Глубина промерзания грунта в Самарской области. СНиП 23-01-99. Строительная климатология
При проектировании зданий и сооружений, помимо всего прочего, принимаются во внимание и всевозможные климатические факторы той местности, где будет проходить строительство. Инженеры-планировщики должны учитывать такие, к примеру, параметры, как уровень расположения подземных вод, структура почвы на участке и, конечно же, глубина промерзания грунта. В Самарской области, как и во всех других районах планеты, последний показатель зависит в основном от климатических условий. То есть от температур воздуха в зимний период времени, толщины снежного покрова и пр. Также глубина промерзания грунта зависит и собственно от особенностей последнего. Ведь земля на участке может быть как глинистой, так и скалистой или же песчаной.
Климат Самарской области
Находится этот регион страны в зоне влияния Азиатского континента. А в этой части света, как известно, температуры воздуха зимой и летом разнятся значительно.
Однако климат в Самарской области все же не такой резко-континентальный, как в Азии. Смягчающее влияние на него, как и на большую часть европейской территории России, оказывает Атлантический океан.
Но в любом случае для климата Самарской области характерны малоснежные и довольно-таки морозные зимы. Продолжительность же их при этом составляет обычно не менее 150 дней в году. Среднесуточная температура в Самарской области в январе колеблется в пределах -10.9 … -13.8 оС. Поэтому глубина промерзания грунта в этом регионе России значительна.
Осадки в зимнее время года по территории Самарской области распределены довольно-таки равномерно. Но все же немного больше снега выпадает в северной части этого региона. Здесь грунт в некоторых случаях может промерзать на немного меньшую, чем на остальной территории области, глубину. Но разница эта, конечно же, незначительна.
СНиП 23-01-99
Строительной климатологией называют раздел физики, рассматривающий влияние климатических факторов на здания и сооружения.
При проектировании и строительстве зданий обязательно следует принимать во внимание информацию, изложенную в СНиП 23-01-99. Этот документ был разработан специалистами НИИСФ для всех регионов РФ. В 2000 году он заменил существовавший ранее свод нормативов МСН 2.04-01-98.
В составленные в начале тысячелетия документ СНиП «Строительная климатология» изменения последний раз вносились в 2003 г. В этом своде, помимо всего прочего, приведена таблица климатических параметров для разных регионов России в холодное время года. В Самарском регионе, согласно этому документу, они такие, как в таблице ниже.
Средняя температура | Средняя влажность | Количество осадков с марта по ноябрь | Средняя скорость ветра |
От -4.3 до -8.5 оС | 84% | 176 мм | 4 м/с |
Именно эти и другие параметры, представленные в СНиП, следует принимать во внимание при проектировании зданий и сооружений в Самарской области.
Строительная климатология: глубина промерзания грунта
Это один из важнейших параметров, учитываемых при составлении проекта. В зависимости от этого показателя в той или иной местности принимается решение не только о глубине закладки фундамента, но и о выборе самой разновидности последнего.
Собственно глубиной промерзания грунта, в Самарской области в том числе, называют наибольшую величину, при которой температура почвы равна 0 оС в период самых низких температур без снежного покрова, с учетом наблюдений в течение многих лет. В особенности важно принимать во внимание этот параметр на таких типах грунта, как суглинки и суспеси.
Почему так важно знать глубину промерзания
Как известно, при замерзании вода всегда увеличивается в объеме. Грунт же в любом случае содержит определенное количество влаги. При замерзании последней почва начинает сильно давить на подошву фундамента здания или сооружения, «стараясь» вытолкнуть его наверх. Весной же вода оттаивает, и здание вместе с основанием снова опускается вниз.
В результате этих подвижек происходит постепенное разрушение фундамента и других несущих конструкций дома или сооружения.
При закладке основания постройки ниже уровня промерзания подобной проблемы не возникнет. Ведь в данном случае подошва фундамента будет располагаться на таком уровне, на котором температура грунта никогда не бывает минусовой. То есть замерзание воды попросту невозможно.
Как определить глубину промерзания грунта
Для того чтобы узнать, на какой именно отметке температура земли в той или иной местности никогда не опускается ниже 0 оС, можно воспользоваться специальными формулами. Представлены они в еще одном документе, информацию и нормативы из которого также следует учитывать при проектировании сооружений — СНиП 2.02.01-83.
Формулы этого документа достаточно сложны. А поэтому расчет по ним проводят в основном только специалисты. Частному же застройщику при нежелании нанимать для проектирования инженеров будет лучше воспользоваться и информацией, представленной в старом СНиП 2.
01.01-82. В этом документе, помимо всего прочего, имеются и карты местностей РФ с указанием средних величин глубины промерзания грунта.
Формула
Производится расчет глубины промерзания грунта для Самарской области и других регионов РФ, согласно СНиП 2.02.01-82, по такой формуле:
Здесь h — искомая глубина, M — сумма абсолютных среднемесячных температур в данном конкретном регионе, k — коэффициент определенного типа почвы. Последний показатель можно узнать из специальной таблицы. Так, к примеру:
для глины или суглинков он равен 0.23;
для крупных и гравелистых песков — 0.3;
для мелких и пылеватых песков — 0.28;
для крупнообломочного грунта — 0.34.
Сама по себе эта формула достаточно проста. Однако при проектировании, согласно новому СНиП, помимо собственно показателя сезонного промерзания грунта, вычисленного с ее испльзованием, положено учитывать еще и такие факторы:
условия эксплуатации и назначение самого сооружения;
суммарная нагрузка на фундамент;
глубина оснований расположенных рядом строений;
параметры грунта;
уровень залегания грунтовых вод.
Показатели для Самарской области
Итак, при строительстве здания или сооружения в этой регионе следует или произвести расчеты глубины промерзания по формулам, или же просто воспользоваться картой. Последний способ слишком уж точным не является. Но при этом его можно назвать и самым простым. Согласно СНиП 2.01.01-82, для Самарской области уровень промерзания земли составляет 160 см. Это больше, чем, к примеру, в Калининграде (70 см) и даже в Москве (140 см), но меньше, чем в Оренбурге (180 см), Омске (200 см) и Ханты-Мансийске (240 см).
Зависимость промерзания от типа грунта
Известно, что мелкий песок промерзает обычно на меньшую глубину, чем крупный и гравелистый, и на большую, чем суглинки. Для Самарской области глубина промерзания грунта, в зависимости от его типа, будет такой:
суглинки — 1.54 м;
мелкий песок и супесь — 1.88 м;
крупный и гравелистый песок — 2.01 м.
Таким образом, ориентироваться на средний показатель по Самарскому региону в 160 см можно далеко не во всех местностях.
Прежде следует определить на участке тип грунта. В некоторых случаях подошву фундамента, возможно, нужно будет опустить пониже, а в других — поднять ее в целях экономии материала и трудовых затрат.
Учитывается ли при проектировании толщина снежного покрова
Климат на той территории, где находится Самарская область, достаточно суровый. Снега здесь выпадает не слишком много, а температура воздуха зимой опускается сильно. Собственно сам показатель глубины промерзания, как уже упоминалось, от величины снежного покрова не зависит. При проектировании он обычно не учитывается. Однако владельцам загородных домов в Самарской области в процессе их эксплуатации обращать на него внимание все же стоит. Конечно же, чем более толстый слой снега будет покрывать почву, тем на меньшую глубину она промерзнет.
В зимнее время года хозяева частных домов, вычищая снег во дворе, создают, к сожалению, зоны неравномерного промерзания грунта. Это может навредить даже фундаменту, спроектированному без учета толщины снежного покрова в конкретной местности.
Чтобы такого не произошло, стоит посадить рядом со стенами дома, к примеру, кустарники. Они будет задерживать снег над фундаментом, что снизит показатели промерзания грунта.
Мелкозаглубленные основания
Таким образом, такой показатель, как глубина промерзания грунта, на самом деле очень важен. Но строят с его учетом обычно только многоэтажные здания или важные сооружения. Частники в большинстве случаев так глубоко подошву фундамента предпочитают не располагать. Подвижки из-за весеннего пучения в одно-двухэтажных зданиях их основанию и несущим конструкциям обычно особого вреда не наносят. Но касается это только тех домов, которые построены на достаточно надежных грунтах —глинах или суглинках, скале, крупном песке. В этом случае для предотвращения разрушения фундамента из-за давления почвы используется армирование. То есть в ленту или столбы вливается сетка, собранная из металлических прутов.
Бетонные конструкции способны выдерживать огромное давление на сжатие.
Но в плане растяжения они достаточно надежными, к сожалению, не являются. Металлическая же арматура компенсирует этот недостаток. Также для увеличения срока службы мелкозаглубленные фундаменты в некоторых случаях могут и утепляться с применением, к примеру, пенополистирола или керамзита.
Глубина промерзания грунта — Дорожно-строительные материалы и машины
Глубина промерзания грунта – это один из основных внешних факторов окружающей среды, который необходимо учесть при проектировании и строительстве практически любых объектов . От глубины промерзания грунта в данной местности будет зависеть глубина заложения фундамента, глубина прокладки инженерных сетей и т.п.
Обычно для учета данного показателя проектировщики используют, либо нормативные документы (СНИП № 2.02.01-83 «Основания зданий и сооружений» и СНИП № 23-01-99 «Климатология строительства».), либо расчетные формулы, при наличии статистики наблюдений для данной местности.
Глубина промерзания грунта в первую очередь зависит от отрицательных температур, характерных для той или иной местности и от типа грунта.
Глинистые грунты и суглинки промерзают на меньшую глубину чем супеси и песчаные грунты. Самой большой глубиной промерзания отличаются крупные гравелистые пески.
Одним из косвенных факторов, влияющих на глубину промерзания грунта является толщина снежного покрова. Чем больше покров, тем меньше глубина промерзания грунта.
М — сумма максимальных показателей минусовых температур в холодное время года;
k — коэффициент, отличающийся для разных видов грунтов.
- 0,23 — для глинистой почвы и суглинков;
- 0,28 — для пылеватой и мелкой песчаной почвы, супесей;
- 0,3 — для средне крупных гравелистых и крупных песков;
- 0,34 — для почвы с вкраплениями крупнообломочных горных пород.
Для примера рассчитаем глубину промерзания грунта для города Улан-Удэ для условий строительства на крупный песках.
Из СНиП «Строительная климатология» выбираем значения минусовых температур:
М = 24,8 + 21,0 +10,2 + 0,2 + 12,4 + 21,4 = 90
K = 0,3
Одним из способ определения глубины промерзания грунта является инструментальный.
Глубина промерзания грунта в Московской области
Глубина промерзания грунта рассчитывается исходя из двух основных характеристик — температурных показателей в регионе и вида грунта на участке, где планируется проводить строительство. Данные по среднемесячным температурам в Московской области можно взять из свода правил СП 131.13330.2012, в котором расписана строительная климатология для территории всей Российской Федерации. А определение типа грунта уместно выполнять только на конкретной стройплощадке.
Глубина промерзания различных типов грунта
Сотрудники научно-исследовательского института строительной физики (НИИСФ РААСН) исследовали среднюю месячную и годовую температуру для трех городов Московской области: Москвы, Дмитрова и Кашира. Если рассматривать Москву, как географический центр области, то Кашира находится в 130 км южнее столицы, а Дмитров расположен в 73 км севернее от центра.
Таким образом, имея температурные показатели в центральной, северной и южной частях области, можно с достаточно высокой вероятностью получить значения глубины промерзания для населенного пункта, в котором проводятся строительные работы. Для этого нужно принять показатели ближайшего к стройплощадке города, указанные в соответствующей таблице.
В таблице выше можно видеть показатели глубины промерзания для города Москвы, с учётом типа грунта на участке, на котором планируется возведение здания. Далее размещены таблицы для северных регионов Московской области на примере города Дмитров и южных — на примере города Кашира.
Изучив табличные данные можно сделать выводы, что отличия в значениях глубины для севера, центра и юга области практически отсутствуют. То есть, определяющим фактором при выборе конкретной цифры здесь становится не географическое расположение населенного пункта в рамках Московской области, а правильное определение разновидности грунта.
Определение типа грунта
Для начала немного о классификации грунтов. В строительстве различают четыре основных вида грунтовых покрытий территории. Первый и второй типы — это скальный грунт и гравий. В Московской области данные разновидности практически не встречаются, поэтому их описание мы опустим, да и вообще строительство частных домов на таких грунтах происходит крайне редко.
[attention type=green]Наиболее распространенные на территории Московской области типы — это глинистые и песчаные грунты. Под классификацию «глинистые» попадают также суглинки и супеси. Если грунт называют глина, это означает, что содержание глинистых частиц в нём составляет более 30%. Суглинки имеют в своём составе количество частиц глины в пределах между 10% и 30%. Супеси содержат совсем небольшой процент глинистых частиц — от 3% до 10%.[/attention]
Особенностью глинистых грунтов является очень большие показатели «пучения». То есть, во время промерзания грунта вода, которая находится в такой почве, замерзая увеличивается в объёме и приводит к увеличению объёма грунта.
Данный процесс происходит во всех грунтах, но глинистые показывают наибольшие деформации вследствие особенностей своей структуры и физико-химических взаимодействий, происходящих между водой и частицами глины.
Что касается песчаных грунтов, то они в значительной степени менее подвержены пучению. Особенно благоприятной почвой для строительства является песок с крупной фракцией. Чем большие размеры имеют частицы в составе песка (они бывают от 0,1 мм до 2 мм), тем лучше поверхность из такого песка воспринимает большие нагрузки. Кроме того пески гравелистые, с фракцией крупной и средней крупности практически не вспучиваются и не меняют своих свойств при увлажнении.
Для Московской области существует карта, на которой обозначены области с преобладанием того или иного типа грунта.
На севере в области I преобладают супесчаные и песчаные почвы. Регион, обозначенный символом II имеет преимущественно тяжелые и средние суглинки. Регион под номером III покрыт песчаными и супесчаными заболоченными почвами.
Цифрой IV обозначены территории с лесными и дерново-подзолистыми грунтами, имеющими состав средних и тяжелых суглинков. V — это регионы суглинков. Наиболее южный участок под цифрой VI характеризуется преобладающими грунтами из тяжелых суглинков.
глубина промерзания
Когда-то я думал, что мир устроен просто. Вот и про глубину промерзания я тоже думал очень примитивно — чего ж там знать-то, что измерять? Засунул градусник в землю и смотри, наблюдай всю зиму, до куда опустится 0 °C. Конечно, как и с мироустройством, я заблуждался и о глубине промерзания! Я попытаюсь немного копнуть вглубь, показать, что же там может быть сложного и интересного. Например, присутствие 0 °C ещё не является показателем промерзания, так как грунтовая вода порой замерзает при более низких температурах. Или вот наличие большой влажности, казалось бы, уменьшит теплосопротивление и увеличит глубину промерзания — ан нет! Всё наоборот, так как при замерзании воды выделяется теплота льдообразования.
Теория
Промерзание грунта – это переход его из одного состояния в другое с резким изменением физико-механических свойств. Это сложный процесс, протекающий по-разному для различных видов грунтов. Все грунты по особенностям их промерзания в природных условиях подразделяются на три основные группы:
I – суглинки и глины;
II – супеси, мелкие и пылеватые пески;
III – средние пески, крупнозернистые и крупнообломочные грунты.
Глубина и характер промерзания грунтов зависят от температуры воздуха, высоты снежного покрова, растительности, типа грунта, степени увлажнения его и ряда других метеорологических факторов.
По данным наблюдений, глубина проникновения нулевой изотермы при одинаковой сумме отрицательных среднесуточных температур воздуха для различных типов грунтов разная. Например: для суглинков – 135 см; мелких и пылеватых песков – 139 см; крупнообломочных грунтов – 177 см. Неодинаковы также глубина проникновения отрицательной температуры в грунт и температура замерзания грунтов.
Крупнообломочные грунты замерзают при температуре близкой к 0 °C с образованием заметной границы между талым и мерзлым грунтами. При промерзании мелкодисперсных грунтов образуется зона промерзания (слой, в котором происходят фазовые превращения воды), разделяющая полностью промерзший и талый грунты.
Температура замерзания мелкодисперсных грунтов более низкая, чем у крупнообломочных грунтов. Это связано с тем, что мелкозернистые грунты имеют мелкие поры и повышенное количество связанной воды, которая замерзает при значительно низшей температуре, чем свободная вода.
Грунтовая вода обычно является связанной, плотность ее более единицы, она содержит, как правило, растворимые соли, взвешенные частицы, испытывает большое давление со стороны защемленного воздуха, имеет меньшую степень подвижности, чем вода, находящаяся в свободном состоянии. Совокупность указанных свойств как раз и понижает температуру замерзания грунтовой влаги, а вместе с ней и самого грунта. Установлено, что все грунты замерзают при температуре ниже 0 °C.
Из анализа работ по определению глубины промерзания грунтов следует, что она в основном зависит от климатических, гидрологических, грунтовых и других природных условий, которые варьируются в широких пределах, поэтому и глубина промерзания не остается постоянной, а изменяется из года в год.
Применение теории вероятностей к определению глубины промерзания грунтов основано на центральной предельной теореме теории вероятностей. Установлено, что глубина промерзания грунтов подчиняется нормальному закону распределения, который вполне может быть применен для ее определения. С помощью кривых распределения (обеспеченности) можно определить глубину промерзания грунтов любой заданной обеспеченности в пределах данного периода наблюдений.
В практике ряды наблюдений (на метеорологических станциях) за глубиной промерзания грунтов бывают короткими и не дают возможности построить надежную кривую распределения (для Беларуси ряды наблюдений составляют 20–30 лет). В связи с этим, разными авторами разработаны теоретические кривые распределения, с помощью которых можно определить величину редкой повторяемости, выходящую за пределы ряда наблюдений.
К ним относят: биноминальную кривую распределения С. И. Рыбкина, трехпараметрическое Г-распределение С. Н. Крицкого и М. Ф. Менкеля.
Так же применяют методику определения глубины промерзания грунтов статистическим методом, который заключается в обработке статистических данных по глубине промерзания грунтов, которые систематически ведутся на метеостанциях. Полученные наблюдения за глубиной промерзания на метеостанциях в обобщенном виде учитывают все факторы, влияющее на промерзание грунтов. В зависимости от наличия фактических данных о глубине промерзания может быть два случая, а, следовательно, и два разных подхода к определению глубины промерзания грунтов.
Первый случай – данные наблюдений за глубиной промерзания грунта имеются, то есть в данном конкретном районе проводились наблюдения за глубиной промерзания не менее чем 10 лет.
Второй случай – данные наблюдений за глубиной промерзания в данном районе отсутствуют (наиболее распространенный случай, особенно в дорожном строительстве).
Для первого случая существует целый ряд формул и номограмм, их я не буду приводить в рамках этой статьи вследствие уж очень узкой направленности и довольно большого объёма теоретической части. А вот второй случай приближает нас к более понятным картинкам.
В основу этого подхода положены карты изолиний средней максимальной глубины промерзания грунтов и коэффициента вариации, которые составлены для Республики Беларусь и Европейской части СНГ.
Порядок расчета следующий:
1. По карте изолиний (см. рис. 1) находят среднюю максимальную глубину промерзания грунта под снегом Zср, а по карте изолиний (см. рис. 2) – коэффициент вариации Cv.
2. По значению Cv и заданному проценту обеспеченности подбирается соответствующий модульный коэффициент Кs по номограмме на рис. 3.
3. Максимальная глубина промерзания грунта под снежным покровом заданной обеспеченности определяется по формуле Z=Ks*Zср. Следует отметить, что без снежного покрова полученное значение необходимо удвоить.
Практика
Разработанный метод определения глубины промерзания грунтов с использованием карт изолиний, то есть второй способ, позволил произвести районирование территории Республики Беларусь по глубине промерзания. В основу районирования территории республики положены грунтовые карты, разработанные академиком АН БССР П. П. Роговым, карты изолиний глубины промерзания грунтов, данные о сумме отрицательных температур воздуха (сумма морозо-дней) и некоторые другие.
Районирование разделило территорию Республики Беларусь на три зоны по глубине промерзания грунтов (рис. 4): I-я – Юго-Западная. Граница ее с Запада – граница Республики Беларусь, с Востока – граница зоны проходит по городам: Вороново – Ивье – Новогрудок – Ганцевичи – Житковичи – Лельчицы;
II-я – находится между границами I-й и III-й зон;
III-я – Северо-Восточная. Граница ее с Востока – граница Республики Беларусь, с Запада граница проходит по городам: Шаркавщина – Глубокое – Докшицы – Борисов – Березино – Кличев – Бобруйск – Жлобин – Будо-Кошелево – Ветка.
I-я зона характеризуется средней многолетней глубиной промерзания грунтов в пределах 45–50 см;
II-я зона – средняя многолетняя глубина промерзания грунтов – 50–60 см;
III-я зона – соответственно, 60–75 см.
Указанные границы зон (см. рис. 4) приблизительно совпадают с климатическими картами: температурой воздуха в самые холодные периоды года, с высотой снежного покрова и количеством дней его стояния, с почвенно-грунтовой картой и др.
Строительные нормы РБ
Вся теория, конечно, хороша, но в строительных нормативных документах должно быть всё прописано очень простым и понятным языком, чтобы любой инженер смог достать справочник глубин промерзания и найти нужную цифру (как в анекдоте: Физику, математику и инженеру дали задание найти объём красного мячика. Физик погрузил мяч в стакан с водой и измерилл объём вытесненной жидкости. Математик измерил диаметр мяча и рассчитал тройной интеграл. Инженер достал из стола свою «Таблицу объёмов красных резиновых мячиков» и нашёл нужное значение.
)
Главная задача обычного человека — знать, где искать этот справочник. А таковой для Беларуси называется СНБ 2.04.02 – 2000 «СТРОИТЕЛЬНАЯ КЛИМАТОЛОГИЯ». К нашей теме относится табличка 3.6 «Глубина промерзания»
Wisconsin Winter Climate Новости/События/Другое
Температура Градусо-дни отопления Осадки Снег
Лед Морозная глубина Суровая зимняя погода Восход/закат Праздники |
Неделя осведомленности о зимней погоде в Висконсине
) настоящее время)Климатический центр Миссури
Морозная линия Миссури
Пэт Гинан
Государственный климатолог
Коммерческое сельское хозяйство / Расширение Университета Миссури
Многие факторы, такие как температура воздуха, снежный покров, почвенный покров, тип почвы, влажность почвы и т.
д.определит, насколько глубоко проникает линия промерзания, но для получения общего представления можно использовать некоторые долгосрочные наблюдения за температурой почвы. В штате Миссури есть лишь несколько мест, где установлены официальные рекорды температуры почвы на разных глубинах. Эти места включают Спикард (округ Гранди), Колумбию (Бун) и Маунт-Вернон (Лоуренс). Наблюдения за температурой почвы на этих сельскохозяйственных экспериментальных станциях Университета Миссури начались в 1967 году и собираются на различной глубине, в том числе под голой почвой на глубине 2 дюйма и под дерном на глубине 4, 8, 20 и 40 дюймов.
Используя исторические данные о температуре почвы для трех вышеупомянутых регионов штата Миссури, мы можем получить общее представление о том, насколько глубоко проникла линия промерзания за последние 43 года. Для северного Миссури, в Спикарде, самая холодная температура почвы на высоте 8 дюймов составляла 29 в 1977 и 1982 годах, а самая низкая температура на высоте 20 дюймов составляла 35 в 1977, 1978, 1994 и 1997 годах.
Самая низкая температура на высоте 40 дюймов была 37 в 1986 и 1994 годах. В середине Миссури линия промерзания в Колумбии также никогда не достигала 20-дюймовой глубины.Самая низкая температура на высоте 20 дюймов была 35 в 1996 году, а самая низкая температура на высоте 40 дюймов была 42 в 1978 году. Самая низкая температура на высоте 8 дюймов была 28 в 1982 и 1996 годах. никогда не достигал 20-дюймовой глубины в Маунт-Вернон. Самая низкая температура на глубине 8 дюймов была 28 в 1979 году, а самая низкая температура на 20-дюймовой глубине была 36 в 1977 и 1979 годах. Самая низкая температура на 40-дюймовой глубине была 40 в 1979 году.
К счастью, во время самых сильных вспышек холода в штате Миссури выпадает снежный покров.Снег является отличным изолятором и предотвращает слишком глубокое проникновение низких температур в поверхность почвы. Однако были случаи, когда на земле был минимальный снежный покров (менее 1 дюйма), и следовала арктическая вспышка. Фактически, самая холодная вспышка за всю историю наблюдений в Миссури произошла между 8 и 12 февраля 1899 года, когда средняя температура по штату была -6F, или на 40 градусов ниже нормы! В это время большая часть восточно-центральной, южно-центральной и юго-восточной частей Миссури была покрыта изолирующим снежным покровом, но северная и западная части сообщали о голой земле.
Фактические записи температуры почвы в это время не проводились, но субъективный отчет наблюдателя из Орегона, штат Миссури, показал, что земля промерзла на 2-3 фута в глубину!
Расчет и оценка индекса замерзания воздуха для периода климатических норм 1981–2010 гг. В Сопредельных Соединенных Штатах на JSTOR
Абстрактный РЕФЕРАТ Индекс промерзания воздуха (AFI) является общепринятым показателем для определения степени промерзания в зимний сезон и оценки глубины промерзания в регионах средних широт, что полезно для определения глубины заложения мелкозаглубленных фундаментов.Значения AFI представляют собой сезонную величину и продолжительность отрицательной температуры воздуха. Отклонения среднесуточной температуры выше или ниже 0 ° C (32 ° F) накапливаются за каждый холодный сезон с августа по июль; сезонное значение AFI определяется как разница между самой высокой и самой низкой точками экстремумов. Периоды повторяемости рассчитываются с использованием обобщенного анализа распределения экстремальных значений.
Это исследование заменяет методологию, используемую Национальным управлением океанических и атмосферных исследований для расчета периодов повторяемости AFI за период 1951–80 годов, применяя новую методологию к периоду климатических норм 1981–2010 годов.Сезонные значения AFI и значения периодов повторяемости были рассчитаны для 5600 станций на территории Соединенных Штатов (CONUS), и результаты были проверены с использованием данных о температуре справочной сети климата США. Значения периодов повторяемости обычно на 14–18 % ниже по CONUS в период 1981–2010 гг. по сравнению с пересчетом периодов повторяемости 1951–1980 гг. с использованием новой методологии. Для 100-летних (2-летних) периодов повторяемости около 59 % (83 %) станций показывают уменьшение более чем на 10 % в более поздний период, тогда как 21 % (2 %) демонстрируют увеличение более чем на 10 %. , что указывает на чистое снижение суровости зимы, что согласуется с наблюдаемым изменением климата.
Журнал прикладной метеорологии и климатологии (JAMC) публикует прикладные исследования в области метеорологии и климатологии.
Примеры метеорологических исследований включают такие темы, как изменение погоды, спутниковая метеорология, радиолокационная метеорология, процессы в пограничном слое, физическая метеорология, метеорология загрязнения воздуха (включая дисперсионные и химические процессы), сельскохозяйственная и лесная метеорология, горная метеорология и прикладные метеорологические численные модели.Примеры климатологических исследований включают использование климатической информации в оценках воздействия, динамическом и статистическом даунскейлинге, применении и проверке сезонных климатических прогнозов, климатических рисках и уязвимости, разработке инструментов мониторинга климата, а также городском и местном климате.
Американское метеорологическое общество (AMS), основанное в 1919 году, является ведущей национальной научной и профессиональной организацией, продвигающей и распространяющей информацию об атмосфере, океане и гидрологии.
В число наших более чем 13 000 членов входят ученые, исследователи, преподаватели, метеорологи, студенты, любители погоды и другие специалисты в области погоды, воды и климата. AMS — это некоммерческая членская организация 501(c)3 со штаб-квартирой в историческом доме Харрисона Грея Отиса в бостонском районе Бикон-Хилл. У нас также есть офис в Вашингтоне, округ Колумбия, где мы проводим наши образовательные и политические программы. AMS стремится укреплять невероятную работу, проводимую в государственном, частном и академическом секторах.Наше сообщество знает, что сотрудничество и обмен информацией имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы общество извлекало выгоду из лучших, самых современных научных знаний и доступных знаний.
Прогноз на выходные: Морось и снег в субботу; снег сходит на нет Воскресное утро
В эти выходные у нас будет много облаков, плюс снег и временами моросящий дождь.
По прогнозам на выходные снег, я начну с того, что посмотрю на наш текущий снежный покров.
Миннеаполис-Ст. Международный аэропорт Пола сообщает о 8-дюймовом снежном покрове прямо сейчас. Последняя карта глубины снежного покрова от Управления климатологии штата Миннесота в Сент-Поле показывает от 8 до 12 дюймов глубины снежного покрова от южно-центральной Миннесоты через большую часть района метро и к северу.
Глубина снега в четверг
Управление климатологии штата Миннесота/Minnesota DNR
На большей части северо-центральной и северо-восточной Миннесоты лежит снег высотой один фут или более, а в некоторых частях округа Кук снежный покров составляет более 18 дюймов.В большинстве районов в эти выходные выпадет дополнительный снег.
Осадки на выходных
Мы, вероятно, начнем с ледяной мороси и снежинок в пятницу вечером и в субботу утром. Ожидается, что эта смесь перейдет в основном в морось, а затем в снежинки, когда мы пройдем в субботу днем и вечером. В воскресенье утром в большинстве районов снег сходит на нет. Некоторые дороги, переулки и тротуары будут покрыты льдом в пятницу вечером и в субботу утром.
Модель прогноза североамериканского мезомасштаба (NAM) Национального управления океанических и атмосферных исследований показывает потенциальный характер осадков с утра субботы до утра воскресенья:с утра до утра воскресенья
NOAA, через Tropicaltidbits.com
В выходные дни количество снега в диапазоне от 1 до 2 дюймов будет обычным явлением, а в некоторых частях юго-восточной Миннесоты возможно 3 дюйма или более.
Прогноз осадков на выходные
Национальная метеорологическая служба
На северном берегу озера Верхнее и вблизи него может произойти усиленный озером снегопад от 4 до 6 дюймов.
Прогноз осадков на выходные
Национальная метеорологическая служба
Вы можете услышать обновленную информацию о погоде для Миннесоты и западного Висконсина в сети MPR , а обновленную информацию о погоде – в блоге новостей MPR News в режиме реального времени.
Температурные тренды
30 января средняя высокая температура в городах-побратимах составляет 25 градусов.
Максимальные значения в городских районах, вероятно, опустятся ниже 30 градусов в эту субботу. Южная Миннесота и большая часть западного Висконсина также достигнут 30-летнего возраста, в основном 20-летнего возраста в других местах.
Прогноз на субботу максимум
Национальная метеорологическая служба
В субботу будет ветрено, с порывами ветра в диапазоне 16-22 миль в час в большинстве районов.
Прогноз порывов ветра в субботу в полдень
Национальная метеорологическая служба
Порывы на графике представлены в узлах, где 18 узлов равно 20.7 миль в час.
Вернемся к температурам: воскресные максимумы достигнут 30-градусной отметки на большей части южной половины Миннесоты и западного Висконсина, а в других местах — 20-й.
Максимальный прогноз воскресенья
Национальная служба погоды
Ветер в воскресенье будет слабее, с порывами 10 миль в час или менее в восточной Миннесоте:
Прогноз ветра в полдень в воскресенье
Национальная служба погоды
Примечание по программированию
мои обновления погоды в прямом эфире на новостях MPR в 7:35. м., 9:35 и 16:39. каждую субботу и воскресенье. Вы делаете новости MPR возможными. Индивидуальные пожертвования стоят за ясностью освещения наших репортеров по всему штату, историями, которые нас связывают, и разговорами, которые дают точки зрения. Помогите сделать так, чтобы MPR оставался ресурсом, объединяющим жителей Миннесоты.
Пожертвуйте сегодня. Подарок в размере 17 долларов имеет значение.
Изменчивость глубины промерзания почвы в связи с изменением климата с 1901 по 2016 год в верхнем бассейне реки Брахмапутра, Тибетское нагорье
Ахмед А., Наваз Р., Вулдс С., Дрейк Ф. (2020) Влияние гидроклиматических факторов на будущее подверженность прибрежных земель эрозии в Бангладеш: подход геопространственного моделирования.Journal of Geovisualization and Spatial Analysis 4:6
Ferreira A, Vieira g, Ramos M, Nieuwendam A (2017) Температура грунта и распределение вечной мерзлоты на полуострове Херд (остров Ливингстон, морская Антарктика): оценка с использованием индексов промерзания и TTOP моделирование. Catena 149:560–571
Статья
Google Scholar
Фрауэнфельд О.У., Чжан Т., Барри Р.Г. и Гиличинский Д. (2004) Междекадные изменения глубины сезонного замерзания и оттаивания в России.J Geophys Res 109:D05101
Frauenfeld OW, Zhang T, McCreight JL (2007) Изменения индекса замерзания/оттаивания в Северном полушарии в течение двадцатого века. Int J Climatol 27:47–63
Статья
Google Scholar
Guo D, Yang M, Wang H (2011) Характеристики тепло- и водообмена поверхности земли при различных условиях замерзания/оттаивания почвы в центральной части Тибетского нагорья. Hydrol Process 25:2531–2541
Статья
Google Scholar
Харрис С.А., Броучков А., Годонг С. (2018) Геокриология: введение в мерзлый грунт.CRC Press, стр. 1–8
Генри К., Смит М. (2001) Основанная на модели карта температур грунта для районов вечной мерзлоты Канады. Permafr Periglac Process 12:389–398
Статья
Google Scholar
Hu G, Zhao L, Li R, Wu X, Wu T, Xie C, Zhu X, Su Y (2019) Колебания температуры почвы с 1980 по 2015 год в районах вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье на основе наблюдений и продукты повторного анализа. Геодерма 337:893–905
Артикул
Google Scholar
Jin H, Luo D, Wang S, Lü L, Wu J (2011) Пространственно-временная изменчивость деградации вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском плато.Sci Cold Arid Reg 3:0281–0305
Курылык Б.Л., Хаяши М. (2016) Улучшены поправочные коэффициенты уравнения Стефана для учета накопления явного тепла во время замерзания или оттаивания почвы. Permafr Periglac Process 27:189–203
Статья
Google Scholar
Lu Q, Zhao D, Wu S (2017) Моделирование реакции распространения вечной мерзлоты на изменение климата на Цинхай-Тибетском нагорье. Научный представитель 7:3845
Статья
Google Scholar
Luo D, Jin H, Jin X, He R, Li X, Muskett RR, Марченко С.С., Романовский В.Е. (2018a) Термический режим и динамика мерзлого грунта в зависимости от высоты в горах Баян Хар, северо-восток Цинхай-Тибет Плато, юго-запад Китая.Permafr Periglac Process 29:257–270
Статья
Google Scholar
Луо Д., Джин Х., Марченко С.С., Романовский В.Е. (2018b) Разница между температурами приповерхностного воздуха, поверхности земли и поверхности земли и их влияние на мерзлый грунт на Цинхай-Тибетском нагорье. Геодерма 312:74–85
Артикул
Google Scholar
Luo D, Jin H, Wu Q, Bense VF, He R, Ma Q, Gao S, Jin X, Lu L (2018c) Термический режим тепло-сухой вечной мерзлоты в зависимости от температуры поверхности земли в районах источника рек Янцзы и Хуанхэ на Цинхай-Тибетском плато, юго-запад Китая. Sci Total Environ 618:1033–1045
Статья
Google Scholar
Луо Д., Лю Л., Хуэйцзюнь Дж., Ван С., Чен Ф. (2020) Характеристики температуры поверхности земли в Чалапинге в районе истока Желтой реки, северо-восточное Тибетское нагорье. Agric For Meteorol 281:107819
Артикул
Google Scholar
млн лет Л., Цинь Д. (2012) Пространственно-временные характеристики наблюдаемых ключевых параметров снежного покрова в Китае в 1957–2009 гг.J Glaciol Geocryol 34(01):1–11
Menne MJ, Durre I, Vose RS, Gleason BE, Houston TG (2012) Обзор глобальной исторической климатологической сетевой ежедневной базы данных. J Atmos Ocean Technol 29:897–910
Статья
Google Scholar
Нельсон Ф.Э., Ауткалт С.И. (1987) Вычислительный метод прогнозирования и районирования вечной мерзлоты. Arct Alp Res 19:279–288
Статья
Google Scholar
Пэн С. , Чжан Т., Фрауэнфельд О.В., Ван К., Цао Б., Чжун С., Су Х., Му С. (2017) Реакция глубины сезонного промерзания почвы на изменение климата в Китае.Криосфера 11:1059–1073
Статья
Google Scholar
Peng X, Zhang T, Frauenfeld OW, Du R, Wei Q, Liang B (2020) Изменчивость глубины промерзания почвы в Евразии в 1850–2100 гг. Clim Chang 158:531–549
Peng X, Zhang T, Frauenfeld OW, Wang S, Qiao L, Du R, Mu C (2019) Озеленение Северного полушария в связи с потеплением вечной мерзлоты. J Geophys Res: Biogeosci 125:e2019JG005086
Peterson TC, Vose R (1998) Глобальная историческая климатологическая сеть (GHCN) контроль качества ежемесячных данных о температуре.Int J Climatol 18:1169–1179
Цинь Ю, Ву Т, Чжао Л, Ву С, Ли Р, Се С, Пан К, Ху Г, Цяо И, Чжао Г, Лю Г, Чжу С, Хао Дж (2017) Численное моделирование толщины активного слоя и теплового состояния вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье. J Geophys Res: Atmos 122:11,604–11,620
Статья
Google Scholar
Qin Y, Liu W, Guo Z, Xue S (2020) Пространственные и временные колебания температуры почвы на Цинхай-Тибетском плато с 1980 по 2017 год на основе продуктов повторного анализа.Theor Appl Climatol 140:1055–1069
Артикул
Google Scholar
RAN Y, Li X, Cheng G, Zhang T, Wu Q, Jin H, Jin R (2012) Распространение вечной мерзлоты в Китае: обзор существующих карт вечной мерзлоты. Permafr Periglac Process 23:322–333
Статья
Google Scholar
Ran Y, Li X, Cheng G (2018) Потепление климата за последние полвека привело к термической деградации вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье.Криосфера 12:595–608
Статья
Google Scholar
Shi Y, Niu F, Lin Z, Luo J (2019) Колебания индекса замерзания/оттаивания в циркумарктическом регионе с 1901 по 2015 год и протяженность вечной мерзлоты. Sci Total Environ 660:1294–1305
Статья
Google Scholar
Шикломанов Н.И., Нельсон Ф.Е. (2002) Картирование активного слоя в региональном масштабе: 13-летний пространственный временной ряд для региона Купарук, северо-центральная Аляска.Permafr Periglac Process 13:219–230
Статья
Google Scholar
Smith MW, Riseborough DW (2002) Климат и границы вечной мерзлоты: зональный анализ. Permafr Periglac Process 13:1–15
Статья
Google Scholar
Wang B, French HM (1994) Контроль климата и высотная вечная мерзлота, плато Цинхай-Сизан (Тибет), Китай. Permafr Periglac Process 5:87–100
Уиллмотт С.Дж., Робсон С.М. (1995) Климатологическая интерполяция (CAI) земной температуры воздуха.Int J Climatol 15:221–229
Wu Q, Zhang T (2008) Недавнее потепление вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье. J Geophys Res 113:D13108
Wu Q, Zhang T (2010) Изменения мощности активного слоя на Цинхай-Тибетском плато с 1995 по 2007 год. J Geophys Res 115:D09107
Wu, T T Чжао Л., Батхишиг О., Ватанабэ М. (2011) Наблюдаемые тенденции индекса поверхностного замерзания/оттаивания за период 1987–2005 гг. в Монголии. Cold Reg Sci Technol 69: 105–111
Google Scholar
Wu Q, Zhao H, Zhang Z, Chen J, Liu Y (2019) Долгосрочная роль охлаждения подстилающей вечной мерзлоты насыпи из щебня вдоль железной дороги Цинхай-Сизан.Permafr Periglac Process 31:172–183
Чжан Т., Фрауэнфельд О.В., Серрез М.С., Этрингер А., Оелке С., МакКрейт Дж., Барри Р.Г., Гиличинский Д., Ян Д., Йе Х., Линг Ф., Чудинова С. (2005) Пространственная и временная изменчивость мощности деятельного слоя над водосборным бассейном Российской Арктики. J Geophys Res 110:D16101
Zhang YL, Li X, Cheng GD, Jin HJ, Yang DW, Flerchinger GN, Chang XL, Wang X, Liang J (2018) Влияние топографических теней на тепловые и гидрологические процессы в горный водораздел холодного региона на северо-западе Китая. J Adv Model Earth Sy 10:1439–1457
Zhao L, Ping CL, Yang D, Cheng G, Ding Y, Liu S (2004) Изменения климата и сезонной мерзлоты за последние 30 лет в Цинхай-Сизан (Тибетское) Плато, Китай. Glob Planet Chang 43:19–31
Статья
Google Scholar
Zhou Y, Guo D, Qiu GQ, Cheng GD, Li S (2000) Мерзлая земля в Китае. Science Press, Пекин, стр. 367–376
.
Google Scholar
Zhou Z, Ma W, Zhang S, Du H, Mu Y, Li G (2016) Многоосная ползучесть мерзлого лесса.Mech Mater 95:172–191
Статья
Google Scholar
Zhou Z, Ma W, Zhang S, Mu Y, Li G (2020) Экспериментальное исследование поведения прочности и деформации мерзлого лесса в зависимости от пути. Eng Geol 265:105449
Артикул
Google Scholar
Февраль 2014 г. – Климатолог штата Иллинойс
Одним из последствий этой исключительно холодной зимы стало то, что наши почвы остались замороженными на значительной глубине. У нас есть почасовая температура почвы под травой на 19 участках по всему штату размером 4 и 8 дюймов, доступная на веб-сайте WARM, которая дает нам представление о состоянии почвы.
Вот снимки ежедневной низкой температуры почвы на высоте 4 дюйма вчера и неделю назад, когда температура была намного выше. 4-дюймовая температура отреагировала на более теплую погоду и показала признаки оттаивания перед повторным замерзанием на этой неделе. Во многих частях штата 8-дюймовая температура почвы в этот период оставалась замороженной.Нажмите на каждую карту, чтобы увеличить.
Температура почвы зависит от типа почвы, влажности почвы, растительности, снежного покрова и экспозиции. Как правило, более сухие почвы прогреваются и остывают быстрее, чем влажные. И растительность, и снег могут изолировать почву от экстремальных температур воздуха. Я вспоминаю утро 5 января 1999 года, когда у нас на земле был фут снега и температура воздуха минус 25 градусов. Поскольку до той недели зима была мягкой, температура почвы на высоте 4 дюйма составляла 32 градуса, разница в 57 градусов между 4 дюймами под землей и 5 футами над землей!
В то время как указанный выше сайт отслеживает температуру на определенных глубинах, Центр прогнозирования северных и центральных рек NOAA поддерживает веб-сайт с наблюдаемыми глубинами промерзания в Иллинойсе и указывает на север. На протяжении большей части этой зимы глубина промерзания в Иллинойсе составляла от 10 до 20 дюймов, а на некоторых участках она была глубже. Вот скриншот утренней карты. Пока это не работает на снимке экрана, вы можете навести курсор мыши на точки на карте на веб-сайте и просмотреть отдельные отчеты.
Наконец, Уэйн Вендланд, бывший государственный климатолог штата Иллинойс, провел исследование глубины промерзания в Иллинойсе, используя данные, собранные могильщиками с 1980 по 1996 год.Он разработал сеть участков по всему Иллинойсу через Ассоциацию кладбищ Иллинойса и предоставил открытки, которые могильщики заполняли зимой каждые две недели. Они отметили глубину промерзания, влажность почвы, структуру почвы, напочвенный покров и экспозицию. Самая большая наблюдаемая глубина промерзания в этот период колебалась от 5 дюймов в крайнем южном Иллинойсе до 30 дюймов в крайнем северном Иллинойсе. Результаты были опубликованы в Transactions of the Illinois State Academy of Science (pdf).
Границы | Изменения в климатологии, снежном покрове и температуре почвы в высокогорных районах
1.Введение
Влияние изменения климата на наземный тепловой режим высокогорной среды остается неопределенным во многих аспектах, отчасти из-за сложных процессов, связанных с обменом массой и энергией с зимним снежным покровом. Прогнозы снежного покрова в Альпах были подготовлены несколькими исследованиями (например, Laternser and Schneebeli, 2003; López-Moreno, 2005; Derksen and Brown, 2012), во всех из которых сообщается о продолжающемся сокращении снежного сезона, в основном из-за более раннего таяния. Дата. Недавние исследования, такие как e.г., Лопес-Морено и др. (2008) и Schmucki et al. (2015) использовали основанные на моделях подходы для прогнозирования изменений снежного покрова до конца века. Однако вызванная изменением климата эволюция высоких температур почвы в горах и связь с изменениями зимнего снежного покрова менее ясны и до сих пор изучались в относительно небольшом количестве исследований.
Несколько исследований зафиксировали провалы склонов на вечной мерзлоте и связали эти провалы с общими тенденциями потепления или конкретными событиями, такими как волна тепла 2003 года (Gruber et al., 2004; Stoffel et al., 2005), однако в них обычно сообщается о конкретных тематических исследованиях. Ravanel (2011) исследовал переходные изменения в массиве Монблан с конца Малого ледникового периода до 2100 года и обнаружил отчетливое потепление на всех исследованных скальных стенах. Делайн и др. (2015) составили инвентаризацию камнепадов за последние 300 лет и обнаружили доказательства увеличения камнепадов и причинно-следственную связь с повышением температуры горных пород. Luetschg и Haeberli (2005) рассмотрели взаимодействие снежного покрова и температуры земли в более раннем исследовании и обнаружили, что нижний предел вечной мерзлоты поднялся на 170 и 580 м за 80-летний период.Однако это исследование проводилось только в одном месте, Вайсфлюхйох, Давос.
Были проведены специальные исследования вечной мерзлоты для определения текущего состояния (Luetschg and Haeberli, 2005) и будущей эволюции термического режима грунта в различных местах тематических исследований (Noetzli et al. , 2007; Ravanel et al., 2017). . Однако они были сосредоточены либо исключительно на районах вечной мерзлоты, либо на проблемах стабильности откосов, либо на динамике скальных стен. Ни в одном исследовании систематически не изучалось влияние на температуру снега и земли при изменении климата в Альпах.Ожидаемые изменения важно охарактеризовать, в частности, в Швейцарских Альпах, где инфраструктура и активы часто строятся на горных вечномерзлых почвах (или подвергаются воздействию). Изменения температуры грунта могут вызвать серьезные социально-экономические проблемы, поскольку оттаивающий материал грунта теряет механическую прочность и, следовательно, устойчивость (Haeberli, 1998; Gruber et al., 2004; Krautblatter et al., 2013), что может вызвать или способствовать камнепадам, оползням. , селевые потоки или другие события, связанные с дестабилизацией грунтового материала в периледниковой среде (Gobiet et al., 2014; Делайн и др., 2015). В нескольких исследованиях наблюдалось повышение температуры грунта за последние десятилетия (Harris et al. , 2003), что привело к увеличению количества обрушений вечной мерзлоты (Noetzli et al., 2007; Haeberli and Gruber, 2008; Phillips et al., 2017). . Имеются данные как о повышенном разрушении скальной стенки вследствие изменений теплового режима грунта (Deline et al., 2015), так и о селевой активности (Gobiet et al., 2014), хотя это явление дополнительно тесно связано с крупными осадками. .
Процессы, связанные со снегом, часто близки к температуре таяния и поэтому очень чувствительны к изменению климата. В горных районах за последние десятилетия наблюдалось сильное повышение среднегодовой температуры воздуха (до 0,35 °C за десятилетие в швейцарских Альпах) (Ceppi et al., 2012), и повышение температуры, вероятно, продолжится в обозримом будущем (Bernstein et al., 2008) и, следовательно, снежный покров сократится. Поэтому весьма вероятно, что температура грунта также претерпит значительные изменения.Однако взаимодействие температуры земли и снежного покрова не совсем прямолинейно, и такие исследования, как Delarue et al. (2015) и Haberkorn et al. (2015) указали, что более высокая температура воздуха может привести к охлаждению земли в определенных условиях местности и почвы. В отличие от этих выводов Генри (2008 г.) сообщил об уменьшении числа дней замерзания почвы в Канаде, а Мелландер и Лёфвениус (2007 г.) обнаружили повышение температуры почвы в насаждениях шведской сосны. Однако очень немногие исследования (и ни одно из них, насколько нам известно) моделировали взаимодействие температуры почвы и снежного покрова в более широком масштабе и в различных климатических условиях, в высокогорной среде, при этом рассматривая эту динамику в условиях будущего климата.Снег влияет на температуру грунта главным образом своими физическими свойствами (высокое альбедо, низкая теплопроводность, латентная голова плавления) (Zhang, 2005). Поскольку физические свойства снега могут приводить как к охлаждению, так и к нагреванию земли, результирующий эффект зависит от времени года и состояния снежного покрова (Haeberli, 1998; Luetschg et al. , 2008). Эффекты охлаждения в основном наблюдаются в начале зимы из-за высокого альбедо (Wendler and Kelley, 1988; Zhang et al., 1996) и во время таяния снега, когда температура равна нулю из-за изотермических условий на границе раздела почва-снег, поскольку скрытая теплота выделяется при повторном замерзании талой воды на снегу.Эффекты потепления преобладают в разгар зимы под толстым снежным покровом (Наеберли, 1973). Изолирующий эффект толстого зимнего снежного покрова был показан в нескольких исследованиях (Zhang, 2005; Luetschg et al., 2008), а также охлаждающий эффект более тонкого снежного покрова (Kaste et al., 2008). Снежный покров может изменять среднегодовую температуру почвы на несколько градусов, и общий эффект зависит от высоты снежного покрова, даты образования снежного покрова зимой, продолжительности снежного покрова, плотности снега и даты таяния снежного покрова. весной/летом (Haeberli, 1975; Zhang, 2005).В зависимости от продолжительности полностью изолирующего снежного покрова снежный покров может повышать годовую температуру почвы на 2–7 °C (Zhang et al. , 1997; Bartlett et al., 2004). Различия в днях образования и схода снежного покрова могут изменить среднегодовую температуру почвы до 6°С (Goodrich, 1982). Исследования показали (Ling and Zhang, 2003), что дата установления снежного покрова осенью более критична, чем день схода снега, и, кроме того, увеличение высоты снежного покрова на один метр может повысить температуру в 2 раза.7°С.
В Альпах топография оказывает большое влияние на температуру почвы, в основном из-за различий в приходящей коротковолновой радиации и температуре воздуха (Gubler et al., 2011). Это влияет на метаморфоз снега и может усилить таяние снега на несколько недель или месяцев на склонах, обращенных к югу. На накопление снега и, следовательно, на толщину снежного покрова также сильно влияет топография из-за воздействия ветра и угла наклона (Gerber et al., 2017). Из-за этих эффектов температура может сильно варьироваться в малых масштабах.Недавние исследования мелкомасштабной изменчивости среднегодовой температуры поверхности земли на горных склонах показали изменчивость 0,16–2,5 °C на участках размером 10 × 10 м (Gubler et al. , 2011) и 1,5–3,0 °C на расстоянии 30–100 м (Исаксен и др., 2011).
Это исследование преследует две основные цели:
1. Подход, основанный на моделях, используется для моделирования изменений температуры грунта в швейцарских Альпах до конца века в покрытых снегом районах на высоте от 1700 до 2800 м над уровнем моря. используя процессную модель SNOWPACK.Сила этого исследования заключается в возможности оценить базисный период, который охватывает период с 2004 по 2016 год, по сравнению с высококачественным набором данных автоматических метеорологических станций на большой высоте (AWS) из Межкантональной сети измерений и информации (IMIS), которая используется. по прогнозированию лавин в Швейцарии. Эта сеть регистрирует полный набор метеорологических параметров, включая глубину снежного покрова и температуру земли. Таким образом, этот набор данных предоставляет хорошую возможность для изучения взаимодействий температуры снега и грунта в текущих и будущих условиях.
2. Для моделирования снежного покрова SNOWPACK использует измерения высоты снежного покрова в зимний период. Для имитации температуры грунта модель должна работать непрерывно в течение всего годового цикла. Однако зимние осадки на этих станциях не измеряются, так как потребности в энергии обогреваемых плювиометров на этих удаленных станциях не могут быть удовлетворены. Чтобы преодолеть эту проблему, дополнительно представлен метод восстановления набора данных об осадках за полный год на каждой АМС.
2. Данные и методы
В этом исследовании температура земли и высота снежного покрова моделируются для базисного периода и трех будущих периодов на 16 высокогорных станциях AWS IMIS в Швейцарии. Их можно разделить на высокогорные (с возможным наличием вечной мерзлоты), высокогорные и низкогорные. Высота станций колеблется от 1630 м над ур. для низкогорных станций до 2850 м над ур. для высокогорных станций. Все станции относительно равнинные (угол наклона 2–12°) и все станции имеют постоянный снежный покров зимой. Продолжительность снежного сезона на станциях колеблется от 192 (Боско/Гурин, БОГ2) до 250 дней (Симплон, СПН2). Средняя высота снежного покрова варьируется от 0,68 м в Симплоне-Зе-Зееве (SPN2) до 1,96 м в Симплоне (SPN3). Высокогорные станции расположены в Граубюндене и Вале, средневысотные станции в Граубюндене и центральном альпийском северном склоне и более низкие станции (ниже 2000 м над уровнем моря) на северной стороне Альп. На рисунке 1 показано расположение, а в таблице 1 приведены метаданные для каждой станции. Пространственное размещение станций охватывает все климатические регионы Швейцарии.Несмотря на то, что область Швейцарских Альп относительно невелика, климатическая изменчивость велика. Основываясь на прогнозируемых сигналах изменения климата (например, из сводных отчетов Ch3011 и Ch3018), принято делить Альпы на западный, восточный и северный секторы. Это в основном связано с тем, что швейцарские Альпы находятся между европейскими климатическими границами, с прогнозируемым уменьшением зимних осадков к югу от Альп и увеличением к северу от Альп. В этом исследовании играют роль оба сигнала, поэтому станции в основном классифицируются по их географическому положению, в результате чего в этом исследовании используются три основных региона.К ним относятся: (1) регион Вале на юго-западе с богатой снегом зимой, (2) Граубюнден, расположенный на юго-востоке Швейцарии и гораздо более сухой, характеризующийся внутриальпийским климатом. во многих частях и (3) северный склон Альп, на который в основном влияют погодные условия из Северной Атлантики и Северной Европы.
Рисунок 1 . Расположение и высота 16 станций, использованных в исследовании.
Таблица 1 .Идентификатор, название, местоположение, высота, экспозиция склона, угол склона (Slope), тип почвы, категория (а. луг означает альпийский луг) и средняя высота снежного покрова, за все дни высота снежного покрова (HS) >0,1 м для всех станций используется в исследовании.
2.1. Входные данные
Все станции IMIS измеряют следующие параметры: температуру воздуха, относительную влажность, скорость ветра, направление ветра и уходящую коротковолновую радиацию, температуру поверхности снега, температуру поверхности земли и высоту снега. Датчики температуры/относительной влажности имеют естественную вентиляцию.Данные доступны с 30-минутным разрешением. Для корректной работы модели требуется непрерывный набор данных о летних и зимних осадках, но он недоступен, поскольку ненагреваемые плювиометры на станциях способны измерять только жидкие осадки. Кроме того, дождемеры без обогрева были установлены только на некоторых станциях и только с 2009 г. Эти данные, если они доступны, используются для ввода жидких осадков летом. Поэтому данные полностью отсутствуют зимой и скудны летом. Обработка пробелов в данных описана ниже.
Поля IMIS используются для расчета СНЕЖНОГО ПАКЕТА, а твердые осадки рассчитываются обратно на основе измеренной высоты снежного покрова с использованием модели плотности снежного покрова Костина Зварта. Дополнительные проверки качества и контроля качества выполняются для набора данных следующим образом. Поскольку рост растительности неправильно регистрируется звуковым рейнджером как снег (Lehning et al. , 1999), они отфильтровываются путем проверки корреляции между повышением температуры воздуха и земли и фильтром скорости изменения высоты снега (Marty and Klein, 2015). ).Измерения высоты снега, которые определяются как растительность, обнуляются. Отрицательные значения снега из-за ошибок калибровки датчика обнуляются. Для отфильтровывания таяния снега в дождемерах без подогрева, вызывающего ложные осадки, ненулевые измерения осадков от всех источников допускаются только при относительной влажности >0,6 и разности температур воздуха и температуры поверхности снега менее 3 °С для высота снега выше 0 °C, так как это указывает на облачность.Отрицательные значения осадков из-за ошибок калибровки и измерений со станций ИМИС обнуляются.
Сеть автоматических наземных измерений (ANETZ) является частью сети метеорологических измерений Швейцарской национальной метеорологической службы (SwissMetNet). Эта сеть состоит примерно из 160 станций, которые измеряют температуру воздуха и осадки по крайней мере с 2000 года. Все станции оснащены обогреваемыми плювиометрами для круглогодичного измерения осадков.Однако мы предпочитаем использовать данные IMIS, поскольку эти станции лучше представляют альпийскую зону, в то время как станции ANETZ полностью запитаны и поэтому часто расположены в более низких или менее удаленных местах из-за этого требования быть «в сети». Эта сеть используется для заполнения оставшихся пробелов в данных ИМИС в соответствии со следующей процедурой: (1) данные SwissMetNet используются в качестве входных данных для множественной линейной регрессии, которая используется для реконструкции событий, связанных с осадками на станциях ИМИС. (2) Регрессии пяти лучших станций SwissMetNet в радиусе 35 км и с наименьшей разницей высот используются в качестве первой оценки для данной станции IMIS.(3) Наконец, из этих пяти станций выбираются максимум две станции, дающие наилучшие значения. Для всех станций, использованных в исследовании, R 2 превышает пороговое значение, установленное на 0,6. Регрессии рассчитываются на основе почасовых данных и основаны на подмножестве случаев зимних осадков, превышающих >1 мм. Обратите внимание, что некоторые регрессии содержат член взаимодействия, который может иметь отрицательный знак. Если осадки на одной станции сильные, а на другой слабые, то могут выпадать отрицательные осадки.Если обнаруживается такая ситуация, вероятность дождя на фактической станции ИМИС маловероятна, поэтому значения устанавливаются равными нулю. Отрицательные значения составляют от 3 до 5% всех значений.
Чтобы подготовить полный набор данных об осадках и зафиксировать дождь во время снегопадов (осадки во время «снежного» сезона), пробелы были не только заполнены регрессионными данными, но и для каждой точки данных было принято решение на основе набора правил ( Таблица 2), какие значения осадков следует принимать. Значения взяты из трех существующих источников.(1) Твердые осадки взяты из моделирования SNOWPACK и рассчитаны по измеренной разнице высот снега с использованием расчетной плотности снега из SNOWPACK. Жидкие осадки берутся либо из (2) измерений на станции IMIS, либо (3) из значений линейной регрессии, рассчитанных на окружающих станциях ANETZ. В качестве первого шага проверяется высота снежного покрова, если высота снежного покрова >0,1 м и температура ниже 1,2 °C, используются значения осадков, рассчитанные с помощью SNOWPACK на основе измеренных перепадов высот снежного покрова, поскольку при температурах ниже этого порога дождь маловероятен.Для температур выше 1,2 °C и высоты снежного покрова более 0,1 м регрессия из ANETZ используется в качестве входных данных о дожде, если регрессия дает ненулевое значение. Для высоты снега от 0,02 до 0,1 м измерения ANETZ выполняются, если температура выше 0 °C, и данные SNOWPACK в противном случае. Порог для тонкого снежного покрова другой, так как снежный покров ниже 0,1 м в основном существует осенью, когда дожди на снегу случаются чаще, потому что средняя температура воздуха выше, чем зимой (Il Jeong and Sushama, 2018).Однако это составляет только <5% всех точек данных. Если высота снежного покрова ниже 0,02 м и станция IMIS измеряет количество осадков, берутся эти значения, в противном случае используются регрессии ANETZ. При высоте снежного покрова менее 0,02 м измерения СНЕЖНОГО ПАКЕТА, которые зависят от разницы в высоте снежного покрова, не точны. Поэтому ниже 0,02 м выполняются только измерения IMIS и ANETZ. Эта ситуация возникает в основном летом, когда измерения IMIS являются точными, возможные летние снегопады также будут измеряться дождемером без подогрева из-за обычно быстрого таяния, когда температура воздуха прогревается до «нормальных» летних условий.Отсутствующие летние данные IMIS предпочтительно заполняют данными ANETZ, в противном случае используются данные SNOWPACK, если также отсутствуют измерения ANETZ. Этот алгоритм также включает летние снежные явления, поскольку он зависит от высоты снежного покрова, а не от температуры воздуха или времени года. При сравнении регрессий ANETZ с измеренными данными о зимних и летних осадках данные ANETZ, как правило, завышают количество осадков, поэтому предпочтительно используются данные IMIS, если они доступны. Завышение регрессий ANETZ в основном происходит из-за того, что не все случаи ложных осадков можно отфильтровать, так как расстояния между станциями велики.Для станции Weissfluhjoch представленный выше метод приводит к среднему годовому поступлению осадков 1359 мм в год, что можно сравнить со среднегодовыми значениями с 1981 по 2010 год, полученными с помощью нагретого плювиометра 1411 мм компанией MeteoSwiss. Дополнительные пробелы в полях воздействия заполнены линейной регрессией (Bavay et al., 2012), за исключением станции Weissfluhjoch, где отсутствуют данные с августа 2008 г. по октябрь 2008 г., и заполнены средними значениями за весь период наблюдений за соответствующий день.Промежутки не превышают 3 дней, за исключением этого случая Weissfluhjoch.
Таблица 2 . Краткое изложение правил, которые используются для построения наборов данных об осадках.
2.2. Изменение климата
Для периода изменения климата применяется метод дельта-изменения (Hay et al. , 2000), который применяет масштабирование («дельта-сигнал») к значениям базисного периода для имитации изменившегося климата (Ch3011, 2011). Чтобы применить сигнал изменения дельты, дельта изменения температуры воздуха добавляются к каждой точке данных соответствующего дня года.Для осадков данные за базисный период умножаются на сигнал изменения дельты соответствующего дня года. Этот подход обычно используется в исследованиях климата, поскольку он устойчив к ошибкам региональной климатической модели, но имеет недостаток, заключающийся в том, что экстремальные явления и межгодовая изменчивость не меняют характер (López-Moreno et al., 2008), изменяется только величина. Изменения дельты применяются ко всему базисному периоду, а моделирование будущего выполняется на 12 лет для каждого будущего климатического периода.Мы обнаружили, что моделирование будущих периодов непосредственно с сигналом изменения климата не обнаруживает каких-либо существенных различий по сравнению с прогоном перехода с 2000 по 2100 год, который был выполнен для одной региональной климатической модели в Вайсфлюхйохе.
Швейцарский сценарий изменения климата Ch3011 (Ch3011, 2011) прогнозирует возможные изменения средней сезонной температуры воздуха и количества осадков до конца века в Швейцарии. Это исследование в основном проводилось до выпуска новых сценариев Ch3018 (Национальный центр климатического обслуживания, 2018 г.), поэтому их нельзя было рассмотреть.Однако, как указано в техническом отчете (Ch3018, 2018), последние результаты в основном подтверждают результаты предыдущей оценки сценария, Ch3011, и поэтому мы не ожидаем, что это окажет значительное влияние на наши основные выводы. для осадков (%) и температуры воздуха (°C) из расширенной версии Ch3011 (Pattern scaling-Local daily days, PS-LDS) используется в этом исследовании. Для набора данных PS-LDS региональные результаты из Ch3011 были уменьшены до местоположения станций MeteoSwiss, и результаты получены для 10 различных региональных климатических моделей (Bosshard et al., 2011). Данные Ch3011 были получены из Центра моделирования климатических систем (C2SM) в ETH Zurich. Используется мультимодельный подход, и результаты получаются для двух разных сценариев выбросов, определенных в четвертом отчете МГЭИК (2007a, Bernstein et al., 2008). В этом исследовании используются результаты сценария A2 МГЭИК 2007 г., который описывает очень неоднородный мир, что означает незначительное влияние климата или его отсутствие, а также местное развитие, что приводит к постоянному увеличению численности населения и более фрагментированному и более медленному экономическому росту.Для сценария А2 прогнозируется повышение зимних температур на используемых в исследовании станциях на 3,5–3,8 °С за период 2070–2099 гг. по сравнению с базовым периодом 1980–2009 гг. В дополнительном материале 1 показаны сигналы изменения десяти региональных моделей для станции WFJ. Ожидается, что средние летние температуры повысятся на 4,3–5,5 °C. Все температуры имеют приблизительную погрешность в 1 °C. Прогнозируется, что к 2085 г. летние осадки сократятся на 9–22 %, а зимние – увеличатся на 3–14 %. Данные сценария Ch3011 доступны в масштабе объекта на всех станциях MeteoSwiss, однако они не совмещены со станциями IMIS. В этом исследовании используются ежедневные сигналы изменения дельты местоположения ближайшего соседа для каждой станции IMIS. Расстояние между станциями не превышает 10 км, но перепады высот в некоторых случаях могут быть большими. К сигналам изменения дельты не применялось масштабирование на основе высоты.
2.3. Настройка моделирования
В качестве базисного периода используется время с октября 2004 г. по октябрь 2016 г., включающее 12 полных зимних сезонов.Базисный период отличается от базисного периода, использованного для Ch3011 (1980–2009 гг.), и короче (12 лет по сравнению с 29 годами), поскольку данные полезного качества для большинства станций доступны только с 2004 г. До 2004 года существовало только подмножество станций ИМИС, и временные ряды содержали большие пробелы в данных. Для станции Налунс использовались данные только с 2010 по 2016 г. , так как более ранние измерения отсутствуют. Он был включен в это исследование, потому что он имеет измерения температуры грунта с 2013 по 2016 год.Для станций в центральных северных Альпах (Гадмен, Муттен, Гуттаннен) данные доступны только с 2009 года. Они включены в исследование, чтобы обеспечить покрытие этого региона Швейцарии. Для периодов изменения климата к входным данным за базисный период добавляются дельта-сигналы изменения за период 2035–2060 (2035), 2060–2085 (2060) и 2085–2100 (2085) периоды.
2.4. СНЕЖНЫЙ ПАКЕТ
SNOWPACK — это одномерная физически обоснованная численная модель, которая предоставляет информацию о состоянии снежного покрова, включая высоту нового снежного покрова, температуру и плотность снега (Lehning et al., 2002а). Снег моделируется как трехфазная пористая среда (лед, вода, воздух) и характеризуется объемным содержанием (θ) каждой среды и четырьмя независимыми параметрами микроструктуры (сферичность, дендритность, размер зерна и размер связи). Процессы переноса массы, энергии и фазового перехода моделируются одинаково в почве и снеге (Lehning et al., 2002b). Модель решает дифференциальные уравнения в частных производных, управляющие сохранением массы, энергии и импульса в снежном покрове и слоях почвы, используя лагранжев метод конечных элементов (Бартелт и Ленинг, 2002).
Почва моделируется как четырехкомпонентный материал, состоящий из воды, воздуха, льда и минеральных компонентов почвы. Различные типы почв характеризуются средним размером зерен, плотностью и термическими свойствами сухого почвенного материала. Размер зерна определяет объемное содержание воды и почвы (Luetschg et al., 2008). В SNOWPACK 12 предопределены классы размера зерна, эти классы также определяют водоудерживающую способность, устанавливая параметры ван Генухтена для кривой водоудерживания.Для этого используется классификация почв ROSETTA и средние гидравлические параметры класса (Schaap et al., 2001). Насыщенная гидравлическая проводимость также устанавливается в соответствии с классом крупности. Лючг и соавт. (2003) показали, что моделирование различных типов грунта по радиусу их зерен дает удовлетворительные результаты. Плотность содержания почвы, теплоемкость, альбедо почвы и теплопроводность также сильно влияют на поведение почв. Эти параметры необходимо задавать индивидуально для каждого профиля почвы.
2.4.1. Инициализация параметра
Для первоначальных почвенных профилей, использованных в исследовании, станции классифицируются по классам землепользования, т.е. либо по скалам, либо по альпийским лугам. Затем на основе этой классификации назначается профиль почвы. На всех исследуемых станциях присутствует некоторый органический или растительный материал, поскольку ни одна из них не расположена непосредственно на коренных породах. Преобладающий поверхностный покров на станциях взят из полевых исследований, проведенных на всех станциях ИМИС в 2015 г., и дополнительно подтвержден картами, имеющимися в Федеральном статистическом управлении (1979 г.).Для всех станций наблюдаемый наземный покров соответствует карте землепользования (Wever et al. , 2017). Почвенная информация также доступна на всех станциях из профилей, сделанных во время съемки 2015 года. Для класса «скала» назначается суглинистый профиль, тогда как для «альпийского луга» илистой — суглинок от 0,00 до 0,6 м и песчаный — суглинок для более глубоких почв (от 0,60 до 3,00 м), согласно Wever et al. (2015). Для плотности частиц почвы (ρ s ), теплопроводности (γ s ) и удельной теплоемкости ( c p ) значения взяты из предыдущих исследований (Wever и другие., 2017) и, по крайней мере, для станции Weissfluhjoch, сопоставимы с измерениями (Wever et al., 2015). Грунты моделируются на глубину 5 м, всего 50 слоев. Мощность слоя увеличивается от 0,01 м у поверхности до 0,30 м в нижней части профиля. Толщина слоя 0,01 м на поверхности выбрана по числовым причинам из-за высокой суточной изменчивости температуры на поверхности и потому, что температура поверхности очень чувствительна к толщине поверхностного слоя (Gubler et al. , 2013).Приповерхностные (0,00–1,00 м) температуры инициализируются измеренной приземной температурой на станции. Результаты моделирования показывают, что среднегодовая температура грунта не чувствительна к начальной температуре на поверхности, поскольку изменяется относительно быстро. Температура на глубине 1,00–5,00 м инициализируется средней смоделированной температурой на глубине 1,00–5,00 м, полученной в результате 12-летнего прогона модели.
2.4.2. Настройка моделирования
Модель управляется суммами осадков, температурой воздуха, направлением ветра, относительной влажностью и исходящим коротковолновым излучением.Вместо измеренной температуры поверхности в качестве граничного условия для температурного уравнения используется параметризованное входящее длинноволновое излучение, поскольку оно связано с температурой воздуха и, следовательно, дает более реалистичные результаты для сигнала изменения климата, как подробно описано Schmucki et al. (2015). Приходящее длинноволновое излучение параметризуется с использованием формул Кроуфорда и Дюшона (1999) для всего неба и параметризации ясного неба Дилли и О’Брайена (1998). Для устойчивости атмосферы используется поправочная модель MOHOLTSLAG (Schlögl et al., 2017), которая основана на модели Holtslag и De Bruin (1988). Длина шероховатости установлена равной 2 мм для всех станций, растительный покров отсутствует. Граничное условие Неймана используется для температурного уравнения на поверхности снежного покрова и геотермального теплового потока 0,6 Wm 2 в качестве граничного условия на основании. Температурный порог разделения снега и дождя составляет 1,2 °C. Для переноса воды по снегу и почве используется полное решение уравнения Ричардса со свободным стоком (Wever et al., 2014а, 2015). Альбедо снега параметризуется в SNOWPACK (Schmucki et al., 2014).
3. Результаты и обсуждение
3.1. Валидация
Для проверки эффективности модели используются следующие показатели: смоделированная средняя высота снежного покрова, а также день образования и схода снежного покрова. Средняя высота снежного покрова – это средняя высота снежного покрова за все дни с высотой снежного покрова >0,10 м. Этот порог выбран потому, что измерения и результаты моделирования приемлемы для ошибок менее 0,10 м. Различия в смоделированных и обычныхнаблюдаемая высота снежного покрова составляет от -4 до 12%. День таяния был определен как первый день между февралем и августом, когда измеренная высота снега составляет 0,00 м. Поскольку все станции расположены в высокогорных районах и имеют непрерывный снежный покров с декабря до конца зимы, с помощью этого определения можно определить день таяния снега. Смоделированная средняя высота снежного покрова в целом находилась в ожидаемом диапазоне для каждой станции и составляла от 0,68 м в Симплоне до 1,96 м в Венгхорне (таблица 3). На нескольких станциях модель занижает высоту снежного покрова, особенно когда среднегодовая высота снежного покрова высока (рис. 2).Это было замечено в других исследованиях (Wever et al., 2015) на станции Weissfluhjoch для моделирования SNOWPACK с учетом осадков. У этого есть три основные причины: во-первых, ошибки моделирования, такие как систематические ошибки во входных данных об осадках или ошибки в параметризации модели (например, уплотнение). Во-вторых, смоделированная высота снежного покрова включает много дней с высотой снежного покрова менее 10 см в начале зимы, которые не учитываются при измерениях. Эти значения ниже средней смоделированной высоты снежного покрова. Чтобы свести к минимуму этот эффект, для расчета средней высоты снежного покрова используются только значения выше 10 см.Дополнительный материал 2 показывает разницу между рассчитанной средней высотой снежного покрова с низким снежным порогом и без него. В-третьих, раннее таяние снежного покрова снижает среднюю высоту снежного покрова, как обсуждалось в разделе 5.1. ниже. Однако большая часть этой погрешности связана с проблемами расчета и в основном возникает при высоте снежного покрова более 1 м, и поэтому ожидается, что она не окажет существенного влияния на температуру почвы. Кроме того, даты выплавки, как правило, точно моделируются со смещением не более 2 дней.
Таблица 3 . Средняя высота снежного покрова (HS) за все дни с высотой снежного покрова > 0,1 м в метрах и продолжительностью снежного сезона в днях за отчетный период, а также за три будущих периода и снижение в процентах от общей высоты снежного покрова и продолжительности снежного сезона .
Рисунок 2 . Рассеянный график смоделированной и измеренной максимальной годовой высоты снежного покрова для станции, использованной в исследовании. Точки обозначают станции. Квадраты обозначают высокогорные станции, звездочки — альпийские станции, а треугольники — низкие альпийские.Среднеквадратическая ошибка (RMSE) для всех станций составляет 0,16 м.
Для установления снежного покрова выбирается первый день, когда высота снежного покрова превышает 10 см в течение 10 последовательных дней. Различия между измеренным и смоделированным днем начала и годовыми различиями велики. Различия между смоделированными и измеренными днями начала заболевания составляют от 7 до 30 дней. Более раннее смоделированное наступление снежного покрова в основном связано с тем, что модель переоценивает некоторые осенние снегопады и таяние этих явлений происходит медленнее, чем в действительности.Низкая скорость таяния также наблюдается весной и может быть связана с ошибками в параметризации альбедо снега и приходящей длинноволновой радиации. На всех станциях начало таяния снега последовательно слишком раннее и связано с фазой быстрого таяния снега, которую нельзя увидеть при измерениях. Поскольку день таяния моделируется точно по сравнению с измерениями, можно видеть, что скорость таяния после первого быстрого таяния снега моделируется слишком низкой. Для станции Weissfluhjoch этого не наблюдалось в более ранних исследованиях, таких как Schmucki et al.(2015). В этих более ранних исследованиях измеренное входящее длинноволновое и уходящее коротковолновое излучение использовалось для расчета альбедо снега, тогда как в этом исследовании используются только измеренное уходящее коротковолновое и параметризованное входящее длинноволновое излучение. Таким образом, ошибки в расчете альбедо снега могут объяснить быструю фазу таяния весной, что приводит к общему отрицательному смещению высоты снега. Поскольку измеренное входящее длинноволновое излучение доступно только для Weissfluhjoch, но не для других станций, для согласованности в этом исследовании использовалось только измеренное уходящее коротковолновое излучение. Эта фаза раннего таяния действительно снижает среднюю высоту снежного покрова на всех станциях до 0,02 м. Это также оказывает незначительное влияние на температуру почвы. На рис. 3 представлены измеренные и смоделированные высота снежного покрова и температура грунта на различных глубинах за период 2014–2016 гг. на станции WFJ2. Подход к моделированию 1 (зеленые линии) использует только измеренную уходящую короткую волну для расчета высоты снега. Этот подход используется в данном исследовании для всех станций. Подход к моделированию 2 (синие линии) представляет собой смоделированные данные, рассчитанные с использованием измеренной приходящей длинноволновой радиации, что приводит к лучшим результатам при моделировании высоты снежного покрова, поскольку здесь не воспроизводится раннее таяние.Это сравнение показывает, что моделируемое раннее начало таяния снега сдвигает начало нулевой точки завесы вперед и тем самым увеличивает среднюю температуру. Пересчет средней температуры с более низкой температурой земли в критическое время приводит к снижению средней температуры на 0,01–0,03 ° C, в зависимости от станции и результатов измерения высоты снежного покрова.
Рисунок 3 . Измеренная и смоделированная высота снега (HS, A ) и температура грунта (GT) на поверхности (B) и на глубинах 10 (C) , 20 (D) и 50 см (E) глубин на 2014–2016 годы на станции Вайсфлюхйох (WFJ).Серая горизонтальная линия указывает линию нуля градусов на каждом графике температуры грунта.
Для получения точных оценок температуры грунта требуется точное моделирование дня таяния и средней высоты снежного покрова зимой, что стало возможным в рамках данного исследования. Однако смоделированные температуры грунта не могут быть тщательно оценены, потому что имеется мало качественных измерений. Станция Weissfluhjoch является одним исключением, где измерения температуры грунта на глубине 10, 20 и 50 см с 2014 по 2016 год сравниваются с смоделированной температурой грунта.Данные измеряются рядом со станциями IMIS с 30-минутным разрешением. Измерения температуры поверхности земли (GST) доступны для большинства станций IMIS с основной целью измерения температуры у основания снежного покрова. Они не всегда затенены и поэтому подвержены ошибкам измерения. Поскольку эти измерения недостаточно качественные в контексте данного исследования, они не используются для оценки модели.
В Weissfluhjoch (рис. 3) температура грунта моделируется несколько заниженной на всех глубинах для лета и зимы, это наблюдалось в других исследованиях Weissfluhjoch, таких как Wever et al.(2015). Зимние температуры моделируются с одинаковым качеством на всех глубинах, но изменчивость летней температуры грунта лучше фиксируется на глубине, даже если абсолютное значение имеет отрицательное смещение на глубине 0,50 м. Колебания температуры на поверхности выше, чем в земле, и поэтому более чувствительны к ошибкам. Турбулентные потоки на границе воздуха и почвы усиливают теплообмен на границе и вызывают быструю прямую реакцию температуры поверхности земли на температуру воздуха. Глубже в почвенном профиле этот эффект отсутствует, и слои почвы выше имеют изолирующий эффект.Из-за этой низкой теплопроводности влияние температуры воздуха на глубине уменьшается. Более медленную динамику и уменьшенную изменчивость проще смоделировать, и они могут объяснить лучшие результаты летом для глубины 0,30 и 0,50 м. Быстрая и прямая реакция приземной температуры на приземные условия также объясняет улучшение результатов моделирования зимой, поскольку зависимость зависит только от глубины снежного покрова и переноса тепла в снежном покрове, что может быть смоделировано более точно, чем поток тепла в почве. Можно сделать вывод, что реальный перенос тепла в почве слишком быстр для довольно простой параметризации, используемой в этом исследовании.
Моделирование зимней температуры грунта очень чувствительно к высоте снежного покрова. Снеготаяние характеризуется периодом времени, когда температура почвы составляет ровно 0,0 °C из-за изотермических условий, «период нулевой завесы». Эта фаза хорошо видна на поверхности и на глубине 0,10 м. На глубине эффект не такой сильный, но все же заметен, в основном потому, что это поверхностный эффект. Повышение температуры грунта после таяния снега также хорошо видно и зависит от точности моделирования снега. Слишком поздно в конце зимы 2013/2014, когда таяние снега моделируется слишком поздно, и слишком рано в конце зимы 2015/2016, когда таяние снега моделируется слишком рано по сравнению с измерениями. Высокие температуры до 20 °C выдвигают на первый план проблему ошибок моделирования из-за прямого смоделированного воздействия солнечной радиации. Устройства для измерения температуры земли обычно затенены и не подвергаются прямому солнечному излучению, тогда как в исследовании не моделируется затенение земли, что может привести к очень высокой температуре из-за прямого солнечного излучения.Термисторы температуры земли были размещены на глубине 1 см, чтобы уменьшить эту проблему, но низкое альбедо земли и отсутствие затенения все же могут привести к высокой температуре. Эти высокие значения температуры также наблюдаются в начале зимы 2013/2014 гг. на поверхности и на глубине 10 см.
3.2. Период изменения климата
3.2.1. Снежная Высота
Удовлетворительные результаты для базисного периода сделали моделирование температуры почвы и снега до 2100 года стоящим занятием. По результатам моделирования для периодов изменения климата прогнозируется уменьшение средней высоты снежного покрова для всех трех будущих периодов на всех станциях.Однако различия между откликами станций велики и зависят от высоты над уровнем моря и местоположения станции. К 2035 г. уменьшение высоты снежного покрова составит от 1 % (SIMP3) до 11 % (Боско Гурин), а к 2085 г. снижение высоты снежного покрова составит от 19 % (Глаерниш) до 42 % (Боско Гурин) (таблица 3). Снижение высоты снежного покрова выше на станциях в Вале и к югу от Альп, чем в Граубюндене и северных Альпах. В основном это связано с двумя эффектами. Во-первых, снежный покров в Вале устанавливается раньше, чем в Вайсфлюхйохе и Цернеце, потому что в Граубюндене в начале зимы обычно меньше осадков.И наоборот, в западных Альпах более часты снегопады в начале зимы, близко к точке таяния, которые, вероятно, в будущем превратятся в дожди. Это задерживает наступление снежного покрова на этих станциях, а также приводит к значительным различиям в средних значениях высоты снежного покрова из-за того, что эти ранние зимние снегопады исключаются из годового бюджета снежного покрова. В Грайзоне основной период выпадения снега приходится на разгар зимы, когда температура будет сохраняться на значениях ниже 0.0 °C на обширной территории в будущие смоделированные периоды. Более раннее таяние снега, наблюдаемое на всех станциях, не оказывает существенного влияния на среднюю высоту снежного покрова.
Станции в Вале в большей степени подвержены влиянию южного сигнала об изменении климата, и поэтому, вероятно, зимой выпадет меньше осадков, в отличие от станций в Граубюндене, где прогнозируется увеличение зимних осадков. Однако прогнозируемые изменения количества осадков являются неопределенными и сильно зависят от используемой модели регионального климата.Однако изменения средней высоты снежного покрова чувствительны к этому сигналу, поскольку увеличение количества зимних осадков может компенсировать более короткий зимний сезон из-за более позднего наступления или более раннего дня таяния. Для станций в климатически сходных районах преобладают эффекты высоты, и уменьшение средней высоты снежного покрова наиболее сильно на низких станциях и меньше на высокогорных и альпийских станциях. Это просто потому, что на более низких высотах снег выпадает ближе к точке таяния и поэтому более чувствителен к изменениям температуры воздуха.В табл. 3 показано абсолютное и процентное уменьшение средней высоты снежного покрова вместе с изменением продолжительности снежного сезона для всех станций и периодов.
К 2035 г. высота снежного покрова на всех станциях, вероятно, увеличится примерно на одинаковую величину (табл. 3). Здесь сигнал высоты является основным фактором, определяющим тенденцию к уменьшению высоты снежного покрова. На высокогорных станциях в Граубюндене и Симплоне, а также на подверженных ветру альпийских станциях с тонким снежным покровом наблюдается снижение только около 0,06 м (табл. 3).Топография станции и региональный климат, по-видимому, являются доминирующими факторами. Относительные изменения имеют такую же величину.
Однако к 2085 г. наиболее сильное понижение (около 0,40 м) наблюдается в Вале, Энгадине и на низких станциях. Предполагается, что в Вале это связано с уменьшением зимних осадков. На альпийских и низкогорных станциях уменьшение высоты снежного покрова составляет ок. 0,38 м, с несколько более сильным понижением на заснеженных станциях. Исключение составляют высокогорная станция Симплон и высокогорные станции Флуелапасс и Налунс.Эти станции расположены в незащищенных от ветра местах. Из-за ветровой эрозии снега высота снежного покрова на этих станциях сильно уменьшается. Однако расчетное уменьшение высоты снежного покрова по сценариям изменения климата на этих станциях относительно невелико. Основная причина этого факта заключается в том, что ветровая эрозия является доминирующим фактором, влияющим на накопление высоты снега, однако изменения скорости ветра не учитываются в сценариях.
Наиболее важным фактором изменения продолжительности снежного сезона считаются региональные климатические различия.Сокращение снежного сезона наиболее сильное в Вале: 8% в 2035 г. и 25% в 2085 г. Это в основном связано с тем, что, как отмечалось ранее, снежный сезон в Вале, как правило, начинается раньше, и этот ранний зимний снегопад, вероятно, будет преобразован дождь в будущем. В Граубюндене снежный сезон сократится примерно на 5 % и примерно на 13 дней в 2035 г. и на 18 % в 2085 г. В северных Альпах эта величина составит примерно 9 % в 2035 г. и примерно 21 % в 2085 г. На рис. Weissfluhjoch, Zermatt, Gadmen, Fluelapass за каждый день среднего года за отчетный период, а также за 2035, 2060 и 2085 годы.Значения представляют собой среднесуточные значения, рассчитанные за весь 12-летний период. На всех станциях наблюдается более раннее начало периода таяния и более раннее окончание снежного покрова. Все станции показывают уменьшение снежного покрова для всех времен года и для всех будущих периодов.
Рисунок 4 . Средняя высота снежного покрова (HS) в среднем за 12 лет, за базисный период (черная линия) и за три периода изменения климата (красный, зеленый, синий) для Gadmen (GAD2, A ), Fluela (FLU2, B ), Weissfluhjoch (WFJ2, C ) и Церматт (ZER2, D ).Средний год следует за снежным сезоном, поэтому выбран сентябрь-сентябрь, указана высота станций. Серые линии показывают измеренную высоту снежного покрова, черные линии моделируют высоту снежного покрова за базисный период (2004–2016 гг.), за ними следуют красные (2035–2060 гг.), зеленые (2060–2085 гг.), синие (2085–2100 гг.).
К 2035 г. на внутригорных станциях Fluelapass и Weissfluhjoch существенных изменений в периоде снегонакопления не наблюдается, однако вероятен более ранний и быстрый процесс схода снега. Этот эффект в основном обусловлен более высокими весенними температурами.На этих станциях накопление снега в начале зимы происходит медленно, а большая часть снегопадов приходится на середину зимы, когда температура значительно ниже точки таяния и незначительное повышение температуры не является значительным. К 2035 г. не следует ожидать изменения процессов накопления и максимальной высоты снежного покрова. Однако к концу века вероятно уменьшение высоты снежного покрова на всех станциях и временах зимы, но изменения в периоде таяния еще сохраняются. более выражен во внутренних альпийских районах Грайзона. На высокогорных станциях изменения периода накопления также меньше, чем в период таяния, особенно на станциях с относительно маломощным снежным покровом (Налунс и перевал Флюэла) и меньшей скоростью снегонакопления. Эту тенденцию можно увидеть и в изменении продолжительности снежного сезона, так как она определяется количеством дней между наступлением и днем схода снежного покрова. В табл. 3 укорочение снежного сезона на станциях в Вале сильнее, чем на малоснежных станциях во внутриальпийском Граубюндене, менее подверженном западным ветрам с Атлантики.
3.2.2. Температура грунта
Повышение температуры воздуха, сокращение снежного сезона и изменение количества осадков, вероятно, повлияют на температуру грунта на всех глубинах в ближайшие десятилетия. На рис. 5 показаны разности температур между базовым периодом и тремя будущими периодами для всех станций на глубинах 5,0, 2,0, 1,0, 0,3, 0,1 м и на поверхности. Этот результат показывает повышение температуры на всех станциях и на всех глубинах к 2035 г. , и это повышение продолжается до 2085 г.Для большинства станций потепление на поверхности выше, чем в более глубоких почвах, и колеблется в среднем от 0,6 до 2,3 °C к 2035 г. и от 2,9 до 6,8 °C к 2085 г. на поверхности. А на глубине 5 м между 0,3 и 1,8 °С к 2035 г. и 1,6 и 4,4 °С к 2085 г. К 2035 г. потепление поверхности на высокогорных станциях больше, чем на средне- и низкогорных станциях, но к 2085 г. потепление поверхности на на высокогорной станции примерно столько же, сколько на других станциях. Повышение температуры, наблюдаемое на станциях в Вале, больше, чем на станциях в Грайзоне, на всех глубинах.Этот факт согласуется с различиями в изменении высоты снежного покрова. Поэтому сокращение снежного сезона и более сильное уменьшение высоты снежного покрова приводит к более сильному повышению температуры почвы. В более глубоких грунтах повышение температуры наиболее сильное для станций, которые относятся к каменистым грунтам (табл. 1), более высокая проницаемость и воздухосодержание этих грунтов позволяет более быстро прогреваться на глубине в ответ на сигнал поверхностной температуры. Органические почвы обладают более высокой теплоемкостью, поэтому альпийские луговые почвы могут накапливать больше тепла, что может задерживать прогревание более глубоких слоев почвы.На поверхности класс почвы не имеет значения, так как здесь основным фактором динамики температуры является изменение высоты снежного покрова.
Рисунок 5 . Показано повышение температуры грунта (GT) на поверхности (D) , 0,3 м (C) , 1,0 м (B) и 5,0 м (A) глубины для всех станций и за весь период. Станции ранжируются сверху вниз, а цвета обозначают период изменения климата. Для всех станций показаны три прямоугольника. Разница температур грунта показана по сравнению с базисным периодом.В прямоугольниках показаны различия между 10 различными региональными моделями изменения климата.
Изменчивость модели, представленная прямоугольными диаграммами на рис. 5, увеличивается со временем, как и величина различий между смоделированными разностями температуры грунта. Для большинства станций наблюдается повышение температуры со временем. В Аролле повышение температуры почвы наиболее сильно в период 2060–2085 гг., когда также выражено сокращение снежного сезона, что может быть объяснено входным сигналом изменения климата, прогнозирующим небольшое уменьшение зимних осадков в 2060 г. и увеличение как в 2035, так и в 2085 году.В Гадмене наиболее сильное потепление наблюдается в период с 2035 по 2060 гг. В Гадмене уменьшение высоты снежного покрова также самое сильное в этот период, что еще раз показывает высокую степень связи между высотой снежного покрова и температурой почвы. На Матзее и Венгхорне потепление в 2060 г. несколько меньше, чем в другие периоды, что соответствует меньшему уменьшению высоты снежного покрова для этого будущего периода. На высокогорных станциях Церматт, Вайсфлюхйох и Цернец потепление у поверхности в 2060 г. меньше, чем в периоды 2035 и 2085 гг.
Среднегодовая температура грунта для 16 смоделированных станций в целом демонстрирует тенденцию к повышению, однако для некоторых конкретных лет и станций можно наблюдать кратковременное понижение температуры грунта. На рис. 6 показаны изменения температуры почвы и высоты снежного покрова за два типичных года. На верхней панели мы видим год с низким накоплением снега и охлаждением почвы в начале зимы, тогда как на нижней панели виден год с быстрым накоплением снега и повышением температуры почвы.Этот эффект охлаждения виден только при соблюдении определенных условий. Как видно на рисунке 6А, тонкий продолжительный снежный покров в начале зимы, который не тает, приводит к охлаждению земли в начале зимы. Это в основном связано с тем, что тонкий снежный покров по-прежнему имеет высокое альбедо, которое отражает поступающее коротковолновое излучение, но позволяет холодным зимним температурам проникать в почвы, поскольку из-за тонкого снежного покрова отсутствует отделение от атмосферы. Показано, что глубина снежного покрова 0,40 м является порогом, определяющим степень связи между поверхностью и атмосферой.Если высота снежного покрова опускается ниже этого значения, эффект охлаждения усиливается. Снежный покров высотой от 0,40 до 0,80 м, обычный порог для полностью изолирующего снежного покрова (Haeberli, 1973, 1975), оказывает небольшое охлаждающее действие. Снежный покров должен быть тонким в течение значительного времени в начале зимы, и для заметного охлаждения почвы должно потребоваться более одного значительного снегопада, превышающего 0,80 м. В период малоснежного покрова температура должна быть ниже нуля для охлаждения. В годы, когда наблюдается похолодание, максимальная высота снежного покрова ниже, чем в другие годы.На рисунке 6В показан год без охлаждающего эффекта, и мы видим, что в начале зимы существует лишь короткий период времени с тонким снежным покровом. В этот период температура почвы значительно снижается, но высота снежного покрова в последующие периоды увеличивается, поэтому усиленное охлаждение не компенсирует более высокую температуру воздуха. Высота снежного покрова очень рано превышает 0,80 м. При высоте снежного покрова более 0,80 м температура почвы полностью изолирована от температуры холодного зимнего воздуха, и дальнейшего охлаждения не наблюдается, даже если высота снежного покрова в целом немного уменьшится в будущем. Для обоих лет наблюдается более раннее таяние снега, вызывающее более раннее повышение температуры грунта по сравнению с базовым периодом. Глядя на среднегодовую температуру почвы (Рисунок 5), сильное повышение температуры весной действительно компенсирует все возможные охлаждающие эффекты ранней зимы. Установлено, что даже в годы со слабым охлаждающим эффектом в зимнее время среднегодовые температуры поверхности земли увеличиваются. С точки зрения долгосрочной и средней температуры грунта охлаждающее действие тонкого снежного покрова в начале зимы оказалось незначительным.
Рисунок 6 . Пример малоснежного года ( A , 2006 г.), когда можно увидеть охлаждение земли в начале зимы, и снежного года ( B , 2009 г.) без эффекта охлаждения для станции Бевер в Грайзоне. . Высота снега (HS) показана зеленоватым цветом, а температура земли (GT) — синим цветом.
На рис. 7 показаны изменения температуры почвы в зависимости от снежного сезона для 2035 г. (вверху), 2060 г. (в центре), 2085 г. (внизу). Наблюдалось повышение температуры грунта на всех глубинах и во все времена года.Снижение температуры, наблюдаемое для некоторых станций в период снегонакопления (рис. 6), не приводит к общему тренду похолодания в начале зимы, поскольку межгодовая и межстанционная изменчивость велика. Как показано на рис. 5, наибольшее повышение температуры наблюдается на поверхности, при этом среднее повышение температуры в 2035 г. составило 1,24 °C на поверхности и 0,7 °C на глубине 5 м. Сезонные различия отчетливо видны и опять же наиболее сильны на поверхности. На поверхности увеличение является наименьшим для времени с постоянным снежным покровом (зимой), потому что, пока присутствует постоянный, полностью изолирующий снежный покров, температура земли не связана с атмосферными условиями.Вместо этого повышение зимней температуры почвы в основном обусловлено более высокой температурой почвы в период накопления снега (осень). Высокий прирост в период таяния (весна) в основном связан с более ранним сходом снега, что приводит к очень большим перепадам температур почвы. В бесснежный период (лето) температура грунта связана с температурой воздуха, и повышение температуры грунта сравнимо с величиной повышения температуры воздуха, обусловленного сигналом изменения дельты.Сигналам температуры поверхности требуется время, чтобы проникнуть на глубину. На глубине времена года смещаются, что хорошо видно на рис. 7. Например, приземному сигналу температуры воздуха требуется около полугода, чтобы достичь глубины 5 м, поэтому на глубине 5 м наиболее сильное повышение температуры грунта приходится на осень, а наиболее слабый весенний рост, отражающий сигналы летней и зимней температуры воздуха соответственно.
Рисунок 7 . Среднее повышение температуры земли (GT) за период снегонакопления [ноябрь–январь, (осень, звезда)], время снежного покрова [февраль–апрель, (зима, кружок)], таяние [май–июль, (весна, треугольник)]. )], и бесснежный период [август–октябрь, (лето, крест)], и весь год (квадрат) для разных глубин.Точки представляют средние значения всех 16 станций. Различия для 2035 (А) , 2060 (В) и 2085 (С) .
3.3. Неопределенности
В этом исследовании у нас есть три основных источника ошибок: сама модель, данные об осадках и сигнал об изменении климата. Все значения изменения дельты, используемые для моделирования будущего изменения климата из Ch3011, имеют погрешность c. 1 °C (Ch3011, 2011), однако, поскольку мы берем среднее значение 10 различных моделей изменения климата за длительный период, это мало влияет на результаты.Значения зимних осадков реконструируются хорошо, по крайней мере, для средних значений. Одно событие может быть пропущено или переоценено. Поскольку влияние единичного явления (дождь на снег) на общую высоту снежного покрова зимой незначительно, результаты являются разумными. Реконструкция летних осадков связана с большей погрешностью, по крайней мере, по сравнению с измерениями осадков по станциям ИМИС. Поскольку они не отапливаются и не защищены, реконструированные значения осадков заслуживают большего доверия, чем измерения IMIS, которые используются для сравнения. Поскольку мы используем одни и те же входные данные для всех периодов моделирования, даже если общие числа могут включать некоторые ошибки, прогнозируемые изменения в будущем кажутся надежными. В данном исследовании тест на чувствительность для модели SNOWPACK не проводился, поскольку модель SNOWPACK уже широко использовалась для изучения изменения климата, и в этом контексте были проведены многочисленные исследования чувствительности (Lehning et al., 2002a; Wever et al., 2014b). ; Рихтер и др., 2018). Шмуки и др. (2014) показали, что выбор параметризации входящих длинных волн не влияет на результаты высоты снежного покрова, но СНЕЖНЫЙ ПАКЕТ чувствителен к поступлению осадков.Исправление недолова осадков, как мы сделали в этом исследовании, действительно значительно улучшает результаты SNOWPACK.
Расчет средней высоты снежного покрова показывает небольшое отрицательное смещение смоделированной высоты снежного покрова, однако, как обсуждалось выше, это не влияет на температуру земли. Ошибки в расчетах и раннее начало периода таяния приводят к расхождениям между смоделированной и измеренной высотой снежного покрова от 3 до 10%. Мы смогли показать, что это лишь незначительно влияет на температуру почвы.Эти систематические ошибки также влияют на результаты моделей изменения климата, но таким же образом, как и для базисного периода. Таким образом, рассчитанные изменения к концу века в относительном смысле не затронуты. Годовой ход снежного покрова может быть представлен хорошо, и изменения в снежном цикле разумны для всех станций.
Оценка ошибок моделирования температуры грунта представляет собой сложную задачу, так как было проведено несколько измерений, которые можно было бы использовать для сравнения. Годовой цикл температуры грунта воспроизводит ожидаемую картину.Для Weissfluhjoch и Naluns абсолютные ошибки среднегодовой температуры грунта составляют от 1 до 3 °C. Эти ошибки кажутся довольно высокими, но, поскольку мы используем одни и те же методы для базисного периода и периода изменения климата, изменения дельты все еще очень разумны. Использование различных настроек модели показывает, что хорошее представление летней температуры оказывает большее влияние на среднюю температуру земли, чем небольшие различия в моделировании высоты снежного покрова (рис. 3). Наша настройка модели успешно обеспечивает хорошее представление летней температуры.Раннее начало таяния изменяет температуру грунта лишь на 0,1–0,3 °С, что меньше расчетных изменений температуры. Представленная модель устойчива к среднегодовой температуре и ее изменениям, а также к сезонным изменениям, но имеет некоторые недостатки в моделировании отдельных явлений. В дополнительном материале 2 мы представляем дополнительные результаты полностью переходного периода (2004–2100 гг.). Сравнение с нашим моделированием климата почвы за один период времени (12 лет) показывает, что последнего достаточно.
4. Заключение
В этом исследовании мы смоделировали взаимодействие высоты снежного покрова и температуры земли на 16 высокогорных станциях в климатически различных регионах Швейцарских Альп. Применение сигналов изменения дельты из сценариев изменения климата Ch3011 показало уменьшение высоты снежного покрова и сокращение снежного сезона к концу века для всех станций. Уменьшение средней высоты снежного покрова к концу столетия составило на низкогорных станциях 35 %, высокогорных станциях 32 %, высокогорных станциях Вале 35 % и Граубюндене 20 %.Изменения даты схода снежного покрова больше, чем даты начала. Величина сокращения снежного сезона и уменьшения средней высоты снежного покрова зависит от станции и показывает значительную изменчивость в зависимости от высоты и климатической зоны.
Прогнозируется повышение температуры грунта для всех станций на всех глубинах для всех будущих периодов. Для большинства станций потепление на поверхности больше, чем в более глубоких почвах, и колеблется в среднем на 0,6–2,3 °C к 2035–2035 годам.от 9 до 6,8 °С к 2085 г. на поверхности и 0,3 и 1,8 °С к 2035 г. и 1,6 и 4,4 °С к 2085 г. на глубине 5 м. Эффекты охлаждения наблюдаются только в течение нескольких лет на некоторых станциях, как правило, при наличии тонкого снежного покрова в начале зимы. Однако эти охлаждающие эффекты незначительны по сравнению с летним потеплением и межгодовой изменчивостью, которая доминирует в сигнале. Повышение средней летней температуры больше, чем средней зимней температуры грунта, и видно, что среднегодовая температура грунта на поверхности возрастает сильнее, чем на глубине.Абсолютные значения повышения температуры грунта зависят от станции. Показана сильная связь изменений температуры с изменениями снежного цикла.
Моделирование температуры грунта по-прежнему является сложной задачей. Сравнение с немногими существующими измерениями показывает, что годовой ход температуры грунта воспроизводится хорошо, но различия в абсолютных значениях могут быть довольно большими. Температура земли очень чувствительна к моделированию высоты снежного покрова, а доступность измеренных радиационных полей для управления моделью (например, приходящая короткая волна в Вайсфлухйохе) помогает значительно улучшить моделирование температуры земли.
Моделирование последствий изменения климата сопряжено с большими неопределенностями и ошибками. Самая большая ошибка возникает из-за ошибок моделирования, поскольку высота снежного покрова и температура земли не могут быть точно воспроизведены для базисного периода. Кроме того, сигналы изменения дельты для периодов изменения климата содержат ошибки. Базовый период и периоды изменения климата моделируются с использованием одного и того же подхода, поэтому, хотя абсолютные значения будущей температуры земли и высоты снежного покрова могут быть неопределенными, следует отметить относительные изменения моделируемого будущего по сравнению с базовым периодом.
Мы представили метод создания полного круглогодичного набора данных об осадках высокого качества для наших высокогорных участков, где есть измерения глубины снежного покрова, но нет надежных прямых датчиков осадков. Этот метод состоит из расчета осадков на основе изменений высоты снежного покрова и моделирования оседания с помощью SNOWPACK (Lehning et al., 1999) для снегопадов и интерполяции дождя с соседних станций, которые имеют надежные датчики. Набор данных для 16 станций между 1630 и 2850 м а.с.л. доступна для дальнейшего анализа.
Заявление о доступности данных
Наборы данных, созданные для этого исследования, опубликованы на платформе данных WSL EnviDat с doi: 10.16904/envidat.144.
Вклад авторов
EB провел анализ и подготовил рукопись. JF помогал с анализом и текстом. ML разработал исследование и помог с анализом и текстом.
Финансирование
Проект поддержан Швейцарским национальным научным фондом (грант SNF 200020_179130).
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Обрабатывающий редактор заявил о прошлом соавторстве с одним из авторов ML.
Благодарности
Матиас Бавей, Чарльз Фирц, Нандер Вевер и Кристоф Марти выражают благодарность за помощь в моделировании и подготовке данных. Данные Ch3011 были получены из Центра моделирования климатических систем (C2SM).
Дополнительный материал
Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2020.00100/full#supplementary-material
. Каталожные номера
Бартелт П. и Ленинг М. (2002). Физическая модель СНЕЖНОГО ПАКЕТА для предупреждения о лавинах в Швейцарии. Часть I: численная модель. Холодные регионы Науч. Технол. 35, 123–145. doi: 10.1016/S0165-232X(02)00074-5
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Бартлетт, М.Г., Чепмен, Д.С., и Харрис, Р.Н. (2004). Снег и температурный рекорд изменения климата. Ж. Геофиз. Рез. 109. doi: 10.1029/2004JF000224
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Бавай, М., Эггер, Т., Фирц, К., и Ленинг, М. (2012). «MeteoIO: библиотека предварительной обработки для численных моделей», в Proceedings of the EGU General Assembly Conference Abstracts (Вена).
Академия Google
Бернштейн, Л., Бош, П., Канциани О., Чен З., Крист Р. и Риахи К. (2008). МГЭИК, 2007 г.: Изменение климата, 2007 г.: Обобщающий доклад . МГЭИК.
Академия Google
Босхард Т., Котларски С., Юэн Т. и Шер К. (2011). Спектральное представление годового цикла в сигнале изменения климата. Гидр. Земля Сист. науч. 15, 2777–2788. doi: 10.5194/hess-15-2777-2011
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Чеппи, П., Шеррер, С. К., Фишер, А.М. и Аппенцеллер К. (2012). Возвращаясь к температурным тенденциям в Швейцарии за 1959–2008 гг. Междунар. Дж. Климатол. 32, 203–213. doi: 10.1002/joc.2260
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ч3011 (2011 г.). Ch3011, (2011), Швейцарские сценарии изменения климата Ch3011 . Ch3011 от C2SM, MeteoSwiss, ETH, NCCR Climate и OCCC (Цюрих).
Академия Google
Кроуфорд, Т.М., и Дюшон, К.Е. (1999). Улучшенная параметризация для оценки эффективного коэффициента излучения атмосферы для использования при расчете дневного нисходящего длинноволнового излучения. Дж. Заявл. метеорол. 38, 474–480. doi: 10.1175/1520-0450(1999)038<0474:AIPFEE>2.0.CO;2
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Деларю Ф., Баттлер А., Брагацца Л., Грассет Л., Джасси В., Гого С. и др. (2015). Экспериментальное потепление по-разному влияет на микробную структуру и активность на двух контрастных участках влажности в торфянике с преобладанием сфагнума. науч. Тот. Окружающая среда. 511, 576–583. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.12.095
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Делин, П., Грубер С., Делалойе Р., Фишер Л., Гертсема М., Джиардино М. и др. (2015). «Глава 15. Потеря льда и устойчивость склонов в высокогорных районах», в Snow and Ice-Rerelated Hazards, Risks and Disasters , eds JF Shroder, W. Haeberli, and C. Whiteman (Бостон, Массачусетс: Academic Press) , 521–561.
Академия Google
Дерксен, К., и Браун, Р. (2012). Весеннее сокращение площади снежного покрова в период 2008–2012 гг., превышающее прогнозы климатической модели. Геофиз.Рез. лат. 39. doi: 10.1029/2012GL053387
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Дилли, А., и О’Брайен, Д. (1998). Оценка длинноволновой радиации поверхности вниз при ясном небе по температуре экрана и осаждаемой воде. QJR Meteorol. соц. 124, 1391–1401. doi: 10.1002/qj.49712454903
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Федеральное статистическое управление, С. (1979). Hintergrunddaten Arealstatistik и Vereinfachte Bodennutzung. Abteilung Raum und Umwelt Секция геоинформации 2.
Академия Google
Гербер Ф., Ленинг М., Хох С. и Мотт Р. (2017). Мелкомасштабное поле атмосферного течения с близкими хребтами и его влияние на снегонакопление. Ж. Геофиз. Рез. 122, 7737–7754. дои: 10.1002/2016JD026258
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Гоби А., Котлярски С., Бенистон М., Генрих Г., Райчак Дж. и Стоффель М. (2014). Изменение климата в Европейских Альпах в 21 веке – обзор. науч. Тот. Окружающая среда. 493, 1138–1151. doi: 10.1016/j.scitotenv.2013.07.050
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Гудрич, Л.Э. (1982). Влияние снежного покрова на тепловой режим почвы. Кан. Геотех. Дж . 19, 421–432.
Академия Google
Грубер, С., Хольцле, М., и Хеберли, В. (2004). Оттаивание вечной мерзлоты и дестабилизация альпийских скал жарким летом 2003 г. Геофиз. Рез. лат. 31.
Академия Google
Гублер, С., Эндрицци, С., Грубер, С., и Пурвес, Р. С. (2013). Чувствительность и неопределенность смоделированных температур грунта в горных условиях. Геофизика. Модель Дев. 6, 1319–1336. doi: 10.5194/gmd-6-1319-2013
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Гублер С., Фиддес Дж., Келлер М. и Грубер С. (2011). Зависящие от масштаба измерения и анализ изменчивости температуры поверхности земли в альпийской местности. Криосфера 5, 431–443. doi: 10.5194/tc-5-431-2011
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Haberkorn, A., Phillips, M., Kenner, R., Rhyner, H., Bavay, M., Galos, S.P., et al. (2015). Термический режим горных пород и его связь со снежным покровом в крутых альпийских скальных стенах: драгоценные камни, центральные швейцарские Альпы. Геогр. Аня. сер. физ. геогр. 97, 579–597. doi: 10.1111/geoa.12101
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Хэберли, В. (1973). Die Basis- Temperatur der Winterlichen Schneedecke als Möglicher Indikator für die Verbreitung von Permafrost in den Alpen. Zeitschrift für Gletscherkunde und Glazialgeologie.
Академия Google
Хэберли, В. (1975). Untersuchungen zur Verbreitung von Permafrost. Mitteilung der Versuchsanstalt fuer Wasserbau, Hydrologie und Glaziologie and der ETH Zuerich.
Академия Google
Хэберли, В., и Грубер, С. (2008). «Исследования вечной мерзлоты на крутом и холодном рельефе: альпийская перспектива», в материалах Proceedings of the 9 International Conference on Permafrost (Fairbanks, AK), 597–605.
Академия Google
Хэберли, В., и Бенистон, М. (1998). Изменение климата и его воздействие на ледники и вечную мерзлоту в Альпах. Амбио 27, 258–265.
Академия Google
Harris, C., Vonder Mühll, D., Isaksen, K., Haeberli, W., Sollid, J., King, L., et al. (2003). Потепление вечной мерзлоты в европейских горах. Глоб. Планета. Изменить 39, 215–225. doi: 10.1016/j.gloplacha.2003.04.001
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Хэй, Л., Уилби Р. и Ливсли Г. (2000). Сравнение сценариев изменения дельты и уменьшенного масштаба gcm для трех горных бассейнов в Соединенных Штатах. Дж. Ам. Водный ресурс. доц. 36, 387–397. doi: 10.1111/j.1752-1688.2000.tb04276.x
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Генри, HAL (2008). Изменение климата и динамика промерзания почвы: исторические тенденции и прогнозируемые изменения. Клим. Изменить 87, 421–434. doi: 10.1007/s10584-007-9322-8
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Хольцлаг, А.и Де Брюин, Х. (1988). Прикладное моделирование приземного энергетического баланса в ночное время над сушей. Дж. Заявл. метеорол. 27, 689–704. doi: 10.1175/1520-0450(1988)027<0689:AMOTNS>2.0.CO;2
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Иль Чжон, Д., и Сушама, Л. (2018). Явления дождя на снегу над Северной Америкой на основе двух канадских региональных климатических моделей. Клим. Дин. 50, 303–316. doi: 10.1007/s00382-017-3609-x
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Исаксен, К. , Ødegård, R.S., Etzelmüller, B., Hilbich, C., Hauck, C., Farbrot, H., et al. (2011). Деградация горной вечной мерзлоты на юге Норвегии: пространственная и временная изменчивость средних температур грунта, 1999-2009 гг. Пермаф. Перигл. Процесс. 22, 361–377. doi: 10.1002/ppp.728
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Касте, О., Остнес, К., Вестгарден, Л.С., и Райт, Р. (2008). Манипуляции со снегом в небольших водосборных бассейнах в Сторгаме, Норвегия: влияние на выщелачивание неорганического азота. АМБИО Дж. Гум. Окружающая среда. 37, 29–37. doi: 10.1579/0044-7447(2008)37[29:MOSISH]2.0.CO;2
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Краутблаттер, М., Функ, Д., и Гюнцель, Ф.К. (2013). Почему вечномерзлые породы становятся неустойчивыми: каменно-ледово-механическая модель во времени и пространстве. Прибой Земли. Процесс. Формы рельефа 38, 876–887. doi: 10.1002/esp.3374
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Латернсер М. и Шнибели М.(2003). Долгосрочные тренды снежного климата в Швейцарских Альпах (1931–99). Междунар. Дж. Климатол. 23, 733–750. doi: 10.1002/joc.912
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ленинг М., Бартелт П., Браун Б. и Фирц К. (2002a). Физическая модель СНЕЖНОГО ПАКЕТА для предупреждения о лавинах в Швейцарии: часть III: метеорологическое воздействие, формирование тонкого слоя и оценка. Холодная рег. науч. Технол. 35, 169–184. doi: 10.1016/S0165-232X(02)00072-1
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ленинг, М., Бартельт П., Браун Б., Фирц К. и Сатьявали П. (2002b). Физическая модель SNOWPACK для Швейцарского предупреждения о лавинах: часть II: микроструктура снега. Холодная рег. науч. Технол. 35, 147–167. doi: 10.1016/S0165-232X(02)00073-3
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ленинг М., Бартельт П., Браун Б., Русси Т., Штокли У. и Циммерли М. (1999). Расчеты модели снежного покрова для предупреждения о лавинах на основе новой сети метеорологических и снежных станций. Холодная рег.науч. Технол. 30, 145–157. doi: 10.1016/S0165-232X(99)00022-1
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Линг Ф. и Чжан Т. (2003). Влияние сроков и продолжительности сезонного снежного покрова на деятельный слой и вечную мерзлоту в аляскинской Арктике. Вечная мерзлота Периглак. Процесс. 14, 141–150. doi: 10.1002/ppp.445
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Лопес-Морено, Дж. (2005). Недавние изменения глубины снежного покрова в Центральных испанских Пиренеях. Арт. Антаркт. Альп. Рез. 37, 253–260. doi: 10.1657/1523-0430(2005)037[0253:RVOSDI]2.0.CO;2
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Лопес-Морено, Дж., Гойетт, С., Бенистон, М., и Альвера, Б. (2008). Чувствительность энергетического баланса снега к климатическим изменениям: прогноз снежного покрова в Пиренеях в 21 веке. Клим. Рез. 36, 203–217. дои: 10.3354/cr00747
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Лючг, М., Бартельт, П., Ленинг М., Стокли В. и Хеберли В. (2003). «Численное моделирование процессов взаимодействия между снежным покровом и альпийской вечной мерзлотой», в 8-й Международной конференции по вечной мерзлоте Proceedings (Лиссе; Цюрих: Swets & Zeitlinger), 697–702.
Академия Google
Лючг, М., и Хеберли, В. (2005). Эволюция вечной мерзлоты в швейцарских Альпах в условиях меняющегося климата и роль снежного покрова. Норвегия. Дж. Геогр. 59, 78–83. дои: 10.1080/00291950510020583
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Лючг, М., Ленинг, М., и Хеберли, В. (2008). Исследование чувствительности факторов, влияющих на теплую/тонкую вечную мерзлоту в Швейцарских Альпах. Дж. Гласиол . 54, 696–704. дои: 10.3189/002214308786570881
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Марти, К. , и Кляйн, Г. (2015). «Автоматический алгоритм проверки измерений глубины снега на станциях IMIS», в Swiss Geoscience Meeting (Базель).
Академия Google
Мелландер П., Лёввениус М. О.и Лаудон, Х. (2007). Влияние изменения климата на температуру снега и почвы в бореальных сосновых насаждениях. Клим. Изменить 85, 179–193. doi: 10.1007/s10584-007-9254-3
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Национальный центр климатического обслуживания, Z. Ch3018 (2018 г.), Ch3018 — Климатические сценарии для Швейцарии, Технический отчет . Национальный центр климатического обслуживания.
Академия Google
Noetzli, J., Gruber, S., Kohl, T., Salzmann, N.и Хэберли, В. (2007). Трехмерное распределение и эволюция температур вечной мерзлоты в идеализированном высокогорном рельефе. Ж. Геофиз. Рез. 112. doi: 10.1029/2006JF000545
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Филлипс М. , Вольтер А., Люти Р., Аманн Ф., Кеннер Р. и Бюлер Ю. (2017). Обрушение скального склона в недавно отслоившейся каменной стене вечной мерзлоты в Пиц-Кеш, Восточные Швейцарские Альпы), февраль 2014 г. Earth Surf. Процесс. Ландф. 42, 426–438.doi: 10.1002/esp.3992
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Раванель, Л., и Делин, П. (2011). Влияние климата на камнепады в высокогорных крутых скалах: северная сторона Эгюий-де-Шамони (массив Монблан) с конца «малого ледникового периода». Голоцен 21, 357–365. дои: 10.1177/0959683610374887
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Раванель, Л., Магнин, Ф., и Делин, П. (2017). Воздействие летней жары 2003 и 2015 годов на скальные стены, затронутые вечной мерзлотой, в массиве Монблан. науч. Тот. Окружающая среда. 609, 132–143. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.07.055
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Рихтер Б. , ван Хервейнен А., Ротах М. и Швейцер Дж. (2018). «Чувствительность смоделированной нестабильности снега к входной метеорологической неопределенности», в International Snow Science Workshop Proceedings (Insbruck), 1186–1190.
Академия Google
Шаап М., Лей Ф. и Ван Генухтен М. (2001).ROSETTA: компьютерная программа для оценки гидравлических параметров почвы с иерархическими функциями педопереноса. Дж. Гидрол. 251, 163–176. doi: 10.1016/S0022-1694(01)00466-8
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Шлёгль С., Ленинг М., Нисимура К., Хувальд Х., Каллен Н. Дж. и Мотт Р. (2017). Как работают поправки на устойчивость в устойчивом пограничном слое над снегом? Пограничный слой Meteorol . 165, 161–180. doi: 10.1007/s10546-017-0262-1
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Шмуцки, Э., Марти, К., Фирц, К., и Ленинг, М. (2014). Оценка смоделированной высоты снежного покрова и водного эквивалента снежного покрова на трех контрастных участках в Швейцарии с использованием моделирования SNOWPACK, основанного на различных входных метеорологических данных. Холодная рег. науч. Технол. 99, 27–37. doi: 10.1016/j.coldregions.2013.12.004
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Шмуцки Э., Марти К., Фирц К. и Ленинг М. (2015). Моделирование реакции снега 21 века на изменение климата в Швейцарии на основе набора RCM. Междунар. Дж. Климатол. 35, 3262–3273. doi: 10.1002/joc.4205
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Стоффель, М., Шнойвли, Д., Боллшвайлер, М., Ливр, И., Делалой, Р., Мьинт, М., и др. (2005). Анализ активности камнепадов (1600–2002 гг.) В защитном лесу — тематическое исследование с использованием дендрогеоморфологии. Геоморфология 68, 224–241. doi: 10.1016/j.geomorph.2004.11.017
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вендлер Г. и Келли Дж.(1988). Об альбедо снега в Антарктиде: вклад в IAGO. Дж. Гласиол. 34, 19–25. дои: 10.1017/S0022143000009011
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вевер, Н. , Комола, Ф., Бавай, М., и Ленинг, М. (2017). Моделирование влияния процессов на снежной поверхности на динамику влажности почвы и формирование речного стока в высокогорном водосборе. Гидр. Земля Сис. наука . 21, с. 4053–4071.
Академия Google
Вевер, Н., Фирц К., Миттерер К., Хирашима Х. и Ленинг М. (2014a). Решение уравнения Ричардса для снега улучшает оценку стока талой воды снежного покрова в подробной многослойной модели снежного покрова. Криосфера 8, 257–274. doi: 10.5194/tc-8-257-2014
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вевер, Н., Йонас, Т., Фирц, К., и Ленинг, М. (2014b). Моделирование модулирующего эффекта снежного покрова в случае дождя со снегом. Гидр. Земля Сист. науч. 18, 4657–4669.doi: 10.5194/hess-18-4657-2014
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вевер Н., Шмид Л., Хейлиг А., Эйзен О., Фирц К. и Ленинг М. (2015). Верификация модели многослойного снежного покрова с различными схемами водного транспорта. Криосфера 9, 2271–2293. doi: 10.5194/tc-9-2271-2015
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Чжан, Т. (2005). Влияние сезонного снежного покрова на тепловой режим почвы: обзор. Ред.Геофиз. 43. doi: 10.1029/2004RG000157
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Чжан Т., Остеркамп Т. и Стамнес К. (1997). Влияние климата на деятельный слой и вечную мерзлоту на северном склоне Аляски, США. Вечная мерзлота Периглак. Процесс. 8, 45–67. doi: 10.1002/(SICI)1099-1530(199701)8:1<45::AID-PPP240>3.0.CO;2-K
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Чжан Т., Стамнес К. и Боулинг С. (1996). Влияние облачности на потоки поверхностной радиации и таяние снега в Арктике и Субарктике. Дж. Клим. 9, 2110–2123. doi: 10.1175/1520-0442(1996)009<2110:IOCOSR>2.0.CO;2
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
.
м., 9:35 и 16:39. каждую субботу и воскресенье.Ахмед А., Наваз Р., Вулдс С., Дрейк Ф. (2020) Влияние гидроклиматических факторов на будущее подверженность прибрежных земель эрозии в Бангладеш: подход геопространственного моделирования.Journal of Geovisualization and Spatial Analysis 4:6
Ferreira A, Vieira g, Ramos M, Nieuwendam A (2017) Температура грунта и распределение вечной мерзлоты на полуострове Херд (остров Ливингстон, морская Антарктика): оценка с использованием индексов промерзания и TTOP моделирование.
Catena 149:560–571
Статья Google Scholar
Фрауэнфельд О.У., Чжан Т., Барри Р.Г. и Гиличинский Д. (2004) Междекадные изменения глубины сезонного замерзания и оттаивания в России.J Geophys Res 109:D05101
Frauenfeld OW, Zhang T, McCreight JL (2007) Изменения индекса замерзания/оттаивания в Северном полушарии в течение двадцатого века. Int J Climatol 27:47–63
Статья Google Scholar
Guo D, Yang M, Wang H (2011) Характеристики тепло- и водообмена поверхности земли при различных условиях замерзания/оттаивания почвы в центральной части Тибетского нагорья. Hydrol Process 25:2531–2541
Статья Google Scholar
Харрис С.А., Броучков А., Годонг С. (2018) Геокриология: введение в мерзлый грунт.CRC Press, стр. 1–8
Генри К., Смит М. (2001) Основанная на модели карта температур грунта для районов вечной мерзлоты Канады.
Permafr Periglac Process 12:389–398
Статья Google Scholar
Hu G, Zhao L, Li R, Wu X, Wu T, Xie C, Zhu X, Su Y (2019) Колебания температуры почвы с 1980 по 2015 год в районах вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье на основе наблюдений и продукты повторного анализа. Геодерма 337:893–905
Артикул Google Scholar
Jin H, Luo D, Wang S, Lü L, Wu J (2011) Пространственно-временная изменчивость деградации вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском плато.Sci Cold Arid Reg 3:0281–0305
Курылык Б.Л., Хаяши М. (2016) Улучшены поправочные коэффициенты уравнения Стефана для учета накопления явного тепла во время замерзания или оттаивания почвы. Permafr Periglac Process 27:189–203
Статья Google Scholar
Lu Q, Zhao D, Wu S (2017) Моделирование реакции распространения вечной мерзлоты на изменение климата на Цинхай-Тибетском нагорье.
Научный представитель 7:3845
Статья Google Scholar
Luo D, Jin H, Jin X, He R, Li X, Muskett RR, Марченко С.С., Романовский В.Е. (2018a) Термический режим и динамика мерзлого грунта в зависимости от высоты в горах Баян Хар, северо-восток Цинхай-Тибет Плато, юго-запад Китая.Permafr Periglac Process 29:257–270
Статья Google Scholar
Луо Д., Джин Х., Марченко С.С., Романовский В.Е. (2018b) Разница между температурами приповерхностного воздуха, поверхности земли и поверхности земли и их влияние на мерзлый грунт на Цинхай-Тибетском нагорье. Геодерма 312:74–85
Артикул Google Scholar
Luo D, Jin H, Wu Q, Bense VF, He R, Ma Q, Gao S, Jin X, Lu L (2018c) Термический режим тепло-сухой вечной мерзлоты в зависимости от температуры поверхности земли в районах источника рек Янцзы и Хуанхэ на Цинхай-Тибетском плато, юго-запад Китая.
Sci Total Environ 618:1033–1045
Статья Google Scholar
Луо Д., Лю Л., Хуэйцзюнь Дж., Ван С., Чен Ф. (2020) Характеристики температуры поверхности земли в Чалапинге в районе истока Желтой реки, северо-восточное Тибетское нагорье. Agric For Meteorol 281:107819
Артикул Google Scholar
млн лет Л., Цинь Д. (2012) Пространственно-временные характеристики наблюдаемых ключевых параметров снежного покрова в Китае в 1957–2009 гг.J Glaciol Geocryol 34(01):1–11
Menne MJ, Durre I, Vose RS, Gleason BE, Houston TG (2012) Обзор глобальной исторической климатологической сетевой ежедневной базы данных. J Atmos Ocean Technol 29:897–910
Статья Google Scholar
Нельсон Ф.Э., Ауткалт С.И. (1987) Вычислительный метод прогнозирования и районирования вечной мерзлоты. Arct Alp Res 19:279–288
Статья Google Scholar
Пэн С.
, Чжан Т., Фрауэнфельд О.В., Ван К., Цао Б., Чжун С., Су Х., Му С. (2017) Реакция глубины сезонного промерзания почвы на изменение климата в Китае.Криосфера 11:1059–1073
Статья Google Scholar
Peng X, Zhang T, Frauenfeld OW, Du R, Wei Q, Liang B (2020) Изменчивость глубины промерзания почвы в Евразии в 1850–2100 гг. Clim Chang 158:531–549
Peng X, Zhang T, Frauenfeld OW, Wang S, Qiao L, Du R, Mu C (2019) Озеленение Северного полушария в связи с потеплением вечной мерзлоты. J Geophys Res: Biogeosci 125:e2019JG005086
Peterson TC, Vose R (1998) Глобальная историческая климатологическая сеть (GHCN) контроль качества ежемесячных данных о температуре.Int J Climatol 18:1169–1179
Цинь Ю, Ву Т, Чжао Л, Ву С, Ли Р, Се С, Пан К, Ху Г, Цяо И, Чжао Г, Лю Г, Чжу С, Хао Дж (2017) Численное моделирование толщины активного слоя и теплового состояния вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье.
J Geophys Res: Atmos 122:11,604–11,620
Статья Google Scholar
Qin Y, Liu W, Guo Z, Xue S (2020) Пространственные и временные колебания температуры почвы на Цинхай-Тибетском плато с 1980 по 2017 год на основе продуктов повторного анализа.Theor Appl Climatol 140:1055–1069
Артикул Google Scholar
RAN Y, Li X, Cheng G, Zhang T, Wu Q, Jin H, Jin R (2012) Распространение вечной мерзлоты в Китае: обзор существующих карт вечной мерзлоты. Permafr Periglac Process 23:322–333
Статья Google Scholar
Ran Y, Li X, Cheng G (2018) Потепление климата за последние полвека привело к термической деградации вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье.Криосфера 12:595–608
Статья Google Scholar
Shi Y, Niu F, Lin Z, Luo J (2019) Колебания индекса замерзания/оттаивания в циркумарктическом регионе с 1901 по 2015 год и протяженность вечной мерзлоты.
Sci Total Environ 660:1294–1305
Статья Google Scholar
Шикломанов Н.И., Нельсон Ф.Е. (2002) Картирование активного слоя в региональном масштабе: 13-летний пространственный временной ряд для региона Купарук, северо-центральная Аляска.Permafr Periglac Process 13:219–230
Статья Google Scholar
Smith MW, Riseborough DW (2002) Климат и границы вечной мерзлоты: зональный анализ. Permafr Periglac Process 13:1–15
Статья Google Scholar
Wang B, French HM (1994) Контроль климата и высотная вечная мерзлота, плато Цинхай-Сизан (Тибет), Китай. Permafr Periglac Process 5:87–100
Уиллмотт С.Дж., Робсон С.М. (1995) Климатологическая интерполяция (CAI) земной температуры воздуха.Int J Climatol 15:221–229
Wu Q, Zhang T (2008) Недавнее потепление вечной мерзлоты на Цинхай-Тибетском нагорье.
J Geophys Res 113:D13108
Wu Q, Zhang T (2010) Изменения мощности активного слоя на Цинхай-Тибетском плато с 1995 по 2007 год. J Geophys Res 115:D09107
Wu, T T Чжао Л., Батхишиг О., Ватанабэ М. (2011) Наблюдаемые тенденции индекса поверхностного замерзания/оттаивания за период 1987–2005 гг. в Монголии. Cold Reg Sci Technol 69: 105–111
Google Scholar
Wu Q, Zhao H, Zhang Z, Chen J, Liu Y (2019) Долгосрочная роль охлаждения подстилающей вечной мерзлоты насыпи из щебня вдоль железной дороги Цинхай-Сизан.Permafr Periglac Process 31:172–183
Чжан Т., Фрауэнфельд О.В., Серрез М.С., Этрингер А., Оелке С., МакКрейт Дж., Барри Р.Г., Гиличинский Д., Ян Д., Йе Х., Линг Ф., Чудинова С. (2005) Пространственная и временная изменчивость мощности деятельного слоя над водосборным бассейном Российской Арктики. J Geophys Res 110:D16101
Zhang YL, Li X, Cheng GD, Jin HJ, Yang DW, Flerchinger GN, Chang XL, Wang X, Liang J (2018) Влияние топографических теней на тепловые и гидрологические процессы в горный водораздел холодного региона на северо-западе Китая.
J Adv Model Earth Sy 10:1439–1457
Zhao L, Ping CL, Yang D, Cheng G, Ding Y, Liu S (2004) Изменения климата и сезонной мерзлоты за последние 30 лет в Цинхай-Сизан (Тибетское) Плато, Китай. Glob Planet Chang 43:19–31
Статья Google Scholar
Zhou Y, Guo D, Qiu GQ, Cheng GD, Li S (2000) Мерзлая земля в Китае. Science Press, Пекин, стр. 367–376
. Google Scholar
Zhou Z, Ma W, Zhang S, Du H, Mu Y, Li G (2016) Многоосная ползучесть мерзлого лесса.Mech Mater 95:172–191
Статья Google Scholar
Zhou Z, Ma W, Zhang S, Mu Y, Li G (2020) Экспериментальное исследование поведения прочности и деформации мерзлого лесса в зависимости от пути. Eng Geol 265:105449
Артикул Google Scholar
У нас есть почасовая температура почвы под травой на 19 участках по всему штату размером 4 и 8 дюймов, доступная на веб-сайте WARM, которая дает нам представление о состоянии почвы. На протяжении большей части этой зимы глубина промерзания в Иллинойсе составляла от 10 до 20 дюймов, а на некоторых участках она была глубже. Вот скриншот утренней карты. Пока это не работает на снимке экрана, вы можете навести курсор мыши на точки на карте на веб-сайте и просмотреть отдельные отчеты.
, 2007; Ravanel et al., 2017). . Однако они были сосредоточены либо исключительно на районах вечной мерзлоты, либо на проблемах стабильности откосов, либо на динамике скальных стен. Ни в одном исследовании систематически не изучалось влияние на температуру снега и земли при изменении климата в Альпах.Ожидаемые изменения важно охарактеризовать, в частности, в Швейцарских Альпах, где инфраструктура и активы часто строятся на горных вечномерзлых почвах (или подвергаются воздействию). Изменения температуры грунта могут вызвать серьезные социально-экономические проблемы, поскольку оттаивающий материал грунта теряет механическую прочность и, следовательно, устойчивость (Haeberli, 1998; Gruber et al., 2004; Krautblatter et al., 2013), что может вызвать или способствовать камнепадам, оползням. , селевые потоки или другие события, связанные с дестабилизацией грунтового материала в периледниковой среде (Gobiet et al., 2014; Делайн и др., 2015). В нескольких исследованиях наблюдалось повышение температуры грунта за последние десятилетия (Harris et al.
, 2003), что привело к увеличению количества обрушений вечной мерзлоты (Noetzli et al., 2007; Haeberli and Gruber, 2008; Phillips et al., 2017). . Имеются данные как о повышенном разрушении скальной стенки вследствие изменений теплового режима грунта (Deline et al., 2015), так и о селевой активности (Gobiet et al., 2014), хотя это явление дополнительно тесно связано с крупными осадками. .
(2015) и Haberkorn et al. (2015) указали, что более высокая температура воздуха может привести к охлаждению земли в определенных условиях местности и почвы. В отличие от этих выводов Генри (2008 г.) сообщил об уменьшении числа дней замерзания почвы в Канаде, а Мелландер и Лёфвениус (2007 г.) обнаружили повышение температуры почвы в насаждениях шведской сосны. Однако очень немногие исследования (и ни одно из них, насколько нам известно) моделировали взаимодействие температуры почвы и снежного покрова в более широком масштабе и в различных климатических условиях, в высокогорной среде, при этом рассматривая эту динамику в условиях будущего климата.Снег влияет на температуру грунта главным образом своими физическими свойствами (высокое альбедо, низкая теплопроводность, латентная голова плавления) (Zhang, 2005). Поскольку физические свойства снега могут приводить как к охлаждению, так и к нагреванию земли, результирующий эффект зависит от времени года и состояния снежного покрова (Haeberli, 1998; Luetschg et al.
, 2008). Эффекты охлаждения в основном наблюдаются в начале зимы из-за высокого альбедо (Wendler and Kelley, 1988; Zhang et al., 1996) и во время таяния снега, когда температура равна нулю из-за изотермических условий на границе раздела почва-снег, поскольку скрытая теплота выделяется при повторном замерзании талой воды на снегу.Эффекты потепления преобладают в разгар зимы под толстым снежным покровом (Наеберли, 1973). Изолирующий эффект толстого зимнего снежного покрова был показан в нескольких исследованиях (Zhang, 2005; Luetschg et al., 2008), а также охлаждающий эффект более тонкого снежного покрова (Kaste et al., 2008). Снежный покров может изменять среднегодовую температуру почвы на несколько градусов, и общий эффект зависит от высоты снежного покрова, даты образования снежного покрова зимой, продолжительности снежного покрова, плотности снега и даты таяния снежного покрова. весной/летом (Haeberli, 1975; Zhang, 2005).В зависимости от продолжительности полностью изолирующего снежного покрова снежный покров может повышать годовую температуру почвы на 2–7 °C (Zhang et al.
, 1997; Bartlett et al., 2004). Различия в днях образования и схода снежного покрова могут изменить среднегодовую температуру почвы до 6°С (Goodrich, 1982). Исследования показали (Ling and Zhang, 2003), что дата установления снежного покрова осенью более критична, чем день схода снега, и, кроме того, увеличение высоты снежного покрова на один метр может повысить температуру в 2 раза.7°С.
, 2011) и 1,5–3,0 °C на расстоянии 30–100 м (Исаксен и др., 2011).
Для моделирования снежного покрова SNOWPACK использует измерения высоты снежного покрова в зимний период. Для имитации температуры грунта модель должна работать непрерывно в течение всего годового цикла. Однако зимние осадки на этих станциях не измеряются, так как потребности в энергии обогреваемых плювиометров на этих удаленных станциях не могут быть удовлетворены. Чтобы преодолеть эту проблему, дополнительно представлен метод восстановления набора данных об осадках за полный год на каждой АМС.
Продолжительность снежного сезона на станциях колеблется от 192 (Боско/Гурин, БОГ2) до 250 дней (Симплон, СПН2). Средняя высота снежного покрова варьируется от 0,68 м в Симплоне-Зе-Зееве (SPN2) до 1,96 м в Симплоне (SPN3). Высокогорные станции расположены в Граубюндене и Вале, средневысотные станции в Граубюндене и центральном альпийском северном склоне и более низкие станции (ниже 2000 м над уровнем моря) на северной стороне Альп. На рисунке 1 показано расположение, а в таблице 1 приведены метаданные для каждой станции. Пространственное размещение станций охватывает все климатические регионы Швейцарии.Несмотря на то, что область Швейцарских Альп относительно невелика, климатическая изменчивость велика. Основываясь на прогнозируемых сигналах изменения климата (например, из сводных отчетов Ch3011 и Ch3018), принято делить Альпы на западный, восточный и северный секторы. Это в основном связано с тем, что швейцарские Альпы находятся между европейскими климатическими границами, с прогнозируемым уменьшением зимних осадков к югу от Альп и увеличением к северу от Альп.
В этом исследовании играют роль оба сигнала, поэтому станции в основном классифицируются по их географическому положению, в результате чего в этом исследовании используются три основных региона.К ним относятся: (1) регион Вале на юго-западе с богатой снегом зимой, (2) Граубюнден, расположенный на юго-востоке Швейцарии и гораздо более сухой, характеризующийся внутриальпийским климатом. во многих частях и (3) северный склон Альп, на который в основном влияют погодные условия из Северной Атлантики и Северной Европы.
Датчики температуры/относительной влажности имеют естественную вентиляцию.Данные доступны с 30-минутным разрешением. Для корректной работы модели требуется непрерывный набор данных о летних и зимних осадках, но он недоступен, поскольку ненагреваемые плювиометры на станциях способны измерять только жидкие осадки. Кроме того, дождемеры без обогрева были установлены только на некоторых станциях и только с 2009 г. Эти данные, если они доступны, используются для ввода жидких осадков летом. Поэтому данные полностью отсутствуют зимой и скудны летом. Обработка пробелов в данных описана ниже.
, 1999), они отфильтровываются путем проверки корреляции между повышением температуры воздуха и земли и фильтром скорости изменения высоты снега (Marty and Klein, 2015). ).Измерения высоты снега, которые определяются как растительность, обнуляются. Отрицательные значения снега из-за ошибок калибровки датчика обнуляются. Для отфильтровывания таяния снега в дождемерах без подогрева, вызывающего ложные осадки, ненулевые измерения осадков от всех источников допускаются только при относительной влажности >0,6 и разности температур воздуха и температуры поверхности снега менее 3 °С для высота снега выше 0 °C, так как это указывает на облачность.Отрицательные значения осадков из-за ошибок калибровки и измерений со станций ИМИС обнуляются.
Все станции оснащены обогреваемыми плювиометрами для круглогодичного измерения осадков.Однако мы предпочитаем использовать данные IMIS, поскольку эти станции лучше представляют альпийскую зону, в то время как станции ANETZ полностью запитаны и поэтому часто расположены в более низких или менее удаленных местах из-за этого требования быть «в сети». Эта сеть используется для заполнения оставшихся пробелов в данных ИМИС в соответствии со следующей процедурой: (1) данные SwissMetNet используются в качестве входных данных для множественной линейной регрессии, которая используется для реконструкции событий, связанных с осадками на станциях ИМИС. (2) Регрессии пяти лучших станций SwissMetNet в радиусе 35 км и с наименьшей разницей высот используются в качестве первой оценки для данной станции IMIS.(3) Наконец, из этих пяти станций выбираются максимум две станции, дающие наилучшие значения. Для всех станций, использованных в исследовании, R 2 превышает пороговое значение, установленное на 0,6.
Регрессии рассчитываются на основе почасовых данных и основаны на подмножестве случаев зимних осадков, превышающих >1 мм. Обратите внимание, что некоторые регрессии содержат член взаимодействия, который может иметь отрицательный знак. Если осадки на одной станции сильные, а на другой слабые, то могут выпадать отрицательные осадки.Если обнаруживается такая ситуация, вероятность дождя на фактической станции ИМИС маловероятна, поэтому значения устанавливаются равными нулю. Отрицательные значения составляют от 3 до 5% всех значений.
Жидкие осадки берутся либо из (2) измерений на станции IMIS, либо (3) из значений линейной регрессии, рассчитанных на окружающих станциях ANETZ. В качестве первого шага проверяется высота снежного покрова, если высота снежного покрова >0,1 м и температура ниже 1,2 °C, используются значения осадков, рассчитанные с помощью SNOWPACK на основе измеренных перепадов высот снежного покрова, поскольку при температурах ниже этого порога дождь маловероятен.Для температур выше 1,2 °C и высоты снежного покрова более 0,1 м регрессия из ANETZ используется в качестве входных данных о дожде, если регрессия дает ненулевое значение. Для высоты снега от 0,02 до 0,1 м измерения ANETZ выполняются, если температура выше 0 °C, и данные SNOWPACK в противном случае. Порог для тонкого снежного покрова другой, так как снежный покров ниже 0,1 м в основном существует осенью, когда дожди на снегу случаются чаще, потому что средняя температура воздуха выше, чем зимой (Il Jeong and Sushama, 2018).Однако это составляет только <5% всех точек данных.
Если высота снежного покрова ниже 0,02 м и станция IMIS измеряет количество осадков, берутся эти значения, в противном случае используются регрессии ANETZ. При высоте снежного покрова менее 0,02 м измерения СНЕЖНОГО ПАКЕТА, которые зависят от разницы в высоте снежного покрова, не точны. Поэтому ниже 0,02 м выполняются только измерения IMIS и ANETZ. Эта ситуация возникает в основном летом, когда измерения IMIS являются точными, возможные летние снегопады также будут измеряться дождемером без подогрева из-за обычно быстрого таяния, когда температура воздуха прогревается до «нормальных» летних условий.Отсутствующие летние данные IMIS предпочтительно заполняют данными ANETZ, в противном случае используются данные SNOWPACK, если также отсутствуют измерения ANETZ. Этот алгоритм также включает летние снежные явления, поскольку он зависит от высоты снежного покрова, а не от температуры воздуха или времени года. При сравнении регрессий ANETZ с измеренными данными о зимних и летних осадках данные ANETZ, как правило, завышают количество осадков, поэтому предпочтительно используются данные IMIS, если они доступны.
Завышение регрессий ANETZ в основном происходит из-за того, что не все случаи ложных осадков можно отфильтровать, так как расстояния между станциями велики.Для станции Weissfluhjoch представленный выше метод приводит к среднему годовому поступлению осадков 1359 мм в год, что можно сравнить со среднегодовыми значениями с 1981 по 2010 год, полученными с помощью нагретого плювиометра 1411 мм компанией MeteoSwiss. Дополнительные пробелы в полях воздействия заполнены линейной регрессией (Bavay et al., 2012), за исключением станции Weissfluhjoch, где отсутствуют данные с августа 2008 г. по октябрь 2008 г., и заполнены средними значениями за весь период наблюдений за соответствующий день.Промежутки не превышают 3 дней, за исключением этого случая Weissfluhjoch.
, 2000), который применяет масштабирование («дельта-сигнал») к значениям базисного периода для имитации изменившегося климата (Ch3011, 2011). Чтобы применить сигнал изменения дельты, дельта изменения температуры воздуха добавляются к каждой точке данных соответствующего дня года.Для осадков данные за базисный период умножаются на сигнал изменения дельты соответствующего дня года. Этот подход обычно используется в исследованиях климата, поскольку он устойчив к ошибкам региональной климатической модели, но имеет недостаток, заключающийся в том, что экстремальные явления и межгодовая изменчивость не меняют характер (López-Moreno et al., 2008), изменяется только величина. Изменения дельты применяются ко всему базисному периоду, а моделирование будущего выполняется на 12 лет для каждого будущего климатического периода.Мы обнаружили, что моделирование будущих периодов непосредственно с сигналом изменения климата не обнаруживает каких-либо существенных различий по сравнению с прогоном перехода с 2000 по 2100 год, который был выполнен для одной региональной климатической модели в Вайсфлюхйохе.
Используется мультимодельный подход, и результаты получаются для двух разных сценариев выбросов, определенных в четвертом отчете МГЭИК (2007a, Bernstein et al., 2008). В этом исследовании используются результаты сценария A2 МГЭИК 2007 г., который описывает очень неоднородный мир, что означает незначительное влияние климата или его отсутствие, а также местное развитие, что приводит к постоянному увеличению численности населения и более фрагментированному и более медленному экономическому росту.Для сценария А2 прогнозируется повышение зимних температур на используемых в исследовании станциях на 3,5–3,8 °С за период 2070–2099 гг. по сравнению с базовым периодом 1980–2009 гг. В дополнительном материале 1 показаны сигналы изменения десяти региональных моделей для станции WFJ. Ожидается, что средние летние температуры повысятся на 4,3–5,5 °C. Все температуры имеют приблизительную погрешность в 1 °C. Прогнозируется, что к 2085 г. летние осадки сократятся на 9–22 %, а зимние – увеличатся на 3–14 %.
Данные сценария Ch3011 доступны в масштабе объекта на всех станциях MeteoSwiss, однако они не совмещены со станциями IMIS. В этом исследовании используются ежедневные сигналы изменения дельты местоположения ближайшего соседа для каждой станции IMIS. Расстояние между станциями не превышает 10 км, но перепады высот в некоторых случаях могут быть большими. К сигналам изменения дельты не применялось масштабирование на основе высоты.
, так как более ранние измерения отсутствуют. Он был включен в это исследование, потому что он имеет измерения температуры грунта с 2013 по 2016 год.Для станций в центральных северных Альпах (Гадмен, Муттен, Гуттаннен) данные доступны только с 2009 года. Они включены в исследование, чтобы обеспечить покрытие этого региона Швейцарии. Для периодов изменения климата к входным данным за базисный период добавляются дельта-сигналы изменения за период 2035–2060 (2035), 2060–2085 (2060) и 2085–2100 (2085) периоды.
Процессы переноса массы, энергии и фазового перехода моделируются одинаково в почве и снеге (Lehning et al., 2002b). Модель решает дифференциальные уравнения в частных производных, управляющие сохранением массы, энергии и импульса в снежном покрове и слоях почвы, используя лагранжев метод конечных элементов (Бартелт и Ленинг, 2002).
Лючг и соавт. (2003) показали, что моделирование различных типов грунта по радиусу их зерен дает удовлетворительные результаты. Плотность содержания почвы, теплоемкость, альбедо почвы и теплопроводность также сильно влияют на поведение почв. Эти параметры необходимо задавать индивидуально для каждого профиля почвы.
, 2017). Почвенная информация также доступна на всех станциях из профилей, сделанных во время съемки 2015 года. Для класса «скала» назначается суглинистый профиль, тогда как для «альпийского луга» илистой — суглинок от 0,00 до 0,6 м и песчаный — суглинок для более глубоких почв (от 0,60 до 3,00 м), согласно Wever et al. (2015). Для плотности частиц почвы (ρ s ), теплопроводности (γ s ) и удельной теплоемкости ( c p ) значения взяты из предыдущих исследований (Wever и другие., 2017) и, по крайней мере, для станции Weissfluhjoch, сопоставимы с измерениями (Wever et al., 2015). Грунты моделируются на глубину 5 м, всего 50 слоев. Мощность слоя увеличивается от 0,01 м у поверхности до 0,30 м в нижней части профиля. Толщина слоя 0,01 м на поверхности выбрана по числовым причинам из-за высокой суточной изменчивости температуры на поверхности и потому, что температура поверхности очень чувствительна к толщине поверхностного слоя (Gubler et al.
, 2013).Приповерхностные (0,00–1,00 м) температуры инициализируются измеренной приземной температурой на станции. Результаты моделирования показывают, что среднегодовая температура грунта не чувствительна к начальной температуре на поверхности, поскольку изменяется относительно быстро. Температура на глубине 1,00–5,00 м инициализируется средней смоделированной температурой на глубине 1,00–5,00 м, полученной в результате 12-летнего прогона модели.
Для устойчивости атмосферы используется поправочная модель MOHOLTSLAG (Schlögl et al., 2017), которая основана на модели Holtslag и De Bruin (1988). Длина шероховатости установлена равной 2 мм для всех станций, растительный покров отсутствует. Граничное условие Неймана используется для температурного уравнения на поверхности снежного покрова и геотермального теплового потока 0,6 Wm 2 в качестве граничного условия на основании. Температурный порог разделения снега и дождя составляет 1,2 °C. Для переноса воды по снегу и почве используется полное решение уравнения Ричардса со свободным стоком (Wever et al., 2014а, 2015). Альбедо снега параметризуется в SNOWPACK (Schmucki et al., 2014).
Этот порог выбран потому, что измерения и результаты моделирования приемлемы для ошибок менее 0,10 м. Различия в смоделированных и обычныхнаблюдаемая высота снежного покрова составляет от -4 до 12%. День таяния был определен как первый день между февралем и августом, когда измеренная высота снега составляет 0,00 м. Поскольку все станции расположены в высокогорных районах и имеют непрерывный снежный покров с декабря до конца зимы, с помощью этого определения можно определить день таяния снега. Смоделированная средняя высота снежного покрова в целом находилась в ожидаемом диапазоне для каждой станции и составляла от 0,68 м в Симплоне до 1,96 м в Венгхорне (таблица 3). На нескольких станциях модель занижает высоту снежного покрова, особенно когда среднегодовая высота снежного покрова высока (рис. 2).Это было замечено в других исследованиях (Wever et al., 2015) на станции Weissfluhjoch для моделирования SNOWPACK с учетом осадков. У этого есть три основные причины: во-первых, ошибки моделирования, такие как систематические ошибки во входных данных об осадках или ошибки в параметризации модели (например, уплотнение).
Во-вторых, смоделированная высота снежного покрова включает много дней с высотой снежного покрова менее 10 см в начале зимы, которые не учитываются при измерениях. Эти значения ниже средней смоделированной высоты снежного покрова. Чтобы свести к минимуму этот эффект, для расчета средней высоты снежного покрова используются только значения выше 10 см.Дополнительный материал 2 показывает разницу между рассчитанной средней высотой снежного покрова с низким снежным порогом и без него. В-третьих, раннее таяние снежного покрова снижает среднюю высоту снежного покрова, как обсуждалось в разделе 5.1. ниже. Однако большая часть этой погрешности связана с проблемами расчета и в основном возникает при высоте снежного покрова более 1 м, и поэтому ожидается, что она не окажет существенного влияния на температуру почвы. Кроме того, даты выплавки, как правило, точно моделируются со смещением не более 2 дней.
На всех станциях начало таяния снега последовательно слишком раннее и связано с фазой быстрого таяния снега, которую нельзя увидеть при измерениях. Поскольку день таяния моделируется точно по сравнению с измерениями, можно видеть, что скорость таяния после первого быстрого таяния снега моделируется слишком низкой. Для станции Weissfluhjoch этого не наблюдалось в более ранних исследованиях, таких как Schmucki et al.(2015). В этих более ранних исследованиях измеренное входящее длинноволновое и уходящее коротковолновое излучение использовалось для расчета альбедо снега, тогда как в этом исследовании используются только измеренное уходящее коротковолновое и параметризованное входящее длинноволновое излучение. Таким образом, ошибки в расчете альбедо снега могут объяснить быструю фазу таяния весной, что приводит к общему отрицательному смещению высоты снега. Поскольку измеренное входящее длинноволновое излучение доступно только для Weissfluhjoch, но не для других станций, для согласованности в этом исследовании использовалось только измеренное уходящее коротковолновое излучение.
Эта фаза раннего таяния действительно снижает среднюю высоту снежного покрова на всех станциях до 0,02 м. Это также оказывает незначительное влияние на температуру почвы. На рис. 3 представлены измеренные и смоделированные высота снежного покрова и температура грунта на различных глубинах за период 2014–2016 гг. на станции WFJ2. Подход к моделированию 1 (зеленые линии) использует только измеренную уходящую короткую волну для расчета высоты снега. Этот подход используется в данном исследовании для всех станций. Подход к моделированию 2 (синие линии) представляет собой смоделированные данные, рассчитанные с использованием измеренной приходящей длинноволновой радиации, что приводит к лучшим результатам при моделировании высоты снежного покрова, поскольку здесь не воспроизводится раннее таяние.Это сравнение показывает, что моделируемое раннее начало таяния снега сдвигает начало нулевой точки завесы вперед и тем самым увеличивает среднюю температуру. Пересчет средней температуры с более низкой температурой земли в критическое время приводит к снижению средней температуры на 0,01–0,03 ° C, в зависимости от станции и результатов измерения высоты снежного покрова.
Они не всегда затенены и поэтому подвержены ошибкам измерения. Поскольку эти измерения недостаточно качественные в контексте данного исследования, они не используются для оценки модели.
Более медленную динамику и уменьшенную изменчивость проще смоделировать, и они могут объяснить лучшие результаты летом для глубины 0,30 и 0,50 м. Быстрая и прямая реакция приземной температуры на приземные условия также объясняет улучшение результатов моделирования зимой, поскольку зависимость зависит только от глубины снежного покрова и переноса тепла в снежном покрове, что может быть смоделировано более точно, чем поток тепла в почве. Можно сделать вывод, что реальный перенос тепла в почве слишком быстр для довольно простой параметризации, используемой в этом исследовании.
Слишком поздно в конце зимы 2013/2014, когда таяние снега моделируется слишком поздно, и слишком рано в конце зимы 2015/2016, когда таяние снега моделируется слишком рано по сравнению с измерениями. Высокие температуры до 20 °C выдвигают на первый план проблему ошибок моделирования из-за прямого смоделированного воздействия солнечной радиации. Устройства для измерения температуры земли обычно затенены и не подвергаются прямому солнечному излучению, тогда как в исследовании не моделируется затенение земли, что может привести к очень высокой температуре из-за прямого солнечного излучения.Термисторы температуры земли были размещены на глубине 1 см, чтобы уменьшить эту проблему, но низкое альбедо земли и отсутствие затенения все же могут привести к высокой температуре. Эти высокие значения температуры также наблюдаются в начале зимы 2013/2014 гг. на поверхности и на глубине 10 см.
По результатам моделирования для периодов изменения климата прогнозируется уменьшение средней высоты снежного покрова для всех трех будущих периодов на всех станциях.Однако различия между откликами станций велики и зависят от высоты над уровнем моря и местоположения станции. К 2035 г. уменьшение высоты снежного покрова составит от 1 % (SIMP3) до 11 % (Боско Гурин), а к 2085 г. снижение высоты снежного покрова составит от 19 % (Глаерниш) до 42 % (Боско Гурин) (таблица 3). Снижение высоты снежного покрова выше на станциях в Вале и к югу от Альп, чем в Граубюндене и северных Альпах. В основном это связано с двумя эффектами. Во-первых, снежный покров в Вале устанавливается раньше, чем в Вайсфлюхйохе и Цернеце, потому что в Граубюндене в начале зимы обычно меньше осадков.И наоборот, в западных Альпах более часты снегопады в начале зимы, близко к точке таяния, которые, вероятно, в будущем превратятся в дожди. Это задерживает наступление снежного покрова на этих станциях, а также приводит к значительным различиям в средних значениях высоты снежного покрова из-за того, что эти ранние зимние снегопады исключаются из годового бюджета снежного покрова.
В Грайзоне основной период выпадения снега приходится на разгар зимы, когда температура будет сохраняться на значениях ниже 0.0 °C на обширной территории в будущие смоделированные периоды. Более раннее таяние снега, наблюдаемое на всех станциях, не оказывает существенного влияния на среднюю высоту снежного покрова.
Это просто потому, что на более низких высотах снег выпадает ближе к точке таяния и поэтому более чувствителен к изменениям температуры воздуха.В табл. 3 показано абсолютное и процентное уменьшение средней высоты снежного покрова вместе с изменением продолжительности снежного сезона для всех станций и периодов.
На альпийских и низкогорных станциях уменьшение высоты снежного покрова составляет ок. 0,38 м, с несколько более сильным понижением на заснеженных станциях. Исключение составляют высокогорная станция Симплон и высокогорные станции Флуелапасс и Налунс.Эти станции расположены в незащищенных от ветра местах. Из-за ветровой эрозии снега высота снежного покрова на этих станциях сильно уменьшается. Однако расчетное уменьшение высоты снежного покрова по сценариям изменения климата на этих станциях относительно невелико. Основная причина этого факта заключается в том, что ветровая эрозия является доминирующим фактором, влияющим на накопление высоты снега, однако изменения скорости ветра не учитываются в сценариях.
В Граубюндене снежный сезон сократится примерно на 5 % и примерно на 13 дней в 2035 г. и на 18 % в 2085 г. В северных Альпах эта величина составит примерно 9 % в 2035 г. и примерно 21 % в 2085 г. На рис. Weissfluhjoch, Zermatt, Gadmen, Fluelapass за каждый день среднего года за отчетный период, а также за 2035, 2060 и 2085 годы.Значения представляют собой среднесуточные значения, рассчитанные за весь 12-летний период. На всех станциях наблюдается более раннее начало периода таяния и более раннее окончание снежного покрова. Все станции показывают уменьшение снежного покрова для всех времен года и для всех будущих периодов.
Серые линии показывают измеренную высоту снежного покрова, черные линии моделируют высоту снежного покрова за базисный период (2004–2016 гг.), за ними следуют красные (2035–2060 гг.), зеленые (2060–2085 гг.), синие (2085–2100 гг.).
На высокогорных станциях изменения периода накопления также меньше, чем в период таяния, особенно на станциях с относительно маломощным снежным покровом (Налунс и перевал Флюэла) и меньшей скоростью снегонакопления. Эту тенденцию можно увидеть и в изменении продолжительности снежного сезона, так как она определяется количеством дней между наступлением и днем схода снежного покрова. В табл. 3 укорочение снежного сезона на станциях в Вале сильнее, чем на малоснежных станциях во внутриальпийском Граубюндене, менее подверженном западным ветрам с Атлантики.
, и это повышение продолжается до 2085 г.Для большинства станций потепление на поверхности выше, чем в более глубоких почвах, и колеблется в среднем от 0,6 до 2,3 °C к 2035 г. и от 2,9 до 6,8 °C к 2085 г. на поверхности. А на глубине 5 м между 0,3 и 1,8 °С к 2035 г. и 1,6 и 4,4 °С к 2085 г. К 2035 г. потепление поверхности на высокогорных станциях больше, чем на средне- и низкогорных станциях, но к 2085 г. потепление поверхности на на высокогорной станции примерно столько же, сколько на других станциях. Повышение температуры, наблюдаемое на станциях в Вале, больше, чем на станциях в Грайзоне, на всех глубинах.Этот факт согласуется с различиями в изменении высоты снежного покрова. Поэтому сокращение снежного сезона и более сильное уменьшение высоты снежного покрова приводит к более сильному повышению температуры почвы. В более глубоких грунтах повышение температуры наиболее сильное для станций, которые относятся к каменистым грунтам (табл. 1), более высокая проницаемость и воздухосодержание этих грунтов позволяет более быстро прогреваться на глубине в ответ на сигнал поверхностной температуры.
Органические почвы обладают более высокой теплоемкостью, поэтому альпийские луговые почвы могут накапливать больше тепла, что может задерживать прогревание более глубоких слоев почвы.На поверхности класс почвы не имеет значения, так как здесь основным фактором динамики температуры является изменение высоты снежного покрова.
Для большинства станций наблюдается повышение температуры со временем. В Аролле повышение температуры почвы наиболее сильно в период 2060–2085 гг., когда также выражено сокращение снежного сезона, что может быть объяснено входным сигналом изменения климата, прогнозирующим небольшое уменьшение зимних осадков в 2060 г. и увеличение как в 2035, так и в 2085 году.В Гадмене наиболее сильное потепление наблюдается в период с 2035 по 2060 гг. В Гадмене уменьшение высоты снежного покрова также самое сильное в этот период, что еще раз показывает высокую степень связи между высотой снежного покрова и температурой почвы. На Матзее и Венгхорне потепление в 2060 г. несколько меньше, чем в другие периоды, что соответствует меньшему уменьшению высоты снежного покрова для этого будущего периода. На высокогорных станциях Церматт, Вайсфлюхйох и Цернец потепление у поверхности в 2060 г. меньше, чем в периоды 2035 и 2085 гг.
На рис. 6 показаны изменения температуры почвы и высоты снежного покрова за два типичных года. На верхней панели мы видим год с низким накоплением снега и охлаждением почвы в начале зимы, тогда как на нижней панели виден год с быстрым накоплением снега и повышением температуры почвы.Этот эффект охлаждения виден только при соблюдении определенных условий. Как видно на рисунке 6А, тонкий продолжительный снежный покров в начале зимы, который не тает, приводит к охлаждению земли в начале зимы. Это в основном связано с тем, что тонкий снежный покров по-прежнему имеет высокое альбедо, которое отражает поступающее коротковолновое излучение, но позволяет холодным зимним температурам проникать в почвы, поскольку из-за тонкого снежного покрова отсутствует отделение от атмосферы. Показано, что глубина снежного покрова 0,40 м является порогом, определяющим степень связи между поверхностью и атмосферой.Если высота снежного покрова опускается ниже этого значения, эффект охлаждения усиливается. Снежный покров высотой от 0,40 до 0,80 м, обычный порог для полностью изолирующего снежного покрова (Haeberli, 1973, 1975), оказывает небольшое охлаждающее действие.
Снежный покров должен быть тонким в течение значительного времени в начале зимы, и для заметного охлаждения почвы должно потребоваться более одного значительного снегопада, превышающего 0,80 м. В период малоснежного покрова температура должна быть ниже нуля для охлаждения. В годы, когда наблюдается похолодание, максимальная высота снежного покрова ниже, чем в другие годы.На рисунке 6В показан год без охлаждающего эффекта, и мы видим, что в начале зимы существует лишь короткий период времени с тонким снежным покровом. В этот период температура почвы значительно снижается, но высота снежного покрова в последующие периоды увеличивается, поэтому усиленное охлаждение не компенсирует более высокую температуру воздуха. Высота снежного покрова очень рано превышает 0,80 м. При высоте снежного покрова более 0,80 м температура почвы полностью изолирована от температуры холодного зимнего воздуха, и дальнейшего охлаждения не наблюдается, даже если высота снежного покрова в целом немного уменьшится в будущем.
Для обоих лет наблюдается более раннее таяние снега, вызывающее более раннее повышение температуры грунта по сравнению с базовым периодом. Глядя на среднегодовую температуру почвы (Рисунок 5), сильное повышение температуры весной действительно компенсирует все возможные охлаждающие эффекты ранней зимы. Установлено, что даже в годы со слабым охлаждающим эффектом в зимнее время среднегодовые температуры поверхности земли увеличиваются. С точки зрения долгосрочной и средней температуры грунта охлаждающее действие тонкого снежного покрова в начале зимы оказалось незначительным.
(вверху), 2060 г. (в центре), 2085 г. (внизу). Наблюдалось повышение температуры грунта на всех глубинах и во все времена года.Снижение температуры, наблюдаемое для некоторых станций в период снегонакопления (рис. 6), не приводит к общему тренду похолодания в начале зимы, поскольку межгодовая и межстанционная изменчивость велика. Как показано на рис. 5, наибольшее повышение температуры наблюдается на поверхности, при этом среднее повышение температуры в 2035 г. составило 1,24 °C на поверхности и 0,7 °C на глубине 5 м. Сезонные различия отчетливо видны и опять же наиболее сильны на поверхности. На поверхности увеличение является наименьшим для времени с постоянным снежным покровом (зимой), потому что, пока присутствует постоянный, полностью изолирующий снежный покров, температура земли не связана с атмосферными условиями.Вместо этого повышение зимней температуры почвы в основном обусловлено более высокой температурой почвы в период накопления снега (осень). Высокий прирост в период таяния (весна) в основном связан с более ранним сходом снега, что приводит к очень большим перепадам температур почвы.
В бесснежный период (лето) температура грунта связана с температурой воздуха, и повышение температуры грунта сравнимо с величиной повышения температуры воздуха, обусловленного сигналом изменения дельты.Сигналам температуры поверхности требуется время, чтобы проникнуть на глубину. На глубине времена года смещаются, что хорошо видно на рис. 7. Например, приземному сигналу температуры воздуха требуется около полугода, чтобы достичь глубины 5 м, поэтому на глубине 5 м наиболее сильное повышение температуры грунта приходится на осень, а наиболее слабый весенний рост, отражающий сигналы летней и зимней температуры воздуха соответственно.
Различия для 2035 (А) , 2060 (В) и 2085 (С) .
Поскольку мы используем одни и те же входные данные для всех периодов моделирования, даже если общие числа могут включать некоторые ошибки, прогнозируемые изменения в будущем кажутся надежными. В данном исследовании тест на чувствительность для модели SNOWPACK не проводился, поскольку модель SNOWPACK уже широко использовалась для изучения изменения климата, и в этом контексте были проведены многочисленные исследования чувствительности (Lehning et al., 2002a; Wever et al., 2014b). ; Рихтер и др., 2018). Шмуки и др. (2014) показали, что выбор параметризации входящих длинных волн не влияет на результаты высоты снежного покрова, но СНЕЖНЫЙ ПАКЕТ чувствителен к поступлению осадков.Исправление недолова осадков, как мы сделали в этом исследовании, действительно значительно улучшает результаты SNOWPACK.
Ошибки в расчетах и раннее начало периода таяния приводят к расхождениям между смоделированной и измеренной высотой снежного покрова от 3 до 10%. Мы смогли показать, что это лишь незначительно влияет на температуру почвы.Эти систематические ошибки также влияют на результаты моделей изменения климата, но таким же образом, как и для базисного периода. Таким образом, рассчитанные изменения к концу века в относительном смысле не затронуты. Годовой ход снежного покрова может быть представлен хорошо, и изменения в снежном цикле разумны для всех станций.
Использование различных настроек модели показывает, что хорошее представление летней температуры оказывает большее влияние на среднюю температуру земли, чем небольшие различия в моделировании высоты снежного покрова (рис. 3). Наша настройка модели успешно обеспечивает хорошее представление летней температуры.Раннее начало таяния изменяет температуру грунта лишь на 0,1–0,3 °С, что меньше расчетных изменений температуры. Представленная модель устойчива к среднегодовой температуре и ее изменениям, а также к сезонным изменениям, но имеет некоторые недостатки в моделировании отдельных явлений. В дополнительном материале 2 мы представляем дополнительные результаты полностью переходного периода (2004–2100 гг.). Сравнение с нашим моделированием климата почвы за один период времени (12 лет) показывает, что последнего достаточно.
Применение сигналов изменения дельты из сценариев изменения климата Ch3011 показало уменьшение высоты снежного покрова и сокращение снежного сезона к концу века для всех станций. Уменьшение средней высоты снежного покрова к концу столетия составило на низкогорных станциях 35 %, высокогорных станциях 32 %, высокогорных станциях Вале 35 % и Граубюндене 20 %.Изменения даты схода снежного покрова больше, чем даты начала. Величина сокращения снежного сезона и уменьшения средней высоты снежного покрова зависит от станции и показывает значительную изменчивость в зависимости от высоты и климатической зоны.
Однако эти охлаждающие эффекты незначительны по сравнению с летним потеплением и межгодовой изменчивостью, которая доминирует в сигнале. Повышение средней летней температуры больше, чем средней зимней температуры грунта, и видно, что среднегодовая температура грунта на поверхности возрастает сильнее, чем на глубине.Абсолютные значения повышения температуры грунта зависят от станции. Показана сильная связь изменений температуры с изменениями снежного цикла.
Самая большая ошибка возникает из-за ошибок моделирования, поскольку высота снежного покрова и температура земли не могут быть точно воспроизведены для базисного периода. Кроме того, сигналы изменения дельты для периодов изменения климата содержат ошибки. Базовый период и периоды изменения климата моделируются с использованием одного и того же подхода, поэтому, хотя абсолютные значения будущей температуры земли и высоты снежного покрова могут быть неопределенными, следует отметить относительные изменения моделируемого будущего по сравнению с базовым периодом.
Набор данных для 16 станций между 1630 и 2850 м а.с.л. доступна для дальнейшего анализа.
Данные Ch3011 были получены из Центра моделирования климатических систем (C2SM).
Улучшенная параметризация для оценки эффективного коэффициента излучения атмосферы для использования при расчете дневного нисходящего длинноволнового излучения. Дж. Заявл. метеорол. 38, 474–480. doi: 10.1175/1520-0450(1999)038<0474:AIPFEE>2.0.CO;2
Whiteman (Бостон, Массачусетс: Academic Press) , 521–561.
Ж. Геофиз. Рез. 122, 7737–7754. дои: 10.1002/2016JD026258
doi: 10.5194/gmd-6-1319-2013
(1975). Untersuchungen zur Verbreitung von Permafrost. Mitteilung der Versuchsanstalt fuer Wasserbau, Hydrologie und Glaziologie and der ETH Zuerich.
Дж. Ам. Водный ресурс. доц. 36, 387–397. doi: 10.1111/j.1752-1688.2000.tb04276.x
, Ødegård, R.S., Etzelmüller, B., Hilbich, C., Hauck, C., Farbrot, H., et al. (2011). Деградация горной вечной мерзлоты на юге Норвегии: пространственная и временная изменчивость средних температур грунта, 1999-2009 гг. Пермаф. Перигл. Процесс. 22, 361–377. doi: 10.1002/ppp.728
и Шнибели М.(2003). Долгосрочные тренды снежного климата в Швейцарских Альпах (1931–99). Междунар. Дж. Климатол. 23, 733–750. doi: 10.1002/joc.912
Расчеты модели снежного покрова для предупреждения о лавинах на основе новой сети метеорологических и снежных станций. Холодная рег.науч. Технол. 30, 145–157. doi: 10.1016/S0165-232X(99)00022-1
Клим. Рез. 36, 203–217. дои: 10.3354/cr00747
, и Кляйн, Г. (2015). «Автоматический алгоритм проверки измерений глубины снега на станциях IMIS», в Swiss Geoscience Meeting (Базель). , Вольтер А., Люти Р., Аманн Ф., Кеннер Р. и Бюлер Ю. (2017). Обрушение скального склона в недавно отслоившейся каменной стене вечной мерзлоты в Пиц-Кеш, Восточные Швейцарские Альпы), февраль 2014 г. Earth Surf. Процесс. Ландф. 42, 426–438.doi: 10.1002/esp.3992
, ван Хервейнен А., Ротах М. и Швейцер Дж. (2018). «Чувствительность смоделированной нестабильности снега к входной метеорологической неопределенности», в International Snow Science Workshop Proceedings (Insbruck), 1186–1190.
Холодная рег. науч. Технол. 99, 27–37. doi: 10.1016/j.coldregions.2013.12.004
, Комола, Ф., Бавай, М., и Ленинг, М. (2017). Моделирование влияния процессов на снежной поверхности на динамику влажности почвы и формирование речного стока в высокогорном водосборе. Гидр. Земля Сис. наука . 21, с. 4053–4071.
Криосфера 9, 2271–2293. doi: 10.5194/tc-9-2271-2015