Оценка максимальных расходов воды весеннего половодья малых рек Северо-Запада в условиях нестационарности климата (на примере р. Тихвинки)

Sergei Aleksandrovich Zhuravlev, Sergei Viktorovich Buzmakov


Аннотация


Резюме. Проведен анализ годовой изменчивости максимального стока р. Тихвинки. Установлено, что максимальные расходы воды, обусловленные весенним половодьем, имеют значимую тенденцию к снижению.

Представлены результаты анализа кривой распределения максимальных расходов воды для пункта гидрологических наблюдений р. Тихвинка  – п. Горелуха. Они показали, что наличие даже долговременных рядов наблюдений за стоком воды (более 100 лет) в условиях современных изменений климата не позволяет проводить надежную оценку характеристик максимального стока редких обеспеченностей.

С помощью метода динамико-стохастического моделирования на основе реализации ряда модельных сценариев изменения климата (потепления в среднем на 2°С и 4°С) представлен прогноз формы кривой распределения максимальных расходов воды в течение XXI века.

Результаты моделирования показали, что в условиях дальнейшего потепления максимальный расход будет и дальше иметь общую тенденцию на уменьшение (до 25% для 1%-ной обеспеченности). Это позволяет сделать предположение о перспективах дальнейшего снижения рисков затопления в пределах водосбора р. Тихвинки.


Ключевые слова


речной сток; максимальный расход воды; гидрологическое моделирование; река Тихвинка; Северо-Запада России

Литература


Доброумов Б.М., Тумановская С.М. Наводнения на реках России: их формирование и районирование // Метеорология и гидрология. 2002. №12. С. 70–78.

Knox, James C. “Large increases in flood magnitude in response to modest changes in climate.” Nature 361.6411 (1993): 430–432.

Field, Christopher B., ed. Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation: Special report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press, 2012.

Государственный доклад «О состоянии и использовании водных ресурсов Российской Федерации в 2012 году”. Министерство природных ресурсов и экологии Российской Федерации. 2013.

Свод правил 33-101-2003 «Определение основных расчетных гидрологических характеристик». Москва. 2003.

Виноградов Ю.Б., Виноградова Т.А. Математическое моделирование в гидрологии М.: Академия, 2010. 304 с.

Шмакова М.В. Стохастическая Модель Погоды в системе детерминировано – стохастического моделирования характеристик стока: Автореф. дис. на соиск. уч. степ. к.т.н.: Спец. 11.00.07 / Гос. гидрол. ин-т. СПб: 2000. 25 с.

Гельфан А.Н., Морейдо В.М. Динамико-стохастическое моделирование формирования снежного покрова на Европейской территории России. Лед и снег. 2014. №2, 44–52.

Журавлев С.А. Применение детерминированно-стохастического моделирования для определения координат кривых распределения стока (на примере реки Паши) // Водное хозяйство России, №4, 2012. С. 43–53.

Vinogradov Yu B., Semenova O.M. and Vinogradova T. A. “An approach to the scaling problem in hydrological modelling: the deterministic modelling hydrological system.” Hydrological processes 25.7 (2011): 1055–1073.

Schneider C., Laizé C.L.R., Acreman M.C., & Florke M. (2013). How will climate change modify river flow regimes in Europe? Hydrology and Earth System Sciences, 17(1), 325–339.

Monier E., Sokolov A., Schlosser A., Scott J. & Gao X. (2013). Probabilistic projections of 21st century climate change over Northern Eurasia. Environmental Research Letters, 8(4), 045008.




DOI: https://doi.org/10.12731/wsd-2015-12.2-618-628

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Bookmark and Share


(c) 2016 В мире научных открытий



ISSN 2658-6649 (print)

ISSN 2658-6657 (online)

HotLog Яндекс цитирования