Моделирование максимальных характеристик стока малых рек горной криолитозоны на основе данных плювиографов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Изменение климата приводит к трансформации гидрологических процессов в горных регионах криолитозоны, увеличивая частоту и интенсивность катастрофических паводков. Для большинства регионов Дальневосточного федерального округа методы и система краткосрочных прогнозов опасных гидрологических явлений в современных климатических условиях не разработаны. Исторически эти регионы являются наименее обеспеченной данными стандартных гидрометеорологических измерений территорией страны, в последние 30 лет произошло дальнейшее сокращение сети наблюдений. Целью работы является исследование процессов формирования и расчет максимальных расходов воды на территории Магаданской области с использованием данных плювиографов и гидрологической модели Гидрограф. Представлены результаты моделирования гидрографов речного стока на суточном расчетном интервале и исторических паводков на часовом расчетном интервале на малых водосборах горной криолитозоны с площадью от 8,4 до 932 км2, расположенных в Магаданской области. Основой исследования является распределенная детерминированная гидрологическая модель Гидрограф, ранее уже успешно использовавшаяся в зоне распространения многолетней мерзлоты, где чаще всего водосборы относятся к неизученным объектам. Параметризация модели Гидрограф для Магаданской области проведена на основе материалов Колымской водно-балансовой станции. Для моделирования внутрисуточного режима паводков использовались данные плювиографов. Модель была верифицирована на суточном интервале за периоды 1966–1994 гг. для ручья Кривуля и 1966–1987 гг. для рек Сусуман и Амбардах с медианными значениями коэффициента Нэша-Сатклиффа от 0,52 до 0,62. Моделирование проводилось для исторических паводков на часовом интервале: 16 августа 1986 года для рек Сусуман и Амбардах (максимальные наблюденные расходы – 393 м³/с и 74,7 м³/с, рассчитанные – 420 м³/с и 78,5 м³/с соответственно) и 26 июля 1984 года для ручья Кривуля (наблюденный расход – 14,2 м3/с, рассчитанный – 16,5 м³/с). Результаты исследования подтверждают возможность применения детерминированного гидрологического моделирования на внутрисуточном интервале с использование данных плювиографов. Однако основным ограничением для горной криолитозоны остается недостаток данных об осадках. Перспективным решением может стать использование данных климатических моделей.

Об авторах

Оксана Радиковна Жунусова

Государственный гидрологический институт; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: zhun.oksana@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-0518-4029
аспирант; лаборатория моделирования гидрологических процессов; лаборант-исследователь; Институт наук о Земле;

Наталия Вадимовна Нестерова

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: nnesterova1994@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0677-4982
научный сотрудник; Институт наук о Земле;

Ольга Михайловна Макарьева

Санкт-Петербургский государственный университет; Северо-Восточный государственный университет

Email: omakarieva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2532-4306
ведущий научный сотрудник; ведущий научный сотрудник;

Список литературы

  1. IPCC. Climate Change 2021 – The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. – 1. – Cambridge University Press, 2023.
  2. Rasheed M.W., Tang J., Sarwar A., Shah S., Saddique N., Khan M.U., Imran Khan M., Nawaz S., Shamshiri R.R., Aziz M. Soil moisture measuring techniques and factors affecting the moisture dynamics: A comprehensive review // Sustainability. – 2022. – Т. 14. – № 18. – С. 11538.
  3. Young S.S. Global and Regional Snow Cover Decline: 2000–2022 // Climate. – 2023. – Vol. 11. – № 8. – P. 162.
  4. National Snow and Ice Data Center, Meier W., Stroeve J. An Updated Assessment of the Changing Arctic Sea Ice Cover // Oceanography. – 2022.
  5. Langer M., Nitzbon J., Groenke B., Assmann L.-M., Schneider von Deimling T., Stuenzi S.M., Westermann S. The evolution of Arctic permafrost over the last 3 centuries from ensemble simulations with the CryoGridLite permafrost model // The Cryosphere. – 2024. – Т. 18. – № 1. – С. 363-385.
  6. Intergovernmental Panel On Climate Change (Ipcc). Climate Change 2022 – Impacts, Adaptation and Vulnerability: Working Group II Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. – 1. – Cambridge University Press, 2023.
  7. Makarieva O., Nesterova N., Haghighi A.T., Ostashov A., Zemlyanskova A. Challenges of Hydrological Engineering Design in Degrading Permafrost Environment of Russia // Energies. – 2022. – Vol. 15. – № 7. – P. 2649.
  8. Макарьева О.М., Нестерова Н.В., Виноградова Т.А., Бельдиман И.Н., Колупаева А.Д. Расчет характеристик катастрофических паводков неизученной реки Цемес (г. Новороссийск, Черноморское побережье России) на основе гидрологической модели «Гидрограф» // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. – 2019. – Т. 64. – № 1. – С. 24-43.
  9. Государственный Доклад О Состоянии И Использовании Минерально-Сырьевых Ресурсов Российской Федерации В 2022 Году / ред. Д.Д. Тетенькин, И.И. Петров. – Москва: Министерство природных ресурсов и экологии РФ, Федеральное агентство по недропользованию, 2023. – 638 с.
  10. Ресурсы поверхностных вод. Том 19. Северо-Восток / ред. В.В. Куприянов. – Ленинград: Гидрометеоиздат, 1969. – 602 с.
  11. Полежаев А.Н. Растительность // Флора и растительность Магаданской Области (конспект сосудистых растений и очерк растительности). – Магадан, 2010. – С. 6-31.
  12. Vinogradov Yu.B., Semenova O.M., Vinogradova T.A. An approach to the scaling problem in hydrological modelling: the deterministic modelling hydrological system // Hydrological Processes. – 2011. – Vol. 25. – № 7. – P. 1055-1073.
  13. Nesterova N., Makarieva O., Post D.A. Parameterizing a hydrological model using a short‐term observational dataset to study runoff generation processes and reproduce recent trends in streamflow at a remote mountainous permafrost basin // Hydrological Processes. – 2021. – Vol. 35. – № 7.
  14. Макарьева О.М., Виноградова Т.А., Нестерова Н.В., Виноградов А.Ю., Бельдиман И.Н., Колупаева А.Д. Моделирование катастрофических паводков в бассейне р. Туапсе // Геориск. – 2018. – Т. XII. – № 3. – С. 78-89.
  15. Makarieva O., Nesterova N., Lebedeva L., Sushansky S. Water balance and hydrology research in a mountainous permafrost watershed in upland streams of the Kolyma River, Russia: a database from the Kolyma Water-Balance Station, 1948–1997 // Earth System Science Data. – 2018. – Vol. 10. – № 2. – P. 689-710.
  16. Лебедева Л.С., Семенова О. М., Виноградова Т. А. Расчет глубины сезонно-талого слоя в условиях различных ландшафтов Колымской водно-балансовой станции в задаче гидрологического моделирования (Часть 2) // Криосфера Земли. – 2015. – Т. XIX. – № 2. – С. 35-44.
  17. Метеорологический ежемесячник. Выпуск 33. Колымское управление гидрометеорологической службы. – Магадан: Главное управление гидрометеорологической службы при Совете Министров СССР, 1974–1990.
  18. Материалы наблюдений Колымской воднобалансовой станции. Вып. 1-40, 1948–1997. – Магадан: Колымское УГМС, 1959–1998.
  19. Макарьева, О. М., Нестерова, Н. В., Землянскова, А. А., Никитина, П. А. База данных плювиографов Магаданской области с 1974 по 2018 гг. – 17.10.2023.
  20. Ландшафтная карта СССР / сост. И.С. Гудилин. – Министерство геологии СССР, 1980.
  21. Lebedeva L., Semenova O., Vinogradova T. Simulation of Active Layer Dynamics, Upper Kolyma, Russia, using the Hydrograph Hydrological Model // Permafrost and Periglacial Processes. – 2014. – Vol. 25. – № 4. – P. 270-280.
  22. Макарьева О.М., Лебедева Л.С., Виноградова Т.А. Моделирование процессов формирования стока на малых горных водосборах криолитозоны (по материалам Колымской водно-балансовой станции) // Криосфера Земли. – 2020. – Т. XXIV. – № 1.
  23. Semenova O., Lebedeva L., Vinogradov Y. Simulation of subsurface heat and water dynamics, and runoff generation in mountainous permafrost conditions, in the Upper Kolyma River basin, Russia // Hydrogeology Journal. – 2013. – Vol. 21. – № 1. – P. 107-119.
  24. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models part I – A discussion of principles // Journal of Hydrology. – 1970. – Vol. 10. – № 3. – P. 282-290.
  25. D. N. Moriasi, J. G. Arnold, M. W. Van Liew, R. L. Bingner, R. D. Harmel, T. L. Veith. Model Evaluation Guidelines for Systematic Quantification of Accuracy in Watershed Simulations // Transactions of the ASABE. – 2007. – Vol. 50. – № 3. – P. 885-900.
  26. Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока (опыт критического анализа). – Ленинград: Гидрометеоиздат, 1988. – 312 с.
  27. Куровская В.А., Макарьева О.М., Нестерова Н.В., Шихов А.Н., Виноградова Т.А. Реконструкция катастрофического паводка 2014 года в бассейне р. Магаданки на основе комплексного гидрометеорологического моделирования // Четвертые Виноградовские Чтения. Гидрология От Познания К Мировоззрению. – 2020. – Т. 163. – С. 696-701.
  28. Макарьева О.М., Нестерова Н.В., Федорова А.Д., Шихов А.Н., Виноградова Т.А. Моделирование разрушительных паводков летом 2019 г. на реке Ие (Иркутская Область) // География и природные ресурсы. – 2020. – № 4.
  29. Grigorev V.Yu., Kharlamov M.A., Semenova N.K., Sazonov A.A., Chalov S.R. Impact of precipitation and evaporation change on flood runoff over Lake Baikal catchment // Environmental Earth Sciences. – 2022. – Vol. 82. – № 1. – P. 16.
  30. Kalugin A. Future Climate-Driven Runoff Change in the Large River Basins in Eastern Siberia and the Far East Using Process-Based Hydrological Models // Water. – 2022. – Vol. 14. – № 4. – P. 609.
  31. Lupakov S.Yu., Bugaets A.N., Gonchukov L.V., Motovilov Yu.G., Sokolov O.V., Bugaets N.D. Using the GR4J Conceptual Model for Runoff Simulation in the Ussuri River Basin // Russian Meteorology and Hydrology. – 2023. – Vol. 48. – № 2. – P. 128-137.
  32. Васильева Е.С., Белякова П.А., Алексюк А.И., Селезнева Н.В., Беликов В.В. Моделирование быстроразвивающихся паводков на малых реках Северного Кавказа с использованием современных данных автоматизированной гидрометеорологической сети // Водные ресурсы. – 2021. – Т. 48. – № 2. – С. 135-146.
  33. Морейдо В.М., Гарцман Б.И., Соломатин Д.П., Сучилина З.А. Возможности краткосрочного прогнозирования стока малой реки с использованием методов машинного обучения // Гидросфера. Опасные процессы и явления. – 2020. – Т. 4. – № 2. – С. 375-390.
  34. Белякова П.А., Морейдо В.М., Цыпленков А.С., Амербаев А.Н., Гречишникова Д.А., Курочкина Л.С., Филиппов В.А., Макеев М.С. Прогнозирование уровней воды на реках Краснодарского края с использованием методов машинного обучения // Водные ресурсы. – 2022. – № 1. – С. 13-26.
  35. Борщ С.В., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Система прогнозирования паводков и раннего оповещения о наводнениях на реках Черноморского побережья Кавказа и бассейна Кубани // Труды Гидрометцентра РФ. Спец. вып. 356. – 2015. – С. 247.
  36. Болгов М.В., Трубецкова М.Д., Филимонова М.К., Харламов В.А. Оценка Возможного Максимального Расхода Воды Реки Зеи В Створе Зейской Гэс // География и Природные ресурсы. – 2020. – № 4. – С. 162-169.
  37. Болгов М.В., Бояринцев Е.Л., Филимонова М.К. Моделирование паводочного стока при выпадении сильных дождей в зоне распространения многолетнемерзлых пород // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. – 2018. – № 1. – С. 6-17.
  38. Нестерова Н.В. Моделирование гидрологических характеристик бассейнов горных рек России различной степени изученности в современном климате: автореферат дис. к.т.н. Барнаул. – 2022. – С. 26.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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).