Моделирование стока горных рек Илейского Алатау с применением модели HBV-light

Тиллакарим Т. ^a,б*, Серикбай Н. ^а,б, Сатмурзаев А. ^a, Саиров С. ^a

^a РГП «Казгидромет», Научно-исследовательский центр, пр-т Мангилик Ел, 11/1, Астана, 010000, Республика Казахстан
^b Казахский национальный университет имени аль-Фараби, пр. Aль-Фараби, 71, Алматы, 050040, Республика Казахстан

https://doi.org/10.29258/CAJWR/2024-R1.v10-1/1-20.rus

*E-mail: tillakarim_t@meteo.kz

Серикбай Н.Т.: serikbay_n@meteo.kz; Сатмурзаев А.: satmurzayev_a@meteo.kz; Саиров С.: sairov_s@meteo.kz

17 января, 2024

Аннотация

В статье проведена оценка возможности применения модели HBV для горных рек Илейского Алатау. На северном склоне Илейского Алатау формируется основная часть водных ресурсов, следовательно, она является одним из значимых объектов в водном балансе и водообеспечении крупных городов – Алматы, Каскелена, Талгара, Есика. Приведено краткое описание модели HBV, указаны входные гидрометеорологические, топографические данные. В работе было выполнено моделирование стока горных рек Илейского Алатау, площадь водосбора которых варьируется в пределах 71–601 км². За периоды с 2000 по 2016 г. была произведена калибровка параметров моделей с использованием алгоритма GAP optimization. Эффективность модели оценена несколькими критериями: Нэша-Сатклиффа (NSE), процентным системным отклонением (PBIAS), стандартным коэффициентом отклонения (RSR). По результатам подбора оптимальных параметров была получена эффективность моделей: по NSE составила 0,80–0,93, PBIAS колеблется в пределах от –0,78 до –15,33 %, RSR 0,27–0,80. Рассчитанная эффективность модели определила, что динамика моделируемого стока в период калибровки хорошо коррелируют с наблюденными данными. Наряду с вышеуказанными критериями выполнена оценка на применимость модели в качестве методики прогнозирования с помощью отношения S/σ, в результате чего выявлено, что модель для рек Каскелен, Талгар, Улькен Алматы, Киши Алматы могут быть применены для прогноза стока. За периоды 2017–2020 гг. была произведена валидация параметров модели HBV всех исследуемых рек, кроме реки Талгар, так как данные наблюдений имеются только за 2020 г. В результате калибровки и валидации модели откалиброванные параметры модели горных рек Илейского Алатау могут быть рекомендованы к применению при моделировании стока с помощью модели HBV и для прогнозирования стока, а именно для составления краткосрочных, среднесрочных прогнозов расхода воды, за исключением бассейнов рек Турген, Проходная и Узын Каргалы.

Доступно на русском

Скачать статью (рус)

Для цитирования:

Тиллакарим, Т., Серикбай Н., Сатмурзаев А., Саиров, С. (2024). Моделирование стока горных рек Илейского Алатау с применением модели HBV-light. Центральноазиатский журнал исследований водных ресурсов, 10(1), 1-20. https://doi.org/10.29258/CAJWR/2024-R1.v10-1/1-20.rus

For citation: Tillakarim, T., Serikbay N., Satmurzaev, A., Sairov S. (2024). Modelirovanie stoka gornyh rek Ilejskogo Alatau s primeneniem modeli HBV-light [HBV-MODELING OF THE ILE ALATAU MOUNTAIN RIVER FLOW]. Central Asian Journal of Water Research,  10(1), 1-20. https://doi.org/10.29258/CAJWR/2024-R1.v10-1/1-20.rus (in Russian)

Список литературы

Амиргалиева, А.С. (2021). Оценка изменения водных ресурсов и перспективы прогноза водности основных рек Иле-Балкашского бассейна в условиях современного потепления климата [диссертация на соискание ученой степени доктора философии (PhD)]. Алматы, 140.

Болатова, А.А., Тілләкәрім, Т.А., Раимжанова, М.Н., Серiкбай, Н.Т., Багитова, Б.Е., Болатов, К.М. (2018). Результаты калибрования гидрологической модели HBV для горных рек Казахстана. Гидрометеорология и экология, 3 (90), 110–124.

Болатова, А.А., Тілләкәрім, Т.А., Раимжанова, М.Н. (2019). Применение гидрологической модели HBV для прогнозирования стока рек на примере бокового притока воды в Шульбинское водохранилище. Гидрометеорология и экология, 3 (94), 26–43.

Борщ, С.В., Симонов, Ю.А., Христофоров, А.В. (2020). Эффективность моделирования и прогнозирования речного стока. Гидрометеорологические исследования и прогнозы, 1 (375), 176–189.

Виноградов, Ю.Б. (1988). Математическое моделирование процессов формирования стока. Ленинград: Гидрометеоиздат.

Галаева, А.В. (2013). О возможности применения модели HBV для моделирования стока рек Или и Иртыш. Гидрометеорология и экология, 2(69), 108–114.

Кишкимбаева, А.А., Болатова, А.А. (2015). Применение модели HBV-light для моделирования стока реки Шарын. Гидрометеорология и экология, 4 (79), 141–144.

Кучмент, Л.С., Мотовилов, Ю.Г., Назаров, Н.А. (1990). Чувствительность гидрологических систем: влияние антропогенных изменений речных бассейнов и климата на гидрологический цикл. Москва: Наука.

Наставление по службе прогнозов (1962). Раздел 3. Служба гидрологических прогнозов. Часть 1. Прогнозы режима вод суши. Л.: Гидрометеоиздат.

Официальный сайт GLIMS: глобальные измерения ледяного покрова суши из космоса. https://www.glims.org/

Ресурсы поверхностных вод СССР. Центральный и Южный Казахстан (1970). Том 13, Выпуск 2. Бассейн оз. Балхаш. Ленинград: Гидрометеоиздат, 35–40.

Руководство по гидрологической практике (2012). Управление водными ресурсами и практика применения гидрологических методов (ВМО-№ 168, 6 изд.), Т. 2. Женева: Всемирная метеорологическая организация.

Федоровский, А.С. (1999). Региональная адаптация моделей круговорота воды [автореф. … дисс. д-ра геогр. наук]. Владивосток, 36 с.

Belay, B. Bizuneh, Mamaru, A. Moges, Berhanu, G. Sinshaw, Mulu, S. Kerebih. (2021). SWAT and HBV models’ response to streamflow estimation in the upper Blue Nile Basin, Ethiopia. Water-Energy Nexus, 4, 41–53. https://doi.org/10.1016/j.wen.2021.03.001

Bergstörm, S. (1992). The HBV-Model – Its Structure and Applications. SMHI Reports Hydrology, 4, 36.

Chen, Y., Li, W., Fang, G., and Li, Z. (2017). Hydrological modeling in glacierized catchments of central Asia – status and challenges. Hydrology and Earth System Sciences, 21(2), 669–684. https://doi.org/10.5194/hess-21-669-2017

Huang, S., Eisner, S., Magnusson, J.O., Lussana, Ch., Yang, X., Beldring, S. (2019). Improvements of the spatially distributed hydrological modelling using the HBV model at 1 km resolution for Norway. Journal of Hydrology, 577, 123585. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.03.051

Kalashnikova, O., Niyazov, J., Nurbatsina, A., Kodirov, S., Radchenko, Yu., Kretova, Z. (2023). Kyrgyz transboundary rivers’ runoff assessment (Syr-darya and Amu-darya river basins) in climate change scenarios. Central Asian Journal of Water Research, 9(1), 59–88. https://doi.org/10.29258/CAJWR/2023-R1.v9-1/59-88.eng

Lindström, G., Bergström, S. (1992). Improving the HBV and PULSE-models by use of temperature anomalies. Vannet i Norden, 25 (1), 16–23.

Merkuryeva, G., Merkuryev, Y., Boris V. Sokolov, Potryasaev, S., Viacheslav A. Zelentsov, Lektauers, A. (2015). Advanced river flood monitoring, modelling and forecasting. Journal of Computational Sciences, 10, 77–85. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2014.10.004

Moriasi, D.N., Arnold, J.G., Van Liew, M.W., Bingner, R.L., Harmel, R.D., & Veith, T.L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885–900. DOI:10.13031/2013.23153

Nash, J.E., Sutcliffe, J.V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I – A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10, 282–290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6

Pervin, L., Gan, T.Y., Scheepers, H., Islam, S. (2021). Application of the HBV model for the future projections of water levels using dynamically downscaled global climate model data. Journal of Water and Climate Change. 12 (6), 2364–2377. https://doi.org/10.2166/wcc.2021.302

Seibert, J. (2005). HBV light version 2. User`s manual. Stockholm University, Department of Physical Geography and Quaternary Geology. P. 32.

Seibert, J. (2000). Multi-criteria calibration of a conceptual runoff model using a genetic algorithm. Hydrology and Earth System Sciences, 4(2), 215–217. https://doi.org/10.5194/hess-4-215-2000

Wang, G., Zhang, J., He, R., Liu, C., Ma, T., Bao, Z. & Liu, Y. (2017). Runoff sensitivity to climate change for hydro-climatically different catchments in China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 31 (4), 1011–1021.

Wang, Yueyang, Wang, Yanjun, Wang, Yan, Li, Ch., Ju, Q., Jin, J., Deng, X., Sun, G., Bao, Z. (2023). Applicability of the HBV model to a human-influenced catchment in northern China. Hydrology Research. 54 (2), 208–219. doi: https://doi.org/10.2166/nh.2023.092

Wilk, J., Andersson, L. and Plermkamon, V. (2001). Hydrological impacts of forest conversion to agriculture in a large river basin in northeast Thailand. Hydrological Processes, 15, 2729–2748. WMO, Carlos E.M. Tucci (2002). Flood flow forecasting. Institute of Hydraulic Research, Federal University of Rio Grande do Sul, 35 p.