Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers
In this paper, we consider a hybrid method of downscaling of the GCM‑generated meteorological fields to the characteristic spatial resolution which is usually used for modeling of a single mountain glacier mass balance. The main purpose of the study is to develop a reliable forecasting method to eva...
Published in: | Ice and Snow |
---|---|
Main Authors: | , , , |
Format: | Article in Journal/Newspaper |
Language: | Russian |
Published: |
IGRAS
2017
|
Subjects: | |
Online Access: | https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 |
id |
ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/412 |
---|---|
record_format |
openpolar |
institution |
Open Polar |
collection |
Ice and Snow (E-Journal) |
op_collection_id |
ftjias |
language |
Russian |
topic |
air temperature Caucasus climate scenario downscaling glacier mass balance precipitations regional model баланс массы даунскейлинг Кавказ ледник осадки прогноз климата региональная модель температура воздуха |
spellingShingle |
air temperature Caucasus climate scenario downscaling glacier mass balance precipitations regional model баланс массы даунскейлинг Кавказ ледник осадки прогноз климата региональная модель температура воздуха P. Morozova A. O. Rybak O. П. Морозова А. О. Рыбак О. Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
topic_facet |
air temperature Caucasus climate scenario downscaling glacier mass balance precipitations regional model баланс массы даунскейлинг Кавказ ледник осадки прогноз климата региональная модель температура воздуха |
description |
In this paper, we consider a hybrid method of downscaling of the GCM‑generated meteorological fields to the characteristic spatial resolution which is usually used for modeling of a single mountain glacier mass balance. The main purpose of the study is to develop a reliable forecasting method to evaluate future state of moun‑ tain glaciation under changing climatic conditions. The method consists of two stages. In the first or dynamical stage, we use results of calculations of the regional numerical model HadRM3P for the Black Sea‑Caspian region with a spatial resolution of 25 km [22]. Initial conditions for the HadRM3P were provided by the GCM devel‑ oped in the Institute of Numerical Mathematics of RAS (INMCM4) [18]. Calculations were carried out for two time periods: the present climate (1971–2000) and climate in the late 21st century (2071–2100) according to the scenario of greenhouse gas emissions RCP 8.5. On the second stage of downscaling, further regionalization is achieved by projecting of RCM‑generated data to the high‑resolution (25 m) digital altitude model in a domain enclosing a target glacier. Altitude gradients of the surface air temperature and precipitation were derived from the model data. Further on, both were corrected using data of observations. Incoming shortwave radiation was calculated in the mass balance model separately, taking into account characteristics of the slope, i.e. exposition and shading of each cell. Then, the method was tested for glaciers Marukh (Western Caucasus) and Jankuat (Central Caucasus), both for the present‑day and for future climates. At the end of the 21st century, the air tem‑ perature rise predicted for the summer months was calculated to be about 5–6 °C, and the result for the winter to be minus 2–3 °C. Change in annual precipitation is not significant, less than 10%. Increase in the total short‑ wave radiation will be about 5%. These changes will result in the fact that the snow line will be higher than the body of the glacier itself. This will inevitably ... |
format |
Article in Journal/Newspaper |
author |
P. Morozova A. O. Rybak O. П. Морозова А. О. Рыбак О. |
author_facet |
P. Morozova A. O. Rybak O. П. Морозова А. О. Рыбак О. |
author_sort |
P. Morozova A. |
title |
Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
title_short |
Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
title_full |
Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
title_fullStr |
Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
title_full_unstemmed |
Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
title_sort |
downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers |
publisher |
IGRAS |
publishDate |
2017 |
url |
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 |
genre |
Annals of Glaciology The Cryosphere |
genre_facet |
Annals of Glaciology The Cryosphere |
op_source |
Ice and Snow; Том 57, № 4 (2017); 437-452 Лёд и Снег; Том 57, № 4 (2017); 437-452 2412-3765 2076-6734 10.15356/2076-6734-2017-4 |
op_relation |
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412/236 Котляков В.М, Хромова Т.Е., Носенко Г.А., Попова В.В., Чернова Л.П., Муравьев А.Я., Рототаева О.В., Никитин С.А., Зверкова Н.М. Современные изменения ледников горных районов России. М .: Тов-во научных изданий KMK, 2015. 288 с. Лурье П.М., Панов В.Д. Изменение современного оледенения северного склона Большого Кавказа в XX в. и прогноз его деградации в XXI в. // Метеорология и гидрология. 2014. № 4. С. 68–76. Зарипов Р.Б. Обзор современных методов повышения детализации метеорологических полей // Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата. 2010. № 1. С. 4–16 . Fiddes J., Gruber S. TopoSCALE v .1 .0: downscaling gridded climate data in complex terrain // Geosci. Model Dev. 2014. V. 7. P. 387–405. Hofer M., Marzeion B., Mölg T. A statistical downscaling method for daily air temperature in data-sparse, glaciated mountain environments // Geosci. Model Dev. 2015 .V. 8. P. 579–593. Кислов А.В., Розинкина И.А., Чернышев А.В. Технология моделирования микроклиматических особенностей горной территории в рамках модели общей циркуляции атмосферы // Метеорология и гидрология. 2006. № 10. С. 45–53. Fridley J.D. Downscaling climate over complex terrain: High finescale (< 1000 m) spatial variation of near-ground temperatures in a montane forested landscape (Great Smoky Mountains) // Journ. of Applied Meteorology and Climatology. 2009. V. 48. P. 1033–1049. Heikkila U., Sandvik A., Sorteberg A. Dynamical down-scaling of ERA-40 in complex terrain using the WRF regional climate model // Climate Dynamics. 2011. V. 37 (7–8). P. 1551–1564. doi:10.1007/s0038201009286. Maussion F., Scherer D., Mölg T., Collier E., Curio J., Finkelnburg R. Precipitation seasonality and variability over the Tibetan Plateau as resolved by the High Asia reanalysis // Journ. of Climate. 2014. V. 27. P. 1910–1927. Deque M., Piedelievre J.P. High resolution climate simulation over Europe // Climate Dynamics. 1995. V. 11. P. 321–339. Fox-Rabinovitz M.S., Lawrence L.T., Govindaraju R.C., Suarez M.J. A variable-resolution stretched-grid general circulation model: regional climate simulation // Monthly Weather Review. 2001. V. 129. P. 453–469. Чавро А.И., Дементьев А.О., Степаненко В.М. Ди намико-статистическая модель тропосферы для территории Западной Сибири // Тр. Междунар. конф. по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды. 28 июня – 5 июля 2014 г. Томск, 2014. С. 81–83. Fuentes U., Heimann D. An Improved Statistical-Dynamical Downscaling Scheme and its Application to the Alpine Precipitation Climatology // Theory and Applied Climatology. 2000. V. 65. P. 119–135. Machguth H., Paul F., Kotlarski S., Hoelzle M. Calculating distributed glacier mass balance for the Swiss Alps from regional climate model output: a methodical description and interpretation of the results // Journ. of Geophys. Research. 2009. V. 114. D19106. doi:10.1029/2009JD011775. Collier E., Molg T., Maussion F., Scherer D., Mayer C., Bush A.B.G. Interactive glacier–atmosphere climatic mass balance modeling // The Cryosphere. 2013. V. 7. P. 779–795 . Рыбак О.О., Рыбак Е.А., Кутузов С.С., Лаврентьев И.И., Морозова П.А. Калибровка математической модели динамики ледника Марух, Западный Кавказ // Лёд и Снег. 2015. № 2 (130). С. 9–20. doi:10.15356/2076673420152920. Zekollari H., Huybrechts P., Furst J.J., Rybak O., Eisen O. Calibration of a higher-order 3-D ice flow model of the Morteratsch glacier complex, Engadin, Switzerland // Annals of Glaciology. 2013. V. 54. P. 343–351 Володин Е.М., Дианский Н.А., Гусев А.В. Воспроизведение современного климата с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана INMCM4 // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 4. С. 379–400. Moss R.H., Edmonds J.A., Hibbard K.A., Manning M.R., Rose S.K., van Vuuren D.P., Carter T.R., Emori S., Kainuma M., Kram T., Meehl G.A., Mitchell J.F., Nakicenovic N., Riahi K., Smith S.J., Stouffer R.J., Thomson A.M., Weyant J.P., Wilbanks T.J. The next generation of scenarios for climate change research and assessment // Nature. 2010. V. 463. P. 747–756. Володин Е.М., Лыкосов В.Н. Параметризация процессов тепло- и влагообмена в системе растительность – почва для моделирования общей циркулции атмосферы. 1. Описание и расчеты с использованием локальных данных наблюдений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1998. Т. 34. № 4. С. 453–465. IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5) / Еds .: T .F. Stocker, D. Qin, G .-K. Plattner et al. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, Cambridge University Press, 1535 p. Ефимов В.В., Володин Е.М., Анисимов А.Е. Моделирование изменений климата в Черноморском регионе в XXI столетии // Морской гидрофизич. журнал. 2015. № 2. С. 3–14. Jones R.G., Noguer M., Hassell D.C., Hudson D., Wilson S., Jenkins G., Mitchell J. Generating high resolution climate change scenarios using PRECIS / Exeter (UK): Met Office Hadley Centre, 2004. 40 p. Голубев Г.Н., Дюргеров М.Б., Маркин В.А., Берри Л.Б., Суханов Л.А., Золотарев Е.А., Данилина А.В., Арутюнов Ю.Г. Ледник Джанкуат (Центральный Кавказ). Водно-ледовый и тепловой баланс горноледниковых бассейнов. Л .: Гидрометеоиздат, 1978, 183 с. Кренке А.Н., Меншутин В.М., Волошина А.П., Панов В.Д., Бажев А.Б., Бажева В.Я., Балаева В.А., Виноградов О.Н., Воронина Л.С., Гарелик Л.С., Давидович Н.В., Дубинская Н.М., Мачерет Ю.Я., Моисеева Г.П., Псарева Т.В., Тюлина Т.Ю., Фрейндлин Т.С., Хмелевской И.Ф., Чернова Л.П., Шадрина О.В. Ледник Марух (Западный Кавказ). Водно-ледовый и тепловой баланс горноледниковых бассейнов. Л .: Гидрометеоиздат, 1988. 254 c. Oerlemans J. The Microclimate of Valley Glaciers / Igitur, Utrecht Publishing & Archiving Services, Universiteitsbibliotheek Utrecht. 2010. Carturan L., Cazorzi F., De Blasi1 F., Dalla Fontana G. Air temperature variability over three glaciers in the Ortles–Cevedale (Italian Alps): effects of glacier frag mentation, comparison of calculation methods, and impacts on mass balance modeling // The Cryosphere. 2015. V. 9. P. 1129–1146. Dozier J., Frew J. Rapid calculation of terrain parameters for radiation modeling from digital elevation data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 1990. V. 28. P. 963–969. Oke T.R. Boundary layer climates. 1987 (Print Edition). Miguel A., Bilbao J., Aguiar R., Kambezidis H., Negro E. Diffuse solar radiation model evaluation in the north Mediterranean belt area // Sol Energy. 2001. V. 70. P. 143–153. Электронный ресурс: http://meteo.ru/data. Волошина А.П. Метеорология горных ледников // МГИ. 2002. Вып. 92. С. 3–148. Атлас снежно-ледовых ресурсов мира / Ред. В .М. Котляков. М .: изд. Российской академии наук, 1997. 392 с. Богданова Э.Г. Анализ точности определения ветровой поправки к результатам измерения твердых осадков // Тр. ГГО. 1971. Вып. 260. С. 24–34. Швер Ц.А. Исследование результатов наблюдений по дождемеру и осадкомеру. Л .: Гидрометеоиздат, 1965. 170 с. Погорелов А.В. Снежный покров Большого Кавказа: Опыт пространственно-временного анализа. М .: ИКЦ «Академкнига», 2002. 287 с. Алексеева А.А. Подходы к решению проблемы прогнозирования сильных летних оcадков // Тр. Гидрометцентра России. 2014. Вып. 351. С. 64–84. Richard E., Cosma S., Benoit R., Binder P., Buzzi A., Kaufmann P. Intercomparison of mesoscale meteorological models for precipitation forecasting // Hydrol. and Earth System Science. 2003. V. 7. № 6. P. 799–811. Ефимов В.В., Белокопытов В.Н., Анисимов А.Е. Оценка составляющих водного баланса Черного моря // Метеорология и гидрология. 2012. № 12. С. 69–76 . https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412 doi:10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 |
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_rightsnorm |
CC-BY |
op_doi |
https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4 https://doi.org/10.1007/s0038201009286 https://doi.org/10.1029/2009JD011775 https://doi.org/10.15356/2076673420152920 |
container_title |
Ice and Snow |
container_volume |
57 |
container_issue |
4 |
container_start_page |
437 |
op_container_end_page |
452 |
_version_ |
1766003851758927872 |
spelling |
ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/412 2023-05-15T13:29:51+02:00 Downscaling of the global climate model data for the mass balance calculation of mountain glaciers Регионализация данных глобального климатического моделирования для расчёта баланса массы горных ледников P. Morozova A. O. Rybak O. П. Морозова А. О. Рыбак О. 2017-12-05 application/pdf https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 rus rus IGRAS https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412/236 Котляков В.М, Хромова Т.Е., Носенко Г.А., Попова В.В., Чернова Л.П., Муравьев А.Я., Рототаева О.В., Никитин С.А., Зверкова Н.М. Современные изменения ледников горных районов России. М .: Тов-во научных изданий KMK, 2015. 288 с. Лурье П.М., Панов В.Д. Изменение современного оледенения северного склона Большого Кавказа в XX в. и прогноз его деградации в XXI в. // Метеорология и гидрология. 2014. № 4. С. 68–76. Зарипов Р.Б. Обзор современных методов повышения детализации метеорологических полей // Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата. 2010. № 1. С. 4–16 . Fiddes J., Gruber S. TopoSCALE v .1 .0: downscaling gridded climate data in complex terrain // Geosci. Model Dev. 2014. V. 7. P. 387–405. Hofer M., Marzeion B., Mölg T. A statistical downscaling method for daily air temperature in data-sparse, glaciated mountain environments // Geosci. Model Dev. 2015 .V. 8. P. 579–593. Кислов А.В., Розинкина И.А., Чернышев А.В. Технология моделирования микроклиматических особенностей горной территории в рамках модели общей циркуляции атмосферы // Метеорология и гидрология. 2006. № 10. С. 45–53. Fridley J.D. Downscaling climate over complex terrain: High finescale (< 1000 m) spatial variation of near-ground temperatures in a montane forested landscape (Great Smoky Mountains) // Journ. of Applied Meteorology and Climatology. 2009. V. 48. P. 1033–1049. Heikkila U., Sandvik A., Sorteberg A. Dynamical down-scaling of ERA-40 in complex terrain using the WRF regional climate model // Climate Dynamics. 2011. V. 37 (7–8). P. 1551–1564. doi:10.1007/s0038201009286. Maussion F., Scherer D., Mölg T., Collier E., Curio J., Finkelnburg R. Precipitation seasonality and variability over the Tibetan Plateau as resolved by the High Asia reanalysis // Journ. of Climate. 2014. V. 27. P. 1910–1927. Deque M., Piedelievre J.P. High resolution climate simulation over Europe // Climate Dynamics. 1995. V. 11. P. 321–339. Fox-Rabinovitz M.S., Lawrence L.T., Govindaraju R.C., Suarez M.J. A variable-resolution stretched-grid general circulation model: regional climate simulation // Monthly Weather Review. 2001. V. 129. P. 453–469. Чавро А.И., Дементьев А.О., Степаненко В.М. Ди намико-статистическая модель тропосферы для территории Западной Сибири // Тр. Междунар. конф. по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды. 28 июня – 5 июля 2014 г. Томск, 2014. С. 81–83. Fuentes U., Heimann D. An Improved Statistical-Dynamical Downscaling Scheme and its Application to the Alpine Precipitation Climatology // Theory and Applied Climatology. 2000. V. 65. P. 119–135. Machguth H., Paul F., Kotlarski S., Hoelzle M. Calculating distributed glacier mass balance for the Swiss Alps from regional climate model output: a methodical description and interpretation of the results // Journ. of Geophys. Research. 2009. V. 114. D19106. doi:10.1029/2009JD011775. Collier E., Molg T., Maussion F., Scherer D., Mayer C., Bush A.B.G. Interactive glacier–atmosphere climatic mass balance modeling // The Cryosphere. 2013. V. 7. P. 779–795 . Рыбак О.О., Рыбак Е.А., Кутузов С.С., Лаврентьев И.И., Морозова П.А. Калибровка математической модели динамики ледника Марух, Западный Кавказ // Лёд и Снег. 2015. № 2 (130). С. 9–20. doi:10.15356/2076673420152920. Zekollari H., Huybrechts P., Furst J.J., Rybak O., Eisen O. Calibration of a higher-order 3-D ice flow model of the Morteratsch glacier complex, Engadin, Switzerland // Annals of Glaciology. 2013. V. 54. P. 343–351 Володин Е.М., Дианский Н.А., Гусев А.В. Воспроизведение современного климата с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана INMCM4 // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 4. С. 379–400. Moss R.H., Edmonds J.A., Hibbard K.A., Manning M.R., Rose S.K., van Vuuren D.P., Carter T.R., Emori S., Kainuma M., Kram T., Meehl G.A., Mitchell J.F., Nakicenovic N., Riahi K., Smith S.J., Stouffer R.J., Thomson A.M., Weyant J.P., Wilbanks T.J. The next generation of scenarios for climate change research and assessment // Nature. 2010. V. 463. P. 747–756. Володин Е.М., Лыкосов В.Н. Параметризация процессов тепло- и влагообмена в системе растительность – почва для моделирования общей циркулции атмосферы. 1. Описание и расчеты с использованием локальных данных наблюдений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1998. Т. 34. № 4. С. 453–465. IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (AR5) / Еds .: T .F. Stocker, D. Qin, G .-K. Plattner et al. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, Cambridge University Press, 1535 p. Ефимов В.В., Володин Е.М., Анисимов А.Е. Моделирование изменений климата в Черноморском регионе в XXI столетии // Морской гидрофизич. журнал. 2015. № 2. С. 3–14. Jones R.G., Noguer M., Hassell D.C., Hudson D., Wilson S., Jenkins G., Mitchell J. Generating high resolution climate change scenarios using PRECIS / Exeter (UK): Met Office Hadley Centre, 2004. 40 p. Голубев Г.Н., Дюргеров М.Б., Маркин В.А., Берри Л.Б., Суханов Л.А., Золотарев Е.А., Данилина А.В., Арутюнов Ю.Г. Ледник Джанкуат (Центральный Кавказ). Водно-ледовый и тепловой баланс горноледниковых бассейнов. Л .: Гидрометеоиздат, 1978, 183 с. Кренке А.Н., Меншутин В.М., Волошина А.П., Панов В.Д., Бажев А.Б., Бажева В.Я., Балаева В.А., Виноградов О.Н., Воронина Л.С., Гарелик Л.С., Давидович Н.В., Дубинская Н.М., Мачерет Ю.Я., Моисеева Г.П., Псарева Т.В., Тюлина Т.Ю., Фрейндлин Т.С., Хмелевской И.Ф., Чернова Л.П., Шадрина О.В. Ледник Марух (Западный Кавказ). Водно-ледовый и тепловой баланс горноледниковых бассейнов. Л .: Гидрометеоиздат, 1988. 254 c. Oerlemans J. The Microclimate of Valley Glaciers / Igitur, Utrecht Publishing & Archiving Services, Universiteitsbibliotheek Utrecht. 2010. Carturan L., Cazorzi F., De Blasi1 F., Dalla Fontana G. Air temperature variability over three glaciers in the Ortles–Cevedale (Italian Alps): effects of glacier frag mentation, comparison of calculation methods, and impacts on mass balance modeling // The Cryosphere. 2015. V. 9. P. 1129–1146. Dozier J., Frew J. Rapid calculation of terrain parameters for radiation modeling from digital elevation data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 1990. V. 28. P. 963–969. Oke T.R. Boundary layer climates. 1987 (Print Edition). Miguel A., Bilbao J., Aguiar R., Kambezidis H., Negro E. Diffuse solar radiation model evaluation in the north Mediterranean belt area // Sol Energy. 2001. V. 70. P. 143–153. Электронный ресурс: http://meteo.ru/data. Волошина А.П. Метеорология горных ледников // МГИ. 2002. Вып. 92. С. 3–148. Атлас снежно-ледовых ресурсов мира / Ред. В .М. Котляков. М .: изд. Российской академии наук, 1997. 392 с. Богданова Э.Г. Анализ точности определения ветровой поправки к результатам измерения твердых осадков // Тр. ГГО. 1971. Вып. 260. С. 24–34. Швер Ц.А. Исследование результатов наблюдений по дождемеру и осадкомеру. Л .: Гидрометеоиздат, 1965. 170 с. Погорелов А.В. Снежный покров Большого Кавказа: Опыт пространственно-временного анализа. М .: ИКЦ «Академкнига», 2002. 287 с. Алексеева А.А. Подходы к решению проблемы прогнозирования сильных летних оcадков // Тр. Гидрометцентра России. 2014. Вып. 351. С. 64–84. Richard E., Cosma S., Benoit R., Binder P., Buzzi A., Kaufmann P. Intercomparison of mesoscale meteorological models for precipitation forecasting // Hydrol. and Earth System Science. 2003. V. 7. № 6. P. 799–811. Ефимов В.В., Белокопытов В.Н., Анисимов А.Е. Оценка составляющих водного баланса Черного моря // Метеорология и гидрология. 2012. № 12. С. 69–76 . https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/412 doi:10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 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). CC-BY Ice and Snow; Том 57, № 4 (2017); 437-452 Лёд и Снег; Том 57, № 4 (2017); 437-452 2412-3765 2076-6734 10.15356/2076-6734-2017-4 air temperature Caucasus climate scenario downscaling glacier mass balance precipitations regional model баланс массы даунскейлинг Кавказ ледник осадки прогноз климата региональная модель температура воздуха info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2017 ftjias https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4-437-452 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4 https://doi.org/10.1007/s0038201009286 https://doi.org/10.1029/2009JD011775 https://doi.org/10.15356/2076673420152920 2022-12-20T13:30:09Z In this paper, we consider a hybrid method of downscaling of the GCM‑generated meteorological fields to the characteristic spatial resolution which is usually used for modeling of a single mountain glacier mass balance. The main purpose of the study is to develop a reliable forecasting method to evaluate future state of moun‑ tain glaciation under changing climatic conditions. The method consists of two stages. In the first or dynamical stage, we use results of calculations of the regional numerical model HadRM3P for the Black Sea‑Caspian region with a spatial resolution of 25 km [22]. Initial conditions for the HadRM3P were provided by the GCM devel‑ oped in the Institute of Numerical Mathematics of RAS (INMCM4) [18]. Calculations were carried out for two time periods: the present climate (1971–2000) and climate in the late 21st century (2071–2100) according to the scenario of greenhouse gas emissions RCP 8.5. On the second stage of downscaling, further regionalization is achieved by projecting of RCM‑generated data to the high‑resolution (25 m) digital altitude model in a domain enclosing a target glacier. Altitude gradients of the surface air temperature and precipitation were derived from the model data. Further on, both were corrected using data of observations. Incoming shortwave radiation was calculated in the mass balance model separately, taking into account characteristics of the slope, i.e. exposition and shading of each cell. Then, the method was tested for glaciers Marukh (Western Caucasus) and Jankuat (Central Caucasus), both for the present‑day and for future climates. At the end of the 21st century, the air tem‑ perature rise predicted for the summer months was calculated to be about 5–6 °C, and the result for the winter to be minus 2–3 °C. Change in annual precipitation is not significant, less than 10%. Increase in the total short‑ wave radiation will be about 5%. These changes will result in the fact that the snow line will be higher than the body of the glacier itself. This will inevitably ... Article in Journal/Newspaper Annals of Glaciology The Cryosphere Ice and Snow (E-Journal) Ice and Snow 57 4 437 452 |