Влияние современных климатических изменений на параметры модели морфологической структуры речных пойм в криолитозоне

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Настоящая работа представляет собой попытку оценки влияния современных климатических изменений на развитие в криолитозоне морфологической структуры речных пойм со свободным меандрированием на основе моделирования методами математической морфологии ландшафта. Исследование проведено на участках пойм, для которых имелись два срока съемки с достаточно большим интервалом между ними (около 50 лет). Поймы рек − динамичные территории со сложным “лоскутным” строением, находящиеся в состоянии динамического равновесия. В качестве характеристики изменения климатических условий рассчитаны тренды аномалий приземной температуры воздуха за период 1956−2019 гг. Для всех участков проверена математическая модель морфологической структуры ландшафта аллювиальной равнины. Анализ показал соответствие эмпирических данных теоретическим, что позволяет выбрать параметры модели для оценки изменения характера морфологической структуры под воздействием климатических изменений. Выдвинуто предположение, что климатические изменения могут приводить к изменению характеристик соответствующего распределения переменных, участвующих в модели, из-за нарушения динамического равновесия, что было проверено с использованием критерия Смирнова для двух независимых выборок. Выполнена оценка корреляции между температурными трендами и изменениями параметров модели. Показано, что влияние современных температурных изменений на развитие морфологической структуры речных пойм за последние 40−50 лет проявляется в изменении параметров распределений формирующихся пойменных сегментов, но существенно не меняет в целом статистические распределения в математической модели морфологической структуры аллювиальной равнины (поймы).

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. В. Архипова

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: masha-a@yandex.ru
Россия, Уланский пер. 13, стр. 2, Москва, 101000

Д. Ю. Гущина

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: dasha155@mail.ru

Faculty of Geography

Россия, Ленинские горы 1, Москва, 119234

О. Н. Трапезникова

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева Российской академии наук

Email: ontolga@gmail.com
Россия, Уланский пер. 13, стр. 2, Москва, 101000

Список литературы

  1. Алексеевский Н.И., Магрицкий Д.В., Михайлов В.Н. Антропогенные и естественные изменения гидрологических ограничений для природопользования в дельтах рек Российской Арктики // Вод. хоз-во России. 2015. № 1. С. 14—31.
  2. Викторов А.С. Динамическое равновесие в морфологической структуре ландшафтов // Вопросы географии. № 138. Горизонты ландшафтоведения. 2014. С. 123—137.
  3. Викторов А.С. Математическая морфология ландшафта. М.: Тратек, 1998. 191 с.
  4. Викторов А.С. Модель возрастной дифференциации аллювиальных равнин // Геоэкология. 2007. №4. С. 302-309.
  5. Викторов А.С. Основные проблемы математической морфологии ландшафта. М.: Наука, 2006. 252 с.
  6. Викторов А.С., Капралова В.Н., Орлов Т.В., Трапезникова О.Н. и др. Математическая морфология ландшафтов криолитозоны. М.: РУДН, 2016. 232 с.
  7. Георгиевский В.Ю., Грек Е.А., Грек Е.Н. и др. Оценка современных изменений максимального стока рек России // Метеорология и гидрология. 2019. № 11. С. 46-55.
  8. Маккавеев Н.И., Чалов Р.С. Русловые процессы. М.: Изд-во МГУ, 1986. 263 с.
  9. Панин А., Сидорчук А., Чернов А. Основные этапы формирования пойм равнинных рек Северной Евразии // Геоморфология. 2011. № 3. С. 20-31.
  10. Попов И.В. Методологические основы гидроморфологической теории руслового процесса. Избранные труды. СПб.: Нестор-История, 2012. 304 с.
  11. Смирнов Н.В. Оценка расхождения между эмпирическими кривыми распределения в двух независимых выборках // Бюллетень МГУ, сер. А. 1939. Т. 2. №2. С. 3—14.
  12. Фролова Н.Л., Магрицкий Д.В., Киреева М.Б., Григорьев В.Ю. и др. Сток рек России при происходящих и прогнозируемых изменениях климата: обзор публикаций. 1. Оценка изменений водного режима рек России по данным наблюдений // Водные ресурсы. Т. 49. №3. С. 251—269. https://doi.org/10.31857/S032105962203004X.
  13. Чалов Р.С. Географические исследования русловых процессов. М.: Изд-во МГУ, 1979. 232 с.
  14. Boyin Huang, Peter W. Thorne, Viva F. Banzon et al. NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST), Version 5. [indicate subset used]. NOAA National Centers for Environmental Information. 2017. https://doi.org/10.7289/V5T72FNM
  15. IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report.
  16. Joung R.W. The patterns of some meandering valleys in New South Wales // Austral. Geogr. 1970. 11. No 3. P. 269—277.
  17. Kasvi E., Vaaja M., Kaartinen H., Kukko A. et al. Sub-bend scale flow–sediment interaction of meander bends — A combined approach of field observations, close-range remote sensing and computational modelling // Geomorphology. 2015. V. 238. P.119-134. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.01.039
  18. Lotsari E., Hackney C., Salmela J., Kasvi E. et al. Sub‐arctic river bank dynamics and driving processes during the open‐channel flow period // Earth Surface Processes and Landforms. 2019. https://doi.org/10.1002/esp.4796.Peschke, 1973
  19. Menne M.J., Williams, C.N., Gleason, B.E. et al. The Global Historical Climatology Network Monthly Temperature Dataset, Ver. 4 // Journal of Climate. 2022. 31(24): 9835—9854. https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/31/24/ jcli-d-18-0094.1.xml
  20. NOAA National Centers for Environmental information. Climate at a Glance: Global Time Series, publ. July 2016. [Electronic resource]. http://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/.
  21. Peschke G. Zur Anwendbarkeit statistischer Modelle fur die Untersuchung des Maanderproblems // Acta Hydrophys. 1973. 17. No 2-3. P. 235—247.
  22. Rotnicki K. Retrodiction of palaedischarges of meandering and sinuous rivers and its palaeoclimatic implications // Temperate Palaeohydrology. Chichester, Wiley. 1991. Р. 431–470.
  23. Shiklomanov A.I., Lammers R.B. Changing discharge patterns of high-latitude rivers // Climate Vulnerability: Understanding and Addressing Threats to Essential Resources. Elsevier. 2013. P. 161—175.
  24. Sylvester Z., Durkin P., Covault J.A. High curvatures drive river meandering // Geology. 2019. 47 (3). P. 263—266. https://doi.org/10.1130/G45608.1
  25. Sylvester Z., Durkin P.R., Hubbard S.M., Mohrig D. Autogenic translation and counter point bar deposition in meandering rivers // GSA Bulletin. 2021. 133(11-12):2439-2456. https://doi.org/10.1130/B35829.1
  26. Victorov A., Archipova M., Trapeznikova O. Dynamic balance of the landscape morphological pattern of alluvial plains: the quantitative aspect // Proc. of the 20th Int. Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM-2020, 18-24 August, 2020. V. 20, book 2.2. P. 207—214. https://doi.org/10.5593/sgem2020/2.2/s10.025

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Типичное изображение речной поймы на материалах космической съемки: а – участок р. Хейгияха, б – пойменная излучина космическом снимке 1964 г., в – эта же излучина на снимке 2017 г. (произошло спрямление излучины), г – сегменты в пределах излучины (молодые сегменты показаны решетчатой штриховкой, старые — наклонной штриховкой).

Скачать (36KB)
3. Рис. 2. Расположение ключевых участков речных пойм.

Скачать (42KB)
4. Рис. 3. Нормированное изменение средних длин стрел Δ формирующихся сегментов (реки ранжированы по местоположению участка с запада на восток).

Скачать (19KB)
5. Рис. 4. Изменение средних длин стрел (Δ) (а) и Δλ (б) формирующихся сегментов в сравнении с величинами трендов аномалий температуры (1). На левой оси показаны изменения аномалий температуры в °С/10 лет, по правой — изменения средних длин стрел (Δ) (м) и параметра Δλ (1/м).

Скачать (55KB)

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».