Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2023, T. 511, № 2, стр. 254-260

Стратегия развития Арктической зоны Российской Федерации [1, 8] направлена на активное изучение и освоение Арктики, в том числе и ее природных ресурсов. Озера являются неотъемлемой частью природных ландшафтов арктического региона РФ. На спутниковых снимках в пределах Арктической зоны РФ дешифрируется более 2.5 млн водоемов. Суммарная площадь водной поверхности арктических озер составляет ∼160 тыс. км², или чуть менее половины суммарной площади водной поверхности всех естественных водо-емов РФ [1, 5, 6]. Абсолютное большинство малых и средних озер арктических территорий являются неизученными главным образом из-за их труднодоступности.

Целью настоящего исследования является разработка методики дистанционной оценки характеристик неизученных малых (1–10 км²) и средних (10–100 км²) озер тундровых ландшафтов нашей страны на основе методов математического моделирования с использованием спутниковой информации дистанционного зондирования подстилающей поверхности, баз данных метеорологического реанализа и геостатических зависимостей между морфометрическими характеристиками озер природных зон.

Объектами исследования являются очень малые и малые (площадью 0.1–10 км²), а также средние (10–100 км²) озера [3], расположенные за полярным кругом в зоне тундры вдоль побережья Северного Ледовитого океана и Берингова моря (рис. 1). Характерной особенностью этой территории является наличие вечной мерзлоты.

Рис. 1.

Тундровые природные зоны России: 1 – Кольские низкогорные тундры и редколесья, 2 – Большеземельские тундры, 3 – Ямало-Гыданские тундры, 4 – Северо-Таймырские арктические тундры, 5 – Североякутские тундры, 6 – Чукотские тундры, 7 – Тундры и редколесья Корякского нагорья (https://ecoregions.appspot.com/).

Побережье морей Северного Ледовитого океана практически повсеместно покрыто густой сетью водоемов. Наряду с прибрежно-лагунными водоемами, в пределах морских аккумулятивных, водно-ледниковых и озерно-аллювиальных равнин широко распространены термокарстовые, ледниковые, просадочные, пойменные и западинные озера. Большинство из них характеризуются малыми площадями и незначительными глубинами, составляющими от 1 до 2 м и лишь иногда – до 3 и более метров [6]. Одними из основных особенностей таких водоемов являются существенная горизонтальная однородность поля температуры в них и преобладание процессов вертикального переноса тепла над адвективными. При моделировании термического режима водоемов этого класса зачастую достаточно использовать простые одномерные модели, основанные на интегрировании уравнения вертикальной диффузии тепла и различных способах представления вертикального распределения температуры.

При невозможности выполнения контактных измерений характеристик озер, находящихся в труднодоступных областях, предлагается воспользоваться методикой оценки состояния озер, схема которой представлена на рис. 2.

Рис. 2.

Схема дистанционной оценки характеристик малых и средних неизученных труднодоступных водоемов.

Основные этапы дистанционной оценки характеристик озер сводятся к следующему алгоритму. С использованием средств дистанционного зондирования поверхности Земли дешифрируется интересующий объект, находятся его географические координаты и площадь водной поверхности озера. На основе геостатистических (территориально-общих для рассматриваемого региона) соотношений между площадью и глубиной, последняя оценивается для неизученных озер. По географическим координатам из баз данных метеорологического реанализа может быть получена метеоинформация требуемого разрешения. Глубина озера и метеоданные являются входными данными в модель FLakeEco, которая рассчитывает термические характеристики водоема, параметры его кислородного режима, а также теплоперенос в донных отложениях. При отсутствии доступа к модели для приближенной оценки термических характеристик воды и донных отложений, а также показателей кислородного режима озера могут быть использованы соответствующие номограммы, построенные заранее по результатам модельных расчетов для интересующей области.

Инструментом дистанционной оценки характеристик неизученных озер в предлагаемой методике является модель FLake (www.lakemodel.net), разработанная совместными усилиями сотрудников Института озероведения РАН, Института водных проблем Севера РАН, Института водной экологии и внутреннего рыбоводства Германии (IGB) и Службы погоды Германии (DWD) [12, 16]. Модель FLake является универсальной математической моделью гидротермодинамики озера, в которой реализованы основные мировые достижения в области физической лимнологии. Модель FLakeEco представляет собой модификацию FLake, дополненную гидроэкологическим модулем, позволяющим рассчитывать режим растворенного кислорода в озерах [9, 13]. Продукт синтеза модели озера FLake и приповерхностных метеорологических данных из проекта реанализа NCEP/NCAR получил название FLake-Global [14]. Отмечается, что FLake-Global “позволяет практически мгновенно оценить сезонный цикл температуры и условий перемешивания в любом мелководном пресноводном озере по всему миру”. Как отмечается на сайте модели (www.lakemodel.net), она может использоваться в системах численного прогнозирования погоды, моделирования климата и других экологических приложений как одномерная модель в автономном режиме или как физический модуль в моделях озерных экосистем. В международном проекте COSMO (https://www.cosmo-model.org/content/model/cosmo/default.htm) модель FLake используется при оценке влияния водной поверхности водоемов на локальный климат. В настоящей работе впервые математическое моделирование и результаты космический съемки применены для дистанционной оценки характеристик неизученных озер арктической зоны РФ.

Примеры верификации модели FLake на озерах Северо-Таймырской арктической тундры РФ представлены в работах [10, 17]. На рис. 3 в качестве примера дополнительной верификации модели на озере Сюртав-Малто (69.7° с.ш., 75.6° в.д.), расположенного в Ямало-Гыданской тундре, представлены измеренные значения температуры воды на разных глубинах для двух дат в конце ледостава [4] и рассчитанные по модели для этих же дат температурные профили. Соответствие расчетных и натурных данных можно признать удовлетворительным, а модель FLake – вполне пригодной для достижения целей настоящей работы.

Рис. 3.

Измеренные и рассчитанные по модели FLake вертикальные распределения температуры в озере Сюртав-Малто, Ямало-Гыданская тундра.

Для дистанционной оценки характеристик озера с использованием модели FLake необходимо иметь географические координаты объекта, его среднюю глубину (или площадь, по которой можно вычислить глубину) и привязанные к ним данные метеорологического реанализа. В настоящей работе использовался реанализ NCEP/NCAR (www.esrl.noaa.gov/psd/data/reanalysis/reanalysis. shtml), который представляет собой ряды восстановленных величин метеорологических параметров для всего земного шара. Временной шаг между сроками “наблюдений” составляет 6 ч. Выборка необходимых для расчетов данных производится по координатам расчетной точки.

Наиболее приемлемым в рамках настоящей работы методом определения площади водоема является дешифрирование спутниковых снимков. При решении задачи дистанционной оценки характеристик неизученных озер в годы различной водности применимы каталоги данных Global Surface Water (https://global-surface-water.appspot.com), полученные на основе проекта Copernicus (https://www.copernicus.eu/en) и снимков со спутников Landsat с 1984 по 2021 г. Пространственное разрешение всех каталогов GSW составляет 30 м.

Вопросам поиска геостатических взаимосвязей между такими морфометрическими характеристиками озер, как площадь и глубина, посвящен ряд научных исследований как отечественных [2, 7, 17], так и зарубежных [15] специалистов. В настоящем исследовании для всех семи зон тундры (рис. 1) использованы эмпирические зависимости глубины озера от его площади (табл. 1), которые были получены в результате статистической обработки баз данных HydroLAKES [15] по выбранным зонам.

Необходимо отметить, что совершенствование территориально общих взаимосвязей между морфометрическими характеристиками озер различных природных зон является одним из основных направлений развития метода дистанционной оценки неизученных озерных экосистем.

При наличии необходимой исходной информации модель рассчитывает следующие характеристики выбранного озера:

• теплоперенос между атмосферой, льдом, водой и донными отложениями;

• профиль температуры воды по глубине, температуру у поверхности и у дна;

• профиль температуры в донных отложениях;

• дату образования ледового покрова, его продолжительность и толщину;

• глубину протаивания донных отложений в озерах зоны вечной мерзлоты;

• профиль концентрации растворенного кислорода по глубине и толщину анаэробной зоны (при наличии).

Расчеты выполнялись для шести точек, расположенных в представленных на рис. 1 семи областях зоны тундры и соответствующих следующим озерам: 1 – оз. Бабозеро, Мурманская обл. (67.993980° с.ш., 37.603655° в.д.); 2 – оз. Порчты, Ненецкий автономный округ (67.888251° с.ш., 59.076433° в.д.); 3 – оз. Сохонто, Ямало-Ненецкий автономный округ (69.166749° с.ш., 70.109453° в.д.); 4 – оз. Сырутатурку, Красноярский край (73.685402° с.ш., 97.586035° в.д. ); 5 – оз. Федота, Респ. Саха (71.168933° с.ш., 144.813443° в.д.); 6 – оз. Элэргытгын, Чукотский AO (68.804262° с.ш., 171.274288° в.д.); 7 – оз. Бурыпчи – Камчатский край (63.962810° с.ш., 168.493262° в.д.). К указанным точкам привязаны данные метеорологического реанализа семейства NCEP/NCAR, осредненные за тридцатилетний интервал времени. В первом приближении можно считать результаты расчетов, выполненных для указанных точек, репрезентативными для соответствующих зон тундры.

По результатам проведенных расчетов построены номограммы, связывающие термические характеристики (средние значения температуры поверхностного слоя воды и толщины ледяного покрова) малых и средних озер со значениями их площадей для семи рассматриваемых зон тундры (рис. 4).

Рис. 4.

Номограммы для приближенной оценки средних значений температуры поверхности воды (а), толщины льда (б) в зависимости от площади озера, теплообмен через границу вода–дно (в), а также внутригодовая динамика максимально возможной толщины анаэробной зоны (г) для различных зон тундры по результатам моделирования (номера зон соответствуют рис. 1).

При этом следует помнить, что построить оценочные номограммы для других географических координат с использованием соответствующих данных метеорологического реанализа на основе результатов расчетов по модели не составляет большого труда.

Рисунки 4 а и 4 б иллюстрируют зависимость средних значений температуры поверхности воды и толщины льда от площади озера в семи рассматриваемых зонах тундры. Пологая форма представленных графиков является следствием слабой зависимости глубины водоема от его площади, что является характерной особенностью тундровых озер. Разница в расположении графиков объясняется различной широтой рассматриваемых точек, а также региональными различиями данных метеорологического реанализа. Максимальные значения температуры поверхности воды и минимальная толщина льда характерны для Кольских низкогорных тундр и редколесей, подверженных влиянию теплого атлантического течения Гольфстрим. Противоположная картина наблюдается в результатах расчета по Северо-Таймырской арктической тундре (№ 4), северо-якутской (№ 5) и чукотской (№ 6) зонам тундры.

Рисунок 4 в представляет результаты расчета внутригодовой динамики потока тепла через границу вода–дно для рассматриваемых точек. Нетрудно видеть, что в зонах 4, 5 и 6 поток тепла положителен, т.е. направлен в донные отложения в течение всего года, что объясняется влиянием вечной мерзлоты. В остальных зонах осенне-зимнее выхолаживание водной массы приводит к возникновению обратного потока тепла, так как донные отложения дольше удерживают тепло по сравнению с водной массой. В наибольшей степени это выражено в озерах Кольской тундры.

В качестве первого шага при переходе от вычисления термических параметров озер к решению задачи дистанционной оценки их экологического состояния могут служить расчет характеристик кислородного режима и оценка перспектив возникновения анаэробных зон, формирующихся в условиях острого дефицита растворенного в воде кислорода. В этих зонах активизируются восстановительные процессы, приводящие к образованию метана (CH₄), сероводорода (H₂S) и аммиака (NH₃), которые не только ухудшают качество озерной водной массы, но и могут быть токсичными для гидробионтов (особенно это касается H₂S). Входной информацией для расчета характеристик кислородного режима является скорость потребления кислорода бактериями (БПК₅), задаваемая по известным литературным аналогам [9, 12]. На рис. 4 г представлена рассчитанная внутригодовая динамика средней толщины анаэробной зоны для рассматриваемых точек и расположенных в них озер. Как показали проведенные расчеты, риск возникновения анаэробных зон наиболее вероятен в озерах зон № 3, 4, 5 и 6. Максимальная толщина анаэробной зоны характерна для Северо-Таймырской арктической тундры (зона № 4), характеризующейся максимальной толщиной ледяного покрова (рис. 4 б). Для озер, находящихся в зонах № 1, 2 и 7, возможность формирования анаэробных зон не выявлена.

Основным результатом исследования является методика полностью дистанционной оценки характеристик термического и кислородного режимов неизученных озер северных территорий. Основным инструментом для выполнения такого рода оценки служит одномерная математическая модель гидротермодинамики озера FLake, а также ее производные FLakeEco и FLake-Global в совокупности с имеющейся информацией метеорологического реанализа в изучаемом регионе и известными геостатистическими зависимостями средней глубины озера от его площади. Даже при отсутствии доступа к модели любой водопользователь, заинтересовавшийся озером с известными географическими координатами и оценивший площадь его поверхности, может на основании полученных в результате моделирования номограмм составить приближенную оценку термических характеристик водоема (продолжительность ледостава, толщина льда, температура поверхностного слоя воды и донных отложений, наличие или отсутствие бескислородной зоны и др.), а также характеристик кислородного режима. Необходимо отметить, что при условии дополнения модели FLake соответствующими программными модулями, по приведенной выше методике могут быть оценены и другие химико-биологические характеристики водоемов, такие как, например, биомасса и первичная продукция водорослей, прозрачность воды и др.

При этом, как уже упоминалось выше, не потребуется сложно реализуемых контактных измерений, что крайне важно для труднодоступных, неизученных или малоизученных северных территорий нашей страны.