ТВЕРДЫЙ СТОК РЕКИ ДОН И ПОСТУПЛЕНИЕ ВЗВЕСИ В ДЕЛЬТУ ПРИ НАГОНАХ: СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СОПОСТАВЛЕНИЕ В ПЕРИОД МАЛОВОДЬЯ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Выполнено статистическое моделирование твердого стока р. Дон на основе данных измерений расхода и мутности воды, полученных на гидрологическом посту в станице Раздорской за двенадцатилетний период 2009-2020 гг., с применением методов WRTDS (Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season – Взвешенные регрессии по времени, расходу и сезону) и WRTDSKalman (WRTDS с фильтрацией Калмана). Разработанная статистическая модель нацелена на решение проблемы несоответствия регулярности сбора данных о расходе воды и данных о концентрации взвешенного вещества путем «восстановления» значений концентрации в дни без измерений на основе данных о наиболее «похожих» с точки зрения времени, расхода воды и сезона днях с измерениями. Осуществлена проверка качества разработанной статистической модели и ее модификации. Среднесуточные значения концентрации взвеси и расхода наносов сопоставлены с оценками объемов взвешенного материала, оседающего в периоды повторяющихся сильных нагонных явлений. Выполнена сравнительная оценка вкладов морского и речного факторов в перенос и седиментацию взвешенного материала в дельте Дона.

Об авторах

Н. В. Лихтанская

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ЮЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК» (ЮНЦ РАН)

Email: natalikht@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8612-6808
ResearcherId: I-3242-2013

С. В. Бердников

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ЮЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК» (ЮНЦ РАН)

ORCID iD: 0000-0002-3095-5532

А. В. Клещенков

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ЮЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК» (ЮНЦ РАН)

ORCID iD: 0000-0002-7976-6951

Список литературы

  1. АИС ГМВО. Автоматизированная информационная система государственного мониторинга водных объектов. — 2014. — URL: https://gmvo.skniivh.ru (дата обр. 10.10.2022).
  2. Бердников С. В., Бухмин Д. А., Гуськов Г. Е. и др. Экспедиционная деятельность ЮНЦ РАН на НИС "Профессор Панов"и НИС "Денеб"в Азовском, Черном и Каспийском морях в 2020 году // Итоги экспедиционных исследований в 2020 году в Мировом океане и внутренних водах. Тезисы докладов всероссийской научной конференции, Москва, 24–26 февраля 2021 года. — Севастополь : Морской гидрофизический институт РАН, 2021. — С. 136—144.
  3. Бердников С. В., Дашкевич Л. В., Кулыгин В. В. Новое состояние гидрологического режима Азовского моря в ХХI веке // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. — 2022. — Т. 503, № 1. — С. 65—70. — doi: 10.31857/S2686739722030057.
  4. Бердников С. В., Шевердяев И. В., Клещенков А. В. Анализ поступления взвешенных веществ в дельту Дона при нагонах на основе численного моделирования // Материалы Международной молодежной научной конференции памяти члена-корреспондента РАН Д. Г. Матишова (г. Ростов-на-Дону, 4–6 сентября 2018 г.) — Ростов-на-Дону : ЮНЦ РАН, 2018. — С. 18—23.
  5. Бронфман А. М., Хлебников Е. П. Азовское море. Основы реконструкции. — Ленинград : Гидрометеоиздат, 1985. — С. 272.
  6. Варенцова Н. А., Киреева М. Б., Фролова Н. Л. и др. Прогноз притока воды к Цимлянскому водохранилищу в период половодья в современных климатических условиях: проблемы и воспроизводимость // Водные ресурсы. — 2020. — Т. 47, № 6. — С. 694—709. — doi: 10.31857/S0321059620060152.
  7. Воловик С. П., Корпакова И. Г., Лавренова Е. А. и др. Экосистема Азовского моря: режим, продуктивность, проблемы управления. Ч. 1: Режим и продуктивность в период до зарегулирования стока рек. — Краснодар : Кубанский гос. ун-т, 2008. — С. 347.
  8. Воловик С. П., Корпакова И. Г., Лавренова Е. А. и др. Экосистема Азовского моря: режим, продуктивность, проблемы управления. Ч. 2: Климат и водные ресурсы бассейна во второй половине XX века. — Краснодар : Кубанский гос. ун-т, 2010. — С. 393.
  9. Георгиади А. Г., Милюкова И. П., Кашутина Е. А. Современные и сценарные изменения речного стока в бассейне Дона // Водные ресурсы. — 2020. — Т. 47, № 6. — С. 651—662. — doi: 10.31857/s0321059620060061.
  10. Гидрометеорологический справочник Азовского моря / под ред. А. А. Аксенова. — Ленинград : Гидрометеоиздат, 1962. — С. 856.
  11. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Том 5. Азовское море / под ред. Н. П. Гоптарева, А. И. Симонова. — Санкт-Петербург : Гидрометеоиздат, 1991.
  12. Джамалов Р. Г., Л.Фролова Н., Киреева М. Б. Современные изменения водного режима бассейна Дона // Водные ресурсы. — 2013. — Т. 40, № 6. — С. 544—556. — doi: 10.7868/s0321059613060047.
  13. Клещенков А. В. Особенности твердого стока р. Дон в современный маловодный период // Третьи виноградовские чтения. Грани гидрологии. Сборник докладов международной научной конференции памяти выдающегося русского гидролога Юрия Борисовича Виноградова. — СПб : Наукоемкие технологии, 2018. — С. 591—594.
  14. Клещенков А. В., Герасюк В. С., Кулыгин В. В. и др. Взвешенное вещество вод от Цимлянского водохранилища до Таганрогского залива в период длительного маловодья 2006–2020 гг. // Наука Юга России. — 2023. — Т. 19, № 1. — С. 29—39. — doi: 10.7868/25000640230104.
  15. Лихтанская Н. В., Бердников С. В. Использование программного комплекса EGRET для оценки потоков взвешенных веществ с речным стоком // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. — 2022. — Т. 1, № 7. — С. 32—37. — doi: 10.23885/2500-395X-2022-1-7- 32-37.
  16. Матишов Г. Г. Климат, водные ресурсы и реконструкция гидротехнических сооружений с учетом интересов населения, рыболовства и сельского хозяйства, судоходства и энергетики: Доклад на расширенном заседании Президиума Южного научного центра РАН. — ЮНЦ РАН, 2016. — С. 64.
  17. Михайлов В. Н., Михайлова М. В. Влияние многолетних изменений морских факторов на устья рек // Водные ресурсы. — 2015. — Т. 42, № 4. — С. 367—379. — doi: 10.7868/s0321059615040082.
  18. Родионов Н. А. Гидрология устьевой области Дона. — Москва : Гидрометеоиздат, 1958. — С. 95.
  19. Сорокина В. В. Особенности терригенного осадконакопления в Азовском море во второй половине XX века. — 2006. — С. 216.
  20. Сорокина В. В., Бердников С. В. Математическое моделирование терригенного осадконакопления в Азовском море // Океанология. — 2008. — Т. 48, № 3. — С. 456—466.
  21. Сорокина В. В., Ивлиева О. В., Лурье П. М. Динамика стока на устьевых участках рек Дон и Кубань во второй половине ХХ века // Вестник Южного научного центра. — 2006. — Т. 2, № 2. — С. 58—67. — doi: 10.23885/1813- 4289-2006-2-2-58-67.
  22. Шевердяев И. В., Клещенков А. В. Выявление вклада нагонных явлений в поступление тяжелых металлов в дельту Дона // Морской гидрофизический журнал. — 2020. — Т. 36, № 5. — С. 582—594. — doi: 10.22449/0233-7584- 2020-5-582-594.
  23. Ator S. W., García A. M., Schwarz G. E., et al. Toward Explaining Nitrogen and Phosphorus Trends in Chesapeake Bay Tributaries, 1992–2012 // JAWRA Journal of the American Water Resources Association. — 2019. — Vol. 55, no. 5. — P. 1149–1168. — doi: 10.1111/1752-1688.12756.
  24. Chanat J. G., Yang G. Exploring Drivers of Regional Water-Quality Change Using Differential Spatially Referenced Regression-A Pilot Study in the Chesapeake Bay Watershed // Water Resources Research. — 2018. — Vol. 54, no. 10. — P. 8120–8145. — doi: 10.1029/2017wr022403.
  25. EGRET. Exploration and Graphics for RivEr Trends. — URL: http://usgs-r.github.io/EGRET/ (visited on 10/10/2022).
  26. Fanelli R. M., Blomquist J. D., Hirsch R. M. Point sources and agricultural practices control spatial-temporal patterns of orthophosphate in tributaries to Chesapeake Bay // Science of The Total Environment. — 2019. — Vol. 652. — P. 422–433. — doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.10.062.
  27. Giosan L., Syvitski J., Constantinescu S., et al. Climate change: Protect the world’s deltas // Nature. — 2014. — Vol. 516, no. 7529. — P. 31–33. — doi: 10.1038/516031a.
  28. Hirsch R. M. Flux of nitrogen, phosphorus, and suspended sediment from the Susquehanna River basin to the Chesapeake Bay during Tropical Storm Lee, September 2011, as an indicator of the effects of reservoir sedimentation on water quality. — U.S. Department of the Interior, U.S. Geological Survey, 2012. — P. 17.
  29. Hirsch R. M., Moyer D. L., Archfield S. A. Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season (WRTDS), with an Application to Chesapeake Bay River Inputs // JAWRA Journal of the American Water Resources Association. — 2010. — Vol. 46, no. 5. — P. 857–880. — doi: 10.1111/j.1752-1688.2010.00482.x.
  30. Lee C. J., Hirsch R. M., Crawford C. G. An evaluation of methods for computing annual water-quality loads. — US Geological Survey, 2019. — P. 58. — doi: 10.3133/sir20195084.
  31. Meter K. J. V., Basu N. B., Cappellen P. V. Two centuries of nitrogen dynamics: Legacy sources and sinks in the Mississippi and Susquehanna River Basins // Global Biogeochemical Cycles. — 2017. — Vol. 31, no. 1. — P. 2–23. — doi: 10.1002/2016gb005498.
  32. Rankinen K., Keinänen H., Bernal J. E. C. Influence of climate and land use changes on nutrient fluxes from Finnish rivers to the Baltic Sea // Agriculture, Ecosystems & Environment. — 2016. — Vol. 216. — P. 100–115. — doi: 10.1016/j.agee.2015.09.010.
  33. Stackpoole S. M., Stets E. G., Clow D. W., et al. Spatial and temporal patterns of dissolved organic matter quantity and quality in the Mississippi River Basin, 1997–2013 // Hydrological Processes. — 2016. — Vol. 31, no. 4. — P. 902–915. — doi: 10.1002/hyp.11072.
  34. Strickling H. L., Obenour D. R. Leveraging Spatial and Temporal Variability to Probabilistically Characterize Nutrient Sources and Export Rates in a Developing Watershed // Water Resources Research. — 2018. — Vol. 54, no. 7. — P. 5143–5162. — doi: 10.1029/2017wr022220.
  35. Zhang Q., Blomquist J. D. Watershed export of fine sediment, organic carbon, and chlorophyll-a to Chesapeake Bay: Spatial and temporal patterns in 1984–2016 // Science of The Total Environment. — 2018. — Vol. 619/620. — P. 1066–1078. — doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.10.279.
  36. Zhang Q., Hirsch R. M. River Water-Quality Concentration and Flux Estimation Can be Improved by Accounting for Serial Correlation Through an Autoregressive Model // Water Resources Research. — 2019. — Vol. 55, no. 11. — P. 9705–9723. — doi: 10.1029/2019wr025338.
  37. Zhang Q., Hirsch R. M., Ball W. P. Long-Term Changes in Sediment and Nutrient Delivery from Conowingo Dam to Chesapeake Bay: Effects of Reservoir Sedimentation // Environmental Science & Technology. — 2016. — Vol. 50, no. 4. — P. 1877–1886. — doi: 10.1021/acs.est.5b04073.
  38. Zolkos S., Zhulidov A. V., Gurtovaya T. Y., et al. Multidecadal declines in particulate mercury and sediment export from Russian rivers in the pan-Arctic basin // Proceedings of the National Academy of Sciences. — 2022. — Vol. 119, no. 14. — doi: 10.1073/pnas.2119857119.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Лихтанская Н.В., Бердников С.В., Клещенков А.В., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».