Assessment of thermal characteristics of lakes in the permafrost zone by mathematical modelling (on the example of lakes in Yakutia)

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The purpose of the study is to identify the possibilities of mathematical modeling in solving problems of quantitative assessment and prediction of hydrothermodynamic characteristics of lakes of different origins in the permafrost zone based on available information about their morphometry. The object of the study is 420 of morphometrically studied lakes in Yakutia of different genetic origin. The choice of an adequate hydrothermodynamic model of processes in the “atmosphere – lake – bottom sediments” system, as well as sources of information on the atmospheric impact on lakes (reanalysis and climate prediction) for the studied region was substantiated. Simulation calculations were carried out to assess the retrospective interannual and intraannual dynamics of abiotic processes in water and bottom sediments of lakes located in the permafrost zone of different climatic regions of Yakutia. To assess the interannual dynamics of the studied processes in water and bottom sediments of thermokarst lakes located in permafrost zones and being the most widespread in the region, forecast calculations were carried out. In this case, two RCP scenarios for the evolution of anthropogenic greenhouse gas emissions into the atmosphere in the future were used – “best” and “worst” in terms of environmental impact. The prospects for further use of modeling methods in the creation of a system of remote monitoring of unstudied and poorly studied lakes in the Arctic regions of the Russian Federation was assessed.

Sobre autores

S. Kondratyev

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Email: arasulova@limno.ru
Rússia, Sevastyanova, Str., 9, St. Petersburg, 196105

S. Golosov

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Email: arasulova@limno.ru
Rússia, Sevastyanova, Str., 9, St. Petersburg, 196105

I. Zverev

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Email: arasulova@limno.ru
Rússia, Sevastyanova, Str., 9, St. Petersburg, 196105

A. Rasulova

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: arasulova@limno.ru
Rússia, Sevastyanova, Str., 9, St. Petersburg, 196105

V. Krylova

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Email: arasulova@limno.ru
Rússia, Sevastyanova, Str., 9, St. Petersburg, 196105

A. Revunova

Institute of Limnology of the Russian Academy of Sciences

Email: arasulova@limno.ru
Rússia, Sevastyanova, Str., 9, St. Petersburg, 196105

Bibliografia

  1. Adamenko V.N. 1985. Climate and lakes (Towards an assessment of the present, past and future). Leningrad: Gidrometeoizdat. (in Russian)
  2. Balatsenko M.I. 2016. Transit-accumulation features of lakes in Yakutia. Cand. Sc. Dissertation, Herzen University, St. Petersburg, Russia. (in Russian)
  3. CORDEX regional climate model data on single leveEuropean Centre ls. for Medium-Range Weather Forecast. 2021. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/10.24381/cds.bc91edc3?tab=overview (access date: 05/06/2024)
  4. Golosov S., Kirillin G.A. 2010. Parameterized model of heat storage by lake sediments. Environmental Modelling & Software 25(6): 793-801.
  5. Gorodnichev R.M., Levina S.N., Ushnickaya L.A. et al. 2020. Morfometricheskie parametry raznotipnyh ozer Severa Yakutii. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya [Advances in modern natural science] 1: 18-25. doi: 10.17513/use.37316 (in Russian)
  6. Hersbach H., Bell B., Berrisford P. et al. 2020. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 146: 1999-2049. doi: 10.1002/qj.3803
  7. Kirillin G., Hochschild J., Mironov D. et al. 2011. FLake-Global: Online lake model with worldwide coverage. Environmental Modelling & Software 26(5): 683–684.
  8. Kondratyev S.A. 2007. Formation of external load on reservoirs: modeling problems. St. Petersburg: Nauka. (in Russian)
  9. Kondratyev S.A., Bovykin I.V. 2003. The influence of possible climate changes on the hydrological regime of the catchment-lake system. Meteorologiya i gidrologiya [Meteorology and hydrology] 10: 86-96. (in Russian)
  10. Meinshausen M. 2011. The RCP greenhouse gas concentrations and their extensions from 1765 to 2300. Climatic Change 109: 213–241. doi: 10.1007/s10584-011-0156-z
  11. Mironov D., Heise E., Kourzeneva E. et al. 2010. Implementation of the lake parameterization scheme Flake into the numerical weather prediction model COSMO. Boreal Environment Research 15: 218-230.
  12. Mironov D.V. 2008. Parameterization of Lakes in Numerical Weather Prediction. Description of a Lake Model (No. 11). COSMO Technical Report. Germany: German Weather Service, Offenbach am Main.
  13. Moss R.H. 2010. The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature 463: 747–756. doi: 10.1038/nature08823
  14. Muravejskij S.D. 1960. Essays on the theory and methods of lake morphometry. In: Rivers and Lakes. Moscow, pp. 91-125. (in Russian)
  15. Nakicenovic N., Swart R. 2000. IPCC Special Report on Emissions Scenarios. Cambridge: University Press.
  16. National Atlas of Russia. Volume 2. 2007. In: Dumnov A.D., Kirsanov A.A., Kiseleva E.A. et al. (Eds.) Moscow: PKO “Kartografiya”. (in Russian)
  17. Nestereva M.I. 2011. Spatial features of the structure of different types of lake basins on the territory of Yakutia. Society. Wednesday. Razvitie [Development] 4: 227-230. (in Russian)
  18. Nezhikhovsky R.A. 1973. Volume of water in rivers, lakes and reservoirs of the Soviet Union. Trudy Gosudarstvennogo gidrologicheskogo instituta [Proceedings of the State Historical Institute] 203: 239-247. (in Russian)
  19. Pavlov A.V. 1999. Thermal regime of lakes in the plain regions of the North. Kriosfera Zemli [Earth Cryosphere] III(3): 59-70. (in Russian)
  20. Rockel B., Will A., Hense A. 2008. The regional climate model COSMO-CLM (CCLM) (info). Meteorologische Zeitschrift 17: 347–348. doi: 10.1127/0941-2948/2008/0309
  21. Rogelj J., Meinshausen M., Knutti R. 2012. Global warming under old and new scenarios using IPCC climate sensitivity range estimates. Nature Climate Change 2: 248–253. doi: 10.1038/nclimate1385
  22. Rumyantsev V.A., Izmajlova A.V., Makarov A.S. 2021. State of the lake fund of the Arctic zone of the Russian Federation. Izvestiya Rossijskoj akademii nauk [Bulletin of the Russian Academy of Sciences] 91(2):115-126. (in Russian)
  23. Samarsky A.A. 1983. Modern applied mathematics and computational experiment. Communist 18: 31-42. (in Russian)
  24. Zdorovennov R., Golosov S., Zverev I. et al. 2020. Arctic climate variability and ice regime of the Lena River delta lakes. E3S Web of Conferences (IV Vinogradov Conference) 163: 04008. doi: 10.1051/e3sconf/202016304008
  25. Zhirkov I.I. 1983. Morphogenetic classification as the basis for the rational use of protection and reproduction of natural resources of the permafrost zone. In: Issues of rational use and protection of natural resources of different types of lakes in the permafrost zone (on the example of Central Yakutia) Interuniversity collection, Yakutsk, pp. 4-45. (in Russian)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Кондратьев С.A., Голосов С.D., Зверев И.S., Расулова А.M., Крылова В.Y., Ревунова А.V., 2025

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

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».