Ю.В. Мухартова, Д.Л. Тарасов, А.В. Ольчев Yu.V. Mukhartova, D.L. Tarasov, A.V. Olchev
МГУ имени М. В.Ломоносова, Москва, Россия E-mail: muhartova@yandex.ru, aoltche@gmail.com
Болота играют значительную роль в формировании локальных и региональных погодных и климатических условий, влияя на радиационный, тепловой и водный баланс земной поверхности, турбулентный перенос в приземном слое атмосферы, потоки парниковых газов между земной поверхностью и атмосферой [Bonan et al., 1992; Brovkin et al., 2009; Olchev et al., 2013].
Велика роль болот в поглощении и аккумуляции в торфяных отложениях СО2 из атмосферы, что приводит к некоторому нивелированию наблюдаемого на протяжении последних десятилетий резкого роста содержания СО2 в атмосфере [Yu, 2012]. Многогранность влияния болот на атмосферные процессы и их высокая чувствительность к климатическим изменениям, очевидно, требует проведения комплексных исследований по оценке их роли в формировании климатических условий территорий, их временной изменчивости и отклика на изменения внешней среды для более глубокого понимания процессов взаимодействия болот и атмосферы и возможного прогноза их будущих изменений.
Для мониторинга потоков CО2 и описания его переноса в атмосфере в настоящее время используется широкий спектр экспериментальных методов [Aubinet et al., 2012; Burba 2013; Иванов и др., 2017; Norman et al., 1997; Olchev et al, 2013] и модельных подходов различной степени сложности и масштаба [Sogachev, Panferov 2006; Mukhartova et al., 2019]. В последнее время особый акцент в модельных исследованиях делается на учет горизонтальной неоднородности растительного покрова и рельефа при описании потоков парниковых газов в локальном и региональном масштабе. Это необходимо для более точной оценки вклада растительности в интегральные потоки париковых газов над неоднородной подстилающей поверхностью, а также и для возможной интерпретации существующих данных измерений по потокам и оценки возможных погрешностей этих измерений, связанных, в частности, с горизонтальной неоднородностью растительности и сложной топографией местности в районе измерений. В рамках данной задачи подобные модели могут быть чрезвычайно эффективны, особенно при перерасчете потоков, измеренных в одной точке, на некоторую территорию с отличными
свойствами растительности, почвы и топографии.
В рамках данного исследования была разработана трехмерная модель переноса парниковых газов в приземном слое атмосферы между верховым болотом Старосельский мох (Тверская область) и атмосферой.
Неоднородный растительный покров внутри и вокруг болотного массива (рис.) делает невозможным простую интерполяцию данных точечных измерений на всю площадь болота и требует применения многомерных процесс- ориентированных модельных подходов. В рамках исследования при создании модели использовался компромисс между модельной сложностью (возможностью описания процессов переноса с помощью моделей высокого порядка замыкания), точностью проводимых оценок потоков, имеющихся экспериментальных данных о внутри- и межвидовом разнообразии эмиссии СО2 и его поглощении при фотосинтезе элементами растительности разных видов, возраста и состояния, а также требуемыми затратами машинного времени.
В основе разработанной 3D-модели лежит система усредненных уравнений Навье – Стокса и неразрывности (после разложения Рейнольдса) с использованием «полуторного»
порядка замыкания, при котором моменты пульсаций скорости ветра описываются с помощью коэффициента турбулентного обмена по аналогии с кинематической вязкостью [Mukhartova et al., 2019],
где V=
{
u v w, ,}
– осредненная составляющая скорости, V′=
{
u v w′ ′ ′, ,}
– пульсации скорости, ρ0 – средняя плотность воздуха, P – давление воздуха, Fcor
– сила Кориолиса,
g
- ускорение свободного падения, Fd – сила сопротивления растительности, пропорциональная плотности фитомассы PLAD(x,y,z), PLAI – индекс фотосинтезирующей и нефотосинтезирующей фитомассы, h(x,y) – высота растительности в точке (x,y).
Разработанная модель позволяет получать усредненные пространственные распределения скорости ветра V =
{
u v w, ,}
и коэффициента турбулентного обмена
K C E =
µ 2ε ,
где – безразмерный числовой параметр, ε – скорость диссипации турбулентной кинетической энергии( ) ( ) ( )
(
2 2 2)
0.5
E= u′ + v′ + w′ . Для решения
системы уравнений в работе использовано E − ω замыкание, при котором для E и
E
ω ε =
также формулируются уравнения типа диффузия – реакция – адвекция.Расчеты потоков проводились для случая нейтральной атмосферной стратификации с учетом мозаичной структуры растительности.
В качестве входных данных использовалась информация о горизонтальной и вертикальной структуре растительного покрова, динамической
скорости ветра, средней скорости ветра над кронами деревьев и его преобладающем направлении, влажности и температуре воздуха, а также скорости эмиссии парниковых газов с поверхности почвы и элементов растительности.
Распределение концентрации диоксида углерода описывается уравнением
( )
, div(
c)
b ph,C V C K C F F
t
∂ + ∇ = ∇ + -
∂
где Kc – коэффициент турбулентной Рис. Спутниковый снимок исследуемого болота (a), пространственное распределение в пределах болотного массива и вокруг него: листового индекса (LAI) (b), смоделированных вертикальных потоков СО2 на высоте 25 и 3 м (c, e),
( )
0, 1 cor d g, div 0,
V V V P u V v V w V F F V
t ρ x y z
∂∂ + ∇ = - ∇ -∂∂ ′ ′+∂∂ ′ ′+∂∂ ′ ′+ + + =
( )
( , )( )
0
, h x y , , ,
PLAI x y =
∫
PLAD x y z dzописывает источники CO2, обусловленные b
гетеротрофным почвенным дыханием и автотрофным дыханием растений, а Fph описывает поглощение CO2 растительностью при фотосинтезе. Слагаемое Fb включает в себя дыхание растительности
F
bp и почвенное дыханиеF
bs:F
b= F
bp+ F
bs. Зависимость интенсивности дыхания от температуры описывается уравнением Аррениуса:( )
exp a(
ref)
,p l s
b ref ref
ref
E T T F LAD R SAD R
RTT
-
= ⋅ + ⋅
где
R
refl иR
refs – интенсивности дыхания листьев и нефотосинтезирующих частей растений соответственно при температуре Tref =25oC, Ea – энергия активации, R – универсальная газовая постоянная. Зависимость интенсивности почвенного дыхания от температуры также выражается с помощью уравнения Аррениуса.Для параметризации интенсивности
1987] в модификации Ленинга [Leuning, 1995]:
(
0)( )
0
1 s ,
ph LAD s D
F g g C
a ∗ D
= - - Γ +
где a и D0 – эмпирические коэффициенты, gs – устьичная проводимость для CO2, зависящая от приходящей фотосинтетически активной солнечной радиации в данной точке,
Γ
∗ – углекислотный компенсационный пункт, Ds – дефицит парциального давления водяного пара.При известном пространственном распределении концентрации CO2 турбулентный и адвективный потоки могут быть оценены следующим образом, где sgn ( ) равно 1, если выражение в скобках положительно, и минус 1, если отрицательно.
Примеры смоделированных потоков СО2 при малооблачной летней погоде для болота Старосельский мох представлены на рисунке.
( ) ( ) ( )
, sgn , sgn , sgn ,
turb adv adv adv
C x
C
yC
zC
q K C q u u q v v q w w
x y z
∂ ∂ ∂
= - ∇ = = =
∂ ∂ ∂
1. Иванов Д.Г., Авилов В.К., Курбатова Ю.А. Потоки CO2 на верховом болоте в южнотаежной зоне европейской части России в летний период // Сибирский экологический журнал. 2017. № 2. С.109–118.
2. Aubinet M., Vesala T., Papale D. Eddy Covariance: A Practical Guide to Measurement and Data Analysis. - Springer Atmospheric Sciences. Dordrecht, The Netherlands : Springer Verlag, 2012. 438 p.
3. Bonan G.B., Pollard D., Thompson S.L. Effects of boreal forest vegetation on global climate // Nature. 1992. Vol. 359. P. 716–718.
4. Brovkin V. Global biogeophysical interactions between forest and climate // Geophysical Research Letters. 2009. Vol. 36. L07405.
5. Burba G. Eddy covariance method for scientific, industrial, agricultural and regulatory applications: A field book on measuring ecosystem gas exchange and areal emission rates Lincoln, Nebraska : LI-COR Biosciences, 2013.
6. Mukhartova Yu.V., Dyachenko M.S., Mangura P.A. [et al.] Application of a three-dimensional model to assess the effect of clear-cutting on carbon dioxide exchange at the soil - vegetation - atmosphere interface // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. Vol. 368. P. 1–9.
7. Norman J.M., Kucharik C.J., Gower S.T. [et al.] A comparison of six methods for measuring soil-surface carbon dioxide fluxes // J. Geophys. Res. 1997. Vol. 102D, № 28. P. 771–777.
8. Olchev A., Volkova E., Karataeva T., Novenko E. Growing season variability of net ecosystem CO2 exchange and evapotranspiration of a sphagnum mire in the broad-leaved forest zone of European Russia // Environmental Research Letters. 2013. Vol. 8 (3). P. 035051.
9. Sogachev A., Panferov O. Modification of two-equation models to account for plant drag // Bound. Layer Meteorol. 2006. Vol. 121 (2). P. 229–266.
10. Yu Z. Northern peatland carbon stocks and dynamics: a review // Biogeosciences. 2012. № 9. P 4071–4085.