МОДЕЛЬ SWIM ДЛЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ

Весной от разливов и подтоплений страдают прибрежные города и поселки. Можно ли заблаговременно подготовиться к этим явлениям, используя прогнозы? Сегодня мы побеседуем о том, что из себя представляет модель SWIM. С 2019 года она применяется в оперативной практике РГП «Казгидромет» для составления краткосрочных прогнозов расхода и объема воды.

Эта модель появилась в использовании благодаря образовательной программе, проводимой Региональным экологическим центром Центральной Азии (РЭЦЦА) в рамках «Программы по адаптации к изменению климата и смягчению его последствий в бассейне Аральского моря» (CAMP4ASB), финансируемой Всемирным банком.

А расскажет нам об этой модели Алия Нурбацина, зам.директора НИЦ РГП «Казгидромет».

Алия Нурбацина

— Добрый день, Алия Аспандияровна! Расскажите, пожалуйста, об особенностях краткосрочных прогнозов.

— Гидрологические прогнозы, по заблаговременности, делятся на долгосрочные, краткосрочные и экстренные предупреждения об опасных явлениях.

На практике РГП «Казгидромет» предоставляет краткосрочные гидрологические прогнозы по рекам Казахстана на 7 дней. Говоря о таких прогнозах, нужно отметить, что их точность должна быть довольно-таки высокой. И соответственно, возрастает ответственность за их составление. Ведь весной от разливов и подтоплений часто страдают прибрежные города и поселки.

Большинство развитых стран используют численные модели для прогнозирования гидрометеорологических явлений.

Очень много численных моделей разрабатывались для исследовательских целей, для анализа будущих изменений. И они не предназначены для оперативного использования. Поэтому задача для Научно-исследовательского центра (НИЦ) РГП Казгидромет – адаптирование существующих моделей для краткосрочного прогнозирования стояла первостепенной.

МОДЕЛЬ SWIM

— Что из себя представляет модель SWIM?

— Модель SWIM – Soil and Water Integrated Model (Интегрированная модель почвы и воды) — разработана в Потсдамском институте исследования климата (PIK), Германия, доктором Крысановой В. и др.

Одним из преимуществ данной модели является интерполяция климатических данных по бассейну. То есть, имея наблюденные данные лишь в нескольких точках (метеорологические станции), при помощи известных методов интерполяции, модель закономерно распределяет данные из «точек» по всей территории бассейна реки. Так мы можем получить массив данных в местах, не охваченных наблюдательной сетью. Что для Казахстана весьма актуально, т.к. для нашей территории у нас редкая наблюдательная сеть.

В качестве входных данных, модель SWIM использует климатические, земельные, топографические, растительные и почвенные наборы данных. Ранее модель успешно применялась для многочисленных водосборов в разных масштабах и с различными природными условиями в Европе, Азии, Америке и Африке.

Алия Нурбацина

РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ

— Как эта модель была внедрена модель в рамках проекта в нашем Казгидромете? Какие она уже дала результаты?

— До 2017 г. РГП «Казгидромет» использовал методику прогнозирования гидрологических явлений, которая была разработана в 80-х годах прошлого века. Научные исследования советских ученых неоспоримы и имеют фундаментальные обоснования. Но нельзя не считаться с текущим изменением климата. Программа CAMP4ASB, реализуемая РЭЦЦА направляет свои усилия на адаптацию новых методологий к природно-климатическим условиям региона, с учетом условий изменения климата.

При поддержке РЭЦЦА с 2018 года для составления гидрологических прогнозов РГП «Казгидромет» ввел в методику прогнозирования использование численных методов моделирования. Ранее, в 2017 году РЭЦЦА привлекли группу специалистов из PIK для адапатции модели SWIM и проведения ряда обучающих семинаров для специалистов РГП Казгидромет.

В 2018 году модель SWIM была адаптирована под 4 бассейна равнинных рек РК: Деркул и Шаган – реки Западно-Казахстанской области, р.Сарысу в Карагандинской области и р.Тобол в Костанайской области (рис. 1).

Рис.1

Рис. 1. Карта-схема водосборных областей исследуемых 4-х равнинных рек Казахстана.

Средняя оправдываемость гидрологических прогнозов по модели SWIM, во время паводков/половодья 2018 г., по 4-м равнинным рекам составила – 79%, в 2019 г. – по 5-ти равнинным рекам – 78%.

ВНЕДРЕНИЕ МОДЕЛИ В ПРАКТИКУ КАЗГИДРОМЕТ

По итогам успешного тестирования в НИЦ, с 2019 г. решили ввести численные методы гидрологического прогнозирования в оперативную практику Казгидромет, что является первой подобной практикой гидрометеорологических служб ЦА.

Смотрите результаты адаптации и сравнение смоделированного и фактического гидрографов стока по 4-м рекам на рис. 2.

Рис. 2

В период производственных испытаний, во время паводков/половодья 2018 г., оправдываемость консультационных прогнозов по SWIM по каждой реке составила:

р.Деркул-пос.Белес – 84 %;
р.Сарысу-ж.д.ст.Кызылжар – 75 %;
р.Шаган-с.Чувашинское – 83 %;
р.Тобол-с.Гришенка – 76 %.

Средняя оправдываемость гидрологических прогнозов численным методом по 4-м равнинным рекам составила – 79%.

Таким образом, гидрологическая

модель SWIM была адаптирована для прогнозирования стока воды с суточным ходом, с заблаговременностью 3-7 дней.

Модель SWIM с 2019 г. применятся в оперативной практике РГП «Казгидромет». Она используется для составления краткосрочных прогнозов расхода и объема воды.

Хотелось бы еще добавить, что специалисты НИЦ РГП «Казгидромет» выражают благодарность РЭЦЦА и проекту CAMP4ASB. А также — всем лекторам, которые проводили обучение, вели техническую поддержку, оказывали консультационную помощь на всех этапах адаптации, тестирования и внедрения модели SWIM (первому опыту использования моделей для гидро прогнозов среди гидрометеорологических служб ЦА).

— Большое спасибо, Алия, за интервью!