Многолетнемерзлые породы Северной Евразии в
advertisement
Многолетнемерзлые породы Северной Евразии в прошлом, настоящем и будущем: оценки, основанные на синтезе наблюдений и моделирования О.А. Анисимов1, А.А. Ершова1, С.А. Ренева1, Ю.Г. Стрельченко1. 1 Государственный гидрологический институт, С.Петербург Аннотация Описывается история развития геокриологических исследований в России. Наблюдения за параметрами состояния вечной мерзлота сравниваются с климатическими изменениями на территории Северной Евразии в последние несколько десятилетий. Оценивается роль климатических факторов в современной динамике многолетнемерзлых пород. На основе синтеза данных наблюдений и математического моделирования оценивается чувствительность вечной мерзлоты к изменениям климата, дается вероятностный (ансамблевый) прогноз на середину 21 века с использованием современных климатических сценариев. Оцениваются возможные неблагоприятные последствия таяния вечной мерзлоты для сооружений в районах Крайнего Севера России а также воздействие на глобальный климат через усиление эмиссии парниковых газов. Введение Изменение климата в последние годы стало одной из проблем, вышедшей за рамки академической науки, прежде всего потому, что оно потребует адаптации многих областей человеческой деятельности к новым условиям. Согласно данным наблюдений и прогнозам, в северной полярной области темпы потепления выше, чем во многих других регионах мира, и именно здесь воздействие изменения климата на природную среду будет наиболее значительным. Большую обеспокоенность вызывает возможная деградация вечной мерзлоты, поскольку это может привести к масштабным ландшафтным изменениям, разрушению инженерной и строительной инфраструктуры районов Крайнего Севера (Nelson et al., 2001, 2002), а также вызвать усиление глобального потепления посредством эмиссии парниковых газов (Анисимов и др., 2005; Anisimov, 2007). В Северном полушарии область распространения многолетнемерзлых грунтов занимает 2 около 24% суши (22.8×106 км2), в том числе более 60% территории России (Zhang et al., 2000). В криолитозоне России добываются около 93% природного газа и 75% нефти, что в стоимостном исчислении дает до 70% годового экспорта страны (Ильичев и др., 2003). Экономическое значение проблемы велико также и потому, что затраты на освоение новых районов нефте- и газодобычи во многом определяются состоянием вечной мерзлоты. Так, на Ямале, где находятся одни из наиболее перспективных месторождений, уже сейчас вечная мерзлота находится в неустойчивом состоянии из-за наличия в почве незамерзающих солевых растворов (криопэгов) и близости пород к температуре таяния (Анисимов и др., 2004). В период проведения Международного Полярного года значительные усилия многолетнемерзлых были пород, направлены на систематизацию изучение современной геокриологических динамики наблюдений, проводившихся в различные периоды времени в Российской Арктике, и на развитие новых вероятностно-статистических методов прогноза состояния вечной мерзлоты при изменениях климата. Было уделено внимание и изучению истории развития геокриологии, в которой Российские исследования, несомненно, имели международный приоритет на протяжении полутора столетий. Была сделана попытка обьединить две методологии изучения вечной мерзлоты, основанные на анализе и обобщении эмпирических данных и на математическом моделировании с тем, чтобы при помощи современных наблюдений оценить отклик криолитозоны на изменения климата в различных ландшафтных условиях; выделить основные факторы, определяющие изменчивость многолетнемерзлых грунтов; дать прогноз динамики криолитозоны Северной Евразии до середины 21 века; оценить возможные последствия будущих изменений вечной мерзлоты для обьектов инфраструктуры на Крайнем Севере России, влияние на глобальный климата через эмиссию парниковых газов и, в конечном итоге, сформировать более полное представление об эволюцию вечной мерзлоты и ее взаимодействии с меняющимся климатом. Основные этапы исторического развития науки о вечной мерзлоте в России Наблюдения за вечной мерзлотой в России – самые продолжительные в мире и берут начало в 19 веке. В 1837 г. в Якутске впервые были проведены измерения температуры грунта в Шергинской скважине. Скважина, носящая имя служащего РусскоАмериканской компании Ф.Шергина, имеет длительную историю. Первоначально ее планировали как колодец, и по указу якутского губернатора Кракова в 1685 – 1686 гг. она 3 была вырыта до глубины 30.5 м. Докопаться до воды так и не удалось, но уже в то время, задолго до появления работы И.Гмелина (1752), которого многие зарубежные исследователи считают первооткрывателем вечной мерзлоты, стало понятно, что многолетнемерзлые грунты распространены на большой территории не только у поверхности, но и на значительной глубине. Через 150 лет, в 1828 г. Шергин организовал работы по углублению скважины, но в 1837 г. они были остановлены на отметке 116.4 м, поскольку и там грунт был мерзлым. Во время своей экспедиции по Сибири в 1844 г. А. Миддендорф установил термометры на различных глубинах внутри скважины и организовал периодические (2 – 5 раз в месяц) измерения, которые продолжались вплоть до 20 века. Эти измерения послужили основой для построения Г. Вильдом в 1882 г. термической модели, при помощи которой впервые было приближенно определено положение южной границы криолитозоны России (Вильд, 1882). История раннего периода изучения вечной мерзлоты подробно описана в работе (Shiklomanov, 2005). Новый этап изучения вечной мерзлоты связан с созданием в 1950х годах Якутским институтом мерзлотоведения нескольких геокриологических стационаров. На них проводились детальные термические наблюдения, измерения глубины сезонного таяния, определялись теплофизические свойства грунтов, а также изучалось влияние ландшафтных факторов, растительности, снежного покрова, состава почвы и различных искусственных воздействий (расчистка снега, удаление растительности и верхнего органического слоя почвы) на оттаивание/промерзание грунтов. Описание методики измерений, применявшейся в различные годы, и анализ некоторых из полученных результатов можно найти в публикациях (Павлов, 1983; Павлов, 1997; Павлов и др., 2002). В этот период были получены параметрические зависимости, связывающие температуру и глубину сезонного таяния с климатическими характеристиками для различных почвенных и ландшафтных условий (Павлов, 1983). В середине 1990х годов была создана международная сеть мониторинга глубины сезонного оттаивания вечной мерзлоты (более известна по англоязычной аббревиатуре CALM), которая в настоящее время включает 168 площадок в северном полушарии, в том числе более 20 площадок на территории России. В задачи этой программы входило изучение пространственной и временной изменчивости глубины сезонного оттаивания в различных ландшафтных условиях. Многолетние измерения проводятся по стандартизованной методике, которая подробно изложена в работе (Brown et al., 2000). Результаты постоянно обновляются в интернете на странице http://www.udel.edu/Geography/calm/. В настоящее время CALM является основным источником данных о межгодовой изменчивости вечной мерзлоты, на основании которых 4 можно изучать ее отклик на изменения климата. Полезную информацию можно также получить, анализируя данные измерений температуры почвы на глубинах до 3.2 м на метеостанциях (Frauenfeld et al., 2004), однако в отличие от данных CALM, эти точечные измерения не дают представления о естественной мелкомасштабной изменчивости глубины сезонного таяния и не всегда репрезентативны в отношении ландшафтных условий и растительности. По мере накопления данных наблюдений развивались и становились более совершенными математические модели вечной мерзлоты. Первые серьезные шаги были сделаны в 1970х годах на кафедре геокриологии географического факультета МГУ. Разработанный в тот период В.А. Кудрявцевым (Кудрявцев и др., 1974) полуэмпирический расчетный метод до сих пор находит широкое применение в решении многих задач, в том числе инженерной геокриологии. Приблизительно в это же время в Канаде была создана первая физически полная динамическая модель вечной мерзлоты (Goodrich, 1982). В 1990х годах образовалось новое направление, основной задачей которого стала разработка оптимальных по уровню сложности расчетных схем, пригодных для использования в гидродинамических моделях климата. Главный акцент был сделан на описании воздействия климата на состояние вечной мерзлоты, при этом многие важные геокриологические процессы не учитывались, равно как и влияние неклиматических (ландшафтных, гидрологических и т.п.) факторов. Несмотря на указанные недостатки, в рамках этих исследований были разработаны модели и методы пространственно-распределенных расчетов, при помощи которых было получено общее представление о воздействии меняющегося климата на вечную мерзлоту в континентальном и циркумполярном масштабе, построены прогностические карты криолитозоны. Модели различной сложности были разработаны в Росгидромете в Государственном гидрологическом институте (Анисимов и др., 1998, 1999) и в Главной геофизической обсерватории (Малевский-Малевич и др., 2000, 2005), а впоследствии в РАН в Институте вычислительной математики (Дымников и др., 2005) и в институте Физики атмосферы (Аржанов и др., 2007). Аналогичные исследования проводились в США, прежде всего в лаборатории моделирования вечной мерзлоты университета Фэрбанкса, Аляска (Sazonova et al., 2003) и в университете Колорадо (Lawrence et al., 2005; Zhang et al., 2005). Принципиальным недостатком этих модельных исследований было то, что до последнего времени они развивались самостоятельно и вне рамок классической геокриологии, основанной на систематизации и обобщении комплекса мерзлотных, ландшафтных и почвенных наблюдений. Отчасти этим, хотя в большей степени 5 недостатками конкретной модели, можно обьяснить полученный в (Lawrence et al., 2005) и явно противоречащий эмпирическому опыту прогноз, предполагающий почти полное исчезновение вечной мерзлоты до конца 21 века. Очевидны существенные упущения этой модели, не учитывающей огромную термическую инерцию многолетнемерзлых пород, в силу которой их таяние всегда запаздывает за потеплением и продолжается многие десятки и сотни лет. Этот пример подтверждает необходимость постоянно соотносить результаты математического моделирования с эмпирическим опытом. Такую возможность предоставляют современные наблюдения за динамикой криолитозоны. Современные изменения вечной мерзлоты Наблюдаемая современная динамика вечной мерзлоты на территории России во многом обусловлена имевшими место на протяжении всего 20 столетия изменениями климата, и прежде всего температуры воздуха. В работах (Анисимов и др., 2007; Груза и др., 2006) по данным наблюдений на 455 метеостанциях были рассчитаны вековые региональные тренды изменения температуры, а также тренды за последние несколько десятилетий. В период 1900-2004 гг. тренды в среднем по России составили 1.1, 1.7 и 0.6 о С/100 лет для среднегодовой, зимней и летней температуры воздуха с заметными региональными различиями. Максимальными тренды среднегодовой и зимней температуры были вне области распространения вечной мерзлоты. В летний период на значительной части криолитозоны в Приуралье, в Западной Сибири, на Чукотке и в Приморье тренды были выше среднего, достигая 0.9 – 1.1 оС/100 лет. В последние несколько десятилетий они значительно возросли. Так, в период 1970-2004 гг. средние по всей территории России значения трендов средней годовой, зимней и летней температуры воздуха составили, соответственно, 0.38, 0.51 и 0.32 оС/10 лет (Анисимов и др., 2007). Помимо сезонных, имеются ярко выраженные региональные различия. Так, в Приамурье тренд зимней температуры за последние 35 лет достигает 0.8 оС/10 лет. В то же время на севере Дальнего Востока произошло понижение зимней температуры до –0.4 оС/10 лет при том, что осенью и весной там же – сильное повышение температуры до 0.6 – 0.8 оС/10 лет. Увеличение температуры воздуха на территории России сопровождалось увеличением осадков, в особенности в зимний период, что привело к увеличению высоты снежного покрова. Сравнение данных за 1991-2005 год с нормой за 1961-1990 г. показало 6 существенное увеличение высоты снега на 20 – 40 мм на севере ЕТР, до 60 мм в Западной Сибири, в Приморье и на Камчатке, и чуть меньшее увеличение до 20 мм в Якутии и в Восточной Сибири при том, что продолжительность снежного периода повсеместно сокращалась. Поскольку снежный покров оказывает отепляющее воздействие, увеличение его высоты усилило влияние наблюдаемого современного потепления на температуру почвы, в том числе и в области распространения многолетнемерзлых пород. Данные наблюдений указывают на практически повсеместное увеличение среднегодовой температуры верхнего слоя вечной мерзлоты с 1970х годов. Оно составило 1.2 – 2.8 ºС на севере Европейской территории России; 1.0 ºС на севере Западной Сибири; 1.5 ºС в центральной Якутии и около 1.3 ºС в Восточной Сибири. В работе (Израэль и др., 2006) получены выводы о положительных трендах среднегодовой температуры почвы по данным наблюдений на 22 станциях, в основном на севере Восточно - Европейской равнины. Значительно большее число метеостанций было использовано в работе (Чудинова и др., 2003), однако только за период с 1969 по 1990 гг., не охватывающий наиболее сильные современные изменения температуры почвы. Анализ данных за период до 2006 г. по полной сети станций указывает на то, что в слое почвы до 80 см повышенные значения трендов 0.2 - 0.6оС/10лет наблюдаются на севере ЕТР, в Сибири и на Дальнем Востоке. Достаточно масштабное и почти повсеместно наблюдаемое атмосферное потепление и отмечаемый на многих метеостанциях рост температуры почвы должны были бы вызвать синхронное увеличение глубины сезонного оттаивания. Однако наблюдения на специализированных площадках, расположенных в различных зонах вечной мерзлоты, отмечают это не везде. Причин этого может быть несколько. Во-первых, глубина сезонного таяния связана с температурой воздуха сложной зависимостью, она определяется не только средними величинами, но и годовым циклом температуры. Вовторых, глубина сезонного оттаивания зависит от меняющихся ландшафтных факторов, например, от растительности (Анисимов и др., 2004; Shur et al., 2005). Мелкомасштабная изменчивость неклиматических факторов оказывает большое влияние на локальные параметры состояния вечной мерзлоты, а в области островного и прерывистого ее распространения часто является решающим обстоятельством, обусловливающим наличие или же отсутствие многолетнемерзлых пород. Точечные измерения температуры грунта на глубинах до 3.2 м на метеостанциях часто являются нерепрезентативными в плане учета влияния неклиматических факторов на вечную мерзлоту, а именно эти измерения и обсуждались нами до сих пор. Более показательны данные наблюдений, получаемые в рамках программы 7 циркумполярного мониторинга глубины сезонного оттаивания (CALM). Ежегодные измерения проводятся на площадках размером 1 × 1 км или же 100 × 100 м в узлах регулярной сетки через каждые 100 (или 10) метров, в итоге на каждой площадке получается выборка из 121 значения. В отличие от точечных измерений температуры почвы на глубинах, осуществляемых на метеостанциях, данные, полученные на площадках CALM, характеризуют типичные ландшафтные условия с присущими им вариациями влияющих на вечную мерзлоту факторов. Они позволяют оценить и сравнить воздействие межгодовой изменчивости климата и вариаций неклиматических факторов на глубину сезонного оттаивания. Для такого сравнения можно использовать несколько методов. Один из них – анализ пространственного расположения минимумов и максимумов глубины оттаивание в пределах площадки, наблюдаемых в различные годы. Очевидно, что их наличие в каждый конкретный год обусловлено мелкомасштабной изменчивостью неклиматических факторов, таких как топография, экспозиция склонов, вариации состава почвы и растительности, неоднородное распределение снежного покрова, сдуваемого с возвышений в понижения рельефа. Статистику, получаемую по выборке из 121 измерения, например, дисперсию или же стандарт отклонения, можно использовать как метрику для оценки влияния изменчивости ландшафтных характеристик на вечную мерзлоту. Данные указывают на то, что в пределах одной площадки измерения могут отличаться на десятки сантиметров, а на площадках со сложной топографией и неоднородным почвенным слоем глубина сезонного оттаивания в одной части может быть вдвое больше, чем в другой. Сравнить влияние климатической изменчивости и ландшафтных факторов можно, рассчитав статистику временного ряда глубины сезонного оттаивания в отдельных фиксированных точках или же средней по площадке и сравнив ее со статистикой, полученной по 121 точке для отдельных лет или для всего периода наблюдений. Такое сравнение будет более репрезентативным, если для оценки изменений во времени использовать ряды наблюдений в точках, вблизи которых неклиматические факторы остаются неизменны на протяжении всей длительности ряда. Если эти факторы не меняются во времени, следует ожидать, что и расположение точек, в которых наблюдаются близкие к максимальной и минимальной глубины оттаивания, также будет достаточно стабильным. В таких точках межгодовые вариации глубины оттаивания в наибольшей степени обусловлены климатической изменчивостью. Если же в различные годы максимумы и минимумы смещаются, это свидетельствует об изменении каких-то ландшафтных факторов, например, о межгодовой динамике растительного покрова или же 8 влажности почвы. Для проведения такого сравнения были отобраны две площадки с достаточно длительными наблюдениями (более 10 лет) для того, чтобы были заметны проявления климатической изменчивости. Площадка Марре-Сале (R3 в обозначениях CALM), расположенная в Западной Сибири, имеет размер 1 × 1 км (рис.1). Площадка Аяч-Яха (R2) размером 100 × 80 м (рис. 2) расположена на севере Европейской части России. На каждой площадке из имеющихся наблюдений в 121 точке были отобраны 5 точек с наименьшими и 5 – с наибольшими значениями глубины оттаивания вечной мерзлоты в каждый год наблюдений, после чего проведен анализ местоположения минимумов и максимумов с течением времени. Размер и степень закраски символов на этих рисунках пропорциональны суммарному числу лет, на протяжении которых глубина таяния в данной точке попадала в число пяти наименьших (такие точки обозначены ромбами) или же пяти наибольших (эллипсы) значений. Цифры показывают среднюю за весь период наблюдений глубину оттаивания для каждой из таких точек, при этом минимальные значения выделены подчеркиванием, а максимальные – курсивом. Все данные наложены на фактический рельеф каждой из площадок. В верхних частях рисунков показаны гистограммы распределения глубины сезонного оттаивания во времени (а) и в пространстве (б). Первая из них была получена обработкой временного ряда средней по площадке глубины оттаивания и характеризует климатическую изменчивость. Вторая, характеризующая пространственную изменчивость за счет ландшафтных факторов, была построена по выборке из 121 значения, содержащей осредненные за весь период наблюдений измерения глубины оттаивания в каждой из точек. В Марре-Сале наблюдается более пестрая картина распределения минимумов и максимумов глубин оттаивания, что объясняется более сложной топографией участка и большей изменчивостью ландшафтных характеристик. В пределах каждого из квадратов 100 × 100 м, охваченного точками наблюдения, присутствует своя мозаичность, которая близка той, что наблюдается на относительно небольшой площадке Аяч-Яха. 9 Рис. 1. Площадка Марре Сале (R3). Цифрами на рисунке обозначены средние за весь период наблюдения (1995-2007) глубины оттаивания; курсивом – максимальные значения, с подчеркиванием – минимальные значения. а) – гистограмма распределения среднего значения по площадке за весь период наблюдений, б) – гистограмма распределения средних за весь период наблюдений значений по выборке из 121 точки. Марре-Сале среднеквадратичное отклонение глубины таяния в различных точках от среднего по площадке составило 29 см (гистограмма Б на рис. 1). Это почти в 3 раза превосходит среднеквадратичное отклонение средней по площадки глубины таяния в отдельные годы (12 см) от среднего за весь период наблюдений (гистограмма А на рис. 1). Очевидно, что на площадке размером 1 × 1 км преобладающее влияние на изменчивость глубины оттаивания оказывает неоднородность локальных ландшафтных характеристик. Для площадки Аяч-Яха (рис. 2) меньшего размера с более однородным рельефом значения отклонений от среднего по площадке и по времени примерно одинаковы и составляют 12 см и 10 см, соответственно, что свидетельствует о равном влиянии климатической изменчивости и ландшафтной неоднородности на таком пространственновременном масштабе. Анализ пространственного распределения максимумов и минимумов глубины оттаивания позволяет предположительно определить, происходят ли изменения 10 ландшафтных характеристик на протяжении периода наблюдений. Для этого особый интерес представляют точки, где минимальные и максимальные значения глубины оттаивания меняются местами. На площадке Аяч-Яха точка, где в 1996 году зафиксирована максимальная глубина оттаивания, с 2005 года по настоящее время попадает в пятерку с наименьшим оттаиванием. Такие же переходы, но в обратном направлении были обнаружены и на двух других площадках (R19 и R21, результаты по ним в статье не приводятся). Из-за отсутствия в настоящее время параллельно с измерениями глубины оттаивания комплексных ежегодных наблюдений растительности, высоты снежного покрова, гидрологических и иных характеристик, определяющих вечную мерзлоту, дать однозначное объяснение подобным смещениям невозможно. Можно лишь предположить, что в каждом конкретном случае это было обусловлено изменениями указанных выше неклиматических факторов. Рис. 2. Площадка Аяч-Яха (R2). Цифрами на рисунке обозначены средние за весь период наблюдения (1996-2007) глубины оттаивания; курсивом – максимальные значения, с подчеркиванием – минимальные значения. а) – гистограмма распределения среднего значения по площадке за весь период наблюдений, б) – гистограмма распределения средних за весь период наблюдений значений по выборке из 121 точки. 11 Моделирование вечной мерзлоты в условиях современного и будущего климата Неоднократно предпринимались попытки воспроизвести наблюдаемые изменения вечной мерзлоты при помощи моделей. Модели различной сложности хорошо известны и приведены в научной литературе. С их помощью были получены оценки площади распространения, глубины оттаивания и температуры многолетнемерзлых пород для современных условий и для нескольких прогнозов изменения климата в 21 веке для территории России (Гарагуля и др., 2000; Гречищев, 1997; Малевский-Малевич и др., 1999, 2000, 2002, 2007; Павлов, 1997), отдельных ее регионов (Sazonova et al., 2004) и всего северного полушария (Анисимов и др., 1999; Аржанов и др., 2007; Павлова и др., 2007; Anisimov et al., 1997а,b; Lawrence et al., 2005). Все разработанные до настоящего времени модели вечной мерзлоты относятся к детерминистическому типу. Первоначально они разрабатывались для расчетов в отдельных точках, при этом предполагалось, что необходимые входные данные могут быть определены с высокой точностью. С развитием геоинформационных технологий модели стали применяться и для расчетов с пространственно распределенными по большим территориям влияющими параметрами. Такие расчеты обычно проводятся с использованием регулярной сетки, в узлах задаются характерные значения параметров климата, растительности и почвы, принимаемые за средние по соответствующей пространственной ячейке. Наилучшее разрешение, которое удалось достичь, составляет 0.5° по широте и долготе; более детальные расчеты лимитированы отсутствием входных данных высокого разрешения. Такой подход оправдан при использовании крупнорегионального и континентального масштаба и лишь при условии, что естественная изменчивость параметров вечной мерзлоты в пределах ячеек расчетной сетки несущественна для решаемой задачи и можно ограничиться расчетом их средних значений. В общем же случае неизбежно возникает противоречие между детерминизмом моделей и стохастической природой процессов, формирующих термический режим и сезонное оттаивание многолетнемерзлых грунтов. Даже крупные вариации глубины сезонного оттаивания, повсеместно наблюдаемые на площадках CALM, остаются за рамками детерминистического метода, поскольку причиной их возникновения являются не учитываемые в моделях случайные флуктуации параметров, влияющих на состояние вечной мерзлоты. Альтернативным детерминистическому является вероятностно-статистический подход, в рамках которого макромасштабные изменения в пространстве и времени влияющих на вечную мерзлоту параметров задаются явно, а их случайные флуктуации, 12 которые порождают мелкомасштабную изменчивость характеристик вечной мерзлоты, описываются статистически. Это позволяет учесть изменчивость свойств почвы, растительности, снежного покрова и топографии, которые порождают случайные вариации температуры и глубины сезонного таяния многолетнемерзлых грунтов на небольших пространственных масштабах. В результате, как это имеет место в природе, в вероятностно-статистической модели возникает ансамбль близких, но различных состояний многолетнемерзлых грунтов при одних и тех же климатических условиях, но флуктуирующих свойствах среды. Получаемые характеристики ансамбля позволяют оценить как средние параметры вечной мерзлоты, так и их изменчивость в пределах небольших территорий, которые в рамках детерминистического метода считаются однородными. Неоспоримым преимуществом такого подхода является то, что вероятностно-статистическая модель адекватна действительности и имеется возможность прямого сравнения результатов расчетов, представленных в виде статистического ансамбля, с выборками, получаемыми в процессе измерений, оценивая точность модели по ее способности воспроизводить статистику выборки для рассчитываемой величины. Теоретические основы вероятностно-статистического моделирования вечной мерзлоты и пример построения простейшей модели для долины реки Купарук на Аляске были изложены в нашей предшествующей работе (Anisimov et al., 2002). Отметим, что этот подход во многом аналогичен ансамблевому методу прогнозирования климата с использованием результатов различных гидродинамических моделей или же одной модели с различными начальными условиями. Алгоритмически метод ансамблевого осреднения состоит в том, что в каждой ячейке пространственной сетки проводится несколько расчетов с различными комбинациями варьируемых вокруг средних значений влияющих параметров, описывающих свойства снежного покрова, растительности и почвы. В результате получаются выборки значений исследуемых величин (например, температуры грунта или же максимальной глубины сезонного таяния), по которым можно оценить их функции распределения. Собственно модель вечной мерзлоты при этом является детерминистической, стохастичность же методу придает описанный выше алгоритм формирования статистического ансамбля (выборки) решений. В нашей работе была использована относительно простая стационарная модель вечной мерзлоты, описание которой дано в предшествующей публикации (Анисимов и др., 2003). Для формирования статистического ансамбля в каждой точке проводилось 36 расчетов. Варьировались высота снежного покрова (ей придавались 3 значения, равные расчетной норме, половине нормы и удвоенной норме, что позволяло имитировать неоднородность снега за счет ветрового переноса и рельефа), высота слоя приземной 13 мохово-лишайниковой растительности (2 значения, 5 и 10 см), толщина верхнего органического горизонта почвы принимала 3 значения, 5 см, 10 см и 20 см, и влажность почвы принимала два фиксированных значения неизменных в течение года, 200 мм/м и 350 мм/м. Диапазон изменения каждого из влияющих параметров выбирался с учетом имеющихся немногочисленных наблюдений на площадках CALM, при этом рассчитанные по модели выборки достаточно хорошо воспроизводили статистику измерений. Методика моделирования вечной мерзлоты на основе ансамблевого осреднения дает возможность на качественно ином уровне формулировать задачу прогноза состояния многолетнемерзлых грунтов, максимально приблизив ее к требованиям практики. Так, помимо «средних» характерных для заданных внешних условий значений параметров, можно, рассчитав их ансамблевые дисперсии, представить также наибольшие и наименьшие значения, попадающие в 95% доверительный интервал. Несомненным преимуществом метода ансамблевого моделирования является и то, что с его помощью можно получать оценки вероятности превышения параметрами многолетнемерзлых грунтов заданных значений. Для этого необходимо знать плотность вероятности рассматриваемой величины, а ее можно построить по рассчитанному ансамблю. Были проведены расчеты по вероятностно-статистической модели вечной мерзлоты для криолитозоны Северной Евразии для современных условий и для пяти различных климатических сценариев CGCM2, CSM–1.4, ECHAM4/OPYC3, GFDL–R30c и HadCM3, все они использовали сценарий эмиссии парниковых газов В2. Описание этих сценариев можно найти на вэб-страницах Международной группы экспертов по изменению климата http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk/ и http://igloo.atmos.uiuc.edu/IPCC/. Отметим, что результат для сценария GFDL является «средним» из всех полученных. Сценарии ECHAM4/OPYC3 и CSM–1.4 предсказывают в среднем по криолитозоне большее увеличение глубины сезонного таяния, а сценарии CGCM2 и HadCM3 – несколько меньшее, чем сценарий GFDL, при этом имеются заметные региональные различия. Пример вероятностно-статистического расчета глубины сезонного таяния для прогнозируемого по сценарию GFDL на середину 21 века климата показан на рисунке 3. Представленные на нем карты принципиально отличаются от традиционных тем, что вместо глубины оттаивания, характеризуемой «средним» для данной точки значением, на них показана вероятность того, что она находится в заданном интервале. Эта вероятность рассчитывается на основе частотного анализа выборки, полученной при помощи ансамблевого моделирования, при этом границы и число классов можно устанавливать произвольно. В данном случае выделены 4 класса с неравномерным разбиением по глубине для того, чтобы обеспечить достаточное заполнение каждого из них. 14 Рис. 3. Вероятность попадания глубины сезонного оттаивания в заданный интервал. Расчет по ансамблевой модели для криолитозоны Северной Евразии был проведен с использованием климатического сценария GFDL для середины 21 века.Рис. 4 – Карта геокриологической опасности, связанной с таянием вечной мерзлоты в условиях изменения климата. 1 – устойчивая область; 2 - зона умеренных рисков; 3 – зона высокой геокриологической опасности. Оценка основных последствий изменения вечной мерзлоты на территории России Многие из прогнозируемых последствий изменений климата, вопреки распространенному мнению, благоприятны для России. Их список достаточно обширен: - уменьшение суровости климата в северных районах и связанные с этим значительное сокращение расходов на отопление, улучшение тепловой комфортности, уменьшение аварийности на теплосетях и иных сооружениях, уменьшение пиковых нагрузок в энергосистемах, уменьшение расхода топлива на транспорте, улучшение условий и удлинение периода пригодного для проведения строительных, монтажных и иных работ на открытом воздухе в зимний период, положительное влияние на здоровье населения; - увеличение водных ресурсов на большей части России, более равномерное внутригодовое распределение стока, уменьшение интенсивности весенних паводков и связанных с этим разрушительных процессов в затопляемых зонах; - повышение продуктивности бореальных лесов; 15 - улучшение агроклиматических показателей, расширение зоны продуктивного земледелия, увеличение продолжительности вегетационного периода, и как следствие возможность более интенсивной и продуктивной сельскохозяйственной деятельности; - уменьшение продолжительности ледового периода и улучшение условий и продолжительности речной и морской навигации, в том числе по Северному морскому пути. На этом фоне все, что связано с таянием вечной мерзлоты, является исключением, поскольку связанные с этим процессы имеют явно негативный характер. Вызывает опасение увеличение риска повреждения зданий и сооружений, масштабные изменения естественных северных ландшафтов, потеря леса и заболачивание больших территорий, развитие термокарстовых форм рельефа, усиление термоэрозионного разрушения берегов северных морей и многих арктических островов которые могут возникнуть при таянии многолетнемерзлых пород. Такие деструктивные процессы отмечаются на протяжении последних двух десятилетий и имеют тенденцию к усилению. И, наконец, неоднократно высказывались опасения, что таяние вечной мерзлоты может сопровождаться столь значительным увеличением эмиссии парниковых газов, в частности метана, что это приведет к заметному усилению глобального потепления. В последние несколько лет были разработаны критериальные методы оценки неблагоприятных последствий изменения вечной мерзлоты и построены количественные прогнозы для различных климатических сценариев. Для оценки геокриологических опасностей, связанных с разрушением зданий и сооружений на вечной мерзлоте в ряде работ использовались различные модификации достаточно простого расчетного индекса (Анисимов и др.,2002, 2004; Nelson et al., 2001, 2002): Iг = kS ΔZп Сл. (1) Здесь Iг - индекс геокриологической опасности, kS – коэффициент, учитывающий засоленность грунта, ΔZп – относительное изменение глубины сезонного оттаивания вечной мерзлоты, рассчитанное для заданного сценария изменения климата, выраженное в долях от современной нормы, и Сл. – процентное содержание льда в мерзлом грунте. Согласно (1), вероятность развития деструктивных геокриологических процессов приобретает наибольшую величину в случае, когда мерзлый грунт содержит большое количество льда, и предстоящее изменение климата вызовет значительное увеличение 16 глубины сезонного оттаивания. В таких районах возможны осадки оттаивающего грунта за счет интенсивного термокарста. Изменение температуры грунта, которое является главным фактором, влияющим на несущую способность свайных фундаментов, неявно учитывается при расчете изменения глубины оттаивания. При расчете индекса геокриологической опасности были использованы данные о процентном содержании льда в мерзлом грунте в узлах регулярной сетки с шагом 0.5 х 0.5 градуса. Эти данные представляют собой электронный вариант геокриологической карты Международной ассоциации мерзлотоведения (Brown et al., 1997). На рисунке 4 показано районирование территории России по геокриологической опасности, связанной с таянием вечной мерзлоты угрозой повреждения стоящих на ней сооружений. Расчет проводился с использованием климатического сценария GFDL для середины 21 века. При использовании климатических сценариев других моделей получаются близкие результаты. Рис. 4. Карта геокриологической опасности, связанной с таянием вечной мерзлоты в условиях изменения климата. 1 – устойчивая область; 2 - зона умеренных рисков; 3 – зона высокой геокриологической опасности. В области наибольших значений индекса геокриологического риска попадают Чукотка, бассейны верхнего течения Индигирки и Колымы, юго-восточная часть Якутии, значительная часть Западно-Сибирской равнины, побережье Карского моря, Новая Земля, 17 а также часть островной мерзлоты на севере европейской территории. В этих районах имеется развитая инфраструктура, в частности газо- и нефтедобывающие комплексы, система трубопроводов Надым-Пур-Таз на северо-западе Сибири, Билибинская атомная станция и связанные с ней линии электропередач от Черского на Колыме до Певека на побережье Восточно-Сибирского моря. Деградация мерзлоты на побережье Карского моря может привести к значительному усилению береговой эрозии, за счет которой в настоящее время берег отступает ежегодно на 2-4 метра. Особую опасность представляет ослабление вечной мерзлоты на Новой Земле в зонах расположения хранилищ радиоактивных отходов. В то же время на больших территориях Якутии и Западной Сибири запас надежности инженерных сооружений и построек на вечной мерзлоте, рассчитанных на эксплуатацию в современных климатических условиях, уменьшится незначительно. Еще одной серьезной проблемой в связи с таянием вечной мерзлоты является возможное увеличение эмиссии парниковых газов и как следствие этого усиление глобального потепления. Особые опасения вызывает эмиссия метана при таянии северных болот, расположенных в криолитозоне, поскольку парниковый эффект этого газа более чем в 20 раз превышает воздействие равного количества углекислого газа. Оценка эмиссии метана из многолетнемерзлых болот в условиях прогнозируемых изменений климата была получена следующим образом. Прежде всего, посредством оцифровки топографических карт 1:1 000 000 масштаба была определена общая площадь болотных экосистем криолитозоны России, составившая около 0,35 млн. км2. Далее была рассчитана доля площади, занимаемой болотами, в узлах пространственной сетки с шагом 0.5º по широте и долготе. (Рис. 5). 18 Рис. 5. Доля площади, занимаемая мерзлыми болотами в криолитозоне России, %. Объединение результатов изменения глубины сезонного оттаивания с данными по площадям болот дало возможность в каждой ячейке пространственной сетки рассчитать обусловленное потеплением увеличение объема сезонно талого слоя торфа многолетнемерзлых болот для различных сценариев изменения климата. Для оценки изменения эмиссии метана было использовано следующее полуэмпирическое уравнение (Анисимов и др., 2005): M2/M1= exp 0.1(T2 – T1) Hd 2 /Hd 1 , где M – поток метана, T – температура поверхности почвы, Hd – глубина оттаивания, индексы 1 и 2 обозначают значения величин в условиях современного и будущего климата. В результате расчетов было установлено, что при различных климатических сценариях к середине 21 века ежегодное увеличение эмиссии в атмосферу из болот криолитозоны России составит 6-8 Мт. Это достаточно большое приращение, если принять во внимание, что в результате баланса различных источников и стоков метана его годовое неттопоступление в атмосферу составляет около 20 Мт (см. рис. 6). 19 Рис. 6. Соотношение прогнозируемого к середине 21 века увеличения эмиссии метана (Мт/год) с современными источниками и стоками. При том, что время его жизни в атмосфере составляет около 12 лет, это увеличит равновесную концентрацию в атмосфере приблизительно на 100 Мт, или же на 0.04 ppm (обьемных миллионных единиц). Вместе с тем, при пересчете на радиационный эффект, данное приращение незначительно, поскольку оно может увеличить среднюю глобальную температуру всего лишь на 0,012 ºС. Этот результат не подтверждает опасения о том, что изменения вечной мерзлоты могут заметно усилить парниковый эффект. Заключение Полученные результаты позволяют значительно лучше понять возможные изменения вечной мерзлоты в условиях будущего климата, а также количественно оценить связанные с этим последствия. Так, районирование геокриологической опасности позволяет прогнозировать возможность возникновения аварийных ситуаций и принять необходимые меры для минимизации негативных и катастрофических последствий. В инженерной геокриологии разработано большое число методов стабилизации 20 фундаментов и оснований на вечномерзлых грунтах. Такие методы могут быть предложены как часть общей стратегии адаптации к предстоящим изменениям климата в северных регионах, направленной на минимизацию негативных последствий антропогенного потепления. Благодарности Исследования, результаты которых приведены в данной статье, осуществлялись при поддержке РФФИ, гранты 07-05-00209 и 07-05-13527. Список литературы Анисимов, О.А., Белолуцкая, М.А., 2002. Оценка влияния изменения климата и деградации вечной мерзлоты на инфраструктуру в северных регионах России. Метеорология и гидрология (6): 15-22. Анисимов, О.А., Белолуцкая, М.А., 2003. Влияние изменения климата на вечную мерзлоту: прогноз и оценка неопределенности. In: А. Израэль (Editor), Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. Гидрометеоиздат, С.Петербург, с. 21-38. Анисимов, О.А., Белолуцкая, М.А., 2004. Моделирование воздействия антропогенного потепления на вечную мерзлоту: учет влияния растительности. Метеорология и гидрология (11): 73-81. Анисимов, О.А., Лавров, С.А., 2004. Глобальное потепление и таяние вечной мерзлоты: оценка рисков для производственных обьектов ТЭК. Технологии ТЭК (3): 78-83. Анисимов, О.А., Лавров, С.А., Ренева, С.А., 2005. Эмиссия метана из многолетнемерзлых болот России в условиях изменения климата. В кн.: А. Израэль (ред.), Проблемы экологического моделирования и мониторинга экосистем. Гидрометеоиздат, С.Петербург, с. 124-142. Анисимов, О.А., Лавров, С.А., Ренева, С.А., 2005. Оценка изменения эмиссия парниковых газов из многолетнемерзлых болот криолитозоны России в условиях глобального потепления. В кн: Г.В. Менжулин (ред.), Современные проблемы экологической метеорологии и климатологии. Гидрометеоиздат, С.Петербург, с. 114-138. Анисимов, О.А., Лобанов, В.А., Ренева, С.А., 2007. Анализ изменений температуры воздуха на территории России и эмпирический прогноз на первую четверть 21 века. Метеорология и гидрология (10): 20-30. 21 Анисимов, О.А., Нельсон, Ф.Э., 1998. Прогноз изменения мерзлотных условий в северном полушарии: применение результатов балансовых и транзитивных расчетов по моделям общей циркуляции атмосферы. Криосфера Земли, 2 (2): 53-57. Анисимов, О.А., Нельсон, Ф.Э., Павлов, А.В., 1999. Прогнозные сценарии эволюции криолитозоны при глобальных изменениях климата в XXI веке. Криосфера Земли, 3 (4): 15-25. Аржанов, М.М., Елисеев, А.В., Демченко П.Ф. и др., 2007. Моделирование изменений температурного и гидрологического режимов приповерхностной мерзлоты с использованием климатических данных (реанализа). Криосфера Земли, XI (4): 6569. Вильд, Г.И., 1882. О температуре воздуха в Российской империи. Вып 2, ч. IV. СанктПетербург, 359 с. Гарагуля, Л.С., Ершов, Э.Д. (ред.), 2000. Геокриологические опасности. Природные опасности России, 1. Крук, М., 315 с. Гречищев, С.Е., 1997. Прогноз оттаивания и распределения вечной мерзлоты и изменения криогенного растрескивания грунтов на территории России при потеплении климата. Криосфера Земли, 1 (1): 59-65. Груза, Г.В., Ранькова, Э., Аристова, и др., 2006. О неопределенности некоторых сценарных климатических прогнозов температуры воздуха и осадков на территории России. Метеорология и гидрология (10): 5-23. Дымников, В.П., Лыкосов, В.Н., Володин, Е.М. и др. 2005. Моделирование климата и его изменений, Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования. Наука, М.:, с. 36-173. Израэль, Ю.А., Павлов, А.В., Анохин, Ю.А. и др., 2006. Статистические оценки изменения элементов климата в районах вечной мерзлоты на Территории Российской Федерации. Метеорология и гидрология (5): 27-38. Ильичев, В.А., Владимиров, В.В., Садовский, А.В. и др., 2003. Перспективы развития современных северных поселений. Российская архитектурная академия, Москва, 152 с. Кудрявцев, В.А., Гарагуля, Л.С., Кондратьева, К.А. и др., 1974. Основы мерзлотного прогноза при инженерно-геологических исследованиях. Наука, М., 431 с. Малевский-Малевич, С.П., Молькентин, Е.К., Надежина, Е.Д., 2000. Модельные оценки эволюции вечной мерзлоты и распределения слоя сезонного протаивания в зависимости от климатических условий в северных регионах Западной Сибири. Криосфера Земли, 4 (4): 49-57. 22 Малевский-Малевич, С.П., Молькентин, Е.К., Надежина, Е.Д. и др., 2005. Модельные оценки изменений температуры воздуха и эволюция теплового состояния многолетнемерзлых пород. Криосфера Земли, IX (3): 36-44. Малевский-Малевич, С.П., Молькентин, Е.К., Надежина, Е.Д. и др., 2007. Моделирование и анализ возможностей экспериментальной проверки эволюции термического состояния многолетнемерзлых грунтов. Криосфера Земли, XI (1): 29-36. Малевский-Малевич, С.П., Надежина, Е.Д., 2002. Оценки влияния изменений климата на вечную мерзлоту в России, основанные на модельных сценариях изменений климата. В кн: Г.В. Менжулин (ред), Изменения климата и их последствия. Наука, С.Петербург, с. 231-239. Малевский-Малевич, С.П., Надежина, Е.Д., Симонов, В.В. и др., 1999. Оценки воздействий изменений климата на режим протаивания многолетнемерзлых грунтов. В кн.: М.Е. Берляндт, В.П. Мелешко (ред), Современные исследования главной геофизической обсерватории. Гидрометеоиздат, С.Петербург, с. 33-51. Павлов, А.В. (ред), 1983. Теплофизические исследования криолитозоны Сибири. Наука, Новосибирск, 285 с. Павлов, А.В., 1997. Мерзлотно-климатический мониторинг России: методология, результаты наблюдений, прогноз. Криосфера Земли, 1 (1): 47-58. Павлов, А.В., Ананьева, Г.В., Дроздов, Д.С. и др., 2002. Мониторинг сезонноталого слоя и температуры мерзлого грунта на севере России. Криосфера Земли, 6 (4): 30-39. Павлова, Т.П., Катцов, В.М., Надежина, Е.Д. и др., 2007. Расчет эволюции криосферы в XX и XXI веках с использованием глобальных климатических моделей нового поколения. Криосфера Земли, XI (2): 3-13. Чудинова, С.М., Быховец, С.С., Сороковиков, В.А. и др., 2003. Особенности изменения температуры почв России в период последнего потепления климата. Криосфера Земли, 7 (3): 23-30. Anisimov, O., 2007. Potential feedback of thawing permafrost to the global climate system through methane emission. Environmental Research Letters (2): doi:10.1088/17489326/2/4/045016. Anisimov, O.A., Nelson, F.E., 1997. Permafrost zonation and climate change in the northern hemisphere: Results from transient general circulation models. Climatic Change, 35 (2): 241-258. Anisimov, O.A., Shiklomanov, N.I., Nelson, F.E., 1997. Global warming and active-layer thickness: results from transient general circulation models. Global and Planetary Change, 15 (3-4): 61-77. 23 Anisimov, O.A., Shiklomanov, N.I., Nelson, F.E., 2002. Variability of seasonal thaw depth in permafrost regions: a stochastic modeling approach. Ecological Modelling, 153 (3): 217227. Brown, J., Ferrians, O.J., Heginbottom, J.A. et al., 1997. Circum-Arctic map of permafrost and ground ice conditions. Circum-pacific map series . Brown, J., Hinkel, K.M., Nelson, F.E., 2000. The Circumpolar Active Layer Monitoring (CALM) program: research designs and initial results. Polar Geography, 24 (3): 165-258. Frauenfeld, O.W., Zhang, T., Barry, R.G. et al., 2004. Interdecadal changes in seasonal freeze and thaw depths in Russia. Journal of Geophysical Research, 109 (D05101, doi:1029/2003JD004245). Goodrich, L.E., 1982. The influence of snow cover on the ground thermal regime. Canadian Geotechnical Journal, 19 : 421-432. Lawrence, D.M., Slater, A.G., 2005. A projection of severe nearsurface permafrost degradation during the 21st century. Geophysical Research Letters, 32 (L24401, doi:10.1029/2005GL025080). Nelson, F.E., Anisimov, O.A., Shiklomanov, N.I., 2001. Subsidence risk from thawing permafrost. Nature (410): 889-890. Nelson, F.E., Anisimov, O.A., Shiklomanov, N.I., 2002. Climate change and hazard zonation in the circum-Arctic permafrost regions. Natural Hazards, 26 (3): 203-225. Sazonova, T.S., Romanovsky, V.E., 2003. A model for regional-scale estimation of temporal and spatial variability of active-layer thickness and mean annual ground temperatures. Permafrost and Periglacial Processes, 14 (2): 125- 140. Sazonova, T.S., Romanovsky, V.E., Walsh, J.E. et al., 2004. Permafrost dynamics in the 20th and 21st centuries along the East Siberian transect. Journal of Geophysical ResearchAtmospheres, 109 (D1). Shiklomanov, N.I., 2005. From Exploration to Systematic Investigation: Development of Geocryology in 19th- and Early–20th-Century Russia. Physical Geography, 26 (4): 249263. Shur, Y., Hinkel, K.M., Nelson, F.E., 2005. The transient layer: implications for geocryology and climate-change science. Permafrost and Periglacial Processes (16): 5-17. Zhang, T., Heginbottom, J.A., Barry, R.G. et al., 2000. Further statistics of the distribution of permafrost and ground ice in the Northern Hemisphere. Polar geography, 24 (2): 126131. 24 Zhang, T.J., Frauenfeld, O.W., Serreze, M.C. et al., 2005. Spatial and temporal variability in active layer thickness over the Russian Arctic drainage basin. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 110 (D16): Art. No. D16101.
