Summarizing of experience in assessing river runoff components based on EMMA-modeling
Authors: Губарева Т.С. , Гарцман Б.И. 
Published: July 2024

Задачи установления и оценивания составляющих речного стока приобретают большую актуальность в связи с необходимостью развития углубленных представлений о механизмах стокоформирования. Их решение способствовало бы пониманию многих связанных вопросов, касающихся условий формирования химического состава речных вод, характера взаимодействия поверхностных и подземных вод, уточнения ресурсных оценок источников питания речного стока. Структура водных масс в речных бассейнах более разнообразна и не полностью отражена в классических классификациях источников питания по генезису, подземного питания рек, что вызывает необходимость их дополнения и детализации. Целью данной работы является обобщение накопленного российского опыта тестирования диагностических процедур ЕММА-моделирования в идентификации источников питания речного стока и их оценке по данным гидрологических измерений и гидрохимических съемок. Исследуемые объекты – экспериментальные водосборы малых и средних рек, которые располагаются в различных физико-географических условиях и имеют принципиальные различия в характере источников питания. Географический охват тестирования и адаптации модели включает водосборы, расположенные на территории Дальнего Востока, в криолитозоне, в Прибайкалье, в Восточно-Европейской части России, в Горном Крыму. Обсуждаемый подход диагностического моделирования стокоформирования на основе ЕММА включает интеграцию двух типов моделей: 1) физической модели смешения в виде системы балансовых уравнений для воды и трассеров и 2) проекционного метода главных компонент из класса формально-математических моделей. В работе систематизируются полученные ранее итоговые результаты ЕММА-моделирования: наборы химических трассеров, используемые при адаптации модели смешения по каждому водосбору, и выделенные типы речного стока. Наиболее часто свойства консервативности проявляют химические трассеры: минерализация воды (или удельная электропроводность), гидрокарбонат-ион, сульфат-ион. Меньшее число раз провляют консервативные свойства ионы кальция, магния, натрия, растворенного кремния. Высокие индикативные свойства в разделении подверхностного почвенно-склонового стока на компоненты стока с органогенных почвенных и минеральных горизонтов проявляет растворенный органический углерод. Выявленные разнообразные типы подповерхностного стока показывают эффективность диагностического ЕММА-моделирования при исследовании структуры речного стока, установления ее региональной специфики, обусловленной различными ландшафтным обстановкам в бассейнах. Продемонстрированные возможности оценки составляющих речного стока любой временной динамики (суточной, сезонной, паводковой) открывают перспективы углубленного понимания механизмов стокообразования.

The challenges of identification and assessing the river runoff components are becoming increasingly relevant due to the need to develop in-depth understanding of runoff generation mechanisms. Their solution would contribute to the understanding of many related issues concerning the formation of the chemical composition of river waters, the nature of the interaction of surface and groundwater, and enhancement of resource estimates of river runoff components. The structure of water masses in river catchments is multiplicity and is not fully reflected in the classical classifications - river runoff water sources dividing by genesis, classification of groundwater flow types to rivers, which make it necessary their addition and detail. The aim of this work is to summarize the accumulated experience in Russian for testing diagnostic procedures of EMMA-modeling in identifying sources of river runoff components and their assessment with using data of hydrological and hydrochemical measurements. The objects under study are experimental watersheds of small and medium-sized rivers, which are located in different physical and geographical conditions and have fundamental distinctive feature in the nature of water sources. The geographic scope of testing and adaptation of the model includes watersheds located in the Far East (the Ussuri River basin), in the permafrost zone in the far north (the Yanranaivaam River basin, Chukotka), on its southern border – the Mogot hydrological test site (the Gilyuy River basin, zone of Baikal-Amur Mainline Railway), on the territory of the Sarma geoecological test site in the Baikal region (the Sarma river basin), in the zone of mixed forests of the East European Plain (the Zapadnay Dvina river basin), in the area of the distribution of karst in the Crimean Mountains (the Belbek and the Biyuk-Karasu river basins). The discussed approach of diagnostic modeling of runoff formation based on EMMA includes the integration of two types of models: 1) a physical mixing model in the form of a system of balance equations for water and chemical tracers and 2) the projection method of principal component analysis from the class of formal mathematical models. This work systematizes the final results of EMMA modeling previously obtained by the authors: sets of chemical tracers used in adapting the mixing model, and identified types of river runoff components in experimental catchments. Chemical tracers which most often exhibit conservative hypothesis: water mineralization (or specific electrical conductivity), bicarbonate ion, sulfate ion. Calcium, magnesium, sodium, and dissolved silicon ions exhibited conservative properties a smaller number of times. Dissolved organic carbon exhibits high indicative properties in the separation of subsurface soil-slope runoff into runoff components from organic soil and mineral horizons. The identified various types of subsurface flow show the effectiveness of diagnostic EMMA-modeling in research the structure of river flow, establishing its regional specificity, due to different landscape situations in the basins. The demonstrated possibilities of assessing the components of river flow of any time dynamics (daily, seasonal, flood) opens up prospects for an in-depth understanding of the mechanisms of runoff formation.