CC BY
0
ШЕМШИШНШ
ПРИРОДНАЯ СРЕДА
УДК 556.06 DOI 10.53115/19975996_2024_02_101_104
ББК 26.222.07
М.В. Ушаков
МЕТОДИКА ПРОГНОЗА БОКОВОГО ПРИТОКА ВОДЫ К ВОДОХРАНИЛИЩУ УСТЬ-СРЕДНЕКАНСКОЙ ГЭС НА ВТОРОЙ КВАРТАЛ
Целью работы было разработать методику долгосрочного прогноза бокового притока воды к водохранилищу Усть-Среднеканской ГЭС на второй квартал, которая работает в Магаданской области. Предикторами послужили максимальные запасы воды в снежном покрове и боковой приток воды за август предыдущего года, который косвенно характеризует осеннюю увлажненность водосбора. Поскольку ряд бокового притока за август имеет статистически значимый тренд на повышение, был использован метод скользящей регрессии. Оправдываемость проверочных прогнозов составила 70,6%, отношение среднеквадратичной ошибки прогнозов к стандартному отклонению прогнозируемого ряда - 0,66, то есть методика является удовлетворительной.
Ключевые слова:
приток воды к водохранилищу, скользящая регрессия, снегозапасы, тренд.
Ушаков М.В. Методика прогноза бокового притока воды к водохранилищу Усть-Среднеканской ГЭС на второй квартал // Общество. Среда. Развитие. - 2 0 24, № 2. - С.101-104. - DOI 10.53115/19975996_2024_02_101_104
© Ушаков Михаил Вилорьевич - кандидат географических наук, старший научный сотрудник, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Северо-Восточный комплексный научно-исследовательский институт им. Н.А. Шило Дальневосточного отделения РАН, Магадан; e-mail: [email protected]
Предприятия гидроэнергетики нуждаются в долгосрочных прогнозах притока воды к водохранилищам ГЭС на месяц, квартал [1].
В Магаданской области на р. Колыме поэтапно набирает проектную мощность Усть-Среднеканская ГЭС (табл. 1).
Таблица 1
Технические характеристики водохранилища Усть-Среднеканской ГЭС
Характеристика Количество
Расстояние плотины от устья, км 1677
Площадь водосбора, км2 37600
Площадь зеркала при нормальном подпорном уровне, км2 265,4
Полный объем, км3 5,44
Полезный объем, км3 2,57
Средний напор, м 55,0
Установленная мощность ГЭС, МВт 570
Число агрегатов 4
Целью данной работы является разработать методику долгосрочного прогноза бокового притока воды к водохранилищу Усть-Среднеканской ГЭС на второй квартал (апрель-июнь). Для этого была поставлена задача, найти информативные предикторы, составить прогностическое
IV v VI VII VIII IX X XI XII Месяц
Рис. 1. Внутригодовое распределение бокового притока воды к водохранилищу Усть-Среднеканской ГЭС
о
102 Таблица 2
Статистические параметры рядов бокового притока воды к водохранилищу Усть-Среднеканской ГЭС за второй квартал, сентябрь и максимальных снегозапасов
Элемент гидрометеорологического режима Длина ряда Среднее СУ С8/СУ г(1) Однородность ряда по критерию Стьюдента
Боковой приток за второй квартал, м3/с 69 704 0,28 4,0 0,01 однороден
Боковой приток за август, м3/с 69 685 0,44 3,0 0,00 не однороден
Максимальный снегозапас на 10 апреля, мм 69 184 0,21 3,5 0,01 однороден
Примечания: Су - коэффициент вариации; Су - коэффициент асимметрии; г(1) - коэффициент автокорреляции при временной сдвижке 1 год.
см о
о О
3
ю О
уравнение и оценить его эффективность в соответствии с критериями Росгидромета [3].
Во втором квартале на р. Колыме проходит весеннее половодье, которое обычно начинается в начале мая и заканчивается в конце июня, а иногда и в начале июля [5]. В рассматриваемый календарный период проходит примерно половина годового стока (рис. 1).
Материалы и методы
Для разработки методики прогноза погодичные значения бокового притока воды к водохранилищу Усть-Среднекан-ской ГЭС за второй квартал, август, максимальных запасов воды в снежном покрове по метеостанциям Среднекан, Ягодное, Талая были взяты из «Фонда научно-оперативных материалов по гидрологическим прогнозам» Колымского управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. До 2016 г. величины среднемесячных притоков воды определялись по притокам р. Колымы, а позднее по данным учета стока на Усть-Среднекан-ской ГЭС.
Следует упомянуть то, что из-за разрушительных процессов в 90-х годах XX века гидрометеорологическая сеть на Северо-Востоке России значительно сократилась, особенно есть гидрологических постов с изучением стока [8]. И до настоящего времени она не восстановилась.
Судя по статистическим параметрам рассматриваемых рядов (табл. 2), они являются асимметричными. Известно, что в связи с глобальным потеплением климата гидрологический режим претерпевает изменения [9-11]. Поэтому исходные ряды были проанализированы на наличие тренда. Бокового приток воды за август в соответствии с критерием Стьюдента на уровне 5% имеет статистически значимый положительный тренд (рис. 2).
2000-
го Е 1800
¡6 1600
о. 1- 1400
Е о 1200-
о.
д 1000
ы 800
1-
600
с 400
200
о ь
1950
£ 1 г . •
А Дг/ ^
- .У.;! г V
'а * : Л-
1960 1970 1980
1990 Годы
2000 2010 2020 2030
Рис. 2. Многолетние колебания значений притока воды к водохранилищу Усть-Среднеканской ГЭС за второй квартал (1), август (2), максимальные снегозапасы, осредненные по трем метеостанциям (3). Пунктиром проведена линия тренда.
Методика прогноза и ее верификация
Величины бокового притока за второй квартал имеют связи максимальными запасами воды в снежном покрове и боковом притоке за август предыдущего года (показателем осенней увлажненности водосбора) (табл. 3).
Таблица3
Матрица коэффициентов корреляции
Элемент 8. Мм
Q1 1,00 0,72 0,34
S. 1,00 0,30
М-1 1,00
Примечания: ^ - боковой приток за второй квартал в год ¿, м3/с; 5. - максимальные снегозапасы, мм, М. - боковой приток за август предыдущего года, м3/с.
Помня о том, что один из предикторов имеет статистически значимый тренд, было принято решение использовать метод скользящей регрессии [2], который был успешно применен автором настоящей работы в [6; 7; 9].
2---3
Уравнение скользящей регрессии выглядит следующим образом
й = +ьМ<-1+с , (1)
где 0 - приток воды за второй квартал в год ¿, м3/с; 5. - снегозапасы, осредненные по метеостанциям Среднекан, Ягодное, Талая в год ¿, мм; М. 1 - приток воды за август предыдущего года, м3/с; а, Ь, с. -параметры уравнения регрессии, которые каждый год рассчитываются за
Проверочные прогнозы бокового притока ской ГЭС на второй квартал (согласно [3]
последние т лет; т - корреляционное окно.
При получении прогностического уравнения проводился перебор корреляционного окна в интервале 20-40 лет. Установлено, что наилучшие результаты дает скользящая обучающая выборка длиною 35 лет.
Проверочные прогнозы приведены в табл. 4. Проверку на независимом материале произвести невозможно, так как
Таблица 4
воды к водохранилищу Усть-Среднекан-допустимая ошибка прогноза - 135 м3/с)
Год R а Ь с Приток, м3/с Ошибка прогноза, м3/с Оценка прогноза
факт прогноз
1990 0,74 3,56 0,18 -41,8 815 595 -220 не оправдался
1991 0,71 3,51 0,15 -10,2 616 669 53 оправдался
1992 0,67 2,93 0,19 59,0 757 555 -202 не оправдался
1993 0,64 2,88 0,13 109,6 532 618 86 оправдался
1994 0,64 2,93 0,12 105,0 556 622 66 оправдался
1995 0,65 2,94 0,13 98,3 716 678 -38 оправдался
1996 0,66 3,05 0,11 93,7 602 749 147 не оправдался
1997 0,65 3,01 0,11 101,3 745 832 87 оправдался
1998 0,64 2,97 0,10 107,4 462 614 152 не оправдался
1999 0,64 2,85 0,14 97,9 602 712 110 оправдался
2000 0,61 2,55 0,17 129,7 564 696 132 оправдался
2001 0,60 2,56 0,17 127,3 646 804 158 не оправдался
2002 0,58 2,56 0,12 155,8 664 740 76 оправдался
2003 0,56 2,57 0,12 155,7 570 716 146 не оправдался
2004 0,58 2,34 0,14 166,8 1140 838 -302 не оправдался
2005 0,64 2,88 0,13 82,9 547 565 18 оправдался
2006 0,64 2,91 0,13 78,2 563 605 42 оправдался
2007 0,65 2,93 0,13 68,6 890 757 -133 оправдался
2008 0,65 2,97 0,16 44,4 720 724 4 оправдался
2009 0,64 2,86 0,17 62,4 610 633 23 оправдался
2010 0,65 2,87 0,17 60,9 578 801 223 не оправдался
2011 0,64 3,08 0,13 38,2 1050 796 -254 не оправдался
2012 0,65 3,10 0,19 -7,1 570 699 129 оправдался
2013 0,63 3,16 0,16 1,8 899 938 39 оправдался
2014 0,65 3,17 0,13 20,3 1040 1060 20 оправдался
2015 0,70 3,30 0,11 10,2 807 761 -46 оправдался
2016 0,69 2,77 0,11 97,9 495 728 233 не оправдался
2017 0,68 2,74 0,13 82,2 907 827 -80 оправдался
2018 0,69 2,87 0,11 70,6 1060 954 -106 оправдался
2019 0,73 3,00 0,12 49,8 864 829 -35 оправдался
2020 0,73 3,01 0,12 45,7 659 786 127 оправдался
2021 0,71 3,22 0,10 23,4 569 612 43 оправдался
2022 0,72 3,24 0,10 17,8 870 778 -92 оправдался
2023 0,73 3,44 0,09 -5,7 795 790 -5 оправдался
Примечания: К - сводный коэффициент корреляции множественного уравнения регрессии; а, Ь, с - коэффициенты регрессии.
о О
применен метод скользящей регерессии, то есть параметры прогностического уравнения ежегодно пересчитываются. Допустимая ошибка прогноза вычислялась по известной формуле [3]
^ои=0> 674(7, (2)
о - среднеквадратичное отклонение прогнозируемого ряда.
Средняя относительная ошибка проверочных прогнозов составила 15,6%, оправ-дываемость прогнозов - 70,6%, отношение среднеквадратичной ошибки прогнозов к среднеквадратичному отклонению прогнозируемого ряда - 0,66, то есть в соответствии с [3] полученная методика является удовлетворительной.
Заключение
В результате выполненного исследования получена удовлетворительная методика долгосрочного прогноза бокового притока воды к водохранилищу Усть-Сред-неканской ГЭС. Оправдываемость проверочных прогнозов составила 70,6%, отношение среднеквадратичной ошибки прогнозов к стандартному отклонению прогнозируемого ряда - 0,66.
Для удобства использования методики составлена компьютерная программа, которая вместе с методической запиской переда Колымскому управлению по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды для проведения производственных испытаний [4].
Список литературы:
[1] Гидрологические основы гидроэнергетики / Под ред. А.Ш. Резниковского. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - 263 с.
[2] Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.
[3] Наставление по службе прогнозов. Разд. 3. Ч. I. Служба гидрологических прогнозов. Прогнозы режима вод суши. - Л.: Гидрометеоиздат, 1962. - 193 с.
[4] Положение об испытании и внедрении новых и усовершенствованных методов (способов) гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов и расчетов. - М.: Гидрометеоиздат, 1989. - 11 с.
[5] Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 19. Северо-Восток. - Л.: Гидрометеоиздат, 1969. - 282 с.
[6] Ушаков М.В. Методика прогноза дат вскрытия верхнего судоходного участка р. Колыма в условиях нестационарности // Вестник Северо-Восточного научного центра ДВО РАН. 2018, № 1. - С. 49-55.
[7] Ушаков М.В. Прогноз сроков замерзания реки Колымы в условиях климатических и антропогенных изменений // Геополитика и экогеодинамика регионов. Т. 6(16). - 2020, вып. 4. - С. 191-202.
[8] Ушаков М.В. О продолжающемся кризисе стационарной гидрологической сети на Северо-Востоке России // Роль стационарных наблюдений в современных географических исследованиях: сб. тезисов - Владивосток: ФГБУН Тихоокеанский институт географии ДВО РАН. 2022. - С. 159-161.
[9] Ушаков М.В. Гидрологические расчеты и прогнозы для рек Верхней Колымы и Северного Приохо-томорья в условиях климатических изменений // Тихоокеанская география. - 2023, № 4. - С. 52-63. -DOI: 10.35735/26870509_2023_16_5
[10] Gartsman B. I., Lupakov S. Yu. Effect of Climate Changes on the Maximal Runoff in the Amur Basin: Estimation Based on Dynamic-Stochastic Simulation // Water Resources. Vol. 44. - 2017, № 5. - P. 697-706.
[11] Makarieva O., Nesterova N., Post D. A., Sherstyukov A. and Lebedeva L. Warming temperatures are impacting the hydrometeorological regime of Russian rivers in the zone of continuous permafrost // The Cryosphere. - 2019, № 13. - P. 1635-1659.
см о
О
3
ю О
