CC BY
261
Вестник ДВО РАН. 2014. № 2
УДК 551.5:624.131
В.В. ШАМОВ, Б.И. ГАРЦМАН, Т.С. ГУБАРЕВА, М.А. МАКАГОНОВА
Исследования
гидрологических последствий современных изменений климата в Дальневосточном регионе России
Дается обзор методов и результатов исследований взаимосвязи гидрологических и климатических процессов, проводимых в Тихоокеанском институте географии ДВО РАН, с использованием математического моделирования и аналогового подхода. Приводятся результаты применения оригинальных и адаптированных моделей и метода аналогов для оценки гидрологических откликов на климатические тенденции. Дана краткая характеристика некоторых экстремальных гидрологических событий последнего времени на Дальнем Востоке России.
Ключевые слова: изменение климата, сток, Дальний Восток, Амур, моделирование, районирование, классификация.
Studies of hydrological response to current climate change at the Russian Far East. V.V. SHAMOV (Pacific Geographical Institute, FEB RAS Vladivostok), B.I. GARTSMAN (REA-Primorye Ltd. Vladivostok), T.S. GUBARE-VA, M.A. MAKAGONOVA (Pacific Geographical Institute, FEB RAS, Vladivostok).
The article provides an overview of the methods and results of hydrological and climatic processes interrelations studies conducted at the Pacific Institute of Geography using mathematical modeling and analog approach. The results of original and adapted models and analog method application for assessing the hydrological responses on climate trends are considered. Some extreme hydrological events of the last time at the Russian Far East are briefly characterized.
Key words: climate change, runoff, Far East, Amur, modeling, zoning, classification.
Бассейн Амура имеет расположение, пограничное в самых разных смыслах. Он находится в Азиатско-Тихоокеанской прибрежной зоне регионального масштаба, на южной границе зоны многолетней мерзлоты, на границе влияния восточноазиатского внетропического муссона, на территории трех государств, сильно различающихся в экономическом, демографическом и этнокультурном отношении. Следствием этого является огромное разнообразие природных условий, чрезвычайная неустойчивость гидрологического режима в разных временных масштабах, высокая контрастность антропогенной нагрузки на ландшафты. Трансграничный (в широком смысле) характер геосистемы амурского бассейна определяет базовую тематику гидрологических исследований, в пределах которой решается та или иная конкретная задача.
Прежде всего необходимо отметить, что на фоне современных глобальных гидрометеорологических тенденций в последние годы в Дальневосточном регионе отчетливо наблюдается рост изменчивости - амплитуды и частоты колебаний - температуры и осадков и, как следствие, концентрация экстремальных гидрологических событий [2, 11, 15, 19, 21-23]. В связи с этим вопрос об изменениях гидрологического режима перестает быть сугубо научным.
*ШАМОВ Владимир Владимирович - кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник, ГУБАРЕВА Татьяна Сергеевна - кандидат географических наук, старший научный сотрудник, МАКАГОНОВА Марина Алексеевна - кандидат географических наук, научный сотрудник (Тихоокеанский институт географии ДВО РАН, Владивосток), ГАРЦМАН Борис Ильич - доктор географических наук, главный специалист (ООО «РЭА-При-морье»). *Е-таП: vlshamov@yandex.ru
Рис. 1. Гидрографы стока за 2012 г. (1) и многолетние декадные нормы расходов (2) рек Приморского края: а) р. Уссури - пос. Кировский; б) р. Павловка - с. Антоновка; в) р. Илистая - с. Халкидон; г) р. Большая Уссур-ка - с. Рощино
На юге Дальневосточного региона в последние годы явно наблюдается группировка масштабных гидрологических событий редкой, в соответствии с опытом прошедшего времени, повторяемости. В связи с этим весьма актуальным становится вопрос, является это следствием чисто случайной комбинации экстремальных событий либо, что более вероятно, следствием изменений гидрологического режима, уже происходящих под влиянием климатических трендов. Среди таких событий кроме известного всем наводнения на Амуре летом 2013 г. следует назвать экстремальный паводок в бассейне Зейского водохранилища в 2007 г., когда был превышен проектный максимальный расход, экстремально низкая водность Амура летом 2008 г., а также беспрецедентно высокая водность рек Приморья осенью 2012 г.
Последний пример, возможно, наиболее показателен. Дело не столько в водности как таковой, сколько в том, что на протяжении почти всей осени на реках сохранялся летний паводочный режим (рис. 1). В результате объемы стока составили 200-1000 % многолетней нормы, а многие реки начали покрываться льдом при затопленной пойме, чего ранее не наблюдалось. Повторяемость события на региональном уровне оценена в 1 раз за 500-1000 лет. Иными словами, данное событие более экстремально, чем наводнение на Амуре в 2013 г., когда были превышены не только все известные из более чем векового опыта систематических инструментальных наблюдений в регионе, но и все ожидаемые специалистами пределы. Причины, механизм, характер, последствия этого исторического, редкой повторяемости гидрологического события на Амуре еще предстоит изучить с привлечением знаний и усилий многих специалистов.
Исходные данные и методы исследований
Под гидрологическими последствиями современных изменений климата здесь понимаем статистически достоверные изменения различных характеристик речного стока,
осредненных за условный период «потепления», по отношению к базовому предшествующему периоду. При решении различных задач граница между периодами варьировала в зависимости от объема и качества исходных данных. В качестве климатических характеристик используем прежде всего соответствующие ряды значений средней годовой температуры приземного воздуха и/или почвы, а также годовой суммы атмосферных осадков.
Математическое моделирование, аналоговый подход и палеогеографические реконструкции - общепринятые способы исследования гидрологических последствий климатических изменений и хозяйственных воздействий. Перечисленные методы могут эффективно дополнять друг друга и не исчерпывают весь арсенал исследовательских средств. При этом используются преимущественно данные стандартных режимных наблюдений, проводимых государственными службами гидрометеорологического мониторинга, а также информация, полученная в результате специальных наблюдений на репрезентативных речных бассейнах, водно-балансовых станциях, тестовых полигонах и т. д.
Как результат синтеза подходов представляет интерес пример, иллюстрирующий отношения речных систем и климата. Площадь бассейна Амура по оценкам разных авторов сильно варьирует из-за неопределенности юго-западного водораздела в пределах субаридной зоны. По общепринятым данным, применяемым в отечественной научной и справочной литературе, эту площадь определяют в диапазоне 1,85-2,13 млн км2 [4]. С учетом данных информационно-картографического центра ТИГ ДВО РАН (рис. 2) площадь бассейна Амура в пределах уточненных границ составляет 2,05 млн км2. Сплошная обработка недавно появившейся цифровой модели рельефа (ЦМР) 8ЯТМ, примерно эквивалентной карте 200-тысячного масштаба, дает приращение площади бассейна Амура в юго-западной его части до 2,30-2,35 млн км2 (рис. 2).
Подчеркнем, речь идет о бассейне, но не о водосборе, так как в настоящее время область приращения является бессточной. Тем не менее в ней сохраняются следы мощных речных систем верховьев рек Пра-Аргунь и Пра-Сунгари. Очевидно, эта речная палеосис-тема сформировалась в одну из предшествующих более влажных климатических эпох, а вследствие усиления засушливости испытывала устойчивое воздействие эоловых
Рис. 2. Общепринятая и реконструированная по ЦМР площадь бассейна р. Амур. Жирной линией отмечена «традиционная», тонкой - уточненная по ДДЗ граница с выявленной древней русловой сетью
процессов, что на снимках 8ЯТМ проявляется в виде «смазанного» слабоконтрастного рельефа. Вывод коррелирует с результатами детального анализа ЦМР в центральной части бассейна Сунгари, где выявляются многочисленные формы рельефа, указывающие на существование в прошлом обширного внутриконтинентального водоема, подобного оз. Ханка.
Математическое моделирование формирования стока
Математическое моделирование - наиболее строгий, перспективный и в то же время самый сложный и дорогостоящий метод исследования, что обусловлено исключительной сложностью описываемых в данном случае гидрометеорологических процессов. Гидрологических моделей в мире создано очень много, но их использование даже для решения стандартных задач имитационного моделирования и краткосрочного прогноза остается предметом самых острых дискуссий.
В лаборатории гидрологии и климатологии Тихоокеанского института географии разработана оригинальная модель паводочного цикла малого1 речного бассейна, которая описывает динамику основных компонентов бассейнового влагозапаса вблизи и выше состояния полной влагоемкости бассейна, когда он находится в состоянии формирования дождевого паводка [2].
Ключевым оригинальным постулатом модели является наличие особого критического расхода воды, фиксирующего пороговое физическое состояние: переход от преобладания процессов внутриобъемного к преобладанию процессов поверхностного стокоформиро-вания. Таким образом, данная модель изначально ориентирована на описание экстремальных паводковых событий.
Структура модели проста, при этом она включает в себя подвижные границы и динамические сильно нелинейные связи, что обеспечивает описание сложной динамики системы малого речного бассейна. Фазовый портрет данной системы представляет собой зависимости основных динамических переменных (емкостей и потоков) от расхода воды в замыкающем створе реки. Важнейшей особенностью модели является выделение в фазовом пространстве трех различных режимов стокообразования - внутриобъемного (бытового), поверхностного (первого сверхкритического, или экстремального) и «провального» (второго сверхкритического, или экстраординарного).
Третий режим является следствием теоретических положений модели, т.е. прогнозом, сделанным, как говорят, «на кончике пера». Его эмпирическое наблюдение крайне затруднено в силу редкости проявления и катастрофического характера протекания. Особенностью «провального» режима стокообразования является систематическое проявление эффекта контррегулирования - когда сток паводка по объему и максимальной интенсивности превышает паводкообразующие осадки. Это происходит за счет быстрой мобилизации предварительно накопленного влагозапаса в речном бассейне [5].
Установление возможности таких процессов имеет принципиальное значение для прогнозов гидрологических последствий климатических изменений, поскольку указывает на вероятность непропорциональных откликов гидрологической системы на атмосферные воздействия. Проще говоря, научной проблемой является не прогноз изменения стока на 15 или 25 % при 20 %-м изменении осадков, а, например, ответ на вопрос, не возрастет ли паводковая опасность вдвое при увеличении осадков на 20 %. Уже существуют фактические указания на возможность именно такого типа сценариев.
Следует сказать, что модель паводочного цикла верифицировали и тестировали на данных, полученных более чем на 120 бассейнах юга Дальнего Востока РФ, Тайваня и
1 Малым назван речной бассейн, площадь водосбора которого в условиях Дальнего Востока составляет от пер-
вых квадратных километров до 1-2 тыс. км2 [3].
Австрии [20]. Везде, где тестируемые объекты и режимы соответствовали ограничениям модели, она демонстрировала хорошие результаты. На основе применения модели паво-дочного цикла разработаны и внедрены в оперативную практику автоматизированные методы краткосрочных прогнозов стока в бассейнах Уссури и Буреи. Надежная оперативная работа - самый жесткий тест для модели, подтверждающий ее адекватность.
На основе модели отработаны методы решения ряда задач, в частности сценарного прогнозирования гидрологического режима. В качестве объекта использован бассейн с хорошо откалиброванными параметрами, в качестве выходной характеристики гидрологического режима - кривые обеспеченности (вероятности превышения) максимальных годовых расходов воды, в качестве сценариев - данные метеостанций из разных районов Приморского края, на основе которых формировались потоки входных данных. Иными словами, один и тот же бассейн как бы перемещается в различные климатические ситуации. Результаты такого моделирования устойчивы и разумно интерпретируемы.
Одна из полученных оценок гидрологических изменений основана на способности любой гидрологической модели разделять сток на основные генетические составляющие, обычно поверхностную, почвенно-грунтовую и подземную. Для оценки составляющих водного баланса ряд длительных наблюдений разбивали на два периода - от начала наблюдений до 1980 г. и с 1981 г. по конечный год наблюдений. В результате обработки массивов данных установлены три типа отклика малых речных бассейнов юга Дальнего Востока на колебания климата, выраженные изменениями соотношений между компонентами стока на фоне общих трендов [14].
Первый тип характеризуется общим повышением стока за счет увеличения базисного стока, т.е. увеличения водообмена с глубокими подземными горизонтами, на фоне отсутствия многолетней тенденции роста осадков в теплый период. Второй тип отличается общим повышением стока на фоне тенденции увеличения осадков в теплый сезон года, возрастания доли стока поверхностного генезиса и числа дней с таким стоком. Третий тип включает бассейны, для которых отмечено общее повышение стока как поверхностного, так и подземного генезиса на фоне тенденции увеличения осадков.
Следует отметить, что бассейны, характеризующиеся реакцией по второму и третьему типам, располагаются преимущественно на побережье и в зоне проникновения муссона во внутриконтинентальные районы. Бассейны первого из указанных типов практически не имеют «муссонной» привязки, что позволяет сделать вывод об увеличении базисного стока за счет повышения количества зимних осадков, продолжительности весеннего сезона и интенсивности подземного питания в этот сезон, т.е., говоря в общем, за счет потепления.
В настоящее время направление гидрологического моделирования активно развивается. Для этого, во-первых, создается пространственно-распределенная модель речного водосбора. Во-вторых, начат цикл натурных исследований на репрезентативных речных бассейнах, одна из целей которых - получить новый эмпирический материал для верификации гидрологических моделей. Используются данные непродолжительных интенсивных гидрометрических и гидрохимических наблюдений высокого пространственно-временного разрешения, на основе которых с использованием статистической модели EMMA - процедуры анализа смешения исходных компонентов - выполняется эмпирическое расчленение гидрографа стока на генетические составляющие. К настоящему времени освоена методология таких работ [1, 9, 17, 18].
Гидрологическая классификация и районирование
Следует остановиться на возможности прогнозирования в рамках аналогового подхода, основанного на принципе актуализма, суть которого проста: посмотри внимательно вокруг, и увидишь одновременно и прошлое и будущее. Другими словами, взаимообусловленные пространственные тенденции климата и гидрологического режима могут
быть использованы для долгосрочного прогноза гидрологического режима при изменениях климата во времени. Ключевой проблемой при этом является построение объективных и адекватных схем гидрологической классификации и районирования.
Для решения таких задач используются средства статистического анализа и вероятностного моделирования, в связи с чем возникла необходимость освоить некоторые новые методы. В частности, разработанный в 1990-х годах метод оценивания параметров распределений вероятности - метод Ь-моментов - до сих пор очень мало применяли в России, несмотря на то что он позволяет существенно повысить точность и надежность статистического оценивания. Метод освоен для оценки параметров широкого набора законов распределения и показал себя эффективным инструментом регионализации типов законов распределения, в частности максимальных расходов рек [7, 10]. Один из значительных результатов исследования - схема регионализации законов распределения пиков паводков для рек гумидной зоны Северного полушария Земли (рис. 3).
Рис. 3. Схема регионализации законов распределения и характеристик паводков в гумидном климате Северного полушария. 1 - средние из максимальных годовых модулей стока рек, М, л/(с • км2); 2 - коэффициент детерминации связи выборочных Ь-вариации и Ь-асимметрии рядов наблюдений, Я2; 1 - коэффициент Ь-вариации; I3 - коэффициент Ь-асимметрии; ОЬО - обобщенное логистическое распределение; 3ЬМ - трехпараметрическое логнор-мальное распределение; 3РШ - распределение Пирсона III типа
Показано, что и по величинам параметров, и по типам законов распределения отчетливо выделяются океанические - Тихоокеанский и Атлантический, а также континентальные секторы, в пределах которых выявлены определенные статистические закономерности [8].
На региональном уровне разработана объективная методика классификации и районирования речных бассейнов, реализованная на примере Японских островов, охваченных плотной государственной сетью гидрологических наблюдений [6]. Методика включает последовательное применение метода главных компонент, пошаговой регрессии, кластерного анализа и кривых Эндрюса. Она сводит к возможному минимуму произвол исследователя при выполнении классификации и районирования. Полученная схема гидрологического районирования вполне закономерно оказалась очень близка к схемам тектонического строения островов: границы районов приурочены к границам тектонических структур с соблюдением их иерархии.
Химические паводки на реках в бассейне Амура на рубеже ХХ-ХХ1 вв.
Аналоговый подход позволяет проанализировать гидрологические последствия изменений климата в бассейне Амура с учетом результатов исследований рек в области распространения многолетнемерзлых пород (в криолитозоне), преимущественно в бассейне Северного Ледовитого океана. Анализ основан на том, что более одной трети площади бассейна Амура находится в зоне распространения многолетнемерзлых пород (рис. 4).
Рис. 4. Распространение многолетнемерзлых пород в бассейне р. Амур. 1 - сплошное (>90 % площади), 2 - прерывистое (50-90 %), 3 - островное (<50 % площади), 4 - сезонно-мерзлые породы [16]
В конце ХХ в. наблюдения Росгидромета отразили факт резкого - в 2-6 раз - возрастания содержания растворенных форм железа в водах Амура и его притоков [16]. Кроме того, на фоне роста годовых величин атмосферных осадков на большей части бассейна Амура в 1980-1990-х годах наблюдались также устойчивые квазисинхронные колебания температуры почвогрунтов, при этом наиболее согласованным выглядел рост температуры на глубине 3,2 м в 1986-1989 гг. (рис. 5).
На границе криолитозоны такие процессы сопровождаются сезонными и многолетними фазовыми переходами «вода-лед». При этом следует учитывать, что в общей доле химического стока «мерзлотных» рек криогенная составляющая достаточно велика, особенно в местах распространения магматических и метаморфических пород, где интенсивность химического выветривания на порядок ниже криогенного [12].
Сопоставление приводимых выше фактов позволяет обосновать гипотезу о том, что зафиксированный на реках системы Амура «всплеск» содержания и стока железа - химический паводок - произошел в результате устойчивой климатически обусловленной деградации многолетней мерзлоты и высвобождения ранее законсервированных подвижных форм железа, миграции его в реки [16].
Помимо повышенной увлажненности существенную роль здесь, очевидно, сыграла пространственная согласованность температурных трендов, связанная как с ритмами солнечной активности, так и с аэрозольными выбросами вулканического происхождения в 1982 и 1991 гг. (извержения вулканов Эль-Чичон и Пинатубо соответственно) [13].
1,5
0,5----,-*-,-,-,-,-,-,-,-,-,-г-,-;-,-,-,-,-(-,-,
1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000
Годы
—♦—Чита —и-Свиягино -»-Богородское —»Архара —о— Норск
—■ ■ им. П.Осипенко =о=Ха6аровск -»--Бичевая —»-Дальнереченск -«^Шимановск
Рис. 5. Многолетняя динамика нормированной по среднему значению среднегодовой температуры почвы на глубине 3,2 м по данным 10 метеостанций в бассейне р. Амур (территория РФ) [16]
Заключение
В совокупности экстремальные гидрологические события последних десятилетий на Дальнем Востоке свидетельствуют об уже начавшихся существенных изменениях гидрологического режима, преимущественно обусловленных регистрируемыми в регионе климатическими изменениями. Рост числа экстремальных гидрологических событий связан как непосредственно с колебаниями притока тепла и влаги, так и с нелинейным характером реакции речных бассейнов различного порядка на эти колебания. Развитие методов исследования гидрологических откликов на климатические изменения осуществляется в нескольких дополняющих друг друга направлениях. Это прежде всего разработка и адаптация динамико-стохастических и стохастических моделей процессов формирования стока, широкое применение ЦМР, методов палеореконструкции речной сети и ландшафт-но-гидрологических аналогов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Болдескул А.Г., Шамов В.В., Гарцман Б.И., Кожевникова Н.К. Ионный состав генетических типов вод малого речного бассейна: стационарные исследования в Центральном Сихотэ-Алине // Тихоокеан. геология. 2014. Т. 33, № 2. С. 90-101.
2. Гарцман Б.И. Дождевые наводнения на реках юга Дальнего Востока: методы расчетов, прогнозов, оценок риска. Владивосток: Дальнаука, 2008. 223 с.
3. Гарцман И.Н., Лыло В.М., Черненко В.Г. Паводочный сток рек Дальнего Востока. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 264 с.
4. Гарцман Б.И., Галанин А.А. Структурно-гидрографический и морфометрический анализ речных систем: теоретические аспекты // География и природ. ресурсы. 2011. № 3. С. 27-37.
5. Гарцман Б.И. Эффект бассейнового контррегулирования при формировании экстремальных паводков // География и природ. ресурсы. 2007. № 1. С. 14—21.
6. Губарева Т.С. Классификация речных бассейнов и гидрологическое районирование (на примере Японии) // География и природ. ресурсы. 2012. № 1. С. 111—121.
7. Губарева Т.С., Гарцман Б.И. Оценка параметров распределений экстремальных гидрологических величин методом Ь-моментов // Водн. ресурсы. 2010. Т. 37, № 4. С. 1—10.
8. Губарева Т.С. Пространственные закономерности распределения паводков рек умеренного пояса Северного полушария // Изв. РАН. Сер. геогр. 2011. № 2. С. 65—77.
9. Губарева Т.С., Гарцман Б.И., Шамов В.В., Болдескул А.Г., Кожевникова Н.К. Разделение гидрографа стока по генетическим составляющим // Метеорология и гидрология 2014. В печати.
10. Губарева Т.С. Типы распределений в оценивании экстремальных паводков // Геоэкология. 2010. № 5. С. 407-418.
11. Добровольский С.Г. Глобальные изменения речного стока. М.: ГЕОС, 2011. 660 с.
12. Конищев В.Н., Рогов В.В. Влияние криогенеза на сток растворенного вещества реками в криолитозоне // Криосфера Земли. 2006. Т. 10, № 4. С. 3-8.
13. Логинов В.Ф. Статистическое моделирование современных изменений климата с использованием новых индексов радиационного воздействия // Информатизация географических исследований и пространственное моделирование природных и социально-экономических систем. М.: Т-тво науч. изд. КМК, 2013. С. 99-118.
14. Макагонова М.А. Динамика параметров водообмена малых речных бассейнов в области восточно-азиатского муссона // География и природ. ресурсы. 2009. № 2. С. 139-145.
15. Хон В.Ч., Мохов И.И. Гидрологический режим бассейнов крупнейших рек северной Евразии в ХХ-ХХ1 вв. // Водн. ресурсы. 2012. Т. 39, № 1. С. 3-12.
16. Шамов В.В. Признаки и последствия усиления динамики крупномасштабных гидрологических процессов в связи с изменением климата // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Науки о Земле. 2010. Т. 3, № 1. С. 183-193.
17. Шамов В.В., Ониши Т., Кулаков В.В. Сток растворенного железа в реках бассейна Амура в конце ХХ века // Вод. ресурсы. 2014. Т. 41, № 2. С. 206-215.
18. Шамов В.В., Гарцман Б.И., Губарева Т.С., Кожевникова Н.К., Болдескул А.Г. Экспериментальные исследования генетической структуры стока с помощью химических трассеров // Инж. изыскания. 2013. № 1. С. 60-69.
19. Dai A., Qian T., Trenberth K.E., Milliman J.D. Changes in continental freshwater discharge from 1948 to 2004 // J. Climate. 2009. N 22. P. 2773-2792.
20. Gartsman B.I. Chapter 3. Flood Cycle Model - new approach for extraordinary floods prediction // Horizons in Earth Science Research. Vol. 9 / eds B. Veress, J. Szigethy N.Y.: Nova Science Publishers Inc., 2013. P. 105-136.
21. Huntington T.G. Climate warming-induced intensification of the hydrologic cycle: an assessment of the published record and potential impacts on agriculture. Pt 1 // Adv. Agron. 2010. Vol. 109. P. 1-53.
22. Liu J., Hayakawa N., Lu M., Dong S., Yuan J. Hydrological and geocryological response of winter streamflow to climate warming in Northeast China // Cold Reg. Sci. Technol. 2003. Vol. 37. P. 15-24.
23. Milly P.C.D., Wetherald R.T., Dunne K.A., Delworth T.L. Increasing risk of great floods in a changing climate // Nature. 2002. Vol. 415. P. 514-517.
