ВЛИЯНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ЛАНДШАФТА НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СНЕЖНОГО ПОКРОВА ПО ДАННЫМ НАТУРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ И РЕАНАЛИЗА (НА ПРИМЕРЕ г. ПЕРМЬ)

Любовь Андреевна Злыднева; Евгения Владимировна Пищальникова

doi:10.35634/2412-9518-2021-31-3-301-310

Любовь Андреевна Злыднева
- ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет»
Евгения Владимировна Пищальникова
- Пермский центр по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды - филиал ФГБУ «Уральское УГМС»

DOI: https://doi.org/10.35634/2412-9518-2021-31-3-301-310

Ключевые слова: снежный покров, элементы ландшафта, высота снега, плотность снежного покрова, натурные наблюдения, реанализ ERA5-Land

Аннотация

Научный интерес к динамике снежного покрова растет особенно в связи с изменчивостью климата. Возможности мониторинга снежного покрова постоянно совершенствуются, позволяя учитывать его характеристики из труднодоступных мест в гидродинамических моделях атмосферы, для нужд прогнозирования климата и погоды. В данной работе представлен анализ данных натурных наблюдений в малых формах рельефа с данными наблюдений стационарной сети наземных наблюдений и реанализа ERA5-Land. Установлено, что временная изменчивость высоты и плотности снежного покрова в различных элементах ландшафта успешно воспроизводится реанализом. Самые близкие значения характеристик снежного покрова наблюдаются в период его становления. Наибольшей неравномерностью в распределении снежного покрова отличаются отрицательные формы рельефа и лесные опушки, что определяется метелевым переносом. Высота снежного покрова в поле при маршрутных наблюдениях в окрестности метеостанции и стационарных наблюдений на метеостанции имеет расхождения в среднем на 1-4 см. Высота снежного покрова в балке на 10-22 % больше, чем в поле и на 10 % больше, чем в логу. Показано, что наибольшая плотность снега наблюдается на открытых участках, так как в условиях открытой местности важная роль в уплотнении снежного покрова принадлежит ветру. Сравнение данных натурных наблюдений с реанализом о распределении плотности снежного покрова показывает малые расхождения: не более 0,08 г/см. Максимальное отклонение от фактических данных наблюдается в первой половине марта.

Литература

1. Войтковский К.Ф. Основы гляциологии. М.: Наука, 1999. 255 с.
2. Копанев И.Д. Снежный покров на территории СССР. Л: Гидрометеоиздат, 1978. 180 с.
3. Булыгина Н.О., Коршунова Н.Н., Разуваев В.Н. Мониторинг снежного покрова на территории Российской Федерации // Труды Гидрометцентра России. 2017. Вып. 366. С. 87-96.
4. Сухова О.В. Пространственно-временная изменчивость основных характеристик снежного покрова на территории Пермского края // Географический вестник. 2012. Вып. 3 (22). С. 64-71.
5. Наставление по гидрометеорологическим станциям и постам. Вып.3, Ч. 1 Метеорологические наблюдения на станциях. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. С. 98-113.
6. Romanov P., Gutman G., Csiszar I. Automated monitoring of snow cover over North America using multispectral satellite data // Journ. of Applied Meteorology. 2000. Vol. 39. P. 1866-1880.
7. Казакова Е.В. Ежедневная оценка локальных значений и объективный анализ характеристик снежного покрова в рамках системы численного прогноза погоды COSMO-Ru: дис. … канд. ф.-мат. наук. М.: Гидрометцентр России, 2015. 181 с.
8. Pan M. et al. Snow process modeling in the North American Land Data Assimilation System (NLDAS): 2. Evaluation of model simulated snow water equivalent // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 2003. Vol. 108. P. 1220-1235.
9. Казакова Е.В., Чумаков М.М., Розинкина И.А. Модель для расчета характеристик снежного покрова на основе данных наблюдений стандартной метеорологической сети // Труды Гидрометцентра России. 2014. Вып. 352. С. 85-102.
10. Гельфан А.Н., Морейдо В.М. Динамико-стохастическое моделирование формирования снежного покрова на Европейской территории России // Лёд и Снег. 2014. № 2 (126). С. 44-52.
11. Телегина А.А., Фролова Н.Л., Китаев Л.М, Титкова Т.Б. Оценка точности спутниковой информации о снегозапасах крупных водосборов европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11, № 2. С. 38-49.
12. Турков Д.В., Сократов В.С. Расчет 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.
13. Harpold A.A., Guo Q., Molotch N., Brooks P., Bales R., Fernandez-Diaz J.C. LiDAR derived snowpack dataset from mixed conifer forests in the Western United States // Water Resources Research. 2014. Vol. 50. P. 2749-2755. DOI: 10.1002/2013WR013935.
14. McCreight J.L., Small E.E. Modeling bulk density and snow water equivalent using daily snow depth observations // The Cryosphere. 2014. Vol. 8. P. 521-536.
15. Prokop A., Schirmer M., Rub M., Lehning M., Stocker M. A comparison of measurement methods: terrestrial laser scanning, tachymetry and snow probing for the determination of the spatial snow-depth distribution on slopes // Annals Glaciology. 2008. Vol. 49. P. 210-216.
16. Сайт Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). URL: https://www.ecmwf.int/en/about (дата обращения: 01.10.2020).