РЕЗУЛЬТАТЫ КАЛИБРОВАНИЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ HBV ДЛЯ ГОРНЫХ РЕК КАЗАХСТАНА Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

НАУЧНЫЕ СТАТЬИ

Гидрометеорология и экология №3 2018

УДК 556.3.013;556.3.072

А.А. Болатова1 Т. А. T^9K9piM 1 М.Н. Раимжанова 1 Н.Т. Сершбай 1 Б.Е. Багитова 1 К.М. Болатов 1

РЕЗУЛЬТАТЫ КАЛИБРОВАНИЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ HBV ДЛЯ ГОРНЫХ РЕК КАЗАХСТАНА

Ключевые слова: параметры модели, ГИС, цифровая модель рельефа, сток весеннего половодья, моделирование

В статье приводится краткое описание модели HBV-light и её основных параметров. Даны этапы предварительной работы с цифровой моделью рельефа и результаты автоматического калибрования для 15 горных водосборов Казахстана.

В настоящее время в гидрологии наиболее важной задачей является оценка режима паводков и наводнений. Овладение методологическим аппаратом новейшего направления и технологиями, позволяют использовать гидрологические модели во всех речных бассейнах, в том числе в неизученных. Также одной из важнейших задач является перспективный прогноз изменений гидрологического режима при ожидаемых изменениях климата и ландшафтов. Математическое моделирование процессов формирования речного стока есть базовый исследовательский и инженерный инструмент современной гидрологии. Количество различных моделей стока исчисляется многими десятками - от простейших до самых сложных [1, 3, 7].

Объекты исследования. В данной работе исследуются горные реки южного, юго-восточного и восточного Казахстана, последние из которых по геологическому строению относятся к молодым рекам, проходящим раннюю стадию своего развития. Горные районы Казахстана отличаются густотой речной сети, так как в горах Алтая, Жетысуйского Алатау и Тань-Шаня выпадают обильные осадки.

Рассматриваемым рекам характерны весенние и весенне-летние половодья, продолжительность которых зависит от средней высоты, пло-

1 КазНУ им. аль-Фараби, г. Алматы, Казахстан 110

щади водосбора, рельефа, а также от климатических и различных гидрогеологических условий.

Река Шарын - крупнейший приток р. Или. В верхнем течении носит название Чалкудысу, а в среднем Кегень. Площадь бассейна реки (Е ) 7720 км2, длина (Ь) 427 км.

Река Шелек - второй по величине приток р. Или. Она образуется от слияния рек Жангырык, юго-восточный Талгар и Южный Иссык, берущих начало на высотах 3300...3500 м от ледников Жангырык, Богатырь, Корженевского на хребтах Заилийского и Кунгей-Алатау. Длина реки 245 км, площадь бассейна 4980 км2.

Река Осек (Е = 1970 км2, Ь = 164 км) образуется при слияния рек Малого и Большого Осека и после слияния выходит на предгорную равнину, где образует обширное болото Омба. Выйдя из болота, река течет в западном направлении и впадает в р. Иле.

Река Коксу - приток р. Каратал - берет начало у основания ледниковых морен на высоте около 3500 м. По площади водосбора (4670 км2) и протяженности (205 км) она больше р. Каратал.

Река Лепсы в бассейне оз. Балхаш занимает по водности третье место. Её длина 417 км, площадь водосбора 8110 км2. Истоки р. Лепсы находятся на высоте более 3000 м - в области ледников северного склона хребта Жетысуйского Алатау. С северных склонов Жетысуйского Алатау в сторону оз. Балхаш текут реки Сарканд, Баскан, Биен, Кызылагаш и ряд более мелких водотоков. Река Баскан - горный водоток с истоками в ледниках и снежинках. Река Емель берет начало на высотах около 3000 м, на склонах хребтов Тарбагатай и Уркашар, за пределами Казахстана. Площадь ее водосбора 21 800 км2. На территории Казахстана река пересекает песчаную равнину и впадает в оз. Алаколь [6].

Реки Восточного Казахстана относятся к бассейну Карского моря. Гидрографическое строение речной сети Верхнего Иртыша обусловлено сложным рельефом и разнообразными климатическими условиями. Основной фазой этих бассейнов является половодье, в период которого осуществляется большая часть годового стока, наблюдаются максимальные расходы и наибольшие уровни воды [4].

Река Улькен Бокен - одна из крупных левобережных притоков Иртыша, впадающая в Бухтарминское водохранилище. Истоки реки располагаются на южных склонах хр. Калба, северо-восточнее гор Байбура, на

высотах 1400.. .1500 м. Длина реки 161 км, площадь водосбора 3390 км2. Средний многолетний расход воды составляет 7,82 м3/с.

Река Буктырма берет начало из небольшого озера на склоне Южного Алтая и до впадения в Бухтарминское водохранилище принимает ряд притоков - Ак Берель, Черновая, Сарымсакты, Белая, Черемошка, Хамир, Березовка. Длина реки 336 км, площадь водосбора 12 660 км2. Средний многолетний расход воды составляет 218 м3/с.

Река Ульби образуется слиянием рек Тихая (Е = 681 км2, Ь = 25 км) и Громотуха (Е = 451 км2, Ь = 34 км,), которые берут начало в Ивановском и Убинском хребтах (Рудный Алтай). В районе г. Усть-Каменогорска Ульби впадает в р. Иртыш (Ертис), являясь ее правым притоком. Длина реки 100 км, площадь водосбора 4990 км2. Среднемноголет-ний расход воды составляет 96,8 м3/с.

Река Оба - одна из самых полноводных правобережных притоков р. Ертис, образуется от слияния рек Белая Оба (Е = 806 км2, Ь = 58 км,) и Черная Оба (Е = 691 км2, Ь = 70 км), берущих начало с Корганских Белков в зоне вечных снегов. Верховья реки с северо-востока и запада сжаты Тигирец-ким, Коксуйским и Убинским хребтами. Длина реки 278 км, площадь водосбора 9 850 км2. Среднемноголетний расход - 173 м3/с [2].

Реки Арысь и Келес по гидрологическому районированию территории бассейна Сырдарьи относятся к северо-западному району, где объединена вся низкогорная область северо-западной части бассейна Сырда-рьи, т.е. западная периферия отрогов Таласского Алатау и юго-западные склоны хр. Каратау. По классификации В. Л. Шульца, реки относятся к типу снего-дождевого питания. Гребень волны половодья, рек этого района проходит большей частью в апреле-мае. Река Арысь образуется на стыке хребтов Таласского и Каратау. Общая длина составляет 378 км, а площадь водосбора 14 200 км2. Особенностью бассейна является то, что заборы воды на орошение производятся на всем протяжении рек, начиная с верховьев. Река Келес правый приток реки Сырдарьи, берет начало на горном хребте Каржантау. Длина реки 241 км, площадь водосбора 3260 км2 [5].

Описание модели ИБУ. Модель ИБУ, разработанная Бергстрёмом в Шведском метеорологическом и гидрологическом институте, представляет собой концептуальную модель водосбора, которая преобразует осадки, температуру воздуха и потенциальное суммарное испарение либо в снеготаяние, либо в сток или приток в водохранилище [8]. Модель была неоднократно модифицирована, и ее различные версии существуют во

многих странах. В данном исследовании применялась версия HBV light 2.0. Модель описывает общий баланс реки следующим образом:

P-E-Q= ¿ [SP + SM + UZ + LZ + VL], (1)

где P - осадки; E - суммарное испарение; Q - сток; SP - снежный покров; SM - влажность почвы; UZ - верхняя зона подземных вод; LZ -нижняя зона подземных вод и VL - объем озер.

Модель HBV можно рассматривать как модель с полураспределёнными параметрами; водосбор разбивается на частные водосборы, также применяется метод высотного районирования. Модель включает следующие подпрограммы для интерполяции: расчет накопления снега и снеготаянье, суммарного испарения, влажности почвы, обобщения стока для расчета трансформации движения воды по рекам и через озера. Для водосборов определенного высотного положения осуществляется дополнительное деление на высотные зоны. Каждую высотную зону можно разделить на подзоны по типу растительности, например лесные и не лесные территории.

Модель HBV применяется для заполнения пропусков в рядах данных стока, для контроля качества данных, для изучения водного баланса, для расчета проектных паводков, для обеспечения безопасности плотин, для исследования последствий изменения стока в водосборном бассейне, а также для прогнозирования стока [10].

Для высотного анализа бассейнов использовались трехмерные снимки SRTM (Shuttle radar topography mission). Последующая обработка трехмерного снимка производится в модулях ESRI ArcGIS Desktop. На основе данных SRTM подготовлены 15 цифровых моделей рельефа (ЦМР) бассейнов горных рек с расширением пикселя 30^30 м. Проведен анализ рельефа каждого бассейна (направление потока, локальное понижение, заполнение, общий суммарный сток, идентификация, порядок водотоков, привязка точек устьев), классификация площади бассейнов по высотным зонам и выделены склоны различных экспозиций - северной, южной, западной, восточной. Также использовались данные ледниковых составляющих, при их наличии. В качестве примера на рис. 1 представлена карта ЦМР бассейна р. Ульби - с. Ульби Перевалочная. Аналогичные карты построены в ГИС для всех исследуемых водосборов.

Результаты.

Калибрование параметров модели. Надежность результатов гидрологических моделей водосбора напрямую зависит от процедуры калиб-

рования, которая обычно является поиском одного оптимального набора параметров для исследуемой территории.

Ус! ь-Кв менатор ск

Рис. 1. Цифровая модель рельефа р. Ульби - с. Ульби Перевалочная.

Метод автоматической калибровки для модели ИБУ позволяет использовать различные критерии. Значения параметров выбираются случайным образом в пределах заданного диапазона, и модель запускается с использованием этих параметров. В табл. 1 представлены допустимые для модели ИБУ диапазоны параметров [11].

Обычно для калибрования требуются синхронные ряды стока и метеорологических данных за 3...5 или 5...10 лет. Период калибровки должен включать различные гидрологические годы, как многоводный так и маловодный.

Таблица 1

Допустимые диапазоны параметров модели

Параметр Пояснение СИ Нижний предел Верхний предел

Режим снега

ТТ Пороговая температура ° С -1,5 2,5

СБЫЛ Фактор градус-день шш °С"1а-1 1 10

Поправка к снегу - 0,5 1,2

С1И Влагоемкость - 0 0,2

СБЯ Коэффициент повторного замораживания - 0 0,1

Режим почв

БС Максимум 8М (накопление влаги в почве) шш 50 500

Параметр Пояснение СИ Нижний предел Верхний предел

LP Порог для уменьшения испарения (SM/FC) - 0,3 1

BETA Shape коэффициент - 1 6

Генерация стока

K0 Коэффициент рецессии d-1 0,1 0,5

K1 Коэффициент рецессии d-1 0,05 0,3

K2 Коэффициент рецессии (lower storage) d-1 0,001 0,1

UZL Порог для K0-outflow mm 0 50

PERC Максимальный сток проходящий от верхнего к нижнему слою почвы mm d-1 0 4

MAXBAS Трансформация стока, длина весовой функции d 1 7

В данной работе калибрование модели выполнено по 15 горным рекам Туркестанской, Восточно-Казахстанской, Алматинской областей и г. Алматы с использованием алгоритма оптимизации GAP optimization. В результате автоматического калибрования модели HBV для каждого водного объекта определены наилучшие наборы параметров, в зависимости от климатических, гидрологических и геологических условий (табл. 2).

Таблица 2

Параметры модели HBV, сгенерированные при автокалибровании модели

Режим снега Режим почвы испарения и Режим подземных вод и чувствительности модели

C О Н T к1 S 0 ft s Cm SFCF FC, mm Рч hJ BETA Alpha я ТЗ (N PERC, mm d-1 MAXBAS, d

р. Арысь - жд. ст. Арысь

■0,3 7,6 0,5 292 0,7 2,9 0,3 0,2 р. Келес - устье 9,9 1,6 6,7

■1.5 4,4 0,7 496 0,6 2,2 0,2 0,2 р. Лепсы - г. Лепсы 0,1 0,5 4,3

■0,8 8,0 0,6 371 0,4 1,4 5,7 5,0 р. Осек - п. Талды 6,3 3,0 1,0

1,1 3,6 1,1 198 0,3 5,7 0,0 0,1 р. Баска - с. Екиаша 4,6 3,9 3,8

■1,0 3,3 0,9 293 0,6 6,0 3,0 8,7 0,0 4,9 6,2

Режим снега

Режим почвы и испарения

Режим подземных вод и чувствительности модели

О

О

н н

Х2* 2 ° ° ё

и

и

ь-1

£ м м

л -а а

2

ТЗ ё Ё

О &

М

< М

X <

р. Емель - Кзылту

-1,5 8,8 0,5 400 0,6 1,5 0,4 0,3 Приток в Бестюбинское вдхр. 7,6 1,8 7,0

-1,4 9,0 0,8 114 0,7 0,5 0,2 6,2 р. Шары - п. Сарытогай 1,4 0,6 1,8

-1,3 10,0 0,8 290 0,5 2,0 0,4 0,1 р. Шелек - п. Бартогай 5,7 3,7 1,2

-0,1 10,0 0,6 500 0,3 3,6 0,2 0,1 р. Шелек - с. Малыбай 5,4 2,7 2,0

1,6 9,0 1,2 231 0,3 1,1 7,0 6,9 р. Оба - г. Шемонаиха 1,5 1,8 2,6

0,9 3,1 1,5 150 0,9 1,1 0,9 7,1 р. Ульби - Перевалочная 0,1 2,4 1,2

1,7 5,0 0,9 232 0,6 3,6 7,9 0,1 6,7 0,2 2,1

р. Бухтарма - с. Лесная пристань

1,1 5,2 1,2 50 1,0 1,0 5,4 8,7 р. Коксу - с. Коксу 0,1 1,3 2,3

2,1 4,5 1,2 170 1,0 2,5 5,2 0,1 р. Улькен Бокен - с. Джумба 3,8 2,7 3,4

2,1 9,5 1,2 50 1,0 1,0 0,1 6,1 9,9 0,3 5,4

Калибрование модели производилось автоматическим методом, основанным на большом количестве ручных калибровок (10 000 генераций случайных чисел). В ходе колебровок соответствующие значения параметров изменяются до тех пор, пока не будет получена наилучшая связь с наблюдёнными данными.

ИБУ моделирует ежедневные значения стока в половодье с использованием суммы осадков, температуры воздуха и потенциального испарения. В зависимости от значения пороговой температуры ТТ [°С], выпавшие осадки классифицируются либо в твердые осадки (фактическая температура воздуха ниже порогового значения), либо в жидкие осадки (фактическая температура воздуха выше порогового значения). Все осадки, формирующие снег умножаются на поправочный коэффициент снегопада, 8БСР. Таяние снега рассчитывается по методу градусо-дня.

Талая вода и осадки сохраняются в снежном покрове до тех пор, пока они не превысят определенную долю, CWH, водного эквивалента снега. Дождевые осадки и снеготаяние распределяются на влагу, наполняющую слой почвы и на подпитку грунтовых вод, в зависимости от соотношения между содержанием воды в почвенном слое (SM [mm]) и его максимальным значением (FC [mm]) [10].

К параметрам снежного покрова («snow routine»), которые рассчитываются в модели HBV-light, относятся пороговая температура (ТТ), фактор градус-дня (CFMAX) и поправочный коэффициент снегопада (SFCF).

Фактор градус-дня (CFMAX) основан на предполагаемой взаимосвязи между абляцией и температурой воздуха, обычно этот параметр выражается в виде суммы положительных температур воздуха, т.е. количества растаявшего льда или снега (мм), в определенный At интервал времени в дни с положительными температурами. По результатам расчета модели (табл. 2) количество растаявшего льда или снега в исследуемых бассейнах изменяются в пределах 3,1...10,0 мм. Максимальное количество растаявшего снега или льда наблюдается на р. Шелек - п. Бартогай и р. Шарын -п. Сарытогай. Поправочный коэффициент снегопада (SFCF) изменяется в пределах от 0,51 до 1,50.

Процедура учета влажности почвы является основной частью контроля образования стока. Эта процедура основана на трех параметрах: максимальном хранении влаги в почве (FC), индексе распределения влажности почвы (BETA), значении влажности почвы, выше которого эва-потранспирация достигает своего потенциального значения (LP). Вклад в сток от дождя или таяния снега является небольшим, когда почва сухая и велик при увлажненной почве. Соответственно, коэффициент стока зависит от влажности почвы [9]. Максимальное количество увлажненности почвы, рассчитанной по модели на реках Туркестанской области варьируются в пределах от 292 до 496 мм, на реках г. Алматы - от 114 до 500 мм, на реках Алматинской области - от 170 до 371 мм, а на реках Восточно-Казахстанской области изменяется от 50 до 400 мм (табл. 2). Значение влажности почвы, выше которого эвапотранспирация достигает своего потенциального значения на рассматриваемой территории варьирует от минимального до максимального значения, т.е. от 0,3 до 1,0. Индекс распределения влажности почвы изменяется от 1,00 до 5,97.

Следующая подпрограмма «генерация стока» («response routine») представляет собой функцию «ответа», которая преобразует избыток вла-

ги из зоны увлажненной почвы в сток. Избыток влаги из зоны увлажненной почвы накапливается в так называемом «верхнем резервуаре» (верхний почвенный слой). Пока в верхнем резервуаре есть влага, она постепенно просачивается в «нижний резервуар» в соответствии с параметром PERC. Таким образом, верхний почвенный слой представляет собой дренаж, через который влага поступает в нижний почвенный слой. В свою очередь, нижний почвенный слой является резервуаром хранения подземных вод водосбора, вносящий вклад в формирование стока.

Коэффициент Kj, представляющий накопленный сток в верхней зоне накопления (SUZ) влаги изменяется в пределах от 0,05 до 8,73, а коэффициент K2 - накопленный сток в нижней зоне хранения (SLZ) влаги варьирует от 0,03 до 9,97. Максимальная скорость просачивание воды изменяется от 0,24 до 4,91 мм/сут.

Генерируемый сток, проходит процедуру преобразования, с целью придания гидрографу правильной формы на выходе из суббассейна. Функция преобразования является простой технологией фильтрации с треугольным распределением весов. Временная база треугольного распределения равна значению заданной параметром MAXBAS. Параметр MAXBAS представляет собой общее количество суточного стока, i = {l, 2, ...maxbas} [13].

Функция MAXBAS перераспределяет общий сток на несколько дней, при этом определенное количество осадков, попадая на поверхность бассейна, оказывает влияние на водосбор не более чем на одни сутки. Рассматриваемый параметр на реках Туркестанской области варьирует от 4 до 7 сут, на реках Алматинской области - 1.. .6 сут, на реках г. Алматы 1.. .2 сут и на реках ВКО от 1 до 7 суток.

Для оценки соответствия моделированного стока наблюдаемому стоку используются различные критерии, такие как визуальная оценка или статистические критерии. В модели HBV связь между наблюденным и смоделированным стоком оценивается по формуле эффективности Нэша-Сатклиффа NSE [12], обозначаемой в модели Ref [11].

где Qobs - расход воды, измеренный на гидрологическом посту; Qsim -расход воды, рассчитанный с помощью модели.

(2)

При Яер > 0,5 модель хорошо воспроизводит динамику моделируемой величины, при Яер = 1 модельный расчет признается полностью адекватным, а при Яер < 0 модель считается несостоятельной.

Характеристики водосбора и результаты эффективности модели приведены в табл. 3.

Таблица 3

Характеристика бассейнов и результаты эффективности модели

км Метеостанция (М) Средняя высота М, м н.у.м. Период калибровки, гг. ЯеРР

р. Арысь - жд. ст. Арысь

11500 Аул Турара Рыскулова 809 2004.. 2006 0,920

р. Келес - устье

3261 Казыгурт, Тасарык, аул Турара Рыс- 697 1983.. 1986 0,788

кулова, Жетысай

р. Лепсы - г. Лепсы

1218 Лепсы 1012 2008. 2012 0,919

р. Шелек - с. Малыбай

4262 Ассы 2215 1978. 1980 0,922

р. Осек - п. Талды

1211 Мынжылкы 3017 1989. 1991 0,950

р. Баскан - с. Екиаша

808 Сарканд 758 2012. 2016 0,907

р. Коксу - с. Коксу

758 Когалы 1405 1995. 2000 0,856

Приток в Бестюбинское водохранилище

6163 Жаланаш, Кеген, Нарынкол, Кыр- 1656 1978. 1981 0,885

гызсай

р. Шарын - уроч. Сарытогай

7766 Кеген, Жаланаш 1771 1986. 1991 0,745

р. Шелек - выше вдхр. Бартогай

4908 Мынжылкы 3017 2010. 2015 0,862

р. Бухтарма - с. Лесная Пристань

12423 Улкен Нарын, Катон-Карагай, Лени- 764 1985. 1987 0,921

ногорск, Теректы

2 а т

2 Б, км Метеостанция (М) Средняя выс м н. у. м. Период калибровки, гг. КеЛ

р. Емель - п. Кзылту

21314 Алаколь, Жаланашколь, Урджар, Бакты 417 2009.2011 0,838

р. Оба - г. Шемонаиха

8152 Лениногорск, Шемонаиха 559 2002.2005 0,908

р. Улькен Бокен - с. Джумба

758 Кокпекты 510 1995.2000 0,895

р. Ульби - с. Ульби Перевалочная

4931 Лениногорск, Усть-Каменогорск 547 1986.1990 0,922

Площадь исследованных рек варьирует в пределах 758...21314 км2. Среди рассматриваемых рек есть реки с естественным режимом, реки, которые регулируются гидротехническими сооружениями (р. Шелек -с. Малыбай, р. Шарын - уроч. Сарытогай). К рекам, имеющим интенсивную хозяйственную деятельность относятся реки Туркестанской области: р. Арысь - жд. ст. Арысь, р. Келес - устье. Рассмотрена трансграничная река Емель - п. Кзылту, 80 % площади которой формируется на территории Китая. На рис. 2-5 представлены результаты калибрования некоторых рек.

Дата Дата

Рис. 2. Результаты калибрования рек Туркестанской области.

гМ П <4 СЧ

— ГГ|

Рис. 3. Результаты калибрования рек Восточно-Казахстанской области.

Рис. 4. Результаты калибрования рек Алматинской области.

эо ос о, о* о* с-. о о о о

оч Э1 С-.

О ^ С5 О О ^ О О О -н О О

355535335353

Дата

Рис. 5. Результаты калибрования рек г. Алматы. 1 - сумма

атмосферных осадков, мм; 2 - смоделированный сток, м3/с;

3 - наблюденный сток, м3/с.

Для калибровки модели были выбраны в основном исторические периоды, от 2 до 5 лет. При калибровании параметров рек эффективность модели, рассчитанная уравнением К8Е, в целом составила 0,745.0,950. Модель хорошо воспроизводит динамику моделируемого стока.

Наименьшую эффективность модель рассчитала для р. Келес - устье и р. Шарын - уроч. Сарытогай (0,788 и 0,745 соответственно). Эти реки имеют интенсивную хозяйственную деятельность и регулируются ГТС.

Эффективность модели для трансграничной реки Емель -п. Кзылту составила 0,838. Для других исследуемых рек с естественным режимом эффективность Нэша-Сатклифа варьирует в диапазоне 0,856.0,950. Коэффициенты корреляции наблюденных и смоделированных расходов воды колеблются в пределах от 0,863 до 0,977, что говорит о тесной связи между наблюденными и смоделированными расходами воды.

Заключение. Авторами были исследованы 15 горных рек территории Казахстана. Для исследуемых водных объектов адаптирована гидрологическая модель ИБУ. Проведена работа по калиброванию параметров модели для каждой реки в отдельности. Использование модели ИБУ для горных рек Казахстана показало, что модель хорошо воспроизводит динамику моделируемого стока, критерии Нэша-Сатклиффа составили 0,745.0,950. Откалиб-рованные параметры модели рекомендуется применять при моделировании стока для составления краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов расхода воды. 122

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока. - Л.: Гидрометеоиздат, 1988. - 311 с.

2. Водные ресурсы Казахстана: оценка, прогноз, управление, Т. 21./ Во-дообеспеченность республики Казахстан: состояние и перспективы -Алматы: ТОО «Арко», 2012. - 237 с.

3. Кучмент Л.С., Мотовилов Ю.Г., Назаров Н.А. Чувствительность гидрологических систем: влияние антропогенных изменений бассейнов и климата на гидрологический цикл. - М.: Наука, 1990. - 142 с.

4. Ресурсы поверхностных вод СССР, Алтай и Западная Сибирь. Том 15, Вып. 1 - Л.: Гидрометеоиздат, 1969. - С. 31-32, 59.

5. Ресурсы поверхностных вод СССР, Средняя Азия. Том 14, Вып. 1. Бассейн р. Сыр-Дарьи - Л.: Гидрометеоиздат, 1969. - С. 53, 69, 88.

6. Ресурсы поверхностных вод СССР, Центральный и Южный Казахстан. Том 13, Вып. 2. Бассейн оз. Балхаш - Л.: Гидрометеоиздат, 1970. - С. 34-40.

7. Федоровский А.С. Региональная адаптация моделей круговорота воды: Автореф. дис. ... доктора геогр. наук. - Владивосток, 1999. - 24 с.

8. Bergstorm, S. The HBV model - its structure and applications // SMHI Reports RH, Norrkping, Sweden, 1992. - №4

9. Gitte Berglov, Jonas German, Hanna Gustavsson, Ulrika Harbman and Barbro Johansson Improvement HBV model Rhine in FEWS Final report // Hydrology - 2009. - № 112. - С. 10

10. Jan Seibert HBV light version 2. User's manual. Stockholm University, Department of Physical Geography and Quaternary Geology. - 2005. - С. 32

11. Jan Seibert, Multi-criteria calibration of a conceptual runoff model using a genetic algorithm // Hydrology and Earth System Sciences. - 2000. - № 4(2). - С. 215-217.

12. Nash J.E. and Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models, part 1-a discussion of principles // Journal of Hydrology. - 1970. -№ 10. - С. 282-290.

13. Valent P., Szolgay О., Riverso С. Assesment of the uncertainties of a conceptual hydrologic model by using artificially generated flows // Slovak journal of civil engineering. - 2012. - Vol. XX, №4. - С. 35-43.

14. Wilk J, Andersson L. and Plermkamon V. Hydrological impacts of forest conversion to agriculture in a large river basin in northeast Thailand, hydro-logical processes // Hydrol. Process. - 2001. - № 15. - С. 2729-2748.

Поступила 28.09.2018 123

А.А. Болатова Т. А. T^9K9pÎM М.Н. Раимжанова Н.Т. Серкбай Б.Е. Багитова К.М. Болатов

ЦАЗАЦСТАННЬЩ ТАУЛЫ ЭЗЕНДЕРШ HBV ГИДРОЛОГИЯЛЬЩ МОДЕЛ1МЕН КАЛИБРЛЕУ НЭТИЖЕЛЕР1

TyrnHdi свздер: модель параметрлер^ ГАЖ, жер бедершщ сандьщ Yлгiсi, квктемгi су тасудьщ агындысы, Yлгiлеу

Жумыста HBV-light моделтщ щысщаша сипаттамасы, моделъдщ нег1зг1 параметрлертщ сипаттамасы, жер бедершщ сандъщ улг1стщ жумыс кезецдер1 жэне Цазащстанныщ 15 таулы су жинау алаптарыныц автоматтыщ калибрлеу нэтижелер1 корсетыген.

Bolatova A.A., Tillakarim T.T., Raymzhanova M.N., Serikbay N.T., Bagitova B.E., Bolatov K M.

RESULTS OF CALIBRATION OF HBV HYDROLOGICAL MODEL FOR THE KAZAKHSTAN MOUNTAIN RIVERS

Key words: parameters of model, GIS, digital elevation model, spring flood runoff, modelling

The work presents a short description of model HBV-light, description of main parameters of model, pre-work stages with digital elevation model and results of automatic calibration for 15 mountain watersheds of Kazakhstan.