On the problem of estimating the snowiness of winters by different methods by the example of the Yuzhno-Sakhalinsk city

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The problem of estimating a snowiness (a snow coverage) of a territory is considered by many authors, but still nowadays no common approach to its solution is reached. Different authors use different characteristics in their works for estimating the winter snowiness. In this work the snowiness of winters was estimated using different parameters to determine the most representative one. The area ща study is the Yuzhno-Sakhalinsk urban district. The data for the past 36 years (1986–2022) were used to determine the types of the winter snowiness in this district. The following nine methods have been applied: the maximum winter snow reserve; by the amount of solid precipitation; by the average winter thickness of snow cover from the weather station and by snow survey; by the average greatest ten-day thickness of snow cover; by the amount of precipitation in the form of snow; the method of N.N. Galakhov; the Schultz coefficient; and the maximum winter snow cover thickness. The results obtained are very contradictory. Thus, the types of snowiness completely coincided in only 17% of winters; while in 58% of winters the types of snowiness coincided by 2/3 of the above indicators. Estimation of snowiness using various parameters gives closer results when using data on snow reserve at the beginning of snowmelt and the average winter thickness of snow cover (coincidence in 78% of cases). The reason is that a major part of the above methods uses the values of only one parameter. But given that snowiness is a complex indicator, it would be reasonable to consider all possible parameters at the same time. It is impossible to develop a unified approach to estimating winter snowiness, since the parameters chosen for this problem depend on the goal of the determination. It would also be worthwhile to select a methodology for estimating winter snowiness depending on the tasks set, and on the availability and reliability of the initial meteorological data for the analysis. Such work is also complicated by the insufficient volume of meteorological data, as well as due to gaps in them.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. N. Kazakova

The Special Research Bureau for Automation of Marine Research FEB RAS

Author for correspondence.
Email: kazakova-e-n@yandex.ru
Russian Federation, Yuzhno-Sakhalinsk

References

  1. Galakhov N. N. Vydelenie tipov zim po vysote i dinamike snezhnogo pokrova na bolshey chasti territorii SSSR. Detection of winter types by depth and dynamics of snow cover across the majority of USSR territory. Rol’ snezhnogo pokrova v prirodnykh protsessakh. The role of snow cover in natural processes. Moscow: Russian Academy of Sciences, 1961: 11–26. [In Russian].
  2. Genesina A. S. The main synoptic processes in winter over the Sakhalin region. Sneg i laviny Sahalina: sbornik statey. Snow and avalanches of Sakhalin: collection of articles. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1975: 5–12. [In Russian].
  3. Glyatsiologicheskiy slovar’. Glaciological Glossary. Ed. V. M. Kotlyakov. Leningrad: Hydrometeoizdat, 1984: 528 p. [In Russian].
  4. Medvedeva G. P. The influence of winter snowfall on the formation of the spring flood of the rivers of Western Siberia in 1936–1965. Problemy regional’nogo zemlevedeniya. Problems of regional geoscience, vol. 3. Chita: 1970: 34–36. [In Russian].
  5. Troshkina E. S., Sapunov V. N., Seliverstov Yu.G., Chernous P. A. Dynamics of snow cover in the Khibiny Mountains (1936–2002). Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of Glaciological Studies. 2003: 112–115. [In Russian].
  6. Troshkina E. S., Seliverstov Yu.G., Mokrov E. G., Sapunov V. N., Chernous P. A., Soloviev A. Yu. The influence of changes in climatic conditions on nival-glacial processes in the Khibiny Mountains. Vestnik Moskovskogo universiteta. Serija 5. Geografija. Bulletin of Moscow University. Series 5. Geography. 2009, 2: 26–32. [In Russian].
  7. Oleynikov A. D. Application of existing methods of winter typification for avalanche research purposes (using the example of the Western Caucasus. Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovaniy. Data of Glaciological Studies. 1982, 45: 70–74. [In Russian].
  8. Oleynikov A. D. Snowiness of winters in the Krasnaya Polyana region (Western Caucasus). Vestnik Moskovskogo universiteta. Bulletin of Moscow University. Series 5. Geography. 2010, 2: 39–45. [In Russian].
  9. Osokin I. M. Geografiya snezhnogo pokrova gornyh rajonov Vostoka Zabajkal’ya. Geography of snow cover in the mountainous regions of the East of Transbaikalia. Chita: Regional publishing house, 1967: 191 p. [In Russian].
  10. Chernous P. A. On the rationalization of measurements of snow characteristics to assess its stability on a slope. Gidrosfera. Opasnye processy i javlenija. Hydrosphere. Dangerous processes and phenomena. 2019, 1 (1): 114–142. [In Russian]
  11. Shmakin A. B. Climatic characteristics of snow cover in Northern Eurasia and their changes in recent decades. Led i Sneg. Ice and Snow. 2010, 1: 43–57. [In Russian].
  12. Yashina A. V. Basic principles for typing winters in the Central European forest-steppe according to the factors of snow cover formation. Izvestiya Ros. Akad. Nauk. Seriya geograficheskaya. Proc. of RAS. Geographical series. 1978, 5: 92–101. [In Russian].
  13. Medeu A., Blagovechshenskiy V., Gulyayeva T., Zhdanov V., Ranova S. Interannual Variability of Snowiness and Avalanche Activity in the Ile Alatau Ridge, Northern Tien Shan. Water. 2022, 14: 2936.
  14. Urban G., Richterová D., Kliegrová S., Zusková I., Pawliczek P. Winter severity and snowiness and their multiannual variability in the Karkonosze Mountains and Jizera Mountains. Theor Appl Climatol. 2018, 134: 221–240.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Scheme of the study area: 1 – weather station “Yuzhno-Sakhalinsk”; 2 – the boundary of the Yuzhno-Sakhalinsk urban district

Download (89KB)
3. Fig. 2. Average winter snow thickness in Yuzhno-Sakhalinsk according to weather station data (1) and snow survey (2)

Download (8KB)

Copyright (c) 2024 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».