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. 2020. Т. 17. № 1. С. 101-110

Анализ точности и чувствительности глобальной модели многолетнемёрзлых пород GlobPermafrost на территорию Скандинавии

Н.Б. Нестерова 1 , Я.-. Обу 2 
1 Тюменский Государственный Университет, Тюмень, Россия
2 Университет Осло, Осло, Норвегия
Одобрена к печати: 25.12.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-101-110
В статье представлены результаты анализа точности циркумполярной геокриологической карты GlobPermafrost, созданной по результатам одноимённой модели. Анализ точности проводился сопоставлением геокриологической карты GlobPermafrost на территорию Скандинавии с региональной Скандинавской геокриологической картой. Для сравнения использовались значения вероятности распространения многолетнемёрзлых пород (ММП), отображённые на обеих геокриологических картах и рассчитанные моделью GlobPermafrost на территорию северного полушария и региональной моделью ― на территорию Скандинавии (Норвегии, Швеции и Финляндии). Сравнение показало, что в целом модель GlobPermafrost занижает значения вероятности распространения ММП по сравнению со значениями, рассчитанными региональной моделью. Самое сильное занижение характерно для горных и заболоченных областей, где наблюдается наибольшее в Скандинавии распространение ММП. Наиболее точно GlobPermafrost моделирует вероятность распространения ММП на территории, где почти нет многолетнемёрзлых пород. Помимо анализа точности модели GlobPermafrost была выполнена оценка её чувствительности к более детальным данным земельного покрова Corine Land Cover 2012 как к элементам входных данных. Для этого был проведён эксперимент, включавший в себя перезапуск модели с этими данными. Более точные данные земельного покрова неожиданно незначительно повлияли на итоговую погрешность модели GlobPermafrost на территорию Скандинавии. Результаты свидетельствуют о чувствительности модели на изучаемой территории к другим входным данным. Также отмечается необходимость дальнейшего исследования значимости остальных входных данных как на территорию Скандинавии, так и на другие регионы северного полушария.
Ключевые слова: многолетнемёрзлые породы, моделирование, GlobPermafrost, Арктика, геокриологические карты
Полный текст

Список литературы:

  1. Щукин И. С. Четырехъязычный энциклопедический словарь терминов по физической географии: русско-англо-немецко-французский. М.: Советская энцикл., 1980. 703 с.
  2. Aune-Lundberg L., Strand G. H. Corine Land Cover 2006. The Norwegian CLC2006 project: Norwegian Forest and Landscape Institute Report 8231101144. 2010. 14 p.
  3. Dee D. P., Uppala S. M., Simmons A. J., Berrisford P., Poli P., Kobayashi S., Andrae U., Balmaseda M. A., Balsamo G., Bauer P., Bechtold P., Beljaars A. C. M., van de Berg L., Bidlot J., Bormann N., Delsol C., Dragani R., Fuentes M., Geer A. J., Haimberger L., Healy S. B., Hersbach H., Hólm E. V., Isaksen L., Kållberg P., Köhler M., Matricardi M., McNally A. P., Monge‐Sanz B. M., Morcrette J.‐J., Park B.‐K., Peubey C., de Rosnay P., Tavolato C., Thépaut J.‐N., Vitart F. The ERA‐Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2011. P. 553–597.
  4. Gisnas K., Etzelmuller B., Lussana C., Hjort J., Sannel A. B. K., Isaksen K., Westermann S., Kuhry P., Christiansen H. H., Frampton A., Åkerman J. Permafrost map for Norway, Sweden and Finland // Permafrost and Periglacial Processes. 2017. V. 28. P. 359–378. DOI: 10.1002/ppp.1922.
  5. Johansson M., Christensen T. R., Akerman H. J., Callaghan T. V. What determines the current presence or absence of permafrost in the Tornetrask region, a sub-arctic landscape in northern Sweden? // Ambio. 2006. V. 35. P. 190–197.
  6. Obu J., Westermann S., Bartsch A., Berdnikov N., Christiansen H. H., Dashtseren A., Delaloye R., Elberling B., Etzelmüller B., Kholodov A., Khomutov A., Kääb A., Leibman M. O., Lewkowicz A. G., Panda S. K., Romanovsky V., Way R. G., Westergaard-Nielsen A., Wu T., Yamkhin J., Zou D. Northern Hemisphere permafrost map based on TTOP modelling for 2000–2016 at 1 km2 scale // Earth-Science Reviews. 2019. V. 193. P. 299–316. URL: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.04.023.
  7. Olesen O., Brönner M., Ebbing J., Gellein J., Gernigon L., Koziel J., Lauritsen T., Myklebust R., Pascal C., Sand M., Solheim D., Usov S. New aeromagnetic and gravity compilations from Norway and adjacent areas: methods and applications // Petroleum Geology Conference series. Geological Society of London. L., 2010. P. 559–586.
  8. Skaugen T., Alfnes E., Langsholt E. G., Udnæs H. C. Time-variant snow distribution for use in hydrological models // Annals of Glaciology. 2004. V. 38. P. 180–186.
  9. Smith M. W., Riseborough D. W. Permafrost monitoring and detection of climate change // Permafrost and Periglacial Processes. 1996. V. 7. P. 301–309.
  10. Widhalm B., Bartsch A., Siewert M. B., Hugelius G., Elberling B., Leibman M. O., Dvornikov Y., Khomutov A. Site scale wetness classification of tundra regions with C-band SAR satellite data. Proc. ESA Living Planet Symp. 2016. 6 p.