CC BY
57
УДК 556.535.5
С.А. Агафонова1, А.Н. Василенко2, Н.Л. Фролова3
ФАКТОРЫ ОБРАЗОВАНИЯ ЛЕДОВЫХ ЗАТОРОВ НА РЕКАХ БАССЕЙНА СЕВЕРНОЙ ДВИНЫ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
На примере наиболее проблемных участков рек бассейна р. Северная Двина рассмотрены современные особенности заторообразования, характеризующиеся сложным сочетанием меняющихся климатических условий и антропогенного воздействия.
Исследование на реках бассейна Северной Двины разных фаз ледового режима и его опасных проявлений выполнено на основе данных наблюдений на 15 гидрологических постах с начала наблюдений до 2015 г. включительно.
Рассмотрено применение искусственных нейронных сетей для прогноза максимальных заторных уровней воды. Наилучшие результаты для прогноза максимальных заторных уровней воды получены при использовании данных об уровнях воды в период установления ледостава и продолжительности осеннего шугохода, а также информации о суммах отрицательных значений температуры воздуха за холодный период. Для прогноза заторной составляющей максимального уровня воды дополнительно надо учитывать данные о толщине льда, а также информацию о расходах воды перед вскрытием реки. Использование данных об осенних условиях в качестве предикторов позволит составлять долгосрочные прогнозы максимальных заторных уровней воды, а использование информации за период, предшествующий вскрытию, позволит уточнить заторную составляющую максимального уровня воды. Положительный опыт применения искусственных нейронных сетей в этой сфере позволит в дальнейшем выработать наиболее эффективные рекомендации по снижению негативного воздействия вод на население и хозяйство.
Ключевые слова: опасные гидрологические явления, изменения климата, ледовый режим, заторы льда.
Введение. Исследование ледового режима рек -важная научная и практическая задача из-за особенностей географического положения и климатических условий нашей страны. Со сроками и продолжительностью ледовых явлений связаны многие виды хозяйственной деятельности - условия навигации, нормальное функционирование гидротехнических сооружений и др. Во многих случаях ледовыми явлениями обусловлены опасные гидрологические процессы. Среди них особое место занимают заторы льда. Скопления льдин в русле при заторах вызывают подъем уровня воды и наводнения. Нередко заторный уровень воды превышает максимальный уровень половодья. Заторные наводнения особо опасны тем, что происходят в холодное время года и сопровождаются выходом на берег льда, который разрушает сооружения, расположенные в пределах зоны затопления. Ущерб, причиняемый заторами льда, как правило, намного превышает ущерб от наводнений в период свободной ото льда реки [Бузин, 2004].
Заторы - важная особенность ледового режима рек, текущих с юга на север. Если процесс вскрытия распространяется от верхнего течения к нижнему, то заторы в период вскрытия формируются ежегодно, но не всегда ведут к значительному ущербу. Задерживая лед и давая тем самым воз-
можность рассредоточиться ледовым массам ниже по течению, они в какой-то мере нормализуют ледоход. При большом количестве ледового материала в бассейне после суровой зимы заторы образуются в верховьях рек и при благоприятных погодных условиях задерживают процесс вскрытия, пока реки не освободятся ото льда на достаточном протяжении. При малом количестве льда остановка ледяных полей происходит значительно ниже по течению. Распределение мест образования заторов по длине реки зависит также от водности в период вскрытия. Мощная волна половодья проталкивает лед на большее расстояние, и заторы образуются ниже по течению, чем в годы с низкой водностью [Опасные..., 2015].
В работе рассмотрены особенности образования заторов льда на р. Северная Двина и ее главных притоках (реках Сухона и Вага) (рис. 1), оценены современные методы прогнозирования максимальных заторных уровней воды для рек бассейна Северной Двины.
На р. Северная Двина заторы формируются чаще всего на участках вблизи г. Великий Устюг, г. Котлас, с. Двинский Березник, д. Орленцы, с. Хол-могоры. Вблизи первых двух городов заторообра-зованию способствуют резкое уменьшение уклона
1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра гидрологии суши, науч. с., канд. геогр. н.; e-mail: sv_andreevna@mail.ru
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра гидрологии суши, студент; e-mail: saiiiia24@mail.ru
3 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра гидрологии суши, профессор, докт. геогр. н.; e-mail: frolova_nl@mail.ru
Рис. 1. Исследуемая территория (выделен участок Северной Двины от слияния Сухоны и Юга до впадения Вычегды)
Fig. 1. Study area (the Severnaya Dvina River from the confluence of the Sukhona and Yug rivers to the inflow of the Vychegda
River is indicated)
водной поверхности, наличие островов и резких поворотов русла или коренного берега; у д. Орлен-цы - необычно крутой поворот реки и сужение русла; в районе Холмогор - разделение реки на многочисленные мелководные рукава и наличие нескольких резких поворотов основного русла, где лед при подвижках упирается в коренной берег. На р. Сухона заторы льда образуются обычно у островов Еловец, Осовой, Дедов и на крутых поворотах реки у деревень Двиницы, Мотыри, Черно-вские, Селище, Опоки. Нередки они и в устье реки у г. Великий Устюг. Заторы в устье обычно являются хвостовым продолжением упоминавшихся выше северодвинских заторов, но иногда голова затора устанавливается на р. Сухона перед ее слиянием с р. Юг. Последнее характерно в те годы, когда р. Юг, вскрываясь одновременно или несколько раньше, чем Сухона, создает сильный подпор на устьевом участке и препятствует поступлению сухонского льда в р. Северная Двина. Заторы льда постоянно образуются на р. Юг в месте ее крутого поворота у с. Стрелка, на 12 км выше устья [Русловые..., 2012]. Протяженность крупных заторов составляет нередко 10-20 км. Продолжительность существования заторов колеблется от нескольких часов до 3-5 дней.
Ледовый режим бассейна р. Северная Двина достаточно изучен, ежегодно привлекаются значительные силы и материальные средства для предотвращения образования заторов льда, мониторинг прохождения весеннего ледохода осуществляется как на сети постоянного действующих, так и временных гидрологических постов, с 2009 г. также используются данные космических снимков. Но ледовые проблемы для этой территории остаются до конца не решенными: ущерб судоходным компаниям из-за сокращения периода навигации при длительных заторах, повреждение опоры Котласского автомобильного моста при зимнем вскрытии в 2006 г., заторное наводнение в 2013 г. в районе г. Великий Устюг и г. Красавино и т.д.
Можно отметить снижение интенсивности заторных явлений на отдельных перекатах в районе г. Великий Устюг (перекаты Шабурный, Голодаев-ские, Аристовские).
Однако если рассматривать морфологически сложные участки, где кроме общего снижения пропускной способности русла важную роль в формировании заторов играет его морфология (узел слияния Сухоны и Юга, Нижний Бобровниковский -Даниловский перекаты, система перекатов в районе Приводинской излучины - Кобыльниковские, Яро-
курский, Вотлажемские, Новинский перекаты), то практика проведения превентивных мероприятий не позволяет говорить об их достаточной эффективности [Frolova et al., 2015]. Ледовые заторы на них формируются практически ежегодно, и только в случае благоприятных климатических условий (малая толщина и слабая прочность ледового покрова, невысокая волна половодья и затяжной характер снеготаяния, разновременное прохождение ледохода на Сухоне и Юге) половодье на Северной Двине проходит без значительных ущербов.
Отметим, что проведение превентивных мероприятий и провоцирование преждевременного ледохода в условиях недостаточного ослабления структуры ледяного покрова в начальный период снеготаяния нередко приводят к ухудшению ситуации на участках, расположенных ниже. Аналогичная ситуация наблюдается при прорыве уже сформировавшихся заторов, в результате чего ледовые поля смещаются вниз по течению, где забивают русло на еще не вскрывшихся участках, приводя нередко к катастрофическим подъемам уровня воды. Такая ситуация сложилась весной 2013 г. - спровоцированный взрывными работами прорыв затора в районе д. Демьяново привел к формированию гораздо более мощного затора в районе Пускинской излучины, где лед не был подготовлен к вскрытию. Максимальные уровни воды в районе г. Красавино превысили исторический максимум 1914 г., что привело к катастрофическому затоплению города.
Организация мониторинга и разработка проти-возаторных мероприятий в рамках исследуемой территории осложняется наблюдаемыми изменениями ледового режима, связанными, в том числе, с меняющимися климатическими условиями.
Материалы и методы исследований. Исследование на реках бассейна Северной Двины разных фаз ледового режима и его опасных проявлений выполнено на основе данных наблюдений на 15 гидрологических постах (г/п) с начала наблюдений до 2015 г.включительно (рис. 1). Данные об опасных ледовых явлениях за последние годы, а также оперативные сводки об обстановке на реках взяты с сайтов Северного межрегионального территориального управления Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды [Информация..., 2015] и Двинско-Печорского бассейнового водного управления Федерального агентства водных ресурсов [Отчет..., 2013, 2014, 2015].
Сделана попытка составить схему прогноза максимальных заторных уровней воды р. Сухона в районе г. Великий Устюг с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). Обучение ИНС проводили с использованием программы Statistica 7. Модуль «Neural networks» этой программы - один из самых современных инструментов для обучения искусственных нейронных сетей, включающий в себя большое количество как простых, так и сложных архитектур, а также множество вариантов активирующих и весовых функций. При обработке данных использованы также статистические и прогности-
ческие методы, изложенные в [Руководство., 1989; Христофоров, 1988].
В основе ИНС лежит попытка моделирования процессов, протекающих в человеческом мозге. Математически нейрон представляет собой взвешенный сумматор, который обрабатывает совокупность поступивших в него сигналов с помощью различных весовых функций либо коэффициентов в зависимости от типа ИНС. Каждая нейронная сеть имеет в составе входные нейроны, в которые помещается исходная информация; нейроны скрытого слоя, в которых идет преобразование данных, а также нейроны выходного слоя, в которые поступает результат вычислений. Совокупность нейронов и путей связи между ними представляет собой архитектуру нейронной сети [Васильев, 2009].
Искусственные нейронные сети успешно опробованы для прогнозирования стока, сроков наступления различных гидрологических явлений, расчетов загрязнений и воднобалансовых расчетов. Применение ИНС для прогнозирования максимальных заторных уровней может быть оправдано значительным числом факторов, влияющих на образование затора и заторного подъема воды РаггеП, Massie, 2002]. Отличительная черта ИНС -возможность ее обучения, т.е. обновления связей между различными предикторами с целью оптимизации прогноза и запоминания сетью всех шагов обучения. Обученная модель способна «распознавать» данные, необходимые для прогнозирования в массивах информации, и применять их для формирования прогноза.
Использована архитектура трехслойного пер-цептрона (ТП), в которой каждому нейрону скрытого слоя назначается определенный вес, преобразующий исходные данные, и активационная функция, участвующая в передаче данных в выходной слой. Оптимизация прогноза проходила по методу антиградиента. В этом случае сигнал последовательно возвращается от выходных нейронов к скрытому слою, далее к входному слою, а затем возвращается к выходному, и так до тех пор, пока в многомерном анализируемом пространстве не будет достигнут минимум.
Результаты исследований и их обсуждение. В условиях климатических изменений особенности ледового режима Северной Двины носят сложный характер. Некоторые выводы о происходящих изменениях ледового режима изложены в предыдущих работах авторов [Агафонова, 2006; Agafonova, 2010]. Использование данных наблюдений последних лет (до 2015 г.) позволяет существенно дополнить характеристику наблюдаемых изменений. Особенно заметно в последние годы изменилось время установления ледостава (рис. 2, а). Для выяснения наличия у исследуемых рядов монотонного (возрастающего или убывающего) тренда использован непараметрический критерий тренда Спирмена [Христофоров, 1988]. Расчеты показывают, что изменения сроков наступления ледостава статистически значимы. Иногда ледостав устанавливает-
Рис. 2. Изменение даты начала ледостава (а) и продолжительности периода замерзания (б) р. Сухона в районе г. Великий Устюг Fig. 2. Changes of the freeze-up date (a) and the duration of the freezing period (б) on theSukhona River in the town of Veliky Ustyug
ся на месяц и более позже среднего многолетнего срока, при этом срок появления льда меняется мало. Это связано с низкими расходами воды в период начала ледовых явлений и неустойчивым температурным режимом в ноябре (возвращением положительных значений температуры), который обусловливает формирование снегодождевых паводков.
В сложившихся условиях все чаще наблюдаются длительные периоды замерзания, которые сопровождаются образованием зажоров и заканчиваются установлением ледостава при высоких уровнях воды (рис. 2, б). В настоящее время можно говорить о значительно возросшей значимости влияния зажорных явлений в предледоставный период на формирование ледовых заторов в период вскрытия рек и, соответственно, на максимальные уровни воды при прохождении половодья. Изменение характеристик ледового режима в период вскрытия заключается в сдвиге
средних сроков первой подвижки, начала ледохода и очищения на 1-3 дня раньше, и эти изменения статистически не значимы. Смещение сроков происходит из-за роста повторяемости экстремально раннего начала весенних ледовых процессов. При экстремально раннем вскрытии увеличивается вероятность резкого похолодания, при котором возрастает прочность льда, снижаются уровни воды, стабилизируются уже образовавшиеся заторы.
Для тех лет, когда вскрытие происходит в сроки, близкие к среднемноголетним, наблюдается четкая тенденция к уменьшению продолжительности продвижения фронта вскрытия и очищения, например по р. Сухона. Одновременное вскрытие протяженных участков увеличивает вероятность образования мощных заторов [Agafonova, Frolova, 2010].
В последние годы на европейской территории России наблюдается тенденция к снижению расхо-
дов воды в период весеннего половодья. В бассейне р. Северная Двина начиная с 2000 г. все чаще весенний ледоход проходит при низких расходах воды. Очищение ото льда в такие годы затягивается, что сокращает и без того непродолжительный период навигации [Agafonova, 2010; Frolova et а1., 2015].
Важный фактор современного заторообразова-ния на реках Сухона и Северная Двина - антропогенное воздействие. Речь идет прежде всего о про-тивозаторных мероприятиях (ледорезных и взрывных работах, сбросе теплых сточных воды), объем которых с каждым годом растет.
На р. Малая Северная Двина от г. Великий Устюг до г. Котлас ледорезные работы с чернением пропилов проводятся ежегодно [Отчет..., 2013, 2014, 2015]. Но повторяемость заторов ниже г. Великий Устюг не снижается, как не снижаются и максимальные заторные уровни воды и их заторные составляющие (рис. 3, 4). В работе [Бузин и др., 2014] также подтверждено отсутствие статистически значимых изменений в многолетнем ряде максимальных заторных уровней воды р. Сухона у г. Великий Устюг.
Для защиты г. Котлас осуществляется сброс теплых сточных воды ТЭС-1 Котласского ЦБК для
кая образование заторов в относительно безопасных местах. Заторы в районе гп Каликино на р. Сухона создают условия для снижения вероятности образования заторов у г. Великий Устюг ниже по течению. Заторы в Орленцах позволяют Северной Двине ниже по течению достаточно подготовиться к вскрытию, в этом случае катастрофические заторы у Архангельска не образуются.
Среди населенных пунктов, для которых весенний ледоход проходит максимально сложно, выделим г. Великий Устюг. Большинство наводнений в Великом Устюге за всю историю наблюдений имело заторный характер. С 1877 по 2015 г. в пределах этого участка зафиксировано 9 катастрофических наводнений, вызвавших огромный экономический ущерб. Заторы, влияющие на максимальные уровни воды у города, обычно формируются на протяженном перекатном участке ниже узла слияния рек Сухона и Юг. Фактически это первое по течению речной системы место, где созданы все условия для образования заторов. С этим связана особая важность создания эффективной методики прогнозирования максимальных заторных уровней воды на этом участке.
Рис. 3. Изменение максимального уровня воды р. Сухона в районе r. Великий Устюг в период весеннего ледохода (Н ) и в период
образования заторов льда (Нзтр) (отметка «нуля» графика поста 49,34 м БС) Fig. 3. Changes of the maximum water level during the ice run period (Hmax) and the ice jam period (Hicejam) on the Sukhona River
in the town of Veliky Ustyug (the gauge «zero» is 49,34 m BS)
образования протяженной полыньи. Заторы не образуются на довольно протяженном участке, но ежегодно формируются у кромки полыньи в районе гидрологического поста (гп) Телегово.
На сегодняшний день оценки эффективности противозаторных мероприятий на реках России расходятся. Огромные объемы ледорезных и взрывных работ не снижают повторяемость заторных наводнений. Отметим, что на реках, текущих с юга на север, невозможно обеспечить беззаторное прохождение весеннего ледохода от истока до устья. Планирование противозаторных мероприятий должно быть организовано только в рамках всего речного бассейна в целом. Необходимо предотвращать заторы ниже крупных населенных пунктов, допус-
Существующие методики прогноза максимальных заторных уровней, в том числе для р. Сухона у Великого Устюга, основаны на эмпирических зависимостях [Карнович, 1984; Бузин, 1986, 2010; Агафонова, 2006]. Но в настоящее время погрешность прогнозов по таким методикам увеличилась [Бузин и др., 2014]. Главная причина - меняющиеся условия прохождения весеннего ледохода: климатические изменения, возрастающий объем противозаторных мероприятий, снижение ледопропускной способности русла из-за прекращения дноуглубительных работ.
Для составления прогноза максимальных заторных уровней воды р. Сухона в районе Великого Устюга нами использован метод ИНС. В качестве предикторов взяты данные по гп на реках Сухона и
Юг, характеризующие различные гидрологические условия от образования ледостава до подготовки к вскрытию. Прогноз составлялся как для максимального заторного уровня воды, так и для заторной составляющей максимального уровня. Предикторы разделены на три блока: «Осень» - уровни воды при установлении ледостава на р. Сухона в районе гп Тотьма, Березовая Слободка, Каликино и Великий Устюг, а также продолжительность осеннего шуго-хода на р. Сухона в районе г. Великий Устюг; «Зима» - сумма отрицательных значений температуры воздуха с метеостанции (мс) Котлас, максимальная толщина льда и толщина льда перед вскрытием на р. Сухона в районе гп Тотьма, Березовая Слободка, Каликино и Великий Устюг; «Весна» - даты вскрытия Сухоны в районе гп Тотьма, Березовая Слободка, Каликино и Великий Устюг, расходы воды р. Сухона у с. Калики-но и р. Юг у с. Подосиновец перед вскрытием.
Включение в прогноз данных с нескольких гп на Сухоне позволяет учесть распределение характеристик условий, сложившихся к началу вскрытия, возможное распределение заторов по длине реки и вероятность формирования затора льда ниже г. Великий Устюг. Были опробованы различные сочетания предикторов. В результате значение квадрата коэффициента корреляции между фактическими и спрогнозированными значениями составило 0,60-0,75. Модуль «Neural networks» в качестве оценки качества получаемой зависимости предлагает отношение стандартного отклонения ошибки прогноза к стандартному отклонению исходных данных. В практике гидрологических прогнозов для оценки качества зависимости используется характеристика s/5, где s - среднеквадратическое отклонение эмпирических точек от установленной зависимости, а 5 - среднеквад-ратическое отклонение предсказываемой величины [Руководство..., 1989].
Для большинства опробованных вариантов сочетания предикторов значение s/5, определенное методом выбрасываемой точки [Христофоров, 1988], составило <0,7, что соответствует удовлетворительному качеству прогнозов. Наилучшие результаты для прогноза максимальных заторных уровней воды получены при использовании блока осенних условий отдельно и совместно с данными о суммах значений
Рис. 4. Изменение величины заторной составляющей уровня воды р. Сухона в районе г. Великий Устюг (а), Малой Северной Двины в районе д. Медведки (б)
и г. Котлас (в)
Fig. 4. Changes of the ice jam component of water level on the Sukhona River in the town of Veliky Ustyug (a), on the Severnaya Dvina River in Medvedki (б) and in the town
of Kotlas (в)
отрицательной температуры (s/5=0,6), для прогноза заторной составляющей максимального уровня воды - при использовании блока осенних условий совместно с данными о толщине льда перед вскрытием, а также при использовании блока весенних условий (s/5=0,5). Использование данных об осенних условиях в качестве предикторов позволит составлять долгосрочные прогнозы максимальных заторных уровней воды, а использование весенних условий -
уточнит заторную составляющую максимального уровня воды. Проверка методики прогноза на независимом материале показала удовлетворительный результат.
Выводы:
- в современных условиях прогнозирование максимальных заторных уровней воды и организация про-тивозаторных мероприятий остаются весьма актуальны. Заторы занимают особое место среди опасных ледовых явлений. Ущерб, причиняемый заторами льда, как правило, намного превышает ущерб от наводнений в период, когда река свободна ото льда;
- современные особенности образования заторов на реках бассейна р. Северная Двина обусловлены изменением климата, а также возросшим антропогенным воздействием, в том числе колоссальным объемом противозаторных мероприятий;
- ежегодно проводимые в бассейне р. Северная Двина противозаторные мероприятия не приводят к снижению повторяемости заторов льда. Следует учитывать, что на реках исследуемой территории, текущих с юга на север, невозможно обеспечить беззаторное прохождение весеннего ледохода на всем протяжении от истоков до устьев, и организация мер по борьбе и предотвращению заторов возможна лишь в рамках всего бассейна в целом;
Благодарности. Исследование выполнено за № 14-37-00038).
- погрешность прогнозов максимальных заторных уровней воды, основанных на эмпирических зависимостях, для этого участка растет. Авторы предприняли попытку составить схему прогноза с помощью искусственных нейронных сетей. Наилучшие результаты для прогноза максимальных заторных уровней воды получены при использовании данных об уровнях воды в период установления ледостава и продолжительности осеннего шугохода, а также информации о суммах отрицательных значений температуры воздуха. Для прогноза заторной составляющей максимального уровня воды дополнительно надо учитывать данные о толщине льда перед вскрытием, а также информацию о расходах воды перед вскрытием реки. Использование данных об осенних условиях в качестве предикторов позволит составлять долгосрочные прогнозы максимальных заторных уровней воды, а использование информации в период, предшествующий вскрытию, - уточнить заторную составляющую максимального уровня воды;
- положительный опыт применения искусственных нейронных сетей в этой сфере позволит в дальнейшем выработать наиболее эффективные рекомендации по снижению негативного воздействия вод на население и хозяйство.
счет гранта Российского научного фонда (проект
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Агафонова С.А., Фролова Н.Л. Особенности ледового режима рек бассейна Северной Двины // Водные ресурсы. 2006. Т. 33, № 6. С. 1-9.
Бузин В.А. Заторы льда и заторные наводнения на реках. Спб.: Гидрометеоиздат, 2004. 203 с.
Бузин В.А. Факторы образования и прогноз заторов льда на реках Севера европейской территории России // Метеорология и гидрология. 2010. № 4. С. 63-74.
Бузин В.А., Горошкова Н.И., СтриженокА.В. Максимальные заторные уровни воды северных рек России в условиях изменения климата и антропогенного воздействия на процесс заторообра-зования // Метеорология и гидрология. 2014. № 12. С. 55-61.
Бузин В.А., Чачина Н.С., Шаночкин С.В. Прогнозы максимальных зажорных и заторных уровней воды рек Северная Двина и Даугава // Тр. ГГИ. 1986. Вып. 323. С. 19-27.
Васильев А.Н., Тархов Д.А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2009. 527 с.
Информация ФГБУ «Северное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды». URL: http:// sevmeteo.ru/weather/rivers/ (дата обращения: 01.05.2015).
Карнович В.Н., Кулешова Т.В. Долгосрочный прогноз максимальных уровней воды при заторах льда на Северной Двине // Метеорология и гидрология. 1984. № 4. С. 89-94.
Опасные ледовые явления на реках и водохранилищах России. М.: РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2015. 348 с.
Отчет о прохождении половодья и паводков по зоне деятельности Двинско-Печорского БВУ в 2013 году. Архангельск, 2013. 98 с.
Отчет о прохождении половодья по зоне деятельности Двинско-Печорского БВУ в 2014 году. Архангельск, 2014. 94 с.
Отчет о прохождении половодья и паводков по зоне деятельности Двинско-Печорского БВУ в 2015 году. Архангельск, 2015. 101 с.
Руководство по гидрологическим прогнозам. Вып. 3. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 168 с.
Русловые процессы и водные пути на реках бассейна Северной Двины. М.: ООО Журнал «РТ», 2012. 492 с.
Христофоров А.В. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988.131 с.
Agafonova S.A., Frolova N.L. Influence of ice regime of the northern rivers of European Russia on the hydroecological safety under the climate changes // The 20th IAHR Symposium on Ice: proceedings. Finland, Lahti, 2010.
Darrell M.D., White S.F., Daly K.D. Application of neural networks to predict ice jam occurrence // Cold Regions Sci. and Technology. 2002 Vol. 35, Iss. 2. P. 115-122.
Frolova N.L., Agafonova S.A., Krylenko I.N., Zavadsky A.S. An assessment of danger during spring floods and ice jams in the north of European Russia // Proc. IAHS. 2015. Vol. 92. P. 1-5. doi:10.5194/piahs-369-37-2015.
Поступила в редакцию 28.09.2015 Принята к публикации 25.01.2016
S.A. Agafonova1, A.N. Vasilenko2, N.L. Frolova3
THE PRESENT-DAY FACTORS OF ICE JAM FORMATION ON THE RIVERS OF THE SEVERNAYA DVINA RIVER BASIN
Specific features of recent ice jams on the rivers of the Severnaya Dvina River basin are analyzed in relation to expected climate change and anthropogenic pressure.
Different phases of the ice regime and its dangerous manifestations within the Severnaya Dvina River basin were studied on the basis of monitoring data from 15 hydrological stations since the beginning of observations until 2015.
Application of neural networks to predict maximum ice jam water level is considered. The best results for predicting the maximum ice jam water levels were obtained using the data about water levels during freezing and the duration of the autumn ice run, as well as the information on the sums of below-zero air temperature for the cold period. To predict the ice jam component of maximum water level it is necessary to consider data on ice thickness, and water flow before the break-up. Use of data on autumn conditions as predictors will allow making a long-term forecasts of the maximum ice-jam water levels, while the use of information for the period prior to break-up will define the ice-jam component of maximum water level more exactly. Positive experience of application of neural networks will help to develop the most effective recommendations to reduce negative water impacts on population and economy.
Keywords: dangerous hydrological phenomena, climate change, ice regime, ice jam.
Acknowledgements. The study was financially supported by the Russian Science Foundation (project № 14-37-00038).
REFERENCES
Agafonova S.A., Frolova N.L. Influence of ice regime of the northern rivers of European Russia on the hydroecological safety under the climate changes // The 20th IAHR Symposium on Ice: proceedings. Finland, Lahti, 2010.
Agafonova S.A., Frolova N.L. Osobennosti ledovogo rezhima rek bassejna Severnoj Dviny [Specific eatures of ice regime in rivers of the Northern Dvina basin], Vodnye resursy, 2006, Vol. 33, no 6, pp. 1-9 (in Russian).
Buzin V.A. Faktory obrazovanija i prognoz zatorov l'da na rekah Severa Evropejskoj territorii Rossii [Formation factors and forecast of ice jams on rivers of the north of the European territory of Russia], Meteorologija i gidrologija, 2010, no 4, pp. 63-74 (in Russian).
Buzin V.A. Zatory l'da I zatornye navodnenija na rekah [River ice-jam and floods], St. Petersburg, Gidrometeoizdat, 2004, 203 p. (in Russian).
Buzin V.A., Chachina N.S., Shanochkin S.V Prognozy maksimal'nyh zazhornyh I zatornyh urovnej vody rek Severnaja Dvina I Daugava [Forecast of maximum ice-jam and hanging ice dam water level at the Northern Dvina and the Daugava], Trudy GGI, 1986, Vol. 323, pp. 19-27 (in Russian).
Buzin VA., Goroshkova N.I., Strizhenok A.V. Maksimal'nye zatornye urovni vody severnyh rek Rossii v uslovijah izmenenija klimata I antropogennogo vozdejstvija na process zatoroobrazovanija [Maximum ice-jam water level of the northern rivers of Russia due to climate change and anthropogenic influence], Meteorologija i gidrologija, 2014, no 12, pp. 55-61 (in Russian).
Darrell M.D., White S.F., Daly K.D. Application of neural networks to predict ice jam occurrence // Cold Regions Sci. and Technology. 2002 Vol. 35, Iss. 2. P. 115-122.
Frolova N.L., Agafonova S.A., Krylenko I.N., Zavadsky A.S. An assessment of danger during spring floods and ice jams in the north of European Russia // Proc. IAHS. 2015. Vol. 92. P. 1-5. doi:10.5194/piahs-369-37-2015.
Hristoforov A.V. Teorija verojatnostej i matematicheskaja statistika [Probability theory and mathematical statistics], Moscow, Izd-vo Mosk. un-ta, 1988, 131 p. (in Russian).
Informacia FGBU «Severnoe upravlenie po gidrometeorologii i monitoring okruzhayuschei sredy» [Information of FSBI «Northern department for hydrometeorology and environmental monitoring»], URL: http://sevmeteo.ru/weather/rivers/ (Accessed: 01.05.2015).
Karnovich V.N., Kuleshova T.V. Dolgosrochnyj prognoz maksimal'nyh urovnej vody pri zatorah l'da na Severnoj Dvine [Forecast of maximum ice-jam water level at the Northern Dvina], Meteorologija i gidrologija, 1984, no 4, pp. 89-94 (in Russian).
Opasnye ledovye javlenija na rekah i vodohranilishhah Rossii [Dangerous ice phenomena on the rivers and reservoirs of Russia], Moscow, RGAU-MSHA imeni K.A. Timirjazeva, 2015, 348 p. (in Russian).
Otchet o prohozhdenii polovod'ja i pavodkov po zone dejatel'nosti Dvinsko-Pechorskogo BVU v 2013 godu [Report about spring floods and rain floods in the area of Dvina and Pechora BWM in 2013], Arhangelsk, 2013. 98 p. (in Russian).
Otchet o prohozhdenii polovod'ja i pavodkov po zone dejatel'nosti Dvinsko-Pechorskogo BVU v 2014 godu [Report about spring floods and rain floods in the area of Dvina and Pechora BWM in 2014], Arhangelsk, 2014. 94 p. (in Russian).
Otchet o prohozhdenii polovod'ja i pavodkov po zone dejatel'nosti Dvinsko-Pechorskogo BVU v 2015 godu [Report about
1 Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geography, Department of Land Hydrology, Research Scientist, PhD in Geography; e-mail: sv_andreevna@mail.ru
2 Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geography, Department of Land Hydrology, student; e-mail: saiiiia24@mail.ru
3 Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geography, Department of Land Hydrology, Professor, D.Sc. in Geography; e-mail: frolova_nl@mail. ru
spring floods and rain floods in the area of Dvina and Pechora BWM in 2015], Arhangelsk, 2015. 101 p. (in Russian).
Rukovodstvo po gidrologicheskim prognozam [Guide to hydrological forecasts], Iss. 3, Leningrad, Gidrometeoizdat, 1989. 168 p. (in Russian).
Ruslovye process i vodnye puti na rekah bassejna Severnoj Dviny [Channel processes and waterways in the rivers of the
Northern Dvina basin], Moscow, OOO Zhurnal «RT», 2012, 492 p. (in Russian).
Vasil'ev A.N., Tarhov D.A. Nejrosetevoe modelirovanie. Principy. Algoritmy. Prilozhenija. [Neural network modeling. Principles.Algorithms.Appendices.], St. Petersburg, Izdatel'stvo Politehnicheskogo universiteta, 2009, 527 p. (in Russian).
Received 28.09.2015 Accepted 25.01.2016
