Известно

Палеоклиматическая интерпретация изотопного состава
и возраст ледяного керна со станции Восток, Центральная Антарктида
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
Казанский государственный университет, Россия
Статья поступила в редакцию 27 августа 2005 г.
Представлена главным редактором В.М. Котляковым
В обзоре систематизируются и обобщаются недавние результаты моделирования по определению возраста льда и палеоклиматической интерпретации
данных изотопного анализа ледяного керна и термометрии глубокой скважины на станции Восток в Антарктиде.
Введение
Ледниковый покров Антарктиды хранит свою
историю и ведет летопись климата нашей планеты.
Трудно разгадать язык природы и прочитать эту
книгу. Чем больше информации мы получаем о глубинном строении ледника и свойствах льда центральной Антарктиды, тем яснее понимаем, сколь наивными были наши прежние суждения и сколь неопределенными могут быть наши модели и новые выводы. И все-таки, каждая очередная попытка интерпретации все возрастающего объема данных с учетом приобретенного ранее опыта, скорее всего оказывается более удачной.
Так как же расшифровать изотопные палеоклиматические сигналы ледяных кернов? О чем может
рассказать температурное поле ледника Антарктиды?
Что мы знаем о возрасте льда, и как его определить,
если нельзя измерить? И, наконец, какова степень
неопределенности получаемых результатов? Этим вопросам на примере интерпретации данных по одному
из самых глубоких ледяных кернов, полученных на
станции Восток (центральная Антарктида) и посвящен данный обзор, в основу которого положены недавние исследования [2, 19, 77–79, 84, 96], выполненные при непосредственном участии авторов.
Станция Восток привлекает к себе особое внимание также в связи с тем, что непосредственно под
ней расположено уникальное по размерам подледниковое озеро [50]. Схематичная карта окрестностей озера Восток, составленная на основе данных [89], приведена на рис. 1a. Кроме собственно изучения динамики ледника и процессов формирования палеоклиматических сигналов в его толще, исследование теплопереноса вдоль линий тока льда, начинающихся на
ледоразделе B и проходящих через озеро, в частности,
через станцию Восток, имеет первостепенное значение для понимания явлений газо- и водообмена между ледниковым покровом и подледным водным бассейном, а также биологических процессов и возможного происхождения микробных форм жизни в озере
(см. например, [87]). Нестационарные температурные
поля определяют процессы намерзания воды и таяния
льда на контакте вода — лед [65, 66, 82, 93] и, следовательно, засоленость озера и скорость накопления в
нем атмосферного воздуха в форме растворенного газа
и/или воздушных гидратов [56, 59]. Температурные
условия вдоль траекторий движения льда непосредственно контролируют рост воздушных гидратов [21,
81] и состояние микроорганизмов, переносимых через толщу ледника с его поверхности к озеру.
-5-
Материалы гляциологических исследований, вып.100
Палеоклимат «в памяти» ледникового покрова
Антарктиды
Изотопный состав льда. Обширные данные подтверждают существование корреляции содержания
стабильных изотопов кислорода δ18O и водорода δD в
осадках с локальной температурой Ti конденсации атмосферной влаги в районе их формирования и выпадения [4, 9, 25, 26, 32, 37]. Считается, что в Централь-
Рис. 1. Географические условия в районе станции Восток
и проходящие через нее линии тока льда. (a) Схематическая карта окрестностей озера Восток, подготовленная по данным [89], и линия тока льда,
рассматриваемая в расчетах (см. текст). (б) Современная толщина ледникового покрова ∆0, относительная ширина трубки тока H и нормированный
профиль скорости аккумуляцииb в зависимости от
расстояния, измеряемого от ледораздела В вдоль
рассматриваемой трубки тока на (a); базовые варианты показаны сплошными жирными линиями. Остальные пояснения в тексте
Fig. 1. Geographic conditions in the vicinities of Vostok
Station along the Vostok flow line. (а) A schematic
map of the Vostok Lake vicinities adapted after [89]
and the Vostok flow line considered in our simulations
(see text). (б) The present-day ice-sheet thickness
∆0, the relative ice flow tube width H and normalized
accumulation rateb versus distance measured from
Ridge B along the reference flow line in (а); the basic
variants are shown by bold solid lines
ной Антарктиде эта температура совпадает с температурой верхней части инверсионного слоя или с температурой нижней границы облачности. Следует, однако, иметь в виду, что изотопный состав глубинных ледяных кернов может отличаться от изотопного состава
осадков за счет последующего метаморфизма поверхностного снега и массообмена с атмосферной влагой.
Интенсивность эффектов сублимации и рекристаллизации снежных отложений (см. например, [5, 53, 86])
прежде всего определяются температурой Ts в приповерхностном слое ледника, которая в Центральной
Антарктиде вследствие развитой температурной инверсии существенно отличается от Ti . В результате содержание стабильных изотопов в ледяном керне будет
соответствовать некоторой эффективной температуре,
абсолютное значение которой в общем случае может и
не совпадать ни с какой из инструментально измеряемых характеристик. При этом все же предполагается,
что относительные температурные флуктуации, реконструируемые по изменениям изотопного состава
льда, не сильно отличаются от реальных колебаний
эффективной температуры конденсации атмосферной
влаги. Детальный анализ современных изотопно-температурных корреляций по данным метеорологических наблюдений, исследований в шурфах и скважинной термометрии за последние 50 лет, выполненный в
[8, 11, 33, 34], подтверждает это замечание. Значение
производного палеоклиматического сигнала, эксцесса
дейтерия dex = δD – 8δ18O и его связь с термодинамическими условиями образования влаги в районе испарения и, в первую очередь, с температурой ее источника Tw были продемонстрированы в [44, 46, 47, 68].
Полная сводка данных об изотопном составе ледяного
керна из глубокой скважины на станции Восток до
глубины 3310 м и их подробное обсуждение представлены в [98]. Рис. 2 воспроизводит результаты этих измерений вместе со сплайновой аппроксимацией
флуктуаций характеристик изотопного состава льда по
глубине. Значительно более детальные экспериментальные исследования по содержанию дейтерия в восточном ледяном керне до глубины 3350 м были выполнены ранее и систематизированы в [67].
Целесообразность совместного использования
двух изотопных сигналов, например, δD и dex, при их
палеоклиматической интерпретации и необходимость одновременной реконструкции температурных
изменений в областях испарения влаги и аккумуляции твердых осадков (льда) обоснованы в [28, 97].
Для изучения относительно небольших температурных возмущений было предложено ограничиться линейными зависимостями вида
∆δD = γi ∆Ti – γw ∆Tw + γm ∆δ18Om ,
∆dex = –βi ∆Ti + βw ∆Tw – βm∆δ18Om .
(1a)
Здесь δ18Om — концентрация изотопов кислорода в водах мирового океана, ∆ означает отклонение
рассматриваемых характеристик от их современных
значений; γi, γw, γm, βi, βw, βm — регрессионные коэф-
-6-
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
фициенты, которые считаются положительными величинами и характеризуют климатические связи рассматриваемого района с процессами атмосферной
циркуляции.
При заданной поправке на изотопный состав
морской воды ∆δ18Om [22, 42, 67, 92] система алгебраических уравнений (1a) позволяет рассчитать изменения климатических параметров ∆T i и ∆T w по
изотопному составу льда ∆δD и ∆dex. Если же в качестве первого приближения предположить [52] пропорциональность температурных колебаний, полагая
∆Tw ≈ rwi ∆Ti, то из первого уравнения (1a) будет следовать соотношение [45], традиционно использовавшееся в палеореконструкциях для оценки флуктуаций инверсионной температуры
∆Ti = (∆δD – γm ∆δ18Om)/CT , CT = γi – γw rwi . (1b)
Одновременно, в соответствии с [75], считается,
что количество осадков (скорость аккумуляции льда b)
в Антарктиде коррелирует с давлением насыщения водяного пара на верхней границе инверсионного слоя и
может быть рассчитано по формуле [72, 73]
b = b0 b(s ) exp(ηb ∆Ti ) ,
(2)
где b0 — современное значение скорости аккумуляции в заданном районе наблюдений (s = s0), b(s) —
нормированный профиль ее пространственного распределения, например, вдоль выделяемой линии тока
льда с расстоянием s, отсчитываемым от ледораздела.
Коэффициент ηb в уравнении (2), согласно [73],
выражается через современное значение температуры
конденсации (температуры Ti 0 на верхней границе
инверсионного слоя) ηb = 6148,3/(273,15+Ti 0)2 и при
Рис. 2. Измеренные значения содержания дейтерия и
эксцесса дейтерия в ледяном керне со станции
Восток по глубине [98] (точки) и их сплайновые
аппроксимации (сплошные линии)
Fig. 2. Deuterium content and deuterium excess measurements in the Vostok ice core versus depth [98] (dots)
and their spline approximations (solid lines)
Ti 0 = -38,0±0,6°C [33] ηb ≈ 0,112°C-1. Близкие оценки
η b ~ 0,10–0,14°C -1 следуют из экспериментальных
данных о зависимости скорости аккумуляции льда от
изотопного состава поверхностного слоя снега в Восточной Антарктиде вдоль маршрута «обсерватория
Мирный — станция Восток» [7, 10, 33] и в районе
Земли Королевы Мод, вдоль маршрута «станция Сйова — Купол Фуджи» [85].
Как уже отмечалось, наличие развитой температурной инверсии над Антарктическим плато приводит к существенному различию между температурой
поверхности ледникового покрова Ts и инверсионной температурой Ti , предопределяя в общем случае
необходимость разработки специальных подходов к
реконструкции изменений поверхностной температуры ∆Ts в прошлом. В [46] на основе современных
пространственных распределений поверхностной и
инверсионной температур было предложено считать
колебания ∆Ts и ∆Ti пропорциональными:
∆Ts = ∆Ti /Ci .
(3)
Соотношения (1)–(3) составляют теоретическую базу палеореконструкций на основе информации, содержащейся «в памяти» антарктического ледника в виде изотопного состава льда. Основная проблема их практического использования заключается
в нахождении достоверных оценок для параметровкоэффициентов, фигурирующих в этой палеоклиматической модели. В частности, вопросам конкретизации уравнений (1a) посвящены обзоры [28, 52, 78,
97, 98]. Сводка полученных в них данных представлена в табл. 1. Так, в [28, 97] были использованы результаты расчетов изотопного состава осадков в центральной Антарктиде по упрощенной модели Рэлея
процессов конденсации и фракционирования атмосферной влаги при движении воздушных масс вдоль
заданной одиночной траектории [24, 32, 36, 44, 46,
60]. Найденные значения γ- и β-коэффициентов (вариант 1) были частично подтверждены данными моделирования по общим моделям глобальной атмосферной циркуляции и сопоставлялись с натурными
географическими наблюдениями. В [78] эта схема
изотопного фракционирования была пересмотрена и
частично усовершенствована с учетом обратной связи между изотопным составом атмосферной влаги,
покидающей низкоширотный район интенсивного
испарения, и содержанием изотопов в водяных парах, поступающих вместе с воздушными массами в
область источника. Данный эффект по своему влиянию в некоторой степени подобен привносу дополнительных объемов влаги, испаряющейся с поверхности океана и подпитывающей основной поток по
мере его продвижения к полярным широтам. Важно,
что выполненные расчеты (вариант 2) выявили значительно более высокую чувствительность (коэффициент βi) эксцесса дейтерия dex к температуре формирования осадков. Наконец, в работе [52], обобщающей исследования [35, 39, 51], была предложена
-7-
Материалы гляциологических исследований, вып.100
Таблица 1
Оценки коэффициентов палеоклиматических моделей (1)–(4), связывающих изотопный состав
ледяных кернов центральной Восточной Антарктиды с изменениями параметров климата*
Коэффициенты
Модели изотопного фракционирования
вариант 1
вариант 2
вариант 3
[28]
[78]
[52]
γi , ‰ °C-1
10,6
10,3
γw
, ‰ °C-1
7,5–9,5
3,7
2,8–3,6
2,5–2,8
γm
4,8
4,5–4,7
4,5–4,6
βi , ‰ °C-1
0,75
1,72–1,38
0,79–1,1
βw , ‰ °C-1
1,3
1,66–1,76
1,3–1,6
βm
2,8
3,0–2,9
CT , ‰ °C-1
Метеоданные
[33]
Географические
данные
Модели
течения
Термомеханические
модели
9–13
3,0
5,0–7,5
Ci
6,2±1,1
13±1[33]
9 [45,67]
0,7–0,8
0,45–0,52 [33]
0,67 [46]
0,79 [96]
0,7-0,79
6,4±0,2 [7,29]
~6 [57]
2,9–5,1 [2,19,77,79]
3,6±1,0 [11]
5,1 [96]
4,2–4,8
Ci CT , ‰ °C-1
αp
7,7±1,1 [2]
6,7 [40]
6,0–6,3 [84]
3,6–7,3
6,5 [96]
6,0–6,1
0,14–0,31 [2,19,77,79]
0,11–0,12 [96]
*Жирным шрифтом выделены наиболее достоверные оценки.
новая «промежуточная» модель формирования изотопного состава осадков в Антарктиде, включающая
как конвективный, так и диффузионно-вихревой механизмы переноса влаги в меридиональном направлении, а также испарение с поверхности океана и
конденсацию влаги вдоль всего пути ее движения к
Южному полюсу.
Существенным моментом, ограничивающим
возможности приложения результатов данного исследования, является осредненное описание влажности и изотопного состава атмосферы по высоте.
С этой точки зрения модель [52] можно рассматривать как предельный случай с бесконечно большой
скоростью вертикального перемешивания воздушных масс в атмосфере, противоположный модели
[78], в которой взаимодействие верхних слоев атмосферы с поверхностью океана, как уже отмечалось,
фактически сводится к поступлению атмосферной
влаги с фоновым содержанием изотопов в зону интенсивного испарения. Вычислительные эксперименты [52] по исследованию общей чувствительности изотопного состава ледяных отложений в районе станции Восток к глобальным температурным
изменениям и определению коэффициентов γi, γw и
C T в уравнениях (1) не привели к однозначным
оценкам (вариант 3 в табл. 1) и показали существенное влияние возможных климатических изменений в режиме влагообмена на значения этих величин. По сравнению с вариантами 1 и 2, в данном
случае получены систематически более низкие ко-
эффициенты γi и γw при промежуточных значениях
βi. Как подчеркивалось в [28, 52], величины γm и βm
определяются достаточно надежно. Следуя этим работам, важно подчеркнуть [49], что в уравнениях
(1) коэффициент γm ≈ 4,6, а не 8, как традиционно
принималось ранее.
Различия в оценках основных коэффициентов
γi, γw и βi, βw оказываются весьма существенными и,
как отмечалось в [78], могут приводить к значительной неопределенности палеотемпературных реконструкций. Рис. 3a наглядно иллюстрирует этот вывод,
показывая, насколько сильно могут расходиться реконструируемые флуктуации ∆Ti и особенно ∆Tw при
выборе тех или иных комбинаций коэффициентов в
уравнениях (1а).
К сожалению, многочисленные попытки использования общих моделей циркуляции атмосферы
были в основном ограничены [33, 49] исследованиями возможного отличия комбинированного коэффициента CT в уравнении (1b) при описании временных
колебаний инверсионной температуры (температуры
конденсации влаги) от соответствующего пространственного (географического) градиента. В частности,
применительно к условиям района станции Восток
(центральная Восточная Антарктида) не исключается
30%-ное снижение CT по сравнению с его географическими аналогами [49]. Такие различия согласуются
и с общими соотношениями (1a), если, например, в
первом приближении принять, что современные широтные распределения изотопов формируются воз-
-8-
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
душными массами, приходящими из одного источника. Тогда при ∆Tw = 0 пространственный коэффициент CT в уравнениях (1b) следует непосредственно
отождествить с γi, и при riw ~ 0,5–1, согласно моделям изотопного фракционирования (см. варианты
1–3 в табл. 1), отношение временных колебаний
∆δD – γm ∆δ18Om к ∆Ti будет на 15–35% ниже.
Как отмечалось выше, систематизация и анализ
имеющихся данных метеорологических наблюдений
и специальных изотопных исследований в шурфах в
районе станции Восток были выполнены в диссертации [33]. Найденные статистически значимые регрессионные коэффициенты между сезонными (за
2000 г.) колебаниями температуры конденсации и
изотопным составом осадков (C T), а также между
многолетними межгодовыми (за 50 лет) колебаниями
инверсионной температуры и температурой воздуха у
поверхности ледника (Ci) приведены в табл. 1. Заметим, что сезонные колебания дают почти вдвое меньшие значения параметра Ci, согласующиеся с ранее
полученной оценкой [69], что объясняется сезонным
характером температурной инверсии [33].
Обобщение географических данных по современному распределению изотопного состава снега на
поверхности антарктического ледникового покрова и
его корреляции с поверхностной температурой, включая [29, 57], было выполнено в [7, 33]. Для Восточной
Антарктиды отношение между изменениями содержания дейтерия и температуры в приповерхностном
слое воздуха составило CiCT ≈ 6,4±0,2‰°C-1, что хорошо согласуется со значением 6,04‰°C-1 [57] и
оценкой [85], полученной для изотопа кислорода
δ18O (CiCT ≈ 6,8‰°C -1). Согласно исследованиям
[46], пространственная связь инверсионной и поверхностной температур в Антарктиде характеризуется коэффициентом Ci = 0,67. В результате из [57] непосредственно следует [45] традиционно используемая
оценка CT ≈ 9‰°C-1 [67]. Однако, как показано в
[33], инверсионная температура оказывается близкой
к температуре конденсации лишь в центральных районах, и пространственным изменениям последней соответствуют заметно более низкие значения коэффициента Ci ~ 0,45–0,52, что приводит к существенно
более высоким значениям CT ~ 13±1‰°C-1 для температуры конденсации.
Таким образом, корреляции современных пространственных распределений изотопного состава
поверхностного снега и температуры в Антарктиде
не могут непосредственно быть использованы в палеореконструкциях временных температурных рядов
даже по упрощенной схеме (1b), (3). Географические оценки градиента CT ~ 9–13‰°C-1 в целом не
противоречат теоретическим значениям коэффициента γi ~ 7–11‰°C-1 (см. табл. 1), хотя и не уточняют последние. При этом, как видно из табл. 1, метеорологические данные по краткосрочным изменениям инверсионной температуры и изотопного состава
осадков в районе станции Восток [33], несмотря на
их значительную неопределенность, дают оценки,
близкие к модельным расчетам CT ~ 5–7,5‰°C -1
[52]. Одновременно из [33] следует, что временные
колебания инверсионной температуры (эффективной температуры конденсации) и температуры поверхности ледника на станции Восток (см. табл. 1)
существенно меньше отличаются друг от друга
(Ci ~ 0,7–0,8) чем их пространственные распределения (Ci ~ 0,67 или 0,45–0,52).
Температурное поле ледника. Рассмотренные выше научные публикации обосновывают чрезвычайно
высокую палеоклиматическую информативность данных изотопного анализа ледяных кернов из глубоких
скважин, пробуренных в центральных районах ледникового покрова Антарктиды. Между тем достоверная
интерпретация этих уникальных палеосигналов оказывается практически невозможной без привлечения
независимых дополнительных сведений о климате
прошлого с целью уточнения значений коэффициентов и, возможно, самих соотношений (1)–(3) преобразования изотопного состава льда в соответствующие изменения климатических параметров. Указанная задача не исчерпывает всей проблемы палеореконструкций как проблемы восстановления временных рядов колебаний температуры и накопления
осадков в прошлом. Не менее важным самостоятельным вопросом является датировка ледяных кернов.
Именно совместное решение этих двух задач позволяет вовлечь в процедуру реконструкции палеоклимата геофизические данные о распределении температуры в глубоких скважинах [80].
Остановимся на более подробном обсуждении
этих вопросов. Уже первые вычислительные эксперименты [1, 30, 72] показали, что профили температуры в глубоких скважинах ледниковых щитов нашей
планеты также содержат в себе информацию о температурных изменениях на поверхности ледника в
прошлом. Дальнейшие исследования [27, 31, 43] особенностей процессов теплопереноса в центральных
районах Гренландии с относительно высокой скоростью аккумуляции и сравнительно небольшой толщиной льда позволили достаточно подробно реконструировать по данным термометрии глубоких скважин временной ход поверхностной температуры за
последние 25–30 тыс. лет и проанализировать ее
связь с изотопным составом льда. История более далекого прошлого оказывается «забытой».
В отличие от Гренландского ледникового покрова, температурное поле центральной части оледенения Антарктиды с предельно низкими скоростями
аккумуляции и максимальными толщинами льда, как
показано в [20, 77, 79, 80], наоборот, сохранило различимые возмущения, которые были вызваны недавними климатическими (астрономическими) циклами
Миланковича с периодами 19, 23, 41 и 100 тыс. лет,
доминирующими в локальных временных осцилляциях температуры [22, 42, 99]. Однако сколько-нибудь надежная информация о ее детальных изменениях в более коротких масштабах времени порядка
~ 3–5 тыс. лет в прошлом практически потеряна. Эта
-9-
Материалы гляциологических исследований, вып.100
особенность температурного состояния антарктического ледникового покрова существенно ограничивает
возможности прямых палеоклиматических реконструкций на основе температурных измерений в скважинах [13, 77]. И все же, представляя флуктуации
поверхностной температуры в соответствии с теорией климата Миланковича в виде суперпозиции гармонических составляющих с заданными постоянными периодами, удается [2, 19, 20, 77, 79, 80] найти
амплитуды и фазовые сдвиги всех четырех циклов из
условия минимизации среднего квадратического отклонения расчетного температурного профиля от измеренного. Несмотря на то, что в перечисленных работах использовались различные данные скважинной
термометрии, отличающиеся предельными глубинами и качеством измерений, во всех случаях реконструируемый «геофизический метроном», сумма температурных циклов Миланковича, с высокой точностью (~1–2 тыс. лет) воспроизводил моменты основных климатических событий — максимумов и минимумов температуры на поверхности ледника.
С этой точки зрения принципиальным оказывается тот факт, что те же самые палеоклиматические
экстремумы хорошо различимы и в сглаженных изменениях содержания дейтерия в ледяном керне по глубине (см. рис. 2). Следовательно, даже при возможных неточностях в определении абсолютных перепадов температур между различными климатическими
эпохами, датировка отдельных горизонтов в толще
ледника, получаемая таким образом из его температурного поля, представляется достаточно надежной.
Она была названа в [79] геофизической метрономной
временной шкалой (GMTS). В свою очередь, при наличии достаточного количества равномерно распределенных по глубине возрастных маркеров появляется еще одна возможность получения независимой
оценки коэффициента CT на основе уравнения (2),
которое определяет скорость аккумуляции льда —
главную климатическую составляющую на входе модели динамики ледникового покрова. Значение параметра CT должно быть согласовано с GMTS в рамках
требования максимальной близости в среднем моделируемого распределения возраста льда к этой датировке. Предварительные результаты такого согласования, выполненного с использованием упрощенной
модели течения ледника, получены в [2, 40]. Найденные величины CT ~ 7,7±1,1 и 6,7 ‰°C-1, соответственно, не противоречат другим источникам [33, 52] (см.
табл. 1). Следует, однако, учитывать, что значение
коэффициента ηb в соотношении (2) известно лишь
приближено, и его погрешность автоматически включается в определяемое значение параметра CT.
Далее, при наличии временной шкалы естественно также воспользоваться температурными измерениями в глубоких скважинах для независимой «калибровки» преобразований (1)-(3) временных изотопных сигналов в ряды колебаний температуры и
скорости аккумуляции в прошлом [72], добиваясь
наилучшего согласования моделируемых и экспери-
ментальных профилей температуры. В этом случае,
очевидно, главным климатическим фактором на входе модели процессов теплопереноса в ледниковом
покрове оказывается реконструируемая история температуры поверхности ледника Ts. При использовании упрощенных соотношений (1b) и (3) она определяется по изотопному составу льда одним комплексом CiCT. Однако анализ высокоточного температурного профиля Ю. Рыдвана [80], измеренного в
теле ледника Антарктиды в районе станции Восток в
1988 г. до глубины 1900 м, показал [79], что по крайней мере недавние климатические флуктуации ∆Ts
содержали избирательно усиленный (дополнительный) прецессионный сигнал δp, который не воспроизводится при простом масштабировании изменений
инверсионной температуры ∆Ti. С учетом этой, хотя
и относительно небольшой, поправки было предложено следующее обобщение уравнения (3):
∆Ts = ∆Ti / Ci + δ p (t ) ,
δ p (t ) = α p
4
∑[A j (cos(ω jt ) − 1) − B j sin(ω jt )] .
(4)
j =3
Здесь t — время, отсчитываемое из прошлого
(t < 0, и в настоящий момент t = 0), αp — масштабный коэффициент, а Aj и Bj ( j = 3,4) — амплитуды
прецессионных гармонических составляющих локальных осцилляций поверхностной температуры с
периодами t 3 = 23, t 4 = 19 тыс. лет (ω j = 2π/t j ).
Эти составляющие следует рассматривать как часть
геофизического метронома — климатических циклов
Миланковича, доминировавших в климате плейстоцена и реконструируемых по распределению температуры в ледниковом покрове центральной Антарктиды [2, 19, 77, 79]. В дальнейшем для определенности используются результаты работы [2].
Оптимальные значения коэффициентов CiCT и
αp, которые впервые были определены в [79] по температурному профилю Ю.Рыдвана [80] в двух рассмотренных предельных случаях составили CiCT ~ 4,8±0,3
и 4,2±0,3‰°C-1, αp ~ 0,29 и 0,14, соответственно. Значительно менее точный составной температурный профиль до глубины 3590 м использовался в [19, 77] и
привел к более низким оценкам CiCT ~ 3,3 и 2,9‰°C-1
при αp ~ 0,24 и 0,31. Наконец, результаты предварительной обработки новых данных непрерывной термометрии, выполненной Р. Вострецовым в конце 1999 г.
в рекордной скважине на станции Восток до глубины
забоя 3620 м спустя почти два года после окончания
бурения, были проанализированы в [2] и дали промежуточные значения CiCT ~ 3,8±0,1‰°C-1 и αp ~ 0,18.
Во всех работах температурное поле в теле ледника
рассчитано по приближенной специально разработанной для этой цели квази-одномерной модели теплопереноса [20, 77, 80]. Таким образом, на значения определяемых коэффициентов существенное влияние оказывает уровень погрешности термометрии. Найденные в рассмотренных работах общие границы изменения параметров уравнения (4) приведены в табл. 1.
- 10 -
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
Они также хорошо согласуются с оценкой комплекса
CiCT ~ 3,6±1,0‰°C-1, полученной в [11] по сводным
данным температурных измерений в приповерхностной 100-метровой толще ледника на станции Восток
за последние 50 лет.
Нетрудно видеть, что если воспользоваться прямыми измерениями [33] коэффициента Ci, то вычисляемый коэффициент CT будет, как правило, занижен по сравнению со всеми другими независимыми
оценками, представленными в табл. 1, и практически
совпадать с последними при географических значениях Ci. При этом, однако, следует иметь в виду, что
в получаемых таким образом значениях коэффициента CT не учтено влияние дополнительного прецессионного сигнала δp в соотношении (4), который несколько увеличивает амплитуду температурных осцилляций на поверхности ледника, что приводит к
некоторому росту CT в соответствующих температурных расчетах. Различные предельные случаи реконструкций временных колебаний инверсионной и поверхностной температуры ∆Ti и ∆Ts по уравнениям
(1b), (2) и (4) на основе данных о распределении температуры в глубоких скважинах и содержании дейтерия (см. рис. 2) в ледяном керне со станции Восток
представлены на рис. 3б. Эти данные согласуются с
результатами прямых расчетов ∆Ti по формулам (1a),
показанными на рис. 3a, хотя также характеризуются
значительной неопределенностью. В частности, снижение инверсионной температуры (эффективной
температуры конденсации), реконструированное по
данным метеорологических наблюдений, и поверхностной температуры ледника, определяемое по температурному профилю в скважине, в период максимума
последнего оледенения в районе станции Восток оказываются на 40–50% больше соответствующих оценок, основанных на географических данных. При
этом влияние прецессионного сигнала δp в уравнении
(4) сводится (ср. с точечной кривой на рис. 3б) к увеличению пиков климатических максимумов поверхностной температуры на 2–2,5°C.
Следует еще раз подчеркнуть, что, как датировка льда, так и анализ температурных профилей, из-
Рис. 3. Неопределенность палеотемпературных реконструкций: (а) колебания инверсионной температуры ∆Ti и температуры в зоне испарения влаги ∆Tw , полученные по уравнениям (1a) при средних значениях коэффициентов по
вариантам 1–3 в табл. 1 (тонкие, пунктирные и жирные линии, соответственно). Затененная область иллюстрирует неопределенность реконструкций инверсионной температуры на основе оценок варианта 3; (б) колебания
инверсионной и поверхностной температур ∆Ti и ∆Ts, рассчитанные по упрощенным уравнениям (1b) и (3) для
средних оценок коэффициентов CT = 6,2 ‰°C-1 и Ci = 0,75 по метеоданным и моделям течения (пунктирные
линии), при традиционно используемых географических оценках CT = 9 ‰°C-1 и Ci = 0,67 [45, 46] (тонкие
линии) и полученные по уравнениям (1b) и (4) в соответствии с [2] при CT = 7,7 ‰°C-1, CiCT = 3,8 ‰°C-1 с
αp = 0,18 (жирные линии) и αp = 0 (точечная линия)
Fig. 3. Uncertainty of paleotemperature reconstructions: (а) variations of the inversion temperature ∆Ti and moisture-source
temperature ∆Tw deduced from equations (1a) at the mean values of the coefficients for variants 1–3 in Table 1 (thin,
dashed, and bold lines, respectively). The shadowed area illustrates the uncertainty of the inversion temperature reconstaructions based on the estimates of variant 3; (б) variations of the inversion and surface temperatures ∆Ti and ∆Ts in
accordance of the simplified equations (1b) and (3) at the mean values CT = 6.2 ‰°C-1 and Ci = 0.75 deduced from
meteorological obsevations and ice flow modeling (dashed lines), for conventional geographic estimates CT = 9 ‰°C-1
и Ci = 0.67 [45, 46] (thin lines), and for equations (1b) and (4) after [2] at CT = 7.7 ‰°C-1, CiCT = 3.8 ‰°C-1 with
αp = 0.18 (bold lines) and αp = 0 (dotted line)
- 11 -
Материалы гляциологических исследований, вып.100
меренных в толще ледникового покрова, существенно зависят от качества моделирования происходящих
в нем термо- и гидродинамических процессов. Недавние работы [84, 96] и новые исследования, выполненные авторами в этих направлениях, составляют
основу двух последующих разделов.
Возраст ледяного керна со станции Восток
Различные датировки возраста. Не существует
универсальной и/или стандартной процедуры определения зависимости возраста льда от глубины в полярных ледниковых покровах в районах глубокого
бурения. Это замечание в равной степени относится
и к ледяному керну со станции Восток [67].
Возможное использование детальных двух- и
трехмерных термомеханических моделей динамики
ледникового покрова, например, [73, 74], для решения этой задачи в значительной степени затруднено
вследствие неизбежной неопределенности задания
начальных и других входных данных, главным образом граничных условий на ложе ледника и баланса
массы льда в прошлом. Тем не менее, теоретические
исследования и вычислительные эксперименты [2,
40, 41, 63, 64, 84, 100] показывают, что моделирование течения льда вдоль фиксированной трубки тока в
двумерном приближении становится полезным инструментом при прогнозе возраста льда в центральных
областях ледникового покрова, если для предварительной настройки параметров упрощенных моделей
воспользоваться априорной хронологической информацией. Несмотря на собственную погрешность, различные временные реперы (маркеры) и датированные ряды климатических характеристик можно рассматривать в качестве эффективных ограничений,
если в совокупности они представляют статистически достоверные и независимые оценки возраста на
различных глубинах. Особенно полезными в этом
случае при решении обратной параметрической задачи общей подгонки моделируемой временной шкалы
оказываются методы случайного перебора Монте
Карло [61, 62, 95]. Они позволяют получить надежные оценки для конечного набора параметров модели течения ледника, при которых достигается наилучшее в среднем и равномерное по глубине согласование рассчитываемого возраста льда с заданным
множеством временных маркеров. С этой точки зрения даже упрощенные модели динамики ледника [2,
40, 41, 83, 84] могут оказаться вполне пригодными
для того, чтобы включить основные законы течения
ледникового покрова в процедуру датировки ледяных
кернов. Необходимо, правда, подчеркнуть, что таким
образом минимизируется лишь систематическая
ошибка моделирования, но не могут быть исключены возможные локальные (случайные) отклонения в
расчетах возраста, вызванные несовершенством модели и/или неопределенностью наших знаний об окружающих условиях и неточностью детальных реконструкций скорости аккумуляции льда и других палеоклиматических характеристик.
Среди различных оценок изменения возраста
льда с глубиной, полученных для района станции
Восток, геофизическая метрономная временная шкала (GMTS) [79, 80], продленная в [2, 19, 77] до максимальной глубины 3350 м изотопного сигнала восточного керна [67], представляет собой так называемую «орбитально настроенную» хронологию и охватывает четыре межгляциальных цикла. Как уже отмечалось, она основана на корреляции колебаний содержания дейтерия в ледяном керне по глубине (см.,
например, рис. 2) с геофизическим метрономом —
климатическими циклами Миланковича, которые
доминируют в локальных временных осцилляциях
поверхностной температуры и восстанавливаются по
температурному полю в толще ледникового покрова
Антарктиды. Возможные ошибки и неопределенность GMTS подробно обсуждались в [77, 79], и ее
точность в среднем была оценена в ±3,5–4,5 тыс.
лет. Шесть орбитальных маркеров возраста льда, использованные в [63, 64] для настройки модели, практически (в пределах ±2 тыс. лет) совпадают с соответствующими оценками возраста льда по GMTS.
Другой аналог изотопного палеотемпературного
сигнала, охватывающий более 500 тыс. лет, может
быть получен из керна кальцитных жил (DH-11) открытого разлома Девилз Хоул, штат Невада, США
[101, 102]. Принципиальное значение этих данных по
содержанию δ18O в плотных кальцитных отложениях
заключается в том, что на их основе возможна непосредственная датировка кальцита по урану [58] с относительной стандартной ошибкой порядка 1,5–2%.
Однако на данный палеоклиматический временной
ряд могли оказывать воздействие различные гидрологические факторы. В частности, из-за задержки
грунтовых вод в системе стока определяемый возраст
климатических событий может оказаться дополнительно систематически заниженным на несколько
(около двух) тысяч лет [54, 101]. Тем не менее, корреляция изменений изотопного состава (дейтерия)
по глубине восточного ледяного керна с временным
изотопным сигналом Девилз Хоул (см. U.S.
Geological Survey Open-File Report 97-792 на сайте
http://pubs.water.usgs.gov/ofr97-792) также может рассматриваться как независимый подход к датировке
одного из самых продолжительных палеоклиматических архивов центральной Антарктики [54].
Осредненная временная шкала. Именно совместное использование упомянутых выше двух источников априорной хронологической информации (всего
70 контрольных точек) для настройки параметров модели течения льда и минимизации систематической
ошибки временной гляциологической шкалы, получаемой на основе расчета динамики ледникового покрова в районе станции Восток, было главной целью
работы [84]. Линия тока льда, проходящая через станцию Восток, и границы рассматриваемой трубки тока
показаны на рис. 1a соответственно сплошной и
пунктирными линиями со стрелками. Над озером они
проведены, согласно [23, 87], и построены перпенди-
- 12 -
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
кулярно изолиниям высоты поверхности ледникового
покрова [89] для его наземной части. Оценки современных значений скорости аккумуляции льда в данном районе имеются лишь для точек DB, B37, B78,
VK114 [10]. Типичные возможные варианты ширины
трубки тока H(s) и распределений аккумуляцииb(s)
показаны на рис. 1б. Там же изображены сглаженные
с масштабом осреднения 50 и 30 км современные
профили толщины (ложа) ледника ∆0(s), построенные
по радиолокационным измерениям [87, 88] и детальным географическим данным [23, 93, 94]. Толщина
ледника в ледяном эквиваленте на Востоке составляет
около 3722 м, что соответствует 3755 м ледниковой
толщи [12]. Все использованные в расчетах [84] базовые профили изображены на рис. 1б сплошными
жирными линиями.
Для решения обратной задачи определения оптимальных параметров модели, среди которых основными были современная скорость аккумуляции льда
b0 и коэффициент CT в уравнениях (1b) и (2), использованы теория Тарантола и метод Монте Карло
[95]. Найденное модельное распределение возраста
Рис. 4. Различные варианты датировок ледяного керна со
станции Восток. (a) Временная шкала наилучшего
согласования GTS-II (тонкая сплошная линия) и осредненная временная шкала (жирная линия) в сравнении с временными реперными точками GMTS (залитые кружки) и Девилз Хоул (пустые кружки), используемыми для настройки модели течения. На
вкладке представлены возможные верхняя и нижняя
теоретические оценки возраста льда до глубины
3530 м, на расстоянии 10 м от границы с намерзшим
льдом. Пронумерованными прямоугольниками обозначены климатические стадии, выделяемые по содержанию пылевых частиц. (б) Сравнение осредненной временной шкалы для восточного керна (нулевая линия) с гляциологическими временными шкалами наилучшего приближения GTS-I [64], GTS-II [84],
GTS-III [96] и GT-4 [67] (штрих-пунктирная, тонкая и
жирная сплошные и пунктирная линии, соответственно). Затененная область показывает стандартный доверительный интервал определения среднего возраста льда. (в) Влияние качества моделирования и неопределенности географических условий течения
льда на гляциологическую временную шкалу наилучшего приближения GTS-III (нулевая линия) при измененных, как на рис. 1б, профиле ложа (жирная пунктирная линия), трубке тока (тонкая сплошная линия)
и распределении баланса массы (точечная линия);
жирная сплошная линия — GTS-II, рассчитанная по
упрощенной модели, штрих-пунктирная линия —
GTS-I. Тонкие пунктирные прямые представляют диапазон отклонений ±2,2 тыс.лет
Fig. 4. Different ice-core age datings at Vostok Station. (a)
Best-fit glaciological time scale GTS-II (thin solid line)
and average ice age-depth relationship (bold line) compared to GMTS (solid circles) and Devils Hole (empty
circles) age-depth correlation points used for constraining the ice flow model. The insert shows upper
and lower theoretical extensions of the glaciological
time scale to the 3530 m depth level, 10 m above the
boundary with the accreted lake ice. Rectangles and
numbers are the climatic stages discerned in the Vostok
dust concentration record. (б) Comparison of the average time scale for the Vostok ice core (zero line) with
the best-fit glaciological time scales GTS-I [64], GTS-II
[84], GTS-III [96], and GT-4 [67] (dash-dotted, thin and
bold solid, and dashed lines, respectively). The shadowed area shows the standard confidence interval of
the mean ice-age calculations. (в) Influence of modeling
quality and uncertainty of ice-flow geographic conditions on the best-fit glaciological time scale GTS-III
(zero line) at the changed, as in Fig. 1б, bedrock relief
(dashed line), flow tube (thin solid line), and spatial
mass balance distribution (dotted line); the bold solid
line is GTS-II, simulated by a simplified model, dashdotted line is GTS-I. Thin dashed straight lines represent the deviation range of ±2.2 kyr
- 13 -
Материалы гляциологических исследований, вып.100
льда по глубине, наилучшим образом аппроксимирующее временные маркеры (датировки климатических
максимумов и минимумов) геофизического метронома и палеоклиматического сигнала Девилз Хоул, показано на рис. 4a сплошной тонкой линией вместе с
реперными точками. Будем для краткости в дальнейшем обозначать его GTS-II, в отличие от гляциологической временной шкалы GTS-I, рассчитанной в
[64]. В общем случае GTS-II следует рассматривать
как еще одну хронологию, которая содержит независимые случайные («высокочастотные») ошибки, порождаемые самой моделью и неизбежной неопределенностью исходных географических данных. Это
позволяет в конечном итоге построить осредненную
временную шкалу ледяного керна до глубины 3350 м
(жирная линия на рис. 4a), согласованную со всеми
тремя датировками в пределах стандартного отклонения 3,6 тыс. лет. Процедура усреднения выполнялась
итерационно; для каждой из трех базовых временных
шкал веса подбирались обратно пропорционально их
средним квадратичным отклонениям от осредненной
шкалы. При этом наибольшим весом (точностью)
44% обладает гляциологическая шкала GTS-II, вклад
GMTS и временной шкалы Девилз Хоул составляет
соответственно 38 и 18%. Действительная ожидаемая
точность полученных средних значений возраста
льда с учетом различий в уровнях ошибок отдельных
датировок фактически совпадает с точностью GTS-II
и равна 2,2 тыс. лет.
Выполненная в [84] настройка модели течения
ледника с климатической частью, заданной уравнениями (1b) и (2), при γm = 8 дает вполне определенные
оптимальные значения изотопно-температурного коэффициента CT ≈ 6,0–6,3‰°C-1 с оценкой средней
квадратичной погрешности порядка 0,6‰°C-1. Для
уточненного значения γm ≈ 4,6 величина CT оказывается лишь на ~0,4‰°C-1 ниже. Полученный результат
согласуется с другими данными табл. 1 и, по-видимому, может считаться одним из наиболее надежных.
Найденная современная скорость аккумуляции льда
на станции Восток b0 ≈ 2,15 см год-1 близка к своему среднему значению 2,2 ± 0,03 см год-1 за последние 200 лет, вычисленному по глубинам залегания
пеплового слоя извержения вулкана Тамбора в девяти
шурфах на станции Восток [8].
Несмотря на наличие признаков возмущения
течения льда, обнаруженных в районе интервала глубин 3310–3330 м [67], нарушение хронологической
последовательности залегания слоев льда в придонной области скорее всего носит локальный, эпизодический характер [70]. Это позволяет экстраполировать теоретическую кривую возраста льда [84] далее в
сторону границы с намерзшем озерным льдом. Очевидно, что неопределенность такого прогноза существенно возрастает с глубиной. Возможные верхняя и
нижняя оценки возраста льда показаны на вкладке
рис. 4a. На уровне 3530 м, на расстоянии около 10 м
от контакта с озерным льдом [48], возраст ледникового льда, согласно этим расчетам, может достигать
~2000±1100 тыс. лет, причем выполненное сопоставление (см. рис. 4a) слоев льда с повышенным содержанием пылевых микрочастиц [90] с гляциальными
стадиями в изотопном сигнале морских донных осадков [22] позволяет считать верхнюю оценку моделируемой временной шкалы более достоверной.
На рис. 4б осредненная временная шкала (нулевая линия отсчета) сопоставляется с использовавшейся ранее гляциологической шкалой GT-4 [67] и
шкалами GTS-I и II, полученными в результате моделирования динамики ледникового покрова в [64] и
[84]. Затененная область на рис. 4б представляет собой доверительный интервал определения среднего
возраста, границы которого соответствуют стандартному отклонению использованных возрастных оценок. Как видно, за последнее время достигнут очевидный прогресс в совершенствовании подходов к
датировке ледяных кернов. Важно также подчеркнуть, что в обеих недавних работах использованы
схожие приемы моделирования и методы решения
обратных задач. Стандартное отклонение гляциологических шкал GTS-I и II сопоставимо с отклонением GTS-I от средней шкалы и составляет в среднем
3,3 тыс. лет, однако локальные различия в оценках
возрастов льда все же достигают 7–8 тыс. лет. Рассогласование датировок в значительной степени обусловлено различиями в использованной исходной географической информации. Очевидна необходимость
дальнейших, возможно, коллективных, усилий по
повышению качества моделирования и палеоклиматических реконструкций.
Новые оценки возраста льда, реконструкции
климата прошлого и их неопределенность
Усовершенствованная термомеханическая модель
ледника. Эффекты взаимодействия процессов теплопереноса и течения льда играют особую роль в формировании всех характеристик состояния ледникового
покрова Антарктиды в районе станции Восток, через
которую проходит линия тока, пересекающая обширное подледниковое озеро. Именно с таких единых позиций рассматриваются проблемы датировки льда и
палеореконстукций в работе [96] в рамках двумерного
пространственного описания течения льда вдоль фиксированной трубки тока [16, 71]. Эти исследования
обобщают первые результаты моделирования [73] с
учетом полученных в последнее время новых географических и геофизических данных, в частности, использованных в [84] и представленных на рис. 1.
Скорости течения льда и общее уравнение конвективного теплопереноса записывались в приближении пограничного слоя (мелкого льда) [6, 16–18, 38] с
учетом эффектов сжимаемости приповерхностной
снежно-фирновой толщи [76] в виде [20]. Колебания
высоты поверхности ледника ∆(s, t) в прошлом были
реконструированы по упрощенной модели [83]. На
свободной поверхности ледникового покрова формулировалось специальное граничное условие теплообмена третьего рода [20], описывающее повышенное
- 14 -
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
термическое сопротивление снежно-фирновых отложений. Тепловое взаимодействие ледника с ложем
моделировалось общими условиями сопряжения. В
результате тепловой поток на контакте с породами задавали в виде интегро-дифференциального уравнения
типа свертки. Над озером температура нижней границы ледника принималась равной температуре плавления льда при соответствующем давлении [56], и формулировалась отдельная задача об образовании придонного слоя намерзшего льда.
Как уже отмечалось, предыдущие исследования
динамики ледникового покрова и расчеты температурных полей в окрестности станции Восток базировались на упрощенных моделях. В частности, при палеоклиматических интерпретациях данных скважинной термометрии [2, 19, 77, 79] не учитывалось влияние продольного конвективного теплопереноса. Однако значительные изменения в скорости аккумуляции льда, почти двукратное увеличение толщины
льда (см. рис. 1б) и заметный контраст между «холодной» наземной и «теплой» плавающей частями
ледника вдоль линии тока, проходящей через станцию Восток, приводят, как показано в [96], к значительным горизонтальным температурным градиентам
в придонных слоях льда. Более того, в [84] неявно
предполагалось неизменное пространственное распределение толщины намерзшего озерного льда и не
учитывалось влияние изменений высоты поверхности ледника на расход льда вдоль трубки тока. Однако
совершенно ясно, что оба этих фактора непосредственно влияют на горизонтальную скорость движения
ледникового покрова и ее флуктуации в прошлом,
что в свою очередь искажает скорости продольных
деформаций в теле ледника и в конечном итоге влияет на точность расчетов изменения возраста льда по
глубине. В связи с этим в [96] была проведена специальная серия расчетов по усовершенствованной двумерной модели течения льда и теплопереноса в ледниковом покрове Антарктиды вдоль линии тока «ледораздел В-станция Восток» с использованием базовых географических данных [84] для проверки и
уточнения основных рассмотренных выше параметров палеоклиматических реконструкций CT, Ci, и αp.
Уточненные палеоклиматические реконструкции.
Потребовалось лишь незначительное увеличение коэффициента CT от 6,3 до 6,5 ‰ °C-1 при γm = 8 в
уравнениях (1b) и (2), чтобы получить новую временную шкалу наилучшего согласования для восточного ледяного керна до глубины 3350 м, аналогичную GTS-II [84]. Как уже отмечалось, это изменение
будет практически скомпенсировано при корректировке значения γm на 4,6. Отклонения возраста льда,
рассчитанного по усовершенствованной модели течения льда от средней временной шкалы, также показаны на рис. 4б (сплошная жирная линия) и остаются в пределах ±2,8 тыс. лет без сколько-нибудь заметного систематического сдвига. Сравнение гляциологической временной шкалы GTS-I, полученной в
[64] и временной шкалы GTS-II, основанной на уп-
рощенной модели течения льда [84], с новыми уточненными расчетами возраста льда (GTS-III) дано на
рис. 4в. Отличие двух предшествовавших датировок
GTS-I и GTS-II от новой GTS-III в среднем составляет соответственно 2,4 и 2,2 тыс. лет и находится в
пределах найденной ранее оценки точности осредненной шкалы. Другие параметры модели течения
ледника дополнительно выбирались так, чтобы в расчетах на глубинах ниже 3350 м вплоть до 3530 м воспроизводился возраст льда, близкий к его верхней
оценке, полученной в [84] и представленной на
вкладке рис. 4а. На этом предельном уровне, в 10 м
от контакта с намерзшим озерным льдом [48] прогнозируемый возраст достигает 3500 тыс. лет. Следует, однако, подчеркнуть, что реальная история деформации придонного слоя льда значительно более
сложна, чем модулируемая в наших расчетах при
сильно сглаженном рельефе ложа ледника. Поэтому
данная оценка весьма условна и приводится лишь
для иллюстрации возможной тенденции роста возраста льда с глубиной. Несмотря на это, специальные
вычислительные эксперименты показали, что температурное поле в окрестностях озера не зависит от неопределенностей и локальных особенностей течения
ледникового покрова по ложу.
Соответственно прошлые палеоклиматические
реконструкции [2, 19, 77] были пересмотрены на основе сравнения новых модельных расчетов с непрерывными измерениями температуры, выполненными Р. Вострецовым. Предварительно обработанные
данные [2] были сдвинуты на 0,6°C для согласования верхней части температурного профиля с наиболее точными термометрическими наблюдениями
Ю. Рыдвана [80]. Средняя современная температура
поверхности ледника Ts 0 = -58,5°C оказалась близкой к значению, найденному в [77]. Расчетная температура плавления льда на дне ледникового покрова Tf = -2,83°C согласуется с термодинамическими
оценками [56]. В то же самое время, полученные путем
наилучшего согласования расчетного и экспериментального температурных профилей оценки коэффициентов Ci = 0,79 (произведения CiCT = 5,1 ‰°C-1)
и αp = 0,11 (см. табл. 1) значительно отличаются от
найденных в [2] и в более ранних исследованиях [19,
77, 79], основанных на упрощенных моделях и менее
точных температурных измерениях.
Современный расчетный температурный профиль и его отклонения от экспериментальных данных
показаны на рис. 5a. Стандартное отклонение составляет около 0,02°C и сопоставимо с погрешностью измерений. Реконструированные колебания инверсионной и поверхностной температур приведены на рис.
5б (сплошные жирные линии). Как и следовало ожидать, замена значения коэффициента γm = 8 на 4,6
не приводит к существенному изменению реконструкции инверсионной температуры (ср. с точечной
кривой на рис. 5б). Предельные значения Ci = 0,67
[46] и αp = 0 были также протестированы в двух различных специальных вычислительных экспериментах
- 15 -
Материалы гляциологических исследований, вып.100
и привели к соответствующим оптимальным оценкам
αp = 0,26 и Ci = 0,88 при трех-четырехкратном увеличении среднего квадратического отклонения до
0,07–0,09°C. Другой температурный профиль был измерен на станции Восток К. Радо (личное сообще-
ние Ж.-Р. Пети) в конце 1997 г. до глубины 3420 м
после восьмимесячного перерыва в буровых работах.
Согласуясь с профилем Ю. Рыдвана в верхней части ледниковой толщи, он отличается на 0,2–0,3°C
от скорректированных данных Р. Вострецова в призабойной зоне скважины. Соответственно экстраполированная температура плавления льда на дне ледникового покрова снижается до T f = -3,2°C при
лишь минимальных изменениях масштабных факторов C i = 0,75 и α p = 0,12 и практически том же
стандартном отклонении ~0,02°C между измеренным и расчетным температурными профилями.
Таким образом, процедура преобразования изотопного состава ледяного керна в палеоклиматические характеристики по формулам (1b)-(4) достаточно
надежно определяется всем комплексом имеющихся
на сегодняшний день данных. Реконструированные
колебания инверсионной температуры (эффективной
температуры конденсации) не противоречат уравнениям (1a) с оценками параметров, найденными в
[52], и вместе с уточненными колебаниями поверхностной температуры хорошо согласуются с реконструкциями, выполненными на основе метеорологических наблюдений [33] (ср. рис. 3a и 5б).
Рис. 5. Настройка палеоклиматической модели на основе двумерного описания процессов теплопереноса в ледниковом покрове. (а) Температурный
профиль в скважине на станции Восток (жирная
линия) и расхождение (точки) между измеренными и рассчитанными значениями температуры.
(б) Колебания инверсионной и поверхностной
температур ∆Ti и ∆Ts рассчитанные по уравнениям (1b) и (4) для уточненных значений коэффициентов CT = 6,5 ‰°C-1, Ci = 0,79, αp = 0,11
[96] (жирные линии) и традиционно используемых географических оценок C T = 9 ‰°C -1 и
Ci = 0,67 [45, 46], полученные по упрощенным
уравнениям (1b) и (3) (тонкие линии). Точечной
линией изображены колебания инверсионной
температуры при γm = 4,6 вместо 8. Затененной
областью показаны возможные изменения в реконструкциях поверхностной температуры, связанные с неопределенностью входных географических данных. (в) Реконструированные колебания скорости аккумуляции льда и толщины ледникового покрова в районе станции Восток
Fig. 5. Paleoclimatic model constraining based on twodimensional description of heat transfer in the ice
sheet. (а) Borehole temperature profile at Vostok
(bold line) and mismatch (dots) between the measured and calculated temperatures (б) Past inversion
and surface temperature variations in accordance
with equations (1b) and (4) at the best-fit coefficients C T = 6.5 ‰°C -1, C i = 0.79, α p = 0.11
[96] (bold lines) and at conventionally used geographic estimates CT = 9 ‰°C-1 and Ci = 0.67
[45, 46] for simplified equations (1b) and (3) (thin
lines). Inversion temperature variations at γm = 4.6
instead of 8 are depicted by dotted line. Shadowed
area shows feasible changes in the surface temperature reconstructions, related to uncertainty of the
input geographic data. (в) Reconstructed ice accumulation rate and ice-sheet thickness variations at
Vostok Station
- 16 -
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
Описанная апробация параметров палеоклиматической модели (1b)–(4) выполнялась при среднем
за последние 200 лет значении аккумуляции льда на
станции Восток b0 = 2,15 см⋅год-1, при которой также обеспечивается наилучшее согласование моделируемой гляциологической шкалы с известными оценками возраста льда [84]. Ранее минимальное расхождение между измерениями температуры в скважине и
результатами моделирования на основе пространственно одномерных моделей теплопереноса [2, 19, 77,
79], как правило, находилось при более высоких скоростях аккумуляции b0 ~ 2,4 см⋅год-1, соответствующих 50-летнему среднему значению на станции Восток [3, 8]. По всей вероятности, в квази-одномерном
приближении это в определенной степени отражало
известный рост скорости аккумуляции вверх по течению льда в сторону ледораздела В (см. рис. 1б).
Вновь реконструированные изменения температуры поверхности ледникового покрова на станции
Восток (см. рис. 5б) имеют заметно более низкие
амплитуды. В частности, в оптимуме голоцена температура на поверхности ледника лишь на 12,5°С выше
температуры последнего максимума оледенения, тогда
как ранее в [79] и [2] предсказывались перепады в 15 и
17°С, соответственно. Специальные вычислительные
эксперименты подтверждают, что такое различие в
первую очередь обусловлено значительным снижением вертикальной скорости движения льда в теле ледника по мере его приближения к станции Восток. Это
не учитывалось при упрощенном одномерном описании процессов теплопереноса. Другая причина связана с использованием в расчетах более полных и уточненных данных термометрии по сравнению с составным температурным профилем [19, 77].
Приведенные выше оценки, полученные с использованием усовершенствованной двумерной модели теплопереноса, оказываются теперь существенно
ближе к традиционному значению температурного
скачка (~10°С), реконструируемого на основе географических данных [49], хотя соответствующие изменения в инверсионной температуре все же остаются на
30–40% выше. Последнее вполне можно объяснить
обсуждавшимся выше различием между пространственным и временным значениями изотопно-температурного градиента CT [49]. Выполненный анализ современного температурного профиля в леднике Антарктиды на станции Восток согласуется также с независимыми метеорологическими наблюдениями [33] и
в том, что амплитуды временных колебаний инверсионной температуры (эффективной температуры конденсации) и температуры поверхности ледника (см.
табл. 1) существенно меньше отличаются друг от друга (Ci ~ 0,79), чем пространственные распределения
их абсолютных значений (Ci ~ 0,67 или 0,45–0,52).
Исследование чувствительности палеореконструкций к неопределенности задания географических данных.
Дополнительная серия вычислительных экспериментов была проведена специально для оценки степени
возможного влияния неопределенности входных гео-
графических данных на рассмотренные выше результаты работы [96]. В частности, учитывая высокую чувствительность процедуры построения трубки тока к
погрешности задания изолиний высоты поверхности
ледникового покрова, был рассмотрен вариант ширины трубки тока (тонкая сплошная линия на рис. 1б)
со значительно (вдвое) менее выраженными флуктуациями. Эффект степени сглаживания рельефа ложа
ледника был оценен на примере ложа (пунктирная
линия на рис. 1б), полученного при использовании
30-километрового масштаба осреднения. Наконец, по
предварительным данным полевых и радиолокационных исследований в окрестности станции Восток [14,
15, 55] скорость аккумуляции льда над озером вверх
по линии тока льда остается практически постоянной,
и в действительности нормированный профиль распределения аккумуляции может быть таким, как показано на рис. 1б точечной линией.
Для всех трех перечисленных выше вариантов
измененных условий течения ледника были выполнены расчеты соответствующих гляциологических временных шкал наилучшего согласования с временными маркерами. В ходе выполненных экспериментов
значительно возрастала (c 23 до 40%) доля общего расхода льда через трубку тока, вызванного пластическими деформациями в теле ледника (параметр σ в [84]
увеличивается от 0,23 до 0,4). В то же время величина
коэффициента CT при γm = 4,6 в уравнении (2b) определялась достаточно надежно и, как ожидалось,
снизилась с 6,3 до 6,0–6,1 ‰°C-1. Отклонения полученных шкал от GTS-III представлены на рис. 4в и
сравнимы по характеру и величине с отклонениями
GTS-I и II. Нетрудно видеть, что при отсутствии заметных систематических расхождений, как неопределенность исходной информации, так и возможное несовершенство моделей течения ледника, приводят к
локальным по глубине некоррелированным флуктуациям прогнозируемого возраста в среднем порядка
±2,2 тыс. лет (тонкие пунктирные линии на рис. 4в)
при максимальных отклонениях до ±4 тыс. лет.
Таким образом, общая суммарная неопределенность расчета гляциологических временных шкал может в среднем достигать 3–3,5 тыс. лет. Это согласуется с отклонениями различных датировок от осредненной временной шкалы (3,6 тыс. лет), полученной
в [84]. Выполненный анализ подтверждает использованное ранее в [84] предположение о том, что даже
оптимально настроенная по временным контрольным
точкам гляциологическая шкала содержит собственные независимые возмущения и, как следствие, осредненные датировки возраста могут оказаться более
достоверными. С этой точки зрения улучшение прогноза возраста льда в будущем предполагает, наряду с
модернизацией самой модели течения ледника, дальнейшее повышение качества априорной хронологической и исходной географической информации.
Колебания скорости аккумуляции, восстановленные по уравнению (2) при оптимальном значении
CT = 6,1 ‰°C-1 с γm = 4,6 в уравнении (1a), и соот-
- 17 -
Материалы гляциологических исследований, вып.100
ветствующие изменения толщины ледникового покрова, реконструированные по упрощенной модели
[83] (с параметрами eb = 0,44, γb = 0,56, γl = 2,5)
для района станции Восток, представлены на рис. 5в.
Наряду с уже отмеченными выше географическими факторами, определенное влияние на реконструируемые временные колебания поверхностной
температуры ледника Ts в прошлом (коэффициенты
Ci и αp в уравнениях (4)) может оказывать и возможный рост поверхностной температуры вдоль линии
тока вверх по течению ледника. В соответствии с
оценками [66, 91] пространственного изменения содержания дейтерия в поверхностном слое снега перепад температур между станцией Восток и ледоразделом В может достигать 2,3°C. При этом с учетом уже
рассмотренных выше изменений в условиях течения
льда, представленных на рис. 1б, оценка коэффициента Ci снижается от 0,79 до своего минимального
значения 0,7, соответствующего метеорологическим
данным [33], в то время как значение коэффициента
αp остается практически без изменения. Как следствие, получаем наиболее вероятный диапазон значений комплекса C iC T ~ 4,2–4,8‰°C-1. Затененная
область на рис. 5б показывает общий интервал возможной неопределенности палеореконструкций. Интересно, что перепад температур между максимумом
последнего оледенения и оптимумом голоцена может
дополнительно возрасти на 1,5°С (с 12,5°С до 14°С).
Специальные вычислительные эксперименты
показывают, что использование более общих соотношений (1a) вместо (1b) не приводит к скольконибудь заметному изменению выполненных выше
палеореконструкций. В среднем в прежних пределах
точности (±1 тыс. лет) датировок геофизического
метронома остаются и положения климатических
максимумов и минимумов. Выполненный анализ
позволяет рекомендовать полученные выше и выделенные жирным шрифтом в табл. 1 оценки коэффициентов палеоклиматической модели (1b)–(4)
как наиболее достоверные.
Благодарности. Авторы считают своим приятным долгом поблагодарить В.М. Котлякова за поддержку и постоянное внимание к их работе. Авторы
благодарны также Ф. Вимю (F. Vimeux) за ценные
комментарии и предоставленные данные по изотопному анализу керна со станции Восток, К. Куффи
(K. Cuffey), В.Я. Липенкову, А.А. Екайкину за многочисленные полезные обсуждения по материалам
статьи в ходе ее подготовки. Авторы выражают свою
признательность Ф. Паррена (F. Parrenin), Ж.-Р.
Пети (J.R. Petit), В.Н. Голубеву, С.А. Сократову и
всем участникам Международного российско-французского семинара по проблемам изучения ледяных
кернов, палеоклимата и подледного озера Восток
(Антарктида) (Репино, Санкт-Петербург, 5–8 июля,
2005) за плодотворные, стимулирующие дискуссии.
Работа выполнена в рамках проекта № 4 подпрограммы «Антарктика» ФЦП «Мировой океан»
при поддержке Российского фонда фундаментальных
исследований, грант НЦНИ(Л) № 05-05-66802.
ЛИТЕРАТУРА
1. Барков Н.И., Блинов К.В., Петров В.Н., Саламатин А.Н. Численные эксперименты по реконструкции палеоклимата на основе результатов термометрии глубокой скважины на станции Восток в Антарктиде. — МГИ, вып. 67,
1989, с. 116-121.
2. Барков Н.И., Вострецов Р.Н., Липенков В.Я.,
Саламатин А.Н. Колебания температуры воздуха и осадков в районе станции Восток на протяжении четырех климатических циклов за последние 420 тыс. лет. — Арктика и Антарктика,
№ 1 (35), 2002, с. 82-97.
3. Барков Н.И., Липенков В.Я.. Накопление снега в
районе станции Восток, Антарктида, в
1970–1992 гг. — МГИ, вып. 80, 1996, с. 87-88.
4. Васильчук Ю.К., Котляков В.М. Основы изотопной геокриологии и гляциологии. М., Изд-во
МГУ, 2000, 616 с.
5. Голубев В.Н., Конищев В.Н., Сократов С.А., Гребенников П.Б. Изменения изотопного состава
сезонного снежного покрова в процессе сублимации. — Материалы 2-й конфер. геокриологов
России, т. 2. Динамическая геокриология. М.,
2001, с. 106-115.
6. Григорян С.С., Красс М.С., Шумский П.А. Математические модели основных типов ледников. —
Механика ледников. М., 1977, с. 3-37.
7. Екайкин А.А., Липенков В.Я., Барков Н.И. и др.
Изотопный состав поверхностного слоя снежной
толщи в районе станции Восток, Центральная
Антарктида. — МГИ, вып. 90, 2001, с. 69-79.
8. Екайкин А.А., Липенков В.Я., Барков Н.И. и др.
Пятидесятилетний цикл в изменениях аккумуляции и изотопного состава снега на станции
Восток. — МГИ, вып. 94, 2003, с. 163-173.
9. Котляков В.М., Гордиенко Ф.Г. Изотопная и геохимическая гляциология. Л, ГИМИЗ, 1982, 288 с.
10. Липенков В.Я., Екайкин А.А., Барков Н.И.,
Пурше М. О связи плотности поверхностного
снега в Антарктиде со скоростью ветра. —
МГИ, вып. 85, 1998, с. 148-158.
11. Липенков В.Я., Шибаев Ю.А., Саламатин А.Н. и
др. Современные климатические изменения, зарегистрированные в вариациях температуры
верхнего 80-метрового слоя ледниковой толщи на
станции Восток. — МГИ, вып. 97, 2004, с. 44-56.
12. Лукин В.В., Масолов В.Н., Миронов А.В. и др.
Результаты геофизических исследований подледникового озера Восток (Антарктида) в
1995–1999 гг. — Проблемы Арктики и Антарктики, вып. 72, 2000, с.237-248.
13. Нагорнов О.В., Коновалов Ю.В. Чувствительность методов реконструкции температуры поверхности ледников к погрешностям измерений
- 18 -
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
и степени неопределенности входных параметров модели. — МГИ, вып. 92, 2002, с. 201-215.
Попов С.В., Шереметьев А.Н., Масолов В.Н.,
Лукин В.В. Основные результаты наземного радиолокационного профилирования в районе
подледникового озера Восток в 1998–2002 гг. —
МГИ, вып. 94, 2003, с. 187-193.
Попов С.В., Харитонов В.В., Черноглазов Ю.Б.
Плотность и удельная аккумуляция снежного покрова в южной части подледникового озера Восток (Восточная Антарктида). — МГИ, вып. 96,
2004, с. 201-206.
Потапенко В.Ю., Саламатин А.Н. Общая математическая модель квазистационарного ледникового покрова. — Проблемы Арктики и Антарктики, вып. 59, 1985, с. 21-26.
Потапенко В.Ю., Саламатин А.Н. Критериальный анализ уравнений, описывающих термодинамические процессы в ледниковых покровах. —
Проблемы Арктики и Антарктики, вып. 59,
1985, с. 74-77.
Саламатин А.Н. Анализ простейших математических моделей куполовидных ледников. — Исследования по прикладной математики, вып. 7.
Казань, 1979, с. 131-139. [Transl.: Journ. of Soviet
Mathematics, v. 43, № 3, 1988, p. 2506-2512].
Саламатин А.Н., Вострецов Р.Н., Пети Ж.Р. и
др. Геофизические и палеоклиматические приложения составного температурного профиля из
глубокой скважины на станции Восток (Антарктида). — МГИ, вып. 85, 1998, с. 233-240.
Саламатин А.Н., Липенков В.Я., Блинов К.В.
Восстановление климатических изменений температуры на поверхности Антарктического ледникового покрова в прошлом по результатам
температурных измерений в глубоких скважинах на станции Восток — МГИ, вып. 79, 1995,
с. 59-64 [Transl.: МГИ, вып. 81, 1997, с. 141-146].
Цыганова Е.А., Саламатин А.Н., Липенков В.Я.
Моделирование процесса роста воздушных гидратов в ледниковом покрове Антарктиды. —
Материалы третьей конфер. геокриологов России (МГУ, 1–3 июня 2005 г.), т. 1. М., Изд-во
МГУ, 2005, с. 286-292.
Bassinot F.C., Labeyrie L.D., Vincent E. et al. The
astronomic theory of climate and age of the BrunhesMatuyama magnetic reversal. — Earth Planet. Sci.
Lett., v. 126, № 1-3, 1994, p. 91-108.
Bell R.E., Studinger M., Tikku A.A. et al. Origin and
fate of Lake Vostok water frozen to the base of the
East Antarctic ice sheet. — Nature, v. 416, № 6878,
2002, p. 307-310.
Ciais Ph., Jouzel J. Deuterium and oxygen 18 in
precipitation: isotopic model, including mixed cloud
processes. — Journ. of Geophys. Research, v. 99,
№ D8, 1994, p. 16,793-16,803.
Craig, H. Isotopic variations in meteoric waters. —
Science, v. 133, 1961, p. 1702-1707.
Craig H., Gordon L.I.. Deuterium and oxygen-18
variations in the ocean and the marine atmosphere. — Stable isotopes in oceanographic studies
and paleotemperatures. Consiglio Nazionale delle
Ricerche, Laboratorio di Geologia Nucleare, Pisa,
1965, p. 9-130.
27. Cuffey K.M., Clow G.D., Alley R.B. et al. Large
Arctic temperature change at the Glacial-Holocene
transition. — Science, v. 270, 1995, p. 455-458.
28. Cuffey K.M., Vimeux F. Covariation of carbon dioxide and temperature from Vostok ice core after deuterium-excess correction. — Nature, v. 412, № 6846,
2001, p. 523-527.
29. Dahe Q., Petit J.R., Jouzel J., Stievenard M.
Distribution of stable isotopes in surface snow along
the route of the 1990 International Trans-Antarctic
Expedition. — Journ. of Glaciology, v. 40, № 134,
1994, p. 107-118.
30. Dahl-Jensen D., Johnsen S.J. Paleotemperatures still
exist in the Greenland ice sheet. — Nature, v. 320,
№ 6059, 1986, p. 250-252.
31. Dahl-Jensen D., Mosegaard K., Grundestrup N. et
al. Past temperatures directly from the Greenland
ice sheet. — Science, v. 282, 1998, p. 268-271.
32. Dansgaard W. Stable isotopes in precipitation. —
Tellus, № 16, 1964, p. 436-467.
33. Ekaykin A.A. Meteorological regime of central
Antarctica and its role in the formation of isotope
composition of snow thickness. Thése de Doctorat
d’Etat. Université Joseph Fourier — Grenoble I,
2003, 136 p.
34. Ekaykin A.A., Lipenkov V.Ya., Barkov N.I. et al.
Spatial and temporal variability in isotope composition of recent snow in the vicinities of Vostok
Station: Implications for ice-core interpretation. —
Annals of Glaciology, v. 35, 2002, p. 181-186.
35. Eriksson E. Deuterium and oxygen-18 in precipitation and other natural waters. Some theoretical considerations. — Tellus, v. 17, 1965, p. 498-512.
36. Fisher D.A. Remarks on the deuterium excess in
precipitation in cold regions. — Tellus, v. 43B,
1991, p. 401-407.
37. Gat J.R., Gonfiantini R. (Eds). Stable Isotope
Hydrology. Deuterium and oxygen-18 in the water
cycle. Technical Reports Series No. 210. Intern.
Atomic Energy Agency, Vienna. 1981, 341 p.
38. Grigoryan S.S., Krass M.S., Shumskiy P.A.
Mathematical model of a three dimensional nonisothermal glacier. — Journ. of Glaciology, v.7, № 77,
1976, p.401-417.
39. Hendricks M.B., Paolo D.J.D., Cohen R.C..
Space and time variations of δ18O and δD in precipitation: can paleotemperature be estimated from
ice cores? — Global Biogeochemical Cycles, v. 14,
№ 3, 2000, p. 851-861.
40. Hondoh T., Shoji H., Watanabe O. et al. Depth-age
and temperature prediction at Dome Fuji station,
East Antarctica. — Annals of Glaciology, v. 35,
2002, p. 384-390.
41. Hondoh T., Shoji H., Watanabe O. et al. Average time
- 19 -
Материалы гляциологических исследований, вып.100
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51.
52.
53.
54.
55.
scale for Dome Fuji ice core, East Antarctica. — Polar
Meteorology and Glaciology, № 18, 2004, p. 1-18.
Imbrie J., Hays J.D., Martinson D.G. et al. The
orbital theory of Pleistocene climate: support from a
revised chronology of the marine δ18O record. —
Milankovich and Climate. Pt. 1. D. Reidel Publishing
Company, 1984, p. 269-305.
Johnsen S.J., Dahl-Jensen D., Dansgaard W.,
Grundestrup N. Greenland paleotemperatures derived
from GRIP borehole temperature and ice-core isotope
profiles. — Tellus, v. 47B, № 5, 1995, p. 624-629.
Johnsen S.J., Dansgaard W., White J.W.C. The origin of Arctic precipitation under present and glacial
conditions. — Tellus, v. 41B, 1989, p. 452-468.
Jouzel J., Lorius C., Petit J.R. et al. Vostok ice
core: A continuous isotope temperature record
over the last climatic cycle (160,000 years). —
Nature, v. 329, № 6138, 1987, p. 403-408.
Jouzel J., Merlivat L. Deuterium and oxygen 18 in
precipitation: modeling of the isotopic effects during snow formation. — Journ. of Geophys.
Research, v. 89, № D7, 1984, p. 11,749-11,757.
Jouzel J., Merlivat L., Lorius C. Deuterium excess in
an East Antarctic ice core suggests higher humidity at
the ocean surface during the last glacial maximum. —
Nature, v. 299, № 5885, 1982, p. 688-691.
Jouzel J., Petit J.R., Souchez R. et al. More than
200 meters of lake ice above subglacial Lake
Vostok, Antarctica. — Science, v. 286, 1999,
p.2138-2141.
Jouzel J., Vimeux F., Caillon N. et al. Magnitude of
isotope/temperature scaling for interpretation of
central Antarctic ice cores. — Journ. of Geophys.
Research, v. 108, № D12, 2003, p. 4361-4370.
Kapitsa A.P., Ridley J.R., Robin G. de Q., Siegert
M.J., Zotikov I.A. A large deep freshwater lake
beneath the ice of central East Antarctica. —
Nature, v. 381, 1996, p. 684-686.
Kavanaugh J.L., Cuffey K.M. Generalized view of
source-region effects on δD and deuterium excess
of ice-sheet precipitation. — Annals of Glaciology,
v. 35, 2002, p. 111-117.
Kavanaugh J.L., Cuffey K.M. Space and time variation of δ18O and δD in Antarctic precipitation revisited. — Global Biogeochemical Cycles, v. 17, № 1,
2003, p. 1017-1030.
Konishchev V.N., Golubev V.N., Sokratov S.A.
Sublimation from a seasonal snow cover and an isotopic content of ice wedges in the light of a palaeoclimate reconstruction. — Permafrost (ICOP 2003:
Proc. of the 8th Intern. Confer. on Permafrost,
21–25 July 2003, Zürich, Switzerland), v. 1. A.A.
Balkema Publishers, Lisse, etc., 2003, p. 585-590.
Landwehr J.M., Winograd I.J. Dating the Vostok ice
core record by importing the Devils Hole chronology. — Journ. of Geophys. Research, v. 106, № D23,
2001, p. 31,837-31,851.
Leysinger Vieli G.J.-M.C., Siegert M.J., Payne A.J.
Reconstructing ice sheet accumulation rates at
56.
57.
58.
59.
60.
61.
62.
63.
64.
65.
66.
67.
68.
69.
- 20 -
Ridge B, East Antarctica. — Annals of Glaciology,
v. 39, 2004, p. 326-330.
Lipenkov V.Ya., Istomin V.A. On stability of air
clathrate-hydrate crystals in subglacial lake Vostok,
Antarctica. — МГИ, вып. 91, 2001, с. 138-149.
Lorius C., Merlivat L. Distribution of mean surface
stable isotope values in East Antarctica: observed
changes with depth in the coastal area. — Isotopes
and Impurities in Snow and Ice. IAHS Publ. 118,
1977, p. 127-137.
Ludwig K.R., Simmons K.R., Szabo B.J. et al. Massspectrometric 230Th-234U-238U dating of the Devils
Hole calcite vein. — Science, v. 258, № 5080, 1992,
p. 284-287.
McKay C.P., Hand K.P., Doran P.T., Anderson
D.T., Priscu J.C. Clathrate formation and the fate
of noble and biologically useful gases in Lake
Vostok, Antarctica. — Geophys. Research Letters,
v. 30, № 13, 2003, p. 1702-1705.
Merlivat L., Jouzel J. Global climatic interpretation of
the deuterium-oxygen 18 relationship for precipitation. — Journ. of Geophys. Research, v. 84, № C8,
1979, p. 5029-5033.
Mosegaard K. Resolution analysis of general inverse
problems through inverse Monte Carlo sampling. —
Inverse Problems, v. 14, № 1, 1998, p. 405-426.
Mosegaard K., Tarantola A. Monte Carlo sampling of
solutions to inverse problems. — Journ. of Geophys.
Research, v. 100, № B7, 1995, p. 12,431-12,447.
Parrenin F., Jouzel J., Waelbroeck C., Ritz C.,
Barnola J.M. Dating the Vostok ice core by inverse
method. — Journ. of Geophys. Research, v. 106,
№ D23, 2001, p. 31,853-31,861.
Parrenin F., Remy F., Ritz C., Siegert M., Jouzel J.
New modeling of the Vostok ice flow line and implications for the glaciological chronology of the Vostok
ice core. — Journ. of Geophys. Research, v. 109,
№ D20, 2004, p. D20102.
Petit J.R. Ice water exchanges in Lake Vostok constrained by an energy balance model. — Geophys.
Research Abstracts (EGS-AGU-EGU Joint Assembly,
Nice, France, April, 2003), European Geophys.
Society, v. 5, Abstract № 03628, 2003.
Petit J.R., Alekhina I., Bulat S.A. Lake Vostok,
Antarctica: exploring a subglacial environment and
searching life in an extreme environment. — Lectures
in Astrobiology, v.1, Series: Advances in Astrobiology
and Biogeophys . M.Gargaud, B.Barbier, H.Martin,
J.Reisse(Eds.) Springer,2005, p. 227-288.
Petit J.R., Jouzel J., Raynaud D. et al. Climate and
atmospheric history of the past 420,000 years from
the Vostok ice core, Antarctica. — Nature, v. 399,
№ 6735, 1999, p. 429-436.
Petit J.R., White J.W.C., Young N.W. et al.
Deuterium excess in recent Antarctic snow. —
Journ. of Geophys Research, v. 96, № D3, 1991,
p. 5113-5122.
Phillpot H.R., Zillman J.W. The surface temperature
inversion over the Antarctic Continent. — Journ. of
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
Geophys Research, v. 75, № 21, 1970, p. 4161-4169.
70. Raynaud D., Barnola J.-M., Souchez R. et al. The
record for marine isotopic stage 11. — Nature, v. 436,
2005, p. 39-40
71. Reeh N. A flow-line model for calculating the surface profile and the velocity, strain rate, and stress
fields in an ice sheet. — Journ. of Glaciology, v. 34,
№ 116, 1988, p. 46-54.
72. Ritz C. Interpretation of the temperature profile
measured at Vostok. East Antarctica. — Annals of
Glaciology, v. 12, 1989, p.138-144.
73. Ritz C. Un modèle thermo-mecanique d’évolution
pour le bassin glaciaire Antarcique Vostok – glacier
Byrd: sensibilit é aux valeurs des param è ters mal
connus (Th é se de Doctorat d’Etat. Universit é
Joseph Fourier – Grenoble I), 1992, 378 p.
74. Ritz C., Rommelaere V., Dumas C. Modeling the
evolution of Antarctic ice sheet over the last 420,000
years: Implications for altitude changes in the Vostok
region. — Journ. of Geophys. Research, v. 106,
№ D23, 2001, p. 31,943-31,964.
75. Robin G de Q. Ice cores and climatic changes. — Phill.
Trans. R. Soc. London, v. 280(B), 1977, p. 143-168.
76. Salamatin, A.N. Ice sheet modelling taking account
of glacier ice compressibility. — Glaciers-OceanAtmosphere Interactions, IASH Publ. № 208,
1991, p. 183-192.
77. Salamatin A.N. Paleoclimatic reconstructions based
on borehole temperature measurements in ice
sheets. Possibilities and limitations. — Physics of Ice
Core Records. Hokkaido University Press, Sapporo,
2000, p. 243-282.
78. Salamatin A.N., Ekaykin A.A., Lipenkov V.A.
Modelling isotopic composition in precipitation
in Centeral Antarctica. — МГИ, вып. 97, 2004,
с. 24-34.
79. Salamatin A.N., Lipenkov V.Ya., Barkov N.I. et al.
Ice core age dating and paleothermometer calibration
based on isotope and temperature profiles from deep
boreholes at Vostok Station (East Antarctica). —
Journ. of Geophys. Research, v. 103, № D8, 1998,
p. 8963-8977.
80. Salamatin A.N., Lipenkov V.Ya., Blinov K.V. Vostok
(Antarctica) climate record time-scale deduced from
the analysis of a borehole-temperature profile. —
Annals of Glaciology, v. 20, 1994, p. 207-214.
81. Salamatin A.N., Lipenkov V.Ya., Hondoh T. Airhydrate crystal growth in polar ice. — Journ. of
Crystal Growth, № 257, 2003, p. 412-426.
82. Salamatin A.N., Petit J.R., Lipenkov V.Ya. An estimate of LV isolation time from a sensitivity experiment for the melting area. — Geophys. Research
Abstracts (EGS-AGU-EGU Joint Assembly, Nice,
France, April, 2003), European Geophys. Society,
v. 5, Abstract № 08277, 2003.
83. Salamatin A.N., Ritz C. A simplified multi-scale
model for predicting climatic variations of the ice
sheet surface elevation in the Central Antarctica. —
Annals of Glaciology, v. 23, 1996, p. 28-35.
84. Salamatin A.N., Tsyganova E.A., Lipenkov V.Ya.,
Petit J.R. Vostok (Antarctica) ice-core time scale
from datings of different origins. — Annals of
Glaciology, v. 39, 2004, p. 283-292.
85. Satow K., Watanabe O., Shoji H., Motoyama H.
The relationship among accumulation rate, stable
isotope ratio and surface temperature on the East
Dronning Maud Land, Antarctica. — Polar
Meteorol. Glaciol., v. 13, 1999, p. 43-52.
86. Schneebeli M., Sokratov S.A. Tomography of temperature gradient metamorphism of snow and associated changes in heat conductivity. — Hydrological
Processes, v. 18, 2004, p. 3655-3665.
87. Siegert M.J., Ellis-Evans J.C., Tranter M. et al.
Physical, chemical and biological processes in Lake
Vostok and other Antarctic subglacial lakes. —
Nature, v. 414, № 6864, 2001, p. 603-609.
88. Siegert M.J., Kwok R. Ice-sheet radar layering and
the development of preferred crystal orientation fabrics between Lake Vostok and Ridge B, central East
Antarctica. — Earth Planet Sci. Lett., v. 179, № 2,
2000, p. 227-235.
89. Siegert M.J., Ridley J.K. An analysis of the ice-sheet
surface and subsurface topography above the Vostok
Station subglacial lake, central East Antarctica. —
Journ. of Geophys. Research, v. 103, № B5, 1998,
p.10,195-10,207.
90. Simões J.C., Petit J.R., Souchez R. et al. Evidence
of glacial flour in the deepest 89 m of the Vostok
glacier ice core. — Annals of Glaciology, v. 35,
2002, p. 340-346.
91. Souchez R., Petit J.R., Jouzel J. et al. Reassessing
Lake Vostok’s behaviour from existing and new ice
core data. — Earth Planet. Sci. Lett., № 217, 2003,
p. 163-170.
92. Sowers T., Bender M., Laberyrie L. et al. A
135,000-year Vostok-SPECMAP common temporal
framework. — Paleoceanography, v. 8, № 6, 1993,
p. 737-766.
93. Studinger M., Bell R.I., Karner G.D. et al. Ice
cover, landscape setting, and geological framework
of Lake Vostok, East Antarctica. — Earth Planet.
Sci. Lett., № 205, 2003, p. 195-210.
94. Tabacco I.E., Bianchi C., Zirizzotti A. et al.
Airborne radar survey above Vostok region, eastcentral Antarctica: ice thickness and Lake Vostok
geometry. — Journ. of Glaciology, v. 48, № 160,
2002, p. 62-69.
95. Tarantola A. Inverse Problem Theory: Methods for
Data Fitting and Model Parameter Estimation. —
Elsevier Science, New York, 1987.
96. Tsyganova E.A., Salamatin A.N. Non-stationary
temperature field simulations along the ice flow line
«Ridge B — Vostok Station», East Antarctica. —
МГИ, вып. 97, 2004, с. 57-70.
97. Vimeux F., Cuffey K.M., Jouzel J. New insights into
Southern Hemisphere temperature changes from
Vostok ice cores using deuterium excess correction. —
Earth Planet. Sci. Lett., № 203, 2002, p. 830-843.
- 21 -
Материалы гляциологических исследований, вып.100
98. Vimeux F., Masson V., Delaygue G. et al. A 420,000
year deuterium excess record from East Antarctica:
Information on past changes in the origin of precipitation at Vostok. — Journ. of Geophys. Research,
v. 106, № D23, 2001, p. 31,863-31,873.
99. Yiou P., Fuhrer K., Meeker L.D. et al. Paleoclimatic
variability inferred from the spectral analysis of
Greenland and Antarctic ice-core data. — Journ. of
Geophys. Research, v. 102, № C12, 1997,
p. 26,441-26,454.
100. Watanabe O., Jouzel J., Johnsen S. et al.
Homogeneous climate variability across East
Antarctica over the past three glacial cycles. —
Nature, v. 422, № 6931, 2003, p. 509-512.
101. Winograd I.J., Coplen T.B., Landvehr J.M. et al.
Continuous 500,000-year climate record from vein
calcite in Devils Hole, Nevada. — Science, v. 258,
№ 5080, 1992, p. 255-260.
102. Winograd I.J., Landvehr J.M., Ludwig K.R. et al.
Duration and structure of the past four interglaciations. — Quatenary Research, v. 48, № 2, 1997,
p. 141-154.
SUMMARY
This review is an attempt to systematize and generalize recent studies in ice age dating and paleoclimatic interpretations of isotopic content measurements in the deep
ice cores from Vostok Station, central East Antarctica,
located above the vast subglacial lake [50]. The work is
originally based on its authors’ publications [2, 19, 77–79,
84, 96] and recent geographical data (see Fig. 1).
Various data confirm a correlation between oxygen
and hydrogen stable isotopes content (δ18O and δD) in
solid precipitation (snow deposits) and local effective temperature of atmospheric moisture condensation [4, 9, 25,
26, 32, 37] which, in central Antarctica, is considered to be
the cloud temperature, at the top of the inversion layer
[33]. To determine relatively small past changes in inversion (∆Ti) and moisture-source (∆Tw) temperatures from
isotopic records (see Fig. 2), linear relations (1a) have
been proposed in [28,97]. As shown in Fig. 3а, theoretically predicted values of the basic coefficients γi, γw and βi, βw
in these equations [52, 78, 97] result in significant uncertainty of paleotemperature reconstructions. Geographic
approximations (1b)-(3) link variations of effective condensation temperature ∆Ti, ice-sheet surface temperature
∆Ts, and ice accumulation rates b to the ice core isotopic
records. A unique data set of meteorological observations
and isotopic studies in snow pits at Vostok [33] allowed
estimation of the correlation coefficients CT and Ci in these
formulas. It is important that present-day spatial slopes [7,
29, 33, 45, 46, 57, 85] do not agree with the above estimates (see Fig. 3б) and, most probably, can not be directly
used in reconstructing climatic time series. Table 1 summarizes available data on parameters in paleoclimatic models obtained by different authors, using various approaches.
Thus, it becomes clear that additional independent
information on the past climate changes should be involved
in paleoclimatic interpretation of the unique isotopic signals to further elaborate and constrain the isotope-temperature transfer functions. The latter question is also closely
related to that of ice core age dating. Actually, simultaneous solution of both problems permits supplementary paleoclimatic analysis of borehole temperature profiles [19, 20,
77, 79, 80]. Non-stationary temperature field in central
part of Antarctic ice-sheet remembers Milankovich climatic cycles of the past surface temperature variations (geophysical metronome) which, being correlated to the isotopic record, determine the depth-age sequence of the
major climatic events (temperature maximums and minimums), i.e. geophysical metronome time scale (GMTS).
This set of age markers constrains CT in equation (2)
which enters ice sheet flow models [2, 40]. Detailed analysis of deep borehole temperature profiles from Vostok
reveals [79] additional (selectively amplified) precession
signal δp in the surface temperature variations not reproduced by a mere scaling (3) and suggests a more complicated relationship (4). However, all these studies were
based on simple ice flow models and quasi one-dimensional descriptions of heat transfer processes. As a result, the
uncertainty of paleoreconstructions (see Fig. 3б) and
Vostok ice core dating still remain rather high.
Theoretical investigations and computational experiments [2, 40, 41, 63, 64, 84, 100] show that ice flow line
modeling in two-dimensional approximation becomes a
useful tool for ice age predictions in central parts of an ice
sheet if the model parameters are constrained by a priory
chronological information. Monte Carlo random sampling methods [61, 62, 95] are very helpful for solving this
parametric inverse problem in case of statistically independent age control points. Among different depth-age
relationships developed for Vostok, GMTS extended in
[19, 77] to the maximum depth 3350 m of the Vostok
ice-core isotope record covering four interglaciations represents the so-called orbitally tuned chronologies. Orbital
ice-age control points used in [63, 64] for model constraining practically (within ±2 kyr) coincide with the
corresponding GMTS ages. Another paleotemperatureproxy signal spanning over more than 500,000 years is
available from the calcite core (DH-11) in Devils Hole,
Nevada [101, 102]. The principal advantage of this δ18O
record is that the dense vein calcite provides a material
for direct uranium-series dating [58] with the relative
standard errors of 1.5–2%. The two above mentioned
sources of chronological information (70 control points
totally) have been used in [84] for tuning ice-flow model
parameters to minimize the systematic error of the modeled (glaciological) time scale for Vostok ice core (see
Fig. 4а). The latter age-depth relationship is called GTSII to be distinguished from GTS-I developed in [64].
GTS-II fitted to the two sets of age markers of different
origins should be considered as another source of ice age
estimates containing independent short-term distortions,
which are the attributes of the model imperfectness and
uncertainties of its geographic input. This finally allows
constructing the average time scale consistent with all
three datings within standard deviation bounds of ±3.6
- 22 -
Е.А. Цыганова, А.Н. Саламатин
kyr. Actually, the deduced error level 2.2 kyr of the bestfit glaciological time scale GTS-II is thought to be a more
reliable measure of the accuracy of the developed (average) time scale. Different age-depth relationships deduced
for the Vostok ice core are compared in Fig. 4б. For
example, the deviation between GTS-I and GTS-II is
about 3.3 kyr on average, although locally can reach 7–8
kyr. In spite of the evident progress in ice age dating, further efforts are needed to improve the quality of glaciological modeling and paleoclimatic reconstructions.
An improved two-dimensional thermomechanical
flow line model has recently been elaborated in [96] to
continue the study started in [73] on the basis of new geographical and geophysical data. Practically the same bestfit values of CT = 6.1 ‰°C-1 at γm = 4.6 obtained in
[84] have been confirmed for corresponding glaciological
time scale GTS-III also shown in Fig. 4б. Its standard
deviation from the average time scale is about 2.8 kyr.
The mean-square difference of the two glaciological time
scales GTS-I and GTS-II from GTS-III, compared in
Fig. 4в, is 2.4 and 2.2 kyr, respectively, being comparable
with the estimated accuracy of the average time scale. The
same level of additional errors related to uncertainties in
the geographic data is confirmed by the sensitivity tests
(see also Fig. 4в) performed with feasibly changed spatial
distributions of the ice flow tube width, bed rock relief,
and accumulation rates presented in Fig. 1б. Thus, the
total present-day uncertainty of glaciological time scales
can reach 3–3.5 kyr on average, being in agreement with
the deviations of different datings from the average time
scale (3.6 kyr) [84]. As a consequence, apart from ice-flow
model elaboration, future improvement of ice age predictions presumes further increase in quality of a priory
chronological and input geographical data. An extension
of the glaciological time scales toward the boundary with
the accreted lake ice, to a depth level of 3530 m, can provide an estimation of possible maximum variations of ice
ages and statistically expected age-depth distribution
[84,96], as shown in the insert in Fig. 4а. The depth
ranges of the climatic stages 14, 16, and 17 suppositionally observed in the dust concentration record [90] and their
durations estimated in [22] are depicted as rectangles and
are in agreement with the theoretical upper bound.
Previous paleotemperature reconstructions [2, 19,
77, 79] have been re-examined by comparing the new
model simulations to the continuous temperature profile
measured in 1999 by R. Vostretsov in the record Vostok
borehole down to its 3620-meter-bottom depth about
almost two years after the drilling had been stopped (see
Fig. 5а). The inferred estimates of Ci = 0.79 (the product
CiCT = 4.8 ‰°C-1 at γm = 4.6) and αp = 0.11 in paleoclimatic models (1b)-(4) differ considerably from those
determined in the above cited papers based on simplified
models. The recovered surface temperature fluctuations are
plotted in Fig. 5б. They reveal much lower LGM —
Holocene transition of about 12.5°С in ice-sheet surface
temperatures than it was earlier predicted. Apart from the
ice flow conditions these reconstructions appear to be sensitive to the surface temperature gradient [66, 91] between
Vostok and Ridge B. The geographic environmental uncertainties can totally decrease the Ci-factor down to 0.7 and
raise the LGM — Holocene surface-temperature transition
up to 14°С. The shadowed area in Fig. 5б presents the total
uncertainty of the surface temperature reconstructions.
Nevertheless, it can be concluded that the procedure
(1b)–(4) of transformation of the ice core isotopic signals to
past time series of paleoclimatic characteristics is now much
more reliably constrained by all sets of available data.
Corresponding predictions of the past ice accumulation rate
and ice-sheet thickness variations in accordance with eq (2)
and model [83] are shown in Fig. 5в. The most reliable
estimates of the paleoclimatic model parameters are given
in bold in Table 1. Inversion (effective condensation) temperature variations do not contradict with equations (1а) as
determined in [52] and together with surface temperature
fluctuations recently deduced from the borehole temperature profile are in a good agreement with meteorological
observations [33] (compare Figs. 3а and 5б).
- 23 -