Определение гидрологических характеристик реки с учетом региональных особенностей

Гидрологические характеристики являются важнейшим показателями водотока, определяющим максимальные и минимальные уровни, расходы, скорости течения. Актуальность их определения связана с оценкой возможности существования самого водотока, степени его влияния на окружающую среду. Один из вариантов сохранения биоразнообразия предусматривал защиту 17 % внутренних водных пространств к 2020 году [1]. Из общего числа рек в мире, примерно 16% находятся в пределах охраняемых территорий. Степень защиты варьируется в зависимости от речных бассейнов, стран и континентов. Реки с высоким уровнем стока, как правило, имеют меньшую степень защиты [1].

Эффективные программы восстановления и управления реками требуют понимания переменных режимов течения реки, а также физической и экологической перспективы водосборных бассейнов [2]. В различных бассейнах мира применяются разные гидрологические методы для получения оценок на основе данных о долгосрочных сбросах. Эти методы имеют ограничения, связанные с интеграцией разнообразных водных экосистем, прибрежной растительности, речной геоморфологии и вклада подземных вод в общее распределение стока. Будущие исследования по оценке водных потоков должны включать: водную прибрежную среду обитания во время паводков и засух, взаимодействие поверхностных и подземных вод, влияние загрязнений нагрузка и забора воды на речные системы [2].

Сток рек изменяется во времени, и поддержание естественного режима стока имеет важное значение [3]. Однако динамика естественного режима стока в настоящее время меняется из-за изменения климата, повсеместного регулирования речных потоков. Изменение течения рек и ручьев сопряжено с большими затратами. Изменение режима естественного стока привело к разрушению многих устойчивых речных систем. Для обеспечения надлежащих режимов естественного стока для речных организмов и устойчивой взаимосвязи между спросом на энергию, потребностями в воде и климатом требуется больше понимания для изучения последствий изменения режима естественного стока, вызванного изменением климата и антропогенным вмешательством [3].

Потоки ручьев нелинейные и сложны по своей природе в любой гидрологической системе. Отсутствие доступных данных для моделирования требует использования модели с высокой точностью и эффективностью, которая способна генерировать точные гидрологические характеристики. Результаты исследования [4] показывают, что производительность модели резко улучшается после включения речного стока в качестве входного параметра.

Большое разнообразие рек по характеристикам, географическим, климатическим условиям в районах их протекания делает проблему определения гидрологических характеристик рек и их классификацию довольно сложной для теоретического решения в общем виде. Поэтому большое значение имеет накопление эмпирических материалов, полученных в процессе изучения отдельных водотоков.

Непостоянные реки и ручьи распространены на нашей планете повсеместно. В настоящее время не существует широко используемого определения того, через сколько дней или на какой протяженности поверхностный сток должен прекратиться, чтобы классифицировать реку как непостоянную [5]. В то же время различие климатических и географических условий для рек, не являющихся многолетними, приводит к разнообразию режимов их стока, например, к тому, как часто или как быстро они пересыхают. В научной литературе имеется достаточно большой объем материалов, посвященных их экологическим и геоморфологическим особенностям, но, мало материалов по их гидрологии. Тем не менее, имеются сведения об их гидрологии с точки зрения процессов формирования стока, потерь воды и изменчивости стока. Они распространены в засушливых регионах, они встречаются во всех типах климата и подвергаются разнообразному набору естественных и антропогенных средств контроля за потоком [5].

Оценка воздействия изменения климата на трансграничную реку играет важную роль в поддержании водной безопасности как внутри, так и за пределами национальных границ [6]. Иногда одностороннее решение, принятое одной страной, может увеличить риск негативного воздействия на прибрежные страны [6].

Гидрологическое исследование палеопотоков позволило документировать естественные свидетельства по меньшей мере 27 палеопотоков высокой величины на шести участках Нижней Грин-Ривер, штат Юта (США) [7]. Проведен гидравлический анализ с использованием 2D-модели. По меньшей мере 14 из пиков сброса палеопотока превышают уровень, вдвое превышающий максимальную систематическую запись измеренных потоков. Геохронологический анализ показывает, что эти 14 крупнейших пиков палеопотока произошли за последние 700 лет. Интеграция данных о палеопотоках в анализ частоты наводнений показывает значительно более высокие значения, чем метод, основанный исключительно на систематических измеренных данных, указывающий на то, что экстремальные наводнения являются более масштабными и частыми, чем подразумевается относительно короткой измеренной записью. Научное понимание важности естественных доказательств необходимо для достижения достоверной оценки экстремального риска наводнений на водоразделе [7].

Кодирование речной сети важно для гидрологической модели в аспектах моделирования водных циклов, оценки водных ресурсов и прогнозирования экстремальных гидрологических явлений [8]. Однако существующие методы кодирования речной сети имеют ряд недостатков. Структура кодирования речной сети слишком сложна для понимания, топологию речной сети трудно идентифицировать, возможности кодирования речной сети ограничены. В статье [8] предложен топологический и иерархический метод кодирования рек, основанный на речной сети, созданной с помощью цифровых высот. Это позволяет систематически определять уровни рек на основе гидрологической структуры. В качестве примера рассмотрен бассейн реки Амазонка, крупнейшего водораздела в мире. Результаты позволяют контролировать уровень реки и плотность речных сегментов, гибко настраивать цифровые номера кода для соответствия различным бассейнам с обильными или малыми реками, легко строить топологические взаимосвязи, автоматически кодировать с помощью компьютерной программы.

Строительство плотин на горных реках в узких долинах всегда порождает проблему отклонения речных вод в период строительства [9]. Это становится особенно важным в периоды паводковых волн, угрожающих наводнениями, приносящими значительные убытки строителям. Оценка стока реки на участке плотины при отсутствии наблюдений за течением реки должна проводиться различными методами. В статье [9] предлагается выполнить работу с использованием гидрологических моделей, частично основанных на эмпирических формулах.

Крупные водохранилища оказывают воздействие на водную среду ниже по течению, но гидроэлектростанциям с небольшой емкостью или без нее для хранения притока воды (т.е. стока реки) уделяется меньше внимания [10]. Несмотря на то, что в тропических реках поймы мало изучены, гидроразрыв крупных речных плотин может негативно сказываться на судоходстве и рыболовстве.

В работе [11] исследованы пространственное и временное разрешение для точного определения выхода наносов из притоков и суббассейнов, которые входят в основное русло реки. Проводилась оценка долгосрочной гидрологии бассейна и отложений. Модель была откалибрована и подтверждена (1985 - 2016) с ежемесячным временным шагом. Полученный выход отложений, и пространственная карта эрозии почв могут наглядно проиллюстрировать идентификацию и определение приоритетов критических зон, подверженных эрозии почв в суббассейнах [11].

Предметом исследования является методика расчета гидрологических характеристик реки.

Цель - показать на примере одного региона недостатки методик, основанных на осред-ненных данных и универсальных моделях.

Задачи исследования - проанализировать математические модели, обобщенные эмпирические зависимости, систематически соби- раемые и обрабатываемые материалы наблюдений, измерения, необходимые для расчет гидрологических характеристик реки.

Материалы и методы

Расчет гидрологических характеристик рек основан на систематически собираемых и обрабатываемых материалах наблюдений, измерений. При этом применяются различные математические модели, обобщенные эмпирические зависимости [12-17]. Важнейшим фактором, влияющим на возможность применения тех или иных моделей, является региональные климатические особенности [18]. Примером может служить Калининградская область, где температура в зимний период неоднократно меняется от положительной к отрицательной, отмечаются значительные дождевые паводки, нагонные наводнения [19-22].

На рис. 1 приведены изолинии среднего годового слоя стока, на рис.2 - информация о водности рек региона.

Рисунок 1 - Карта изолиний среднего годового слоя стока, мм [19]

Одновременно идут два процесса увеличения слоя испарения и суммы годовых осадков. Рост слоя испарения связан с увеличением среднегодовой температуры воздуха.

Результаты исследования

На рис. 3 построен гидрологический ряд реки Преголи в створе города Гвардейска1. Видно, что характеристика реки Преголи (среднегодовой сток) остается неизменным.

Произведен расчет линейного тренда среднегодовых расходов (прямая линия на рис. 3):

R i ( G ) = 71,40 + 0,007586- G , (1) Здесь G - год. Рассчитаем по формуле (1) относительное изменение за весь период на рис. 3:

100( R 1 (2020) - R 1 (1891))/ R 1 (1891) = 1,14%.

Получилось, что относительное изменение немногим больше одного процента. Это в пределах погрешности измерений.

Рисунок 2 - Карта водности рек региона (прогноз)

Рисунок 4 - Модули относительного отклонения среднегодовых расходов от линейного тренда реки Преголи (Гвардейск): 1 - линейный тренд отклонений

Рисунок 3 - Гидрологический ряд реки Преголи (Гвардейск): 1 - линейный тренд

Разброс же значений годового расхода явно увеличивается со временем. Так наименьшее значение 27,8 м³/с было в 1969 году, а наибольшее 167 м³/с - в 2017 году. Оценим отклонение отношением 9 i = ( Q i - Qs)/Qs , где Qs = 86,2 м³/с - средний многолетний расход (норма годового расхода). По рис. 4 видно, что отклонение 9 растет со временем.

В отличие от средних годовых значений стока помесячные значения различны за интервал в 130 лет. Пример на рис. 5 показывает снижение расходов в весенние месяцы (половодье) и возрастание паводковых явлений, в том числе в отдельные зимние месяцы. В Калининградской области велика роль дождевых паводков.

Рисунок 5 - Расходы реки Преголи по месяцам (Гвардейск): 1 – 1901-1915; 2 – 2000-2014

Заключение и обсуждение

Уменьшение вклада весеннего половодья в годовой сток рек Калининградской области связано с зимними оттепелями. Так, по данным справочника2, на реке Преголе у города Гвардейска средняя продолжительность ледостава (за 1901-1980 годы) составила 72 дня. Все ледовые явления, включая шугоход, в среднем продолжались 97 дней в гидрологическом году. Наибольшая продолжительность ледостава (142 дня) была зафиксирована в холодный период 1941-42 года.

По данным АИС ГМВО была составлена табл. 1 продолжительности ледостава Т ЛС (20082019). Среднее значение за 12 лет 41, 7 суток, что на 71,4% ниже, чем за 1901-1980 годы. Причем нередко период ледостава прерывался оттепелью. В качестве примера на рис. 6 показаны ночная и дневная температура воздуха, расход воды и ледовые явления в январе-феврале 2019 года реки Преголи у города Гвардейска. Видно, что из-за повышения температуры в 3-й декаде января неполный ледостав сменился шугоходом с увеличением расхода воды. В дальнейшем температура вновь понизилась, на 17 дней установился неполный ледостав, расход воды упал. Раннее (и невысокое) половодье наблюдалось во второй половине февраля. В конце 2019 года ледовых явлений зафиксировано не было.

Таблица 1 - Продолжительность ледостава за 12 лет

Год	Т ЛС , дней	Год	Т ЛС , дней	Год	Т ЛС , дней	Год	Т ЛС , дней
2008	17	2011	64	2014	47	2017	51
2009	39	2012	71	2015	11	2018	25
2010	85	2013	36	2016	30	2019	24

Рисунок 6 - Температура воздуха (1 - ночная, 2 – дневная), расход воды и ледовые явления в январе-феврале 2019 года реки Преголи у города Гвардейска: Ш – средний и густой шухоход, Z –неполный ледостав, Х – редкий ледоход

Отдельная проблема – разработка метода определения расчетных максимальных уровней в устье реки Преголи (на территории города Калининграда) с учетом сгонно-нагонных явлений (см. [21-22]). Здесь эту проблему подробно рассматривать не будем.

Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ и Правительства Калининградской области в рамках научного проекта № 22-27-20016.