Spatio-temporal differentiation of temperature coefficients of snowmelt in the irtysh river basin

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.47533/2025.1606-146x.3-20
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Based on data regarding the snow water equivalent, daily average air temperatures, and daily precipitation values obtained from meteorological stations in the East Kazakhstan Region of the Republic of Kazakhstan, calculations of the temperature coefficients of snowmelt have been performed. The study was based on long-term observations, which increases the reliability of the identified patterns. The analysis allowed for the identification of the features of both spatial and temporal differentiation of this coefficient, as well as the establishment of possible causes for its variations. Probable errors arising during the calculations were identified, and the prospects for using the obtained results to determine the maximum snow water reserves in the study basin were considered. It was established that the nature of snowmelt is influenced not only by daily average temperatures and precipitation amounts. This underlines the need to further expand the range of parameters considered and to improve the methodological approaches to estimating snow water reserves. The conclusions drawn may prove useful for water resource planning and flood forecasting under changing climatic conditions, as well as for optimizing the region’s hydrological models.