КАРТОЧКА ПРОЕКТА,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 17-77-30006

НазваниеНовое поколение моделей, методов и технологий для противодействия современным угрозам водной безопасности

РуководительСоломатин Дмитрий Петрович, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регионФедеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт водных проблем Российской академии наук, г Москва

Годы выполнения при поддержке РНФ 2017 - 2020 

КонкурсКонкурс 2017 года по мероприятию «Проведение исследований научными лабораториями мирового уровня в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле, 07-708 - Гидрология и водные ресурсы

Ключевые словаводная безопасность, гидрологические прогнозы, управление водными ресурсами, моделирование речного стока, гидродинамическое моделирование, затопление, качество вод.

Код ГРНТИ37.27.00


СтатусУспешно завершен


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Актуальность тематики проекта связана с его направленностью на совершенствование на базе современных математических моделей существующих методов водохозяйственных расчетов и гидрологических прогнозов, оценки риска опасных гидрологических явлений, оценок и прогнозов качества вод, методов планирования водопотребления, управления действующими водноресурсными системами – этих и других задач, методические основы решения которых были разработаны несколько десятилетий назад и опирались, в основном, на обработку имеющихся данных наблюдений. Возможности модернизации методической базы решения перечисленных задач приобретают особую актуальность в связи с повышением требований к обеспечению водной безопасности на фоне меняющихся условий формирования водного режима, поскольку существующие инженерные подходы основаны на гипотезе стационарности климата и антропогенных воздействий на речной бассейн и могут давать существенные погрешности в условиях, отличающихся от ранее наблюдавшихся. Реализация указанных возможностей путем создания нового поколения методов и технологий решения наиболее актуальных проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России станет основным результатом настоящего проекта. Актуальность проекта еще более возрастает в условиях современных вызовов, когда повышаются угрозы, связанные с авариями на гидротехнических и водоочистных сооружениях, как вследствие ухудшения их технического состояния, так и из-за угрозы терроризма. Научная новизна поставленных в проекте задач связана с его направленностью на построение единой методической базы решения современных проблем водной безопасности, опирающейся на систему математических моделей формирования речного стока и качества вод суши в сочетании с моделями функционирования водноресурсных систем, современными автоматизированными системами анализа данных, и их программной реализацией. Планируется решить 4 группы задач (более подробное их описание содержатся в форме 4 настоящей заявки): 1. Научно-исследовательские задачи, включающие: (1) разработку системы гидрологических и гидродинамических моделей, моделей управления водными ресурсами и качеством вод для решения диагностических и прогностических задач гидрологии речных бассейнов, (2) модернизацию на базе разработанных моделей методической базы существующих неструктурных мер по противодействию угрозам водной безопасности. 2. Технологические задачи, включающие создание действующих информационно-моделирующих комплексов и технологий, опирающихся на разработанную методическую базу неструктурных мер по противодействию угрозам водной безопасности 3. Прикладные задачи, состоящие в практическом применении разработанных методов и технологий нового поколения, создании программных комплексов для решения проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России, проведении патентных исследований и внедрении разработанных технологий в оперативную практику профильных министерств, ведомств, акционерных обществ и др., в том числе, организации осуществляющей софинансирование проекта 4. Образовательные задачи, состоящие в создании на базе существующей лаборатории образовательных структур для обучения студентов, аспирантов и специалистов применению технологий нового поколения для решения проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России Проект будет выполняться 4-мя группами исследователей в составе научного коллектива лаборатории гидрологии речных бассейнов ИВП РАН: группа гидродинамического моделирования открытых потоков, группа моделирования формирования речного стока, гидрологических расчетов и прогнозов, группа моделирования качества вод суши и группа водохозяйственных расчетов. Коллектив объединяет известных отечественных специалистов, имеющих многолетний опыт и признанные в мире достижения в тематической области проекта (см. п.4.9 формы 4 заявки), результаты которых опубликованы в десятках статей в ведущих мировых научных журналах, а также молодых сотрудников и аспирантов лаборатории. Руководитель проекта - проф. Д.П. Соломатин – один из ведущих в мире специалистов в области анализа гидрологических систем с помощью современных методов обработки информации (в т.ч. дистанционных измерений), включая методы машинного обучения, нейронных сетей, ассимиляции данных и др.

Ожидаемые результаты
По итогам выполнения проекта будут получены следующие основные результаты (приводятся кратко, подробно поэтапно описаны в форме 4): Блок результатов работ по математическому моделированию 1. Гидрологические и динамико-стохастические модели формирования стока, гидродинамического режима рек Волжского бассейна и бассейнов водохранилищ Волжско-Камского каскада. 2. Модели формирования качества вод суши и эрозионной деятельности в руслах рек бассейна Волги. 3. Модель регулирования речного стока и функционирования действующих водохозяйственных систем Волжско-Камского каскада водохранилищ. 4. Модели, базирующиеся на методах машинного обучения и вычислительного интеллекта, гибридные модели с возможностями обучения. Блок результатов работ по развитию методической базы 1. Методы нового поколения: краткосрочных (на основе физико-математических моделей стока и метеорологических прогнозов) гидрологических прогнозов; долгосрочных (на базе динамико-стохастических моделей) гидрологических прогнозов; определения расчетных статистических характеристик максимального стока и притока в водохранилища (на базе динамико-стохастических моделей); определения рисков затопления объектов повышенной опасности (с использованием гидродинамических моделей). 2. Методы оценки качества вод и гидрохимических прогнозов для рек и водохранилищ, включая учет поступления загрязнений от точечных и диффузных источников, а также оценку опасности возникновения экстремальных гидроэкологических ситуаций вследствие техногенных аварий. 3. Методы оценки (расчетов) угроз водной безопасности при изменениях регионального климата и антропогенной нагрузки: изменений ресурсов поверхностных, почвенных и грунтовых вод, условий возникновения дефицита водных ресурсов; рисков затопления населенных территорий и объектов хозяйственной деятельности, оценки ущербов от наводнений; эрозионного переформирования русел рек и берегов водохранилищ. 4. Методы информационной поддержки принятия решений при назначении режимов работы каскадов водохранилищ, водохозяйственных и водноэнергетических расчетов (на примере Волжско-Камского каскада водохранилищ). 5. Методические рекомендации по построению и использованию неструктурных мер противодействия угрозам водной безопасности, в том числе на разных стадиях сопровождения объектов повышенной опасности, перечисленных в блоках работ по развитию методической базы. Блок результатов работ по развитию технологий Компоненты технологии гидрологических расчетов и прогнозов, включая: - создание технологии универсального доступа гидрологических моделей к сетевому информационному ресурсу АСГМ на основе web-сервисной технологии и стандарта OpenMI; - преобразование исходного кода моделей ECOMAG и SWAT для работы с сетевым информационным ресурсом АСГМ; - совершенствование графического интерфейса и исходного кода АСГМ с целью улучшения представления результатов гидрологического моделирования; - совершенствование исходного кода модели KW-GIUH и ее объединение с моделями GFS, SWAT и STREAM2D с целью создания системы прогнозирования быстроразвивающихся паводков по данным автоматизированных сетей наблюдений. Блок результатов образовательных работ 1. Проведение международных школ молодых ученых с приглашением ведущих европейских специалистов в качестве лекторов. 2. Проведение семинаров, вебинаров и образовательных курсов по современным методам гидроинформатики и применению технологий нового поколения на базе кафедры Водных ресурсов Института водных проблем РАН, кафедры гидрологии суши МГУ им. М.В. Ломоносова. 3. Учебно-методические комплексы (УМК, не менее 7), включающие: курс лекций, методические указания по выполнению практических/лабораторных работ, методические указания для самостоятельной работы при изучении дисциплин, включение разработанных УМК в учебный план подготовки аспирантов ИВП РАН по специальностям «Гидрология суши, водные ресурсы, гидрохимия», «Гидравлика и инженерная гидрология» Минобрнауки РФ. Блок результатов прикладных работ по отдельным водным объектам и задачам подробно описан в разделе 4 заявки. Он включает, в том числе, патентные исследования и государственную регистрацию созданных моделей, методов и технологий, а также внедрение разработанных технологий в оперативную практику профильных министерств, ведомств, акционерных обществ и др., в том числе, организаций осуществляющих софинансирование проекта. Полученные результаты могут быть использованы: - Министерством Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, Федеральным агентством по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, Федеральным агентством водных ресурсов, а также другими министерствами и ведомствами; - высшими и средними учебными заведениями Российской Федерации; - государственными и частными российскими и зарубежными компаниями, работающими на рынке гидрометеорологических товаров и услуг, в том числе партнером проекта ООО НПО "Гидротехпроект"; - международными организациями (ЮНЕСКО и Всемирной Метеорологической Организацией при ООН).


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2017 году
Исследования, проводившиеся на отчетном этапе, направлены на решение основной задачи проекта, сформулированной в исходной заявке, - «разработку системы численных физико-математических моделей формирования речного стока и качества вод суши в сочетании с моделями функционирования водохозяйственных систем, как основы нового поколения методов и технологий для планирования мероприятий по противодействию угрозам водной безопасности (наводнения, загрязнение пресных природных вод и др.), вызванным природными изменениями и техногенными катастрофами». Для достижения заявленной цели и в соответствии с Соглашением работы по проекту ведутся по четырем основным направлениям: (1) Разработка физико-математических и динамико-стохастических моделей формирования речного стока, гидродинамических моделей движения воды в речных системах, моделей формирования гидрохимического режима и качества воды в речных бассейнах и водных объектах, моделей функционирования действующих водноресурсных систем (блок работ по математическому моделированию); (2) Развитие методической базы гидрологических расчетов и прогнозов, оценки риска затоплений и планирования защитных мероприятий, расчетов гидрохимического режима рек и водохранилищ, оценки эффективности водоохранных мероприятий, планирования использования водных ресурсов, принятия решений при назначении режимов работы каскадов водохранилищ, водохозяйственных и водноэнергетических расчетов (блок работ по развитию методической базы решения прикладных задач); (3) Создание технологий информационной поддержки принятия решений в задачах управления риском наводнений, планирования использования водных ресурсов, регулирования стока действующими водноресурсными системами (блок технологических задач); (4) Создание на базе существующей лаборатории образовательных структур для обучения студентов, аспирантов и специалистов применению технологий нового поколения для решения проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России (блок образовательных задач) Ниже дано краткое описание результатов, полученных в 2017 году. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 1-ГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ - БЛОКА РАБОТ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ 1.1 Разработаны физико-математические модели гидрологического цикла суши и формирования речного стока для крупных притоков Волги (Ока, Кама) и бассейнов отдельных водохранилищ Волжско-Камского каскада (ВКК) • На базе информационно-моделирующего комплекса ЕСОМАG разработаны модели формирования стока на частных водосборах четырех водохранилищ ВКК – Горьковского, Чебоксарского, Камского и Нижнекамского, позволяющие рассчитывать гидрографы бокового притока к этим водохранилищам и проводить расчеты гидрологического режима на реках в пределах территорий этих бассейнов. Разработаны модели формирования стока для крупных рек, находящихся в пределах водосборов этих водохранилищ – рек Ока и Кама. • Для перечисленных бассейнов получены удовлетворительные результаты тестирования моделей по расчетам притока воды в водохранилища и гидрографов стока на притоках за многолетний период • Разработана и апробирована схема поэтапной калибровки параметров модели формирования стока в бассейне Волги. • Разработана и апробирована методика расчета и построения карт среднемноголетнего модуля годового стока и распределения среднемноголетних расходов воды в речной системе бассейна. Методика позволяет оценить характеристик стока на неохваченных гидрометрическими наблюдениями участках рек. 1.2 Разработаны гидродинамические модели движения воды в речных системах Волжского бассейна, распространения природных и техногенных наводнений различного генезиса, движения паводковых волн и волн прорыва в протяженных речных долинах, по урбанизированным территориям и каскаду водохранилищ (на примере заселенных участков долины Верхней Волги, рек Ока, Москва, Истра) • Разработаны численные гидродинамические модели распространения наводнений и волн прорыва с учётом расположенных на пойме селитебных территорий. Модели используют разработанные авторами высокоточные алгоритмы решения двумерных нестационарных уравнений Сен-Венана на адаптивных треугольно-четырехугольных сетках. Специальный алгоритм адаптации позволяет учитывать на расчётной сетке все здания и сооружения (в том числе дороги, дамбы), расположенные в рассматриваемой области.. • Модели применены для расчета затопления района г.Ярославль волной прорыва Рыбинского гидроузла. Показаны возможности применения модели для информационной поддержки принятия решений для обеспечения соблюдения строительных правил при проектировании нового жилого микрорайона в г. Ярославль. • С помощью гидродинамической модели выполнен анализ влияния мостовых переходов на параметры волны прорыва Истринского гидроузла. Установлено, что мостовые переходы оказывают существенное влияние на глубины и площади затопления.. • Разработана и проверена на данных натурных наблюдений численная гидродинамическая модель участка долины р.Ока в районе г.Рязань. С помощью модели выполнено мультисценарное моделирование прохождения высокого половодья 1970 г. в естественных (существовавших на тот момент) условиях, а также с учётом последующих застроек и строительства мостового перехода Рязань-Владимир. Моделирование показано, что строительство автодороги Рязань-Владимир в 1971-1972 гг. существенно изменило гидравлический режим р.Оки при пропуске высоких половодий. 1.3 Разработана динамико-стохастическая модель формирования речного стока в бассейнах водохранилищ средней Волги (на примере бассейна Чебоксарского водохранилища). • Разработана динамико-стохастическая модель формирования речного стока в бассейне Чебоксарского водохранилища, в структуре которой объединены два компонента: физико-математическая модель, описывающая гидрологические процессы в бассейне водохранилища, и стохастическая модель временных рядов метеорологических величин, задаваемых методом Монте-Карло на входе детерминистической модели (стохастический генератор погоды). • Разработан пространственно распределенный стохастический генератор погоды MSFR_WG (Multi-Site FRagment-based stochastic Weather Generator) для моделирования многолетних временных рядов среднесуточных значений температуры и дефицита влажности воздуха, суточных сумм осадков с учетом пространственной структуры полей перечисленных метеоэлементов. Проверка генератора погоды по данным наблюдений на 47 метеорологических станциях в бассейне водохранилища показала удовлетворительные результаты. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 2-ГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ - БЛОКА РАБОТ ПО РАЗВИТИЮ МЕТОДИЧЕСКОЙ БАЗЫ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ И ПРОГНОЗОВ 2.1 Разработаны методы краткосрочного прогноза водного режима рек и притока воды в водохранилища на основе физико-математических моделей формирования речного стока с использованием метеорологических прогнозов (на примере рек Уссури, Чебоксарского, Горьковского, Бурейского водохранилищ), включая: • Схемы краткосрочных прогнозов притока воды для Чебоксарского, Горьковского и Бурейского водохранилищ и способы корректировки модельных прогностических расчетов, связанные с усвоением вновь поступающей гидрометеорологической информации. • Методы испытания схем краткосрочных прогнозов притока для Чебоксарского, Горьковского и Бурейского водохранилищ на ретроспективных рядах наблюдений с использованием "точных" метеопрогнозов на период заблаговременности до 7 дней. Испытания показали удовлетворительные оценки оправдываемости гидрологических прогнозов. • Модель бассейна р.Уссури (до п. Кировский) и методика краткосрочного прогноза дождевых паводков с заблаговременностью до 5 суток на основе ИМК ECOMAG, с использованием различных типов прогностической метеорологической информации (синоптический прогноз, мезомасштабная модель атмосферы WRF). • Метод многомерной калибровки для пространственно-распределенной гидрологического модели ECOMAG и испытана технология единого группового (по группе гидропостов) прогноза дождевого паводка в бассейне р. Уссури на её основе, открывающие перспективы анализа пространственной структуры формирования наводнений и их прогнозирования для пунктов, не обеспеченных данными наблюдений. 2.2 Разработаны методы долгосрочного (сезонного) гидрологического прогноза, включая прогнозы характеристик притока воды к водохранилищам (на примере Чебоксарского и Горьковского водохранилищ), включая: • Схему долгосрочного ансамблевого прогноза притока воды к Горьковскому и Чебоксарскому водохранилищам, основанную на модели формирования речного стока в бассейнах водохранилищ. • Методику задания ансамблей возможных сценариев погоды за период заблаговременности прогноза (для учёта неопределённости на входах моделей) • Результаты испытания разработанной прогностической схемы по данным проверочных прогнозов за многолетний период: на данных 35-летнего проверочного периода для Чебоксарского водохранилища (1982-2016) и 48-летнего проверочного периода для Горьковского водохранилища (1966-2013). 2.3 Оценены расчетные статистические характеристики максимального речного стока и притока воды в водохранилища на базе динамико-стохастических моделей (на примере бассейна Чебоксарского водохранилища) • Разработан метод определения максимальных расходов талого стока на основе численных экспериментов с динамико-стохастической моделью формирования стока в бассейне водохранилища. • Разработан метод построения ансамблевого долгосрочного прогноза притока воды в водохранилище на основе динамико-стохастической модели.. 2.4 Разработаны методы определения рисков затопления на основе гидродинамических моделей для объектов повышенной опасности, расположенных в поймах рек (на примере Балаковской АЭС), включая: • Метод определения экстремальных отметок затопления при сочетании нескольких гидрометеорологических явлений редкой повторяемости, основанный на численном гидродинамическом моделировании в двумерной плановой постановке с учетом всех особенностей рассматриваемого объекта и воздействующих на него физических факторов. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 3-ГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ - БЛОКА РАБОТ ПО РАЗВИТИЮ ТЕХНОЛОГИЙ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ И ПРОГНОЗОВ 3.1 Разработана информационная инфраструктура взаимодействия метеорологических и гидрологических моделей, включая: • Технологию универсального доступа гидрологических моделей к сетевому информационному ресурсу АСГМ на основе web-сервисной технологии и стандарта OpenMI; • Преобразованный исходный код моделей ECOMAG и SWAT для работы с универсальным источником данным - сетевым ресурсом АСГМ. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 4-ГО – ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ В соответствии с Соглашением была организована международная школа молодых ученых. Международная гидрологическая школа “Modelling and forecasting of river flows and managing hydrological risks: towards a new generation of methods” (“Моделирование и прогнозы речного стока, управление гидрологическими рисками: к новому поколению методов”) проходила в Москве 20-23 ноября 2017 г. в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова. Программа школы включала 14 лекций приглашенных ученых из Нидерландов, Франции, Германии, Греции, Тайваня, России. Слушатели – магистранты и аспиранты МГУ, Пермского государственного университета, Дальневосточного федерального университета, аспиранты ИВП РАН, молодые исследователи из Москвы, Петербурга и ряда крупных городов России – всего 34 человека. Состав участников полностью соответствует пункту 2.6.18 соглашения ССЫЛКИ НА ИНФОРМАЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ (URL-АДРЕСА), ПОСВЯЩЕННЫЕ ПРОЕКТУ Отчет о работе школы молодых ученых размещен на сайте ИВП РАН 1-й день работы школы http://www.iwp.ru/about/news/mezhdunarodnaya-shkola-molodykh-uchenykh-ivp-ran-i-mgu-nachala-rabotu/ 2-й день работы школы http://www.iwp.ru/about/news/novye-diskussii-shkola-molodykh-uchenykh-den-vtoroy/ 3-й день работы школы http://www.iwp.ru/about/news/den-tretiy-lektory-i-slushateli-shkoly-modelling-and-forecasting-obsudili-tonkosti-matematicheskogo-/ 4-й день работы школы http://www.iwp.ru/about/news/rabota-shkoly-molodykh-uchenykh-zavershena/ Информация о школе размещена на сайте Географического факультета МГУ http://www.geogr.msu.ru/news/news_detail.php?ID=12586

 

Публикации

1. Алексюк А.И., Беликов В.В. Схема Годунова для уравнений мелкой воды с коррекцией распада разрыва на неровном дне Сборник научных трудов Всероссийской научной конференции с международным участием «Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения». Сочи, 02-07 октября 2017 г. - Москва-Новочеркасск: Лик, 2017., Москва-Новочеркасск: Лик, 2017. – С. 475-480. (год публикации - 2017).

2. Беликов В.В., Борисова Н.М., Румянцев А.Б., Бугаец А.Н. Численная гидродинамическая модель стоково-приливных течений в Амурском лимане Сборник научных трудов Всероссийской научной конференции с международным участием «Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения». Сочи, 02-07 октября 2017 г. - Москва-Новочеркасск: Лик, 2017., Москва-Новочеркасск: Лик, 2017. – С. 480-485. (год публикации - 2017).

3. Беликов В.В., Румянцев А.Б., Норин С.В. Исследование вариантов оптимизации температурных режимов водоемов-охладителей атомных электростанций численными методами Гидротехническое строительство, №10. c.34-42. (год публикации - 2017).

4. Бугаец А.Н., Гарцман Б.И, Терешкина А.А., Гончуков Л.В., Бугаец Н.Д., Сидоренко Н.Ю., Пшеничникова Н.Ф., Краснопеев С.М. Опыт применения модели SWAT для изучения гидрологического режима малого речного бассейна (река Комаровка, Приморский край) Метеорология и гидрология, - (год публикации - 2018).

5. Губарева Т.С., Гарцман Б.И., Василенко Н.Г. Источники формирования речного стока в зоне многолетней мерзлоты: оценка методами трассерной гидрологии по данным режимных гидрохимических наблюдений Криосфера Земли, - (год публикации - 2018).

6. Губарева Т.С., Гарцман Б.И., Солопов Н.В. Модель смешения 4-х источников питания речного стока с использованием гидрохимических трассеров в задаче разделения гидрографа Водные ресурсы, - (год публикации - 2018).

7. Калугин А.С., Мотовилов Ю.Г. Модель формирования стока для бассейна реки Амур Водные ресурсы, - (год публикации - 2018).

8. Мотовилов Ю.Г. , Фащевская Т.Б. Пространственно распределенная модель формирования стока тяжелых металлов в речном бассейне Вода: химия и экология, - (год публикации - 2018).

9. Омар Вани, Йост В.Л.Бекерс, Альбрехт Х. Веертс, Дмитрий П. Соломатин Residual uncertainty estimation using instance-based learning with applications to hydrologic forecasting Hydrology and Earth System Sciences, V. 21. P. 4021-4036. (год публикации - 2017).

10. Фащевская Т.Б. Статистическая оценка антропогенных изменений гидрохимического режима реки Белой Сборник научных трудов Всероссийской научной конференции с международным участием «Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения». Сочи, 02-07 октября 2017 г. - Москва-Новочеркасск: Лик, 2017., Москва-Новочеркасск: Лик, 2017. – С. 437-442. (год публикации - 2017).


Аннотация результатов, полученных в 2018 году
На отчетном этапе исследования были продолжены по четырем блокам: 1) блок работ по математическому моделированию 2) блок работ по развитию методической базы решения прикладных задач 3) блок технологических задач 4) блок образовательных задач. Ниже дано краткое описание результатов, полученных в 2018 году. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 1-ГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ – БЛОКА РАБОТ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ Раздел 1. Разработка моделей формирования качества вод суши и эрозионной деятельности в руслах рек бассейна Волги 1.1 Разработаны модели формирования химического состава и качества воды в речных бассейнах и водных объектах, переноса загрязняющих веществ от различных источников в речную сеть, трансформации загрязняющих веществ в различных средах (на поверхности речного бассейна, в почвогрунтах, почвенных, грунтовых и поверхностных водах) • На базе информационно-моделирующего комплекса ECOMAG разработана физико-математическая модель с распределенными параметрами, описывающая трансформацию и миграцию консервативных загрязняющих веществ в компонентах геосистемы крупного речного бассейна (на поверхности, в почвогрунтах, почвенных, грунтовых и поверхностных водах). Разработанная модель является первой отечественной моделью формирования качества речных вод в масштабах целого водосборного бассейна. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «ECOMAG-НМ» (№2018660255, дата гос. регистрации 21.08.2018 г.). • Для водосбора Нижнекамского водохранилища получены удовлетворительные результаты моделирования концентраций меди в речной воде различного временного разрешения: суточного, среднеквартального и среднемноголетнего. 1.2 Разработаны модели эрозионной деятельности в руслах рек, транспорта наносов в реках и водохранилищах • Разработана модель для описания деформаций речных русел с учетом неоднородного гранулометрического состава грунта, и проведена ее верификация для трех лабораторных экспериментов и реальной практической задачи для р.Кубань. • На основе разработанной модели рассчитаны русловые деформации на участке подводного перехода газопровода по дну р.Волга. Проведена оценка зон размыва и аккумуляции. Раздел 2. Развитие модели регулирования речного стока и функционирования действующих водохозяйственных систем Волжско-Камского каскада водохранилищ • Разработана детализированная имитационная модель функционирования нижневолжских водохранилищ (Куйбышевского, Саратовского и Волгоградского), основанная на использовании номограмм динамических объемов отдельных участков водохранилищ. • Разработана оптимизационная процедура расчета гидрографов полезного притока воды в водохранилища Волжско-Камского на основе методов теории нечетких множеств, получены первые результаты ее использования на примере Волгоградского водохранилища. Раздел 3. Разработаны модели, базирующиеся на методах машинного обучения и вычислительного интеллекта, и способные на основе анализа данных автоматически распознавать и прогнозировать критические состояния водосборов и речных систем • Модели машинного обучения показали довольно высокую точность в предсказании речного стока, и имеют потенциал практического применения. • В то же время, перебор различных предикторов показал, что прогнозы на их основе имеют ограниченную заблаговременность, которая в бассейне Уссури – Кировский не превышает 3 суток, в бассейне Протвы – 2 суток, а в бассейне Арсеньевки ограничивается 1 сутками. • В установленных закономерностях, очевидно, проявляются различия в формировании отклика бассейнов, обусловленные различиями в их величине и особенностями гидрологического режима. Вместе с тем, снижение их точности при заблаговременности более 2-3 суток являются их естественным ограничением, мотивирующим параллельное применение физически обоснованных моделей для увеличения заблаговременности прогноза. Раздел 4. Разработаны гибридные модели, связывающие комплексы гидродинамических и гидрологических модели с моделями вычислительного интеллекта способными обучаться корректировать их ошибки по мере накопления опыта и данных • Общей закономерностью является рост среднеквадратической ошибки модели по мере увеличения заблаговременности прогноза в бассейне р.Уссури. По обучающим выборкам этот рост имеет монотонный характер и увеличение ошибки прогноза при увеличении заблаговременности от 1 до 5 суток иногда достигает 1.5 раза. По тестовым выборкам монотонное изменение ошибки имеет место не всегда. • Подобное поведение оценок наиболее характерно для выборок летне-осеннего сезона, когда и сам режим стока отличается неустойчивостью. Поиск оптимальных моделей для этого сезона представляет значительно более сложную задачу, чем для весеннего, когда соответствие результатов обучающих и тестовых выборок гораздо выше, и различные применяемые в построении модели методы дают значительно более близкие результаты. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 2-ГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ – БЛОКА РАБОТ ПО РАЗВИТИЮ МЕТОДИЧЕСКОЙ БАЗЫ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ И ПРОГНОЗОВ Раздел 5. Развитие методической базы оценок качества вод и гидрохимических прогнозов 5.1 Развитие на основе моделей формирования качества вод в речном бассейне методов расчета гидрохимического режима рек и водохранилищ с учетом транспорта загрязнений от точечных и диффузных источников • Расчеты по методике определения количественных характеристик факторов формирования качества воды городского водотока показали, что неконтролируемые диффузные источники вносят существенный вклад в загрязнение городского водотока, а по отдельным загрязняющим веществам превышают загрязнение от точечных источников. • Рассчитаны пространственные поля различных генетических составляющих гидрохимического режима водных объектов в бассейне Нижнекамского водохранилища, построены карты среднемноголетнего суммарного, поверхностного и почвенно-грунтового модулей стока меди. • Оценка вклада различных природных и антропогенной составляющих в формирование гидрохимического стока меди на территории бассейна Нижнекамского водохранилища показала, что сток меди примерно на 80% формируется за счет ее вымывания в речную сеть из почвенно-грунтовой толщи и на 20% за счет поверхностного смыва. Около 45% объема вымываемой с водосбора меди аккумулируется в речном русле в результате оседания с наносами. 5.2 Разработаны методы оценки качества вод на основе выявления источников питания и загрязнения водных объектов с использованием природных химических и изотопных трассеров • Сформулировано аналитическое решение 3-х трассерной модели смешения 4-х источников питания, получены детальные результаты ее адаптации для водосбора руч. Еловый (Центральный Сихотэ-Алинь), где выявлены дождевая, две почвенные и подземная составляющие речного стока. Результат получен и опубликован среди первых подобных в мире. • Выполнена адаптация основной версии модели смешения (2-х трассерной с 3-мя источниками) в условиях криолитозоны на примере бассейна р. Нелка (Центральный БАМ). Оценены пространственная устойчивость и возможности агрегации модели на основе данных по системе вложенных бассейнов. Специфичным для криолитозоны является идентификация и количественную оценка тало-мерзлотного источника питания в течение всего периода наличия стока. 5.3 Разработаны методы оценки опасности возникновения экстремальных гидроэкологических ситуаций, обусловленных повышенным содержанием в водных объектах загрязняющих веществ вследствие техногенных аварий • Разработан метод оценки вероятности возникновения экстремальных гидроэкологических ситуаций на основе моделирования аварийных ситуаций в речном бассейне. Результаты сценарных расчетов могут быть использованы при разработке водоохранных мероприятий (в том числе превентивных), планировании размещения в речном бассейне различных водохозяйственных объектов. • Разработан метод оценки вероятности возникновения экстремальных гидроэкологических ситуаций - случаев содержания загрязняющих веществ в водных объектах в концентрациях, соответствующих предельно допустимым значениям, высокого и экстремально-высокого загрязнения. 5.4 Разработаны методы оценки масштабов времени самоочищения речных бассейнов, подверженных интенсивной антропогенной нагрузке, при снижении поступления различных видов загрязняющих веществ от точечных и диффузных источников • На основе физико-математической модели формирования химического состава и качества воды в речных бассейнах разработан метод оценки масштабов времени их самоочищения при снижении поступления загрязняющих веществ от точечных и диффузных антропогенных источников. • Результаты оценки времени, необходимого для самоочищения бассейна Нижнекамского водохранилища. Значительная продолжительность времени самоочищения речного бассейна (в случае с медью свыше 6000 тысяч лет), позволяет установить в качестве фонового значения концентрации меди в бассейне Нижнекамского водохранилища ее среднемноголетнее значение в речной сети. Раздел 6. Развитие на основе физико-математических моделей формирования речного стока методов оценки изменений ресурсов поверхностных, почвенных и грунтовых вод, условий возникновения дефицита водных ресурсов при изменениях регионального климата и антропогенной нагрузки на речные бассейны при вероятных сценариях экономического развития региона • Предложена методика расчета физически обоснованных возможных изменений поверхностного, почвенного и грунтового стока на основе синтеза модели его формирования и современных моделей общей циркуляции атмосферы и океана на региональном уровне. • Погрешность расчета нормы годового стока р. Оки по разработанной модели его формирования с использованием метеоданных моделей климата за исторический период составила в среднем по ансамблю климатических моделей –0.2% при ошибках для отдельных моделей до 5% относительно нормы стока, рассчитанной по станционным метеоданным. Погрешность для нормы среднебассейновой влажности почвы составила –1.4%, по грунтовому стоку –3.7%. • По результатам сценарных расчетов гидрологической модели возможное сокращение стока р. Оки составит 25–30% к середине столетия, а концу XXI века по сценарию RCP 2.6 – 18%, по RCP 6.0 – 22%. Раздел 7. Развитие методов оценки опасности и масштабов затопления населенных территорий и объектов хозяйственной деятельности, оценки ущербов от наводнений с учетом возможных изменений климата и мероприятий по управлению риском наводнений • Разработана и откалибрована численная двумерная гидродинамическая модель верхнего и нижнего бьефов Рыбинского гидроузла большой протяженности с детализацией рельефа земной поверхности и городской инфраструктуры в районе г. Ярославля. Общая площадь затопления г. Ярославль от гидродинамической аварии Рыбинского гидроузла составила 33.25 км2, в том числе глубиной 3 м и более – 5.89 км2, глубиной 1.5 м и более – 15.35 км2. Общая продолжительность затопления составит более 5 суток. Раздел 8. Развитие методов расчетов эрозионного переформирования русел рек и берегов водохранилищ при различных сценариях антропогенной нагрузки на водные объекты • Результаты сценарного моделирования показали локальное влияние набережной Благовещенска на изменение скоростного поля потока и русловые деформации. Сооружение дамб в боковых протоках около острова Большой Хейхэ и прилегающих островов может привести к более существенным изменениям, включая усиление эрозии в основном русле ниже слияния и увеличение аккумуляции ниже системы островов у правого берега р. Амур из-за перераспределения стока. • Общее понижение уровней по длине Багаевского водохранилища при сценарии моделирования в течение десяти лет, когда ежегодно в течение 1 месяца в период весеннего половодья через Кочетовский гидроузел пропускался расход 930 м3/с при полностью раскрытой плотине, составило 12-13 см. Понижение уровней водной поверхности может быть связано не только с погрешностями в задании расхода наносов через створ Кочетовского г/у, но и с заглаживанием некоторых неровностей донного рельефа в результате расчета донных деформаций, что приводит к снижению гидравлических сопротивлений, вызванных рельефом дна. В любом случае видно стремление к стабилизации уровней во времени. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 3-ГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ – БЛОКА РАБОТ ПО РАЗВИТИЮ ТЕХНОЛОГИЙ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ И ПРОГНОЗОВ Раздел 9. Развитие технологий гидрологических расчетов и прогнозов • Усовершенствованы сервисы обмена данными между базой данных и моделирующими компонентами системы, созданные на основе стандарта OpenMI, включая прогностические данные сразу нескольких источников (моделей), размещенных в распределенной сети локальных серверов автоматизированной системы гидрологического мониторинга, и их агрегацию в необходимые для проведения расчетов по гидрологическим моделям и анализа пространственные и временные интервалы. • Впервые создана сборка численной модели атмосферы Weather Research and Forecasting высокого разрешения на тестовый бассейн Уссури с целью усовершенствования модельных блоков взаимодействия атмосферы с подстилающей поверхностью. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 4-ГО – ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО БЛОКА РАБОТ ПО ПРОЕКТУ Раздел 10. Организация и проведение международной школы молодых ученых с приглашением ведущих европейских специалистов в качестве лекторов Была организована международная школа молодых ученых «Modelling and forecasting of river flows and managing hydrological risks: towards a new generation of methods» («Моделирование и прогнозы речного стока, управление гидрологическими рисками: к новому поколению методов»), которая проходила в Москве 22-26 октября 2018 г. в здании Российской академии наук. Программа школы включала 11 лекций и 3 практических занятия приглашенных ученых из Великобритании, Германии, Греции, Нидерландов, Тайваня, Франции, Швейцарии, и России. Слушатели – магистранты и аспиранты МГУ им. М.В. Ломоносова, Пермского государственного университета, Института географии РАН, Российского государственного гидрометеорологического университета, Санкт-Петербургского государственного университета, Томского государственного университета, Дальневосточного федерального университета, аспиранты ИВП РАН, молодые исследователи из Москвы, Санкт-Петербурга, Владивостока, Тамбова, Якутска и ряда крупных городов России – всего 46 человек. Рабочий язык Школы – английский. Сайт http://school2018.iwp-hydro.ru/ Отчет о работе школы молодых ученых размещен на сайте ИВП РАН. Раздел 11. Организация и проведение семинаров и вебинаров по современным методам гидроинформатики За отчетный период было проведено 8 обсуждений в формате вебинара и 3 в формате семинара на тему разработки моделей, базирующихся на методах машинного обучения.

 

Публикации

1. Алабян А., Беликов В., Крыленко И., Фингерт Е., Федорова Т. Retrospective simulation of an extreme flood on the Oka River at the city of Ryazan and impact assessment of urban and transport infrastructure Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S827–S836. (год публикации - 2018).

2. Алексюк А., Беликов В., Борисова Н., Федорова Т. Numerical modeling of non-uniform sediment transport in river channels Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S11–S17. (год публикации - 2018).

3. Амаранто А., Мунос-Арриола Ф., Корзо Г., Соломатин Д., Мейер Г. Semi-seasonal groundwater forecast using multiple data-driven models in an irrigated cropland J. Hydroinformatics., V.20(6). P. 1227–1246. (год публикации - 2018).

4. Беднарук С., Мотовилов Ю. Information support technology in managing the Volga–Kama cascade of reservoirs Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S18–S28. (год публикации - 2018).

5. Беликов В., Алексюк А., Борисова Н., Васильева Е., Норин С., Румянцев А. Justification of hydrological safety conditions in residential areas using numerical modelling Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S39–S49. (год публикации - 2018).

6. Беликов В., Борисова Н., Алексюк А., Румянцев А., Глотко А., Шурухин Л. Hydraulic substantiation of the Bagaevskaya hydro complex project based on numerical hydrodynamic modeling Power Technology and Engineering, V.52. No.4. P. 372–388. (год публикации - 2018).

7. Белякова П., Гарцман Б. Possibilities of Flood Forecasting in the West Caucasian Rivers Based on FCM Model Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S876–S884. (год публикации - 2018).

8. Бугаец А., Гарцман Б., Мотовилов Ю., Соколов О., Гончуков Л., Калугин А., Морейдо В., Сучилина З., Фингерт Е. The integrated system of hydrological forecasting in the Ussuri River basin based on the ECOMAG model Geosciences, V.8. No.1. P. 1–12. (год публикации - 2018).

9. Бугаец А., Гончуков Л., Соколов О., Гарцман Б., Краснопеев С. Information system to support regional hydrological monitoring and forecasting Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S59–S66. (год публикации - 2018).

10. Гельфан А., Миллионщикова Т. Validation of a hydrological model intended for impact study: problem statement and solution example for Selenga River basin Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S90–S101. (год публикации - 2018).

11. Гельфан А., Морейдо В., Мотовилов Ю., Соломатин Д. Long-term ensemble forecast of snowmelt inflow into the Cheboksary Reservoir under two different weather scenarios Hydrol. Earth Syst. Sci., V.22. P. 2073–2089. (год публикации - 2018).

12. Гельфан А.Н., Калугин А.С., Мотовилов Ю.Г. Оценка изменений водного режима реки Амур в XXI веке при двух способах задания климатических проекций в модели формирования речного стока Водные ресурсы, Т.45. №3. С. 223–234. (год публикации - 2018).

13. Дильман Н.А., Мастрюкова А.В., Чуканов В.В. Опыт информационного обеспечения регулирования режимов работы водохранилищ Москворецкой водной системы Водное хозяйство России, №4. С. 130–138. (год публикации - 2018).

14. Калугин А. Variations of the present-day annual and seasonal runoff in the Far East and Siberia with the use of regional hydrological and global climate models Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S102–S111. (год публикации - 2018).

15. Крыленко И., Беликов В., Фингерт Е., Головлев П., Глотко А., Завадский А., Самохин М., Боровков С. Analysis of the impact of hydrotechnical construction on the Amur River near Blagoveshchensk and Heihe cities using a two-dimensional hydrodynamic model Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S112–S121. (год публикации - 2018).

16. Маззолени М., Аревало В., Вен У, Алфонсо Л., Норбиато Д., Монего М., Ферри М., Соломатин Д. Exploring the influence of citizen involvement on the assimilation of crowdsourced observations: a modelling study based on the 2013 flood event in the Bacchiglione catchment (Italy) Hydrol. Earth Syst. Sci., V.22. P. 391–416. (год публикации - 2018).

17. Маззолени М., Хакон-Уртадо Х.,Нох С., Сэо Д., Алфонсо Л., Соломатин Д. Data assimilation in hydrologic routing: impact of model error and sensor placement on flood forecasting J. Hydrol. Eng., V.23(6). P. 04018018-15. (год публикации - 2018).

18. Мотовилов Ю., Бугаец А., Гарцман Б., Гончуков Л., Калугин А., Морейдо В., Сучилина З., Фингерт Е. Assessing the sensitivity of a model of runoff formation in the Ussuri River basin Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S128–S134. (год публикации - 2018).

19. Мотовилов Ю., Сучкова К. Modeling the genetic components of river runoff for the Mozhaisk Reservoir watershed Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S135–S145. (год публикации - 2018).

20. Мотовилов Ю.Г. ECOMAG-HM -, 2018660255 (год публикации - ).

21. Фащевская Т., Полянин В., Федосова Л. Structural analysis of water quality formation in an urban watercourse: Point, Non-Point, Transit, and Natural Components Water Resources, V.45. Suppl. 1. P. S67–S78. (год публикации - 2018).

22. Фащевская Т.Б., Мотовилов Ю.Г., Шадиянова Н.Б. Природные и антропогенные изменения содержания железа, меди и цинка в водотоках республики Башкортостан Водные ресурсы, Т.45. №6. С. 619–633. (год публикации - 2018).


Аннотация результатов, полученных в 2019 году
На отчетном этапе исследования были продолжены по четырем блокам: 1) блок работ по развитию методической базы решения прикладных задач 2) блок работ по развитию технологий 3) блок прикладных задач 4) блок образовательных задач. Ниже дано краткое описание результатов, полученных в 2019 году. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 1-ГО БЛОКА РАБОТ Раздел 1. Развитие методов информационной поддержки принятия решений при назначении режимов работы каскадов водохранилищ, водохозяйственных и водноэнергетических расчетов (на примере Волжско-Камского каскада водохранилищ) Создана методика решения обратной гидрологической задачи, основанная на основе теории нечетких множеств. Детально проработана методика для случаев одного, двух и нескольких параметров, что потребовало модернизации некоторых методов теории нечетких множеств. На основе предложенной методики создано программное обеспечение. Тестовые расчеты, выполненные для Волгоградского водохранилища, показали существенное повышение точности модельных расчетов уровней воды на водпостах, расположенных на акватории водохранилища, в результате оптимизации бокового притока в водохранилище и сбросов через Саратовский и Волгоградский гидроузлы. Раздел 2. Разработка методических рекомендаций по инженерно-гидрологическим изысканиям при недостатке данных гидролого-гидрохимических наблюдений, с учетом специфических особенностей проектирования (на примере набора экспериментальных бассейнов, предположительно в бассейнах рек Уссури, Гилюй, Иркут, Западная Двина) Обобщение опыта многолетних полевых исследований процессов формирования стока на экспериментальных бассейнах в части состава и плана наблюдений, приборов и средств измерений. Обобщение опыта количественного исследования источников питания речного стока на основе моделей смешения с применением процедур ЕММА (End Members Mixing Analysis) в различных физико-географических условиях (бассейны Уссури, Гилюя, Байкала, Западной Двины). Общие принципы и рекомендации по выполнению инженерно-гидрологических изысканий для объектов высокого уровня ответственности при недостатке данных стандартных наблюдений, отражающих современный технический и методический уровень гидрологии суши. Раздел 3. Разработка научно-методических рекомендаций по построению и использованию неструктурных мер противодействия угрозам водной безопасности, перечисленных в блоках работ по развитию методической базы за 2017-2019 годы Разработаны предложения по созданию единой межведомственной информационной платформы, предназначенной для информационной поддержки управления водными ресурсами и предупреждения об опасных гидрологических явлениях. Предложения включают состав информации, форму её представления, источники исходных данных, состав пользователей платформы. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 2-ГО БЛОКА РАБОТ Раздел 4. Развитие технологий гидрологических расчетов и прогнозов Усовершенствованы технологии гидрологических расчетов и прогнозов, которые реализованы в виде сборки моделирующих комплексов в рамках АСГМ, включающих гидрологические модели ECOMAG и SWAT для бассейна р. Уссури, результаты их отладки и тестирования по данным наблюдательной сети ПУГМС и на основе выходной продукции моделей GFS и WRF для бассейна р.Уссури п.Кировский. Усовершенствованный исходный код модели KW-GIUH и ее сборка с моделями атмосферы GFS, SWAT и с гидравлической моделью STREAM2D в рамках АСГМ, с испытательными прогонами на данных автоматизированной сети наблюдений. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 3-ГО БЛОКА РАБОТ Раздел 5. Моделирование гидродинамического режима в зонах затопления, оценка социально-экономических и экологических рисков, эффективности защитных мероприятий при возможных природных и техногенных сценариях развития наводнений на селитебных территориях в бассейнах рек Волга (включая долины рек Москва, Ока), Дон, Амур, Лена, Северная Двина Сравнение полученных при моделировании уровней воды для различных сценариев стоковых и заторных наводнений подтвердило, что для аппроксимации кривых обеспеченности максимальных уровней воды необходимо применение генетического подхода и выделение отдельно кривой максимальных заторных уровней и максимальных уровней стокового генезиса. На основе комплекса STREAM 2D CUDA построена численная двумерная гидродинамическая модель Амура строилась на участке от г. Благовещенск до Амурского лимана Охотского моря. Разработан метод приближенной теоретической оценки рисков затопления селитебной территории. Показано, что для типичных поселений в долинах рек с учетом некоторых разумных допущений величина ущерба от затопления населенного пункта пропорциональна глубины затопления в степени приблизительно 2.5. Раздел 6. Краткосрочный прогноз стока р. Уссури на основе модели формирования речного стока в ее бассейне и с использованием краткосрочных метеорологических прогнозов по мезомасштабной метеорологической модели Результаты тестирования ранее созданной сборки моделирующей системы для краткосрочного прогнозирования стока в бассейне р. Уссури на основе ИВК ECOMAG с использованием прогностических метеоданных мезомасштабной модели атмосферы WRF, оценки качества краткосрочного прогнозирования стока с ее использованием, полученные в авторских испытаниях. Набор «референс-моделей» формальных моделей прогноза стока на основе использования оперативных потоков данных наблюдений и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта, оценки качества «стандартного прогноза» стока заблаговременностью 1-7 суток с их использованием, полученные в авторских испытаниях. Раздел 7. Краткосрочные прогнозы быстроразвивающихся паводков на малых реках в регионах Северного Кавказа и юга Дальнего Востока с использованием современных данных автоматизированной гидрометеорологической сети Получены удовлетворительные результаты расчета стока по модели KW-GIUH для водосборов рек Западный Дагомыс и Хоста при сравнении с данными наблюдений. Для водосбора р. Адагум на примере паводка 2012 года по проведенным расчетам водохранилищ-ловушек можно сделать вывод о том, что плотины высотой 20 м оказались более эффективными в сравнении с плотинами 10 м и могут обеспечить срезку максимального расхода р. Агадум на 30%. В рассмотренной задаче выявлено заметное преимущество модели STREAM 2D по сравнению с моделями стока, основанными на решении одномерных уравнений кинематической волны, заключающееся в том, что STREAM 2D позволяет учесть явления подпора от искусственных и естественных препятствий и аккумуляции части расхода в водохранилищах. Результаты моделирования на р. Амба в Приморском крае показывают, что радарные данные имеют систематическую погрешность, но хорошо воспроизводят пространственную структуру осадков даже для сложной местности. Раздел 8. Ансамблевый долгосрочный прогноз притока воды в водохранилища средней Волги (Горьковское, Чебоксарское, Камское) с учетом вероятностных сезонных прогнозов погоды Разработана и опробована технология прогнозирования с использованием многомерного ансамблевого вероятностного моделирования и ее сращивание с метеорологическими долгосрочными прогнозами. Технология инвариантна по отношению к используемой модели прогноза погоды. Оценено качество прогнозирования по полному ансамблю гидрографов и по прогнозу погоды. Показано, что использование прогноза погоды позволяет существенно снизить ширину 90%-го доверительного интервала прогноза на всех заблаговременностях практически без ущерба для качества прогноза. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПОЛНЕНИЯ 4-ГО БЛОКА РАБОТ Раздел 9. Организация образовательных курсов по применению технологий нового поколения на базе кафедры Водных ресурсов Института водных проблем РАН, кафедры гидрологии суши МГУ им. М.В. Ломоносова. Для подготовки специалистов, владеющих современными методами и технологиями в области обеспечения водной безопасности в крупных речных бассейнах России, организовано обучение: аспирантов на базе кафедры Водных ресурсов Института водных проблем РАН по дисциплинам «Гидрологическое моделирование речных бассейнов в различных пространственно-временных масштабах» и «Основы численного моделирования динамики речных потоков»; магистрантов на базе кафедры гидрологии суши МГУ им. М.В. Ломоносова по дисциплине «Гидрологические прогнозы» с использованием языка R. В рамках реализации проекта была проведена ежегодная Школа молодых ученых с приглашением в качестве лекторов ведущих ученых «Моделирование и прогнозы речного стока, управление гидрологическими рисками: к новому поколению методов» с 9 по 14 сентября в г. Нижний Новгород. В мероприятии приняло участие 31 участник, из них: 10 российских ученых-лекторов, а также 21 слушателей - российских молодых ученых в возрасте до 35 лет включительно, аспирантов и студентов.

 

Публикации

1. Алексюк А., Беликов В. The uniqueness of the exact solution of the Riemann problem for the shallow water equations with discontinuous bottom J. Computational Physics, V. 390. P. 232–248. (год публикации - 2019).

2. Амаранто А., Муньоз-Арриола Ф., Соломатин Д.П., Корзо Г. A spatially enhanced data-driven multimodel to improve semiseasonal groundwater forecasts in the High Plains Aquifer, USA Water Resources Research, V. 55. P. 5941–5961. (год публикации - 2019).

3. Беднарук С., Дильман А., Мастрюкова А., Чуканов В. Reduction in the numbers of blood-sucking blackflies in Volgograd during the 2018 World Cup as special challenge of integrated water resource management of the cascade reservoir system Arid Ecosystems, V. 9. No. 4. P. 292–298. (год публикации - 2019).

4. Беликов В.В., Алексюк А.И., Борисова Н.М. Численная гидроморфологическая модель деформаций речных русел с учетом неоднородного состава грунта Сборник материалов Международной научно-практической конференции «Гришанинские чтения». СПб.: ГУМРФ им. С.О. Ма-карова, 2019., С. 62–79. (год публикации - 2019).

5. Беликов В.В., Алексюк А.И., Борисова Н.М., Норин С.В., Румянцев А.Б. Об определении отметок промплощадок атомных электростанций, расположенных в поймах рек Гидротехническое строительство, № 3. С. 14–24. (год публикации - 2019).

6. Беликов В.В., Алексюк А.И., Борисова Н.М., Федорова Т.А. Применение ям-ловушек для уменьшения заиления водохранилищ ГЭС на горных реках Гидротехническое строительство, № 6. С. 12–24. (год публикации - 2019).

7. Бугаец А., Гарцман Б., Лупаков С., Шамов В., Гончуков Л., Пшеничникова Н., Терешкина А. Modeling the hydrological regime of small testbed catchments based on field observations: a case study of the Pravaya Sokolovka River, the Upper Ussuri River basin Water Resources, V. 46. Suppl. 2. P. S8–S16. (год публикации - 2019).

8. Васильева Е., Алексюк А., Белякова П., Федорова Т., Беликов В. Numerical modeling of the behavior of a destructive rain flood on a mountain river Water Resources, V. 46. Suppl. 1. P. S43–S55. (год публикации - 2019).

9. Гапонов В., Елизарьев А., Аксенов С., Лонгобарди А. Analysis of trends in annual time series of precipitation in the Republic of Bashkortostan, Russian Federation IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, V. 350. No. 012003. (год публикации - 2019).

10. Гончуков Л., Бугаец А., Гарцман Б., Ли К. Weather radar data for hydrological modelling: an application for south of Primorye Region, Russia Water Resources, V. 46. Suppl. 2. P. S25–S30. (год публикации - 2019).

11. Губарева Т.С., Гарцман Б.И., Шамов В.В., Луценко Т.Н., Болдескул А.Г., Кожевникова Н.К., Лупаков С.Ю. Компоненты стока малых водосборов Сихотэ-Алиня: обобщение результатов полевых измерений и трассерного моделирования Известия РАН. Серия географическая, № 6. С. 126–140. (год публикации - 2019).

12. Даценко Ю.С. Расчет концентрации общего фосфора в Иваньковском водохранилище с использованием балансовой модели Вода: химия и экология, № 3-6. С. 3–6. (год публикации - 2019).

13. Калугин А.С. The impact of climate change on surface, subsurface and groundwater flow: a case study of the Oka River (European Russia) Water Resources, V. 46. Suppl. 2. P. S31–S39. (год публикации - 2019).

14. Квантилиани K., Маркес-Калво О., Алфонсо Л., Ди Кристо С., Леопарди А., Соломатин Д.П., Маринис Г. Multiobjective valve management optimization formulations for water quality enhancement in water distribution networks J. Water Resour. Plann. Management, V. 145(12). No. 04019061. (год публикации - 2019).

15. Лупаков С.Ю., Гарцман Б.И., Бугаец А.Н., Гончуков Л.В., Шамов В.В. Моделирование гидрологического режима малых водосборов на основе данных полевых наблюдений (река Правая Соколовка, верховья Уссури) Сборник материалов Всероссийской конференции «Геосистемы Северо-Восточной Азии: особенности их пространственно-временных структур, районирование территории и акватории». Владивосток: ТИГ ДВО РАН, 2019., С. 258–263. (год публикации - 2019).

16. Маззолени М., Амаранто А., Соломатин Д.П. Integrating qualitative flow observations in a lumped hydrologic routing model Water Resources Research, V. 55. P. 6088–6108. (год публикации - 2019).

17. Маркес-Калво О.О., Соломатин Д.П. Approach to robust multi-objective optimization and probabilistic analysis: the ROPAR algorithm J. Hydroinformatics, V. 21(3). P. 428–440. (год публикации - 2019).

18. Мотовилов Ю.Г., Фащевская Т.Б. Simulation of spatially-distributed copper pollution in a large river basin using the ECOMAG-HM model Hydrological Sciences Journal, V. 64. N. 6. P. 739–756. (год публикации - 2019).

19. Насырова Е., Елизарьев А., Аксенов С., Байдук Ю., Камаева Е., Ахтямов Р. Geoenvironmental assessment of urban water bodies E3S Web of Conferences, V. 110. No. 02045 (год публикации - 2019).

20. Сучкова К.В. Использование гидрохимического способа идентификации водных масс для моделирования генетических составляющих речного стока (на примере Можайского водохранилища) Труды VII Всероссойской научно-практической конференции «Современные проблемы водохранилищ и их водосборов». Пермь: ПГУ, 2019., Т. 3. С. 217–221. (год публикации - 2019).

21. Сучкова К.В. Моделирование и гидрохимическая идентификация составляющих речного стока Сборник трудов всероссийской научной конференции с международным участием «Научные проблемы оздоровления российских рек и пути их решения». М.: Студия Ф1, 2019., С. 453–458. (год публикации - 2019).

22. Сучкова К.В., Мотовилов Ю.Г., Эдельштейн К.К., Пуклаков В.В., Ерина О.Н., Соколов Д.И. Моделирование генетических составляющих речного стока с использованием гидрохимического способа идентификации водных масс Вода: химия и экология, № 1–2. С. 46–56. (год публикации - 2019).

23. Фащевская Т.Б., Мотовилов Ю.Г. Моделирование содержания металлов и качества воды водотоков бассейна Нижнекамского водохранилища на основе модели ECOMAG-HM» Сборник трудов всероссийской научной конференции с международным участием «Научные проблемы оздоровления российских рек и пути их решения». М.: Студия Ф1., С. 458–467. (год публикации - 2019).

24. Фащевская Т.Б., Мотовилов Ю.Г. Modeling water pollution under different scenarios of zinc load on the Nizhnekamskoe Reservoir watershed Water Resources, V. 46. Suppl. 2. P. S69–S80. (год публикации - 2019).

25. Хуанг П.Ч., Ли К.Т., Гарцман Б.И. Influence of topographic characteristics on the adaptive time interval for diffusion wave simulation Water, V. 11. No. 431. (год публикации - 2019).


Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Исследования по Проекту в 2020 году были направлены на решение основной задачи проекта «разработку системы численных физико-математических моделей формирования речного стока и качества вод суши в сочетании с моделями функционирования водохозяйственных систем, как основы нового поколения методов и технологий для планирования мероприятий по противодействию угрозам водной безопасности (наводнения, загрязнение пресных природных вод и др.), вызванным природными изменениями и техногенными катастрофами». Были выполнены все запланированные исследования по блоку прикладных работ и по блоку образовательных работ. 1. Выполнены водохозяйственные и водноэнергетические расчеты при назначении режимов работы Волжско-Камского каскада водохранилищ с учетом долгосрочных прогнозов незарегулированного притока. Для этого использованы модель формирования стока ECOMAG и модель функционирования водохозяйственных систем VOLPOW. Совместное их использование позволило в сложных гидрологических и водохозяйственных условиях высокого притока воды в водохранилища в зимний период и раннего начало половодья обеспечить оптимальный режим пропуска весеннего половодья по всему каскаду и выполнение требований водопользователей в меженный период. 2. Выполнен анализ экономических, социальных и экологических последствий эксплуатации Чебоксарского водохранилища при временной промежуточной отметке наполнения 63,0 м. Выполнен обзор материалов по оценке экономической эффективности разных сценариев наполнения Чебоксарского водохранилища. Предложено для выбора эффективных вариантов наполнения Чебоксарского водохранилища использовать математическое моделирование Волжско-Камского каскада и водохозяйственной системы Нижней Волги. 3. На основе информации из глобальных баз данных рельефа, почв, ландшафтов и многолетних данных метеорологического мониторинга разработана региональная модель формирования речного стока для бассейна р. Камы до Камской ГЭС. Модель тестирована применительно к задаче оценки возможных изменений ресурсов поверхностных, почвенных и грунтовых вод в бассейне Средней Волги. Выполнены оценки изменений указанных гидрологических характеристик при реализации основных климатических сценариев. 4. Выполнены оценки гидродинамического режима в нижних бьефах Багаевского и Нижегородского низконапорных гидроузлов для обеспечения безопасности и бесперебойности судоходства, в том числе стратегического. Выявлено сильное влияние хозяйственной деятельности по освоению поймы Нижнего Дона на максимальные уровни затопления при прохождении высоких половодий. Показано, что в некоторых створах максимальные уровни затопления при пропуске одних и тех же расходов могут превысить исторические на 1.3-1.4 м. 5. Выполнено прогнозирование процессов водной береговой эрозии по ряду объектов на реках Урал, Обь, Лена, Колыма, с выбором эффективных вариантов берегозащиты на основе численного моделирования. Наиболее важные научные результаты получены для прорыва излучины на р.Урал у села Облавка и для всплытия газовой трубы в Хаптагайской протоке р. Лена в районе г. Якутск. В последнем случае, применение методов численного моделирования и классического руслового анализа доказано, что процесс размыва и последующего всплытия трубы происходил в течение 15 лет и начался практически сразу после прокладки трубопровода, что указывает на неэффективность мониторинга и обслуживания трубопровода. 6. Выполнены оценки выноса загрязняющих веществ от диффузных источников в бассейне Иваньковского водохранилища и разработка имитационных моделей водоохранных мероприятий по снижению диффузного загрязнения. Для трех временных периодов, отличающихся уровнем антропогенной нагрузки на водосбор и особенностями формирования диффузного загрязнения, выполнены расчеты выноса ЗВ в гидрографическую сеть. Адаптированная модель ГМВ-МГУ применена для реализации сценарных расчетов по оценке влияния изменения химической нагрузки с водосбора, вызванной диффузным загрязнением, на Иваньковское водохранилище. Рассмотрено влияние диффузного загрязнения, привносимого в водохранилище со стоком р. Волги, со стоком р. Тверца и со стоком р. Волги за период половодья. Установлены пространственно-временные закономерности гидрохимических показателей в Волжском плесе водохранилища и в нижнем бьефе Иваньковской ГЭС. 7. Выполнено моделирование влияния различных стратегий функционирования крупных промышленных и сельскохозяйственных предприятий на формирование качества речных вод в бассейне р. Белой и оценка периода самоочищения бассейна р. Белой, при снижении уровня антропогенной нагрузки на основе адаптированной пространственно распределенной физико-математической модели формирования качества воды речного бассейна ECOMAG-НМ для бассейна Нижнекамского водохранилища. Выявлены пространственно-временные закономерности формирования содержания меди, цинка и марганца в речных водах бассейна НКВ при существующем уровне антропогенной нагрузки. Выполнена оценка вклада природных и антропогенных источников в формирование качества речных вод. Показано, что при полном отсутствии антропогенной нагрузки за 400-летний период самоочищения бассейна НКВ происходит снижение среднемноголетних концентраций металлов в речной воде лишь на 6–8%. В 2020 году по проекту опубликовано 19 работ, в том числе 10 статей в изданиях, индексируемых в Web of Science, Scopus. По итогам выполнения проекта получены документы о регистрации 6 результатов интеллектуальной деятельности (РИД) в виде специализированных баз данных и программ для ЭВМ. Разработаны учебно-методические комплексы, а также отдельные учебные пособия (всего 7), рекомендованные для обеспечения дисциплин, преподаваемых аспирантам ИВП РАН. Результаты выполнения работ представлены на странице проекта (https://www.iwp.ru/science/projects-and-grants/novoe-pokolenie-modeley-metodov-i-tekhnologiy-dlya-protivodeystviya-sovremennym-ugrozam-vodnoy-bezop/?sphrase_id=5775) . Проведена 4-я школа молодых ученых «Моделирование и прогнозы речного стока, управление гидрологическими рисками: к новому поколению методов» с приглашением в качестве лекторов ведущих ученых по тематике проекта. Сайт мероприятия в сети Интернет (https://school.iwp.ru/2020) .

 

Публикации

1. - Оберегая берега Газета «Поиск», Андрей Субботин «Оберегая берега». «Поиск», №30-31, 31.08.2020. (год публикации - ).

2. Алексюк Андрей Игоревич, Малахов Максим Алексеевич, Беликов Виталий Васильевич Решатель задачи Римана для уравнений мелкой воды с разрывным дном -, 2020660617 (год публикации - ).

3. Анахаев К.Н., Беликов В.В. О гидрологических и геофизических особенностях некоторых работ по селеведению Гидротехническое строительство, 2020, №6, с.32-38 (год публикации - 2020).

4. Беднарук С.Е., Козлов Д.В. Причины и последствия затороопасной ледовой обстановки в нижнем бьефе Рыбинского гидроузла Природообустройство, №2, с.81–98 (год публикации - 2020).

5. Беднарук С.Е., Чуканов В.В., Кленов Е.М., Козлов Д.В Учёт температурного состояния плотины для определения безопасных предельных уровней наполнения Саяно-Шушенского водохранилища при разработке диспетчерских графиков его работы Гидротехническое строительство, № 5. С. 12–17 (год публикации - 2020).

6. Беднарук Сергей Евстафьевич Имитационная модель функционирования водохозяйственных систем VOLPOW -, 2020618769 (год публикации - ).

7. Беднарук Сергей Евстафьевич Модель функционирования водохранилищ, использующая номограммы динамических объемов DinVol (DinVol) -, - (год публикации - ).

8. Беликов В.В., Алексюк А.И. Модели мелкой воды в задачах речной гидродинамики Российская академия наук, Москва, М.: РАН, 2020. – 346 с.: 202 ил. (год публикации - 2020).

9. Беликов В.В., Алексюк А.И., Васильева Е.С., Белякова П.А. Новый подход к численному моделированию быстроформирующихся паводков на горных водосборах Сборник докладов международной научной конференции «Четвертые Виноградовские чтения. Гидрология: от познания к мировоззрению», СПб.: Изд-во ВВМ, 2020, С.35-40 (год публикации - 2020).

10. Беликов В.В., Васильева Е.С. Численное моделирование гидродинамической аварии каменно-земляной плотины на р. Дюрсо Гидротехническое строительство, №3, 2020, с.49-54 (год публикации - 2020).

11. Белякова П.А., Васильева Е.С., Алексюк А.И., Беликов В.В., Гарцман Б.И., Бугаец А.Н. Flash flood simulation using unit hydrograph and hydrodynamic models (case study of Western Caucasus, Russia) Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly. 2020., No. 8866. (год публикации - 2020).

12. Бугаец А.Н., Пшеничникова Н.Ф., Терешкина А.А., Лупаков С.Ю., Гарцман Б.И., Шамов В.В., Гончуков Л.В., Голодная О.М., Краснопеев С.М., Кожевникова Н.К. Цифровое почвенное картографирование для целей гидрологического моделирования на примере экспериментальных водосборов (юг Приморского края) Почвоведение, №5 (год публикации - 2021).

13. Вонг А., Соломатин Д.П. Practical Experience of Sensitivity Analysis: Comparing Six Methods, on Three Hydrological Models, with Three Performance Criteria Water (Switzerland), 11(5), 1062 (год публикации - 2019).

14. Гончуков Л.В., Бугаец А.Н., Гарцман Б.И. Использование данных метеорологического радара в условиях низкогорного рельефа для моделирования дождевых паводков на малых реках юга Приморского края Сборник докладов международной научной конференции «Четвертые Виноградовские чтения. Гидрология: от познания к мировоззрению», СПб: Санкт-Петербургский государственный университет, 2020. С. 60–65. (год публикации - 2020).

15. Елизарьев А.Н., Тараканов Д., Лонгобарди А., Тараканов Д., Насырова Э.С., Аксенов С., Елизарьева Е.Н. Influence of climate changes on filling loss dynamics (a case study from the Republic of Bashkortostan) E3S Web of Conferences 157, 03002. 2020. 6 р. (год публикации - 2020).

16. Кирпичникова Наталья Владимировна, Фащевская Татьяна Борисовна, Черненко Юлия Дмитриевна, Елизарьев Алексей Николаевич, Вардаков Данила Николаевич Сведения об источниках и факторах формирования диффузного загрязнения в бассейне Иваньковского водохранилища -, 2020621605 (год публикации - ).

17. Коршенко Е.А., Журбас В.М., Осадчиев А.А., Белякова П.А. Fate of river-borne floating litter during the flooding event in the northeastern part of the Black Sea in October 2018 Marine Pollution Bulletin, Volume 160. pp. 1–12. (год публикации - 2020).

18. Лонгобарди А., Елизарьев А.Н., Насырова Э.С., Елизарьева Е.Н., Кияшко Л.Ю., Кабанов К.Ю. Распространение свалочного фильтрата в грунтовые воды Теоретическая и прикладная экология, № 2. 2020. С. 36–43 (год публикации - 2020).

19. Лупаков С.Ю., Бугаец А.Н., Губарева Т.С., Калугин А.С., Айзель Г.В., Шамов В.В., Гарцман Б.И., Гончуков Л.В., Пшеничникова Н.Ф., Терешкина А.А. Сравнение результатов расчленения гидрографов стока экспериментальных водосборов методами геохимического и гидрологического моделирования Сборник докладов международной научной конференции «Четвертые Виноградовские чтения. Гидрология: от познания к мировоззрению», СПб: Санкт-Петербургский государственный университет, 2020. С. 117–122. (год публикации - 2020).

20. Морейдо В.М., Гарцман Б.И., Хан В., Тищенко В. Skill improvement of snow-dominated reservoir inflow forecasts using seasonal weather predictions Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly. 2020., No. 8842. (год публикации - 2020).

21. Морейдо Всеволод Михайлович, Амербаев Арсений Назирович База данных для регионального гидрологического моделирования на территории Российской Федерации -, 2020622193 (год публикации - ).

22. Морейдо Всеволод Михайлович, Амербаев Арсений Назирович DB2BAS: Программа для подготовки исходных метеорологических данных для региональной гидрологической модели ECOMAG -, 2020664158 (год публикации - ).

23. Мотовилов Ю.Г., Голосов С.Д., Даценко Ю.С., Зверев И.С., Пуклаков В.В., Фащевская Т.Б. Information–Modeling Complex for Assessing the Hydroenvironmental Conditions of Reservoirs Water Resources, Vol. 47. No. 5. Р. 751–762. (год публикации - 2020).

24. Мотовилов Ю.Г., Фащевская Т.Б. Simulation of river pollution by heavy metals under different scenarios of anthropogenic load on watershed and climate changes Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly. 2020., Vol. 22. No. 11171. (год публикации - 2020).

25. Титова Т.С., Ахтямов Р.Г., Насырова Э.С., Елизарьев А.Н. Methodical Approaches for Durability Assessment of Engineering Structures in Cold Regions A. Petriaev and A. Konon (eds.), Transportation Soil Engineering in Cold Regions, Volume 1, Lecture Notes in Civil Engineering 49, p. 473-478 (год публикации - 2020).

26. Фащевская Т.Б., Мотовилов Ю.Г. Simulation of Heavy Metal Pollution of Watercourses in the Basin of the Nizhnekamskoe Reservoir Water Resources, Vol. 47. No. 5. Р. 794–809 (год публикации - 2020).


Возможность практического использования результатов
В результате выполнения Проекта разработана система численных физико-математических моделей формирования речного стока и качества вод суши в сочетании с моделями функционирования водохозяйственных систем, представляющая основу нового поколения методов и технологий для планирования мероприятий по противодействию угрозам водной безопасности (наводнения, загрязнение пресных природных вод и др.), вызванным природными изменениями и техногенными катастрофами.