CC BY
25УДК 556.51:556.5.06
DOI: 10.35567/1999-4508-2017-1-6
краткосрочный прогноз притока воды в бурейское водохранилище на основе
модели ecomag с использованием
метеорологических прогнозов
© 2017 г. Ю.Г. Мотовилов1, В.В. Балыбердин2, Б.И. Гарцман13, А.Н. Гельфан1, В.М. Морейдо1, О.В. Соколов4
1 ФГБУН «Институт водных проблем Российской академии наук», Москва, Россия
2 SKM Market Predictor, Трондхейм, Норвегия
3 ФГБУ «Тихоокеанский институт географии Дальневосточного отделения Российской академии наук», г. Владивосток, Россия
4 ФГБУ «Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт», г. Владивосток, Россия
Ключевые слова: Бурейское водохранилище, Бурейская ГЭС, Нижне-Бурейская ГЭС, речной бассейн, модель формирования стока, расчеты и прогнозы стока.
Ю.Г. Мотовилов В.В. Балыбердин Б.И. Гарцман
А.Н. Гельфан
В.М. Морейдо О.В. Соколов
Для повышения эффективности планирования на краткосрочную перспективу водно-энергетических режимов работы Бурейской ГЭС разработан метод краткосрочного прогноза притока воды в Бу-рейское водохранилище на основе гидрологической модели и метеорологических прогнозов. В качестве гидрологической модели используется пространственно-распределенная физико-математическая модель формирования стока, которая
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
водное хозяйство России
была откалибрована и валидирована по данным ретроспективных гидрометеорологических наблюдений в бассейне р. Буреи. Статистические критерии показали хорошее качество моделирования и высокий диагностический потенциал модели. Прогностические расчеты по гидрологической модели с заблаговремен-ностью до семи суток выполняются по прогнозным метеоданным, полученным на основе двух моделей атмосферной циркуляции. Для повышения точности гидрологических прогнозов задействована процедура корректировки прогностических расчетов с учетом вновь поступающей гидрологической информации о притоке воды в водохранилище. Приведены и проанализированы результаты авторских оперативных испытаний разработанного метода краткосрочного прогноза притока воды в Бурейское водохранилище в 2016 г.
В течение ряда последних лет специалистами ПАО «РусГидро» с привлечением специалистов других ведомств разрабатывалась методология оптимизационных расчетов режимов работы гидроузлов в увязке с прогнозами развития гидрологической обстановки. Одной из целей проведения таких исследований являлось повышение точности определения притока воды в водохранилище при планировании водно-энергетических режимов ГЭС. Компьютерная реализация этой методологии представляет информационно-моделирующую систему, включающую в себя подсистемы:
- сбора, обработки, хранения и распространения фактических и прогностических гидрометеорологических данных (подсистема информационного обеспечения);
- оперативного краткосрочного и долгосрочного прогнозирования притока воды в водохранилище (подсистему моделирования стока);
- планирования и оптимизации водно-энергетических режимов работы ГЭС (подсистему планирования).
В статье приведены результаты исследований по разработке первых двух подсистем для оптимизационных расчетов режимов работы Бурейской ГЭС. Исследования включали разработку физико-математической модели формирования стока в бассейне р. Бурея, а также разработку подсистемы информационного обеспечения модели. Представлены результаты испытаний модели по данным ретроспективных наблюдений в бассейне р. Бурея. Описаны подходы и алгоритмы прогнозирования и оперативного уточнения краткосрочных прогнозов притока воды к Бурейскому водохранилищу. Обсуждаются результаты авторских испытаний методики оперативного краткосрочного прогноза притока.
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ
Река Бурея - левый приток р. Амур, образуется слиянием рек Правая Бурея и Левая Бурея, длина реки от истока Правой Буреи - 723 км, площадь бассейна составляет 70 700 км2, среднемноголетний сток в устье 29,5 км3. Бассейн
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
реки вытянут в северо-восточном направлении. Физико-географические условия бассейна Буреи весьма разнообразны и включают участки как равнинных (на юге бассейна), так и горных (преимущественно в северной части) территорий, что обусловливает значительную пространственно-временную изменчивость условий формирования стока и режима водотоков.
Горные хребты на севере бассейна покрыты тайгой, в видовом составе которой преобладает даурская лиственница, сосна и кедр. Здесь распространены горно-тундровые и щебнистые почвы. Южнее встречаются горно-таежные подзолистые почвы. В средней части территории тайгу сменяет лесостепь, а на юге бассейна расположены степи. Эта часть бассейна занята каштановыми почвами с вкраплениями черноземов.
Климат бассейна формируется под влиянием как океанических, так и континентальных факторов. При этом наряду с четко выраженными признаками континентального характера климат имеет и муссонный характер. Большую часть зимы бассейн занят восточной периферией азиатского антициклона, определяющего холодную и сухую погоду. Летом территория бассейна подвержена воздействию тихоокеанского муссона, достигающего наибольшего развития в июле-августе и приводящего к распространению влажных масс морского воздуха.
Бурея - второй по многоводности приток Амура после р. Зеи, по характеру питания и водному режиму относится к дальневосточному типу с преобладанием дождевого стока. Основные черты водного режима определяет муссон. Летний паводковый период - основная фаза водного режима, в среднем в течение теплого периода наблюдается от 5 до 10 паводковых волн. Весеннее половодье, как правило, формируется таянием снегов в возвышенных частях бассейна, но, поскольку этот процесс происходит постепенно, на пик половодья может накладываться дождевой паводок. На Бурее, в среднем, половодье начинается в первой декаде апреля, заканчивается в середине мая, при этом проходит не более 40 % годового стока. Зимний сток крайне низок, перемерзание рек до дна и прекращение стока -достаточно распространенное явление в этом регионе.
В бассейне реки имеется два крупных гидротехнических объекта [1].
Бурейская ГЭС. Строительство Бурейской ГЭС было начато в 1978 г. (первый агрегат запущен в 2003 г.) и завершено в 2009 г. В 2011 г. станция выведена на полную мощность, в декабре 2014 г. сдана в эксплуатацию. Гидроагрегаты ГЭС обеспечивают надежность функционирования Дальневосточной энергосистемы, сглаживая неравномерности нагрузки, а также служат быстродействующим аварийным резервом. Располагаясь вблизи центра системообразующей сети ЛЭП напряжением 500 кВ, Бурейская ГЭС является узловой электростанцией энергосистемы Дальнего Востока. Имея
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
емкое водохранилище, она вносит весомый вклад в защиту Приамурья от катастрофических наводнений.
Створ плотины ГЭС расположен в 174,2 км выше устья р. Бурея у пос. Талакан. Площадь водосбора до створа Бурейской ГЭС - 65 200 км2. Сред-немноголетний расход воды реки в створе ГЭС - 866 м3/с, средний годовой объем стока - 27,4 км3. Максимальный расход воды во время паводка наблюдался 7 июня 1972 г. и составлял 14 500 м3/с, максимальный расход расчетного паводка обеспеченностью 1 % - 18 600 м3/с.
Нижне-Бурейская ГЭС. В настоящее время на 90-м км ниже створа Бурейской ГЭС в 84,6 км от устья реки у пос. Новобурейский заканчивается строительство Нижне-Бурейской ГЭС. Площадь водосбора до створа ГЭС составляет 68 100 км2. Среднемноголетний расход воды в Бурее в районе створа станции - 882 м3/с. Строительство станции началось в 2010 г., пуск первых гидроагрегатов запланирован на 2017 г. Нижне-Бурейская ГЭС станет контррегулятором Бурейской ГЭС, призванным оптимизировать ее работу, сглаживать суточные колебания уровня воды в реке, образующиеся при работе мощной Бурейской ГЭС. Кроме дополнительной выработки электроэнергии, это позволит снять ограничения на режимы работы Бурейской ГЭС и ликвидировать зимние подтопления ряда поселков, расположенных в нижнем бьефе станции.
метод исследований
В качестве основы гидрологической модели для описания формирования стока в бассейне р. Буреи задействована пространственно-распределенная физико-математическая модель ЕСОМАС (ECOlogical Model for Applied Geophysics) [2, 3]. Модель прошла испытания на многих речных бассейнах в различных пространственных масштабах [4-6] и доказала свою эффективность как для расчета гидрографов стока с суточным разрешением, в т. ч. на неизученных водосборах [2], так и при моделировании динамики гидрологических полей (влажности почвы, запасов воды в снежном покрове) в крупных речных бассейнах [4]. На базе модели ECOMAG для прикладных и исследовательских задач с привлечением современных средств информационной и технологической поддержки разработан программный комплекс, который помимо модели включает специализированную географическую информационную систему (ГИС), базы данных гидрометеорологического и водохозяйственного мониторинга и информации о характеристиках территории, а также управляющую оболочку. Модель ЕСОМАG была адаптирована к условиям и информационному обеспечению в бассейне р. Буреи для расчетов и прогнозов формирования стока и притока воды в Бурейское водохранилище (далее - информационно-моделирующая подсистема (ИМП) «Бурея», рис. 1).
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Рис. 1. Общая структура информационно-моделирующей подсистемы «Бурея».
Модельная схематизация водосборной площади и речной сети в бассейне Буреи выполнялась с использованием специализированного ГИС-комплекса ECOMAG extension на основе цифровых тематических карт региона (карты рельефа, гидрографической сети, почв, ландшафтов). С использованием цифровой модели рельефа (рис. 2а) строилась модельная древообразная структура речной сети и выделялись линии водоразделов - границы частных расчетных элементарных водосборов. После этого информация о характеристиках расчетных водосборов и структуре речной сети передавалась в ИМП «Бурея», где из соответствующих баз данных каждому расчетному элементу назначались соответствующие модельные параметры (почв, растительности и т. д.). При модельной схематизации бассейна Буреи выделялись частные водосборные площади притоков с площадью не менее 1000 км2. Всего в бассейне Буреи было выделено 36 расчетных элементов (рис. 2г), их средняя площадь составляет около 1800 км2, модельная речная сеть кроме основной реки включает 10 притоков 1-го порядка и 8 притоков 2-го порядка (рис. 2в).
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Рис. 2. Базовая ГИС-информация и схематизация речной сети и водосборной площади Бурейского водохранилища: а - цифровая модель рельефа; б - расположение метеостанций; в - модельная речная сеть; г - расчетные
водосборы.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Калибровка параметров и оценки эффективности гидрологических расчетов
Уравнения модели формирования стока содержат параметры и коэффициенты, которые имеют прямой физический смысл и в принципе могут быть измерены в лабораторных и полевых условиях. Большая часть этих параметров задается из баз данных характеристик почв, растительности и речных бассейнов. Однако диапазон изменения некоторых параметров модели достаточно широк и в этих случаях их необходимо калибровать, т. е. находить оптимальные значения по наблюдениям за входом (метеорологическая информация) и выходом гидрологической системы (гидрографы стока, притока). Калибровка параметров проводится по наилучшему совпадению рассчитанных и фактических суточных гидрографов.
В качестве критерия соответствия рассчитанных и фактических данных в гидрологической практике обычно используется критерий Нэша-Сатклифа:
¿0 Р
где г02 = I (д; - дср)2, ^ = I (о.р - д;)2 ; * (
Q.p - рассчитанный расход воды в г-е сутки;
Q. - фактический расход воды в г-е сутки;
Q - средняя величина фактического расхода воды за период расчета.
ср
В идеальном варианте, когда фактические и рассчитанные гидрографы совпадают, значение = 1. Однако на практике < 1 (в т. ч. может быть и отрицательным значением). Согласно сложившейся практике гидрологических расчетов, результаты считаются хорошими при Я2Ш > 0,75 и удовлетворительными при 0,75 > > 0,35. При Я^ < 0,35 результаты считаются неудовлетворительными.
Кроме критерия Нэша-Сатклифа, для водохозяйственных расчетов важно оценить соответствие рассчитанных и фактических объемов притока воды к водохранилищам, осредненных за более длительные временные интервалы (месяц, квартал). Поэтому для Бурейского водохранилища приведены графики связи рассчитанных и фактических объемов притока воды к водохранилищу за месяц и квартал и оценена степень тесноты этих связей с помощью коэффициента детерминации Я2, меняющегося от 1 (функциональная связь) до 0 (отсутствие связи).
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Гидрологические расчеты в бассейне р. Буреи
Для моделирования формирования стока в бассейне р. Буреи в качестве граничных условий для гидрологической модели были использованы метеорологические данные с метеостанций, расположенных в бассейне р. Буреи и в непосредственной близости от него (рис. 2б), за период с 1966 по 2016 гг. Эти данные использовались для создания ежедневных полей метеорологических величин - температуры и дефицита влажности воздуха, количества осадков, которые являются входными данными для расчетов по модели. Гидрологическое информационное обеспечение включает данные по притоку и сбросам воды из Бурейского водохранилища за период его эксплуатации, а также данные наблюдений за стоком на гидрологическом посту (г/п) Малиновка, расположенном вблизи створа строящейся Нижне-Бурейской ГЭС.
Методика калибровки и валидации модели формирования стока для бассейна р. Буреи включала следующие этапы:
1) калибровка параметров модели для 5-летнего периода с 01.01.2005 (после наполнения чаши Бурейского водохранилища) по 31.12.2009 и ва-лидация модели (проверка на независимых данных) для периода наблюдений с 01.01.2010 по 31.12.2013 по данным о притоке к Бурейскому водохранилищу;
2) валидация модели формирования стока в бассейне р. Буреи для 39-летнего периода наблюдений с 01.01.1966 по 31.12.2004 (до наполнения чаши Бурейского водохранилища) по данным о стоке на г/п Малиновка;
3) валидация модели формирования стока на участке р. Буреи от Бу-рейской до Нижне-Бурейской ГЭС для 9-летнего периода наблюдений с 01.01.2005 по 31.12.2013 по данным о сбросах из Бурейского водохранилища и стоке на г/п Малиновка.
Проанализируем результаты калибровки и валидации модели формирования стока в бассейне р. Буреи.
Этап 1. Сравнение фактических и рассчитанных гидрографов притока воды в Бурейское водохранилище за период калибровки и валидации модели с 01.01.2005 по 31.12.2013 приведено на рис. 3. Значение критерия Нэша-Сатклифа получилось равным = 0,843, что свидетельствует о хорошем качестве моделирования. Об этом свидетельствуют также результаты расчетов месячных и квартальных объемов притока воды в Бурейское водохранилище (значения ^ составили более 0,9), представленные на рис. 4.
Этап 2. Валидация модели формирования стока в бассейне р. Буреи для 39-летнего периода наблюдений с 01.01.1966 по 31.12.2004 по данным о стоке на г/п Малиновка показала удовлетворительное качество расчетов - ЯЫ5 = 0,74 (рис. 5). Значения коэффициента детерминации ^ рассчитанных и фактических месячных и квартальных объемов притока также составили более 0,9.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
10000
8000
6000
4000
2000
Фактический Расчетный
2005
2006
2007
2008
2009
Годы
10000
8000
6000
4000
2000
0
2010
2011
2012
2013
Годы
Рис. 3. Фактические и рассчитанные гидрографы притока воды в Бурейское водохранилище за период 01.01.2005 - 31.12.2013.
а б
♦ ♦ ♦ ^
• ________ ♦ ♦ ¿г
у = 0.99х _________ R2=0.94 ---- у = 1.11х R2 = 0.996 у* ♦ ♦
♦ * ♦ ♦ ♦у/ ♦
♦гЛ
х ♦ ♦ ¿»'У Хи
2 4 6 8 1 0 5 4 8 12 16 20
Рис. 4. Связи фактических и рассчитанных месячных (а) и квартальных (б) объемов притока в Бурейское водохранилище (км3) за 2005-2013 гг.
0
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Фактический Расчетный
ЧпЛ ц It t là À . к. Jl
1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 Годы
3 6000
ci
4000 2000 0
1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 Годы
10000 8000
j
: 6000
Î
4000 2000 0
±
^пНЫпЙп! к .¡г
i, я, пк Я fly wy m иж
1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 Годы
12000 10000 8000
о
"s 6000 а
4000 2000
Ж. Alliai
"р—■—-—'-' '-—■-—■-^т—«=-^т
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Годы
Рис. 5. Фактические и рассчитанные гидрографы стока на г/п Малиновка за период 01.01.1966 - 31.12.2004.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Этап 3. На рис. 6 показаны результаты моделирования формирования стока на участке р. Буреи от Бурейской до Нижне-Бурейской ГЭС для 9-летнего периода наблюдений с 01.01.2005 по 31.12.2013 с использованием данных по сбросам из Бурейского водохранилища. Фактические гидрографы стока в замыкающем створе взяты по г/п Малиновка. Высокая точность расчетов = 0,91) здесь в значительной степени обусловлена подавляющим влиянием на гидрограф сбросов из Бурейского водохранилища.
Чтобы более рельефно оттенить влияние регулирования Бурейского водохранилища на снижение паводковых расходов в устье р. Буреи был проведен следующий численный эксперимент: за период активного функционирования Бурейского водохранилища (2005-2013 гг.) моделировали гидрографы стока в устье р. Буреи с учетом фактического регулирования стока водохранилищем (т. е. с учетом фактических сбросов воды из Бурей-ского водохранилища) и без учета такого регулирования (сценарий отсутствия Бурейской ГЭС). Представленные на рис. 7 результаты показывают, что регулирование стока Бурейским гидроузлом коренным образом меняет гидрологический режим на нижележащем зарегулированном участке реки, существенно снижает максимальные расходы и увеличивает минимальный сток, причем, как видно на рис. 7, для ряда лет (2008, 2011) водохранилище может полностью сгладить пики и зарегулировать паводковый сток.
Алгоритм прогноза притока воды к Бурейскому водохранилищу
Приведенные в предыдущих разделах результаты испытаний модели по архивным рядам гидрометеорологических наблюдений показывают высокий диагностический потенциал ИМП «Бурея» воспроизводить условия формирования стока в бассейне р. Буреи. Расчеты по ретроспективным рядам метеорологической информации могут быть использованы как для настройки модели, так и для оценок эффективности работоспособности модели по различным статистическим критериям. Прогностические возможности информационно-моделирующей подсистемы предполагается задействовать для разработки двух видов гидрологических прогнозов: краткосрочного прогноза притока воды в водохранилище с заблаговремен-ностью от одних до семи суток с использованием прогнозных метеорологических данных и долгосрочного прогноза притока на глубину до трех месяцев на основе ансамблевого подхода.
Алгоритм проведения прогностических расчетов формирования стока и притока воды в Бурейское водохранилище с использованием ИМП «Бурея» сводится к выполнению следующих этапов.
1) Ежедневно специальный компонент ИМП «Бурея» обращается к поставщикам гидрометеорологических наблюдений и метеорологических прогнозов по сети Интернет, пополняет и обновляет имеющиеся массивы в базах данных.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
7000 6000 -5000 4000 3000 2000 -1000 -0
Фактический Расчетный
2005
2006
2007
2008
2009
Годы
7000 6000 5000 ■3. 4000
"г
а 3000 2000 1000 0
2010 2011 2012 2013 Годы
Рис. 6. Фактические и рассчитанные гидрографы притока в створе строящейся Нижне-Бурейской ГЭС за период 01.01.2005 - 31.12.2013.
Q, м3/с 10000
6000
4000
^—Регулирование ГУ -Без регулирования ГУ
■ 1
1 1 ! 1 1 1 & 1 II 1 и |
J и У и л У и и до
Годы
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рис. 7. Рассчитанные гидрографы стока в устье р. Буреи за период 2005-2013 гг. с учетом и без учета регулирования Бурейским гидроузлом.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
0
2) На основе обновленных данных наблюдений проводятся диагностические модельные расчеты притока воды в водохранилище за период от начала года до текущей даты.
3) С использованием краткосрочного метеорологического прогноза проводятся прогностические расчеты притока воды в Бурейское водохранилище с заблаговременностью до 7 дней.
4) С использованием ансамбля сценариев возможной погоды на последующие 3 месяца, созданных на основе метеорологических наблюдений прошлых лет [7], рассчитываются возможные долгосрочные сценарии притока воды в водохранилище, которые формируют ансамблевый долгосрочный гидрологический прогноз заблаговременностью 3 месяца.
Эти выходные данные работы ИМП «Бурея» являются входной информацией для имитационной модели регулирования режимов работы Бурейского гидроузла. В представленном исследовании рассматриваются вопросы, связанные с разработкой первых трех этапов прогностического комплекса, касающиеся краткосрочных гидрологических прогнозов.
Процедура организации фактических и прогностических метеорологических данных для гидрологической модели
Информационное наполнение модели данными метеорологических наблюдений и прогнозов осуществляется с помощью автоматизированной подсистемы, состоящей из инструментов для обновления данных, базы данных и инструментов подготовки данных в формате модели (рис. 8).
В настоящее время источниками фактических данных наблюдений на сети Росгидромета и прогностических метеорологических данных являются Интернет-сервисы ДВНИГМИ (Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт) и SKM Market Predictor. Первый источник предоставляет данные наблюдений и прогнозов, полученных с использованием мезомасштабной атмосферной модели WRF [8], второй - данные прогнозов по модели общей циркуляции атмосферы ECMWF [9], адаптированные для Российской Федерации в рамках проекта по Нелинейной Автоматической Калибрации Прогнозов (НАКП). Данные из обоих источников поступают для 41-й метеорологической станции, расположенной в пределах и в непосредственной близости от водосборов Зейского и Бурейского водохранилищ. После получения и первичной проверки на грубые ошибки, данные помещаются в соответствующие таблицы БД, после чего форматируются в виде загрузочных файлов для модели формирования стока.
Система работает в автоматическом режиме, ежедневно по расписанию запрашивая данные в соответствующих источниках. Ключевой особенностью используемой системы является хранение всех полученных данных
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Источники данных в сети Интернет Локальная база данных модель притока Прогноз притока
■ Наблюдения (ДВНИГМИ) ■ Прогнозы (ДВНИГМИ) ■ Прогнозы (SKM Market Predictor) ► ■ Наблюдения за весь период ■ Прогнозы от текущей даты на 7 суток ► ■ Файлы данных в формате модели ► ■ Ежедневные расходы притока ■ Продолжительность стояния расходов ■ Оценка ошибок прогноза
Рис. 8. Принципиальная схема организации потока данных.
(включая прогнозные) за все дни, что позволяет проверять качество получаемых прогнозов и проводить их верификацию.
Для проверки гидрологических прогнозов используются данные о суточном фактическом притоке воды к Бурейскому водохранилищу, размещенные на сайте ПАО «РусГидро» в сети Интернет.
Методика краткосрочного прогноза притока воды к Бурейскому водохранилищу
Расчеты гидрографа притока воды в Бурейское водохранилище за предшествующий выдаче прогноза период осуществляются по фактическим метеоданным с использованием разработанной модели формирования стока. Между смоделированными и фактическими гидрографами всегда есть различия, обусловленные как неадекватностью гидрологической модели (никакая модель не в состоянии точно воспроизводить природные процессы), так и неточностями в задании входной метеорологической информации и в определении «фактических» гидрографов, по которым оценивается эффективность гидрологических расчетов. Поэтому в целях уточнения расчетов по модели на период заблаговременности краткосрочного гидрологического прогноза необходимо вносить поправки, связанные с усвоением вновь поступающей гидрометеорологической информации и корректировкой модельных прогностических расчетов.
Для этого в практике гидропрогнозов используются различные способы [10-15]. В ряде из них осуществляется корректировка либо входных метеорологических воздействий, либо переменных состояния водосбора за предшествующий прогнозу период с целью достижения максимально близкого соответствия рассчитанных и фактических гидрографов на дату
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
выдачи прогнозов. Необходимо отметить, что подобные процедуры наиболее эффективны в гидрологических моделях с сосредоточенными в точке параметрами [11]. В пространственно-распределенных гидрологических моделях такой подход может быть полезен в случаях, когда на водосборе имеются детальные наблюдения за характеристиками состояния водосбора (снежным покровом, влажностью и глубиной промерзания почвы, грунтовыми водами, расходами воды) в различных точках речного бассейна [12]. К сожалению, подобные ситуации, в особенности в азиатской части России, встречаются редко. Зачастую сеть наблюдений за характеристиками водосбора настолько редка, что модельные расчеты гидрометеорологических полей оказываются более надежными, нежели оценки по ограниченным данным наблюдений. Однако в отсутствии данных наблюдений за характеристиками состояния речных бассейнов применение этого подхода может привести к заведомо неустойчивым результатам. Например, рассмотрим ситуацию, когда расчетный гидрограф на дату выдачи прогноза оказывается ниже фактического. «Приподнять» расчетный гидрограф можно различными путями: корректировкой входных метеорологических воздействий (в летний период увеличить осадки, а в весенний сезон повысить температуру воздуха и соответственно интенсивность снеготаяния за предшествующий период), либо корректировкой характеристик состояния водосбора (например, увеличить влажность почвы) [11]. Любая из этих корректировок может привести к желаемым результатам по приведению в максимально близкое соответствие рассчитанных и фактических гидрографов за предшествующий выдаче прогноза период, однако в отсутствии детальных пространственных наблюдений такая «слепая» корректировка может привести к непредсказуемым и ненадежным результатам в последующий прогнозный период.
Другой способ усвоения поступающей текущей гидрометеорологической информации для корректировки краткосрочных гидрологических прогнозов заключается в следующем [10]. В предположении инерционности ошибок прогноза разница между рассчитанным и фактическим гидрографом на дату выпуска прогноза, «разбрасывается» с определенными весами на даты заблаговременности прогноза по формуле
= А)' (1)
где 0то4 - соответственно прогнозный и смоделированный расходы в текущий момент г и на период заблаговременности прогноза Ф;
= 0-тол ~ - ошибка расчета на дату выдачи прогноза г; 0оЬ - фактический расход на дату выдачи прогноза г.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
В работах [13, 14] использовался схожий метод коррекции, основанный на применении уравнений множественной регрессии типа
Qfor,i+d = f(Qmod,i+d Q mod, i>Qobs,v>
(2)
где 0тО1ц, 0оЬз - соответственно прогнозный, смоделированный и фактический расходы в текущий момент I и на период заблаговремен-ности прогноза d.
При обосновании схемы краткосрочного гидрологического прогноза и подборе весов для коррекции ошибок на период заблаговременности на первом этапе при расчетах по архивным рядам гидрометеорологических наблюдений за период 2005-2015 гг. краткосрочные метеорологические прогнозы температуры воздуха, суточных осадков и дефицита влажности воздуха на период заблаговременности прогноза (до 7 суток) задавались по фактическим наблюдениям («точный метеорологический прогноз»). Веса (коэффициенты коррекции) на глубину прогноза d для уравнений (1) и (2) подбирались по уравнениям линейной регрессии
Q
for,i+d
QQmod,i+d +
QQfnr,i+d. C^Qmod,i+d + b^Qmod, i + a^Qn
(3)
- ^ , ^ , ^ , (4)
<-for,i+d ^~mod,i+d ^mod, i ^obs,i ^ '
таким образом, чтобы разница между прогнозными и фактическими гидрографами по критериям Rns и s/a была минимальной (s - среднеква-дратическая ошибка прогноза, a - среднеквадратическое отклонение изменений фактического гидрографа стока на период заблаговременности). В результате обработки 15-летних рядов ежедневных гидрологических прогнозов на глубину до 7 дней по «точным» метеорологическим прогнозам получены следующие значения коэффициентов ad для уравнения (3): 0,7; 0,4; 0,35; 0,3; 0,25; 0,2; 0,1 соответственно для прогнозов на 1, 2, 3, 4, 5, 6 и 7 дней. Это означает, что краткосрочный гидрологический прогноз, например, на 3 дня будет равен рассчитанному по модели расходу по метеопрогнозу на 3 дня плюс (минус) ошибка расчета на момент выдачи прогноза с коэффициентом 0,35. Эффективность гидрологических прогнозов по такой схеме на глубину до 7 дней по критерию s/a составляет соответственно 0,80; 0,63; 0,53; 0,46; 0,45 и 0,44, что оценивается как удовлетворительная.
Аналогичные расчеты и оценки эффективности прогнозов на глубину до 7 дней были выполнены и для уравнения (4). Сравнив эти оценки для двух схем корректировки прогноза, можно сделать заключение, что предложенные схемы дают близкие значения оправдываемости прогнозов по критерию s/a. Учитывая, что в первой из указанных схем корректировки по уравнению (3) калибруется только один коэффициент а, а во второй по уравнению (4) - 3 (a, b, c), то в дальнейшем для краткосрочного прогно-
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
зирования была выбрана первая схема прогноза по уравнению (3) с более устойчивым единственным коэффициентом корректировки.
На рис. 9 в качестве примера приведены прогнозные (по «точному метеорологическому прогнозу») и фактические гидрографы за 2007 г. для периодов заблаговременности прогноза 1 и 6 суток.
8000 п
° 4000 -
2000 -
Фактический Расчетный
01
б
8000 -|
6000 -
г 4000
а
2000 -
0
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Месяцы
Рис. 9. Фактические и прогнозные гидрографы за 2007 г. для заблаговременности
прогноза 1 (а) и 6 (б) суток.
Более наглядно оценить эффективность схемы корректировки прогнозов можно по критерию соответствия рассчитанных и фактических гидрографов Нэша-Сатклифа. Расчет по модели для этого года без корректировки гидрографов дает Я^ = 0,84. При корректировке прогноза на 1, 2, 3, 4, 5, 6 и 7 суток значения равны соответственно 0,92; 0,87; 0,86; 0,86; 0,85; 0,85 и 0,85. Эти значения показывают, что наибольший эффект улучшения качества прогнозных гидрографов достигается при прогнозах на 1-4, при прогнозах на 5-7 суток улучшение качества расчетов относительно расчетов без корректировки прогноза незначительное.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
а
АВТОРСКИЕ ИСПЫТАНИЯ МЕТОДИКИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ПРИТОКА ВОДЫ К БУРЕЙСКОМУ ВОДОХРАНИЛИЩУ
С 1 апреля 2016 г. по настоящее время проводятся опытные оперативные испытания методики краткосрочного прогноза притока воды к Бурейскому водохранилищу. С использованием фактической и прогностической метеоинформации и данных по притоку ежедневно осуществляется опытный оперативный краткосрочный гидрологический прогноз притока к Бурей-скому водохранилищу. Конечно, полгода авторских испытаний прогнозов не охватывают всего годового диапазона изменения гидрологического режима притока в водохранилище, однако уже сейчас можно сделать некоторые предварительные заключения.
На рис. 10 показаны фактический и рассчитанный по модели по фактической метеоинформации за этот период гидрографы притока в Бурейское водохранилище. Значение критерия соответствия гидрографов составляет 0,87, что говорит в целом о хорошем качестве результатов моделирования, хотя высокий паводок в начале июля получился с большими погрешностями.
01.04 01.05 01.06 01.07 01.08 01.09 01.10
Дата
Рис. 10. Фактический и рассчитанный по фактическим метеоданным гидрографы притока к Бурейскому водохранилищу за период испытаний
в 2016 г.
Результаты опытных прогностических расчетов показаны на рис. 11 и 12, а в таблице приведены значения критериев з/а для гидрологических прогнозов притока различной заблаговременности и для прогнозных гидрографов с использованием двух схем задания метеопрогнозов. Из таблицы видно, что, во-первых, краткосрочные гидрологические прогнозы
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
на 1-7 суток по критерию s/a следует признать удовлетворительными (для разных периодов заблаговременности прогноза значения s/a колеблются от 0,73 до 0,58). Во-вторых, соответствие прогнозных гидрографов по критерию R*s для прогнозов на первые 3 дня оценивается как хорошее > 0,80), на последующие 4 дня - как удовлетворительное. И, наконец, критериальные оценки прогнозных гидрографов, рассчитанных по двум схемам метеопрогнозов (ДВНИГМИ с моделью WRF и SKM Market Predictor c детерминированным прогнозом ECMWF) на первые три дня, дают близкие результаты и пока не позволяют отдать явное преимущество той или иной схеме метеопрогноза. Вместе с тем, необходимо отметить, что метеопрогнозы по схеме SKM Market Predictor даются на глубину до 7 дней, в отличие от трехдневной схемы прогноза ДВНИГМИ.
Таблица. Критерии оправдываемости краткосрочных гидрологических прогнозов притока s/a и соответствия прогнозных гидрографов с заблаговременностью до 7 дней
Статистические критерии Заблаговременность, дни
1 2 3 4 5 6 7
Метеопрогноз SKM Market Predictor, модель ECMWF
s/a 0,72 0,67 0,62 0,58 0,59 0,65 0,73
Ks 0,96 0,91 0,85 0,79 0,75 0,69 0,64
Метеопрогноз ДВНИГМИ, модель WRF
s/a 0,73 0,68 0,65
Ks 0,96 0,92 0,89
Испытания разработанной методики краткосрочных гидрологических прогнозов показали также их сильную чувствительность к результатам краткосрочных метеорологических прогнозов, в особенности, к прогнозам осадков. В дальнейшем предполагается провести более детальный анализ метеорологических прогнозов осадков по использовавшимся схемам метеопрогнозов. Кроме того, будут исследованы и другие источники и возможности задания прогностических осадков в гидрологической модели, например, по градациям их интенсивности, как в работах [13, 14], либо по другим метеорологическим моделям [15] или их ансамблям.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
а
б
в
Рис. 11. Фактические и прогнозные гидрографы притока к Бурейскому водохранилищу за испытательный период 6 с лишним месяцев 2016 г. с заблаговременностью 1 (а), 2 (б) и 3 (в) суток по метеопрогнозу ДВНИГМИ.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
а 10000
8000
б
6000
4000
2000
10000
8000
6000
4000
2000
в 10000
8000
6000
4000
2000
07.03
07.04 07.05 07.06 07.07 07.08 07.09 07.10 Дата
Рис. 12. Фактические и прогнозные гидрографы притока к Бурейскому водохранилищу за испытательный период 7 с лишним месяцев 2016 г. с заблаговременностью 1 (а), 4 (б) и 7 (в) суток по метеопрогнозу SKM Market
Predictor.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
0
0
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
С целью повышения точности и детальности определения характеристик притока воды в Бурейское водохранилище при планировании водно-энергетических режимов работы гидроэлектростанции разработана пространственно-распределенная физико-математическая модель формирования стока в бассейне р. Буреи, описывающая основные процессы гидрологического цикла суши. Определен состав информационных ресурсов, привлекаемых для проведения гидрологических расчетов, в сочетании с которыми модель образует ядро подсистемы моделирования формирования стока для прогнозирования притока в Бурейское водохранилище.
Адаптация модели к условиям речного бассейна включает модельную схематизацию водосборной площади и речной сети с использованием специализированного ГИС-комплекса на основе цифровых тематических карт региона, организацию потоков гидрометеорологических данных для информационного обеспечения модели и проведения гидрологических расчетов, калибровку модельных параметров и валидацию модели формирования стока по архивным рядам наблюдений.
Калибровка параметров модели формирования стока выполнялась по данным о притоке воды в Бурейское водохранилище для 5-летнего ряда гидрометеорологических наблюдений с 2005 г. (после наполнения чаши Бу-рейского водохранилища) по 2009 г. Валидация модели включала проверку результатов расчетов на независимых данных по притоку в Бурейское водохранилище для периода наблюдений с 2010 по 2013 гг. Кроме того, валида-ция модели проводилась для 39-летнего периода наблюдений до наполнения чаши Бурейского водохранилища (1966 - 2004 гг.) по данным о стоке на гидропосту Малиновка, находящемуся ниже створа Бурейского гидроузла. Дополнительная поверка модели формирования стока была сделана для участка р. Буреи от Бурейской ГЭС до строящейся Нижне-Бурейской ГЭС для 9-летнего периода наблюдений с 2005 по 2013 г. по данным о сбросах из Бурейского водохранилища и стоке на гидропосту Малиновка.
Качество соответствия фактических и рассчитанных гидрографов стока (притока) оценивалось по критерию Нэша-Сатклифа, а объемов притока воды к водохранилищу за более длительные временные интервалы (месяц, квартал) по коэффициенту детерминации. Результаты испытаний по архивным рядам гидрометеорологических наблюдений показали, что для всех трех задействованных схем валидации модели получены хорошие и удовлетворительные оценки качества моделирования стока по обоим статистическим критериям.
Проведенные численные эксперименты с моделью для сценариев фактического регулирования стока Бурейским водохранилищем и без учета такого
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
регулирования (сценарий отсутствия Бурейской ГЭС) позволили рельефно отобразить влияние регулирования Бурейского водохранилища на гидрологический режим нижележащего зарегулированного участка реки: снижение паводковых и увеличение меженных расходов реки в устье р. Буреи.
Алгоритм краткосрочного гидрологического прогноза притока воды в Бурейское водохранилище включает в себя этапы диагностического модельного расчета формирования стока в бассейне р. Буреи по фактической метеоинформации до текущей даты и прогностические расчеты притока в Бурейское водохранилище от текущей даты с использованием метеорологических прогнозов на глубину до 7 дней. Кроме того, для уточнения краткосрочных гидрологических прогнозов с учетом вновь поступающей гидрологической информации о притоке воды в водохранилище задействована процедура корректировки прогностических расчетов в предположении инерционности ошибок прогноза, когда разница между рассчитанным и фактическим значениями гидрографа на дату выпуска прогноза «разбрасывается» с определенными весами на даты заблаговременности прогноза.
Тестовые испытания приведенной схемы краткосрочного гидрологического прогноза по архивным рядам гидрометеорологических наблюдений за период 2005 - 2015 гг. в предположении, что метеорологические прогнозы на период заблаговременности прогноза (до 7 суток) задаются по фактическим метеоданным («точный метеорологический прогноз»), показали удовлетворительную эффективность методики гидрологических прогнозов по критерию s/a.
Оперативные испытания методики краткосрочного прогноза притока воды в Бурейское водохранилище проводятся с апреля 2016 г. В качестве краткосрочных метеорологических прогнозов для проведения гидрологических расчетов задействованы прогностические метеоданные с интернет-сервисов ДВНИГМИ и SKM Market Predictor, полученные соответственно с использованием мезомасштабной атмосферной модели WRF и рассчитанные на основе модели общей циркуляции атмосферы ECMWF. Результаты испытаний показали:
1) краткосрочные гидрологические прогнозы с заблаговременностью на 1 - 7 суток по критериям s/a и R2ns следует признать удовлетворительными;
2) критериальные оценки прогнозных гидрографов, рассчитанных по схемам метеопрогнозов ДВНИГМИ и SKM Market Predictor на первые три дня, дают близкие результаты и пока не позволяют отдать явное преимущество той или иной схеме метеопрогноза;
3) качество гидрологических прогнозов в значительной степени зависит от точности краткосрочных прогнозов осадков.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
Дальнейшее совершенствование и модернизация схемы краткосрочного
гидрологического прогноза притока в водохранилище, по-видимому, связаны с исследованиями дополнительных возможностей задания прогностических осадков в гидрологической модели.
список литературы
1. Лапин Г.Г., Жиркевич А.Н. Характеристика бассейна Амура и режимы работы Зейского и Бурейского гидроузлов при прохождении паводка в 2013 г. // Гидротехническое строительство. 2014. № 1. С. 1-11.
2. Motovilov Yu.G., Gottschalk L., Engeland K., Rodhe A. Validation of a distributed hydrological model against spatial observation // Agricultural and Forest Meteorology. 1999. Vol. 98-99. P. 257-277.
3. Мотовилов Ю.Г. Моделирование формирования стока в речных бассейнах при изменении пространственных масштабов. 1. Алгоритмы генерализации и осреднения // Водные ресурсы. 2016. № 43(3). С. 243-253.
4. Мотовилов Ю.Г. Гидрологическое моделирование речных бассейнов в различных пространственных масштабах. 2. Результаты испытаний // Водные ресурсы. 2016. № 43(5). С. 476-491.
5. Антохина Е.Н., Жук В.А. Применение ИМК ECOMAG для моделирования стока воды с различных по площади бассейнов // Водное хозяйство России. 2011. № 4. С. 17-32.
6. Мотовилов Ю.Г., Данилов-Данильян В.И., Дод Е.В., Калугин А.С. Оценка противопаводкового эффекта действующих и планируемых водохранилищ в бассейне Среднего Амура на основе физико-математических гидрологических моделей // Водные ресурсы. 2015. № 42(5). С. 476-491.
7. Gelfan1 A.N., Motovilov Yu.G., Moreido V.M. Ensemble seasonal forecast of extreme water inflow into a large reservoir // Proc. IAHS. 2015. 369. Р. 115-120.
8. Вербицкая Е.М., Романский С.О. «Результаты испытаний краткосрочных оперативных прогнозов мезомасштабной модели WRF-ARW «ХАБ-15» в пунктах Дальневосточного региона России // Результаты испытаний новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов: инф. сб. № 43. М.: Гидрометцентр России, 2016. С. 32-52.
9. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. 2016. ECMWF IFS CY41r2 High-Resolution Operational Forecasts. Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory, 2016. http://dx.doi.org/10.5065/D68050ZV.
10. Кучмент Л.С. Гидрологическое прогнозирование для управления водноре-сурсными системами. Итоги науки: Гидрология суши. М. 1981. 193 с.
11. Vehvilainen B. The watershed simulation and forecasting system in the National Board of and the Environment. Publ. Finnish Environment Institute, 1994, 90 p.
12. Paz A.R., Collischonn W., Tucci C.E., Clarce R.T., Allasia D. Data assimilation in a large-scale distributed hydrological model for medium-range flow forecasts // IAHS Publ. 313. 2007. Р. 471-478.
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
13. Гарцман Б.И., Губарева Т.С. Прогноз гидрографа дождевых паводков на реках Дальнего Востока // Метеорология и гидрология. 2007. № 5. С. 70-80.
14. Гарцман Б.И., Губарева Т.С., Бугаец А.Н., Макагонова. М.А. Краткосрочный прогноз притока воды в водохранилище Бурейской ГЭС // Гидротехническое строительство. 2009. № 1. С. 11-20.
15. Борщ С.В., Бураков Д.А., Симонов Ю.А. Методика оперативного расчета и прогноза суточного притока воды в водохранилище Зейской ГЭС // Труды Гидрометцентра России. Вып. 359. 2016. С. 106-127.
Сведения об авторах:
Мотовилов Юрий Георгиевич, канд. геогр. наук, ведущий научный сотрудник, ФГБУН «Институт водных проблем Российской академии наук» (ИВП РАН), Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, 3; e-mail: [email protected]
Балыбердин Виктор Васильевич, генеральный директор, SKM Market Predictor, Olav Tryggvassons gt, 2 B, 7011 Trondheim, Norway; e-mail: viktor.balyberdin@ skmenergy.com
Гарцман Борис Ильич, д-р геогр. наук, ведущий научный сотрудник, ФГБУ «Тихоокеанский институт географии Дальневосточного отделения Российской академии наук» (ТИГ ДВО РАН), Институт водных проблем Российской академии наук (ИВП РАН), 119333, Москва, ул. Губкина, 3; e-mail: [email protected]
Гельфан Александр Наумович, д-р физ.-мат. наук, заместитель директора, ФГБУН «Институт водных проблем Российской академии наук» (ИВП РАН), Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, 3; e-mail: [email protected]
Морейдо Всеволод Михайлович, канд. геогр. наук, научный сотрудник, ФГБУН «Институт водных проблем Российской академии наук» (ИВП РАН), Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, 3; e-mail: [email protected]
Соколов Олег Владимирович, заместитель директора, ФГБУ «Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт» (ФГБУ «ДВНИГМИ»), Россия, 690091, г. Владивосток, ул. Фонтанная, 24; e-mail: [email protected]
Водное хозяйство России № 1, 2017 г.
