Оценка эффективности методики краткосрочного прогноза максимального уровня половодья в верхнем и среднем течении р. Цны

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Значительное поднятие уровней воды в реках во время весеннего половодья и выход рек на пойму является основной опасностью в данный период для близлежащих территорий и проживающий там людей. Это явление может приводить к затоплению обширных территорий, значительным экономическим убыткам, наносить экологический ущерб, а также угрожать здоровью и жизни местных жителей. Подобные негативные последствия высоких половодий характерны и для рек Тамбовской области, что говорит о необходимости разработки эффективной системы прогноза и предупреждения максимальных уровней половодья. Происходящие последние несколько десятилетий климатические изменения, которые отражаются и на водном режиме рек, диктуют необходимость модернизации существующих методик прогноза. Изложены материалы оценки эффективности существующей методики краткосрочного прогноза максимального уровня половодья на примере двух гидрологических постов («Кузьмино-Гать» и «Тамбов»), расположенных на реке Цне. Были произведены расчеты по современным данным в соответствии с тестируемой методикой и проведен сравнительный анализ с расчетами прошлых лет. На основании выполненного анализа была дана оценка точности прогнозов максимальных уровней половодья по тестируемой методике. По результатам работы было установлено, что существующая методика краткосрочного прогноза максимального уровня половодья на реке Цне в большей степени не является эффективной применительно к современным условиям формирования стока весеннего половодья. При анализе на гидропосту «Кузьмино-Гать» значения максимальных уровней половодья, полученные методом реанализа согласно тестируемой методики с использованием современных данных, показали значительные отклонения от реальных наблюдаемых значений. При этом для оперативного прогноза максимальных уровней воды на гидропосту «Тамбов» использование корреляционной зависимости с наблюдаемыми уровнями воды на гидропосту «Кузьмино-Гать», как и ранее, возможно. Коэффициент корреляции при использовании современных данных составил 0,96. Авторами были выделены основные недостатки существующей методики и даны предложения по совершенствованию, в частности, определены факторы, которые необходимо проанализировать, чтобы уточнить прогноз.

Об авторах

Сергей Николаевич Дудник

Центрально-Черноземное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды

Email: tgmc@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2661-0854

начальник Тамбовского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды

Российская Федерация, 392008, г. Тамбов, ул. Советская, д. 182

Михаил Евгеньевич Буковский

Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина

Email: mikezzz@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2773-3816
SPIN-код: 7774-1375

кандидат географических наук, доцент, заведующий лабораторией мониторинга агроклиматического и водно-ресурсного потенциалов территорий НИИ экологии и биотехнологий

Российская Федерация, 392036, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33

Анна Владимировна Семенова

Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина

Автор, ответственный за переписку.
Email: asv273@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9306-9861
SPIN-код: 5544-5277

аспирант 2-го года научной специальности 1.6.21. Геоэкология кафедры экологии и природопользования, младший научный сотрудник лаборатории мониторинга агроклиматического и водно-ресурсного потенциалов территорий НИИ экологии и биотехнологий

Российская Федерация, 392036, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33

Список литературы

  1. Davies JB. Economic analysis of the costs of flooding. Canadian Water Resources Journal Revue canadienne des ressources hydriques. 2015 Jul 9;41(1–2):204–19. Available from: http://dx.doi.org/10.1080/07011784.2015.1055804
  2. Dmitrieva VA. Of Spring Flood in Don River Basin and Their Water Management and Hydroecological Consequences. Belgorod State University Scientific bulletin Natural Sciences. 2018 Jun 30;37(2):181–90. Available from: http://doi.org/10.18413/2075-4671-2018-42-2-181-190 (In Russ.).
  3. Bukovskiy ME, Semenova AV. Analysis of the effects of climatic factors on flood peak formation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019 Nov 1;386(1):012034. Available from: http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/386/1/012034
  4. Apollov BA, Kalinin, GP, Komarov VD. Course of hydrological forecasts: Textbook for hydrometeorological institutes and geographical departments of universities. Moscow: Gidrometeoizdat Publ.; 1974. 422 p. (In Russ.).
  5. Voeikov AI. On the question of the flood of 1908 and the prediction of the level of rivers. Meteorological Bulletin. 1908;7:17 p. (In Russ.).
  6. Lebedev VN. Methods for predicting the height of the spring flood of rivers. News of the Russian Hydrological Institute. 1924. 11 p. (In Russ.).
  7. Anfilatov VS, Emelyanov AA, Kukushkin AA. System analysis in management: textbook. Moscow: Finance and statistics Publ.; 2002. 368 p. (In Russ.).
  8. Anashechkin AD, Trophimets EN. The question of building a short-term predictive models of water levels on stretches of the rivers. Scientific and analytical journal “Bulletin of St. Petersburg University of the State Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia”. 2019;1:36–43. (In Russ.).
  9. Motovilov YG, Gelfan AN. Models of runoff formation in problems of hydrology of river basins. Moscow: Russian Academy of Sciences Publ.; 2018. 300 p. Available from: https://doi.org/10.31857/S9785907036222000001 (In Russ.).
  10. Mosavi A, Ozturk P, Chau K. Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review. Water. 2018 Oct 27;10(11):1536. Available from: http://dx.doi.org/10.3390/w10111536
  11. Jain SK, Mani P, Jain SK, Prakash P, Singh VP, Tullos D, et al. A Brief review of flood forecasting techniques and their applications. International Journal of River Basin Management. 2018 Jan 22;16(3):329–44. Available from: http://dx.doi.org/10.1080/15715124.2017.1411920
  12. Wu W, Emerton R, Duan Q, Wood AW, Wetterhall F, Robertson DE. Ensemble flood forecasting: Current status and future opportunities. WIREs Water. 2020 Mar 29;7(3). Available from: http://dx.doi.org/10.1002/wat2.1432
  13. Pyankov SV, Shikhov AN. Geoinformation support for modeling hydrological processes and phenomena. Perm: Perm State National Research University Publ.; 2017. 148 p. (In Russ.).
  14. Gelfan A, Frolova N, Magritsky D, Kireeva M, Grigoriev V, Motovilov Yu, Gusev E. Climate change impact on annual and maximum runoff of Russian rivers: diagnosis and projections. Fundamental and Applied Climatology. 2021;7(1):36–79. Available from: http://dx.doi.org/10.21513/2410-8758-2021-1-36-79 (In Russ.).
  15. Frolova NL, Kireeva MB, Kharlamov MA, Samsonov TE, Entin AL, Lurie IK. Mapping the current state and transformation of the water regime of rivers in the European territory of Russia. Geodesy and Cartography. 2020 Aug 20;961(7):14–26. Available from: http://dx.doi.org/10.22389/0016-7126-2020-961-7-14-26 (In Russ.).
  16. Chernova MA, Bukovskiy ME, Dudnik VV. Assessment of changes in the summer flow of rivers in the volga basin in the tambov region over 65 years. Climate Change and Seasonal Landscape Dynamics. Materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference. 2021. Available from: http://dx.doi.org/10.26170/kfg-2021-16 (In Russ.).
  17. Dudnik NI. Catalog “Rivers of the Tambov region”. Tambov: Tambov State Pedagogical Institute Publ.; 1991. 47 p. (In Russ.).

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».