Главная | Рубрики журнала | Авторский указатель | Предметный указатель | Справочник организаций | Указатель статей |
| ||||
| ||||
Главная » Все выпуски » Том 12, № 1, 2022 » Динамика содержания парниковых газов в приземном слое атмосферного воздуха арктического острова Белый в летний период 2015—2017 гг. ДИНАМИКА СОДЕРЖАНИЯ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ В ПРИЗЕМНОМ СЛОЕ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА АРКТИЧЕСКОГО ОСТРОВА БЕЛЫЙ В ЛЕТНИЙ ПЕРИОД 2015—2017 ГГ.ЖУРНАЛ: Том 12, № 1, 2022, с. 68-76РУБРИКА: Научные исследования в Арктике АВТОРЫ: Субботина И.Е., Баглаева Е.М., Буевич А.Г., Сергеев А.П., Шичкин А.В. ОРГАНИЗАЦИИ: Институт промышленной экологии Уральского отделения РАН DOI: 10.25283/2223-4594-2022-1-68-76 УДК: 504.3.054(985) Поступила в редакцию: 19.07.2021 Ключевые слова: Арктическая зона Российской Федерации, изменение климата, мониторинг, парниковые газы Библиографическое описание: Субботина И.Е., Баглаева Е.М., Буевич А.Г., Сергеев А.П., Шичкин А.В. Динамика содержания парниковых газов в приземном слое атмосферного воздуха арктического острова Белый в летний период 2015—2017 гг. // Арктика: экология и экономика. — 2022. — Т. 12, — № 1. — С. 68-76. — DOI: 10.25283/2223-4594-2022-1-68-76. АННОТАЦИЯ: На основе данных мониторинга метеорологических условий и концентраций диоксида углерода, метана и водяного пара в приземном слое атмосферы острова Белый (Арктическая зона Российской Федерации) в летние сезоны 2015—2017 гг. исследованы циклы изменчивости содержания парниковых газов (ПГ). Не выявлено данных, подтверждающих наличие линейной зависимости между средними значениями температуры и содержанием ПГ в летние сезоны за три года. Самая высокая среднесуточная температура в летний сезон соответствовала самому жаркому 2016 г. Различий среднесуточных концентраций ПГ, превышающих стандартное отклонение, для трех лет не обнаружено. Анализ временны́х рядов, связанных с кросс-корреляцией концентраций ПГ и температурой, показал, что концентрации метана и водяного пара содержат периодические составляющие: месяц, декада, неделя и день. Сведения о финансировании: Авторы выражают благодарность Ю. И. Маркелову за помощь в организации и проведении мониторинга, результаты которого легли в основу настоящей статьи. Литература: 1. Summary for Policymakers. IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate [eds.: H.-O. Pörtner, D. C. Roberts, V. Masson-Delmotte et al.]. IPCC, 2019. Available at: https://www.ipcc.ch/srocc/. 2. Global Warming of 1.5°C: An IPCC Special Report on the Impacts of Global Warming of 1.5L°C Above Pre-industrial Levels and Related Global Greenhouse Gas Emission Pathways, in the Context of Strengthening the Global Response to the Threat of Climate Change, Sustainable Development, and Efforts to Eradicate Poverty [eds.: V. Masson-Delmotte, P. Zhai, H.-O. Pörtner et al.]. IPCC, 2018. Available at: https://www.ipcc.ch/sr15/. 3. Alexander L. V., Zhang X., Peterson T. C. et al. Global Observed Changes in Daily Climate Extremes of Temperature and Precipitation. J. of Geophysical Research, 2006, vol. 111, p. D05109. Available at: http://dx.doi.org/10.1029/2005jd006290. 4. The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [eds.: T. F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner et al.]. IPCC. Cambridge, UK; New York, USA, Cambridge Univ. Press, 2013, 1535 p. 5. The Global Climate in 2015—2019 [eds.: P. Siegmund, J. Abermann, O. Baddour et al.]. World Meteorological Organization (WMO-№ 1249). Geneva, Switzerland, 2020. Available at: https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=10251. 6. Lietzke B., Vogt R., Feigenwinter C., Parlow E. On the controlling factors for the variability of carbon dioxide flux in a heterogeneous urban environment. Intern. J. of Climatology, 2015, vol. 35 (13), pp. 3921—3941. Available at: https://doi.org/10.1002/joc.4255. 7. Yunqiu Gao, Xuhui Lee, Shoudong Liu et al. Spatiotemporal variability of the near-surface CO2 concentration across an industrial-urban-rural transect, Nanjing, China. Science of the Total Environment, 2018, vol. 631—632, pp. 1192—1200. 8. Hirano T., Sugawara H., Murayama S., Kondo H. Diurnal Variation of CO2 Flux in an Urban Area of Tokyo. SOLA, 2015, vol. 11, pp. 100—103. DOI: 10.2151/sola.2015-024. 9. Silva J. M. N., Carreiras J. M. B., Rosa I., Pereira J. M. C. Greenhouse gas emissions from shifting cultivation in the tropics, including uncertainty and sensitivity analysis. J. of Geophysical Research, 2011, vol. 116, p. D20304. DOI: 10.1029/2011JD016056. 10. Chuvilin E., Grebenkin S., Zhmaev M. Gas Permeability of Sandy Sediments: Effects of Phase Changes in Pore Ice and Gas Hydrates. Energy & Fuels, 2021, vol. 35 (9), pp. 7874—7882. DOI: 10.1021/acs.energyfuels.1c00366. 11. Saunois M., Jackson R. B., Bousquet P. et al. The growing role of methane in anthropogenic climate change. Environmental Research Letters, 2016, vol. 11, p. 120207. 12. Hegglin M. I., Tegtmeier S., Anderson J. et al. SPARC Data Initiative: Comparison of water vapor climatologies from international satellite limb sounders. J. of Geophysical Research: Atmospheres, 2013, vol. 118, pp. 11824—11846. DOI: 10.1002/jgrd.50752. 13. Mateos D., Antón M., Sanchez-Lorenzo A. et al. Long-term changes in the radiative effects of aerosols and clouds in a mid-latitude region (1985—2010). Global and Planetary Change, 2013, vol. 111, pp. 288—295. Available at: https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2013.10.004. 14. Serreze M. C., Barry R. G. Processes and impacts of Arctic amplification: A research synthesis. Global and Planetary Change, 2011, vol. 77, рр. 85—96. 15. Schaller C., Kittler F., Foken T., Göckede M. Characterisation of short-term extreme methane fluxes related to non-turbulent mixing above an Arctic permafrost ecosystem. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019, vol. 19, pp. 4041—4059. 16. Methane as an Arctic climate forcer: Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP). AMAP Assessment. Oslo, Norway, 2015, 139 p. 17. Fisher R. E., Sriskantharajah S., Lowry D. et al. Arctic methane sources: Isotopic evidence for atmospheric inputs. Geophysical Research Letters, 2011, vol. 38 (21), p. L21803. 18. Tan Z., Zhuang Q. Arctic lakes are continuous methane sources to the atmosphere under warming conditions. Environmental Research Letters, 2015, vol. 10, p. 054016. 19. Zona D., Gioli B., Commane R. et al. Cold season emissions dominate the Arctic tundra methane budget. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 2016, vol. 113, pp. 40—45. 20. Baglaeva E. M., Sergeev A. P., Shichkin A. V. et al. Particulate matter size distribution in air surface layer of middle Ural and Arctic territories. Atmospheric Pollution Research, 2019, vol. 10 (4), pp. 1220—1226. 21. Макоско А. А., Матешева А. В. Оценка тенденций дальнего загрязнения атмосферы Арктической зоны России в 1980—2050 гг. с учетом сценариев изменения климата // Арктика: экология и экономика. — 2020. — № 1 (37). — С. 45—52. — DOI: 10.25283/2223-4594-2020-1-45-52. 22. First Global Assessment of Air Pollution Legislation. Report of UNEP (02 September 2021). Available at: https://www.unep.org/resources/report/first-global-assessment-air-pollution-legislation. 23. Эдельгериев Р. С. Х., Романовская А. А. Новые подходы к адаптации к изменению климата на примере Арктической зоны Российской Федерации // Метеорология и гидрология. — 2020. — № 5. — C. 12—28. 24. Слагода Е. А., Лейбман М. О., Хомутов А. В., Орехов П. Т. Криолитологическое строение первой террасы острова Белый в Карском море (часть 1) // Криосфера Земли. — 2013. — Т. 17, № 4. — С. 11—21. 25. Трофимова И. Е., Балыбина А. С. Классификация климатов и климатическое районирование Западно-Сибирской равнины // География и природ. ресурсы. — 2014. — № 2. — С. 11—21. 26. Abakumov E., Shamilishviliy G., Yurtaev A. Soil polychemical contamination on Beliy Island as key background and reference plot for Yamal region. Polish Polar Research, 2017, vol. 38 (3), pp. 313—332. 27. Cooley J. W., Tukey J. W. An Algorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series. Mathematics of Computation, 1965, vol. 19, pp. 297—301. Available at: https://doi.org/10.2307/2003354. 28. Sedehi O., Katafygiotis L. S., Papadimitriou C. Hierarchical Bayesian operational modal analysis: Theory and computations. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, vol. 140, p. 106663. 29. Поддубный В. А., Наговицына Е. С., Маркелов Ю. И. и др. Оценка пространственного распределения концентрации метана в районе Баренцева и Карского морей в летний период 2016—2017 гг. // Метеорология и гидрология. — 2020. — № 3. — С. 77—86. 30. Субботина И. Е., Буевич А. Г., Сергеев А. П. и др. Двухшаговый комбинированный алгоритм повышения точности прогнозирования концентрации метана в атмосферном воздухе на основе нейронной сети NARX и последующего прогнозирования невязок // Арктика: экология и экономика. — 2020. — № 2 (38). — С. 59—66. — DOI: 10.25283/2223-4594-2020-2-59-66. Скачать » | ||||
© 2011-2024 Арктика: экология и экономика
DOI 10.25283/2223-4594
|