Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results

Based on the analysis of the results of two measurement episodes in February 2021/22 and calculations using the LSM SPONSOR model, we obtained estimates of the variability of the snow surface thermal balance components and the thermal regime of the snowpack in the ablation zone of the Garabashi glac...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Journal of Biogeography
Main Authors: E. Drozdov D., D. Turkov V., P. Toropov A., A. Artamonov Yu., Е. Дроздов Д., Д. Турков В., П. Торопов А., А. Артамонов Ю.
Other Authors: For a significant contribution to the field research is expressed gratitude to the employee of the Faculty of Geography of Lomonosov Moscow State University, Ph. D. A.A. Polyukhov, as well as students of the Department of Meteorology and Climatology of Moscow State University Yu.I. Yarynich, A.S. Melik-Bagdasarova and R.R. Gibadullin. Field measurements were carried out with the financial support of the RFBR grant 20-05-00176. The results of the SPONSOR modelling obtained withing the framework of the research project ААААА19-119022190173-2 (FMGE-2019-0009) of the Research Plan of the Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences., За существенный вклад в ход полевых исследований благодарим сотрудника географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, к.г.н. А.А. Полюхова, а также студентов кафедры метеорологии и климатологии МГУ им. М.В. Ломоносова Ю.И. Ярынич, А.С. Мелик-Багдасарову и Р.Р. Гибадуллина. Полевые измерения и их анализ выполнены при финансовой поддержке гранта РФФИ 20-05-00176. Работы с моделью SPONSOR выполнены в рамках темы Государственного задания Института географии РАН АААА-А19-119022190173-2 (FMGE-2019-0009).
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: IGRAS 2023
Subjects:
Online Access:https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222
https://doi.org/10.31857/S2076673423020059
id ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/1222
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Ice and Snow (E-Journal)
op_collection_id ftjias
language Russian
topic mountain glacier;observations;numerical modeling;SPONSOR;Elbrus;Garabashi Glacier
горное оледенение;данные наблюдений;численное моделирование;SPONSOR;Эльбрус;ледник Гарабаши
spellingShingle mountain glacier;observations;numerical modeling;SPONSOR;Elbrus;Garabashi Glacier
горное оледенение;данные наблюдений;численное моделирование;SPONSOR;Эльбрус;ледник Гарабаши
E. Drozdov D.
D. Turkov V.
P. Toropov A.
A. Artamonov Yu.
Е. Дроздов Д.
Д. Турков В.
П. Торопов А.
А. Артамонов Ю.
Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results
topic_facet mountain glacier;observations;numerical modeling;SPONSOR;Elbrus;Garabashi Glacier
горное оледенение;данные наблюдений;численное моделирование;SPONSOR;Эльбрус;ледник Гарабаши
description Based on the analysis of the results of two measurement episodes in February 2021/22 and calculations using the LSM SPONSOR model, we obtained estimates of the variability of the snow surface thermal balance components and the thermal regime of the snowpack in the ablation zone of the Garabashi glacier on the southern slope of Mount Elbrus at 3850 m above sea level. A quantitative assessment of the sensitivity of the heat balance components to variations in key physical parameters has been performed. It is shown that the optimal value of the emissivity coefficient of snow cover in mountainous areas is 0.98: the absolute error in calculating the radiation temperature of the snow surface at this value does not exceed 1°С, in addition, the model adequately reproduces the thermal regime of deep layers of snow cover. It is also shown that a change in snow density by ±100 kg/m3 can lead to deviations in the temperature of the snow mass by several degrees. This indicates an urgent need to solve the methodological problem of measurements with thermocouples, in which the integrity of the snow mass is inevitably violated. A good agreement between the results of calculations of turbulent sensible heat fluxes in the SPONSOR model with direct measurements (correlation coefficient > 0.9) is demonstrated. Based on the measurement data, the fact of a fairly high frequency of high values of turbulent fluxes under conditions of intense radiative heating in combination with high wind speeds was revealed, which apparently turns out to be typical for high-mountain regions in winter (unlike the plains). For cases of strongly stable stratification in the surface layer, the model systematically overestimates the absolute values of heat fluxes. This may be due to the well-known problem of implementing the calculation scheme based on the Monin-Obukhov theory under conditions of temperature inversions. The inaccuracy in determining the snow surface roughness parameter, which in high mountain conditions is characterized by significant ...
author2 For a significant contribution to the field research is expressed gratitude to the employee of the Faculty of Geography of Lomonosov Moscow State University, Ph. D. A.A. Polyukhov, as well as students of the Department of Meteorology and Climatology of Moscow State University Yu.I. Yarynich, A.S. Melik-Bagdasarova and R.R. Gibadullin. Field measurements were carried out with the financial support of the RFBR grant 20-05-00176. The results of the SPONSOR modelling obtained withing the framework of the research project ААААА19-119022190173-2 (FMGE-2019-0009) of the Research Plan of the Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences.
За существенный вклад в ход полевых исследований благодарим сотрудника географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, к.г.н. А.А. Полюхова, а также студентов кафедры метеорологии и климатологии МГУ им. М.В. Ломоносова Ю.И. Ярынич, А.С. Мелик-Багдасарову и Р.Р. Гибадуллина. Полевые измерения и их анализ выполнены при финансовой поддержке гранта РФФИ 20-05-00176. Работы с моделью SPONSOR выполнены в рамках темы Государственного задания Института географии РАН АААА-А19-119022190173-2 (FMGE-2019-0009).
format Article in Journal/Newspaper
author E. Drozdov D.
D. Turkov V.
P. Toropov A.
A. Artamonov Yu.
Е. Дроздов Д.
Д. Турков В.
П. Торопов А.
А. Артамонов Ю.
author_facet E. Drozdov D.
D. Turkov V.
P. Toropov A.
A. Artamonov Yu.
Е. Дроздов Д.
Д. Турков В.
П. Торопов А.
А. Артамонов Ю.
author_sort E. Drozdov D.
title Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results
title_short Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results
title_full Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results
title_fullStr Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results
title_full_unstemmed Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results
title_sort thermal regime of snow cover in winter in the high-mountainous part of elbrus according to observational data and modeling results
publisher IGRAS
publishDate 2023
url https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222
https://doi.org/10.31857/S2076673423020059
genre Annals of Glaciology
The Cryosphere
genre_facet Annals of Glaciology
The Cryosphere
op_source Ice and Snow; Том 63, № 2 (2023); 225-242
Лёд и Снег; Том 63, № 2 (2023); 225-242
2412-3765
2076-6734
op_relation https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222/662
Волошина А.П. Метеорология горных ледников //МГИ. 2001. Т. 92. С. 3–148.
Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 360 с.
Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Айзель Г.В. Моделирование формирования стока рек и снежного покрова на севере Западной Сибири // Водные ресурсы. 2015. Т. 42. № 4. С. 387–395.
Дроздов Е.Д., Торопов П.А., Турков Д.В., Шестакова А.А., Андросова Е.Е. Оценка эффекта сублимации ледяных кристаллов при метелях над поверхностью горного ледника на основе натурных данных и численного моделирования // Современные тенденции и перспективы развития гидрометеорологии в России: Материалы IV Всеросс. науч.-практич. конф., приуроч. к Году науки и технологий. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2021. С. 397–404.
Дюнин А.К. Механика метелей // Новосибирск: Сибирское отделение АН СССР, 1963. 378 с.
Каталог ледников России // Электронный ресурс. https://www.glacrus.ru Дата обращения: 04.06.2022.
Ледники и климат Эльбруса / Ред. В.Н. Михаленко. М., СПб.: Нестор–История, 2020. 372 с.
Оледенение Эльбруса / Ред. Г.К. Тушинский. М.: Издво МГУ, 1968. 345 с.
Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чернов Р.А. Коэффициент теплопроводности снега и его изменчивость // Криосфера Земли. 2017. Т. XXI. № 3. С. 60–68. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2017-3(60-68)
Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск:Наука, 1979. 286 с.
Репина И.А., Степаненко В.М., Барсков К.В., Пашкин А.Д., Артамонов А.Ю. Взаимодействие атмосферы с неоднородной подстилающей поверхностью // Динамика и взаимодействие геосфер земли: Материалы Всеросс. конф. с междунар. участием, посвящ. 100-летию подготовки в Томском гос. ун-те специалистов в области наук о Земле. Томск: Томский центр науч.-технич. информации, 2021. С. 187–190.
Торопов П.А., Михаленко В.Н., Кутузов С.С., Морозова П.А., Шестакова А.А. Температурный и радиационный режим ледников на склонах Эльбруса в период абляции за последние 65 лет // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 1. С. 5–19. https://doi.org/10.15356/2076–6734–2016–1–5–19
Торопов П.А., Шестакова А.А., Смирнов А.М., Поповнин В.В. Оценка компонентов теплового баланса ледника Джанкуат (Центральный Кавказ) в период абляции в 2007–2015 годах // Криосфера Земли. 2018. Т. XXII. № 4. С. 42–54. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2018-4(42-54)
Турков Д.В., Сократов В.С. Расчёт характеристик снежного покрова равнинных территорий с использованием модели локального тепловлагообмена SPONSOR и данных реанализа на примере Московской области // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 3. С. 369–380. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-3-369-380
Шмакин А.Б., Рубинштейн К.Г. Валидация динамикостатистического метода детализации метеорологических параметров // Тр. Гидрометцентра России. 2006. Вып. 341. С. 186–208.
Шмакин А.Б., Турков Д.В., Михайлов А.Ю. Модель снежного покрова с учетом слоистой структуры и её сезонной эволюции // Криосфера Земли. 2009. Т. XIII. № 4. С. 69–79.
Bintanja R., Van Den Broeke M.R. The Surface Energy Balance of Antarctic Snow and Blue Ice // Journ. of Applied Meteorology. 1995. 34. P. 902–926.
Boone A., Etchevers P. An Intercomparison of Three Snow Schemes of Varying Complexity Coupled to the Same Land Surface Model: Local-Scale Evaluation at an Alpine Site // Bull. Amer. Meteorol. Society. 2001. 2 (4). P. 374–394. https://doi.org/10.1175/1525-7541(2001)0022.0.CO;2
Essery R., Semenov V., Turkov D. Snow cover duration trends observed at sites and predicted by multiple models // The Cryosphere. 2020. 14. P. 4687–4698. https://doi.org/10.5194/tc-14-4687-2020
Etchevers P., Martin E., Brown R. Validation of the energy budget of an alpine snowpack simulated by several snow models (SnowMIP project) // Annals of Glaciology. 2004. V. 38. P. 150–158. https://doi.org/10.3189/172756404781814825
High Mountain Areas in IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2019) / Lead authors R. Hock, G. Rasul, S. Kutuzov et al., 2019.
Kominami Y., Endo Y., Niwano Sh., Ushioda S. Viscous compression model for estimating the depth of new snow // Annals of Glaciology. 1998. V. 26. P. 77–82.
Krinner G., Derksen C., Richard E. et al. ESM-Snow MIP: assessing snow models and quantifying snow-related climate feedbacks // Geosci. Model Dev. 2018. 11. P. 5027–5049. https://doi.org/10.5194/gmd-11-5027-2018
Menard C., Essery R., Turkov D. Scientific and human errors in a snow model intercomparison // Bull. Amer. Meteorol. Society. 2021. V. 201. Is. 1. P. E61–E79. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0329
Landry C.C., Buck K.A., Raleigh M.S., Clark M.P. Mountain system monitoring at Senator Beck Basin, San Juan Mountains, Colorado: A new integrative data source to develop and evaluate models of snow and hydrologic processes // Water Resour. Res. 2014. 50. P. 1773–1788. https://doi.org/10.1002/2013WR013711
Lapo K., Nijssen B., Lundquist J.D. Evaluation of Turbulence Stability Schemes of Land Models for Stable Conditions // Journ. of Geophys. Research: Atmospheres. 2019. 124 (6). P. 3072–3089. https://doi.org/10.1029/2018jd028970
Lejeune Y., Dumont M., Panel J.-M., Lafaysse M., Lapalus P., Le Gae E., Lesaffre B., Morin S. 57 years (1960–2017) of snow and meteorological observations from a mid-altitude mountain site (Col de Porte, France, 1325m of altitude) // Earth Syst. Sci. Data. 2019. № 11. P. 71–88. https://doi.org/10.5194/essd-11-71-2019
Liu S., Lu L., Mao D., Jia L. Evaluating parameterizations of aerodynamic resistance to heat transfer using field measurements // Hydrology and Earth System Sciences. 2007. 2 (11). P. 769–783. https://doi.org/10.5194/hess-11-769-2007
Marzeion B., Jarosch A.H., Gregory J.M. Feedbacks and mechanisms affecting the global sensitivity of glaciers to climate change // The Cryosphere. 2014. № 8. P. 59–71.
Pomeroy J.W., Jones H.G. Wind-Blown Snow: Sublimation, transport and changes to polar snow, in: Chemical exchange between atmosphere and polar snow // NATO ASI Series, edited by E. Wolff and R.C. Bales, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 1996. 43. P. 453–489.
Slater A.G., Schlosser C.A., Desborough C.E. The representation of snow in land surface schemes: results from PILPS 2(d) // Journ. of Hydrometeorology. 2001. V. 2. № 1. P. 7–25.
Shmakin A.B. The updated version of SPONSOR land surface scheme: PILPS-influenced improvements // Global and Planetary Change. 1998. V. 19. № 1–4. P. 49–62.
Snow and Climate / Ed. by R.L. Armstrong, E. Brun. Cam-bridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 2008. 222 p.
Sokratov S.A., Sato A. The effect of wind on the snow cover // Annals of Glaciology. 2001. № 32. P. 116–120.
Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // Journ. of Glaciology. 1997. V. 43. № 143. P. 26–41.
Toropov P.A., Aleshina M.A., Grachev A.M. Large-scale climatic factors driving glacier recession in the Greater Caucasus, 20th–21st century // Intern. Journ. of Climatology. 2019. P. 4703–4720. https://doi.org/10.1002/joc.6101
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222
doi:10.31857/S2076673423020059
op_rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , что позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Редакция журнала будет размещать принятую для публикации статью на сайте журнала до выхода её в свет (после утверждения к печати редколлегией журнала). Авторы также имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
op_doi https://doi.org/10.31857/S207667342302005910.21782/KZ1560-7496-2017-3(60-6810.15356/2076–6734–2016–1–5–1910.21782/KZ1560-7496-2018-4(42-5410.15356/2076-6734-2016-3-369-38010.1175/1525-7541(2001)0022.0.CO;210.5194/tc-14-4687-202010.3189/1727564047818148251
container_title Journal of Biogeography
container_volume 50
container_issue 9
container_start_page 1602
op_container_end_page 1614
_version_ 1778522316901187584
spelling ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/1222 2023-10-01T03:50:20+02:00 Thermal Regime of Snow Cover in Winter in The High-Mountainous Part of Elbrus According To Observational Data and Modeling Results Термический режим снежного покрова зимой в высокогорной части Эльбруса по натурным данным и результатам моделирования E. Drozdov D. D. Turkov V. P. Toropov A. A. Artamonov Yu. Е. Дроздов Д. Д. Турков В. П. Торопов А. А. Артамонов Ю. For a significant contribution to the field research is expressed gratitude to the employee of the Faculty of Geography of Lomonosov Moscow State University, Ph. D. A.A. Polyukhov, as well as students of the Department of Meteorology and Climatology of Moscow State University Yu.I. Yarynich, A.S. Melik-Bagdasarova and R.R. Gibadullin. Field measurements were carried out with the financial support of the RFBR grant 20-05-00176. The results of the SPONSOR modelling obtained withing the framework of the research project ААААА19-119022190173-2 (FMGE-2019-0009) of the Research Plan of the Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences. За существенный вклад в ход полевых исследований благодарим сотрудника географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, к.г.н. А.А. Полюхова, а также студентов кафедры метеорологии и климатологии МГУ им. М.В. Ломоносова Ю.И. Ярынич, А.С. Мелик-Багдасарову и Р.Р. Гибадуллина. Полевые измерения и их анализ выполнены при финансовой поддержке гранта РФФИ 20-05-00176. Работы с моделью SPONSOR выполнены в рамках темы Государственного задания Института географии РАН АААА-А19-119022190173-2 (FMGE-2019-0009). 2023-09-01 application/pdf https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222 https://doi.org/10.31857/S2076673423020059 rus rus IGRAS https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222/662 Волошина А.П. Метеорология горных ледников //МГИ. 2001. Т. 92. С. 3–148. Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 360 с. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Айзель Г.В. Моделирование формирования стока рек и снежного покрова на севере Западной Сибири // Водные ресурсы. 2015. Т. 42. № 4. С. 387–395. Дроздов Е.Д., Торопов П.А., Турков Д.В., Шестакова А.А., Андросова Е.Е. Оценка эффекта сублимации ледяных кристаллов при метелях над поверхностью горного ледника на основе натурных данных и численного моделирования // Современные тенденции и перспективы развития гидрометеорологии в России: Материалы IV Всеросс. науч.-практич. конф., приуроч. к Году науки и технологий. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2021. С. 397–404. Дюнин А.К. Механика метелей // Новосибирск: Сибирское отделение АН СССР, 1963. 378 с. Каталог ледников России // Электронный ресурс. https://www.glacrus.ru Дата обращения: 04.06.2022. Ледники и климат Эльбруса / Ред. В.Н. Михаленко. М., СПб.: Нестор–История, 2020. 372 с. Оледенение Эльбруса / Ред. Г.К. Тушинский. М.: Издво МГУ, 1968. 345 с. Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чернов Р.А. Коэффициент теплопроводности снега и его изменчивость // Криосфера Земли. 2017. Т. XXI. № 3. С. 60–68. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2017-3(60-68) Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск:Наука, 1979. 286 с. Репина И.А., Степаненко В.М., Барсков К.В., Пашкин А.Д., Артамонов А.Ю. Взаимодействие атмосферы с неоднородной подстилающей поверхностью // Динамика и взаимодействие геосфер земли: Материалы Всеросс. конф. с междунар. участием, посвящ. 100-летию подготовки в Томском гос. ун-те специалистов в области наук о Земле. Томск: Томский центр науч.-технич. информации, 2021. С. 187–190. Торопов П.А., Михаленко В.Н., Кутузов С.С., Морозова П.А., Шестакова А.А. Температурный и радиационный режим ледников на склонах Эльбруса в период абляции за последние 65 лет // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 1. С. 5–19. https://doi.org/10.15356/2076–6734–2016–1–5–19 Торопов П.А., Шестакова А.А., Смирнов А.М., Поповнин В.В. Оценка компонентов теплового баланса ледника Джанкуат (Центральный Кавказ) в период абляции в 2007–2015 годах // Криосфера Земли. 2018. Т. XXII. № 4. С. 42–54. https://doi.org/10.21782/KZ1560-7496-2018-4(42-54) Турков Д.В., Сократов В.С. Расчёт характеристик снежного покрова равнинных территорий с использованием модели локального тепловлагообмена SPONSOR и данных реанализа на примере Московской области // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 3. С. 369–380. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-3-369-380 Шмакин А.Б., Рубинштейн К.Г. Валидация динамикостатистического метода детализации метеорологических параметров // Тр. Гидрометцентра России. 2006. Вып. 341. С. 186–208. Шмакин А.Б., Турков Д.В., Михайлов А.Ю. Модель снежного покрова с учетом слоистой структуры и её сезонной эволюции // Криосфера Земли. 2009. Т. XIII. № 4. С. 69–79. Bintanja R., Van Den Broeke M.R. The Surface Energy Balance of Antarctic Snow and Blue Ice // Journ. of Applied Meteorology. 1995. 34. P. 902–926. Boone A., Etchevers P. An Intercomparison of Three Snow Schemes of Varying Complexity Coupled to the Same Land Surface Model: Local-Scale Evaluation at an Alpine Site // Bull. Amer. Meteorol. Society. 2001. 2 (4). P. 374–394. https://doi.org/10.1175/1525-7541(2001)0022.0.CO;2 Essery R., Semenov V., Turkov D. Snow cover duration trends observed at sites and predicted by multiple models // The Cryosphere. 2020. 14. P. 4687–4698. https://doi.org/10.5194/tc-14-4687-2020 Etchevers P., Martin E., Brown R. Validation of the energy budget of an alpine snowpack simulated by several snow models (SnowMIP project) // Annals of Glaciology. 2004. V. 38. P. 150–158. https://doi.org/10.3189/172756404781814825 High Mountain Areas in IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2019) / Lead authors R. Hock, G. Rasul, S. Kutuzov et al., 2019. Kominami Y., Endo Y., Niwano Sh., Ushioda S. Viscous compression model for estimating the depth of new snow // Annals of Glaciology. 1998. V. 26. P. 77–82. Krinner G., Derksen C., Richard E. et al. ESM-Snow MIP: assessing snow models and quantifying snow-related climate feedbacks // Geosci. Model Dev. 2018. 11. P. 5027–5049. https://doi.org/10.5194/gmd-11-5027-2018 Menard C., Essery R., Turkov D. Scientific and human errors in a snow model intercomparison // Bull. Amer. Meteorol. Society. 2021. V. 201. Is. 1. P. E61–E79. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0329 Landry C.C., Buck K.A., Raleigh M.S., Clark M.P. Mountain system monitoring at Senator Beck Basin, San Juan Mountains, Colorado: A new integrative data source to develop and evaluate models of snow and hydrologic processes // Water Resour. Res. 2014. 50. P. 1773–1788. https://doi.org/10.1002/2013WR013711 Lapo K., Nijssen B., Lundquist J.D. Evaluation of Turbulence Stability Schemes of Land Models for Stable Conditions // Journ. of Geophys. Research: Atmospheres. 2019. 124 (6). P. 3072–3089. https://doi.org/10.1029/2018jd028970 Lejeune Y., Dumont M., Panel J.-M., Lafaysse M., Lapalus P., Le Gae E., Lesaffre B., Morin S. 57 years (1960–2017) of snow and meteorological observations from a mid-altitude mountain site (Col de Porte, France, 1325m of altitude) // Earth Syst. Sci. Data. 2019. № 11. P. 71–88. https://doi.org/10.5194/essd-11-71-2019 Liu S., Lu L., Mao D., Jia L. Evaluating parameterizations of aerodynamic resistance to heat transfer using field measurements // Hydrology and Earth System Sciences. 2007. 2 (11). P. 769–783. https://doi.org/10.5194/hess-11-769-2007 Marzeion B., Jarosch A.H., Gregory J.M. Feedbacks and mechanisms affecting the global sensitivity of glaciers to climate change // The Cryosphere. 2014. № 8. P. 59–71. Pomeroy J.W., Jones H.G. Wind-Blown Snow: Sublimation, transport and changes to polar snow, in: Chemical exchange between atmosphere and polar snow // NATO ASI Series, edited by E. Wolff and R.C. Bales, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 1996. 43. P. 453–489. Slater A.G., Schlosser C.A., Desborough C.E. The representation of snow in land surface schemes: results from PILPS 2(d) // Journ. of Hydrometeorology. 2001. V. 2. № 1. P. 7–25. Shmakin A.B. The updated version of SPONSOR land surface scheme: PILPS-influenced improvements // Global and Planetary Change. 1998. V. 19. № 1–4. P. 49–62. Snow and Climate / Ed. by R.L. Armstrong, E. Brun. Cam-bridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 2008. 222 p. Sokratov S.A., Sato A. The effect of wind on the snow cover // Annals of Glaciology. 2001. № 32. P. 116–120. Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // Journ. of Glaciology. 1997. V. 43. № 143. P. 26–41. Toropov P.A., Aleshina M.A., Grachev A.M. Large-scale climatic factors driving glacier recession in the Greater Caucasus, 20th–21st century // Intern. Journ. of Climatology. 2019. P. 4703–4720. https://doi.org/10.1002/joc.6101 https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1222 doi:10.31857/S2076673423020059 Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , что позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Редакция журнала будет размещать принятую для публикации статью на сайте журнала до выхода её в свет (после утверждения к печати редколлегией журнала). Авторы также имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). Ice and Snow; Том 63, № 2 (2023); 225-242 Лёд и Снег; Том 63, № 2 (2023); 225-242 2412-3765 2076-6734 mountain glacier;observations;numerical modeling;SPONSOR;Elbrus;Garabashi Glacier горное оледенение;данные наблюдений;численное моделирование;SPONSOR;Эльбрус;ледник Гарабаши info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2023 ftjias https://doi.org/10.31857/S207667342302005910.21782/KZ1560-7496-2017-3(60-6810.15356/2076–6734–2016–1–5–1910.21782/KZ1560-7496-2018-4(42-5410.15356/2076-6734-2016-3-369-38010.1175/1525-7541(2001)0022.0.CO;210.5194/tc-14-4687-202010.3189/1727564047818148251 2023-09-03T17:53:59Z Based on the analysis of the results of two measurement episodes in February 2021/22 and calculations using the LSM SPONSOR model, we obtained estimates of the variability of the snow surface thermal balance components and the thermal regime of the snowpack in the ablation zone of the Garabashi glacier on the southern slope of Mount Elbrus at 3850 m above sea level. A quantitative assessment of the sensitivity of the heat balance components to variations in key physical parameters has been performed. It is shown that the optimal value of the emissivity coefficient of snow cover in mountainous areas is 0.98: the absolute error in calculating the radiation temperature of the snow surface at this value does not exceed 1°С, in addition, the model adequately reproduces the thermal regime of deep layers of snow cover. It is also shown that a change in snow density by ±100 kg/m3 can lead to deviations in the temperature of the snow mass by several degrees. This indicates an urgent need to solve the methodological problem of measurements with thermocouples, in which the integrity of the snow mass is inevitably violated. A good agreement between the results of calculations of turbulent sensible heat fluxes in the SPONSOR model with direct measurements (correlation coefficient > 0.9) is demonstrated. Based on the measurement data, the fact of a fairly high frequency of high values of turbulent fluxes under conditions of intense radiative heating in combination with high wind speeds was revealed, which apparently turns out to be typical for high-mountain regions in winter (unlike the plains). For cases of strongly stable stratification in the surface layer, the model systematically overestimates the absolute values of heat fluxes. This may be due to the well-known problem of implementing the calculation scheme based on the Monin-Obukhov theory under conditions of temperature inversions. The inaccuracy in determining the snow surface roughness parameter, which in high mountain conditions is characterized by significant ... Article in Journal/Newspaper Annals of Glaciology The Cryosphere Ice and Snow (E-Journal) Journal of Biogeography 50 9 1602 1614