Долгосрочный прогноз изменения водных ресурсов для целей обеспечения устойчивого функционирования водохозяйственного комплекса бассейна реки Дон (Госконтракт)НИР

Long-term forecast of changes in water resources to ensure the sustainable functioning of the water management complex of the Don River

Источник финансирования НИР

ФЦП: Федеральная целевая программа, Федеральная целевая программа «Развитие водохозяйственного комплекса Российской Федерации в 2012-2020 годах»

Этапы НИР

# Сроки Название
1 15 января 2019 г.-26 июня 2019 г. Долгосрочный прогноз изменения водных ресурсов для целей обеспечения устойчивого функционирования водохозяйственного комплекса бассейна реки Дон
Результаты этапа: По разделу 1 получены следующие выводы: Географическое положение бассейна и благоприятные природные условия привели к бурному развитию различных отраслей хозяйства, большинство из которых испытывало большие потребности в водных ресурсах. Большое количество водопотребителей с различными, порой противоречивыми требованиями к подаче воды в различные сезоны года определяет зависимость функционирования всего водохозяйственного комплекса не только от величины общих водных ресурсов бассейна, их распределения по территории, но и характеристик водного режима рек бассейна Дона в его различные фазы. В исследованиях последних лет выявлена деградация одной из основных фаз водного режима – весеннего половодья, доказан и оценен тренд увеличения стока в маловодный период года. На основе проведенного комплексного анализа условий формирования стока выдвинута гипотеза о причинах происходящих изменений, связанная с ростом подземного питания рек, вызванным общим увеличением увлажнения Восточно-Европейской равнины, изменением метеорологических параметров холодного периода года. На современном этапе для рек Донского бассейна характерна деградация половодья как фазы водного режима. Для большинства изучаемых рек наблюдается статистически достоверное сокращение слоя стока за половодье на 30–40%. Уменьшение максимальных расходов воды носит повсеместный и значительный характер: сокращение максимального модуля в среднем составляет 40–60%. С учетом происходящих изменений водного режима и высокой степенью использования водных ресурсов и нагрузки на них, необходимо предусмотреть адаптацию сложного водохозяйственного комплекса Донского бассейна к меняющимся гидрометеорологическим условиям с целью сокращения рисков возникновения экстремальных гидрологических ситуаций. Таким образом, бассейн Дона достаточно хорошо изучен. До конца 20 века большая часть работ была посвящена антропогенным изменениям водности рек, а также минимальному стоку. Такой вектор исследования был задан бурным освоением территории Донского бассейна, строились водохранилища, развивалась ирригационная сеть. В 1990-х годах прошлого века антропогенная нагрузка значительно снизилась и интерес к проблеме убавился. Вместе с тем, начавшиеся в середине 1970-х годов климатические изменения ознаменовали собой новый цикл исследований, посвященных изучению вопросов формирования водного режима в условиях изменяющегося климата. Изучалась динамика изменения максимального и минимального стока, а также рассматривались вопросы современного состояния водных ресурсов и перспектив их использования. Большое количество работ посвящено поиску причин возникновения маловодного периода 2007-2015 гг. В 2010-х было выпущено сразу несколько монографий, посвященных систематизации, актуализации и обобщению имеющихся исследований, рассматривающих внутригодовое переформирование водного режима, климатические изменения, состояние водных ресурсов и их эффективное использование. Стоит отметить, что при всем обилии работ посвященных влиянию климатических факторов на изменение стока река, отсутствуют работы, посвященные прогнозу стока в новых климатических условиях. Появление работ, предлагающих новые методы прогнозирования, может способствовать более стабильной работе водохозяйственного комплекса региона. По разделу 2 получены следующие выводы: 1. Традиционные методики гидрологических прогнозов элементов весеннего половодья, разбор которых проведен в данном отчете, базируются на основных представлениях теории формирования стока рек Европейской территории России. Факторный анализ, который активно проводился в 1950-е, 1960-е годы привел к бурному развитию прогностических методов в 1970-е и 1980-е годы. К этому моменту уже были накоплены достаточно продолжительные (более 30 лет) ряды наблюдений на многих постах региона, а разработанный математический аппарат позволял конструировать довольно сложные расчетные схемы, включающие в себя несколько определяющих факторов – предикторов. Точность методик, однако, в основном проверялась на зависимом материале, поскольку дробление выборки на части заметно уменьшало устойчивость полученных зависимостей. 2. Довольно часто конструирование сложных математических уравнений с современных позиций выглядело не до конца обоснованным и не гарантировало устойчивость используемых коэффициентов в уравнениях. Однако, в основе многих расчетных схем лежал огромный объем фактического материала о косвенных величинах, определяющих сток. В частности, в доступе специалистов находились данных измерений со всех типов станций, включая наблюдения на агрометеорологичиеских постах, измеряющих фактические значения влажности почвы и глубины ее промерзания. На тот момент такая система прогнозирования в полной мере удовлетворяла требованиям потребителей и соответствовала уровню развития технологий. Отдельно стоит отметить, что до конца 1970-х годов в водном режиме рек Европейской части страны наблюдалась относительно стабильная картина – показатели характерных расходов воды практически за все фазы водного режима имели однородные ряды наблюдений, а типовые гидрографы отражали в общих чертах диапазоны потенциальной сезонной изменчивости. 3. В настоящий момент большинство изложенных выше тезисов потеряли свою актуальность. С начала 1980-х годов для большинства рек, а в особенности для бассейна Дона, расположенного в зоне недостаточного увлажнения и имеющего в некотором роде транзитное положение между реками Центральной России и реками Восточной Европы, фиксируются достоверные, статистически значимые тренды изменения большей части показателей сезонного стока. Дестабилизация водного режима, связанная в первую очередь с реакцией гидрологических систем на происходящие климатические изменения, привела к смене стокоформирующих факторов: какие-то оказались менее определяющими, уступив первые позиции – ранее второстепенным величинам. Как следствие, точность прогнозных методик заметно снизилась. Одновременно с этим в связи с распадом СССР гидрометеорологическая информация оказалась закрытой для научно-исследовательских групп. В особенности в дефиците оказались данные наблюдений на агрометеорологчиеских постах, определяющих косвенные факторы формирования стока весеннего половодья. При этом, нестабильность водного режима и климатических условий, а именно наличие крайне неустойчивых зим, чередующихся с устойчивыми, привело к «размыванию» и смещению регрессионных связей используемых в большинстве методик традиционных гидрологических прогнозов. В связи с этим возникла острая необходимость в пересмотре методов и подходов к прогнозированию. В настоящий момент безусловную пальму первенства в данных вопросах играет физико-математическое моделирование процессов формирования стока, в том числе и процессов формирования весеннего половодья. Однако традиционные методики прогнозов при должном обновлении и использовании новых пространственно-распределенных данных, включающих и данные дистанционного зондирования Земли, данные полей реанализов, могут также иметь практическую значимость. Позитивным аспектом в настоящий момент является наличие продолжительных рядов наблюдений, которые позволяют анализировать как информацию за последние 30-40 лет, так и многолетние ряды, охватывающие почти 80ти летний отрезок времени. К сожалению, информация о косвенных параметрах, влияющих на процессы формирования стока в период весеннего половодья, в настоящий момент является закрытой. Однако на смену этим данным могут прийти массивы информации, полученные с помощью моделей циркуляции атмосферы, информации, полученной со путников. Примером подобных расчетов широко используются в международном научном сообществе. Так, например, в свободном доступе находится массив информации о влажности почвы – ESA CCI SM v04.4 (https://www.esa-soilmoisture-cci.org )содержащий в себе информацию с трех наиболее часть применимых активных, пассивных и комбинированных модулей, используемых для подобных оценок. Также будут использованы архивы, размещенные в рамках проектов GLEAM (https://www.gleam.eu/), ERA-Interim Land (https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era-interim-land), EOBS (https://www.ecad.eu/download/ensembles/download.php). Это позволит комбинировать различные источники исходной информации проводить кросс-корреляцию данных и добиваться максимальной освещенности информацией даже небольших водосборов. Информация о глубине промерзания почвы будет использоваться из открытых источников, в том числе базы данных по климату (http://aisori.meteo.ru/ClimateR). На основе проведенного анализа, в качестве наиболее разработанной методики прогноза притока воды к Цимлянскому водохранилищу была принята расчетная схема Л.К. Вершининой (1977 г.). Она будет использована в качестве базовой, для попытки построения аналогичных зависимостей для бассейна Дона с учетом современной гидрометеорологической информации и с применением новых технологий – возможности автоматизированной интерполяции и построения трех- и более мерных графиков средствами современных языков программирования. Также будет проведен анализ возможностей использования аппарата ЕОС для создания прогнозных методик расчета стока половодья для частных водосборов – притоков бассейна Дона, что позднее при удачной реализации может быть трансформировано в независимую расчетную схему. По разделу 3 получены следующие выводы: 1. На данном этапе выполнения проекта подготовлена информационная основа для модели формирования стока с распределенными параметрами, включая цифровые модели рельефа пространственных масштабов 1 х 1 км и 30 х 30 м, векторные карты типов почв (30 типов) и землепользования (11 типов). Дополнительно по космическим снимкам уточнено современно состояние водосбора, на основе дешифрирования выделены классы воды, лесов, территорий населенных пунктов и показано, что более 90% территории водосбора занимают измененные ландшафты сельскохозяйственных земель, на долю лесов приходится около 3 % площади водосбора. 2. Подготовлена метеорологическая база данных за период с 1966 по 2016 гг., включающая данные об осадках, температуре и дефиците влажности воздуха с суточным шагом по 80 метеорологическим станциям на территории бассейна. Для калибровки и верификации модели подготовлены данные по 6 ключевым постам, включая р.Дон –г. Задонск, Дон – ст. Казанская и замыкающим створам основных притоков Сосна – г. Елец, г.Битюг – г. Бобров, Хопер – х. Барминский, Медведица – ст. Арчединская за аналогичный период.
2 27 июня 2019 г.-31 декабря 2019 г. Научно- обоснованная прогнозная оценка изменений характеристик водного режима рек в бассейне р. Дон и притока в Цимлянское водохранилище на период 2020-2030
Результаты этапа: 1. В последние 40 лет на территории бассейна Дона наблюдается устойчивый рост температуры воздуха, особенно значительно увеличилась температура воздуха зимнего периода. Рост средних зимних температур влечет за собой увеличение числа оттепелей, тем самым делая снежный покров не стабильным, увеличивая потери талого стока и вносит решающий вклад в деградацию половодья. 2. В целом для всех станций бассейна Дона и всех периодов (год, теплый и холодный периоды) статистически значимого изменения с 1978 по 2015 г. (тренда, изменения среднего или дисперсии) слоя осадков не произошло. 3. Климатическая обстановка в период с 2007 по 2016 год была крайне благоприятной для увеличения потерь стока в зимний и предвесенний период. Сильное увеличение среднегодовых и в частности средних зимних температур воздуха для всего бассейна является определяющим фактором в формировании маловодного периода. Теплые и непродолжительные зимы с большим количеством оттепелей напрямую влияют на соотношение фаз атмосферных осадков за зимний период. Твердых осадков выпадает значительно меньше (до 30 %), чем за период 1979-2006 гг., что влечет за собой сокращение как суммарного, так и максимального снегозапаса. 4. Уменьшение влажности почвы для последней декады октября и уменьшение максимальной глубины промерзания для большей части бассейна в свою очередь увеличивает потери при стаивании снега во время оттепелей и при начале половодья. Таким образом, на фоне значительного сокращения снегозапасов и серьезного роста потерь, для маловодного периода 2007-2016 гг. нередко наблюдаются ситуации, когда половодье практически полностью отсутствует. При этом для всего бассейна наблюдается значительное сокращение количества жидких летних осадков (до 30%), что сказывается на уменьшении летне-осенней межени. В свою очередь, увеличение потерь стока со стороны уменьшения влажности почвы в летний период и возросшего испарения (на фоне увеличения среднегодовых температур) только усугубляют ситуацию. 5. В последние десятилетия наблюдается устойчивая тенденция к деградации весеннего половодья как фазы водного режима, происходящая на фоне роста зимних температур и увеличении числа оттепелей. При этом годовой сток сократился незначительно: столь выраженное сокращение стока весенних месяцев отчасти компенсируется повышенной водностью лимитирующего периода. За счет возникновения оттепелей процессы формирования талого стока наблюдаются в течение практически всего зимнего периода. За счет этого в периоды продолжительного стояния положительных температур может начинаться водоотдача, приводящая к инфильтрации талых вод и пополнения грунтовых горизонтов. Таким образом, осуществляется «перехват» талого стока оттепельными паводками и повышение водности меженных периодов. Данные процессы наиболее ярко выражены в многолетней динамике стока лимитирующего сезона за последние 40 лет. 6. В последние 40 лет за лимитирующие месяцы зимнего и летне-осеннего периода происходит интенсивное и статистически достоверное увеличение минимальных ресурсов подземных вод, не имеющее аналогов за историю гидрологических наблюдений. Область наибольших изменений характеристик минимальных ресурсов подземных вод сосредоточена в средней части бассейна широкой полосой, протянувшейся с юго-запада на северо-восток. Эта полоса в зимний период связана с границей отсутствия постоянного снежного покрова. 7. Маловодный период в бассейне Дона 2007 – 2017 гг. был вызван наложением серии маловодий на притоках главной реки, преимущественно в бассейнах Хопра, Медведицы, Иловли и Северского Донца. Бассейн Верхнего Дона (выше створа Лиски), за исключением 2011 г. с аномально низким половодьем, в это десятилетие характеризовался повышенной или близкой к средней многолетней водностью. 8. На основе проведенных исследований можно говорить о несущественной трансформации поверхности водосбора бассейна Цимлянского водохранилища за период 1985-2015 гг. Изменения и перераспределение площадей типов различных поверхностей укладываются в диапазон менее 1-10 %. Полученные цифры говорят о том, что условия формирования стока на водосборе не испытали существенной трансформации под влиянием антропогенной деятельности в последние 30 лет. Бассейн Дона по-прежнему остается одним из наиболее освоенных с сельскохозяйственной точки зрения, происходящие в последнее десятилетие процессы интенсификации сельского хозяйства не смогли существенным сказаться на формировании маловодных лет в бассейне Цимлянского водохранилища. 9. Происходящие в бассейне Дона климатические изменения коренным образом изменили процесс формирования стока на данном водосборе. В результате в настоящий момент разработанные 30-40 лет назад методики прогноза сезонного стока перестали отражать действующие факторы его формирования. Проведенный анализ продемонстрировал, что в настоящий момент подходы, которые были реализованы в прошлом, нуждаются в существенной доработке и адаптации к современным условиям. 10. За последние десятилетия трансформировались условия формирования стока весеннего половодья. Это нашло отражение в полной несостоятельности оригинальных методик прогноза объема стока половодья и, как следствие, объема притока воды к Цимлянскому водохранилищу в весенний период. Тем не менее, концепция прогноза весеннего стока для крупного речного бассейна (р. Дон – х. Беляевский) по стоку малых репрезентативных бассейнов была принята на вооружение и реализована в виде потенциально прогнозных зависимостей. Анализ более 20 предикторов, рассчитанных в нескольких вариантах со сдвигом расчетных сроков, осреднением и поиском характерных величин, продемонстрировал отсутствие единых территориальных зависимостей в настоящий период. Процессы трансформации водного режима в настоящий момент обрели столь масштабный характер, что для каждой реки, даже с малым водосборным бассейном необходимо разрабатывать свой набор расчетных параметров. Положение о условно «достаточной» влажности почвы для западных бассейнов и определяющем влиянии глубины промерзания можно считать оправдавшимся, а вот отсутствие влияния глубины промерзания на объем половодья восточных бассейнов в настоящий момент не отражает реальность. Полученные закономерности и зависимости в потенциале могут быть доведены до методики прогноза притока воды к Цимлянскому водохранилищу, для этого требуются дальнейшие разработки данной темы. Для уточнения прогноза также рекомендуется проанализировать сток непосредственных притоков водоема, расположенных в аридной зоне. Однако создание непосредственной оперативной методики прогноза потребует оперативных сведений о влажности почвы. В данном случае расчетные значения для водосборов могут быть получены путем создания связей влажности водосбора, рассчитанной по массиву GLEAM (который обновляется лишь 1 раз в год) с фактической измеренной влажностью на метеорологическом посту. Также возможно привлечение других источников информации о влажности почвы, предоставляющие данные в оперативном или около оперативном режиме. Это может быть например проект Wondersat, используемый в сельском хозяйстве для мониторинга влажности почвы на полях [53]. Данный проект предоставляет информацию о влажности почвы с 1978 по 2002 год с пространственным разрешением 25 на 25 км, а с 2002 года информация предоставляется с разрешением 100 м на 100 м. Также могут быть использованы данные о влажности почвы из проектов Европейского космического агенства – SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) [54] или Американского космического агентcва NASA – SMAP [55]. Эти проекты были запущены в 2015м году и предоставляют информацию в открытый доступ по предварительной регистрации. Кроме того, видится перспективным внедрение в практику оперативного гидрологического прогнозирования результатов моделирования численного моделирования погоды с помощью модели COSMO - Ru. В настоящий момент к ней разрабатывается модуль SNOWe [56-57], в котором детальным послойным образом рассматривается формирование и трансформация снежного покрова. Говоря о характеристиках снежного покрова можно также рассмотреть более детально процесс схода снежного покрова. Для этого можно использовать алгоритм MODSNOW [58], который создан для анализа степени покрытости того или иного речного бассейна снегом на последовательные даты с помощью автоматического анализа снимков LANDSAT. Для оперативных оценок формирования половодья можно также адаптировать алгоритм автоматизированного расчленения гидрографа GRWAT [48]. Методика прогноза половодья с помощью ЕОС также требует доработки, но является исключительно перспективным методом, поскольку имеет большой пространственный охват и отражает условия формирования стока по территории бассейна. 11. Кроме того, видится перспективным внедрение в практику оперативного гидрологического прогнозирования результатов моделирования численного моделирования погоды с помощью модели COSMO - Ru. 12. Методика прогноза половодья с помощью естественных ортогональных функций (ЕОС) также требует доработки, но является исключительно перспективным методом, поскольку имеет большой пространственный охват и отражает условия формирования стока по территории бассейна. 13. Дальнейшие направления совершенствования модели в целях гидрологических прогнозов могут быть связаны с несколькими направлениями: • уточнение модельных параметров с учетом воспроизведения отдельных гидрологических процессов и характеристик в бассейне реки, важнейшими из которых являются снегонакопление и снеготаяние, промерзание почв, испарение. • уточнение схематизации водосбора для улучшения воспроизведения гидрографов стока в вышележащих створах р. Дон и его притоков. • уточнение карт подстилающей поверхности. При этом следует учитывать, что большая антропогенная нагрузка, включая существенные изменения поверхности водосбора за счет сельскохозяйственного освоения и большое водопотребление, в том числе многочисленные искусственные водоемы, в принципе затрудняют разработку физико-математических моделей с обоснованными параметрами для исследуемого бассейна. На данном этапе в связи с отсутствием информации при моделировании не учитываются возможные различия параметров подстилающей поверхности для сельскохозяйственных земель на месте различных типов лесов и степей, т.к. имеются только общие сведения о параметрах класса землепользования “пашни”. Такая информация в перспективе может быть получена в рамках сотрудничества с узкими профильными специалистами-почвоведами и ландшафтоведами, и должна быть предметом отдельных междисциплинарных разработок. Также почти безлесная территория бассейна обуславливает большую чувствительность всех гидрологических процессов в зимне-весенний период, таких как промерзания и оттаивания, испарения со снега, снегонакопления и снеготаяния к суточному ходу метеорологических характеристик, что затрудняет воспроизведение гидрографов стока при использовании суточного шага моделирования. 14. Для совершенствования оценок бокового притока на основе модели формирования стока в бассейне р. Дон должен решаться ряд наукоемких задач: • детализация информации о подстилающей поверхности и характеристиках почв и ландшафтов в условиях полностью освоенного бассейна с различными типами сельскохозяйственных земель. Данная задача с точки зрения подготовки данных для моделирования является пионерной и может быть решена только в рамках общих проектов с профильными специалистами почвоведами и ландшафтоведами. • Совершенствование результатов моделирования отдельных притоков р. Дон отчасти может быть реализовано за счет более детальной схематизации данных участков бассейна. При отсутствии детальной информации о подстилающей поверхности, указанной в предыдущем пункте, параметры для различных типов сельскохозяйственных земель могут быть подобраны при калибровке модели, однако подобный подход может привести к утрате физически-обоснованных значений параметров. • Должна быть проведена оценка возможности использования при моделировании более детального описания уравнений гидротермических процессов в снеге и почвах, т.к. полностью безлесный водосбор крайне чувствителен к теплобалансовым характеристикам, а также к их суточному ходу. Успешный опыт моделирования гидрографов стока р. Сосны на основе детальной физико-математической модели [52] показывает перспективность данного подхода. Однако, в рамках большого бассейна задача может оказаться крайне ресурсоемкой с точки зрения машинного счета и исходной информации, особенно при переходе от суточного шага по времени к более детальному, а также потребует значительных усилий по переносе соответствующих блоков модели от масштабов частных водосборов на весь бассейн. Отметим также, что участники проекта 14.02.2019 сделали официальный запрос в ФГБУ «Северо-Кавказское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» с просьбой предоставить имеющуюся информацию об используемых в настоящее время методиках прогнозов весеннего половодья в бассейне Дона, однако, он остался без какого-либо ответа. Очень жаль, что мы не нашли отклика со стороны организаций, заинтересованных в совершенствовании соответствующих прогнозов для бассейна Дона.
3 1 января 2020 г.-7 декабря 2020 г. Сценарии различных вариантов управления попусками в нижний бьеф плотины Цимлянского гидроузла.
Результаты этапа: На основе проведенных исследований можно говорить о несущественной трансформации поверхности водосбора бассейна Цимлянского водохранилища за период 1985-2015 гг. Изменения и перераспределение площадей типов различных поверхностей укладываются в диапазон менее 1-10 %. Полученные цифры говорят о том, что условия формирования стока на водосборе не испытали существенной трансформации под влиянием антропогенной деятельности в последние 30 лет. Бассейн Дона по-прежнему остается одним из наиболее освоенных с сельскохозяйственной точки зрения, происходящие в последнее десятилетие процессы интенсификации сельского хозяйства не смогли существенным сказаться на формировании маловодных лет в бассейне Цимлянского водохранилища. 9. Происходящие в бассейне Дона климатические изменения коренным образом изменили процесс формирования стока на данном водосборе. В результате в настоящий момент разработанные 30-40 лет назад методики прогноза сезонного стока перестали отражать действующие факторы его формирования. Проведенный анализ продемонстрировал, что в настоящий момент подходы, которые были реализованы в прошлом, нуждаются в существенной доработке и адаптации к современным условиям. 10. За последние десятилетия трансформировались условия формирования стока весеннего половодья. Это нашло отражение в полной несостоятельности оригинальных методик прогноза объема стока половодья и, как следствие, объема притока воды к Цимлянскому водохранилищу в весенний период. Тем не менее, концепция прогноза весеннего стока для крупного речного бассейна (р. Дон – х. Беляевский) по стоку малых репрезентативных бассейнов была принята на вооружение и реализована в виде потенциально прогнозных зависимостей. Анализ более 20 предикторов, рассчитанных в нескольких вариантах со сдвигом расчетных сроков, осреднением и поиском характерных величин, продемонстрировал отсутствие единых территориальных зависимостей в настоящий период. Процессы трансформации водного режима в настоящий момент обрели столь масштабный характер, что для каждой реки, даже с малым водосборным бассейном необходимо разрабатывать свой набор расчетных параметров. Положение о условно «достаточной» влажности почвы для западных бассейнов и определяющем влиянии глубины промерзания можно считать оправдавшимся, а вот отсутствие влияния глубины промерзания на объем половодья восточных бассейнов в настоящий момент не отражает реальность. Полученные закономерности и зависимости в потенциале могут быть доведены до методики прогноза притока воды к Цимлянскому водохранилищу, для этого требуются дальнейшие разработки данной темы. Для уточнения прогноза также рекомендуется проанализировать сток непосредственных притоков водоема, расположенных в аридной зоне. Однако создание непосредственной оперативной методики прогноза потребует оперативных сведений о влажности почвы. В данном случае расчетные значения для водосборов могут быть получены путем создания связей влажности водосбора, рассчитанной по массиву GLEAM (который обновляется лишь 1 раз в год) с фактической измеренной влажностью на метеорологическом посту. Также возможно привлечение других источников информации о влажности почвы, предоставляющие данные в оперативном или около оперативном режиме. Это может быть например проект Wondersat, используемый в сельском хозяйстве для мониторинга влажности почвы на полях [53]. Данный проект предоставляет информацию о влажности почвы с 1978 по 2002 год с пространственным разрешением 25 на 25 км, а с 2002 года информация предоставляется с разрешением 100 м на 100 м. Также могут быть использованы данные о влажности почвы из проектов Европейского космического агенства – SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) [54] или Американского космического агентcва NASA – SMAP [55]. Эти проекты были запущены в 2015м году и предоставляют информацию в открытый доступ по предварительной регистрации. Кроме того, видится перспективным внедрение в практику оперативного гидрологического прогнозирования результатов моделирования численного моделирования погоды с помощью модели COSMO - Ru. В настоящий момент к ней разрабатывается модуль SNOWe [56-57], в котором детальным послойным образом рассматривается формирование и трансформация снежного покрова. Говоря о характеристиках снежного покрова можно также рассмотреть более детально процесс схода снежного покрова. Для этого можно использовать алгоритм MODSNOW [58], который создан для анализа степени покрытости того или иного речного бассейна снегом на последовательные даты с помощью автоматического анализа снимков LANDSAT. Для оперативных оценок формирования половодья можно также адаптировать алгоритм автоматизированного расчленения гидрографа GRWAT [48]. Методика прогноза половодья с помощью ЕОС также требует доработки, но является исключительно перспективным методом, поскольку имеет большой пространственный охват и отражает условия формирования стока по территории бассейна. 11. Кроме того, видится перспективным внедрение в практику оперативного гидрологического прогнозирования результатов моделирования численного моделирования погоды с помощью модели COSMO - Ru. 12. Методика прогноза половодья с помощью естественных ортогональных функций (ЕОС) также требует доработки, но является исключительно перспективным методом, поскольку имеет большой пространственный охват и отражает условия формирования стока по территории бассейна. 13. Дальнейшие направления совершенствования модели в целях гидрологических прогнозов могут быть связаны с несколькими направлениями: • уточнение модельных параметров с учетом воспроизведения отдельных гидрологических процессов и характеристик в бассейне реки, важнейшими из которых являются снегонакопление и снеготаяние, промерзание почв, испарение. • уточнение схематизации водосбора для улучшения воспроизведения гидрографов стока в вышележащих створах р. Дон и его притоков. • уточнение карт подстилающей поверхности. При этом следует учитывать, что большая антропогенная нагрузка, включая существенные изменения поверхности водосбора за счет сельскохозяйственного освоения и большое водопотребление, в том числе многочисленные искусственные водоемы, в принципе затрудняют разработку физико-математических моделей с обоснованными параметрами для исследуемого бассейна. На данном этапе в связи с отсутствием информации при моделировании не учитываются возможные различия параметров подстилающей поверхности для сельскохозяйственных земель на месте различных типов лесов и степей, т.к. имеются только общие сведения о параметрах класса землепользования “пашни”. Такая информация в перспективе может быть получена в рамках сотрудничества с узкими профильными специалистами-почвоведами и ландшафтоведами, и должна быть предметом отдельных междисциплинарных разработок. Также почти безлесная территория бассейна обуславливает большую чувствительность всех гидрологических процессов в зимне-весенний период, таких как промерзания и оттаивания, испарения со снега, снегонакопления и снеготаяния к суточному ходу метеорологических характеристик, что затрудняет воспроизведение гидрографов стока при использовании суточного шага моделирования. 14. Для совершенствования оценок бокового притока на основе модели формирования стока в бассейне р. Дон должен решаться ряд наукоемких задач: • детализация информации о подстилающей поверхности и характеристиках почв и ландшафтов в условиях полностью освоенного бассейна с различными типами сельскохозяйственных земель. Данная задача с точки зрения подготовки данных для моделирования является пионерной и может быть решена только в рамках общих проектов с профильными специалистами почвоведами и ландшафтоведами. • Совершенствование результатов моделирования отдельных притоков р. Дон отчасти может быть реализовано за счет более детальной схематизации данных участков бассейна. При отсутствии детальной информации о подстилающей поверхности, указанной в предыдущем пункте, параметры для различных типов сельскохозяйственных земель могут быть подобраны при калибровке модели, однако подобный подход может привести к утрате физически-обоснованных значений параметров. • Должна быть проведена оценка возможности использования при моделировании более детального описания уравнений гидротермических процессов в снеге и почвах, т.к. полностью безлесный водосбор крайне чувствителен к теплобалансовым характеристикам, а также к их суточному ходу. Успешный опыт моделирования гидрографов стока р. Сосны на основе детальной физико-математической модели [52] показывает перспективность данного подхода. Однако, в рамках большого бассейна задача может оказаться крайне ресурсоемкой с точки зрения машинного счета и исходной информации, особенно при переходе от суточного шага по времени к более детальному, а также потребует значительных усилий по переносе соответствующих блоков модели от масштабов частных водосборов на весь бассейн. Отметим также, что участники проекта 14.02.2019 сделали официальный запрос в ФГБУ «Северо-Кавказское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» с просьбой предоставить имеющуюся информацию об используемых в настоящее время методиках прогнозов весеннего половодья в бассейне Дона, однако, он остался без какого-либо ответа. Очень жаль, что мы не нашли отклика со стороны организаций, заинтересованных в совершенствовании соответствующих прогнозов для бассейна Дона.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".