Mathematical modeling of Elbrus glaciers in the 21st century. Part 2. Forecasting glacier evolution and lake formation under various SSP scenarios

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Probable scenarios of future changes in the Elbrus glaciers and associated with them phenomena such as formation of glacial lakes and remaining ice masses buried under the debris cover are considered. The SSP scenarios (SSP1–1.9, SSP1–2.6, SSP2–4.5, SSP3–7.0, SSP5–8.5) were used for of future climate forcing. Glacier dynamics was simulated using the GloGEMflow model, which was improved by including a module of evolving debris cover. According to the prognostic calculations of the surface mass balance of the glaciers, the loss of ice mass on the Elbrus will accelerate until the end of the 2030s, reaching approximately –1.1±0.3 m w. e. yr.–1. The volume of the glacier ice is expected to be reducing almost linearly until about 2040, after which the mass loss rate will slow down. Under the warmest climate change scenarios (SSP5–8.5, SSP3–7.0), almost all of the remaining ice masses in the North Caucasus will be concentrated on Elbrus by the end of the century. At the same time, by 2100 the glaciers of Elbrus themselves will retreat up to 4000 m above sea level and higher. In case of moderate warming (SSP1–1.9, SSP1–2.6) the position of glacier fronts may be stabilized at an altitude of 3600–3700 m. The study concerns also the dynamics of the debris cover, predicting its doubling in area and average thickness of 0.22 m by 2040. Although the effect of the debris cover on the total volume of ice on Elbrus is estimated to be minimal, it can temporarily slow down melting of the frontal parts and areas of dead (remaining) ice. According to our estimates, the retreat of the Elbrus glaciers may result in formation of up to 17 new lakes, of which six may potentially be temporarily dammed by dead (remaining) ice zones (up to 60 m thick for Djikaugenkioz). It is expected that the largest lake may be formed on the Djikaugenkioz plateau, it will be dammed by moraine with ice buried under it in the period from 2035 to 2045 if no sufficiently efficient runoff channels will appear. The approximate time and place of formation of such ice masses near the sites of lake formation, depending on the climatic scenario, are shown in the paper, since it is important from the point of view of the risk of outburst floods in the 21st century. Under moderate warming (scenario SSP1–2.6), up to 8 lakes are likely to be formed at the site of retreating glaciers Ulluchiran, Djikaugenkioz, and Bolshoy Azau. All of them may appear in the first half of the century, regardless of the climatic scenario.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

T. Postnikova

Water Problems Institute of RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: tasinidze@gmail.com
Ресей, Moscow

O. Rybak

Water Problems Institute of RAS; Institute of Natural and Technical Systems; Vrije Universiteit Brussel

Email: tasinidze@gmail.com

Earth System Science and Departement Geografie, Vrije Universiteit Brussel

Ресей, Moscow; Sevastopol; Brussels, Belgium

A. Gubanov

Lomonosov Moscow State University

Email: tasinidze@gmail.com

Department of Geography

Ресей, Moscow

H. Zekollarie

Vrije Universiteit Brussel

Email: tasinidze@gmail.com

Department of Water and Climate, Faculty of Engineering

Бельгия, Brussels

M. Huss

ETH Zürich; Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research (WSL); University of Fribourg

Email: tasinidze@gmail.com

ETH Zürich; Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research (WSL); University of Fribourg

Швейцария, Zürich; Birmensdorf; Fribourg

Әдебиет тізімі

  1. Dokukin M.D., Khatkutov A.V. Lakes near the Maliy Azau on Elbrus: dynamics and breakthroughs. Led I Sneg. Snow and Ice. 2016, 56 (4): 472–479. [In Russian]. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-4-472-479
  2. Dokukin M.D., Savernyuk E.A., Bekkiev M.Yu., Kalov R.Kh., Khatkutov A.V. Evolution of lakes near the Djikaugenkioz glacier (Northern Elbrus area) in 1957–2020 with consideration of underground flow channels. Led i Sneg. Ice and Snow. 2022, 62 (1): 47–62. [In Russian]. https://doi.org/10.31857/S2076673422010115
  3. Lavrentyev I.I., Petrakov D.A., Kutuzov S.S., Kovalenko N.V., Smirnov A.M. Assessment of glacial lake development potential in the Central Caucasus. Led i Sneg. Ice and Snow. 2020, 60 (3): 343–360. [In Russian]. https://doi.org/10.31857/S2076673420030044
  4. Ledniki i klimat Elbrusa. Glaciers and climate of Elbrus. Ed. by V.N. Mikhalenko. Moscow, Saint-Petersburg: Nestor-History, 2020: 372 p. [In Russian].
  5. Oledenenie Elbrusa. Elbrus glaciation. Ed. by G.K. Tushinskiy. Moscow University Press, 1968: 346 p. [In Russian].
  6. Panov V.D. Evolutziya sovremennogo oledeneniya Kavkaza. Evolution of the modern glaciation of the Caucasus. Saint-Petersburg: Hydrometeoizdat, 1993: 432 p.
  7. Postnikova T.N., Rybak O.О. Global glaciological models: a new stage in the development of methods for predicting glacier evolution. Part 1. General approach and model architecture. Led i Sneg. Ice and Snow. 2021, 61 (4): 620–636. [In Russian]. https://doi.org/10.31857/S2076673421040111
  8. Semenov S.M., Gladilschikova A.A. Scenarios of anthropogenic changes in the climate system in the 21st century. Fundamentalnaya i prikladnaya klimatologiya. Fundamental and Applied Climatology. 2022, 1: 75–106. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2022-1-75-1-106
  9. Hock R. Temperature index melt modelling in mountain areas. Journ. of Hydrology. 2003, 282 (1–4): 104–115. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(03)00257-9
  10. Huss M., Farinotti D. Distributed ice thickness and volume of all glaciers around the globe. Journ. of Geophysical Research: Earth Surface. 2012, 117 (F4). https://doi.org/10.1029/2012JF002523
  11. Huss M., Hock R. A new model for global glacier change and sea–level rise. Frontiers in Earth Science. 2015, 3: 54. https://doi.org/10.3389/feart.2015.00054
  12. Kutuzov S., Lavrentiev I., Smirnov A., Nosenko G., Petrakov D. Volume changes of Elbrus glaciers from 1997 to 2017. Frontiers in Earth Science. 2019, 7 (153). https://doi.org/10.3389/feart.2019.00153
  13. Liu M., Chen N., Zhang Y., Deng M. Glacial Lake Inventory and Lake Outburst Flood / Debris Flow Hazard Assessment after the Gorkha Earthquake in the Bhote Koshi Basin. Water. 2020, 12: 464. https://doi.org/10.3390/w12020464
  14. Maussion F., Butenko A., Champollion N., Dusch M., Eis J., Fourteau K., Gregor P., Jarosch A.H., Landmann J., Oesterle F., Recinos B., Rothenpieler T., Vlug A., Wild C.T., Marzeion B. The Open Global Glacier Model (OGGM) v1.1. Geoscientific Model Development. 2019, 12: 909–931. https://doi.org/10.5194/gmd-12-909-2019
  15. Marzeion B., Hock R., Anderson B., Bliss A., Champollion N., Fujita K., Huss M., Immerzeel W.W., Kraaijenbrink P., Malles J.-H., Maussion F, Radić V., Rounce D. R., Sakai A., Shannon S., van de Wal R., Zekollari H. Partitioning the Uncertainty of Ensemble Projections of Global Glacier Mass Change. Earth’s Future. 2020, 8 (7): e2019EF001470
  16. Millan R., Mouginot J., Rabatel A., Morlighem M. Ice velocity and thickness of the world’s glaciers. Nature Geoscience. 2022, 15 (2): 124–129. https://doi.org/10.1038/s41561-021-00885-z
  17. Postnikova T., Rybak O., Gubanov A., Zekollari H., Huss M., Shahgedanova M. Debris cover effect on the evolution of Northern Caucasus glaciation in the 21st century. Frontiers in Earth Science. 2023, 11: 22. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1256696
  18. RGI Consortium. Randolph Glacier Inventory (RGI) – A dataset of global glacier outlines: Version 6.0. Technical Report. Global Land Ice Measurements from Space, Boulder, Colorado, USA. 2017. https://doi.org/10.7265/N5-RGI-60
  19. Rounce D.R., Hock R., Maussion F., Hugonnet R., Kochtitzky W., Huss M., Berthier E., Brinkerhoff D.J., Compagno L., Copland L., Farinotti D., Menounos B., McNabb R. Global glacier change in the 21st century: Every increase in temperature matters. Science. 2023, 379 (6627): 78–83. https://doi.org/10.1126/science.abo1324
  20. Van Tricht L., Zekollari H., Huss M., Farinotti D., Huybrechts P. Global vs local glacier modelling: a comparison in the Tien Shan. The Cryosphere Discussions. 2023: 1–25.
  21. Zekollari H., Huss M., Farinotti D. Modelling the future evolution of glaciers in the European Alps under the EURO-CORDEX RCM ensemble. The Cryosphere. 2019, 13: 1125–1146. https://doi.org/10.5194/tc-13-1125-2019

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Glacier configurations in the western part of the Central Caucasus under the median climate change scenario (approximately corresponding to the SSP2–4.5 climate scenario on the GFDL–ESM4 climate model). 1 – ice thickness; 2 – border between Russia and Georgia; 3 – glacier outlines according to RGI6.0 at the inventory date (2000–2004)

Жүктеу (149KB)
3. Fig. 2. Distribution of ice volume in elevation zones in 2100, depending on the SSP climate scenario (bold lines represent median values among all General Circulation Models (GCMs) for each scenario). Dashed lines indicate results obtained without the debris-cover module, while solid lines represent results with the evolving debris cover. The black line denotes the median distribution of ice volume for Elbrus glaciers under the SSP5–8.5 scenario

Жүктеу (89KB)
4. Fig. 3. Projected changes in ice volume (a) and glacier area of Mount Elbrus (б): 1 – SSP1–1.9; 2 – SSP1–2.6; 3 – SSP2–4.5; 4 – SSP3–7.0; 5 – SSP5–8.5; 6 – glacier area in 2017 according to (Kutuzov et al., 2019). Bold lines represent median values among all GCMs for each scenario. Thin lines show results for each individual GCM. Dashed lines indicate results obtained without the debris-cover module, while solid lines represent results with the evolving debris cover. Changes in surface mass balance of glaciers in the Northern Caucasus (в) and Elbrus (m w. e. yr.–1) under different climate scenarios (г): 6 – median balance values from the full set of climate models implemented for all scenarios. Bold curves represent the median for each scenario, colored areas indicate the range for each scenario among different climate models. Smoothing interval is equal to 2 years. (д) Glacier volume reduction of Mount Elbrus (m w. e. yr.–1) averaged over 1997–2017 (adapted from Kutuzov et al., 2019) and in 2017–2037 according to the model forecast (e)

Жүктеу (128KB)
5. Fig. 4. Configurations of Mount Elbrus glaciers in 2025, 2040, 2060, and 2080, median values, according to multimodel scenarios SSP1–2.6 (а, в, д) and SSP5–8.5 (б, г, е). 1 – dead-ice areas; 2 – bed overdeepenings identified in the study (Lavrentiev et al., 2020); 3 – approximate contours of lakes corresponding to the bedrock topography from (Huss, Farinotti, 2012, updated in 2019); 4 – glacier outlines in 2000 (RGI, 2017)

Жүктеу (219KB)
6. Fig. 5. Modelled configurations of Mount Elbrus glaciers under the median climate change scenario for different properties of the debris cover: (а, б, в) – for = 115 cm; (г, д, е) – for = 44 cm.: 1 – proglacial lakes; 2 – dead-ice areas, 3 – ice thickness (m) in debris-free mode; 4 – ice thickness (m) when modelling with transforming debris cover.

Жүктеу (111KB)
7. Fig. 6. Thickness of Mount Elbrus glaciers in 2017 based on radio sounding data (Kutuzov et al., 2019) (a); and modeled results based on data from (Huss, Farinotti, 2012, updated in 2019) (б) Difference between (б) and (a). 1 – ice thickness (m); 2 – glacier outlines in 2000 (RGI, 2017); 3 – thickness difference (m). (в)

Жүктеу (55KB)
8. Fig. 7. Comparison of Mount Elbrus glacier area changes with results from (Rounce et al., 2023). 1 – glacier area values presented in the study (Kutuzov et al., 2019) for 1997 and 2017, 2 – glacier area according to the RGI6.0 inventory in 2000

Жүктеу (61KB)

© Russian Academy of Sciences, 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».