Simulating the Dynamics of the Characteristics of Snow Cover Formation Regime in the Russian Federation Territory. 1. Field Areas of ER in the Historical Period

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A procedure for calculating various characteristics of snow cover formation, based on the use of the land surface model SWAP, was tested on field areas of the European Russia for a historical period (1967−2019). The comparison of simulation results with observation data showed the good quality of snow water equivalent reproduction at these objects. Variations of the climatic values of snow cover formation characteristics in the historical period were analyzed, revealing trends in changes of these characteristic in field areas in the period under consideration.

About the authors

E. M. Gusev

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

O. N. Nasonova

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

E. E. Kovalev

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

E. A. Shurkhno

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: sowaso@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

References

  1. Арктика: стратегическое значение для России. https://russtrat.ru/reports/20-dekabrya-2020-1614-2511 (дата обращения: 22.01.2022)
  2. Воейков А.И. Климаты земного шара, в особенности России. СПб.: Издание картографического заведения А. Ильина, 1884. 640 с.
  3. Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации – Мировой центр данных (ВНИИГМИ-МЦД). http://meteo.ru (дата обращения: 07.06.2021)
  4. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 328 с.
  5. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Параметризация процессов тепловлагообмена в бореальных лесных экосистемах // Изв. АН. Физика атмосферы и океана. 2001. Т. 37. № 2. С. 182–200.
  6. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Параметризация процессов тепловлагообмена в системе “грунтовые воды–почва–растительный/снежный покров– атмосфера” для территорий с четко выраженной сезонной изменчивостью климата // Почвоведение. 2000. № 6. С.733–748.
  7. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Расчеты формирования снежного покрова в различных природных условиях на основе модели взаимодействия поверхности суши с атмосферой SWAP // Лед и снег. 2019. Т. 59. № 2. С. 167–181. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-2-401
  8. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Моделирование стока на малых водосборах в зоне многолетней мерзлоты на основе модели SWAP // Вод. ресурсы. 2006. Т. 33. № 2. С. 133–145.
  9. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Ковалев Е.Э. Моделирование составляющих теплового и водного балансов поверхности суши земного шара // Вод. ресурсы. 2006. Т. 33. № 6. С. 664–676.
  10. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Ковалев Е.Э., Шурхно Е.А. Сценарные прогнозы изменения снегозапасов в связи с возможными изменениями климата в различных районах земного шара // Вод. ресурсы. 2021. Т. 48. № 1. С. 100–113.
  11. Кренке А.Н., Черенкова Е.А., Чернавская М.М. Устойчивость залегания снежного покрова на территории России в связи с изменением климата // Лед и Снег. 2012. Т. 52. № 1. С. 29–37. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2012-1-29-37
  12. Слишком много севера. www.demoscope.ru/weekly/2003/095/tema03.php (дата обращения: 10.01.2022)
  13. Сосновский Н.И. Осокин Г.А. Черняков А.В. Влияние климатических изменений на высоту снежного покрова в лесу и поле в первой декаде XXI века // Криосфера Земли. 2018. Т. XXII. № 2. С. 91–100. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2018-2(91-100)
  14. Чурюлин Е.В., Копейкин В.В., Розинкина И.А., Фролова Н.Л., Чурюлина А.Г. Анализ характеристик снежного покрова по спутниковым и модельным данным для различных водосборов на Европейской территории Российской Федерации // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2018. № 2 (368). С. 120–143.
  15. ACIA. Impacts of a Warming Arctic: Arctic Climate Impact Assessment. ACIA Overview report. Cambridge Univ. Press. 2004. 140 p.
  16. AMAP. SWIPA (Snow, Water, Ice, and Permafrost in the Arctic) Executive Summary. Oslo. Norway. Arctic Monitoring and Assessment Program. 2011. 15 p.
  17. Bartlett P.A., MacKay M.D., Verseghy D.L. Modified snow algorithms in the Canadian land surface scheme: Model runs and sensitivity analysis at three boreal forest stands // Atmosphere−Ocean. 2006. V. 44. № 3. P. 207−222. https://doi.org/10.3137/ao.440301
  18. Boone A., Habets F., Noilhan J., Clark D., Dirmeyer P., Fox S., Gusev Y., Haddeland I., Koster R., Lohmann D., Mahanama S., Mitchell K., Nasonova O., Niu G.-Y., Pitman A., Polcher J., Shmakin A.B., Tanaka K., van den Hurk B., Verant S., Verseghy D., Viterbo P., Yang Z.-L. The Rhone-aggregation land surface scheme intercomparison project: An overview // J. Clim. 2004. V. 17. P. 187–208.
  19. Boone A., Mognard N.M., Decharme B., Douville H., Grippa M., Kerrigan K. The impact of simulated soil temperatures on the estimation of snow depth over Siberia from SSM/I compared to a multi-model climatology // Remote Sensing Environ. 2006. V. 101. P. 482–494.
  20. Brown R.D., Mote P.W. The response of Northern Hemisphere snow cover to a changing climate // J. Clim. 2009. V. 22. P. 2124–2145. https://doi.org/10.1175/2008JCLI2665.1
  21. Callaghan T.V., Johansson M., Brown R.D., Groisman P.Ya., Labba N., Radionov V., Barry R.G., Bulygina O.N., Essery R.L.H., Frolov D.M., Golubev V.N., Grenfell T.C., Petrushina M.N., Razuvaev V.N., Robinson D.A., Romanov P., Shindell D., Shmakin A.B., Sokratov S.A., Warren S., Yang D. The Changing Face of Arctic Snow Cover: A Synthesis of Observed and Projected Changes // AMBIO. J. Human Environ. 2011. 40 (sup1). P. 17–31. https://doi.org/10.1007/s13280-011-0212-y
  22. Champeaux J.L., Masson V., Chauvin F. ECOCLIMAP: a global database of land surface parameters at 1 km resolution // Meteorol. Appl. 2005. V. 12. P. 29–32. https://doi.org/10.1017/S1350482705001519
  23. Clapp R.B., Hornberger G.M. Empirical equations for some soil hydraulic properties // Water Resour. Res. 1978. V. 14. № 4. P. 601–604.
  24. Climate Change and Water. Technical Paper of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds B.C. Bates, Z.W. Kundzewicz, S. Wu, J.P. Palutikof. Geneva: IPCC Secretariat, 2008. 210 p.
  25. Cosby B.J., Hornberger G.M., Clapp R.B., Ginn T.R. A statistical exploration of the relationships of soil moisture characteristics to the physical properties of soils // Water Resour. Res. 1984. V. 20. № 3. P. 682–690.
  26. Derksen C., Brown R. Spring snow cover extent reductions in the 2008–2012 period exceeding climate model projections // Geophys. Res. Letters. 2012. V. 39. P. 1–6. https://doi.org/10.1029/2012GL053387
  27. Dirmeyer P.A., Gao X., Zhao M., Guo Z., Oki T., Hanasaki N. GSWP-2: Multimodel Analysis and Implications for Our Perception of the Land Surface // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2006. V. 87. № 10. P. 1381–1397. https://doi.org/10.1175/BAMS-87-10-1381
  28. Dutra E., Viterbo P., Miranda P.M.A., Balsamo G. Complexity of snow schemes in a climate model and its impact on surface energy and hydrology // J. Hydrometeor. 2012. V. 13. P. 521–538. https://doi.org/10.1175/jhm-d-11-072
  29. Essery R., Kim H., Wang L., Bartlett P., Boone A., Brutel-Vuilmet C., Burke E., Cuntz M., Decharme B., Dutra E., Fang X., Gusev Y., Hagemann S., Haverd V., Kontu A., Krinner G., Lafaysse M., Lejeune Y., Marke T., Marks D., Marty C., Menard C.B., Nasonova O., Nitta T., Pomeroy J., Schädler G., Semenov V., Smirnova T., Swenson S., Turkov D., Wever N., Yuan H. Snow cover duration trends observed at sites and predicted by multiple models // The Cryosphere. 2020. V. 14. P. 4687–4698. https://doi.org/10.5194/tc-14-4687-2020
  30. Frei A., Gong G. Decadal to century scale trends in North American snow extent in coupled atmosphere-ocean general circulation models // Geophys. Res. Let. 2005. V. 32. 5 p.
  31. Frei A., Tedesco M., Lee S., Foster J., Hall D.K., Kelly R., Robinson D.A. A review of global satellite-derived snow products // Advances Space Res. 2012. V. 50. № 8. P. 1007–1029. https://doi.org/10.1016/j.asr.2011.12.021
  32. Grigoriev V.Y., Frolova N.L. Terrestrial water storage change of European Russia and its impact on water balance // Geogr. Environ. Sustainability. 2018. V. 11. P. 38–50. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2018-11-1-38-50
  33. Gusev Ye.M., Nasonova O.N., Kovalev E.E., Aizel G.V. Modelling river runoff and estimating its weather-related uncertainty for 11 large-scale rivers located in different regions of the globe // Hydrol. Res. 2018. V. 49. № 4. P.1072–1087.
  34. Hall A. The role of surface albedo feedback in climate // J. Clim. 2004. V. 17. P. 1550–1568. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2004)017<1550:TROSAF>2.0.CO;2
  35. Hosaka M., Nohara D., Kitoh A. Changes in Snow Cover and Snow Water Equivalent Due to Global Warming Simulated by a 20km-mesh Global Atmospheric Model // SOLA. 2005. V. 1. P. 093‒096. https://doi.org/10.2151/sola.2005?025
  36. Krinner G., Derksen C., Essery R., Flanner M., Hagemann S., Clark M., Hall A., Rott H., Brutel-Vuilmet C., Kim H., Ménard C.B., Mudryk L., Thackeray C., Wang L., Arduini G., Balsamo G., Bartlett P., Boike J., Boone A., Chéruy F., Colin J., Cuntz M., Dai Y., Decharme B., Derry J., Ducharne A., Dutra E., Fang X., Fierz C., Ghattas J., Gusev Y., Haverd V., Kontu A., Lafaysse M., Law R., Lawrence D., Li W., Marke T., Marks D., Nasonova O., Nitta T., Niwano M., Pomeroy J., Raleigh M.S., Schaedler G., Semenov V., Smirnova T., Stacke T., Strasser U., Svenson S., Turkov D., Wang T., Wever N., Yuan H., Zhou W. ESM-SnowMIP. Assessing models and quantifying snow-related climate feedbacks // Geosci. Model Dev. 2018. V. 11. P. 5027–5049.
  37. Marchuk E.A., Stepanenko V.M. Parametrization of snow accumulation under forest canopy for INM RAS-MSU land surface model // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020. V. 611. P. 012019. https://doi.org/10.1088/1755-1315/611/1/012019
  38. Menard C.B., Essery R., Arduini G., Bartlett P., Boone A., Brutel-Vuilmet C., Burke E., Cuntz M., Dai Y., Decharmer B., Dutra E., Fang X., Fierz C., Gusev Y., Hagemann S., Haverd V., Kim H., Krinner G., Lafaysse M., Marke T., Nasonova O., Nitta T., Niwano M., Pomeroy J., Schadler G., Semenov V., Smirnova T., Strasser U., Swenson S., Turkov D., Wever N., Yuan H. Scientific and human errors in a snow model intercomparison // Bull. Am. Meteorol. Soci. 2021. V. 102. Iss. 1. P. E61–E79. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0329
  39. Menard C.B., Essery R., Barr A., Bartlett P., Derry J., Dumont M., Fier C., Kim H., Kontu A., Lejeune Y., Marks D., Niwano M., Raleigh M., Wang L., Wever N. Meteorological and evaluation datasets for snow modelling at 10 reference sites: description of in situ and bias-corrected reanalysis data // Earth Syst. Sci. Data. 2019. V. 11. P. 865–880.
  40. Mote P.W., Li S., Lettenmaier D.P., Xiao M., Engel R. Dramatic declines in snowpack in the western US // npj Clim. Atmos. Sci. 2018. V. 1. https://doi.org/10.1038/s41612-018-0012-1 https://www.nature.com/articles/s41612-018-0012-1#citeas (дата обращения: 12.01.2020)
  41. Mudryk L.R., Kushner P.J., Derksen C., Thackeray C. Snow cover response to temperature in observational and climate model ensembles // Geophys. Res. Lett. 2017. V. 44. P. 919–926. https://doi.org/10.1002/2016GL071789
  42. Nolin A.W., Daly C. Mapping “at-risk” snow in the Pacific Northwest, USA // J. Hydrometeorol. 2006. V. 7. P. 1166–1173
  43. Qu X., Hall A. On the persistent spread in snow-albedo feedback // Clim. Dyn. 2014. V. 42. P. 69–81. https://doi.org/10.1007/s00382-013-1774-0
  44. Räisänen J. Warmer climate: Less or more snow? // Clim. Dyn. 2008. V. 30. P. 307–319. https://doi.org/10.1007/s00382-007-0289-y
  45. Schlosser C.A., Slater A., Robock A., Pitman A.J., Vinnikov Ya., Henderson-Sellers A., Speranskaya N.A., Mitchell K., Boone A., Braden H., Chen F., Cox P., de Rosnay P., Desborough C.E., Dickinson R.E., Dai Y-J., Duan Q., Entin J., Etchevers P., Gedney N., Gusev Y.M., Habets F., Kim J., Koren V., Kowlaczyk E.A., Nasonova O.N., Noilhan J., Schaake J., Shmakin A.B., Smirnova T.G., Verseghy D.L., Wetzel P., Xue Y., Yang Z.L. Simulations of a boreal grassland hydrology at Valdai, Russia: PILPS Phase 2(d) // Monthly Weather Rev. 2000. V. 128. № 2. P. 301–321.
  46. Schmucki E., Marty C., Fierz C., Lehning M. Simulations of 21st century snow response to climate change in Switzerland from a set of RCMs // Int. J. Climatol. 2015. V. 35. № 11. P. 3262–3273. https://doi.org/10.1002/joc.4205
  47. Slater A.G., Schlosser C.A., Desborough C.E., Henderson-Sellers A., Robock A., Vinnikov K.Ya., Mitchell K., Boone A., Braden H., Chen F., Cox P.M., de Rosnay P., Dickinson R.E., Dai Y.-J., Duan Q., Entin J., Etchevers P., Gedney N., Gusev Ye.M., Habets F., Kim J., Koren V., Kowalczyk E.A., Nosonova O.N., Noilhan J., Schaake S., Shmakin A.B., Smirnova T.G., Verseghy D., Wetzel P., Xue Y., Yang Z.-L., Zeng Q. The representation of snow in land surface schemes: results from PILPS 2(d) // J. Hydrometeorol. 2001. V. 2. P. 7–25.
  48. Vionnet V., Brun E., Morin S., Boone A., Faroux S., Moigne P.L., Martin E., Willemet J.M. The detailed snowpack scheme Crocus and its implementation in SURFEX v7.2 // Geosci. Model Development. 2012. V. 5. P. 773–791.
  49. Ye H., Mather J.R. Polar snow cover changes and global warming // Int. J. Climatol. 1997. V. 17. P. 155–162.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (2MB)
Indexing metadata
3.

Download (777KB)
Indexing metadata
4.

Download (3MB)
Indexing metadata
5.

Download (1MB)
Indexing metadata
6.

Download (3MB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Е.М. Гусев, О.Н. Насонова, Е.Э. Ковалев, Е.А. Шурхно

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».