Гидросфера: Опасные процессы и явления (Dec 2019)
ОЦЕНКА ИЗМЕНЕНИЙ РЕЖИМА ПАВОДКОВОГО СТОКА РЕКИ УССУРИ С УЧЕТОМ СОВРЕМЕННЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ПРОЕКЦИЙ ДО КОНЦА XXI ВЕКА
Abstract
Определение реакции речных систем на климатические изменения является одной из ключевых проблем современной гидрологии. Тем более это касается Дальнего Востока России, режим увлажнения которого известен своей неустойчивостью. В настоящей статье представлены результаты оценки изменения характеристик паводкового стока рек бассейна реки Уссури при ожидаемых изменениях климата, связанных с глобальным потеплением. Оценки выполнены на основе схемы динамико–стохастического моделирования, при которой на вход в гидрологическую модель подаются многочисленные ряды синтетических осадков, для перебора всевозможных условий увлажнения на водосборе. Для расчетов стока использовалась региональная гидрологическая модель паводочного цикла малого речного бассейна, ориентированная на описание процессов формирования стока летне–осеннего паводкового периода. Для задания климатического сценария использовалось объединение регионализированной стохастической модели осадков и данных расчетов по глобальным моделям климата (GCM) на последнюю треть XXI века (2071–2100 гг.). Показано, что увеличение осадков приводит к непропорциональному отклику в исследуемых характеристиках максимального стока теплого периода года. При этом относительный рост норм максимальных расходов за сезон достигает 4–5 раз, а норм суммарного слоя стока – 2–3 раз в зависимости от варианта расчета с совмещением различных климатических моделей и сценариев. Полученные результаты согласуются с анализом данных наблюдений на основе использования так называемого «коэффициента эластичности», а также с проведенными ранее исследованиями. Таким образом, при климатических изменениях можно предполагать рост паводковой опасности в исследуемом регионе Литература Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 311 с. Гарцман Б.И. Дождевые наводнения на реках юга Дальнего Востока: методы расчетов, прогнозов, оценок риска. Владивосток: Дальнаука, 2008. 421 с. Гарцман Б.И. Губарева Т.С. Прогноз гидрографа дождевых паводков на реках Дальнего Востока // Метеорология и гидрология. 2007. № 5. с. 70-80. Гарцман И.Н. Лыло В.М. Черненко В.Г. Паводочный сток рек Дальнего Востока. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 264 с. Гельфан А.Н. Динамико-стохастическое моделирование формирования талого стока. М.: ИВП РАН, 2007. 294 с. Гельфан А.Н. Морейдо В.М. Описание макромасштабной структуры поля снежного покрова равнинной территории с помощью динамико-стохастической модели его формирования // Лёд и Снег. 2015. Т.55. № 4. c. 61-72. Bales R., Molotch N., Painter Th., Dettinger M., Rice R., Dozier J. Mountain hydrology of the western United States // Water Resources Research. 2006. V. 42. Iss. 8. W08432. DOI: 10.1029/2005WR004387 Belyakova P.A. Gartsman B.I. Possibilities of Flood Forecasting in the West Caucasian Rivers Based on FCM Model // Water Resources. 2018. V. 45 (Suppl. 1). P. 50-58 DOI: 10.1134/S0097807818050317 Bentsen M. et al. The Norwegian Earth system model, NorESM1-M – Part 1: Description and basic evaluation of the physical climate // Geoscientific Model Development. 2013. Vol. 6. P. 687-720. DOI: 10.5194/gmdd-5-2843-2012 Chen N.Ch. Lee K.T. Gartsman B.I. Application of Flood Cycle Model for daily flow simulating in different climate area // Taiwan Water Conservancy. 2008. Vol. 56. No. 2. P. 1-13. Dufresne J.-L. et al. Climate change projections using the IPSL-CM5 Earth System Model: from CMIP3 to CMIP5 // Climate Dynamics. 2013. V. 40. Iss. 9-10. P. 2123-2165. DOI: 10.1007/s00382-012-1636-1 Dunne J. et al. GFDL’s ESM2 Global Coupled Climate-Carbon Earth System Models. Part I: Physical Formulation and Baseline Simulation Characteristics // Journal of Climate. 2012. Vol. 25. No. 19. P. 6646-6665. DOI: 10.1175/JCLI-D-11-00560.1 Gartsman B.I. Lupakov S.Yu. Effect of climate changes on the maximal runoff in the Amur Basin: Estimation based on dynamic-stochastic simulation // Water Resources. 2017. Vol. 44. Iss. 5. P. 697-706. DOI: 10.1134/S0097807817050062 Gartsman B.I. Lupakov S.Yu. Changes in the maximum runoff regime in the Ussuri River basin: the methodological aspects of forecasting based on dynamic-stochastic simulation // Water Resources. 2018. Vol. 45. Suppl. 1. P. S79-S89. DOI: 10.1134/S0097807818050342 IPCC: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York. 2013. 1535 p. Jones C.D. et al. The HadGEM2-ES implementation of CMIP5 centennial simulations // Geoscientific Model Development. 2011. Vol. 4. Iss. 3. P. 543-570. DOI: 10.5194/gmd-4-543-2011 Oudin L., Hervieu F., Michel C., Perrin C., Andreassian V., Anctil F., Loumagne C. Which potential evapotranspiration input for a lumped rainfall-runoff model? Part 2: Towards a simple and efficient potential evapotranspiration model for rainfall-runoff modelling // Jornal of Hydrology. 2005a. Vol. 303. Iss. 1-4. P. 290-306. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2004.08.026 Oudin L. Michel C. Anctil F. Which potential evapotranspiration input for a lumped rainfall-runoff model? Part 1 - Can rainfall-runoff models effectively handle detailed potential evapotranspiration inputs? // Jornal of Hydrology. 2005b. Vol. 303. Iss. 1-4. P. 275-289 DOI: 10.1016/j.jhydrol.2004.08.025 Sankarasubramanian A., Vogel R.M., Limbrunner J.F. Climate elasticity of streamflow in the United States // Water Resources Research. 2001. Vol. 37. Iss. 6. P. 1771-1781. DOI: 10.1029/2000WR900330 Trzaska S. Schnarr E. A review of downscaling methods for climate change projections (Technical report, United States Agency for International Development). Burlington, Vermont: Tetra Tech ARD. 2014. 56 p. van Vuuren D.P. et al. The representative concentration pathways: an overview // Climatic Change. 2011. Vol. 109. P. 5-31. DOI: 10.1007/s10584-011-0148-z Warszawski L., Frieler K., Huber V., Piontek F., Serdeczny O., Schewe J. The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISI-MIP): project framework // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. Vol. 111. Iss. 9. P. 3228-3232. DOI: 10.1073/pnas.1312330110. Watanabe S. et al. MIROC-ESM 2010: model description and basic results of CMIP5 experiments // Geoscientific Model Development. 2011. Vol. 4. P. 845-872. DOI: 10.5194/gmdd-4-1063-2011 Wu Y., Zhang G., Shen H., Jun Xu Y. Nonlinear Response of Streamflow to Climate Change in High-Latitude Regions: A Case Study in Headwaters of Nenjiang River Basin in China’s Far Northeast // Water. 2018. Vol. 10. No. 3. 294. DOI: 10.3390/w10030294 Zhang A., Liu W., Yin Zh., Fu G., Zheng Ch. How will climate change affect the water availability in the Heihe River basin, northwest China? // Journal of Hydrometeorology. 2016. Vol. 17. No. 5. P. 1517-1542. DOI: 10.1175/JHM-D-15-0058.1
Keywords
