Содержание к диссертации
Введение
Общие сведения о предметной области исследования 22
Объект и предмет исследования 22
Российская Арктика: ресурсный потенциал и социально-экономичеекая инфраструктура
Обзор существующих методов расчета статистических характеристик максимального стока при неустановившемся климате
1 Статистические методы 35
2 Балансовые модели 41
Выводы
Формулировка задачи и исходные данные
Математическая модель формирования многолетнего максимального стока
Исходные данные 58
1 Гидрология 58
2 Климат и сценарные оценки его изменения в XXI веке
Численные критерии локализации дат начала и окончания весеннего половодья для расчета слоя стока по данным ежедневных расходов воды
Выводы 78
Научное обоснование приемов расчета статистических характеристик многолетнего максимального стока в арктических районах
Обоснование условий параметризации модели формирования многолетнего максимального стока
Обоснование задания внешнего воздействия в модели формирования многолетнего максимального стока
3.3 Выводы 109
4 Научно-техническое обоснование достоверности расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока на ретроспективном материале
4.1 Метод оценки достоверности расчетов и исходные данные 113
4.2 Оценка достоверности расчетов по модели формирования многолетнего максимального стока в арктических районах
4.2.1 При постоянных параметрах модели 121
4.2.2 При переменных параметрах модели 128
4.3 Выводы 135
5 Долгосрочная оценка статистических характеристик многолетнего максимального стока на территории Российской Арктики по основным климатическим сценариям МГЭИК
5.1 Сценарные оценки изменения климата в XXI веке 138
5.2 Изменение статистических характеристик многолетнего максимального стока на севере России
5.3 Изменение статистических характеристик сроков вскрытия и прохождения весеннего половодья на устьевых участках рек бассейна Карского моря
5.4 Выводы 198
6 Оценка экономической эффективности расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока при решении задач строительного проектирования
6.1 Постановка задачи 204
6.2 Планирование социально-экономического развития субъекта РФ (на примере Республики Коми)
6.3 Планирование инвестиций в проекты строительства (на примере мостового перехода железнодорожной магистрали «Северный ши ротный ход»)
6.4 Выводы 227
Заключение 230
Список использованных источников
- Обзор существующих методов расчета статистических характеристик максимального стока при неустановившемся климате
- Численные критерии локализации дат начала и окончания весеннего половодья для расчета слоя стока по данным ежедневных расходов воды
- Оценка достоверности расчетов по модели формирования многолетнего максимального стока в арктических районах
- Изменение статистических характеристик многолетнего максимального стока на севере России
Введение к работе
Актуальность темы. В последние десятилетия увеличилось число техногенных аварий, связанных с природными стихийными бедствиями: ураганами, засухой, наводнениями. Мировое научное сообщество признает факт наличия изменений в климатической системе планеты и предлагает сценарии климата в будущем (IPCC, 2013). Особое внимание уделяется практическому применению результатов научных исследований для повышения надежности строительного проектирования в условиях меняющегося климата (Madsen et al., 2013).
Стратегия развития арктической зоны Российской Федерации (Государственная программа, 2014) предусматривает широкомасштабное развитие социально-экономической инфраструктуры, позволяющей добывать, перерабатывать и транспортировать природные ресурсы Арктики. Учитывая высокую стоимость строительных проектов в труднодоступных районах Севера, задача разработки научных основ расчетов обеспеченных расходов проектируемых гидротехнических сооружений при неустановившемся климате является своевременной.
В работе рассматривается многолетний максимальный сток, поскольку его характеристики используются при проектировании трубопроводов, мостовых переходов, водопропускных и водозаборных сооружений нефте- и газодобывающих и перерабатывающих предприятий (см., например: СП 35.13330.2011). Максимальный сток на арктической территории формируется в период весенне-
го половодья.
Стратегическое значение арктических территорий (Государственная программа РФ, 2014) и необходимость разработки научного обеспечения защиты социально-экономических объектов (Водная стратегия РФ, 2009) в условиях меняющегося климата делает работу актуальной в современных условиях.
Степень разработанности проблемы. Развитие методов оценки статистических характеристик многолетнего стока началось в начале прошлого столетия. С началом индустриализации в СССР для нужд строительства требовались сведения о режиме стока, в том числе при отсутствии данных наблюдений. Впервые вопрос о вероятностных характеристиках колебаний многолетнего стока обсуждался Д.И. Кочериным в 1928 году на II Гидрологическом съезде. Позднее в работе (Кочерин, 1932) были представлены первые обобщения данных наблюдений за стоком в виде карты нормы годового стока и предложены методы оценки его многолетней изменчивости. В 1930 году Д.Л. Соколовский в работе «О применении кривых распределения к установлению вероятных колебаний годового стока рек Европейской части СССР» предложил использовать решения уравнения Пирсона для расчетов гидрологических величин редкой повторяемости.
В дальнейшем разработка теории применения математической статистики и кривых распределения в гидрологических и водохозяйственных расчетах была продолжена А.Н. Великановым, С.Н. Крицким, М.Ф. Менкелем, Г.Н. Бров-ковичем, А.В. Рождественским и другими. Опыт применения методов статистической обработки многолетних рядов наблюдений за стоком позволил сформулировать ряд нормативных документов, регламентирующих порядок гидрологических расчетов в строительном проектировании. В 1972 году строительные нормы были сведены в единый документ «Указания по определению расчетных гидрологических характеристик», который уточнялся в 1983 (СНиП 2.01.14-83)
и 2004 (СП 33-101-2003) годах. Подобные нормативные документы существуют во многих странах, например, в США для расчетов максимальных расходов редкой повторяемости используется «Guideline for determining flood flow frequency: Bulletin 17-B» (IACWD, 1982).
Все нормативные документы базируются на предположении о том, что процесс формирования основных видов многолетнего стока является статистически стационарным, а следовательно, ретроспективные наблюдения являются репрезентативными для представления режима стока на период эксплуатации объекта строительства. Гипотеза стационарности была подтверждена анализом данных наблюдений до 1975 года (Пространственно-временные колебания, 1988). За этот период данные были обобщены наиболее полно, с применением единых методик, разработанных в Государственном гидрологическом институте (ГГИ).
Однако, в последние годы гипотеза стационарности подвергается сомнению (Milly et al., 2008). Сценарии изменения климата широко применяются для получения глобальных и региональных оценок изменения среднегодового стока, его внутригодового распределения (Георгиевский и др., 2012; Алексеевскии и др., 2011; Добровольский, 2011; Шикломанов и др., 2007), а также наводнений редкой повторяемости (Hirabayashi, 2013). Такие оценки получены для бассейнов отдельных рек с применением гидрологических моделей (Vinogradov et al., 2011), иногда дополненных генератором погоды (Гельфан, 2007). В ряде стран результаты таких исследований используются в практике проектирования для оценки риска возникновения экстремальных наводнений и утверждены как нормативные документы на государственном и/или региональном уровне (Madsen et al., 2013). В России в последние десятилетия коллективом авторов ГГИ был выпущен ряд Методических рекомендаций (2007, 2008, 2009), которые дополняют СП 33-101-2003, в том числе в части рекомендаций по оценке расчетных зна-
чений по неоднородным рядам наблюдений (2010). Однако, такие рекомендации не предлагают путей учета влияния климата на режимные характеристики основных видов многолетнего стока.
Одновременно с появлением в конце 80-х годов дискуссий о наличии изменений климата, теория Д.Л. Соколовского о применимости уравнения Пирсона для описания режима многолетнего стока получила развитие в работах В.В. Коваленко (1993). Были сформулированы основные принципы применения уравнения Фоккера-Планка-Колмогорова (ФПК), обобщающего уравнение Пирсона на случай нестационарного случайного процесса, для оценки кривых распределения многолетнего стока на основе сценариев изменения климата (Коваленко, 1993). Результаты этих исследований позволили подготовить «Методические рекомендации по оценке обеспеченных расходов проектируемых гидротехнических сооружений при неустановившемся климате» (2010), которые выполняют роль рекомендательного дополнения к СП 33-101-2003. В рекомендациях (2010) представлена методика оценивания норм и коэффициентов вариации максимального стока на основе климатических сценариев, которая, однако, имеет невысокую достоверность при использовании ее для расчета обеспеченных расходов проектируемых гидротехнических сооружений на северных территориях.
В настоящей диссертационной работе сформулированы научно-технические положения подготовки гидрологического обоснования строительных проектов в арктическом регионе в условиях неустановившегося климата. Разработан комплекс рекомендаций о порядке расчетов статистических характеристик максимального стока с учетом изменений климата. По данным климатических сценариев, полученным с использованием моделей общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО), выделены районы, где значения ожидаемых максимальных расходов малой обеспеченности существенно отличаются от истори-
ческих. Предложена методика оценки экономической эффективности сценарных оценок статистических характеристик максимального стока при рассмотрении проектных решений строительства объектов транспортной инфраструктуры на основе традиционных показателей технико-экономического обоснования.
Целью исследования является разработка комплекса научно-технических решений для расчетов статистических характеристик максимального стока на основе квазиравновесных климатических сценариев с учетом специфики арктических территорий, который позволяет выявлять географическое распространение зон повышенной чувствительности статистических характеристик стока весеннего половодья к изменениям климата.
При этом решались следующие задачи:
научное обоснование выбора базовой математической модели для расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока на основе климатических сценариев;
подготовка исходных гидрометеорологических данных за ретроспективный период и получение сценарных оценок климатических характеристик на будущее;
научное обоснование и разработка эффективного метода задания климатического воздействия при расчетах статистических характеристик максимального стока;
разработка алгоритмов учета изменений свойств подстилающей поверхности при параметризации модели формирования максимального стока;
научно-техническое обоснование достоверности расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока для верификации на ретроспективном материале;
технические расчеты статистических характеристик многолетнего максимального стока по климатическим сценариям для территории Российской
Арктики;
научно-техническое обоснование рекомендаций по учету изменения климата при строительном проектировании в регионах, где ожидаются существенные изменения статистических характеристик максимального стока;
научно-техническое обоснование экономической эффективности применения предложенного комплекса рекомендаций для расчета статистических характеристик максимального стока при решении задач строительного проектирования социально-экономической инфраструктуры Российской Арктики.
Предметом исследования является режим многолетнего максимального стока весеннего половодья, который характеризуется статистическими моментами трехпараметрического распределения Пирсона III типа.
Объектом исследования является территория Российской Арктики в пределах водно-ресурсной границы (Иванов и др., 1991). Российская Арктика включает территорию арктической зоны РФ, выделенную решением Государственной комиссии по делам Арктики 1989 года. В нее входят территории Ненецкого, Ямало-Ненецкого, Таймырского (Долгано-Ненецкого), Чукотского автономных округов (полностью) и частично территории Республики Саха (Якутия), Красноярского края, Архангельской и Мурманской областей (Решение, 1989).
Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследований. В качестве методов исследования привлекались приемы математической статистики (обработка случайных последовательностей, критерии значимости) при решении инженерных задач (Свешников, 2007) и математического моделирования (уравнения Пирсона и Фоккера-Планка-Колмогорова) для расчета статистических характеристик основных видов многолетнего стока на основе климатических сценариев. В качестве исходных данных использовались многолетние ряды гидрометеорологической информации за период с начала наблюдений до
2008 года, полученные из официальных изданий Росгидромета. Сценарные оценки изменения климата до 2100 года получены по результатам численных экспериментов МОЦАО для климатических сценариев, рекомендуемых Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК). Научная обоснованность и достоверность положений и выводов подтверждается статистической оценкой промежуточных и окончательных результатов, а также согласованностью модельных и экспериментальных данных, полученных для ретроспективного периода.
Научные результаты, выносимые на защиту. На защиту выносятся полученные лично автором следующие новые научно-технические результаты.
-
Математическое обоснование и программное обеспечение для расчета численных критериев локализации дат начала и окончания периода половодья.
-
Научное обоснование необходимости разработки региональных рекомендаций для расчета обеспеченных максимальных расходов при неустановившемся климате, основанное на результатах статистического анализа многолетних рядов стока весеннего половодья на территории Российской Арктики.
-
Система научно обоснованных рекомендаций для расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока на арктических территориях в условиях меняющегося климата, включая метод задания сценарной климатической информации в модели формирования стока, методы ее параметризации и оценки ретроспективных прогнозов кривых обеспеченностей максимального стока.
-
Оценки ожидаемых изменений норм и коэффициентов вариации стока весеннего половодья, основанные на данных климатических сценариев МГЭИК.
5. Концепция и методы оценивания эффективности использования
комплекса предложенных научно-технических рекомендаций для расчета обес-
печенных максимальных расходов воды при подготовке технико-экономического обоснования проектов строительства и долгосрочного планирования развития арктической зоны Российской Федерации.
6. Карты арктических районов, где при проектировании гидротехнических сооружений целесообразно применять комплекс научно-технических рекомендаций, разработанных в исследовании.
Последнее положение дает возможность государственным органам управления и руководителям предприятий водозависимых отраслей экономики арктического региона РФ осуществлять стратегическое планирование развития региона с учетом изменений климата. Чтобы получить возможность выявления географических закономерностей (в виде карт из п. 6), потребовались исследования, результаты которых представлены в п. 1-5 и носят технический (технологический) характер. Региональные рекомендации, сформулированные в исследовании, не предполагают внесение изменений в действующие нормативные документы о порядке расчетов основных гидрологических характеристик и являются аддитивными по отношению к ним.
Научная новизна и практическая значимость результатов исследования. В исследовании впервые получены следующие результаты.
-
Предложен метод и разработано программное обеспечение для локализации дат начала/окончания половодья и автоматизации расчетов слоя стока весеннего половодья по данным ежедневных расходов воды.
-
Получен вывод о наличии на арктических территориях значимых изменений статистических моментов вероятностных распределений многолетнего стока весеннего половодья, что является мотивацией развития региональных методов и рекомендаций по оценке обеспеченных расходов проектируемых гидротехнических сооружений при неустановившемся климате.
-
Получен вывод об эффективности использования норм годовых сумм
осадков в модели формирования многолетнего стока весеннего половодья на арктической территории, что позволяет уменьшить погрешности, связанные с неопределенностью сценарных оценок характеристик стокообразуюших осадков.
-
На основе оценок оправдываемости ретроспективных прогнозов кривых обеспеченности стока весеннего половодья получен вывод о необходимости учета специфики его формирования на арктических территориях.
-
Предложен эффективный метод учета изменений свойств подстилающей поверхности при параметризации модели формирования многолетнего стока весеннего половодья, что позволило повысить достоверность расчетов статистических характеристик максимального стока на арктических территориях.
-
Определены арктические регионы России, где при планировании долгосрочного развития социально-экономической инфраструктуры и проектировании гидротехнических сооружений целесообразно применять комплекс научно-технических рекомендаций, разработанных в исследовании.
7. Представлены результаты апробации экономической эффективности
предложенного регионального подхода при планировании развития социально-
экономической инфраструктуры региона (на примере Республики Коми) и под
готовке гидрологических обоснований строительного проектирования (на при
мере мостового перехода железнодорожной магистрали «Северный широтный
ход»).
Полученные в работе результаты позволили впервые сформулировать научно обоснованный подход для расчета основных гидрологических характеристик максимального стока в условиях неустановившегося климата на территории арктической зоны России для нужд строительного проектирования.
Соответствие диссертации паспорту специальности. Исследования, представленные в диссертации, и основные научные положения соответствуют
области исследования (п. 10 «Разработка научных основ обеспечения гидроэкологической безопасности территорий и хозяйственных объектов, экономически эффективного и экологически безопасного водопользования и водопотребления, планирования хозяйственной деятельности в областях повышенного риска опасных гидрологических процессов, защиты водных объектов от истощения, загрязнения, деградации, оптимальных условий существования водных и наземных экосистем») специальности 25.00.27 «Гидрология суши, водные ресурсы, гидрохимия» по номенклатуре специальностей научных работников «Науки о Земле».
Апробация и реализация результатов диссертации. Основные положения диссертации докладывались на научных семинарах Российского государственного гидрометеорологического университета, Государственного гидрологического института, Федерального государственного бюджетного учреждения Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербургского университета, Института озероведения РАН, Санкт-Петербургского политехнического университета, Московского государственного университета, Института водных проблем РАН, Государственной геофизической обсерватории, на IV и V Всероссийских гидрологических съездах (Санкт-Петербург, 2004, 2014), на научных и технических конференциях в Санкт-Петербурге (2008, 2010), Москве (2010, 2012), Новосибирске (2011) и Хельсинки (2015).
Результаты работ переданы в государственные учреждения для решения задач разработки региональной государственной политики использования природных ресурсов и обеспечения безопасности гидротехнических сооружений (справка о внедрении предоставлена Министерством природных ресурсов Мурманской области) и в коммерческие организации для подготовки технических обоснований и разработки экономически целесообразных решений при проектировании и строительстве гражданских, военных и промышленных объектов
(справка о внедрении предоставлена ЗАО «МурманскТИСИз»), а также для разработки региональных научно-технических рекомендаций по проектированию калийных и соляных разработок в Пермском крае (справка о внедрении предоставлена ЗАО «ВНИИ Галургии»).
Результаты исследования отражены в научно-технических отчетах РГГМУ по темам «Частично инфинитный механизм в моделировании и прогнозировании гидрологических катастроф» (номер госрегистрации 01 2006 03264), «Нелокальные взаимодействия в моделях прогноза развития гидрологических процессов» (номер госрегистрации 01 2009 52633), «Выявление эволюционных смещений географического распределения зон аномального формирования многолетнего максимального стока весеннего половодья в арктическом регионе России при возможных изменениях климата» (номер госрегистрации 01 2009 52622), «Географические закономерности распределений на территории России аномальных зон формирования экстремальных видов многолетнего речного стока в перспективе долгосрочных климатических изменений» (номер госрегистрации 01 2012 80083), «Создание диагностических и прогностических моделей развития процессов катастрофического формирования многолетнего речного стока» (номер госрегистрации 01 2010 60870) и «Адаптация математических моделей формирования вероятностных характеристик многолетних видов речного стока к физико-географическим условиям России для целей обеспечения устойчивости их решений при моделировании и прогнозировании» (номер госрегистрации 01 2014 58678), «Исследования и разработка научно-технических основ реагирования на разномасштабные климатические изменения при рацо-нальном природопользовании в Арктике» (номер госрегистрации
14.515.11.0002, рук. д. ф.-м. н., проф. Л.Н. Карлин) в 2009-2015 гг. Часть результатов исследования представлена в отчетах Арктического и Антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ) по пяти темам целевых
научно-технических проектов плана НИОКР Росгидромета в 2005-12 гг. Результаты работ внедрены в учебный процесс по специальности «Гидрология суши» (07.32.00) в РГГМУ.
Личный вклад автора. Научные положения, выносимые на защиту, методические и технические решения комплекса рекомендаций о порядке проведения расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока на территории Российской Арктики в условиях неустановившегося климата, получены лично автором и опубликованы в статьях из списка, рекомендованного ВАК.
В публикациях, подготовленных в соавторстве, автору принадлежат формулировка целей и задач, обработка исходных данных и анализ полученных результатов. Лично автором представлено обоснование необходимости подготовки научно-технического комплекса региональных рекомендаций для расчета обеспеченных расходов на арктических территориях в условиях неустановившегося климата, сформулированы практические задачи работы и предложены их рациональные решения. В работе автором сформулированы новые научно обоснованные технические и технологические решения, внедрение которых вносит вклад в развитие арктической зоны России и Российской Федерации. Автор являлась ответственным исполнителем четырех целевых научно-технических проектов плана НИОКР Росгидромета и руководителем двух грантов отдела подготовки кадров ААНИИ.
Публикации. По теме диссертации опубликовано более 50 работ, из них 17 в журналах из списка рекомендованного ВАК. Подготовлены методические рекомен-дации по оценке обеспеченных расходов проектируемых гидротехнических сооружений при неустановившемся климате (в соавторстве с сотрудниками кафедры гидрофизики и гидропрогнозов РГГМУ).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести
глав, заключения, списка использованной литературы, содержащего 232 источника, четырех приложений. Работа изложена на 357 страницах текста, включая 72 рисунка и 72 таблицы.
Благодарности. Автор выражает искреннюю благодарность научному консультанту, профессору кафедры гидрофизики и гидропрогнозов, заслуженному деятелю науки Российской Федерации, д. т. н. В.В. Коваленко за консультации в научных исследованиях, коллективу кафедры за многочисленные вопросы и замечания в ходе обсуждений работы, профессору д. т. н. В.А. Лобанову, про-
фессору д. г. н. Н.И. Алексеевскому, профессору д. г. н. В.А. Шелутко, д. ф.-м. н. С.А. Кондратьеву, профессору д. г. н. A.M. Догановскому, профессору д. т. н. В.А. Кузьмину, профессору к. г. н. В.Н. Воробьеву, к. г. н. Н.Н. Брязгину, к. г. н. Е.В. Курзеневой, к. ф.-м. н. Р.Д. Кузнецову за многочисленные обсуждения и полезные советы при подготовки диссертационной работы, а также к. т. н. В.В. Иванову за многолетнюю поддержку.
Обзор существующих методов расчета статистических характеристик максимального стока при неустановившемся климате
До настоящего времени нет однозначного определения границ Арктики [36]. В зависимости от цели и задач для выделения арктических территорий применяют астрономические, климатические, биоклиматические, административные, ландшафтные и прочие критерии. В качестве астрономических критериев используются величины поступления солнечной радиации и освещенности. При этом, положение южной границы Арктики определяется широтой Северного полярного круга [110].
С точки зрения климатического подхода, критериями, определяющими положение южной границы Арктики, являются: изотерма +10 С для июля, величина радиационного баланса (10-15 ккал/см2 в год), среднее положение между изотермами среднемноголетней июльской температурой воздуха (+8 С и +12 С) и другие. В атласе Арктики [5], дается следующее определение Арктики: «северная полярная область Земли, включающая Северный Ледовитый океан и окружающие его окраины материков Евразия и Северная Америка. К ней относятся территории, находящиеся в пределах средней многолетней изотермы июля +10 С, где в условиях вечной мерзлоты существуют покровные ледники или безлесная тундра, и акватории, на которых однолетний лед в отдельные годы не вытаивает в весенне-летний период, превращаясь затем в многолетний».
Физико-географический подход использует различные классификации ландшафтов. Согласно одной из них, Арктика ограничивается с юга распространением зоны тундр [42]. Биоклиматический подход основан на критериях оценки воздействия окружающей среды на человеческий организм: недостаток биологически активной ультрафиолетовой радиации в течение холодного периода; преобладание низких температур воздуха в сочетании с суровым ветром и высокой относительной влажностью воздуха и проч. [64].
Выделение арктической зоны с точки зрения государственного управления осуществляется на основании Решения Государственной комиссии по делам Арктики при Совете Министров СССР от 22 апреля 1989 года [129]. Согласно этому документу, выделены административные районы, отнесенные к арктическим: Ненецкий, Ямало-Ненецкий, Таймырский (Долгано-Ненецкий), Чукотский автономные округа (полностью), частично территории Республики Саха (Якутия), Красноярского края, Архангельской и Мурманской областей, включая земли и острова, расположенные в российском секторе Арктики.
При определении положения южной границы Арктики с точки зрения гидрологии, помимо физико-географических критериев, предложено учитывать бассейновый принцип: территория ограничивается водораздельными линиями водосборов рек, впадающих в Северный Ледовитый океан (за исключением крупных сибирских рек). Это понятие водно-ресурсной экологической границы Российской Арктики, впервые сформулировано в работе [41], и позднее использовано в монографии [105]. В настоящей работе северная полярная область рассматривается с гидрологической точки зрения, а значит предметом исследования является территория Российской Арктики в пределах водно-ресурсной границы (рисунок 1.1), куда входит арктическая зона РФ [129].
Для нужд строительства социально-экономических инфраструктуры в арктической зоне РФ наиболее актуальным является многолетние статистические характеристики максимального стока [165], поскольку его характеристики используются при проектировании трубопроводов, мостовых переходов, водопропускных и водозаборных сооружений нефте- и газодобывающих и перерабатывающих предприятий (таблица 1.1). Рисунок 1.1 - Граница Российской Арктики и арктическая зона РФ (АЗРФ). Таблица 1.1 - Отраслевые показатели технико-экономического обоснования (ПТЭО) и расчетные гидрологические характеристики (РГХ)
Черная ицветнаяметаллургия,дерево-,нефте-, газо-перерабатывающие отрасли Расход источника водоснабжения Минимальные среднемесячные расходы обеспеченностью 85, 90 и 95 % [144]
Предметом исследования является режима многолетнего максимального стока, который характеризуется основными гидрологическими характеристиками (норма, коэффициенты вариации и асимметрии), рассчитанными на основании выборочных начальных статистических моментов. Основные гидрологические характеристики многолетнего стока рассчитываются на основании данных климатических сценарных оценок изменений норм метеопараметров. На арктической территории максимальный сток формируется в период весеннего половодья и характеризуется слоем стока за период от даты начала до даты окончания половодья. Переход от слоя стока к мак симальным расходом малой обеспеченности регламентируется Сводом правил [148]. Максимальные расходы расчетной обеспеченности рассчитываются:
В формуле (1.1) расчетный слой стока весеннего половодья определяется в зависимости от нормы слоя стока (/і) и параметров кривой обеспеченности максимального стока. Большинство параметров, входящих в эту формулу, учитывают зональные особенности водного объекта и определяются на основе классификаций и/или эмпирических формул, представленных, например, в работах [113, 148].
Социально-экономическое развитие арктических территорий определяется наличием значительных запасов полезных ископаемых. Освоение ресурсов затрудняется суровыми климатическими условиями региона, неблагоприятными для развития транспортной инфраструктуры: строительство автомобильных и железнодорожных магистралей требует значительных капиталовложений, водный транспорт лимитирован короткими сроками навигации [34].
Европейская часть Российской Арктики включает Мурманскую, Архангельскую области и Республику Коми, где развиты как добывающие, так и перерабатывающие отрасли промышленности (таблица 1.2). Наличие развитой транспортной инфраструктуры позволяет легко осуществлять перевозки выпускаемой продукции в центральные районы РФ и за рубеж. Приоритетными отраслями промышленности в регионе являются черная и цветная металлургия, деревообрабатывающая, целлюлозно-бумажная, горно-химическая, рыбная, транспортная и гидроэнергетическая.
Численные критерии локализации дат начала и окончания весеннего половодья для расчета слоя стока по данным ежедневных расходов воды
Данные обобщений наблюдений за стоком весеннего половодья на 102 гидрологических постах наблюдательной сети Росгидромета получены из изданий Государственного водного кадастра (ОГХ, Ресурсы поверхностных вод СССР и МДН [80-87, 119-128]) (таблица А.1). Площади водосборов выбранных рек составляли от 1000 до 50000 км2, на них отсутствует карст, регулирование стока и интенсивная хозяйственная деятельность, влияющая на залесенность, распаханность и озерность водосбора (рисунок 2.1, таблица А.1). 50E 60E 70E 80E 90E 100E 110E 120E 130E
Были собраны следующие характеристики стока: даты начала и окончания половодья, его продолжительность, максимальный расход и слой стока. При наличии в рядах пропусков в отдельные годы, проведена работа по восстановлению данных методами корреляционного анализа с привлечением данных по рекам-аналогам [70, 148].
Для решения задачи расчета рядов слоя стока за половодье за период 1981-2008 годы использованы данные о ежедневных расходах воды на 37 пунктах гидрологических наблюдений, опубликованные в изданиях ГВК - Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши (гидрологический ежегодные - ГЕ). Рассчитанные слои стока использованы для решения задачи об условиях параметризации модели формирования стока половодья (задании информации в начальный мо мент времени).
На основании опубликованных/рассчитанных данных о стоке весеннего половодья на территории Российской Арктики получены выборочные оценки начальных моментов вероятностных распределений для аппроксимации кривыми обеспеченности Пирсона III типа (таблица А.2). Кроме того, подготовлены исходные данные для оценки достоверности методики долгосрочной оценки статистических характеристик стока весеннего половодья на ретроспективном материале: продолжительность маловодных и многоводных периодов и выборочные оценки нормы и коэффициентов вариации стока весеннего половодья.
В качестве внешнего воздействия в модель для расчета статистических характеристик основных видов стока (в том числе максимального) входят нормы осадков и среднегодовой температуры воздуха. Кроме того, один из параметров системы уравнений (2.6) определяется величиной случайной составляющей интенсивности внешнего воздействия (интенсивностью шума % , примерно характеризующий дисперсия осадков). Кроме того, учитывается влияние температуры воздуха на свойства подстилающей поверхности (оттаивание многолетнемерзлых грунтов и изменения толщины активного слоя, изменения ландшафтных характеристик). Поэтому, для реализации расчетов необходимо располагать данными наблюдений за осадками и среднегодовой температурой воздуха. Существует множество архивов ретроспективных данных, где помимо погодичных данных наблюдений представлены оценки нормы и/или дисперсии метеопараметров с различным временным осреднением [5, 44, 89-100, 178, 190, 207, 218, 219]. При разработке методики долгосрочной оценки статистических характеристик максимального стока сформулирован ряд задач, для решения которых использовались различные архивы данных метеонаблюдений (таблица 2.1). Таблица 2.1 - Задачи исследования, характеристика климатических данных и их ис точники
Формулировка задачи Данные метеонаблюдений Источники Обоснование использования годовых сумм осадков в качестве внешнего воздействия Нормы годовых и зимних сумм осадков [5, 9, 89-100, 190], архив отдела метеорологииФГБУ «ААНИИ»
Обоснование принятия модели процесса типа белый шум для описания годовых сумм осадков Годовые значения сумм осадков [207, 219]
Оценка качества методики долгосрочной оценки статистических характеристик максимального стока при различных вариантах задания параметров Годовые значения сумм осадков и среднегодовой температуры воздуха [207, 219]
Задание условий параметризации модели методики долгосрочной оценки статистических характеристик максимального стока Нормы годовых сумм осадков и среднегодовой температуры воздуха [89-100]
Использовалось два вида метеоданных: ежегодные ряды среднегодовой температуры воздуха и годовых сумм осадков и их многолетние нормы. При решении вопроса об использовании норм годовых сумм осадков в качестве внешнего воздействия в модели формирования стока весеннего половодья собраны данные наблюдений на метеорологических станциях, опубликованные в научно-прикладных справочниках по климату, Атласе Арктики и архивов Британского центра климатических исследований (CRU) и ФГБУ «ААНИИ» (таблица 2.2).
При оценке связи норм стока весеннего половодья и осадков в различные периоды использовались несколько наборов исходных метеорологических данных поскольку существуют вопросы, связанные с методиками учета поправок измеренных сумм осадков в арктических районах и возможных погрешностей интерполяции (CRU). Архив CRU наилучшим образом представляет ретроспективные данные метеонаблюдений на территории России [39]. Таблица 2.2 - Обобщение климатических данных использованных при решении зада чи обоснования задания внешнего воздействия
Кроме того, привлекались архивы норм осадков, учитывающие специфику учета осадков в арктическом регионе [9]. Данные предоставлены научным сотрудником отдела метеорологии ФГБУ «Арктический и Антарктический Научно-исследовательский Институт» Н.Н. Брязгиным. При определении норм осадков в измеренное количество осадков были введены поправки [117].
Для решения задач о достоверности расчетов статистических характеристик многолетнего максимального стока на ретроспективном материале использовались многолетние ряды среднегодовой температуры воздуха и годовых сумм осадков. Поскольку получение ретроспективных погодичных данных о метеопараметрах трудоемко, многолетние ряды наблюдений собраны для водосборов, где выделены периоды водности (см. главу 4). Для решения этой задачи использовались данные наблюдений по 34 метеорологическим станциям за период с 1928 по 2008 (таблица А.З, рисунок 2.2) [207, 219]. Рисунок 2.2 - Расположение метеостанций, где собраны ежегодные наблюдений.
Для получения рядов метеопараметров использовались приемы восстановления и интерполяции по близкорасположенным станциям (таблицы А.5-А.8). В случае, когда подобрать эмпирическую зависимость со значимым коэффициентом корреляции не удавалось расчет выборочных оценок норм метеопараметров за интервал времени, соответствующий периоду водности реки, основан только на данных наблюдений, без восстановления пропусков. В дальнейшем, эти значения выборочных норм метеопараметров использовались для решения задачи оценки оправдываемо сти ретроспективных поверочных прогнозов кривых обеспеченности стока весеннего половодья (результаты представлены в главе 4).
Для задания условий параметризации модели стока весеннего половодья на примере сценарной оценки изменения климата использовались нормы годовых сумм осадков и среднегодовой температуры воздуха, полученные по данным научно-при кладных справочников по климату [89-100] для 137 метеостанций (таблицы А.4 и А.9, рисунок. 2.3). Подробно решения каждой из задач представлены в главах 3-5.
Практическое использование предложенной методики долгосрочной оценки статистических характеристик максимального стока предполагает наличие сценариев изменения нормы осадков и среднегодовой температуры воздуха на период около 30 лет. Такие осреднения получены на основе численных экспериментов с МОЦАО и используются для оценки ожидаемых изменений климата, наряду с результатами па-леоклиматических реконструкций. Источником долгосрочных оценок изменений климатических характеристик является ресурс, который распространяет осреднен ные результаты моделирования через сайт Межправительственной группы по изменению климата [197]. Данные высокого временного разрешения (от суток до года) МОЦАО могут быть получены с сайта проектов CERA и CMIP3 [184, 197, 232].
Оценка достоверности расчетов по модели формирования многолетнего максимального стока в арктических районах
Основой комплекса научно-технических рекомендаций по расчету статистических характеристик многолетнего максимального стока для равновесных климатических сценариев является модель формирования стока в виде системы уравнений для начальных моментов (см. главу 2). Для параметризации модели необходимо задать значения моментов вероятностных распределений, которые получены статистической обработкой существующих рядов стока. При этом, обязательным условием является однородность многолетних рядов стока, что позволяет выделить квазистационарный времени период формирования многолетнего стока, поскольку долгосрочная оценка изменений гидрологического режима дается на основе равновесных климатических сценариев.
Анализ однородности многолетних рядов основных видов стока, проведенный на основе данных наблюдений до 1975 года, позволил построить для территории бывшего СССР карты основных расчетных гидрологических характеристик (атлас-приложение к [143]), что фактически является принятием гипотезы стационарности процесса формирования многолетнего стока. Более строгое обоснование этой гипотезы было дано в работе [114], где представлены результаты анализа однородности рядов основных видов стока. Увеличение продолжительности рядов слоя стока весеннего половодья с учетом данных последних 25-27 лет позволит провести анализ их однородности и решить вопрос о способе параметризации модели (2.6) на территории Российской Арктики: на основе карт-приложения к [114] (как это сделано в работах [21, 157]) или потребуются расчеты основных статистических характеристик стока весеннего половодья.
Анализ многолетних рядов стока весеннего половодья проведен с использованием «скользящих» алгоритмов для определения даты (года) нарушения однородности, основанных на расчетах критериев Стьюдента и Фишера при различных способах разделения данных наблюдений на подвыборки. Рассмотренные алгоритмы также применяются при решении задачи о выделении периодов различной водности (см. главу 4) и оценки достоверности методик расчета статистических характеристик многолетних видов стока [21, 48, 157].
Алгоритм «скользящего периода» предполагает, что расчет критериев производится последовательно при сравнении двух равных по объему подвыборок (п) от начала наблюдений до их окончания со сдвижкой в 1 год (рисунок 3.1). При этом, задавая минимальный объем подвыборок меньше половины длины исходного ряда (N) часть данных наблюдений не участвует в оценки численных значений статистических критериев, но при этом увеличивается анализируемый период (/). Анализ наличия неоднородности по алгоритму «скользящего периода» позволяет выделить в многолетних рядах стока в общем случае несколько периодов, характеризуемых статистически значимыми различиями норм и дисперсий (при использовании критериев Стьюдента и Фишера). Продолжительность таких периодов определяется заданной длиной подвыборки (п) и составляет кратное ей значение. Методика «скользящего периода» использована для оценки однородности рядов по критерию Стьюдента при п = 10 в работе [114].
Алгоритм «скользящей точки» предполагает разбиение многолетнего ряда на две (в общем случае неравных) подвыборки и дальнейший расчет критериев согласия последовательно со сдвижкой во времени даты разделения ряда (рисунок 3.2). Такая методика выделения подвыборок позволяет использовать весь объем данных наблюдений, и такой алгоритм больше подходит для определения даты нарушения однородности многолетнего ряда, которую следует интерпретировать исходя из гид ролого-генетического анализа [72].
В обоих алгоритмах длину анализируемого периода (/) определяет минимальный объем подвыборки (п), шаг временной сдвижки (может быть задан не равным одному году) и длина анализируемого многолетнего ряда (N). При п = N/2 многолетний ряд делится пополам и рассчитывается единственное значение для каждого из выбранных статистических критериев.
При реализации каждого из представленных «скользящих» алгоритмов получают последовательности значений критериев Стьюдента и Фишера, отнесенные к дате (году). Для каждого из таких значений критерия оценивается его статистическая значимость на заданном уровне (например, 5 %), а превышение критического значения считается годом нарушения однородности многолетнего ряда. При этом, при назначении критического значения для каждого из критериев учитывается внутрирядная (для алгоритма «скользящей точки») или межрядная корреляция (для «скользящего периода») [72, 132].
При рассмотрении последовательностей значений статистических критериев возможны два случая, в первом - значение статистического критерия на заданном уровне значимости превышает критическое в некотором году (годах), но в дальней шем снова уменьшается (рисунки 3.1 и 3.2). В этом случае имеет место временное нарушение однородности ряда, которое рассматривалось как проявление границы периода водности. Во втором случае значения статистического критерия однажды достигнув критических более не уменьшаются до конца расчетного периода, что свидетельствует о нарушении однородности ряда в том смысле, который предполагают [72].
Рассмотрим возможность использования карт-приложения к [143] в качестве начального пространственного распределения моментов вероятностных распределений стока весеннего половодья на территории Российской Арктики. В работе повторен анализ однородности из [114] на основании рядов, продолжительность которых составила более 40 лет (таблица 3.1). Площади водосборов выбранных рек составляют от 1 тыс. км2 до 50 тыс. км2, на них отсутствует карст, регулирование стока и интенсивная хозяйственная деятельность, влияющая на залесенность, распаханность и озерность водосбора.
При проверке гипотезы стационарности процесса формирования стока весеннего половодья на арктических территориях на основании данных с учетом послед них 25-28 лет использовались те же алгоритмы разбиения исходного ряда на части. Оценка наличия изменений во времени начальных моментов статистических распределений стока проводилась для 37 пунктов гидрологических наблюдений (таблицы 3.3 и А. 10). Данные наблюдений до 1980 года получены из изданий ГВК: основные гидрологические характеристики и многолетние данных наблюдений (см. глава 2). Для расчета рядов слоя стока за половодье за период 1981-2008 использованы данные о ежедневных расходах воды на 37 пунктах гидрологических наблюдений, опубликованные в изданиях ГВК. Методика расчета слоя стока весеннего половодья по данным ежедневных наблюдений представлена во второй главе и в работе [174].
При реализации алгоритма скользящего периода для двух последовательных 20-ти летних периодов (например, 1934-53 и 1954-73) рассчитываются выборочные оценки начальных моментов (mi, ш2), существенность их различия оценивается статистическими критериями. После чего берутся следующие два 20-ти летних периода (1935-54 и 1955-74) и итерация повторяется до конца периода (1956-1977 и 1978-98 на рисунке 3.3). Статистическая значимость результатов оценивалась на 1, 5 и 10 % уровнях значимости, при определении критического значения критерия учитывалось значение межрядной корреляции.
Изменение статистических характеристик многолетнего максимального стока на севере России
Рассмотрим вопрос о погрешностях расчета прогнозируемых статистических характеристик слоя стока весеннего половодья на территории Арктики с учетом погрешностей задания исходной информации (прогнозируемых климатических величин и идентифицированных параметров модели стока) в первом приближении. По имеющимся рядам наблюдений за стоком половодья рассчитаны средние относительные погрешности оценки выборочных норм и коэффициентов вариации для каждого региона (по данным таблиц А.2, где погрешности расчета норм и коэффициентов вариации определялись согласно рекомендациям из [131]). Для климатических параметров средняя относительная погрешность принята 0,05 для норм осадков AN и среднегодовой температуры AT (оценивалась по всем рядам, без выделения регионов). Тогда, относительная погрешность оценки Ас равна сумме относительных погрешностей оценки норм стока половодья и норм климатических характеристик. Относительная погрешность оценки параметра G# определяется суммой относительных погрешностей первого и второго слагаемых. При этом наибольший вклад вносит первое слагаемое, относительная погрешность которой складывается из относительных погрешностей расчетов Ас и второго момента т2 (рассчитывается исходя из относительных погрешностей расчетов норм и коэффициентов вариации (таблица 5.17)).
Кроме неопределенности исходной информации и параметров модели погрешность расчета прогнозируемых нормы стока и коэффициента вариации включает погрешность оценки прогностической климатической информации (ожидаемых норм годовых сумм осадков и среднегодовой температуры воздуха, полученных из моделей общей циркуляции атмосферы). Предположим, что относительные погрешности прогнозируемых климатических характеристик равны погрешностям оценки по данным наблюдений ( AN=ANn и АТ=АТп ) Тогда, для оценки погрешностей прогнозируемых норм стока и коэффициентов вариации используем формулы расчета предельной относительной погрешности, предложенные [48]:
Надо иметь в виду, что это предельные завышенные погрешности, вероятность получения которых при расчетах очень мала, так как при их получении предполагается, что все источники погрешностей суммируются с одинаковым знаком. С точки зрения теории информации (см. например: [150]), практический смысл имеет не предельное, а среднеквадратическое значение погрешностей, которое в 2-3 раза меньше предельного (в зависимости от закона распределения плотности вероятности погрешности). В этом случае, относительная погрешность прогнозных норм и коэффициентов вариации равна 11 % и 22 % соответственно (т. е. в два с половиной раза меньше).
При построении прогнозных карт статистических характеристик стока весеннего половодья начальная информация о норме и коэффициенте вариации получена с карт приложения к [143] путем интерполяции в узлы сетки климатических моделей, что служит источником дополнительных погрешностей при определении параметров модели. В монографии [133], на основании анализа погрешностей определения норм и коэффициентов вариации годового стока при использовании «независимых» данных (т. е. по пунктам, которые не участвовали в процедуре интерполяции) показано, что погрешности определения статистических характеристик при отсутствии данных наблюдений в 2-3 раза больше, чем при оценках по многолетним рядам наблюдений. Принимая гипотезу об удвоении погрешностей определения стоковых характеристик и неизменности погрешностей климатических параметров можно оценить погрешности прогнозируемых статистических характеристик стока весеннего половодья (таблица 5.18), полученных в виде карт изолиний и определить условия выделения значимых изменений норм и коэффициентов вариации в будущем.
Предполагая, что среднеквадратическая погрешность в 2,5 раза меньше предельной, получаем погрешности оценки норм и коэффициентов вариации равными 15 % и 31 % соответственно. При картировании зон, где прогнозные изменения статистических характеристик слоя стока весеннего половодья значительно отличаются от ретроспективных (по данным наблюдений), в качестве пороговых значений взяты 15 % для нормы стока и 25 % - для коэффициента вариации, что в общем соответствует уровню погрешности расчетов прогнозных статистик (см. например: рисунки 5.17-5.21).
Для оценки погрешностей расчета статистических характеристик стока весеннего половодья в будущем, необходимо располагать данными о неопределенностях сценарных климатических норм метеопараметров полученных из расчетов по каждой из моделей общей циркуляции атмосферы. Такие данные не представлены в наборах CMIP3 и CMIP5. Кроме того, не существует единых методик оценки погрешности результатов таких расчетов. В настоящей работе, при оценке погрешностей расчета ожидаемых нормы и коэффициента вариации слоя стока весеннего половодья приняты уровни относительной погрешности в 15 и 25 % соответственно [48].
С точки зрения практики, наибольший интерес представляют карты районов, где на период 2010-39 ожидаются значительные изменения по норме слоя стока весеннего половодья (более 15%) и по коэффициенту его вариации (более 25%) (рисунки 5.15-5.17 иллюстрируют ситуацию, осредненную по всем МОЦАО для сценариев пятого отчета МГЭИК, на рисунках 5.18 и 5.19 представлены результаты расчетов по модели ECHAM5-MPI для сценариев SRES:A1B и SRES:B1). В таких районах, расчетные максимальные расходы малой обеспеченности в период эксплуатации объекта строительства могут существенно отличаться от значений, полученных на основе данных наблюдений. В районах, где ожидается увеличение нормы и/или коэффициента вариации стока весеннего половодья, расчеты по [148] могут существенно занижать значения максимальных расходов малой обеспеченности. Зоны значимых изменений статистических характеристик стока для сценариев и МОЦАО пятого отчета МГЭИК представлены на рисунках В.1-В.6 и В.14-В.21 для периодов 2040-69 и 2070-2100.
В среднем, по результатам рассмотренных сценариев четвертого и пятого отчетов МГЭИК, изменения режима стока весеннего половодья следующие: в Европейской части Российской Арктики следует ожидать уменьшение коэффициента вариации в среднем до 2070 года, и дальнейшее его увеличение на части территории Кольского полуострова, Карелии и западной части Северного края. Снижение коэффициентов вариации максимального стока следует ожидать в 2010-39 в районах восточной Сибири, а к 2100 году - и на всей азиатской территории Российской Арктики.
Для территории Арктики в целом, на период 2010-39 ожидается увеличение нормы стока половодья в среднем на 20 % по всем сценариям (рисунок 5.20). Наименьшие изменения нормы (около 10 %) получены по результатам INM-CM4 (RCP 8.5) и GFDL (SRES:A1B и COMMIT). Наибольшие изменения нормы стока весеннего половодья (около 33 %) ожидаются при использовании результатов моделей CanESM2 (RCP 8.5) и GFDL (SRES:A2). Неопределенность в оценках изменений норм слоя стока половодья на территории Арктики меньше при использовании климатических сценариев пятого отчета (при разбросе в оценках норм - 20 %).