Отчетная документация за 2й этап
Реклама
СОДЕРЖАНИЕ Введение 2 Анализ изменений гидрологического режима бассейнов крупнейших рек северной Евразии при антропогенном сценарии глобального потепления в XXI веке 5 1. Оценки возможных изменений стока крупнейших рек северной Евразии в XXI веке 5 2. Оценки изменения экстремальных погодных явлений в различных регионах северной Евразии при сценарии антропогенного потепления в XXI веке 19 3. Обобщение результатов второго этапа ПНИР 34 Заключение 36 Список использованных источников 39 2 Введение. В ХХ веке были отмечены значительные вариации гидрологического цикла в различных регионах. Существенные региональные изменения гидрологического режима были выявлены в Евразии, в том числе и в России. Помимо изменений средних характеристик гидрологического цикла во многих регионах также произошли значительные изменения вероятностей экстремальных явлений. Все более значимую роль в изменениях гидрологического цикла играет глобальное потепление, наблюдавшееся в XX веке и значительно ускорившееся в последние десятилетия. Такая связь обусловлена наличием ряда физических механизмов, приводящих к общему увеличению влагосодержания атмосферы с потеплением, изменению испарения, циркуляционных и других процессов. В XX веке отмечено увеличение среднегодовых осадков в широтной зоне от 30N до 85N в диапазоне 7-12%. В целом же согласно (Hulme et al., 1998) чувствительность осадков над сушей к изменению глобальной приповерхностной температуры по данным для 1900-1996 гг. составляла около 2.4%/K с существенными вариациями в течение более коротких периодов. Согласно (Climate Change, 2001) чувствительность глобальных осадков к глобальному потеплению в климатических моделях оценивается в диапазоне 1.5-3%/K. Инструментальные данные свидетельствуют о продолжающемся увеличении осадков над большей частью суши средних и высоких широт северного полушария (СП) на 0.5-1% за десятилетие. Существенные особенности проявляются в восточных регионах России. Западнее 90N над территорией России и других регионов СССР осадки увеличились согласно (Groisman and Rankova, 2001) с конца XIX века примерно на 5%. Для субтропических широт СП над сушей осадки в целом в ХХ веке уменьшались на -0.3% за десятилетие, хотя в последние десятилетия эта тенденция ослабевала. В тропиках СП выявлено значительное увеличение осадков над сушей в ХХ веке (2.4% за десятилетие) и увеличение осадков над значительной частью океанов СП для последних десятилетий. При этом для тропиков СП в целом не выявлено значимой тенденции усиления осадков в последние несколько десятилетий. В XXI веке согласно результатам численных экспериментов с климатическими моделями следует ожидать сильных антропогенных изменений гидрологического режима, сопровождающих глобальное потепление. Существенно, что пространственная структура изменений характеристик гидрологического цикла, например осадков, существенно более пространственно неоднородна по сравнению с температурным режимом. Какие изменения 3 при этом можно ожидать в XXI веке согласно модельным оценкам, можно ли доверять этим оценкам и каковы возможные изменения для различных регионов России? В качестве простого механизма формирования региональных изменений гидрологического режима при глобальных климатических изменениях можно предложить следующую схему. Согласно модельным оценкам глобальное потепление вследствие увеличения содержания парниковых газов в атмосфере характеризуется более сильным потеплением в высоких широтах, чем в низких. При этом уменьшается перепад температур между экватором и полюсом в тропосфере, соответственно изменяется циркуляция атмосферы, в том числе зональный перенос. В случае ослабления зонального переноса в тропосфере в средних широтах, в частности с Атлантики на Евразию, не столь эффективно переносится влага вглубь континентов. Происходит перераспределение осадков: осадки в большей степени выпадают в прибрежных частях континентов, в меньшей – в центральной их части. Это приводит к экстремальным осадкам, в частности зимой, в прибрежных районах. В то же время дефицит осадков во внутриконтинентальных районах должен приводить летом к формированию засух. Кроме того, ослабление меридионального градиента температуры и зональной циркуляции а тропосфере средних широт приводит к меньшей изоляции полярных и тропических широт. В результате следует ожидать увеличения вероятности меридиональных прорывов в средние широты холодного полярного воздуха или теплого и влажного воздуха со стороны тропиков и формированию соответствующих аномалий температуры и осадков. Увеличению климатической изменчивости способствует и формирование блокингов. В случае увеличения их времени жизни в атмосфере с более слабым зональным переносом и перемешиванием следует ожидать увеличения связанных с блокирующими ситуациями климатических аномалий (с засушливыми режимами летом и морозами зимой). Использование современных климатических моделей общей циркуляции позволяет оценить качество воспроизведения водного баланса и его изменений не только в глобальном, но и в региональном масштабе. Первые такие исследования в рамках международной программы сравнения атмосферных моделей (AMIP) были проведены для водосбора рек Волги и Урала. B экcпepимeнтax AMIP как граничные условия зaдaвaлиcь cpeднeмecячныe знaчeния тeмпepaтуpы пoвepxнocти oкeaнa (TПO) и гpaниц мopcкoгo льдa. Адекватное воспроизведение составляющих водного баланса на водосборах Волги и Урала моделями общей циркуляции атмосферы (МОЦА) в численных экспериментах AMIP стимулировало соответствующий детальный анализ для различных регионов на основе более длительных 4 численных экспериментов не только с МОЦА, но и с климатическими моделями общей циркуляции атмосферы и океана (КМОЦ), в том числе со сценариями антропогенных изменений. 5 Анализ изменений крупнейших рек гидрологического северной Евразии режима при бассейнов антропогенном сценарии глобального потепления в XXI веке 1. Оценки возможных изменений стока крупнейших рек северной Евразии в XXI веке Для оценок возможных изменений речного стока в бассейнах крупнейших рек Русской равнины в XXI веке использовались результаты численных экспериментов с климатическими моделями общей циркуляции атмосферы и океана (КМОЦ) ECHAM4/OPYC3 (Roeckner et al., 1996), ECHAM5/MPI-OM (Roeckner, 2003) и HadCM3 (Collins et al., 2001) для периода 1860-2100 гг. Анализировались также результаты соответствующих численных экспериментов с климатической моделью (КМ) ИФА РАН (Petoukhov et al., 1998). КМ ИФА РАН относится к семейству моделей промежуточной сложности (EMICs – Earth System Models of Intermediate Complexity). В анализировавшихся расчетах кoнцeнтpaция пapникoвыx гaзoв в aтмocфepe для подпериода 1860-2000 гг. зaдaвaлacь по данным нaблюдeний, а для подпepиoда 2001-2100 гг. - в cooтвeтcтвии c различными современными cцeнapиями антропогенных воздействий, в том числе SRES А2 и SRES В2 (с более сильным антропогенным воздействием при сценарии SRES-A2 по сравнению со сценарием SRES-B2). КМОЦ ECHAM4/OPYC3 и ECHAM5/MPI-OM относятся к моделям двух поколений, разработанных в Метеорологическом институте Макса Планка (Гамбург, Германия) в которых используются разные версии модели общей циркуляции атмосферы ECHAM (European Centre HAMburg). Версия ECHAM5 отличается от ECHAM4 рядом изменений описания физических процессов и численной схемы. Пространственное разрешение обеих модельных версий (T42) приблизительно 2.8о по широте и долготе при 19 атмосферных слоях по вертикали. Существенно различаются океанические модели. В ECHAM4/OPYC3 используется изопикническая модель океана OPYC3 (Oberhuber, 1993) с горизонтальным пространственным разрешением около 2.8о с большей детализацией в тропиках при 17 вертикальных слоях по глубине. Океаническая модель MPI-OM (Marsland et al., 2003) в ECHAM5/MPI-OM основана на версии модели океана HOPE (Hamburg Ocean Model in Primitive Equations) с переменным горизонтальным разрешением – более детальным (10- 6 50 км) в высоких широтах и около экватора, при 40 вертикальных слоях по глубине. В отличие от ECHAM4/OPYC3 в ECHAM5/MPI-OM не используется коррекция потоков тепла и влаги между океаном и атмосферой. Пространственное разрешение КМ ИФА РАН составляет 4.5о по широте и 6о по долготе. Вертикальная структура в модели описывается восемью слоями в атмосфере (до уровня 80 км), тремя слоями в океаническом блоке и двумя слоями для суши. Кроме изменения характеристик атмосферы, океана и суши в модели учитываются также биосферные эффекты и изменения морского льда. В КМ ИФА РАН переменные представляются в виде долгопериодных крупномасштабных компонент с характерными пространственным и временным масштабами в несколько сотен километров и несколько суток и синоптических вариаций. Используемые в модели параметризации синоптических процессов позволяет значительно увеличить эффективность численных расчетов при временном шаге 5 суток и проводить серии численных экспериментов сравнительно быстро. Площадь бассейна Оби около 3 млн. км2, Енисея - около 2.6 млн. км2, Лены - около 2.5 млн. км2. При пространственном разрешении модели ECHAM4/OPYC3 (примерно 2.8 градусов по широте и долготе) водосборы Оби, Енисея и Лены занимают от 48 до 65 модельных ячеек. В таблице 1 представлены климатические модели, использованные в данной работе. Таблица 1. Глобальные климатические модели, использованные в настоящем анализе Название модели Разрешение страна ECHAM4/OPYC3 [17, 21] T42 Германия ECHAM5/MPI-OM [15, 20] T63 Германия HadCM3 [9, 24] 2.5ºx3.75º Великобритания КМ ИФА РАН [4, 13, 19] 4.5ºx6º Россия Речной сток в расчетах определялся как разность между осадками и испарением на водосборе. Для сравнения использовались эмпирические данные для стока Оби для периода 1930-1994 гг., Енисея - для 1936-1995 гг., и Лены - для 1935-1994 гг. Эти данные доступны, например, через Глобальный центр данных по стоку (GRDC, 1996). Кроме того, использовались климатологические средние значения для стока рек, осадков и испарения в бассейнах по различным данным. 7 Сравнение с эмпирическими данными для ХХ века. Средние величины и межгодовая дисперсия. В табл. 2 сравниваются средние значения разности осадков и испарения (P-E) в бассейнах сибирских рек по модельным расчетам и стока (Q) по эмпирическим данным для одних и тех же периодов: 1930-1934 гг. для Оби, 1936-1994 гг. для Енисея и 1935-1994 гг. для Лены. В скобках указаны также среднеквадратические отклонения (СКО) для межгодовых вариаций. Кроме того, приведены климатологические значения Q и P-E по разным данным. Таблица 2. Средние значения стока (мм/год) сибирских рек по модельным расчетам, данным наблюдений и разным климатологическим оценкам. Сток Обь Енисей Лена ECHAM4/OPYC3 150 (±27) 216 (±22) 164 (±23) ECHAM5/MPI-OM 210 (±44) 297 (±37) 281 (±37) HadCM3 141 (±36) 234 (±28) 160 (±31) КМ ИФА РАН 164 (±16) 254 (±23) 129 (±22) Наблюдения 134 (±21) 233 (±18) 216 (±26) Климатологические оценки P-E 130÷135 237÷244 190÷214 Примечание. В скобках приведены межгодовые среднеквадратические отклонения. 8 В целом, получено достаточно хорошее согласие среднего стока рек по модельным оценкам с данными наблюдений. Исключение составляет заметная переоценка стока сибирских рек КМОЦ ECHAM5/MPI-OM и общая недооценка стока Лены, особенно моделью промежуточной сложности. Расчеты показывают, что характерная для трех моделей недооценка стока Лены связана с переоценкой испарения в бассейне. Лучшее соответствие данным наблюдений для стока Оби и Енисея получено по КМОЦ HadCM3 и ECHAM4/OPYC3. Межгодовая изменчивость стока рек, характеризуемая СКО, согласно данным табл. 2, в целом (кроме изменчивости стока Оби в КМ ИФА РАН, а также стока Лены в ECHAM4/OPYC3 и КМ ИФА РАН) больше изменчивости модельного речного стока при оценке его разностью осадков и испарения в бассейнах. Общее завышение межгодовой изменчивости в моделях связано, в частности, с оценкой стока рек разностью осадков и испарения в бассейнах без учета гидрологических процессов в почве. Изменения в XXI веке по сравнению с XX веком На рис. 1, 2 представлены модельные оценки изменений среднегодового стока Rn сибирских рек (Оби, Енисея и Лены) в сопоставлении с данными наблюдений при 30летнем скользящем осреднении и нормировке на среднюю величину стока для базового периода 1961-1990 гг. Сравнение результатов численных расчетов с КМОЦ (рис. 1, 2) при двух антропогенных сценариях свидетельствует о существенных нелинейных тенденциях изменений речных стоков, особенно для бассейнов Оби и Енисея. При этом на фоне общего роста стока сибирских рек в XXI в. по сравнению с XX в. возможно уменьшение стока Оби и Енисея в первой половине XXI в. Оценки линейных трендов в XXI в. для стоков сибирских рек приведены в табл. 3. Модельные оценки для обоих сценариев демонстрируют общее увеличение среднегодового стока сибирских рек в ХХI веке (за исключением стока Енисея в HadCM3). Наибольшие тренды среднегодового стока в ХХI веке получены для бассейна Лены. Согласно оценкам КМОЦ, при антропогенном сценарии SRES A2 среднегодовой сток Лены может увеличиться к концу XXI века на 20-30% (табл.2). 9 Рис. 1. Изменения годового стока (нормированного на базовый период 1961-1990 гг.) Оби (а), Енисея (б) и Лены (в) при 30-летнем скользящем осреднении для периода 1860-2100 гг. в КМОЦ ECHAM4/OPYC3, ECHAM5/MPI-OM, HadCM3 и КМ ИФА РАН при антропогенном сценарии изменения SRES A2 в сопоставлении с данными наблюдений [10] 10 Рис. 3. Так же как на рис. 2, но для сценария SRES B2. 11 При этом средние значения стока Лены к концу XXI века превысят пределы естественной изменчивости, характеризуемой СКО. При более «слабом» антропогенном сценарии SRES B2, согласно оценкам КМОЦ сток Лены к концу XXI века не превысит диапазона межгодовой изменчивости. Такие же оценки дают расчеты с КМОЦ для стока Енисея, но уже при обоих сценариях (за исключением ECHAM5/MPI-OM при сценарии SRES A2). Наименьшие значения трендов (для КМОЦ) получены для бассейна Оби. Для модели промежуточной сложности получен значительный рост стока сибирских рек в XXI веке, особенно сильный для антропогенного сценария SRES A2. Согласно табл. 3 проявляются достаточно сильные различия тенденций стоков разных рек при антропогенном изменении климата. Эти различия связаны как с разной межширотной протяженностью бассейнов рек, так и их разным долготным расположением. Широтное положение в целом бассейнов Оби, Енисея, Лены, и их южные северные границы их сдвигаются на север при смещении на восток от бассейна Оби в центре Евразии с южной границей меньше 50ос.ш. до бассейна Лены с южной границей водосбора в 50-х широтах в восточной части континента. Общий рост стока рек на рис.3 при потеплении в XXI веке связан с ростом осадков. В моделях проявляется значительный рост осадков в XXI веке в высоких широтах к северу от 50ос.ш., особенно зимой. В средних же и субтропических широтах, особенно летом, во внутриконтинентальных районах отмечается уменьшение осадков, что в сочетании с ростом испарения приводит к уменьшению стока рек, существенная часть бассейнов которых находится в этих регионах. Для рек, бассейны которых располагаются в регионах с различными тенденциями изменения водного баланса общая тенденция изменения стока рек определяется соотношением вкладов соответствующих частей речного бассейна. Проведенный анализ свидетельствует о том, что наиболее четко проявляется усиление стока при глобальном потеплении в XXI веке для Лены, с большей долей бассейна в высоких широтах по сравнению с Енисеем, а тем более по сравнению с Обью. А для Оби, да и для Енисея, до некоторых пределов общего потепления отмечается даже уменьшение осадков в бассейне и стока. 12 Таблица 3. Относительные линейные тренды речного стока (% за 100 лет) в бассейнах сибирских рек в XXI веке (нормированные на средние значения стока для базового периода 1961-1990 гг.) по расчетам с КМОЦ ECHAM4/OPYC3, ECHAM5/MPI-OM, HadCM3 и КМ ИФА РАН при двух антропогенных сценариях SRES A2 и SRES B2. Модель Сценарий Обь Енисей Лена A2 4 (±19) 7 (±10) 30 (±17) B2 8 (±19) 9 (±10) 16 (±17) A2 6 (±22) 18 (±13) 20 (±13) A2 14 (±24) 9 (±11) 26 (±18) B2 1 (±23) -4 (±12) 17 (±17) A2 83 (±9) 60 (±9) 123 (±17) B2 49 (±9) 38 (±9) 72 (±17) ECHAM4/OPYC3 ECHAM5/MPI-OM HadCM3 КМ ИФА РАН Примечание. В скобках приведены относительные среднеквадратические отклонения (в %), нормированные на средние значения стока для базового периода 1961-1990 гг. Жирным шрифтом выделены значения трендов, превышающих соответствующие среднеквадратические отклонения. 13 МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА ВОДОСБОРОВ СИБИРСКИХ РЕК С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ДЕГРАДАЦИИ ВЕЧНОЙ МЕРЗЛОТЫ Моделирование гидрологических процессов суши под действием изменения климатических факторов важно для диагностики стока с водосборов крупных рек. Анализ модельных расчетов с климатической моделью ИФА РАН (КМ ИФА РАН) при различных сценариях роста концентрации парниковых газов выявил общее увеличение в XXI веке среднегодового стока сибирских рек (Оби, Енисея и Лены), а также Волги и Урала. Наиболее сильное увеличение речного стока и вероятности превышения в XXI веке максимальных значений речного стока для ХХ века получено для р. Лены. Среднегодовой сток в (Мохов и Хон, 2002) характеризовался разностью среднегодовых значений осадков и испарения для речных бассейнов. При этом могут неполно учитываться некоторые обратные связи между процессами в атмосфере и деятельном слое суши. Так, например, в (Мохов и Хон, 2002) отмечены особенности воспроизведения характеристик гидрологического режима в областях распространения вечной мерзлоты, в частности, в бассейне Лены. Водосборы большинства крупных рек Сибири включают обширные области распространения приповерхностной (вечной) мерзлоты. Вследствие этого важно определение и учет параметров криолитозоны, таких как глубина слоя сезонного протаивания, температура подстилающей поверхности, содержание влаги в талом слое, значений теплофизических характеристик многолетнемерзлых почв в связи с возможными изменениями температурного и гидрологического режимов в XXI веке. В настоящее время используется целый ряд математических моделей, описывающих взаимодействие атмосферного климата и процессов в почве. Самые простые, основанные на расчете мерзлотных индексов, характеризующих температурный режим почвы, позволяют определить наличие или отсутствие мерзлоты, рассчитать положение границ криолитозоны и оценить глубину сезонного протаивания. Дополнительно для расчета температуры пород под слоем сезонного протаивания могут, в частности, быть использованы модели, основанные на методе, предложенном В.А. Кудрявцевым, позволяющие учитывать влияние снежного покрова, растительности и органического слоя (Кудрявцев, 1954). Преимущество перечисленных моделей заключается в относительно небольшом количестве входных параметров. Основной недостаток состоит в том, что эти модели являются интегральными, в них отсутствует изменение переменных во времени. Другой класс моделей позволяет рассчитывать различные характеристики вечной мерзлоты в зависимости от изменений климата во времени. Эти модели различаются методами решения уравнения теплопереноса при 14 наличии фронтов фазовых переходов, а также способами описания процессов, протекающих в системе «растительность-снег». Например, в модели (Володин и Лыкосов, 1998) совместно с уравнением теплопереноса решаются уравнения изменения содержания водяного пара, жидкой влаги и льда в почве, а также детально описываются процессы переноса тепла и влаги в снеге. Выполнена верификация гидрологической части модели тепло- и влагопереноса в почве, разработанной для включения в сложности Института физики климатическую модель промежуточной атмосферы им. А.М. Обухова РАН (КМ ИФА РАН). Следует специально отметить, что разработанная модель содержит многоуровневые схемы термических и гидрологических процессов в почве. Валидация термической части модели была проведена в (Аржанов и др., 2007). Особенностью используемой в данной работе динамической модели является сочетание детальности описания процессов переноса тепла и влаги в почве и относительно небольшого времени численного счета. Используемый для определения вертикального профиля температуры и положения границ фазовых переходов алгоритм (Goodrich, 1978), обладающий высокой точностью, был дополнен дифференциальной схемой для расчета влажности почвы (Пачепский и др., 1976) в слое сезонного протаивания и более детальной параметризацией стоковых процессов (Володин и Лыкосов, 1998). Разработанный алгоритм позволяет моделировать динамику процессов образования и деградации приповерхностной и реликтовой мерзлоты. В проведенных численных экспериментах с использованием разработанной модели тепло- влагопереноса в почве рассчитывался среднегодовой сток с водосборов крупных сибирских рек для периода 1960-2000 гг. Разработанная модель тепло-влагопереноса в почве позволяет рассчитывать сток рек, водосборы которых включают области приповерхностных многолетнемерзлых грунтов – вечной мерзлоты. Модель допускает описание перехода деятельного слоя почвы из состояния с наличием приповерхностной мерзлоты (слой протаивания) к состоянию отсутствия приповерхностной мерзлоты (слой зимнего промерзания). Годовой сток крупнейших сибирских рек (Оби, Енисея и Лены) оценивался при задании изменений осадков по данным CRU, а изменения остальных атмосферных характеристик - по данным реанализа ERA-40. Дополнительно к этому были проведены расчеты с заданием изменений атмосферных характеристик только по данным реанализа, включая осадки. Суммарный речной сток вычислялся как результат пространственного (по водосборам соответствующих рек) и временного (по календарному году) осреднения суммарного поверхностного и подповерхностного стока, оцененного по представленной 15 модели почвенных процессов. Также для водосборов этих рек оценивались разности среднегодовых осадков и испарения по данным реанализа и проводилось сравнение с данными прямых наблюдений за стоком в створах рек (GRDC, 1996). На рисунках 4, 5, 6 представлены многолетние изменения годового стока в бассейнах рек Оби, Енисея и Лены, оцененных при разных данных по осадкам для двух типов почв. Для Оби (рис.4) модельный годовой сток, хотя и различается при различных данных для осадков, но в меньшей степени, чем для водосбора Лены (см. ниже). Отмечена существенная зависимость рассчитанного стока от типа почвы. Так, для суглинка (представительного для всех минеральных типов почв) годовой сток (218±22 мм/год) существенно завышен по сравнению с данными наблюдений (140±21 мм/год). При задании же в верхних двух метрах почвы торфа, а в более глубоких слоях (рис.2) суглинка модельный сток (159±18 мм/год) существенно лучше согласуется с наблюдениями. Полученное значение коэффициента корреляции временных рядов моделируемого и наблюдаемого стока составляет 0.7. Лучшее согласие результатов моделирования стока с данными наблюдений при учете верхнего слоя почвы, насыщенного органикой, по сравнению с вариантом с минеральной почвой, можно связать с большим распространением болот в бассейне Оби. Для сравнения на графике приводится разность между осадками и испарением с водосбора по данным реанализа ERA-40. Межгодовая изменчивость этого показателя значительно превышает межгодовые вариации наблюдаемых значений стока, что характерно также для бассейнов рек Енисей и Лена. Для Енисея (рис.5) при задании осадков по данным CRU и минеральной почвы средний за 1958-1996 гг. модельный сток составляет 235±17 мм/год. Это хорошо согласуется с наблюдательной оценками стока по данным наблюдений 236±19 мм/год и с оценками по разности осадков и испарения с водосбора (237-244 мм/год). При этом неплохо воспроизводятся и межгодовые вариации стока. Исключение составляет период с середины 1960-х до середины 1970-х гг., когда изменчивость модельного стока заметно больше, чем по данным наблюдений, при этом коэффициент корреляции равен 0.4. Существенная зависимость результатов моделирования от задания осадков отмечена для Лены (рис.6). При задании осадков по данным CRU модельный сток существенно занижен (около 150±20 мм/год), и его тренд статистически незначим. При задании осадков по данным реанализа вплоть до конца 1960-х гг. модельный сток также существенно занижен, но затем быстро растет примерно на четверть, так что его средняя величина в 1975-1996 гг. составляет 180±30 мм/год. Последняя величина лучше согласуется с данными наблюдений для стока (220±30 мм/год) и его оценками как 16 разности осадков и испарения с водосбора (190-214 мм/год). Значение коэффициента корреляции при этом равно 0.8. Рис. 4. Временной ход годового стока в бассейне Оби по данным наблюдений (1), модельным оценкам (при использовании осадков CRU) для суглинка (2) и торфа (3). Разность осадков и испарения (P-E) по данным реанализа (4). 17 Рис. 5. Временной ход годового стока в бассейне Енисея по данным наблюдений (1), модельным оценкам (при использовании осадков CRU) для суглинка (2). Разность осадков и испарения (P-E) по данным реанализа (3). 18 Рис. 6. Временной ход годового стока в бассейне Лены по данным наблюдений (1), модельным оценкам при использовании осадков CRU (2) и ERA-40 (3) для суглинка. Разность осадков и испарения (P-E) по данным реанализа (4). 19 2. Оценки изменения экстремальных погодных явлений в различных регионах северной Евразии при сценарии антропогенного потепления в XXI веке Данные наблюдений показывают, что для большинства крупных речных бассейнов сток в течение последнего тридцатилетия был выше среднего многолетнего значения. В том числе отмечен заметный тренд увеличения стока крупнейших рек, впадающих в Северный Ледовитый океан. В частности, выявлено значительное увеличение годового стока Енисея в последнее десятилетие ХХ в. (Шикломанов и др., 2003). При этом отмечено существенное уменьшение стока для верхней части бассейна Оби. Для оценок возможных гидрологических изменений в будущем, связанных с естественными и антропогенными причинами, используются глобальные модели климата, в том числе наиболее детальные климатические модели общей циркуляции атмосферы и океана с описанием динамики морского льда и процессов в деятельном слое суши с учетом биосферных эффектов. Согласно результатам численных экспериментов при глобальном потеплении в ХХI в. следует ожидать дальнейшего увеличения стока сибирских рек и усиления тенденции экстремальности осадков над многими регионами (напр., Khon et al., 2007). Исследования гидрологического режима на водосборах крупнейших рек северной Евразиипоказали способность глобальных климатических моделей адекватно воспроизводить среднегодовой режим речного стока, оцениваемый разностью между осадками (P) и испарением (E) на водосборе. Однако оценка стока P–E не воспроизводит сезонные особенности внутригодового распределения стока, связанные с процессами снегонакопления и снеготаяния на водосборе. В данной работе выполнена оценка способности глобальных климатических моделей воспроизводить не только среднегодовой режим стока, но и его внутригодовое распределение. С использованием ансамбля климатических моделей выполнены оценки возможных изменений сезонного стока, а также характеристик ежедневных осадков (количества, интенсивности и вероятности) на крупнейших водосборах Северной Евразии в XXI в. ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА 20 Для анализа использовались результаты расчетов с ансамблем глобальных климатических моделей, участвующих в программе сравнения Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) (Meehl et al., 2007) (Таблица 4). Расчеты с этими моделями использовались при подготовке 4-го Оценочного доклада Межправительственной группы экспертов по оценке климатических изменений (IPCC, 2007). Дополнительно была включена в анализ недавно разработанная глобальная климатическая модель общей циркуляции Kiel Climate Model (KCM) (Park et al., 2009), которая также демонстрирует хорошее соответствие данным наблюдений. Для оценки возможных изменений гидрологических характеристик в XXI в. использовался умеренный сценарий антропогенного воздействия SRES-A1B. Были использованы поля среднемесячных значений осадков и речного стока для периода 1900–2099 гг. Акцент сделан на исследовании гидрологического режима крупнейших рек Северной Евразии: Волги, Амура, Оби, Енисея и Лены. Для сравнительного анализа поля осадков и речного стока были предварительно интерполированы на географическую сетку с разрешением 1х1. Для осреднения по речным водосборам использовалась маска водосборов на аналогичной сетке. Для сопоставления с модельными результатами использовалась база данных Global Runoff Data Centre (GRDC, 1996) станционных наблюдений за стоком Волги (1879–2002), Оби (1930–2003), Енисея (1936–2003), Лены (1935–2003) и Амура (1932–2004 гг.), а также данные по осадкам Climatic Research Union (CRU) Университета Восточной Англии (New et al., 2000). Помимо анализа речного стока, были рассчитаны характеристики ежедневных осадков, такие как среднее количество осадков P, их интенсивность I и вероятность дождливых дней F, связанные соотношением: P=F I (Khon et al., 2007). ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ РЕЧНОГО СТОКА И ОСАДКОВ НА ВОДОСБОРЕ В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОГО КЛИМАТА В данном разделе оценена способность климатических моделей воспроизводить современный среднегодовой режим речного стока, а также его внутригодовое распределение. На рис. 7 приведены распределения среднего количества зимних и летних осадков по данным наблюдений CRU в сопоставлении с мульти-модельными расчетами для базового 30-летнего периода 1961–1990 гг. В целом модельные расчеты реалистично воспроизводят климатологические особенности пространственного распределения сезонных осадков в различных регионах, в частности в бассейнах российских рек. На рис. 8 представлены среднегодовые значения стока Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура, 21 полученные по модельным расчетам в сопоставлении с данными наблюдений за 1961– 1990 гг. Анализируемые модели (за исключением модели INM3.0 для водосборов Волги и Оби) адекватно воспроизводят среднегодовой режим речного стока для крупнейших водосборов северной Евразии. Средние по ансамблю моделей значения стока Волги, Амура, Оби, Енисея и Лены достаточно хорошо согласуются с данными наблюдений (рис. 8). Рис. 7. Пространственное распределение среднего количества зимних (а, в) и летних (б, г) осадков, мм/сут, в северной Евразии по данным метеонаблюдений CRU (а, б) и мультимодельным расчетам (в, г) для 30-летнего периода 1961–1990 гг. 22 Рис. 8. Среднегодовой сток Волги (а), Оби (б), Енисея (в), Лены (г) и Амура (д). 1 – расчет с ансамблем моделей, 2 – среднее по ансамблю моделей, 3 – данные наблюдений для 1961–1990 гг. (здесь и на рис. 5 вертикальные линии − соответствующие среднеквадратические отклонения речного стока по модельным расчетам). На рис. 9 приведен годовой ход стока Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура по мультимодельному расчету в сопоставлении с данными наблюдений. Модели со значительными отклонениями величин сезонного максимума стока от наблюдаемого внутригодового распределения были исключены из анализа (таблица). При существенном разбросе оценок модели в среднем качественно воспроизводят основные фазы внутригодового распределения речного стока для анализируемых водосборов. При этом для модельных расчетов сезонный максимум стока (рассчитанного как среднее по водосбору) наступает примерно на 1 мес. (для Оби ~ 2 мес.) раньше, чем по данным станционных наблюдений в устьевых областях рек, что можно объяснить отсутствием в 23 климатических моделях блока расчета стекания воды в речном бассейне. В частности, наибольшее расхождение, полученное для бассейна Оби, связано с тем, что значительная доля площади этого бассейна представляет собой заболоченную равнину с малыми гидравлическими уклонами и очень низкими скоростями стекания в речную сеть. Большинство моделей завышает весенний сток Волги и Оби, что может быть связано с завышенными оценками массы снежного покрова, а также с более интенсивным снеготаянием в период весеннего половодья. Стоит также отметить, что на анализируемых реках имеются крупные водохранилища сезонного регулирования, существенно искажающие естественный гидрологический режим этих рек и, в первую очередь, внутригодовое распределение стока. ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ДЛЯ РЕГИОНОВ СЕВЕРНОЙ ЕВРАЗИИ В XXI в. Изменения осадков На рис. 10 приведены изменения среднего количества сезонных осадков, их интенсивности и вероятности дней с осадками для анализируемых водосборов к концу XXI в. согласно мультимодельному расчету при сценарии SRES-A1B. Согласно модельным расчетам (рис. 10) наибольшее увеличение среднего количества осадков можно ожидать в зимний период для всех водосборов с наибольшим ростом в северовосточной части Евразии (~40% для Енисея, Лены и Амура). В летний период изменения среднего количества осадков незначительны. В переходные периоды (весной и осенью) также в целом проявляются положительные тенденции, но они менее значимы, чем для зимнего сезона. Интенсивность осадков на водосборах Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура растет для всех сезонов с максимальным усилением в зимний период (рис. 10). При этом зимой наибольшее увеличение отмечено и для вероятности осадков на всех водосборах. Принципиально отличаются от зимних летние тренды для вероятности осадков – они отрицательны для всех четырех речных бассейнов. Таким образом, зимой осадков становится больше, они более интенсивны и чаще выпадают (с наибольшими значениями для Лены и Амура). Летом общее количество осадков изменяется слабо, но при этом они становятся более интенсивными и редкими. 24 Рис. 9. Годовой ход стока Волги (а), Оби (б), Енисея (в), Лены (г) и Амура (д) по мультимодельному расчету (1, нижняя шкала) и данным наблюдений (2, верхняя шкала). Изменения речного стока Рост общего количества осадков, который может наблюдаться при потеплении климата, должен приводить к увеличению речного стока с большинства водосборов. Рис. 11 демонстрирует возможные изменения среднегодового стока Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура к концу XXI в. по ансамблю моделей со сценарием антропогенного воздействия SRES-A1B. Вертикальными линиями обозначены среднеквадратические отклонения (СКО) речного стока по данным наблюдений. Следует отметить, что все модели показывают рост среднегодового стока сибирских рек к концу этого столетия. Согласно модельным оценкам рост среднегодового стока Оби, Енисея и Лены может составить ~15, 20 и 25% соответственно. При этом для стока Енисея и Лены эти изменения превышают диапазон СКО наблюдаемого речного стока (рис. 11в, г). Таким 25 образом, тенденция усиливается с увеличением доли бассейна в высоких широтах, что подтверждает полученные ранее модельные оценки. Для стока Амура выявлен менее значимый рост, чем для Енисея и Лены, при этом три модели демонстрируют незначительное уменьшение стока к концу этого столетия (рис. 11д). Тенденции изменения стока Волги в XXI в. более противоречивы. В целом изменения стока Волги и Амура к концу XXI в. статистически незначительны (рис. 11а, д). На рис. 12 приведены средние (по ансамблю моделей) изменения сезонного стока, мм/год, Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура к концу XXI в. Согласно мульти-модельным оценкам основной вклад в рост годового стока в XXI в. при умеренном антропогенном сценарии для трех сибирских рек, впадающих в Северный Ледовитый океан, связан с весенним сезоном. Особенно сильно проявляется рост весеннего стока Енисея и Лены. Для Оби отмечается также заметный рост зимнего стока. Для Волги получена общая тенденция ослабления весеннего речного стока при наибольшем росте зимой. Результаты расчетов показывают уменьшение весеннего максимума стока Волги и его более раннее наступление к концу XXI в., связанное с уменьшением накопленной массы снега зимой. Совершенно иная ситуация складывается в центральной и восточной Сибири. Так, при потеплении климата на водосборах Оби, Енисея и Лены происходит накопление дополнительной массы снега зимой, что, в свою очередь, приводит к существенному росту стока за счет его таяния с апреля по май. Следует отметить, что летом для бассейнов Енисея, Оби и Волги проявляется общая тенденция уменьшения стока. Эта тенденция усиливается с запада на восток с максимальным уменьшением летнего стока в бассейне Енисея. Далее на восток для бассейнов Лены и Амура в целом характерен рост летнего стока. Наиболее однородное распределение по сезонам общих изменений речного стока, с несколько меньшими изменениями зимой, получено для бассейна Амура. Как и для Амура, для Лены также отмечена общая тенденция роста стока во все сезоны. 26 Рис. 10. Изменения характеристик сезонных осадков, %, для последнего 20-летия XXI в. (относительно 1981–2000 гг.) при сценарии SRES-A1B для бассейнов Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура: количества (а), интенсивности (б) и вероятности (в). 1 – зима, 2 – весна, 3 – лето, 4 – осень. На рис. 13 изображены возможные изменения среднегодового стока с водосбора Оби, а также отдельно для его южной (верховье) и северной (низовье) частей к 2020 г. при антропогенном сценарии SRES-A1B. В целом на фоне общего (по всему ансамблю моделей) увеличения стока Оби к концу XXI в. в ближайшем 20-летии возможно уменьшение стока Оби (на это указывает треть моделей), причем почти половина моделей указывает на уменьшение к 2020 г. стока в верховьях Оби (рис. 13б). Некоторые модели также демонстрируют незначительное уменьшение стока в низовьях Оби (рис. 13б). В целом, осредненные по всему водосбору Оби изменения стока к 2020 г. могут быть незначительными из-за различных тенденций для южных и северных районов водосбора Оби. 27 Рис. 11. Изменения среднегодового стока Волги (а), Оби (б), Енисея (в), Лены (г) и Амура (д) к концу XXI в. при сценарии SRES-A1B. 1 – расчет с ансамблем моделей; 2 – среднее по ансамблю моделей. 28 Рис. 12. Изменения сезонного стока Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура к концу XXI в. при сценарии SRES-A1B по мультимодельному расчету. 1 – зима, 2 – весна, 3 – лето, 4 – осень. Рис. 13. Изменения среднегодового стока Оби для первого 20-летия XXI в. (относительно 1981–2000 гг.) при сценарии SRES-A1B: для всего водосбора (а), низовье (1) и верховье (2) (б). 29 Таблица 4. Анализируемые модели (x – модели, использованные для анализа ежедневных осадков; прочерк – неиспользованные модели) Модель Разрешение Страна атмосфера/океан Сезонный Ежедневные сток* V,O,Y,L, A осадки BCM2 Норвегия T63L31/0.5–1.5°x1.5°L35 CCSM3 США T85L26/0.3–1°x1°L40 V,O x Канада >> T47L31/1.9°x1.9°L29 T63L31/0.9°x1.4°L29 V V x x Франция T63L45/0.5–2°x2°L31 O x Австралия >> T63L18/0.8°x1.9°L31 T63L18/0.8°x1.9°L31 L O,L x x Германия T63L31/1.5°x1.5°L40 O x ECHO-G Германия/Корея T30L19/0.5–2.8°x2.8°L20 V,O x FGOALS Китай T42L26/360ºx180º x GFDL2.0 GFDL2.1 США >> 2.0°x2.5°L24/0.3–1°x1°L50 2.0°x2.5°L24/0.3–1°x1°L50 x x GISS-AOM >> 3°x4°L12/3°x4°L16 x GISS-ER GISS-EH >> >> 4°x5°L20/4°x5°L13 4°x5°L20/4°x5°L13 x HADCM3 Великобритания 2.5°x3.8°L19/1.5°x1.5°L20 >> ~1.3°x1.9°L38/0.3–1.0°x1.0°L40 O – Россия 4°x5°L21/2°x2.5°L33 V,O x IPSL Франция 2.5°x3.75°L19/1–2°x2°L31 O x KCM Германия T31L19/0.5–2°x2°L31 Япония >> T106L56/0.2°x0.3°L47 T42L20/0.5–1.4°x1.4°L43 >> T42L30/0.5–2.0°x2.5°L23 США T42L18 CGCM3-T47 CGCM3-T63 CNRM CSIRO3.0 CSIRO3.5 ECHAM5/M PI-OM HADGEM1 INM3.0 MIROC-HR MIROC-MR MRI PCM1 x O – x O V,O x x – Y,L,A x * – модели, исключенные из анализа сезонного стока с водосборов Волги (V), Оби (O), Енисея (Y), Лены (L), Амура (A). 30 Изменения ветро-волновой активности в Арктическом бассейне по данным реанализа ERA-INTERIM Для анализа ветро-волновой активности для современного периода использовались данные ERA-INTERIM реанализа по высоте волн. ERA-INTERIM реанализ получен с использованием спектральной модели прогноза погоды ECMWF с более высоким горизонтальным пространственным разрешением, чем при получении данных реанализа ERA-40. Модель характеризуется спектральным разрешением T255 с 60 уровнями в атмосфере по вертикали. Данные усваиваются при помощи четырехмерного вариационного анализа с использованием данных оперативного анализа ECMWF. Анализировались данные с января 1989 г. по декабрь 2009 г. с широтно-долготным разрешением 1.5х1.5 и 6 часовым шагом по времени. На рис.14 изображены пространственные распределения среднегодовых аномалий повторяемости волн (в сутках) для периода 2000-2009 гг. (по сравнению с периодом 19901999) для волн в диапазоне высот 1-2 м (а), 2-3 м (б), 3-4 м (в) и выше 4 м (г). Анализ данных ERA-INTERIM свидетельствует об увеличении повторяемости волн в диапазоне 2-3 м для центральной экваториальной области Тихого океана. Следует также отметить тенденцию к увеличению повторяемости волн в районе Баренцева и Карского морей. В целом при ослаблении ледовитости Арктического бассейна (и как следствие, увеличении площади открытой воды) в XXI веке можно ожидать усиления морского волнения и увеличения повторяемости интенсивных волн. На рис. 15, 16 представлены изменения повторяемости волн в Арктическом бассейне для последнего десятилетия (по сравнению с периодом 1990-1999) в сентябре и октябре для различных диапазонов высот. Для сентября характерно увеличение повторяемости интенсивных волн на акватории Баренцева и Карского морей (в диапазоне 3-4 м, а также и более 4 м) в период 2000-2009 гг. Для октября в бассейне Баренцева моря выявлена противоположная тенденция с увеличением вероятности волн высотой 1-2 м (рис.16). Также для сентября и октября отмечено увеличение повторяемости волн в восточной части Арктического бассейна (Восточно-Сибирское и Чукотское моря). В целом, при ослаблении ледовитости Арктического бассейна и увеличения навигационного периода также возрастает волновая активность в секторе Северного морского пути. При этом увеличивается вероятность появления интенсивных волн. 31 Рис.14. Среднегодовое распределение аномалий повторяемости волн (в сутках) для периода 2000-2009 гг. (по сравнению с периодом 1990-1999) для различных диапазонов высот. 32 Рис.15. Изменения повторяемости волн (в сутках) в Арктическом бассейне для периода 2000-2009 гг. (по сравнению с периодом 1990-1999) в сентябре для различных диапазонов высот. 33 Рис.16. Так же как на рис.15, но для октября. 34 Обобщение результатов второго этапа ПНИР 3. В ходе выполнения НИР проведен анализ изменений гидрологического режима бассейнов крупнейших рек северной Евразии при антропогенном сценарии глобального потепления в XXI веке. В рамках проекта сделаны оценки возможных изменений стока крупнейших рек северной Евразии в XXI веке. Полученные результаты дают оценку возможных антропогенных изменений гидрологического режима в различных регионах России в XXI веке. В целом отмечено достаточно хорошее соответствие средних значений стока крупнейших рек северной Евразии по модельным и эмпирическим данным. На фоне значительной межгодовой и междекадной изменчивости модельные расчеты выявили общий рост стока сибирских рек в ХХI веке по сравнению с ХХ веком. Это в основном связано с ростом весеннего стока за счет увеличения зимних осадков и, соответственно, массы снега и более интенсивного снеготаяния в весенний период. При этом согласно результатам расчетов с КМОЦ возможно некоторое падение стока Оби и Енисея в первой половине будущего столетия. Это связано соответствующим уменьшением скорости роста осадков и даже их некоторым временным уменьшением при общей тенденции роста испарения в моделях. Изменения среднегодового стока с водосборов Волги и Амура в XXI в. более противоречивы и в целом статистически незначительны. Следует отметить общую тенденцию роста зимнего стока, которая уменьшается для анализируемых речных бассейнов с запада на восток. Это можно связать с более холодным климатом в бассейнах сибирских рек (в частности в бассейне Лены). Согласно модельным расчетам наиболее сильный температурный рост в XXI в. ожидается зимой, и эта тенденция в меньшей степени должна проявляться в увеличении речного стока за счет таяния снежного покрова при очень низких отрицательных температурах. Соотношение сезонных тенденций изменения речного стока должно изменяться также в зависимости от степени агрессивности антропогенного сценария и временнóго горизонта, для которого делаются оценки. Летом для бассейнов Енисея, Оби и Волги проявляется общая тенденция уменьшения стока. Отмеченные изменения летнего стока связаны с соответствующими изменениями осадков и испарения для различных бассейнов. В отличие от температурных изменений зимой, с общим усилением потепления с ростом широты температурное увеличение летом к концу XXI в. при сценарии SRES-A1B 35 максимально – в центре Евразии. В Северной Евразии это проявляется в более сильном летнем потеплении в долготных поясах, где расположены бассейны Енисея и Оби, с соответствующими более сильным испарением и уменьшением стока. В целом на фоне общего увеличения стока Оби к концу XXI в. некоторые модели демонстрируют его возможное уменьшение к 2020 г. в основном за счет уменьшения стока в южной части водосбора (верховьях) Оби. Выполнены оценки изменения экстремальных погодных явлений в различных регионах северной Евразии при сценарии антропогенного потепления в XXI веке. Согласно модельным расчетам наибольшее увеличение среднего количества осадков можно ожидать в зимний период для всех водосборов с наибольшим ростом в северовосточной части Евразии (~40% для Енисея, Лены и Амура). В летний период изменения среднего количества осадков незначительны. В переходные периоды (весной и осенью) также в целом проявляются положительные тенденции, но они менее значимы, чем для зимнего сезона. Интенсивность осадков на водосборах Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура растет для всех сезонов с максимальным усилением в зимний период. При этом зимой наибольшее увеличение отмечено и для вероятности осадков на всех водосборах. Принципиально отличаются от зимних летние тренды для вероятности осадков – они отрицательны для всех четырех речных бассейнов. Таким образом, зимой осадков становится больше, они более интенсивны и чаще выпадают (с наибольшими значениями для Лены и Амура). Летом общее количество осадков изменяется слабо, но при этом они становятся более интенсивными и редкими. Проведен анализ ветро-волновой активности в Арктическом бассейне с использованием данных ERA-INTERIM реанализа для периода 2000-2009 гг. В целом, при увеличении площади открытой воды а Арктике в XXI веке можно ожидать усиления морского волнения и увеличения повторяемости интенсивных волн. Выявлена тенденция к увеличению повторяемости интенсивных волн на акватории Баренцева и Карского морей за последнее десятилетие (в диапазоне 3-4 м, а также и более 4 м) с максимальным увеличением в сентябре. 36 Заключение В ходе выполнения НИР проведен анализ изменений гидрологического режима бассейнов крупнейших рек северной Евразии при антропогенном сценарии глобального потепления в XXI веке. В рамках проекта сделаны оценки возможных изменений стока крупнейших рек северной Евразии в XXI веке. Согласно мультимодельным расчетам следует ожидать увеличения среднегодового стока сибирских рек к концу XXI в. Это в основном связано с ростом весеннего стока за счет увеличения зимних осадков и, соответственно, массы снега и более интенсивного снеготаяния в весенний период. Изменения среднегодового стока с водосборов Волги и Амура в XXI в. более противоречивы и в целом статистически незначительны. Следует отметить общую тенденцию роста зимнего стока, которая уменьшается для анализируемых речных бассейнов с запада на восток. Это можно связать с более холодным климатом в бассейнах сибирских рек (в частности в бассейне Лены). Согласно модельным расчетам наиболее сильный температурный рост в XXI в. ожидается зимой, и эта тенденция в меньшей степени должна проявляться в увеличении речного стока за счет таяния снежного покрова при очень низких отрицательных температурах. Соотношение сезонных тенденций изменения речного стока должно изменяться также в зависимости от степени агрессивности антропогенного сценария и временнóго горизонта, для которого делаются оценки. Летом для бассейнов Енисея, Оби и Волги проявляется общая тенденция уменьшения стока. Отмеченные изменения летнего стока связаны с соответствующими изменениями осадков и испарения для различных бассейнов. В отличие от температурных изменений зимой, с общим усилением потепления с ростом широты температурное увеличение летом к концу XXI в. при сценарии SRES-A1B максимально – в центре Евразии. В Северной Евразии это проявляется в более сильном летнем потеплении в долготных поясах, где расположены бассейны Енисея и Оби, с соответствующими более сильным испарением и уменьшением стока. В целом на фоне общего увеличения стока Оби к концу XXI в. некоторые модели демонстрируют его возможное уменьшение к 2020 г. в основном за счет уменьшения стока в южной части водосбора (верховьях) Оби. Выполнена верификация модели тепло- и влагопереноса в деятельном слое почвы с целью включения ее в глобальную климатическую модель промежуточной сложности ИФА РАН. Проведена верификация модели с заданием атмосферных воздействий по данным реанализа ERA40 для второй половины ХХ века. Модель неплохо воспроизводит 37 как общее пространственное распределение многолетнемерзлых грунтов, так и глубины сезонного протаивания, измеренные на стационарах. В проведенных модельных расчетах отмечен существенный рост глубины сезонного протаивания на Аляске в последние десятилетия. Разработанная модель может быть включена в качестве интерактивного блока в глобальную климатическую модель для численных расчетов возможных изменений климата с оценкой региональных последствий. Для второй половины ХХ века проведены численные расчеты изменений стока крупнейших сибирских рек при изменениях климата с учетом влияния деградации вечной мерзлоты на интегральную влагоемкость и запас талой влаги в почве. Сравнение результатов расчетов с данными наблюдений и реанализа показало, что в целом модель способна воспроизводить наблюдавшиеся вариации стока Оби, Енисея и Лены в последние десятилетия. Отмечено, что для адекватного воспроизведения стока Оби необходим учет наличия обширных заболоченных территорий в западной Сибири. Для стока Лены наилучшее согласие модельных расчетов с данными наблюдений получено при использовании осадков по данным реанализа ERA-40 по сравнению с данными CRU. Выполнены оценки изменения экстремальных погодных явлений в различных регионах северной Евразии при сценарии антропогенного потепления в XXI веке. Согласно модельным расчетам наибольшее увеличение среднего количества осадков можно ожидать в зимний период для всех водосборов с наибольшим ростом в северовосточной части Евразии (~40% для Енисея, Лены и Амура). В летний период изменения среднего количества осадков незначительны. В переходные периоды (весной и осенью) также в целом проявляются положительные тенденции, но они менее значимы, чем для зимнего сезона. Интенсивность осадков на водосборах Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура растет для всех сезонов с максимальным усилением в зимний период. При этом зимой наибольшее увеличение отмечено и для вероятности осадков на всех водосборах. Принципиально отличаются от зимних летние тренды для вероятности осадков – они отрицательны для всех четырех речных бассейнов. Таким образом, зимой осадков становится больше, они более интенсивны и чаще выпадают (с наибольшими значениями для Лены и Амура). Летом общее количество осадков изменяется слабо, но при этом они становятся более интенсивными и редкими. Проведен анализ ветро-волновой активности в Арктическом бассейне с использованием данных ERA-INTERIM реанализа для периода 2000-2009 гг. В целом, при увеличении площади открытой воды а Арктике в XXI веке можно ожидать усиления морского волнения и увеличения повторяемости интенсивных волн. Выявлена тенденция 38 к увеличению повторяемости интенсивных волн на акватории Баренцева и Карского морей за последнее десятилетие (в диапазоне 3-4 м, а также и более 4 м) с максимальным увеличением в сентябре. 39 Список использованных источников. 1. Аржанов М.М., Елисеев А.В., Демченко П.Ф., Мохов И.И. Моделирование изменений температурного и гидрологического режимов приповерхностной мерзлоты с использованием климатических данных (реанализа) // Криосфера Земли. 2007. 2. Володин Е.М., Лыкосов В.Н. Параметризация процессов тепло- и влагообмена в системе растительность-почва для моделирования общей циркуляции атмосферы. Описание и расчеты с использованием локальных данных наблюдений // Изв. РАН Физика атмосферы и океана. 1998. Т.34. № 4. С.453-465. 3. Кудрявцев В.А. Температура верхних горизонтов вечномерзлой толщи в пределах СССР. Л.: Изд-во АН СССР. 1954. 4. Мохов И.И., Хон В.Ч. Модельные сценарии изменений стока сибирских рек // Доклады АН. 2002. Т.383. № 5. С.684-687. 5. Пачепский Я.А., Пачепская Л.Б., Мироненко Е.В., Комаров А.С. Моделирование вводно-солевого режима почво-грунтов с использованием ЭВМ. М. Наука. 1976. C. 44-47. 6. Шикломанов И.А., Шикломанов А.И. Изменение климата и динамика притока речных вод в Северный Ледовитый океан // Вод. ресурсы. 2003. Т. 30. № 6. С. 645–654. 7. Climate Change 2001: The Scientific Basis. Intergovernmental Panel on Climate Change. J.T.Houghton, Y. Ding, D.J. Griggs et al. (eds.). Cambridge Univ. Press. Cambridge. 2001. 881 pp. 8. Collins M., Tett S.F.B., Cooper C. The internal climate variability of HadCM3, a version of the Hadley Centre coupled model without flux adjustments // Clim. Dyn. 2001. V.17. P.61-81. 9. Global Runoff Data Centre. Second Interim report on the Arctic river database for Arctic Climate System Study (ACSYS). Tech. Rep.12. FIH. Koblenz.1996. 48 pp. 10. Goodrich L.E. Efficient numerical technique for one-dimensional thermal problems with phase change // International Journal of Heat and Mass Transfer. 1978. № 5. P.160-163. 11. Groisman P.Ya., Rankova E.Ya. Precipitation trends over the Russian permafrost-free zone: removing the artifacts of pre-processing // Intern. J. Climatol. 2001. V.21. P.657-678. 12. Hulme M., Osborn T.J., Johns T.C. Precipitation sensitivity to global warming: Comparison of observations with HadCM2 simulations // Geophys. Res. Lett. 1998. V.25. P.3379-3382. 13. IPCC, 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis / Ed. Solomon S. Cambridge: Cambridge Univer. Press, 2007. 940 p. 40 14. Khon V.C., Mokhov I.I., Roeckner E., Semenov V.A. Regional changes of precipitation characteristics in Northern Eurasia from simulations with global climate model // Global Planetary Change. 2007. V. 57. № 1–2. P. 118–123. 15. Marsland S. J., Haak H., Jungclaus J. H., Latif M., Röske F. The Max-Planck- Institute global ocean/sea ice model with orthogonal curvilinear coordinates // Ocean Model., 2003. V.5. P.91–127. 16. Meehl G.A., Covey C., Delworth T. et al. The WCRP CMIP3 multimodel dataset – A new era in climate change research // Bull. Amer. Meteor. Soc. 2007. V. 88. № 9. P. 1383– 1394. 17. New M., Hulme M., Jones P. Representing twentieth-century space-time climate variability. Part II: development of 1901–96 monthly grids of terrestrial surface climate // J. Clim. 2000. V. 13. № 13. P. 2217–2238. 18. Oberhuber J.M. The OPYC Ocean General Circulation Model / Max-Planck-Institute for Meteorology. Rep. No.7. Hamburg, 1993. 130 pp. 19. Park W., Keenlyside N., Latif M. et al. Tropical Pacific Climate and its Response to Global Warming in the Kiel Climate Model // J. Clim. 2009. V. 222. № 1. P. 71–92. 20. Petoukhov V.K., Mokhov I.I., Eliseev A.V., Semenov V.A. The IAP RAS global climate model. M., Dialogue-MSU. 1998. 110 pp. 21. Roeckner E., Arpe K., Bengtsson L., Christoph M., Claussen M., Duemenil L., Esch M., Giorgetta M., Schlese U., Schulzweida U. The atmospheric general circulation model ECHAM4: Model descripition and simulation of present-day climate / Max-Planck-Institute for Meteorology Rep. No.218. Hamburg. 1996. 90 pp. 22. Roeckner E., Bäuml G., Bonaventura L., Brokopf R., Esch M., Giorgetta M., Hagemann S., Kirchner I., Kornblueh L., Manzini E., Rhodin A., Schlese U., Schulzweida U., Tompkins A. The atmospheric general circulation model ECHAM 5. Part I: Model description / MPI Rep. 349, Max Planck Institute for Meteorology, Hamburg. 2003.
