Гидрологические и климатические характеристики Каспийского моря в эпоху последнего ледникового максимума, оптимума голоцена и доиндустриальных условий по данным численного моделирования

В статье представлены результаты расчетов компонентов водного баланса Каспийского моря для широкого диапазона уровней озера (–85–50 м над у. м.) для двух наиболее контрастных климатических эпох за последние несколько десятков тысяч лет: среднего голоцена (6 тыс. л. н.) и последнего ледникового максимума (21 тыс. л. н.), а также доиндустриальных условий (~1850 г.). Была использована вихредопускающая океаническая модель INMIO, объединенная с моделью льда CICE. В качестве входных данных были использованы данные климатического моделирования INM–CM4.8 для указанных периодов. Получено, что объемы речного стока, необходимые для поддержания уровня озера на различных отметках для эпохи голоцена ниже доиндустриальных значений на 6–7%, а для последнего ледникового максимума – на 13–14% для регрессивных состояний и 20–21% для трансгрессивных. Исследована чувствительность к набору входных данных: их временному разрешению и источникам поступления воды в Каспий. Показано, что исключение внутрисуточной и внутримесячной изменчивости во входных метеоданных приводит к занижению объемов испарения с поверхности Каспия. Наибольшее влияние на данную величину оказывает исключение внутримесячной изменчивости динамического поля ветра, это приводит к уменьшению равновесного стока на 35%. Для корректного расчета продолжительности ледового сезона необходим учет внутрисуточного цикла приходящей радиации и температуры воздуха. Период таяния значительно удлиняется при использовании данных среднесуточного и среднемесячного разрешения, наибольшее влияние это оказывает при трансгрессивных состояниях Каспия. Перераспределение точек поступления речного стока вдоль побережья существенно не влияет на величину полного равновесного стока, что позволяет с большой вероятностью исключить неопределенность этой величины, связанную с недостатком данных о соотношении полноводности древних рек. Приводятся оценки гидроклиматических характеристик для Каспийского региона для среднего голоцена и позднего плейстоцена по данным климатического моделирования, выполненного в рамках проекта PMIP4.

1. Водный баланс и колебания уровня Каспийского моря: моделирование и прогноз. (2016). Под ред. Е.С. Нестерова. М.: Триада лтд. 378 с.

2. Морозова П.А., Ушаков К.В., Семенов В.А. и др. (2021). Водный баланс Каспийского моря в эпоху последнего ледникового максимума по данным экспериментов с математическими моделями. Водные ресурсы. Т. 48. № 6. С. 601–608. https://doi.org/10.31857/S0321059621060134

3. Морозова П.А., Ушаков К.В., Семенов В.А., Володин Е.М. (2024). Водный баланс

4. Каспийского моря в эпоху максимума последнего оледенения и преиндустриальных условиях по данным экспериментов с моделью общей циркуляции моря INMIO–CICE. Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. Т. 515. № 2. С. 282–288. https://doi.org/10.31857/S2686739724040131

5. Панин Г.Н. (1987). Испарение и теплообмен Каспийского моря. М.: Наука. 88 с.

6. Тужилкин В.С., Косарев А.Н., Архипкин В.С., Никонова Р.Е. (2011). Многолетняя изменчивость гидрологического режима Каспийского моря в связи с вариациями климата. Вестник Московского университета. Серия 5. География. № 2. С. 62–71.

7. Argus D.F., Peltier W.R., Drummond R. et al. (2014). The Antarctic component of postglacial rebound Model ICE-6G_C (VM5a) based upon GPS positioning, exposure age dating of ice thicknesses and sea level histories. Geophys. J. Int. Vol. 198. No. 1. P. 537–563. https://doi.org/10.1093/gji/ggu140

8. Brierley C.M., Zhao A., Harrison S.P. et al. (2020). Large-scale features and evaluation of the PMIP4–CMIP6 mid-Holocene simulations. Climate of the Past. Vol. 16. Iss. 5. P. 1847–1872. https://doi.org/10.5194/cp-16-1847-2020

9. Elguindi N., Somot S., Deque M. et al. (2011). Climate change evolution of the hydrological balance of the Mediterranean, Black and Caspian Seas: impact of climate model resolution. Climate Dynamics. Vol. 36. P. 205–228. https://doi.org/10.1007/s00382-009-0715-4

10. Fadeev R., Ushakov K., Tolstykh M. et al. (2018). Design and development of the SLAV–INMIO–CICE coupled model for seasonal prediction and climate research. Russian J. of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. Vol. 33. No. 6. P. 333–340. https://doi.org/10.1515/rnam-2018-0028

11. Garstang M. (1967). Sensible and latent heat exchange in low lati-tude synoptic scale systems. Tellus. Vol. 19. Iss. 3. P. 492–508. https://doi.org/10.1111/j.2153-3490.1967.tb01504.x

12. Gelfan A., Panin A., Kalugin A. et al. (2024). Hydroclimatic processes as the primary drivers of the Early Khvalynian transgression of the Caspian Sea: new developments. Hydrol. Earth Syst. Sci. Vol. 28. Iss. 1. P. 241–259. https://doi.org/10.5194/hess-28-241-2024

13. Giorgi F. (2019). Thirty years of regional climate modeling: Where are we and where are we going next? J. Geophys. Res.: Atmos. Vol. 124. P. 5696–5723. https://doi.org/10.1029/2018JD030094

14. Griffies S.M., Biastoch A., Böning C. et al. (2009). Coordinated Ocean-ice Reference Experiments (COREs). Ocean Modelling. Vol. 26. Iss. 1–2. P. 1–46. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2008.08.007

15. Hajima T., Watanabe M., Yamamoto A. et al. (2020). Development of the MIROC-ES2L Earth system model and the evaluation of biogeochemical processes and feedbacks. Geosci. Model Dev. Vol. 13. Iss. 5. P. 2197–2244. https://doi.org/10.5194/gmd-13-2197-2020

16. Hunke E.C., Lipscomb W.H., Turner A.K. et al. (2015). CICE: the Los Alamos Sea Ice Model. Documentation and Software User’s Manual Version 5.1. Los Alamos National Laboratory. 116 p. http://www.ccpo.odu. edu/~klinck/Reprints/PDF/cicedoc2015.pdf (access date: 04.04.2024).

17. Kageyama M., Albani S., Braconnot P. et al. (2017). The PMIP4 contribution to CMIP6 – Part 4: Scientific objectives and experimental design of the PMIP4– CMIP6 Last Glacial Maximum experiments and PMIP4 sensitivity experiments. Geosci. Model Dev. Vol. 10. Iss. 11. P. 4035–4055. https://doi.org/10.5194/gmd-10-4035-2017

18. Kageyama M., Harrison S.P., Kapsch M.L.et al. (2021). The PMIP4 Last Glacial Maximum experiments: preliminary results and comparison with the PMIP3 simulations. Climate of the Past. Vol. 17. Iss. 3. P. 1065–1089. https://doi.org/10.5194/cp-17-1065-2021

19. Kalmykov V.V., Ibrayev R.A., Kaurkin M.N. et al. (2018). Compact Modeling Framework v3.0 for high-resolution global ocean–ice–atmosphere models. Geosci. Model Dev. Vol. 11. Iss. 10. P. 3983–3997. https://doi.org/10.5194/gmd-11-3983-2018

20. Kislov A., Toropov P. (2011). Modeling extreme Black Sea and Caspian Sea levels of the past 21000 years with general circulation models. Geological Society of America Special Papers. P. 27–32. https://doi.org/10.1130/2011.2473(02)

21. Koriche S.A., Singarayer J.S., Cloke H.L. et al. (2022). What are the drivers of Caspian Sea level variati on during the late Quaternary? Quat. Sci. Rev. Vol. 283. 107457. https://doi.org/10.1016/j.quascirev.2022.107457

22. Kurbanov R., Murray A., Thompson W. et al. (2021). First reliable chronology for the Early Khvalynian Caspian Sea transgression in the Lower Volga River valley. Boreas. Vol. 50. P. 134–146. https://doi.org/10.1111/bor.12478

23. Launiainen J., Vihma T. (1990). Derivation of turbulent surface fluxes – an iterative flux-profile method allowing arbitrary observing heights. Environmental Software. Vol. 5. No. 3. P. 113–124. https://doi.org/10.1016/0266-9838(90)90021-W

24. Mauritsen T., Bader J., Becker T. et al. (2019). Developments in the MPI–M Earth System Model version 1.2 (MPI-ESM1.2) and its response to increasing CO2. J. of Advances in Modeling Earth Systems. Vol. 11. Iss. 4. P. 998–1038. https://doi.org/10.1029/2018MS001400

25. Peltier W.R., Argus D.F., Drummond R. (2015). Space geodesy constrains ice age terminal deglaciation: The global ICE-6G_C (VM5a) model. J. Geophys. Res.: Solid Earth. Vol. 120. Iss. 1. P. 450–487. https://doi.org/10.1002/2014JB011176

26. PMIP4. https://pmip4.lsce.ipsl.fr/doku.php/exp_design: index (access date: 04.04.2024).

27. Sidorenko D., Rackow T., Jung T. et al. (2015). Towards multi-resolution global climate modeling with ECHAM6–FESOM. Part I: model formulation and mean climate. Climate Dynamics. Vol. 44. P. 757–780. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2290-6

28. Ushakov K.V., Ibrayev R.A. (2018). Assessment of mean world ocean meridional heat transport characteristics by a high-resolution model. Russ. J. Earth Sci. Vol. 18. ES1004. https://doi.org/10.2205/2018ES000616

29. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V. et al. (2018). Simulation of the modern climate using the INM–CM4.8 climate model. Russian J. of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. Vol. 33. No. 6. P. 367–374. https://doi.org/10.1515/rnam-2018-0032

30. Yanina T.A., Sorokin V., Bezrodnykh Yu. et al. (2018). Late Pleistocene climatic events reflected in the Caspian Sea geological history (based on drilling data). Quat. Int. Vol. 465. Part A. P. 130–141. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2017.08.003

31. Yanina T. (2020). Environmental variability of the Ponto-Caspian and Mediterranean basins during the last climatic macrocycle. Geography, Environment, Sustainability. Vol. 13. No. 4. P. 6–23. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2020-120