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
|
Годы |
1979 |
1980 |
1981 |
1982 |
1983 |
1984 |
1985 |
1986 |
1987 |
Среднее |
|
Наблюдения |
657 |
805 |
795 |
913 |
965 |
843 |
1007 |
619 |
1034 |
849 |
|
GloFAS v4 |
654 |
707 |
711 |
932 |
990 |
968 |
939 |
581 |
848 |
814 |
|
BIAS, м3/с |
-3,0 |
-98,0 |
-84,0 |
19,0 |
25,0 |
125 |
-68,0 |
-38,0 |
-186 |
-34,2 |
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.
Конфликт интересов
Библиографическая ссылка
Федоровский А.С., Бортин Н.Н., Кролевецкая Ю.В., Костык В.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЕАНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ СТОКА РЕКИ БУРЕЯ // Успехи современного естествознания. 2025. № 11. С. 87-93;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=38456 (дата обращения: 10.12.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/use.38456