Специалисты Санкт‑Петербургского государственного университета, Санкт‑Петербургского государственного университета телекоммуникаций и Арктического и антарктического научно‑исследовательского института создали методику, позволяющую рассчитывать уровень воды в отдаленных горных озерах даже при полном отсутствии данных наблюдений. Метод был успешно протестирован на примере озера Таможенное на Алтае. Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в «Вестнике Санкт‑Петербургского государственного университета».
Многочисленные озера, расположенные в труднодоступных местах, особенно у ледников, представляют собой источник повышенной опасности. Их внезапные прорывы вызывают катастрофические сели и наводнения, угрожающие инфраструктуре, туристическим объектам и жизням людей. При этом именно там, где прогноз особенно важен, практически полностью отсутствует сеть гидрометеорологических наблюдений. Организация постоянных полевых измерений в высокогорье — задача крайне дорогая, логистически сложная и зачастую просто невыполнимая. В таких условиях единственным методом исследования является математическое моделирование.
В мировой науке существует целый ряд признанных гидрологических моделей, таких как SWAT, TOPKAPI, WaSiM‑ETH и другие, которые способны рассчитывать сток с горных бассейнов с учетом таяния ледников. Эти модели требуют большого количества точных метеорологических данных: температуры воздуха, скорости ветра, влажности, количества осадков и данных о солнечной радиации.
Коллектив ученых, в который вошли специалисты СПбГУ, создал модель формирования суточного уровня воды, работающую в условиях, когда поблизости нет метеостанции с необходимым набором датчиков.
«Мы разработали авторскую методику расчета суточного уровня воды под рабочим названием MoLeFo (Model of Level Formation). В основе этой физико‑математической модели лежит детализированное уравнение водного баланса озера. Водосборный бассейн был разбит на высотные зоны с шагом в 100 метров, и для каждой из них рассчитывался приток воды. При этом принципиально важно, что модель учитывала тип подстилающей поверхности: открытый лед, сезонный снег, погребенный лед и свободную ото льда каменистую поверхность. Таяние снежно‑ледового покрова для каждого типа поверхности рассчитывалось по отдельным алгоритмам, основанным на классических формулах теплового баланса, адаптированных для горных условий», — сказала доцент кафедры гидрологии суши СПбГУ Галина Пряхина.
Методику проверили на озере Таможенное, расположенном на высоте 2768 метров на северном склоне Южно‑Чуйского хребта на Алтае, вблизи ледника Некрасова. Ученые вели синхронные измерения уровней воды, метеорологических параметров, в частности температуры, осадков, облачности и солнечной радиации. Это позволило создать эталонный ряд наблюдений, с которым можно было сравнивать результаты моделирования, выполненного на основе других (менее точных и детальных) данных.
Для поиска оптимальной комбинации источников входных данных ученые разделили все параметры, необходимые для модели MoLeFo, на три блока: метеоданные (без осадков), осадки и солнечная радиация. Затем шесть раз было проведено моделирование с разными комбинациями источников. Источниками данных послужили: государственная метеостанция Кара‑Тюрек, две полевые метеостанции на озере и леднике, модель реанализа IMERG и научная литература. Получилось шесть наборов — от полностью полевых данных до полностью взятых из открытых источников.
Сравнение результатов моделирования с реальными измерениями на озере Таможенное показало удовлетворительные результаты: при любой комбинации средняя ошибка нигде не превысила 3%. Ожидаемо лучший результат дали полевые данные, собранные непосредственно на водосборе. Но главный практический итог в другом. Для неизученных бассейнов, где никаких измерений нет, модель MoLeFo тоже показала хорошие результаты — при условии правильного подбора источников. Оптимальной оказалась комбинация, при которой температура берется с ближайшей государственной метеостанции, осадки — из спутникового реанализа, а солнечная радиация — из климатических справочников.
Данные реанализа об осадках в горной местности оказались точнее, чем показания реальной метеостанции. Причина в том, что глобальная модель реанализа учитывает сложный рельеф и интерполирует информацию с нескольких станций, тогда как одна метеостанция, даже расположенная не очень далеко, может находиться в иных орографических условиях и давать искаженную картину. Добавим, что результаты моделирования с использованием справочных значений солнечной радиации показали меньшую ошибку, чем с использованием эпизодических актинометрических измерений, поскольку организовать частые и качественные измерения радиации в суровых высокогорных условиях крайне сложно.
Информация предоставлена пресс-службой СПбГУ
Источник фото: ru.123rf.com
