ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК И ЛАНДШАФТНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ НА МАКСИМАЛЬНЫЙ СТОК МАЛЫХ ВОДОСБОРОВ

ГИДРАВЛИКА. ГЕОТЕХНИКА. ГИДРОТЕХНИЧЕСКОЕ СТРОИТЕЛЬСТВО.

УДК 556.166 DOI: 10.22227/1997-0935.2021.9.1228-1235

Оценка влияния климатических характеристик и ландшафтных изменений на максимальный сток

малых водосборов

В.В. Ильинич, А.В. Перминов, А.А. Наумова

Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева); г. Москва, Россия

АННОТАЦИЯ

Введение. Рассмотрены вопросы безопасности гидротехнических сооружений на малых водосборах. Исследование заключается в разработке методики оценки влияния климатических и ландшафтных изменений на максимальный поток, определяющий размеры элементов конструкции. Практическая значимость обусловлена оценкой изменения надежности гидротехнических сооружений, а также степени потенциального затопления территорий и эрозии почвы при дождевых паводках. С научной точки зрения практическая значимость состоит в обосновании изменения параметров формулы расчета максимального расхода. Основная цель работы — проверка гипотез об увеличении интенсивности ливневых дождей и характеристик ландшафта в последние десятилетия. Решены следующие задачи: оценка увеличения суточных максимумов осадков и преобразований ландшафта за последние десятилетия, а также оценка степени влияния этих факторов на увеличение максимума расходов воды.

Материалы и методы. Использованы данные сетевой метеостанции и ландшафтные характеристики водосбора. Применены методы статистического анализа и геоинформационных технологий.

Результаты. Ключевыми результатами исследования стали характеристики увеличения максимальных суточных осадков и изменений ландшафта за последние десятилетия и характеристики их влияния на увеличение максималь-ч- ч- ного расхода воды, полученные на основе теории вероятностей и теории поверхностного стока.

Выводы. Подтверждена эффективность предложенной методики оценки изменений климатических и ландшафтных характеристик водосборов и их влияния на максимальные пики паводков. Гидротехнические сооружения, построенные № б> как во второй половине XX в. на небольших водосборах, так и в последующие годы при использовании существующих

строительных норм и правил, не прошедших должного обновления, утратили свою первоначальную надежность.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: изменение климата, малый водосбор, гидротехнические сооружения, максимальные осадки, ^ ^ ландшафтные характеристики

<0 ф ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Ильинич В.В., Перминов А.В., Наумова А.А. Оценка влияния климатических характери-

стик и ландшафтных изменений на максимальный сток малых водосборов // Вестник МГСУ. 2021. Т. 16. Вып. 9. С. 1228-1235. DOI: 10.22227/1997-0935.2021.9.1228-1235

?5

f ¡и Assessment of the impact of climatic characteristics

§ | and landscape changes on the maximum flow of small watersheds

—

о -

о °

со ^ Vitaly V. Ilinich, Aleksey V. Perminov, Anna A. Naumova

4 с Russian State Agrarian University — Moscow Timiryazev Agricultural Academy

О (О

с (RSAU — MTAA named after K.A. Timiryazev); Moscow, Russian Federation

£ ° -

от "S

ОТ E ABSTRACT

с § Introduction. The article dedicated to safety of hydraulic structures in small catchments. The research consists in the develop-

О ment of a methodology for assessment of influence of climatic and landscape changes on the maximum flow which determins

¡^ о sizes for the construction elements. The practical significance is due to the assessment of changes in the reliability of hydrau-

g ro lic structures, as well as the degree of potential flooding of territories and soil erosion during rain floods. In scientific terms,

9 E the practical significance lies in the justification of changes in the parameters of the formula for the maximum flow calculat-

es о ing. The main goal of the study was to test hypotheses about an increase in the intensity of storm rainfalls and of changes in

^ landscape characteristics during recent decades. Accordingly the next problems were desided: assessment the increase in the

daily maximums of precipitation and landscape changes over the past decades; as well as assessing the degree of influence of the above factors on the increase in the maximum water.

Materials and methods. The data of the network weather station and the landscape characteristics of the catchment area served

ОТ

от

^ as the research materials. Methods of statistical analysis and geoinformation technologies were used as research methods.  (A

^ q Results. The main results of the research were the characteristics of the increase in maximum daily precipitation and

g landscape changes over the past decades and the characteristics of their influence on the increase in maximum water flow,

ji obtained on the base of probability theory and of the surface flow theory.

¡E £ Conclusions. A confirmation of the effectiveness of the proposed methodology for assessing changes in the climatic and

q landscape characteristics of catchments and their impact on the flood maximums. The hydraulic structures built both in

U > the second half of the twentieth century on small catchments, and in subsequent years when using existing building regulations that do not have proper updating have lost their original reliability.

© В.В. Ильинич, А.В. Перминов, А.А. Наумова, 2021 Распространяется на основании Creative Commons Attribution Non-Commercial

KEYWORDS: climate change, small catchment area, hydraulic structures, maximum precipitation, landscape characteristics

FOR CITATION: Ilinich V.V., Perminov A.V., Naumova A.A. Assessment of the impact of climatic characteristics and landscape changes on the maximum flow of small watersheds. Vestnik MGSU [Monthly Journal on Construction and Architecture]. 2021; 16(9):1228-1235. DOI: 10.22227/1997-0935.2021.9.1228-1235 (rus.).

ВВЕДЕНИЕ

Проведенные исследования в течение последних десятилетий [1-5] констатируют, что во многих регионах мира и, в частности, в российских [6-11], имеется тенденция роста интенсивности ливневых дождевых осадков, что приводит к повышению нормативных максимальных расходов воды, на которые рассчитываются гидротехнические сооружения.

В большей степени это явление связывают с повышением температуры воздуха [5, 9], поскольку теплый воздух потенциально может содержать больше водяных паров, которые затем могут проявиться в ливневых осадках. Однако другие причины также вероятны, например, увеличение аэрозолей в воздухе, как ядер конденсации, вследствие урбанизации и изменения в целом атмосферных процессов из-за потепления климата [5, 10, 11].

Повышение максимальных дождевых расходов проявляется на малых водосборах, в первую очередь, ввиду малого времени добегания дождевых вод к замыкающему створу речного бассейна. Здесь уместно отметить, что, начиная с южной части Нечерноземной зоны и южнее, практически без исключения максимальные расходы дождевых паводков на малых водосборах (до 200 км2) значительно превышают максимальные расходы весенних половодий, и именно они определяют многие параметры гидротехнических сооружений на малых реках, балках и противоэ-розионных устройствах на севооборотах. Изменение максимальных расходов может также происходить из-за преобразования ландшафта при урбанизации территории и др. [12-14]. Спутниковая информация и геоинформационные системы (ГИС) имеют достаточную возможность отражать ландшафтные перемены водосборов во времени. Соответственно, представленные факторы вероятных изменений максимальных расходов воды на малых реках учитываются или должны быть учтены в различного рода моделях штормовых осадков и максимального дождевого стока1- 2 [14-16].

Принимая во внимание вышеизложенное, в настоящем исследовании основной цели была поставлена проверка гипотез относительно конкретного малого водосбора: о повышении интенсивности ливневых осадков в последние десятилетия и изменении ландшафтных характеристик; возможно-

1 Система гидрологического моделирования HEC-HMS. Техническое справочное руководство. 2000. URL: http://ponce. sdsu.edu/HEC-HMS_Technical%20Reference%20Manual_ (CPD-74B).pdf

2 МАЙК 11 — Система моделирования рек и каналов. Спра-

вочное руководство. 2008.

сти оценки влияния этих процессов на расчетные максимальные расходы воды для гидротехнических сооружений.

Решались следующие задачи:

• оценка увеличения максимального количества осадков за последние десятилетия относительно конкретного малого речного бассейна;

• определение изменений его ландшафта за последние десятилетия с использованием ГИС;

• оценка степени влияния приведенных факторов на увеличение расчетных максимальных расходов воды для гидротехнических сооружений.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В качестве объекта исследования принят водосбор малой р. Локна (длина Ь = 21 км, площадь речного бассейна Е = 178 км2) в Тульской области, климат территории которой умеренно-континентальный, и летние ливневые дожди могут вызывать как атмосферные фронты, так и в отдельных случаях — внутримассовую облачность. Исследуемая река протекает в районе г. Плавска, где имеется сетевая метеорологическая станция, производящая полноценные измерения за осадками. Пределы г. Плавска постоянно расширяются, и урбанизация исследуемого речного бассейна увеличивается. Для выбранной территории есть как старые, так и современные необходимые картографические материалы. Данные наблюдений за осадками были взяты с открытого сайта3, который содержит среднесуточные значения температуры и осадков с 1963 г. по сегодняшний день. Для изучения использовались проверенные временные ряды суточных осадков за период 1963-2015 гг. Хронологический график годовых максимумов суточных осадков (мм) представлен на рис. 1, где очевидно существенное увеличение их значений со временем.

Имеется еще одно доказательство увеличения максимальных суточных осадков с точки зрения эмпирической вероятности, которая была рассчитана с применением традиционной формулы Вей-булла [17, 18] относительно двух равных периодов (период 1 — с 1963 по 1991 гг. и период 2 — с 1992 по 2020 гг.):

Р = —100%,

п +1

где т — номер в ряду убывающих значений осадков; п — количество наблюдений за каждый период (29 лет).

< п

IH

kK

G Г

S 2

0 со § СО

1 S

y 1

J со

u-

^ I

n °

S 3 o

=s (

oi

о §

§ 2 n 0

S 6

Г œ t ( an

S )

Ü Ф .

. В

г

s

s У с о Ф Ф

J° J°

M 2 О О 10 10

3 URL: meteo.ru

.о -ГЗ

Я Т=

80 70 60 50 40 30 20 10 0

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

годы years

Рис. 1. Хронологический график годовых максимумов суточных осадков Fig. 1. A chronological chart of the annual maximum daily precipitation

2005 2010 2015 2020

N N

о о

tv N

СП cn ¡г <D

U 3 > (Л С И 2

U <o <o щ

¡1

<D ф

О £

о

CO CO

s

Графическое отображение в точках эмпирической вероятности представлено на рис. 2.

Из рис. 2 видно, что почти все точки одноименной обеспеченности второго ряда расположены выше, чем точки первого ряда.

Согласно российским нормативным документам4, проектирование гидротехнических объектов на малых водосборах и оценка возможного

4 СП 33-101-2003. Определение основных расчетных гидрологических характеристик. М. : Госстрой России,

о о

со <

со S:

8 «

™ §

ОТ "

от Е —

с

Е о

CL ° с

ю о

S ц

о Е

СП ^ т- ^

ФГУП ЦПП, 2004.

80 75 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

затопления территории требуют определения максимальных расходов воды в зависимости от соответствующих значений максимальных суточных осадков одноименной нормативной обеспеченности. В табл. приведено сопоставление результатов статистической оценки годовых максимумов суточных осадков относительно средних значений и значений 1%-го квантиля вероятности превышения согласно рекомендованному в России трех-параметрическому распределению С.Н. Крицкого и М.Ф. Менкеля [18]. Параметры были определены

И ^ р

п й о

¡1

н 'Л О Q

• •

_m___

• о

о

• • •«

• 9 о О о 3 • О о о о О о

» •

• • 1 -•4-J

8 u U т_

8 О о с

• о • i н

Г*1 S

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

Обеспеченность, % Security, %

Ряд 1 Row 1

Ряд 2 Row 2

Рис. 2. Точки эмпирической вероятности превышения максимальных суточных осадков относительно двух рядов наблюдений: 1) 1963-1991; 2) 1992-2020

Fig. 2. Points of empirical probability of exceeding the maximum daily precipitation relative to two series of observations: 1) 1963-1991; 2) 1992-2020

методом приближенного наибольшего правдоподобия5 [19].

Очевидно значительное различие как между средними значениями, полученными за разный период, так и между расчетными значениями на 1 % обеспеченности. Различие между расчетными значениями 1%-ой обеспеченности между рядами 1 и 2 соответствует примерно 28 %.

Характеристики ландшафта оценивались на основе старой карты 1964 г. и современной картографической информации с космических спутников. Старая орографическая ландшафтная карта была подготовлена Генеральным штабом Советской армии в шестидесятых годах прошлого века (рис. 3). Эта карта использована для оценки гидрографических характеристик р. Локна и ее водосбора.

Для выявления ландшафтных характеристик водосбора применялась ГИС Surfer 13 на основе

5 Пособие по определению расчетных гидрологических характеристик. Л. : Гидрометеоиздат, 1984.

картографической информации последних лет. Рельеф получен оцифровкой изолиний с равными отметками высот. Таким образом, получена электронная карта, один ее вариант показан на рис. 4.

Анализ старых и новых карт зафиксировал изменение ландшафта конкретных частей водосбора, в частности — часть природных и сельскохозяйственных территорий перешла в разряд города.

В разных моделях и формулах для определения максимального расхода воды1, 2 [16, 20] используются разные квантильные значения максимальных суточных осадков и разные гидрографические характеристики. Российская нормативная инструкция4 требует для бассейнов малых рек с площадью не более 200 км2 использовать формулу:

где Н — максимальный суточный слой осадков обеспеченности 1 %; ф — сборный коэффициент стока; А % — максимальный модуль стока ежегодной вероятностью превышения 1 %, выраженный в до-

Рис. 3. Орографическая ландшафтная карта для оценки гидрографических характеристик исследуемой р. Локна и ее водосбора

Fig. 3. Orthographic landscape map for assessing the hydrographie characteristics of the Lokna River and its catchment area under study

Параметры и расчетные значения максимальных суточных осадков вероятности превышения 1 % относительно сравниваемых статистических рядов

Parameters and calculated maximum daily precipitation probability exceeding 1 % relative to the compared statistical series

Параметры Parameters Среднее Average C V C x Q1%

Ряд 1 Row 1 36,1 0,27 1,5 61,4

Ряд 2 Row 2 42,7 0,37 2,5 86,1

Весь ряд The whole row 39,4 0,33 2 75,6

< П

iH

kK

G Г

S 2

0 со § CO

1 S

y 1

J со

u-

^ I

n °

S 3 o

zs ( O?

о §

СЛ

u s § 2

n g

s 6

A CD

Г 6 t ( an

SS )

ii

. В

T

s У с о

<D Ж

M 2 О О 10 10

сч N о о

N N

СП СП

К <D

U 3

> (Л

С И

и «в <0 ф

¡1

ф ф

О ё

о

о о со < cd S:

8« Si §

ОТ "

от Е

Е О

CL °

^ с

ю о

s ц

о E

со ^

t- ^

от от

2 3 S

iE 35

О (П

1800

1700

1600

1500-

1400-

1300

(n m

56

Рис. 4. Вариант электронной карты водосборной площади Fig. 4. Version of the electronic catchment area map

лях произведения фЯ1% при 5 = 1; 5 — коэффициент, учитывающий влияние озер на максимальный расход; Хр — переходный коэффициент к другой расчетной обеспеченности; F — площадь водосбора.

Формула предназначена для расчетов максимального расхода воды с исключительно малых водосборов, на которых не может быть особо ответственных сооружений выше третьего класса либо в особых случаях второго класса, поэтому в качестве наименьшей расчетной обеспеченности Р может быть принята Р = 0,1 %.

Параметр A определяют для исследуемого района в зависимости от гидроморфометрической характеристики русла ФР и продолжительности склонового добегания тск, мин.

Гидроморфометрическую характеристику русла исследуемой реки Фр рассчитывают по формуле:

1000Z

Р т TmW°'25irnIT л0'25'

где тр — гидравлический параметр русла; L — длина русла, км; 1р — уклон русла, o/oo; m — специальный параметр русла.

Также необходимо вычислить и склоновую характеристику:

где тск — коэффициент, характеризующий шероховатость склонов водосбора; I — уклоны склонов; L^ — средняя длина безрусловых склонов водосбора, определяемая по формуле:

¿ск=—.

YPp

где рр — густота ручейковой сети; у — коэффициент, принимаемый для односкатных склонов равным 0,9, для двускатных — 1,8, остальные имеют прежние значения.

Сборный коэффициент стока при отсутствии рек-аналогов вычисляется по формуле:

ф=С2Ф0

где С2, п2, п3 — эмпирические параметры; /к — средний уклон склонов водосбора; /* принимается для обычных условий равным 50 %<>; ф0 — сборный коэффициент стока, определяемый согласно требова-ниям5.

Как видно из приведенных формул (3)-(6), многие параметры зависят от ландшафтных характеристик, которые подвержены изменениям, в данной работе они выявлялись с помощью ГИС.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

С помощью карт устанавливались следующие характеристики: площадь речного бассейна, длина русла, уклоны реки и склонов водосбора; площади разных видов ландшафта, имеющих разную шероховатость. Также имеется возможность рассчитывать площадь озер и прудов на водосборе для определения коэффициента 5.

Сравнение видов поверхности по старой карте и современной ГИС-карте показало, что имеются отличия, часть водосбора трансформировалась в городской пейзаж (асфальт, крыши домов), соответственно концентрация максимального дождевого стока по времени должна уменьшиться, а максимальный расход — увеличиться. Однако непосредственно оценить степень влияния изменения ландшафтных характеристик на изменение расчетного расхода воды затруднительно ввиду ограниченной точности определения косвенных параметров.

Максимальные расходы воды рассчитывались для условий старой карты при максимальных суточных осадках для первого периода, а также для условий современной карты и при максимальных суточных осадках для второго периода. Получены следующие значения максимальных расходов:

• за период 1963-1991 гг. — 69 м3/с;

• за период 1992-2020 гг. — 104 м3/с.

Таким образом, несмотря на некоторые неточности, обусловленные самой методикой расчетов, при отсутствии данных наблюдений и принятии ландшафтных характеристик с некоторым приближением можно констатировать, что расчетный максимальный расход увеличился примерно на 34 %. Если учесть, что количество осадков увеличилось примерно на 28 %, то можно сделать вывод: расход увеличился примерно на 5-6 % из-за изменения ландшафта. То есть, на повышение расчетного максимального расхода повлияло гораздо в большей степени повышение максимальных суточных осадков.

Следует также отметить следующее: несмотря на то, что действующий СП 33-101-2003 переиздан в 2004 г., однако при определении осадков заданной обеспеченности данное издание ссылается на карту осадков 1%-й обеспеченности приложения

к СП5, изданного в 1984 г., тем самым создавая предпосылку к существенному уменьшению реального на сегодня значения максимальных осадков. СП Строительная метеорология не имеет информации о дождевых осадках нормативной вероятности превышения. Практически вопрос об их должной оценке на сегодняшний день не решен.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Материалы исследования подтвердили гипотезы об увеличении значений ливневых осадков и о чувствительном изменении ландшафтных характеристик в последние десятилетия по отношению к исследуемому объекту.

Полученные результаты показали, что более короткие временные ряды наблюдений за ливневыми осадками за последние десятилетия (по сравнению с полным длительным временем наблюдения) дают более реальное представление об опасном квантиле распределения случайных величин (Р = 1 %), которое используется для проектирования объектов строительства и оценки возможного затопления территории.

Влияние роста количества ливневых осадков при расчетах максимального расхода воды значительное, однако, расход изменяется и под влиянием преобразования ландшафта водосбора.

Сооружения, построенные в прошлом веке на рассмотренном бассейне реки, утратили надежность по отношению к наводнению с превышением нормативной вероятности.

В целом, по результатам исследования следует сделать вывод о том, что гидротехнические сооружения, построенные как во второй половине ХХ в. на малых водосборах во многих регионах, так и в последующие годы при использовании действующих строительных правил, не имеющих должной актуализации, — утратили изначальную надежность для своей степени ответственности (класса) сооружений.

В связи с наблюдающейся тенденцией изменения климатических и ландшафтных характеристик малых водосборов необходимо актуализировать нормативно-техническую документацию, используемую в расчетах паводкового дождевого стока для проектирования гидротехнических сооружений.

ЛИТЕРАТУРА

1. Belolubtsev A., Ivanova D., Kuzmova K., Dronova E., Ilinich V., Bazheeva A. Approach to evaluation of change maximum daily precipitation on the base of long time observation // Danish Scientific Journal. 2019. Vol. 20-2. Pp 22-26.

2. GroismanP.Ya., KnightR.W., ZolinaO. Recent Trends in Regional and Global Intense Precipitation Patterns // Climate Vulnerability, 1st Edition Understanding and Addressing Threats to Essential Resources. 2013. Pp. 25-52. D0I:10.1016/B978-0-12-384703-4.00501-3

3. Belchikhina V.V., Ilinich V.V., Asaulyak I.F., Belolubtsev A.I. Simulation of the precipitation scenarios on the river catchment with consideration of the climatic changes // Procedia Engineering. 2016. Pp. 665-669. DOI: 10.1016/j.proeng.2016.07.567

4. Zolina O., Simmer С., Kapala A., Shabanov P., Becker P., Machel H., Gulev S.K., Groisman P. Precipitation Variability and Extremes in Central Europe: New View from STAMMEX Results // Bulletin of the American Meteorological Society. 2014. Vol. 95. Issue 7. Pp. 995-1002. DOI: 10.1175/bams-d-12-00134.1

5. Karl T.R., Trenberth K.E. Modern global climate change // Science. 2003. Vol. 302. Issue 5. Pp. 1719-1723. DOI: 10.1126/science.1090228

6. Золина О.Г., Булыгина О.Н. Современная климатическая изменчивость характеристик экстремальных осадков в России // Фундаментальная и прикладная климатология. 2016. Т. 1. С. 84-103. DOI: 10.21513/2410-8758-2016-1-84-103

7. Ilinich V., Akulova E., Belchihina V., Pono-marchuk K. Estimation of Statistical Characteristics

for Storm Precipitation with Long-term Data to Assess Climate Change // Journal of Climate Change. 2016. Vol. 2. Issue 2. Pp. 83-87. DOI: 10.3233/jcc-160019

8. Ilinich V.V., Larina T.D. Evaluation of changes storm Precipitation during century for the modeling of floods // Sustainable Hydraulics in the Era of Global Change. London: Taylor & Francis Group, 2016. Pp. 928-934. DOI: 10.1201/b21902-153

9. Лапушкин М.Ю., Ильинич В.В. Оценка изменений характеристик штормовых дождей на севере Москвы, влияющих на надежность гидротехнических сооружений // Гидротехническое строительство. 2020. № 3. С. 2-5.

10. Черенкова Е.А., Бардин М.Ю., Золотокры-лин А.Н. Статистика осадков и засух в противоположные фазы квазидвухлетней цикличности атмосферных процессов и ее связь с урожайностью на европейской территории России // Метеорология и гидрология. 2015. № 3. С. 23-35.

11. Черенкова Е.А. Влияние изменений крупномасштабной атмосферной циркуляции и температуры поверхности океана на тренды летних осадков на Европейском Севере России по наземным и спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 5. С. 229-238. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-155-229-238

12. Ilinich V., BelolubtcevA., Cavalli A., VelievI., Lapushkin M. Modeling of storm precipitation // Proceedings of the 11th Int. Conference on Urban Drainage Modeling. 2018. Pp. 466-469.

< П

i H

kK

G Г

S 2

o n

1 s

y 1

J со

u-I

n

S 3 o

=! ( n

u § 2

n g

s 6

A CD

Г œ t ( an

SS )

ii

О О В

г

s

s у с о

<D Ж 9090

M M

о о 10 10

13. Ilinich V., Perminov A., Belolybcev A., Nau-mova A. Assessment of the Impact of Changes in Storm Rainfall and Landscape Characteristics on the Maximum Flow of Small Rivers // Advances in Hydroinfor-matics. 2019. Pp. 717-725.

14. Cavalli A.B., Ilinich V.V., Lapushkin M.Y., Naumova A.A. Evaluation and stochastic simulation of storm precipitation for city underground utilities in condition of climate change // 13 th International Conference on Hydroinformatics. Palermo, 2018. Pp. 389-393. DOI: 10.29007/986f

15. Волосухин В.А., Белоконев Е.Н. Научное обоснование повышения надежности водосбросных сооружений гидроузлов. Новочеркасск : Новочеркасская гос. мелиоративная акад., 2008. 193 с.

16. Рейно Д., Тилен Дж., Саламон П., Бурек П., Анкетин С., Альфьери Л. Совместное использова-

ние динамического стока для улучшения раннего предупреждения о внезапных наводнениях в Европе: оценка наводнений в Центральной Европе 2013 года в Германии // Метеорологические приложения. 2015. № 22 (3). С. 410-418.

17. Statistical methods in the Atmospheric Sciences / Ed. R. Dmowska, D. Hartman, H.T. Rossby // Inter. Geoph. Series. 2011. Vol. 1. Р. 668.

18. Сикан А.В. Методы статистической обработки гидрометеорологической информации: учебник. Изд. 2. СПб. : РГГМУ, 2007. 279 c.

19. Блохинов Е.Г. Распределение вероятностей величин речного стока. М. : Наука, 1974. 169 c.

20. Раткович Л.Д. Аспекты развития теории и практики водохозяйственных расчетов // Труды VI Всероссийского гидрологического съезда в Санкт-Петербурге. М. : Росгидромет, 2006. С. 188-192.

Поступила в редакцию 19 июля 2021 г. Принята в доработанном виде 10 сентября 2021 г. Одобрена для публикации 10 сентября 2021 г.

N N О О N N

СП СП

* <D U 3

> (Л

с и

m «в <ö ф

И

ф <u

о ё

о

о о

со <

со S:

8 «

™ §

ОТ "

от Е

Е о

CL ° ^ с

ю о

S «

о Е

СП ^ т- ^

от от

Об авторах: Виталий Витальевич Ильинич — кандидат технических наук, профессор, профессор кафедры метеорологии и климатологии; Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева); 127434, г. Москва, Тимирязевская ул., д. 49; РИНЦ ID: 134238, ORCID: 0000-0003-2094-2882; vilinitch@gmail.com;

Алексей Васильевич Перминов — кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры гидрологии, гидрогеологии и регулирования стока; Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева); 127434, г. Москва, Тимирязевская ул., д. 49; РИНЦ ID: 4660-8322; alexperminov@mail.ru;

Анна Анатольевна Наумова — старший преподаватель кафедры гидрологии, гидрогеологии и регулирования стока; Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева); 127434, г Москва, Тимирязевская ул., д. 49; РИНЦ ID: 1010469; koshevaya81@mail.ru.

REFERENCES

1. Belolubtsev A., Ivanova D., Kuzmova K., Dronova E., Ilinich V., Bazheeva A. Approach to evaluation of change maximum daily precipitation on the base of long time observation. Danish Scientific Journal. 2019; 20-2:22-26.

2. Groisman P.Y., Knight R.W., Zolina O. Recent Trends in Regional and Global Intense Precipitation Patterns. Climate Vulnerability, 1st Edition Understanding and Addressing Threats to Essential Resources. 2013; 25-52. DOI:10.1016/B978-0-12-384703-4.00501-3

3. Belchikhina V.V., Ilinich V.V., Asaulyak I.F., Belolubtsev A.I. Simulation of the precipitation scenarios on the river catchment with consideration of the climatic changes. Procedia Engineering. 2016; 665-669. DOI: 10.1016/j.proeng.2016.07.567

4. Zolina O., Simmer C., Kapala A., Shabanov P., Becker P., Machel H., Gulev S.K., Groisman P. Precipitation Variability and Extremes in Central Europe: New View from STAMMEX Results. Bulletin of the American Meteorological Society. 2014; 95(7):995-1002. DOI: 10.1175/bams-d-12-00134.1

5. Karl T.R., Trenberth K.E. Modern global climate change. Science. 2003; 302(5):1719-1723. DOI: 10.1126/science.1090228

6. Zolina O.G., Bulygina O.N. Current climatic variability of extreme precipitation in Russia. Fundamental and Applied Climatology. 2016; 1:84-103. DOI: 10.21513/2410-8758-2016-1-84-103 (rus.).

7. Ilinich V., Akulova E., Belchihina V., Pono-marchuk K. Estimation of Statistical Characteristics for Storm Precipitation with Long-term Data to Assess Climate Change. Journal of Climate Change. 2016; 2(2):83-87. DOI: 10.3233/jcc-160019

8. Ilinich V.V., Larina T.D. Evaluation of changes storm Precipitation during century for the modeling of floods. Sustainable Hydraulics in the Era of Global Change. London, Taylor & Francis Group, 2016; 928934. DOI: 10.1201/b21902-153

9. Lapushkin M., Ilinich V. Assessment of changes characteristics of the storm rains in the north of Moscow that are impact on the reliability of hydrotechnical con-

structions. Hydrotechnical Construction. 2020; 3:2-5. (rus.).

10. Cherenkova E.A., Bardin M.Yu., Zolotokry-lin A.N. The statistics of precipitation and droughts during opposite phases of the quasi-biennial oscillation of atmospheric processes and its relation to the yield in the European part of Russia. Meteorology and Hydrology. 2015; 3:23-35. (rus.).

11. Cherenkova E.A. Influence of changes in large-scale atmospheric circulation and ocean surface temperature on the trends of summer precipitation in the north of European Russia based on terrestrial and satellite data. Modern problems of remote sensing of the Earth from space. 2018; 15(5):229-238. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-229-238 (rus.).

12. Ilinich V., Belolubtcev A., Cavalli A., Ve-liev I., Lapushkin M. Modeling of storm precipitation. Proceedings of the 11th Int. Conference on Urban Drainage Modeling. 2018; 466-469.

13. Ilinich V., Perminov A., Belolybcev A., Nau-mova A. Assessment of the Impact of Changes in Storm Rainfall and Landscape Characteristics on the Maximum Flow of Small Rivers. Advances in Hydroinfor-matics. 2019; 717-725.

14. Cavalli A.B., Ilinich V.V., Lapushkin M.Y., Naumova A.A. Evaluation and stochastic simulation

Received July 19, 2021.

Adopted in revised form on September 10, 2021. Approved for publication on September 10, 2021.

of storm precipitation for city underground utilities in condition of climate change. 13th International Conference on Hydroinformatics. Palermo, 2018; 389-393. DOI: 10.29007/986f

15. Volosuhin V.A., Belokonev E.N. Scientific justification for improving the reliability of waterworks spillways. Novocherkassk, Novocherkassk State Melioration Academy, 2008; 193. (rus.).

16. Raynaud D., Thielen J., Salamon P., Burek P., Anquetin S., Alfieri L. A dynamic runoff coefficient to improve flash flood early warning in Europe: Evaluation on the 2013 central European floods in Germany. Meteorological Applications. 2015; 22(3):410-418. (rus.).

17. Statistical methods in the Atmospheric Sciences / Ed.R. Dmowska, D. Hartman, H.T. Rossby. Inter. Geoph. Series. 2011; 1:668.

18. Sikan A.V. Methods of statistical processing of hydrometeorological information. Ed. 2. St. Petersburg, RGGMU, 2007; 279. (rus.).

19. Blohinov E.G. Probability distribution of river runoff values. Moscow, Nauka, 1974; 169. (rus.).

20. Ratcovich L.D. Aspects of the development of theory and practice of water management calculations. Proceedings of VI Russian hydrological congress in Sanct-Peterburg. Moscow, Rosgidromet, 2006; 188192. (rus.).

< П i н

kK

о Г

S 2

Bionotes: Vitaly V. Ilinich — Candidate of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Meteorology and Climatology; Russian State Agrarian University — Moscow Timiryazev Agricultural Academy (RSAU — MTAA named after K.A. Timiryazev); 49 Timiryazev st., Moscow, 127434, Russian Federation; ID RISC: 134238, ORCID: 0000-0003-2094-2882; vilinitch@gmail.com;

Aleksey V. Perminov — Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Hydrology, Hydrogeology and Flow Regulation; Russian State Agrarian University — Moscow Timiryazev Agricultural Academy (RSAU — MTAA named after K.A. Timiryazev); 49 Timiryazev st., Moscow, 127434, Russian Federation; ID RISC: 4660-8322; alexperminov@mail.ru;

Anna A. Naumova — Senior Lecturer of the Department of Hydrology, Hydrogeology and Flow Regulation; Russian State Agrarian University — Moscow Timiryazev Agricultural Academy (RSAU — MTAA named after K.A. Timiryazev); 49 Timiryazev st., Moscow, 127434, Russian Federation; ID RISC: 1010469; koshevaya81@mail.ru.

o

n со I D

y 1

J to

u-I

n °

DD S o

=¡ (

oi о n

u

S 2

n g

D 6

A CD

Г œ t ( an

CD )

ii

« о

о n

г

s S

s у с о (D *

00 00

M M

о о 10 10