Научная статья на тему 'Модели прогноза характеристик весеннего половодья лесостепных и горно-лесных рек средней Сибири'

Модели прогноза характеристик весеннего половодья лесостепных и горно-лесных рек средней Сибири Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
553
112
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МОДЕЛИ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ / ВОДНЫЙ БАЛАНС / СТОК ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ / РАСХОДЫ (УРОВНИ) ВОДЫ / WATER DISCHARGE (LEVEL) / MODELS OF HYDROLOGICAL FORECASTING / WATER BALANCE / SPRING FLOW

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Иванова Ольга Игоревна

В инфильтрационно-емкостных моделях прогноза речного стока учтены потери на испарение в период снеготаяния и потери на испарение и впитывание в период истощения склонового притока в русловую сеть. Приводятся уравнения для прогноза стока весеннего половодья лесостепных и горно-лесных рек Средней Сибири, учитывающие таяние почвенной мерзлоты. Реализована концептуальная модель прогноза ежедневных расходов (уровней) воды

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Иванова Ольга Игоревна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The description of water balance relationships for forecasting the spring flow is based on the infiltration-capacitive model of Ye.G. Popov. In the improved version of the current model the water losses due to the evaporation during the snowmelt period, the water losses to the evaporation and infiltration during the period of the recession of the sheet inflow to the river-bed network are taken into account. Approximations of the forecasting equations for three different types of the distribution of the water holding capacity of the river catchment (hyperbolic, exponential and degrees types) are presented. The traditional approach takes into consideration the variable parameter of the water-holding capacity, which depends on the characteristics of the moistening and freezing of the soil. Besides the traditional approach, in this model the approach suggested by D.A. Burakov is realized and implemented. In this approach the depth of the initial filling of the water-holding capacity is taken into account. This water layer is in the frozen state before the beginning of the snowmelt in the conditions of Siberia. It plays a role in the forming of the spring flows as the upper layer of soils thaws after the snow melts. A complex analysis of the elements of the spring flow is conducted by examples of small watersheds of the river Bolshaya Urya -village Malaya Urya (the catchment area is 1150 km2), the river Kacha village Emelianovo (the catchment area is 561 km2) and the river Kacha Krasnoyarsk city (the catchment area is 1250 km2). In the Asian part of Russia the information about the depth of the soil freezing, soil temperature and soil moisture is limited and sometimes unreliable. In this case, the indirect characteristics (predictors) of the water absorption of the river basin play the main role in the forecasting practice. The search of the possible combination made it possible to provide an aggregate index of the conditions of the soil moistening and soil freezing, which takes into account the water yield coefficients of the autumn flow, the monthly average air temperature and the snow depth in the beginning of winter. The equations of the long-term forecast of the spring flow of the relevant rivers are presented. Parameters of these equations were calculated using optimization procedures. The short-term forecasts of the daily water discharge and water level are calculated based on the conceptual model of the forming of the river flow. D.A. Burakov developed this model for the rivers of Siberia. To optimize the model, satellite information is used showing the dynamics of the area of snow cover of the river basins during the snow melting

Текст научной работы на тему «Модели прогноза характеристик весеннего половодья лесостепных и горно-лесных рек средней Сибири»

О.И. Иванова

МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ХАРАКТЕРИСТИК ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ ЛЕСОСТЕПНЫХ

И ГОРНО-ЛЕСНЫХ РЕК СРЕДНЕЙ СИБИРИ

В инфильтрационно-емкостных моделях прогноза речного стока учтены потери на испарение в период снеготаяния и потери на испарение и впитывание в период истощения склонового притока в русловую сеть. Приводятся уравнения для прогноза стока весеннего половодья лесостепных и горно-лесных рек Средней Сибири, учитывающие таяние почвенной мерзлоты. Реализована концептуальная модель прогноза ежедневных расходов (уровней) воды.

Ключевые слова: модели гидрологических прогнозов; водный баланс; сток весеннего половодья; расходы (уровни) воды.

В основу математического описания весеннего и дождевого стока положен подход Е.Г. Попова [1], описывающий инфильтрационно-емкостное поглощение воды бассейном. В этом случае склоновый сток формируется после заполнения водоудерживающей емкости при условии, что поступление воды в период снеготаяния на поверхность бассейна превышает инфильтрацию воды в почву:

Ґ X-у ^

У = (і - к) ^ф(к)йк ,

(1)

У = Кс (і - к) ^ ф(к)йк

(2)

У = Кс(1 - к)

н - Ро А

г н ^

V Ро У

(3)

где Н = Х-3-2; Р0 - величина водоудерживающей ем-

кости на водосборе; А

ґ нл

V Р0 У

- функция потерь стока,

А

V р0 У

= ік

V р0 У

7 V I )=1 - Ч-I

А

1+

где Х = 5+х - слой поступившей воды в период снеготаяния, равный сумме запаса воды в снежном покрове (5) и осадков периода снеготаяния (х); J - инфильтрация воды в почву в период снеготаяния; ф(И) - доля действующей (дающей сток) площади; ^ = ¥/¥0 - доля постоянно бессточной площади; ¥0 - бессточная площадь; ¥ - площадь бассейна.

Уравнения для расчета и прогноза стока получаются путем интегрирования (1) после подстановки различных аппроксимаций функции ф(А). В работах Д.А. Буракова [2-3] в интеграл (1) дополнительно вводится испарение (2) в период снеготаяния, а также учитываются испарение и инфильтрация талой и дождевой воды на спаде половодья:

( X - J - 2 Л

где п - показатель степени, характеризующий особенности территориального распределения водоудерживающей емкости водосбора, определяется на основе данных наблюдений (об этом - ниже).

Подставляя в (3) любое из записанных выражений (4), получим соответствующее расчетное уравнение для прогноза стока весеннего половодья или дождевого паводка. Выбор подходящего уравнения производится по данным наблюдений из условия получения наименьшей ошибки аппроксимации. В связи с трудностями, связанными с оценкой испарения и инфильтрации в период снеготаяния, эти факторы учитываются косвенно. Рассмотрим подходы к решению этой задачи.

Подход 1. В работе [2] величина Н = Х^-2 представляется в виде

Н = X [^1 - 1 = пХ, (5)

где П = I 1 -

X

X

- инфильтрация и испарение в долях

поступления воды на водосбор в период снеготаяния. Подставляя (5) в уравнение (3), получим

У = а

X - РА

(6)

где Кс - коэффициент потерь стока на спаде половодья (оценка Кс дана в [3. С. 6]).

Уравнения для прогноза стока получаются путем интегрирования (2) после подстановки различных аппроксимаций функции ф(А). Решение имеет следующий вид:

зависящая от принятого вида уравнения для действующей площади ф(А).

Известны гиперболическая, экспоненциальная и степенная аппроксимации этого уравнения [1, 3-4], позволяющие получить соответствующие выражения для функции потерь:

где а = пКс(1—м) - сборный коэффициент потерь стока, учитывающий долю постоянно бессточной площади и

р

потери на инфильтрацию и испарение; Р = —- - пара-

П

метр потерь на инфильтрационно-емкостное задержание.

Как показано в [2], коэффициент а может приниматься постоянным из года в год, а параметр потерь

Ро

р = -±- определяется по эмпирическим зависимостям

п

от косвенных характеристик предшествующего (осеннего) увлажнения и промерзания бассейна, т.е. величина Р изменяется от года к году. В работе [2. С. 10] Р определяется по следующей эмпирической зависимости:

Р = ё - е\%(т - штЫ + 1), (7)

где т - комплексный показатель увлажнения и промерзания бассейна; штп - минимальная его величина за период наблюдений; ё и с - эмпирические константы.

Формулы (6) и (7) - основа рассматриваемого первого подхода с переменным параметром инфильтраци-онно-емкостного задержания Р.

п

0

0

Подход 2 состоит в том, что используется постоянное распределение поверхностного задержания, отвечающее случаю наиболее низкого предшествующего увлажнения бассейна, когда его водоудерживающая емкость принимает максимальное значение (Pmax). Изменение предшествующего увлажнения за счет выпадения летне-осенних дождей и миграции влаги в зимний период к фронту промерзания учитывается некоторым слоем воды U, который в [2] назван слоем начального заполнения водоудерживающей емкости. Перед началом снеготаяния этот слой находится в замерзшем состоянии. Он участвует в формировании весеннего стока по мере оттаивания почв и грунтов после схода снега на тех участках бассейна, в пределах которых слой воды U превышает емкостное задержа-

P

ние. При таком подходе параметр потерь P = max

П

задается постоянным (соответствует наиболее низкому увлажнению бассейна), а слой начального заполнения почвенно-грунтовой емкости U изменяется по годам в зависимости от показателей предшествующего увлажнения и промерзания. Формула для параметра п получит вид п = 1 - J Z . Как и ранее, считаем, что (J+Z) X + U

возрастает с увеличением поступления воды (Х+U), т.е. допускаем п ~ const. Рассмотренной схеме отвечают уравнения, учитывающие почвенную мерзлоту через слой начального заполнения водоудерживающей емкости:

Y = a

(X + U) - Pf

P =

Pm

• = const,

п

(8)

(9)

и = ё - с^(ш - штЫ + 1). (10)

Комплексный анализ факторов стока весеннего половодья выполнен на примере небольших бассейнов: р. Большая Уря - п. Малая Уря (Б = 1150 км2), р. Кача -п. Емельяново (Р = 561 км2) и р. Кача - г. Красноярск (Р = 1250 км2). Рассматриваемые реки характеризуются ярко выраженным весенним половодьем, продолжительность которого в среднем около 60 дней. Половодье наступает в середине апреля.

Река Кача берет свое начало на северном склоне Бирюсинского кряжа на высоте 550 м над уровнем моря. Она впадает в р. Енисей с левого берега в центральной части г. Красноярска. Общее падение реки составляет 415 м. Условия формирования стока в верхней (таежной) и нижней (лесостепной и степной) частях бассейна существенно различаются. Верхняя часть (до п. Емельяново) относится к зоне избыточного увлажнения, средняя и нижняя (п. Емельяново - г. Красноярск) - к зонам неустойчивого и недостаточного увлажнения. В результате половодье в нижнем течении Качи имеет две волны - «степную» во второй половине апреля и «таежную» в мае, на которые могут накладываться волны от выпадения весенних дождей.

Бассейн р. Большая Уря, впадающей в р. Кан (правобережный приток Енисея), расположен на территории Канско-Рыбинской котловины. Высота его изменя-

ется от 200 до 600 м. Район бассейна засушливый, малоснежный, преобладает степной ландшафт, лесистость всего около 24%. Половодье формируется в виде одной волны.

Поступление воды (Х = Б +х) вносит основной вклад в корреляционную зависимость стока талых вод (У) от прогностических факторов. Так, для рр. Большая Уря - с. Малая Уря, Кача - п. Емельяново и Кача -г. Красноярск теснота связи между Х и У характеризуется коэффициентами парной корреляции соответственно 0,64; 0,72 и 0,81.

В условиях, когда информация о глубине промерзания, температуре и влажности почвы ограничена и не всегда достаточно надежна, что особенно справедливо для азиатской территории России, весьма важное место в практике прогнозов занимают косвенные характеристики (предикторы) водопоглотительной способности бассейнов. Подбор предикторов, характеризующих влияние предшествующего увлажнения и промерзания почв, выполнен следующими способами:

1) на основе парной корреляции стока талых вод (У) с различными характеристиками увлажнения и промерзания (т);

2) путем расчета коэффициентов множественной корреляции и других показателей тесноты уравнений вида У = а\ X + а2 т + Ь, где аь а2 - коэффициенты регрессии, Ь - свободный член;

3) методом оптимизации параметров уравнений для стока талых вод (6-8) и (10), в которых характеристики Р и и выражаются с помощью представленных выше эмпирических зависимостей от показателей увлажнения и промерзания бассейна с оценкой критериев качества полученных уравнений.

Поиск различных комбинаций позволил обосновать следующий обобщенный показатель условий увлажнения замерзания почв в период установления зимы:

-^^1П Т

-, (11)

A =

к

h+100

где к

Q9

Q,

9 + 10 Q9+10

K10-T =

10 - T 10 - T

Kh

h +100 h +100

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

соответствующие модульные коэффициенты (черта сверху обозначает среднее многолетнее значение); Кп - модульный коэффициент суммы сред-

V 9+10

немесячных расходов воды за сентябрь и октябрь; Т -средняя месячная температура воздуха в ноябре для лесостепных и степных, и в октябре - для горнолесных бассейнов; И - высота снега за третью декаду ноября для лесостепных и степных, и за третью декаду октября - для горно-лесных бассейнов. В формуле (11) модульный коэффициент осеннего стока характеризует предзимнее увлажнение водосбора. Температура воздуха и высота снежного покрова в начале зимы отражают условия промерзания почвы и, по-видимому, интенсивность миграции влаги к фронту промерзания.

Возможность использования показателя ^40 совместно другими характеристиками предшествующего состояния речного бассейна вытекает из анализа уравнений, включающих три и более переменных. Например, для р. Большая Уря наибольшим коэффициентом

множественной корреляции и достаточно высокими ная характеристика потерь талого стока (т) представ-

значениями /-статистик характеризуется уравнение У = ахХ+а2А0+ а3АИ+ Ь (табл. 1), которое включает, кроме А0 , также показатель АН = Нл - Нтт (Нл - уровень воды на момент начала ледостава, Нтш - минимальный зимний уровень воды). В этом случае косвен-

ляется в виде линейной комбинации т = А0 + — АИ .

а2

Аналогично представляются линейные комбинации (т) для рек бассейна Качи (табл. 1).

Т а б л и ц а 1

Уравнения для расчета комплексных характеристик потерь талых вод

Река - пункт Комплексные характеристики потерь стока талых вод (т )

Большая Уря - с. Малая Уря А =] К<2 9+10 Г К Л л 10 - Г11 У К*30.11 +100 ) А0+0,04АН, ГДЄ АН — Нл — Нтіп

Кача - с. Емельяново А “VК 9+10 Ґ \ К10 - 7І0 У К^ 30,10 +100 ) Ао — 0,20 Тп 0,2

Кача - г. Красноярск А 9+10 Г К л К10 - гп У КЧп +100 ) Ао + 0,02 Нз1,0з

Оптимизация параметров ё, с и п выполнена методом Розенброка, параметра а - методом наименьших квадратов [2. С. 11].

Результаты оптимизации и оценки критерия качества показали (табл. 2), что уравнения (8) и (10), учитывающие слой начального увлажнения (подход 2), лучше соответствуют данным наблюдений, чем уравнения с применением подхода 1.

Модели процессов формирования стока используются для расчетов (прогнозов) гидрографа весеннего половодья. Процессы стокообразования описываются с помощью созданных гидрологией понятий в укрупненном виде. Нами применяется концептуальная модель, основанная на параметрическом описании основных процессов формирования стока [5], структура которой показана на рис. 1. Для оптимизации блоков снегона-

Рекомендуемые зависимости

копления и снеготаяния используется космическая информации о динамике площади одновременного снеготаяния [6].

Программное обеспечение, разработанное на основе рассмотренной выше гидролого-математической модели, позволяет путём численных экспериментов моделировать величины речного стока и ежедневных уровней воды. Известные к моменту выпуска прогноза максимальные запасы воды в снежном покрове, характеристики предшествующего увлажнения бассейна, ежедневные температуры воздуха и суточные осадки определяются по фактическим данным наблюдений. За период заблаговременности гидрологического прогноза суточный ход метеорологических элементов задается по краткосрочному и среднесрочному прогнозам погоды.

Т а б л и ц а 2

ія прогноза стока талых вод

Вид уравнения т Параметры і | с | а | п 00/0

р. Большая Уря - с. Малая Уря

Н = 8+х+и, Р и — і - с\%(т I “ а \ Н - Р 1 + = 100 мм - ттіп + 1) Г л-п Н Р 11 п т=А0+0,04 А0 “^^9+10 Нл - Нтіп), Г К л Л10 - Тп ч Кй30.11 +100 у 5,00 197,7 0,608 3,99 0,576

1 -1 р. Кача - г. Красноярск

т=А0 + 0,02 Нз1,0з 43,5 103,5 0,345 1,126 0,563

I = а і і Н і р Г л 1 - е Р0 У ) т= А0 + 0,02 Нз1,0з 60,9 100,0 0,346 - 0,562

I = а Г Ґ нЛ р. Кача - п. Емельяново

1 Н - р 1 - е Р0 У ) т=А0 — 0,20 Тп 0,2 48,0 386,8 0,330 - 0,642

Общая структура модели формирования стока

Рис. 1. Общая структура модели формирования стока

Разработанная прогностическая модель краткосроч- г. Красноярска нашла применение в отделе гидрологи-

ного прогноза ежедневных уровней воды р. Качи у ческих прогнозов Красноярского гидрометцентра.

ЛИТЕРАТУРА

1. Попов Е.Г. Вопросы теории и практики прогнозов речного стока. М.: Гидрометеоиздат, 1963. 295 с.

2. Бураков ДА. О влиянии испарения на сток весеннего половодья в лесной зоне // Метеорология и гидрология. 1968. № 12. С. 55-61.

3. Бураков Д.А. Основы гидрологических прогнозов объема и максимума весеннего половодья в лесной зоне Западно-Сибирской равнины //

Вопросы географии Сибири. 1978. № 11. С. 3-49.

4. Мезенцев А.В., Мезенцева О.В. К методике прогноза весеннего стока // География и природные ресурсы. Новосибирск: Наука, 1984. № 4.

С. 121-125.

5. Бураков Д.А., Авдеева Ю.В. Технология оперативных прогнозов ежедневных расходов (уровней) воды на основе спутниковой информации о

заснеженности (на примере р. Нижней Тунгуски) // Метеорология и гидрология. 1996. № 10. С. 75-87.

6. Бураков Д.А. и др. Методика определения заснеженности речного бассейна по спутниковым данным для оперативных прогнозов стока //

Метеорология и гидрология. 1996. № 8. С. 100-109.

Статья представлена научной редакцией «Науки о Земле» 30 марта 2010 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.