Известия РАН. Серия географическая, 2020, T. 84, № 6, стр. 855-863

ВВЕДЕНИЕ

Наличие снежного покрова, занимающего в холодный период года обширные пространства в умеренных и высоких широтах Евразии, оказывает существенное влияние на характер взаимодействия процессов в атмосфере и на поверхности суши. Периоды потеплений и похолоданий последнего столетия сопровождаются динамичными изменениями в характере снегонакопления, что приводит к заметным изменениям гидрологического режима и биоты. Все вышеперечисленное указывает на необходимость усовершенствования методов мониторинга снегонакопления – в частности, путем восстановления характеристик снежного покрова по спутниковым данным. Основная причина существующей на сегодня несогласованности фактических и восстановленных снегозапасов связана с региональной пространственной неоднородностью и временной трансформациeй снегозапасов. В качестве наиболее важных факторов, влияющих на формирование снежного покрова, признаны климатическиe условия, рельеф и характер растительности, и те же факторы рассматриваются основополагающими в процессе разработки алгоритмов восстановления снегозапасов по спутниковым данным.

Погрешности восстановленных снегозапасов в лесных массивах связаны, в основном, с изменчивостью характеристик снежной толщи и неоднородностью растительного покрова. Вместе с тем зависимости снегонакопления от таксономических характеристик лесных массивов и детализация в оценках временной изменчивости снегозапасов в связи с различиями растительного покрова на сегодня исследованы недостаточно.

Основная задача проводимых нами исследований состоит в оценке локальной изменчивости снегозапасов в связи с различиями лесной растительности как возможного дополнительного источника погрешностей восстановленных по спутниковой информации снегозапасов.

МЕТОДОЛОГИЯ И ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

Как уже упоминалось, распределение снегозапасов по территории зависит в значительной мере от климатических факторов (осадки, приземная температура воздуха, ветровой режим) и от характера растительности. Результаты работ В.М. Мишона [6–8] показывают превышение снегозапасов лесных массивов над снегозапасами открытых пространств в 1.4 раза – на основании анализа данных наблюдений Нижнедевицкой и Волховской водно-балансовых станций (лесостепная зона Воронежской области). В качестве основной причины различий выделяются ветро-метелевая сублимация снега и испарение с его поверхности [4]. В первом случае, по данным В.И. Панова, в степной зоне Восточно-Европейской равнины потери снегозапасов достигают 20–25% от их общей величины [9], во втором случае, по данным В.М. Котлякова, потери могут составлять до 30 мм – 25% общей величины [5]. Кроме того, высказываются предположения об увеличении турбулентности воздушных потоков над лесными массивами за счет их “шероховатости”, что приводит здесь к повышению интенсивности выпадения осадков, и, как следствие, к увеличению снегозапасов [7, 8]. Также имеются признаки усиленного снегонакопления на границе открытых пространств и лесных массивов, связанного, по-видимому, с повышенной здесь аккумуляцией переносимого метелями снега [2].

Процесс накопления снега в лесу, наряду с зависимостью от метеорологических условий, является сложной функцией климата, рельефа и таксационных характеристик лесных массивов. Соответствующие закономерности распределения снежного покрова в зоне лесов на сегодня разработаны недостаточно. Так, в частности, на метеорологических станциях, при проведении режимных маршрутных снегомерных съемок в лесу, особенности древостоя не фиксируются. В результате, неоднородность залегания снежного покрова может анализироваться лишь в сравнении данных наблюдений на открытых и лесных маршрутах конкретных метеорологических станций или же сравнением данных лесных снегомерных наблюдений, проводимых в разных природно-климатических зонах с заведомо различным составом лесной растительности, что не позволяет снизить неопределенность в оценках региональных снегозапасов.

Для оценки точности расчета снегозапасов по спутниковой информации нами использованы данные Продукта GlobSnow(SWE) второй версии, разработанного в рамках исследований Европейского Космического Агентства (European Space Agency). Рассчитанные моделью значения водного эквивалента снега (далее – восстановленные снегозапасы) получены по данным частотных каналов спутниковых радиометров 19 и 37 ГГц с суточным разрешением начиная с 1979 г. по настоящее время с пространственным разрешением 25 × 25 км.

Механизм восстановления значений снегозапасов основывается на использовании полуэмпирической модели HUT (Helsinki Technological university – Технологический институт, Хельсинки). Модель описывает наблюдаемую радиояркостную температуру как функцию характеристик снежной толщи и с учетом влияния атмосферы и состояния лесной растительности для ячеек 25 × 25 км на Северное полушарие [13]. В качестве входных параметров используются наблюдаемые на метеорологических станциях толщина и плотность снега, размер зерна, приземная температура воздуха; в алгоритм расчета встроены блоки, оценивающие теплообмен снежной толщи с подстилающей поверхностью и атмосферой и описывающие особенности снежной толщи после начала снеготаяния [14].

В модели HUT второй версии восстановленные снегозапасы оптимизируются на основе бай-есовского подхода с учетом интерполируемых в соответствующую сетку фактических данных (в том числе, размер зерен в снежной толще), используемых в качестве входных параметров [12]. Кроме того, усовершенствован используемый ранее механизм оценки снегозапасов на залесенных территориях по спутниковым данным в оптическом диапазоне. В алгоритме SCAmod (Finland Environment Institute – Институт окружающей среды, Финляндия) влияние леса учитывается с помощью эмпирической модели отражения снежного покрова, где в качестве параметров используются значения коэффициента отражения снега, леса и свободной от снега поверхности. Получаемые в результате коэффициенты проницаемости лесных массивов корректируют в модели HUT расчет снегозапасов в лесных массивах [10, 11]. В итоге, по сведениям разработчиков продукта GlobSnow (SWE), ошибка модельных расчетов снегозапасов может достигать тем не менее 35% по отношению к данным наземных на-блюдений – при максимальных погрешностях на юго-западе региона, в связи, по-видимому, с повышенной здесь влажностью снега. Вместе с тем, разработчиками указано, что в лесной зоне разница в значениях восстановленных и фактических снегозапасов в отдельных случаях может достигать 60 мм. Повысить точность расчетов в должной степени авторам алгоритма не удалось ввиду сложности в оценке величины зерен, наличия в снежной толще ледяных корок, значительной глубины снега, отражательной способности снежного покрова в лесных массивах [12, 13].

Оценка качества воспроизведения межгодовой изменчивости снегозапасов продуктом GlobSnow(SWE) проведена нами путем сравнения соответствующих рядов восстановленных снегозапасов с данными наблюдений шести метеорологических станций Восточно-Европейской равнины (далее – фактические снегозапасы): тайга – Калевала, Усть-Цильма, Вытегра, Опарино; смешанные леса – Сухиничи; лесостепь – Порецкое. Для точки расположения каждой станции, согласно датам снегомерных маршрутных наблюдений, формировались ряды суточных данных соответствующей ячейки продукта GlobSnow (SWE) на период 1979–2016 гг. для января и февраля, как месяцев с максимальными снегозапасами, наиболее значимыми для годового гидрологического цикла.

Особенности локальной изменчивости снегонакопления в лесных массивах как возможной причины дополнительных погрешностей в расчетах снегозапасов по спутниковым данным исследованы нами с использованием результатов экспериментальных работ на территории Центрально-Лесного заповедника, расположенного в подзоне южной тайги верховьев Западной Двины (Тверская область). Анализируются результаты снегомерных съемок на двух закрепленных маршрутах в лесных массивах с преобладанием хвойных и лиственных пород. Ход приземной температуры воздуха и осадков исследован здесь с использованием данных наблюдений на метеорологической открытой площадке. Все объекты наблюдения расположены в непосредственной близости друг от друга, измерения проводились в соответствии с методиками Росгидромета.

ТОЧНОСТЬ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ИЗМЕНЧИВОСТИ СНЕГОЗАПАСОВ ДАННЫМИ ПРОДУКТА GLOBSNOW (SWE)

Как видно из табл. 1, восстановленные средние за период снегозапасы превышают фактические с ошибкой 24–76%. Для реперных пунктов, расположенных в зоне тайги, стандартное отклонение для восстановленных снегозапасов заметно превышает стандартное отклонение фактических снегозапасов (ошибка 26–61%) в отличие от реперных пунктов в смешанных лесах и лесостепи, где погрешности невелики (ошибка –0.8…–1.2%). В последнем случае малые различия стандартного отклонения восстановленных и фактических снегозапасов можно, по-видимому, связывать с большими погрешностями расчетов в густых хвойных массивах тайги. Значимое многолетнее убывание фактических снегозапасов характерно для всех метеорологических станций – коэффициенты линейного тренда –0.661…–1.167 мм/год, что превышает скорость убывания восстановленных снегозапасов с меньшими или незначимыми коэффициентами линейного тренда (см. табл. 1).

Подобные ошибки, по мнению разработчиков модели, во многом связаны с качеством входной информации. Процесс использования в качестве входных параметров и верификатора в алгоритме расчета данных наблюдений (характер зерна, влажность ледяные прослойки в снежной толще) требует существенной доработки ввиду недостаточного количества пунктов наблюдения, неравномерного их распределения по территории и разрывов в рядах данных. Поправки, связанные с отражающей способностью поверхности под пологом леса (коэффициент проницаемости лесных массивов) создавались на примере ограниченной территории – бореальной тайги Финляндии, что также создает дополнительную неопределенность в оценках снегозапасов других регионов.

Особенности многолетних изменений снегозапасов проиллюстрированы нами также ходом их аномалий. В качестве аномалий рассматриваются превышения исследуемыми характеристиками величины стандартного отклонения многолетних рядов в положительной и отрицательной областях распределения. Как для положительных, так и отрицательных аномалий для периода 1979–2016 гг. отмечается от четырех до шести аномальных лет, т.е. 11–16% от продолжительности ряда. Отсутствие совпадений для разных метеорологических станции вполне логично – в данном случае сказываются региональные различия снегонакопления. Вместе с тем совпадения аномалий фактических и расчетных снегозапасов как в отрицательной, так и положительной областях имеются лишь в двух-трех случаях в течение расчетного периода (рис. 1).

Рис. 1.

Годы аномальных значений снегозапасов. Реперные пункты: (а) – Калевала, (б) – Усть-Цильма, (в) – Вытегра, (г) – Опарино, (д) – Сухиничи, (е) – Порецкое. 1 – фактические данные (метеорологические станции), 2 – данные продукта GlobSnow (SWE).

ЛОКАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕНЕНИЙ СНЕЖНОГО ПОКРОВА В ЛЕСНЫХ МАССИВАХ НА ПРИМЕРЕ ЦЕНТРАЛЬНО-ЛЕСНОГО ЗАПОВЕДНИКА

Процесс накопления снега в лесу, наряду с зависимостью от метеорологических условий, является сложной функцией многих факторов и прежде всего таксационных характеристик – породного состава лесонасаждений, их полноты, ярусности и возраста, сомкнутости лесного полога. Указанное А.В. Мишоном соотношение снегозапасов открытых и залесенных пространств в 1.4 раза основано на анализе данных наблюдений в лесостепи Воронежской области, где лесные массивы имеют существенное преобладание лиственных пород [7, 8]. Подобное соотношение получено нами в результате проведения экспериментальных работ в аналогичных условиях лесостепи Курской области [1]. Наши исследования в подзоне смешанных лесов (Приокско-Террасный заповедник, юг Московской области) позволили оценить различия в снегонакоплении уже для лесных участков с разным породным составом: среднемноголетние снегозапасы лесных массивов с преобладанием лиственных пород превышают здесь снегозапасы лесных массивов с преобладанием хвойных пород в 1.25 раза [3].

Особенности снегонакопления в лесных массивах Центрально-Лесного заповедника исследованы с использованием данных снегомерных съемок на двух закрепленных маршрутах:

– лесной массив с преобладанием хвойных пород: ельник неморально кисличный, средневозрастный, средней густоты с отдельными, небольшими по размеру, ветровальными окнами – дaлее ельник;

– лесной массив с преобладанием лиственных пород: березняк неморальный, сформировавшийся на месте вырубки 50-летней давности, с равномерным, средней густоты древостоем и отдельными куртинами ели во втором ярусе – далее березняк.

Рассмотрена пространственная и временная (многолетняя) изменчивость для следующих характеристик (период 1999–2015 гг.): снегозапасы (водный эквивалент снега) – сезонные средние и максимальные; даты наступления максимума снегозапасов; период залегания устойчивого снежного покрова; приземная температура воздуха – средняя и суммарная и сумма осадков за период с устойчивым снежным покровом. Данные, приведенные в табл. 3, показывают незначительные расхождения среднемноголетних значений температуры воздуха и осадков для лиственных и хвойных массивов – –3.0…–3.2 °С и 167–160 мм при практически равных значениях стандартного отклонения – соответственно 1.7–1.9 °С и 40.9–40.5 мм.

Средние и максимальные снегозапасы березняка превышают снегозапасы ельника соответственно в 1.32–1.34 раза, величина стандартного отклонения – соответственно в 1.20–1.25 раза (табл. 2). Если превышение снегозапасов лиственных лесов над снегозапасами открытых пространств лесостепной зоны связано с испарением с поверхности снега [5, 9], то в зоне смешанных лесов упомянутые различия внутри лесных массивов связаны с перехватом кронами хвойных деревьев твердых осадков с последующим их испарением, а также с меньшим испарением с затененной кронами поверхности снега. Исходя из результатов исследования в Приокско-Террасном заповеднике, превышение снегозапасов лиственных массивов над снегозапасами открытых пространства и хвойных массивов равнозначно [3].

Меньшая изменчивость (стандартное отклонение) многолетнего ряда снегозапасов в ельнике Центрально-Лесного заповедника может быть связана с практическим отсутствием здесь метелевого перераспределения снега, незначительным воздействием прямого солнечного излучения и, соответственно, меньшим испарением с поверхности снега. Больший период залегания снежного покрова в березняке по отношению к ельнику – в 1.22 раза – связан с большими снегозапасами в березняке. Среднемноголетние различия в дате наступления максимумов снегозапасов березняка и ельника составляют два дня, равно как невелики различия в величине стандартного отклонения – 11.5 и 10.3 дней. Значимые многолетние тенденции выявлены только для средних и максимальных снегозапасов – с отрицательным знаком коэффициентов линейного тренда (см. табл. 2). Скорость многолетнего снижения снегозапасов в березняке существенно превышает скорость снижения в ельнике – в 1.24–2.03 раза, что может быть связано с меньшей зависимостью изменений снежного покрова от приземной температуры воздуха под покровом хвойных лесов.

Сходство и различие многолетних рядов характеристик может быть также проиллюстрировано распределением во времени их аномалий. В качестве аномальных мы рассматриваем значения характеристик, превышающие величину стандартного отклонения в положительной и отрицательной областях распределения – для рядов с удаленным трендом (рис. 2). Для средних и максимальных снегозапасов прослеживается полное совпадение аномальных лет в березняках и ельниках; для остальных характеристик совпадения встречаются менее чем в половине случаев. Наибольшее количество аномальных случаев фиксируется для продолжительности залегания снежного покрова.

Рис. 2.

Многолетний ход аномалий: (а) – средние снегозапасы (мм); (б) – максимальные снегозапасы (мм); (в) – дата максимальных снегозапасов (дни с 1 марта); (г) – период с устойчивым снежным покровом (дни). 1 – березняк, 2 – ельник.

Зависимость межгодовой изменчивости характеристик снежного покрова от изменчивости суммарных за период с устойчивым снежным покровом приземной температуры воздуха и осадков в большей степени проявляется в ельнике, нежели в березняке (см. табл. 3) – общие коэффициенты регрессии составляют 0.707 и 0.486. Соответственно величинам бета-коэффициентов многолетний ход средних и максимальных снегозапасов в березняке зависит прежде всего от хода приземной температуры воздуха (отрицательная зависимость), в ельнике – от суммы твердых осадков (положительная зависимость). Можно предположить, что кроны хвойных деревьев в значительной степени снижают прогрев поверхности, и в результате основным фактором изменчивости снегонакопления здесь становятся осадки. Кроме того, возможность перехвата кронами хвойных пород твердых осадков должна, по-видимому, иметь некий предел, и при интенсивных или продолжительных снегопадах скорость накопления снега на поверхности может увеличиваться.

Дата появления максимальных снегозапасов в березняке в большей степени зависит от суммарных осадков (положительная зависимость), в ельнике – от приземной температуры воздуха (отрицательная зависимость). Здесь, по-видимому, также сказывается задержка осадков кронами хвойных деревьев, и появление максимальных снегозапасов становится зависимым в первую очередь от приземной температуры воздуха. Продолжительность периода с устойчивым снежным покровом как в березняке, так и в ельнике в большей степени зависят от суммарных осадков (см. табл. 3).

ВЫВОДЫ

Исследования показали наличие существенных различий фактических и восстановленных по спутниковым данным характеристик снежного покрова. Восстановленные алгоритмом продукта GlobSnow (SWE) значения снегозапасов в реперных точках превышают фактические с ошибкой 24–76%, величину стандартного отклонения – с ошибками 26–61% в зоне тайги и –0.8…–1.2% в смешанных лесах и лесостепи. В данном случае процесс использования не в качестве входных параметров и верификатора в алгоритме расчета данных наземных наблюдений требует существенной доработки ввиду недостаточного количества пунктов наблюдения, неравномерного их распределения по территории и разрывах в рядах данных. Коэффициент проницаемости лесных массивов, используемый в алгоритме, разработан на примере ограниченной территории – бореальной тайги Финляндии, с чем связана дополнительная неопределенность в оценках снегозапасов других регионов. Анализ хода аномальных значений снегозапасов для периода 1979–2016 гг. показал наличие от четырех до шести аномальных лет, что составляет 11–16% продолжительности ряда. Совпадения аномалий фактических и восстановленных снегозапасов имеются лишь в двух-трех случаях в течение расчетного периода.

В ходе работ рассмотрены также особенности локального распределения снегозапасов на территории Центрально-Лесного заповедника. Выявлены существенные различия характеристик снежного покрова лесных массивов с преобладанием хвойных (ельник) и лиственных (березняк) пород. Так, величина снегозапасов и стандартное отклонение их многолетнего ряда, а также продолжительность залегания устойчивого снежного покрова в березняке заметно превышают значения соответствующих характеристик в ельнике. Скорость многолетнего снижения сгнегозапасов в березняке существенно превышает скорость снижения снегозапасов в ельнике – в 1.24–2.03 раза. Зависимость межгодовой изменчивости характеристик снежного покрова от изменчивости приземной температуры воздуха и осадков в большей степени проявляется в ельнике. Многолетний ход средних и максимальных снегозапасов в березняке зависит прежде всего от хода приземной температуры воздуха, в ельнике – от суммы твердых осадков.

Таким образом, погрешности восстановленных алгоритмом GlobSnow (SWE) снегозапасов, связанные с особенностями характеристик снежной толщи и влиянием лесной растительности на пассивное микроволновое излучение, могут быть связаны также с существенной локальной неоднородностью характеристик снежного покрова в лесных массивах.