Расчёт и прогноз ледникового питания в речных бассейнах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Впервые разработан и проверен метод регионального предсказания с месячной заблаговременностью годовой абляции Ab на высоте фирновой границы Zfg = Zmean как функции прогнозируемой средней летней температуры воздуха Ts. Для определения Ts в начале мая установлены региональные зависимости Ts от температуры воздуха апреля T4. Разработан метод прогноза годового и вегетационного стока р. Рона (Швейцария, Альпы) на 2025–2054 гг.

Об авторах

В. Г. Коновалов

Институт географии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vladgeo@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Алексеев Г.А. Объективные методы выравнивания и нормализации корреляционных связей. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 359 с.
  2. Вилесов Е.Н., Глазырин Г.Е., Ноздрюхин В.К. К вопросу о зависимости годовой абляции на ледниках от средней летней температуры воздуха // Тр. САРНИГМИ. 1980. Вып. 71 (152). С. 101–104.
  3. Вилесов Е.Н. Динамика и современное состояние оледенения гор Казахстана. Алматы: Казак Университети, 2016. 267 с.
  4. Голяндина Н.Э. Метод “Гусеница” – SSA: прогноз временных рядов. СПб.: Изд-во СПб гос. ун-та, 2004. 52 с.
  5. Каталог ледников России // Электронный ресурс. https://www.glacrus.ru/ (Дата обращения: 05.12.2022).
  6. Коновалов В.Г. Таяние и сток с ледников в бассейнах рек Средней Азии. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 237 с.
  7. Коновалов В.Г., Пиманкина Н.В. Пространственно‑временнóе изменение составляющих водного баланса на северном склоне Заилийского Алатау // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 4. С. 453–471. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-4-453-471
  8. Коновалов В.Г. Региональный гидрологический режим горного оледенения // Изв. РАН. Сер. геогр. 2021. Т. 85. № 3. С. 368–379.
  9. Кренке А.Н., Ходаков В.Г. О связи поверхностного таяния ледников с температурой воздуха // МГИ. 1966. Вып. 12. С. 153–164.
  10. Кренке А.Н. Массообмен в ледниковых системах на территории СССР. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 287 с.
  11. Погода и Климат // Электронный ресурс. http://www.pogodaiklimat.ru/history.php (Дата обращения: 05.12.2022).
  12. Ходаков В.Г. Водно-ледовый баланс районов современного и древнего оледенения СССР. М.: Наука, 1978. 192 с.
  13. Шульц В.Л. Реки Средней Азии. Л.: Гидрометеоиздат, 1965. 691 с.
  14. Bodo B.A. Monthly Discharge Data for World Rivers (excluding former Soviet Union). Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research. // Электронный ресурс. http://rda.ucar.edu/datasets/ds552.0/ (Дата обращения: 05.12.2022).
  15. EauFrance. // Электронный ресурс. https://hydro.eaufrance.fr/ (Дата обращения: 30.01.2023).
  16. Federal Office for the Environment FOEN. Hydrological Data Service for watercourses and lakes // Электронный ресурс. https://www.bafu.admin.ch/bafu/en/home/topics/water (Дата обращения: 05.12.2022).
  17. Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss. Monthly and annual reports. // Электронный ресурс. https://www.meteoswiss.admin.ch/ (Дата обращения: 05.12.2022).
  18. Fischer M., Huss M., Barboux C., 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. 2014. V 46. №. 4. P. 933–945.
  19. Fluctuations of Glaciers Database. World Glacier Monitoring Service, Zurich, Switzerland. // Электронный ресурс. https://wgms.ch/data-exploration/(Дата обращения: 05.12.2022).
  20. Hock R. DEBAM and DETIM. Manual. 1999. Электронный ресурс. https://github.com/regine/meltmodel.git (Дата обращения: 05.12.2022).
  21. 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.
  22. Konovalov V.G. Snow line and formation of glacier-derived runoff in glacier basins. In: 34 selected papers on main ideas of the Soviet Glaciology, 1940s–1980s. Initiated, Compiled and Edited by V.M. Kotlyakov. Moscow, 1997. P. 402–410.
  23. 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., Ko-novalov 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., Pa-ris 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. V. 22. №. 7. P. 4413–4469.
  24. Nuimura T., Sakai A., Taniguchi K., Nagai H., Lamsal D., Tsutaki S., Kozawa A., Hoshina Y., Takenaka S., Omiya S., Tsunematsu K., Tshering P., Fujita K. The GAMDAM glacier inventory: a quality-controlled inventory of Asian glaciers // The Cryosphere. 2015. V. 9. P. 849–864.
  25. Paul F., Rastner P., Azzoni R., Diolaiuti G., Fugazza D., Le Bris R., Nemec J., Rabatel A., Ramusovic M., Schwaizer G., Smiraglia C. Glacier shrinkage in the Alps continues unabated as revealed by a new glacier inventory from Sentinel–2 // Earth Syst. Sci. Data. 2020. V. 12. P. 1805–1821. https://doi.org/10.5194/essd-12-1805-2020
  26. 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, 2017. 71 p. https://doi.org/10 .7265/N5 RGI 6.0.
  27. Williams M.W., Konovalov V.G. Central Asia Temperature and Precipitation Data, 1879–2003. Boulder. Colorado: USA National Snow and Ice Data Center. 2008. // Электронный ресурс. https://nsidc.org/ (Дата обращения: 05.12.2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (206KB)
Метаданные
3.

Скачать (489KB)
Метаданные
4.

Скачать (1MB)
Метаданные

© В.Г. Коновалов, 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».