Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Анализ условий формирования и долгосрочный прогноз весеннего стока рек водосбора Чебоксарского водохранилища

ВАК РФ 11.00.07, Гидрология суши, водные ресурсы, гидрохимия

Автореферат диссертации по теме "Анализ условий формирования и долгосрочный прогноз весеннего стока рек водосбора Чебоксарского водохранилища"

МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ЛЕНИНА, ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ И ОРДЕНА ОКТЯБРЬСКОЙ РЕЮЛНЩ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М. а Ломоносова

ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

На правах рукописи АКЙМЕНКО ТАТЬЯНА АЛЕКСЕЕВНА

АНАЛИЗ УСЛОВИЙ НОРМИРОВАНИЯ И ДОЛГОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ВЕСЕННЕГО СТОКА РЕК ВОДОСБОРА ЧЕБОКСАРСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА

11.00.07 - Гидрология суши, водные ресурсы и гидрохимия.

' Автореферат диссертации йа соискание ученой степени кандидата географических наук

Иэсква - 1991

\

Работа выполнена на кафедре гидрологии суши географического факультета Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова

Научный руководитель - кандидат географических паук, доцент

Е А. Щук

Официальные оппоненты - доктор географических наук, профессор

В. А. Шзлутко - кандидат географических наук, старший научный сотрудник

Ю. Г. Ыэтовилов

Ведущая организация - Ленинградскип гидрометеорологический институт Защита состоится " Í " //л v 1991г.

в / ■> час. D ¡0 мин, на заседании специализированного гидрометеорологического совета Д-053.05..30 в Московском государственном университете им» Ы. В. Ломоносова по адресу: 119899, Москва, ГСП-3, Ленинские горы, географический факультет, 1S этаж, ауд. 18-01.

С диссертацией можно познакомимся б библиотеке географического факультета ИГУ на 21 зтале.

Автореферат разослан " " ' •■> ó Р i 1991г.

Ученый секретарь специализированного гидрометеорологического совета при МГУ, кандидат географических наук

С. Ф. Алексеева

Актуальность проблемы. Долгосрочные прогноаы слоя весеннего половодья являются одним из наиболее важных аспектов практической гидрологии и по мере увеличения освоенности водных ресурсов роль этих прогнозов будет возрастать. Многие прогнозные зависимости слоя половодного стока от стокоформиругацих факторов, в частности и для рек, определяющих приток воды к Чебоксарскому водохранилищу, разрабатывались в 1973-1976 годах и к настоящему времени требуют уточнения. Кроме того, в настоящее время появилась возможность перейти от косвенных показателей увлажнения почв к более надежным инструментальным наблюдениям. Указанные обстоятельства создают предпосылки для уточнения прогнозов весеннего притока в Чэбоксарское водохранилищу и разработки схем прогнозирования весеннего стока с отдельных водосборов.

Цель работы состоит в разработке метода долгосрочного прогноза весеннего стока рек водосбора неаарегулированного притока к Чебоксарскому водохранилищу на основе анализа пространственной неодно»

родности полей стока и его предикторов, исследования влияния различных методов осреднения, пропусков в наблюдениях на станциях, а также разных методов преобразования переменных (в том числе разложения полей на естественные ортогональные составляющие) на качество прогнозных зависимостей.

В процессе реализации поставленной цели решались следующие задачи.

1. Создание банка данных на технических носителях и програмное обеспечение поставленных задач;

2. Оценка качества исходной информации и репрезентативности данных наблюдений при существующей плотности стандартной сети наблюдений;

3. Сравнение суздествующих для бассейна Чебоксарскпго водахранилк-ез схем комплексного физико-географического районирования и оценка

- г -

возможности их использования для разработки методики прогноза весеннего стока с учетом данных о плотности стандартной сети наблюдений;

4. Анализ структуры полей стога и факторов его формирования для определения возможности восстановления рядов наблюдений, условий возрастания скоррелироваиности предикторов и применимости различных методов учета пространственной неоднородности.

5. Восстановление рядов наблюдений с учетом структуры полей стока и его предикторов и оценка влияния пропусков в намерениях на точность прогнозных уравнений;

' 6. Исследование влияния пространственной неравномерности рааыепр-ния станций измерений факторов формирования стока на точность различных методов осреднения и изменения точности прогнозов при использовании разных методов осреднения.

7. Изучение влияния на точность прогнозов весённего стока преобразования данных*наблюдений на основе разложения полей сто!» и его предикторов на естественные ортогональные составляющие.

Фактический материал. Автором проведен тщательный анализ результатов физико-географических исследований территории, выполненных в МГУ, КаэГУ, СарГУ и других научных коллектив&к; комплексный статистический анализ гидрометеорологической информации за 30-летний период наблюдений за стоком на 70 гидрометеорологических постах, за влажностью (рассматривались продуктивные запасы влаги в слое 0-100 см под озимыми культурами на 28 октября) и глубиной промерзания почв на 114 и 126 агрометеорологических станциях соответственно, за максимальными запасами воды в снежном покрове на 270 станциях.

Научная новизна работы заключается в разработке методики восстановления пропусков в рядах наблюдений на основе кусочно-линейной аппроксимации полей стока и его предикторов и пространственной ин-

терполяции гидрометеорологических наблюдений с точностью в пределах ошибок измерений; в обосновании возможности повышения качества прогнозных зависимостей на основе расчетов по восстановленным рядам с применением методов осреднения по полигонам Тиссена и с учетом площадей тяготения; в улучшении качества прогнозных зависимостей основных притоков Чебоксарского водохранилища при использовании данных намерений увлажнения почв вместо косвенных характеристик и не лспольпованин в качестве предиктора данных об осадках за период снеготаяния, 1 точный прогноз которых в настоящее время невозможен; в разработке и оценке качества фонового прогноза весеннего стока

Практическая ценность. Ревенные в работе задачи позволяют более глубоко понять структуру полей стока и его предикторов и влияние пространственнойт неоднородности этих характеристик на точность прогнозных зависимостей, что необходимо при разработке методов прогноза весеннего стока больших рек. Разработанный метод интерполяции наблюдений за весенним стоком и факторами его формирования позволяет получать данные о стоке и его предикторах в районах, недостаточно освещенных измерениями, что, в свою очередь, обуславливает возможность более точного прогнозирования стока с этих территорий. Предложенные регрессионные зависимости весеннего стока основных протоков Чебоксарского водохранилищ могут применятся в практических расчетах ГЫЦ для повышения качества прогноза притока воды к Чебоксарскому водохранилищу.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на кафедре гидрологии суши МГУ в 1990 году.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 2 работа Структура и обьем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав и заключения. Содержит ЦБ страниц текста, 28 рисункай,!! таблиц к

приложения. Список литературы включаь-т 112 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность выбранной темы, методологическая и информационная основы работы, научная новизна и структура диссертации.

В первой главе проводится сравнительный анализ основных направлений в развитии долгосрочного прогнозирования весеннего стока равнин-

I

них рек и практические приемы их реализации;рассматриваются проблемы, связанные с информационным обеспечением методов прогноза; точность измерения стока и его предикторов, репрезентативность данных измерений стандартной сети наблюдений. Показана сложность применения воднобалансовых методов прогноза стока для крупных рек и нецелесообразность расчленения стока и его потерь на составляющие из-за невысокой точности измерений и недостаточной для этих целей плотности сети наблюдений. Подробно рассматриваются эмпирические зависимости стока от фагаоров его формирования, одной из основных проблем применения которых является проблема учета пространственной неоднородности стока и его предикторов в бассейнах больших рек; указываются условия снижения их качества и различные виды преобразования переменных. Особое внимание уделено преобразованию переменных на основе разложения полей на естественные ортогональные составляющие, позволяющему перейти к фоновому.прогнозу весеннего стока.

Кроме того, в этой главе на основе дандша!{ггного районирования, выполненного научными коллективами МГУ, КаэГУ, и СарГУ, исследуются условия формирования весеннего стока рек водосбора Чебоксарского водохранилищу; приводятся статистические параметры стока и его предикторов для выделенных ландшафтов; проводится сравнительный анализ существующих схем выделения однородных районов для данной территории с целью генерализации ландшафтного районирования, так как из-за низ-

кой плотности стандартной сети наблюдений прогнозирование стока с отдельных ландшафтов не представляется воаможным.

Во второй главе проводится анализ пространственной неоднородности полей стока и факторов его формирования на основе выделения ее де-герминированной и стохастической.составляющих и дифференциации по масштабным уровням; исследуется статистическая структура полей, зоэ-юмость их описания уравнениями поверхности линейчатого типа с целью восстановления рядов наблюдений; анализируются условия возрастания скорредарованиооти предикторов стога { что, как известно, сникает качества прогнозных зависимостей); рассматривается применимость зависимостей вариации рассматриваемых характеристик от их норки для учета пространственной неоднородности условий формирования стока путем определения доли плспддей, слабопромерзвей или освободившейся от снега, но кривим распределения снеговапасов или глубины промерзания по площади; исследуется поля первых собственных векторов стока и его предикторов с целью оценки синхронности нсслздуешх процессов и возможности учета пространственной неоднородности посредством перехода от измеренных значений сто!са к факторов его формирования на отдельных станциях к небольшому числу предшеторов, содержащих до 70Х. информации о всем поле. Приведем основные положения этой главы.

1. Детерминистический тип неоднородности, обусловленный формой Земля и ее вращением вокруг Солнца, которые оказывают определяюшэе влияние на распределение тепла и влаги на поверхности, проявляется на макромаситабном уровне в ярко выраженном тренде в изменениях стока и его предикторов по двум направлениям: с севера на иг в соответствии с зональными изменениям теплового и годного баланса территории, и с запада на восток в соответствии с изменениями теплового и водного баланса к связи с удалением от Атлантического океана.

На мезомасштабном уровне этот тип неоднородности проявляется б Зависимостях стока и факторов его формирования от отдельных характеристик подстилающей поверхности. Этот вид зависимостей носит локальный характер в силу того, что при данной плотности сети наблюдений выделить участки, отличающиеся друг от друга лишь одним из факторов подстилаюиэй поверхности при постоянстве всех остальных практически не возможно. Следовательно, и делать вывод о том. что именно рассматриваемый фаютр оказывает то или иное влияние на сток и ¿акторы его формирования не совсем правомочно. Установление подобных зависимостей правомерно лингь по данный измерений на воднобалансовых станциях и опытных водосборов. Однако, при этом возникает опасность, что при перенесении полученных зависимостей на другие территории с иным сочетанием всех остальных факторов подстилаюшрй поверхности характер зависимости изменится.

Таким образом, детерминистический тип пространственной неоднородности моиет быть учтен при анализе процессов стока и установлении расчетных или прогнозных зависимостей лишь с помощью физико-географического анализа с привязкой характеристик стока и факторов его формирования к однородны},! сочетаниям природных комплексов.

Наличие детерминистической составляющей пространственной неоднородности обуславливает достаточно тесную связь наблюдений за стоком и факторами его формирования с положением станции на территории (т.е. ее географическими координатами), что позволяет описывать эти поля уравнениями поверхности. В ряде работ для этих целей применяют уравнения поверхностей в виде полиномов 2-8 степени с привлечением помимо географических координат и высот станций таких характеристик подстилающей поверхности, как лесистость, степень эрозионной расчлененности и другие. На наш взгляд можно пойти по другому пути и представить поля гидрометеорологически'" уярактеркстт в яиттр линей-

иатых поверхностей с выбором огибающих в соответствии с трендами в изменениях данных наблюдений по территории, обусловленных фагаорами,• вызывающими макромасштабную детерминистическую неоднородность. Данный подход был использован при разработке метода восстановления рядов наблюдений за стоком и его предикторами.

2. Стохастический тип пространственной неоднородности полей стока и его предикторов обусловлен непрерывным взаимодествием большого числа факторов, часть из которых (презде всего, климатические) отли-чакггся стохастическим характером изменений, при разном сочетании факторов в каждом конкретном случае. При исследовании стохастической неоднородности гидрометеорологических элементов рассматривают, как правило, статистическую структуру их полей, делая предположение об их однородности и изотропности. Однако, реальные поля стока и факторов его формирования не являются ни однородными, ни изотропными из-за причин, обуславливающих детерминистическую неоднородность. Эти условия .выполняются для них лишь на территории небольших размеров с однородным сочетанием природных комплексов внутри географических зон. Но для таких территорий при сушэствушэй плотности стандартной сети пунктов наблюдений за стоком и его предикторами можно' подучить относительно корректные"значения только одноточечных параметров поля, поскольку для получения корректных двухточечных характеристик необходимо значительно большее число станций с достаточно длительным периодом совместных наблюдений, чем имеется на практике для однородных районов. Кроме того, для пространственно-корреляционных функций, построенных по рядам а различным периодом и значительными пропусками в наблюдениях отмечается зависимость связности полей от выбранного периода расчета, что обуславливается не только слабой сопоставимостью параметров, вычисленных по рядам разной длины, но и тем, что пропуски в измерениях на станциях одной административной области

наблюдаются в одни и те же годы, т.е. степень неоднородности территории при расчетах меняется от года к году. Поэтому двухточечные параметры статистической структуры полей имеют скорее иллюстративный характер, нежели шгут служить для практических расчетов.

При исследовании статистических структур полей стока и его предикторов с целью выявления возможности улучшения качества прогнозных зависимостей были получены следующие выводы;

а). Существование зависимостей изменчивости стока и его предикторов от средних значений этих характеристик как по одноточечным временным параметрам, так и по пространственным параметрам погодичных реализаций полей, обусловлено наличием детерминистической неоднородности. При устранении тем или иным методом детерминистической неоднородности хотя бы по одному из направлений (расчет по меридиональным или широтным полосам или однородным районам) изменчивость стока и факторов его формирования определяется, в основном, стохастической неоднородностью, в результате чего данные зависимости получаются "размытыми". Отсюда следует, что для учета пространственной неоднородности меаомасштабного уровня при расчетах по ландшафтно-гидроло-гическим районам применение метода определения площадей, освободившейся от снега или слабопромерашей части водосбора, по кривым обеспеченности, построенным по данным стандартной сети наблюдений, малопригоден.

б). Скоррелированность предикторов стока зависит от направления и может значительно изменяться по годам, особенно при изменении степени неоднородности расчетной территории из-за пропусков в наблюдениях в одной из частей бассейна. Более высокая скоррелированность предикторов в меридиональном направлении обуславливается доминантным влиянием зональных (и, значит,однонаправленных в узкой меридиональной полосе) изменений факторов на различия в измерениях на станциях над

виутриэональными, слабоулавливаемыми стандартной сетью наблюдений. При менее ярковыракенных однонаправленных изменениях (тренд в изменениях намерений с запада на восток значительно меньше) климатических условий ( соответственно, в почвенном и растительном покрове) изменения стока и факторов его формирования теряют детерминированный характер, что и приводит к снижению скоррелирсванности предикторов в данном направлении. Это должно учитываться при районировании территории для целей прогноза весеннего стока, поскольку при меридиональной вытянутости района скоррелированность факторов может оказаться достаточно высокой, что, как известно, ведет к снижению качества прогнозных зависимостей.

в). Шля весеннего стока и факторов его формирования неоднородны и анизотропны и характеризуются более высокой связностью з меридиональном направлении. Наибольшей пространственной связностью отличаются поля весеннего стока и максимальных снегозапасов. Это обьясня-ется определяющим влиянием климатических факторов на величину запасов воды в снежном покрове, имевших а аимний период относительно высокую пространственную однородность (во всяком случае, по сравнению с летними осадками). Запаси воды в снежком покрове, з своп очередь, являются на данной территории основный' фактором формирования весеннего стока. Кроме того, слой весеннего стока является суммарной величиной за период половодья, нормированной на площадь водосбора, и следовательно, менее подверженной случайным флуктуациям по сравнению с данными наблюдений за максимальными снегозапасами на станциях. Этим и обьясняется более высокая пространственная корреляция весеннего стока по сравнению с максимальными снегозапасами.

Поля осеннего увлажнения и максимальной глубины промерзания почв характеризуется низкой пространственной связностью, что объясняется доминантным влиянием мезомасштабной неоднородности на величины этих

характеристик (пестрота почвенного и растительного покрова и т. д.). Кроме того, измерения этих характеристик до недавнего времени производились на участках, меняющихся год от года в соответствии с севооборотом, что естественно снижает корреляцию даже между близко расположенными станциями. Следует также учитывать невысокую точность измерения влажности почв, что также снижает пространственную связность поля этой характеристики, поскольку ошибки измерений, как правило, бывают разных знаков.

Отметим, что приведенные выводы получены по данным стандартной сети измерений, плотность которой не позволяет исследовать микромасштабную неоднородность, а меэомасштабную - лишь частично. При детальных исследованиях, как например, на полигоне ГГИ в бассейне рею: Дона (в однородном районе) связность этих полей вначительно вше.

3. Исследование полей весеннего стока и стоко'формируюшдос факторов на основе разложения их по естественным ортогональным составляющим показало, что данный вид преобразований информации может использоваться для прогнозов весеннего стока, поскольку:

- суммарный вклад в общую дисперсию первых 10 составляющих полей, составляет для поля стога 91%, для поля максимальных снегозаласов -84%, для поля влажности почв - 72%, для поля максимальной глубины промерзания - 80%; и следовательно, для описания полей стока и его предикторов можно использовать небольшое число первых составляющих вместо большого числа станций измерений данных характеристик;

- первые три базисные функции полей cToica и его предикторов, характеризуются временной устойчивостьо ( что является основой для фонового прогноза) и хорошо отражает пространственные изменения этих характеристик и особенности формирования весеннего стока по территории.

4. Анализ методов восстановления рядов наблюдений гидрометеороло-

гичееких характеристик и исследование особенностей рядов йзктовов водопроницаемости почв показал неприменимость стандартных методов для их восстановления по данным стандартной сети, что обусловило необходимость разработки метода восстановления измерений влажности и глубины промерзания почв по уравнениям поверхности линейчатого вида. На основе численных экспериментов Сипа установлена применимость этого метода для рядов половодного стока н максимальных снегоаапасов. :Ьтод восстановления рядов наблюдений по данным стандартной сети измерений разрабатывался путем численных экспериментов по следующей схеме: а). рассматривались уравнения поверхности двух видов:

- от трех характеристик: широты, долготы и высоты станций;

- от двух характеристик: широты и долготы станций.

б), рассматривались следующие варианты выбора влияющих станций:

- по минимуму расстояния от восстанавливаемой станции до влияющих с учетом углов между ними так, чтобы восстанавливаемая станция была со всех сторон окружена влияющими;

- по минимуму разности между широтой станции восстановления и широтой влияющих станций;

- по минимуму разности между долготой станции восстановлен™ и долготой влияющих станций;"

- по минимуму разности меэду высотой станции восстановления и высотой влияющих станций;

- по выделенным однородным районам без выбора влияющих станций и с

выбором по одному иа вышеописанных методов;

з). рассматривалось семь видов преобразования исходных данных.

Восстановление рядов наблюдений за стоком и факторами его формирования производилось в автоматическом режиме по уравнениям поверхности линейчатого вида, определяемым для каждой станции в каждом конкретном году на осиис? реЫчппл ..»симу ур^ньний для отобранного

<шсла елиню:;-пс

>.,» л,« щ, +■ ¡\. * > 1.г- Л,* Ш; 1 Л, л Л" » И

Х„= л,* Ш„ ■» (у,* Л„ » А,-'. }":, + А .

Здесь А,, ,.., А/,- коэ&йшийнти, ^в^яиом данной

системы уравнений; ..., Х„- измерение-: значения на первой.....

п-ой влияющей статут; ..., ..., В,.....В,- широта, долгота и высота влияющих станций. Пропуск в из'.ярениях, таким образом, восстанавливается по вычисленным коэффициентам А,, ... , Д.. и координатам станции восстановления.

Численные эксперименты показали, что оптимальным типом выбора влияющих станций является отбор их по минимуму широты м долготы между станцией восстановления и влияющими станциями, учитывающий тренд в изменениях характеристик по площади.

Качество восстановления 580 рядов наблюдений ва половодный! стоком и факторами его формирования проверялось по критерию 5/6, рассматривалось распределение относительных ошибок восстановления, а также влияние восстановления рядов на изменение вида зависимостей вариации элементов от их норм, пространственно-корреляционные функции и корреляции мйвду параметрами факторов формироь&ння стока (таблица 1).

Б. Сравнение разных методов осреднения по площади данных наблюдений внутри однородных ландгтАфтно-гидг'О/с'гическпх районов для рассматриваемых характеристик проводилось на основе численнух акспе-римритов по nporpa.vj.-e, составленной многом с учетом алгоритмов, применяемы* в метеорологии для аналогичен .задач. Рассматривались следукгаие виды осреднения: ).с;тод среди?г.> 'и.П'Ыетнческого, метод полигонов Тиссеиа, >к>то» ¡шгакшзльяо«*. мчтои оптималь-инторполлц'.Ч!. сер- .чт" ■" !: ■ т'< ■ 1 ■■'• - '.'1' '■ т:1". 'И'-".!. .пи:';-гчг-

Лзрам&трн ¡1 иоказчтел» лач^гьа эосетаяо&явяия

•••шпиг.-.аай зп босо:шп с:ч>йс-* и ого 1Р/лчктор?!г:.

характеристика сток 5» У 1

показак-ль

1. Критерий

- средний 0. и 0.17 0.30 0.21

- минимальный 0,00 0.01 0.08 0,01

- максимальный 0 31 0.34 0,69 0.55

2. Относительные ошибки С*/. от нормы):

- средняя цо ряду 3 4 6 6

- средняя максимальная 12 16 22 21

3. Распределение максимальных ошибок по интервалам С% от нормы): в '/. от чксла рядов

1 10 39 30 а Г(

11 - 20 46 39 44 за

¿1 - 30 12 23 31 27

31 - 40 - 8 И 13

41 - 30 3 2 3 4

30 - 53 - - - 1

4. Вид регрессии:

от двух характеристик 38 42 44 43

от трех характеристик 62 38 53 55

3. Число невосстановленных значений С/, от числа наблюдений) 3 4 4 1

Условии© обозначения:

5» - максимальные запасы воды в снежном покрове,

И - продуктивна запасы влаги в слоа почвы 0-100 си на 28 октября под озимыми культурами,

1 - максимальная глубина яроморэания почвы под озимыми культу-

рам!,

2 - средноквадратическая сшибка восстановления, -> - среднеквадратическое отклонение ряда.

кое осреднение. Били получен» следующие выводи.

а). Применение- »тодов осреднения с уч-тог, статистической структуры полей стока и Факторов его формирования в районах с низким уровнем связности этих полей (для полей влажности и глубины промер-аания почв почти во всех районах, для стока - Мещерская низменность) приводит к значительным ошибкам. При использовании метода оптимальной интерполяции это обусловлено тем, что пи условию алгоритма ошибка измерения, определяемая по относительной разности значения пространственно-корреляционной функции при нулевом расстоянии и единицей, учитывается в расчетах. Следовательно, эта значительная при низкой связности поля ошибка и обуславливает занижение осреднекных этим методом значений. Ошибки, возникающие при использовании метода полиномиальной интерполяции, объясняются прежде всего тем, что этот метод основан на гипотезе о возможности описания ном в' окрестности узла генерируемой регулярной сетки полиномом первой степени от координат окружающих его станций. На наи взгляд, линейная связь меаду координатами и данными измерений проявляется лишь при существовании однонаправленных (например, зональных) изменений характеристик. Поэтому при расчетах по однородным ландшафтно-гидрологическим районам применение данного метода неприемлема.

б). Наибольшее различие в значениях, полученных разньзш методами осреднения, наблюдается в районах со значительной неравномерностью размещения пунктов наблюдений, особенно при небольшом их числе. Это различие ешр больше увеличивается при наличии пропусков в наблюдениях на от дельта станциях, которые обуславливают изменение степени неравномерности размещения станций за расчетный период и приводят к плохой сопоставимости средних по району величин, получении в разные годы но разному набору станций.

в)- При гавном^рч^м —7 на^л^пе^н^ по ".готадн

осреднения различие между разными штодами (за исключением оптимально;} интерполяции при нигкой связности полей в районе) незначительно и мало зависит от числа пунктов наблюдений.

В третьей главе рассматривается применяемая в настоящее время модель притока воды к Чебоксарскому водохранилищу Гидрометцентра СССР, разработанная Е. Змиевой и А. С. Субботиным по данным за период с 1955 по 1975 гг и 2 1950 по 1973 гг. а также исследуются возможности улучшения прогнозов весеннего стока: а), для уточненных ланд-шзфтно-гидрологических районов на основе применения данных измерений влажности почв, разных методов осреднения и расчетов по востановлен-ным рядам; б), для рек водосбора Чебоксарского водохранилищу на основе фонового прогноза.

1. Модель Гидрометцентра СССР основана на ландшафтно-гидрологическом принципе изучения стока. Приток воды к Чебоксарскому водохранилищу прогнозируется по стоку трех основных рек: Оке, Суре и Ветлу-ге. Прогноз весеннего стока этих рек осупэстзллется по предсказанному стоку с ландпафтно-гидрологических районов. Районные зависимости стока от определяющих его факторов строятся по осредненнкм методом среднего арифметического данным о стоке (или его лесной и полевей составляющих) и факторах его формирования. В гачестве предикторов используется данные о максимальных запасах в снеге, вычисляете с учетом лесистости по измерениям в поле и в лесу; об осадках за период половодья (при выводе регрессионных зависимостей используют вычисленные значения осадков, а при прогнозе - норму осадков за многолетний период); вычисленную по разности между количеством выпадающих осадков и испарением по декадам, начиная с первой декады после схода снега, характеристику метрового слоя почв; измеренную глубину промерзания почв (для бассейна реки Еетлуги).

2. Пересчет регрессионных уравнений для прогноза стока за поло-

ьольч от 1ракгороь его «ормироваиия л ля •»точкадных лгтг^.тк&тпс сгглгт -

¿0ГИЧ6СКИХ РОЙОИОВ и основных ПрИТСКОЦ Ч-оок«зд>см>го ьодохрашшш* В замыкающих створах производился автором па основе численник мкспсри-ыангов но следующей схеме.

а). Рассматривались линейные и кусочно-линейные уравнения 6 видов, которые отбирались с учетом исследований прогнозных зависимостей для данной территории других авторов. Кусочно-линейные уравнения данных видов устанавливались делением рядов наблюдений на две части по одному из предикторов, критерием которого являлась норка данного предиктора.

б). Анализировалось влияние изменений пространственной неравно мерности размещения станций наблюдений в результате пропусков в измерениях и разного периода наблюдений на станциях на точность прогнозных зависимостей путем расчета по исходным и восстановленным рядам.

в). Исследовалось влияние различных методов осреднения на точность прогнозных вавксимостей, а следовательно, и репрезентативность полученных разными методами средних значений стока и его предикторов.

г). Определялась целесообразность дробного районирования территории при стремлении более полного учета пространственной неоднородности стока и его предикторов по данным стандартной сети наблюдений путем установления регрессионных зависимостей для отдельных ланд-шафтно-гидрологических районов и при условии их объединения или расчленения.

В результате численных экспериментов были получены следующие обида дли всех расчетных территорий выводы.

а). Регрессионные зависимости кусочно-линейного вида во многих случаях характеризуются более высокими коэффициентами множественной

том н/!яг1н*-! ]1 г;. )Г,--"!л;1 г 'дьявнеш'У) с грс"''4';1".1"' гг.- т.:/5-''

рилу, особенно при 1*»делении нэ градации по норме максимальной глг бшш промерзания, однако малые периоды расчета {11-16 лет) обуслпв-ливают ?качи'Г".пькып ошибки определения коэффициентов регрессионного УР'арнрнид п. к?1: следствие, ошибки пгогноза по этим уравнения»».

С:). |лт» пропусков в измерениях и разные периоды наблюден:;1' станциях приводит к плохой сопоставимости осреянеянот по рг&ппчу чз бору станций значений за разные годы, что в сбою очередь, обуславливает снижение тесноты корреляционных зависимостей стока и его предикторов при вычислении по невосстановленным рядам и приводит к спи .тяиию качества прогнозов.

в). Влияние применения того или иного метода осреднения на точность прогнозных зависимостей особенно очевидно при расчетах го г--йси£м с неравномерным размещением пунктов измерений при чае.:;? оср» • няемых станций менее десяти. В этом случае наблюдается зн^мател»,¡.с-повышение качества прогнозов при использовании для осреднения данный наблюдений метода полигонов Ткссена или метода с учетом плотлцвА тяготения. Метод ландпафтного осреднения, несмотря на очевитшуп "смысловую нагрузку", существенного преимуществ?, в стнсюевяч повмзя-ная качества прогнозных ггг.тскмеетей ¡теред таким йермашедав усо • дом. гак метод полигонов Ткссен?., не имеете таблица 2).

г). выделение небольших по площади районов для повышения однородности полей стока и его предикторов на расчетной территории и улуч-ирниз на этой основе качества прогнозных зависимостей при расчетах по данным стандартной сети измерений (если число станций таОдщвчт-л внутри расчетной территории тньт 10) приводит, как прагило, к об-рэттн.'м рогулиатом в силу агрдутодас причин:

■ велика г'-гоятность нврелрдоигяттюоетн ююиним г-3 йччнг.а

■ , . - . г'.-"'1, ■ ' ^ ' 'V у }''■ '.''"V". у,',;.,-. 1,.; > '"'Г,',''' Х",';

~И '¡.аслица 2

Параметры регрессионных уравнении, полученных по осредненным разными методами значениям стока и его предикторов по восстановленная рядам (Сассейн р.БетлугиЗ.

У = А 5ш +•

V I ю""^ С 8т Ь ю"2 +0

арифметическое

полигоны'Тиссена

полиномиальная интерполяция

оптимальная интерполяция

с учетом площадей тяготения

ландшафтное

арифметическое

полигоны' Тиссена

полиномиальная интерполяция

оптимальная интерполяция

с учетом площадей тяготения

ландшафтное

1.158 0.284 -0.627 1.128 0.428 -0.856

10 | 0.64 | 0. 9 ! 0.68 | 0.

коэффициент множественной ксрреляции меньше 0.6 - параметры не вычислялись.

1.797 0.564 -1.030

1.196 0.467 -0.932 1.117 0.290 -0.646

4

14

0.66

0.69 0.66

0.77

1 = А Бт У 10"' +0

коэффициент множественной корреляции •меньше 0.6 - параметры не вычислялись.

0.319

54

о.ео

0.75

коэффициент множественной ксрреляции меньше 0.6 - параметры не вычислялись,

коэффициент мнотественноя ксрреляции кэныие 0.6 - параметры кэ вычислялись.

0.332 0.324

52 55

0.60 0. 0.61 0.

75 79

2

- при расчетах по малым по площади территориям из-за невысокой плотности стандартной сети наблюдений осреднение стока Итего предикторов производится по небольшому числу станций (3-5 пунктов) , что обуславливает значительную зависимость среднего значения' от ошибок измерений и пропусков в наблюдениях на каддой <;танции;

- возрастает нелинейность зависимости стока от стокоформггрутазгс факторов, для точного определения коэффициентов регрессии которых яеобходимы ряды наблюдений значительной длины.

д). Изменение периода расчета прогнозных уравнений приводит к шачительному изменению коэффициентов регрессии, качеству прогнозных ■равнений, а иногда, и к смене вида зависимости, что обуславливает еобходимость кадцке 4-5 лет пересчитывать уравнения регрессии.

Качество прогнозов, весеннего стока основных притоков Чебоксагюкэ-о водохранилища (реки Ока, Сура, Взтлуга), отобранных по манимумг гноиения средне^адратической ошибки прогноза к среднвкпадряли-;скому 'отклонению от среднего для фактических рядов стока, а учетом минимальных относительных ошибок прогноза при проверке югноаных уравнений на независимом материале, оказалось выие прог-зов, полученных по модели Гидрометцентра СССР (таблица 3). 3. При фоновом прогнозировании поля весеннего стока рек рассмат-ваемой территории на основе численных экспериментов бшш получены здующие выводы.

а). Фоновый прогноз для рек Чебоксарского водохранилища при оцен-качества по критерию Багрова оправдался в 4-х из 5-ти расчетных '. Лишь для 1983 года этот критерий оказался больше единицы. Одна-'относительные о зябки прогноза отдельных рек в целом ряде случаев чителькы, особенно в годы с экстремальными значениями стока звной причиной такого лололйяия является неадекватность перехода лрогнозируемых данным методом аномалий к значениям стока в пунк-

■■ Таблица 3

Уравнения для вычисления весеннего стока основных притоков Чебоксарского водохранилища в замыкающих створах и оценка их качества

R Относительные ошяски. % 1981 1982 1983 1364 1985

р. СУРА - КШША

L_ регоессюнвая зависимость по стоку 2-х районов:

Y = 0.653 Y, + 0.636 YB - 22 0.95 28 17 2 98 46

2^. сэгоессизнкая зависимость ¡ю среднему для бассейна стеку:

Y = 1.209 Ydac. -22 0.9S 17 7 20 34 34

3¿. регресеюнкая зависимость, предложенная Е.С.Змиевой:

Y =0.3S YIX + 0.33 YVIIlb Спо,[0) + YVt шСлес)

26 11 64 3S 7

р. БЕТ ЛУГ А - ВШУЖСКШ

L сегсессюквая зависимость ¡¡о стоку 5-х районов:

Y = 0.793 Y, t 0.230 У1Д + 3 0.88 30 15 28 31 S

2L регоесеюншя зависимость по .среднему для бассейна CTatv.

Y = 1.842 Ytíac, + 10 0.90 18 4 19 13 7

¿L регрессгонгая зависимость, предложенная Е. С. Змиев ой:

Y = 0.23 Tivc„^e)+ 0,05 YviCnone} f г>д + YivCnec) * yviCnec3

22 25 10 13 21

р.ОКА - Г0НЗАТ0В •

L. регрессгонгая зависимость с учетом объединения районов:

Y = 0.018 yi+C.166Yloa+0.238Ytl4+0.069YUb+0.093Yi»+0.1Sario+

+0.162Y2г+17 0.93 8 30. '15 4 1С

ÉL регрессионная зависимость, предложенная Е.С.Эмитаой: YCnora)=0, CS9Y4 м ,+Q.123Yx+0. £01YX1 (х„+0. 058YX,,, +0,041 Yx, x+ tO, 049YXJI+0.027YXXI,

J( лес) =0.ОЗУ, n, +0. 043Y ,, +0.043У x, x +0. 05Y x xtO. 042У x x, +0.041 Yxx

13 4 9 19 15

тах наблюдений, поскольку временной диапазон изменений аномалий значительно ниже временной вариации измеренных значений. В силу этого наилучшие результаты при данном методе прогнозирования наблюдаются в годы с водностью близкой к средней.

б). .Относительно небольшая величина прогнозируемых аномалий обуславливает незначительное снижение качества прогноза при исключении из расчетов одного из предикторов - влажности или глубины промерзания почв, что, в свою очередь, позволяет давать фоновый прогноз по данным о максимальных енегозапасах и одному из показателей водопроницаемости почв.

в). Уменьшение расчетной территории с целью снижения пространственной неоднородности обуславливает, с одной стороны, возрастание в!шада первых ' главных компонент в общую дисперсию ( в пределе зклад первой компоненты при расчете . по 5-7 станциям стремится к 100%), а с другой, - увеличение пространственной и временной измэк-швости первых собственных векторов и главных компонент полей стока [ его предикторов. Это, в свою очередь, приводит к скитанию коэффи-даентов множественной корреляции уравнений регрессии для коэффяцкен-■ов разложения поля стока и, как следствие, к снижению качества [рогнозов.

г). Оптимальным с точки зрения качества прогнозов стока является асчет коэффициентов разложения поля по регрессионным уравнениям с ключением 6-ти главных компонент из 18-ти рассматриваемых для полей редшсторов стока, отбираемых по максимальному значению частных ко~ ффициентов корреляции. При увеличении числа главных компонент в егрессионних уравнениях для коэффициентов разложения наблюдается, с дной стороны, возрастание коэффициентов множественной регрессии с

.5-0. 6 при 4-х предикторах до 0.7-0. 8 - при 8-ми; а с другой еторо-л, наблюдается накопления ошибок определения коэффициентов рег-

- гг -

рессии из-за увеличения нх числа и, как следствие, снижение качества прогнозов.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы работы.

1. Ни в настоящее время, ни в ближайшем-будущем нельзя расчитывать на составление оперативных прогнозов стока больших рек путем пряного расчета по разности между поступлением воды на водосбор и потерями ее на поверхностное задержание, инфильтрацию, испарение и т.п.. Иуследования в атом направлении позволяют давать прогноз сток§ лишь с экспериментальных водосборов при наличии густой сети измерений и дополнительных видов наблюдений.

2. Существующая плотность стандартной сети станций и невысокая

¿ТО К Л у/

точность измерений характеристик'факторов его формирования не позволяет с Достаточной точностью иа-за высокой пространственной изменчивости этих показателей оценивать влияние отдельных факторов мезо-масштабной неоднородности на величину половодного стока, что приводит к нецелесообразности выделения и раздельного прогнозировали! составлящих стока и его потерь. Это, в свои очередь, обуславливав: правомерность использования в целях прогноза регрессионных моделе! типа "черного ящика" с привязкой их к выделенным на физико-географической основе районам с достаточно однородными условиями формирова « ния половодного стока.

3. Основная проблема при расчетах но регрессионным зависимостям учет пространственной неоднородности факторов формирования стока Однако, короткие ряды наблюдений за стоком на малых реках и макс и ыадъныыи снегозапасами в лесу и оврахно-балочной сети,- а тага отсутствие наблюдений за характеристиками водопроницаемости почв лесу с учетом низкой плотности сети станций и невысокой точности иг

^р-чшй присолит к низкой репрезентативности данных стандартной сети тОлввеиий при рассмотрении пространственных изменений на ландшафт-гам уровне. Поэтому возникает необходимость объединения ландшафтов в галее крупные районы.

4. Предложенные разными авторами и рассмотренные в пёрвой главе дамы районирования водосбора Чебоксарского водохранилииа можно счи-'ать единой схемой выделения однородных районов разной степени гене->ализации. Поэтому для целей прогноза районного стока целесообразно ¡спольэовать ландшафтно-гидрологическое районирование Е. С. Эмиевой 1976) с уточненными по ландшафтному районированию 1989 года грани-1ами, поскольку выделенные по данной схеме районы достаточно хорошо ювещены измерениями станций стандартной сети и не имеют меридио-:альной вытянутости (макромасштабная детерминистическая неоднород-:ость факторов формирования стока незначительна).

5. Обусловленность макромаеитабиой детерминистической неоднород-остью связи временной и пространственной вариации со средними мно-олетними и средними по площади значениями стока и факторов его фор-ирования приводит к значительным ошибкам при использовании для уче-а пространственных изменений однородных районов метода определения оли площади, слабопромерзшей или освободившейся от снега, по кривым бесеченности на основе данных стандартной сети наблюдений.

6. Наличие тренда в изменениях стока и его предикторов по площади пределяет возможность описания этих полей уравнениями поверхности инейчатого вида. Качество восстановления рядов наблюдений за поло-одним стоком и факторам его формирования по уравнениям поверхности ороио удовлетворяет требуемому стандартами уровню и в подавляющем исле случаев ошибки восстановления не превышают ошибок измерения, зжным достоинством этого метода является то, что для восстановления эопусков не требуется длительный период совместных наблюдений,

поскольку ряды восстанавливается по уравнениям множественно« per ресст, определяемым для 'каждой станции для каждого конкретного го да. Кроме того, расчеты могут производится в автоматическом режим для большого числа станций одновременно. Данный метод мо*ет приме няться также для интерполяции значений стока и его предикторов [ малоизученные территории.

7. Различие в средних по плошдди значениях при использовании ра,: ных методов осреднения не зависит от формы контура осреднения и во; растает при увеличении степени неравномерности размещении станций ; территории (особенно при небольшом их числе), а также при налич] пропусков в рядах наблюдений. Применение методов осреднения с учет! статистической структуры полей при расчетах по данным стандарта сети наблюдений приводит в рядё случаев к значительным ошибкам, ос бенно в районах, характеризующихся низкой пространственно-корредяи онной функцией (Кещэрская низменность для поля стога, для характ ристик водопроницаемости почв - почти все районы).

8. При осреднении данных наблюдений за стоком и факторами е формирования методом полигонов Тиссена, ландшафтным осреднением i методом с учетом плои^дей тяготения наблюдается значительное улуче ние качества прогнозов, особенно в районах с неравномерным размел ниеы станций. Изменение степени неравноькрности размевдния сташ при осреднении в результате пропусков в наблюдениях .также сни;« качество прогнозных зависимостей, что обуславливает необходимо: восстановления рядов наблюдений перед установлением прогнозных ур нений.

9. ЕЗДеление небольших по площади районов с целью повышения од родности полей стока и его предикторов на расчетной территории п водит, как правило, к снижению качества прогнозов по. линейным вксимостям из-за невысокой репрезентативности осредненных по мал

1Ислу станций значений (учитывая неравномерность их размещения) и юзмохного возрастания нелинеййЬсти связи стока с его предикторами (ля небольших районов.

9. Период наблюдений в 30 лет и менее, характерный для боль-жнства станций на рассматриваемой территории, недостаточен для 'становления надежных кусочно-линейных зависимостей, что приводит к 1НИКЭНИЮ качества прогнозов районного стока по сравнению с расчетами го уравнениям, полученным за весь период измерений.

10. Исследование полей стока и факторов его формирования на осно-1е разложения на естественные ортогональные составляющие позволяет делать вывод о том, что первые 3 собственных вектора полей, зависающие в себе основную часть информации, характеризуются достаточной ременной устойчивостью и хорошо отражают закономерности (формирована весеннего стока на территории. Однако, при фоновом прогноэирова-ии весеннего стока рек достаточно высокое качестзо наблюдается липь

годы ■с водностью близкой к средней, что в значительной степени бусловлено меньшей временной изменчивостью прогнозируемых аномалий о сравнению с вариацией измеренных значений стока.

11. Наблюдается совпадение низкого качества прогнозов по двум ассматриваемьм методам (прогнозирование районного стока по осрёд-энным значениям предикторов и фоновое прогнозирование) для бассей-эв рек с близким залеганием грунтовых вод, что позволяет сделать даод о исрспрсзсптативпооти рассматриваемых предикторов (в чзот-зсти, показателей водопроницаемости почв) для данных территорий.

12. Предложены уточненные регрессионные зависимости рек водосбора збоксарского водохранилища, расчет по ко!орым дает более точный зогноз по сравнению с существовавшей ранее методике на основе: ¡пользования измеренных запасов влаги в почве вместо косвенных ин-жсов увлажнения, применения методов осреднения по полигонам Тиссе-

на и с учетом площадей тяготения вместо широко примеииемого среднее рифметического, не введения в прогностическое уравнение в качесп предиктора осадков аа период снеготаяния (.методика прогноза котор! не разработана) и расчета по восстановленным рядам.

Основные положения диссертации частично изложены ь следующих он; бликованных статьях:

1. Осреднение гидрометеорологических полей для долгосрочных про нозов стока. - Депонировано в ВИНИТИ, N 1343 от 27.03.1991, аннот ция в "Вестнике ИГУ", N 4.

2. Восстановление рядов наблюдения аа влажностью почв. -Депоу ровано в ВИШИ, N 4152 от 24.07.90, аннотация в "Вестнике МГУ",М

Ш. Г.