ИСТИНА

Россия - крупнейшая страна, на долю речного стока которой приходится около 10% мирового стока и две трети притока в Северный Ледовитый океан. При огромном разнообразии физико-географических условий, реакция речного стока на изменение климата очень разнообразна и до настоящего момента всеобъемлюще не изучена. В докладе изложен ряд новых фундаментальных и научно-практических результатов, среди которых новые и модернизированные методологические подходы к совместному анализу гидрометеорологических и гидрогеологических показателей, региональные оценки изменений водного режима равнинных и горных рек, их внутригодового распределения и опасных проявлений на рубеже ХХ–XXI веков в условиях современных климатических тенденций. Впервые представлен анализ исторических изменений стока по почти 700 гидрологическим постам на всей территории страны, расположенным на реках с длительным периодом наблюдений и незначительным антропогенным воздействием. Для выявления изменений в рядах годового, сезонного, максимального и минимального стока применены комплексные статистические критерии. Выявлены разнонаправленные тенденции в колебаниях стока рек, расположенных в разных климатических зонах, и приведены примеры, позволяющие связать обнаруженные изменения стока с региональными изменениями климата. Проанализированы физические механизмы резкого уменьшения весеннего стока и увеличения зимнего стока, в том числе уменьшение твердых осадков, водного эквивалента снега, глубины промерзания почвы и увеличение частоты зимних оттепелей. В докладе также представлены прогнозы будущих изменений стока, полученные в результате ансамблевых экспериментов с региональными гидрологическими моделями, разработанными на платформе моделирования ECOMAG. Согласно результатам экспериментов, наибольшие положительные аномалии среднегодового стока (до 30 %) можно ожидать в бассейнах крупнейших рек, впадающих в Северный Ледовитый океан (бассейны рек Лены, Оби, Яны, Индигирки и Колымы). Приведены примеры оценки неопределенности гидрологических аномалий, обусловленных сценарными и модельными неопределенностями климатических прогнозов.