TY - JOUR AU - Б.И. Гарцман, AU - О.В. Соколов, AU - С.Ю. Лупаков, PY - 2019/12/23 Y2 - 2024/03/28 TI - ВОЗМОЖНОСТИ ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ПРИТОКА ВОДЫ В БУРЕЙСКОЕ ВОДОХРАНИЛИЩЕ JF - Гидросфера. Опасные процессы и явления JA - ГС VL - 1 IS - 3 SE - Методы, модели и технологии DO - 10.34753/HS.2019.1.3.004 UR - https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/33 SP - 426-449 AB - <p>Представлены основные результаты разработки метода долгосрочного прогноза притока в Бурейское водохранилище, направленного на получение прогнозов в вероятностной форме с заблаговременностью порядка месяц-квартал.</p><p>Учитывая особенности увлажнения и экстремального стокоформирования территории как в пространственном, так и временном масштабе, в работе преимущественное внимание уделяется теплому периоду года (июнь-сентябрь). В процессе исследования рассматривалась как схема динамико-стохастического моделирования, основанная на работе детерминированной гидрологической модели с ансамблем метеорологических характеристик на входе, генерируемым стохастической моделью погоды, так и прогноз притока к водохранилищу в виде кривой обеспеченности, основанный на многомерном вероятностном моделировании. Работа включала два этапа: разработка метода статистического прогноза осадков и температуры заблаговременностью от 1 до 6 месяцев, а также разработка метода вероятностного прогноза притока за месяц-квартал на основе ожидаемых значений атмосферных осадков и температуры воздуха.</p><p>Предварительное тестирование метода на основе многолетних данных показало, что оправдываемость прогноза притока к водохранилищу составила порядка 90%, а среднее абсолютное отклонение ожидаемого значения притока от фактического 23-28% от нормы.</p><p>На основе предложенного метода, в отдельные годы был дан прогноз сумм осадков и притока воды к водохранилищу в оперативном режиме. При сравнении фактических данных и спрогнозированных, был сделан вывод, что качество работы прогностической схемы удовлетворительное. Оправдываемость средних по бассейну осадков составила 75-80%. Спрогнозированный приток за отдельные периоды в 2009 и 2010 гг. оценен как достаточно близкий к фактическому.</p><p>&nbsp;</p><p><strong>Литература</strong></p><p><em>Виноградов Ю.Б.</em> Математическое моделирование процессов формирования стока: опыт критического анализа. Л.:&nbsp;Гидрометеоиздат, 1988. 312&nbsp;с.</p><p><em>Гарцман Б.И., Губарева Т.С.</em> Прогноз гидрографа дождевых паводков на реках Дальнего Востока // Метеорология и гидрология. 2007. № 5. <br>С. 70-80.</p><p><em>Гарцман Б.И., Губарева Т.С., Бугаец&nbsp;А.Н., Макагонова М.А.</em> Краткосрочный прогноз притока воды в водохранилище Бурейской ГЭС // Гидротехническое строительство. 2009. № 1. С.&nbsp;11-20</p><p><em>Груза Г.В.</em> Опыт применения статистических главных компонент (естественных ортогональных составляющих) в технике корреляционного прогноза // Труды Среднеазиатского научно-исследовательского гидрометеорологического института. 1969. Вып. 40(55). С.&nbsp;19-36.</p><p><em>Груза Г.В.</em> Прогностические модели в метеорологии и статистические прогнозы // Труды ВНИИГМИ-МЦД. 1977. Вып. 35. С. 3-10.</p><p><em>Дрейпер Н., Смит Г.</em> Прикладной регрессионный анализ: в 2-х кн. Кн. 1 / Пер. с англ. Ю.П.&nbsp;Адлера и В.Г.&nbsp;Горского. М.: Финансы и статистика, 1986. 366 с.</p><p><em>Картвелишвили Н.А.</em> Стохастическая гидрология. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 163 с.</p><p><em>Медведев В.С., Потемкин В.Г</em>. Нейронные сети. Matlab 6. М.: Диалог-МИФИ, 2002. 496 с.</p><p><em>Мещерская А.В., Руховец Л.В., Юдин</em><em>&nbsp;</em><em>М.И., Яковлева Н.И.</em> Естественные составляющие метеорологических полей. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. 199&nbsp;с.</p><p><em>Свинухов Г.В.</em> Синоптико-статистические методы долгосрочных прогнозов погоды на Дальнем Востоке. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. 168 с.</p><p><em>Соколов О.В., Друзь Н.И.</em> Автоматизированный исследовательский программный комплекс для целей прогноза элементов погоды // Проблемы транспорта Дальнего Востока. 2005. <br>С.&nbsp;211-213.</p><p><em>Barnston A.G., Livezey R.E. </em>Classification, Seasonality and Persistence of Low-Frequency Atmospheric Circulation Patterns // Monthly Weather Review. 1987. Vol.&nbsp;115. No. 6. <br>P. 1083-1126. DOI:&nbsp;<a href="https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)115%3c1083:CSAPOL%3e2.0.CO;2">10.1175/1520-0493(1987)115&lt;1083:CSAPOL&gt;­2.0.CO;2</a></p><p><em>Ishii M., Shouji A., Sugimoto S., Matsumoto T.</em> Objective analyses of sea‐surface temperature and marine meteorological variables for the 20th century using ICOADS and the Kobe Collection // The International Journal of Climatology. 2005. Vol.&nbsp;25. Iss. 7. P. 865-879. DOI:&nbsp;<a href="https://doi.org/10.1002/joc.1169">10.1002/joc.1169</a></p><p><em>Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R., Collins W., Deaven D., Gandin L., Iredell M., Saha S., White&nbsp;G., Woollen J., Zhu Y., Chelliah M., Ebisuzaki W., Higgins W., Janowiak J., Mo K.C., Ropelewski C., Wang J., Leetmaa A., Reynolds R., Jenne&nbsp;R., Joseph</em> <em>D. </em>The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project // Bulletin of the American Meteorological Society. 1996. Vol. 77. No. 3. P. 437-472. DOI:&nbsp;<a href="https://doi.org/10.1175/1520-0477(1996)077%3c0437:TNYRP%3e2.0.CO;2">10.1175/1520-0477(1996)077&lt;0437:TNYRP&gt;­2.0.CO;2</a></p> ER -