исследования чувствительности стока крупных рек арктического
реклама
РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ВОДНЫХ ПРОБЛЕМ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК УДК 551.482.215 УТВЕРЖДАЮ Директор Института, чл.-корр. РАН ___________В.И. Данилов-Данильян «05 » «октября» 2012 г. ОТЧЕТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ по теме: «ИССЛЕДОВАНИЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ СТОКА КРУПНЫХ РЕК АРКТИЧЕСКОГО БАССЕЙНА К ИЗМЕНЕНИЯМ КЛИМАТА» (заключительный) Москва 2012 1 СПИСОК ИСПОЛНИТЕЛЕЙ Руководитель темы, Данилов-Данильян В.И. директор ИВП РАН чл.-корр. РАН Исполнители темы Рук. группы гидрологии Гельфан А.Н. речных бассейнов ИВП РАН, д.ф.-м.н. Старший научный Мотовилов Ю.Г. сотрудник ИВП РАН, к.г.н. Ведущий инженер ИВП Морейдо В.М. РАН 2 РЕФЕРАТ Отчет 103 с., рис. 71, табл.5, источников 37. В настоящем отчете приведены основные результаты НИР по проекту «Исследования чувствительности стока крупных рек арктического бассейна к изменениям климата», цель которого – разработка методов оценки возможных изменений речного стока рек арктического бассейна к прогнозируемым изменениям климата на основе физически обоснованных математических моделей формирования речного стока. Для достижения этой цели, в соответствии с Техническим заданием, были решены следующие задачи: 1. Разработаны математические модели формирования речного стока на крупных реках арктического бассейна, ориентированные на усвоение имеющихся данных климатических прогнозов на основе созданных ранее в ИВП РАН гидрологических моделей и моделей взаимодействия поверхности суши с атмосферой 2. Разработаны способы задания сценариев возможных изменений климата для арктического бассейна 3. Оценена чувствительность стока крупных рек арктического бассейна к изменениям климата (на примере 2-х крупных рек европейской и азиатской частей бассейна – Северной Двины и Лены) Расчеты в рассматриваемых речных бассейнах проводились на базе моделирующей системы ECOMAG, распределенную объединяющей модель физически формирования информационного обеспечения. стока обоснованную, с пространственно- современными технологиями Дано описание моделирующей системы и приведены основные результаты ее применения для воспроизведения гидрографов стока рек Лены и Сев. Двина за многолетний период по метеорологической информации, наблюдавшейся в бассейне этих рек. Получены следующие основные результаты численных экспериментов по оценке чувствительности результатов расчета по модели к изменениям климата: (1) Повышение среднемноголетней среднегодовой температуры воздуха на 1 – 2 оС не приводит к заметному росту зимнего стока. Понижение температуры воздуха приводит к сдвигу пика половодья на более поздние сроки и росту максимальных расходов; (2) Повышение среднегодовой температуры воздуха на 1О С приводит к уменьшению среднегодового объема стока рек Лена и Северная Двина на 5-7%; (3) Изменения осадков на 10% (при современных температурах воздуха) могут привести к соответствующему изменению максимального расхода половодья для Лены и Северной Двины примерно на четверть, а среднегодовых объемов стока на на 16-20% Ключевые слова: водные ресурсы, изменения климата, моделирование речного стока 3 СОДЕРЖАНИЕ Стр. Введение 6 1. МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА НА ГИДРОЛОГИЧЕСКИЙ РЕЖИМ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ 8 1.1 Тенденции и масштаб современных изменений стока российских рек арктического бассейна: краткий обзор исследований 1.2 Тенденции и масштаб прогнозируемых изменений стока российских рек арктического бассейна: краткий обзор исследований 1.3 Используемая методология оценки влияния прогнозируемых изменений климата на гидрологический режим рек арктического бассейна 2. ИНФОРМАЦИОННО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС ECOMAG ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ 8 11 13 16 2.1 Структура гидрологической модели ECOMAG 17 2.2 Информационные ресурсы 24 2.2.1 ГИС-обеспечение речных бассейнов 24 2.2.2 Оперативное гидрометеорологическое обеспечение 27 2.2.3 Архивное метеорологическое обеспечение 31 2.3 Методология и технология модельной схематизации речной сети и водосборной площади речных бассейнов на основе ЦМР 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННОГО ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА Р. ЛЕНЫ И ЕГО ВОЗМОЖНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ПОД ВЛИЯНИЕМ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА 31 39 3.1 Краткая характеристика бассейна р. Лены 39 3.2 Моделирование формирования стока в бассейне р. Лены по фактическим метеоданным 43 3.2.1 Калибровка параметров модели 3.2.2 Результаты расчетов стока в бассейне р. Лена 3.3 Анализ современных климатических и гидрологических изменений в бассейне р. Лены 3.4 Модельные оценки влияния климатических изменений на характеристики стока в бассейне Лены 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННОГО ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА Р. СЕВЕРНОЙ ДВИНЫ И ЕГО ВОЗМОЖНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ПОД ВЛИЯНИЕМ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА 44 47 69 74 80 4.1 Краткая характеристика бассейна р. Северной Двины 80 4.2 Моделирование формирования стока в бассейне р. Северной Двины 81 4.3 Анализ современных климатических и гидрологических изменений в бассейне р. Северной Двины 4.4 Модельные оценки влияния климатических изменений на 87 91 4 характеристики стока в бассейне Северной Двины ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 101 5 ВВЕДЕНИЕ Поступление пресной воды в Северный Ледовитый океан в виде речного стока с дренажной территории арктического бассейна составляет примерно 50% от ее суммарного поступления в океан. Такая доля поступления пресной воды в виде речного стока с арктического бассейна гораздо больше по сравнению с другими океанами мира, для которых доминирует поступление пресных вод с осадками, выпадающими на акваторию. В то же время результаты использования климатических моделей в целом свидетельствуют, что в будущем глобальное потепление в большей степени скажется именно в высоких северных широтах, приводя к увеличению в этой зоне осадков и усилению снеготаяния. Вызванные этими факторами изменения гидрологического режима территории арктического бассейна могут оказать значительное влияние на водно-солевой баланс, как самого бассейна, так и его дренажной территории, что скажется и на функционировании экосистем региона. В частности, арктические почвы играют важную роль в глобальном балансе двуокиси углерода и метана, потоки которых очень чувствительны к изменениям влажности и температуры почвы. Данный факт может определить и обратную положительную связь климатических изменений и изменений окружающих экосистем. Что касается возможных изменений гидрологического режима рассматриваемой территории, то проведенные исследования воздействия возможного изменения климата уже показывают, что внутригодовой режим речного стока с водосборов Арктики может претерпеть значительные изменения. Тем не менее, вопрос о том, как глобальное потепление скажется на гидрологическом цикле и динамике его элементов в арктическом регионе, только начинает исследоваться, полученные предварительные результаты не однозначны и требуют дальнейшего изучения. Существующие подходы к оценке изменений стока рек арктического бассейна основаны, главным образом, на использовании концептуальных математических моделей, параметры которых определяются на основе имеющихся наблюдений, и возможности использования этих моделей для расчетов стока в изменившиеся климатических условиях представляются весьма ограниченными. Значительные перспективы для исследований влияния климатических изменений на гидрологический цикл и речной сток и получения надежных оценок масштаба этих изменений связаны математических моделей, с применением учитывающих как общие закономерности физико- механизмов гидрологических процессов на водосборах Арктики, так и особенности проявления этих механизмов для разных частей этого громадного региона. Исследования, проводившиеся в рамках настоящего проекта, направлены на создание методов оценки возможных изменений гидрологического режима крупных рек 6 арктического бассейна вследствие изменений климата на основе физико-математической модели формирования речного стока и апробацию разработанных методов на примере рек европейской и азиатской частей бассейна (Северная Двина и Лена). 7 1. МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА НА ГИДРОЛОГИЧЕСКИЙ РЕЖИМ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ 1.1 Тенденции и масштаб современных изменений стока российских рек арктического бассейна: краткий обзор исследований При разработке стратегии в области рационального использования и охраны водных ресурсов, планировании и реализации дорогостоящих водохозяйственных мероприятий, направленных на решение проблем водообеспечения, включая оптимальное регулирование речного стока и его территориальное перераспределение, необходимо, прежде всего, иметь научно-обоснованные оценки происходящих и возможных в перспективе изменений водных ресурсов и водного режима рек под влиянием естественных и антропогенных факторов. Сложность решения этих вопросов на современном этапе в значительной мере обусловлена особенностями климатических условий последних трех десятилетий. В этот период отчетливо обозначился процесс глобального потепления климата; для умеренных широт северного полушария интенсивное повышение температуры воздуха наблюдается с конца 1970-х – начала 1980х годов. В связи с вышеизложенным, одной из наиболее актуальных проблем, стоящих перед гидрологами, является выявление закономерностей изменений водных ресурсов и водного режима рек в современных и возможных в перспективе климатических условиях. Базовой основой диагноза изменений современных водных ресурсов на территории России является комплексный статистический анализ динамики годового, весеннего, летнеосеннего и зимнего стока рек, а также его внутригодового распределения на основе многолетних рядов наблюдений. Согласно данным Росгидромета, приведенным в Оценочном докладе об изменениях климата и их последствиях на территории РФ (2008), на значительной части территории России за период 1978-2005 гг. по сравнению с периодом 1946-1977 гг. произошло заметное увеличение годового стока. При этом по данным авторов отчета для рек европейского склона Северного ледовитого океана современные изменения превысили 30% (Georgievski et al., 2002). На азиатской территории страны значительное увеличение водности (20-40%) за сравниваемые периоды времени отмечалось на реках, сток которых формируется на восточном склоне Уральских гор (левые притоки Тобола и Иртыша), на значительной части бассейна Лены и в бассейнах рек северо-востока азиатской части страны (бассейны рек Анабар, Оленёк, Яна, Индигирка). 8 На фоне происходящего с конца 1970-х гг. потепления климата на территории страны выделялся только один регион, где наблюдалось снижение годового стока рек – это бассейн верхней Оби. Незначительное уменьшение стока в пределах 5% произошло в этот период и в бассейне Верхнего Енисея. В целом, согласно данным Оценочного доклада (2008) суммарный годовой сток шести крупнейших рек Евразии, впадающих в Северный Ледовитый океан (Енисей, Обь, Лена, Колыма, Северная Двина, Печора), с 1936 по 2002 г. вырос на 8%, а увеличение стока рек северо-восточной части азиатской территории арктического бассейна достигает 15%. Необходимо отметить, что, как показывают гидрологические данные последних лет, отмеченные тренды в изменениях годового стока не являются устойчивыми, что проявляется в различиях опубликованных оценок этих изменений. Особенно заметны различия оценок изменений стока российских рек бассейна Северного ледовитого океана. Согласно данным последнего Доклада Межправительственной группы экспертов по изменению климата (Climate Change, 2007) годовой сток рек арктического бассейна в целом за 1935-1999 годы либо не изменился, либо увеличение стока не превышает 5%, при этом увеличение годового стока шести крупнейших рек Евразии составляет, согласно выводам международной рабочей группы экспертов IPCC по изучению влияния изменений климата на водные ресурсы, порядка 7% (Bates, et al., 2008), иными словами, ежегодный приток пресных вод в Северный ледовитый океан сейчас на 128 км3 выше, чем в 1930-е годы. В авторитетной работе (Peterson et al., 2002) показано, что эти изменения, хотя и не происходили монотонно, являются статистически значимыми, причем увеличение годового стока некоторых крупнейших сибирских рек происходило в ХХ веке на фоне снижения количества осадков в их бассейнах (ACIA , 2005) (табл. 1). В то же время, в фундаментальной коллективной монографии «Водные ресурсы России» (2008) содержится вывод об отсутствии значимых трендов годового стока для всех крупнейших рек арктического бассейна (Обь, Енисей, Лена, Яна, Индигирка, Колыма). Практически на всей территории страны отмечается увеличение в последние десятилетия водности рек в зимний меженный сезон. Водность рек европейской части арктического бассейна в зимнюю межень выросла за период 1978-2000 годы на 10-30% по сравнению с предшествующим многолетним периодом (Georgievski et al., 2002), причем наиболее четко рост зимнего стока прослеживается для Северной Двины и Печоры. На азиатской территории страны значимые тренды увеличения зимнего стока отмечаются на левобережных притоках Иртыша, где его увеличение составляет 40-70%. На 10-30% сток зимней межени превысил норму в бассейне Лены, а также на реках, 9 расположенных в пределах тундровой и лесотундровой зон Сибири. В бассейне Енисея увеличение стока холодного периода составило преимущественно 10-20% (рис. 1). Таблица 1 Изменения температуры воздуха, осадков и стока крупнейших рек в арктическом бассейне за период 1936-1996 гг. (по ACIA , 2005) Река Изменения за период Температура воздуха, ОС Осадки, мм/год Сток, мм/год Северная Двина 0.3 24 27 Печора 0.5 60 53 Обь 1.2 4 6 Енисей 1.2 -11 13 Лена 1.1 -5 22 Индигирка 0.0 -34 17 Колыма 0.0 -29 -5 Рис. 1 Изменения зимнего стока рек России за период 1978-2000 годы по сравнению с предшествующим многолетним периодом (рисунок из работы Georgievski et al., 2002) Оценки изменений зимнего стока также заметно варьируют. Так, согласно данным Climate change (2007) зимний сток арктических рек существенно увеличился за период с 1935 по 1999 годы. При этом считается подтвержденным, что наблюдаемое увеличение зимнего стока Лены на 25-90% в разных частях бассейна произошло вследствие климатических изменений (увеличения зимних осадков, повышения температуры воздуха) и вызванных ими изменений нивально-гляциальных систем и многолетнемёрзлых пород (Yang et al., 2002; Berezovskaya et al., 2005). В то же время, в работах (Yang et al., 2004a, b) 10 климатические механизмы изменений зимнего стока Енисея и Оби не обнаружены, и наблюдаемые изменения, по мнению авторов, вызваны регулированием стока этих рек крупными каскадами водохранилищ. Наконец, согласно данным, приведенным в монографии (Водные ресурсы, 2008), положительные тренды зимнего стока являются незначимыми для значительной части азиатской территории России. Анализ аномалий весеннего стока рек России позволил установить, что для ряда крупных регионов в последние десятилетия отмечается его снижение. На азиатской части страны снижение стока весеннего половодья на 10-25% в последние три десятилетия произошло в бассейне Верхней Оби. Вместе с тем, объем весеннего половодья незначительно увеличился на притоках Тобола и Иртыша и на ряде притоков Лены, а также в бассейнах рек Оленёк и Колымы. По-разному оцениваются также климатические изменения дат начала весеннего половодья, произошедшие за последние 60 лет в бассейнах крупных сибирских рек: так, согласно данным (Bates, et al., 2008) половодье в бассейне Лены стало начинаться позже, а в бассейнах Енисей и Оби раньше среднемноголетних дат. Обобщая приведенные результаты анализа многолетних колебаний годового и сезонного стока рек арктического бассейна России, можно сформулировать следующие основные выводы: Основной особенностью современных изменений водного режима рек арктического бассейна является существенное увеличение в последние 25-30 лет водности в меженные периоды, особенно в зимние месяцы. Анализ данных наблюдений за последние сто лет позволил прийти к выводу о том, что такая ситуация сложилась впервые, так как ранее все значительные маловодные и многоводные фазы определялись, прежде всего, величиной стока весеннего половодья; Масштабы положительных аномалий годового стока рек, выявленных для крупных рек арктического бассейна, пока не дают основания сделать вывод о направленных систематических изменениях в многолетних колебаниях их водных ресурсов. Результаты статистических расчетов свидетельствуют о том, что пока происходящие изменения находятся в пределах естественной изменчивости. 1.2 Тенденции и масштаб прогнозируемых изменений стока российских рек арктического бассейна: краткий обзор исследований Существующие оценки возможных изменений стока рек арктического бассейна до конца XXI века основаны на использовании математических моделей разного уровня сложности, описывающих зависимость характеристик водного режима рек от 11 климатических факторов. Это могут быть гидрологические модели, разработанные для решения специфических задач расчетов и прогнозов речного стока и использующие в качестве входных величин для климатических оценок синтетические многолетние ряды температуры воздуха и осадков. Для получения синтетических метеорологических рядов имеющиеся наблюденные значения температуры воздуха и осадков равномерно изменяются в течение года (сезона) в соответствии с прогностическими оценками изменений среднегодовых (среднесезонных) значений соответствующих переменных (Кучмент и др., 1990; Wilby et al., 2004; Minville et al., 2008). При этом предполагается, что характер внутригодовых вариаций температуры воздуха и осадков останется неизменным при будущих изменениях климата, и изменятся только среднегодовые или среднесезонные значения соответствующих переменных. Другой подход связан с использованием моделей взаимодействия подстилающей поверхности с атмосферой (так называемых LS (land surface) моделей), на входе которых задаются многолетние ряды метеорологических переменных (осадки, температура воздуха, солнечная радиация и т.д.), рассчитанные с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО) при заданных сценариях эмиссии парниковых газов в XXI веке. Ниже будут рассмотрены основные результаты оценок тенденции и масштаба прогнозируемых изменений стока арктических рек до конца XXI века, полученные с использованием обоих подходов. Одна из первых таких оценок, полученная в работе (Miller, Russell, 1992) с помощью МОЦАО, показала увеличение стока крупных рек Евразии на 10-45% к концу XXI века. Согласно оценкам, полученным на основе гидрологической модели, разработанной в Государственном гидрологическом институте, с использованием синтетических рядов наблюденных значений температуры воздуха и осадков увеличение годового стока р. Енисей может составить 15-25%, а рост зимнего стока этой реки достичь 50-60% (Шикломанов, 1994); соответствующие оценки увеличения притока в Баренцево море составляют 14-35% и 25-46%, соответственно (Георгиевский и др., 1996). В работе (Arnell, 1999) даны оценки гидрологических последствий климатических изменений, рассчитанных по шести МОЦА. Показано, что годовой сток крупнейших рек арктического бассейна может увеличиться от 3-10% до 30-40% в зависимости от выбранного сценария эмиссии парниковых газов. В уже упоминавшемся обобщающем обзоре, подготовленном рабочей группой экспертов IPCC (Bates, et al., 2008) показано, что, несмотря на заметный разброс в оценках будущих климатических изменений в арктическом бассейне (главным образом, в региональных и сезонных оценках изменений осадков) большинство моделей дает увеличение суммарного годового стока рек этого бассейна на 10-30%. Вместе с тем, отмечается недостаточный учет в полученных оценках процессов изменения суммарного 12 испарения при трансформации растительного покрова в тундре, вследствие глобального потепления, а также процессов изменения гидрологического режима сезонноталого слоя почвогрунтов. Оценки, не вошедшие в этот обзор и полученные с использованием МОЦАО в работах (Водные ресурсы, 2008; Георгиади и др., 2011, Хон, Мохов, 2012), дают увеличение годового притока в Северный ледовитый океан на 10-35% и увеличение зимнего стока арктических рек на 50-80%. В настоящее время расчеты по МОЦАО с тем пространственно-временным разрешением, которое необходимо для моделирования речного стока, содержат значительные погрешности, что вносит дополнительную неопределенность в оценки климатических изменений стока. Это связано, в первую очередь, с достаточно грубым горизонтальным разрешением расчетных сеток МОЦАО, в результате чего плохо учитывают географические особенности поверхности суши. На рис. 2, построенном по данным обзора (ACIA , 2005), показан диапазон существующих оценок изменений стока для крупных рек арктического бассейна при удвоении содержания парниковых газов в атмосфере,. 50 Изменения стока, % 40 30 20 10 0 Енисей Лена Обь Колыма -10 Приток в Баренцево море -20 Рис. 2 Диапазон прогнозируемых изменений годового стока арктических рек при удвоении содержания парниковых газов в атмосфере (обобщение данных из отчета (ACIA , 2005)). 1.3 Используемая методология оценки влияния прогнозируемых изменений климата на гидрологический режим рек арктического бассейна Методология долгосрочного прогнозирования изменений режима речного стока под влиянием климатических изменений до конца не отработана, и во многих 13 исследованиях не выдержаны требования к математическим моделям, применяющимся для оценки влияния изменения климата и хозяйственной деятельности на водноресурсные системы и стоковые характеристики. Кроме того, в этих работах, зачастую, отсутствуют региональные обобщения. Вместе с тем известно, что как тенденции климатических изменений, так и влияние этих изменений на характеристики речного стока в различных регионах проявляются по-разному. Это обстоятельство особенно важно учитывать для больших речных систем. Анализ чувствительности гидрологических моделей к изменениям климатических характеристик содержит два основных типа неопределенностей. Первый из них связан с адекватностью гидрологических моделей, применяемых для различных климатических сценариев. Разные типы гидрологических моделей использовались для оценки влияния изменения климата на речной сток: от регрессионных до детальных физикоматематических моделей. Для проверки большинства из них использовались стандартные, применяемые в гидрологии методы валидации, и возможности использования моделей в изменившихся условиях требуют дополнительной проверки. Второй тип неопределенностей связан с климатическими сценариями, являющимися основой для моделирования изменений речного стока. Модели циркуляции атмосферы дают проекции климатических изменений на столетие, но точность таких прогнозов неизвестна. Одной из задач данного проекта является получение оценок изменения характеристик стока на региональном уровне для северных регионов страны. К такой задаче целесообразно подходить с позиций единой модели формирования стока с территориально-общими параметрами моделей. Поэтому для данной задачи в связи с исследованиями влияния изменения климата на изменение характеристик речного стока среди разных типов гидрологических моделей наиболее предпочтительными являются пространственно распределенные модели гидрологического цикла суши, такие, например, как SHE (Abbot et al., 1986), TOPMODEL (Beven, Kirkby, 1979), WATBAL-model (Knudsen et al., 1986), Система моделей гидрологического цикла ИВП РАН (Кучмент и др., 1983, 1990), модель ECOMAG (Motovilov et al., 1999 a,b). Параметры таких моделей имеют физический смысл и, в принципе, могут быть измерены или оценены на основе эмпирических зависимостей. Исследования по оценкам изменений водных ресурсов бассейнов рек северных территорий в результате климатических изменений рамках данного проекта проводились на базе моделирующей системы ECOMAG (Мотовилов, 2011; Мотовилов и др., 2003), которая помимо ядра комплекса - модели формирования стока ECOMAG, включает в себя мощные средства информационной и технологической поддержки (базы данных гидрометеорологической информации, тематические цифровые электронные карты, 14 цифровые модели рельефа, средства управления базами данных и геоинформационной обработки пространственной информации и т.д.). Модель прошла испытания на многих речных бассейнах и доказала свою эффективность для расчета гидрографа стока с суточным разрешением. Начиная с середины 2000-х годов, моделирующая система была задействована в рамках подразделений Федерального агентства водных ресурсов для решения задач оперативного управления водными ресурсами крупнейших каскадов водохранилищ России, а также задач геофизической и экологической направленности. Важным обстоятельством при выборе модели ECOMAG для выполнения задач настоящего проекта стало то, что имеется опыт использования модели для оценки изменений водных ресурсов при возможных климатических изменениях для различных регионов в различных физико-географических условиях. Так, например, в работах (Motovilov, 1999, Motovilov, Georgiadi, 2005) численные эксперименты по оценке влияния климатических изменений на характеристики речного стока малых и средних рек проводились по гидрологической модели ECOMAG для двух регионов – рек Скандинавии с относительно мягким климатом и р.Кэнкэмэ (небольшой приток Лены) для сурового зимнего климата в условиях вечной мерзлоты. Описание информационно-аналитического комплекса ECOMAG дано в следующем разделе. 15 2. ИНФОРМАЦИОННО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС ECOMAG ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ Информационно-моделирующий комплекс (ИМК) ЕСОМАG (ECOlogical Model for Applied Geophysics) помимо ядра комплекса - модели формирования стока ECOMAG, включает: специализированную географическую информационную систему (ГИС), базы архивных и оперативных гидрометеорологических данных и информации о характеристиках территории, а также управляющую оболочку. Общая структура ИМК ECOMAG приведена на рис. 3. Рис. 3 Общая структура моделирующего комплекса ECOMAG Модель ЕСОМАG - версия пространственно-распределенной модели гидрологического цикла и формирования стока в речных бассейнах (Motovilov et al., 1999 a,b). Модель описывает основные процессы гидрологического цикла суши: инфильтрацию, испарение, термический и водный режим почв, формирование снежного покрова и снеготаяние, формирование поверхностного, внутрипочвенного, грунтового и речного стока. 16 Модельная пространственная схематизация речного бассейна производится на основе электронных карт региона с помощью ГИС-технологии Ecomag Extension на базе пакета ArcView. Базы данных включают информацию о характеристиках почв, землепользования, вегетации, гидрометеорологические данные. Управляющая оболочка позволяет связать информацию ГИС для рассматриваемой территории с информацией Баз данных, сконфигурировать необходимый вариант расчета, запустить модель на счет и отобразить результаты расчетов на экране компьютера в форме различных графиков и схематических карт территории, включающих картографическую основу и расчетные гидрологические карты. Информационно-моделирующий комплекс ЕСОМАG предназначен для широкого круга гидрологических и природоохранных прикладных задач диагностики и прогнозирования. С 2004 года комплекс ЕСОМАG задействован Федеральным агентством водных ресурсов для сценарных расчетов и прогнозирования гидрологических характеристик в бассейне Волги для задач ансамблевых расчетов боковой приточности к водохранилищам Волжско-Камского каскада и оперативного управления водными ресурсами (Мотовилов и др., 2003). Кроме того, комплекс был апробирован и использовался для различных научно-прикладных задач на реках в Швеции, Норвегии, Франции (Gottschalk et al., 1999, 2001, Motovilov et al., 1999 a,b). 2.1 Структура гидрологической модели ECOMAG Математическая модель формирования стока в речных бассейнах ECOMAG построена в соответствии со следующей схемой принимаемых во внимание процессов. В летний период выпадающие осадки в виде дождя частично проникают в почву. Избыток воды, не поглощенный почвой, после заполнения депрессий на поверхности бассейна перемещается по уклону поверхности в речную сеть. Часть влаги, впитавшейся в почву, может перемещаться по уклону по временным относительно непроницаемым водоупорам. Вода, не попавшая в речную сеть, расходуется на испарение или дренаж в более глубокие горизонты почвы. В холодный период года рассматриваемая схема дополняется учетом гидротермических процессов в снежном покрове и почве (формирование снежного покрова и снеготаяние, промерзание и оттаивание почвы, инфильтрация талых вод в мерзлую почву). Пространственная структура модели ECOMAG базируется на принципах ландшафтных единиц, называемых “элементы”. Их структура позволяет отразить пространственные 17 неоднородности рельефа, почв, землепользования, а также учесть пространственные особенности полей внешних гидрометеорологических воздействий. При модельной схематизации речного бассейна его поверхность разделяется регулярной или нерегулярной сеткой (в зависимости от версии модели) на отдельные ландшафтные элементы с учетом особенностей рельефа, структуры речной сети, местоположения типов почв, растительности, землепользования и т.д. (рис. 4) Моделирование гидрологических процессов на каждом ландшафтном элементе выполняется для четырех уровней (рис. 4): для поверхностного слоя почвы (горизонт A), подстилающего его более глубокого слоя (горизонт B), емкости грунтовых вод и емкости в зоне формирования поверхностного стока. В холодный период добавляется емкость снежного покрова. Схема заканчивается рассмотрением процессов трансформации воды в речной сети. Рис. 4 Схематизация речного бассейна и структура гидрологической модели для элементарной площадки В течение теплого периода года для описания процессов используются следующие алгоритмы. Горизонт А почвы (индекс 1) Предполагается, что пространственная функция распределения (F) поверхностной гидравлической проводимости насыщенной почвы (K) для каждого элемента речного бассейна может быть аппроксимирована показательной функцией F( K) 1 exp( K) , 1 , K m 18 где Кm - среднее значение K на элементе. Если предположить, что для каждой точки области имеют место следующие соотношения между интенсивностью осадков (R) и инфильтрацией (V) V = K, при R> K, V = R, при R < K, то для всего элемента интенсивность инфильтрации в почву (V1) может быть описана в виде (рис. 5) K FR V 0 FR 1 ln F0 dF0 K m [1 exp( R / K m )] , F0 ( K ) exp( K ) , R 0 1 RdF0 FR F 0 =1 Рис. 5 Распределение насыщенной гидравлический проводимости на пространственном элементе где F0 (K) - функция распределения вероятности превышения. Суммарная пористость (P) в горизонте почвы разделяется на две части: капиллярную зону (верхний предел влажности почвы - полевая влагоемкость, FC) и некапиллярую зону (разность, D, между P и FC). Разделение впитавшейся влаги между зонами для каждого ландшафтного элемента производится с учетом пространственной функции распределения полевой влагоемкости, которая описана как (Bergstrom, 1976) FC FC F( FC) , F ( FC ) 1 , , FC m FCM 0 1 FCM FCM где FCM - максимальное значение FC на ландшафтном элементе, FCm - среднее значение FC, F и F0 - функция распределения и вероятность превышения FC на элементе, β - параметр функции распределения. Тогда, инфильтрация впитавшейся воды в капиллярную зону равна V1,c Vl 1 (Wl / FCM ) , а просачивание в некапиллярную зону V1, nc Vl (Wl / FCM ) , где W - объемная влажность почвы. 19 Капиллярная зона Водный режим капиллярной зоны почвы в горизонте А рассчитывается с использованием следующего уравнения Zl dWl V1,c E 1 , dt где Z1 - глубина горизонта A, E – интенсивность эвапотранспирации. В упрощенной версии модели ECOMAG E оценивается эмпирическими формулами k e d , E k e d (W We ), at W We , at W We , где W e =( FC+WP)0.5, WP – влажность завядания, d - дефицит упругости водяного пара в воздухе, ke - эмпирический коэффициент. В более детальной версии эвапотранспирация описана уравнениями влагопереноса в системе “атмосфера-растение-почва” (Кучмент и др., 1990). Некапиллярная зона Предполагается, что вода, которая поступает в некапиллярную зону, может проникать в горизонт B с интенсивностью V2, равной насыщенной гидравлической проводимости почвы в горизонте B (K2). Если V1,nc > K2, то впитавшаяся вода может накапливаться в некапиллярной зоне и перемещаться в направлении преобладающего уклона (i) по относительно водонепроницаемой поверхности между горизонтами А и B. В период ливневых осадков некапиллярная зона горизонта А может полностью заполниться и тогда на этой области будет формироваться возвратный поверхностный сток. Предполагается, что подповерхностный сток может быть описан законом Дарси. Для описания режима влаги в некапиллярной зоне используется следующее уравнение: Dl d (bL hl , L b0 h l , 0 ) (V1, nc Rr V2 )bm (Ql , L Ql ,0 ) / L , 2 dt Q l bK x ,l ih l , D l Pl FC 1 , V2 K 2 , bm bL b0 , 2 где Kx – гидравлическая проводимость насыщенной почвы в горизонтальном направлении, h1 – уровень воды в некапиллярной зоне, b и L - ширина и длина ландшафтного элемента в плане, 20 bm - средняя ширина элемента, Q1 - боковой приток (индекс 0) и отток (индекс L) подповерхностных вод для ландшафтного элемента, Rr - интенсивность притока возвратных вод на поверхность, который формируется из-за избытка подповерхностного потока (bKxih) над максимальной фильтрационной способностью горизонта (bKxiZ). Индексами 0 и L обозначаются величины на верхней и нижней границах планового ландшафтного элемента. Горизонт B почвы (индекс 2) Режим влажности почвы в горизонте B описан уравнениями Z2 dW2 V2 V3 dt , W WP 4 V3 K 2 2 P2 WP , где V3 - интенсивность просачивания почвенной влаги из горизонта B в зону грунтовых вод. Зона грунтовых вод (индекс 3) Поток грунтовых вод рассчитывается по уравнениям D3 d (b h b 0 h 3,0 ) ( V3 VG ) b m (Q 3,L Q 3,0 ) / L dt L 3,L , Q 3 bK x,3ih 3 , где h3 – уровень грунтовых вод, Q3 - боковой приток (индекс 0) и отток (индекс L) грунтовых вод для ландшафтного элемента, VG – интенсивность водообмена между верхним горизонтом грунтовых вод и более глубокими слоями. Поверхностный сток (индекс 4) Движение поверхностных вод по склонам описано уравнениями кинематической волны в упрощенной версии 1 d (b h b 0 h 4,0 ) R 0 b (Q 4,L Q 4,0 ) / L , m 2 dt L 4,L 21 Q 4 i1/ 2 h 4 5/3 b/ n, R 0 R Vl R r , где h4 - глубина поверхностного потока, Q4 - боковой приток (индекс 0) и отток (индекс L) поверхностных вод для ландшафтного элемента, n - коэффициента шероховатости Маннинга. Зимний сезон Формирование снежного покрова и снеготаяние (индекс 5) Характеристики снежного покрова подвергаются временным изменениям вследствие вновь выпадающих осадков, испарения снега и его таяния, замерзания талой воды в снеге и его уплотнения. Предполагается, что фазовый состав выпадающих осадков (R) определяется среднесуточной температурой воздуха T: при T < Tcr выпадает только снег (Rs), при T > Tcr - только дождь (Rw). Значение Tcr может быть принято из метеорологических данных или подобрано в процессе калибровки параметров модели. В упрощенной версии ECOMAG интенсивность снеготаяния (ST) рассчитывается с помощью коэффициента стаивания и температуры воздуха. Та же процедура используется для описания замерзания талых вод в снеге (Sf). Испарение твердой (Es) и жидкой (Ew) фаз снега рассчитывается с использованием данных по температуре воздуха и дефициту влажности водяного пара. Скорость уплотнения снега (vs) описана эмпирическим уравнением Иосида (Yosida и др., 1955). В более детальной версии модели рассматривается энергетический баланс снежного покрова. Для описания формирования снежного покрова и снеготаяния используется следующая система уравнений (Mотовилов, 1993; Motovilov, Vehvilainen, 1987) i d (I h 5 ) R s E s S T S f , w dt d (W h ) R S E V S , w T w 5 f dt 5 5 R 5 s S T E s v ( h , I, W ) , w s 5 5 dt i I n dh где I и W5 – объемное содержание льда и воды в снеге, ri и rw - удельный вес льда и воды, rn - плотность нового снега, h5 - глубина снежного покрова, V5 – водоотдача снежного покрова, которая рассчитывается принимая во внимание 22 процесс задержания талых вод в снеге под действием капиллярно-сорбционных сил. Тепловой режим снега и почвы Предполагается, что вертикальные температурные профили в снеге, мерзлой и талой почве незначительно отличаются от линейных и перемещением влаги к фронту промерзания можно пренебречь. При этих условиях динамика глубины промерзания (Hf) и глубины оттаивания почвы (HT) может быть описана следующими уравнениями (Vehvilainen, Motovilov, 1989): T Tg dH f f T0 Qf , dt Hf Hg Hf T0 S TH f SH f f h5 , 2 2 T 0,5 H T H f T t , Qf Q f = w L f (W Wu ) , где Hg - глубина уровня грунтовых вод с температурой Tg, s , f , T - коэффициенты теплопроводности снега, мерзлой и талой почвы, соответственно, T0 - температура на границе “почва - снег”, Li - скрытая теплота плавления льда, Wu - содержание незамерзшей влаги в почве при 0оC, dt - период времени. Инфильтрация в мерзлую почву Инфильтрация талых и дождевых вод в мерзлую почву описана следующими уравнениями Vl K f 1 exp V5 / K f , 4 Pl I WP /(1 k I ) 2 , K K i f l Pl WP I w H f H T (W1 Wu ) , i Z1 где Kf – гидравлическая проводимость насыщенной мерзлой почвы, ki - эмпирический параметр (ki = 8). Речной сток (индекс 6) Боковой приток к элементу речной сети рассчитывается как Q lat Q 1,n Q 3, n Q 4 ,n , 23 где индекс n обозначает боковой приток в элемент речной сети от соседних к этому элементу левого и правого склонов водосборной площади. Речной сток на элементе речной сети описан упрощенной версией уравнения кинематической волны 1 d ( b 6,L h 6, L b 6, 0 h 6, 0 ) (Q lat Q 6, 0 Q 6,L ) / L 6 2 dt , 1/ 2 5/ 3 Q 6 i6 h 6 b6 / n 6 , где h6 - глубина речного потока, b6 и L6 - ширина и длина элемента реки в плане, Q6 – расход воды, n6 – коэффициент шероховатости Маннинга, i6 - уклон реки. Индексы O и L обозначают величины на входе и выходе расчетного участка элемента речной сети. 2.3 Информационные ресурсы В данном разделе приводится состав информационных ресурсов, привлекаемых для проведения гидрологических расчетов по модели ЕСОМАG. Объем и пространственное покрытие информационными ресурсами территории России достаточны для проведения расчетов для любых крупных речных бассейнов РФ. 2.3.1 ГИС-обеспечение речных бассейнов В качестве основных видов информации для формирования баз данных ИМК ЕСОМАG используются следующие картографические материалы: цифровые топографические карты различных масштабов на территорию страны; цифровые модели рельефа (ЦМР) c разрешением 1 км и 90 м; серии цифровых тематических карт (водных ресурсов, почвенная, ландшафтная и т.д.), отражающих характеристики и состояние природных ресурсов; карты-схемы пунктов наблюдений за состоянием окружающей среды. Картографическая информация Картографическая информация должна обеспечивать достаточную степень детализации и точности представления информации и содержать все необходимые для поддержки принятия решений данные. Для больших крупных речных бассейнов основные картографические материалы представляются в масштабах 1:1000000, для средних и малых – в масштабе 1:200000 и 1:100000. 24 Географическая основа цифровых топографических карт содержит границы субъектов РФ, населенные пункты, рельеф суши, гидрографию и гидротехнические сооружения, промышленные, сельскохозяйственные и социально-культурные объекты, дорожную сеть и дорожные сооружения, растительный покров и грунты, подписи и другие элементы содержания. Из тематических карт для задания характеристик и параметров модели используется почвенная и ландшафтная карты, а также цифровые модели рельефа. Почвенная карта России в масштабе 1:2500000 разработана коллективом авторов под руководством М.А. Глазовской и представлена в электронном виде Почвенным институтом РАН. Все почвы подразделяются на зональные, интразональные и горные. В районах с частым чередованием различных почв выделены ареалы с определенными сочетаниями почв. Основой для разделения почв является генетическая классификация. Для всех почв указан их механический состав, что особенно важно при задании воднофизических свойств почв (рис. 6, 7). Рис. 6 Типы почв Ландшафтная карта стран бывшего СССР в масштабе 1:2500000 составлена коллективом авторов под руководством В.А. Николаева и представлена в электронном виде Почвенным институтом РАН. Карта изображает природно-территориальные комплексы регионального порядка, то есть ландшафты. Для разделения ландшафтов использовалась многоступенчатая авторская классификация, согласно которой выделяются следующие иерархические ступени: система ландшафтов (выделяется по водно-тепловому балансу на глобальном уровне), подсистема ландшафтов (по степени 25 континентальности климата), класс ландшафтов (по рельефу – равнинные и горные), тип ландшафтов (по зональным почвенно-биоклиматическим признакам), подтип ландшафтов (по подзональным почвенно-биоклиматическим признакам), род ландшафтов (по генетическому типу рельефа), вид ландшафтов (по сходству доминирующих урочищ) (рис. 8). Рис. 7 Механический состав почв Рис. 8 Основные типы ландшафтов Цифровая модель рельефа. Информация о рельефе на любую территорию Земли может быть задействована из базы данных, разработанной американским агентством 26 Defense Mapping Agency (DMA). DMA подготовило эти данные в рамках проекта Global Land Base Elevation (GLOBE). GLOBE представляет собой файл, в матричной форме содержащий информацию о рельефе Земли. Размер ячейки сетки матрицы 30х30 секунд (разрешение 1 км, рис. 9) или 3 секунды (разрешение 90 м). В настоящее время аналогичные информационные продукты для территории России разработаны и распространяются фирмой Data+. Рис. 9 Цифровая модель рельефа 2.2.2 Оперативное гидрометеорологическое обеспечение Оперативная информация гидрометеорологического и водохозяйственного мониторинга является одной из основ для проведения гидрологических расчетов с помощью ИМК ЕСОМАG. По каналам связи оперативная гидрометеорологическая и водохозяйственная информация передается и интегрируется в базах данных ИМК в Росводресурсах. Банк оперативных гидрологических данных Ежедневные гидрологические данные передаются с гидропостов в соответствии с кодом КН-15, который предназначен для передачи данных наблюдений на гидрологических постах, расположенных на реках, озерах и водохранилищах. В составе банка данных можно выделить следующие базы данных: база данных по уровенному режиму и гидрометеорологической ситуации для речных гидрометрических постов; 27 база данных по уровенному режиму для гидрометрических постов на водохранилищах; база данных по притокам и сбросам воды для гидрометрических постов на водохранилищах. В настоящую время в базу данных поступает информация с более 1200 гидрологических постов (рис. 10). Рис. 10 Расположение гидрологических постов Банк оперативных данных на гидроузлах Ежедневные данные по характеристикам водохранилищ и работе гидроузлов крупнейших ГЭС передаются в АО Центральное диспетчерское управление и по каналам связи в ИМК. Банк данных содержит информацию по уровенному режиму в верхних и нижних бьефах водохранилищ, боковому и общему притоку к водохранилищам, сбросам из водохранилищ, их полному и полезному объему, заборам воды из водохранилищ и т.д. (рис. 11). Банк оперативных метеорологических данных Банк метеорологических данных (по коду КН-01) содержит синоптические метеосводки, которые включают поля со значениями параметров приземного слоя атмосферы (температура воздуха и точка росы, количество осадков за определенное время, направление и скорость ветра, количество облаков и т.д.), а также поля, обеспечивающие пространственно - временную привязку метеосводок. Всего на 28 территории России и сопредельных государств в базе данных задействовано более 4000 метеорологических постов (рис. 12). Рис. 11 Расположения гидроузлов Рис. 12 Расположение метеорологических постов Банк оперативных агрометеорологических данных 29 Банк данных ежедекадной агрометеоинформации в соответствии с кодом КН-21 содержит сводки, которые включают поля со значениями параметров поверхности земли и зоны аэрации почвогрунтов (послойные запасы продуктивной влаги в почве, глубина промерзания и оттаивания почвы, высота и плотность снежного покрова на полях, наличие ледяной корки на поверхности почвы и т.д.), поля, характеризующие метеорологическую обстановку за прошедшую декаду (максимальная, минимальная и средняя температура воздуха за декаду, сумма осадков, максимальная скорость ветра, число дней с заморозками и оттепелями), а также поля, обеспечивающие пространственно - временную привязку агрометеосводок. Всего на территории России и сопредельных государств в базе данных задействовано около 1500 метеорологических постов (рис. 13). Рис. 13 Расположение агрометеорологических постов Банк оперативных данных по характеристикам снежного покрова Ежедекадные данные о характеристиках снежного покрова передаются в Гидрометцентр России в соответствии с кодом КН-24, который предназначен для передачи данных о характеристиках снежного покрова по снегосъемкам на лесных и полевых участках. База данных по характеристиках снежного покрова содержит сводки, которые включают поля со значениями высоты, плотности и запасов воды в снежном покрове на полевых и лесных участках, а также поля, обеспечивающие пространственно временную привязку оперативных сводок. 30 2.2.3 Архивное метеорологическое обеспечение Гидрометеорологическое обеспечение на основе архивных рядов наблюдений позволяет получить статистические характеристики этих рядов для пунктов наблюдений, а также может быть использовано для калибровки параметров моделей гидрологических процессов. В качестве архивного метеорологического обеспечения в ИМК ЕСОМАG используется база данных метеорологических наблюдений по 223-м станциям бывшего Советского Союза (рис. 14). Архивы станционных данных содержат записи 24-, 6- и 3часовых наблюдений 24 метеорологических переменных, включая температуру, тип погоды, количество осадков, облачность, давление над уровнем моря, относительную влажность, скорость и направление ветра и др.. Среднесуточные наблюдения собраны за период с начала наблюдений на станции (для некоторых станции с конца1870 годов). Шестичасовые наблюдения были собраны за период с 1936 по 1965 годы; трёхчасовые наблюдения проводились начиная с 1966 года. Рис. 14 Расположение 223-х метеорологических станций на территории бывшего Советского Союза 2.3 Методология и технология модельной схематизации речной сети и водосборной площади речных бассейнов на основе ЦМР Чтобы моделировать процессы гидрологического цикла и стекания воды по склонам водосбора и в русловой сети, необходимо провести модельную схематизацию речного бассейна и речной сети, информация о древообразной структуре которых (какая река впадает в какую, протяженность притока, прилегающие склоны, с которых вода 31 попадает на данный участок реки, типы почв и землепользования на этих участках и т.д.) закладывается в модель. Для автоматизации процесса подготовки модельной схематизации речного бассейна был разработан программный комплекс Ecomag Extension на основе геоинформационной системы ArcView. Модуль Ecomag-extension позволяет на основе ЦМР в автоматическом режиме выделять речную сеть с необходимым пространственным разрешением, оконтуривать водосборные площади притоков и участков русловой сети, проводить структурно-гидрографический анализ речных сетей, осуществлять операции наложения различных полей и осуществлять математические операции с ними для решения пространственных задач гидрологического и водохозяйственного профиля. При разработке комплекса использовался язык программирования Avenue, который является средой разработчика, входящей в состав ArcView, а также дополнительный модуль Spatial Analyst программного продукта ArcView, который добавляется в ArcView в качестве отдельного приложения. Ядром комплекса является набор оригинальных алгоритмов, разработанных в среде С++ и представленных в виде внешней динамически подключаемой библиотеки. Основными объектами, с которыми работает программный комплекс, являются грид-темы – растровый формат записи пространственной информации в виде регулярной сетки или матрицы, организованной как набор строк и столбцов. Исходными данными для моделирования сети водотоков и элементарных речных бассейнов являются грид поверхности рельефа (цифровая модель рельефа, ЦМР) и реальная речная сеть, как электронный слой векторной ГИС. Методология и технология автоматизированного выделения элементарных речных бассейнов и модельной речной сети включает несколько этапов: 1. Выявление и корректировка локальных понижений ЦМР. 2. Вычисление полей направлений потока и их анализ на основе откорректированной ЦМР. 3. Построение и корректировка модельной речной сети. 4. Анализ модельной речной сети и выделение элементарных речных бассейнов. Рассмотрим эти этапы более подробно. 1. Перед началом моделирования необходимо провести анализ исходного грида рельефа поверхности на предмет выявления локальных понижений. Считается, что локальные понижения имеют неопределенное направление потока. Локальные понижения чаще всего возникают за счет ошибок в исходных данных по высотам из-за грубого разрешения цифровой модели рельефа. После выявления и удаления в 32 автоматизированном режиме с помощью программного комплекса всех локальных понижений исходный грид становится рабочим, и уже на его основе моделируется речная сеть. 2. Моделирования речной сети начинается с анализа полей поверхностных потоков и расчета направлений потока из каждой ячейки грида в одну из восьми соседних. Если ячейка расположена ниже своих 8 соседей, ей придается значение наинизшего соседа и задается поток в эту ячейку. Направление потока определяется путем поиска направления самого большого падения из каждой ячейки. Если понижение ко всем прилегающим ячейкам одинаковое, то область соседства увеличивается, пока не будет выявлено самое крутое понижение. 3. После вычисления направлений потока рабочего грида рельефа создается грид накопления (аккумуляции) потоков в каждой ячейке путем суммирования весов для всех ячеек, впадающих в каждую расположенную вниз по склону ячейку. Ячейки с высоким значением аккумуляции (накопления) относятся к областям концентрации потока (стока) и могут использоваться для выявления каналов стока (русел). Результаты расчета накопления потоков используются далее для создания модельной гидрографической сети. Для этого назначается пороговое значение для набора ячеек с высоким накоплением стока, выше которого прорисовывается речная сеть. Например, при пороговом значении 100 всем ячейкам, имеющим более 100 “впадающих” в них ячеек, присваивается значение 1 (речное русло), остальным - значение NoData. Чем меньше пороговое число, тем детальнее получается моделируемая речная сеть (крупный масштаб. Иногда в некоторых местах речного бассейна построенная модельная речная сеть не соответствует реальной (векторной). Это связано с грубой аппроксимацией реального рельефа гридом с разрешением, например, 1 км. Такие места, обычно приурочены к тем участкам территории, где рельеф выражен слабо (плоский рельеф). На холмистых и горных участках территории таких проблем обычно не возникает. Поэтому для наиболее точного приближения вычисленной речной сети к реальной в ГИС-комплексе реализован механизм корректировки рельефа рабочего грида. Этот механизм включает в себя изменение значений отдельных ячеек рабочего грида с последующим пересчетом гридов направления потоков и накопления стоков и построения модельной речной сети. Изменение значений ячеек грида происходит в отдельном диалоговом окне, в котором наряду с величиной соседних ячеек отображается и направление стока рассматриваемой ячейки (рис. 15). 33 Далее преобразование растровой линейной сети в векторную речную сеть выполняется на основе алгоритма генерализации, составленного для преобразований типа растр-вектор. Рис. 15 Механизм корректировки рабочего грида 4. Заключительным этапом моделирования речной сети является анализ векторной модельной русловой сети. В ИМК ЕСОМАG предусмотрена двойная кодировка порядка притоков. В первом случае по методу Шрива всем участкам водотоков, не имеющим притоков, присваивается порядок 1. Порядок водотоков увеличивается от истока к устью. При пересечении двух водотоков их порядки складываются и присваиваются нижнему отрезку водотока. Области аккумуляции стока между узлами речной сети представляют собой элементарные водосборы, которые являются расчетными элементами модели. В России чаще используют иной метод присвоения порядков рек. Главной реке присваивают 0-й порядок, впадающие в них притоки имеют первый порядок, притоки, впадающие в притоки первого порядка, обозначают притоками 2-го порядка и т.д. Как только модельная речная сеть будет построена, необходимо оконтурить водосбор, на котором будет производиться расчет по модели Ecomag. Формирование границ и площади водосбора происходит путем включения всех ячеек грида рельефа, сток с которых осуществляется в точку модельной речной сети, соответствующую замыкающему створу речного бассейна (рис. 16). После этого с использованием пункта меню «Make Watershed» включается процедура «разбиения» рассматриваемого бассейна на элементарные водосборы, представляющие собой частные водосборные площади 34 между узлами речной сети и информация о которых записывается в файлы, которые будут служить исходными данными для расчета (рис. 17). Рис. 16 Выделение водосбора для конкретной точки речной сети Рис. 17 Разбиение речного бассейна на элементарные водосборы Кроме выше перечисленных функций в программный модуль Ecomag Extension входят несколько дополнительных процедур, которые позволяют создавать специальные типы гридов, вычислять средние значения и статистические характеристики гридов, необходимые для расчетов по модели. В частности, в качестве входных данных для 35 моделирующего комплекса Ecomag используются результаты обработки ландшафтной и почвенной карт с использованием функции Statistic расширения Ecomag Extension. В качестве выходных данных программный модуль формирует три файла. Первый файл описывает структуру речной сети. Второй файл описывает структуру и область аккумуляции стока этой речной сети (элементарные водосборы). Третий файл описывает характеристики подстилающей поверхности (сочетания типов почв и ландшафтов) на расчетных ячейках области аккумуляции стока. Эти три файла являются результатом подготовки картографической информации для моделирования стока с речных бассейнов с использованием специализированной географической информационной системы Ecomag Extension по схематизации речной сети и речного бассейна, т.е. являются загрузочными файлами в модель Ecomag. В качестве основной расчетной пространственной единицы (расчетной ячейки) для моделирования крупных речных бассейнов в современной версии модели Ecomag принимается водосбор малой реки или элементарный водосбор. Он обладает мощным интегрирующим фактором - водным потоком, направленным по углу падения склонов и по руслам, и четкими границами – водоразделами. В нем выделяются два главных функциональных уровня – склоны и гидрографическая сеть. Для правильной оценки состояния водных ресурсов крупных речных систем и направления протекающих процессов гидрологического цикла, необходимо рассматривать в единой системе территорию всего водосборного бассейна. Такая методология применима для речных систем различной размерности. При этом в виду условности понятия водосбор малой реки размеры элементарных водосборов могут меняться в широких пределах в зависимости от масштабов речного бассейна главной реки и необходимой степени детальности его описания. Но, пожалуй, основное преимущество такого подхода заключается в возможности построения таксономических единиц модели стягивания (элементарных (сборки) бассейнов) информации в направленными разрезе связями гравитационных перетоков (по речной сети). С точки зрения топологии модель является коллекторным (собирающим) деревом, узлами которого являются элементарные бассейны, а дугами – направленные связи древообразной структуры речной сети. Схематизация водосборной площади с помощью элементарных водосборов может быть выполнена с необходимой степенью детальности его описания. Специализированный ГИС-комплекс Ecomag Extension на основе цифровой модели рельефа и анализа линий тока в автоматическом режиме прорисовывает структуру речной сети и выделяет элементарные речные водосборы с различной степенью детальности в зависимости от заданного критического числа ячеек сетки, при «слиянии» которых 36 образуется модельная речная сеть. Например, в том случае, если моделируется крупный бассейн р. Лены для задачи расчета стока этой реки в океан, нет необходимости в детальной схематизации структуры речной сети на всем бассейне. При исходной ЦМР с разрешением 2 х 2 км задав большое значение критического числа (например, 500 ячеек = водосборной площади 2000 км2) получим модельную речную сеть, близкую к фактической на топографической карте масштаба 1:4000000, и крупные размеры элементарных речных водосборов (рис. 18). Векторная речная сеть (М 1:4000000) Векторная речная сеть (М 1:1000000) Модельная речная сеть (500) Модельная речная сеть (100) Элементарные речные водосборы (500) Элементарные речные водосборы (100) Рис. 18 Схематизация водосборной площади и речной сети в бассейне р. Лены 37 При меньшем значении критического числа (100 ячеек = водосборной площади 400 км2) получим модельную речную сеть, близкую к фактической на топографической карте масштаба 1:2000000, и гораздо более мелкие размеры элементарных речных водосборов. В этом случае модель можно использовать как для первой задачи, т.е. для моделирования гидрологического цикла и формирования стока в замыкающем створе р.Лена и для больших ее притоков, так и для средних водосборов притоков. При еще более меньшем значении критического числа (например, 10 ячеек = водосборной площади 40 км2) можно получить модельную речную сеть, близкую к фактической на топографической карте масштаба 1:1000000. В этом случае можно моделировать одновременно как весь бассейн Лены, так и все ее мелкие притоки. Однако время счета при этом конечно существенно увеличивается. 38 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННОГО ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА Р. ЛЕНЫ И ЕГО ВОЗМОЖНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ПОД ВЛИЯНИЕМ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА 3.1 Краткая характеристика бассейна р. Лены Река Лена является главной водной магистралью Восточной Сибири. Длина ее 4400 км, а площадь бассейна 2488 тыс. км2. Река Лена принадлежит к числу главных водных артерий мира, а среди рек России по своей длине и площади водосбора она занимает соответственно второе и третье место. Ее основные притоки имеют длину более 1000 км (Витим, Олекма, Алдан, Мая, Амга, Вилюй, Марха, Тюнг). Очень малые водотоки (длиной до 10 км) составляют свыше 94% общего числа водотоков бассейна р. Лены, а их длина – около 58% суммарного протяжения всех рек района. Густота речной сети относительно большая – в среднем около 0,5 км/км2. В горных районах она составляет более 1,0 км/км2, по мере же перехода к плато и низменностям заметно уменьшается, в Центральноякутской низменности до 0,1 км/км2. Дельта р.Лены занимает площадь 27,7 тыс. км2. Здесь река дробится на многочисленные рукава, образуя 1614 островов. Наиболее крупными протоками дельты являются Трофимовская, в которую поступает основная масса ленских вод, Арынская, Быковская, Оленекская. Замерзает р. Лена почти повсеместно во второй половине октября, а вскрывается в верхнем течении в начале мая, в нижнем – в конце мая – начале июня. Физико-географические условия бассейна Лены весьма разнообразны. Некоторое представления о них можно проследить на рис. 19, на котором изображена базовая ГИСинформация, используемая для схематизации водосборной площади р.Лена, задания параметров и расчетов модели ECOMAG. Рельеф и геологическое строение бассейна р. Лены. Рассматриваемая территория принадлежит преимущественно двум крупнейшим тектоническим структурам Восточной Сибири – Сибирской платформе и Байкальской горноскладчатой области. Строение рельефа, характер и условия залегания горных пород на ней неоднородны. На Сибирской платформе преимущественно развиты плоскогорья, пластовые плато и равнины, и только на южной ее окраине, в пределах Алданского щита, находится нагорье со сравнительно интенсивно расчлененным рельефом. Байкальская горноскладчатая область 39 Цифровая модель рельефа Ландшафты Гидрологические посты Метеорологические станции Механический состав почв Типы почв Рис. 19 Базовая ГИС-информация бассейна р.Лена 40 характеризуется горным, сложно построенным рельефом, развивающимся на метаморфизованных палеозойских породах. Почвы. Почвы в бассейне р. Лены развиваются в условиях резко континентального, сурового климата. Осадков здесь выпадает меньше, чем в более западных районах Сибири, мощность снежного покрова чаще всего невелика, и почти повсеместно распространена вечная мерзлота. Почвы формируются преимущественно на щебнистом и суглинистом элювии коренных пород; они обычно каменисты и имеют небольшую мощность. В северной части бассейна, главным образом в пределах низменностей и на плоских слабодренированных междуречьях, в условиях повышенного увлажнения формируются гидроморфные почвы. Значительные амплитуды высот и сильно пересеченный рельеф обусловливают отчетливо выраженную высотную поясность. В равнинных областях, особенно к Западу от р. Лены, в распределении почв хорошо прослеживается широтная зональность. Самая северная часть бассейна р.Лена занята комплексами тундровых глеевых, торфянистых, перегнойных, оподзоленных почв. Южнее в северной тайге сформировались глеево-мерзлотно-таежные и мерзлотно-таежные почвы в сочетании с болотными. Основные особенности их связаны с залегающим близко от поверхности горизонтом вечной мерзлоты, создающим условия непромывного водного режима и затрудняющим вынос солей. На лёссовидных суглинках Центральной Якутии формируются дерново-лесные и мерзлотно-таежные палевые (нейтральные) осолоделые почвы, не имеющие аналогов нигде на земном шаре. Значительные площади занимают также почвы, формирующиеся в условиях горного рельефа, — горно-тундровые (на севере и на наиболее высоких горных участках бассейна), горно-мерзлотно-таежные и горно-лесные карбонатные. Ландшафты и растительный покров. В пределах бассейна р.Лены можно выделить четыре основные ландшафтные зоны: 1. Зона арктических (каменистых) пустынь, занимающая верхние части горных возвышенностей; 2. Зона тундр, занимающая узкую прибрежную полосу; 3. Зона лесотундры, представляющая узкую переходную полосу от тундровой зоны к таежной; 4. Зона тайги, охватывающая 2/3 данной территории, где основной лесообразуюшей породой является даурская лиственница, произрастающая в самых различных по рельефу и почвам условиях. Лиственничные леса встречаются на равнинах, 41 в речных долинах и на горных склонах, на сухих подзолистых почвах и на торфянистых болотах. Климатические условия бассейна р. Лены. Климат рассматриваемой территории характеризуется резкой континентальностью, которая проявляется очень низкими зимними (до –50…–65оС) и высокими летними (до +20…+35о) температурами воздуха. Разность температур самого холодного и самого теплого месяцев достигает мирового максимума и равна 45-65о. Наибольшие величины этих разностей свойственны долинам и котловинам, а распределение их по территории позволяет сделать вывод о возрастании континентальности с запада на восток. В придельтовой области климат мягче, так как море несколько обогревает берега осенью и зимой и, наоборот, охлаждает в теплое время года. 3има на большей части территории малоснежная. В зоне тундры снежный покров залегает неравномерно из-за сдувания его сильными ветрами. Незначительный снежный покров и исключительно низкие зимние температуры способствуют широкому распространению многолетней мерзлоты, достигающей большой мощности. Многолетняя мерзлота. Вся территория бассейна р.Лена расположена в области широкого распространения мощных толщ многолетнемерзлых горных пород. Температура многолетнемерзлых пород в пределах Якутии не везде одинакова, на глубине около 10 – 15 м она изменяется в пределах от – 1оС на юге республики до -8о на севере и северо-востоке. Вследствие этого мерзлые, сцементированные льдом горные породы, и рыхлые грунты приобретают новые свойства – значительную прочность и водонепроницаемость. Многолетнемерзлые толщи не являются непрерывными. Участки с талыми породами, пронизывающие мерзлые толщи полностью от верхней до нижней поверхности (сквозные талики) или входящие в них лишь частично (псевдоталики), встречаются на всей территории. В бассейне Лены толщи многолетнемерзлых горных пород имеют мощность от 100 до 600 м. Толщина мерзлого слоя на юге и в приленской юго-западной зоне не превышает 100 – 200 м, в центральной части территории – 200 – 500 м. Глубина максимально возможного промерзания превышает глубину летнего протаивания и достигает 4 – 6 м. Глубина сезонного протаивания почвы не постоянна. В центральной части территории и в западных приленских районах глубина сезонного протаивания изменяется в пределах 1 – 2 м. В северной части Якутии с тундровой и лесотундровой растительностью сезонное протаивание не превышает 0.3 – 0.8 м. В южной и юго-западной частях Якутии, где выпадает больше атмосферных осадков, протаивание песчаных грунтов достигает обычно глубины 2.5 – 4.0 м. 42 3.2 Моделирование формирования стока в бассейне р. Лены по фактическим метеоданным Модельная схематизация водосборной площади и речной сети в бассейне реки Лены выполнена на основе ГИС-комплекса Ecomag extension. Схематизация проводилась на основе ЦМР с разрешением 1 км и тематических карт масштаба 1:1000000. Для этого в базе данных ГИС заводился ряд слоев электронных тематических карт бассейна (карты гидрографической сети, почв, ландшафтов и т.д., рис. 19). Затем производилась растеризация этих слоев по квадратной сетке с разрешением 2 х 2 км и каждой ячейке сетки присваивались соответствующие значения ее высоты (по рельефу), номера типов почв и ландшафтов. Затем с помощью специализированного ГИС-комплекса строилась модельная древообразная структура речной сети, выделялись линии водоразделов границы частных водосборов притоков. На завершающей стадии информация о характеристиках элементарных водосборов и структуре речной сети передавалась в ИМК «ECOMAG», где из соответствующих Баз данных каждому элементу назначались соответствующие модельные параметры (почв, растительности и т.д.). При схематизации водосборной площади реки Лены значения критического числа задавалось равным 500, т.е. выделялись водосборные площади притоков с площадью не менее 2000 км2. Моделирование формирования речного стока по модели ECOMAG для всего бассейна Лены проводились по оперативным метеорологическим данным (метеосводкам), в непрерывном режиме поступающим по каналам связи с Росгидромета и архивным рядам метеоданных. Всего в базах данных модели содержится оперативная метеоинформация с 1.01.2000 г. по настоящее время и архивные ряды метеоданных за период 1986-2000 г. Поля метеоданных на территорию бассейна являются входом в модель. Всего на территорию бассейна Лены задействовано около 230 оперативных и 77 архивных метеостанций. Модель в непрерывном режиме рассчитывает поля снежного покрова, увлажнения, промерзания и оттаивания активного слоя почвы, снеготаяния, поверхностного склонового и речного стока в русловой сети. Гидрографы стока по гидрометрическим постам из оперативной и архивной гидрологической базы данных, а также данные по притоку в Вилюйское водохранилище из режимных журналов Росводресурсов используются в модели для калибровки ее параметров и проверки точности модели. В табл. 2 и на рис. 20 показаны гидрометрические посты и водохранилище, для которых производилось сопоставление фактических и рассчитанных по модели по метеорологическим данным гидрографов стока в бассейне р. Лена. В 43 таблице гидрометрические посты приведены в порядке их расположения от верховий р. Лены к ее устью. Эти пункты наблюдений за стоком в основном расположены вблизи створов гидрографических единиц подбассейнового уровня и водохозяйственных участков. Таблица 2 Пункты сопоставления фактических и рассчитанных гидрографов стока в бассейне р. Лены Река Пункт наблюдений Местоположение Площадь водосбора, км2 Олекма Куду-Кель Устье Олекмы 120 000 Лена Крестовский Верхняя часть Лены 440 000 Лена Солянка Ниже впадения Олекмы 770 000 Лена Табага Выше впадения Алдана 900 000 Алдан Охотский Перевоз Выше впадения Амги 510 000 Алдан Верхоянский Перевоз Устье Алдана 696 000 Вилюй Вилюйская ГЭС Вилюйская ГЭС 136 000 Лена Кюсюр Устье Лены 2 430 000 Лена Столб Устье Лены 2 460 000 3.2.1 Калибровка параметров модели Уравнения модели ECOMAG содержат параметры и коэффициенты, которые имеют прямой физический смысл и в принципе могут быть измерены в лабораторных и полевых условиях. Большая часть этих параметров задаётся из баз данных характеристик почв, растительности и речных бассейнов. Однако в ряде случаев диапазон изменения параметров модели достаточно широк и в этих случаях их необходимо калибровать, т.е. находить их оптимальные значения по наблюдениям за входом (метеорологическая информация) и выходом гидрологической системы (гидрографы стока). Калибровка параметров проводится по наилучшему совпадению рассчитанных и фактических полей характеристик гидрологического цикла суши (запасов воды в снежном покрове, влажности и промерзания почв) и суточных гидрографов стока. 44 Рис. 20 Пункты наблюдений за стоком в бассейне Лены для сравнения рассчитанных и фактических гидрографов стока В качестве критерия соответствия рассчитанных и фактических гидрографов в гидрологической практике обычно используется критерий Нэша-Сатклифа: R 2 NS F02 F 2 , F02 где F02 (Qi Qcp ) 2 , i F 2 (Qi , p Qi ) 2 , i Q i p Q i - рассчитанный расход воды в i-е сутки - фактический расход воды в i-е сутки 45 Q cp - средняя величина фактического расхода воды за период расчета. В идеальном варианте, когда фактические и рассчитанные гидрографы совпадают, значение R2NS =1. Однако, на практике R2NS <1 (в том числе может быть и отрицательным значением). Согласно сложившейся практике гидрологических расчетов результаты считаются хорошими при R2NS>0.75 и удовлетворительными при 0.75>R2NS>0.35. При R2NS<0.35 результаты считаются неудовлетворительными. Здесь следует отметить, что для нахождения оптимального набора параметров модели в гидрологической практике часто используются оптимизационные процедуры, которые позволяют в автоматическом режиме при многократном повторении расчетов по модели с различными комбинациями оптимизируемых параметров (порядка нескольких сотен или тысяч реализаций модели) подобрать такую комбинацию значений оптимизируемых параметров, при которой осуществляется наилучшее совпадение рассчитанных и фактических гидрографов стока. К сожалению, эти процедуры эффективны лишь в тех случаях, когда время счета одной реализации модели мало (секунды). В нашем случае, для огромного бассейна Лены один прогон модели для 10 лет занимает около 20 минут времени расчета на современном компьютере. Поэтому подбор оптимальных параметров модели для бассейна Лены осуществлялся вручную с учетом критерия R2NS и визуального сопоставления Здесь необходимо подчеркнуть, что в модели ECOMAG калибруются параметры типов почв, растительности и подстилающей поверхности на территории речного бассейна, например, вертикальный и горизонтальный коэффициенты фильтрации для типов почв, коэффициент испарения и стаивания снега для типов растительности и т.д., а не параметры конкретных частных речных бассейнов. Своеобразие частных речных бассейнов отражается в модели сочетанием в них и пространственным распределением конкретных типов почв, растительности, рельефа, уклонов, структуры речной сети, метеорологических условий и т.п. Поэтому, моделируя большой речной бассейн, например, бассейн р. Лена, в рамках одного прогона модели мы можем рассчитать не только сток в замыкающем створе речного бассейна, но и речной сток в любой точке речной системы, включая все притоки основной реки. Такая возможность позволяет проводить проверку модели по всем имеющимся пунктам измерений расходов воды в речных бассейнах. Необходимо отметить, что мировая гидрологическая практика пока имеет небольшой опыт использования подобного рода моделей, имеющих возможность сопоставления фактических и рассчитанных гидрографов стока во многих пунктах речной системы бассейна (в идеале - во всех точках русловой сети, т.е. синоптическая 46 гидрология). Поэтому к настоящему времени не выработалось единого подхода к оценке качества таких моделей и критериям соответствия результатов моделирования фактическим данным по расходам воды в различных точках русловой сети, т.к. необходимо сравнивать пространственное распреление расходов воды в речной системе. В рамках данной темы мы использовали традиционные подходы оценки качества модели и соответствия по критерию R2NS в каждом пункте сопоставления вычисленных и фактических величин, хотя понятно, что это накладывает существенно более жесткие требования к модели. Одно дело, когда традиционные гидрологические модели настраиваются отдельно на конкретные речные бассейны (например, одна модель - для замыкающего створа бассейна Лены и другая – для ее мелкого притока) и другое дело, когда необходимо в рамках единой модели уловить особенности формирования стока на всем бассейне в целом, включая и этот мелкий приток. Кроме принятого в гидрологии критерия соответствия рассчитанных и фактических гидрографов Нэша-Сатклифа R2NS, для водохозяйственных расчетов важно оценить соответствие рассчитанных и фактических объемов притока воды к водохранилищам, осредненных за более длительные временные интервалы (месяц, квартал). Поэтому для каждого гидрометрического поста на реках и водохранилище оценена степень тесноты этих связей с помощью корреляционного отношения R², меняющегося от 1 (функциональная связь) до 0 (отсутствие связи). 3.2.2 Результаты расчетов стока в бассейне р. Лена Ниже показано сопоставление фактических и рассчитанных по модели гидрографов стока в бассейне р. Лена с едиными для всего бассейна параметрами модели. Параметры модели ECOMAG для бассейна р. Лена калибровались по наблюдениям за стоком в замыкающем створе р. Лены – г/п Кюсюр за период 2002 -2007 г. Многолетний опыт применения модели на Волжско-Камском каскаде водохранилищ показал, что для калибровки параметров физически обоснованных гидрологических моделей, к классу которых относится и данная модель, необходимы относительно короткие ряды наблюдений. Удлинение рядов наблюдений, используемых для калибровки параметров модели, практически не дает осязаемого улучшения качества расчетов. Из имеющихся рядов совместных оперативных данных наблюдений метеорологических и гидрологических характеристик в бассейне Лены (2000 – 2009 г.), для независимой проверки на г/п Кюсюр остается 4 года: 2000, 2001, 2008 и 2009 г. Кроме того, проверка модели на оперативных данных осуществлялась и в промежуточных створах на реке Лене и ее притоках, которые не включались в калибровку, за период 2001-2009 г. 47 На рис. 21 представлены фактические и рассчитанные суточные гидрографы стока р.Лена в створе г/п Кюсюр, расположенном в устьевом участке Лены перед выходом реки в дельту. Напомним, что гидрографы стока в этом створе за период 2002-2007 г. использовались для калибровки параметров модели. Значение критерия соответствия гидрографов Нэша–Сатклифа R2NS для всего периода расчета составило 0,86, что оценивается как хорошее. Значения корреляционного отношения линейной связи рассчитанных и фактических объемов стока по месяцам и кварталам составили соответственно 0.93 и 0,90, что также свидетельствует о хорошем соответствии результатов моделирования фактическим данным. На рис. 22-27 представлены фактические и рассчитанные суточные гидрографы стока в промежуточных створах и на притоках р. Лены: рис. 22 - р.Олекма в створе г/п Куду-Кель, находящемся в нижнем течении Олекмы, рис. 23 - р.Лена в створе г/п Солянка, расположенном ниже впадения р. Олекмы, рис. 24 - р.Лена в створе г/п Табага, расположенном выше впадения р. Алдан, рис. 25 - р.Алдан в створе г/п Охотский Перевоз, расположенном выше впадения р. Амги, .рис. 26 - р.Алдан в створе г/п Верхоянский Перевоз, расположенном в устьевом участке р. Алдан, .рис. 27 - р.Вилюй в створе Вилюйской ГЭС (приток к водохранилищу). На этих рисунках синими линиями представлены фактические гидрографы, а красными – рассчитанные по модели. Кроме того, в правых частях рисунков прозрачной цветовой гаммой показаны водосборные площади для соответствующих гидрологических постов. Дополнительная проверка модели для бассейна Лены проводилась на независимых рядах гидрологических и архивных метеорологических наблюдений за период 1987-1999 г. На рис. 28-33 представлены фактические и рассчитанные гидрографы стока в промежуточных створах и на притоках р. Лены: рис. 28 - р.Вилюй в створе Вилюйской ГЭС, рис. 29 – р. Лена в створе г/п Крестовский в верхнем течении реки Лены, рис. 30 р.Лена в створе г/п Солянка, рис. 31 - р.Алдан в створе г/п Верхоянский Перевоз, рис. 32 р.Лена в створе г/п Кюсюр, расположенном в низовьях Лены перед выходом реки в дельту, рис. 33 - р.Лена в створе г/п Столб, расположенном в предустьевом дельтовом участке Лены. 48 Рис. 21 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 2000-2009 г. (р. Лена – г/п Кюсюр) 49 Рис. 22 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 2001-2009 г. (р. Олекма – г/п Куду-Кель) 50 Рис. 23 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 2001-2009 г. (р. Лена – г/п Солянка) 51 Рис. 24 Результаты моделирования гидрографов стокав бассейне р. Лены за 2001-2009 г. (р. Лена – г/п Табага) 52 Рис. 25 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 2001-2009 г. (р. Алдан – г/п Охотский Перевоз) 53 Рис. 26 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 2001-2009 г. (р. Алдан – г/п Верхоянский Перевоз) 54 Рис. 27 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 2000-2009 г. (приток в Вилюйское водохранилище) 55 Рис. 28 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 1987-1999 г. (приток в Вилюйское водохранилище) 56 Рис. 29 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 1987-1999 г. (р. Лена – г/п Крестовский) 57 Рис. 30 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 1987-1999 г. (р. Лена – г/п Солянка) 58 Рис. 31 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 1987-1999 г. (р. Алдан – г/п Верхоянский Перевоз) 59 Рис. 32 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 1987-1999 г. (р. Лена – г/п Кюсюр) 60 Рис. 33 Результаты моделирования гидрографов стока в бассейне р. Лены за 1986-1999 г. (р. Лена – г/п Столб) 61 Значения критериев соответствия фактических и рассчитанных гидрографов суточного, месячного и квартального стока в бассейне р. Лена за периоды 2000 (2001)2009 г. и 1986 (1987)-1999 г. приведены в табл. 3. Анализ этой таблицы показывает, что хорошие оценки соответствия фактических и рассчитанных гидрографов стока получаются для гидропостов на р. Лены и ее притоках с большими площадями водосборной площади. Для относительно небольших водосборов в бассейне Лены (пункты на Вилюе, Олекме) оценки получаются похуже и расцениваются как удовлетворительные. Таблица 3 Значения критериев соответствия ежесуточного, месячного и квартального стока в бассейне р. Лены за периоды 2000(2001)-2009 г. и 1986(1987)-1999 г. (в скобках) водосбора, км2 R2NS сутки R2 месяц R2 квартал Олекма – г/п Куду-Кель 120 000 0.71 0.90 0.89 Лена – г/п Крестовский 440 000 (0.73) 0.87 0.95 Лена – г/п Солянка 770 000 0.83 (0.84) 0.87 0.95 Лена – г/п Табага 900 000 0.85 0.90 0.95 Алдан – г/п Охотский Перевоз 510 000 0.81 0.94 0.94 Алдан – г/п Верхоянский Перевоз 696 000 0.79 (0.77) 0.93 0.90 Вилюй - Вилюйская ГЭС 136 000 0.72 (0.80) 0.86 0.94 Лена – г/п Кюсюр 2 430 000 0.86 (0.85) 0.90 0.93 Лена – г/п Столб 2 460 000 (0.90) Река Площадь гидрометрический пост Приведенные в таблице 3 оценки характеризуют качество расчетов по модели в целом за указанные периоды. Визуальный анализ графиков на рис. 21-33 показывает, что в какие-то годы модель завышает пики половодья и паводков, в какие-то занижает и, соответственно, за конкретные годы оценки качества расчетов варьируют и могут быть выше или ниже осредненных за периоды в целом. При оценках систематических отклонений модельных гидрографов от фактических показательно сравнение типовых гидрографов, характеризующих внутригодовое распределение стока за многолетний период. Типовой гидрограф получается осреднением в течение года значений суточных расходов воды за многолетний период. 62 На рис. 34 и 35 приведено сравнение фактических и рассчитанных по модели типовых гидрографов стока р. Лены в замыкающем створе г/п Кюсюр за периоды 20002009 г. и 1986-1999 г. Лена, г/п Кюсюр, типовой гидрограф за 2000-2009 100000 90000 80000 Расходы, м3/с 70000 60000 Факт. 50000 Расч 40000 30000 20000 10000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 34 Фактический и расчетный типовые гидрографы стока р.Лены на г/п Кюсюр за 2000-2009 г. Лена, г/п Кюсюр, типовой гидрограф за 1986-1999 120000 Расходы, м3/с 100000 80000 Факт. 60000 Расч. 40000 20000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 35 Фактический и расчетный типовые гидрографы стока р.Лены на г/п Кюсюр за 1986-1999 г. 63 Анализ графиков на рис. 34 свидетельствует о хорошем воспроизведении внутригодового хода расходов воды в створе г/п Кюсюр за многолетний период 2000-2009 г. Модель незначительно занижает пики половодья и завышает осенний сток. Более существенные отличия для пиков половодья модельного типового гидрографа от фактического получились для периода 1986-1999 г. на рис. 35. Разница в пиках половодья составила около 20000 м3/с. На рис. 36 приведено сравнение фактических и рассчитанных по модели типовых гидрографов стока р. Лены в замыкающем створе г/п Столб за период 1986-1999 г. Качество моделирования для этого поста получилось очень хорошее. Лена, г/п Столб, типовой гидрограф за 1986-1999 100000 90000 80000 Расходы, м3/с 70000 60000 Факт. 50000 Расч. 40000 30000 20000 10000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 36 Фактический и расчетный типовые гидрографы стока р.Лены на г/п Столб за 1986-1999 г. Гидропосты Кюсюр и Столб расположены в приустьевой и придельтовой частях реки Лены. Площади водосборов гидропостов составляют соответственно 2 430 000 и 2 460 000, т.е. отличаются примерно на 1%, что находится в пределах точности ее определения. Расстояние между гидропостами около 200 км при общей длине реки 4400 км. Т.е. можно сказать, что гидропосты находятся практически рядом и дублируют друг друга. Поэтому гидрографы стока на этих двух постах должны быть практически идентичными. На рис. 37 сопоставлены фактические типовые гидрографы для гидропостов Кюсюр и Столб. Как видно из рисунка и здесь получились отличия на пике половодья такого же плана, как и на рис. 35. Причины несоответствия типовых гидрографов на двух рядом расположенных гидропостах кроются в следующем. На рис. 64 38 приведены фактические гидрографы для этих гидропостов за 1986-1989 г. Из рисунка видно, что фаза подъема и пики половодья на г/п Кюсюр за эти 4 года были существенно выше, чем на г/п Столб. Так, например, в 1989 г. максимальный расход на г/п Кюсюр составил 215000 м3/с, а на на г/п Столб – 132000 м3/с. Разница в 83000 м3/с характеризует точность определения расходов воды в период половодья по уровенным наблюдениям на гидропостах, которая для рассмотренного случая .составила 63%. Очевидно, что данные фактических гидрографов в периоды подъема и пика половодья за эти 4 года на г/п Кюсюр ошибочны и получены либо по подпорным уровням в результате заторных явлений, либо с использованием неверных кривых Q=f(H). Об ошибочности данных на г/п Кюсюр свидетельствует и тот факт, что результаты расчетов по модели за эти годы практически идеально совпадают с фактическими гидрографами на г/п Столб и, соответственно, значительно отличаются для г/п Кюсюр. Принимая во внимание проведенный анализ, для характеристики водных ресурсов и стока в бассейне Лены за период 1986-1999 г. в дальнейших исследованиях будут использованы данные по стоку на г/п Столб. Следует отметить, что имеющиеся у нас параллельные данные по стоку на рассмотренных гидропостах за последующие годы (до 2002) с приемлемой точностью совпадают. Лена, типовые гидрографы для г/п Кюсюр и Столб за 1986-1999 120000 Расходы, м3/с 100000 80000 Кюсюр 60000 Столб 40000 20000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 37 Фактические типовые гидрографы стока р.Лены на г/п Кюсюр и г/п Столб за 1986-1999 г. 65 Рис. 38 Сравнение фактических гидрографов стока р.Лены на г/п Кюсюр и г/п Столб за 1986-1989 г. 66 Подводя итоги моделирования формирования стока в бассейне Лены можно отметить достаточно высокую точность расчетов гидрографов стока как в приустьвых створах, так и в промежуточных пунктах наблюдений за стоком р. Лены, а также на ее притоках. Кроме адекватности гидрологической модели (никакая модель не в состоянии точно воспроизводить природные процессы), можно выделить следующие основные причины несоответствия фактических и рассчитанных данных и наметить пути их устранения: 1. Для относительно небольших водосборов важную роль начинают играть местные особенности формирования стока, которые в модели учитываются сочетаниями типов почв и растительности и их распределением по территории. Поэтому использование для этих водосборов, имеющихся в наличии электронных карт типов почв и ландшафтов на территорию России масштаба 1:2500000, по-видимому, не достаточно по пространственному разрешению. Опыт моделирования стока для малых водохранилищ Москворецкой системы показал, что использование для моделирования процессов формирования стока электронных карт масштаба 1:100000, отражающих особенности высотного, почвенного и ландшафтного строения водосбора, может привести к заметному улучшению результатов моделирования стока на малых бассейнах. 2. Кроме факторов подстилающей поверхности, формирование стока в бассейне определяется также метеорологическими воздействиями. И здесь важную роль играет степень освещенности метеорологическими данными территории бассейна. В частности, анализ рисунка 19 с расположением метеорологических станций по территории бассейна Лены показал, что на территорию водосборной площади Вилюйского водохранилища приходится 3 метеостанции, расположенные в низовьях бассейна, в то время как в верховьях и средней части бассейна нет метеорологических станций, оперативно передающих информацию. Поэтому слабая освещенность водосборной площади метеорологической информацией также может служить одной из причин ухудшения оценок соответствия для пункта сравнения в верховьях р. Вилюй. 3. Одной из причин несоответствия фактических и рассчитанных гидрографов стока может служить низкая точность определения фактических расходов воды, в особенности в зимний период и в период весеннего половодья. Дополнительный гидрологический анализ результатов расчетов может быть проведен средствами ГИС-технологий. Как уже отмечалось, в рамках единого расчета по модели ECOMAG осуществляется моделирование гидрологического режима бассейна 67 Лены для всех элементов модельной речной сети. На рис. 39 представлена карта распределения рассчитанных расходов воды в речной системе бассейна Лены на дату 27.05.2002 г. в районе пика прохождения весеннего половодья. Толщина линии указывает на величину расхода воды в русловой сети в соответствии с легендой. С помощью курсора на ГИС легко можно проследить расходы воды в любой точке речной сети. Рис. 39 Распределение рассчитанных расходов воды в речной сети бассейна Лены на 27.05.2002 г. Кроме расходов воды для анализа гидрологической ситуации могут быть полезны карты составляющих гидрологического цикла. В качестве примера на рис. 40 приведена 68 карта рассчитанных слоев годового стока для 2002 г. Совместный анализ этой карты с картой рельефа на рис. 19 показывает, что повышенные слои стока, как правило, приурочены к высоким формам рельефа на юге, юго-востоке и востоке бассейна Лены, в то время как низкие значения слоев годового стока характерны для центральной и северной пониженных его частей. Рис. 40 Распределение слоев годового стока в бассейне Лены за 2002 г. 3.3 Анализ современных климатических и гидрологических изменений в бассейне р. Лены Большинство исследований закономерностей изменений водных ресурсов и водного режима рек в современных климатических условиях на основе комплексного статистического анализа многолетних рядов наблюдений были проведены в начале 2000-х годов по данным гидрометеорологических наблюдений до конца прошлого века. В связи с этим, представляет интерес рассмотрение текущих климатических и гидрологических изменений за последние 10 лет. 69 Для оценки тенденций и степени климатических изменений за последние годы были рассчитаны среднемесячные и среднегодовые значения климатических характеристик в бассейне Лены для тех же двух периодов, что и в предыдущем разделе использовались при моделировании стока по фактическим метеоданным, т.е. для периодов 1986-1999 и 2000-2009 г. Для конкретных дат этих периодов вычислялись средневзвешенные для всего бассейна Лены значения температуры, осадков и дефицита влажности воздуха. Средневзвешенные значения метеоэлементов вычислялись путем пространственной интерполяции этих характеристик по площади бассейна по данным метеостанций, находящихся в пределах бассейна или в непосредственной близости от него. После выполнения этой процедуры средневзвешенные значения осреднялись за вышеуказанные периоды по месяцам и годам. На рис. 41-43 приведены графики типового хода метеоэлементов для двух периодов. Температура 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1986-1999 -10 2000-2009 -20 -30 -40 Месяцы, год Рис. 41 Температура в бассейне Лены за периоды 1986-1999 г. и 2000-2009 г. Анализ диаграммы на рис. 41 показывает, что за последнее десятилетие в бассейне Лены произошло заметное повышение температуры в весенне-летний период . Так повышение среднемесячной температуры для марта составило 0.8 оС, для апреля – 1.2 оС, мая – 0.7 оС, июня – 1.2 оС, июля – 0.4 оС, августа – 0.5 оС. В то же время в феврале и ноябре отмечались более низкие температуры, чем за предыдущий период. Среднегодовая температура за последнее десятилетие была лишь на 0.2 оС выше, чем за предыдущий период. 70 За последний период в бассейне Лены с апреля по ноябрь (за исключением июня) отмечается заметное увеличение среднемесячных сумм осадков на 1-9 мм (рис. 42). В остальные месяцы наблюдается незначительное снижение сумм осадков. Годовые осадки за последний период увеличились на 3 мм, т.е. порядка 1 %. Осадки, см 40 35 30 25 1986-1999 20 2000-2009 15 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Месяцы, год Рис. 42 Осадки в бассейне Лены за периоды 1986-1999 г. и 2000-2009 г. Дефицит, мб 9 8 7 6 5 1986-1999 4 2000-2009 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Месяцы, год Рис. 43 Дефицит влажности воздуха в бассейне Лены за периоды 1986-1999 г. и 2000-2009 г. 71 Наиболее ощутимо за последние годы проявились изменения дефицитов влажности воздуха (рис.43). Во все месяцы года отмечается снижение дефицитов, а среднегодовое значение уменьшилось на 0.3 мб, т.е. примерно на 10 %. Отмеченные изменения климатических параметров в бассейне Лены не могли не сказаться на изменении гидрологических характеристик. Так, из рис. 44 следует, что за последний период произошла существенная трансформация типового гидрографа р. Лены. В частности, отмечается более ранний и интенсивный подъем волны весеннего половодья, наступление пика половодья сдвигается на 5 дней на более ранние сроки, а его значение увеличивается на 7500 м3/с (9%), отмечается существенное повышение расходов воды в период летнее-осенней межени, примерно на 30 % увеличилась зимняя межень. Среднегодовой сток за последнее десятилетие увеличился на 97 км3, что по отношению к предыдущему периоду составляет 19,6 %., Лена, типовые гидрографы за периоды 2000-2009 и 1986-1999 100000 90000 80000 Расходы, м3/с 70000 60000 2000-2009 50000 1986-1999 40000 30000 20000 10000 0 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 Дни Рис. 44 Фактические типовые гидрографы в устье р. Лены за периоды 1986-1999 г. и 2000-2009 г. Эти факты интересно сопоставить с расчетами по модели (рис. 45). Согласно результатам моделирования стока для двух рассматриваемых периодов за последние 10 лет зимний меженный сток незначительно увеличился, отмечается более ранний подъем волны половодья, пик половодья в среднем наступает на 3 дня раньше, чем в предыдущий период, максимальные расходы половодья увеличились на 2930 м3/с (3.5%), отмечается 72 существенно более высокая летне-осенняя межень, среднегодовой объем стока увеличился на 63 км3, что по отношению к предыдущему периоду составляет 12 %. Лена, рассчитанные типовые гидрографы 100000 90000 80000 Расходы, м3/с 70000 60000 2000-2009 50000 1986-1999 40000 30000 20000 10000 0 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 Дни Рис. 45 Рассчитанные типовые гидрографы в устье р. Лены за периоды 1986-1999 г. и 2000-2009 г. Сравнив рисунки 44 и 45, можно отметить, что качественные эффекты трансформации типовых гидрографов для двух периодов рассмотрения совпадают. Однако в количественном плане имеются расхождения между результатами расчетов и фактическими данными. Проанализируем эти отличия. В первую очередь, обращает на себя внимание более существенный рост подземного питания реки в период зимней межени по факту (до 30%) по сравнению с расчетами. Согласно расчетам увеличение доли подземного питания в этот период плавно убывает от 25% в ноябре до 1% в феврале. Пики половодья согласно расчетам получились более плавными и поэтому несколько заниженными по сравнению с фактическими данными. По расчетам также получилось менее интенсивное увеличение годового стока (63 км3) по сравнению с фактическим (97 км3) за период 2000-2009 г. относительно периода 1986-1999 г. Основные причины расхождений заключаются, как уже подчеркивалось в предыдущем разделе, в неполной адекватности модели реальным процессам и в низкой точности определения фактических расходов воды в периоды ледовых явлений на реках. Последнее обстоятельство детально обсуждалось в разделе 3.2 на примере сравнения фактических данных по стоку на г/п Кюсюр и г/п Столб за период 1986-1989 г. Следствием низкой точности определения расходов в период половодья на г/п Кюсюр среднемноголетние объемы стока за период 73 1986-1999 г. на этих двух постах отличались на 45 км3 (540 км3 для г/п Кюсюр и 495 км3 для г/п Столб), т.е. на величину, сопоставимую с изменением стока под влиянием климатических изменений. Оценивая точность определения гидрологических характеристик в пределах 10%, результаты расчетов стока р. Лены для 2-х периодов, отличающихся по значениям климатических параметров, можно признать вполне удовлетворительными. Последнее обстоятельство позволяет с уверенностью использовать модель для оценок влияния климатических изменений на изменение речного стока с использованием климатических сценариев. 3.4 Модельные оценки влияния климатических изменений на характеристики стока в бассейне Лены Под климатическим сценарием, следуя определению IPCC, понимается правдоподобная (или вероятная) эволюция климата в будущем, согласующаяся с предположениями об эмиссиях (сценариях эмиссий) парниковых газов и других атмосферных примесей и с существующими представлениями о воздействии изменений концентрации этих примесей на климат. Соответственно, под сценарием изменения климата подразумевается разница между климатическим сценарием и современным состоянием климата. При этом следует подчеркнуть, что климатические сценарии будущего – это не прогноз, а один из возможных вариантов развития климатической системы при определенной гипотезе увеличения концентрации парниковых газов в атмосфере. Обоснованные выводы о возможных в перспективе изменениях стока могут быть получены на основе совместного анализа современных изменений водности рек и их оценок на перспективу, полученных путем моделирования стока при различных климатических сценариях. Путем сопоставления результатов, полученных для современных и прогнозируемых климатических условий, делается вывод о возможных изменениях стока рассматриваемых бассейнов. Если перспективные оценки стока, полученные для различных климатических сценариев, дают близкие результаты и не противоречат его наблюдаемым изменениям на фоне происходящего потепления климата, то в таком случае можно сделать уже более обоснованные выводы о водных ресурсов будущего. В виду отсутствия надежных сценариев изменения параметров климатической системы на долгосрочную перспективу в региональном аспекте, в рамках данного проекта возможные сценарии изменения климата задавались путем изменения климатических параметров в среднегодовом разрезе в диапазоне вероятных их изменений. В частности, 74 предполагалось, что изменение среднегодовой температуры воздуха может варьировать в диапазоне от -1оС до +2 оС, а осадков - в диапазоне от -10% до +20% по отношению к средним значениям соответствующих характеристик атмосферы за период 2000-2009 г. Эти изменения вносились в ряды суточных значений метеоэлементов за 2000-2009 г. и производились расчеты по модели, после чего строились типовые гидрографы. Принципиально, что расчеты проводятся не для одного - двух лет, а для всего периода в целом, т.к. климатические сценарии для конкретных лет могут приводить к различным эффектам изменения стока, в т.ч. противоположных по знаку. Таким образом, расчеты выполнялись для 10-ти лет для 15-ти сценариев изменения климата при различных сочетаниях изменений среднегодовых значений температуры и осадков в указанных выше диапазонах. Результаты расчетов сравнивались с типовым расчетным гидрографом за 2000-2009 г. без изменения климатических характеристик (ΔТ=0, ΔР=0) (рис. 46). В табл. 4 приведены значения среднегодовых объемов стока р. Лены при различных сценариях климатических изменений, в скобках указаны проценты изменений объемов стока по отношению к рассчитанному объему среднегодового стока для периода 2000-2009 г. Лена, типовые гидрографы Ряд1 140000 Ряд2 120000 Ряд3 Ряд4 Расходы, м3/с 100000 Ряд5 Ряд6 80000 Ряд7 Ряд8 60000 Ряд9 Ряд10 40000 Ряд11 Ряд12 20000 Ряд13 0 Ряд14 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Ряд15 Ряд16 Рис. 46 Типовые гидрографы р. Лены для различных климатических сценариев 75 Таблица 4 Рассчитанные объемы годового стока р. Лены (км3) и его относительные изменения при различных сценариях возможных изменений климата ΔТ, ºС 0 1 2 -1 ΔР, % 0 602.6 (0%) 570.09 (-5%) 537.31 (-11%) 634.16 (+5%) 10 698.07 (16%) 664.39 (10%) 630.2 (5%) 730.94 (21%) 20 795.11 (32%) 760.3 (26%) 724.94 (20%) 828.7 (38%) -10 508.29 (-16%) 477.93 (-21%) 447.17 (-26%) 538.74 (-11%) Проведем более детальный анализ чувствительности гидрологической модели бассейна Лены к изменениям параметров климатической системы. На рис. 47 показаны типовые гидрографы для климатических сценариев, когда осадки не меняются и задаются такими же, как и при современном климате, а среднегодовая температура воздуха меняется в диапазоне от -1 до +2 оС. Анализ графиков на рис. 47 показывает, что при неизменных осадках с увеличением среднегодовой температуры воздуха подъем половодья начинается на несколько дней раньше, пики половодья снижаются, понижается и летнее-осенняя межень, зимняя межень незначительно повышается. Понижение температуры воздуха приводит к обратным эффектам. Из табл. 4 видно, что каждый градус повышения температуры приводит к уменьшению среднегодового объема стока примерно на 5%, а уменьшение среднегодовой температуры вызывает увеличение стока на 5%. Эти эффекты связаны в модели, в первую очередь, с увеличением (снижением) испаряемости при увеличении (понижении) температуры воздуха. На рис. 48 приведены типовые гидрографы для климатических сценариев, когда среднегодовая температура воздуха не меняется и задается такой же, как и при современном климате, а осадки меняется в диапазоне от -10% до +20%. Анализ графиков на рис. 48 показывает, что с увеличением (уменьшением) осадков на каждые 10% максимальные расходы на пике половодья повышаются (уменьшаются) примерно на 17%, а среднегодовые объемы стока на 16%. Характерных сдвигов по дате пиков не отмечается. 76 Лена, типовые гидрографы 120000 Расходы, м3/с 100000 80000 T0, P0 T1, P0 60000 T2, P0 T-1, P0 40000 20000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 47 Типовые гидрографы р. Лены при изменении среднегодовой температуры воздуха и неизменных осадках Лена, типовые гидрографы 140000 120000 Расходы, м3/с 100000 T0, P0 80000 T0, P10 T0, P20 60000 T0, P-10 40000 20000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 48 Типовые гидрографы р. Лены при изменении осадков и неизменной среднемноголетней среднегодовой температуре воздуха Значительно больший интерес представляют реакции гидрологической системы на климатические сценарии, когда изменяется и температура воздуха и осадки (рис. 49-51). 77 При изменении осадков на 10% (рис. 49), 20% (рис. 50) или -10% (рис. 51) наибольшие по объему и максимальным расходам гидрографы получились при сценарии понижения температуры воздуха на 1оС (увеличение объемов среднегодового стока на 21% и 38% для первых двух сценариев изменения осадков и снижение объема стока на 11% при сценарии понижения осадков на 10%. Каждый градус повышения температуры снижает объемы среднегодового стока примерно на 5% при изменении осадков на 10%, на 6% при изменении осадков на 20% и на 5% при изменении осадков на -10% (табл. 4). Начало и пики половодья с повышением температуры сдвигаются на более ранние сроки. Максимальные расходы половодья уменьшаются по мере повышения температуры воздуха. Так, например, при сценарии увеличения осадков на 10% и повышении температуры воздуха на 2 оС максимальный расход половодья наступал на 8 дней раньше и был на 1500 м3/с (2%) ниже, чем в современных условиях. Объем среднегодового стока при этом был на 5% больше. Лена, типовые гидрографы 120000 Расходы, м3/с 100000 80000 T0, P0 T0, P10 60000 T1, P10 T2, P10 T-1, P10 40000 20000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 49 Типовые гидрографы р. Лены при изменении среднегодовой температуры воздуха и увеличении осадков на 10% 78 Лена, типовые гидрографы 140000 120000 Расходы, м3/с 100000 T0, P0 T0, P20 80000 T1, P20 60000 T2, P20 T-1, P20 40000 20000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 50 Типовые гидрографы р. Лены при изменении среднемноголетней среднегодовой температуры воздуха и увеличении осадков на 20% Лена, типовые гидрографы 100000 90000 80000 Расходы, м3/с 70000 T0, P0 60000 T0, P-10 50000 T1, P-10 40000 T2, P-10 T-1, P-10 30000 20000 10000 0 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 Дни Рис. 51 Типовые гидрографы р. Лены при изменении среднегодовой температуры воздуха и снижении осадков на 10% 79 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННОГО ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА Р. СЕВЕРНОЙ ДВИНЫ И ЕГО ВОЗМОЖНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ПОД ВЛИЯНИЕМ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА 4.1 Краткая характеристика бассейна р. Северной Двины Важнейшая река севера Европейской части России – Северная Двина – по величине бассейна (357 тыс.км²) уступает только Волге и Печоре. Истоком реки считается слияние у г. Великий Устюг рек Сухона и Юг. Первые 74 км, до впадения Вычегды, Северную Двину называют Малой Северной Двиной, после впадения Вычегды водность Северной Двины увеличивается более чем вдвое. Длина реки с Сухоной составляет 1300 км. Главные притоки: Северной Двины - Вычегда, Пинега — справа, Вага — слева. До устья р. Ваги течёт в широкой долине с крутыми, иногда обрывистыми склонами; много перекатов, отмелей и островов. От устья р. Ваги до впадения р. Пинеги долина резко суживается, склоны её большей частью крутые, сложены известняками; от р. Пинеги река разбивается на рукава, которые собираются в один поток у Архангельска; Площадь дельты, начинающейся от Новодвинска около 900 км². В 40 км ниже г. Архангельска река впадает в Двинскую губу Белого моря. Питание реки смешанное, с преобладанием снегового. Средний расход воды у слияния Сухоны и Юга 770 м3/сек, в устье 3490 м3/сек. Река замерзает в конце октября — начале ноября, вскрывается в период от начала апреля до начала мая. Ледоход бурный с частыми заторами. Бассейн Северной Двины располагается в пределах Восточно-Европейской равнины и имеет типично платформенный рельеф, в четвертичное время похолодание климата в северном полушарии способствовало распространению покровного оледенения. Ледники оказали существенное воздействие на формирование рельефа, четвертичных отложений, многолетней мерзлоты. На климат территории оказывают влияние ее положение в умеренных и высоких широтах, в также соседние регионы (Западная Европа и Северная Азия) и Атлантический и Северный Ледовитый океаны. Круглый год над Восточно-Европейской равниной господствует западный перенос воздушных масс. Атлантический воздух летом приносит прохладу и осадки, а зимой — тепло и осадки. Зима холодная, снежная. Средняя температура января в западной части бассейна составляет -12о, в восточной понижается до -16о-20о, минимальные температуры могут понижаться до -40-45о. Лето прохладное, влажное, средняя температура июля понижается с юга на север с 16-20о до 12-16о. Максимальные температуры июля в районе Архангельска достигают 35о. Годовое количество осадков возрастает с севера на юг с 300-400 мм до 500-700 мм. 80 Почвенно-растительный покров в бассейне Северной Двины обнаруживает отчетливо выраженную зональность. В северной части бассейна сформировались глееподзолистые почвы, южнее распространены подзолистые почвы; на наиболее увлажненных участках они сочетаются с болотно-подзолистыми и болотными. Для территории бассейнов рек Вага и Пинега характерно сочетание болотно-подзолистых, подзолов и иллювиально-гумусовых с болотными почвами. В южной части территории, в бассейне р. Вычегда на Северных Увалах подзолы иллювиально-гумусовые и иллювиально-железистые чередуются с болотно-подзолистыми и болотными почвами. Пойменная часть бассейна Северной Двины занята аллювиальными и луговыми почвами. Слабохолмистая моренная равнина покрыта елово-сосновыми лесами. Леса занимают на водосборе Северной Двины около 80%, а болота — около 8% общей площади. В северной части бассейна преобладают темнохвойные кустарничковые лишайниково-моховые северотаежные леса из ели сибирской. Южная часть бассейна занята темнохвойными кустарничковыми зеленомошными среднетаежными лесами из елей европейской и сибирской. Здесь на песчаном субстрате еловые леса уступают место сосновым борам. Пойменные участки заняты лугами, кустарниками, смешанными лесами. 4.2 Моделирование формирования стока в бассейне р. Северной Двины Модельная схематизация водосборной площади и речной сети в бассейне Северной Двины, как и для реки Лены, выполнялась на основе ГИС-комплекса Ecomag extension. Схематизация проводилась на основе ЦМР с разрешением 1 х 1 км и цифровых тематических карт масштаба 1:1000000 (рис. 52). При схематизации водосборной площади значение критического числа для выделения модельной речной сети задавалось равным 500, т.е. выделялись водосборные площади притоков с площадью не менее 500 км2. На рис. 53 синим цветом приведены фактическая (векторная) речная сеть с карты миллионного масштаба и модельная речная сеть (красный цвет), полученная на основе ЦМР с использованием ГИС-комплекса, а на рис. 54 показаны соответствующие модельной речной сети расчетные элементарные водосборы. Моделирование формирования речного стока по модели ECOMAG для бассейна Северной Двины проводились по оперативным метеорологическим данным и архивным рядам метеоданных. Всего в базах данных модели содержится оперативная метеоинформация с 1.01.2000 г. по настоящее время и архивные ряды метеоданных за период 1970-1990 г. Поля метеоданных на территорию бассейна являются входом в модель. Всего на территорию бассейна Северной Двины и близлежащие территории задействовано около 80 оперативных и 22 архивных метеостанций. Гидрографы стока по 81 двум гидрометрическим постам из оперативной и архивной гидрологической базы данных используются в модели для калибровки ее параметров и проверки точности модели. Это г/п Усть-Пинега, расположенный в нижнем течении реки в 137 км от устья, площадь водосбора 348000 км2 и г/п Абрамково, расположенный в среднем течении реки в 528 км от устья, площадь водосбора 220000 км2. ЦМР и метеостанции Почвы ЦМР и гидропосты Ландшафты Рис. 52 Базовая ГИС-информация бассейна р. Северной Двины Как и для бассейна Лены, параметры модели ECOMAG для бассейна р. Северной Двины калибровались по наблюдениям за стоком в замыкающем створе г/п Усть-Пинега за период 2002 -2007 г. Для независимой проверки на г/п Усть-Пинега остается 4 года: 2000, 2001, 2008 и 2009 г. Кроме того, проверка модели на оперативных данных осуществлялась в промежуточном створе на реке р. Северной Двине – г/п Абрамково, который не включался в калибровку, за период 2001-2009 г. Дополнительная проверка модели для бассейна р. Северной Двины проводилась на независимых рядах гидрологических и архивных метеорологических наблюдений за период 1970-1990 г. 82 Рис. 53 Фактическая и модельная речная сеть в бассейне Северной Двины Рис. 54 Модельные элементарные водосборы в бассейне Северной Двины 83 На рис. 55-58 представлены фактические и рассчитанные суточные гидрографы стока р. Северной Двины в створах гидропостов Усть-Пинега и Абрамково. На этих рисунках синими линиями представлены фактические гидрографы, а красными – рассчитанные по модели. Рис. 55 Гидрографы стока в бассейне Северной Двины за 2000-2009 г. (г/п Усть-Пинега) Рис. 56 Гидрографы стока в бассейнеСеверной Двины за 1970-1990 г. (г/п Усть-Пинега) 84 Рис. 57 Гидрографы стока в бассейнеСеверной Двины за 2000-2009 г. (г/п Абрамково) Рис. 58 Гидрографы стока в бассейнеСеверной Двины за 1970-1990 г. (г/п Абрамково) 85 Значение критерия соответствия гидрографов Нэша–Сатклифа R2NS для периода расчета 2000-2009 г. для г/п Усть-Пинега составило 0,90, что оценивается как хорошее. Напомним, что гидрографы стока в этом створе за период 2002-2007 г. использовались для калибровки параметров модели. Для створа гидропоста Абрамково значение R2NS для периода расчета 2000-2009 г. равно 0,86. Значение критерия соответствия гидрографов Нэша–Сатклифа R2NS для периода независимых наблюдений 1970-1990 г. для г/п УстьПинега составило 0,81. Для створа гидропоста Абрамково значение R2NS для периода расчета 1970-1988 г. равно 0,84 (за последние два года рассматриваемого периода в базе данных отсутствовали данные гидрологических наблюдений). Таким образом, для обоих гидропостов для двух рассматриваемых периодов согласно критерию соответствия Нэша– Сатклифа R2NS качество моделирования гидрографов стока оценивается как хорошее. На рис. 59 и 60 приведено сравнение фактических и рассчитанных по модели типовых гидрографов стока р. Северной Двны в замыкающем створе г/п Усть-Пинега за периоды 2000-2009 г. и 1970-1990 г., характеризующих внутригодовое распределение стока за многолетний период и. полученных осреднением суточных значений расходов воды за многолетние периоды. Значения критерия R2NS для двух периодов составили соответственно 0,98 и 0,96, что говорит об очень хорошем соответствии рассчитанных и фактических типовых гидрографов. Северная Двина, типовые гидрографы для периода 2000-2009 18000 16000 Расходы, м3/с 14000 12000 10000 Факт. 8000 Расч. 6000 4000 2000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 59 Типовые гидрографы стока Северной Двины за 2000-2009 г. (г/п Усть-Пинега) 86 Северная Двина, типовые гидрографы для периода 1970-1990 18000 16000 Расходы, м3/с 14000 12000 10000 Факт. 8000 Расч. 6000 4000 2000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 60 Типовые гидрографы стока Северной Двины за 1970-1990 г. (г/п Усть-Пинега) 4.3 Анализ современных климатических и гидрологических изменений в бассейне р. Северной Двины Как уже отмечалось, большинство исследований закономерностей изменений водных ресурсов и водного режима рек в современных климатических условиях на основе статистического анализа многолетних рядов наблюдений были проведены в начале 2000-х годов. Поэтому, рассмотрим текущие климатические и гидрологические изменения в бассейне Северной Двины за последние 10 лет. Для оценки тенденций и степени климатических изменений за последние годы были рассчитаны среднемесячные и среднегодовые значения климатических характеристик в бассейне Северной Двины для тех же двух периодов, что и в предыдущем разделе использовались при моделировании стока по фактическим метеоданным, т.е. для периодов 1970-1990 и 2000-2009 г. Для каждых суток этих периодов методом пространственной интерполяции этих характеристик по площади бассейна по данным метеостанций, находящихся в пределах бассейна или в непосредственной близости от него, с помощью ГИС технологий вычислялись средневзвешенные для всего бассейна Северной Двины значения температуры, осадков и дефицита влажности воздуха. Затем средневзвешенные значения осреднялись за вышеуказанные периоды по месяцам и годам. На рис. 61-63 приведены графики типового хода метеоэлементов для двух периодов. 87 Анализ графика на рис. 61 показывает, что за последнее десятилетие в бассейне Северной Двины произошло заметное повышение температуры воздуха во все месяцы года. Так, повышение среднемесячной температуры для января составило 3.0 оС, для февраля – 0.3 оС , марта – 0.2 оС , апреля – 1.3 оС, мая – 1.4 оС, июня – 0.3 оС, июля – 1.5 оС, августа – 0.8 оС, сентября – 1.6 оС, октября – 1.9 оС, ноября – 1.2 оС, декабря – 0.8 оС. Среднегодовая температура за последнее десятилетие была на 1.5 оС выше, чем за предыдущий рассматриваемый период. За последний период в бассейне Северной Двины отмечается значительное увеличение среднемесячных сумм осадков в начальный зимне-весенний период года (рис. 62). В январе превышение месячных сумм осадков по отношению к периоду 1971-1990 г. составило 7 мм (20%), в феврале – 5 мм (19%), в марте – 17 мм (65%), в апреле количество осадков уменьшилось на 6 мм (17%), в мае – опять повышение на 13 мм (30%). В остальные месяцы года отмечается чередование незначительных повышений и понижений сумм осадков при общей тенденции к их снижению. Сумма годовых осадков за последний период увеличились на 20 мм, т.е. на 3.4 %. Северная Двина 25 20 Температура, град. 15 10 5 1971-1990 2000-2009 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 -5 -10 -15 -20 Месяцы, год Рис. 61 Средневзвешенная температура воздуха в бассейне Северной Двины за периоды 1971-1990 г. и 2000-2009 г. 88 Северная Двина 8 7 Осадки, см 6 5 1971-1990 4 2000-2009 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Месяцы Рис. 62 Средневзвешенные суммы осадков в бассейне Северной Двины за периоды 1971-1990 г. и 2000-2009 г. Северная Двина 8 7 Дефицит, мб 6 5 1971-1990 4 2000-2009 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Месяцы, год Рис. 63 Средневзвешенные дефициты влажности воздуха в бассейне Северной Двины за периоды 1971-1990 г. и 2000-2009 г. При сравнении среднемесячных дефицитов влажности воздуха для двух рассматриваемых периодов каких-либо тенденций в их незначительных изменениях не 89 отмечается (рис. 63), а среднегодовые значения дефицита для двух периодов оказались равными. Отмеченные изменения климатических параметров сказались, главным образом на изменении формы волны половодья типового гидрографа Северной Двины (рис. 64). В частности, за последний период наблюдался более интенсивный подъем волны весеннего половодья так, что сформировалась ее двухпиковая форма. Первый слабовыраженный пик приходится на 4 мая, а второй глобальный – на 16 мая. По отношению к предыдущему периоду глобальный пик практически не сдвинулся на более ранние сроки (разница в 1 день), а максимальные расходы половодья увеличились на 850 м3/с (5%). Среднегодовой объем стока за последнее десятилетие увеличился на 3 км3, что по отношению к предыдущему периоду составляет 3 %. Северная Двина, типовые гидрографы 18000 16000 Расходы, м3/с 14000 12000 10000 2000-2009 8000 1970-1990 6000 4000 2000 0 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 Дни Рис. 64 Фактические типовые гидрографы в устье р. Северной Двины за периоды 1970-1990 г. и 2000-2009 г. Согласно результатам моделирования стока для двух рассматриваемых периодов (рис. 65) за последние 10 лет форма волны половодья тоже трансформировалась. Также отмечается более интенсивный подъем волны половодья, причем первый пик на подъеме волны еще только намечается, сдвижка глобального пика половодья на более ранние сроки - 1 день, а увеличение максимального расхода на пике по расчетам составило 1650 м3/с (12%). Среднегодовой объем стока увеличился на 7 км3, что по отношению к предыдущему периоду составляет 8%. Сравнив рисунки 64 и 65, можно отметить, что, в 90 целом, качественные эффекты, а с учетом точности определения расходов воды в период половодья и количественные аспекты трансформации типовых гидрографов для двух периодов рассмотрения в бассейне Северной Двины совпадают. Северная Двина, рассчитанные типовые гидрографы 18000 16000 Расходы, м3/с 14000 12000 10000 2000-2009 8000 1970-1990 6000 4000 2000 0 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 Дни Рис. 65 Рассчитанные типовые гидрографы в устье р. Северной Двины за периоды 1970-1990 г. и 2000-2009 г. 4.4 Модельные оценки влияния климатических изменений на характеристики стока в бассейне Северной Двины Для бассейна Северной Двины применялась та же методика задания климатических сценариев, что и для бассейна Лены, т.е. предполагалось, что вероятное изменение среднегодовой температуры воздуха может варьировать в диапазоне от -1оС до +2 оС, а осадков - в диапазоне от -10% до +20% по отношению к средним значениям соответствующих характеристик атмосферы за период 2000-2009 г. Эти изменения вносились в ряды суточных значений метеоэлементов за 2000-2009 г. и производились расчеты по модели, после чего строились типовые гидрографы. Таким образом, так же, как и для бассейна Лены, расчеты выполнялись для 10-ти лет для 15-ти сценариев изменения климата при различных сочетаниях изменений среднегодовых значений температуры и осадков в указанных выше диапазонах. Результаты расчетов сравнивались с типовым расчетным гидрографом за 2000-2009 г. без изменения климатических характеристик (ΔТ=0, ΔР=0) (рис. 66). В табл. 5 приведены значения среднегодовых объемов стока р. Северной Двины при различных сценариях климатических изменений, в 91 скобках указаны проценты изменения объемов стока по отношению к рассчитанному объему среднегодового стока для периода 2000-2009 г. Северная Двина, типовые гидрографы 30000 Ряд1 Ряд2 25000 Ряд3 Расходы, м3/с Ряд4 Ряд5 20000 Ряд6 Ряд7 15000 Ряд8 Ряд9 10000 Ряд10 Ряд11 5000 Ряд12 Ряд13 Ряд14 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Ряд15 Ряд16 Дни Рис. 66 Типовые гидрографы р. Северной Двины для различных климатических сценариев Таблица 5 Рассчитанные объемы годового стока р. Северной Двины (км3) и его относительные изменения при различных сценариях возможных изменений климата ΔТ, ºС 0 1 2 -1 ΔР, % 0 94.93 (0%) 88.42 (-7%) 82.51 (-14 %) 102.01 (+7%) 10 114.71 (21%) 107.52 (13%) 100.94 (6%) 122.34 (28%) 20 135.13 (42%) 127.46 (34%) 120.33 (26%) 143.13 (50%) -10 76.22 (-20%) 70.52 (-26%) 65.49 (-32%) 82.47 (-14%) 92 Ниже проведем более детальный анализ чувствительности гидрологической модели бассейна Северной Двины к изменениям параметров климатической системы. На рис. 67 показаны типовые гидрографы для климатических сценариев, когда осадки не меняются и задаются такими же, как и при современном климате, а среднегодовая температура воздуха меняется в диапазоне от -1 до +2 оС. Анализ графиков на рис. 67 показывает, что при неизменных осадках с увеличением среднегодовой температуры воздуха подъем половодья начинается на несколько дней раньше, пики половодья снижаются, понижается и летнее-осенняя межень, зимняя межень повышается, причем наиболее значительно в конце года, в предвесенний период это повышение практически не заметно. Понижение температуры воздуха приводит к обратным эффектам, т.е. сдвиг пика половодья на более поздние сроки, максимальные расходы увеличиваются. Из табл.5 видно, что каждый градус повышения температуры приводит к уменьшению среднегодового объема стока примерно на 7%, а уменьшение среднегодовой температуры вызывает увеличение стока на 7%. Эти эффекты связаны в модели, в первую очередь, с увеличением (снижением) испаряемости при увеличении (понижении) среднегодовой температуры воздуха. Северная Двина, типовые гидрографы 20000 18000 16000 Расходы, м3/с 14000 T0, P0 12000 T1, P0 10000 T2, P0 8000 T-1, P0 6000 4000 2000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 67 Типовые гидрографы р. Северной Двины при изменении среднегодовой температуры воздуха и неизменных осадках На рис. 68 приведены типовые гидрографы для климатических сценариев, когда среднегодовая температура воздуха не меняется и задается такой же, как и при 93 современном климате, а осадки меняется в диапазоне от -10% до +20%. Анализ графиков на рис. 68 показывает, что с увеличением осадков на каждые 10% максимальные расходы на пике половодья повышаются примерно на 4200 м3/с (27%), а уменьшение осадков на 10% приводит к снижению максимального расхода на 25%. Среднегодовые объемы стока при этом увеличиваются (уменьшаются) примерно на 20-21%. Существенных характерных сдвигов по дате пиков не отмечается. Северная Двина, типовые гидрографы 25000 Расходы, м3/с 20000 T0, P0 15000 T0, P10 T0, P20 10000 T0, P-10 5000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 68 Типовые гидрографы р. Северной Двины при изменении осадков и неизменной среднемноголетней среднегодовой температуре воздуха На рис. 69-71 представлены реакции гидрологической системы на климатические сценарии, когда изменяется и температура воздуха и осадки. При изменении осадков на 10% (рис. 69), 20% (рис. 70) или -10% (рис. 71) наибольшие по объему и максимальным расходам гидрографы получились при сценарии понижения температуры воздуха на 1оС (увеличение объемов среднегодового стока на 28% и 50% для первых двух сценариев изменения осадков и снижение объема стока на 14% при сценарии понижения осадков на 10%). Каждый градус повышения температуры снижает объемы среднегодового стока примерно на 7% при изменении осадков на 10%, на 8% при изменении осадков на 20% и на 6% при изменении осадков на -10% (табл. 5). Начало и пики половодья с повышением температуры сдвигаются на более ранние сроки. Максимальные расходы половодья уменьшаются по мере повышения температуры воздуха. Так, например, при сценарии увеличения осадков на 10% и повышении температуры воздуха на 2 оС максимальный 94 расход половодья наступал на 16 дней раньше и был на 860 м3/с (5%) ниже, чем в современных условиях. Объем среднегодового стока при этом был на 6% больше. Северная Двина, типовые гидрографы 25000 Расходы, м3/с 20000 T0, P0 15000 T0, P10 T1, P10 T2, P10 10000 T-1, P10 5000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 69 Типовые гидрографы р. Северной Двины при изменении среднегодовой температуры воздуха и увеличении осадков на 10% Северная Двина, типовые гидрографы 30000 Расходы, м3/с 25000 20000 T0, P0 T0, P20 15000 T1, P20 T2, P20 T-1, P20 10000 5000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 70 Типовые гидрографы р. Северной Двины при изменении среднемноголетней среднегодовой температуры воздуха и увеличении осадков на 20% 95 Северная Двина, типовые гидрографы 18000 16000 Расходы, м3/с 14000 12000 T0, P0 10000 T0, P-10 T1, P-10 8000 T2, P-10 6000 T-1, P-10 4000 2000 0 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 Дни Рис. 71 Типовые гидрографы р. Северной Двины при изменении среднегодовой температуры воздуха и снижении осадков на 10% Уменьшение осадков на 10% при любых изменениях среднегодовой температуры приводит к снижению максимальных расходов и объемов годового стока (рис. 71), а увеличение осадков на 20% - к повышению значений указанных гидрологических характеристик (рис. 70). 96 ЗАКЛЮЧЕНИЕ За последний 10-летний период 2000-2009 г. в бассейнах северных рек Лены и Северной Двины произошли заметные изменения климатических характеристик по сравнению с предыдущими периодами. Так, в бассейне Северной Двины наблюдалось заметное повышение температуры воздуха во все месяцы года, при этом среднегодовая температура повысилась на 1,5 оС по отношению к периоду 1970-1990 г. Кроме того, в бассейне Северной Двины отмечалось заметное увеличение среднемесячных сумм осадков в начальный зимне-весенний период года (на 20-65%), хотя сумма годовых осадков за последний период увеличились лишь на 20 мм (3.4 %). Отмеченные изменения климатических параметров в гидрологическом плане сказались, главным образом, на изменении формы волны половодья Северной Двины. В частности, за последний период наблюдался более интенсивный подъем волны весеннего половодья и ее двухпиковая форма. По отношению к предыдущему периоду глобальный пик половодья сдвинулся на 1 день на более ранние сроки, а максимальные расходы половодья увеличились на 850 м3/с (5%). Среднегодовой объем стока за последнее десятилетие увеличился на 3 км3, что по отношению к предыдущему периоду составляет 3 %. В бассейне Лены за последнее десятилетие наблюдалось заметное повышение среднемесячной температуры воздуха только в весенне-летний период, причем среднегодовая температура за была лишь на 0.2 о С выше, чем за предыдущий рассматриваемый период 1986-1999 г. С апреля по ноябрь (за исключением июня) отмечалось незначительное увеличение среднемесячных сумм осадков на 1-9 мм, а сумма годовых осадков увеличились на 3 мм, т.е. порядка 1 %. Наиболее ощутимо за последние годы в бассейне Лены проявились изменения дефицитов влажности воздуха. Во все месяцы года отмечается снижение дефицитов, а среднегодовое значение уменьшилось на 0.3 мб, т.е. примерно на 10 %. Как и для бассейна Северной Двины, отмеченные изменения климатических характеристик вызвали существенную трансформацию типового гидрографа р. Лены. В частности, за последнее десятилетие отмечался более ранний и интенсивный подъем волны весеннего половодья, наступление пика половодья сдвинулось на 5 дней на более ранние сроки, а значение максимального расхода увеличилось на 7500 м3/с (9%), отмечалось существенное повышение расходов воды в период летнее-осенней межени. Среднегодовой объем стока за последнее десятилетие увеличился на 97 км3, что по отношению к предыдущему периоду составляет 19,6 %. Оценоки влияния климатических изменений на изменение гидрологических характеристик в рассматриваемых речных бассейнах проводились на базе моделирующей системы ECOMAG, которая помимо ядра комплекса – пространственно-распределенной 97 модели формирования стока, включает в себя мощные средства информационной и технологической поддержки (базы данных гидрометеорологической информации, тематические цифровые электронные карты, цифровые модели рельефа, средства управления базами данных и геоинформационной обработки пространственной информации и т.д.). Перед выполнением таких оценок проводился этап калибровки параметров и проверки модели на фактических рядах гидрометеорологических наблюдений. Калибровка параметров модели для бассейнов Северной Двины и Лены проводилась по данным за 2002-2007 г. Проверка модели осуществлялась для 2000, 2001, 2008, 2009 г, и для предшествующих периодов 1970-1990 г. для бассейна Северной Двины и 1986-1999 г. для бассейна Лены как в замыкающих створах речных бассейнов, так и в промежуточных створах рек и притоков Лены. Выполненные оценки соответствия фактических и расчетных гидрографов по критерию Нэша–Сатклифа R2NS для бассейнов рек Северной Двины и Лены в целом свидетельствует о хорошем качестве модели и соответствии результатов моделирования фактическим данным, а на основании сравнения расчетных и фактических типовых гидрографов для рассматриваемых многолетних периодов можно сделать вывод, что модель отражает и влияние климатических изменений на внутригодовое распределение и другие характеристики речного стока. В связи с неопределенностями сценариев изменения параметров климатической системы на долгосрочную перспективу в региональном аспекте, в рамках данного проекта возможные сценарии изменения климата задавались путем изменения климатических параметров в среднегодовом разрезе в диапазоне вероятных их изменений. В частности предполагалось, что изменение среднегодовой температуры воздуха может варьировать в диапазоне от -1оС до +2 оС, а осадков - в диапазоне от -10% до +20% по отношению к средним значениям соответствующих характеристик атмосферы за период 2000-2009 г. Расчеты выполнялись для 10-ти лет для 15-ти сценариев изменения климата при различных сочетаниях изменений среднегодовых значений температуры и осадков в указанных выше диапазонах. Результаты численных экспериментов с моделью для различных климатических сценариев для двух речных бассейнов Северной Двины и Лены показали следующее. При неизменных осадках с увеличением среднегодовой температуры воздуха интенсивный подъем половодья начинается на несколько дней раньше, пики половодья снижаются, понижается и летне-осенняя межень, зимняя межень повышается, причем наиболее значительно в конце года, в предвесенний период это повышение слабо заметно. Таким образом, в регионах с суровым континентальным климатом даже существенное повышение среднемноголетней среднегодовой температуры воздуха на 1 – 2 оС не 98 приводит к возникновению оттепелей в зимний период, поэтому зимний сток согласно расчетам увеличивается незначительно. Понижение температуры воздуха приводит к обратным эффектам для характеристик весеннего половодья, т.е. сдвиг пика половодья на более поздние сроки, максимальные расходы увеличиваются. Каждый градус повышения температуры приводит к уменьшению среднегодового объема стока (примерно на 7% для бассейна Северной Двины и на 5% для бассейна Лены), а уменьшение среднегодовой температуры - увеличение стока такого же порядка. Эти эффекты связаны в модели, в первую очередь, с увеличением (снижением) испаряемости при увеличении (понижении) среднегодовой температуры воздуха. При неизменной среднегодовой температуре воздуха с увеличением (уменьшением) осадков на каждые 10% максимальные расходы на пике половодья для Северной Двины повышаются (уменьшаются) примерно на 27%, при этом среднегодовые объемы стока изменяются на 20%, а для бассейна Лены эти изменения составляют соответственно 17% и 16%. Характерных сдвигов по дате пиков половодья не отмечается. Разная чувствительность рассматриваемых речных бассейнов к изменению осадков, повидимому, объясняется различием в среднегодовых суммах осадков. Таким образом, эти численные эксперименты выявили две противоположные тенденции в реакции речных бассейнов на наиболее вероятное изменение климатических характеристик. С одной стороны, повышение глобальной температуры воздуха вызывает сокращение объемов годового стока и максимальных расходов половодья, главным образом, вследствие увеличения испаряемости, с другой – увеличение осадков существенно сказывается на повышении значений указанных выше характеристик речного стока. Причем, результаты моделирования стока более чувствительны к изменениям осадков, нежели к изменению температуры воздуха. Какая из этих тенденций возобладает в будущем - зависит от реализации конкретного сценария климатических изменений. Так, например, отмеченные за последнее десятилетия изменения климатических и гидрологических характеристик в бассейне Северной Двины (рост среднегодовой температуры воздуха на 1,5 оС, увеличение среднегодовой суммы осадков на 3,4%, повышение объема среднегодового стока на 3%) хорошо укладываются в принятую схему проведенных оценок, и здесь противоположные тенденции практически компенсировали друг друга. В то же время, на соседнем с Северной Двиной бассейне Волги, где также отмечалось существенное повышение температуры воздуха, за последнее десятилетие наблюдалось значительное сокращение объемов годового стока, и здесь возобладала тенденция сокращения стока с повышением температуры воздуха. Существенное 99 увеличение за последнее десятилетие среднегодового стока в бассейне Лены связано, в первую очередь, с изменениями внутригодового хода климатических параметров (увеличение температуры и осадков в весенне-летний период) и существенным снижением дефицитов влажности воздуха в течение всего года. Чтобы отразить эти эффекты, необходимо задавать более детализированные сценарии климатических изменений, учитывающие внутригодовой ход изменений климатических параметров. 100 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Водные ресурсы России и их использование. (под ред. И.А. Шикломанова), ГГИ, С.-Петербург, 2008, 598 с. 2. Георгиади А.Г., Коронкевич Н.И., Милюкова И.П., Кислов А.В., Анисимов О.А., Барабанова Е.А., Кашутина Е.А., Бородин О.О. Сценарная оценка вероятных изменений речного стока в бассейнах крупнейших рек России. ИГ РАН, М., 2011, 180 с. 3. Георгиевский В.Ю., Ежов А.В., Шалыгин А.Л., Шикломанов И.А., Шикломанов А.И. (1996). Оценка влияния возможных изменений климата на гидрологический режим и водные ресурсы рек бывшего СССР. Метеорология и гидрология, 11:89– 99. 4. Кучмент Л.С., Демидов В.Н., Мотовилов Ю.Г. Формирование речного стока (Физико-математические модели). "Наука", М, 1983 , с. 216. 5. Кучмент Л.С., Мотовилов Ю.Г., Назаров Н.А. Чувствительность гидрологических систем (Влияние антропогенных изменений речных бассейнов и климата на гидрологический цикл). "Наука", М, 1990, с. 144. 6. Мотовилов Ю.Г. Состояние и перспективы гидрологического моделирования речных бассейнов России на основе комплекса ECOMAG. В сб. Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов: Мат. 3-й всероссийской конференции с международным участием. Барнаул, 2010, с. 530 – 532. 7. Мотовилов Ю.Г. Моделирование снежного покрова и снеготаяния. В кн."Моделирование гидрологического цикла речных водосборов", М., РАН, 1993, с. 9 – 37. 8. Мотовилов Ю.Г., Дмитриев Е.С., Беднарук С.Е., Герасимов С.В., Егоров В.М. Автоматизированная информационно-управляющая система (АИУС) «Водные ресурсы». В сб. «Водные ресурсы. Проблемы и пути их решения». Йошкар-Ола, 2003, с.17-40. 9. Мохов И.И., Семенов В.А., Хон В.Ч. Оценки возможных региональных изменений гидрологического режима в XXI веке на основе глобальных климатических моделей. // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. Т.39. 2003. С.150-165. 10. Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории РФ. Техническое резюме. М., Росгидромет, 2008, 89 с. 11. Хон В.Ч., Мохов И.И. (2012) Гидрологический режим бассейнов крупнейших рек северной Евразии в XX-XXI вв. Водные ресурсы, 39(1), 3-12. 12. Шикломанов А.И., 1994. Влияние антропогенных изменений климата на сток р. Енисей. Метеорология и гидрология, 2:84–93. 13. Abbott, M.B., J.C.Bathurst, J.A.Cunge, P.E.O’Conell and J.Rasmussen (1986) An introduction to the European Hydrological System, “SHE”. Journal of Hydrology 87(1/2):45-77. 14. ACIA, 2005. Arctic Climate Impact Assessment. Cambridge University Press, 1042p. http://www.acia.uaf.edu 15. Arnell,N.W., 1999. Climate change and global water resources. Global Environmental Change, 9:31–49 101 16. Bates, B.C., Z.W. Kundzewicz, S. Wu and J.P. Palutikof, Eds., 2008: Climate Change and Water. Technical Paper of the Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC Secretariat, Geneva, 210 pp. 17. Bergström, S. (1976) Development and application of a conceptual runoff model for Scandinavian catchments. Swedish Meteorological and Hydrological Institute RHO Report 7, Norrköping. 18. Beven, K.J., and M.J.Kirkby (1979) A physically based, variable contributing are model of basin hydrology. Hydrological Sciences Journal 24(1):43-69. 19. Berezovskaya, S., D.Q. Yang and L. Hinzman, 2005: Long-term annual water balance analysis of the Lena River. Global Planet. Change, 48(1–3), 84–95. 20. Climate Change (2007) Climate Change :The Physical Science Basis, Summary for Policymakers. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC. 2007 21. Georgievsky, V.Yu., I.A. Shiklomanov and A.L. Shalygin, 2002. Long-term Variations in the Runoff over the Russian Territory. Report of the State Hydrological Institute, St. Petersburg, Russia, 85pp. 22. Gottschalk L., S.Beldring, K.Engeland, L.Tallaksen, N.R.Salthun and S.Kolberg, Yu.Motovilov. Regional/macroscale hydrological modeling: a Scandinavian experience. Hydrological Sciences Journal 46(6), 2001: 963-982. 23. Gottschalk L., E.Batcharova, S.-E.Gryning, A.Lindroth, D.Melas, M.Frech, M.Heininheimo, P.Samuelsson, A.Grelle, T.Persson, Yu.Motovilov. Scale aggregation comparison of flux estimates from NOPEX. Agricultural and Forest Meteorology. 1999, 98-99, pp.103-119. 24. Knudsen,J., A.Thomsen and J.Chr.Refsgaard (1986) WATBAL: a semi-distributed physically based hydrological modelling system. Nordic Hydrology 17:347-362. 25. Miller, J.R. and G.L. Russell, 1992. The impact of global warming on river runoff. Journal of Geophysical Research, 97(D3):2757–2764. 26. Motovilov Yu. Simulation of climate change impacts on river runoff: coupling of historical and modelling approaches. Proc. of the Second Int. Conference on Climate and Water, Helsinki, August 1998, vol. 1, pp.223-232. 27. Motovilov Yu., A.Georgiadi. Modelling the Changes in Hydrological Cycle Processes for Small and Middle River Basins in Conditions of Permafrost under Climate Change. In: Coupled Models for the Hydrological Cycle: Integrating Atmosphere, Biosphere and Pedosphere. 2005, 346 p. Hardcover. 28. Motovilov Yu., L.Gottschalk, K.Engeland and A.Rodhe. Validation of a distributed hydrological model against spatial observation. Agricultural and Forest Meteorology. 1999 (a), 98-99, pp.257-277. 29. Motovilov Yu., Gottschalk, K.Engeland and A.Belokurov. ECOMAG – regional model of hydrological cycle. Application to the NOPEX region. Department of Geophysics, University of Oslo, Institute Report Series no.105, May 1999 (b), 88 p. 30. Motovilov Yu.G., B.Vehvilainen. Snow cover and snowmelt runoff model in the forest zone. Proc. Intern. Soviet-Finnish Symp. in Water Research in Moscow, 1986. VYH monistesarja Nro 27, 1987, Helsinki, pp. 84 – 100. 31. Peterson, B.J., R.M. Holmes, J.W. McClelland, C.J. Vorosmarty, R.B. Lammers, A.I. Shiklomanov, I.A. Shiklomanov and S. Rahmstorf, 2002: Increasing river discharge to the Arctic Ocean. Science, 298, 2172–2173. 102 32. Vehvilainen.B., Motovilov Yu.G. Simulation of soil frost depth and effect on runoff. Nordic Hydrology, 20, 1989, pp.9-24. 33. Wilby, R. L, Charles, S. P., Zorita E., Timbal, B.,Whetton, P., and Mearns, L. O.: Guidelines for use of climate scenarios developed from statistical downscaling methods. Supporting material of the Intergovernmental Panel on Climate Change, available from the DDC of IPCC TGCIA, 27, 2004. 34. Yang, D.Q., D.L. Kane, L.D. Hinzman, X. Zhang, T. Zhang and H. Ye, 2002: Siberian Lena River hydrologic regime and recent change. J. Geophys. Res., 107(D23), 4694, doi:10.1029/2002JD002542 35. Yang, D., B. Ye and A. Shiklomanov, 2004a: Discharge characteristics and changes over the Ob River watershed in Siberia. J. Hydrometeorol., 5, 595–610. 36. Yang, D., B. Ye and D.L. Kane, 2004b: Streamflow changes over Siberian Yenisei River basin. J. Hydrol., 296, 59–80. 37. Yosida Z. et al. (1955) Physical studies on deposited snow. Contrib. Inst. Low Temp. Sci. Sapporo, 7:19-74. 103
