Permafrost boundary change in the Bolshezemelskaya tundra under different scenarios of climate change in the XXI century

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Арктические и субарктические тундры, расположенные в зоне многолетней мерзлоты, на протяжении нескольких тысячелетий обеспечивали сток углерода благодаря тому, что разложение органического вещества в многолетнемёрзлых почвенных горизонтах происходит крайне медленно. Отступание многолетней мерзлоты и увеличение глубины сезонного оттаивания почв [1] повышает скорость разложения органического вещества почв и, следовательно, ведёт к тому, что территория, занимаемая арктическими и субарктическими тундрами в прошлом веке, может со временем превратиться в источник углерода. По оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата [2], интенсивность положительной обратной связи, возникающей вследствие ожидаемой деградации многолетней мерзлоты, может достигать 41 ГтС на 1°C (при среднем значении 18 ГтС на 1°C).

В связи с этим, особое значение приобретают исследования, целью которых является получение прогностических оценок изменения климатологических границ распространения многолетней мерзлоты в ближайшие десятилетия. При этом климатологические границы многолетней мерзлоты задаются разными способами [3–5]. Одним из традиционных способов является выделение зон сплошного, прерывистого и островного распространения многолетней мерзлоты на основе среднегодовой температуры воздуха [6–9]. В частности, в тех районах, где многолетняя мерзлота занимает более половины территории, среднегодовая температура воздуха (СГТ) не превышает –2°C [10].

Формирование многолетней мерзлоты обуславливается не только климатическими, но и геоморфологическими и гидрологическими условиями, а также растительным покровом. Поэтому выбор любого отрицательного значения СГТ в качестве границы распространения многолетней мерзлоты можно поставить под сомнение, если не считать выбранное значение центром некоторого диапазона значений СГТ, ширина которого определяется вариабельностью геоморфологических и гидрологических условий и растительного покрова.

Исследования, необходимые для создания и оценки перспектив системы геокриологического мониторинга [11, 12] и соответствующей сети долгосрочных наблюдений, приобретают особую актуальность в связи с включением фонового мониторинга состояния многолетней мерзлоты на территории РФ в основные направления государственного регулирования деятельности в области гидрометеорологии [13]. Прогностические оценки изменения климатологических границ распространения многолетней мерзлоты представляются также важными в свете задач Глобальной службы наблюдения за парниковыми газами [14], создаваемой в настоящее время Всемирной метеорологической организацией, которая, в частности, предполагает мониторинг потоков СО₂ с территорий, находящихся в зоне многолетней мерзлоты.

При отступании многолетней мерзлоты стоки углерода могут превратиться в его источники, в связи с этим часть точек наблюдений представляется целесообразным разместить в зоне климатологического перехода от условий, в целом благоприятных для сохранения многолетней мерзлоты, к условиям, исключающим её сохранение в не очень отдалённой перспективе. На европейской части России распространение многолетней мерзлоты ограничивается Большеземельской тундрой, для территории которой в данном исследовании впервые получены прогностические оценки смещения климатологической зоны многолетней мерзлоты при различных сценариях развития мировой экономики.

ДАННЫЕ И МЕТОДЫ

В данном исследовании граница климатологической зоны многолетней мерзлоты определена как изолиния, соответствующая значению СГТ равному –2°C. Как видно из рис. 1, данная изолиния смещается в северо-восточном направлении. Для экстраполяции наблюдаемого смещения на период 2031–2060 гг. применялся метод, основанный на корректировке модельных прогностических оценок с использованием данных за современный период [9]: наблюдаемые тенденции изменения СГТ в узлах координатной сетки экстраполировались на период 2031–2060 гг. с помощью корректировочной модели:

y = 0.5478x − 0.0579 (1)

где y – прогностическая оценка среднего значения аномалии СГТ в период 2031–2060 гг. относительно периода 1981–2010 гг. в некотором узле координатной сетки, x – среднее значение аномалии СГТ в период 2031–2060 гг. относительно периода 1981–2010 гг. в данном узле координатной сетки согласно численным экспериментам с моделью CanESM5 [15], демонстрирующей наиболее высокую чувствительность к росту концентрации СО₂ в атмосфере.

 

Рис. 1. Среднегодовая температура воздуха в период 1961–1990 гг. и в период 1981–2010 гг. по данным реанализа 20CRv3.

 

Коэффициенты корректировочной модели минимизируют среднеквадратичное отклонение получаемых с её помощью оценок медианы 30-летних скользящих средних аномалий СГТ относительно периода 1981–2010 гг. в узлах географической сетки, расположенных между 45-м и 65-м меридианом и между 58-й и 68-й параллелью (µ₃₀), в период 1950–2010 гг. от значений медианы 30-летних скользящих средних аномалий СГТ относительно периода 1981–2010 гг. (µ_30,obs), вычисленных по данным реанализа 20CRv3 [16]. Значения медианы 30-летних скользящих средних аномалий СГТ относительно периода 1981–2010 гг., вычисленные по данным численных экспериментов с моделью CanESM5, (µ_30,mod), выступают в роли предиктора наблюдаемой аномалии СГТ в i-й 30-летний период (т. е. в период, начинающийся в (1949+i) году и заканчивающийся в (1978+i) году):

μ_30,i = 0.5478μ_30,mod,i − 0.0579 (2)

где i – номер 30-летнего периода, начинающегося в (1949+i) году и заканчивающегося в (1978+i) году, µ_30,i – прогностическая оценка µ₃₀ в i-й 30-летний период, µ_30,mod,i – значение µ_30,mod в i-й 30-летний период, µ₃₀ – медиана 30-летних скользящих средних аномалий СГТ относительно периода 1981–2010 гг. в узлах географической сетки, расположенных между 45-м и 65-м меридианом и между 58-й и 68-й параллелью.

Выбор CanESM5 для экстраполяции данных реанализа связан с её способностью воспроизводить данные реанализа в период 1950–2010 гг. Используемая в работе корректировочная модель в значительной степени нивелирует различия между климатическими моделями, связанные с чувствительностью к СО₂, так как чувствительность корректировочной модели к СО₂, по сути дела, определяется данными реанализа. В связи с этим полученные прогностические оценки изменений климатологической границы зоны многолетней мерзлоты могут считаться мало зависящими от выбора климатической модели, которая используется для расчёта предикторов наблюдаемых значений µ₃₀.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Корректировочная модель воспроизводит значения µ₃₀, вычисленные из данных реанализа, с высоким коэффициентом детерминации (R² = 0.9117). Следовательно, в линейном приближении можно предположить, что в период 2031–2060 гг. величина µ₃₀ превысит 1°C (табл. 1).

Повышение СГТ даже на 1°C уже может привести к переходу через –2°C в тех районах Большеземельской тундры, где она была выше –3°C в период 1981–2010 гг. На рис. 2 показаны районы, где можно ожидать переход СГТ через –2°C в период 2031–2060 гг. при прогностических оценках изменения СГТ для сценария SSP2-4.5, соответствующего современным тенденциям изменения выбросов углекислого газа в атмосферу, а также для “супер-зелёного” (SSP1-1.9) и для “супер-углеродного” (SSP5-8.5) сценария развития мировой экономики [17].

 

Рис. 2. Зона климатического перехода (выделена красным цветом) от среднегодовой температуры воздуха ниже –2°C в период 1981–2010 гг. к среднегодовой температуре воздуха выше –2°C в период 2031–2060 гг. по данным расчётов с моделью CanESM5 при различных сценариях развития мировой экономики.

 

Сценарий SSP5-8.5 предполагает, что мировая экономика будет бурно развиваться, используя ископаемое топливо в качестве основного источника энергии и поддерживая энергоёмкий образ жизни. Этот сценарий рассматривается как крайне нежелательный, так как его реализация переложит все проблемы, связанные с глобальным изменением окружающей среды и климата, на плечи следующих поколений. Поэтому прогностические оценки смещения климатологической границы многолетней мерзлоты, соответствующие этому сценарию представляют интерес с точки зрения теоретически возможного масштаба деградации многолетней мерзлоты. Они показывают, что освобождение северо-восточной части Большеземельской тундры от многолетней мерзлоты в течение следующих трёх десятилетий можно считать маловероятным.

Сценарий SSP1-1.9 предполагает, что главным приоритетом развития мировой экономики является не её бурный рост, а достижение целей устойчивого развития и, в частности, достаточно быстрый переход от использования ископаемого топлива к использованию возобновляемых источников энергии. Так как быстрое сокращение глобальных выбросов углекислого газа представляется маловероятным, прогностические оценки смещения климатологической границы многолетней мерзлоты, соответствующие сценарию SSP1-1.9, характеризуют те изменения климата, которые в течение следующих трёх десятилетий невозможно избежать, так как они являются последствием воздействия мировой экономики на климатическую систему, начиная с XIX века, и демонстрируют неизбежность деградации многолетней мерзлоты в южной и западной частях Большеземельской тундры.

Экстраполяция наблюдаемых тенденций роста среднегодовой температуры (СГТ) на 2031–2060 гг. показала, что при любом сценарии развития мировой экономики на территории, по которой проходит автомобильная дорога, соединяющая Нарьян-Мар и Усинск, то есть в зоне транспортной доступности, ожидается переход СГТ через –2°C в период 2031–2060 гг. На этой территории ранее проводились эпизодические полевые исследования по изучению термокарстовых озёр [18] и по изучению температурного режима торфяных почв [19]. При термокарстовых явлениях сработка органического вещества почвы происходит быстрее, чем при постепенном отступании многолетней мерзлоты [20], но превращение экосистемы из стока углерода в источник, в конечном итоге, связано с запасами органического вещества в многолетнемёрзлых почвенных горизонтах: чем больше эти запасы, тем больше вероятность зафиксировать превращение стока в источник. Поэтому совместный мониторинг состояния многолетней мерзлоты и потоков парниковых газов в экосистемах торфяных болот может существенно улучшить реалистичность моделей цикла углерода, применяемых для оценки количества углекислого газа, которое вернётся в атмосферу в результате отступания многолетней мерзлоты.

ВЫВОДЫ

Совместный мониторинг состояния многолетней мерзлоты и потоков углекислого газа на той части территории Большеземельской тундры, где будет происходить переход среднегодовой температуры воздуха через –2°C, имеет существенное значение для достижения целей Глобальной службы наблюдения за парниковыми газами, создаваемой в настоящее время под эгидой Всемирной метеорологической организации. Полученные нами прогностические оценки изменения среднегодовой температуры воздуха на территории Большеземельской тундры при различных сценариях развития мировой экономики показывают, что на части территории Большеземельской тундры, находящейся в зоне транспортной доступности, переход среднегодовой температуры воздуха через –2°C произойдёт при любом сценарии мирового развития и, возможно, приведёт к превращению этой части территории в источник углерода. Для фундаментального понимания геофизических процессов, протекающих в этой зоне, и их динамического взаимодействия представляется целесообразным проводить долгосрочные наблюдения как в рамках сети мониторинга состояния многолетней мерзлоты, так и в сети наблюдений, создаваемой для мониторинга потоков парниковых газов.

Благодарности

Авторы благодарят анонимных рецензентов за содержательные замечания, которые существенно помогли улучшить первоначальный вариант статьи.

Источники финансирования

Работа выполнена в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения “Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учёта данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах” (рег. № 123030300031-6).

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ.

Авторы утверждают об отсутствии у них конфликта интересов.

About the authors

G. A. Alexandrov

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: g.alexandrov@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow

A. S. Ginzburg

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences

Email: g.alexandrov@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow

M. L. Gytarsky

Russian Energy Agency

Email: g.alexandrov@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow

A. V. Chernokulsky

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences; Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: g.alexandrov@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

V. A. Semenov

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences; Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: g.alexandrov@ifaran.ru

Academician of the RAS

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

Supplementary files