56

INTE

RNAT

IONA

L CO

NFER

ENCE

ON

ENVI

RONM

ENTA

L OB

SERV

ATIO

NS, M

ODEL

ING

AND

INFO

RMAT

ION

SYST

EMS

SESS

ION

2EN

VIRO

MIS

’201

4

Рис.2. Циркуляция вод на уровне 400 м: а) период 1989-2001; б) период 2002-2012

Работа выполнена при поддержке ИП СО РАН №109, РФФИ 13-05-00480-А,14-05-00730 Литература:1. Golubeva E.N., Platov G.A. On improving the simulation of Atlantic Water circulation in the Arctic Ocean // J.Geoph.Res. - 2007. - Vol. 112. - C04S052. Голубева Е.Н. Численное моделирование динамики Атлантических вод в Арктическом бассей-не с использованием схемы QUICKEST// Вычислительные технологии. 2008. Т.13. №5. С. 11-24.3. Платов Г.А. Численное моделирование формирования глубинных вод Северного Ледовитого океана. Часть II: Результаты региональных и глобальных расчетов// Известия РАН, Серия ФАО, 2011, т. 47, № 3, с. 409–425.4. Gent, P. R., J. Willebrand, T. McDougall, and J. McWilliams, 1995: Parameterizing eddy-induced tracer transports in ocean circulation models. J. Phys. Oceanogr., 25, 463–474.5. Rudels,B., Jones,E.P.,Anderson,L.G. and Kattner,G. On the intermediate depth water of the Arctic Ocean// In: O.M. Johannessen, R.D.Muench and J.E.Overland (Editors), The Polar Oceans and their role in the shaping the global environment: The Nansen centennial volume. Geophysical Monograph 85. American Geophysical Union, Washington DC, USA, 1994. P.33-46.6. Karcher, M. J., J. N. Smith, F. Kauker, R. Gerdes, and W. M. Smethie Jr: Recent changes of Arctic Ocean circulation revealed by 129 Iodine observations and modelling, J. Geophys. Res.: Oceans (1978-2012), 117.C8 , doi: 10.1029/2011JC007513.

Numerical simulation of greenhouse gases transport in a system «lake – atmospheric boundary layer»

1,2Stepanenko V.M., 1,3Glazunov A.V., 2Guseva S.P., 1,3Lykosov V.N., 4Shurpali N., 4Biasi C., 4Martikainen P.1 Lomonosov Moscow State University, Research Computing Center, Moscow, Russia 2 Lomonosov Moscow State University, Geographical Faculty, Moscow, Russia 3 Institute for Numerical Mathematics RAS, Moscow, Russia 4 University of Eastern Finland, Department of Environmental Science, Biogeochemistry Research Group, Kuopio, Finland E-mail: stepanen@srcc.msu.ru

Lakesoccupyasignificantpartoflandinmanynorthernregions,e.g.inNorthernSiberia,Karelia,Finlandand Canada. The importance of thermodynamic interaction between lakes and the atmosphere in these re-gions led to inclusion of lake parameterizations into climate models and numerical weather prediction

systems.However,theselakeparameterizationsarestillconfinedtoheatandmomentumexchangeatthelake-at-mosphereinterface,whereasobservationalevidenceisgrowingontheimportanceofgreenhousegasesemissionsfromlakes.Inordertoextendourcurrentknowledgeonthedynamicsoftheseemissionsandgainacapabilityof

« CONTENTS

57

INTE

RNAT

IONA

L CO

NFER

ENCE

ON

ENVI

RONM

ENTA

L OB

SERV

ATIO

NS, M

ODEL

ING

AND

INFO

RMAT

ION

SYST

EMS

SESS

ION

2EN

VIRO

MIS

’201

4makingfutureprojectionsofclimatetakingintoaccountlakecarbonfluxes,suitablemodellingframeworkistobedeveloped.However,themodellingtaskfacestwokindsofproblemshere.First,alakemodelinvolvingexplicittreatmentofbothkeybioticandabioticcontrolsofmethaneandcarbondioxideemissionsistobedeveloped.Andsecond,airsurfacelayerparameterizationsareneededthatareadequatetolake-adjacenttypicallandscapesmetinhighlatitudes.Fromthispointaspecialattentionmustbepaidtoacaseofalake,surroundedbyblufftopography(aforest), thatviolatesthehypothesesunderlyingMonin-Oboukhovsimilaritytheory.LargeEddySimulation(LES)occurstobeanonlyfeasibletooltoexplicitlyreproduceturbulentflowandfluxesoversuchalandscape.Thisabstractpresentsfirstresultsofaproject,addressingtheaboveissues.

Weadopttheone-dimensionalmodelLAKE(Stepanenkoetal.,2011)containingamoduleofmethaneproduction,transportandsinkprocessesinbottomsedimentsandinawatercolumntooneofthermokarstlakesinSeidaplace,KomiRepublic,Russia.Themeteorologicalforcingandvalidationdataonwatertemperatureandmethanefluxesweremeasuredin situbytheUniversityofEasternFinlandduringthe2007-2008seasons(Marushchaketal.,2013;Repoetal.,2009).Chambermethodwasusedformeasuringmethanefluxesfromthethermokarstlakes.Themeasurementsmissedatmosphericradiationandshortwaveradiationextinctionco-efficientinthewatercolumn.Therefore,thesensitivityofthemodeltospecificationofthesevariableswasstudied. It is shown that the “optimal” choice of atmospheric radiation parameterization allows a good match of water surface temperature with observations. The surface temperature was found to be almost insensitive to extinctioncoefficient,duetointenseverticalmixingdowntothelakebottom(2mdepth).However,thesensi-tivityofmethanefluxestoextinctioncoefficientwashigh,pointingatanexponentialdependenceofmethaneproductiononsedimenttemperature.Themodelledmethanefluxesagreedwellwiththeavailablemeasureddata by calibrating a parameter describing organic substrate amount and quality in methane production formula.

AnLESstudybyINMRAS–RCCMSULESmodel(Glazunovetal.,2010),hasbeenperformedforanidealized case of an elliptic lake surrounded by forest. The “forest” is represented by a regularly spaced set of verticallyelongatedblocks.Thereferenceboundarylayerstratification,windspeedanddirectionwerevaried.Itisshown,thatthestatisticsoftheflow(includingfluxes)arealmostinsensitivetostratificationresultingfromturbulent kinetic energy predominantly produced by shear generation at heights around the tree canopy. This stronglyquestionstheapplicabilitytheMonin-Oboukhovsimilaritytothiscase.Anotherimportantconclusionderivedisthattheconstant-fluxlayerdoesnotexistinthefirstmetersabovethelakesurface,i.e.thefluxat1.5mheightmaydifferfromthatatthesurfaceby1.6-1.7times.Thishasadirectimplicationforeddycovariancemeasurementsabovelakes,thataretypicallyperformedatthisheight.

References:1. Glazunov A.V., Dymnikov V.P., Lykossov V.N. Mathematical modelling of spatial spectra of atmo-spheric turbulence. - Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2010, v. 25, No. 5, p. 431 – 451.2. Stepanenko, V. M., Machul’skaya, E. E., Glagolev, M. V. and Lykosov, V. N. 2011. Numerical model-ing of methane emissions from lakes in the permafrost zone. Izv. AN. Fiz. Atmos. Ok+ 47, 275–288.3. Marushchak, M.E., Kiepe, I., Biasi, C., Elsakov, V., Friborg, T., Johansson, T., Soegaard, H., Vir-tanen, T., Martikainen, P.J., 2013. Carbon dioxide balance of subarctic tundra from plot to regional scales. Biogeosciences 10 (1), 437–452. 4. Repo, M.E., Susiluoto, S., Lind, S.E., Jokinen, S., Elsakov, V., Biasi, C., Virtanen, T. & Martikainen, P.J. (2009). Large N2O emissions from cryoturbated peat soil in tundra. Nature Geoscience.

Численное моделирование переноса парниковых газов в системе «озеро-пограничный слой атмосферы»

1,2Степаненко В.М., 1,3Глазунов А.В., 2Гусева С.П., 1,3Лыкосов В.Н., 4Shurpali N., 4Biasi C., 4Martikainen P.1 Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, Научно-исследовательский вычислительный центр, Москва, Россия 2 Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, Географический факультет, Москва, Россия 3 Институт вычислительной математики РАН, Москва, Россия 4 University of Eastern Finland, Department of Environmental Science, Biogeochemistry Research Group, Kuopio, Finland E-mail: stepanen@srcc.msu.ru

ВВЕДЕНИЕОзерапокрываютзначительнуючастьплощадисушивомногихрайонахввыскоихширотах:вКа-

наде,Финляндии,Карелии,ЗападнойСибири,Северо-восточнойСибириидр.Дляадекватногоотраже-нияспецификиобменатепломиимпульсоммеждугидрологическинеоднороднымитерриториямии

СОДЕРЖАНИЕ »

58

INTE

RNAT

IONA

L CO

NFER

ENCE

ON

ENVI

RONM

ENTA

L OB

SERV

ATIO

NS, M

ODEL

ING

AND

INFO

RMAT

ION

SYST

EMS

SESS

ION

2EN

VIRO

MIS

’201

4 атмосферойвпоследнеедесятилетиевомногихмоделяхсистемыЗемляиопертивныхсхемахпрогнозапогодыбыливстроеныодномерныемоделиводоема(Mironovetal.,2010;Dutraetal.,2010;Subinetal.2012),чтопозволилополучитьзаметныйоткликврезультатахатмосферныхмоделей.Крометого,ре-зультатымоделейводоемабылисопоставленыдляозерумеренных(Stepanenkoetal.,2013;Stepanenkoetal.,2014)итропическихширот(Thieryetal.,2014),ипоказано,чтобольшинствомоделейуспешновоспроизводиттемпературуповерхностиводоемов.

Тем временем, накапливаются эмпирические данные о том, что озера являются существеннымисточникомпарниковыхгазов(Tranviketal.,2009;Bastvikenetal.2004),впервуюочередь,углекислогогазаиметана.Такжевлитературечастоприводятсяаргументывпользутого,чтобиохимическийциклвозерахможетобразовыватьположительнуюобратнуюсвязьспотеплениемклимата.Очевидно,чточисто эмпирический анализ не может дать количественной картины роли различных механизмов вобразованиииэмиссииметанаиуглекислогогазавозерныхэкосистемах,итемболееколичественнооценитьвозможныеобратныесвязиспотеплениемклимата.Такимобразом,назреланеобходимостьматематическогомоделированиянаосновеявноговоспроизведениягидротермодинамическихибиохи-мическихпроцессов(process-basedmodelling),контролирующихэмиссиюметанаиуглекислогогазаватмосферу.Ввидуограниченностиобъемастатьи,вдальнейшемизложениимыбудемрассматриватьмоделированиепроцессов,связанныхсэмиссиейватмосферуметана,хотямногиеаспектыбудутка-сатьсяиуглекислогогаза.

Задачаматематическогомоделированияэмиссиипарниковыхгазовизозерсталкиваетсясрядомсущественныхтрудностей.Ихможноразделитьнадвегруппы:моделированиебиотическихиабиоти-ческихпроцессов.Кпервымотноситсяописаниегенерациииокисленияметанасоответствующимигруппамибактерий.Важнейшимиабиотическимифакторамиявляютсятемператураитурбулентность.Так,дляуспешноговоспроизведенияпотокаметанаватмосферунеобходимдовольноточныйрасчеттемпературыдонныхотложений,посколькупроизводствометанаэкспоненциальнозависитоттемпера-туры среды. В тоже время, как раз температура дна может воспроизводиться моделями водоема сошибкойвнесколькоградусов(Stepanenkoetal.,2013).Этоможетбытьсвязанокакснедостаточноадекватным описанием турбулентного перемешивания в самом водоеме вследствие несовершенствасоответствующеготурбулентногозамыкания,такиошибкамипотоковтеплаиимпульсанаграницесатмосферой.Заметим,чтоошибкаврасчететурбулентнойдиффузииприводиттакжекнедостаточномуилиизбыточномупереносуметанасповерхностиднадоповерхностиозера.

Перемешиваниевводоемеоченьчувствительнокописаниюпотокаимпульсаизатмосферы.Так,длямалыхводоемовзначительнаячастьимпульсаизатмосферыможетбытьпотраченанаразвитиеволнения(Linetal.,2002),чтоуменьшаетсдвиговуюгенерациюкинетическойэнергиитурбулентностивводоеме(Stepanenkoetal.,2014).Крометого,небольшиеводоемычастоокруженылесом(например,вКарелиииФинляндии),чтоставитвопросостепениприменимоститеорииМонина-Обуховакпривод-номуслоюнадтакимиобъектами.И,наконец,структураидинамикапограничногослоянадтакимиозерамиопределяетинтенсивностьпереносапарниковыхгазов,поступающихсозера,ввышележащиеслоиатмосферы.

Такимобразом,приматематическоммоделированииэмиссиипарниковыхгазовсгидрологическинеоднороднойтерриториинеобходимоучитыватьсовместнуюдинамикупроцессоввнутриводоемаиватмосферномпограничномслое(рис.1).Внастоящейстатьеприводятсяпервыерезультатыпроекта,вкоторомделаютсянеобходимыешагидлятакогосопряжениязадач,которыеранеерешалисьвразныхнаучныхсообществахпрактическиизолированно.

Рис. 1. Схема про-цессов, контролирую-щих перенос метана из озера в атмосферу

« CONTENTS

59

INTE

RNAT

IONA

L CO

NFER

ENCE

ON

ENVI

RONM

ENTA

L OB

SERV

ATIO

NS, M

ODEL

ING

AND

INFO

RMAT

ION

SYST

EMS

SESS

ION

2EN

VIRO

MIS

’201

4ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭМИССИИ МЕТАНА ИЗ ОЗЕРА Разработаннаяранееодномернаямодельводоема(Stepanenkoetal.,2011)включает,помимоописа-

нияосновныхтермодинамическихпроцессоввтелеводоема(включаятурбулентноеперемешиваниепоk-εмодели),вледовомиснежномпокрове,внижележащемслоегрунта,такжеодномернуюмодельпроизводства,переносаистокаметана.Подходыкописаниюпроизводстваиокисленияметаназаимст-вованыизаналогичныхработпоболотнымэкосистемам,заисключениемслучаятермокарстовыхозер(подробнеесм.вStepanenkoetal.,2011).Вертикальныйпереносметанаосуществляетсядиффузиейпоk-εмоделиипузырькамипоадаптированноймоделиМакГинниса.

Внастоящейработе,благодаряналичиюданныхнаблюдений,любезнопредоставленныхколлега-миизУниверситетаВосточнойФинляндии(Dr.N.Shurpali),былаосуществленаоценкакачествамоделииеекалибровка.Данныенаблюденийвключаютвсеосновныеметеорологическиевеличины,суммар-нуюсолнечнуюрадиацию,температуруводыипотокметана,измеренныенаозеревместностиСейда(республикаКоми)в2007-2008гг.Калибровкапроизводиласьпоодномупараметрувформуледляпро-изводстваметанавдонныхотложенияхдлянаилучшегосоответствиярассчитанныхпотоковметанаватмосферунаблюденным.

Нарисунке2изображенвременнойходтемпературыипотокаметанапорезультатамрасчетовидан-нымнаблюдений.Попричинеотсутствиянатурныхданныхпоизлучениюатмосферы,этавеличинарассчи-тываласьразличнымиформулами,инеопределенностьювзначенияхвстречногоизлученияоказалосьвоз-можнымвзначительнойстепениобъяснитьзанижениемодельютемпературыповерхностиводоема.Чувст-вительностьтемпературыводоема(температураднаиповерхностиотличаютсяслабоиз-заинтенсивногоперемешивания)ккоэффициентуэкстинкциикоротковолновойрадиацииоказаласьоченьслабой.Втожевремя,потокметанаватмосферуварьировалвзависимостиотэтойвеличинывзначительнобольшихпреде-лах(рисунок2),включаяпоявлениеновыхмаксимумов.Такимобразом,мгновенныйпотокметанаоченьчувствителенкизменениюметеорологическоговоздействия,исвязанснимсущественнонелинейноиз-занелинейноститурбулентногозамыканиявмоделиводоема(турбулентногоперемешиваниявприроде).

Рис. 2. Слева: температура поверхности озера Сейда при использовании различных параметризаций излучения ат-мосферы; справа: суммарный поток метана в атмосферу при различных значениях коэффициента экстинкции корот-коволновой радиации. Кривые – результаты моделирования, кружки – данные наблюдений.

ВИХРЕРАЗРЕШАЮЩЕЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОГРАНИЧНОГО СЛОЯ НАД ОЗЕРОМПрипомощивихреразрешающеймоделиИВМРАН–НИВЦМГУпроведенырасчетыстратифи-

цированнойтурбулентностинадобъектом,имитирующимлесноеозеромалогоразмера.Схематическимоделируемыйпроцессизображеннарисунке1.

Турбулентноетечениенадверхушкамидеревьеввслучаенейтральнойстратификацииможнооха-рактеризоватьтремяразмернымипараметрами–скоростьютренияU*,высотойвытесненияDwипара-метромшероховатостиZ0w.Основнаяособенностьтурбулентногонатеканияслесанаозерозаключает-сявсущественных(нанесколькопорядков)различияхмеждузначениямишероховатостирастительно-гопокроваиповерхностиводыZ0w>> Z0l,атакжевналичиинадлесомслоявытеснениязначительнойтолщиныDw ~ h.Навысотахz<Dw внутрирастительногопокроваскоростьветрамала,поэтомувзадачерасчетастатистическиххарактеристиктурбулентностинадозеромвпервомприближенииможнопре-небречьособенностямитечениямеждудеревьями.

Турбулентноетечениес заданнымипараметрамиU*,DиzиможносгенерироватьприпомощиLES-модели(Глазунов,2014а;Глазунов,2014б),располагаянаповерхностимассивыплохообтекаемых

СОДЕРЖАНИЕ »

60

INTE

RNAT

IONA

L CO

NFER

ENCE

ON

ENVI

RONM

ENTA

L OB

SERV

ATIO

NS, M

ODEL

ING

AND

INFO

RMAT

ION

SYST

EMS

SESS

ION

2EN

VIRO

MIS

’201

4 объектовсвысотойh>D.Приэтом,изменяяплотностьзаполненияповерхностиобъектами,можнопо-добратьтакуюконфигурацию,прикоторойсоотношенияz0w/hиDw/ hблизкикнаблюдаемымзначени-яминадлеснойрастительностью.

Независимоотформыобъектов,создающихтрениенаповерхности,наднимиформируетсялога-рифмическийпрофильсреднейскорости:

* lnzow

U z DUκ

−< >=

(1)

Вцеломсхемапостановкичисленныхрасчетоввыгляделатак,какэтопредставленонарисунке3.ТурбулентныйнабегающийпотокгенерируетсявспомогательнойчисленнойLES-модельюсдвоякопе-риодическимиграничнымиусловиями.Вмодели(а)задаетсяпериодическиймассивобъектовсболь-шойаэродинамическойшероховатостью.Этопозволяетполучитьсогласованноесмодельнойдинами-койнестационарноеграничноеусловиеналевойграницемодели(б)состатистическимихарактеристи-ками,приближеннымикхарактеристикамтурбулентноготечениянадлеснойрастительностью.Данныемодели(а),взятыеводномизвертикальныхсечений,передаютсявмодель(б)накаждомвременномшагеииспользуютсявкачествеграничныхусловийналевойграницерасчетнойобласти(б).

Рисунок 3. Схема расчета турбулентного течения при натекании с поверхности с большой шероховатостью, заданной явным образом, на поверхность с малой шероховатостью, заданной параметрически. Цветом нанесена величина про-дольной компоненты скорости ветра (мгновенные данные LES-модели в одном из вертикальных сечений). В нижней части рисунков нанесены линии тока. Белые прямоугольники – заданные объекты.

«Озеро»расположеновцентрерасчетнойобласти(б)ипредставляетсобойэллипссполуосямиа=200миb=60м.«Озеро»окруженообъектамитойжеформыиразмера,чтоиобъектывобласти(а).Се-точныйразмеробласти(б)восновныхрасчетахсоставлял1024×512×128или512×1024×128узлов,шагравномернойсеткиΔg=0.5мповсемтремпространственнымнаправлениям.ВычисленияпроводилисьнасуперкомпьютереМГУ«Ломоносов»сиспользованиемдо2048-миядервпараллельномрежиме(Вое-водинидр.,2012).Интегрированиепроводилосьсшагом0,025секундына1часмодельноговремени.

Былипроведенырасчетыприустойчивой,нейтральнойинеустойчивойстратификациинадозе-ром.Наиболееважныйэффект,обнаруженныйнаосновеанализамодельныхданных, заключаетсявслабойчувствительностистатистическиххарактеристиктурбулентноготечениянаднеоднороднойпо-верхностьюкплотностной стратификации.Этообусловлено тем, что значительнаячасть генерациикинетическойэнергиитурбулентностинадмелкомасштабнымилеснымиозерамисвязанасосдвигомветра, расположеннымна высотедеревьев.Этотмеханизмобеспечивает гораздоболееинтенсивноетурбулентноеперемешиваниенадповерхностьюозера,чемперемешиваниенадоднороднойповерхно-стьюстемижеаэродинамическимихарактеристиками.

Ещеодинважныйвывод,следующийизрасчетов,касаетсяинтерпретациирезультатовнатурныхпульсационныхизмеренийнадповерхностьюводоемов.Былообнаружено,чтотурбулентныепотокиимпульса,даженасравнительнонебольшомудаленииотповерхностиозера,существенноотличаютсяотпотоковчерезповерхностьозера.Применениестандартныхметодикизмеренияповерхностныхпо-токов,подразумевающихрасположениедатчиковнавысоте~1,5м,можетпривести,такимобразом,кбольшомузавышениюихзначений.Систематическаяпогрешностьизмерения(завышающаязначениенапряжениятрениянаповерхностив1.6-1,7раза)будетприсутствоватьдаженазначительномрасстоя-нииотберега,в25-30разпревышающемвысотудеревьев.

Литература:1. Воеводин Вл.В., Жуматий С.А., Соболев С.И., Антонов А.С., Брызгалов П.А., Никитенко Д.А., Стефанов К.С., Воеводин Вад.В. Практика суперкомпьютера "Ломоносов" // Открытые системы. - Москва: Издательский дом "Открытые системы", N 7, 2012. С. 36-39.

« CONTENTS

61

INTE

RNAT

IONA

L CO

NFER

ENCE

ON

ENVI

RONM

ENTA

L OB

SERV

ATIO

NS, M

ODEL

ING

AND

INFO

RMAT

ION

SYST

EMS

SESS

ION

2EN

VIRO

MIS

’201

42. Глазунов А.В. Численное моделирование турбулентных течений над поверхностью городского типа. Расчеты при нейтральной стратификации.// ИЗВЕСТИЯ РАН. ФИЗИКА АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА, 2014а, том 50, № 1, с. 1–103. Глазунов А.В. Численное моделирование устойчиво стратифицированных турбулентных течений над плоской и городской поверхностями.// ИЗВЕСТИЯ РАН. ФИЗИКА АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА, 2014б, том 50, № 3, с. 1–114. Bastviken D, Cole JJ, Pace ML, and Tranvik L. 2004. Methane emissions from lakes: Dependence of lake characteristics, two regional assessments, and a global estimate. Global Biogeochem. Cycles, Vol. 18, No. 4, GB4009.5. Dutra, E., Stepanenko, V. M., Balsamo, G., Viterbo, P., Miranda, P. M. A. and co-authors. 2010. An offline study of the impact of lakes on the performance of the ECMWF surface scheme. Boreal Environ. Res. 15, 100–112.6. Lin, W., Sanford, L. P., Suttles, S. E. and Valigura, R. 2002. Drag coefficients with fetch-limited wind waves. J. Phys. Oceanogr. 32, 3058–3074.7. Mironov, D., Heise, E., Kourzeneva, E., Ritter, B., Schneider, N. and Terzhevik, A. 2010. Implementa-tion of the lake parameterization scheme FLake into the numerical weather prediction model COSMO. Boreal Environ. Res. 15, 218–230.8. Stepanenko, V. M., Machul’skaya, E. E., Glagolev, M. V. and Lykosov, V. N. 2011. Numerical model-ing of methane emissions from lakes in the permafrost zone. Izv. AN. Fiz. Atmos. Ok+ 47, 275–288.9. Stepanenko, V. M., Martynov, A., Jöhnk, K. D., Subin, Z. M., Perroud, M. and co-authors. 2013. A one-dimensional model intercomparison study of thermal regime of a shallow turbid midlatitude lake. Geosci. Model Dev. 6, 1337–1352. DOI: 10.5194/gmd-6-1337-2013.10. Stepanenko, V., Jöhnk, K., Machulskaya, E., Perroud, M., Subin, Z., Nordbo, A., Mammarella, I., Mironov, D.. Simulation of surface energy fluxes and stratification of a small boreal lake by a set of one-dimensional models. Tellus A, North America, 66, jan. 2014. 11. Subin, Z. M., Riley, W. J. and Mironov, D. 2012. An improved lake model for climate simulations: model structure, evaluation, and sensitivity analyses in CESM1. J Adv Model Earth Syst. 4(1), Quarter 1. DOI: 10.1029/2011MS000072.12. Thiery, W., Stepanenko, V., Fang, X., Jöhnk, K., Li, Z., Martynov, A., Perroud, M., Subin, Z., Dar-chambeau, F., Mironov, D., van Lipzig, N.. LakeMIP Kivu: evaluating the representation of a large, deep tropical lake by a set of one-dimensional lake models. Tellus A, North America, 66, feb. 2014. 13. Tranvik LJ, others Lakes and reservoirs as regulators of carbon cycling and climate. Limnol. Ocean-ogr. 2009;54:2283–2297.

Study of column-averaged CO2 concentrations in the subarctic using GOSAT retrievals and NIES transport model simulations

1,2,3Belikov D.A., 2Maksyutov S., 2Takagi H., 2Yoshida Y., 4Ganshin A., 4Zhuravlev R., 2Yokota T. 1 Division for Polar Research, National Institute of Polar Research, Tokyo, Japan 2 Center for Global Environmental Research, National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, Japan 3 Tomsk State University, Tomsk, Russia 4 Central Aerological Observatory, Dolgoprudny, Russia E-mail: dmitry.belikov@nies.go.jp

Thedistributionofatmosphericcarbondioxide(CO2)inthesubarcticwasinvestigatedusingtheNationalInstituteforEnvironmentalStudies(NIES)three-dimensionaltransportmodel(TM)andretrievalsfromtheGreenhousegasesObservingSATellite(GOSAT).

TheGOSATsatellitewaslaunchedon23January2009tomonitortheglobaldistributionsofgreenhousegases(CO2 and CH4)fromspace.Thesatelliteisinasun-synchronousorbitwithanequatorcrossingtimeofabout13:00localtimeandaninclinationangleof98°.Thesatellitefliesatanaltitudeofapproximately666km,completesanorbitinabout100min,andoperatesonaglobalbasiswitha3-dayrepeatcycle.ThedesignandfunctionsoftheinstrumentaredescribedindetailbyKuzeetal.(2009).SeveralretrievalalgorithmshavebeendevelopedbydifferentresearchgroupsforroutinelyprocessingGOSATobservationaldata.Inthisstudy,weusetheGOSATLevel2(L2)XCO2retrieval(version02.00)datasetdistributedtogeneralusersforcom-parisonswithmodelresults;thisGOSATdatasetwasalsousedintheinversionmodeltoyieldoptimizedfluxes(Maksyutovetal.,2013).

СОДЕРЖАНИЕ »