Ландшафтная информация в гидрологических моделях


Одним из наиболее важных направлений развития методов расчета и прогноза стока (методов нового поколения) является разработка физико-математических моделей и их реализация на основе знания территориально общих закономерностей формирования весеннего стока с учетом ландшафтной структуры регионов [64, 224]. Как указывал Ю.Б. Виноградов [49], арсенал математических моделей формирования стока, а в особенности половодий и дождевых паводков, довольно велик, и в целом математическое моделирование в гидрологии находит пути развития. В то же время, при создании большинства сложных моделей слабо учитывались естественные требования, налагаемые самим фактом их включения в систему расчетных методов инженерной гидрологии. В частности, это касается объема и доступности исходной информации.
Для более глубокого понимания и математического описания объектов моделирования необходим тщательный пересмотр представлений о процессах формирования стока малых речных бассейнов [66]. Опыт моделирования показал, что отсутствует количественная информация о многих сторонах явлений, а есть только качественные представления. Более того, о самом формировании стока, его особенностях в различных физико-географических условиях, о сопутствующих ему процессах мы зачастую имеем искаженные или даже неверные представления. Этим затрудняется, например, моделирование процессов переноса химикатов на малом водосборе [202], имитационное моделирование состояния бассейново-ландшафтных систем [108].
В частности, существует целый ряд трудностей в оценке стока малых рек и временных водостоков в засушливых районах с бессточными площадями и пересыхающих [17, 18]. Основная сложность заключается в том, что площадь водосбора является переменной во времени величиной. Поэтому предложения Г.Д. Эйриха по расчету модуля весеннего стока и А.М. Комлева по расчету модуля годового стока, использующие именно действующую площадь, можно рассматривать в качестве первых количественных оценок стока с действующих площадей исследуемого региона [129, 370].
Среди водно-балансовых методов, позволяющих рассчитывать ежегодные значения тех или иных характеристик стока по определяющим их факторам (прежде всего климатическим), следует отметить метод гидрологоклиматических расчетов (ГКР), разработанный B.C. Мезенцевым. Главным достоинством метода ГКР является генетическая обоснованность и гибкость расчетных зависимостей с ясным физическим смыслом всех входящих в них параметров, а также возможность в явном или неявном виде выразить любой их элемент [187].
Использование ландшафтной информации на различных этапах разработки и применения модели реализовано нами как развитие частных методов анализа и обобщения географических данных (табл. 1.2).
На кафедре гидрологии суши ТГУ при участии Б.П. Ткачева разработана физико-статистическая модель (методика) расчета и прогноза стока с малых неизученных водосборов засушливых районов юга Западной Сибири и Северного Казахстана [256, 317]. Расчет ежегодных значений стока половодья осуществляется по формуле
Y = P(S- Ртах th (S/Ртах)),              (1.1)
где Y - слой стока, мм;
р - параметр, отражающий редукцию слоя стока по площади водосбора;
S - максимальный запас воды в снежном покрове (включая ледяную корку) на водосборе, мм;
Ртах - величина, характеризующая водоудерживающую емкость бассейна в данном году и зависящая от предшествующего осеннего увлажнения (максимальные потери), мм;
th - обозначение функции гиперболического тангенса.
Параметры формулы (1.1) определены методом оптимизации по данным 56 водопунктов, т. е. соответствуют некоторым осредненным по всему региону свойствам подстилающей поверхности.
Модель может быть использована в следующих вариантах:
  1. прогноз стока половодья с неизученных бассейнов по максимальным снегозапасам на водосборе и сумме осадков за сентябрь и октябрь предшествующего года;
  2. расчет многолетнего ряда значений стока с водосбора по рядам измеренных на метеостанциях (постах) снегозапасов S и осадков X;
  3. моделирование методом Монте-Карло длинного ряда ежегодных значений стока половодья по генерированным значениям предикторов S и X, без привязки во времени;
  4. то же, что и в предыдущих вариантах, но с поправками к величинам S и А (топографическая площадь), учитывающими ландшафтно-морфологические особенности бассейнов.

Наряду с метеорологическими факторами важен учет гидрографических характеристик, определяющихся как совокупность морфометрических и морфологических показателей водосборов, дающих полное представление о характере, форме, размерах, протяженности и некоторых физико-географических особенностях их водосборов [276]. Морфометрические характеристики водосборов представляют собой количественные показатели. К ним относятся: длина, средний уклон, площадь водосбора, площадь замкнутых впадин.
Таблица 1.2
Использование ландшафтной информации в моделях расчета и прогноза стока

Частные методы анализа и обобщения географических данных

Применение модели


Применение модели



Репрезентативное размеще-              ние бассейнов-аналогов
Привязка данных гидро- Распространение на определенную метслужбы к пунктам на- территорию расчетных величин блюдений за стоком              местного стока (построение карты)
Г идрологическая аналогия
Географическая
интерполяция
Эмпирические
коэффициенты
Зонально-ланд
шафтный
Корректировка              величин
снегозапасов (за счет вычленения бессточной площади, введения поправок на ландшафтную              структуру
водосборов)
Выделение участков с близкими условиями формирования стока при отсутствии или ограниченности систематических наблюдений
Детализация, адаптирование полученных результатов к конкретным малым водозаборам (введение поправок, учитывающих ландшафтноморфологические особенности водосборов)
Определение ландшафтной структуры водосборов как основы для индикации величин действующих площадей, уточнения снегозапасов и т. д. Проведение гидрологически значимых границ ландшафтов (типизация границ)

Качественно-количественные показатели характеризуют особенности строения водосбора. К ним относятся: суммарная площадь естественных сточных и бессточных бассейнов, заболоченность, распаханность, лесистость, свойства почвогрунтов водосбора и т. п. [276]. Площадь сточных и бессточных участков водосбора, вычисленную по ландшафтной структуре, следует считать ландшафтно-морфологической характеристикой водосбора.
Индивидуальные особенности малого водосбора учитываются корректировкой снегозапасов согласно его ландшафтной структуре и, как будет показано ниже, использованием в расчетах относительной действующей площади, которая в интегральном виде отражает влияние ландшафтно-морфологических характеристик (и, прежде всего, рельефа) поверхности на редукцию слоя стока по площади малого бассейна (при А lt; 300 км2).

Универсальным показателем влияния рельефа на речной сток является средний уклон водосбора (і), величина которого связана, главным образом, со степенью развития озерно-западинной сети и определяет суммарные потери поверхностного стока.
Методы оценки потерь, в том числе с учетом влияния уклона, были предложены в работах В.Д. Комарова [126], В.Н. Паршина [235], Е.Г. Попова [242] для территории степи и лесостепи ЕТР и Северного Казахстана. Установлено, что в бассейнах с расчлененным рельефом потери талых вод на почвенную аккумуляцию примерно в 2 раза меньше, чем в бассейнах со слаборасчленен- ным рельефом.
Уклон связан с высотой бассейна и, в известной мере, определяет густоту овражно-балочной сети: с увеличением уклона растет ее густота. Овражнобалочная сеть бассейна может способствовать изменению величины весеннего стока. Заметное усиление влияния овражно-балочной сети на сток половодья наблюдается в том случае, когда площадь оврагов и балок превышает 10% площади водосбора [200]. Подобная ситуация на юге Западной Сибири встречается на тех водосборах, где большая часть естественной площади отсекается дорогами, дамбами.
Если овражно-балочная сеть на юге Западной Сибири развита незначительно, то озерно-западинная сеть встречается повсеместно. Учитывая существенное влияние западин на изменение поверхностного стока, необходимо отметить, что распределение озерно-западинных форм зависит от уклона, и при прочих равных условиях сильно меняется от бассейна к бассейну, причем относительная площадь озерно-западинных форм обратно пропорциональна уклону водосбора.
Картографическое моделирование [342]. Все большую актуальность приобретают исследования, направленные на изучение такого интересного объекта, как малые реки. Исследование малых рек, как первичных звеньев гидрологических сетей, является одной из актуальных задач экологии водных систем. Для систематизации накопленного материала за большой период по малым рекам Верхней Волги был создан информационный ресурс "Малые реки Верхневолжья" в марте 1998 г. (http://www.ibiw.yaroslavl.ru/river).
Толчком к его созданию послужила экспедиция по малым рекам центральной и северо-восточной частей Ярославской области в 1997 г. Первоначальная версия содержала информацию лишь по р. Ильд. В дальнейшем, с целью более обобщенно охарактеризовать район исследования реки, были написаны соответствующие разделы. На современном этапе постепенно добавляются фотографии участков рек, данные по ним, подготовлена информация о 10 реках изучаемого района. Предполагается сделать обзор флоры и паразитофауны для всех представленных рек.
С технологической точки зрения первоначальная информационная система (ПС) была построена в соответствии со спецификацией DOCTYPE HTML PUBLIC - //W3C//DTD HTML 3.2. Для улучшения внешнего вида и удобства использования внедряются каскадные стили (CSS 2.0) Требования для конечного пользователя - наличие телекоммуникационного доступа и любой браузер, поддерживающий HTML 4.0 (Internet Explorer 4.0 и выше, Netscape Communicator, Opera 3.60). Информационная система построена на основе двух фреймов - навигационного и основного. В навигационной части приведены так называемые рубрики, в основной части - информация о реках, природных условиях, растительности изучаемой территории и т. д.
Предполагается дальнейшее развитие ИС с включением аналогичной информации о соседних областях и регионах. В Ярославской области исследования также не прекращаются, и поэтому данные будут периодически обновляться. У авторов имеется более 400 оригинальных фотографий, характеризующих около 100 малых рек Верхневолжья. Подготовлена библиография по экосистемам малых рек как данной территории, так и региона в целом.
Экосистемный подход базируется на ранее разрабатывавшихся экологических моделях малых рек и водоемов [373], отражающих изменения состояния малых рек в ходе возрастающего антропогенного воздействия [1, 231]. В середине 90-х гг. XX в. он обрел ’’второе дыхание” при разработке и оценке параметров состояния экосистем и их компонентов с учетом функционирования для целей экологического нормирования [230, 376]. При этом подходе подчеркивается, что антропогенное воздействие на экосистемы малых рек в своей основе связано с дополнительным поступлением в них вещества и энергии. Часть вещества экосистема способна переработать, усвоить, а от части освобождается и выносит за свои пределы. Чем больше накапливается излишнего вещества в экосистеме, тем больше ей необходимо энергии для его утилизации или переноса в другую экосистему. Основным источником такой энергии являются гидрофизические процессы, обусловливающие определенные скорость течения и водность реки. В настоящее время в экосистемах большинства малых рек в результате вырубки лесов, распашки лугов потребление биогенных элементов сократилось, а их поступление в экосистемы увеличилось. Параллельно возросли расходы безвозвратных потерь воды, изменился сток рек, снизилась их энергия. В этих условиях уменьшилась способность самих рек выносить в другие водные системы минеральные и органические вещества, что привело к их накоплению и, как следствие - заилению рек. Важным для решения проблемы малых рек в условиях неопределенности и нестабильности источников их загрязнения является экологическое прогнозирование.
Отсутствие теоретических предпосылок для подобных исследований на малых реках, нарушение принципа единства экологических и экономических аспектов емкости экосистем при эксплуатации природных ресурсов их бассейнов обусловили возникновение разноплановых негативных последствий. Отсутствие надежных прогнозов развития ситуации на малых реках привело к заболачиванию и засолению земель, снижению их продуктивности, загрязнению вод. Исходным в экологическом прогнозировании ситуации и рациональном природопользовании в бассейнах малых рек является определение оптимальной структуры экосистем отдельных типов бассейнов, взаимосвязи между ее элементами и роли их в функционировании экосистемы в целом. Возникает необходимость, во-первых, выделения эталонных бассейнов рек и их заповеда- ния, во-вторых, более глубокого изучения закономерностей формирования их экосистем, гидробиологического режима, определения продуктивности, механизма поступления и поведения загрязнителей, организации мониторинга на заповедных реках. Результаты таких исследований могут послужить основой прогнозирования изменений в экосистемах речных бассейнов [185, 189, 212, 234].
<< | >>
Источник: Ткачев Б.П., Булатов В.И.. Малые реки: современное состояние и экологические проблемы = Small rivers: state-of-the act and ecological problems: Ана- лит. обзор / ГПНТБ СО РАН. - Новосибирск,2002. - 114 с.. 2002

Еще по теме Ландшафтная информация в гидрологических моделях:

  1. Ландшафтно-гидрологические исследования на малых водосборах
  2. Р. Аткинсон, Р. Шифрин Модель последовательных этапов продвижения и переработки поступающей информации
  3. Восприятие цвета с позиции векторной модели обработки информации
  4. 12.1.2. Теории (модели) структурной организации знаний (информации) в долговременной памяти и репрезентации знаний
  5. 34. Основные понятия теории информации. Природа информации.
  6. Приложение 4 ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН «Об информации, информатизации и защите информации»
  7. Он собирает информацию, фиксирует её, хранит, перерабатывает и выдаёт новую информацию (законопроект,
  8. Информация, которая доводится до пациента, должна подчиняться правовым нормам, регулирующим право на получение информации,
  9. 4.1.3. Распространение информации средствами массовой информации
  10. 4.1. Потоки информации в автоматическом производственном процессе. Основные требования к информации
  11. ИНФОРМАЦИЯ. ВИДЫ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
  12. 36. Процедура проверки адекватности оцененной линейной эконометрической модели на примере модели Оукена
  13. Инсайдерская информация - существенная информация о деятельности общества, акциях и других ценных бумагах общества
  14. 93. Спецификация и приведенная форма эконометрических моделей в виде системы одновременных уравнений. Эконометрическая модель Самуэльсона-Хикса делового цикла экономики
  15. Искусственные модели и модели растительного происхождения
  16. § 3. Кейнсианская модель равновесия между совокупным спросом и совокупным предложением (модель AD—AS)
  17. 8.Экологический кризис и модели экоразвития найти модели экоразвития
  18. 46. Проверка гипотезы о значимости нелинейной модели регрессии. Проверка гипотезы о линейной зависимости между переменными модели регрессии
  19. 4. Модель равновесия на денежном рынке LM. Общая модель равновесия на товарном и денежном рынках IS - LM
  20. Модели организации знаний о действиях. Процедурные знания. Теория (модель) семантической организации процедурных знаний