CC BY
22MODELING THE STREAMFLOW IN THE LENA RIVER BASIN ON THE BASIS OF A HYDROLOGICALLY CORRECT DIGITAL
ELEVATION MODEL
A. I. Krylova, N.A. Lapteva*
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB EAS,
630090, Novosibirsk, Russia * Federal Budgetary Research Institution ,, State Research Center of Virology and Biotechnology „Vector" Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and
Human Well-being, 630559, Koltsovo, Novosibirsk Region, Russia
DOI: 10.24411/2073-0667-2020-10016
This article presents the results of numerical modelling of river runoff hvdrographs and long-term runoff dynamics for the Lena River basin using MERRA reanalvsis data for the period of 1985-2005. On the basis of the new version of the climatic linear hvdrological model of the river flow for calculating the flow hvdrograph in the outlet section of the Kvusvur of the Lena River, the transformation of overland flow and baseflow for each calculation gridbox of the catchment, taking into account the time of water travel through the gridbox, is performed according to the linear two-parameter Kalinin-Milvukov model, and to calculate the flow transformation into of the river network, a linear model of the formation of the water balance in the channel network is used. The previously developed climate model of river flow used the model structure proposed at the Max Planck Institute, according to which the lateral waterflow on land was divided into three components, that is overland flow, baseflow and riverflow. The sum of the three flow processes equals the outflow from a gridbox. The same approach is used in the new version of the model. According to the Kalinin-Milvukov model, the travel curve (the influence function of a linear system) for calculating the water discharge is similar to the discrete representation of the gamma distribution. The parameterization of the retention coefficient for overland flow and baseflow is determined by formulas that depend on the characteristics of the grid cell. To calculate the riverflow in the channel cell, the water balance equation is solved using parameterization for the water discharge at the outlet from the cell, which is proportional to the water supply in the cell, the effective water velocity taking into account the tortuosity of the channel, and is inversely proportional to the distance between the calculated gridboxes.
We have constructed a new schematized model hvdrographic network of the Lena River Basin on the basis of a hydrologicallv correct digital elevation model with a resolution of (1/3)° x (1/3)°, obtained from SRTM30 and GTOP030 data. The fragment of data including the Lena River basin: 53° ^72° N, 103° ^ 140° E was transformed using geostatic kriging modelling into a gridded topographic
(1/3)° x (1/3)°
software package used in the Microsoft Windows environment. Along with kriging, other methods of spatial analysis were considered. According to the results of evaluating the accuracy of the methods for various terrain conditions, the kriging method with an exponential semivariogram model was chosen. In addition to the SRTM30 and GTOP030 data, topographic maps of the Lena River Basin in the scale of one centimeter to two and ten kilometers were used. For each gridbox a single flow direction was
(cj) A.I. Krylova, N.A. Lapteva, 2020
calculated according to the maximum topography gradient with adjacent 8 gridboxes. The granularity of the model hvdrographic network depends on the setting of a threshold for the minimum number of gridboxes flowing into a catchment gridbox. For the constructed drainage network, the threshold value turned out to be 20. This value determined the network practically free of artifacts even in low-lying parts of the catchment. Comparison of this schematization with the real area of ??the basin showed an excess of schematization by « 40 thousand km2 (50 gridboxes).
For numerical experiments on simulation of the runoff hvdrograph in the Lena River Basin, retrospective analysis data of the modern era were used for MERRA research and applications for 1985-2005. The use of the global reanalvsis database MERRA allows to determine the distributed fields of surface runoff and drainage by simple balance ratios using data on precipitation, evaporation and surface air temperature. These fields are required to initialize a linear climatic river flow model as input data. Two parameters and one correction factor (common for the entire basin) were calibrated. Those were the air temperature at the surface at which the snow begins to melt, the effective velocity of water movement in the river channel, taking into account its tortuosity and the flow coefficient, which determines which part of the moisture content goes into the overland flow, and which into the ground. The data on water discharge from the R-ArcticNET archive made it possible to simulate the regulated flow and assess the impact of the reservoir at the Chernvshevskv, Svuldvukar, Suntar, Khatyrvk-Khomo gauging stations, located near the alignment of HPP-I, II downstream the Vilvui River, as well as at the closing outlet section of the Kvusvur of Lena River basin. The modelling results showed the seasonal regulation of the lower reaches of the Vilvui and Lena rivers by the Vilvui reservoir. The annual hvdrological cycle calculated according to the new version of the climatic model of the river flow corresponds to the current dynamics of flow in the basin in winter, spring and summer-autumn periods, which is characterized by low winter flow from November to April, high flood from May to July, significant floods from August to October. The model interannual flow variability contains a small linear trend in the outlet section of the Kvusvur, which may indicate the response of the river runoff to climatic changes in the period of 1985-2005. However, in comparison with the linear trend obtained from the measurement data, it is rather insignificant. The estimates of the results of simulation of the monthly flow discharge, obtained using two statistical criteria for the correspondence of the calculated and measured discharge values, turned out to be close in the efficiency of calculations to the estimates of the results obtained by the VIC hvdrological model and by the model of heat and moisture exchange of the underlying land surface with the SWAP atmosphere.
Key words: numerical modeling, river runoff, Lena Kiver basin, hydrologicallv correct elevation model, linear climate model, runoff hvdrograph, global database, gauging station.
References
1. Stocker, T. F., Qin D., Plattner G.-K., Tignor M., Allen S. K., Boschung J., Nauels A., Xia Y., Bex V. and Midglev P. M. (eds.) Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. 2013.
2. Georgiadi A. G., Koronkevich N. I., Milvukova I. P., Kislov A. V., Anisimov O. A., Barabanova E. A., Kashutina E. A., Borodin O. O. Scenarnava ocenka verovatnv'x izmenenij rechnogo stoka v bassejnax krupnejshix rek Rossii. Ch. 1. Bassejn reki Lenv'. M.: Maks Press, 2011.
3. Gusev E. M., Nasonova O. N., Dzhogan L. Ya. Fiziko-matematicheskoe modelirovanie mnogoletnej dinamiki sutochnv'x znachenij rechnogo stoka i snegozapasov v bassejne r. Lenv' // Vodnv'e resursv1. 2016. T. 43. N 1. S. 24-36.
4. Georgiadi A. G., Koronkevich N. I., Barabanova E. A., Kashutina E. A., Milvukova I. P. O vklade klimaticheskix i antropogennv'x faktorov v izmeneniva stoka krupnv'x rek Russkoj ravninv' i Sibiri // DAN. 2019. T. 488. N 5. S. 539 5ii.
5. Kuzin V. I., Lapteva N. A. Matematicheskoe modelirovanie klimaticheskogo rechnogo stoka iz Ob'-Irtv'shskogo bassejna // Optika atmosferv' i okeana. 2012. T.25. N 6. S. 539-543.
6. Kuzin V. I., Lapteva N. A. Matematicheskoe modelirovanie stoka osnovnv'x rek Sibiri // Optika atmosferv1 i okeana. 2014. T. 27. N 6. S. 525-529.
7. Kanae S., Nishio K., Oki T., Musiake K. Hvdrograph estimations by flow routing modeling from AGCM output in major basins of the world // Annual J. Hydraulic Engineering. 1995. V. 39. P. 97-102.
8. Oki T., Nishimura T., Dirmever P. Assessment of annual runoff from land surface models using Total Runoff Integrating Pathways (TRIP) //J. Meteorol. Soc. Of Japan. 1999. V. 77, N IB. P. 235-255.
9. Rienecker M. M., Suarez M. J., Gelaro R., Todling R., Bacmeister J., Liu E., Bosilovich M. G. et al. MERRA: NASA's Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications. //J. Climate. 2011. V. 24. P. 3624-3648. doi:10.1175/JCLI-D-ll-00015.1
10. [Electron. Res.]: https://gmao.dsfc.nasa.gov/reanalysis/MERRA.
11. Hagemann S., Dumenil L. A parametrization of the lateral waterflow for the global scale // Climate Dynamics. 1998. V. 14. P. 17-31.
12. Bol'shivanov D. Yu., Makarov A. S., Shnajder V., Shtof G. Proisxozhdenie i razvitie del'tv' reki l.cii.v. SI'b.: A AM I. 2013.
13. [Electron. Res.]: http://www.r-arcticnet.sr.unh.edU/v4.0/index.html.
14. Mostaxov S. E. Reka Lena. Yakutsk: Yakut, kn. izd-vo, 1972.
15. [Electron. Res.]: http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_l/.
16. Surfer8. User's Guide. Contouring and 3DSurfaceMappingforScientist and Engineers. Golden Software Inc., 2002.
17. Dzh. S. De'vis Statisticheskij analiz dannv'x v geologii. Kn. 2. M.: Nedra. 1990.
18. Tan Q., Xu X. Comparative analysis of spatial interpolation methods: An experimental study // Sensors k, Transducers Journal. 2014. V. 165, Is. 2. P. 155-163.
19. Mineev A. L., Kutinov Yu. G., Chistova Z. B., Polvakova E. V. Podgotovka cifrovoj modeli rel'efa diva issledovaniva e'kzogennv'x processov severnv'x territory Rossijskoj Federacii // Zhurn. Prostranstvo i Vremya*2015. N 3 (21). S. 278-291.
20. Mirovoj vodnv'j balans i vodnv'e resursv' Zemli. Pod red. Korzun V. I.(pred.) i dr. L.: Gidrometeoizdat. 1974.
21. Oki T., Sud Y. C. Design of total runoff integrating pathways (TRIP) — a global river channel network // Earth Interactions. 1998. V. 2. P. 1-36.
22. Krvlova A. I., Lapteva N. A. Reproduction of runoff hvdrograph in the Lena River basin with a hydrologicallv correct digital elevation model // Bull. Nov. Comp. Center. Numerical Modeling in Atmosphere, Ocean, and Environment Studies. N 17. 2019. P. 51-58.
23. Hagemann S., Dumenil Gates L. Validation of the hvdrological cycle of ECMWF and NCEP reanalvses using the MPI hvdrological discharge model //J. Geophvs. Res. 2001. V. 106. N D2. P. 1503-1510.
24. Magriczkij D. V. Faktorv' i zakonomernosti mnogoletnix izmenenij stoka vodv', vzveshennv'x nanosov i teplotv' na nizhnej Lene i Vilvue // Vest. Mosk. Un-ta. 2015. Ser. 5. Geografiva. N 6. S. 85-95.
25. Ye B., Yang D., Kane D. L. Changes in Lena River streamflow hydrology: human impacts versus natural variations // Water Resources Research. 2003. V. 39. N 7, 1200, doi: 10.1029/ 2003WR001991.2003.
26. Lammers, R. B.; Shiklomanov, A. I.; Vorosmartv, C. J.; Fekete, B. M.: Peterson, B. J. Assessment of contemporary Arctic river runoff based on observational discharge records //J. Geophvs. Res. 2001. V. 106. N D4. P. 3321-3334. doi:10.1029/2000JD900444.
27. Shamseldin A. Y., O'Connor K. M. Non-linear neural network technique for updating of river flow forecasts // Hydrology and Earth System Sciences. 2001. V. 5. N 4. P. 577-597.
28. Nash J. E. and Sutcliffe J. V. River flow forecasting through conceptual models. Part 1. A discussion of principles // J. Hydrol., 1970. V. 10. N 3. P. 282-290.
29. Liang X., Lettenmaier D. P., Wood E. F., Burges S. J. A simple hydrologicallv based model of land surface water and energy fluxes for (¡('Ms //J. Geophvs. Res. 1994. V. 99 (D7). P. 14415-14428.
30. Su F., Adam J. C., Bowling L. C., Lettenmaier D. P. Streamflow simulations of the terrestrial Arctic domain // J. Geophvs. Res. 2005. V. 110. N D08112. doi:10.1029/2004JD005518.
31. Gusev E. M., Nasonova O. N. Modelirovanie processov teplovlagoobmena sushi s atmosferoj v lokal'nom masshtabe diva territorij s mnogoletnej merzlotoj // Pochvovedenie. 2004. N 9. S. 1077-1092.
32. Gusev E. M., Nasonova O. N. Modelirovanie teplo i vlagoobmena poverxnosti sushi s atmosferoj. M.: Nauka, 2010.
33. Apollov B. A., Kalinin G. P., Komarov V. D. Kurs gidrologicheskix prognozov. L.: Gidrometeoizdat. 1974.
МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЧНОГО СТОКА В БАССЕЙНЕ РЕКИ ЛЕНЫ НА ОСНОВЕ ГИДРОЛОГИЧЕСКИ-КОРРЕКТНОЙ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА
А. И. Крылова, Н. А. Лаптева*
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН,
630090, Новосибирск, Россия *ФБУН Государственный научный центр вирусологии и биотехнологии „Вектор"
Роспотребнадзора, 630559, р. п, Кольцово, Новосибирская область, Россия
УДК 551.583+519.6
DOI: 10.24411/2073-0667-2020-10016
В данной статье представляются результаты численного моделирования гидрографов речного стока и многолетней динамики стока в бассейне реки Лены с использованием данных ре-анализа MERRA за период 1985-2005 гг. На основе новой версии климатической линейной гидрологической модели для расчета гидрографа стока в замыкающем створе Кюсюр реки Лены трансформация поверхностного и подземного стоков для каждой расчетной ячейки водосбора с учетом времени добегания воды по ячейке выполняется по линейной двухпарамет-рической модели Калинина-Милюкова, а для расчета трансформации стока в речной сети используется линейная модель формирования водного баланса в русловой сети. Проведено построение новой схематизированной модельной гидрографической сети бассейна реки Лены на основе гидрологически-корректной цифровой модели рельефа разрешением (1/3)° х (1/3)°, полученной по данным SRTM30 и GTOP030. Данные о расходе воды из архива R-ArcticNET позволили промоделировать естественный и зарегулированный режимы речного стока реки Вилюй. Результаты моделирования показали сезонное регулирование Вилюйским водохранилищем нижнего течения рек Вилюя и Лены. Модельная межгодовая изменчивость стока содержит небольшой линейный тренд в замыкающем створе Кюсюр, что может говорить об отклике речного стока на климатические изменения в период 1985-2005 гг., но по сравнению с трендом, полученным по данным измерений, он достаточно мал. Оценки результатов моделирования месячного стока, полученные по двум статистическим критериям соответствия рассчитанных и измеренных значений стока, оказались близкими по эффективности расчетов с оценками результатов, полученных по гидрологической модели VIC и по модели тепло- и влагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAP.
Ключевые слова: численное моделирование, речной сток, бассейн реки Лены, гидрологически-корректная модель рельефа, линейная климатическая модель, гидрограф стока, глобальная база данных, стоковые станции.
Введение. В связи с наблюдаемыми изменениями климата, особенно характерными для высоких широт Северного полушария [1], большой интерес вызывает вопрос о гидрологическом режиме рек панарктического бассейна, в частности бассейна реки Лены
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ № 20-05-00241а.
(с) А. И. Крылова, Н. А. Лаптева, 2020
[2, 3], и влиянии климатических и антропогенных воздействий на речной сток [4]. Для оценки воздействий на гидрологический цикл речных бассейнов Арктического региона возникает необходимость повышения точности прогнозов речного стока, расчетов многолетней динамики стока. Это касается как разработки соответствующих пространственно-распределенных моделей формирования стока, так и методов схематизации рассматриваемых бассейнов на основе геоинформационных технологий,
В настоящей статье представляется новый вариант климатической модели речного стока с бассейна реки Лены, которая относится к концептуальному типу гидрологических моделей и была представлена ранее в работах [5, 6], В отличие от описания речного стока двухпараметричеекой линейной резервуарной моделью, в новой версии модели для расчета трансформации стока в речной сети используется широко известная линейная модель формирования водного баланса в русловой сети [7, 8]. Простая линейная модель, примененная к схематизированной гидрографической сети, построенной на основе новой гидрологически-корректной цифровой модели рельефа бассейна реки Лены разрешением (1/3)° х (1/3)°, позволила получить хорошее качество воспроизведения гидрографа речного стока в новой версии климатической модели на данных реанализа МЕККА за период 1980-2005 гг. [9, 10]. Как показал анализ результатов моделирования, это объясняется, в первую очередь, хорошей согласованностью реального водосбора с модельным. В этом случае оказалась успешной параметризация коэффициента задержки для поверхностного стока, использующая характеристики ячейки сетки [11].
1. Природно-климатические условия объекта исследования — бассейна реки Лены. Река Лена — одна из величайших рек земного шара: по водности — вторая в России (после Енисея) и восьмая в мире, по протяженности — третья в России (4400 км, после Оби с Иртышом и Амура с Аргунью) и десятая среди рек мира. Водосборный бассейн реки Лены образует в ландшафтном плане сложную природную систему площадью 2490 тыс. км2. По размерам бассейн реки Лены занимает третье место в России (после бассейнов Оби и Енисея) и восьмое в мире. Наибольшая протяженность с юга на север — 2400 километров (с 53° с. ш. до 72° с. ш,), с запада па восток — 2000 километров (с 103° в. д. до 140° в. д.).
Река Лена берет свое начало на северо-западном склоне Байкальского хребта. От истока Лена направляется на запад. Потом круто поворачивает на север, а затем устремляется на северо-восток. При впадении в окраинное море Северного Ледовитого океана — море Лаптевых — образует уникальную, самую большую дельту в России площадью ~ 30 тыс. км2 (рис. 1) [12].
По характеру строения долины, течения и водности реку Лену принято делить на три участка: 1) верхнее течение — от истока до устья реки Витим; 2) среднее течение — между устьями рек Витим и Алдана; 3) нижнее течение — от устья реки Алдан до выхода Лены в море. Разность между абсолютными высотами истока и устья Лены составляет 930 метров.
В верхнем течении Лена — горная река, протекающая в беспойменной долине, ограниченной каменистыми утесами. Сливаясь с крупными правыми притоками — Витимом
2
2
Якутска ширина Лены достигает 7-10 километров. Приняв справа самый многоводный
приток Алдан (средний годовой расход воды ~ 5500 м3/е, длина 2273 км, площадь бае-2
Рис. 1. Карта бассейна роки Лены с нанесенными на ней идентификаторами 21 стоковой станции из базы
данных Панарктичоского речного стока 11-Агс1лсХЕТ [13]
постепенным сужением долины. После ce.ua Кюсюр долина реки резко сужается до 3-4 километров. Справа к реке подходит Хараулахского хребет, слева — отроги кряжа Че-
кановского. Далее Лена на протяжении более 150 километров течет но участку, который
"
В 210 километрах ниже ce.ua Кюсюр, посреди реки возвышается 114-метровый каменный остров Столб. Он служит условной границей конца пути реки Лены и началом ее дельты. На мелководье моря Лаптевых расположена обширная низменная дельта Лены. Среди пяти основных проток дельты самая глубокая и судоходная протока — Быковская. Эту протоку считают продолжением Лены, и в этом случае длина реки равна 4400 километров 1121,
Таблица 1
Идентификаторы стоковых станций
Река и ее основные притоки
Стоковые станции
Витим Олекма Алдан
Вилюй
Лена
6144 — Змеиново; 6145 — Крестовский;
6146 — Солянка; 6147 — Табага; 6342 — Кюсюр;
6176 — Бодайбо;
6214 — Средняя Олекма; 6216 — Куду-Келе; 6221 — Токко (р. Чара);
6234 — Усть-Миле; 6235 — Охотский Переезд;
6236 - Верхоянский переезд;
6255 — Буяге (р. Амга); 6257 — Теруте (р. Амга);
6262 — Усть-Амбардаах; 6263 — Чернышевский; 6264 — Сюльдюкар;
6265 — Сунтар; 6266 — Хатырык-Хомо; 6279 — Чумпурук (р. Марха);
6284 — Угулюцы (р. Тюнг).
Бассейн Лены является преимущественно горной системой: почти 85 % территории занято высотами более 200 метров. Средняя высота бассейна 607 метров, С востока и юга бассейн Лены окружен высокими цепями Верхоянского, Джугджурекого, Станового, Байкальского хребтов. Центральную часть бассейна занимает плоская Центрально-Якутская равнина, западную — обширное Среднесибирское плоскогорье и Приленекое плато, южную — Северо-Байкальское, Патомское, Становое и Алданское нагорья.
Климат бассейна Лены резко континентальный. Высокие горные хребты препятствуют проникновению более теплых и влажных воздушных масс с морей Тихого океана. Поэтому климат формируется главным образом под влиянием холодных континентальных масс воздуха сибирского антициклона, В течении всего года бассейн Лены открыт для вторжения холодных арктических воздушных потоков.
Зима продолжительная (6-7 месяцев), суровая и малоснежная. Средние температуры самого холодного месяца (января) колеблются от — 32° до -45°,
Лето короткое (до 3 месяцев), относительно теплое. Средние температуры самого теплого месяца (июля) колеблются от 4° на крайнем севере басеейна до 19° в долине среднего течения Лены,
На территории бассейна осадков выпадает мало, в среднем 250 мм в год. Наибольшее годовое количество осадков (до 500-600 мм) отмечается в южной части бассейна, наименьшее (менее 100-150 мм) в дельте Лены, Небольшое количество осадков выпадает и в центральной части бассейна (не более 200-300 мм в год). Основное питание Лены, как и всех ее притоков, составляют талые снеговые и дождевые воды. Распространение многолетней мерзлоты в пределах всего бассейна ограничивает питание реки и ее притоков грунтовыми водами. Общий режим осадков в бассейне Лены определяет годовой режим речного стока с высоким весенним половодьем, несколькими довольно значительными летними паводками и низкой осенне-зимней меженью.
Почти вся территория бассейна расположена в зоне сплошной многолетней мерзлоты, мощность которой колеблется от нескольких десятков метров на юге до нескольких сотен метров севернее 60° с, ш. Под руслами крупных рек, в местах выхода геотермальных источников, а также в самой толще мерзлых горных пород встречаются участки, лишенные мерзлоты, — талики. Летом верхний слой мерзлоты протаивает до нескольких сантимет-
ров на крайнем севере бассейна и до 2-3 метров и более на юге — в долине Лены, Алдана, Олекмы и других рек [14].
Суровый климат и многолетняя мерзлота оказывают большое влияние на природу бассейна реки Лены. Большая часть бассейна покрыта тайгой с преобладанием даурской лиственницы, и только севернее 71° с. ш. начинается зона лесотундры и тундры.
2. Схематизация бассейна реки Лены. Гидрологически-корректная цифровая модель рельефа. Рельеф и гидрографическая сеть водосборного бассейна являются основными факторами речного стока, определяющими поведение воды на поверхности водосбора. На рис. 2 представлена схематизация бассейна реки Лены от истока до замыкающего створа Кюсюр совокупностью 3735 ячеек пространственной сетки разрешением (1/3)° х (1/3)°, связанных достаточно развитой модельной гидрографической сетью. Сравнение данной схематизации с реальной площадью бассейна составило превышение схематизации на ~ 40 тыс. км2 (50 ячеек).
Схематизация бассейна реки Лены и построение его модельной дренажной сети выполнены на основе цифровой модели рельефа, полученной по глобальным данным радарной интерферометричеекой съемки SRTM30 [15], покрывающей поверхность Земли от 60° ю. ш. до 60° с. ш,, дополненной данными GTOP030 разрешением 30 угловых секунд. Фрагмент данных, включающий бассейн реки Лены: 53° ^ 72° с. ш,, 103° ^ 140° в. д., был преобразован с помощью метода геостатического моделирования кригинг в массив топографических данных на регулярной сетке разрешением (1/3)° х (1/3)° со значением высот в центрах ячеек. Эта работа была выполнена на основе программного пакета Surfer8 [16], используемого в среде Microsoft Windows, и метода интерполяции кригинг [17], реализованного в этом пакете. Наряду с кригингом рассматривались и другие методы пространственного анализа [18], представленные в Surfer8: метод обратных взвешенных расстояний (Inverse Distance Weighting — IDW), метод сплайн интерполяции (Spline), метод естественного соседства (Natural Neighbor — NN), модифицированный метод Шепарда (Modified Shepard's Method). Созданные различными методами цифровые модели рельефа для участков бассейна сравнивались по статистическим характеристикам: минимальным и максимальным значениям высот, средней ошибке, стандартному отклонению, средней квадратичной ошибке. Согласно результатам оценки точности методов для различных условий рельефа был выбран метод кригинга с экспоненциальной моделью вариограммы.
Из-за отсутствия геоинформационной системы, позволяющей использовать автоматизированные процедуры построения гидрологически-корректной модели водосборного бассейна, моделирование гидрографической сети на регулярной сетке разрешени-
(1/3)° х (1/3)°
стока и кумулятивного стока для каждой ячейки модельного водосбора. Кроме данных SRTM30-GTOP030, использовались топографические карты бассейна масштабом 1:200000, 1:1000000 как основной источник данных для реализации методов цифрового моделирования рельефа. Карты позволили проложить по оцифрованной сетке высот бассейна русла реки Лены и ее четырех основных притоков: Витима, Олекмы, Алдана и Вилюя. При построении гидрологически-корректной цифровой модели рельефа, т. е. модели, в которой форма и направление смоделированных водотоков совпадают с реальными, использовалась методика, указанная в работе [19]. Согласно этой методике, выполнялись процедура заполнения некорректных областей внутреннего стока и устранение погрешностей и неточностей в значениях высот ячеек водосбора, которые выявлялись путем сравнения цифровой модели с данными топографических карт. После определения для
с.ш.
52
103 105 107 109 111 113 115 117 119 121 123 125 127 129 131 133 135 137 139 141 в.,3. - бассейн реки Вилюй - бассейн реки Вишм - бассейн реки Олёкма -бассейн реки Алдан - река Лена
Рис. 2. Модельная гидрографическая сеть бассейна реки Лены. Стоковые станции: 1 Усть-Амбардах.
2 Чернышевский. 3 Сюльдюкар. 4 Сунтар. 5 Хатык-Хомо. 6 Табага. 7 Верхоянский
перевоз. 8 Кюсюр
каждой ячейки модели единственного направления стока из восьми основных румбов (С, СВ, В, ЮВ, Ю, ЮЗ, 3, СЗ) путем вычисления максимального градиента топографии дня данной ячейки с соседними 8 ячейками, идентифицировались ячейки, в которые будет производиться сток. А далее па основе полученного файла направлений стока рассчитывался кумулятивный сток — количество всех ячеек, чей сток попадает в ячейку, .нежащую ниже по склону. Ячейки с самым большим значением кумулятивного стока позволили выделить сеть основных водотоков. Степень детализации модельной гидрографической сети зависит от установления порога дня минимального количества ячеек, стекающих в каждую ячейку. Дня растровой дренажной сети, представленной на рис. 2, значение порога оказалось равным 20. Это значение определило сеть, практически не содержащую артефактов даже на низменных участках водосбора.
В табл. 2 приведено сравнение длины реки Лены |20| и ее модельного аналога. Согласно опубликованным данным, как сама река Лена, так и ее притоки оказались длинное. Это можно объяснить как присутствием меандрирования реального водного потока, которое дня модельного водосбора является особенностью нодсеточпого масштаба, так и сеточным приближением реальных русел. В работе |21| коэффициент извилистости дня самых больших рек земного шара близок к 1,6 (на сетке разрешением 1° х 1°), а для размеров бассейнов менее 500000 км2 и длин рек короче 1500 км коэффициент извилистости имеет большую изменчивость. Согласно данным табл. 2, река Олекма (площадь бассейна
Таблица, 2
Сравнение длин реки Лены и ее главных притоков; коэффициент извилистости как отношение реальной длины реки к модельной
Коэффициент Длина реки, Модельная длина,
извилистости км км
Лена (до Кюсюра) 1.01 3716 3676
Вилюй 1.20 2450 2041
Алдан 1.28 2273 1775
Олекма 1.75 1436 827
Витим 1.35 1837 1363
210 тыс, км2) имеет наиболее грубое приближение на сетке (1/3)° х (1/3)° среди главных притоков Лены,
3. Климатическая модель речного стока и ее информационное обеспечение.
Для исследования гидрологического цикла на поверхности Земли в работах [5, 6] была представлена климатическая модель речного стока, В данной работе для моделирования многолетней динамики стока в бассейне реки Лены используется ее новая версия, описание которой дано в работе [22], В отличие от формирования речного стока на основе двухпараметричеекой линейной резервуарной модели, в новой версии модели для расчета трансформации стока в речной сети используется простая линейная модель формирования водного баланса в русловой сети [7, 8]. С целью повышения точности расчетов гидрологического режима бассейна реки Лены была проведена схематизация бассейна на основе гидрологически-корректной цифровой модели рельефа,
3.1, Используемые данные. Для численных экспериментов по расчету гидрографа стока в бассейне реки Лены на основе новой версии модели климатического речного стока были использованы данные ретроспективного анализа современной эпохи для исследований и приложений (Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications) или коротко - данные реанализа MERRA [9, 10]. Использование глобальной базы данных реанализа MERRA позволяет по данным об осадках и температуре приземного воздуха определить распределенные поля наземного стока и дренажа по простым балансовым соотношениям [23]. Эти поля требуются для инициализации линейной модели климатического речного стока как входные данные. Для этого данные по осадкам и температуре приземного воздуха были проинтерполированы с сетки (0.5)° х (2/3)° па сетку, покрывающую территорию
(1/3)° х (1/3)°
расчеты гидрографа стока и проводилось сравнение с данными наблюдений из архива данных по речному стоку рек, впадающих в Северный Ледовитый океан, R-ArcticNET [13], был выбран период 1980-2005 гг. Данные о стоке на станциях, представленных на рис. 1, использовались для валидации новой версии климатической модели речного стока.
3.2. Калибровка модели. Для калибровки климатической модели речного стока и последующей ее проверки использовались суточные значения стока, измеренные в замыкающем створе Кюсюр за период 1980-1984 гг. Калибровались три параметра: температура воздуха у поверхности, при которой начинается таяние снега; коэффициент стока, который определяет, какая часть влагонаполнения ячейки (осадки — испарение + таяние снега) переходит в поверхностный сток, а какая в грунтовый, и эффективная скорость движе-
КМ"1
10 8 6 4 2 0
км?
15
10
а)
МЛ
к
г. I. П.
КМ-
12
10 8 6 4 2 О
6)
П. п. п. п.
-1.П-1. п. п. П.
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
Месяц
I И III IV V VI VII VIII IX X XI XII
Месяц
В)
а, п.„г.
км
25
20 15 10 5
1.Ит_л. П. П. 0
—
П. Г1. п. п. . 1. !. Ьл. п. 1 1.
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
Месяц
I II П1 IV V VI VII VIII IX X XI XII
Месяц
□ Естественный режим □ Зарегулированный режим
Рис. 3. Сравнение сродноклиматичоского месячного расхода за период 1985 2005 гг. на гидропостах реки Вилюй: а) Чернышевский, б) Сюльдюкар. в) Сунтар. г) Хатырык-Хомо
иия воды в речном русле с учетом его извилистости. Калибровка проводилась в пределах физически обоснованных значений параметров.
4. Результаты численных экспериментов и их анализ. По повой версии климатической модели речного стока было исследовано влияние регулирования водохранилищем каскада Вилюйских ГЭС — I, II па сток ниже но течению до устья реки Вилюй и далее до замыкающего створа реки Лены — Кюсюра. Вначале было проведено моделирование естественного стока без воздействия водохранилища для всего бассейна реки Лены, используя данные реанализа МЕШ1А за период 1985-2005 гг. Этот режим стока соответствует гидрологическому режиму в бассейне до введения в эксплуатацию Вилюйских ГЭС.
Возможность использовать суточные данные о расходе воды па гидроносту Чернышевском (в створе ГЭС-1, II), представленные в архиве Л-Ап^сХЕТ, позволили промоделировать зарегулированный сток и оцепить влияние водохранилища па гидроностах Чернышевский, Сюльдюкар, Сунтар, Хатырык-Хомо, расположенных от створа вниз но течению реки Вилюй, а также па замыкающем створе К юс юр бассейна реки Лены.
На рис. 3 приведен сезонный цикл среднеклиматичеекого месячного стока за период 1985-2005 гг. но четырем станциям дня естественного и зарегулированного режимов.
Согласно табл. 3, сравнение естественного и зарегулированного стока дня гн. Чернышевский показывает сокращение стока па 85 % в мае, па 75 % в июне и па 12 % в июле. В период с ноября но апрель моделируется очень значительное регулирование водохранилищем среднеклиматичеекого месячного стока на данных 1985-2005 гг. (рис. 3, а).
Рис.4, а) сравнение среднсклиматического месячного стока для естественного и зарегулированного режимов за период 1985 2005 гг. на гп. Кюсюр: б) сравнение межгодового стока по данным Т1-Агс1кХЕТ
с результатами моделирования
Аналогичные изменения воспроизводят модельные результаты на гп. Сюльдюкар, расположенном на расстоянии 175 км вниз но течению от створа ГЭС-1, II и на гп. Сунтар в 580 км вниз но течению от гп. Чернышевский (рис. 3, б, 3, в, табл. 3).
Иная картина наблюдается дня гп. Хатырык-Хомо, расположенного в 1200 км ниже створа ГЭС-1, II (рис. 3, г). Разница между естественным и зарегулированным стоком составляет 7 % в мае и 57 % в июне (табл. 3).
По результатам, представленным в табл. 3 и на рис. 3, отчетливо просматривается сезонное регулирование стока Вилюйским водохранилищем вплоть до устья реки Вилюй |24, 25|, В зимний период с декабря но апрель сток увеличивается за счет регулирования водохранилищем (сброс запасов воды из водохранилища). В период таяния снега в мае и июне происходит значительное снижение стока за счет пополнения водохранилища.
На рис. 4, а, приведены модельные сезонные циклы среднсклиматического месячного стока за период 1985-2005 гг. дня естественного и зарегулированного режимов на замыкающем створе Кюсюр. Модельные результаты демонстрируют более высокие значения стока дня естественного режима в период весеннего половодья. Это различие позволяет предположить о влиянии Вилюйского водохранилища на сезонный режим стока в нижней части бассейна реки Лены |24|,
Модельный годовой гидрологический режим, представленный на рис. 4, а, отвечает сложившейся динамике стока в бассейне в зимний, весенний и летне-осенний периоды.
Согласно данным измерений речного стока, в Кюсюре наблюдаются следующие особенности годового гидрологического режима водосборного бассейна реки Лены 113, 24, 26|. Так как бассейн реки Лены более чем на 90 % .нежит в зоне много.нетнемерз.ных пород как сплошного, так и прерывистого распространения, то наблюдается очень низкий зимний сток (зимняя межень) в период с ноября но апрель. В период таяния снега и сильных паводков в бассейне с мая но октябрь наблюдается сезон высокого стока. Максимальный расход воды имеет место в июне и в сотни раз превышает минимальный сток в зимние месяцы. Данные показывают, что преобладающим питанием реки Лены является поверхностное питание,
На рис, 4, б, представлена динамика модельного и наблюденного годового стока в замыкающем створе Кюсюр за период 1985-2005 гг. Пунктиром на рисунке обозначены
Таблица 3
оо
Месячный, сезонный и годовой сток на гидропостах реки Вилюй
Летне-
Весеннее осенняя Зимняя Проценты к годовому стоку, %
Сток, половодье, межень межень, За
3 км° месяцы с паводками, месяцы год Половодье Летне-осенняя Зимняя
месяцы 8 Половодье межень межень
V VI VII VIII IX X XI-IV V VII \Ш X хну
ГП Чернышевский, створ ГЭС-1, 2
Естественный 11,1 11,1 2,4 3,4 2,2 0,1 0,1 30,2 81,2 18,5 0,2
Зарегулированный 1,5 2,8 2,1 1,0 1,6 1,6 12,3 22,9 28,1 18,1 53,8
Данные11-Агс1дсХЕТ 1,4 2,7 2,1 1,0 1,5 1,5 11,7 21,9 28,4 18,2 53,4
ГП Сюльдюкар, 175 км ниже створа ГЭС-1, 2
Естественный 12,4 12,4 2,8 3,7 2,5 0,1 0,1 34,0 81,3 18,5 0,2
Зарегулированный 3,6 3,5 2,5 1,4 1,8 1,6 12,3 26,7 35,9 17,8 46,3
Данные11-Агс1дсХЕТ 3,0 2,8 2,6 1,0 1,3 1,2 9,9 21,9 38,7 16,2 45,1
ГП Сунтар, 580 км ниже створа ГЭС-: Ц 2
Естественный 12,7 16,1 3,6 4,3 3,2 0,3 0,2 40,4 80,3 19,3 0,4
Зарегулированный 7,1 4,3 3,3 2,1 2,2 1,6 12,4 33,1 44,5 17,9 37,6
даннь1ер>_АГ(д|с]^ЕТ 5,1 3,9 3,2 1,3 1,6 1,4 12,1 28,8 42,9 15,1 42,1
ГП Хатырык-Хомо, ! .200 км ниже створа ГЭС-1, 2
Естественный 18,5 25,6 5,8 5,8 5,4 0,9 0,2 62,2 80,2 19,5 0,3
Зарегулированный 17,2 10,9 4,6 4,1 4,0 1,8 12,3 54,9 59,6 18,0 22,4
даннь1ер>_АГ(д|с]^ЕТ 7,6 16,0 7,7 3,7 4,2 2,4 12,2 53,8 58,2 19,2 22,6
ГП Кюсюр
Естественный 35,4 195 90 59 56 40 3,1 478 67,0 32,3 0,7
Зарегулированный 37,3 183 83 58 53 39 15,1 470 64,6 32,2 3,2
даннь1ер>_АГ(д|с]^ЕТ 26,7 192 106 72 58 38 49 542 59,8 31,1 9,0
&
£
2
а
съ
г
Й
£
г
!
а
£
О
г г й
Н
г §
о
с« £ £
Таблица 4
Статистические характеристики соответствия рассчитанных и наблюденных месячных стоков (Eff и Bias, %) по моделям VIC, SWAP и линейной
Используемая модель Стоковая станция Расчетный период, годы Щ Bias
VIC 1979-1999 0.92 0.5
SWAP Кюсюр 1986-1999 0.93 -7.9
Линейная модель 1985-2005 0.93 -4.4
VIC 1979-1999 0.88 -9.1
SWAP Табага 1986-1992 0.89 2.2
Линейная модель 1985-1999 0.84 -1.1
VIC 1979-1999 0.88 0.4
SWAP Верхоянский перевоз 1967-1999 0.91 -2.6
Линейная модель 1985-1999 0.88 -1.7
линейные тренды, показывающие увеличение годового объема стока для данного периода времени.
Оценка полученных гидрографов суточного и месячного стоков по новой версии климатической модели речного стока осуществлялась по двум статистическим критериям соответствия рассчитанных (Qpacnj и измеренных (Qm\&n) значений стока по множеству выборки (N): средней относительной ошибке Bias
Bias = ЕN^ - Q) 100% Z^N Q
и критерию эффективности по Нэшу-Сатклиффу [27, 28]
Eff =1 - (Q - .
En (Q - Q)
Для сопоставления полученных результатов расчета месячного стока по линейной климатической модели с аналогичными расчетами по известной гидрологической модели VIC (VariablelnfiltrationCapaeity) [29, 30] и модели тепло- и влагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAP (SoilWater -Atmosphere — Plants) Института водных проблем РАН [3, 31, 32] в табл. 4 приведены статистические критерии Eff и Bias для различных стоковых станций реки Лены,
Согласно работе [33], значения критерия эффективности при оценке гидрологических расчетов, превышающие величину 0,9, указывают на хорошие характеристики модели. Значения, находящиеся в диапазоне 0,8^0,9 — па удовлетворительные, а ниже 0,8 — неудовлетворительное соответствие модельных результатов и данных наблюдений. Существуют и другие оценки точности моделей, например, в [27] при Eff>0.75 — хорошая точность, при 0,36? Eff <§.7Ь — удовлетворительная и неудовлетворительная при Eff<0,36,
Согласно табл. 4, для трех моделей результаты расчета месячного стока на трех стоковых станциях реки Лены оказались близкими. Значения критерия эффективности указывают на хорошее и удовлетворительное соответствие модельных результатов и данных измерений.
Заключение. На основе новой версии модели климатического речного стока проведены численные эксперименты по моделированию гидрологического годового цикла и
межгодовой динамики речного стока бассейна реки Лены на основе данных реанапиза MERRA за период 1985-2005 гг. Результаты моделирования естественного и зарегулированного режимов показали сезонное регулирование Вилюйским водохранилищем нижнего течения рек Вилюй и Лена, Хотя модельная межгодовая изменчивость стока и показывает небольшой линейный тренд в замыкающем створе Кюсюр, что может говорить об отклике речного стока на климатические изменения в бассейне, но в сравнении с трендом, полученным по данным измерений, он достаточно мал, В новой версии климатической модели речного стока пока учитывается очень упрощенная параметризация влияния болот и озер на скорость поверхностного и речного стока. Необходимо в дальнейшем подготовить данные о содержании болот и озер для ячеек разрешением (1/3)° х (1/3)° для бассейна реки Лены, Результаты моделирования гидрографа стока по новой версии линейной климатической модели оказались близкими с результатами по гидрологической модели VIC и по модели тепло- и влагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAP,
Список литературы
1. Stocker, Т. F., Qin D., Plattner G.-K., Tignor \!.. Allen S. К., Boschung J., Nauels A., Xia Y., Вех V. and Midglev P. M. (eds.) Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. 2013.
2. Георгиади А. Г., Коронкевич H. И., Милюкова И. П., Кислов А. В., Анисимов О. А., Бара-банова Е. А., Кашутина Е. А., Бородин О. О. Сценарная оценка вероятных изменений речного стока в бассейнах крупнейших рек России. Ч. 1. Бассейн реки Лены. М.: Макс Пресс, 2011.
3. Гусев Е. \!.. Насонова О. Н., Джоган Л. Я. Физико-математическое моделирование многолетней динамики суточных значений речного стока и снегозапасов в бассейне р. Лены // Водные ресурсы. 2016. Т. 43. № 1. С. 24-36.
4. Георгиади А. Г., Коронкевич Н. И., Барабанова Е. А., Кашутина Е. А., Милюкова И. П. О вкладе климатических и антропогенных факторов в изменения стока крупных рек Русской равнины и Сибири //ДАН. 2019.Т. 488. № 5. С. 539-544.
5. Кузин В. И., Лаптева Н. А. Математическое моделирование климатического речного стока из Обь-Иртышского бассейна // Оптика атмосферы и океана. 2012. Т.25. № 6. С. 539-543.
6. Кузин В. И., Лаптева И. А. Математическое моделирование стока основных рек Сибири // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 6. С. 525-529.
7. Kanae S., Nishio К., Oki Т., Musiake К. Hvdrograph estimations by flow routing modeling from AGCM output in major basins of the world //Annual J. Hydraulic Engineering. 1995. V. 39. P. 97-102.
8. Oki Т., Nishimura Т., Dirmever P. Assessment of annual runoff from land surface models using Total Runoff Integrating Pathways (TRIP) //J. Meteorol. Soc. Of Japan. 1999. V. 77, N IB. P. 235-255.
9. Rienecker M. M.. Suarez M. J., Gelaro R., Todling R., Bacmeister J., Fiu E., Bosilovich M. G., Schubert S. D., Takacs Г., Kim G.-K., Bloom S., Chen J., Collins D., Conatv A., A. da Silva, et al. MERRA: NASA's Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications. //J. Climate. 2011. V. 24. P. 3624-3648. doi:10.1175/JCLI-D-ll-00015.1
10. [Электрон. Pec.]: https://gmao.dsfc.nasa.gov/reanalysis/MERRA.
11. Hagemann S., Dumenil L. A parametrization of the lateral waterflow for the global scale // Climate Dynamics. 1998. V. 14. P. 17-31.
12. Болыпиянов Д. Ю., Макаров А. С., Шнайдер В., Штоф Г. Происхождение и развитие дельты реки Лены. СПб.: AAIIIIII. 2013.
13. [Электрон. Рес.]: http://www.r-arcticnet.sr.unh.edU/v4.0/index.html.
14. Мостахов С. Е. Река Лена. Якутск: Якут. кн. изд-во, 1972.
15. [Электрон. Рес.]: http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_l/.
16. Surfer8. User'sGuide. Contouringand 3DSurfaceMappingforScientist and Engineers. — Golden Software Inc., 2002.
17. Дэвис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии. Кн. 2. М.: Недра. 1990.
18. Tan Q., Xu X. Comparative analysis of spatial interpolation methods: An experimental study // Sensors k, Transducers Journal. 2014. V. 165, Is. 2. P. 155-163.
19. Минеев А. Л., Кутинов Ю. Г., Чистова 3. Б., Полякова Е. В. Подготовка цифровой модели рельефа для исследования экзогенных процессов северных территорий Российской Федерации // Журн. Пространство и Время. 2015. Вып. № 3 (21). С. 278-291.
20. Мировой водный баланс и водные ресурсы Земли. Под ред. Корзун В. И.(пред.) и др. Л.: Гидрометеоиздат. 1974.
21. Oki Т., Sud Y. С. Design of total runoff integrating pathways (TRIP) — a global river channel network // Earth Interactions. 1998. V. 2. P. 1-36.
22. Krvlova A. I., Lapteva X. A. Reproduction of runoff hvdrograph in the Lena River basin with a hydrologicallv correct digital elevation model // Bull. Xov. Сотр. Center. Xumerical Modeling in Atmosphere, Ocean, and Environment Studies. X 17. 2019. P. 51-58.
23. Hagemann S., Dumenil Gates L. Validation of the hvdrological cycle of ECMWF and XCEP reanalvses using the MPI hvdrological discharge model //J. Geophvs. Res. 2001. V. 106. X D2. P. 1503-1510.
24. Магрицкий Д. В. Факторы и закономерности многолетних изменений стока воды, взвешенных наносов и теплоты на нижней Лене и Вилюе // Вест. Моск. Ун-та. 2015. Сер. 5. География. № 6. С. 85-95.
25. Ye В., Yang D., Kane D. L. Changes in Lena River streamflow hydrology: human impacts versus natural variations // Water Resources Research. 2003. V. 39. X 7, 1200, doi: 10.1029/ 2003WR001991.2003.
26. Lammers, R. В.; Shiklomanov, A. I.; Vorosmartv, C. J.; Fekete, В. M.: Peterson, B. J. Assessment of contemporary Arctic river runoff based on observational discharge records //J. Geophvs. Res. 2001. V. 106. X D4. P. 3321-3334. doi:10.1029/2000JD900444.
27. Shamseldin A. Y., O'Connor К. M. Xon-linear neural network technique for updating of river flow forecasts // Hydrology and Earth System Sciences. 2001. V. 5. X 4. P. 577-597.
28. Xash J. E. and Sutcliffe J. V. River flow forecasting through conceptual models. Part 1. A discussion of principles // J. Hvdrol., 1970. V. 10. X 3. P. 282-290.
29. Liang X., Lettenmaier D. P., Wood E. F., Burges S. J. A simple hydrologicallv based model of land surface water and energy fluxes for GCMs //J. Geophvs. Res. 1994. V. 99 (D7). P. 14415-14428.
30. Su F., Adam J. C., Bowling L. C., Lettenmaier D. P. Streamflow simulations of the terrestrial Arctic domain // J. Geophvs. Res. 2005. V. 110. X D08112. doi:10.1029/2004JD005518.
31. Гусев E. M., Насонова О. H. Моделирование процессов тепловлагообмена суши с атмосферой в локальном масштабе для территорий с многолетней мерзлотой // Почвоведение. 2004. Xs 9. С. 1077-1092.
32. Гусев Е. \!.. Насонова О. Н. Моделирование тепло и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010.
33. Аполлов Б. А., Калинин Г. П., Комаров В. Д. Курс гидрологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат. 1974.
Крылова Алла Ивановна, т. +7 913-725- лаборатории математического моделирования 94-00; e-mail: allaSclimate. sscc .ru — канд. процессов в атмосфере и гидросфере Ннститу-физ.-мат. наук, старший научный сотрудник та вычислительной математики и математиче-
ской геофизики СО РАН (ИВМиМГ). Крылова А. И. работает в ИВМиМГ СО РАН после окончания механико-математического факультета НГУ.
Основное направление научной работы А. И. Крыловой связано с численным моделированием гидродинамических процессов в гидросфере и на поверхности континентов, исследованием климатоэкологических проблем речных систем и водосборов суши, созданием и развитием математической модели речной компоненты климатической системы Земли. К основным результатам можно отнести: решение задач по планированию и анализу наблюдений в задачах динамики атмосферы; моделирование атмосферного цикла метана по данным глобального мониторинга; разработку совместной модели „атмосфера-биосфера-почва-океан" для изучения климата Сибири; разработку совместной гидродинамической системы дельты реки Лены и шельфовой зоны моря Лаптевых.
Результаты исследований опубликованы в более чем 80 печатных работах и доложены на международных конференциях.
Krylova Alia Ivanovna —
candidate of Physical and Mathematical Sciences, Senior Researcher of the Laboratory of Mathematical Modeling of ^ Processes in the Atmosphere and
Hydrosphere of the Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics of the SB RAS (ICM & MG). Krylova A. I. works at ICMMG SB RAS after graduating from the Faculty of Mechanics and Mathematics of NSU.
The main scientific interests of A. I. Krylova are associated with numerical modeling of hydrodynamic processes in the hydrosphere and on the surface of continents, the study of climatic-ecological problems of river systems and land catchments, the development of a mathematical model of the river component of the Earth's climatic system. The main results include solving
problems of planning and analyzing observations in problems of atmospheric dynamics, modeling the atmospheric methane cycle based on global
monitoring data, development of a joint model
"
the climate of Siberia, development of a joint hydrodynamic system of the Lena River delta and the shelf zone of the Laptev Sea.
The research results have been published in more than 80 publications and reported at international conferences.
ГНЦ ВБ „Вектор" Роспотреб-it надзора после окончания Новосибирского электротехнического института.
Основное направление работы — математическое моделирование процессов в атмосфере и гидросфере. Лаптева Н. А. имеет большой профессиональный опыт в разработке программного обеспечения. С 1997 года по 2010 год была ответственным исполнителем проектов МНТЦ № 413, 1217, 1924, 2991 и 3684, а также принимала участие в проекте РФФИ 14-05-00730а. Опубликовано 2 монографии, 43 статьи в журналах и трудах конференций, получен 1 патент. Lapteva Natalya Aleksandrovna works
as a senior researcher at the FBRI SRC VB "
Electrotechnical Institute.
The main scientific interests are mathematical modeling of processes in the atmosphere and hydrosphere. Lapteva N. A. has extensive professional experience in software development. From 1997 to 2010 she was the responsible executor of ISTC projects No. 413, 1217, 1924, 2991 and 3684, and also took part in the RFBR project 14-05-00730a. Published 2 monographs, 43 articles in journals and conference proceedings, received 1 patent.
Дат,а поступления — 09.09.2020
