Scientific journal

Advances in current natural sciences

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,976

Введение

Управление водными ресурсами в условиях изменяющегося климата и высокой антропогенной нагрузки является одной из острых проблем бассейна р. Зеравшан и Узбекистана в целом [1]. Как показывают исследования, страна сталкивается с такими вызовами, как таяние ледников, изменение режима осадков и рост температур, что требует совершенствования методов анализа и прогноза природных процессов [2].

На региональном уровне анализ гидрометеорологической изученности бассейна р. Зеравшан подтверждает наличие значимых трендов повышения температуры воздуха, в то время как ряды осадков и стока статистически значимых трендов не имеют, что указывает на сложность и нелинейность происходящих изменений [3, 4]. Детальное изучение режима выпадения осадков в бассейне Среднего Зеравшана показывает их критическую роль как приходной части водного баланса, при этом выявлена их высокая пространственно-временная изменчивость и наличие экстремальных засушливых и многоводных периодов, что напрямую влияет на водообеспеченность территории [5, 6]. Оценка водного баланса всего водосбора свидетельствует о том, что расходная часть (сток и испарение) систематически превышает приходную (осадки), а отрицательная невязка баланса количественно характеризует высокую антропогенную нагрузку, связанную с изъятием воды на ирригацию, промышленные и коммунально-бытовые нужды, которая компенсируется, предположительно, за счет использования грунтовых вод [3]. Эта нагрузка усугубляется климатическими изменениями, которые ведут к увеличению частоты экстремальных засух и наводнений, напрямую влияя на устойчивость сельского хозяйства и водоснабжение [7]. На примере хлопководства доказана прямая экономическая зависимость аграрного сектора от доступных объемов воды: моделирование производственной функции показало, что изменение водообеспеченности приводит к пропорциональному изменению урожайности и чистой прибыли, что позволяет выделить зоны, наиболее благоприятные и, наоборот, рискованные для ведения сельского хозяйства с точки зрения водообеспеченности [8].

Совокупность этих результатов подтверждает, что регион испытывает некоторый дефицит в водных ресурсах. Приведенные выше оценки в основном являются ретроспективными. Для обоснования перспективных режимов водопользования необходим переход к сценарному прогнозированию на основе климатических моделей [9, 10].

Цель исследования – анализ эффективности вероятностного метода прогнозирования речного стока с учетом антропогенной нагрузки на речном водосборе с применением различных климатических сценариев на примере р. Зеравшан.

Материалы и методы исследования

Одной из задач для апробации вероятностного подхода и климатических сценариев является оценка составляющих водного баланса. Она была проведена в исследовании [3] с использованием суммы годовых осадков, среднегодовой температуры воздуха и среднегодовых расходов воды. Метеорологическая информация бралась за период с 2000 по 2022 г., гидрологическая – за период с 2009 по 2023 г. В исследовании использовались данные по следующим метеорологическим постам: Самарканд, Булунгур, Янгиарык, Пайарык, Окдарье, Нурабад, Кашрабад, Каттакурган. Данные о расходах воды бассейна р. Зеравшан брались по постам, расположенным как на естественных, так и на зарегулированных – в основном на малых и средних – водотоках: 1 – р. Акдарья – кишл. Агалык; 2 – р. Ургутсай – г. Ургут; 3 – р. Аманкутансай – кишл. Аманкутан; 4 – р. Бахмазарсай – кишл. Бахмазар; 5 – р. Биглярсай – кишл. Янги-Акчаб; 6 – р. Зеравшан – Даргомская плотина; 7 – кан. Обводной – Голова, из кан. Даргом; 8 – кан. Правобережный – Голова; 9 – р. Зеравшан – Ак-Карадарьинский вододелитель; 10 – кан. Центральный Мианкальский – Голова, из р. Зеравшан; 11 – кан. Курбанобад – Голова, из р. Зеравшан; 12 – кан. Подводящий Каттакурганского вдхр. – Устье; 13 – кан. Чегонак – голова, из кан. Отводящего; 14 – р. Зеравшан – г. Навои.

На рис. 1 показано расположение метеорологических станций и гидрологических постов бассейна р. Зеравшан.

Метод оценивания водных ресурсов на территориях с высокой антропогенной нагрузкой в условиях изменения климата основан на применении вероятностного подхода. Этот подход заключается в статистическом моделировании гидрологических процессов посредством уравнения Фоккера – Планка – Колмогорова (ФПК) и метода моментов [11].

Уравнение ФПК описывает эволюцию плотности вероятности p(Q, t):

, (1)

где A и B – коэффициенты сноса и диффузии, определяющиеся физико-статистическими параметрами.

Рис. 1. Карта-схема района исследований Примечание: составлена авторами на основе полученных данных в ходе исследования

На практике пользуются тремя-четырьмя моментами вероятностных распределений, и тогда уравнение (1) аппроксимируется системой дифференциальных уравнений для моментов:

, (2)

,

,

.

Этой системы уравнений достаточно для определения всех расчетных гидрологических характеристик. Решение прогностической задачи разбивается на два этапа: по имеющимся норме стока, коэффициентам вариации и асимметрии находятся значения моментов mi и по ним вычисляются . Затем, меняя в соответствии с климатическим сценарием значения c(X, T) и N(X), находятся прогнозные значения моментов miпр. По ним вычисляются прогнозные расчетные характеристики, строятся прогнозные распределения pпр(Q) и находятся обеспеченные значения QпрP %, отличающиеся от фактических учетом климатических изменений.

Вероятностный метод для бассейна р. Зеравшан был скорректирован таким образом, чтобы учесть влияние антропогенной деятельности в условиях климатических изменений. Суть адаптации состоит в модификации расчетной формулы прогнозируемых осадков Xпр+антр.. Это достигается путем добавления к прогнозному значению невязки δ и вычитания погрешности ε, которые вычисляются по уравнению водного баланса для каждого водосбора отдельно [3]: Xпр+антр. = Xпр + δ – ε.

По Шестому оценочному докладу Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) [12] были отобраны различные модели и сценарии для прогноза сумм годовых осадков и среднегодовой температуры для перечисленных метеорологических станций на 2050 г. В табл. 1 представлены климатические модели и их описание.

Результаты исследования и их обсуждение

С помощью прогнозных значений температур воздуха (Tпр) и атмосферных осадков (Xпр) для каждой модели, представленной в табл. 1, производится расчет по формуле А. Н. Постникова испаряемости (E0) и испарения (Eпр) по формуле П. Шрайбера. Пример расчета представлен в табл. 2 для метеорологической станции Булунгур.

Анализируя табл. 1 и графики на рис. 2, можно заключить следующее: наиболее высокие средние годовые температуры ожидаются по модели Amon_CanESM5, климатический сценарий SSP5-8.5, тогда как наилучший сценарий демонстрирует модель Amon_GISS-E2-1-G (SSP1-2.6). Максимальные суммы годовых осадков характерны для модели Amon_GISS-E2-1-G при реализации сценария SSP3-7.0, минимальные – для модели Amon_CanESM5 с вариантом развития SSP1-2.6. Средняя ожидаемая величина повышения температуры составит около 1,7 °C для бассейна р. Зеравшан, что согласуется с выводами Шестого оценочного доклада МГЭИК.

Таблица 1

Климатические модели и их описание

Примечание: составлена авторами на основе источника [12].

Таблица 2

Расчет испарения и испаряемости по климатическим моделям (метеостанция Булунгур)

Примечание: составлена авторами на основе источника [12] и полученных данных в ходе исследования.

а)

б)

Рис. 2. Ожидаемые изменения сумм годовых осадков (а) и температуры воздуха (б) по различным моделям и сценариям для метеостанции Булунгур Примечание: составлена авторами на основе источника [12]

Таблица 3

Расчет и сценарная оценка характеристик без антропогенной нагрузки

Примечание: составлена авторами на основе полученных данных в ходе исследования.

В табл. 3 и 4 приведен результат применения вероятностного подхода с учетом климатических изменений, продиктованных сценарием Amon_GISS-E2-1-G_ssp585_gn_201501-205012, для прогноза стока некоторых рек бассейна Зеравшана и оценка статистических параметров без учета антропогенной нагрузки и с ее учетом.

Таблица 4

Расчет и сценарная оценка характеристик с антропогенной нагрузкой

Примечание: составлена авторами на основе полученных данных в ходе исследования.

Видно, что рассчитанные коэффициенты вариации без учета влияния антропогенной нагрузки характеризуются существенными отклонениями (табл. 3). Однако вариант расчета с учетом антропогенного фактора показывает приемлемые значения этих показателей (табл. 4).

Подобная тенденция наблюдается и при оценке нормы годового стока. Объяснить это можно, например, тем, что без учета антропогенной нагрузки модель учитывает только естественные, климатические флуктуации. Антропогенная нагрузка (например, регулирование стока, водозабор, сбросы) изменяет структуру шума, подавляя естественную хаотичность системы. Это и соответствует правильной адаптации метода к антропогенно нагруженной территории при изменении климата.

Предлагаемый метод рекомендуется применять на прочих водосборных бассейнах аридной зоны, испытывающих значительную антропогенную нагрузку, при разработке рациональных схем водопользования в условиях меняющегося климата [13–15].

Заключение

В результате проведенного исследования выполнена апробация вероятностного подхода на основе уравнения Фоккера – Планка – Колмогорова для прогноза стока рек бассейна Зеравшана с учетом климатических изменений и антропогенной нагрузки. Анализ климатических проекций по шести моделям CMIP6 для трех сценариев (SSP1-2.6, SSP3-7.0, SSP5-8.5) показал, что к 2050 г. среднегодовая температура на водосборе повысится в среднем на 1,7 °С, что согласуется с выводами Шестого оценочного доклада МГЭИК. При этом наибольший разброс сценариев наблюдается для сумм годовых осадков: от существенного сокращения (модель Amon_CanESM5, SSP1-2.6) до локальных увеличений (модель Amon_GISS-E2-1-G, SSP3-7.0).

Расчеты статистических характеристик стока для четырех створов подтвердили критическую важность учета антропогенной нагрузки в прогнозных моделях. В варианте без учета антропогенного фактора прогнозные значения коэффициентов вариации оказались физически некорректными, достигая 4–10 при фактических значениях 0,2–0,5, а отклонения нормы стока составили более 98 %. При включении в модель антропогенной составляющей прогнозные значения коэффициентов вариации вошли в диапазон 0,30–0,58, что соответствует допустимым значениям для рек региона, а снижение нормы стока составило от 10 до 24 %.

Выполненные исследования подтверждают, что вероятностный подход, дополненный учетом антропогенной нагрузки, позволяет получать физически корректные прогнозные оценки стока рек. Методика может быть рекомендована для применения на других антропогенно-нагруженных водосборах аридной зоны при обосновании перспективных режимов водопользования в условиях изменяющегося климата.