Центральная Азия относится к одному из наиболее засушливых регионов в мире. Водоснабжение региона в значительной степени зависит от горных рек. Горные реки же питаются за счет ледников. И от накопления снега в зимние месяцы зависит режим стока реки весной и летом. Объем талой воды от сезонного снежного покрова в горах может быть разным. Поэтому для экономического развития и социального обеспечения региона важно уметь точно рассчитывать этот объем.
Также важно постоянно наблюдать за процессом накопления снежного покрова в горах, так как сход снежных лавин может быть опасным.
А каким образом происходит наблюдение, мы узнаем сегодня, побеседовав с Абдулхайр Рамазан Жолбарысулы, ведущим инженером Управления гидрологических прогнозов Департамента гидрологии РГП “Казгидромет”.
Для кого важна информация о накоплении снежного покрова в горах?
— Расскажите, пожалуйста, каким именно службам важна информация о снежном покрове в горах? Как применяются выдаваемые Казгидрометом данные?
Информация о снежном покрове в горах важна службам ЧС МВД РК, так как свежевыпавший снег может спровоцировать сход опасных снежных лавин.
Казгидромет ежедневно выпускает гидрометеорологическую справку о снежном покрове (в зимний период — с начала даты устойчивого залегания снежного покрова в горах) и рассылает ее заинтересованным органам и службам. В справке также приводятся рекомендации об опасности выхода на крутые заснеженные склоны гор. Кроме того, состояние снежного покрова интересно службам ГУ ‘’Казселезащита’’. Соотвественно, эта информация нужна РГП “Казгидромет” для составления краткосрочных и сезонных (на вегетацию) прогнозов стока горных рек.
Абдулхайр Рамазан
МЕТОДЫ РАСЧЕТА ТАЛОЙ ВОДЫ В РЕКАХ
— Какие методы расчета объема талой воды в реках существуют?
— В первую очередь для прогнозирования (расчета) стока горных рек используются данные со снегомерных маршрутов и снегосъемок на метеостанциях в предгорных и горных районах.
Спутниковые снимки начали использоваться относительно недавно. Их практичность оценивается разными исследовательскими центрами, в том числе и Казгидромет, проверяется однородность наземных и спутниковых данных. Автоматизация и цифровизация этих процедур имеет большую актуальность.
В течение последних десятилетий используется дистанционное зондирование земли (ДЗЗ). Оно позволяет проводить мониторинг пространственного распределенного снежного покрова в труднодоступных регионах. Наблюдения из космоса за пространственно-распределенным снежным покровом значительно улучшают гидрологические модели прогнозирования стока.
Доступные продукты дистанционного зондирования могут быть получены со спутников наблюдения Земли с оптическими датчиками. Однако оптические датчики способны улавливать только снежный покров в районах с ясным небом. Поэтому очень важно точно оценить наличие снега под облаками.
Река Бутаковка. Фото: Анастасия Фатиховски
— Была ли решена эта задача?
— Да, чтобы уменьшить или полностью устранить облачный покров с изображений снежного покрова MODIS, разрабатывались различные подходы. Для решения данной проблемы Центром исследования земли GFZ, (Потсдам, Германия) был разработан программный комплекс MODSNOW. Он был адаптирован под условия Центральной Азии. При содействии Регионального экологического центра Центральной Азии (РЭЦЦА) были организованы обучающий семинар, а также установка программного обеспечения в Казгидромет.
В частности, в рамках проекта CAMP4ASB был проведен семинар по ознакомлению и внедрению модели MODSNOW для сотрудников департамента гидрологии и департамента агрометеорологии. В ходе лекций были обсуждены методы мониторинга снежного покрова и прогнозирования стока рек, обзор инструмента MODSNOW и его результаты по прогнозированию вегетационного периода на реках. Обсуждались принципы разработки линейных моделей, для которых используются данные с MODSNOW.
Сотрудники Казгидромет на тренинге. По центру стоит лектор — Аброр Гафуров, сотрудник Потсдамского центра исследования земли.
MODSNOW
— Расскажите, пожалуйста, об этом программном обеспечении подробнее.
— Для получения конечного результата, то есть карты снежного покрова свободный от облаков [рис.1] и ежедневного отчета о снежном покрове [рис. 2], MODSNOW выполняет 7 операций:
- Загрузка обновленных исходных карт снега с сервера NSIDC,
- Загрузка актуальных данных радиации,
- Оценка снежного покрова с использованием данных о радиации,
- Преобразование исходных файлов,
- Преобразование файлов GeoTIFF (растровый формат) в формат ASCII (числовой формат), так как любая операция в программах основана на числах,
- Удаление облаков (автономная программа Fortran),
- Постобработка статистики по картам снега.
Рис. 1. Полученный результат снимка свободный от облаков. Коричневым цветом слева – облака, справа – конечный очищенный результат. Белым цветом – снег. Синий – водные объекты.
Шестой пункт явлется основным в данном комплексе, так как программа была разработана для решения именно этой задачи – удаление облаков со снимков спутников и улучшение их качества.
Рис 2. Ежедневный отчет о снежном покрове по бассейну реки Нура за 21 марта 2019 года
Алгоритм удаления облаков состоит из 8 этапов [рис 3]:
- Комбинация космоснимков Терра и Аква,
- Станционный и пиксельный подход условной вероятности,
- Вероятность снега (месячная),
- Подход условной вероятности пикселя и виртуальной станции,
- Временная комбинация с использованием безоблачных дней,
- Максимальная и минимальная высота снежного перехода,
- Сочетание соседнего пикселя и высоты,
- Подход временного ряда.
Рис 3. Алгоритм очистки космосником от облаков, 8 этапов
Каждый этап в какой-то степени вносит свой вклад для очистки снимка от облаков. Для получения максимального результата важно, чтобы все этапы были пройдены. Весь процесс происходит в автоматическом режиме.
ВАЖНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
— Насколько улучшились показатели благодаря MODSNOW?
— Как и упоминалось, MODSNOW в Казгидромете появился недавно. Поэтому, использование данного комплекса еще ограничено. В ходе семинара был внедрен модель бассейна равнинной реки Нура (Карагандинская область) для мониторинга, который ежедневно предоставляет отчет о покрытости снегом бассейна реки (экспериментально). Мы внесли предложения для дальнейшего изучения и совершенствования инструмента MODSNOW. Ведутся работы по нескольким горным рекам республики. Также планируется проведение второго семинара в марте текущего года.
Внедрение таких инструментов как MODSNOW в скором будущем должно значительно облегчить и обеспечить оперативность для прогнозирования стока рек и мониторинга снежных покровов.
— Применяют ли эту модель в других странах ЦА?
— Точной информацией не располагаю, но учебные материалы основаны на горных реках Узбекистана и Кыргызстана.
-Большое спасибо за интервью!
Публикация подготовлена в рамках проекта Регионального экологического центра Центральной Азии «Программа по адаптации к изменению климата и смягчению его последствий в бассейне Аральского моря» (#CAMP4ASB), финансируемого Всемирным банком.
Фотографии и схемы предоставлены Абдулхайр Рамазаном. Фото природы: Анастасия Фатиховски.
Другие статьи по прогнозированию читайте тут
Подписывайтесь на поток экоинформации:
Instagram @livingasia.online
Facebook @livingasiaonline
Youtube @livingasia.online
Telegram-канал об этичных продуктах бьюти индустрии
