Scientific journal

Advances in current natural sciences

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,976

Введение

Недостаточность или отсутствие надежных и длительных наблюдений за стоком воды рек в бассейне реки Амур и его притоков является одной из сложных проблем в регулировании стока и защите территории от наводнений. Наряду с существующими подходами в определении характеристик речного стока в таких условиях начинают привлекаться данные реанализов стока [1-3]. Реанализ объединяет прошлые наблюдения с гидрологическими моделями для создания последовательных временных рядов речного стока, важным условием эффективной работы которых является наличие опорной сети гидрометрических наблюдений для подбора параметров, а также методик регионализации этих параметров в условиях отсутствия данных наблюдений, например [4; 5]. Потенциал регионального реанализа речного стока R5 с разрешением по времени один месяц и пространственным разрешением 0,5° применительно к задаче определения расчетных гидрологических характеристик оценен на примере пяти водосборов в бассейне Верхней Волги с площадями водосборов от 1030 до 11 600 км2 [6]. Авторами исследования показано, что отклонения моделированного среднегодового многолетнего расхода воды и его расчетных (обеспеченных) величин от справочных данных являются незначительными. Оценка возможности использования глобального GloFAS-ERA5, а также регионального R5 реанализов стока для определения характеристик максимального суточного дождевого стока выполнена на примере пяти водосборов в бассейне р. Полометь с площадями водосборов от 48,3 до 2180 км2 [7]. Установлено, что региональный реанализ стока показывает более хорошие результаты, чем глобальный. Однако только глобальный реанализ стока GloFAS-ERA5 охватывает территорию Дальнего Востока. Последний позволил, например, восстановить гидрограф суточного стока в устье неизученной р. Налычева (Камчатка) площадью водосбора 1439 км2 [8]. Таким образом, результаты исследований показывают, что реанализ речного стока является достаточно надежным источником данных. В то же время отмечается, что наличие выраженных региональных различий в результатах моделирования делает актуальными исследования применимости реанализов стока в различных регионах, особенно страдающих недостаточной гидрологической изученностью [9].

Цель исследования – оценка точности воспроизведения суточных, месячных, годовых и максимальных в году суточных расходов воды одного из крупных притоков Амура – горной р. Бурея у с. Малиновка с помощью данных реанализа речного стока GloFAS-ERA5 v4.

Материалы и методы исследования

Река Бурея – левый приток в среднем течении реки Амур. Бассейн расположен на территории Хабаровского края и Амурской области, он ограничен хребтами Малого Хингана, Буреинского, Дуссе-Алинь, Эзоп и Турана, образующих почти замкнутый контур овальной формы, вытянутый в северо-восточном направлении. Максимальные высоты рельефа на севере и северо-востоке бассейна достигают 2000–2500 и 900–1200 м на западе и востоке. В средней его части находится Верхне-Буреинская котловина с высотами 300–500 м. После выхода из гор и до устья река течет в пределах предгорий и Зейско-Буреинской равнины. Пониженные участки равнин заболочены [10].

Основные характеристики Глобального сеточного реанализа речного стока GloFAS-ERA5 v4 (далее – реанализ стока):

горизонтальное покрытие:

90° с. ш. – 60° ю. ш., 180° з. д. – 180° в. д.;

доступный период:

с 1979 г. по настоящее время;

пространственное разрешение сетки:

0,05° × 0,05°;

разрешение по времени: одни сутки;

доступность по ссылке:

https://ewds.climate.copernicus.eu;

формат данных: GRIB2 и NetCDF-4.

В основе реанализа лежит гидрологическая модель с открытым исходным кодом LISFLOOD, которая полуавтоматически калибруется с использованием наблюденных расходов воды в реках по всему миру. В качестве входных метеоданных используется реанализ атмосферы ERA5, в котором генерируется так называемый климатический сток. Трансформация климатического стока выполняется гидрологической моделью, что позволяет рассчитать движение воды между соседними ячейками водосбора и оценить приток воды в русло реки. Гидрологическая модель генерирует непрерывный многолетний ряд ежедневных расходов воды – реанализ стока – в реках площадью от 500 км2 с практически глобальным пространственным охватом [11].

Данные наблюдений за стоком воды р. Бурея в створе у с. Малиновка (F = 67 400 км2) были получены из общедоступной базы данных речного стока GRDC (https://portal.grdc.bafg.de) за период с 1979 по 1987 год, в котором, с одной стороны, сток относительно не нарушен (в том числе из-за построенного водохранилища), а с другой – есть доступные данные реанализа стока.

Погрешности моделирования речного стока оцениваются статистическими методами, принятыми в гидрологических прогнозах, а также рядом специально разработанных для этих целей критериев [12; 13]. В отечественной и мировой практике наибольшую популярность имеет критерий Нэша-Сатклифа (Nash-Sutcliffe – NSE):

(1)

где yk – рассчитанный расход воды, ok – наблюденный расход воды, ō – средний по выборке расход воды.

Чем ближе NSE к единице, тем выше точность моделирования.

При NSE > 0,75 соответствие наблюденного и рассчитанного (моделированного) гидрографов стока рассматривается как хорошее.

При 0,35 < NSE ≤ 0,75 – как удовлетворительное [14].

Другой популярный критерий – Клинга-Гупты (Kling-Gupta – KGE):

(2)

где r – коэффициент корреляции Пирсона, σo, σs и μ0, μs – среднеквадратические отклонения (стандарты) и средние значения наблюденных и моделированных данных.

Критерий KGE комплексно учитывает динамику стока, в том числе временные сдвиги через корреляцию, изменчивость стока через отношения стандартов и смещение на уровне средних между наблюденными и моделированными расходами воды. Чем ближе KGE к единице, тем выше точность моделирования [14].

Кроме критериев NSE и KGE, для характеристики точности результатов моделирования стока рассматривается параметр BIAS (смещение/отклонение), который определяет среднее отклонение рассчитанных (моделируемых) yk от наблюденных ok значений (в нашем случае расходов воды):

(3)

В случае использования абсолютной величины разности в уравнении (3) – это параметр MAE (Mean Absolute Error). Относительное отклонение в % от среднего наблюденных расходов оценивается параметром PBIAS (Percent BIAS):

(4)

Применяется также коэффициент парной корреляции Пирсона между наблюденными и моделированными характеристиками стока r, его квадрат, называемый коэффициентом детерминации (R2). Наибольшая теснота связей наблюдается при стремлении их значений к 1.

Результаты исследования и их обсуждение

На рис. 1 показано сопоставление наблюденных и рассчитанных (реанализ стока) средних суточных расходов воды р. Бурея. Как видно из рисунка, рассчитанный сток в целом соответствует наблюденному стоку, что подтверждается также статистическими характеристиками. Так, среднее наблюденных и рассчитанных значений за весь рассматриваемый период составляет 819 и 853 м3/с соответственно. При стандартных ошибках средних 18,0 и 19,0. Отклонение стока реанализа в сторону преуменьшения составляет 4,07%. Рассеивание данных относительно среднего значения у рассчитанных данных несколько ниже, чем наблюденных: стандартное отклонение составляет 1033 и 1088 м3/с соответственно. Медианные значения наблюденного и рассчитанного стока равны 322 и 369 м3/с соответственно, различие – 12,8%. Как видно из рис. 1, данные реанализа формируют слишком крутую ветвь спада осенних расходов воды, поэтому его наименьший расход ниже, чем наблюденного стока: 0,0 и 4,6 м3/с соответственно, что в целом не существенно при наблюденном среднем многолетнем стоке 888 м3/с. Недооценены на 20,3% наибольшие за этот период расходы воды: 6780 и 8510 м3/с соответственно, что также приемлемо для этой фазы водного режима. Коэффициент корреляции между измеренными и рассчитанными средними суточными расходами воды r составляет 0,897 при стандартной ошибке σr = 0,003, что указывает на хорошую синхронность их колебаний. Безразмерные критерии качества моделирования NSE и KGE для средних суточных расходов воды – достаточно высокие и составляют 0,802 и 0,879 соответственно. В целом можно считать, что реанализ с приемлемой для практики точностью воспроизводит гидрограф суточного стока.

Годовой сток в целом оценивается достаточно успешно (таблица). Как видно из таблицы, в 1979–1981 и 1985–1987 гг. рассчитанные средние годовые расходы воды меньше наблюденных расходов воды (BIAS < 0), а в 1982–1984 гг. – их превышают (BIAS > 0). Наименьшее отклонение рассчитанного стока составляет -3,0 м3/с (0,457% от наблюденного годового стока) в 1979 году, наибольшее – -186 м3/с (18,0%) в 1987 году.

Сток незначительно завышен в 1982 году (2,08%), достигая 14,8% – в 1984 году (таблица). В среднем за 1979–1987 гг. отклонение рассчитанного стока (PBIAS) составляет -4,07%. При этом средняя абсолютная ошибка равна 71,8 м3/с (8,46% от наблюденного годового стока). Значительная ошибка расчета стока в 1987 году, по-видимому, связана с многоводностью года, обусловленной прохождением высоких паводков в течение всего теплого периода. По данным наблюдений, в этом году средний годовой расход воды составляет 1034 м3/с при среднегодовом многолетнем расходе воды 888 м3/с.

Внутригодовое распределение стока – важнейшая характеристика водохозяйственных расчетов. На рис. 2. приведено сопоставление средних за рассматриваемый период средних месячных расходов воды.

Среднее относительное отклонение рассчитанных месячных расходов воды от наблюденных (PBIAS) составляет -4,01%, т.е. сток несколько недооценивается. Абсолютная погрешность (MAE) составляет 131 м3/с (15,4% от среднемесячного стока). Наибольшее занижение рассчитанного стока по отношению к наблюденному стоку характерно для месяцев с низкой водностью (I–III и XII). В то же время рассчитанный сток в период половодья примерно на 117% выше наблюденного стока в апреле и на 10,9% – в мае (400 и 179 м3/с в абсолютном выражении).

Рис. 1. Измеренные и рассчитанные средние суточные расходы воды р. Бурея у с. Малиновка за период с 1.01.1979 по 31.12.1987 Примечание: составлено авторами по результатам данного исследования

Сопоставление наблюденных и рассчитанных средних годовых расходов воды

Примечание: составлено авторами по результатам данного исследования.

Рис. 2. Распределение наблюденных и рассчитанных средних расходов воды за месяц р. Бурея у с. Малиновка за период с 1979 по 1987 г. Примечание: составлено авторами по результатам данного исследования

Рис. 3. Наблюденные и рассчитанные максимальные в году средние суточные расходы воды р. Бурея у с. Малиновка, м3/с Примечание: составлено авторами по результатам данного исследования

В летний период (VI – VIII) и в начале осени (IX), в период формирования дождевых паводков, рассчитанные расходы воды незначительно ниже наблюденных от -4.4 до -11.1% соответственно. MAE здесь составляет около 100–150 м3/с. По мере снижения стока в осенний период (X – XI) относительное отклонение растет до -28 – -36% (рис. 2). Таким образом, внутригодовое распределение стока система GloFAS 4 в целом моделирует достаточно успешно, в том числе и во время летне-осенних паводков. Однако сток весеннего половодья моделируется менее качественно, так же как и сток воды в период зимней межени, что, вероятно, связано с системными проблемами моделирования стока в условиях распространения многолетнемерзлых грунтов.

Максимальный сток играет определяющую роль в вопросах защиты территории от наводнений, прогнозирования русловых деформаций и в других приложениях. Распределение максимальных в году суточных расходов воды показано на рис. 3. В целом максимальные средние суточные расходы воды реанализ стока недооценивает, за исключением 1981 года. Наименьшие отклонения рассчитанных суточных максимумов от наблюденных отмечены в 1979 и 1981 годах: -6,21 и 3,75% соответственно, которые тяготеют больше к маловодным годам (соответственно 657 и 795 м3/с при среднегодовом многолетнем расходе воды 888 м3/с). Однако в еще более маловодном 1986 году (619 м3/с) рассчитанный максимальный расход меньше наблюденного на 26%. Наибольшее отклонение – в относительно многоводном 1987 году, оно составляет -49,5%.

Среднее относительное отклонение PBIAS за рассматриваемый период составляет -22,5%, или 1461 м3/с в абсолютном выражении. Это в целом соответствует выводам, сделанным в работе [2], о занижении реанализом стока GloFAS–ERA5 в среднем на 20% максимального суточного дождевого стока для равнинных водосборов площадью более 2000 км2, что может говорить о системности ошибки и необходимости корректировки данных [15].

Заключение

Результаты исследования показывают, что данные реанализа позволяют достаточно хорошо воспроизводить гидрограф стока воды. В среднем за рассмотренный период наблюдается незначительное преуменьшение (на 4,07%) рассчитанных средних суточных расходов воды по сравнению с наблюденными. При этом безразмерные критерии качества моделирования суточного стока NSE и KGE – достаточно высокие и составляют 0,802 и 0,879 соответственно. Достаточно успешно оценивается годовой сток и его внутригодовое распределение. Среднее относительное смещение (преуменьшение) для годовых и средних месячных расходов воды составляет около 4%. Таким образом, исследование показывает, что реанализ может быть использован для оценки стока рек, сходных по условиям с р. Бурея. Это открывает новые возможности по учету стока неизученных рек в бассейне реки Амур, в том числе в трансграничных районах. Однако, как отмечают исследователи, качество моделирования меняется в зависимости от местоположения, поэтому может потребоваться коррекция данных реанализа для соответствующих природных условий перед практическим использованием.