АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК СНЕЖНОГО ПОКРОВА ДЛЯ БАССЕЙНОВ ...

АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК СНЕЖНОГО ПОКРОВАДЛЯ БАССЕЙНОВ КРУПНЫХ РОССИЙСКИХ РЕКПО РЕЗУЛЬТАТАМ ЧИСЛЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ,ДАННЫМ НАЗЕМНЫХ И СПУТНИКОВЫХ НАБЛЮДЕНИЙ А ТАКЖЕ NCAR/NCEP(США) И ERA(Европейский центр среднесрочных прогнозов) РЕАНАЛИЗОВ

ANALYSYS OF SNOW COVERANALYSYS OF SNOW COVERFOR BIGGEST RUSSIAN RIVERSFOR BIGGEST RUSSIAN RIVERSON RESULTS OF NUMERICAL EXPERIMENTS,ON RESULTS OF NUMERICAL EXPERIMENTS,SNOW MESURMENTS AND SATALITE ESTIMATIONSSNOW MESURMENTS AND SATALITE ESTIMATIONSAND NCAR/NCEP(USA) AND ERA (ECMWP) REANALYSYSAND NCAR/NCEP(USA) AND ERA (ECMWP) REANALYSYS

КонстантинКонстантин Рубинштейн Рубинштейн [email protected](Konstantin Rubinstein)(Konstantin Rubinstein)

VALENTINA KHAN, SERGEY GROMOVVALENTINA KHAN, SERGEY GROMOV,,Roman Ignatov Roman Ignatov Hydrometeorological Centre of Russia,Hydrometeorological Centre of Russia,

mailto:[email protected]

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ПРОЕКТАОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ПРОЕКТА ::Main tasksMain tasks:: Что хотим сделатьЧто хотим сделать?? 1.Развитие физических параметризаций процессов в атмосфере и 1.Развитие физических параметризаций процессов в атмосфере и

на суше, связанных на суше, связанных c c образованием, накоплением и изменением образованием, накоплением и изменением свойств снежного покрова, в первую очередь учет вертикальной свойств снежного покрова, в первую очередь учет вертикальной структурыструктуры

Fig. 1Fig. 1 Пример изменения вертикальной структуры снега Пример изменения вертикальной структуры снега

2. 2. Анализ характеристик структуры снежного покроваАнализ характеристик структуры снежного покрова в в ““реальностиреальности” ” Анализ характеристик структуры снежного покроваАнализ характеристик структуры снежного покрова в в ““реальностиреальности” ” и в результатах моделирования для демонстрации и в результатах моделирования для демонстрации результатов развития параметризациирезультатов развития параметризации3.3. Численные эксперименты с новыми методами параметризации Численные эксперименты с новыми методами параметризации снега.снега. 44. Связь тенденций климатических изменений характеристик . Связь тенденций климатических изменений характеристик снежного покрова и экономических показателейснежного покрова и экономических показателей..

Анализ характеристик структуры снежного Анализ характеристик структуры снежного покровапокрова в в ““реальностиреальности””

Что мы имеем и что знаем об снегеЧто мы имеем и что знаем об снеге????

• Ежедневные данные высоты снежного покрова для бывшего Советского Союза 1345 станция и декадные данные водного эквивалента снега (1881 – 1995)

• Недельные спутниковые (NOAA) о водном эквиваленте снега для Северного полушария

шаг 25 км (1971 - 1995)• Данные по водному эквиваленту снега из реанализа

ECMWF ERA-40 шаг 250 км (1958 – 1998)• Данные по водному эквиваленту снега из реанализа NCEP/NCAR - 1 версия шаг 180 км (1979 – 1999)• Данные по водному эквиваленту снега из реанализа NCEP/NCAR - 2 версия шаг 180 км (1979 – 1999)

Ежедневные данные о высоте снежного покрова для бывшего Советского Союза 1310 станция и декадные

данные водного эквивалента снега (1881 – 1995)Где меряем?

30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140Longitude

50

60

70

Latit

ude

VolgaDon

Enisey LenaPechora

Sev. D vina

O b'Nem an

Am ur

Neva

O lenek Yana Карта бассейнов крупных рек России

Карта снегомерных станций в бассейнах крупных рек России

Реанализ Реанализ ERA 2,5ERA 2,5РеанализРеанализ NCAR T96NCAR T96Модель НМС Т4Модель НМС Т422

sn snsn sn sn

T TC

t z z

sn snsn sn sn

T TC

t z z

NCAR -1

ERA Пример изменения

недельных HMC данных

водного эквивалента

снега за 1998 г.в реанализах и в

эксперименте

Сравнение характеристик снега по реанализам с наземными

измерениями.

1. Из 1300 станций были отобрано 707 станций c точки зрения длин ряда, полноты данных, отсутствия выбросов, а также распределения по бассейнам выбранных рек.2. В рядах станционных данных убраны интервалы времени, в которых толщина снега меньше или равна 0 и получен сквозной ряд.3. По каждой станции за весь имеющийся интервал рассчитывались месячные нормы.4. В каждой станции все данные переводились в аномалии.5. Из данных реанализов выбирались ближайшие к каждой станции узлы.6. Также как и для станций рассчитывались месячные нормы и аномалии.7. Характеристиками сравнения рядов являлись коэффициенты корреляции, средние разности и их разброс. 8. Сравнение с данными спутников проводилось с точки зрения определения наличя информации.

Как это сделать ???

Примеры полученных рядов аномалийКак бывает?

Красная кривая – данные наземных измерений, синяя – данные ERA реанализа

Карта ранжированного коэффициента корреляции между рядами аномалий водного эквивалента ECMWF реанализом и

измерениями толщины снежного покроваЧто в итоге?

3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 1 1 0 1 2 0 1 3 0 1 4 0

l o n g i t u d e

E C M W F

5 0

6 0

7 0

latit

ude

Для ERAГрадации %

к-во станций

-1 0.2 10.2 72

0.2 0.5 44 310

0.5 1 45.8 323

-0.26 to 0 .2 0 .2 to 0.5 0 .5 to 1

-0.26 to 0 .2 0.2 to 0 .5 0.5 to 1

Для NCAR IГрадации % Ns

-1 0.2 68.1 483

0.2 0.5 29.7 209

0.5 1 1.6 11

Для NCAR 2Градации % Ns

-1 0.2 41.7 294

0.2 0.5 41.0 289

0.5 1 17.3 122

3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 1 1 0 1 2 0 1 3 0 1 4 0

l o n g i t u d e

N C E P - 2

5 0

6 0

7 0

lati

tud

e Карта ранжированного коэффициента корреляции

между рядами аномалий водного эквивалента NCAR-1 и 2 реанализом и измерениями толщины снежного

покроваЧто в итоге?

30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140

long itude

50

60

70

lati

tud

e

NCEP -1

Сравнение данных спутникового зондирования с данными наземных измерений

Сравнение интегральной массы снега для 12 моделей ОЦА

Eurasian Average Year Snow Mass Integral

0

500

1000

1500

2000

2500

SDC

SMM

R

ECH

AM

ARIE

S

GLA

CC

C

GIS

S

HC

GEN

ESIS

NC

EP

RH

MC

INM

MG

O

Snow

Mas

s (1

013 k

g)

ЕВРАЗИЯ

Северная АмнрикаNorth America Av erage Year Snow Mass Integral

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

SDC

SMM

R

ECH

AM

ARIE

S

GLA

CC

C

GIS

S

HC

GEN

ESIS

NC

EP

RH

MC

T40

INM

MG

O

Snow

Mas

s (1

013 k

g)

Области роста риска ПРИ ИЗМЕНЕНИИ

КЛИМАТА ПО РАБОТЕ:

P. C. D. Milly*, R. T. Wetheraldt, K. A. Dunne & T.

L. Del worth t

Данные снегомерных съемок для каждого бассейна

Красные звезды – станции использованные для сравнения

Коэффициенты корреляции аномалий по наблюдениям и экспериментам

Anomalies corellations (RHMC, INM, MGO, NCEP(RA2), STA, WDIS [prev .month])

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

RH

MC

-ER

A

RH

MC

-STA

RH

MC

-

NC

EP(R

A2)

RH

MC

-WD

IS

ERA-

STA

ERA-

NC

EP(R

A2)

ERA-

WD

IS

STA-

NC

EP(R

A2)

STA-

WD

IS

NC

EP(R

A2)-

WD

IS

march april may june ОбьAnomalies corellations (RHMC, INM, MGO, NCEP(RA2), STA, WDIS [prev .month])

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

RH

MC

-ER

A

RH

MC

-STA

RH

MC

-

NC

EP(R

A2)

RH

MC

-WD

IS

ERA-

STA

ERA-

NC

EP(R

A2)

ERA-

WD

IS

STA-

NC

EP(R

A2)

STA-

WD

IS

NC

EP(R

A2)-

WD

IS

march april may june

Anomalies corellations (RHMC, INM, MGO, NCEP(RA2), STA, WDIS [prev .month])

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

RH

MC

-ER

A

RH

MC

-STA

RH

MC

-

NC

EP(R

A2)

RH

MC

-WD

IS

ERA-

STA

ERA-

NC

EP(R

A2)

ERA-

WD

IS

STA-

NC

EP(R

A2)

STA-

WD

IS

NC

EP(R

A2)-

WD

IS

march april may june

Енисей

Лена

Годовой ход температуры и осадков в бассейнах Оби, Енисея и Лены по эмпирическим данным и результатам

экспериментов

Температура Эксперимент

-30

-20

-10

0

10

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

°С

01234

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

мм/с

ут Обь Енисей Лена

01234

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

мм/с


Температура NCAR

-30

-20

-10

0

10

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

°С

Осадки Эксперимент

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

мм

/мес

яц

GPCP

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

мм

/мес

яц

01234

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

мм/с


Годовой ход площади покрытия снегом бассейна р.Обь по данным реанализов и

экспериментовОбь

50100150

200250300350

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

Пло

щад

ь по

кры

тая

снег

ом,

1012

m2

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

Сто

к, m

3 /s

500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120100000RHMC INM MGO ERA NCEP(RA2) Сток

Годовой ход площади покрытия снегом бассейна р. Енисей по данным реанализов и экспериментов

Енисей

50

100

150

200

250

300

350

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

Пло

щад

ь по

кры

тая

снег

ом,

1012

m2

0100002000030000400005000060000700008000090000

Сто

к, m

3 /s

500


Годовой ход площади покрытия снегом бассейна р.Лена по данным реанализов и

экспериментовЛена

50

100

150

200

250

300

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

Пло

щад

ь по

кры

тая

снег

ом,

1012

m2

0

1000020000

30000

40000

5000060000

70000

80000

Сто

к, m

3 /s

500


Изменения массы снега и площади покрытия при различных сценариях

изменения углекислого газаRiv ers av erage y ear snow mass integral

1613 1593

1312

1663 1650

1194

15941499

1159

500

1000

1500

2000

Enisey Lena Ob

Snow

Mas

s (1

012

kg)

control co2 slight co2 jump

Riv ers av erage y ear snow mass integral Relativ e error

3,00 3,47

-9,84

-1,18-6,27

-13,21-20

-10

0

10


Riv ers av erage y ear snow cov er integral

1733 173916281657 1707

1513

1821 18191728

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

Enisey Lena Ob

Snow

Cov

er (1

012 m

2 )


Riv ers av erage y ear snow cov er integral Relativ e error

-4,55-1,91

-7,62

4,84 4,40 5,79

-10-505

10


Масса Площадь

Годовой ход разницы в интегральных характеристиках массы и площади

покрытия снега в бассейнах рек для двух сценариев изменения углекислого газа

Av erage snow cov er difference (w ith control ex p) - co2 slight

-40

-30

-20

-10

10

jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec

Snow

Cov

er (1

012 m

2 )Enisey Lena Ob

Av erage snow cov er difference (w ith control ex p) - co2 jump

-30

-20

-10

10

20

30

40


Snow

Cov

er (1

012

m2 )

Enisey Lena Ob

Масса

Площадь

Годовой ход разницы массы снега в бассейнах рек для различных сценариев

Riv er av erage monthly snow mass difference (w ith control ex p)

-100

-50

50


Mas

s, 1

012 k

g

co2 slight co2 jump


-20

20

40

jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov decMas

s, 1

012

kg

co2 slight co2 jump


-40-20

2040


Mas

s, 1

012 k

g

co2 slight co2 jump

Ob

Lena

Enisey

Годовой ход разницы площади покрытия снегом в бассейнах рек для различных сценариев

Riv er av erage monthly snow cov er difference (w ith control ex p)

-50

50


Mas

s, 1

012 kg

co2 slight co2 jump


-50

50


s, 1

012

kg

co2 slight co2 jump


-20

20

40


s, 1

012 kg

co2 slight co2 jump

Ob

Lena

Enisey

Выводы• Сравнение аномалий наземных измерений толщины снега с

данными реанализов показали, что лучше всего описывают аномалии данные реанализа ERA, вторая версия реанализа NCAR значительно лучше первой, но уступает ERA.

• Российские модели воспроизводят интегральные характеристики снежного покрова сравнимо с мировым уровнем. Модель Гидрометцентра России воспроизводит массу снега для Евразии и Сев.Америки близко к климатическим величинам.

• Российские модели удовлетворительно описывают средний годовой ход площади под снегом для бассейнов великих сибирских рек. Наибольшие отличия в период таяния снега.

• Наиболее близкий режим схода снега в результатах эксперимента модели ГМЦ.

• Корреляции рядов аномалий снега для бассейнов трех рек не высоки.

• При сравнении изменения массы снежного покрова для различных сценариев роста углекислого газа масса снега в западной Сибири уменьшилась, а в восточной увеличилась.

• The study is supported by INTAS grant № 03-51-5296

АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК СНЕЖНОГО ПОКРОВА ДЛЯ БАССЕЙНОВ ...

Documents