Сравнение данных реанализа ERA5-Land с прямыми измерениями характеристик снежного покрова в Магаданской области

Исследование посвящено комплексной оценке точности данных реанализа ERA5-Land при воспроизведении толщины снежного покрова и количества твердых осадков в условиях криолитозоны Северо-Востока России на примере Магаданской области. Основой для анализа послужили данные суточных наблюдений с 21 метеостанции (2010–2024 гг.) и данные с 12 стационарных снегомерных реек, установленных авторами на термометрических скважинах региональной геокриологической сети мониторинга (2022–2024 гг.). Высота снежного покрова у реек фиксировалась с заданным интервалом по времени с помощью фотоловушек. Для сопоставления использовались ближайшие к пунктам наблюдений узлы сетки ERA5-Land с пространственным разрешением 0.1°× 0.1° (~9 км) с учётом различий в высоте между ячейками сетки и пунктами наблюдений. Результаты показали, что данные ERA5-Land систематически завышают высоту снежного покрова (в среднем на 27 см, или 168%) и количество твёрдых осадков (в среднем на 6 мм, или 113%, за период с октября по апрель) в сравнении с наблюденными данными. Средний коэффициент корреляции между данными реанализа и наблюдениями составил 0.73 для высоты снега и 0.84 для твёрдых осадков. Ошибки наиболее значительны в горных районах и для станций, расположенных на берегу Охотского моря. Выявлена зависимость завышения толщины снежного покрова по данным реанализа от высоты расположения пункта наблюдения. Так, завышение толщины снежного покрова по данным реанализа увеличивается до значений абсолютной высоты около 500 м, однако выше 500 м эта зависимость меняется на обратную. ERA5-Land показывает более раннее появление снежного покрова и более позднее его таяние в сравнении с наблюдениями. Кроме завышения твёрдых осадков, дополнительными факторами, вносящими погрешность в воспроизведение реанализом высот снежного покрова, являются низкое пространственное разрешение ERA5-Land и отсутствие учета процессов сублимации и ветрового переноса снега в модели. Полученные результаты способствуют лучшему пониманию возможностей и ограничений использования данных ERA5-Land в условиях горной криолитозоны.

1. Гаврилова М.К. Климат и многолетнее промерзание горных пород / Ред. В.Т. Балобаев. Новосибирск: Наука, 1978. 214 с.

2. Головинов Е.Э., Васильева Н.А. Сравнение многолетних метеорологических характеристик по данным реанализа и наземных наблюдений на территории Московской области // Мелиорация и гидротехника. 2022. Т. 12. № 3. С. 92–105. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2022-12-3-92-105

3. Григорьев В.Ю., Фроловa Н.Л., Киреевa М.Б., Степаненко В.М. Пространственно-временная изменчивость ошибки воспроизведения слоя осадков реанализом ERA5 на территории России. // Изв. РАН. Сер. География. 2022. Т. 86. № 3. С. 435–446.

4. Землянскова А.А., Макарьева О.М., Никитина П.А., Волгина А.Д., Герасимов В.К. Динамика снежного покрова на территории Магаданской Области. // Рельеф и четвертичные образования Арктики, Субарктики и Северо-Запада России. 2024. Т. 11 С. 539–545. https://doi.org/10.24412/2687-1092-2024-11-539-545

5. Калинин Н.А., Крючков А.Д., Сидоров И.А., Абдуллин Р.К., Шихов А.Н. Климатические характеристики влагозапасов снега на территории Пермского края. // Лёд и Снег. 2025. Т. 65. № 1. С. 50–68. https://doi.org/10.31857/S2076673425010044

6. КитаевЛ.М. Сопряжённость изменений температуры воздуха, толщины снежного покрова и температуры почвы Восточно-¬Европейской равнины // Криосфера Земли. 2021. Т. 25. № 3. С. 43–49. https://doi.org/10.15372/KZ20210304

7. Крючков А.Д., Калинин Н.А., Сидоров И.А. Качество характеристик снежного покрова, полученных на основе реанализа ERA 5-Land для территории Пермского края // Лёд и Снег. 2023. Т. 63. № 3. С. 383–396. https://doi.org/10.31857/S2076673423030055

8. Макарьева О.М., Абрамов Д.А., Землянскова А.А., Осташов А.А., Нестерова Н.В. Температура многолетнемерзлых пород Верхнеколымского нагорья по данным термометрических скважин за 2021–2022 годы // Криосфера Земли. 2024. Т. 28. № 3. С. 19–32. https://doi.org/10.15372/KZ20240302

9. Морейдо В.М., Терский П.Н., Абрамов Д.В. Оценка качества воспроизведения метеорологических характеристик несколькими моделями атмосферного реанализа на территории Крымского полуострова // Водные ресурсы. 2024. Т. 51. № 6. С. 731–742. https://doi.org/10.31857/S0321059624060011

10. Осокин Н.И., Сосновский А.В. Влияние динамики температуры воздуха и высоты снежного покрова на промерзание грунта // Криосфера Земли. 2015. Т. XIX. № 1. С. 99–105. Павлов А.В. Расчёт и регулирование мерзлотного режима почвы. Новосибирск: Изд-во Наука, 1980. 240 с.

11. Титкова Т.Б., Ананичева М.Д. Использование реанализа ERA5–Land и данных метеостанций в горных районах России для оценки изменения ледниковых систем Восточной Сибири и Дальнего Востока. // Лёд и Снег. 2023. Т. 63. № 2. С. 199–213. https://doi.org/10.31857/S2076673423020163

12. Фомин В.В., Ундерских М.Г. Использование реанализов для оценки пространственно-временной динамики температуры воздуха на Урале и в Западной Сибири во второй половине XX – начале XXI веков // Леса России и хозяйство в них. 2020. Т. 74. № 3. С. 4–11.

13. Шерстюков А.Б. Корреляция температуры почвогрунтов с температурой воздуха и высотой снежного покрова на территории России // Криосфера Земли. 2008. Т. XII. № 1. P. 79–87.

14. Шмакин А.Б., Осокин Н.И., Сосновский А.В., Зазовская Э.П., Борзенкова А.В. Влияние снежного покрова на промерзание и протаивание грунта на Западном Шпицбергене // Лёд и Снег. 2013. Т. 124. № 4. С. 52. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2013-4-52-59

15. Akyurek Z., Kuter S., Karaman Ç.H., Akpınar B. Understanding the Snow Cover Climatology over Turkey from ERA5-Land Reanalysis Data and MODIS Snow Cover Frequency Product // Geosciences. 2023. V. 13. № 10. P. 311. https://doi.org/10.3390/geosciences13100311

16. Сopernicus // Электронный ресурс. URL:https://cds.climate.copernicus.eu/ (Дата обращения: 20.06.2024).

17. Dalla Torre D., Di Marco N., Menapace A., Avesani D., Righetti M., Majone B. Suitability of ERA5-Land reanalysis dataset for hydrological modelling in the Alpine region // Journ. of Hydrology: Regional Studies. 2024. V. 52. P. 101718. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.101718

18. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz‐Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D. The ERA5 global reanalysis // Quarterly Journ. of the Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. № 730. P. 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803

19. Kim K.Y., Rajaram H., Lakshmi V. Observing decreasing snow cover and increasing surface temperature across the Andes with remotely sensed and reanalysis data // Environmental Research Communications. 2025. V. 7. № 2. P. 021009. https://doi.org/10.1088/2515-7620/adb382

20. Lei Y., Pan J., Xiong C., Jiang L., Shi J. Snow depth and snow cover over the Tibetan Plateau observed from space in against ERA5: Мatters of scale // Climate Dynamics. 2023. V. 60. № 5–6. P. 1523–1541. https://doi.org/10.1007/s00382-022-06376-0

21. Li Q., Jiang Y., Wei L., Liu F., Zhu J. Comparison of ERA5-Land and CMPAS reanalysis data for the regional assessment of precipitation in Chongqing, China // Meteorology and Atmospheric Physics. 2025. V. 137. № 2. P. 16. https://doi.org/10.1007/s00703-025-01062-2

22. Majidi F., Sabetghadam S., Gharaylou M., Rezaian R. Evaluation of the performance of ERA5, ERA5-Land and MERRA 2 reanalysis to estimate snow depth over a mountainous semi-arid region in Iran // Journ. of Hydrology: Regional Studies. 2025. V. 58. P. 102246. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102246

23. Muñoz-Sabater J., DutraE., Agustí-Panareda A., AlbergelC., ArduiniG., BalsamoG., Boussetta S., Choulga M., Harrigan S., Hersbach H. ERA5-Land: А state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications // Earth System Science Data. 2021. V. 13. № 9. P. 4349–4383. https://doi.org/10.5194/essd13-4349-2021

24. Poschlod B., Daloz A.S. Snow depth in high-resolution regional climate model simulations over southern Germany – suitable for extremes and impact-related research? // The Cryosphere. 2024. V. 18. № 4. P. 1959–1981. https://doi.org/10.5194/tc18-1959-2024

25. Sharifi E., Eitzinger J., Dorigo W. Performance of the StateOf-The-Art Gridded Precipitation Products over Mountainous Terrain: A Regional Study over Austria // Remote Sensing. 2019. V. 11. № 17. P. 2018. https://doi.org/10.3390/rs11172018

26. Yan S., Chen Y., Hou Y., Liu K., Li X., Xing Y., Wu D., Cui J., Zhou Y., Pu W. Which global reanalysis dataset has better representativeness in snow cover on the Tibetan Plateau? // The Cryosphere. 2024. V. 18. № 9. P. 4089–4109. https://doi.org/10.5194/tc 18-4089-2024

27. Zhang Y., Li J., Liu D. Spatial Downscaling of ERA5 Reanalysis Air Temperature Data Based on Stacking Ensemble Learning // Sustainability. 2024. V. 16. № 5. P. 1934. https://doi.org/10.3390/su16051934