ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Проект направлен на исследование изменений структуры и причинно-следственных связей в системе «климат – сток», в том числе механизмов формирования водности рек в основных речных бассейнах Восточно-Европейской равнины. В рамках заявленной проблемы основное внимание планируется уделить анализу формирования генетических компонентов речного стока, напрямую связанных с источниками питания рек. Оценка трансформации процессов поступления воды в речную сеть в настоящий момент является ключевой проблемой как с точки зрения выявления механизмов формирования экстремальной водности рек, так и с точки зрения разработки стратегий развития водного хозяйства. Еще одним ключевым аспектом раскрываемой проблематики является автоматизация процессов обработки и интерпретации информации о характеристиках речного стока и смежных гидроклиматических параметров. В настоящий момент многие ограничения комплексных гидрологических исследований связаны с трудоемкостью обработки детальной гидрологической информации и ее сопоставления с данными из других источников, чаще всего имещими другой пространственновременной масштаб. С помощью современных методов создания систем хранения, обработки и визуализации информации планируется преодолеть разрыв между точечными данными о речном стоке и имеющими глобальное покрытие данными о характеристиках, влияющих на генетические компоненты стока. К ним относятся показатели увлажненности водосбора, промерзания почвогрунтов, характеристики снежного покрова (по данным дистанционного зондирования Земли), поля метеоэлементов и наземных метеорологических наблюдений в форме сеточных реанализов. Различные аспекты проблематики, связанной с трансформацией механизмов формирования стока, в рамках планируемого проекта объединены в три направления: а) выявление генетических компонент формирования речного стока на основе различных методик и подходов б) разработка автоматизированных средств анализа гидрологических и сопутствующих данных (методическое направление) в) исследование трансформации причинноследственных связей и механизмов формирования стока, влияющих на водный режим рек крупных регионов, с применением статистических методов и методов факторного анализа. Проект предполагает внедрение современных расчетных методов и технологий, позволяющих автоматизировать существующие ранее и внедрить новые подходы к анализу гидрометеорологической информации. Благодаря этому ожидается кардинальный рост производительности средств обработки информации, ее эффективное сжатие путем понижения размерности, получение новых результатов в понимании структуры системы и процессов формирования стока в условиях нестационарности климата.
The project addresses one of the most important challenges of our time - the problem of changes and transformation of water resources, the issues of their origination and variability. Within the framework of this broad topic, several major scientific problems can be identified. The project aims to study changes in the structure and cause-and-effect relationships in the climate-runoff system, including the river flow forming mechanisms in the main river basins of the East European Plain. The importance of this topic is beyond doubt, since water resources are a key factor in economic development and social well-being, and safe access to fresh drinking water is the basis for a high standard of living and the development of technology. In recent decades, disputes over water resources have increasingly become the cause of conflicts, both at the regional and at the interstate level. The East European Plain includes the basins of such major rivers as the Don, Volga, Northern Dvina, Neva, Danube and Dnieper. Most of these large water bodies are actively used in economy. However, in recent decades, these rivers runoff and its annual distribution has changed significantly. The processes of spring flood formation associated with intensive snow melting are becoming less and less predictable, and forecasts of such important characteristics as maximum discharge and water level volume of inflow to the largest water reservoirs of Europe do not fit into the allowable ranges of error. At the same time, water shortages are becoming more frequent in the southern regions: the basin of the Don, the Dnieper and the Lower Volga. In some areas, adverse environmental situations arise associated with Заявка № 19-77-10032 Страница 4 из 62 the rapid rise in content of organic matter, water blooming and insufficient dilution of wastewater due to the low river runoff. At the same time low-flow periods can be followed by catastrophic floods, associated with the anomalous hydrometeorological conditions and an unfavorable combination of flow-forming factors. All this testifies to the change in runoff formation processes in regions with a significant share of snow-fed rivers. In this context, it is planned to focus on the analysis of the formation of the genetic components of river runoff. Evaluation of the transformation of water inflow into the river network is currently a key problem both in terms of the formation of extreme hydrological evens, and in terms of developing strategies for the development of water management. Another key aspect of the disclosed problems is the automation of tools for processing and interpreting data on the characteristics of river runoff and related hydroclimatic parameters. At present, many limitations in the approaches of analysis are associated with the laboriousness of processing of detailed hydrological information and the possibility of its comparison to other data of various genesis and space-time scale. With the help of up-to-date methods of development of systems of storing processing and visualizing of the information, it is planned to bridge the gap between point data on river runoff and globally distributed data on characteristics affecting the genetic components of runoff.
В результате выполнения проекта ожидается получение целого ряда как фундаментальных, так и научно-практических результатов, которые могут быть использованы в долгосрочном планировании, решении текущих задач модернизации системы мониторинга природных вод, а также в оценках влияния различных сценариев изменения климата на Заявка № 19-77-10032 Страница 5 из 62 поверхностный сток. 1) Одним из основных результатов исследования должна стать комплексная методика оперативного и ретроспективного анализа стока рек с помощью автоматизированной технологии расчленения суточного гидрографа на генетические компоненты. Внедрение данной технологии в практику позволит в оперативном режиме отслеживать изменения генетических компонентов стока, что, в свою очередь, позволит выявлять процессы, происходящие на водосборе. Интеграция в данное программное средство дополнительных блоков обработки данных (показателей текущей метеорологической обстановки, величин, характеризующих предшествующее состояние водосбора) позволит учитывать косвенные факторы, влияющие на процессы стокоформирования. В мировой практике существуют программные средства, позволяющие проводить выделение отдельных компонент стока. Это семейство программ, разрабатываемых в организации Гидроофис (https://hydrooffice.org/Tools), которые преимущественно являются средствами визуализации полученных результатов или основаны строго на графических принципах выделения компонентов речного стока. В пакетах Гидроофис предлагаются отдельные программы, такие как FlowComp, RC, BFI+, позволяющие в отдельности проводить разделение стока на гармоники соответствующие базисному подповерхностному и поверхностному стоку, осуществлять построение кривых спада, выделять базисный сток (Gregor and Malik 2012). Программные средства HYSEP, позволяющие проводить оперативный анализ генетических компонентов стока, давно используются и внедрены в мониторинговую программу Геологической службы США (http://water.usgs.gov/software/HYSEP/ , Sloto and Crouse, 1996). Еще одно средство, применяемое в международной практике, это программа WHAT – онлайн инструмент для выделения компонентов стока, основанный, в том числе, на web-технологиях (https://engineering.purdue.edu/mapserve/WHAT/ ). Перечисленные средства подразумевают анализ гармоник стока, но без учета генезиса пиков водности. Разработка программы на основе автоматизированного расчленения гидрографа с помощью алгоритма GrWat подразумевает под собой учет происхождения воды и «путь», который она прошла, прежде чем попасть в речную сеть. Данный алгоритм в течение последних 4 лет разрабатывался коллективом авторов данного проекта и на настоящий момент реализован в виде программного кода и пакетного приложения – визуализатора результатов (https://tsamsonov.github.io/grwat/ ). Продолжение данной разработки позволит сделать законченный и самодостаточный комплекс программных средств с открытой лицензией, доступный к внедрению в практику работы Росгидромета и других национальных гидрометеорологических служб. Доступность программного комплекса в сети Интернет создаст для других научных групп возможность тестировать его на различных наборах входных данных, вносить предложения по совершенствованию заложенных в него методов и алгоритмов, а также дополнять базу расчетных характеристик в репозитории, который планируется создать в рамках проекта. Это позволит обмениваться опытом и взаимодействовать с зарубежными учеными и структурами государственного мониторинга состояния природной среды. Результаты работы будут выложены в виде набора отчетов в интернете с привязкой к идентификатору водосбора, и будут доступны для просмотра и анализа. 2) Вторым основным результатом будет расчленение гидрографа стока тестовых водосборов на генетические компоненты с помощью методов изотопно-гидрохимического анализа. Сами по себе изотопные исследования поверхностных вод являются относительно редко применяемой в российской практике технологией, поскольку требуют многократного апробирования и трудоемких анализов. Данный блок результатов является как самостоятельной частью проекта, так и способом верификации расчленения гидрографа с помощью алгоритма GrWat. Изотопные исследования в основном используются на более локальном масштабе, хорошо зарекомендовали себя при оценке вклада ледниковой составляющей в сток горных рек (Zuecco et al, 2018б Cable et al, 2011). Изотопные методы широко используются в исследованиях стока арктических регионов (Tetzlaf et al, 2014), но, к сожалению, на территории РФ это – лишь отдельные точки наблюдений. В отечественной практике изотопные методы применяются несколькими научными коллективами, в том числе в Институте Водных проблем в научном коллективе Б.И. Гарцамана (Гарцман и Шамов, 2015, Кичигина и др., 2016), в МГУ под руководством Ю.К. Васильчука (Васильчук и др., 2018), в институте Арктики и Антарктики под руководством А.А. Екайкина и А.Я. Липенкова (Masson-Delmotte etal.2008). Подобные работы также проводились членами научного коллектива данной заявки на Кавказе и Тянь-Шане (Rets et al, 2017, 2018, Vasil’chuk et al, 2016). Для равнинных рек изучение изотопного состава проводится чаще всего на локальном масштабе (Чижова и др., 2013, Кичигина и др., 2016), хотя изотопные маркеры могут применяться и в более широких по пространственно-временному охвату задачах оценок различных компонент гидрологического цикла (Environmental isotopes in the hydrological cycle:Principles and applications, 2001). В последнее десятилетие проводятся систематические наблюдения за изотопным составом нескольких крупных рек Сибири (Обь, Енисей, Лена, Колыма), включенные в программу Arctic-GRO (Shiklomanov et al., 2018). Глобальная база данных изотопного состава осадков и речной воды Global Networks of Isotopes in Precipitation and Rivers (GNIP, GNIR) в настоящий момент включает только данные по р.Лене за 1995-1999 гг. Для Восточно-Европейской равнины В.С.Брезгуновым с соавторами (1998) были установлены пространственно-временные вариации изотопного состава Заявка № 19-77-10032 Страница 6 из 62 кислорода речных вод, однако изотопные данные для опробованных рек ограничены только составом кислорода. Изотопный состав природных поверхностных вод определяется следующими факторами: изотопным составом и количеством осадков, за счет которых происходит непосредственное питание; изотопным составом подземных источников; скоростью расхода воды и испарением воды. Процессы испарения в значительно степени меняют первичный изотопный состав воды, наиболее четко этот процесс фиксируется изменениями углов наклона на парной диаграмме (δ18О-δD). Поэтому для точного изотопно-гидрохимического разделения гидрографа стока рек необходимо проведение изотопного анализа и кислорода и водорода. Наработанные принципы планируется применить для получения результатов для равнинных. Основная цель здесь – выделить генетические компоненты стока независимым образом и на различных фазах водного режима. Работы планируется проводить в различных физико-географических зонах Восточно-Европейской равнины на тестовых водосборах, что позволит расширить географию изотопных исследований в РФ. Таким образом, предполагается оценить вклад талых снеговых, дождевых, подземных вод в общую водность рек. Это позволит раскрыть роль различных источников питания в формировании водных ресурсов тестовых бассейнов, а также сделать выводы относительно изменения механизмов формирования стока, продолжительности различных физических процессов, таких как испарение, инфильтрация, поверхностное задержание, разгрузка подземных вод в речные системы. 3) В результате работ планируется провести расчленение гидрографов основных рек Восточно-Европейской равнины графоаналитическим способом. На основе этого будет проведен анализ динамики генетических компонентов стока за последние 70 лет. Это позволит сделать выводы о роли различных источников питания в формировании притока воды к крупным водохозяйственным системам, таким как водохранилища Волжско-Камского каскада, водохозяйственной системе в бассейне р. Дон. На основе полученных расчленений будет сформирован репозиторий – база данных о параметрах расчленения и полученных характеристиках стока. С практической точки зрения это позволит оптимизировать работу крупнейших водохранилищ, что может положительно сказаться на эффективности управления гидротехническими сооружениями в условиях нестационарности климата, в том числе с точки зрения повышения выработки электроэнергии. 4) Одним из основных фундаментальных результатов должен стать факторный анализ параметров, определяющих механизмы, процессы формирования и структурные связи в системе «климат-сток» для рек Восточно-Европейской равнины на современном этапе. Здесь предполагается совместное использование современных средств обработки как данных наземного мониторинга, так и данных со сплошным покрытием, полученных, в том числе, с помощью дистанционного зондирования Земли. Планируется провести анализ косвенных параметров, определяющих процессы накопления, переноса, механизмов движения влаги по поверхности и по глубине в пределах водосбора. В качестве косвенных величин предполагается использовать параметры увлажненности почвы на различных глубинах, представленные в массивах данных (Soil Moisture CCI project, ERA-Interim/Land etc., GLIM project), величины глубины промерзания, полученные путем сравнения наблюденных данных с метеорологическими параметрами, такими как сумма отрицательных температур и высота снежного покрова. Еще одним результатом работы по этому направлению станет оценка реакции гидрографов стока на поступление воды в различных начальных условиях. Планируется детальным образом проанализировать пики на гидрографах тестовых водосборов за многолетний период – оценить форму и начальные условия возникновения паводков, попытаться классифицировать паводки по основному процессу их генезиса. Данное исследование подразумевает масштабирование объектов от малых водосборов в начальных звеньях русловой сети до замыкающих створов средних рек. Планируется провести анализ частоты возникновения паводочных пиков и ее связи с начальными условиями увлажнения водосбора. Кроме того, предполагается предпринять попытку разложения сезонного речного стока по методу естественныхортогональных функций (ЕОФ). За счет этого планируется выделить основополагающие и второстепенные факторы, влияющие на формирование конечного результата – стока в замыкающем створе реки за определенную фазу гидрологического года. Разложение процесса на гармоники различной частоты дает возможность выделить ключевые и вспомогательные факторы формирования той или иной величины. О роли каждой компоненты говорят собственные числа, отражающие долю общей дисперсии анализируемого поля, описываемую каждым собственным вектором. Данные методы используются в прогнозировании ледовых явлений (Гинзбург, 1984). 5) Еще одним практическим результатом станет разработка классификации рек по водному режиму на основе методов машинного обучения и кластеризации. Предполагается использовать наработки Кафедры гидрологии суши в рамках этого вопроса, основывающиеся на традиционных методах анализа конкретных показателей – характеристик сезонного стока. В основу данной работы будет положена информация о месячных расходах воды более чем на 200 рек Восточно-Европейской равнины и классификация водного режима, созданная под руководством В.М. Евстигнеевым (1990). В классификации предполагается использовать относительные гистограммы, характеризующие типы водного режима по соотношению стока за различные месяцы. На основе данных до 1978 года, соответствующих Заявка № 19-77-10032 Страница 7 из 62 предшествующему устойчивому состоянию, планируется провести обучение модели в распознавании типов водного режима. Для этого будет произведена разметка и соотнесение ежегодного месячного гидрографа к тому или иному типу. Важным аспектом будет являться детальность обучения, которое будет производиться на годовых, а не на осредненных гистограммах. Это позволит повысить объективность полученных результатов. По итогу данной работы планируется провести не только анализ существующих классификаций водного режима, но и смещение географии типов водного режима в пределах изучаемого региона. С практической точки зрения это исключительно важный результат, поскольку от характера водного режима порой зависит перечень расчетных гидрологических характеристик, учитываемых при инженерно-гидрометеорологических изысканиях и проектировании. В настоящий момент изменения водного режима малых и даже средних рек таковы, что в отдельных регионах паводочные максимумы становятся сопоставимы с максимумами весеннего половодья (Киреева и др., 2018). Это приводит к возможным разбросам оценок максимальных расходов различной обеспеченности, а порой даже к ошибкам, связанным со смешением различных по генезису максимумов.
У научного коллектива имеется довольно существенный задел по предлагаемому проекту. К настоящему моменту есть алгоритм – прототип будущей программы автоматизированного расчленения гидрографа GrWat. В текущем варианте он реализован в виде кода на языке Fortran и требует реструктуризации, а также перевода на другой язык программирования для создания единой архитектуры программы. Частично разработан блок визуализации полученных результатов в виде отдельного пакетного приложения (https://tsamsonov.github.io/grwat/ ). Объединение этих блоков в общую структуру позволит существенно упростить и ускорить работу по подготовке входных данных и обработке полученных результатов. Научный коллектив имеет широкий опыт проведения изотопных исследований, который в основном базируется на изучении вкладов различных источников питания рек в сток горных территорий. Планируется перенести приобретенный опыт и методологию на другой объект исследования – равнинные реки. Частично это упростит задачу – поскольку внутригодовая изменчивость стока здесь имеет меньший диапазон и обусловлена более узким набором источников питания. Однако это может давать существенно меньший разброс и в значениях содержания изотопных маркеров, делая картину распределения более однородной и усложняя выявление закономерностей. Изучение экстремальных гидрологических явлений, реализованное членами научного коллектива за последние 3 года, является весомым заделом с точки зрения изучения механизмов формирования водности. В рамках прошлых работ проведен анализ существующих баз данных о характеристиках подстилающей поверхности, косвенных факторах формирования стока. Этот опыт планируется привлечь для создания методологии анализа трансформации процессов стокоформирования. Члены научного коллектива имеют большой опыт выполнения совместных проектов.
грант РНФ |
# | Сроки | Название |
2 | 15 декабря 2019 г.-15 мая 2020 г. | Подготовка и доработка исходной информации |
Результаты этапа: | ||
3 | 1 июля 2020 г.-15 декабря 2020 г. | Анализ применимости методов и разработка пакета GrWat |
Результаты этапа: Был получен усовершенствованный перечень параметров алгоритма GrWat, позволяющих производить картирование отдельных характеристик с целью дальнейшего получения рекомендаций по назначению этих параметров для неизученных рек. Также было проведено сравнение обновленных параметров алгоритма GrWat с международным опытом. Алгоритм GrWat показал высокую устойчивость к изменениям значений калибровочных параметров. При изменении на 50 % параметров (grad, grad1) к которым алгоритм показал наибольшую чувствительность, на основе методологии Dynamic Time Warp нормированное евклидово расстояние между исходным и измененными гидрографами составляет порядка 1-3 % от среднего за весь период для компоненты базисного стока (Qgr). Для паводочного стока (Qpav, Qthaw) та же метрика показывает различия в 3-15%. Генетическая компонента снеготалого половодья Qpol наиболее чувствительна к таким параметрам как grad1, polkol(1), polgrad(1). При этом их изменение прежде всего сказывается на дате начала и конца половодья, не изменяя значительно основную волну. В итоге нормированное евклидово расстояние между исходным и измененными гидрографами составляет обычно первые проценты от среднего расхода за половодье. Таким образом, конечный результат расчленения в зависимости от назначения параметров может различаться на 1-15 %, в зависимости от компоненты. Это в целом укладывается в стандартные рамки ошибок при автоматизации обработки гидрологических наблюдений. | ||
4 | 1 января 2021 г.-15 мая 2021 г. | Тестирование пакета GrWat |
Результаты этапа: В результате выполнения этапа будет получена первая версия пакетного приложенbz GrWat, которая станет доступной для выгрузки для всех пользователей из базы пакетных приложений CRAN | ||
5 | 16 мая 2021 г.-31 декабря 2021 г. | Создание пакетного приложения GrWat и его верификация |
Результаты этапа: В результате выполнения этапа было проведено тестирование независимыми пользователями пакетного приложеия GrWat. Выявлены пролемные моменты в работе алгоритма с точки зрения сборки общего рабочего файла из существующих пактеных приложений библиотеки CRAN. Проделана работа по стандартизации входных данных с учетом наличия пропусков наблюдений. Проведено обощение косвенных факторов и расчет более 200 параметров - предикторов состояния водных объектов с последующей возможностью их использования в прогнозировании стока, проведено предварительное районирование стокоформирующих факторов. Завершен 2годичный непрерывный отбор проб на изотопный анлиз воды в пределах репрезентативных водосборов. Для каждого водосбора получены непрерывные серии проб речных вод, осадков, подземных вод, в настоящий момент пробы анализируются в лаборатории. В рамках применения мтеодов машинного обучения проведена подготовка обновленного датасета для запуска нейронной-сети, проведено обобщение результатов классификации рек на основе мтеодов кластеризации и классификации. | ||
6 | 1 января 2022 г.-30 июня 2022 г. | Публикация основных результатов |
Результаты этапа: За третий год работ по проекту были выполнены все запланированные исследования и получены важные научно-практические результаты. В части разработки пакета grwat за отчетный период была проведена интеграция 5 фильтрационных методов выделения базисного стока в авторский алгоритм расчленения гидрографа. Использовать данные методы можно двумя путями: путем фильтрации ряда расходов, а также внутри оригинального алгоритма расчленения grwat. В первом случае фильтр применяется по классической методике и позволяет разделить сток на быстрый и базисный за весь год. Во втором случае фильтр применяется только внутри событий быстрого стока, выделенных алгоритмом grwat. Была разработана и имплементирована в пакет grwat усовершенствованная методика отчленения паводков на спаде половодья. При анализе речных гидрографов стало понятно, что распространена ситуация, когда на спаде половодье формируются дождевые паводки, которые значительно удлиняют волну быстрого стока. В этом случае, поскольку сток длительное время не опускается до меженного уровня, границы половодья могут быть определены некорректно. Для устранения этого эффекта был предложен метод, позволяющий определить истинную точку окончания половодья путем построения кривой спада от точки максимального расхода. Тестирование пакета на большом объеме исходных данных выявило пространствнено-временные закономерности параметров расчленения. На основе этого была создана и имплементирована в пакет пространственная база данных параметров алгоритма grwat. Результаты расчленения многочисленных гидрографов рек ЕТР были систематизированы в виде районирования, где каждому району соответствует табличные значения калибруемых величин. За отчетный период были созданы функции отображения множества гидрографов на одном графике. В составе пакета были реализованы функции для матричного и совместного отображения гидрографов рек. Пакет grwat был качественно документирован, снабжен тестами (покрытие кода 90%) и инструкциями и опубликован на CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/grwat/. Инструкции по работе с пакетом доступны на сайте https://tsamsonov.github.io/grwat/. Документация к пакету приложена в качестве вспомогательных материалов. В части анализа косвенных факторов стока в третий год работы на основе данных конца XX в. – начала XXI в. для 323 рек проведен количественный анализ слоя стока половодья с факторами его формирования. В качестве потенциальных факторов формирования стока (далее – ФФС) использованы параметры, полученные на основе данных реанализа ERA-5 с шагом 0,25° по широте и долготе и осредненные в пределах водосборов. На их основе сформирован массив из более чем 200 потенциальных ФФС половодья. Проведено современное факторное районирование для стока половодья рек ЕТР. Роль «классических факторов» за последние десятилетия снизилась, а характеристик стабильности зимы и условий таяния снежного покрова - возросла. Повсеместная главенствующая роль снежного покрова в пределах ЕТР в настоящее время не подтверждается расчетами, бОльшую значимость имеют сумма твердых осадков и общих осадков за зимний период. Подтверждена значимость глубины промерзания как фактора для бассейна Дона и влажность почвы в бассейне Камы и ряде рек Нижней Волги. Реализованы попытки построения потенциальных прогностических уравнений множественной регрессии для определения значений стока весеннего половодья для основных рек ЕТР. Эта позволило определить значимость полученных связей по п.1 и 2. Анализ наилучших двух- и трехпараметрических уравнений для 323 водосборов ЕТР показал, что некорректно говорить о единстве главенствующих факторов половодья для ЕТР в целом или даже ее половины. Соседние и даже вложенные водосборы могут иметь главенствующими одинаковые группы ФФС, но отличный состав параметров, а могут и радикально отличаться группами. В результате проведенных исследований удалось сформулировать предложения по путям составления современных уравнений прогноза слоя стока половодья: 1) возможность использование данных реанализа как наиболее полной и равномерно распределенной информации; 2) использование новых схем совместно со старыми; 3) продолжение работы по анализу полученных результатов с целью конкретизации границ распространения значимости факторов, отказ от прошлых районных зависимостей; 4) применение «пошагового» подхода в оценке ожидаемого половодья путем выпуска уточнений с заданной дискретностью Впервые для ЕТР была получена непрерывная 2-годичня изотопная запись речного стока, осадков и грунтовых вод трех бассейнов, опубликованная в виде базы данных (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.942291). Проанализирован 801 образец из которых 332 – речные воды, 275 – подземные воды и 194 – пробы атмосферных осадков. Выполнено обобщение и интерпретация совместного использования графо-аналитических и изотопных методов в задачах расчленения гидрографа стока рек на генетические составляющие. Для всех трех водосборов отмечена разница между грунтовой составляющей, связанная с внутригрунтовым поступлением инфильтрующихся через почвенный покров атмосферных осадков с отложенным временем добегания. В рамках работ итогового года были исследованы компоненты стока и их межгодовая изменчивость, связь с метеорологчиескими величинами. Основным гидрометеорлогическим параметром, прямо влияющим на речной сток, является общее количество осадков, выпавших в водосборе. Рассмотрены условия промерзания почв и влияние этого процесса на вклад грунтового питания в речной сток. Установлены основные причины расхождения оценок грунтовой и базисной составляющей. Сопоставление вклада подземных вод в речной сток с оценками вклада базисного стока по grwat показало, что алгоритм успешно работает в среднем речном бассейне (на примере р.Сосны). Это связано с: 1) бОльшой площадью бассейна, что обеспечивает осреднение изотопного сигнала атмосферных осадков; 2) большой глубиной залегания подземных вод, которые дренируются рекой, и изотопные характеристики которых не имеют быстрого отклика; 3) отсутствием антропогенного регулирования стока. Если не рассматривать данные за период половодья, то наблюдается тесная корреляция между подземным питанием и базисным стоком. В части использования методов машинного обучения в рамках 3 года работ была расширена и дополнена база данных используемая для обучения нейронной сети EALSTM. По сравнению с прошлым годом были добавлены 38 водосборов, объем исходной информации вырос вдвое. На языке программирования python 3 была написана программа приводящая данные в единый формат необходимый для обучения нейронной сети LSTM, были произведены расчеты гидрологических показателей соответствующих оригинальному набору данных. В результате был создан уникальный датасет, аналогичный по структуре CAMALS, содержащий данные по 80 гидрологическим постам на ЕТР, включающий среднесуточные значения расходов воды, метеорологические параметры, условно постоянные характеристики подстилающей поверхности водосборов. Метрикой качества построенной модели EALSTM был выбран коэффицент Нэша-Сатклиффа. В результате обучения сети на 80 гидрологических постах наилучший результат был достигнут при использовании периода 1950-1980гг. в качестве обучающего. При этом, коэффициент для периода 1970-1980 гг. составил в среднем 0.2, а для прогноза в периоды 1980-1990 и 2000-2010 0.26 и 0.25 соответственно. При этом для 40% постов NSE превышал 0.5, что считается удовлетворительным для прогнозных разработок. В рамках работ по уточнению погодичной кластеризации и классификации типов водного режима были также добавлены параметры характеристик подстилающей поверхности водосборов. Однако это привело к смещению кластеризации от динамических параметров, характеризующих гидрограф, к статическим, характеризующим водосбор, и не дало улучшения качества кластеризации. Поэтому финальным вариантом кластеризации был выбран результат второго года проекта, визуализированный на сервисе http://hydrology-clusters.ru/ |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".