Ландшафтные основы дифференциации снежного покрова в бассейне р. Майма (низкогорья Русского Алтая) : доклад, тезисы доклада

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Ландшафтоведение: теория, методы, ландшафтно-экологическое обеспечение природопользования и устойчивого развития; Тюмень-Тобольск; Тюмень-Тобольск

Год издания: 2017

Аннотация: Using the data of snow course observations, the spatial and temporal variability of thickness, density and water reserves of snow cover in the low-mountain basin of Maima river (Northern, North-Eastern Altai) during the period of maximum snow accumulation (end of February-beginning of March) were estimated. The data on winter weathПоказать полностьюer conditions (rainfall and mean monthly temperature) of 2016/17 are compared with the long-term average data (1986-2017). The factors that determine the accumulation are specified. These are the background temperature, slope aspect, the surface steepness, and the nature of anthropogenic impact on the landscape. It is found that winter 2016/17 refers to the warm and medium-snowy seasons. The maximum thickness of snow cover and total amount of snow are characteristic of the shadow slopes within the dark-taiga landscapes, and the low amounts - for the light slopes in the subtaiga part of the basin. The maximum snow accumulation is typical for the small-leaved forests (including the secondary ones) and secondary meadows, where the snow excess of up to 35% is found in the indigenous fir forests of the dark taiga sub-belt, and it reaches 41% in the pine forests of the subtaiga belt.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Ландшафтоведение: теория, методы, ландшафтно-экологическое обеспечение природопользования и устойчивого развития

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 373-376

Издатель: Тюменский государственный университет

Персоны

  • Лубенец Л.Ф. (Институт водных и экологических проблем СО РАН)
  • Черных Д.В. (Алтайский государственный университет)

Вхождение в базы данных