Гидрологический анализ и прогнозирование элементов весеннего половодья на реках Средней Сибири

Актуальность работы. Современные гидрологические исследования бассейна Енисея направлены на анализ и разработку методов расчета характеристик максимального, минимального и годового стока рек (Петенков, Бабкина, 1984, 1985, 1986; Бабкина, 1991; Бережных, Корытный, Кичигина, Абасов 2002; Иваньо, 1997), исследования в области ландшафтной гидрологии (Антипов, Корытный, 1981; Корытный, 1980, 1985; Гагаринова, 1999 и др.), развитие методов гидрологических прогнозов (Дружинин, 1966;1987; Петенков, 1982, 1984; Бураков, 1988;2001; Маркова, 1998; Абасов, Бережных, Резников, 2000; и др.).

Происходящие на территории Средней Сибири наводнения составляют около трети всех случаев наблюдающихся здесь чрезвычайных ситуаций природного характера. Они приносят наибольший ущерб экономике и населению: происходит затопление или подтопление сельскохозяйственных угодий и комплексов, производственных зданий и жилых массивов, размываются дороги, разрушаются гидротехнические сооружения [8]. Поэтому прогнозирование возникновения высоких снеговых и дождевых паводков с целью минимизации ущербов, повышения уровня безопасности населения и устойчивого использования паводкоопасных территорий приобретает важный характер.

Для количественного обоснования параметров управления Енисейским каскадом ГЭС необходимы надежные прогнозы притока воды в водохранилища. Только на основе надежных гидрологических прогнозов может быть задан наиболее выгодный режим эксплуатации водных ресурсов водохранилищ ГЭС [35].

Эти обстоятельства определяет актуальность диссертации, посвященной гидрологическому анализу и прогнозированию элементов весеннего половодья на реках Средней Сибири. 5.

Цель и задачи исследования

Целью настоящего исследования является гидрологический анализ и моделирование стока рек Средней Сибири и на этой основе разработка методов прогноза элементов весеннего половодья. Объекты исследований — бассейны рек равнинных, предгорных и горных территорий Средней Сибири, в их числе реки Нижняя Тунгуска, Кача, Оленья Речка и другие. В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:

1) Создание электронных баз гидрометеорологических данных и цифровых спутниковых изображений по изучаемым бассейнам рек.

2) Выявление пространственно-временных закономерностей формирования стока на основе ландшафтно-гидрологического анализа и гидролого-математического моделирования.

3) Оценка возможного влияния антропогенных факторов на естественный режим рек.

4) Исследование возможностей использования спутниковой информации о динамике снегового покрытия территории для целей идентификации параметров блоков гидролого-математической модели «снегонакопление-снеготаяние» и для коррекции оперативных прогнозов.

5) Совершенствование гидролого-математической модели формирования стока и ее применение для решения задач гидрологических прогнозов и сельскохозяйственной гидрометеорологии.

Методы исследования: комплексный гидрологический анализ и гидролого-математическое моделирование. Использовались статистические и графические программные средства обработки данных: Microsoft Excel, Corel Draw, Maplnfo, пакет «Snow» и другие. 6.

Исходные данные. Работа основана на материалах стандартных многолетних наблюдений гидрометеорологической сети Среднесибирского УГМС, материалах специальных снегомерных съемок, проводимых в горном бассейне р. Оленья Речка с 1958 по 1963 год гидрографической партией Красноярского УГМС, информации о заснеженности территории, полученной со спутников НОАА. Диссертация подводит итог исследований, проводимых автором по планам Росгидромета (темы № 1.1.5.4 «Разработать метод прогноза уровней воды весеннего половодья с использованием космической информации для реки Нижняя Тунгуска», № 1.9.4.3 «Разработать методы краткосрочного прогноза элементов водного режима рек и водохранилищ Сибири»), договору № 15/00 с комитетом по земельным ресурсам и землеустройству Красноярского края «Методические основы оценки тепловлагообеспеченности сельскохозяйственных угодий Красноярского края и прогноз затопления земель населенных пунктов в целях совершенствования системы управления земельными ресурсами», гранту № 99−05−96 004 «Изучение и моделирование гидрологического цикла в естественных и нарушенных экосистемах Енисейского меридиана». Работа выполнялась в Красноярском филиале Сибирского научно-исследовательского гидрометеорологического института и в Красноярском научно-исследовательском центре Росгидромета.

Научная новизна работы заключается в следующем: 1) Выявлены территориальные и временные закономерности формирования стока исследуемых рек, обусловленные метеорологическими факторами и их трансформацией под воздействием компонентов ландшафта (геологическое строение поверхности, морфологические особенности территории, почвенный покров, растительность). На основе тренд-анализа вскрыты тенденции изменения климатических характеристик вдоль Енисейского 7 меридиана в последнем столетии. Показано соотношение влияния на сток физико-географических факторов и хозяйственной деятельности.

2) Спутниковая информация и геоинформационные технологии впервые использованы для оценки снегонакопления и построения карты распределения запаса воды в снеге в северной части бассейна реки.

•у.

Нижняя Тунгуска (горы Путорана), где на площади свыше 250 тыс. км действуют лишь три пункта снегомерных съемок, расположенные в долинах рек.

3) Исследованы методические вопросы, связанные с применением спутниковой информации для оптимизации параметров гидролого-математической модели стока и для коррекции оперативных прогнозов уровней воды в период весеннего половодья.

4) Разработана экспресс-методика расчета ежедневных значений максимально возможного испарения и влажности почвы, что позволило обосновать возможность использования гидролого-математической модели в оперативных агрогидрологических прогнозах.

Практическая значимость.

Предложенные методики применяются в оперативной практике отдела гидрологических прогнозов Среднесибирского УГМС. Достаточно высокая эффективность расчетов влажности почвы позволяет рекомендовать разработанную модель для анализа текущей агрогидрологической обстановки с целью обоснования агротехнических, мелиоративных и других мероприятий.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований докладывались и обсуждались на Международных высших гидрологических курсах ЮНЕСКО (Москва, 1993), конференции молодых ученых национальных гидрометслужб стран СНГ (Москва, 1999), международной научной конференции «Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов 8 на рубеже третьего тысячелетия» (Томск, 2000), международной конференции «Интраконтинентальная палеогидрология и геоморфогенезис речных долин» (Красноярск, 2001). По теме диссертации опубликовано 6 работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, трех приложений и содержит 40 рисунков, 32 таблицы. Текст изложен на 177 странице машинописного текста.

Список литературы

включает 107 наименований.

4.4 Выводы.

1. В условиях ограниченности наземных наблюдений за снежным покровом в бассейне исследуемых рек {один пункт на 27 000 км2) большое значение имеет привлечение дополнительной информации. Такой дополнительной информацией является спутниковая информация, позволяющая проследить динамику заснеженности территории в период снеготаяния. Для северной части бассейна реки Нижняя Тунгуска, расположенной в безлесной или слабо лесистой территории, ее использование особенно эффективно. В точках, расположенных вдоль снеговых границ, положение которых на разные даты периода снеготаяния было определено по спутниковым данным, используя метод теплового проявления, выполнены расчеты запасов воды в снежном покрове. По данным, определенным для 389 точек, построена карта запасов воды в снежном покрове. Для северной части бассейна реки Нижняя Тунгуска картирование запаса воды в снежном покрове по спутниковым данным выполнено впервые.

2. Полученная карта позволила выявить закономерности территориального распределения запасов воды в снежном покрове северной части бассейна р. Нижняя Тунгуска. Наиболее многоснежен бассейн реки Тембенчи, расположенный в благоприятных условиях по отношению к преобладающим направлениям ветров. Здесь снегозапасы на западных склонах и в верхней масти бассейна достигают 850 мм и более. Бассейн реки Эмбенчимэ отличается меньшими значениями запаса воды в снеге (до 250 мм). В высотном распределении снегозапасов отмечена такая же тенденция, как и для бассейна р. Оленья Речка. Их увеличение происходит в бассейне р. Тембенчи до высоты 600−900 м. Выше наблюдается уменьшение запаса воды в снежном покрове. Такое распределение связано с переносом снега с открытых участков к границе леса, расположенной на высоте около 800 м.

3. Обоснована методика использования спутниковой информации о динамике заснеженности горных бассейнов для идентификации параметров в моделях стока. С учетом анализа полученных данных о территориальном распределении снегозапаса оказалась возможной оптимизация параметров блока модели, описывающей снегозапасы в бассейне. Сопоставление рассчитанных по модели и измеренных значений таких характеристик водного баланса, как слой стока и снегозапас, показало неплохую сходимость.

Сопоставление за ряд лет теоретических (рассчитанных по модели) значений площадей заснеженности с данными, полученными по съемкам ИСЗ НОАА, показывает хорошее совпадение рассчитанных и «фактических» значений. Если в процессе прогнозирования несовпадение рассчитанных и фактических величин достигает 6−10%, то рекомендуется проводить коррекцию снегозапасов. Таким образом, спутниковая информация может использоваться не только на этапе идентификации параметров модели, но и непосредственно в процессе выдачи оперативных прогнозов.

4. Модель позволяет качественно и количественно описать процессы формирования стока по высотным зонам горного бассейна в условиях, когда лишь немногие гидрометеорологические характеристики могут быть непосредственно измерены.

ГЛАВА 5.

Реализация концептуальной модели гидрологического цикла для прогноза и расчета гидрологических и агрометеорологических характеристик.

Гидролого-математическая модель (см. глава 3) предназначена для прогноза водного режима рек. Как уже отмечалось, первоначально она была разработана для условий лесной (заболоченной) зоны Западной Сибири [16]. В последующем модель совершенствовалась для условий горно-равнинных бассейнов Восточной Сибири [20]. В период с 1990 по 2001 годы модель внедрена в Среднесибирском УГМС (прогнозы на реках Абакан, Кан, Чулым, Туба, Подкаменная и Нижняя Тунгуски, приток воды в водохранилища Енисейских ГЭС), в Иркутском УГМС (прогнозы дождевых паводков на р. Ие у г. Тулуна, а также прогнозы стока весеннего половодья реки Лена — п. Качуг), в Западно-Сибирском УГМС (прогнозы для р. Бии у г. Бийска, Катуни у с. Сростки, Оби у г. Барнаула, притока воды в водохранилище Новосибирской ГЭС).

Для анализа текущей агрои гидрометеорологической обстановки целесообразно иметь комплексную модель, позволяющую помимо гидрологических характеристик, проводить расчеты суммарного испарения и влажности почвы. В основу этих расчетов нами положен метод, разработанный B.C. Мезенцевым и развитый в трудах И. В. Карнацевича, Г. В. Белоненко, К. П. Березникова и др. (метод гидролого-климатических расчетов) [6,7,45,64,65,66,67].

5.1. Метод расчета характеристик естественной теплои влаго-обеспеченностн территории.

Определение суммарного испарения и влажности почвы основывается на совместном рассмотрении фундаментальных законов сохранения тепла и влаги для деятельной поверхности [67]: где R+" — радиационный баланс за дневное время сутокР+и — адвективное тепло (поступление тепла за счет турбулентного обмена с атмосферой) — В- - В2.

— изменение теплосодержания в почвогрунтеLZ — расход тепла на суммарное испарениеР" - турбулентный теплообмен с атмосферой (отток тепла) — JHK.

— ночное эффективное излучениеLC — тепло конденсации водяных паров воздуха на переохлажденных элементах земной поверхности (в основном в темное время суток) — L — скрытая теплота испаренияКХ — общее увлажнениеW| - W2— изменение влагозапасов в деятельном почвенном слоеPf — Р2.

— приток и отток грунтовой водыY — суммарный стокZсуммарное испарение.

Приведенные уравнения учитывают основные факторы суммарного испарения: теплоэнергетические ресурсы и увлажнение территории. Суммарное испарение включает испарение со всех типов поверхности, в том числе транспирацию. Для определения суммарного испарения обычно используется уравнение водного баланса, в котором должны быть известны осадки и сток.

Впервые уравнения связи элементов водного баланса с показателями теплообеспеченности были построены Шрайбером.

R+" + Р+и + В, — В2 = LZ + Р- + Jm — LC,.

5.1).

КХ + Wi — w2 + Pi — P2 = Z + Y,.

5.2).

Z = X (1 — e),.

5.3) и Ольдекопом.

Z — Zmax th (X / Zmax),.

5.4) где Z — коэффициент стокаX — осадкиa — коэффициент формулы Шрайбе paZmax — максимально возможное испарение.

Э.М. Ольдекоп впервые ввел термин «максимально возможное испаре ние» (Zmax), которое, по его мнению, зависит от «состояния влажности воз духа» [76]. С учетом этого формула Шрейбера (5.3) получает вид:

При обосновании зависимости (5.4) и (5.5) Ольдекоп исходил из того, что небольшие осадки полностью расходуются на испарение, то есть в этом случае Z = X. С увеличением X все меньшая их часть расходуется на испарение, так как одновременно растет влажность воздуха и падает дефицит его насыщения. Таким образом, с ростом X испарение приближается к своему пределу Zmax. Значения максимально возможного испарения Ольдекоп определяет в зависимости от дефицита насыщения воздуха отдельно для теплого и холодного полугодий.

М.И. Будыко [12] впервые предложил определять максимально возможное испарение по формуле: где R — радиационный балансL — скрытая теплота испарения. Таким образом, радиационный баланс земной поверхности, непосредственно характеризующий естественные теплоэнергетические ресурсы территории, становится фундаментальной физической основой для оценки максимально возможного испарения.

Z = X (1 -ezraa*x).

5.5).

Zmax = R / L,.

5.6).

B.C. Мезенцев много внимания уделил уточнению понятия теплоэнергетических ресурсов испарения. Следуя Э. М. Ольдеколу, он принимает за максимально возможное испарение теоретический, никогда не достижимый предел испарения. Вместо суточного радиационного баланса им рассматривается радиационный баланс дневной части суток, из которого вычитаются затраты тепла на таяние снега и льда. То есть за теплоэнергетические ресурсы испарения принята разница между поступлением тепла за счет поглощенной коротковолновой радиацией за светлое время суток R+ в сумме с конвективным теплопритоком, и затратами тепла на нагревание-таяние [63,65].

В связи с отсутствием достаточного количества данных измерений радиационного баланса используются эмпирические зависимости баланса с факторами его определяющими. Наиболее тесные связи получились с суммами температур воздуха больше О11 Си 10° С [63,65]. Для годового интервала времени формула для расчета максимально возможного испарения приобретает вид:

Z max = 5.1 Itср.м.>о + 382, (5.7) где? t ср.м.>о — сумма положительных средних месячных температур воздуха. Эмпирическая формула была получена по материалам наблюдений 25 акти-нометрических станций территории бывшего СССР.

По исследованиям B.C. Мезенцева и И. В. Карнацевича в период снеготаяния и в последующий за ним месяц затраты тепла на нагревание почвы и таяние снега и мерзлоты составляют от 30 до 50% R+ [63,67]. Поправка к Zmax за счет затрат тепла на таяние снега и мерзлоты, распределенная на весь период таяния, определяется по формуле [63] :

A Z шах = [ (h[ip • Whb • V03+ heH)• 1 ] / L, (5.8) где h"p — глубина промерзания почвыWhb — наименьшая влагоемкость в слое 0−100 смУоэ — относительная осенне-зимняя влажность почвогрунтов (в до.

130 лях от наименьшей влагоемкости) — h^, — высота слоя снежного покрова к началу таянияI — удельная теплота таяния снега и льда (0.334 МДж/(м2 мм)) — L — удельная теплота испарения воды (2.512 МДж/(м мм)).

На основании анализа массовых материалов по дефициту влажности воздуха и расчетов максимально возможного испарения (168 станций Омского, Западно-Сибирского, Красноярского УГМС) было выявлено, что внутри-годовое распределение величин Z max может быть выполнено пропорционально внутригодовому ходу дефицита влажности воздуха по уравнению:

Z max j = Z max (dj / 2ГОД d,),.

5.9) где dj — средние месячные дефициты влажности воздуха.

Впервые для расчета испарения B.C. Мезенцев использовал степенную функцию, в которой параметр п характеризует условия дренирования территории.

Z — Zmax г.

1+ Н V.

Z max fn.

5.10) где Н — запасы воды, используемые на процесс испарения, определяемые по формуле (обозначения даны выше).

Н = X + W, -W2.

5.11).

В своих работах Мезенцев обосновывает следующую связь между Н, Z max и влажностью почвы: Я.

Z max V г.

5.12) где У — WU! WHB — относительная средняя влажность почвы за расчетный интервал в долях от наименьшей влагоемкости.

На основе выражения (5.12) формула (5.10) приобретает вид:

Z = Z max [ + V~r" ]-]'n (5.13).

Формула (5.13) представляет собой семейство двоякоизогнутых кривых с точками перегиба в зоне изменения влажности почвы от коэффициента устойчивого завядания до наименьшей влагоемкости. В работах [63,65] приводится математическое обоснование зависимости (5.13).

B.C. Мезенцев предполагает нелинейный характер временно’го хода влажности почвы, поэтому он апроксимирует среднюю влажность за расчетный интервал формулой: где Vi, V2 — соответственно относительная влажность почвы на начало и конец расчетного интервалакоэффициент г — характеризует свойства почвы проводить и расходовать влагу на сток и испарение в процессе высыхания (зависит от состава почвогрунтов).

Для расчета максимально возможного испарения и влажности почвы рассмотренным методом нами использовались наблюдения агрометеорологических станций равнинной, предгорной и горной территории — Солянка, Уяр, Таштып, Оленья Речка, где проводятся режимные наблюдения за влажностью, глубиной промерзания почвы, а также стандартные метеорологические наблюдения.

Станции Солянка и Уяр расположены в бассейне р. Кан. Река берет начало в горах Восточного Саяна. Равнинная часть бассейна, где находятся станции, занимает южную часть Среднесибирского плоскогорья, лесостепную и степную зону. Высота станции Солянка -359 м, преобладает чернозем выщелоченный, среднегумусный. Станция Уяр расположена на высоте 374 м, почвы: чернозем выщелоченный, тяжелосуглинистый. Рельеф равнинный. Станция Таштып расположена в бассейне р. Абакан, в его среднем течении, на высоте 449 м. Это район предгорий, зона южной тайги и лесостепи. Почвы: чернозем выщелоченный, тяжелосуглинистый. Станция Оленья Речка находится в бассейне р. Оленья Речка, в центральной части Западного Саяна. Высота станции — 1404 м, горный рельеф. Здесь преобладают подзолы на плотных основаниях, в гольцовой зоне — горно-тундровые. В таблице 5.1 приведены данные наблюдений, используемые в расчетах. Данные об агрофизических свойствах почв (Приложение 3, таблица I) приняты по данным измерений на агрометеостанциях для пунктов, где эти измерения имеются (Таштып, Солянка, Уяр). Для черноземов наименьшая влагоемкость колеблется в пределах от 300 до 350 мм водного слоя [2,43,89], что соответствует и данным измерений. Величина наименьшей влагоемкости подзолов изменяется от 250 до 300 мм [2]. Наименьшая влагоемкость для станции Оленья Речка была принята 200 мм, так как по данным исследований, например [32,105], на лесных участках наименьшая влагоемкость для серых лесных почв составляет 150 — 170 мм [105].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе проведен гидрологический анализ и моделирование стока рек, и на этой основе разработаны методы прогноза элементов весеннего половодья для условий Средней Сибири (на примере рек Нижняя Тунгуска, Кача, Оленья Речка и др.). Основные выводы и результаты работы заключаются в следующем:

1. Анализ многолетних метеорологических наблюдений вдоль Енисейского меридиана показал однонаправленность тенденций изменения среднегодовой температуры воздуха и температуры в холодный период года в последнем столетии. При этом повышение температуры в декабре происходит более интенсивно и составляет 3−4° С за 80 лет. Четкого тренда количества атмосферных осадков не выявлено.

2. Наиболее значимым фактором антропогенного воздействия на сток рек южной тайги и лесостепи Средней Сибири является вырубка леса. Для более корректных оценок влияния вырубки на сток использовались комплексные показатели, в хронологическом ходе которых частично исключается проявление влияния колебаний увлажненности по годам. При сплошной рубке одновременно на значительной площади (от 15−30 до 100%), в первые несколько лет, безусловно, изменения стока оказались бы существенными [57]. Имеющиеся по рассматриваемой территории данные наблюдений таких случаев не освещают. Учитывая достаточно высокую изменчивость годового стока (среднее квадратичное отклонение 50−90 мм), статистически достоверно установить по данным наблюдений на рассматриваемых реках небольшие (до 10%) отклонения стока под влиянием вырубки не представляется возможным. Согласно упомянутым авторам, сток с различных участков вырубленной площади в зависимости от породного состава леса и продолжительности периода лесовозобновления может быть как больше, так и меньше бытового (до вырубки). При скорости рубок в 5−10% за год (от площади водосбора) увеличение стока на «свежих» вырубках компенсируется его умень.

153 шением на зарастающих площадях. Этим, по-видимому, объясняется факт незначительного проявления влияния вырубки леса на сток рассмотренных рек.

3. Естественное увлажнение территории и его трансформация под воздействием компонентов ландшафта определяют пространственную и временную изменчивость речного стока. На основе этого в бассейнах исследуемых рек (Нижняя Тунгуска, Кача, Оленья Речка) проведено выделение укрупненных ландшафтно-гидрологических районов. Для рек Тембенчи и Оленья Речка выявлена общая закономерность изменения характеристик водного баланса за период весеннего половодья по высотным зонам. Увеличение значений снегозапасов и слоя стока происходит до границы леса, которая проходит в бассейне р. Тембенчи на высоте 800 м, а в бассейне реки Оленья Речка на высоте 1650 м. Далее происходит уменьшение этих величин. Снижение величины снегозапасов в верхних высотных зонах рассматриваемых бассейнов вызвано ветровым переносом снега с открытых пространств (горная тундра) к границе леса. Согласно [72,87,95], значительная концентрация снега в высокогорных районах отмечается в пределах ледников, малых и средних форм оледенения и фирновых полей. М. В. Тронов подчеркивает большую роль трогов, цирков и каров как очагов аккумуляции снега [95]. Обширная система каров на Алтае является здесь опорой для повышения роли малых форм оледенения. Очаговая концентрация осадков в карах может в три раза и более превышать общую фоновую оценку. Однако в бассейне Оленьей Речки такие формы рельефа не получили развития. Значение этих форм может возрастать в горах Путорана и в других районах, хотя количественная оценка концентрации снега в них с использованием информации спутников НОАА затруднительна из-за недостаточного разрешения применяемой аппаратуры.

4. С использованием космической информации на примере плато Путорана в пределах бассейна р. Нижней Тунгуски изучено территориальное распределение и выполнено картографирование многолетней нормы запасов.

154 воды в снежном покрове. Наиболее многоснежен бассейн реки Тембенчи, расположенный в более благоприятных условиях по отношению к направлению влагоносных воздушных потоков. Здесь снегозапасы на западных склонах и в верхней части бассейна достигают 850 мм и более. Бассейн реки Эмбенчимэ отличается меньшими значениями запаса воды в снеге (до 250мм).

5. Полученные данные о территориальном распределении снегозапасов положены в основу оптимизации параметров блока модели, описывающего изменение снегозапасов по высотным зонам бассейна. Сопоставление рассчитанных по модели и измеренных значений таких характеристик водного баланса, как слой стока и снегозапас, показало неплохую сходимость.

6. Разработан блок гидролого-математической модели формирования стока, описывающий суммарное испарение и влажность почвы на основе «уравнений связи» Шрайбера-Ольдекопа-Будыко-Мезенцева Комплексная агрогидрологическая модель речного бассейна дает возможность решения задач не только гидрологических, но и агрометеорологических прогнозов.

7. Имитационное моделирование на примере равнинных, предгорных и горных бассейнов рек Нижняя Тунгуска, Кача и Оленьей Речки позволяет качественно и количественно описать процессы формирования стока на водосборах в условиях, когда лишь немногие гидрометеорологические характеристики могут быть измерены.

8. Сопоставление вычисленных по модели и полученных по наблюдениям значений стока, запасов воды в снежном покрове, влажности почвы и других характеристик показало, что модель в целом адекватно описывает процессы формирования стока.