Моделирование гидрографов стока арктических рек Западной Сибири в программе HBV-light для оценки экстремальных расходов половодья

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование гидрографов стока арктических рек Западной Сибири в программе HBV-light для оценки экстремальных расходов половодья

С.Г. Копысов, В.А. Земцов, Х. Мацуяма, А.О. Елисеев

Аннотация

Исследованы возможности предвычисления гидрографов стока арктических рек и максимумов заданной вероятности превышения на основе концептуальной модели HBV-light. Расчеты выполнены для рек Полуй, Надым, Пур, Таз и др. Проведена калибровка и обобщение параметров модели. Точность расчета гидрографов при небольшом объеме данных стандартных наблюдений не уступает точности более сложных детерминированных моделей, требующих больший объем и лучшее качество исходных данных.

Ключевые слова: Западная Сибирь, арктические реки, моделирование гидрографа, максимальный расход воды, модель HBV-light.

Abstract

River flow hydrograph simulation in the western siberia lowland north for the extreme flood flow prediction based on the hbv-light model

S.G. Kopysov, V.A. Zemtsov, H. Matsuyama, А.O. Eliseev

The calculations were performed for the rivers Poluy, Nadym, Pur, Taz, etc. In total, the processes of runoff formation from nine basins were modeled. The area of the smallest river basin of the Pravaya Hetta River at Pangody is 1200, and the largest basin of the Taz River at the settlement of Sidorovsk is 100,000 km2 in area.

Prediction of runoff hydrographs in the HBV-light model consists of the preparation of initial data and the selection of model parameters that allow calculating the daily runoff depth based on daily air temperature and precipitation at the nearest weather stations. In this work, the division of catchments into altitude and landscape zones was not carried out. A standard model structure was chosen without taking into account the specifics of land use in the basin. The parameters were obtained for a whole area of each model catchment, without its detailing.

Calibration of model parameters for rivers shows that the relatively simple conceptual model HBV-light reproduces well the intraannual dynamics of runoff, including water discharge during the flood period. The accuracy of reproducing the hydrographs of the northern rivers runoff is not inferior to the accuracy of more complex deterministic models due to the lack of a sufficiently dense network of hydrometeorological observations and the need to determine the numerous parameters of more complex deterministic models.

Manual calibration of the model parameters makes it possible to meaningfully use the HBV-light model for regional modeling of the elements of the water cycle and flow hydrographs. In this case, six individual parameters for each basin and nine general regional parameters are determined, reflecting the similarity of landscape conditions throughout the study area. The individual parameters include: TT, FC, LP, K1, K2, MAXBAS. It is shown that the values of each of the other nine parameters of the model can be set the same for the entire study area, that is, they have a regional character, which makes it possible to calculate runoff hydrographs, including the maximum water discharge of ungauged and poorly studied rivers.

In general, the obtained model quality criteria for the period of calibration and validation of the models are quite high, and some models could, under certain conditions, be used to assess the change in river runoff induced by the climate change, as well as in the longer time period. Peak flood due to snowmelt is modeled better than peaks due to rainfall floods. Therefore, for basins with high model performance, a comparison of empirical probability distribution functions shows a good agreement between the observed and modeled values of the maximum flood flow rates over the entire amplitude of their fluctuations.

Keywords: Western Siberia, Arctic rivers, flow hydrograph simulation, maximum water discharge, the HB V-light model.

Введение

природный арктический моделирование

В настоящее время активизируется деятельность по освоению и использованию природных ресурсов Арктических регионов, в нашей стране выполняется государственная программа «Социально-экономическое развитие Арктической зоны Российской Федерации». Проблемы обеспечения и развития гидрологических расчетов в арктической зоне России и сопредельных районов становятся все более актуальными [Макарьева и др., 2018; Магрицкий и др., 2019].

Возрастает и роль гидрологических прогнозов на северных реках. Решение гидрологических задач затрудняется тем, что для всего региона характерно весьма слабое развитие стационарной сети гидрометеорологических наблюдений, что относится и к северу Западной Сибири, где крайне ограничены многолетние данные по режиму речного стока. В процессе климатических изменений, наиболее интенсивно происходящих в Арктике, и соответствующей трансформации природной среды [Второй оценочный доклад, 2014], решение задач гидрологических расчетов и прогнозов еще более осложняется вследствие неполноты данных и нестационарности ранее накопленных рядов гидрометеорологических наблюдений. Паводки и вызываемые ими наводнения в силу неопределенности прогнозов представляют собой наиболее распространенные и опасные природные явления, формируемые метеорологическими факторами в контексте изменений климата, определяя важность оценки их величины и риска [Alfieri et al., 2017].

В таких условиях возрастает роль гидрологических моделей для оценки и прогноза гидрографов стока и его экстремальных характеристик в бассейнах, отличающихся разной степенью гидрологической изученности, в том числе и неизученных рек. Актуальность работы обусловлена наличием пропусков в гидрологических наблюдениях, необходимых для мониторинга климатических изменений, строительства и рационального природопользования на заболоченных нефтегазоносных территориях. Важнейшей гидрологической задачей является оценка режима паводков и наводнений. Также важен прогноз изменений гидрологического режима территории при ожидаемых изменениях климата и ландшафтов.

Принимая во внимание слабое развитие сетей гидрологических наблюдений, недостаточное количество и статистическую неоднородность многолетних рядов наблюдений на многих реках мира, Международная ассоциация гидрологических наук (IAHS) организовала две десятилетние программы скоординированных исследований, нацеленные на получение гидрологической информации, необходимой для изучения и комплексного управления водными ресурсами. Первая из них посвящена расчетам стока неизученных рек - «Prediction on Ungauged Basins, PUB», 2003-2012 [Hrachowitz et al., 2013], вторая - «Panta Rhei» (от слов философа Гераклита «Все течет»), 2013-2022, ориентирована на исследование влияния изменений климата и трансформации ландшафтов водосбора на сток рек [Montanari et al., 2013; Thirel et al., 2015]. Основными задачами здесь являются оценка показателей стока неизученных рек, а затем - влияния на него изменений климата и характера землепользования в бассейнах.

С точки зрения моделирования гидрографов стока рек, прежде всего с суточным (или часовым) разрешением, наибольший интерес для решения практических задач представляют достаточно простые концептуальные полураспределенные модели резервуарного типа, такие, например, как Tank Model [Sugawara et al., 1974], разработанная в Национальном исследовательском центре по предотвращению стихийных бедствий в Токио (Япония) и модель HBV Шведского института метеорологии и гидрологии, впервые представленная в 1972 г. С. Бергстре- мом [Bergstrom, Forsman, 1973]. После испытаний эффективности на разных реках мира программы HBV и Tank Model включены в фонд алгоритмов и программ Гидрологической оперативной многоцелевой системы ГОМС (http://www.wmo.int/pages/prog/ hwrp/homs/homs_ru.html) Всемирной метеорологической организации, соответственно, как компоненты J04.2.02 и J04.1.01, предлагаемые для использования в гидрологических прогнозах [Руководство..., 2012; Романов, 2018]. Для включения в фонд ГОМС, который обновляется недостаточно оперативно, программы должны быть доступными и строго документированными. Отечественных программ в указанном фонде пока нет.

Концептуальная модель HBV существует в разных версиях и нашла широкое применение в разнообразных физико-географических условиях различных стран. С этой точки зрения она достаточно универсальна и стала прототипом для разработки позднее модели HBV-light [Seibert, 2005; Seibert, Vis, 2012]. В настоящее время программа применяется в ряде университетов мира для обучения студентов и выполнения исследовательских проектов. Основные концепции модели хорошо известны в профессиональном гидрологическом сообществе.

Более сложные детерминированные модели применяются в слабоизученных районах, в том числе на севере Западной Сибири, менее широко - в силу отсутствия исходных данных для их использования. В частности, Е.М. Гусев и соавт. [2015] исследовали формирование стока рек Таз, Пур, Надым и снежного покрова в бассейне Таза на основе детерминированной модели тепло- и влагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAP в сочетании с информацией глобальных баз данных по характеру подстилающей поверхности (топография, почвы, растительность) и материалов наблюдений на метеостанциях региона. Калибровка параметров выполнялась по данным о речном стоке. Расчеты гидрографов стока рек с суточным разрешением показали обнадеживающие результаты.

Цель настоящей работы - определение возможности воспроизведения гидрографов стока ряда северных рек (включая максимальные расходы половодья и паводков) на основе относительно простой концептуальной модели HBV-light, определения и географического обобщения параметров модели и вычисления максимальных расходов воды заданной вероятности превышения. При положительных результатах это сделает возможным также оптимизировать систему гидрологического мониторинга в труднодоступных районах и решать другие задачи, в том числе оценивать реакции гидрологических систем на задаваемые сценарии изменения климата.

Территория исследований и формирование стока рек

природный арктический моделирование

Исследуемый регион расположен на севере ЗападноСибирской равнины и объединяет как разные по размерам бассейны собственно арктических рек Таз, Пур, Пяку-Пур, Правая Хетта, Надым и Полуй, текущих к северу от Сибирских Увалов (в официальных границах Арктической зоны Российской Федерации [Макарьева и др., 2018]), и субарктических рек Аган и Вах, течение которых направлено к долине реки Обь в юго-западном направлении (рис. 1). Общая площадь бассейнов до створов, для которых моделировался сток воды, составляет более 330 тыс. км2. Наиболее контрастный рельеф наблюдается в верховьях рек Таза, Пура и Ваха, к северу поверхность становится относительно ровной с небольшим уклоном в северном направлении.

Климат большей части территории умеренно континентальный с холодной продолжительной зимой и коротким летом. Атмосферное увлажнение избыточное. Хорошо выражена широтная зональность и сезонность гидроклиматических показателей.

Приустьевые участки крупных северных рек находятся в зоне тундры и лесотундры, которая южнее переходит в подзону северной тайги. В бассейне Ваха распространены северо-таежные ландшафты на севере и среднетаежные - на юге.

Основным гидрологическим сезоном на реках является хорошо выраженное весеннее половодье, в течение которого на северных реках проходит около половины объема годового стока.

Половодье отличается достаточно резким подъемом и спадом расходов и уровней воды. Впервые подробный гидрологический анализ половодья в Западной Сибири выполнен Д.А. Бураковым [1978], который показал, что основная роль в формировании половодья северных рек принадлежит запасам воды в снеге перед началом таяния и осадкам периода снеготаяния. Они формируют сток талых вод, который составляет в среднем от 75 до 80 % стока половодья на реках Надым, Пур и Таз соответственно.

Второе место по величине притока воды в половодье составляет подземный сток (12-18 %). Именно межгодовая изменчивость талого стока, в основном, и определяет высоту максимумов половодья в разные годы. В летнеосенний период наблюдаются дождевые паводки.

Зима, в течение которой реки переходят на подземное питание, продолжается более полугода.

В более поздней работе по гидрологии севера Западной Сибири [Zakharova et al., 2009] с привлечением данных спутникового зондирования показано, что на фоне возрастания температуры воздуха и атмосферных осадков происходит снижение стока рек Полуй и Пур. На Надыме существенно снизилась доля талого стока в годовом - до 29 % в среднем за 2000-2008 гг. (за счет увеличения базового стока) - по сравнению с 49 % талого стока на р. Пур. В [Zakharova et al., 2011] исследована зависимость стока половодья от определенных по спутниковым данным максимальных запасов воды в снежном покрове.

Обнаружен рост потерь талого стока примерно на 50 мм/год в бассейне Полуя, Надыма, Пура и Таза в 1988-2006 гг. При этом максимальный расход половодья на реках Полуй, Надым и Пур в 7 раз превышает средний годовой расход воды, а на р. Таз - в 3,5 раза [Zakharova et al., 2011].

Арктические реки протекают в области распространения многолетней мерзлоты. С севера на юг сменяются зоны сплошной, прерывистой и островной многолетней мерзлоты. Бассейны Агана и Ваха расположены большей частью в пределах зоны островной мерзлоты. В связи с потеплением, особенно интенсивно проявляющимся на севере в последние годы, наблюдается таяние и деградация мерзлоты, что наряду с некоторым ростом атмосферного увлажнения способствует увеличению притока как подземных, так и поверхностных вод в реки.

Параллельно в связи с замедленным отводом воды с плоских междуречных заболоченных и заозеренных пространств происходит еще большее увлажнение территории бассейнов северных арктических рек.

Исходные данные и методы исследования

На территории Сибири сеть метеостанций и гидрометрических постов крайне редкая - расстояния между пунктами наблюдений измеряются десятками или сотнями километров. Северная половина Западной Сибири относится к наименее изученным в гидрометеорологическом отношении областям континента [Гидрология..., 2009]. Всего моделировались процессы формирования стока с девяти бассейнов. Площадь самого малого бассейна р. Правая Хетта до п. Пангоды равна 1 200, а самого крупного бассейна р. Таз до п. Сидоровск - 100 тыс. км2 (табл. 1).

Ежедневные расходы воды для имитационного моделирования водного цикла в замыкающих створах модельных бассейнов получены из открытых источников Государственного водного кадастра (гидрологических ежегодников), а за последние годы - из Автоматизированной информационной системы государственного мониторинга водных объектов [АИС ГМВО]. Данные по ежедневным осадкам и температурам воздуха с 1937 по 2017 г. для ближайших метеорологических станций получены из базы данных Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации - Мирового центра данных [ВНИГМИ-МЦД].

Наряду с разреженностью пунктов гидрометеорологической сети качество гидрологических данных невысокое, так как ряды наблюдений за 19902000-е гг. содержат значительное количество пропусков, а сами измеренные расходы воды - значительные погрешности в результате затопления обширных речных пойм и ледовых явлений во время прохождения высоких вод половодья, а также наличия ледового покрова и внутриводного льда в реках зимой.

Таким образом, при моделировании гидрографов мы вынуждены сталкиваться с результатами воздействия механических факторов собственно в руслах рек.

Гидрологическая модель

Для решения поставленных задач использована модель HBV-light в базовой простой Windows- версии, позволяющей оперировать имеющимися в регионе данными сетевых наблюдений за атмосферными осадками и температурой воздуха с суточным разрешением и в интерактивном режиме выполнять калибровку параметров и анализировать результаты расчетов [Seibert, 2005; Seibert, Vis, 2012].

Модель HBV описывает общий баланс воды в бассейне следующим образом:

где P - осадки, E - суммарное испарение, Q - сток, SP - снежный покров, SM - влажность почвы, UZ - запас воды в верхней зоне подземных вод, LZ - в нижней зоне подземных вод и VL - объем озер (все составляющие выражены в миллиметрах слоя воды).

Исследуемый географически неоднородный водосбор может быть разделен на подбассейны, а также более или менее однородные зоны растительности или землепользования. HBV-light преобразовывает суточный приток воды, осадки, температуру воздуха и среднемноголетний месячный слой потенциального испарения в снеготаяние, водоотдачу и затем сток воды. Осадки моделируются как снег или дождь в зависимости от температуры: выше или ниже пороговой.

Основные модули программы включают: 1) накопление и таяние снега (последнее - по температурным коэффициентам стаивания), водоотдачу талых вод; 2) расчет влажности почвы и формирование испарения, просачивания воды в почву и стока в верхнем и нижнем слое почвогрунта; 3) расчет гидрографа стока воды в замыкающем створе. Параметры модели определяются путем их калибровки, исходя из критерия качества модели, обеспечивающего как можно лучшее соответствие рассчитанных модельных ежедневных расходов воды в замыкающем створе бассейна наблюденным расходам.

Рис. 1. Территория исследований

Бассейны: 1 - р. Таз - п. Сидорск; 2 - р. Пур - п. Уренгой; 3 - р. Надым - г. Надым; 4 - р. Пякпур - г. Тарко-Сале; 5 - р. Аган - п. Аган; 6 - р. Вах - п. Ваховск; 7 - р. Полуй - п. Полуй; 8 - р. Правая Хетта - п. Пангоды

Fig. 1. The study area - Numbers indicate the model river basins: 1 - Taz River - Sidorovsk; 2 - Pur River - Urengoy; 3 Nadym River - Nadym; 4 - Pyaku-Pur River - Tarko-Sale; 5 - Agan River - Agan; 6 - Vakh River - Vakhovsk; 7 - Poluy River - Poluy; 8 - Prevaya Hetta River - Pangody. Gauge Stations are indicated by blue triangles, Meteorological Stations - by red triangles

Таблица 1.Сведения о модельных бассейнах, метеостанциях и весовых коэффициентах к осадкам на метеостанции для определения осадков на водосборе, показатели точности

Table 1.Information about model basins, meteorological stations and weights to precipitation depths at meteorological stations to determine precipitation in the catchment, model performance statistics

Калибровка модели

В результате калибровки требуется определить значения ряда параметров, показанных в табл. 2. Калибровка, т.е. подбор значений модельных параметров, выполнялась вручную, с пошаговым контролем результатов. В качестве критериев качества модели мы использовали: 1) коэффициент детерминации R2, равный квадрату коэффициента линейной корреляции связи между рассчитанными и наблюденными ежедневными расходами воды в замыкающем створе модельного бассейна, а также 2) коэффициент эффективности Reff Нэша-Сатклиффа, рассчитываемый по формуле:

где Qsim - смоделированный расход воды, мм/сут;

Qobs - наблюденный расход, мм/сут; t - время, сут. Так как критерий Reff более чувствителен к пиковым расходам [Seibert, Vis, 2012; Wijayarathne, Coulibaly, 2020], он вычислялся для всего калибровочного периода и отдельно - для периода половодья. Коэффициент детерминации характеризует сходимость модельных расходов воды с наблюденными во всем диапазоне их колебаний. Промежутки времени для калибровки параметров на разных реках не совпадают по той причине, что многие ряды, как сказано выше, содержат значительное количество пропусков наблюдений.

Качество аппроксимации гидрографов стока достаточно высокое, о чем говорят близкие к единице значения всех трех критериев качества аппроксимации у большинства модельных водосборов. Эффективность моделей для периода половодья несколько выше, чем для всего массива данных по каждому бассейну. Моделирование стока р. Надым у пос. Надым показало несколько худшие результаты. Нужно отметить, что для бассейнов Надыма, Пура и Таза точность воспроизведения гидрографов с суточным разрешением почти не отличается от таковой, полученной Е.М. Гусевым и др. [2015] с помощью намного более сложной детерминированной модели SWAP.

В результате калибровочных расчетов параметры модели удалось разделить на две группы: индивидуальные и общие. Параметры первой группы подбиралась индивидуально для каждого бассейна, значения параметров второй группы оказались общими для всех модельных водосборов, учитывая относительное сходство ландшафтных условий на всей исследуемой территории (см. табл. 3). Основным определяемым для каждого водосбора параметром является пороговая температура начала снеготаяния TT, зависящая от расположения метеостанций относительно центра водосбора расчетной реки. От размера, т.е. площади водосбора, и других условий стока, влияющих на скорость добегания, зависит параметр MAXBAS, он отражает количество дней, на которые распределяется генерируемый суточный сток на каждом временном шаге, с учетом весовых коэффициентов.

Также для каждого водосбора подбирались коэффициенты сработки вод нижнего и верхнего яруса - таким образом, чтобы точнее описать меженный (базовый) сток в зависимости от гидрогеологических условий в конкретном бассейне. Подбирался и параметр FC (характеризует запас воды в деятельном слое водосбора), он интегрально учитывает мощность деятельного слоя и его гранулометрический состав (пески, глины, торф). Параметр LP определяет часть максимального запаса воды в почве, при которой фактическое испарение достигает величины потенциального испарения.

Все остальные параметры для всей исследуемой территории подобраны одинаковыми, т.е. имеют региональное значение. Региональные значения параметров использовались, например, одним из авторов для моделирования стока неизученных рек региона в работе [Pokrovsky et al., 2020]. В любом случае важно, чтобы данные для калибровки включали в себя разные по водности годы, обычно для этого бывает достаточно нескольких лет [Seibert, Vis, 2012].

Таблица 2. Параметры модели, определяемые калибровкой

Table 2. Model parameters to be defined by means of calibration