Оценка погрешности измерений средней высоты снежного покрова на леднике Альдегонда (Шпицберген)

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Предложен метод оценки относительной погрешности средней высоты снежного покрова, получаемой на архипелаге Шпицберген по снегомерным съёмкам. Уравнение для оценки погрешности включает в качестве предикторов плотность промеров на единицу площади и коэффициент вариации высоты снега. Уравнение получено на основе результатов применения статистического метода бутстрэп к набору данных снегомерных съёмок 2015–2021 гг. на леднике Альдегонда.

Об авторах

А. В. Терехов

Арктический и антарктический НИИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: antonvterekhov@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

И. И. Василевич

Арктический и антарктический НИИ

Email: antonvterekhov@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

У. В. Прохорова

Арктический и антарктический НИИ

Email: antonvterekhov@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Борисик А.Л., Новиков А.Л., Глазовский А.Ф., Лаврентьев И.И., Веркулич С.Р. Строение и динамика ледника Альдегонда (Западный Шпицберген) по данным повторных георадиолокационных исследований 1999, 2018 и 2019 годов // Лёд и Снег. 2021. Т. 61. №. 1. С. 26–37.
  2. Василевич И.И., Чернов Р.А. К оценке снегозапасов в русловых врезах методом георадиолокации на территории Арктического региона // Проблемы Арктики и Антарктики. 2018. Т. 64. № 1. С. 5–15.
  3. Лаврентьев И.И., Кутузов С.С., Глазовский А.Ф., Мачерет Ю.Я., Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чернов Р.А., Черняков Г.А. Толщина снежного покрова на леднике Восточный Грёнфьорд (Шпицберген) по данным радарных измерений и стандартных снегомерных съёмок // Лёд и Снег. 2018. Т. 58. № 1. С. 5–20. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2018-1-5-20
  4. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 3. Ч. 1. Метеорологические наблюдения на станциях. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 301 с.
  5. РД 52.25.261-90. Руководство по снегомерным работам в горах. М.: Роскомгидромет СССР, 1991. 127 с.
  6. Ромашова К.В., Чернов Р.А., Василевич И.И. Исследование ледникового стока рек в бассейне залива Грён-фьорд (Западный Шпицберген) // Проблемы Арктики и Антарктики. 2019. Т. 65. № 1. С. 34–45.
  7. Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. Тольятти: Кассандра, 2013. 314 с.
  8. Andreassen L.M., Elvehøy H., Kjøllmoen B., Engeset R.V. Reanalysis of long-term series of glaciological and geodetic mass balance for 10 Norwegian glaciers // The Cryosphere. 2016. V. 10. № 2. P. 535–552. https://doi.org/10.5194/tc-10-535-2016
  9. Belart J.M.C., Berthier E., Magnússon E., Anderson L.S., Pálsson F., Thorsteinsson T., Howat I.M., Aðalgeirsdóttir G., Jóhannesson T., Jarosch A.H. Winter mass balance of Drangajökull ice cap (NW Iceland) derived from satellite sub-meter stereo images // The Cryosphere. 2017. V. 11. № 3. P. 1501–1517.https://doi.org/10.5194/tc-11-1501-2017
  10. Brucker L., Markus T. Arctic-scale assessment of satellite passive microwave-derived snow depth on sea ice using Operation IceBridge airborne data // Journ. of Geophys. Research: Oceans. 2013. V. 118. № 6. P. 2892–2905.
  11. Dai L., Che T., Zhang Y., Ren Z., Tan J., Akynbekkyzy M., Xiao L., Zhou S., Yan Y., Liu Y., Li H., Wang L. Microwave radiometry experiment for snow in Altay, China: time series of in situ data for electromagnetic and physical features of snowpack // Earth System Science Data. 2022. V. 14. № 8. P. 3509–3530. https://doi.org/10.5194/essd-14-3509-2022
  12. Efron B. Bootstrap methods: another look at the jackknife // The Annals of Statistics. 1979. V. 7. № 1. P. 1–26.
  13. Fountain A.G., Vecchia A. How many stakes are required to measure the mass balance of a glacier? // Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography. 1999. V. 81. № 4. P. 563–573. https://doi.org/10.1111/1468-0459.00084
  14. Førland E.J., Hanssen-Bauer I. Increased precipitation in the Norwegian Arctic: true or false? // Climatic Change. 2000. V. 46. № 4. P. 485–509. https://doi.org/10.1023/A:1005613304674
  15. Galos S.P., Klug C., Maussion F., Covi F., Nicholson L., Rieg L., Gurgiser W., Mölg T., Kaser G. Reanalysis of a 10-year record (2004–2013) of seasonal mass balances at Langenferner/Vedretta Lunga, Ortler Alps, Italy // The Cryosphere. 2017. V. 11. № 3. P. 1417–1439. https://doi.org/10.5194/tc-11-1417-2017
  16. Hagen J.O., Liestøl O. Long-term glacier mass-balance investigations in Svalbard, 1950–88 // Annals of Glaciology. 1990. V. 14. P. 102–106. https://doi.org/10.3189/S0260305500008351
  17. Hanssen-Bauer I., Førland E.J., Hisdal H., Mayer S., Sandø A.B., Sorteberg A. Climate in Svalbard 2100 – a knowledge base for climate adaptation. NCSS report M-1242. Norwegian Environment Agency (Miljødirektoratet). 2019. 208 p.
  18. Isaksen K., Nordli Ø., Ivanov B., Køltzow M.A.Ø., Aaboe S., Gjelten H.M., Mezghani A., Eastwood S., Førland E., Benestad R.E., et al. Exceptional warming over the Barents area // Scientific reports. 2022. V. 12. № 1. P. 1–18. https://doi.org/10.1038/s41598-022-13568-5
  19. Kelly R. The AMSR-E snow depth algorithm: Description and initial results // Journ. of the Remote Sensing Society of Japan. 2009. V. 29. № 1. P. 307–317.
  20. Nowak A., Hodgkins R., Nikulina A., Osuch M., Wawrzyniak T., Kavan J., Łepkowska E., Majerska M., Romashova K., Vasilevich I., Sobota I., Rachlewicz G. From land to fjords: The review of Svalbard hydrology from 1970 to 2019 // The State of Environmental Science in Svalbard. 2021. P. 177–201. https://doi.org/10.5281/zenodo.4294063
  21. Pulwicki A., Flowers G., Radić V., Bingham D. Estimating winter balance and its uncertainty from direct measurements of snow depth and density on alpine glaciers // Journ. of Glaciology. 2018. V. 64. № 247. P. 781–795. https://doi.org/10.1017/jog.2018.68
  22. Terekhov A.V., Verkulich S.R., Borisik A.L., Demidov V.E., Prokhorova U.V., Romashova K.V., Anisimov M.A., Sidorova O.R., Tarasov G. Mass balance, ice volume, and flow velocity of the Vestre Grønfjordbreen (Svalbard) from 2013/14 to 2019/20 // Arctic, Antarctic, and Alpine Research. 2022. V. 54. № 1. P. 584–602. https://doi.org/10.1080/15230430.2022.2150122
  23. Urazgildeeva A.V., Sviashchennikov P.N., Ivanov B.V., Isaksen K., Frland E.J., Brkkan R. Comparative analysis of Russian and Norwegian precipitation gauges, measurements in Barentsburg, Western Spitsbergen // Czech Polar Reports. 2017. V. 7. № 1. P. 45–51.
  24. Zemp M., Thibert E., Huss M., Stumm D., Rolstad Denby C., Nuth C., Nussbaumer S.U., Moholdt G., Mercer A., Mayer C., Joerg P.C., Jansson P., Hynek B., Fischer A., Escher-Vetter H., Elvehøy H., Andreassen L.M. Reanalysing glacier mass balance measurement series // The Cryosphere. 2013. V. 7. № 4. P. 1227–1245. https://doi.org/10.5194/tc-7-1227-2013

Дополнительные файлы


© А.В. Терехов, И.И. Василевич, У.В. Прохорова, 2023

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».