Отчет по гранту №16-05-00753 за 2017 год

Проект № 16-05-00753-а «Анализ изменения характеристик речного стока на основе эмпирических данных и данных дистанционного зондирования Земли» Географический факультет, ГАИШ МГУ имени М.В.Ломоносова (рук. Фролова Н.Л.)

Отчет за 2017 г.

Идея метода. Система GRACE - система дистанционного определения изменений силы тяжести, связанных с массопотоками в земной коре. Конструктивно она состоит из двух спутников, летящих на расстоянии 220±50 км по одной и той же низкой орбите (около 500 км). Слежение за траекториями этих спутников осуществляется с помощью системы высоколетящих спутников систем GPS (США) и GLONASS (Россия). Короткопериодные вариации силы тяжести обусловлены процессами массопереноса в атмосфере и гидросфере, которые, в частности, выражаются в изменении уровня мирового океана, влажности воздуха и почвы, изменении уровня грунтовых вод, таянии ледников. Исследования показали, что месячные изменения гравитационного поля Земли на суше в значительной степени могут быть отнесены движению водных масс внутри континентальной части гидрологического цикла. Таким образом, в настоящее время проект GRACE выполняет на основе спутниковых технологий глобальные наблюдения за изменением запасов воды в месячных интервалах и с пространственным разрешением от уровня крупных речных бассейнов (>200 000 км2) до континентов. Данные по гравитационному полю спутников GRACE и его изменению были использованы и для других геофизических обобщений. В ходе сравнения движения полюса и изменений коэффициентов гравитационного поля Земли по данным спутников GRACE было показано, что перераспределения масс, вызванные климатическими факторами, как-то таяние ледников, изменения стока рек, деградация мерзлоты, сопровождающееся послеледниковым поднятием со времен последнего ледникового периода, управляет трендами движения полюса Земли (Зотов и др., 2016, 2017). Из данных наблюдений видно, что тренд на ускорение вращения Земли, преобладавший последние 20 лет, сменился в ~2005 г. на замедление. В 2010-е также наблюдается уменьшение амплитуды Чандлеровского колебания, что делает нашу эпоху крайне важной для прояснения причин этих осцилляций.

1. Исследование динамики годовых и сезонных влагозапасов по данным GRACE за 2002-2016 гг. для территории России в целом и для отдельных речных бассейнов C 2009 г. авторами [Зотов, Фролов, 2016; Зотов и др., 2017] для фильтрации данных GRACE применяется многоканальный сингулярный спектральный анализ (МССА) в спектральной области к коэффициентам Стокса до 60 степени и порядка. Эта методика позволяет отфильтровать шумы и выделить компоненты разной периодичности в многомерных спутниковых данных. На рис. 1-2 показана первая главная компонента, отражающая тренд в перераспределении масс суши с 2003 по 2016 год. Величины переведены в эквивалентный уровень воды (плоский слой), среднее вычтено. Видно уменьшение масс ледников Гренландии, Антарктиды, Аляски, Гималаев за прошедшее десятилетие (рис. 1).

Рис. 1 (слева). Тренды в глобальном распределении масс суши с 2003 по 2016 г., полученные МССА-обработкой данных GRACE. Рис. 2 (по центру). То же, что и на Рис. 1 для территории России и Евразии. Рис. 3 (справа). Тренды в глобальном распределении масс океана с 2003 по 2015 г., полученные МССА-обработкой данных GRACE по придонному давлению

На рис. 3 представлен первая главная компонента, полученная в ходе МССА-анализа данных по массе океана, предварительно отфильтрованных по методике Дона Чамберса, взятых с сайте GRACE Tellus. Сигнал над океаном существенно слабее гидрологического сигнала над сушей и требует особой методики выделения. На карте видно, что сток пресных вод с ледниковых щитов приводит к образованию отрицательных аномалий масс вокруг Гренландии и Антарктиды, что связано с перераспределениями солености и плотности. Данные GRACE являются единственным на сегодня способом непосредственного мониторинга глобальной массовой (нестерической) компоненты изменений уровня моря. Для анализа сезонного хода TWS (суммарные бассейновые влагозапасы - terrestrial water storage – запасы поверхностных и подземных вод во всех агрегатных состояниях), полученных по данным GRACE за 2002 – 2015 гг., были рассчитаны месяцы наступления минимальных (TWSmin) и максимальных (TWSmax) за год влагозапасов (рис.4).

Рис. 4. Месяцы наступления максимальных (TWSmax) (слева) и минимальных (TWSmin) (справа) за год влагозапасов

Рис. 5. Линейный тренд минимальных (a) и максимальных влагозапасов (b) за 2002 – 2015 гг., мм/год (по данным GRACE)

За 2002 - 2015 гг. TWSmin на севере практически не изменились. Для бассейнов Камы, Урала, Верхней Волги и особенно Оки произошло некоторое уменьшение влагозапасов, в пределах 10 мм/год. Наиболее значимое снижение произошло в бассейне Дона, где оно превысило 15 мм/год. Изменение TWSmax было не столь существенным – положительные тренды не превышают 10 мм/год а отрицательные 15 мм/год. В целом же для ЕЧР за период 2002 – 2015 гг. изменений TWS не произошло, хотя годы с минимальными значениями TWS (2010, 2011, 2014) относятся ко второй половине периода (рис. 5). Практически для всего северо-запада ЕЧР наблюдается рост TWSmax. Области понижения максимальных влагозапасов, также, как и минимальных расположены на юге ЕЧР . При этом для TWSmax, в отличие от TWSmin, снижение в бассейнах Камы и Урала (более 10 мм/год) сопоставимо с таковым для бассейна Дона и Кубани. В бассейне Дона, претерпевшим наиболее существенные изменения по величине TWS, заметно снижение TWS за 2007 – 2010 гг. В дальнейшем снижение практически прекратилось, но ростом не сменилось. Наименьшие влагозапасы в бассейне Дона имели место в 2015 г., когда их TWSmax был на уровне TWSmin 2002 – 2007 гг.

2. Сравнение данных GRACE с гидрологической моделью ЭКОМАГ Модели формирования стока позволяют рассмотреть на основе входной метеорологической информации об осадках, приземной температуре и дефиците влажности воздуха основные процессы формирования стока – поступление воды на поверхность водосбора, инфильтрацию, испарение, термический и водный режим почв, формирование снежного покрова и снеготаяние, формирование поверхностного, внутрипочвенного, грунтового и общего речного стока. Надежность таких оценок подтверждается сопоставлением с данными наземных и дистанционных измерений. Уникальная возможность провести оценку качества результатов моделирования появляется при их сопоставлении с данными системы гравиметрических спутников GRACE об изменении общих влагозапасов территории (total water storage - TWS). Для этих целей на каждом расчетном шаге моделирования суммируются влагозапасы во всех рассматриваемых вертикальных уровнях по всем элементарным единицам (удельным водосборам) модели (в мм водного эквивалента): WTWS =Wснег+WA+WВ+Wгр+Wпов. где WTWS –суммарный влагозапас, далее запас воды Wснег - в снежном покрове, WA - в почвенном горизонте А, WВ- в почвенном горизонте В, Wгр – в грунтовых водах, Wпов. – в поверхностных емкостях. Для сравнения с данными GRACE проводится осреднение полученных по модели значений с месячным шагом. На данном этапе проводилось сравнение результатов оценки влагозапасов, полученных на основе модели формирования стока ECOMAG [Motovilov,1999], показавшей высокую эффективность при исследованиях стока северных рек [Motovilov et.all, 2013, Krylenko et.all, 2014], с данными о влагозапасах спутников GRACE для бассейнов рек Северной Двины и Печоры (рис. 6). Было получено хорошее совпадение результатов моделирования и оценок на основе спутниковых данных во все фазы гидрологического цикла. Коэффициент корреляции между среднемесячными влагозапасами, полученными на основе двух методов, за период 2002-2014гг. составил 0.93 для бассейна р. Северной Двины и 0.96 для бассейна р. Печоры (рис. 7).

Рис. 6 (слева). Среднемесячные суммарные влагозапасы по данным GRACE (1), модели ECOMAG (2), снегозапасы по данным модели ECOMAG (3) и общие влагозапасы за исключением снега по данным модели ECOMAG (4) в бассейне Северной Двины. Рис. 7 (справа).  Связь суммарных месячных влагозапасов в бассейне р. Северной по данным GRACE и результатам моделирования на основе модели ECOMAG за период 2002-2014гг.

3. Оценка возможностей использования данных GRACE для анализа экстремальных гидрологических событий. Данная возможность продемонстрирована на примере ряда речных бассейнов. Озеро Ханка — самое обширное озеро Дальневосточного региона РФ, является трансграничным, располагается на границе с КНР . Следует ожидать, что экстремально высокое стояние уровня озера последних лет может являться отражением определенной тенденции изменения его режима. Предварительная оценка с привлечением современных данных дистанционного зондирования Земли показала практически двукратное (с 16 до 32 тыс. км2, без учета площади зеркала) увеличение площади водосбора озера (рис. 8). Изучение многолетних колебаний водного стока в бассейне Селенги получило также особую актуальность из-за длительного маловодья, которое привело к значительному снижению уровня Байкала. Поскольку увеличение сезонно-талого слоя приводит к сокращению испарения через увеличение доли подземного питания, происходит рост запасов подземных вод. Подтверждением этого является относительное постоянство (кривая 1) или даже рост на 40-60 мм (кривая 2) общих влагозапасов в бассейне Селенги, определенный по гравиметрическим данным GRACE c 2002 г. (рис. 9). Причинами роста бассейновых влагозапасов на фоне деградации вечной мерзлоты и уменьшения влажности почвы могут быть как ошибки в определении слоя осадков за рассматриваемые периоды, так и замещение в почвогрунтах льда более плотной водой. На фоне сокращения среднегодовых величин речного стока, осадков и роста испаряемости происходит сокращение испарения, вызванное уменьшением влажности почвы и ростом потерь на инфильтрацию в результате деградации вечной мерзлоты. Значимого изменения бассейновых суммарных влагозапасов с 2002 г. не произошло [Frolova et al., 2017].

Рис. 8 (слева). Усредненные показатели эквивалентного уровня воды, обработанные с помощью МССА, для бассейна озера Ханка (черный) и р. Амур (зеленый). Голубая кривая отражает исходные данные GRACE до применения метода МССА. Рис. 9 (справа). Колебания TWS в бассейне р. Селенги с 04.2002 по 09.2015. 1 – средние по CSR, GFZ, JPL 2 – собственные расчеты на основе MSSA [Frolova et al., 2017]

Версия для печати