Анализ факторов формирования максимального стока реки Чумыш (Западная Сибирь)

Abstract

Актуальность работы связана с необходимостью совершенствования методик среднесрочных прогнозов половодья в условиях недостаточности гидрометеорологической информации. Цель: оценка возможности использования пространственно распределенных моделей атмосферных осадков для прогнозирования объема стока половодья; разработка стохастических моделей для прогноза объема и максимальных расходов половодья с использованием данных наблюдений сети Росгидромета и распределенных атмосферных осадков по данным реанализа и данных дистанционного зондирования земли высокого пространственного разрешения. Методы: геоинформационный, комплексный географо-гидрометеорологический анализ, статистические методы (корреляционный и регрессионный анализ). Результаты. Выполнена оценка атмосферного увлажнения бассейна р. Чумыш с использованием данных пространственно распределенных моделей атмосферных осадков и материалов наблюдений на метеорологических станциях; проанализирована связь сумм осадков с объемом стока и максимальными расходами половодья. Сравнительная оценка полученных зависимостей позволила выбрать наиболее значимые предикторы для построения уравнения множественной линейной регрессии. Разработана статистическая модель для прогноза объема и максимальных расходов половодья реки Чумыш в створе пгт Тальменка с использованием данных наблюдений сети Росгидромета и реанализов высокого пространственного разрешения.

The relevance of the study stems from the necessity to refine the methods of medium-term flood forecasts when sufficient hydrometeorological data are not available. The purpose of the work is to assess probable application of spatially distributed precipitation models to forecast runoff volume of flood, to develop stochastic models for predicting flood volume and its maximum discharge using hydrometeorological observation data, distributed precipitation datasets from reanalysis and remote sensing data of high spatial and temporal resolution. Methods include geoinformation, complex geographical and hydrometeorological analysis, statistical methods (correlation and regression analysis). Results. The Chumysh basin moistening was estimated due to the data from spatially distributed precipitation models and hydrometeorological observation data; the relationship of total precipitation with runoff volume and maximum flood discharge was analyzed. A comparative evaluation of the obtained dependencies made it possible to identify key predictors for deriving the multiple linear regression equation. The statistical model was developed for predicting volumes and maximum discharges of Chumysh flood at Talmenka settlement using hydrometeorological observation data and reanalysis ones of high spatial and temporal resolution.