Чувствительность моделирования сезонного промерзания к расчетной модели теплопроводности снежного покрова
Abstract
Рассматривается связь результатов расчетов динамики температурного режима пород зоны аэрациис отепляющим влиянием снегового покрова. Для анализа этой связи используются две сопряженные модели – модель формирования и деградации снежного покрова в зимний период и модель тепловлагопереноса в ненасыщенных подстилающих породах зоны аэрации. Параметризация влияния снежного покрова, имеющего в каждый расчетный момент времени текущую среднюю плотность и мощность, на динамику температур подстилающих пород осуществляется за счет использования его удельного теплового сопротивления, зависящего от его текущей мощности и коэффициента теплопроводности. Коэффициент теплопроводности снежного покрова связывается с его плотностью с использованием шести различных опубликованных эмпирических зависимостей. Моделирование теплопереноса в промерзающих и протаивающих породах проводится на примере полевой площадки мониторинга теплового режима, расположенной на территории Звенигородской Биостанции МГУ. Показано, что широко известные зависимости дают сходные кривые динамики глубины сезонного промерзания, включая деградацию слоя сезонного промерзания в весенний период, при одинаковой динамике снежного покрова. Однако максимальная глубина проникновения нулевой изотермы значительно отличается для различных зависимостей. Протестированные шесть моделей разделились на три группы. Минимальное промерзание дают модель Стурма и модель эффективной среды. Среднее и достаточно слабо различающееся друг от друга промерзание дают модели А.В. Павлова, Н.И. Сосновского и Джордана. Наибольшее значение глубины промерзания дает модель А.В. Павлова с температурной поправкой.
About the Author
Сергей ПоздняковRussian Federation
References
1. Grinevskiy S. O., Pozdnyakov S. P. A retrospective analysis of the impact of climate change on groundwater resources. Moscow University Geology Bulletin 72(3):200-208. doi: 10.3103/S0145875217030036
2. Gel'fan A.N. Dinamiko-stokhasticheskoye modelirovaniye formirovaniya talogo stoka. Dynamic stochastic modeling of the formation of melt flow. Moscow: Science, 2007: 279 p. [In Russian]
3. Gusev Ye.M., Nasonova O.N. Modelirovaniye teplo i vlagoobmena poverkhnosti sushi s atmosferoy. Modeling of heat and moisture exchange of the land surface with the atmosphere. Moscow: Science, 2010: 323 p. [In Russian]
4. Pavlov A.V. Teplofizika landshaftov. Thermophysics of landscapes. Novosibirsk: Science, 1979: 286 p. [In Russian]
5. Osokin N. I., Sosnovskiy A. V., Chernov R. A. The influence of the stratigraphy of the snow cover on its thermal resistance. Led i sneg. Ice and snow. 2013, 3 (53): 63–70. [In Russian]
6. Osokin N. I., Sosnovskiy A. V., Chernov R. A. The coefficient of thermal conductivity of snow is its variability. Kriosfera Zemli. Cryosphere of the Earth. 2017, 3: 60–68. [In Russian]
7. Sokratov S. A., Sato A., Kamata Y. Water vapor in the pore space of snow // Annals of Glaciology. — 2001. — Vol. 32. — P. 51–58
8. Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // J. Glaciol., 1997, vol. 43, No. 143, p. 26–41.
9. Sturm, M., D. K. Perovich, and J. Holmgren, Thermal conductivity and heat transfer through the snow on the ice of the Beaufort Sea, J. Geophys. Res., 107(C21), 8043, doi:10.1029/2000JC000409, 2002.
10. Jordan R., A One-Dimensional Temperature Model for a Snow Cover Technical Documentation for SNTHERM.89, U.S. Army Corps of Engineers Cold Regions Research & Engineering Laboratory Special Report 91-16, 1991, 49P
11. Pozdniakov S., Tsang C. F. A self-consistent approach for calculating the effective hydraulic conductivity of a binary, heterogeneous medium // Water Resources Research. — 2004. — Vol. 2004, no. № 5 PP 1-15. doi:10.1029/2003WR002617,
12. Dall'Amico, M., Endrizzi, S., Gruber, S., and Rigon, R.: A robust and energy-conserving model of freezing variably-saturated soil, The Cryosphere, 5, 469-484, https://doi.org/10.5194/tc-5-469-2011, 2011
13. Côté, J. , Konrad. J-M, A generalized thermal conductivity model for soils and construction materials, Canadian Geotechnical Journal, 2005, 42(2): 443-458, https://doi.org/10.1139/104-106
14. Allen R. G., Pereira S., Raes D., Smith M. Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirements // FAO Irrigation and Drainage. Paper 56, food and agriculture organization of the united nations. 1998.
15. Grinevskiy S. O., Maslov A. A., Pozdnyakov S. P. Experience in the creation and application of a complex of regime hydrogeological observations in the conditions of the Zvenigorod training ground of the Moscow State University. Inzhenernyye izyskaniya. Engineering survey. 2011, 5: 30–34. [In Russian]
Supplementary files
![]() |
1. Рисунки к статье Поздняков и др | |
Subject | ||
Type | Результаты исследования | |
Download
(3MB)
|
Indexing metadata |
For citation: . . Ice and Snow. 2019;59(1).
Refbacks
- There are currently no refbacks.
ISSN 2076-6734 (Print)
ISSN 2412-3765 (Online)