1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Водные ресурсы
  4. T. 49, № 3, 2022

Водные ресурсы, 2022, T. 49, № 3, стр. 270-285

Сток рек России при происходящих и прогнозируемых изменениях климата: обзор публикаций. 2. Влияние изменения климата на водный режим рек России в XXI веке

А. Н. Гельфан a, b, Е. М. Гусев a, А. С. Калугин a, И. Н. Крыленко a, b, Ю. Г. Мотовилов a, О. Н. Насонова a, Т. Д. Миллионщикова a, *, Н. Л. Фролова b

a Институт водных проблем РАН
119333 Москва, Россия

b Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, географический факультет
119991 Москва, Россия

* E-mail: tatyana.million@mail.ru

Поступила в редакцию 01.12.2021
После доработки 10.01.2022
Принята к публикации 11.01.2022

Полный текст (PDF)

Аннотация

Настоящий обзор – вторая часть статьи “Сток рек России при происходящих и прогнозируемых изменениях климата: обзор публикаций”, посвященная современным оценкам возможных изменений характеристик стока рек России в XXI в. при прогнозируемых изменениях глобального климата. Рассмотрены две группы оценок: (1) по моделям климата и (2) по гидрологическим моделям, использующим данные расчетов моделей климата. Представлены, главным образом, работы, опубликованные в последние 7–8 лет после выхода в свет предыдущего Оценочного доклада МГЭИК и национального оценочного доклада Росгидромета. Констатируется, что в последние годы наметился сдвиг в методологии оценок гидрологических последствий прогнозируемого изменения климата – от расчетов с помощью моделей климата к расчетам с помощью региональных гидрологических моделей, которые позволяют рассчитать характеристики водного режима рек за исторический период точнее и оценивать их возможные изменения в будущем с меньшей неопределенностью, чем модели климата.

Ключевые слова: гидрологические модели, изменение климата, речной сток, неопределенность.

ВВЕДЕНИЕ

Существующие оценки возможных изменений водного режима рек при прогнозируемом изменении климата можно разделить на две группы (например, [34, 45]): (1) оценки, полученные по результатам моделирования гидрологических процессов в моделях климата; (2) оценки на основе расчетов по гидрологическим моделям – глобальным или региональным (моделям речных бассейнов), на входе которых задаются данные расчетов моделей климата.

Преимущество первого подхода связано с тем, что при расчете водного режима рек в моделях климата учитываются обратные связи между гидрологическими системами суши и другими компонентами климатической системы. Эти связи могут играть важную роль на климатических масштабах времени и больших пространственных масштабах. Вместе с тем характеристики водного режима отдельных речных бассейнов оцениваются с помощью моделей климата со значительной погрешностью и высокой неопределенностью, что обусловлено прежде всего погрешностью и неопределенностью оценок осадков на региональном и локальном масштабах, а также существенными упрощениями, принятыми при описании гидрологических процессов в моделях климата [45]. Совершенствование моделей климата, их вычислительной эффективности, а также развитие методов параметризации процессов гидрологического цикла суши, отчасти смягчают указанную проблему, однако она все еще не решена, что констатируется в оценочном докладе первой рабочей группы IPCC: “Из-за упрощенного описания гидрологических процессов во многих современных моделях климата оценки речного стока содержат большую модельную неопределенность” (“Owing to the simplified hydrological models in many CMIP5 climate models, the projections of runoff have large model uncertainties”, стр. 988 в [39]). Это существенно ограничивает применимость гидрологических оценок, рассчитанных с помощью моделей климата, в практических задачах управления водными ресурсами и риском наводнений [46, 47, 60].

Вторая группа оценок получена с помощью гидрологических моделей, на входе которых задаются данные расчетов по ансамблю моделей климата (например, в [44]). В этой схеме последовательных расчетов отсутствует обратная связь между моделями гидрологических процессов и моделями других компонентов климатической системы. При этом возникает возможность коррекции систематических погрешностей в расчетных данных моделей климата, в частности – данных об осадках (“bias-correction”), более детального учета различий характерных пространственных масштабов гидрологических и атмосферных процессов. Наконец, гидрологические модели позволяют полнее учесть разнообразие физических механизмов реакции гидрологической системы на климатические воздействия, в силу чего характеристики водного режима рек рассчитываются с помощью ансамбля гидрологических моделей точнее, чем с помощью ансамбля моделей климата [43, 45].

Одна из содержательных научных проблем, связанных с использованием гидрологических моделей для сценарного прогнозирования воздействий изменения климата, состоит в адекватной оценке неопределенности расчетных характеристик водного режима и нахождении возможностей ее уменьшения. Источники неопределенности этих характеристик связаны с рассеянием рассчитанных траекторий (проекций) будущих климатических изменений, а также с неопределенностью, заложенной в гидрологической модели – ее структуре, параметрах, задании краевых условий. В работах [37, 45, 57, 58] показано, что неопределенность климатических проекций обычно превышает неопределенность собственно гидрологического моделирования, хотя последняя не должна недооцениваться [26, 37]. Проблема уменьшения неопределенности климатических проекций и ее эпистемических составляющих (модельной и сценарной неопределенностей [35]) решается в процессе совершенствования моделей климата, углубления представлений об антропогенных и природных факторах глобального потепления. Для гидрологических моделей перспективы снижения неопределенности связаны, помимо углубления их физического содержания, с развитием методов тестирования моделей по данным наблюдений за исторический период [31, 45]. Глобальные гидрологические модели из-за особенностей своей структуры не калибруются и не проверяются по данным наблюдений, что приводит к существенному расширению неопределенности оценок [34]. Для физически более обоснованных региональных гидрологических моделей, наоборот, разработаны и применяются развитые процедуры тестирования [40, 43], что резко сокращает неопределенность оценок происходящих [34] и будущих [31] изменений по сравнению с глобальными моделями.

В настоящей статье дан обзор результатов современных исследований возможных изменений водного режима рек России в XXI в., полученных с помощью обоих рассмотренных выше подходов. В тематических главах предыдущего оценочного доклада МГЭИК [36, 54] эти результаты для территории России представлены слабо. В материалах национальных докладов Росгидромета [1, 17] соответствующие результаты отражены, однако и в этих фундаментальных трудах проблемам будущих изменений речного стока уделяется совсем небольшое внимание по сравнению с описанием изменений других составляющих климатической системы (во Втором оценочном докладе Росгидромета [1], например, оценкам будущих изменений речного стока отведено меньше одной страницы из более чем 1000 страниц доклада, а в [17] – менее одной страницы из 100). В настоящей статье авторы попытались восполнить этот пробел, причем акцент сделан прежде всего на результатах, опубликованных после выхода в свет международного и национального оценочных докладов.

ОЦЕНКИ ВОЗМОЖНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ВОДНОГО СТОКА РЕК РОССИИ В XXI в., РАССЧИТАННЫЕ С ПОМОЩЬЮ ГЛОБАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ КЛИМАТА

Согласно данным пятого оценочного доклада МГЭИК [36, 54], результаты расчетов с помощью глобальных моделей климата – участников эксперимента CMIP5 (далее GCMs-CMIP5) – согласованно и с высокой достоверностью показывают рост осадков в высоких широтах северного полушария и соответствующее увеличение среднего годового стока крупных рек, в том числе в российской части бассейна Северного Ледовитого океана, к концу XXI в. Более поздние публикации подтверждают выводы доклада. Так, в работах [28, 41] показано, что при умеренном (RCP4.5) сценарии антропогенного радиационного воздействия сток российских рек северной Евразии может вырасти на 5–20%. При более “жестком” сценарии RCP8.5, описывающем последствия роста концентрации парниковых газов в отсутствие ограничительных мер, направленность изменений сохраняется, но они становятся более масштабными [29, 53]. Модели внутри ансамбля GCMs-CMIP5 демонстрируют наибольшую согласованность результатов в увеличении стока для рек арктического бассейна по сравнению с другими регионами мира [27].

Перечисленные выше публикации обобщают данные глобальных расчетов, как правило, без конкретизации для бассейнов отдельных российских рек. Оценки возможных изменений годового стока для крупных речных бассейнов России и суммарного стока рек для крупных регионов страны приведены в работах [11, 18, 24], результаты которых вошли в тематический раздел [8] Второго оценочного доклада Росгидромета [1].

В.Ю. Георгиевский и А.Л. Шалыгин [11] оценили возможные изменения норм годового и сезонного стока незарегулированных рек в бассейне Волги по данным ансамбля из девяти глобальных моделей климата – участников проекта CMIP3. Оценивались изменения (аномалии) норм стока за период 2011–2040 гг. в сравнении с соответствующими характеристиками за 1946–1999 гг. Использовались данные расчетов при сценарии SRES-А1В эмиссии парниковых газов. Авторами констатирована большая неопределенность оценок возможных будущих изменений незарегулированного годового стока рек в бассейне Волги: межмодельный разброс рассчитанных аномалий суммарного слоя годового стока составил от –14 до +27% при среднем значении по ансамблю порядка +3%. Отмечаются также значительные (десятки процентов) погрешности расчета среднего годового стока за исторический период в сравнении с фактическими данными по большинству моделей.

В работе [24] изменения среднего годового стока пяти крупнейших рек Евразии (Волги, Оби, Енисея, Лены и Амура) в 2080–2100 гг. по отношению к среднему стоку за период 1981–2000 гг. также оценены по расчетным данным ансамбля из 21-й GCMs-CMIP3 при сценарии эмиссии парниковых газов SRES-А1В. Авторы отмечают рост усредненной по ансамблю моделей нормы годового стока Оби, Енисея и Лены к концу столетия на 15, 20 и 25% соответственно. При этом межмодельный разброс результатов оказывается значительным: для Оби, например, аномалии среднего годового стока меняются в диапазоне от –15 до +20%. Усредненные по ансамблю моделей изменения годового стока Волги и Амура оценены как статистически незначимые.

В работе [11] использованы данные расчетов 11 глобальных моделей климата GCMs-CMIP3 для оценки возможных изменений нормы годового стока в середине XXI в. (2046–2065 гг.) в сравнении со средним стоком за период 1961–1990 гг. Оценки выполнялись для суммарного стока в пределах Восточно-Европейской равнины и Западной Сибири при сценарии антропогенных воздействий SRES-A2. Авторы отмечают высокую погрешность расчета стока за исторический период, в том числе при усреднении по ансамблю моделей. Аномалии годового стока в Западной Сибири, а также в центральной и северной частях Восточно-Европейской равнины оценены как незначимые. Вместе с тем отрицательные аномалии нормы годового стока в южных районах Восточно-Европейской равнины могут достигать, согласно расчетам по использованным глобальным моделям климата, 40–60%.

Работы, опубликованные после выхода [1], подтверждают содержащиеся в национальном докладе выводы о незначительных положительных аномалиях нормы годового стока для большей части территории России при умеренных сценариях антропогенного потепления в XXI в. и о высоком межмодельном разбросе величин стока, рассчитанных по глобальным моделям климата.

В работе [25] в качестве характеристики нормы годового стока на территории России использованы среднемноголетние значения разности осадков и испарения, рассчитанные по ансамблю из 26 моделей GCMs-CMIP5. Авторами оценены изменения речного стока по трем 20-летним периодам XXI в.: 2011–2030, 2041–2060 и 2080–2099 гг. – при сценариях RCP4.5 и RCP8.5 антропогенного радиационного воздействия по отношению к норме стока за период 1981–2000 гг. Рассмотрены бассейны пяти крупнейших рек России (Волги, Енисея, Лены, Оби и Амура), а также суммарный сток рек северных (Мезени, Северной Двины, Онеги и Печоры) и южных (Днепра, Дона, Днестра и Кубани) территорий Европейской части России и рек северо-восточной части Сибири (Индигирки, Яны, Колымы и Анадыри). Почти для всех рек, за исключением рек юга России, получены положительные аномалии нормы годового стока. Наибольшие положительные аномалии в конце XXI в. получены при наиболее неблагоприятном сценарии RCP8.5 для Лены (34%), Енисея (27%) и суммарного стока рек северо-востока Сибири (42%). При этом для большинства бассейнов средние по ансамблю изменения стока оказались намного меньше стандартного отклонения межмодельного разброса.

С.Г. Добровольский [16] проанализировал доступные данные расчетов по 37 глобальным моделям климата GCMs-CMIP5 до конца XXI в. Показано, что ни одна модель не имеет преимущества по сравнению с остальными в отношении точности расчета нормы годового стока. Усреднение по ансамблю моделей климата позволяет снизить модельную неопределенность, хотя в целом она остается высокой.

Оценки нормы годового стока, рассчитанные для 34 крупных рек России по ансамблю из 24 моделей GCMs-CMIP5 для периодов 2011–2030 и 2041–2060 гг. при сценариях RCP4.5, RCP8.5, приведены в работе [9]. Показано, что на большей части России возможны положительные аномалии нормы годового стока, наиболее значительные – в северо-восточной части Сибири. Отрицательные аномалии возможны на южных территориях России (бассейны Дона, Кубани, Терека и др.). Результаты расчетов для середины XXI в. показаны на рис. 1. Авторы отмечают, что для большинства бассейнов межмодельный разброс существенно превышает средние аномалии по ансамблю.

Рис. 1.

Возможные изменения годового слоя речного стока для территории РФ (из работы [9]).

Оценки влияния будущих климатических изменений на водную безопасность отдельных регионов России и возможности адаптации водного хозяйства к этим изменениям рассмотрены в [17]. На основании оценок гидрологических характеристик, полученных с помощью 24 глобальных моделей климата GCMs-CMIP5, показано, что в XXI в. маловероятны существенные изменения водообеспеченности на большей части территории страны, но возможно нарастание водного дефицита в бассейнах Дона и Кубани, что может потребовать планирования мер по адаптации к этим изменениям.

Промежуточное положение между методами сценарного прогноза речного стока с помощью моделей климата, рассмотренными выше, и методами прогноза с использованием региональных гидрологических моделей, описанными ниже, занимает исследование [56], в котором представлены оценки возможных изменений максимального стока рек России в XXI в. Авторы использовали региональную климатическую модель [55], разработанную в Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова, в сочетании с упрощенной глобальной гидродинамической моделью CaMa-Flood [61]. С помощью региональной климатической модели с разрешением 25 км рассчитывались процессы стокообразования на крупных речных водосборах, а движение воды по русловой сети и площади затопления рассчитывались по модели CaMa-Flood, имеющей близкое разрешение. Аномалии максимальных расходов оценивались для периода 2050–2059 гг. по сравнению с периодом 1990–1999 гг. для 43 створов на крупных реках России при негативном сценарии RCP8.5 антропогенного радиационного воздействия. Показано, что наиболее значимое (до 80%) увеличение максимального стока половодья, а также рост (на 3–5%) площадей максимальных затоплений могут произойти в замыкающих створах крупнейших рек Сибири. В юго-западных регионах России возможно уменьшение максимального стока в период снеготаяния на 10–30%. Положительные аномалии максимального дождевого стока могут достигать 70% в районах центральной Сибири, в то время как в западных регионах (например, в бассейне Волги) возможно уменьшение максимального дождевого стока на 10–20%. Для примерно половины рассмотренных речных бассейнов рассчитанные аномалии максимального стока оценены как значимые (по отношению сигнала к шуму). Авторы показали также, что в середине XXI в. можно ожидать роста повторяемости максимальных паводков для створов гидроузлов на реках Сибири и Дальнего Востока: в среднем на 20% для паводков повторяемостью от 1 раза в 2 года до 1 раза в 100 лет.

ОЦЕНКИ ВОЗМОЖНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ВОДНОГО СТОКА РЕК РОССИИ В XXI в., РАССЧИТАННЫЕ С ПОМОЩЬЮ РЕГИОНАЛЬНЫХ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Обзор возможных изменений стока рек России в XXI в., рассчитанных с помощью региональных гидрологических моделей по данным моделей климата, представлен ниже на основе публикаций отечественных научных школ, ведущих в этой области: Государственного гидрологического института Росгидромета (ГГИ), Института географии (ИГ) РАН, Института водных проблем (ИВП) РАН).

По сравнению с глобальными моделями климата, региональные гидрологические модели позволяют в большей степени учесть разнообразие механизмов формирования речного стока, характер пространственного распределения рельефа, почв, растительности, специфику имеющихся данных наблюдений, используемых для тестирования моделей, и другие особенности конкретного речного бассейна. Как отмечено выше, это дает основание считать региональные гидрологические модели более надежным инструментом оценивания будущих изменений водного режима для отдельных речных бассейнов. Вместе с тем применение развитых физико-математических гидрологических моделей долгое время сдерживалось методической сложностью численных экспериментов с данными моделей климата, недостатком вычислительных мощностей. Поэтому определенное распространение получили оценки гидрологических последствий изменения климата в речных бассейнах России с помощью простых воднобалансовых моделей, менее требовательных к исходной информации и вычислительным ресурсам, чем физико-математические модели, и описывающих гидрологические процессы с декадным или месячным расчетным временны́м шагом.

В упомянутой работе [11] авторы применили воднобалансовую модель ГГИ [10] для оценки возможных изменений водного режима незарегулированных рек бассейна Волги в XXI в. На входе гидрологической модели задавались данные расчетов двух отобранных по специальной процедуре глобальных моделей климата при сценариях SRES-A2, B1. Показано, что в первой трети XXI в. норма годового стока в бассейне Волги может вырасти на 5–25% по сравнению с нормой стока в период 1946–1977 гг., при этом наибольший относительный рост стока возможен в южной (степной) части бассейна.

Воднобалансовая модель ИГ РАН [4] была применена для оценки возможных изменений речного стока в бассейнах рек Волги, Дона [7], Лены [5]. Для рек Волги и Дона изменения стока оценивались по климатическим проекциям, рассчитанным по двум ансамблям моделей климата (10 и 30 моделей) при двух парах сценариев роста концентрации парниковых газов в атмосфере: CMIP3 (SRES-В1 и SRES-A2) и CMIP5 (RCP2.6 и RCP8.5). Показано, что на обеих реках в первой трети XXI в. возможен незначительный рост нормы естественного годового стока по отношению к периоду 1960–1990 гг.: 2–10% для Волги и 1–5% для Дона в зависимости от рассматриваемого сценария. В сочетании с возможными сценариями будущего водопотребления в бассейнах этих рек изменение стока за рассматриваемый период XXI в. может варьировать в более широком диапазоне [17]. Климатически обусловленные изменения нормы стока оказались существенно меньше его естественных изменений, а также изменений, обусловленных антропогенным воздействием на водосборах и в руслах рек [6]. Для р. Лены возможные изменения стока оценивались с использованием расчетных данных по двум глобальным моделям климата при сценарии эмиссии парниковых газов SRES-A2 [5]. Оценки выполнялись для периодов 2010–2039 и 2040–2069 гг. Показано, что изменения нормы годового стока в рассматриваемые периоды будут незначимыми, однако возможны существенные изменения внутригодового распределения стока.

В последнее десятилетие с развитием методов численного моделирования в гидрологии речных бассейнов, модернизацией измерительных технологий и накоплением данных об особенностях гидрологических процессов в разных природных условиях, созданием глобальных и региональных баз данных о характеристиках водосборов, ростом вычислительных ресурсов все большее распространение получают методы оценки гидрологических последствий изменения климата на основе ансамблевых экспериментов с региональными физико-математическими моделями формирования речного стока. Перспективы использования физико-математических моделей в задачах оценки климатических воздействий впервые показаны в монографии [20]. Существенным толчком в развитии этого направления в последние годы стал масштабный международный эксперимент ISI-MIP (Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project) по моделированию влияния изменений климата на природные системы, инициированный Потсдамским Институтом изучения климата (PIK, Германия). Ниже рассмотрены результаты оценивания характеристик водного режима рек России в XXI в., полученные в том числе в рамках проекта ISI-MIP, с помощью физико-математических моделей ИВП РАН.

В работах [13–15, 23, 50–52] обобщены результаты применения модели SWAP для оценок влияния изменения климата на сток рек бассейна Северного Ледовитого океана: Лены, Колымы, Индигирки, Оленек, Оби, Таз, Северной Двины.

SWAP – отечественная модель взаимодействия подстилающей поверхности суши с атмосферой (Land Surface Model − LSM), приобретшая мировую известность как участник большого числа крупных международных экспериментов [12] и успешно применяемая для описания формирования речного стока.

Рассчитанные с помощью модели SWAP оценки возможных изменений стока на реках Индигирке и Оленек [14], Лене [13] и Оби [15] базируются на климатических сценариях семейства SRES (A1, A2, B1, B2), усредненных по расчетным данным ансамбля из 16 моделей климата и сконструированных с помощью генератора климатических сценариев MAGICC/SCENGEN. Норма годового стока р. Индигирки, рассчитанная для всех сценариев, может монотонно расти в течение XXI в., незначительно увеличиваясь к началу 2060-х гг. на 8–9%, а для р. Оленек норма стока останется практически неизменной. В среднем по бассейну Лены к середине XXI в. могут вырасти осадки и суммарное испарение, при этом речной сток может уменьшиться, хотя очень незначительно. Количественные различия между полученными результатами расчетов по четырем климатическим сценариям относительно невелики. Для Обь-Иртышского бассейна в целом и для отдельных его частей рассчитанные климатические изменения составляющих водного баланса относительно близки. Отрицательные аномалии нормы годового стока в Обь-Иртышском бассейне к середине XXI в. для разных сценариев могут составить –11…–17%. Пик половодья р. Оби, приходящийся на летние месяцы (июнь, июль), может заметно уменьшиться (на ~23%) и при этом сдвинуться к началу лета (на 20–25 дней).

В работе [52] получены оценки изменений водного режима Северной Двины, Колымы и Индигирки с помощью модели SWAP с использованием данных, рассчитанных по модели климата Института вычислительной математики РАН [59] – единственной отечественной модели – участника современных климатических экспериментов CMIP5 и CMIP6. Аномалии норм годового стока для рассматриваемых речных бассейнов рассчитывались с использованием сценариев RCP4.5 и RCP8.5 для двух периодов: 2026–2045 и 2081–2100 гг. Данные модели климата подвергались коррекции с помощью пяти разных процедур “bias-correction”, что позволило изучить чувствительность гидрологических оценок к данному источнику неопределенности. Усредненные по пяти процедурам положительные аномалии нормы годового стока Северной Двины составили на конец XXI в. 16 и 23% (по сравнению с периодом 1972–2003 гг.), для Колымы 16 и 28% (по сравнению с периодом 1978–1998 гг.), для Индигирки 12 и 26% (по сравнению с периодом 1972–1994 гг.) при реализации сценариев RCP4.5 и RCP8.5 соответственно. Показано, что неопределенность, обусловленная применением разных процедур коррекции климатических данных для использования их LSM-моделью, ≤10%.

Данные климатических сценариев, подготовленных в рамках проекта ISI-MIP, использовались для расчетов с помощью модели SWAP возможных изменений стока Северной Двины, Таза, Индигирки и Лены в работах [50, 51], а также для оценки изменения стока в глобальном масштабе и для всей территории Российской Федерации [23]. Расчеты выполнялись по данным пяти глобальных климатических моделей, полученным для четырех сценариев антропогенного воздействия: RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 и RCP8.5. Усредненные по ансамблю климатических моделей и сценариев изменения нормы годового стока рек для разных периодов XXI в. по сравнению с историческим периодом (1971–2005 гг.) показаны на рис. 2.

Рис. 2.

Рассчитанные по модели SWAP относительные изменения норм годового стока рек Северная Двинa, Таз, Лены и Индигирки, осредненные по ансамблю пяти GCMs и четырех RCP-сценариев, с оценкой общей неопределенности расчетов для трех прогностических периодов. Общая неопределенность показана вертикальными отрезками – интервалы (M ± 1.96 STD (М – среднее по ансамблю, STD – стандартное отклонение) (по материалам статей [50, 51]).

Из рис. 2 видно, что, согласно полученным оценкам, можно ожидать роста нормы стока во всех четырех рассматриваемых бассейнах в течение XXI в. Положительные аномалии нормы стока (по сравнению с 1971–2005 гг.) могут составить к концу века 10, 11, 20 и 34% (что соответствует 44, 42, 59 и 67 мм/год) для Таза, Северной Двины, Лены и Индигирки соответственно. При этом общая неопределенность (модельная и сценарная) полученных оценок оказалась существенно больше их средних значений. Как отмечается в [51], вклад в общую неопределенность климатических сценариев в ~2 раза меньше вклада климатических моделей для первых двух прогностических периодов, далее вклад сценарной неопределенности несколько возрастает, но все же не превышает модельную неопределенность.

На рис. 3 показано распределение по территории РФ возможных изменений нормы стока, рассчитанных по модели SWAP и усредненных по ансамблю пяти климатических моделей и четырех RCP-сценариев. Как видно из рис. 3, к концу XXI в. на большей части территории можно ожидать увеличения нормы стока, уменьшение возможно прежде всего в ряде южных районов. В среднем по территории норма стока может увеличиться на ~48 мм/год, или на 31%.

Рис. 3.

Рассчитанные по модели SWAP изменения нормы годового стока на территории РФ в 2067−2099 гг. по сравнению с историческим периодом (1971–2005 гг.) (осредненные оценки по ансамблю пяти GCMs и четырех RCP-сценариев): а − мм/год, б − % (по материалам статьи [23]).

Сравнение рис. 1 и 3а, на которых представлены абсолютные изменения стока на территории РФ в середине и в последней трети XXI в. соответственно, показывает, что расчеты по ансамблю моделей климата (рис. 1) и расчеты с помощью модели SWAP (рис. 3) сходятся в оценке общей направленности изменений речного стока, но во втором случае эти изменения оцениваются как более значимые.

Возможности физико-математической модели ECOMAG для оценки гидрологических последствий изменения климата исследуются в работах [2, 3, 19, 21, 30, 38, 42, 48] на примере бассейнов рек России в разных природных условиях (Лена, Амур, Селенга, Ока, Северная Двина и др.).

ECOMAG – физико-математическая модель формирования речного стока, разработанная Ю.Г. Мотовиловым [49], широко известная в мировом сообществе благодаря участию в масштабных международных экспериментах, многие годы успешно применяется для гидрологических расчетов и прогнозов в отечественной практике [22].

Оценки с помощью модели ECOMAG возможных изменений годового и максимального стока р. Лены в XXI в. рассмотрены в работах [2, 30]. Данные об изменении климата в XXI в. задавались по результатам расчетов по ансамблю из пяти глобальных моделей климата GCMs-CMIP5 и четырех сценариев антропогенного радиационного воздействия (RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 и RCP8.5). Изменения нормы годового стока р. Лены оценивались для 30-летних периодов 2006–2035, 2036–2065 и 2070–2099 гг. По данным всех климатических моделей получены положительные аномалии нормы годового стока по отношению к норме стока за период 1971–2005 гг. Аномалии нормы годового стока на конец XXI в. (2070–2099 гг.) для различных климатических моделей и RCP-сценариев находятся в диапазоне от 14 до 30%, усредненные по пяти моделям – от 19% для сценария RCP2.6 до 26% для сценария RCP8.5. На основе результатов численных экспериментов оценена неопределенность рассчитанных аномалий годового стока, обусловленная неопределенностью климатических прогнозов (рис. 4).

Рис. 4.

Средние значения и 95%-ные доверительные интервалы изменчивости нормы годового стока р. Лены как суммарного эффекта модельной и сценарной неопределенности климатических прогнозов на XXI в. (по материалам работы [2]).

Численные эксперименты показали возможный значимый рост максимального стока Лены в XXI в. Для наиболее негативного климатического сценария RCP8.5 изменение максимального объема стока р. Лены, превышаюшего средний суточный расход 10%-й повторяемости, может вырасти до 70% к концу XXI в. Усреднение по пяти климатическим моделям снижает этот рост: 15% для периода 2006–2035 гг., 51% на конец XXI в. (2070–2099 гг.). Прогнозируется смещение весенне-летнего половодья на более ранние сроки, что приводит к увеличению объемов стока в мае и к росту суммарного объема половодья.

Для бассейна р. Амур эксперименты с моделью ECOMAG и данными ансамбля из девяти глобальных моделей климата GCMs-CMIP5 для четырех RCP-сценариев описаны в работе [3]. Показано, что аномалии нормы годового стока р. Амур в XXI в. (относительно базового периода 1986–2005 гг.), предвычисленные с помощью гидрологической модели по данным разных глобальных моделей климата, заметно (до ±20–25%) различаются при одном и том же сценарии будущих радиационных воздействий (модельная неопределенность). Уменьшение неопределенности этого вида может быть достигнуто путем усреднения по ансамблю климатических моделей оценок, полученных по гидрологической модели для заданного сценария. Рассчитанные с помощью ECOMAG и усредненные по ансамблю GCMs аномалии нормы годового стока р. Амур в течение XXI в. оказались незначимыми по отношению к естественной изменчивости стока (рис. 5).

Рис. 5.

Аномалии нормы годового стока р. Амур (по отношению к базовому периоду 1986–2005 гг.), рассчитанные по модели ECOMAG на основе данных ансамбля климатических моделей при различных RCP-сценариях (по материалам работы [3]).

В работе [21] модель ECOMAG использована для оценки возможных в XXI в. изменений водного режима р. Селенги – крупнейшего притока Байкала. Такая оценка стала особенно актуальной в связи с наблюдавшимся в этом бассейне более чем 20-летним маловодьем с 1996 г. – самым продолжительным за период инструментальных наблюдений. На основе данных ансамбля из шести глобальных моделей климата GCMs-CMIP5 для четырех RCP-сценариев показано, что в бассейне р. Селенги к концу XXI в. вероятны рост температуры воздуха на 1–6°С и увеличение осадков на 5–12% в зависимости от будущих сценариев антропогенных воздействий. Подобные возможные изменения климатических характеристик в бассейне р. Селенги в XXI в. могут привести к уменьшению водности практически на протяжении всего столетия при каждом из сценариев роста концентрации парниковых газов в атмосфере, особенно быстрого во второй половине века при сценариях RCP6.0 и RCP8.5, когда прогнозируемые величины снижения стока на 20–40% относительно базового периода (1991–2005 гг.) превышают среднеквадратическую ошибку прогноза по ансамблю глобальных моделей климата (рис. 6).

Рис. 6.

Аномалии нормы годового стока р. Селенги (по отношению к базовому периоду 1991–2005 гг.), рассчитанные по модели ECOMAG на основе данных ансамбля климатических моделей при различных RCP-сценариях (по материалам работы [21]).

В работе [48] исследован вклад различных источников неопределенности в сценарные прогнозы стока р. Селенги, рассчитанные с помощью модифицированной модели его формирования, разработанной также на базе модели ECOMAG. Показано, что модельная неопределенность (различия данных моделей климата при одинаковом RCP-сценарии) вносит существенно больший вклад в общую дисперсию расчетных аномалий нормы годового стока р. Селенги в первой половине XXI в., чем сценарная неопределенность (различия данных одной модели при разных RCP-сценариях), но вклад последней увеличивается к концу века.

В работе [38] на основе численных экспериментов с моделью ECOMAG для р. Оки и данных ансамбля из четырех глобальных моделей климата GCMs-CMIP5 для двух RCP-сценариев показано, что возможное статистически значимое уменьшение нормы годового стока к концу XXI в. составит 18–22% относительно базового периода (1986–2005 гг.) в зависимости от реализации того или иного сценария антропогенных воздействий. Проанализированы механизмы такого уменьшения и показано, что это может произойти прежде всего из-за снижения поверхностного склонового стока в весенне-летне-осенний период года и подземного стока в период весеннего снеготаяния (рис. 7). Таким образом, зимний сток р. Оки увеличится на 5 и 3% к середине XXI в., а к концу столетия – на 17 и 37% по сценариям RCP2.6 и RCP6.0 соответственно. При этом весенний сток уменьшится на 30–50%, а летне-осенний на 40–50% в зависимости от RCP-сценария и периода XXI в. В целом сезонная изменчивость стока р. Оки связана с более ранним и распластанным половодьем, увеличением зимнего стока за счет оттепелей, уменьшением подземного питания реки в летне-осенний период.

Рис. 7.

Аномалии нормы поверхностной (a) и подземной (б) составляющих стока р. Оки в конце XXI в. по отношению к базовому периоду 1986–2005 гг., рассчитанные по модели ECOMAG на основе данных ансамбля климатических моделей при сценариях RCP2.6 и RCP6.0 (по материалам работы [38]).

В работе [42] гидрологическое моделирование изменений стока р. Северной Двины выполнялось на основе модели ECOMAG по данным 11 глобальных моделей климата GCMs-CMIP3, рассчитанным для сценария эмиссии парниковых газов SRES-А2. Те же данные моделей климата использовались в упомянутой выше работе [18]. Авторы показали возможное увеличение годового стока в бассейне Северной Двины на 14%, что обусловлено предполагаемым ростом осадков на 11%, при этом из-за роста температуры воздуха получен сдвиг половодья на более ранние сроки.

По результатам сценарных расчетов на основе модели ECOMAG и ансамбля климатических моделей проекта CMIP5 на конец XXI в. для бассейнов рек Северной Двины и Онеги объем годового стока в среднем по ансамблю моделей меняется незначительно, при этом отмечается существенный межмодельный разброс. Так, при самом неблагоприятном сценарии RCP8.5 объeм годового стока р. Онеги в среднем по ансамблю моделей может уменьшиться на 2.7% при межмодельном разбросе от +6 до –21%, сток р. Северной Двины – на 0.5% при межмодельном разбросе от +10% до –18%. [19]. Более выраженные изменения ожидаются во внутригодовом распределении стока, они проявляются в уменьшении максимумов половодья, сдвиге его на более ранние сроки на 15–35 дней и увеличении меженных расходов воды в течение года. Согласно результатам расчетов, основанным на данных климатической модели IPSL-CM5A-LR, для обоих бассейнов наблюдается продолжительный зимний паводочный период (рис. 8).

Рис. 8.

Среднемноголетние гидрографы, рассчитанные по модели ECOMAG с использованием данных метеорологического реанализа WATCH за период 1971–2001 гг. (1) и данных ансамбля пяти климатических моделей для сценария RCP8.5 за период 2070–2099 гг. (2–6): Северная Двина (вверху), Онега (внизу) (по материалам работы [19]).

На рис. 9 обобщены оценки возможных изменений нормы годового стока десяти крупных рек России в XXI в., рассчитанные с помощью региональных гидрологических моделей с использованием данных глобальных моделей климата при различных RCP-сценариях изменений концентрации парниковых газов в атмосфере. Оценки приведены по работам [3, 7, 21, 30, 38, 50–52], опубликованным после выхода в свет последних национальных докладов Росгидромета по изменению климата [1, 17]. Из рис. 9 видно, что для большинства рек изменения нормы речного стока сохраняют знак в течение XXI в. и растут по абсолютной величине к концу века при всех рассматриваемых сценариях. Исключение составляют Амур и Селенга − реки с преимущественно дождевым питанием, для которых изменения стока по отдельным сценариям (кроме RCP8.5) меняют знак в течение XXI в. [3, 21, 48], хотя эти изменения, как правило, очень невелики.

Рис. 9.

Аномалии (% по отношению к базовому периоду) нормы годового стока рек России, рассчитанные по гидрологическим моделям с использованием данных ансамбля глобальных климатических моделей CMIP5 при RCP-сценариях изменения концентрации парниковых газов в атмосфере в XXI в. (по публикациям 2017−2021 гг.).

Наибольшие изменения стока для всех рассматриваемых рек прогнозируются при осуществлении наиболее “жесткого” сценария RCP8.5 роста концентрации парниковых газов в атмосфере в XXI в.

Для большей части рек гидрологические модели прогнозируют положительные аномалии нормы годового стока, наиболее заметные к концу XXI в. для крупнейших рек восточной Сибири: Лены, Индигирки, Колымы. Отрицательные аномалии нормы годового стока к концу XXI в. прогнозируются для Оки, Селенги и Амура, причем при высоком росте концентрации парниковых газов в атмосфере норма стока Селенги и Оки может снизиться на >20% по сравнению с историческим периодом.

Оценки изменений стока данной реки, полученные с помощью одной гидрологической модели, но с использованием данных разных моделей климата (например, результаты по р. Индигирке в работах [51, 52]), различаются, что говорит о чувствительности гидрологических оценок к способам задания климатической информации. Различаются также оценки, полученные с помощью разных версий одной гидрологической модели (результаты по р. Селенге в работах [21, 48]), а также с помощью разных гидрологических моделей, использующих данные одного ансамбля моделей климата (результаты по р. Лене в [30, 50]). Есть основания полагать, что более устойчивые результаты могут быть получены с помощью ансамбля гидрологических моделей, однако проблемы обобщения результатов ансамблевого моделирования, включая проблемы усреднения гидрографов, учета “отскакивающих” данных и др., пока мало исследованы в гидрологии речных бассейнов по сравнению со сходными проблемами в климатологии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В последние годы наметился сдвиг в методологии оценок гидрологических последствий прогнозируемого изменения климата – от расчетов с помощью моделей климата к расчетам с помощью региональных гидрологических моделей. Современные исследования показывают (например, обзоры в работах [43, 45]), что региональные гидрологические модели позволяют рассчитать характеристики водного режима рек за исторический период точнее и оценивать их возможные изменения в будущем с меньшей неопределенностью, чем модели климата. Существенной мотивацией для изменения методологии исследований стал общественный запрос на повышение надежности оценок возможных изменений речного стока на региональном и локальном масштабах – пространственных масштабах принятия решений по управлению водноресурсными системами, смягчению водного дефицита и риска наводнений. Возможности получения надежных гидрологических оценок на указанных пространственных масштабах с помощью моделей климата пока отсутствуют [45–47].

В статье обобщены результаты работ, опубликованных в последние годы и посвященных оценкам изменений годового стока и водного режима рек России. Основная часть обзора касается результатов, полученных по данным ансамблевых климатических экспериментов в рамках международного проекта CMIP5 (т. е. непосредственно из глобальных моделей климата) [9, 16, 17, 25, 56] и с помощью региональных гидрологических моделей, использующих данные моделей климата в качестве граничных условий [2–4, 19, 21, 23, 30, 38, 42, 48, 50–52].

Глобальные модели климата для большинства речных бассейнов России показывают к концу XXI в. рост нормы годового стока, особенно заметный для рек северо-восточных территорий азиатской части России (Индигирки, Яны, Колымы, Анадыри), где среднее по ансамблю моделей климата увеличение стока может достигать нескольких десятков процентов при наиболее “жестких” (“business as usual”) сценариях эмиссии парниковых газов. Снижение нормы годового стока прогнозируется на реках южной части России, в том числе на Дону, Кубани, Тереке и др. Направленность изменений нормы максимального стока совпадает с изменениями годового стока, но первые оказываются больше по абсолютной величине. Отмечается значительная модельная неопределенность оценок речного стока (их высокая внутриансамблевая изменчивость), зачастую существенно превышающая средние по ансамблю глобальных моделей изменения стока.

Оценки изменений речного стока к концу XXI в., рассчитанные с помощью региональных гидрологических моделей по ансамблевым данным глобальных моделей климата, характеризуются меньшей ансамблевой изменчивостью. Это можно объяснить сглаживанием гидрологическими системами речных бассейнов межгодовых вариаций внешних гидрометеорологических воздействий. Для большей части исследованных рек гидрологические модели прогнозируют положительные аномалии нормы годового стока, наиболее заметные к концу XXI в. для крупнейших рек восточной Сибири: Лены, Индигирки, Колымы. Отрицательные аномалии нормы годового стока к концу XXI в. прогнозируются для Оки, Селенги и Амура, причем при высоком росте концентрации парниковых газов в атмосфере норма стока Селенги и Оки может снизиться на >20% по сравнению с историческим периодом.

Список литературы

  1. Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. М., 2014. 1008 с.

  2. Гельфан А.Н., Калугин А.С., Крыленко И.Н., Лавренов А.А., Мотовилов Ю.Г. Гидрологические последствия изменения климата в крупных речных бассейнах: опыт совместного использования региональной гидрологической и глобальных климатических моделей // Вопр. географии. 2018а. Вып. 45. С. 49–63.

  3. Гельфан А.Н., Калугин А.С., Мотовилов Ю.Г. Оценка изменений водного режима реки Амур в XXI веке при двух способах задания климатических проекций в модели формирования речного стока // Вод. ресурсы. 2018б. Т. 45. № 3. С. 223–234.

  4. Георгиади А.Г., Милюкова И.П. Масштабы гидрологических изменений в бассейне р. Волги при антропогенном потеплении климата // Метеорология и гидрология. 2002. № 2. С. 72–79.

  5. Георгиади А.Г., Милюкова И.П. Речной сток в бассейне реки Лены в условиях вероятного глобального потепления климата // Вычислительные технологии. 2006. Т. 11. № 2. С. 166–174.

  6. Георгиади А.Г., Милюкова И.П., Кашутина Е.А. Современные и сценарные изменения речного стока в бассейне Дона // Вод. ресурсы. 2020. Т. 47. № 6. С. 651–662.

  7. Георгиади А.Г., Коронкевич Н.И., Милюкова И.П., Барабанова Е.А., Кашутина Е.А. Современные и сценарные изменения стока Волги и Дона // Вод. ресурсы. 2017. Т. 47. № 6. С. 651–662.

  8. Георгиевский В.Ю., Георгиевский М.В., Голованов О.Ф., Шалыгин А.Л. Водные системы суши // Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Гл. 4.1. М.: Росгидромет, 2014. С. 350–361.

  9. Георгиевский М.В., Голованов О.Ф. Прогнозные оценки изменений водных ресурсов крупнейших рек Российской Федерации на основе данных по речному стоку проекта CMIP5 // Вестн. Санкт-Петербургского ун-та. Науки о Земле. 2019. Т. 64. № 2. С. 206–218. https://doi.org/10.21638/spbu07.2019.203

  10. Георгиевский В.Ю., Ежов А.В., Шалыгин А.Л. и др. Оценка влияния возможных изменений климата на гидрологический режим и водные ресурсы рек территории бывшего СССР // Метеорология и гидрология. 1996. № 11. С. 89–99.

  11. Георгиевский В.Ю., Шалыгин А.Л. Гидрологический режим и водные ресурсы // Методы оценки последствий изменения климата для физических и биологических систем. Гл. 2. М.: Росгидромет, 2012. С. 53–86.

  12. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 328 с.

  13. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Сценарное прогнозирование изменения составляющих водного баланса в бассейне р. Лены в связи с возможным изменением климата // Вод. ресурсы. 2016. Т. 43. № 5. С. 476–487.

  14. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Айзель Г.В. Сценарное прогнозирование изменения составляющих водного баланса рек Оленек и Индигирка в связи с возможным изменением климата в районе республики Саха (Якутии) // Вод. ресурсы. 2014. Т. 41. № 6. 621–636.

  15. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Шурхно Е.А., Джоган Л.Я. Сценарное прогнозирование изменения составляющих водного баланса в Обь-Иртышском бассейне в связи с возможным изменением климата // Вод. ресурсы. 2019. Т. 46. № 5. С. 463–473.

  16. Добровольский С.Г. Оценка неопределенностей прогноза стока рек России и мира в XXI веке с учетом возможного антропогенного потепления // Сб. тр. Всерос. науч. конф. “Научное обеспечение реализации Водной стратегии РФ на период до 2020 г.”. Т. 1. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2015. С. 142–148.

  17. Доклад о климатических рисках на территории Российской Федерации. СПб., 2017. 106 с.

  18. Кислов А.В., Гребенец В.И., Евстигнеев В.М. и др. Последствия возможного потепления климата в XXI веке на севере Евразии // Вестн. МГУ. Cер. 5, География. 2011. № 3. С. 3–8.

  19. Крыленко И.Н., Голосной Д.А., Жук В.А. Оценка притока воды в Белое море с территории бассейнов рек Онеги и Северной Двины на основе модели формирования стока // Тр. VII Международ. науч.-практ. конф. “Морские исследования и образование (MARESEDU-2018)”. Т. I. Тверь: ПолиПРЕСС, 2019. С. 163–171.

  20. Кучмент Л.С., Мотовилов Ю.Г., Назаров Н.А. Чувствительность гидрологических систем. М.: Наука, 1990. 143 с.

  21. Морейдо В.М., Калугин А.С. Оценка возможных изменений водного режима реки Селенги в 21 веке на основе модели формирования стока // Вод. ресурсы. 2017. Т. 44. № 3. С. 275–284.

  22. Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: РАН, 2018. 300 с. ISBN 978-5-907036-22-2. https://doi.org/10.31857/S9785907036222000001

  23. Насонова О.Н., Гусев Е.М., Ковалев Е.Э., Шурхно Е.А. Глобальные оценки изменения составляющих водного баланса суши в связи с возможным изменением климата // Вод. ресурсы. 2021. Т. 48. № 4. С. 361−377.

  24. Хон В.Ч., Мохов И.И. Гидрологический режим бассейнов крупнейших рек Северной Евразии в XX–XXI в. // Вод. ресурсы. 2012. Т. 39. № 1. С. 3–12.

  25. Школьник И.М., Мелешко В.П., Кароль И.Л., Киселев А.А., Надежина Е.Д., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Ожидаемые изменения климата на территории Российской Федерации в XXI веке // Тр. ГГО. 2014. Вып. 575. С. 65–118.

  26. Brigode P., Oudin L., Perrin C. Hydrological model parameter instability: a source of additional uncertainty in estimating the hydrological impacts of climate change? // J. Hydrol. 2013. V. 476. P. 410–425. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol

  27. Bring A., Fedorova I., Dibike Y., Hinzman L., Mård J., Mernild S.H., Prowse T., Semenova O., Stuefer S.L., Woo M.-K. Arctic terrestrial hydrology: A synthesis of processes, regional effects and research challenges // J. Geophys. Res. Biogeosci. 2016. V. 121. № 3. P. 621–649. https://doi.org/10.1002/2015JG003131

  28. Dai A. Historical and Future Changes in Streamflow and Conti-nental Runoff: A Review // Terrestrial Water Cycle and Climate Change: Natural and Human-Induced Impacts / Eds Q. Tang, T. Oki. Washington, D.C.: Am. Geophys. Union, 2016. P. 17–37. ISBN: 978-1-118-97176-5

  29. Dankers R., Arnell N.W., Clark D.B., Falloon P.D., Fekete B.M., Gosling S.N., Heinke J., Kim H., Masaki Y., Satoh Y., Stacke T., Wada Y., Wisser D. First look at changes in flood hazard in the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project ensemble // Proc. Natl Acad. Sci. March 2014. V. 111. № 9. P. 3257–3261. https://doi.org/10.1073/pnas.1302078110

  30. Gelfan A., Gustafsson D., Motovilov Yu., Arheimer B., Kalugin A., Krylenko I., Lavrenov A. Climate change impact on the water regime of two great Arctic rivers: modeling and uncertainty issues // Clim. Change. 2017. V. 141. P. 499–515. https://doi.org/10.1007/s10584-016-1710-5

  31. Gelfan A., Kalugin A., Krylenko I., Nasonova O., Gusev Ye., Kovalev E. Does a successful comprehensive evaluation increase confidence in a hydrological model intended for climate impact assessment? // Clim. Change. 2020. V. 163. № 3. P. 1165−1185. https://doi.org/10.1007/s10584-020-02930-z

  32. Gelfan A.N., Millionshchikova T.D. Validation of a Hydrological Model Intended for Impact Study: Problem Statement and Solution Example for Selenga River Basin // Water Resour. 2018. V. 45. Suppl. 1. P. S90–S101. https://doi.org/10.1134/S0097807818050354

  33. Gelfan A., Semenov V.A., Gusev E., Motovilov Y., Nasonova O., Krylenko I., Kovalev E. Large-basin hydrological response to climate model outputs: uncertainty caused by internal atmospheric variability // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2015. V.19. P. 2737−2754.

  34. Hattermann F.F., Krysanova V., Gosling S.N., Dankers R., Daggupati P., Donnelly C., Flörke M., Huang S., Motovilov Y., Buda S., Yang T., Müller C., Leng G., Tang Q., Portmann F.T., Hagemann S., Gerten D., Wada Y., Masaki Y., Alemayehu T., Satoh Y., Samaniego L. Cross-scale intercomparison of climate change impacts simulated by regional and global hydrological models in eleven large river basins // Clim. Change. 2017. V. 141. P. 561–576. https://doi.org/10.1007/s10584-016-1829-4

  35. Hawkins E., Sutton R. The potential to narrow uncertainty in regional climate predictions // Bull. Amer. Meteor. Soc. 2009. V. 90. № 8. P. 1095−1107. https://doi.org/10.1175/2009BAMS2607.1

  36. Jiménez Cisneros B.E., Oki T., Arnell N.W., Benito G., Cogley J.G., Döll P., Jiang T., Mwakalila S.S. Freshwater resources // Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Pt A. Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds C.B. Field, V.R. Barros, D.J. Dokken, K.J. Mach, M.D. Mastrandrea, T.E. Bilir, M. Chatterjee, K.L. Ebi, Y.O. Estrada, R.C. Genova, B. Girma, E.S. Kissel, A.N. Levy, S. MacCracken, P.R. Mastrandrea, L.L. White. Cambridge, United Kingdom; N. Y., USA: Cambridge Univ. Press, 2014. P. 229−269.

  37. Joseph J., Ghosh S., Pathak A., Sahai A.K. Hydrologic impacts of climate change: Comparisons between hydrological parameter uncertainty and climate model uncertainty // J. Hydrol. 2018. V. 566. P. 1–22. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.08.080

  38. Kalugin A.S. The impact of climate change on surface, subsurface, and groundwater flow: a case study of the Oka River (European Russia) // Water Resour. 2019. V. 46. Suppl. 2. P. S31−S39. https://doi.org/10.1134/S0097807819080104

  39. Kirtman B., Power S.B., Adedoyin J.A., Boer G.J., Bojariu R., Camilloni I., Doblas-Reyes F.J., Fiore A.M., Kimoto M., Meehl G.A., Prather M., Sarr A., Schär C., Sutton R., van Oldenborgh G.J., Vecchi G., Wang H.J. Near-term Climate Change: Projections and Predictability // Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds T.F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex, P.M. Midgley. Cambridge, United Kingdom, N. Y., USA: Cambridge Univ. Press, 2013. P. 953− 1028.

  40. Klemeš V. Operational testing of hydrological simulation models // Hydrol. Sci. J. 1986. V. 31. № 1. P. 13–24. https://doi.org/10.1080/02626668609491024

  41. Koirala S., Hirabayashi Y., Mahendran R., Kanae S. Global assessment of agreement among streamflowprojections using CMIP5 model outputs // Environ. Res. Lett. 2014. V. 9. № 6. 064017. https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/6/064017

  42. Krylenko I., Motovilov Yu., Antokhina E., Zhuk V., Surkova G. Physically-based distributed modelling of river runoff under changing climate conditions // Proc. IAHS. 2015. № 368. P. 156–161. https://doi.org/10.5194/piahs-368-156-2015

  43. Krysanova V., Donnelly C., Gelfan A., Gerten D., Arheimer B., Hattermann F., Kundzewicz Z.W. How the performance of hydrological models relates to credibility of projections under climate change // Hydrol. Sci. J. 2018. V. 63. № 5. P. 696–720. https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1446214

  44. Krysanova V., Hattermann F.F. Intercomparison of climate change impacts in 12 large river basins: overview of methods and summary of results // Clima. Change. 2017. V. 141. P. 363–379. https://doi.org/10.1007/s10584-017-1919-y

  45. Kundzewicz Z.W., Krysanova V., Benestad R.E., Hov Ø., Piniewski M., Otto I.M. Uncertainty in climate change impacts on water resources // Environ. Sci. Policy. 2018. V. 79. P. 1−8.

  46. Kundzewicz Z.W., Mata L.J., Arnell N.W., Döll P., Jimenez B., Miller K., Oki T., Şen Z., Shiklomanov I. The implications of projected climate change for freshwater resources and their management // Hydrol. Sci. J. 2008. V. 53. № 1. P. 3–10.

  47. Kundzewicz Z.W., Stakhiv E.Z. Are climate models “ready for prime time” in water resources management applications, or is more research needed? // Hydrol. Sci. J. 2010. V. 55. № 7. P. 1085−1089.

  48. Millionshchikova T. Projections of Selenga river runoff in the XXI century and uncertainty estimates // Proc. IAHS. 2019. V. 381. P. 107–112. https://doi.org/10.5194/piahs-381-107-201

  49. Motovilov Yu.G., Gottschalk L., Engeland K., Belokurov A. ECOMAG: Regional model of hydrological cycle. Application to the NOPEX region // Department of Geophysics. Univ. Oslo. Inst. Rep. Ser. № 105. 1999. 88 p.

  50. Nasonova O.N., Gusev Ye.M., Kovalev E.E., Ayzel G.V., Chebanova M.K. Projected changes in water balance components of 11 large river basins during the 21st century and their uncertainties // Water Resour. 2021. V. 48. № 5. P. 666−675.

  51. Nasonova O.N., Gusev Ye.M., Kovalev E.E., Ayzel G.V., Panysheva K.M. Projecting changes in Russian northern river runoff due to possible climate change during the 21st century: A case study of the Northern Dvina, Taz and Indigirka rivers // Water Resour. 2019. V. 46. Suppl. 1. P. S145–S154.

  52. Nasonova O.N., Gusev Ye.M., Volodin E.M., Kovalev E.E. Application of the land surface model SWAP and global climate model INMCM4.0 for projecting runoff of northern Russian rivers. 2. Projections and their uncertainties // Water Resour. 2018. V. 45. Suppl. 2. P. S85–S92. https://doi.org/10.1134/S0097807818060271

  53. Schewe J., Heinke J., Gerten D., Haddeland I., Arnell N., Clark D., Dankers R., Eisner S., Fekete B., Colón-González F., Gosling S., Hyungjun Kim, Liu X., Masaki Y., Portmann F., Satoh Y., Stacke T., Tang Q., Wada Y., Wisser D., Albrecht T., Frieler K., Piontek F., Warszawski L., Kabat P. Multimodel assessment of water scarcity under climate change // Proc. Natl Acad. Sci. / Ed. H.J. Schellnhuber. Potsdam, Germany, 2014. P. 3245–3250. https://doi.org/10.1073/pnas.1222460110

  54. Settele J., Scholes R., Betts R., Bunn S., Leadley P., Nepstad D., Overpeck J.T., Taboada M.A. Terrestrial and inland water systems // Climate Change 2014. Impacts, Adaptation and Vulnerability. Pt A. Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds C.B. Field, V.R. Barros, D.J. Dokken, K.J. Mach, M.D. Mastrandrea, T.E. Bilir, M. Chatterjee, K.L. Ebi, Y.O. Estrada, R.C. Genova, B. Girma, E.S. Kissel, A.N. Levy, S. MacCracken, P.R. Mastrandrea, L.L. White. Cambridge, United Kingdom; N. Y., USA: Cambridge Univ. Press, 2014. P. 271–359.

  55. Shkolnik I., Meleshko V., Pavlova T. Hydrodynamical limited area model for climate studies over Russia // Rus. Meteorol. Hydrol. 2000. № 4. P. 32–49.

  56. Shkolnik I., Pavlova T., Efimov S., Zhuravlev S. Future changes in peak river flows across northern Eurasia as inferred from an ensemble of regional climate projections under the IPCC RCP8.5 scenario // Clim. Dyn. 2018. V. 50. P. 215–230. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3600-6

  57. Teng J., Vaze J., Chiew F.H.S., Wang B., Perraud J. Estimating the relative uncertainties sourced from GCMs and hydrological models in modeling climate change impact on runoff // J. Hydrometeor. 2012. V. 50. P. 122–139. https://doi.org/10.1175/JHM-D-11-058.1

  58. Vetter T., Reinhardt J., Floerke M. et al. Evaluation of sources of uncertainty in projected hydrological changes under climate change in 12 large-scale river basins // Clim. Change 2017. V. 141. № 3. P. 419–433. https://doi.org/10.1007/s10584-016-1794-y

  59. Volodin E.M., Diansky N.A., Gusev A.V. Simulating present-day climate with the INMCM4.0 coupled model of the atmospheric and oceanic general circulations // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2010. V. 46. № 4. P. 414–431.

  60. Wilby R.L. Evaluating climate model outputs for hydrological applications // Opinion. Hydrol. Sci. J. 2010. V. 55. P. 1090–1093.

  61. Yamazaki D., Kanae S., Kim H., Oki T. A physically based description of floodplain inundation dynamics in a global river routing model // Water Resour. Res. 2011. 47:W04501. https://doi.org/10.1029/2010WR009726

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Водные ресурсы

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал