I., Ezhova E., Leppäranta M., Pozdnyakov D., Pumpanen J., Andreae M. O., Arshinov M., Asmi E., Bai J., Bashmachnikov I., Belan B., Bianchi F., Biskaborn B., Boy M., Bäck J., Cheng B., Chubarova N., Duplissy J., Dyukarev E., Eleftheriadis K., Forsius M., Heimann M., Juhola S., Konovalov V., Konovalov I., Konstantinov P., Köster K., Lapshina E., Lintunen A., Mahura A., Makkonen R., Malkhazova S., Mammarella I., Mammola S., Mazon S. B., Meinander O., Mikhailov E., Miles V., Myslenkov S., Orlov D., Paris Jean-D., Pirazzini R., Popovicheva O., Pulliainen J., Rautiainen K., Sachs T., Shevchenko V., Skorokhod A., Stohl A., Suhonen E., Thomson E. S., Tsidilina M., Tynkkynen V., Uotila P., Virkkula A., Voropay N., Wolf T., Yasunaka S., Zhang J., Qiu Y., Ding A., Guo H., Bondur V., Kasimov N., Zilitinkevich S., Kerminen V., Kulmala M. Recent advances in the understanding of the northern Eurasian environments and of the urban air quality in China – a pan-Eurasian experiment (PEEX) programme perspective // Atmospheric Chemistry and Physics. 2022, Vol. 22, no. 7, p. 4413–4469.
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, 2020,12. pp.1805–1821. https://doi.org/10.5194/essd-12-1805-2020
RGI Consortium. 2017. Randolph Glacier Inventory (RGI) – A Dataset of Global Glacier Outlines: Version 6.0. Technical Report, Global Land Ice Measurements from Space, Boulder, Colorado, USA. Digital Media. doi: https://doi .org/10 .7265/N5 RGI 6.0.
Williams M. W. and Konovalov V. G. Central Asia Temperature and Precipitation Data, 1879-2003. Boulder. Colorado: USA National Snow and Ice Data Center. 2008. http://nsidc.org/data/docs/noaa/g02174_central_asia_data/

Презентация доклада

XX.B.189

Региональные расчеты и прогноз стока в горно-ледниковых речных бассейнах

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга