Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние изученности пространственно временных колебаний стока рек 14
1.1. Обзор исследований многолетних колебаний годового стока рек. Обоснование выбора территории для исследований 14
1.2. Природные условия и факторы формирования годового стока рек Кам ского и Тобольского бассейнов 23
1.2.1.Климатические факторы речного стока 26
1.2.2.Метеорологические факторы речного стока 31
1.2.3. Факторы речного бассейна 32
1.3. Выводы 41
2. Методика и алгоритм исследования пространственно-временной структуры природных объектов и процессов ...43
2.1. Анализ и подготовка исходных данных для исследования пространственно временной структуры гидрометеорологических полей 43
2.1.1.Гидрологическая изученность территории. Критерии отбора пунктов наблюдений для целей исследований. 47
2.1.2. Выбор репрезентативного ряда наблюдений 56
2.1.3. Восстановление пропусков в рядах наблюдений и удлинение исходных рядов 61
2.1 4. Оценка трендов временных рядов и проверка их на однородность 65
2.1.5. Нормирование рядов 69
2.1.6. Итоговый анализ режимной информации 70
2.2. Методика исследования временной структуры рядов. Оценка достовер ности результатов 74
2.3. Методика исследования пространственной структуры рядов с использова нием новой версии кластерного анализа. Оценка достоверности кластерного решения 78
2.3. Выводы 89
3. - Технология «водный кадастр "природа"» и алгоритм реализации в ней методики исследования 91
3.1. ИС и ГИС-технологии. Краткий обзор развития, классификации и струк тура 91
3.2. ИС - технология «Водный кадастр "Природа"» (назначение, содержание, технология обновления, сферы применения) 97
3.3. Алгоритм реализации методики исследования в ИС-технологии «Водный кадастр "Природа"» 102
3.4. Растровый картографический банк данных ИС - технологии «Природа» (назначение, содержание, приемы обновления) ..121
4. Анализ внутривековых колебаний полей стока рек камского и тобольского бассейнов 125
4.1. Ритмичность в природных явлениях 125
4.2. Оценка трендов временных рядов средних годовых расходов рек расходов рек бассейнов Камы и Тобола 132
4.2. Исследование временной структуры полей стока рек Камского и Тоболь ского бассейнов 144
4.4. Обоснование выбора показателей, отражающих воздействие глобальных факторов на пространственно-временную структуру полей годового стока рек с целью изучения их взаимосвязи 172
4.5. Ведущие ритмы в космо- и геофизических факторах и их связь с многолетними колебаниями годового стока рек (на примере рек Уральского региона) 180
4.6. Выводы 190
5. Пространственная структура полей стока рек камского и тобольского бассейнов 195
5.1. Обзор методов исследования пространственной структуры природных объектов и явлений. Обоснование выбора оптимального метода 195
5.2. Исследование синхронности многолетних колебаний годового стока рек бассейнов Камы и Тобола. Оценка достоверности результатов 201
5.2.1. Исследование пространственной структуры полей стока рек Камского и Тобольского бассейнов (репрезентативный и дополнительные периоды) .201
5.2.2. Исследование синхронности многолетних колебаний годового стока рек Камского и Тобольского бассейнов по эпохам атмосферной циркуляции Вангенгейма - Гирса 214
5.3. Исследования синхронности многолетних колебаний годового стока рек Камского и Тобольского бассейнов по природным зонам (репрезентативный и дополнительные периоды) 232
6. Влияние космо - и геофизических факторов на годовой сток рек камского и тобольского бассейнов. райониро вание территории по характеру многолетних колебаний годового стока ...250
6.1. Физическое обоснование зон синхронных и асинхронных колебаний годового стока рек в бассейнах Камы и Тобола (репрезентативный и дополнительные периоды исследования) 250
6.2. Физическое обоснование зон синхронных и асинхронных колебаний годового стока рек Камского и Тобольского бассейнов (исследование по эпохам атмосферной циркуляции Вангенгейма — Гирса) 257
6.3. Связь глобального отклика событий Эль - Ниньо — Южное колебание с гидрометеорологическими условиями Уральского региона.. 271
6.4. Районирование территории Камского и Тобольского бассейнов по ха рактеру многолетних колебаний стока рек и их связи с космо-и гео физическими факторами 284
6.5. Выводы 288
Заключение 292
Литература 297
Список сокращений 322
Акты внедрения 323
- Природные условия и факторы формирования годового стока рек Кам ского и Тобольского бассейнов
- Методика исследования временной структуры рядов. Оценка достовер ности результатов
- Алгоритм реализации методики исследования в ИС-технологии «Водный кадастр "Природа"»
- Обоснование выбора показателей, отражающих воздействие глобальных факторов на пространственно-временную структуру полей годового стока рек с целью изучения их взаимосвязи
Введение к работе
Рациональное использование земельных и водных ресурсов, а также более интенсивное земледелие основано на выявлении и применении знаний о ритмичности и синхронности природных процессов. Оно возможно на основе понимания и учета того, что энергетическая мощь процессов, протекающих в естественном природном цикле, на несколько порядков выше техногенных энергетических возможностей.
Актуальность темы. Необходимость исследования пространственно-временной структуры гидрометеорологических полей для оптимизации развития ТВззтйства^чсследования диктуется возросшим интересом к изменчивости климата и многолетним колебаниям речного стока. Агро - и гидрометеорологические явления нестабильны в пространстве и во времени, в том числе им присуща ритмичность (понятие ритмичность включает одновременно периодичность и цикличность (Е.В. Максимов, 1977)). Речной сток является интегральным показателем климата, поэтому ритмы, выявленные в его многолетних колебаниях, отражают колебания климатических характеристик исследуемой территории.
Природная ритмичность оказывает значительное и многостороннее влияние на функционирование различных отраслей хозяйства, особенно в сельскохозяйственном секторе, где её учет недостаточен. Природные циклы являются одной из основ законов экологического равновесия. Гармоничное
7 функционирование всех элементов экосистемы невозможно без учета влияния фаз природных циклов.
Выявление районов с синхронными колебаниями (совпадение периодов колебаний с некоторым сдвигом фаз) годового стока приобретает особое значение в связи с прогнозируемым истощением природных ресурсов, в том числе энергоносителей и является одной из важнейших задач в свете разработки научных основ развития энергетических систем для территорий с интенсивным промышленным освоением.
Таким образом, решение задачи выявления природных циклов и их генезиса должно быть комплексным (иметь пространственно-временной аспект изучения), что важно для развития земледелия и оптимизации развития всего хозяйства в целом. Планирование, организация и использование земельных и водных ресурсов основаны, главным образом, на зонально-территориальном принципе, исходящем из учета дифференциации местных географических условий земледелия. Работа автора также основа на использовании этого принципа при изучении пространственно-временных колебаний годового стока рек Камского и Тобольского бассейнов, а ее результаты ориентированы на водный, земельный и городской кадастры.
Целью работы является изучение многолетних колебаний водности рек в пространственно-временном аспекте. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
подготовить информационную базу данных;
разработать современную автоматизированную информационную систему-технологию (ИС-технологию) для сбора, хранения, обработки и растрового отображения данных;
выполнить пространственно-временной анализ полей стока рек Камского и Тобольского бассейнов: выявить ведущие ритмы в многолетних колебаниях годового стока, глобальные и региональные закономерности их пространственного распределения по территории, уста-
8 новить генезис многолетних колебаний водности рек на основе изучения их связи с космогеофизическими факторами; 4) на базе ИС-технологии создать электронную версию водного кадастра (ВК) Камского и Тобольского бассейнов. Научная новизна исследований. С помощью информационной технологии «Водный кадастр "Природа"» (в дальнейшем для краткости ИС-технология «Природа») впервые:
разработана структура и форма представления данных о годовом стоке рек бассейнов Камы и Тобола в электронной базе данных (атрибутивная и картографическая базы данных);
выявлена природа и установлена пространственно-временная структура полей стока рек Камского и Тобольского (в пределах российской территории) бассейнов;
разработана и внедрена новая версия кластерного анализа, позволяющая минимизировать субъективизм исследователя в выборе уровня сходства объектов (рек) и числа кластеров (полей стока рек);
установлено влияние природного феномена Эль-Ниньо —Южное Колебание (ЭНКЖ) на гидрометеорологические условия Уральского региона;
установлена причина ослабления сигнала ЭНКЖ в высоких широтах, заключающаяся в наличии параллелей зонального расчленения атмосферы (критические параллели Стоваса).
Исходные материалы. Автором собран и структурирован материал мониторинга природных объектов (рек) в виде рядов средних годовых расходов на 176 гидрологических постах. Для целей исследований использовалась часть базы данных (122 гидрологических поста, отражающих зональные особенности исследуемой территории).
В базу данных также включена информация о многолетних колебаниях атмосферного увлажнения территории в виде предварительно рассчитанных автором показателей коэффициентов увлажнения по Н. Н. Иванову - (20
9 станций), индексов засушливости на ЕТР и АТР (по А. В. Мещерской и др.) и 16 показателям космогеофизических факторов (23 ряда данных). Всего в базе данных содержится 222 ряда.
Методы исследований. В процессе подготовки базы данных для исследования пространственно-временной структуры полей стока рек и их связи с космогеофизическими факторами использовались: регрессионный анализ, метод фильтрации (фильтр «простое скользящее осреднение»), критерии Фишера и Стьюдента. Дня выявления временной структуры полей стока применялись: фурье-анализ, нормированные разностные интегральные кривые, метод фильтрации. Оценка достоверности результатов исследования фурье-анализом производилась по оригинальной авторской методике, в основу которой положена методика Кули -Тьюки. Пространственная структура изучалась при помощи авторской версии кластерного анализа. Для оценки достоверности кластерного решения использовались метод повторной выборки Олдендерфера - Блэшфилда и ранговый критерий Спирмена. Картографический метод использован при создании картографического банка и дальнейшего познания, отображенных на картах явлений и процессов (ритмичность, синхронность и т.д.).
Результаты исследований имеют три направленности применения: 1. Инженерно-гидрологические расчеты для проектирования. ИС-технология «Природа» позволяет:
восстанавливать пропуски в рядах наблюдений и приводить короткие ряды к норме по предварительно подобранным оптимальным створам - аналогам;
проводить анализ статистической однородности рядов многолетних гидрометеорологических наблюдений на конкретный момент времени;
испытывать ряды на тренд и, при необходимости, устранять его, нормировать данные;
10 4) производить расчет характеристик речного стока и среднеквадратиче-ских ошибок их вычисления: нормы стока, коэффициента вариации Су, коэффициента асимметрии Cs и их соотношения Cs/Cy.
2. Государственный водный кадастр (электронный вариант).
База данных ИС-технологии «Природа» содержит информацию, полученную в результате анализа или расчетов. В результате ее подготовки для исследований восстановлено около 640 значений пропусков наблюдений. Все временные ряды испытаны на наличие тренда, проверены на однородность и нормированы. Результаты испытаний представлены в виде сведений об уравнениях регрессии, по которым производилось восстановление пропущенных значений, оценках надежности исходной информации, достоверности результатов исследования, уравнения трендов и других сведений. База данных содержит также сведения о хозяйственном использовании рек и их водосборных площадей и др. В картографическом банке данных ИС-технологии «Природа» содержится информация в виде растровых карт (более 50 карт) территории бассейнов Камы и Тобола различного назначения, в том числе карты, полученные автором в результате исследований.
3. Гидрологическое прогнозирование и использование метода анало
гии. На основе знаний ведущих ритмов в многолетних колебаниях водности
рек и их трендовых составляющих теоретически возможно выявление со
временных тенденций речного стока в связи с глобальным изменением кли
мата (в задачу исследований не входило). На основе карт, полученных в ре
зультате исследования многолетних колебаний водности рек, возможно так
же распространение результатов по методу аналогии на малоизученные или
неизученные реки.
Научно-практическая значимость работы. ИС-технология «Природа» и ее база данных нашли практическое применение на предприятиях водного хозяйства Южного Урала: в Государственном Бассейновом управлении (р. Тобол) министерства природных ресурсов РФ, Федеральном государственном унитарном предприятии «ЮжУралНИИВХ», Результаты научно-
исследовательской работы внедрены в Государственном гидрологическом институте (г. Санкт-Петербург) при выполнении бюджетной тематики института по выявлению современных тенденций речного стока в связи с глобальным изменением климата и в институте проблем передачи информации РАН (г. Москва) для статистической обработки данных и их пространственно-временного анализа. Информационная технология «Природа» успешно применяется в учебном процессе в курсе «Информационные и геоинформационные технологии» в региональном институте педагогического образования дистанционного обучения (РИПОДО) и ЮУрГУ (г. Челябинск).
Социально-экономическая значимость работы выражается в значительной экономии времени и улучшении условий труда, так как ИС-технология «Природа» позволяет быстро и качественно производить обработку данных сети мониторинга, взамен ручной обработки материала. Эффект внедрения ИС-технологии «Природа» состоит в поддержке принятия решений в программно-информационном комплексе при управлении водными ресурсами. Акты внедрения (12 актов) прилагаются в диссертации.
Апробация работы и публикации. Основные положения выполненной работы обсуждены и положительно оценены на 2-й Международной конференции ЮНЕСКО/ МЦОС (г. Москва, 2000). Результаты работы удостоены диплома ООН по вопросам образования, науки и культуры. Результаты работы, представленные на Международных форумах 2000, 2001, 2002 (г. Москва) удостоены 1 места в конкурсе молодых ученых и «Золотого диплома - 2001» в номинации «Информационные технологии». Работа одобрена также на 2-й научно-практической конференции РАЕ «Современные наукоемкие технологии» (Египет, г. Хургада, 2003) и научно-практических конференциях ПТУ (г. Пермь, 1999-2002), ЮУрГУ, ЧГПУ (г. Челябинск, 1999-2003).
По теме научного исследования опубликована 41 работа, в том числе монография «Многолетние колебания стока рек и их связь с космогеофизиче-скими факторами (на примере рек бассейнов Камы и Тобола)». Эссе моно-
12 графии опубликовано в сборнике трудов Международного форума — 2001 по проблемам науки, техники и образования (г. Москва, 2001).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и приложений. Ее содержание изложено на 333 страницах машинописного текста, иллюстрировано 85 рисунками и 36 таблицами. Список использованной литературы составляет 277 источников. Приложения содержат промежуточные результаты расчетов, пояснительные таблицы, графики.
На защиту выносятся следующие основные положения:
структура колебаний годовых величин стока рек Камского и Тобольского бассейнов характеризуется набором ведущих внутривековых циклов продолжительностью 17-19, 11-14, 5-8и2-4 года, локализованных преимущественно в пределах районов с синхронными колебаниями годового стока;
при смене эпох атмосферной циркуляции происходит перемещение границ гидрологических районов. Основной причиной нестабильности положения границ районов является разный характер увлажнения при смене типа атмосферной циркуляции (а.ц.), а ее следствием — наличие слабого переменного тренда;
природные катастрофические явления на территории Уральского региона связаны с глобальным откликом на ЭНЮК. Передача сигнала ЭНКЖ на эту территорию осуществляется по «коридору» критических параллелей Стоваса, которые ослабляют его влияние на более высокие широты;
многолетние колебания годового стока рек района критических параллелей Стоваса связаны с повторяемостью процессов западной формы а.ц, (W) независимо от эпох а.ц.;
методика и алгоритм, положенные в основу авторской ИС-технологии «Природа», универсальны и позволяют вести совместные исследования горных и равнинных территорий;
13 6) авторская версия кластерного анализа, используемая для исследования пространственной структуры полей стока в составе ИС-технологии«Природа», минимизирует субъективизм исследователя при выборе уровня связности объектов (рек) и числа кластеров (полей стока рек).
Продвигаясь вперед, наука непрестанно перечеркивает сама себя.
Виктор Мари Гюго.
Природные условия и факторы формирования годового стока рек Кам ского и Тобольского бассейнов
Исследуемая территория разделена на два крупных региона — Западный Урал и Предуралье, Восточный Урал и Зауралье. Граница между ними проходит почти на всем протяжении по главному водоразделу, часть которого в пределах южной оконечности Северного У чла, а также Среднего и Южного Урала разделяет системы рек Камы и Тобола.
Система Камы охватывает западный склон Уральских гор (горно-таежная зона) и Восточно - Европейскую равнину в пределах лесной (таежной) и части лесостепной природных зон (см. рис.1). Она относится к Волжскому речному бассейну. Реку Каму принято считать притоком Волги - крупнейшей водной артерии Европы, хотя по ряду важных признаков (геологический возраст долины, водоносность) она может рассматриваться и как главная река в данной речной системе. Оставаясь по исторически сложившейся иерархии притоком Волги, Кама является второй по длине и площади водосбора рекой в европейской России. По признаку водоносности Кама входит в десятку крупнейших рек России, а по величине годового стока превосходит самую длинную реку планеты Нил. Поэтому Каму с ее притоками можно рассматривать как крупную самостоятельную речную и водохозяйственную систему (А.М. Комлев, 1984).
С созданием на Волге Куйбышевского водохранилища приустьевой участок Камы стал акваторией этого водоема. Поэтому пределы Камского бассейна ограничиваются сейчас в нижней его части створом, расположенным непосредственно в устье реки Вятки. В связи с этим площадь бассейна сократилась на 3% и составляет в настоящее время 707 тыс. км . Указанное обстоятельство, а также спрямление участков реки, занятых водохранилищами, привело и к уменьшению общей длины Камы с 2030 до 1600 км (Ресурсы..., т. 11,1973)
В административном отношении пределы Камского бассейна распро страняются по территориям республик Башкортостан, Татарстан и Удмуртия, а также Кировской, Пермской, Свердловской и Челябинской областей.
Система Тобола, располагается на восточном склоне Уральских гор и на Западно-Сибирской равнине. Она относится к Обскому бассейну. Река Тобол является левым притоком Иртыша и берет начало на Тургайском плато (Казах-стан). Длина реки 1591 км, общая площадь бассейна 426 тыс. км , действующая -326 тыс. км (Ресурсы..., т.11,1973). Бассейн вытянут в меридиональном направлении (с юго-запада на северо-восток) по Западно-Сибирской равнине и располагается в пределах 4-х природных зон: горно-таежной, таежной, лесостепной и степной. Основными притоками Тобола являются реки: Исеть, Тура, Тавда, Уй. В административном отношении пределы Тобольского бассейна соответствуют 4-м областям: Свердловской, Челябинской, Курганской и Кус-танайской (Костонайской). Территория Костонайской области из-за принадлежности ее к другому государству и отсутствия данных необходимых для цели исследования не рассматривалась. Далее, упоминая Тобольский бассейн, будем иметь в виду ее часть в пределах российской территории.
Бассейны Камы и Тобола значительно отличаются не только по природным условиям, но и по степени влияния различных факторов на речной сток. Характеристикой речного стока, позволяющей судить о водоносности рек, ресурсах поверхностных вод является его средняя годовая величина. Формирование речного стока происходит в зоне контакта двух природных сфер — атмосферы и литосферы. Каждая из этих сфер характеризуется параметрами, изменяющимися как в пространстве, так и во времени. В результате величина стока любой реки представляет собой совокупность воздействия многочисленных элементов физико-географической среды или факторов. Поэтому речной сток обоснованно относится к многофакторным природным процессам. Природные факторы в разные годы по-разному влияют на средний годовой сток и неоднозначно определяют его величину, и распределение во времени. Проблема оценки влияния на годовой сток различных факторов стока сложна, многопла-нова и требует дальнейших исследований (A.M. Комлев, 1992). В связи с этим, на сегодня не существует единства классификаций факторов речного стока.
Физико-географические или природные факторы речного стока делят обычно на две основные группы: климатические и факторы подстилающей поверхности, куда включены все остальные элементы ландшафта, кроме климата. Антропогенные факторы, приобретающие все большее влияние на сток, как правило, выделяют в особую группу. Первая группа факторов определяет норму годового стока, а вторая, вместе с первой, — процессы или режим стока.
Классификация факторов стока основывается преимущественно на его средних многолетних характеристиках. При оценке влияния различных факторов на сток чаще всего исследователи ограничиваются анализом влияния факторов на какую-то конкретную характеристику стока. В нашем случае — это средний годовой расход воды. Наиболее полная и обоснованная с позиций генетического подхода классификация факторов речного стока дана A.M. Комлевым (1992, 2002). Согласно этой классификации все факторы речного стока можно разделить на три группы: климатические, метеорологические и факторы речного бассейна. Главная роль в формировании среднего годового стока принадлежит климатическим факторам. Рассмотрим кратко влияние перечисленных факторов на годовой сток рек Камского и Тобольского бассейнов.
Климатические факторы речного стока определяют средние значения различных характеристик стока, его пространственную изменчивость и тип водного режима реки. Они зависят в свою очередь от конкретного географического положения бассейна. Как указывалось ранее, бассейны Камы и Тобола различаются по своему географическому положению. По этой причине территории обоих бассейнов характеризуются многообразием климата, имеют свои климатические особенности и особенности его пространственного распределения. Для целей исследования целесообразно рассмотреть лишь те характеристики климата, которые определяют многолетние средние ритмы речного стока и вышеназванные особенности. К ним относятся изменчивость годовых сумм осадков и испарения. Последняя характеристика зависит от температурного режима.
Водоносность рек, определяемая средней многолетней величиной годового стока, зависит от двух главных климатических факторов - величины атмосферных осадков и размеров их потерь на испарение. А.И. Воейков впервые научно и глубоко обосновал эту связь. Он правомерно рассматривал реки как продукт климата и их бассейнов и составил первую климатическую классификацию рек земного шара. Все последующие классификации рек (Б.Д. Зайкова, М.И.Львовича, П.С.Кузина и др.) основаны на типизации особенностей водного режима рек, определяемых климатом. В дальнейшем вывод А.И. Воейкова был уточнен Э.М. Ольдекопом, Д.Л. Соколовским и др. (A.M. Комлев,1992, 2002).
Таким образом, средние зональные характеристики речного стока определяются климатическими факторами. В качестве характеристики, для целей исследования пространственно-временной структуры полей стока рек, как указывалось выше, рассматривается средний годовой расход рек (речь идет лишь о зональных значениях указанной характеристики, определяемой географической широтой и высотой местности, а также другими факторами, формирующими климат Урала и Приуралья). В качестве основных климатических факторов, влияющих на формирование полей стока рек Камского и Тобольского бассейнов, рассмотрим атмосферные осадки, температуру воздуха и испарение.
Методика исследования временной структуры рядов. Оценка достовер ности результатов
Методы исследования циклических вариаций, используемые в гидрологии и метеорологии, рассматриваются подробно во многих научных трудах, учебниках и учебно-методических пособиях (Э.И. Саруханян, Н,П.Смирнов,1971; С.Г. Агарков, И.П. Дружинин и др.,1973; Д.Я. Раткович ,1976; Л.И. Глазычева, 1977; А.Ш. Резниковский, 1980; Е.Г. Апасова,1984; А.В, Рождественский, 1988 и др.). Кратко остановимся на сущности, достоинствах и недостатках методов, применяемых для выявления ритмических составляющих в ИС-технологии «Природа» — фурье-анализ и нормированные разностные интегральные кривые.
Фурье-анализ или классический гармонический анализ (к.г.а.) привлекает многих исследователей стабильностью и конкретностью результатов и дает представление о фазах и амплитудах режимных характеристик. Он является строгим математическим методом, дает наиболее точные результаты и, зачастую позволяет выявлять закономерность там, где она непосредственно не усматривается. При этом самым важным обстоятельством является то, что в результате анализа явно выступают амплитуды и начальные фазы гармонических компонент, вследствие чего становится возможным установить сходство или различие в разных сериях наблюдаемых величин, измеренных в различных местных условиях. Знание амплитуд важно с точки зрения оценки реальности существования выявленных циклических вариаций, т.к., «...если эти составляющие имеют большие амплитуды, то их наличие совершенно очевидно» (Дж. Бендат, А. Пирсол, 1983).
Во многих случаях проведенный гармонический анализ устраняет неправильное представление или ложные теории о наличии тех или иных ритмически изменяющихся причин, их эффективности и взаимосвязи. Все вместе взятое делает из гармонического анализа один из важнейших инструментов научного исследования, где необходима обработка наблюдаемых величин. Этот метод выбран в качестве основного для целей выявления циклических вариаций. Его использовали в своих исследованиях Е. Koflanovitss, 1977; Е.Г.Апасова,1984; Р.Стиметс,1985; М.ААндреева, Н.С. Рассказова (1986, 1992) и др. Фурье-анализ относится к стандартным методам моделирования. Его подробное описание даётся в работах Г.Самнера (1981), Дж. Бен-дата и А. Пирсола (1983); Е.С. Вентцель и др. (1988) и др. Поскольку природа многолетних колебаний годового стока изучена недостаточно, то для моделирования этого процесса лучше использовать стандартные методы. При неверном выборе метода «...оценка спектра будет совершенно ошибочной и, скорее всего, будет обладать худшими свойствами, чем оценка, полученная с помощью стандартных методов» (Дж. Бендат, А. Пирсол, 1983).
К сожалению, приёмы оценки спектральной плотности, «...по существу являющейся единственным параметром, при оценивании которого можно сделать разумные допущения и получить практическую формулу, связывающую длину реализации и ошибку оценки» (там же, с.397) в методе фурье-анализа разработаны недостаточно. В настоящее время в практике используются две численные схемы оценки спектральной плотности: Блекмана —Тьюки и Кули —Тьюки (К.В. Blackman, J.M. Tukey, 1958), достаточно подробно изложенные в работах Бендата, Пирсола (1983) и Г. Самнера, 1981. В ИС-технологии «Природа» для оценки спектральной плотности использована усовершнествованная автором методика Кули —Тьюки. Она заключается в нахождении гармоник путём разложения в ряд Фурье имеющегося ряда наблюдений и последующей оценке вклада каждой гармоники в общую дисперсию признака. Вообще, «...строго говоря, никакие статистические методы анализа не позволяют с полной уверенностью доказать наличие периодических компонентов в конечной реализации случайного процесса. Поэтому тесты целесообразно сочетать с априорными данными и физическими соображениями» (там же, с.343). Этим рекомендациям мы следовали в дальнейших исследованиях.
Задача выявления скрытой периодичности считается решённой окончательно, если выявлены амплитуды и начальные фазы для различных циклов колебаний. Описанная выше методика выявления ритмов и оценка их Достоверности, апробирована в работах Н.С. Рассказовой и др.( 1986,1992 а) на примере рек.Зауралья. В результате исследования были выявлены ведущие ритмы в многолетних колебаниях годового стока рек территории Тобольского бассейна и выполнено районирование территории по ведущим ритмам. Полученные результаты подтвердили результаты исследований М.А. Андреевой (1974) и Н.В. Гуляевой (1989) и позволили сделать новые выводы. Так, например, исследования пространственно-временной структуры полей годового стока рек по различным эпохам атмосферной циркуляции позволили установить на территории бассейна наличие «переходных зон» и определить примерное положение их границ. Впоследствии было выявлено, что посты на реках, попадающие в эти зоны, отличаются, как правило, от других практически отсутствием однонаправленной составляющей, а точнее наличием слабого переменного тренда.
Основное достоинство фурье-анализа в том, что при его применении к исходным рядам наблюдений информация, содержащаяся в этих рядах, не теряется. К недостаткам данного метода можно отнести зависимость получаемых периодичностей от длины исходного ряда. Ряд наблюдений всегда должен содержать четное количество значений, так как при разложении в ряд Фурье временной ряд представляется в виде суммы среднего арифметического ряда данных Х«р за период Р, (N/2 - 1) количества синусов и N/2 количества косинусов. Другой недостаток метода — появление шумов в коротких рядах наблюдений. Первым признаком шума в таких рядах служит обнаружение периода, равного периоду наблюдений.
Для опровержения реальности существования «шумовых» периодов на практике используются дополнительные методы, например, нормированные разностные интегральные кривые. Они дают наглядное визуальное представление о ритмах колебаний. Интегральные кривые используются также как самостоятельный метод для оценки водности коротких периодов наблюдений. В литературе их часто называют кумулятивными (накопительными). Суть метода подробно изложена в ряде литературных источников (Л.И. Гла-зычева,1977; Г. Самнер, 1981 и др.).
Достоинство это метода заключается в том, что при его применении структура ряда фактических наблюдений проявляется более четко, и легче выявляются более длительные циклы за счет исчезновения коротких. Недостатком метода разностных интегральных кривых считается тот факт, что при последовательном интегрировании данных влияние случайных составляющих не гасится, а, напротив, усиливается пропорционально 4п, где п - порядковый номер члена в данном ряду. Накопление случайных погрешностей может перекрыть влияние реальных циклических колебаний и создать ложное впечатление о наличии длинных циклов, которых в действительности не существует. Здесь более эффективны другие методы, например, фурье-анализ. Методы взаимно дополняют друг друга и помогают исследователю избежать ошибок в выявлении ложных периодичностей. Оба метода являются составной частью ППП ИС-технологии «Природа»,
Алгоритм реализации методики исследования в ИС-технологии «Водный кадастр "Природа"»
ИС-технология «Природа» включает в себя следующие методики: 1) подготовки данных для исследования пространственно-временной структуры природных объектов и процессов; 2) исследования временной структуры; 3) исследования пространственной структуры; 4) оценки достоверности полученных результатов. Основой информационной автоматизированной системы «Природа» является достоверная и точная информация о гидрологическом режиме рек Камского и Тобольского бассейна. Под гидрологическим режимом понимают: термический, ледовый, водный и русловой режимы рек. Подготовка исходных данных ведется с использованием соответствующих методики и алгоритма, позволяющих решать ряд задач для достижения поставленной цели. Подробное изложение методики подготовки исходных дан ных дано во второй главе, поэтому в данной главе излагается только ее алгоритм, реализованный в ИС-технологии. Он имеет некоторые особенности и поэтому требует отдельного изложения. Подробное описание и рекомендации по применению ИС-технологии «Природа» даются в инструкции пользователя (Н.С. Рассказова, 2000). Для исследования временной структуры природных объектов и процессов в ИС - технологии используются методы: фурье-анализа (строгий математический метод) и разностные интегральные кривые (визуальный метод, позволяющий устранять несуществующие ритмы «белые шумы»), метод фильтрации. Оценка достоверности результатов производится: по методике Кули —Тьюки (Г.Самнер,1981), усовершенствованной автором. Для оценки связи гидрометеорологических полей с космо- и геофизическими факторами используется ранговый критерий Спирмена. Авторская версия кластерного анализа, реализованная в ИС «Природа» в значительной степени снижает субъективизм исследователя в выборе числа кластеров и уровня корреляции объектов и может быть использована как отдельная программа для кластеризации объектов по одному или ряду признаков. Книга MS Excel называется Statan.xls и содержит следующие листы: 1) структура ИС-технологии; 2) ряды (рабочий лист); 3) база данных; 4) атрибутивные данные; 5) статистические коэффициенты; 6) восстановление; 7) диаграмма разностных интегральных кривых; 8) нормализация; 9) скользящее осреднение; 10) диаграмма скользящих средних; И) фурье-анализ; 12) ранговая корреляция; 13) дендрограмма; 14) расчет дендрограммы; 15) расчетные данные. Листы 2-6, 8,9 данного списка предназначены для подготовки исходных данных путем их обработки методами статистического анализа.
Для использования книги необходимо знание основных приемов работы в электронных таблицах MS Excel. В процессе работы пользователь может вставлять в книгу произвольное число дополнительных листов с необходимой ему информацией. Например, на листе «Атрибутивные данные» в ИС-технологии «Природа» помещены сведения в виде таблиц и текстовых данных о гидрологическом режиме рек и качественных характеристиках водных объектов Камского и Тобольского бассейнов. Основные листы (2,3 и 5-15) не подлежат переименованию.
Серии наблюдаемых величин для статистического анализа подготавливаются листе MS Excel «Ряды» ИС-технологии «Природа». Образец представлен на рис. 12. Каждой серии присваивается номер ряда и наименование. Номера рядов (первый столбец листа) представляют собой трехзначные целые числа и должны быть уникальными. Наименования (второй столбец листа) представляет собой произвольный текст (название объекта исследования). В данном случае — это названия рек и гидрологических постов. В конкретном варианте базы данных, на листе «Ряды» содержатся данные по «средним» и малым (А 1000 м ) рекам. Этот лист является рабочим. Данные средних годовых расходов рек по всем постам содержатся на листе «База данных». Звездочкой на данном листе помечаются ряды, прошедшие испытание на тренд, с последующим его извлечением. В третий и четвертый столбец заносятся дополнительные характеристики (параметры ряда). В ИС-технологии «Природа» дополнительные характеристики представлены: номерами постов по материалам водного кадастра «Ресурсы..., 1973», водосборной площадью поста — А, средней высотой водосбора - НСр, продолжительностью наблюдений (год начала и конца наблюдений). По желанию пользователя количество столбцов, оставляемых под параметры ряда может быть увеличено.
Значения наблюдаемых величин заносятся в ячейки ряда на пересечении со столбцами соответствующих годов. В нашем случае на экране (рис.12) представлены ряды средних годовых расходов рек Камского бассейна. При добавлении новых рядов их названия появляются в раскрывающихся списках после завершения работы и новой загрузке рабочего файла «Statandys.xls». Пространственно-временной анализ предполагает наличие рядов данных без пропусков (зависит от применяемых методов).
Обоснование выбора показателей, отражающих воздействие глобальных факторов на пространственно-временную структуру полей годового стока рек с целью изучения их взаимосвязи
Исследование проблемы изменчивости климата на Земле приводит к необходимости выявления связи гидрометеорологических полей с космо — и геофизическими факторами. В настоящее время воздействие солнечной активности на барическое поле Земли и циркуляцию атмосферы рассматривается в планетарном масштабе, а все остальные изменения гидрометеорологических процессов, их связь с проявлениями солнечной активности считаются вторичными, осуществляющимися через перестройку атмосферной циркуляции.
Целью исследований автора является выявление факторов, оказывающих наибольшее воздействие на многолетние колебания годового стока рек Уральского региона. Для решения этой задачи необходимо объективно произвести отбор показателей, отражающих воздействие глобальных факторов на атмосферу Земли, а через нее на климат и сток исследуемой территории.
Автором изучалась взаимосвязь стока рек природных зон Предуралья и Зауралья со следующими космо- и геофизическими факторами: солнечной активностью, приливообразующей силой Луны и Солнца, крупномасштабными атмосферными процессами и некоторыми их следствиями (годовыми аномалиями температуры воды в Северной Атлантике и приземной температуры воздуха в Арктике, явлениями «ЭНКЖ и САК», увлажнением, индексами засушливости, и др.). Показатели, отражающие влияние вышеперечисленных факторов на сток рек, приведены в таблице 15. Ниже приводится обоснование выбора показателей для оценки их влияния на пространственно-временную структуру полей стока рек и их краткая характеристика.
Для изучения влияния солнечной активности на процессы в нижней атмосфере, как правило, применяются либо индексы волновой, либо корпускулярной радиации. Они являются достаточно эффективными при исследовании влияния Солнца на ионосферу и стратосферу. Однако связи этих индексов с характеристиками нижней атмосферы (тропосферы) для подобных исследований оказываются малопригодными, поскольку они слабы и неустойчивы в пространстве и времени (К.Л. Кондратьев, В.П. Логинов, 1992).
Для целей исследования автором использовались два показателя : относительные числа солнечных пятен (числа Вольфа) — W- и тропосферноэффек-тивные индексы солнечной активности — Т . Первый показатель характеризует, общую напряженность ультрафиолетовой радиации и является достаточно распространенным для подобного рода исследований. Второй показатель - тропосферные индексы солнечной активности, характеризует существенные вариации излучения Солнца в близком ультрафиолете и видимом участке спектра в нижней атмосфере.
Приливообразующая сила Луны и Солнца вызывает колебания оси вращения Земли. Сила деформации, возникающая вследствие свободных колебаний оси вращения, приводит, в свою очередь, к возникновению в океане так называемого «полюсного прилива». С ним связаны: колебания уровня Мирового океана, динамика основных океанических течений, изменение размеров нутационной миграции Исландского минимума давления, изменение гидрологического режима океана. И.В. Максимовым (1970) составлен градиентный индекс -R N в качестве показателя, отражающего совместное влияние на циркуляцию океанических вод многолетних вариаций приливообразующей силы Луны и силы деформации. Последняя представляет собой переменную часть центробежной силы Земли.
В основу индекса R к положена разность статических высот среднего уровня моря (в мм.) на 45 и 75 с. ш. Она является результатом взаимного наложения двух многолетних статических волн: девятнадцатилетней волны лунного прилива и шестилетних изменений (в данной долготе) волны «полюсного при-л ива» и достигает в указанном широтном интервале до 100 мм. В результате исследований установлено, что положительные значения индекса свидетельствуют о наклоне среднего уровня моря в сторону полюсов, а отрицательные значения - от полюса в сторону экватора. При этом при положительных значениях рассматриваемого индекса деятельность Гольфстрима усиливается, а при его отрицательных значениях, наоборот, затухает. Таким образом, градиентный индекс И.В. Максимова служит характеристикой оживленности атлантической циркуляции, в результате которой увеличивается количество влаги приносимой циклонами на территорию Урала и Приуралья. Последнее сказывается на увлажнении подстилающей поверхности и условиях формирования речного стока.
Исландский минимум атмосферного давления формируется и располагается над океаном. Через систему ветров он непосредственно воздействует на океаническую циркуляцию и служит проявлением общей циркуляции атмосферы. И.В. Максимовым (1970) установлено, что среднее значение положения
Исландского минимума давления по долготе изменяется в противофазе по отношению к многолетним изменениям индекса циркуляции океана. Это приводит к необходимости рассмотрения влияния на гидрологический режим океана и поверхностных вод суши факторов, характеризующих макроциркуляционные процессы в атмосфере. В качестве индексов, отражающих влияние крупномасштабных атмосферных процессов на многолетние колебания водности рек взяты географические координаты долготы и широты положения Исландского минимума атмосферного давления и данные о повторяемости трех форм а.ц. по Г.Я. Вангенгейму (W, С, Е)..
