Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 351-355

Аномальный режим снежности 2019 г. и многолетние тренды в изменениях высоты снежного покрова Казахстана

А.Г. Терехов 1, 2 , Н.Н. Абаев 2, 3 , Н.Р. Юничева 1 
1 Институт информационных и вычислительных технологий МОН, Алматы, Казахстан
2 РГП "Казгидромет", Алматы, Казахстан
3 Казахский национальный университет им. аль-Фараби, Алматы, Казахстан
Одобрена к печати: 04.09.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-351-355
На основе продукта USGS/EROS Snow Depth (FEWS NET) для сезонов 2001–2019 гг. была построена и проанализирована суточная динамика средней для территории Казахстана высоты снежного покрова в период с 1 января по 30 апреля. Последние четыре года (2015–2018) оказались для Земли самыми тёплыми за весь период инструментальных измерений. Сравнение усреднённого за последние пять лет (2015–2019) режима снежности территории Казахстана с прошлыми годами (2001–2014) показало, что высокая температура для Земли сопровождается уменьшением высоты снежного покрова страны. Начало схода снега сдвигается на более ранние сроки, примерно на 6 дней: с 23 на 17 февраля. Режим 2019 г. характеризовался малоснежностью и исключительной вариативностью. Высота снежного покрова Казахстана для близких календарных дат варьировалась от многолетнего минимума (15 марта – 14 апреля) до многолетнего максимума (19–20 апреля). Таким образом, текущее направление климатических изменений Земли ведёт к уменьшению высоты снежного покрова Казахстана и сдвигу начала схода снега на более ранние сроки. Спутниковая диагностика динамики снежного покрытия Казахстана имеет отдельное значение. Частые и сильные ветра в зоне степей и полупустынь создают помехи для наземных измерений количества твёрдых осадков в сети метеорологических станций. В связи с этим климатические тренды для Казахстана, связанные с количеством твёрдых осадков и построенные на основе наземной информации, желательно дополнять независимыми источниками, в том числе спутниковыми оценками.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, снежный покров, высота снега, территория Казахстана, многолетняя динамика, изменение климата
Полный текст

Список литературы:

  1. Кауазов А. М. , Дара А. С. , Батырбаева М. Ж. , Витковская И. С. , Муратова Н. Р. , Сальников В. Г. , Турулина Г. К. , Полякова С. Е. , Спивак Л. Ф. , Тюребаева С. И. Исследование динамики дат схода снежного покрова в Северном Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 161–168. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-161-168.
  2. Терехов А. Г. Спутниковый мониторинг формирования снежного покрова Казахстана// Гидрометеорология и экология. 2018. Вып. 90. № 3. С. 29–36.
  3. Терехов А. Г. , Пак И. Т. , Долгих С. А. Данные Landsat 5, 7, 8 и ЦМР в задаче мониторинга гидрологического режима Капшагайского водохранилища на реке Текес (китайская часть бассейна реки Иле) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 174–182.
  4. Терехов А. Г. , Пак И. Т. , Долгих С. А. Спутниковые наблюдения аномального весеннего паводка 2016 года в низовьях реки Аягуз // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 4. С. 273–276. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-4-273-276.
  5. Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation (2014). WMO. 2017. No. 8. URL: https://library.wmo.int/index.php?lvl=notice_display&id=12407#.XbdHq4_VJWI/ (accessed 23.04.2019).
  6. Hall D. K. , Rigs G. A. Accuracy assessment of the MODIS snow products // Hydrological Processes. 2007. V. 21(12). P. 1534–1547.
  7. Kumar S. V. , Peters-Lidard C. D. , Mocko D. , Tian Y. Multiscale evaluation of the improvements in surface snow simulation through terrain adjustments to radiation // J. Hydrometeorology. 2013. V. 14(1). P. 220–232.
  8. Muratova N. , Terekhov A. Estimation of spring crops sowing calendar dates using MODIS in Northern Kazakhstan // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS). 20–24 Sept. 2004. Anchorage, Alaska, USA. 2004. V. 6. P. 4019–4020.
  9. Spivak L. , Vitkovskaya I. , Batyrbayeva V. , Terekhov A. The experience of land cover change detection by satellite data // Frontiers of Earth Science. 2012. V. 6. Iss. 2. P. 140–146. DOI: 10.1007/s11707-012-0317-z.
  10. Sultangazin U. , Muratova N. , Doraiswamy P. , Terekhov A. Estimation of weed infestation in spring crops using MODIS data // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS). 21–25 July 2003, Toulouse, France. 2003. V. 1. P. 392–394.
  11. Takala M., Luojus K., Pulliainen J. , Derksen C. , Lemmetyinen J. , Karna J.-P. , Koskinen J. , Bojkov B. Estimating Northern hemisphere snow water equivalent for climatic research through assimilation of spaceborne radiometer data and ground-based measurements // Remote Sensing of Environment. 2011. V. 115. Iss. 12. P. 3517–3529. DOI: 10.1016/j.rse.2011.08.014.
  12. WMO Statement on the state of the global climate in 2018. WMO, 2019. No. 1233. 44 p. URL: https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=5789/.