Качество характеристик снежного покрова, полученных на основе реанализа ERA 5-Land для территории Пермского края

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены вопросы соответствия информации о среднемесячной высоте снега, содержащейся в реанализе ERA 5-Land, данным наблюдательной сети Пермского края. Показано, что ERA 5-Land завышает фактические значения этого параметра. В сезонном выражении максимумы снегонакопления в реанализе сдвинуты в сторону более раннего наступления, в межгодовом – ERA 5-Land в целом соответствует фактической изменчивости высоты снега.

Об авторах

А. Д. Крючков

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Candy55man@ya.ru
Россия, Пермь

Н. А. Калинин

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: Candy55man@ya.ru
Россия, Пермь

И. А. Сидоров

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: Candy55man@ya.ru
Россия, Пермь

Список литературы

  1. Астафуров В.Г., Скороходов А.В., Мусиенко О.П., Курьянович К.В. Статистическая модель текстуры изображений и физических параметров облачности в периоды залегания снежного покрова на территории Российской Федерации по данным MODIS // Оптика атмосферы и океана. 2018. Т. 31. № 7. С. 537–541. https://doi.org/10.15372/AOO20180706
  2. Булыгина О.Н., Разуваев В.Н., Александрова Т.М. “Описание массива данных характеристики снежного покрова на метеорологических станциях России и бывшего СССР” Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014621201 // Электронный ресурс. http://meteo.ru/data/165-snow-cover#описание-массива-данных. (Дата обращения: 23.01.2023)
  3. Григорьев В.Ю., Фролова Н.Л., Киреева М.Б., Степаненко В.М. Пространственно-временная изменчивость ошибки воспроизведения осадков реанализом ERA5 на территории России // Известия РАН. Сер. геогр. 2022. Т. 86. № 3. С. 435–446. https://doi.org/10.31857/S2587556622030062
  4. Евсеева Н.С., Петров А.И., Каширо М.А., Квасникова З.Н., Батманова А.С., Хон А.В. Влияние рельефа и растительности на распределение снежного покрова в бассейнах малых рек // Геосферные исследования. 2017. № 4. С. 64–74. https://doi.org/10.17223/25421379/5/6
  5. Казакова Е.В. Ежедневная оценка локальных значений и объективный анализ характеристик снежного покрова в рамках системы численного прогноза погоды COSMO-Ru. Дис. на соиск. уч. степ. канд. физ.-мат. наук. Москва: Гидромет. науч.-исслед. центр России, 2015. 181 с.
  6. Калинин В.Г., Шайдулина А.А., Русаков В.С., Фасахов М.А. Математико-геоинформационное моделирование процесса снеготаяния на речных водосборах Прикамья // Лёд и Снег. 2022. Т. 62. № 1. С. 63–74. https://doi.org/10.31857/S2076673422010116
  7. Китаев Л.М., Желтухин А.С., Коробов Е.Д., Аблеева В.А. Снежный покров: особенности локального распределения в лесных массивах как возможный источник погрешностей спутниковых данных // Известия РАН. Сер. геогр. 2020. Т. 84. № 6. С. 855–863. https://doi.org/10.31857/S2587556620060072
  8. Китаев Л.М., Титкова Т.Б., Турков Д.В. Точность воспроизведения межгодовой изменчивости снегозапасов Восточно-Европейской равнины по данным спутниковой информации на примере продукта GlobSnow (SWE) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 164–175. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-1-164-175
  9. Коршунова Н.Н., Давлетшин С.Г., Аржанова Н.М. Изменчивость характеристик снежного покрова на территории России // Фундаментальная и прикладная климатология. 2021. Т. 7. № 1. С. 80–100. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2021-1-80-100
  10. Котова Е.И. Оценка влияния факторов на состав снежного покрова в Российской Арктике // Успехи современного естествознания. 2019. № 10. С. 158–163.
  11. Крючков А.Д. Пространственно-временное распределение характеристик снежного покрова на территории Пермского края. Дис. на соиск. уч. степ. канд. геогр. наук. Пермь, ПГНИУ. 2021. 223 с. http://www.psu.ru/files/docs/science/dissertatsionnye-sovety/kryuchkov/disser.pdf
  12. Крючков А.Д., Истомина О.В. Динамика снежного покрова на территории Пермского края за период 1988–2018 гг. // Вест. Удмуртского ун-та. Сер. Биология. Науки о Земле. 2019. Т. 29. Вып. 2. С. 243–251.
  13. Крючков А.Д., Калинин Н.А. Сравнение характеристик снежного покрова по данным метеорологических станций и реанализа ERA 5-Land на территории Пермского края // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2021. № 2 (380). С. 95–110. https://doi.org/10.37162/2618-9631-2021-2-95-110
  14. Куракина Н.И., Михайлова А.А. Картографическое моделирование снежного покрова в технологии геоинформационных систем // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета “ЛЭТИ” им. В.И. Ульянова 2020. № 1. С. 23–27.
  15. Мартынова Ю.В., Матюхина А.А., Воропай Н.Н., Крупчатников В.Н. Особенности формирования снежного покрова в Сибири и их связь с аномалиями динамики атмосферы Северного полушария // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. 2021. Т. 1. № 6. С. 118–125. https://doi.org/10.23885/2500-395X-2021-1-6-118-125
  16. Метеорологический ежемесячник // Уральское УГМС. 1990–2020 гг. Вып. 9. Ч. 2. № 1–5. С. 10–13.
  17. Попова В.В., Морозова П.А., Титкова Т.Б., Семенов В.А., Черенкова Е.А., Ширяева А.В., Китаев Л.М. Региональные особенности современных изменений зимней аккумуляции снега на севере Евразии по данным наблюдений, реанализа и спутниковых измерений // Лёд и Снег. 2015. Т. 55. № 4. С. 73–86.https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-4-73-86
  18. Сидоров И.А. Верификация характеристик снежного покрова по данным реанализа ERA 5-Land и наблюдательных подразделений Пермского края за период 1990–2020 гг. // Географическое изучение территориальных систем. Сб. материалов ХVI Всеросс. науч.-практич. конф. студентов, аспирантов и молодых учёных. Пермь, 13 мая 2022 г. / Под ред. А.А. Сафаряна. Пермь: ПГНИУ, 2022. С. 160–164.
  19. Сидоров И.А. Сравнительный анализ характеристик снежного покрова по данным гидрометеорологических станций и постов на территории Пермского края // Географич. изучение территориальных систем: Сб. материалов XV Всеросс. науч.-практич. конф. студентов, аспирантов и молодых учёных, Пермь, 11–12 мая 2021 г. / Под ред. А.А. Сафаряна. Пермь: ПГНИУ, 2021. С. 181–185.
  20. Турков Д.В., Сократов В.С. Расчёт характеристик снежного покрова равнинных территорий с использованием модели локального тепловлагообмена SPONSOR и данных реанализа на примере Московской области // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 3. С. 369–380. https://doi.org/10 15356/2076-6734-2016-3-369-380
  21. Турков Д.В., Сократов В.С., Титкова Т.Б. Снежный покров Западной Сибири по расчетам на модели локального тепловлагообмена SPONSOR и данным реанализа // Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы: Материалы XХIII Междунар. симпозиума. Электронный ресурс, Иркутск, 03–07 июля 2017 года / Отв. О.А. Романовский. Иркутск: ИОА СО РАН. 2017. С. 391–395.
  22. Хан В.М., Рубинштейн К.Г., Шмакин А.Б. Сравнение сезонной и межгодовой изменчивости снежного покрова в бассейнах рек России по данным наблюдений и реанализов // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. Т. 43. № 1. С. 69–80.
  23. 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 // Гидромет. исследования и прогнозы. 2018. № 2 (368). С. 120–143.
  24. Шихов А.Н., Черных В.Н., Аюржанаев А.А., Пьянков С.В. Расчёт снегонакопления в бассейне р. Селенги на основе данных глобальных численных моделей атмосферы с верификацией по спутниковым данным // Материалы 20-й Междунар. конф. “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”. М.: Ин-т космич. исслед. РАН, 2022. 124 с. https://doi.org/10.21046/20DZZconf-2022a
  25. Era 5-Land. Climate Data Store. Copernicus Climate Change Service // Электронный ресурс. https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home (Дата обращения: 23.01.2023)
  26. Kunkel K.E., Robinson D.A., Champion S., Yin X., Estilow T., Frankson R.M. Trends and extremes in Northern Hemisphere snow characteristics // Current Climate Change Report. 2016. V. 2. P. 65–73.
  27. Kouki K., Luojus K., Riihelä A. Evaluation of snow cover properties in ERA5 and ERA5-Land with several satellite-based datasets in the Northern Hemisphere in spring 1982–2018 // The Cryosphere Discuss. [preprint]. 2023. https://doi.org/10.5194/tc-2023-53
  28. Pelosi A., Terribile F., D’Urso G., and Chirico, G.B. Comparison of ERA5-Land and UERRA MESCAN-SURFEX reanalysis data with spatially interpolated weather observations for the regional assessment of reference evapotranspiration // Water. 2020. V. 12 (6). 1669 p.
  29. Sheffield J., Goteti G., Wood E.F. Development of a 50-year high-resolution global dataset of meteorological forcings for land surface modeling. // Journ. of Climatology. 2006. V. 19: 3088–3111.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

3.

4.

Скачать (38KB)
5.

Скачать (104KB)

© А.Д. Крючков, Н.А. Калинин, И.А. Сидоров, 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».