Физико-математическое моделирование многолетней динамики составляющих водного баланса и снегозапасов в Обь-Иртышском речном бассейне

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Исследована возможность применения ранее разработанной методики расчета гидрографов стока северных рек для самой большой по площади бассейна российской реки ― Оби, протекающей в суровых условиях Западной Сибири. В основу методики расчета положена модель тепло- и влагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAР (Soil−Water–Atmosphere–Plants) в сочетании с информационным обеспечением, основанным на глобальных базах данных по параметрам подстилающей поверхности и метеорологической информации, полученной по данным наблюдений метеорологических станций, расположенных в бассейне р. Оби. Оценена неопределенность стока р. Оби. Также исследована способность модели SWAP воспроизводить многолетнюю динамику средних значений снегозапасов по Обь-Иртышского бассейну.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. М. Гусев

Институт водных проблем РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: sowaso@yandex.ru
Россия, Москва

О. Н. Насонова

Институт водных проблем РАН

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, Москва

Е. А. Шурхно

Институт водных проблем РАН

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, Москва

Л. Я. Джоган

Институт водных проблем РАН

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, Москва

Г. В. Айзель

Институт водных проблем РАН

Email: sowaso@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Методика сценарного прогнозирования изменения составляющих водного баланса северных речных бассейнов в связи с возможным изменением климата // Вод. ресурсы. 2013. Т. 40. № 4. С. 396–411.
  2. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование процессов тепловлагообмена суши с атмосферой в локальном масштабе для территорий с многолетней мерзлотой // Почвоведение. 2004. № 9. С. 1077–1092.
  3. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Моделирование тепло- и влагообмена поверхности суши с атмосферой. М.: Наука, 2010. 328 с.
  4. Гусев Е.М., Насонова О.Н. Параметризация тепло- и влагообмена на поверхности суши при сопряжении гидрологических и климатических моделей // Вод. ресурсы. 1998. Т. 25. № 4. С. 421–431.
  5. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Воспроизведение гидрографов стока р. Печоры на основе модели тепловлагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAP // Вод. ресурсы. 2010. Т. 37. № 2. С. 186–198.
  6. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Моделирование стока рек северо-западной части России с использованием модели взаимодействия поверхности суши с атмосферой SWAP // Вестн. РФФИ. 2013. № 6 (78). С. 17–23.
  7. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Сценарное прогнозирование изменения составляющих водного баланса в бассейне р. Лены в связи с возможным изменением климата // Вод. ресурсы. 2016. Т. 43. № 5. С. 476–487.
  8. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я. Физико-математическое моделирование многолетней динамики суточных значений речного стока и снегозапасов в бассейне р. Лены // Вод. ресурсы. 2016. Т. 43. № 1. С. 24–36.
  9. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Айзель Г.В. Моделирование стока рек Оленек и Индигирка и использование модели взаимодействия поверхности суши с атмосферой SWAP // Вод. ресурсы. 2013. Т. 40. № 5. С. 496–506.
  10. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Айзель Г.В. Сценарное прогнозирование изменения составляющих водного баланса рек Оленек и Индигирка в связи с возможным изменением климата в районе Республики Саха (Якутии) // Вод. ресурсы. 2014. Т. 41. № 6. С. 621–636.
  11. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Ковалев Е.Э. Использование модели взаимодействия подстилающей поверхности суши с атмосферой для расчетов речного стока в высоких широтах // Вод. ресурсы. 2008. Т. 35. № 2. С. 181–195.
  12. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Джоган Л.Я., Ковалев Е.Э. Моделирование стока р. Северной Двины с использованием модели взаимодействия поверхности суши с атмосферой SWAP и глобальных баз данных // Вод. ресурсы. 2011. Т. 38. № 4. С. 439–453.
  13. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Ковалев Е.E. Моделирование составляющих теплового и водного балансов поверхности суши Земного шара // Вод. ресурсы. 2006. Т. 33. № 6. С. 664–676.
  14. Гусев Е.М., Насонова О.Н., Ковалев Е.Э., Семенов В.A. Неопределенность расчетов и прогнозов составляющих водного баланса речных бассейнов, вызванная климатическим шумом // “Научное обеспечение реализации “Водной стратегии Российской Федерации на период до 2020 г.”. Сб. науч. тр. Т. 1. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2015. С. 128–134.
  15. Реки и озера мира: энциклопедия. М.: Энциклопедия, 2012. 924 С.
  16. Рыбальский Н.Г., Омельяненко В.А., Думнов А.Д., Муравьева Е.В., Мирошниченко Н.А., Самотесов Е.Д., Борискин Д.А. Государственный доклад “О состоянии и использовании водных ресурсов Российской Федерации в 2012 году”. М.: НИА-Природа, 2013. 370 с.
  17. Boone A., Habets F., Noilhan J., Clark D., Dirmeyer P., Fox S., Gusev Y., Haddeland I., Koster R., Lohmann D., Mahanama S., Mitchell K., Nasonova O., Niu G.-Y., Pitman A., Polcher J., Shmakin A.B., Tanaka K., van den Hurk B., Verant S., Verseghy D., Viterbo P., Yang Z.-L. The Rhone-aggregation land surface scheme intercomparison project: An overview // J. Climate. 2004. V. 17. P. 187–208.
  18. Dirmeyer P., Gao X., Oki T. The Second Global Soil Wetness Project. Science and Implementation Plan // IGPO Publ. Series. Silver Spring: Int. GEWEX Project Office, 2002. № 37. 75 p.
  19. Duan Q., Sorooshian S., Gupta V.K. Effective and efficient global optimization for conceptual rainfall runoff models // Water Resour. Res. 1992. V. 28. № 4. P. 1015–1031.
  20. Gelfan A., Semenov V.A., Gusev E., Motovilov Y., Nasonova O., Krylenko I., Kovalev, E. Large-basin hydrological response to climate model outputs: uncertainty caused by the internal atmospheric variability // Hydrol. Earth Syst. Sci., 2015. № 19. P. 2737–2754. 2015 www.hydrol-earth-syst-sci.net/19/2737/2015/.
  21. Gusev Ye.M., Nasonova O.N. Parameter Optimization for Simulating Runoff from Highlatitude River Basins Using Land Surface Model and Global Data Sets // Stochastic Optimization — Seeing the Optimal for the Uncertain / Ed. Ioannis Dritsas. Rijeka, (Croatia): InTech., 2011. P. 413–440.
  22. Gusev E.M., Nasonova O.N., Dzhogan L.Ya. Modeling River Runoff in Northwestern Russia with the Use of Land Surface Model SWAP and Global Databases // Water Resour. 2011. V. 38. № 5. P. 571–582.
  23. Gusev Ye.M., Nasonova O.N., Dzhogan L.Ya., Kovalev E.E. Scenario forecasting changes in the water balance components of the Olenek and Iindigirka river basins due to possible climate change // Proc. IAHS. 2015. № 371. P. 13–15.
  24. Kanae S., Nishio K., Oki T., Musiake K. Hydrograph estimations by flow routing modeling from AGCM output in major basins of the world // Ann. J. Hydraulic Eng. 1995. V. 39. P. 97–102.
  25. Liang X., Lettenmaier D.P., Wood E.F., Burges S.J. A Simple hydrologically based model of land surface water and energy fluxes for general circulation models // J. Geophys. Res. 1994. V. 99 (D7). P. 14415 –14428.
  26. Lohmann D., Lettenmaier D.P., Liang X., Wood E.F., Boone A., Chang S., Chen F., Dai Y., Desborough C., Dickinson R.E., Duan Q., Ek M., Gusev Ye.M., Habets F., Irannejad P., Koster R., Mitchell K.E., Nasonova O.N., Noilhan J., Schaake J., Schlosser A., Shao Y., Shmakin A.B., Verseghy D., Warrach K., Wetzel P., Xue Y., Yang Z.-L., Zeng Q. The project for intercomparison of land-surface parameterization schemes (PILPS) phase-2(c) Red-Arkansas River basin experiment: 3. Spatial and temporal analysis of water fluxes // Global and Planetary Change. 1998. V. 19. № 1–4. P. 161–179.
  27. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models: 1 A discussion of principles // J. Hydrol. 1970. V. 10. № 3. P. 282–290.
  28. Oki T. Validating the runoff from LSP-SVAT models using a global river routing network by one degree mesh // Proc. 13th Conf. on Hydrology. N. Y.: Amer. Met. Soc., 1997. P. 319–322.
  29. Shmakin A.B. The updated version of SPONSOR land surface scheme: PILPS-influenced improvements // Global Plan. Change. 1998. V. 19. № 1–4. P. 49–62.
  30. Su F., Adam J.C., Bowling L.C., Lettenmaier D.P. Streamflow simulations of the terrestrial Arctic domain // J. Geophys. Res. 2005. V. 110. D08112.
  31. Wu H., Kimball J.S., Li H., Huang M., Leung L.R., Adler R.F. A new global river network database for macroscale hydrologic modeling // Water Resour. Res. 2012. V. 48. № 9. W09701.
  32. Zhao M., Dirmeyer P. Production and Analysis of GSWP_2 near-surface meteorology data sets // COLA Technical Report. Calverton: Center for Ocean–Land–Atmosphere Studies, 2003. № 159. 38 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Территория Обь-Иртышского бассейна.

Скачать (154KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Расчетная схема Обь-Иртышского бассейна и его речной сети. Светло-серым цветом отмечен бассейн р. Иртыша до стоковой ст. Ханты-Мансийская (2), темно-серым — часть бассейна р. Оби до стоковой ст. Колпашево (3), не закрашена нижняя часть Обь-Иртышского бассейна до стоковой ст. Салехард (1).

Скачать (333KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Динамика измеренных (1) и рассчитанных (2) суточных значений слоя стока р. Оби в районе ст. Салехард (а) и ст. Колпашево (б), а также р. Иртыша в районе ст. Ханты-Мансийск

Скачать (236KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Климатические (усредненные по расчетным периодам) измеренные (1) и рассчитанные (2) годовые гидрографы месячных слоев стока р. Оби в районе станций Салехард (а) и Колпашево (б), а также р. Иртыша в районе ст. Ханты-Мансийск (в).

Скачать (113KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Динамика годовых значений осадков (1), суммарного испарения (2) и стокообразования (3) для трех выбранных частей Обь-Иртышского бассейна: бассейна р. Иртыша до ст. Ханты-Мансийск (а), верхней части бассейна р. Оби до ст. Колпашево (б), нижней части бассейна р. Оби до ст. Салехард (в), а также для Обь-Иртышского бассейна в целом (г).

Скачать (163KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Значения неопределенности слоя стока р. Оби в районе стоковой ст. Салехард: (а) — абсолютная неопределенность годового стока (черная жирная прямая линия — среднее за расчетный период значение рассчитанного годового стока, пунктирные прямые линии показывают диапазон абсолютной неопределенности годового стока, черная и серые тонкие линии показывают конкретные реализации годового стока — измеренного и рассчитанного соответственно); (б) — абсолютная неопределенность месячного стока (черная жирная и пунктирные линии показывают средние за расчетный период значения рассчитанных месячных слоев стока и диапазон их неопределенности соответственно, серые точки — конкретные реализации в разные годы рассчитанных месячных значений слоя стока; (в) — внутригодовая динамика неопределенности месячных значений слоя стока.

Скачать (102KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Сопоставление характеристик снегозапасов в районе Обь-Иртышского бассейна, полученных по данным снегомерных измерений и рассчитанных на основе модели SWAP: (а) — динамика усредненных по бассейну р. Оби измеренных (кружки) и рассчитанных (линия) снегозапасов; (б) — интегральная функция распределения P по территории бассейна климатических (усредненных по расчетному периоду) значений снегозапасов, полученных на основе снегомерных наблюдений (1) и рассчитанных с помощью модели SWAP (2) на 31 марта.

Скачать (149KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2019