Оценка влияния различных методов расчета потенциального испарения на результаты гидрологического моделирования

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Рұқсат ақылы немесе тек жазылушылар үшін

Аннотация

В представленном исследовании выполнена оценка влияния четырех наиболее часто применяемых в гидрологических моделях методов расчета потенциального испарения – Пенмана–Монтейса, Пристли–Тэйлора, Одина и Харгривза, которые отличаются по степени требовательности к составу исходных метеоданных, – на эффективность и результаты моделирования динамики компонентов водного баланса. В качестве методической основы гидрологического моделирования использована широко известная концептуальная модель HBV, в которой актуальное испарение связано с текущим состоянием емкости, имитирующей динамику почвенного влагозапаса. Объекты исследования – 18 водосборов площадью от 2.4 до 755 км2, расположенных в пределах бывшей Приморской воднобалансовой станции, материалы которой были использованы для расчетов и моделирования. При сопоставлении результатов моделирования с данными наблюдений станции оказалось, что модельные величины испарения при использовании физически обоснованных методов в большей степени соответствуют методике определения потенциального испарения Будыко и данным водных испарителей на станции. Анализ чувствительности модели к входной потенциальной эвапотранспирации показал, что применение физически обоснованных методов расчета потенциального испарения в целом не влияет на эффективность моделирования гидрографа стока исследуемых водосборов. В то же время при использовании эмпирических моделей эвапотранспирации неопределенность результатов расчета потенциального испарения необходимо компенсировать за счет менее физически обоснованных параметров модели, что, в свою очередь, может привести к искажению динамики компонентов водного баланса и генетических составляющих стока.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

Н. Сидоренко

Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: ninaysidorenko@mail.ru
Ресей, Владивосток

А. Бугаец

Тихоокеанский институт географии ДВО РАН

Email: ninaysidorenko@mail.ru
Ресей, Владивосток

С. Лупаков

Тихоокеанский институт географии ДВО РАН

Email: ninaysidorenko@mail.ru
Ресей, Владивосток

Б. Гарцман

Институт водных проблем РАН

Email: ninaysidorenko@mail.ru
Ресей, Москва

Л. Гончуков

Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт; Институт водных проблем РАН

Email: ninaysidorenko@mail.ru
Ресей, Владивосток; Москва

Әдебиет тізімі

  1. Бугаец А.Н., Гарцман Б.И., Терешкина А.А., Гончуков Л.В., Бугаец Н.Д., Сидоренко Н.Ю., Пшеничникова Н.Ф., Краснопеев С.М. Опыт применения модели SWAT для изучения гидрологического режима малого речного бассейна (река Комаровка, Приморский край) // Метеорология и гидрология. 2018. № 5. С. 68–79. doi: 10.3103/S1068373918050060
  2. Бугаец А.Н., Пшеничникова Н.Ф., Терешкина А.А., Краснопеев С.М., Гарцман Б.И. Анализ пространственной дифференциации почвенного покрова юга Приморья на примере бассейна р. Комаровка // Почвоведение. 2015. № 3. С. 268–276. doi: 10.7868/S0032180X15030028
  3. Будыко М.И. Испарение в естественных условиях. Л.: Гидрометеоиздат, 1948. 136 с.
  4. Будыко М.И. О методике определения испарения // Метеорология и гидрология. 1952. № 9. С. 3–9.
  5. Горчаков А.М. Исследование элементов водного баланса и его структуры в Приморье. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 182 с.
  6. Кузьмин П.П., Зубенок Л.И., Константинов А.Р., Астахова Н.И. Виноградов В.В. Внутригодовое распределение суммарного испарения с поверхности суши на территории СССР // Тр. ГГИ. 1968. Вып. 151. С. 5–11.
  7. Лупаков С.Ю., Бугаец А.Н. Использование концептуальной модели речного стока HBV для анализа паводков на малых водосборах // Метеорология и гидрология. 2022. № 1. С. 84–94. doi: 10.52002/0130-2906-2022-1-84-94
  8. Лупаков С.Ю., Бугаец А.Н., Шамов В.В. Применение различных структур модели HBV для исследования процессов формирования стока на примере экспериментальных водосборов // Вод. ресурсы. 2021. Т. 48. № 4. С. 417–426. doi: 10.31857/S032105962104012
  9. Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: РАН, 2018. 300 с. doi: 10.31857/S9785907036222000001
  10. Мотовилов Ю.Г., Морейдо В.М., Миллионщикова Т.Д. Приближенная формула для расчета дефицита влажности воздуха при оценках испарения в моделях формирования стока на реках России // Вод. ресурсы. 2022. Т. 49. № 6. С. 753–765. doi: 10.31857/S0321059622060098
  11. Назари М., Чаичи М.Р., Камель Х., Грисмер М., Садеги С.М.М. // Арид. экосистемы. 2020. Т. 26. № 4. С. 84–92. doi: 10.24411/1993-3916-2020-10122
  12. Попова Н.Ю., Гарцман Б.И. Сравнительный анализ методов оценки испарения с речных бассейнов юга Дальнего Востока // Тр. ДВНИГМИ. 2012. № 1. С. 246–262.
  13. Рекомендации по расчету испарения с поверхности суши. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 96 с.
  14. Урываев А.П. Об измерениях и расчетах суммарного испарения в условиях Приморья. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. Вып. 42. С. 77–89.
  15. Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., Smith M. Crop evapotranspiration: Guide-lines for computing crop water requirements. Rome, Italy: FAO-56, 1998. 300 p.
  16. Bergstrom S. Development and application of a conceptual runoff model for Scandinavian catchments. Norrkoping, Sweden: SMHI Rep. № 7. 1976. 134 p.
  17. Bugaets A.N., Gartsman B.I., Gonchukov L.V., Lupakov S.Y., Shamov V.V., Pshenichnikova N.F., Tereshkina A.A. Modeling the hydrological regime of small testbed catchments based on field observations: a case study of the Pravaya Sokolovka River, the Upper Ussuri River basin // Water Resour. 2019. V. 46 (S2). P. S8–S16. doi: 10.1134/S0097807819080037
  18. Chow V.T., Maidment D.R., Mays L.W. Applied Hydrology. International Edition. N. Y. USA: McGraw-Hill Book Company, 1988. 588 p.
  19. Dong B., Lenters J.D., Hu Q., Kucharik C.J., Wang T., Soylu M.E., Mykleby P.M. Decadal-scale changes in the seasonal surface water balance of the Central United States from 1984 to 2007 // J. Hydrometeorol. 2020. V. 21. P. 1905–1927.
  20. Dyck S. Overview on the present status of the concepts of water balance models // IAHS Publ. 1985. V. 148. P. 3–19.
  21. Hargraves G.H., Samani Z.A. Reference crop evapotranspiration from temperature // Appl. Eng. Agric. 1985. V. 1. P. 96–99.
  22. Lu J., Sun G., McNulty S.G., Amatya D.M. A comparison of six potential evapotranspiration methods for regional use in the southeastern United States // J. Am. Water Resour. Assoc. 2005. V. 41. P. 621–633.
  23. Mintz Y., Walker G. Global fields of soil moisture and land surface evapotranspiration derived from observed precipitation and surface air temperature // J. Applied Meteorol. 1993. V. 32. P. 1305–1334.
  24. Monteith J.L. Evaporation and environment // Symposia of the Society for Experimental Biology. 1965. V. 19. P. 205–234.
  25. Moriasi D.N., Arnold J.G., Van Liew M.W., Bingner R.L., Harmel R.D., Veith T.L. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations // Trans. ASABE. 2007. V. 50. № 3. P. 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153
  26. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models: Pt I. A discussion of principles // J. Hydrol. 1970. V. 10. P. 282–290.
  27. Oudin L., Hervieu F., Michel C., Perrin C., Andreassian V., Anctil F., Loumagne C. Which potential evapotranspiration input for a lumped rainfall-runoff model? Pt 2. Towards a simple and efficient potential evapotranspiration sensitivity analysis and identification of the best evapotranspiration and runoff options for rainfall-runoff modeling // J. Hydrol. 2005. V. 303. P. 290–306.
  28. Priestley C.H.B., Taylor R.J. On the assessment of surface heat flux and evaporation using large-scale parameters // Monthly Weather Review. 1972. V. 100. P. 81–92. doi: 10.1175/1520-0493(1972)100<0081:OTAOSH>2.3.CO;2
  29. Seibert J., Vis M. Teaching hydrological modelling with a user-friendly catchment-runoff-model software package // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2012. V. 16. P. 3315–3325. doi: 10.5194/hess-16-3315-2012
  30. Xu Z.X., Li J.Y. Estimating basin evapotranspiration using distributed hydrologic model // J. Hydrol. Engineering. 2003. V. 8. P. 74–80.
  31. Zhao L., Xia J., Xu C., Wang Z., Sobkowiak L., Long C. Evapotranspiration estimation methods in hydrological models // J. Geogr. Sci. 2013. V. 23. P. 359–369. doi: 10.1007/s11442-013-1015-9

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Fig. 1. Map scheme of the study area: I - meteorological station, II - water evaporator, III - soil-evaporation polygon, IV - hydrological post and precipitation gauge, V - river network, VI - watershed boundary; numbers on the map correspond to the numbering in Table 1

Жүктеу (288KB)
Метадеректер
3. Fig. 2. Block diagram of the HBV model

Жүктеу (110KB)
Метадеректер
4. Fig. 3. Results of generalisation of mean monthly (a, c) and annual (b, d) PET values calculated using different methods for the full modelling period from data of the Primorskaya (a, b) and Timiryazevsky (c, d) meteorological stations

Жүктеу (187KB)
Метадеректер
5. Fig. 4. Correlation of model values of actual evapotranspiration AET, calculated using different PET methods for 18 catchments (numbers according to Table 1), and PVBS soil evaporation data for the period May-October (1973-1987): a - Penman-Monteis; b - Priestley-Taylor; c - Odin; d - Hargreaves

Жүктеу (211KB)
Метадеректер
6. Fig. 5. Relationship of NSE and BIAS values obtained from calibration for 18 catchments

Жүктеу (77KB)
Метадеректер
7. Fig. 6. Relationship between mean annual values of SM water storage and model evapotranspiration AET for the flood-hazardous period (June-September) using different methods of PET calculation, catchment numbers correspond to the numbering in (Table 1)

Жүктеу (75KB)
Метадеректер
8. Fig. 7. Determination coefficient (a) and relative displacement (b) of modelled and measured maximum water discharge for the warm period (June-September)

Жүктеу (51KB)
Метадеректер
9. Fig. 8. Coefficient of determination R2 and standard deviation (SD) calculated between pairs of different PET determination methods for different streamflow components Q0 (a, b), Q1 (c, d), Q2 (e, f): 1 - HG/OD, 2 - HG/PM, 3 - HG/PT, 4 - OD/PM, 5 - OD/PT, 6 - PM/PT. Catchment numbers correspond to the numbering (Table 1)

Жүктеу (243KB)
Метадеректер

© Russian Academy of Sciences, 2024