Изменение мощности и продолжительности залегания снежного покрова оказывает влияние на климат, степень промерзания почв, речной сток и, соответственно, на условия жизни человека. Как изменения климата скажутся на величине снегозапасов России, предскажет модель SWAP, разработанная учеными Института водных проблем (ИВП) РАН. В ее основу легло физико-математическое описание процессов тепло- и влагообмена, происходящих в системе: грунтовые воды – почва – растительный/снежный покров – приземный слой атмосферы. Моделью могут пользоваться в своей работе специалисты в области гидрологии, метеорологии, климатологии.

© РИА Новости / Алексей Куденко

© РИА Новости / Алексей Куденко

 

SWAP (Soil Water – Atmosphere – Plants) вошла в тройку лучших моделей, участвующих в международном эксперименте ESM-SnowMIP (The Earth System Models – Snow Models Intercomparison Project). Участники оценивали прогресс в моделировании формирования снежного покрова за последние два десятилетия. Всего было представлено 26 моделей различной степени сложности из разных стран мира.

Снежный покров играет большую роль в климатической системе и гидрологическом цикле планеты. В районе высоких и средних широт он представляет собой своеобразный водный буфер: накапливает атмосферные осадки зимой и теряет их весной в процессе снеготаяния. Снежный покров регулирует составляющие водного баланса и определяет годовой ход речного стока. От его толщины зависит степень промерзания почв. Это, в свою очередь, влияет на проникновение в почву талых вод и осадков, а следовательно, и на сток. Пик весеннего половодья во многом определяется величиной снегозапасов, накопленных к началу весеннего снеготаяния. Поэтому ученым важно оценить, как изменение климата в XXI веке скажется на продолжительности залегания снежного покрова и величине снегозапасов. Особенно это актуально для такой снежной страны, как Россия.

Физико-математическая модель SWAP разработана в Лаборатории физики почвенных вод ИВП РАН. Она реализована в виде компьютерной программы на фортране, которую можно использовать на любом компьютере, где установлена какая-либо версия этого языка (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015662644 SWAP).

«Снежный» блок модели описывает формирование снегозапасов на поверхности суши: как для случая низкой растительности, которая в зимнее время находится под слоем снега, так и для высокой, когда снежный покров формируется под пологом леса.

Для расчетов необходима следующая информация: суточные или срочные значения метеорологических характеристик (температура и влажность воздуха, приходящие потоки коротковолновой и длинноволновой радиации, скорость ветра, атмосферные осадки и давление воздуха), а также параметры подстилающей поверхности (почвы и растительного/снежного покрова). Точность расчета зависит от качества информационного обеспечения. Длительность расчета для одной площадки зависит от расчетного шага по времени, продолжительности расчетного периода и характеристик компьютера (для одной площадки расчет с суточным шагом по времени для 50-летнего периода занимает несколько секунд на PC среднего уровня). Результаты расчетов записываются в файл в текстовом формате, далее научный сотрудник может их самостоятельно обрабатывать (например, в Excel).

Рисунок. Нормализованная среднеквадратическая ошибка расчета снегозапасов для 10 снегомерных площадок 26-ю моделями, участвовавшими в ESM-SnowMIP. Черные кружки соответствуют результатам, осредненным по ансамблю 26 моделей, красные – модель SWAP, остальные кружки – ошибки расчета каждой из 26 моделей для каждой из 10 площадок. Изображение предоставлено пресс-службой Минобрнауки России

Рисунок. Нормализованная среднеквадратическая ошибка расчета снегозапасов для 10 снегомерных площадок 26-ю моделями, участвовавшими в ESM-SnowMIP. Черные кружки соответствуют результатам, осредненным по ансамблю 26 моделей, красные – модель SWAP, остальные кружки – ошибки расчета каждой из 26 моделей для каждой из 10 площадок. Изображение предоставлено пресс-службой Минобрнауки России

 

Заведующий Лабораторией физики почвенных вод ИВП РАН д-р биологических наук Евгений Гусев отметил, что модель SWAP уже принимала участие в ряде международных проектов и показала хорошие результаты. Одним из последних проектов стал ESM-SnowMIP. Здесь ученые проводили расчеты различных характеристик снежного покрова для 10 площадок (7 полевых и 3 лесных), на которых имелись многолетние наблюдения за метеорологическими характеристиками и характеристиками снежного покрова. Площадки расположены в разных странах в различных природных условиях. Результаты модельных расчетов организаторы проекта сопоставляли с соответствующими данными наблюдений. Впоследствии результаты были опубликованы в трех коллективных статьях в международных журналах.

«Нам было очень приятно узнать, что наша модель SWAP оказалась в числе лучших. Это хорошо видно на рисунке (а), где модели расположены в порядке возрастания ошибки расчета снегозапасов. Чем левее расположена на графике модель, тем лучше ее результаты. SWAP по воспроизведению снегозапасов занимает третье место среди 26 моделей, принимавших участие в эксперименте», – отметила Ольга Насонова, ведущий научный сотрудник ИВП РАН, соавтор модели SWAP. Из этических соображений названия моделей на рисунке не обозначены, пояснила она.

В настоящее время научный коллектив Лаборатории работает над оценкой качества воспроизведения моделью SWAP динамики характеристик снежного покрова на полевых и лесных участках России. Для этого они используют данные снегомерных станций, на которых проводились наблюдения за состоянием снежного покрова. После этого можно будет перейти к прогностическим расчетам. Конечная цель работы – сценарное прогнозирование изменений характеристик снежного покрова на территории нашей страны до конца XXI века с учетом возможного изменения климата.

Модель SWAP разрабатывалась с середины 90-х при финансировании со стороны Академии наук, РФФИ, РНФ и Минобрнауки России.

Результаты опубликованы в частности в работах: Scientific and Human Errors in a Snow Model Intercomparison DOI: 10.1175/BAMS-D-19-0329.1 и других

Menard C.B., Essery R., Krinner G., Arduini G., Bartlett P., Boone A., Brutel-Vuilmet C., Burke E., Cuntz M., Dai Y., Decharme B., Dutra E., Fang X., Fierz C., Gusev Ye., Hagemann S., Haverd V., Kim H., Lafaysse M., Marke T.,Nasonova O., Nitta T., Niwano M., Pomeroy J., Schädler G., Semenov V.A., Smirnova T., Strasser U., Swenson S., Turkov D., Wever N., Yuan H. Scientific and Human Errors in a Snow Model Intercomparison // BULLETIN OF THE AMERICAN METEOROLOGICAL SOCIETY. Vol. ‏102, No ‏1.P. ‏E61-E79. Опубликовано: ‏ JAN 2021; DOI: 10.1175/BAMS-D-19-0329.1.

 

Информация предоставлена пресс-службой Минобрнауки России