К предвычислению годового стока Печоры на основе данных стационарных метеорологических станций

Автор: Гордеева Светлана Михайловна, Малинин Валерий Николаевич, Кравцова Карина Владимировна

Журнал: Общество. Среда. Развитие (Terra Humana) @terra-humana

Рубрика: Природная среда

Статья в выпуске: 3 (64), 2022 года.

Бесплатный доступ

Рассматриваются возможности построения физико-статистических моделей долгосрочного прогноза годового стока р. Печоры по данным об осадках и температуре воздуха на трех метеорологических станциях (Нарьян-Мар, Усть-Цильма и Печора) за период 1950-2015 гг. Показано, что с 1980 г. в стоке Печоры отмечается хорошо выраженный положительный тренд равный 17,1 м3/с за год. Его причиной является значительный рост температуры воздуха, вследствие чего происходит интенсивное сокращение вечной мерзлоты и значительное увеличение мощности сезонно-талого слоя, который вовлекается в сток реки. Построение прогностических моделей стока Печоры осуществлялось с помощью многомерных методов статистики: множественной линейной регрессии (МЛР) и деревьев решений (ДР, decision trees). Получено простое двухпараметрическое уравнение МЛР со стандартной ошибкой (относительно среднеквадратического отклонения) по зависимой и независимой выборкам равной 0,85 и 0,47 соответственно. Теоретическая заблаговременность этого прогноза - 9 месяцев. Для метода ДР оптимальное дерево состоит из трех ветвлений. Относительные стандартные ошибки расчета годового стока составляют 0,67 по зависимой выборке и 0,72 - по независимой. Это соответствует практическим требованиям к долгосрочному прогнозу. В принципе, оба метода дают близкие результаты, но МЛР проще для практического использования.

Еще

Долгосрочный прогноз, метод деревьев решений, множественная линейная регрессия, печора, речной сток, тренды

Короткий адрес: https://sciup.org/140296450

IDR: 140296450   |   DOI: 10.53115/19975996_2022_03_123-130

Список литературы К предвычислению годового стока Печоры на основе данных стационарных метеорологических станций

  • Водные ресурсы и водное хозяйство России в 2017 году (Статистический сборник) / Под ред. Н.Г. Рыбальского, В.А. Омельяненко и А.Д. Думнова. – М.: НИА-Природа, 2018. – 230 с.
  • Восканян К.Л., Иванова Т.И., Кузнецов А.Д., Никитина В.С., Сероухова О.С., Симакина Т.Е. Анализ смены периодов климатической стабильности северной территории России // Гидрометеорология и экология. – 2022, № 67. – С. 207–220. – DOI: 10.33933/2713-3001-2022-67-207-2201
  • Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. – М.: Росгидромет, 2014. – 1003 с.
  • Гордеева С.М., Малинин В.Н. О предвычислении годового стока крупных рек европейской части России на основе метода деревьев решений (decision trees) // Ученые записки РГГМУ. – 2018, № 50. – С. 53–65.
  • Гордеева С.М., Малинин В.Н. Использование Data Mining в задаче гидрометеорологического прогнозирования // Ученые записки РГГМУ. – 2016, № 44. – С. 30–44.
  • Деменков О.В. Динамика изменения температур почв в большеземельской тундре и её последствия // Актуальные научные исследования в современном мире. – 2021, № 12-10(80). – С.13–17.
  • Долгополова Е.Н., Исупова М.В. Многолетние изменения составляющих водного баланса дельт Печоры и Колымы в условиях изменения климата // Евразийский союз ученых. – 2022, № 2(95). – С.4–13.
  • Изменение климата в Российской Арктике: риски и новые возможности. – М.: ФГБУ «Государственный гидрологический институт», Центр энергетики московской школы управления СКОЛКОВО, март 2022. – 105 с. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://sk.skolkovo.ru/storage/file_storage/14cc56cf-8817-4a71-b9fb-6810b6d2adca/SKOLKOVO_EneC_RU_ClimateArktika.pdf (06.08.2022)
  • Каверин Д.А., Пастухов А.В., Новаковский А.Б. Динамика глубины сезонного протаивания тундровых мерзлотных почв (на примере площадки циркумполярного мониторинга деятельного слоя в Европейской России) // Криосфера Земли. Т. 21. –2017, № 6. – С.35–44.
  • Магрицкий Д.В. Печора // Большая российская энциклопедия. Т. 26. – М., 2014. – С. 154.
  • Малинин В.Н. Проблема прогноза уровня Каспийского моря. – СПб.: Изд-во РГГМИ, 1994. – 160 с.
  • Малинин В.Н., Гордеева С.М. Изменчивость влагосодержания атмосферы над океаном по спутниковым данным // Исследования Земли из космоса. – 2015, № 1. – С. 3–11.
  • Малинин В.Н., Шмакова В.Ю. Изменчивость энергоактивных зон океана в Северной Атлантике // Фундаментальная и прикладная климатология. – 2018, № 4. – С. 55–70.
  • Малинин В.Н., Гордеева С.М. Влияние влагообмена в Северной Атлантике на увлажнение Европейской части России и годовой сток Волги // Водные ресурсы. Т. 46. – 2019, № 3. – С. 318–332.
  • Оберман Н.Г., Шеслер И.Г. Прогнозирование деградации многолетнемерзлых пород (на примере Европейского Северо-Востока страны) // Разведка и охрана недр. – 2009, № 7. – С. 20–30.
  • Сумачев А.Э., Банщикова Л.С. Ледовый режим реки Печора и особенности прогнозирования высшего уровня ледохода // Гидрометеорология и экология. – 2020, № 61. – С. 446-459. – DOI: 10.33933/2074-2762-2020-61-446-459
  • Breiman L., Friedman J., Olshen R., Stone C. Classification and Regression Trees. – New York: Chapman and Hall, 1984. – 358 p.
  • Interactive Trees (C&RT, CHAID): Overview [Electronic resource] // TIBCO Product. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://docs.tibco.com/data-science/GUID-21D10BEA-0234-4A43-81A2-0781C663DFFB.html (06.08.2022)
  • Malinin V.N., Gordeeva S.M., Mitina Yu.V., Kuleshova A.V. Interannual Variability of moistening in the European Russia // Russian J. of Earth Sci. – 2021, vol. 21, ES3002. – DOI:10.2205/2020ES000753
Еще
Статья научная