title: Snowmelt modeling in the Kamchatka river basins in the current climate change conditions
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лавров Сергей Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Lavrov Sergej Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Авдеевич Диана Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Avdeevic Diana Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Георгиевский Михаил Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Georgievskij Mihail Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 059052
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26643
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена моделированию процессов аккумуляции и таяния снежного покрова с помощью Snowmelt Runoff Model (SRM) на примере бассейна реки Камчатки. Исходной информацией для моделирования наряду с метеорологическими данными по температуре воздуха и осадкам является площадь снежного покрова. Отдельным этапом исследования является сравнение и анализ нескольких баз данных дистанционного зондирования снежного покрова: Northern Hemisphere Weekly Snow Cover с пространственным разрешением 25 км, данные MODIS Terra Snow Cover с пространственным разрешением 5 км и 500 метров. Показано, что суточные данные MODIS невозможно использовать в моделировании из-за сильного влияния облачности. Отмечается, что продукт Northern Hemisphere Weekly Snow Cover является самой длинной базой данных по распределению снежного покрова, что позволило использовать его в климатическом анализе. Также осуществлена подготовка исходных данных для моделирования по разработанной методике, рассчитаны запасы воды в снежном покрове за моделируемый период, выполнена оценка заснеженности бассейна реки Камчатки совместно с анализом изменения температуры воздуха. По результатам моделирования был сделан вывод о наиболее подходящей в целях моделирования базе данных по снегу. Восьмидневные данные MODIS более высокого пространственного разрешения являются предпочтительными для модели SRM. Подчеркивается невозможность учесть при моделировании подземный приток воды, составляющий значительную долю в питании Камчатки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation qualification work is dedicated to snowmelt modeling in the Kamchatka river basin using the Snowmelt Runoff Model (SRM). In addition to meteorological data about air temperature and precipitation, the input information for modeling is snow cover area. A particular step in the research is the comparative analysis of several remote sensing databases of snow cover: Northern Hemisphere Weekly Snow Cover with spatial resolution 25 km, MODIS Terra Snow Cover data with spatial resolution 5 km and 500 meters. It is shown that MODIS daily data cannot be used in modeling due to the strong influence of cloud cover. It is also noted that the Northern Hemisphere Weekly Snow Cover product is the longest database of snow cover distribution, which allows using it in the climate analysis. Input data were prepared for modeling according to the developed methodology, water reserves in snow cover were calculated for the modeled period, snow cover assessment of the Kamchatka river basin was carried out together with air temperature change analysis. Based on the modeling results, it was concluded what snow database is the most suitable for modeling purposes. Eight-day MODIS data of higher spatial resolution are more preferable for the SRM. The author underlines the impossibility to include the underground water inflow, which is a significant part of Kamchatka's water supply, in the modeling.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Моделирование снеготаяния
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: данные дистанционного зондирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: запасы воды в снежном покрове
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: климатические изменения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Snowmelt modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: remote sensing data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: water reserves in snow cover
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: climate change.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Snowmelt modeling in the Kamchatka river basins in the current climate change conditions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование процессов аккумуляции и таяния снежного покрова на реках Камчатского края в современных условиях изменения климата
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26643/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 841,11 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Avdeevic.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26643/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Avdeevic.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,01 MB