Оценка стока с малых горных водосборов методами гидрологического моделирования

УДК 556.161

Г.В. Пряхина1, Е.С. Зелепукина2, С.А. Журавлев3, Т.Н. Осипова4, Н.И. Амбурцева5, Т.А. Виноградова6

ОЦЕНКА СТОКА С МАЛЫХ ГОРНЫХ ВОДОСБОРОВ МЕТОДАМИ ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Предложен комплексный подход к оценке стока с малых водосборов, который, основываясь на созданной Ю.Б. Виноградовым модели «Гидрограф», позволяет учесть специфику формирования стока в горах. Объектом исследования служит водосборный бассейн р. Ус (правый приток р. Енисей), расположенный в низкогорьях и среднегорьях Западного Саяна. Предложенная методика расчета вертикальных градиентов сумм осадков для теплого и холодного периодов, основанная на методах корреляционного анализе данных, позволила выявить закономерности распределения осадков с высотой. На основе среднемасштабной ландшафтной карты выделены территории с однородными условиями формирования стока (стокоформирующие комплексы) и получены количественные характеристики почвенно-растительного покрова, которые в качестве параметров использовались в модели. Модельные расчеты показали, что учет специфики распределения осадков с высотой, а также характеристик стокоформирующих комплексов позволяет существенно увеличить сходимость рассчитанных и наблюденных гидрографов стока.

Ключевые слова: Западный Саян, водосборные бассейны, сток, стокоформирующий комплекс, моделирование.

Введение. Процессы формирования стока в горах имеют ряд особенностей: большую изменчивость метеорологических характеристик с высотой, неоднородную ландшафтную структуру, наличие мерзлоты, разнообразие водно-физических свойств почво-грунтов и др. Недоучет специфики горных условий в сочетании с недостаточным количеством станций режимных наблюдений снижают степень достоверности результатов расчета стоковых характеристик малоизученных горных рек, которые выполняются традиционными методами, опирающимися на статистическую обработку данных гидрологических постов. Одним из наиболее эффективных инструментов исследования процесса формирования стока являются гидрологические модели [Бураков с соавт., 2006]. Основной сложностью моделирования стока с горных водосборов является учет распределения осадков и температуры с высотой (как правило, метеостанции в горах малочисленны) [Борщ с соавт., 2013;Виноградова с соавт., 2014]. Кроме того, вследствие труднодоступности таких территорий недостаточно информации о ландшафтной структуре водосборов (использование мелкомасштабных ландшафтных и других тематических карт не позволяет учесть локальные особенности малых водосборов). В работе предложена методика расчета вертикальных градиентов сумм осадков, а так-

же рассмотрены особенности учета ландшафтной структуры водосбора малой горной реки при моделировании стока.

В качестве объекта исследования был выбран водосборный бассейн р. Ус, отражающий типичные природные условия среднегорий Западного Саяна. Исток р. Ус находится в осевой части Западного Саяна на абсолютной высоте примерно 1650 м (рис. 1). На северо-восточных отрогах Куртушибин-ского, Араданского хребтов и хребта Шешпир-Тай-га выше 1800 м фрагментарно распространена многолетняя мерзлота. В северной части водосборного бассейна в высотном интервале 1500-1700 м располагаются многочисленные небольшие озера, как правило, подпрудного происхождения. Долины большинства притоков Уса узкие, местами каньонообразные за исключением левых притоков Узюп и Иджим, протекающих по Верхнеусинской котловине в южной части бассейна. Общая площадь водосборного бассейна составляет 6,2 тыс. км2, в том числе до гидрологического поста Усть-Золотая - 6,11 тыс. км2.

Река Ус относится к Алтайско-Западно-Саянс-кому гидрологическому району. Водный режим р. Ус характеризуется весенне-летним половодьем с максимумом во второй половине мая - начале июня. Летом и осенью наблюдаются дождевые паводки, вследствие чего летне-осенняя межень имеет по-

1 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, зав. кафедрой гидрологии суши, доцент, канд. геогр. н.; e-mail: g.pryahina@spbu.ru

2 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра физической географии и ландшафтного планирования, старший преподаватель, канд. геогр. н.; e-mail: e.zelepukina@spbu.ru

3 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра гидрологии суши, доцент, канд. геогр. н.; e-mail: s.zhuravlev@spbu.ru

4 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра климатологии и мониторинга окружающей среды, доцент, канд. геогр. н., e-mail: t.osipova@spbu.ru

5 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра физической географии и ландшафтного планирования, доцент, канд. геогр. н.; e-mail: n.amburtseva@spbu.ru

6 Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра гидрологии суши, доцент, канд. геогр. н.; e-mail: t.vinogradova@spbu.ru

Рис. 1. Общая схема района исследований. Условные обозначения: 1 - метеостанции и посты и их высоты,м, 2 - гидрологические

посты, 3 - граница водосбора до п. Усть-Золотая

Fig. 1. General scheme of the study area: 1 - meteorological stations with elevations (m asl); 2

boundary down to the Ust-Zolotaya settlement

hydrological gauges; 3 - watershed

вышенную водность. Основная часть стока (в среднем 44%) формируется за счет талого снега, 36% -за счет жидких осадков, на долю грунтовых вод приходится 20%. Норма стока составляет 11 л/с км2 [Ресурсы ..., 1975].

Материалы и методика исследований. Для расчетов стока была использована моделирующая система «Гидрограф», разработанная Ю.Б. Виноградовым [1988], которая показала свое успешное применение для различных бассейнов России и мира [Vinogradov et al., 2011; Semenova, 2010; Журавлев, 2012]. «Гидрограф» - модель с распределенными параметрами, предназначенная для расчета стоковых характеристик с водосборов различных размеров: от единиц до нескольких миллионов квадратных километров.

В качестве входной информации в модели используются сетевые метеорологические данные (температура, дефицит влажности воздуха, слой осадков) с суточным разрешением. На выходе модели формируются непрерывные гидрографы стока для выбранного створа реки. Помимо этого, модель позволяет рассчитывать ряд переменных состояния водосбора, среди которых наиболее важными являются запас воды, высота и плотность снежного покрова; температура, влажность и глубина промерзания почвы, а также элементы водного баланса бассейна.

В модели «Гидрограф» используется гексагональная сетка, точкам которой, называемыми реп-

резентативными (РТ), соответствует определенная площадь. Наиболее важные характеристики РТ: географические координаты, высота над уровнем моря, ориентация склона, уклон склона, время добегания до расчетного створа. Оптимальное число РТ для каждого бассейна нелинейно связано с площадью бассейна. Метеорологическая информация по станциям и постам интерполируется в РТ. Карта-схема бассейна с упорядоченным набором РТ совмещается с картой стокоформирующих комплексов (СФК).

СФК - часть территории речного бассейна, условно однородная по условиям формирования стока, в пределах которой количественные характеристики стока могут быть осреднены. Все параметры модели характеризуют СФК в целом, неизменны в его пределах и изменяются на его границах. В модели выделяются 3 группы параметров: характеристики растительного покрова, почвенного профиля, поверхности склона.

Для описания движения влаги в почве в модели задается до 20 расчетных слоев почвы, как правило, глубиной по 0,1 м. Подземный сток описывается системой емкостей - ярусов подземных вод (от 1 до 10), количество которых зависит от размера водосбора. Истечение из ярусов подземных вод уточняется по данным наблюдений меженного стока. Предполагается, что распределение снежного покрова в расчетных точках бассейна соответствует нормальному закону, параметры ко-

торого оцениваются по материалам снегомерных съемок.

Оценка сходимости результатов моделирования и данных наблюдений нами проводилась с помощью критерия эффективности Нэша-Сатклиффа [Nash et al, 1970], рекомендованного Американской ассоциацией гражданских инженеров для оценки состоятельности моделей стока, а также используемого Всемирной метеорологической организацией для сравнительного анализа моделей [Shamseldin, 2001]. Критерий Нэша-Сатклиффа (Ef) рассчитывается по уравнению (1):

Ю- - P )2

Ef=1 - -

TO -O):

- определение уравнений, аппроксимирующих кривые изменения М . с высотой, отдельно для сумм осадков теплого, холодного периодов и годовых сумм осадков;

-оценка отклонений рассчитанных сумм и наблюденных осадков для метеостанции.

Количество осадков на расчетной высоте получается в результате умножения сумм осадков, наблюдаемых на станциях или постах, на соответствующий поправочный коэффициент (К), определенный по уравнению (2):

К=Ж

где а, Ь- коэффициенты уравнения, аппроксимирующего кривые изменения М с высотой; п - номер расчетной точки; Нп - высота расчетной точки, м; Ж. -весовой коэффициент метеостанции, определяемый-по уравнению(3):

где О. - наблюденный расход воды за / -й интервал времени; Р. - рассчитанный расход воды за / -й интервал времени; о - осредненный за весь период моделирования наблюденный расход воды; п - длина ряда, лет.

Диапазон значений критерия находится в пределах от -да до 1,вобщем случае моделирование признается удовлетворительным при Е^>0,5.

Результаты моделирования стока малых горных водосборов во многом определяются качеством входной информации, поэтому принципиально важное значение приобретает проблема пространственной интерполяции значений метеорологических элементов.

Методика расчета вертикальных градиентов сумм осадков. Выявление закономерности распределения осадков с высотой имеет ряд сложностей. Низкая плотность сети станций и постов в горных районах не позволяет с достаточной точностью определять плювиометрические градиенты. Задача осложняется тем, что пространственная изменчивость поля осадков очень велика и зависит от конкретных характеристик ландшафта на отдельных его участках [Каган, 1979]. Характер изменения осадков с высотой может быть описан не только прямой, но и близкими к параболической, либо логарифмической зависимостями [Галахов с соавт., 1987]. Значение градиента зависит как от высоты, так и от сезона, вида осадков, экспозиции склонов, а также от временных интервалов и длины ряда.

Представленная в работе методика основана на использовании корреляционного анализа пространственного распределения сумм осадков и определении зависимости изменения количества осадков с высотой и состоит из нескольких этапов:

- определение уравнений, аппроксимирующих кривые изменения количества осадков с высотой, отдельно для осадков теплого, холодного периодов и за год;

- расчет количества осадков (мм) за теплый, холодный периоды и за год для искомых высотных интервалов;

- расчет отношения суммы осадков на определенной высоте к сумме осадков на станции М ;

W t = Di n / T Dhn,

где D .п - расстояние между соответствующей метеостанцией и расчетной точкой, м; - порядковый номер метеостанции.

Особенности учета влияния ландшафтной структуры малых горных водосборов. Учет влияния ландшафтной структуры на формирование стока в модели основан на выделении СФК и определении параметров модели, описывающих характеристики почвенно-растительного покрова. Выделение стокоформирующих комплексов водосборного бассейна р. Ус проводилось на основе ландшафтной карты (М 1:500 000), выполненной по материалам многолетних полевых исследований авторов, включающие использование данных дистанционного зондирования LandSat. При выделении СФК для горного водосбора особенно важно учитывать не только схожесть почвенно-растительного покрова, но и характер рельефа, режим увлажнения территории. Нижняя граница площади учитываемых контуров принималась равной 5% от площади водосбора, за исключением болотных массивов, которые занимают около 1% площади. Ряд характеристик почвен-но-растительного покрова для модельного водосбора (проективное покрытие различных ярусов растительности, гранулометрический состав почв, коэффициент фильтрации и др.) и переменных состояния (влажности и температуры почвы) были получены в ходе полевых работ в 2010-2014 гг.

Результаты и обсуждение. Закономерности распределения осадков с высотой. Для выявления закономерностей распределения осадков с высотой в изучаемом регионе были использованы суточные и среднемесячные данные об осадках за 1970-1985 гг. Данный период не отличается значимым трендом в межгодовом ходе осадков в Алтае-Саянском регионе, так же, как и в целом за период с 1961 по 2010 гг. [Политова с соавт., 2013;Чередь-ко с соавт., 2014]. Станции и посты, данные которых были использованы, размещены по территории неравномерно - на высотах от 248 до 1404 м (рис. 1).

Таблица 1

Уравнения, аппроксимирующие кривые изменения сумм осадков с высотой

Теплый период Холодный период Год

y = 0,995л-414 R2 = 0,996 y = 0,309л-114 R2 = 0,927 y = 1,317л:—544 R2 = 0,988

Примечание. х - высота (м); у - количество осадков (мм), В2 - коэффициент детерминации

Определение характера изменения количества осадков с высотой проводилось по данным четырех станций (Оленья речка, Нижне-Усинское, Буй-ба, Арадан), расположенных в диапазоне высот от 660 до 1404 м. Из-за пропусков в рядах данных расчеты производились для теплого периода (с апреля по октябрь) по данным шести лет наблюдений (1970-1972, 1974, 1979, 1982 гг.), а для холодного периода (с ноября по март) и года по данным двух (1979, 1982 гг.) лет наблюдений. Выявлена доста-

точно тесная корреляционная связь между суммами осадков для станций Оленья речка и Нижне-Усинское: от 0,60 до 0,69 в зависимости от сезона. Для расчетов вертикальных градиентов использовались линейные зависимости изменения осадков с высотой, хорошо аппроксимирующие данные наблюдений (табл. 1).

Полученные сезонные связи использовались для расчетов поправочных коэффициентов к данным метеостанций при моделировании.

Стокоформирующие комплексы. Сравнительный анализ пространственного распределения геосистем на территории водосборного бассейна, а также сопоставление осредненных количественных характеристик ландшафтов, в наибольшей степени влияющих на особенности перераспределения атмосферных осадков, поверхностного стока, позволили выделить 11 СФК, отражающих типичные условия формирования стока в низко- и среднегорных частях Западного Саяна (рис. 2).

СФК-1 - «выровненные днища внутригорных котловин» приурочен к наиболее низким

о р

Ь1

о о

93°(Г00"Е 4

93°30'00"Е _1_

Рис. 2. Схема стокоформирующих комплексов бассейна р. Ус

участкам днища Верхнеусинской котловины, перекрытым мощным слоем карбонатных отложений (распределение СФК по высотным интервалам показано на рис. 3б). Из-за высокой степени освоенности этот тип СФК представлен в основном сельскохозяйственными угодьями.

СФК-2 - «заболоченные седловины», занимающий 43 км2, представлен выположенными участками межгорных седловин с условиями длительного застойного увлажнения, занятыми в основном осочниками и ерниками.

СФК-3 - «степи на склонах» общей площадью 130 км2 распространен в южной части водосборного бассейна ниже 1100 м. На среднекрутых склонах степи, иногда закустаренные, чередуются с остеп-ненными лиственничниками.

На горных склонах, перекрытых супесчаным делювием различной мощности и щебнистости, выделено несколько СФК (4, 5, 6 и 10), отличающихся проективным покрытием древостоя и составом доминирующих пород, что определяет различия в продолжительности периода максимального перехвата кронами атмосферных осадков, величине альбедо и т. п.

СФК-4 - «мелколиственные с участием хвойных пород леса на горных склонах», занимающий около 1 тыс. км2, распространен в широком высотном диапазоне от 700 до 1700 м, преимущественно на высотах 1000-1400 м. Мелколиственные закустаренные леса представляют собой различные стадии восстановления (после рубок, пожаров) темнохвойных лесов. Проективное покрытие древостоя составляет в среднем 30-40%. В почвенном профиле под мелколиственными лесами (СФК 4) наблюдается более мощная подстилка, чем под хвойными (обобщенные почвенные профили нескольких СФК, занимающих наибольшую площадь на водосборе, представлены на рис. 3а).

СФК-5 - «темнохвойные леса на горных склонах» занимает более 2000 км2. Коренные для среднегорий Саян пихтово-кедровые и елово-кедро-вые кустарничково-зеленомошные леса с проективным покрытием древостоя 50-60% распространены в основном в северной частях водосборного бассейна на высотах от 1000 до 1600 м. Южнее Араданского хребта в структуру таежного пояса активно внедряется лиственница.

СФК-6 - «редкостойные темно-хвойные леса на горных склонах» площадью более 570 км2 распространен на высотах от 1600 до 1900 м и представ-

елово-лиственничные кустарничково-зеленомошные леса характеризуются малым (<20%) проективным покрытием древостоя.

СФК-7 - «тундрово-луговое среднегорье» общей площадью 900 км2 в основном распространен выше 1400 м. Луговые геосистемы представлены высокотравными лугами, часто закустаренными, тундровые - преимущественно ерниками. Луга встречаются выше границы леса на территории парка Ергаки и Араданского хребта, причем проективное покрытие разнотравья достигает 60%, а кустарников иногда 40%. В верхней части почвенного профиля под луговой растительностью в переувлажненных местоположениях формируется перегнойный горизонт, под тундрами - перегнойный со следами торфообразования.

СФК-8 - «долинные мелколиственно-хвойные леса» площадью более 430 км2 представлен ело-во-березовыми, а в среднем течении - мелколиственными высокотравными лесами со значитель-

1ihi

Ai

Ai

10

Ai.B

ШМ в.

46

СФК

800

Рис. 3. Распределение стокоформирующих комплексов: а - по площади с обобщенными почвенными колонками (буквами обозначены почвенные горизонты, цифрами - глубина, см), приведенными для наиболее крупных СФК; б - по вы сотным интервалам. Нумерация СФК соответствует рис. 2

Fig. 3. Spatial distribution of runoff formation complexes: a - over the area with ляег собой верхнюю границу леса. Пих- generalized soil columns (letters denote soil horizons, figures - depth, cm) for the тово-кедровые, елово-кедровые либо largest RFC; б - within the altitudinal levels. RFC numbers correspond to Fig. 2

ным участием хвойных пород. Отдельные участки крупных речных долин заняты разнотравными лугами.

СФК-9 - «выположенные вершины, занятые лесом» занимает площадь 250 км2. Многочисленные вершины горных гряд, располагающиеся в высотном диапазоне 1300-1800 м, покрыты темнохвойны-ми лесами (елово-кедровыми, лиственнично-еловы-ми, иногда с участием пихты разнотравно-кустар-ничково-зеленомошными). В южной части водосборного бассейна вершины горных хребтов заняты преимущественно лиственничниками, часто остепненными. К этому типу СФК отнесены также привершинные пологие участки склонов.

СФК-10 - «склоны с остепненными лиственничниками» занимает почти 500 км2 и распространен только на юге, юго-востоке водосбора в диапазоне высот 800-1500 м, хотя отдельные фрагменты лиственничников по ложбинам опускаются и до 600 м, соседствуя со степями на выпуклых участках склонов. Доля березы в структуре древостоя увеличивается на антропогенно-нарушенных (рубками, пожарами) территориях. Проективное покрытие древостоя составляет 20-30%.

СФК-11 - «гольцовые комплексы среднекрутых склонов» располагается выше 1500 м и занимает почти 250 км2. Для этих геосистем, практически лишенных растительности, характерен транзитный режима миграции влаги, обусловленный низкой фильтрационной способностью почво-грунтов.

Выделение СФК на основе детальных ландшафтных исследований позволило выявить территории с однородными условиями формирования стока и получить количественные характеристики почвенно-растительного покрова, максимально близкие к реальным, которые в дальнейшем в качестве параметров были использованы в модели. Приведенный фрагмент информационной базы включает диапазоны значений некоторых характеристик почвенно-ра-стительного покрова (табл. 2). Наиболее распространенными на водосборе являются супесчаные почвы с большой степенью щебнистости, значительно изменяющейся по профилю (в отдельных случаях до 90% уже на 45 см от поверхности). Связи между

щебнистостью верхнего горизонта и коэффициентом фильтрации не выявлено.

Как правило, в условиях недостаточной информации о водно-физических характеристиках почво-грунтов при моделировании стока используют справочные данные ^гуара1ап, 2003]. Проведенные полевые исследования позволили уточнить диапазон изменения некоторых характеристик, в частности коэффициента фильтрации К для конкретных СФК, что для бассейна р. Ус сделано впервые.

Предыдущие исследования авторов показали, что использование среднемасштабных карт является оптимальным для выделения СФК при моделировании малых горных водосборов, увеличивая сходимость наблюденных и рассчитанных значений расходов воды до 10% [Пряхина с соавт., 2013, 2014].

Расчеты стока. В пределах моделируемого бассейна было назначено 18 расчетных точек (РТ), расположенных в высотном интервале от 676 до 2128 м. Для каждой «подкомандной» РТ территории назначались параметры того СФК, площадь которого в пределах нее была наибольшей. Некоторые сложно определяемые параметры (распределение доли грунтового питания по ярусам подземных вод, пространственный коэффициент вариации запасов воды в снежном покрове) были получены обратным путем за период 1979-1984 гг. Входная метеорологическая информация задавалась с суточным шагом по времени на основе данных по метеостанциям Усть-Уса, Нижнеусинское и Оленья Речка за период 1979-1990 гг. Оценка сходимости выполнялась по данным о среднесуточных расходах воды на посту п. Усть-Золотая - р. Ус.

Изменения почвенно-растительного покрова в бассейне р. Ус за последние 30 лет, связанные с пожарами и вырубками леса, носят локальный характер, поэтому его характеристики для периода моделирования (1979-1990 гг.) принимались по результатам съемок 2010-2014 гг.

Моделирование стока проводилось для двух вариантов: с учетом либо без учета вертикальных градиентов осадков. Учет изменения осадков с высотой осуществлялся путем умножения суточных

Таблица 2

Фрагмент информационной базы значений характеристик почвенно-растительного покрова СФК бассейна р. Ус

Характер Проективное К0, см/сут, минимальный-

рельефа, СФК* Уклон, Характеристика покрытие

поверхностные град. растительности древостоя, максимальный

отложения диапазон, %

Темнохвойные

5 кустарничково- 35-60 21-128

Денудационны зеленомошные леса

е склоны, перекрытые 10 10-20 Лиственничные леса с березой остепненные 15-30 23-90

супесчаным 4 Мелколиственно- 10-40 27-119

делювием хвойные леса

3 Разнотравно-злаковые 0 51-124

степи

сумм осадков на поправочные коэффициенты, определенные по уравнениям (4, 5):

К = №^

К* = №¿0,001-Н- 0,36)+№2

где К' и К*- коэффициенты, соответственно, для жидких и твердых осадков; Нп - высота п-ой РТ, м; № №2 и №3- весовые коэффициенты метеостанций Оленья Речка, Нижнеусинское и Усть-Уса соответственно.

При моделировании стока без учета вертикальных градиентов сумм осадков при интерполяции в расчетные точки использовались только весовые коэффициенты метеостанций.

Модельные расчеты показали, что учет вертикальных градиентов осадков позволил существенно повысить сходимость рассчитанных и наблюденных гидрографов стока как для всего периода моделирования (19791990 гг., с Еу=0,70 до =0,78), так и для периода с независимыми данными (19851990 гг., с Е^=0,72 до Е^=0,77). Улучшение сходимости отмечено для 10 из 12 промоделированных лет, в том числе для года с наилучшим (1985 г., с 0,79 до 0,91) и наихудшим (1990 г., с 0,51 до 0,61) критериями качества Е^. (рис. 4а и б соответственно). Наибольшие расхождения рассчитанных и наблюденных гидрографов характерны для относительно коротких периодов летне-осенних паводков, вызванных ливневыми осадками. Эти осадки, в основном формируемые на востоке и северо-востоке бассейна, вследствие малого количества метеостанций, освещающих только часть бассейна, не учитываются, что приводит к ухудшению качества моделирования. Однако в целом результаты представляются удовлетворительными: среднее абсолютное отклонение для годового стока составило 15%, для максимальных расходов воды весеннего половодья - 17%. Это позволяет сделать вывод о том, что даже при слабой освещенности метеорологическими наблюдениями использование вертикальных градиентов осадков существенно повышает надежность результатов моделирования.

Выводы:

- при гидрологическом анализе, расчетах и моделировании стока требуется надежная информация о метеорологических элементах. Для горных условий, слабо обеспеченных данными режимных наблюдений, принципиально важное значение приобретает проблема пространственной интерполяции осадков;

- предложен подход по учету вертикального распределения осадков, основанный на использовании корреляционного анализа сезонных сумм осадков, наблюденных на метеостанциях;

- выделение СФК на основе среднемасштаб-ной ландшафтной карты позволило учесть разнообразие условий формирования стока, а непосредственные измерения характеристик почвенно-раститель-ного покрова - увеличить надежность определения параметров модели;

- показано, что учет вертикальных градиентов осадков, полученных для различных высотных ступеней, отдельно для холодного и теплого периодов, существенно улучшает качество моделирования.

Предложенные подходы могут быть использованы при моделировании стока малых и средних горных водотоков Алтае-Саянского региона.

а -2

1 ii 1

ц А А

V U к

V V

02 03 04 05 06 ОГ 08 09 10 11 12 01

Рис. 4. Рассчитанные

Fig. 4. Calculated

Благодарности. Работа была выполнена в рамках проектов РФФИ 13-05-00807-а, 11-05-10056-к, 12-05-10058-к, «Алтае-Саянская экспедиция РГО» 2010 г., РФФИ-РГО 13-05-41075.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Борщ С.В., Симонов Ю.А.Оперативная система краткосрочных гидрологических прогнозов расхода воды на реках бассейна Кубани // Тр. Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2013. № 349. С. 6387.

БураковД.А., Адамович А.А. Долгосрочные прогнозы притока воды в водохранилища енисейских ГЭС с применением математической модели // Метеорология и гидрология. 2006. № 1. С. 95-105.

Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 312 с.

Виноградова Т.А., Пряхина Г.В., Мосолова Г.И. Методические основы полевой гидрологии и организации комплексных экспедиционных работ на горных водосбора // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 7. Геология. География. 2014. № 4. С. 189-196.

Галахов В.П., Нарожный Ю.К., Никитин С.А. и др. Ледники Актру (Алтай). Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 116 с.

Журавлев С.А. Применение детерминированно-стохастичес-кого моделирования для определения координат кривых распределения стока (на примере реки Паши) // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2012. № 4. С. 43-52.

Каган Р.Л. Осреднение метеорологических полей. Л.: Гид-рометеоиздат, 1979. 212 с.

Политова Н.Г., Сухова М.Г., Жилина Т.Н. Изменение показателей температурно-влажностного режима приземной атмосферы и реакция горных экосистем (на примере Алтайского государственного биосферного заповедника) // Вестник Томского гос. ун-та. 2013. № 371. С. 197-200.

Пряхина Г.В., Зелепукина Е.С., Гузэль Н.И., Журавлев С.А. Ландшафтно-гидрологическая характеристика водосбора реки

Амыл // Фiзична география та геоморфолопя. Киев: 06pii, 2013. № 3(71). С. 256-265.

Пряхина Г.В., Зелепукина Е.С., Журавлёв С.А., Амбурцева Н.И., Чистяков К.В. Ландшафтно-гидрологическая структура водосбора реки Амыл и ее учет при моделировании формирования речного стока // География и природные ресурсы. 2014. № 4. С. 131-137.

Ресурсы поверхностных вод СССР. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. Т. 16. «Ангаро-Енисейский район». Вып. 1 - «Енисей». 724 с.

Чередько Н.Н., Журавлев Г.Г., Кусков А.И. Оценка современных климатических тенденций и синхронности их проявления в Алтайском регионе // Вестник Томского гос. ун-та. 2014. № 379. С. 200-208.

Nash J.Ea, Sutcliffe J. V.River flow forecasting through conceptual models part I-A discussion of principles // J. hydrology. 1970. № 10.3. Р. 282-290.

Semenova O. M. Experience in modelling runoff formation processes at different scales using data of water-balance stations // IAHS-AISH publication. 2010. Р. 167-172.

Shamseldin A.Y., O'Connor K.M. A Non- Linear Neural Network Techniquefor Updating of River Flow Forecasts // Hydrology and Earth SystemSciences. 2001. V. 5. № 4. Р. 577597.

SivapalanM. Prediction in ungauged basins: a grand challenge for theoretical hydrology // Hydrological Processes. 2003. Р. 31633170.

Vinogradov Yu.B., Semenova O.M., Vinogradova T.A. An approach to the scaling problem in hydrological modelling: the deterministic modelling hydrological system // Hydrological processes. 2011. Р. 1055-1073.

Поступила в редакцию 16.03.2016 Принята к публикации 27.09.2016

G.V. Pryakhina1, E.S. Zelepukina2, S.A. Zhuravlev3, T.N. Osipova4, N.I. Amburtceva5, T.A. Vinogradova6

ESTIMATION OF RUN-OFF FROM THE SMALL MOUNTAIN DRAINAGE BASINS USING THE MODEL OF RUN-OFF FORMATION

Complex approach to the estimation of runoff from the small catchments is suggested which makes it possible to consider the specific features of runoff formation in the mountains. River flow modeling is based on the «Hydrograph» model created by Yu. Vinogradov. The object of research is the Us River drainage basin (the right tributary of the Yenisei River) located in the middle and low mountains of the West Sayan. The authors suggested the technique of pluviometric gradients calculation based on the correlation analysis of daily precipitation data for warm and cold periods. The trends of the altitudinal distribution of precipitation were revealed. Areas with similar conditions of runoff formation - runoff forming complexes (RFC) - were identified basing on the mesoscale landscape map.

1 St.Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Head of the Department of Land Hydrology, Associate Professor, PhD. in Geography; e-mail: g.pryahina@spbu.ru

2 St.Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Department of Physical Geography & Landscape Design, Senior Lecturer, PhD. in Geography; e-mail: e.zelepukina@spbu.ru

3 St.Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Department of Land Hydrology, Associate Professor, PhD. in Geography; e-mail: s.zhuravlev@spbu.ru

4 St.Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Department of Climatology and Environmental Monitoring, Associate Professor, PhD. in Geography; e-mail: t.osipova@spbu.ru

5 St.Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Department of Physical Geography & Landscape Design, Senior Lecturer, PhD. in Geography; e-mail: n.amburtseva@spbu.ru

6 St.Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, Department of Land Hydrology, Associate Professor, PhD. in Geography; e-mail: t.vinogradova@spbu.ru

Quantitative characteristics of soils and vegetation cover for each runoff forming complex (RFC) were used as parameters for modeling. According to the results of modeling the convergence of calculated and observed hydrographs becomes considerably higher if the pluviometric gradients and RFC characteristics are taken into account.

Keywords: West Sayan, drainage basin, runoff, runoff forming complexes, modeling.

Acknowledgements. The study was financially supported by the Russian Foundation for Basic Research (projects 13-05-00807-a, 11-05-10056-k, 12-05-10058-k); the «Altay-Sayan expedition of the Russian Geographical Society», 2010; and the Russian Foundation for Basic Research - Russian Geographical Society (project 13-05-41075).

REFERENCES

Borshh S. V, Simonov Ju.A. Operativnaja sistema kratkosrochnyh gidrologicheskih prognozov rashoda vody na rekah bassejna Kubani // Trudy Gidrometeorologicheskogo nauchno-issledovatel'skogo centra Rossijskoj Federacii. 2013. N 349. P. 63-87.

Burakov D.A., Adamovich A.A. Dolgosrochnye prognozy pritoka vody v vodohranilishha enisejskih GJeS s primeneniem matematicheskoj modeli // Meteorologija i gidrologija. 2006. N 1. P. 95-105.

Chered'ko N.N., Zhuravlev G.G., Kuskov A.I. Ocenka sovremennyh klimaticheskih tendencij i sinhronnosti ih projavlenija v Altajskom regione // Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. 2014. N 379. P. 200-208.

Galahov V.P., Narozhnez Ju.K., Nikitin S.A. i dr. Ledniki Aktru (Altaj). L.: Gidrometeoizdat, 1987, 116 p.

Kagan R.L. Osrednenie meteorologicheskih polej. L.: Gidrometeoizdat, 1979. 212 p.

Nash J.Ea, Sutcliffe J. V.River flow forecasting through conceptual models part I-A discussion of principles // J. hydrology. 1970. № 10.3. P. 282-290.

Politova N.G., Suhova M.G., Zhilina T.N. Izmenenie pokazatelej temperaturno-vlazhnostnogo rezhima prizemnoj atmosfery i reakcija gornyh jekosistem (na primere Altajskogo gosudarstvennogo biosfernogo zapovednika) // Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. 2013. N 371. P. 197-200.

Prjahina G.V., Zelepukina E.S., Guzjel' N.I., Zhuravlev S.A. Landshaftno-gidrologicheskaja harakteristika vodosbora reki Amyl / Fizichna geografija ta geomorfologija. Kiev: Obrii, 2013. N 3(71). P. 256-265.

Prjahina G.V., ZelepukinaE.S., ZhuravljovS.A., AmburcevaN.I., Chistjakov K.V. Landshaftno-gidrologicheskaja struktura

vodosbora reki Amyl i ee uchet pri modelirovanii formirovanija rechnogo stoka // Geografija i prirodnye resursy. 2014. N 4. P. 131-137.

Resursy poverhnostnyh vod SSSR. T. 16. «Angaro-Enisejskij rajon». V. «Enisej». L.: Gidrometeoizdat, 1973. 724 p.

Semenova O. M. Experience in modelling runoff formation processes at different scales using data of water-balance stations // IAHS-AISH publication. 2010. P. 167-172.

Shamseldin A.Y., O'Connor K.M. A Non- Linear Neural Network Techniquefor Updating of River Flow Forecasts // Hydrology and Earth SystemSciences. 2001. V. 5. № 4. P. 577597.

SivapalanM. Prediction in ungauged basins: a grand challenge for theoretical hydrology // Hydrological Processes. 2003. P. 31633170.

Vinogradova T.A., Pryakhina G.V., Mosolova G.I. Metodicheskie osnovy polevoj gidrologii i organizacii kompleksnyh jekspedicionnyh rabot na gornyh vodosborah // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Serija 7.Geologija.Geografija. 2014. N 4. P. 189-196.

Vinogradov Ju.B.Matematicheskoe modelirovanie processov formirovanija stoka. L.: Gidrometeoizdat, 1988, 312 p.

Vinogradov Yu.B., Semenova O.M., Vinogradova T.A. An approach to the scaling problem in hydrological modelling: the deterministic modelling hydrological system // Hydrological processes. 2011. P. 1055-1073.

Zhuravlev S.A. Primenenie determinirovanno-stohasticheskogo modelirovanija dlja opredelenija koordinat krivyh raspredelenija stoka (na primere reki Pashi) // Vodnoe hozjajstvo Rossii: problemy, tehnologii, upravlenie. 2012. N 4. P. 43-52.

Received 16.03.2016 Accepted 27.09.2016