RU
EN
Номер: 22-27-00058
Название: Среднесрочный прогноз среднего, максимального и минимального расходов при первой волне весеннего паводка на реках Алтае-Саянской горной страны
Руководитель: Кирста Юрий Богданович, Доктор биологических наук
Организация финансирования, регион: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт водных и экологических проблем Сибирского отделения Российской академии наук, Алтайский край
Годы выполнения при поддержке РНФ: 2022 - 2023
Конкурс: Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»
Область знания, основной код классификатора: 07 - Науки о Земле, 07-708 - Гидрология и водные ресурсы
Ключевые слова: системно-аналитическое моделирование, горные реки, весеннее половодье, среднесрочный прогноз, температуры воздуха, осадки, Алтай, Саяны
Код ГРНТИ: 37.27.21
Аннотация:
Алтае-Саянская горная страна расположена в центре Евразии на территории России, Монголии, Китая и Казахстана. Как верхний водосбор Оби, Иртыша и Енисея, она характеризуется большим количеством средних и малых горных рек с ежегодными сильными, вплоть до катастрофических, половодьями. В условиях меняющегося климата актуальность заблаговременного и максимально точного прогноза половодий трудно переоценить с позиции безопасности населения региона и принятия мер по предотвращению их неблагоприятных последствий.
Новизна предлагаемых исследований заключается в синтезе разработанного системно-аналитического моделирования с ландшафтно-картографическими методами и ГИС [Kirsta 2020; Kirsta, Lovtskaya 2020, 2021; Kirsta, Puzanov 2020, 2021; Kirsta, Puzanov, Rozhdestvenskaya 2020] для выполнения среднесрочных прогнозов половодья. При этом гидрологические процессы, метеорологические условия, ландшафтные и морфометрические характеристики территории рассматриваются в качестве единой гидро-метео-ландшафтной системы имитационных уравнений, обеспечивающей максимально точный прогноз весенних половодий на горных реках. Аналогов применяемого системно-аналитического моделирования в мировой литературе не имеется.
Будет создана универсальная математическая модель высококачественного среднесрочного (с заблаговременностью до 1 месяца) прогноза среднего, максимального и минимального расходов воды в первую волну половодья (апрель) на примере более 30 средних и малых рек Алтае-Саянской горной страны. В основу исследования будут положены: (1) ГИС-технологии обработки картографических данных и создания цифровых карт в программной среде ArcGIS 10.2, (2) разработанный метод нормирования на среднемноголетние значения и пространственного обобщения/усреднения значений среднемесячных температур воздуха и месячных осадков, что позволяет более адекватно охарактеризовать их сложное распределение по всей горной территории [Kirsta, Lovtskaya 2020]; (3) системно-аналитическое имитационное моделирование динамики сложноорганизованных систем [Kirsta, Puzanov 2019, 2020]. Системно-аналитическое моделирование обеспечивает одновременный анализ больших объемов метеорологических наблюдений (десятки тысяч значений за многолетний период времени), экспериментальных данных о стоках рек и ландшафтно-картографических характеристик территории с решением сложной системы уравнений и оптимизационным подбором параметров последних. При этом используются численные методы известного пакета программ MATLAB.
В ходе моделирования будут проверены различные физически обоснованные варианты описания гидрологических процессов с учетом влияния на них различных факторов среды, в том числе увлажнения, промерзания и оттаивания почв в разных ландшафтах. Будет определена система уравнений, обеспечивающая достижение наименьшего отклонения (невязки) прогнозируемых значений среднего, максимального и минимального расходов рек в апреле от наблюдаемых величин. Оценка качества разработанной прогнозной модели половодья будет выполняться с помощью двух известных критериев качества моделей: RSR (RMSE-observation Standard deviation Ratio [Moriasi et al. 2007; Koch, Cherie 2013]) и NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient [Koch, Cherie 2013]). Высокая эффективность системно-аналитического моделирования подтверждена достигнутым высоким качеством (NSE=0,68–0,88) ранее разработанного прогноза среднего стока горных рек за весь период весенне-летнего половодья (апрель-июнь) [Kirsta, Lovtskaya 2021]. Такой прогноз важен для регуляции заполнения горных водохранилищ, но он мало подходит для оценки ожидаемого максимального расхода рек и принятия мер по предупреждению и смягчению последствий наводнений.
Заявляемый проект предлагает проведение в течение двух лет интенсивных научных исследований, включая приобретение и обработку данных гидрологических наблюдений, определение ландшафтных и морфометрических характеристик речных бассейнов на исследуемой территории, получение и обработку метеорологических данных по опорным метеостанциям с их последующим нормированием и пространственным обобщением, формирование базы данных и осуществление трудоемкого системно-аналитического моделирования объемов половодий. Решение поставленной задачи резко осложняется для горных территорий вследствие их сложного орографического строения, не менее сложной пространственно-временной структуры метеорологических полей и редкой сети метеостанций. Поэтому разрабатываемый максимально точный (NSE≈0,7–0,9) среднесрочный прогноз весеннего половодья не имеет аналогов и существенно отличается от традиционных краткосрочных прогнозов для горных рек.
Ожидаемые результаты:
Будет разработана комплексная методология и математическая модель, обеспечивающая максимально точный прогноз первой (весенней) волны половодья (среднего, максимального и минимального расходов воды в апреле) на горных реках при показателе качества прогноза NSE≈0,7–0,9, как это было сделано для среднего стока всего периода (апрель-июнь) весенне-летнего половодья [Kirsta, Lovtskaya 2021]. Будут оценены средний, максимальный и минимальный речные стоки, прогноз которых имеет принципиальное значение для обеспечения безопасности населения при половодье.
Методология и модель будут построены с помощью системно-аналитического моделирования [Kirsta, Puzanov 2019, 2020] на примере более 30 рек Алтае-Саянской горной страны и состоять из трех основных функциональных блоков:
(1) создания цифровых карт в программной среде ArcGIS 10.2, определения ландшафтной структуры речных бассейнах, характеризующей ландшафты как отдельные автономные подсистемы влагообмена проточного типа, и расчета их характеристик (площади, средней высоты и др.) с помощью цифровых (TIN) моделей местности, создаваемых в ArcGIS 3D Analyst [Kirsta, Lovtskaya 2021];
(2) нормировки и пространственного обобщения/усреднения данных опорных метеостанций по всей исследуемой территории, что позволит минимизировать вариабельность метеорологических полей в условиях гор и улучшить качество гидрологических расчетов [Kirsta, Lovtskaya 2020];
(3) собственно системно-аналитического моделирования, обеспечивающего прогноз стоков с отдельных ландшафтов и общего для каждого речного бассейна стока (среднего, максимального и минимального) в весеннее половодье путем решения оптимизационными методами MATLAB построенной системы имитационных балансовых уравнений [Kirsta, Puzanov 2019, 2020].
Для разработанной модели будут выполнены количественные оценки ее адекватности/точности и чувствительности к вариациям факторов среды [Kirsta 2020] путем расчета вкладов этих вариаций в дисперсию невязки между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями выходных переменных модели (среднего, максимального и минимального расходов воды). На основе этих оценок будут выделены и количественно оценены отдельные компоненты указанной дисперсии. Такой анализ дает более объективную и полную характеристику качества математических моделей по сравнению с традиционным критерием RSR (отношение невязки расчетов к стандартному отклонению данных наблюдений) или коэффициентом Нэша–Сатклиффа NSE=1 RSR2.
Исследование обеспечивает новое важное расширение метода системно-аналитического моделирования на область максимально точных среднесрочных прогнозов первой (весенней) волны половодий (после прохождения ледохода) для рек Алтае-Саянской горной страны. Оно имеет существенное значение для обеспечения безопасности населения Горного Алтая и всего исследуемого региона. Для прогнозов будут использоваться нормированные на среднемноголетние значения среднемесячные температуры воздуха и месячные осадки реперных метеостанций за осенне-зимний период года, влияющие на осенне-зимнее промерзание и весеннее оттаивание почвогрунтов. Универсальность разрабатываемой модели обеспечивает ее практическое применение для любых рек Алтае-Саянской горной страны, а при дополнительной идентификации (уточнении значений части ее параметров) и для рек других горных территорий.
