Корреляционный анализ ежедневных уровней воды в реках Калининградской области по результатам наблюдений в 2008–2021 годах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. При обосновании проектных решений в гидротехническом строительстве, разработке мероприятий по использованию и охране водных ресурсов практический и научный интерес представляет информация о внутригодовом распределении стока. Представлены итоги корреляционного анализа ежедневных уровней воды в реках Калининградской области по результатам наблюдений в годы разной водности с 2008 по 2021 г.Материалы и методы. Выполнен статистический анализ массива данных наблюдений за ежедневными уровнями воды в 12 створах рек Калининградской области за период с 2008 по 2021 г. Источник данных — автоматизированная информационная система государственного мониторинга водных объектов. Обработка результатов наблюдений осуществлялась в среде Mathcad.Результаты. Рассчитаны коэффициенты парной корреляции (КПК) между ежедневными уровнями воды в исследуемых створах рек Калининградской области. Определены средние, наибольшие и наименьшие КПК ежедневных уровней воды в рассматриваемых створах. Установлена зависимость КПК ежедневных уровней воды в двух створах, расположенных в одной речной системе, и для разных речных систем.Выводы. Выявлено, что наиболее тесная стохастическая связь ежедневных уровней воды наблюдается у р. Неман и рук. Матросовка; в маловодные годы значения КПК ежедневных уровней воды в рассматриваемых створах снижаются; в качестве аналогов для водотоков Калининградской области следует рекомендовать р. Преголю (ГП Гвардейск) и р. Инструч (ГП Ульяново). Полученные результаты могут быть использованы при разработке мероприятий по использованию и охране водных ресурсов региона.

Об авторах

В. А. Наумов

Калининградский государственный технический университет (КГТУ)

Email: van-old@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0560-5933
SPIN-код: 1788-8843

Н. Р. Ахмедова

Калининградский государственный технический университет (КГТУ)

Email: isfendi@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3483-3580
SPIN-код: 5896-2408

Список литературы

  1. Фролова Н.Л., Нестеренко Д.П., Шенберг Н.В. Внутригодовое распределение стока рек России // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2010. № 6. С. 8–16. EDN NCSYLB.
  2. Сафина Г.Р., Голосов В.Н. Влияние изменений климата на внутригодовое распределение стока малых рек южной половины европейской территории России // Ученые записки Казанского университета. Серия: Естественные науки. 2018. Т. 160. № 1. С. 111–125. EDN XUGKPJ.
  3. Фролова Н.Л., Повалишникова Е.С., Киреева М.Б. Классификация и районирование рек по водному режиму: история, методология, перспективы // Водные ресурсы. 2021. Т. 48. № 2. С. 121–134. doi: 10.31857/S032105962102005X. EDN PSMUKH.
  4. Akhmedova N., Naumov V. Study of floods on the rivers of the Kaliningrad region at the beginning of 2020 in the absence of snow cover and ice // E3S Web of Conferences. 2023. Vol. 463. P. 02009. doi: 10.1051/e3sconf/202346302009
  5. Indivero J., Myers-Pigg A.N., Ward N.D. Seasonal changes in the drivers of water physico-chemistry variability of a small freshwater tidal river // Frontiers in Marine Science. 2022. Vol. 8. doi: 10.3389/fmars.2021.821316
  6. Izquierdo-Ayala K., García-Aragón J.A., Castillo-Uzcanga M.M., Díaz-Delgado C., Carrillo L., Salinas-Tapia H. Flocculation patterns related to intra-annual hydrodynamics variability in the lower grijalva-usumacinta system // Water. 2023. Vol. 15. Issue 2. P. 292. doi: 10.3390/w15020292
  7. Kodirov S., Djumanov Ja. Intra-annual surface runoff distribution of The Chatkal River in different watery years // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 264. P. 01035. doi: 10.1051/e3sconf/202126401035
  8. Xia R., Sun H., Chen Y., Wang Q., Chen X., Hu Q. et al. Ecological flow response analysis to a typical strong hydrological alteration river in China // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. Vol. 20. Issue 3. P. 2609. doi: 10.3390/ijerph20032609
  9. Соколова Г.В. Статистический анализ водного режима реки Амур для целей прогноза // Региональные проблемы. 2022. Т. 25. № 1. С. 49–61. doi: 10.31433/2618-9593-2022-25-1-49-61. EDN FAOIBK.
  10. Бейсембаева М.А., Дубровская Л.И., Земцов В.А. Антропогенные изменения водных ресурсов и максимальных уровней реки Иртыш в равнинной части бассейна в Республике Казахстан // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2018. Т. 329. № 3. С. 6–15. EDN XVVOST.
  11. Мазуркин П.М. Метод поэтапного анализа динамики уровня реки // Современные наукоемкие технологии. 2010. № 7. С. 32–41. EDN MLKPXX.
  12. Kędra M. Dam-induced changes in river flow dynamics revealed by RQA // The European Physical Journal Special Topics. 2023. Vol. 232. Issue 1. Pp. 209–215. doi: 10.1140/epjs/s11734-022-00689-1
  13. Giang N.N.H., Quang C.N.X., Long D.T., Ky P.D., Vu N.D., Tran D.D. Statistical and hydrological evaluations of water dynamics in the lower Sai Gon-Dong Nai River, Vietnam // Water. 2022. Vol. 14. Issue 1. P. 130. doi: 10.3390/w14010130
  14. Асатрян М.В., Валл И.В., Варламова А.Д., Жуковская Д.Д., Сивакова О.А. Анализ результатов совместных наблюдений за уровнем воды реки Преголи на разных постах в середине 20-го века // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2022. Т. 8. № 4. С. 58–67. EDN GZBFPX.
  15. Кочеткова С.А. Уровни воды и уклоны реки Шешупе на четырех гидропостаx // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2023. Т. 9. № 3. С. 52–59.
  16. Nguyen H.Q., Tran Q.V., Ha N.Th., Nguyen T.D.H. Long-term water level dynamics in the Red River basin in response to anthropogenic activities and climate change // Science of The Total Environment. 2024. Vol. 912. P. 168985. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.168985
  17. Наумов В.А. Корреляционный анализ ежедневных расходов рек региона // Вестник Научно-методического совета по природообустройству и водопользованию. 2020. № 20. С. 48–54. doi: 10.26897/2618-8732-2020-48-54. EDN RQNAMP.
  18. Зиновьев А.Т., Галахов В.П., Кошелев К.Б. О результатах прогнозирования весеннего половодья на Верхней Оби в 2015 году // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2016. № 3. С. 58–68. EDN WAWIVL.
  19. Кошелева Е.Д., Кудишин А.В. Краткосрочное прогнозирование уровней воды реки Обь у города Барнаула во время половодья 2018 года // Известия Алтайского отделения Русского географического общества. 2018. № 3 (50). С. 27–37. EDN VNOPEM.
  20. Наумов В.А. Оценка скорости движения воды в реке Неман между городами Смалининкай и Советск методом корреляционного анализа // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2022. Т. 8. № 2. С. 41–49. EDN WCBUVR.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».