Среднесрочный прогноз среднего, максимального и минимального расходов при первой волне весеннего паводка на реках Алтае-Саянской горной страны

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 22-27-00058

НазваниеСреднесрочный 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

Конкурс №64 - 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 ГРНТИ37.27.21

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

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.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Кирста Ю.Б., Трошкова И.А. The influence of winter-spring temperatures and precipitation on the spring flood wave Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications, Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications, 2022, Vol. 10, Issue 2, pp. 4–10. (год публикации - 2022)
10.32523/2306-6172-2022-10-2-4-10

2. Кирста Ю.Б., Пузанов А.В., Рождественская Т.А. Простая методология для долгосрочного прогнозирования качества зерна Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2022, Т. 333, № 9, 198-208. (год публикации - 2022)
10.18799/24131830/2022/9/3699

3. Кирста Ю.Б., Трошкова И.А. High-performance forecasting of spring flood in mountain river basins with complex landscape structure Water, Vol. 15 (6), 1080 (год публикации - 2023)
10.3390/w15061080

4. Кирста Ю.Б., Трошкова И.А. Deep process-data mining for building of analytical models: 1. Medium-term forecast of spring flood extremes for mountain rivers Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications, Volume 11, Issue 3 (2023) 76 –97 (год публикации - 2023)
10.32523/2306-6172-2023-11-3-76-97

5. Кирста Ю.Б., Трошкова И.А. Deep process-data mining for building of analytical models: 2. Influence of winter-spring temperatures and precipitation on spring flood extremes for mountain rivers Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications, Vol. 11, Issue 4, pp. 69–77 (год публикации - 2023)
10.32523/2306-6172-2023-11-4-69-77

6. Кирста Ю.Б., Трошкова И.А. Влияние метеорологических факторов на весенние половодья горных рек Известия Алтайского отделения Русского географического общества (год публикации - 2023)

Публикации