Correlation analysis of daily water levels in rivers of the Kaliningrad region based on observation results in 2008–2021

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. When justifying design decisions in hydraulic engineering, developing measures for the use and protection of water resources, information on the intra-annual distribution of runoff is of practical and scientific interest. The paper presents the results of a correlation analysis of daily water levels in the rivers of the Kaliningrad region, based on the results of observations in years with different water content from 2008 to 2021.Materials and methods. The statistical analysis of the data set of observations of daily water levels in 12 river stations of the Kaliningrad region for the period from 2008 to 2021 was carried out. The data source was the automated information system of state monitoring of water bodies. The observation results were processed in Mathcad environment.Results. Pair correlation coefficients between daily water levels in the studied river stations of the Kaliningrad region were calculated. The average, maximum and minimum pair correlation coefficients of daily water levels in the considered stations were determined. The dependence of pair correlation coefficients of daily water levels in two stations located in the same river system (The Angrapa River – Berestovo gauging station – The Pregolya River – Gvardeysk gauging station) and for different river systems (The Mamonovka River – Mamonovo gauging station – The Pregolya River – Chernyakhovsk gauging station) was determined.Conclusions. It was found that the closest stochastic relationship of daily water levels is observed near the Neman and Matrosovka Rivers; in dry years, the values of the pair correlation coefficients of daily water levels decrease in the studied stations; The Pregolya river (Gvardeysk gauging station) and the Instruch River (Ulyanovo gauging station) should be recommended as analogues for watercourses of the Kaliningrad region. The obtained results can be used for the development of measures for the use and protection of water resources in the region.

About the authors

V. A. Naumov

Kaliningrad State Technical University (KSTU)

Email: van-old@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0560-5933
SPIN-code: 1788-8843

N. R. Ahmedova

Kaliningrad State Technical University (KSTU)

Email: isfendi@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3483-3580
SPIN-code: 5896-2408

References

  1. Фролова Н.Л., Нестеренко Д.П., Шенберг Н.В. Внутригодовое распределение стока рек России // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2010. № 6. С. 8–16. EDN NCSYLB.
  2. Сафина Г.Р., Голосов В.Н. Влияние изменений климата на внутригодовое распределение стока малых рек южной половины европейской территории России // Ученые записки Казанского университета. Серия: Естественные науки. 2018. Т. 160. № 1. С. 111–125. EDN XUGKPJ.
  3. Фролова Н.Л., Повалишникова Е.С., Киреева М.Б. Классификация и районирование рек по водному режиму: история, методология, перспективы // Водные ресурсы. 2021. Т. 48. № 2. С. 121–134. doi: 10.31857/S032105962102005X. EDN PSMUKH.
  4. Akhmedova N., Naumov V. Study of floods on the rivers of the Kaliningrad region at the beginning of 2020 in the absence of snow cover and ice // E3S Web of Conferences. 2023. Vol. 463. P. 02009. doi: 10.1051/e3sconf/202346302009
  5. Indivero J., Myers-Pigg A.N., Ward N.D. Seasonal changes in the drivers of water physico-chemistry variability of a small freshwater tidal river // Frontiers in Marine Science. 2022. Vol. 8. doi: 10.3389/fmars.2021.821316
  6. Izquierdo-Ayala K., García-Aragón J.A., Castillo-Uzcanga M.M., Díaz-Delgado C., Carrillo L., Salinas-Tapia H. Flocculation patterns related to intra-annual hydrodynamics variability in the lower grijalva-usumacinta system // Water. 2023. Vol. 15. Issue 2. P. 292. doi: 10.3390/w15020292
  7. Kodirov S., Djumanov Ja. Intra-annual surface runoff distribution of The Chatkal River in different watery years // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 264. P. 01035. doi: 10.1051/e3sconf/202126401035
  8. Xia R., Sun H., Chen Y., Wang Q., Chen X., Hu Q. et al. Ecological flow response analysis to a typical strong hydrological alteration river in China // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. Vol. 20. Issue 3. P. 2609. doi: 10.3390/ijerph20032609
  9. Соколова Г.В. Статистический анализ водного режима реки Амур для целей прогноза // Региональные проблемы. 2022. Т. 25. № 1. С. 49–61. doi: 10.31433/2618-9593-2022-25-1-49-61. EDN FAOIBK.
  10. Бейсембаева М.А., Дубровская Л.И., Земцов В.А. Антропогенные изменения водных ресурсов и максимальных уровней реки Иртыш в равнинной части бассейна в Республике Казахстан // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2018. Т. 329. № 3. С. 6–15. EDN XVVOST.
  11. Мазуркин П.М. Метод поэтапного анализа динамики уровня реки // Современные наукоемкие технологии. 2010. № 7. С. 32–41. EDN MLKPXX.
  12. Kędra M. Dam-induced changes in river flow dynamics revealed by RQA // The European Physical Journal Special Topics. 2023. Vol. 232. Issue 1. Pp. 209–215. doi: 10.1140/epjs/s11734-022-00689-1
  13. Giang N.N.H., Quang C.N.X., Long D.T., Ky P.D., Vu N.D., Tran D.D. Statistical and hydrological evaluations of water dynamics in the lower Sai Gon-Dong Nai River, Vietnam // Water. 2022. Vol. 14. Issue 1. P. 130. doi: 10.3390/w14010130
  14. Асатрян М.В., Валл И.В., Варламова А.Д., Жуковская Д.Д., Сивакова О.А. Анализ результатов совместных наблюдений за уровнем воды реки Преголи на разных постах в середине 20-го века // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2022. Т. 8. № 4. С. 58–67. EDN GZBFPX.
  15. Кочеткова С.А. Уровни воды и уклоны реки Шешупе на четырех гидропостаx // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2023. Т. 9. № 3. С. 52–59.
  16. Nguyen H.Q., Tran Q.V., Ha N.Th., Nguyen T.D.H. Long-term water level dynamics in the Red River basin in response to anthropogenic activities and climate change // Science of The Total Environment. 2024. Vol. 912. P. 168985. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.168985
  17. Наумов В.А. Корреляционный анализ ежедневных расходов рек региона // Вестник Научно-методического совета по природообустройству и водопользованию. 2020. № 20. С. 48–54. doi: 10.26897/2618-8732-2020-48-54. EDN RQNAMP.
  18. Зиновьев А.Т., Галахов В.П., Кошелев К.Б. О результатах прогнозирования весеннего половодья на Верхней Оби в 2015 году // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2016. № 3. С. 58–68. EDN WAWIVL.
  19. Кошелева Е.Д., Кудишин А.В. Краткосрочное прогнозирование уровней воды реки Обь у города Барнаула во время половодья 2018 года // Известия Алтайского отделения Русского географического общества. 2018. № 3 (50). С. 27–37. EDN VNOPEM.
  20. Наумов В.А. Оценка скорости движения воды в реке Неман между городами Смалининкай и Советск методом корреляционного анализа // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2022. Т. 8. № 2. С. 41–49. EDN WCBUVR.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).