Оценка речного стока и тенденций его многолетних изменений в период 1975 (1980) – 2005 (2018) гг. для территории Северо-Евразийского сектора водосбора Северного Ледовитого океана на основе расчетов на гидрологической водно-балансовой модели Университета Нью Гэмпшира (UNH WBM).
Расчеты были выполнены Шикломановым А.И. для двух пространственных масштабов с разрешением 30 минут (~50 км) для территории Арктического водосборного бассейна России и с разрешением 6 минут (~10 км) для территории отдельных крупных речных бассейнов. Моделирование выполнялось с учетов влияния регулирования стока крупными водохранилищами, данные для которых представлены а глобальной информационной базе данных по водохранилищам GRAND. Модельные расчеты выполнялись по суточным интервалам времени с использованием различных расчетных схем для оценки испарения и трансформации речного стока, чтобы определить оптимальный набор параметров и оптимальную расчетную схему. Все входные и выходные данные модели были объединены в единую базу данных, которая находится в открытом доступе и может отображаться и анализироваться через информационную онлайн систему: (http://neespi.sr.unh.edu использовать project “Arctic” в search ). При выполнении расчетов на модели UNH WBM не производилась дополнительная калибровка модели на использование различных видов климатических данных, чтобы оценить их надежность для применения при моделировании гидрологических характеристик в различных регионах и речных водосборах на территории Российской части водосборного бассейна Северного Ледовитого Океана. Исходные климатические данные также не корректировались, хотя многие из них существенно недоучитывают атмосферные осадки.
Анализ результатов.
Среднегодовой сток
Для анализа тенденций изменений гидрологического режима по территории водосборного бассейна СЛО были проанализированы результаты моделирования на UNH WBM абсолютных величин годового и месячного слоя стока, испарения, снегозапасов, суточных гидрографов стока крупных рек, а также многолетние тенденции их изменений на основе климатических данных рассматриваемого периода, полученных на основе архивов наблюденных данных, климатического реанализа и данных моделирования на глобальных климатических моделях. Результаты расчетов стока на основе данных климатического реанализа MERRA2 показывают наилучшее совпадение смоделированных гидрографов с наблюденными значениями стока на замыкающих створах крупных рек и многолетнего стока, рассчитанного на климатической модели CCSM4. Сток, рассчитанный на основе данных фактических наблюдений за климатом (Princeton), реанализа (WATCH), а также на основе моделирования на МОЦАО (модели GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM), проведенного в рамках проекта ISI-MIP2 (The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project) к одному пространственному разрешению (30 минут), существенно ниже его наблюденных значений, что говорит о существенном недоучете осадков в этих данных при их приведении к наблюденным значениям в рамках проекта по взаимосравнению модельных расчетов ISI-MIP2. Расчеты стока с использованием данных реанализа NCEP-NCAR показывают существенное завышение значений годового стока, особенно, для территории Сибири.
Следует отметить, что, несмотря на то что, абсолютные значения годового стока и его межгодовая изменчивость более надежно моделируется с использованием данных климатического ре-анализа и климатической модели CCSM4, они плохо отражают многолетние тренды изменения годового стока. В то же время моделирование речного стока на основе наблюденных климатических данных (Princeton), реанализа (WATCH) и некоторых МОЦАО (GFDL и похуже MIROC5, HadGEM2) лучше характеризуют тренды изменений годового стока. Наибольшие расхождения в моделировании трендов изменений годового стока на основе различных климатических данных наблюдаются в бассейне Лены и Енисея, что, по всей видимости, говорит о том, что наблюденное увеличение стока этих рек, в значительной степени, обусловлены не ростом осадков, а повышением температуры воздуха и, возможно, соответствующими изменениями в сезонном промерзании почвы и частичном оттаивании вечной мерзлоты.
Анализ изменений годового стока рек по территории Российской Арктики по данным моделирования на UNH WBM с использованием различных климатических данных позволил выявить некоторые общие закономерности. В большинстве случаев модельные расчеты позволяют выявить тенденцию к существенному увеличению стока в Европейской части бассейна СЛО в бассейнах Баренцева и Белого морей, и на Дальнем Востоке в бассейнах Чукотского, Восточно-Сибирского морей и Берингова пролива. Интересно отметить, что в многолетних рядах годового стока, смоделированного на основе ре-анализов MERRA2 и NCEP-NCAR, заметно существенное его снижение в бассейнах Ангары и оз. Байкал, что в целом подтверждает выводы работы (Shiklomanov & Lammers, 2009) о том, что увеличение стока Енисея в СЛО обусловлено его ростом в среднем и нижнем течении бассейна Енисея. Байкальский регион также в последние десятилетия испытывает существенное увеличение пожаров и это, по всей видимости, частично обусловлено уменьшением осадков и влажности почвы, которые играют важную роль в формировании речного стока. По результатам моделирования рядов стока на основе климатических данных МОЦАО, откорректированных с учетом наблюдений (пять моделей из программы ISI-MIP2), изменчивость годового стока получается значительно меньше, чем при использовании данных климатических ре-анализов MERRA2 и NCEP-NCAR или данных МОЦАО без корректировки (CCSM4).
Внутригодовое распределение месячного стока и гидрограф среднесуточных расходов воды
Изменения внутригодового распределения речного стока по территории водосбора СЛО оценивались по картам линейных трендов среднемесячных слоев стока в мм/месяц, смоделированного на UNH WBM по климатическим данным реанализа MERRA2 за период 1980-2018 гг. Выбор этих модельных расчетов для оценки изменения внутригодового распределения по территории обусловлен тем, что они показывают наилучшее совпадение модельных и наблюденных гидрографов стока по замыкающим створам крупных Арктических рек. Кроме того, эти расчеты, охватывают период, когда наблюдались наибольшие изменения стока Арктических рек с 1980 по 2018 гг. (Shiklomanov & Lammers, 2013). Наиболее очевидная тенденция в распределении речного стока по территории Арктического бассейна заключается в увеличении стока весеннего половодья (апрель-май) и его уменьшении в летний период (июнь-август). В первую очередь, это должно быть обусловлено более ранними сроками начала половодья и, возможно, некоторым увеличением снегозапасов, которые, главным образом, формируют весенний сток. Существенное уменьшение стока в июле в северной части бассейнов Карского моря и моря Лаптева связано с более ранним прохождением половодья и это подтверждается значимым позитивным трендом на этой территории в июне. Существует также заметный тренд увеличения стока в осенне-зимний период с сентября по январь, что соответствует результатам, полученным ранее на основе анализа наблюденных данных о расходах воды в осенне-зимний период (Smith et al, 2007; Shiklomanov and Lammers, 2013 и др.). Наиболее заметное увеличение стока в этот период года по данным моделирования наблюдается в бассейнах Баренцева и Белого морей, а также в центральной части Западной Сибири и на Дальнем Востоке. В то же время Сибирские регионы, примыкающие к СЛО, где можно было бы ожидать увеличения осадков и стока в осенний период за счет меньшей ледовитости СЛО, не показывают такой тенденции. Существенный рост осеннего и зимнего стока на Европейской территории бассейна СЛО очевидно обусловлен как более частыми оттепелями, так и меньшим сезонным промерзанием, что ведет к увеличению речного стока за счет улучшенного водообмена с подземными горизонтами. Анализ средних за период, смоделированных на основе различных климатических данных, ежедневных гидрографов стока для замыкающих створов четырех крупных Арктических рек России (Северная Двина, Печора, Енисей и Лена) показывает, что гидрографы стока, смоделированные по данным климатических реанализов, наиболее близки к наблюденным, хотя пик и объем половодья в Северной Двине немного завышен по данным МЕРРА2 и немного занижен для обеих рек по данным NCEP-NCAR.