Связь речного стока с уровнем моря у побережья

Уровень моря в прибрежных зонах зависит от множества факторов: приливов, ветров, волн и даже атмосферного давления. Однако впервые новое исследование под руководством Океанографического института Вудс-Хоул (WHOI) показало, что сток рек также может влиять на изменение уровня моря.

Исследование, опубликованное 9 июля в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, проанализировало десятилетия данных об уровне рек и приливах с датчиков, установленных на востоке США. Учёные объединили эти данные с информацией о плотности воды, солёности и вращении Земли, создав математическую модель, описывающую связь между речным стоком и уровнем моря в годовом масштабе. Модель показала, что колебания годового объёма речной воды могут повышать или понижать средний уровень моря у побережья на несколько сантиметров.

Важно, что большая часть этого изменения уровня моря происходит только с одной стороны устья реки. Поскольку пресная вода менее плотная, чем солёная, речной сток растекается по поверхности океана, где вращение Земли заставляет его резко поворачивать вдоль берега. В северном полушарии эта вода следует по правой стороне реки, в южном — по левой. В обоих случаях пресная вода образует течение, которое подталкивает воду к береговой линии, локально повышая уровень моря.

На данный момент модель является лишь доказательством концепции, но уже может помочь в расчётах влияния повышения уровня моря на определённые прибрежные регионы. Эти данные отсутствуют в текущих спутниковых измерениях, поскольку разрешение существующих сенсоров недостаточно для точных замеров высоты океана в нескольких километрах от берега. Как отмечает ведущий автор Крис Пикуч, в низменных районах, таких как Бангладеш, пока неизвестно, как сочетаются уровень моря и речной сток, но даже небольшой рост фонового уровня может серьёзно усилить наводнения во время шторма.

В настоящее время модель WHOI используется только для расчёта среднего годового уровня моря, но учёные работают над её усовершенствованием, чтобы учитывать более детальные данные и влияние отдельных событий, таких как ураганы или сильные ливни.