Studying the influence of the Chulyshman River waters on thermohydrodynamic processes of Lake Teletskoye in summer

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The Chulyshman River influence on the formation of density stratification of Lake Teletskoye in summer is considered. The relevance of this problem is determined by the importance of studying the specific features of the processes of impurity and pollutant transfer under the conditions of thermocline and thermal bar formation and water renewal in the lake. The above-mentioned problems are solved using the mathematical modeling methods and field data. To consider thermohydrodynamic processes in deep Lake Teletskoye and the Chulyshman River, the computer models have been built based on the open Delft3D package. For the lake, it is an improved 3D model and for the flow of the Chulyshman River in its mouth - a planned (2DH) model. The conjugation of 3D and 2DH models was implemented at the inlet of Lake Teletskoye. Field observations of the spatial thermal structure of the reservoir were carried out in the summer-autumn months of 2010–2023. The main results of the work performed are as follows: the revealed complex picture of density stratification and density currents in Lake Teletskoye during the period of summer heating of the reservoir and driving factors of its formation, distribution features of the Chulyshman River waters within the lake in summer.

About the authors

A. T. Zinoviev

Institute for Water and Environmental Problems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: lgg-iwep@yandex.ru
Russian Federation, Barnaul

K. B. Koshelev

Institute for Water and Environmental Problems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: lgg-iwep@yandex.ru
Russian Federation, Barnaul

A. V. Dyachenko

Institute for Water and Environmental Problems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: lgg-iwep@yandex.ru
Russian Federation, Barnaul

References

  1. Блохина Н.С., Селин Д.И. Формирование весеннего термобара в водоеме со сложным рельефом дна (на примере Ладожского озера) // Вестн. Московского ун-та. Сер. 3, Физика. Астрономия. 2019. № 1. С. 58–63.
  2. Блохина Н.С., Соловьев Д.А. Влияние эффекта Кориолиса на термодинамические процессы в водоеме при развитии термического бара // Вестн. Московского ун-та. Сер. 3, Физика. Астрономия. 2010. № 3. С. 44–48.
  3. Буслов М.М., Высоцкий Е.М., Де Батист М., Дельво Д., Дехандсхюттер Д., Дучков А.Д., Казанцев С.А., Калугин И.А., Клеркс Я., Селегей В.В., Селезнев В.С., Смирнова Л.В., Соловьев В.М., Тениссен К. Физико-географическая и геологическая характеристика Телецкого озера. Тервюрен, Бельгия: Королевский Музей Центральной Африки, 2001. 310 с.
  4. Зиновьев А.Т., Кошелев К.Б., Дьяченко А.В., Марусин К.В. Численное моделирование и натурные исследования термобара в Телецком озере / // Метеорология и гидрология. 2021. № 5. С. 86-94. doi: 10.52002/0130-2906-2021-5-86-94
  5. Квон Д.В., Квон В.И., Семчуков А.Н. Численный расчет продольно-вертикальной термической структуры Телецкого озера в годовом цикле // Вычислительные технологии. 2000. Т. 5. № 3. С. 29–45.
  6. Пушистов П.Ю., Викторов Е.В. Прикладной системный анализ циркуляций и термического режима Телецкого озера. Барнаул: Пять плюс, 2016. 152 с.
  7. Самолюбов Б.И., Иванова И.Н. Динамика вод и диффузия примесей в Онежском озере при разной устойчивости плотностной стратификации // Вестн. Московского ун-та. Сер. 3, Физика. Астрономия. 2019. № 1. С. 80–85.
  8. Селегей В.В. Телецкое озеро: очерки истории: в 3 кн. Новосибирск; Горно-Алтайск: Алтайский гос. биосфер. заповедник, 2009. 119 с.
  9. Селегей В.В., Селегей Т.С. Телецкое озеро. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 142 с.
  10. Цыденов Б.О. Влияние ветра и рельефа дна на динамику осеннего термобара (на примере оз. Байкал) // Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36. № 5. С. 381-386. doi: 10.15372/AOO20230508
  11. Шлычков В.А. Численные модели для описания пространственной структуры течений в водоемах сложной морфометрии // Водные проблемы крупных речных бассейнов и пути их решения. Барнаул: Агенство рекламных технологий, 2009. С. 379–391.
  12. Boehrer B., Golmen L., Løvik J.E., Rahn K., Klaveness D. Thermobaric stratification in very deep Norwegian freshwater lakes // J. Great Lakes. 2013. V. 39. № 4. P. 690–695. doi: 10.1016/j.jglr.2013.08.003
  13. Burlakova L.E., Karatayev A.Y., Hrycik A.R., Daniel S.E., Mehler K., Hinchey E.K., Dermott R., Griffiths R., Denecke L.E. Density data for Lake Erie benthic invertebrate assemblages from 1930 to 2019 // Ecol. V. 105. № 5. doi: 10.1002/ecy.4301
  14. Carmack E., Vagle S. Thermobaric Processes Both Drive and Constrain Seasonal Ventilation in Deep Great Slave Lake, Canada // J. Geophys. Res.: Earth Surface. 2021. V. 126. № 12. P. e2021JF006288. doi: 10.1029/2021JF006288
  15. Choi S., Kim D., Seo I. Stratified features in Paldang lake considering induced density currents and seasonal thermal effect // J. Korea Water Resour. Assoc. 2024. V. 57. № 2. P. 99–110. doi: 10.3741/JKWRA.2024.57.2.99
  16. Deltares. Delft3D-FLOW User Manual. Simulation of multi-dimensional hydrodynamic flows and transport phenomena, including sediments. Version: 3.15.52614, 1 October 2017.
  17. Feistel R. TEOS-10: A New International Oceanographic Standard for Seawater, Ice, Fluid Water, and Humid Air // Int. J. Thermophys. 2012. V. 33. P. 1335–1351. doi: 10.1007/s10765-010-0901-y
  18. Filatov N.N., Trifonova I.S., Rumyantsev V.A. Achievements of the Russian Academy of Sciences in Studies of Lakes over Three Centuries (A Review) // Water Resour. 2024. V. 51. № 4. P. 355-372. doi: 10.1134/S0097807824700908
  19. Johnson L. Temperature of Maximum density of fresh water and its effect on circulation in Great Bear Lake // J. Fisheries Res. Board of Canada.1966. V. 23. № 7. P. 963–973. doi: 10.1139/f66-089
  20. Koshelev K.B., Zinoviev A.T., De Goede E., De Graaff R. Modelling of Thermal Stratification and Ice Dynamics with Application to Lake Teletskoye, Altai Republic, Russia // Water Resour. 2021. V. 48. № 3. P. 368–377. doi: 10.1134/S0097807821030088
  21. Kranenburg W., Tiessen M., Veenstra J., De Graaff R., Uittenbogaard R., Bouffard D., Sakindi G., Umutoni A., Van de Walle J., Thiery W., Van Lipzig N. 3D-modelling of Lake Kivu: Horizontal and vertical flow and temperature structure under spatially variable atmospheric forcing // J. Great Lakes Res. 2020 V. 46. № 4. P. 947–960. doi: 10.1016/j.jglr.2020.05.012
  22. Shimaraev M.N., Granin N.G., Zhdanov A.A. Deep ventilation of Lake Baikal waters due to spring thermal bars // Limnol. Oceanogr. 1993. V. 38. № 5. P. 1068–1072. doi: 10.4319/lo.1993.38.5.1068

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».