Водные истории из Туркестана: вызовы и возможности для Бадам-Сайрамской водной системы в условиях меняющегося климата

Айдар Жумабаев ^a, Ханна Шведхельм ^b, Беатрис Марти ^a, Сильван Раджеттли ^a, Тобиас Зигфрид ^a*

^a hydrosolutions GmbH, ул. Венусштрассе 29, 8050 г. Цюрих, Швейцария

^b Мюнхенский технический университет, ул. Арчиштрассе 21, 80333 г. Мюнхен, Германия;

https://doi.org/10.29258/CAJWR/2024-R1.v10-2/1-25.eng

*E-mail: siegfried@hydrosolutions.ch

Айдар Жумабаев: zhumabaev@hydrosolutions.ch; Ханна Шведхельм: hannah.schwedhelm@tum.de; Беатрис Марти: marti@hydrosolutions.ch; Сильван Раджеттли: ragettli@hydrosolutions.ch

7 августа, 2024

Аннотация

Река Бадам, приток реки Арыс, входящая в состав Сырдарьинского бассейна, представляет собой важнейший природный ресурс для экологической и социально-экономической деятельности в зоне полузасушливого климата Южного Казахстана.  Существенное влияние на речной бассейн оказывает искусственная водная инфраструктура.  Бассейн также сталкивается с дефицитом воды, особенно летом, что подчеркивает важность понимания гидрологических процессов, происходящих в его границах, для эффективного управления водными ресурсами.  В рамках настоящего исследования с целью оценки воздействия изменения климата на гидрологию и анализа устойчивости водной системы на базе гидрологического программного пакета RS MINERVE была создана полураспределенная концептуальная гидрологическая модель р. Бадам.  Связанные модели HBV были реализованы для каждой из гидрологических единиц реакции, которые были определены как высотные зоны.  Гидрологическая модель была откалибрована с использованием дневных временных интервалов за период с 1979 по 2011 гг.  Полученные кривые вероятности превышения стока и гидрографы были использованы для оценки потенциального воздействия изменения климата на целевой бассейн с использованием сценариев осадков и температуры CMIP6.  Будущие климатические сценарии на период 2054-2064 гг. указывают на смещение пикового стока на весенний/поздневесенний период по сравнению с текущим ранним летом без значительного снижения среднесуточного стока в течение года.  Созданная гидрологико-гидравлического модель и результаты моделирования могут быть использованы для обеспечения эффективного управления водной системой и обоснования будущих гидроэнергетических проектов, а также могут служить основой для проведения аналогичных исследований в регионе и за его пределами.

Доступно на английском

Скачать статью (анг)

Для цитирования:

Zhumabaev, A., Schwedhelm, H., Marti, B., Ragettli, S., Siegfried, T. (2024). Water Tales from Turkistan: Challenges and Opportunities for the Badam-Sayram Water System under a Changing Climate. Central Asian Journal of Water Research,  10(2), 1-25. https://doi.org/10.29258/CAJWR/2024-R1.v10-2/1-25.eng

Список литературы

Azimov, U., & Avezova, N. (2022). Sustainable small-scale hydropower solutions in Central Asian countries for local and cross-border energy/water supply. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 167, 112726. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112726

Bedient, P. B., Huber, W. C., & Vieux, B. E. (2013). Hydrology and Floodplain Analysis. Prentice Hall. https://books.google.ch/books?id=53JBpwAACAAJ

Bergström, S. (1976). Development and application of a conceptual runoff model for Scandinavian catchments (RHO, Hydrology and Oceanography, ISSN 0347-7827 ; 7, p. p.162).

Bernauer, T., & Siegfried, T. (2012). Climate change and international water conflict in Central Asia. Journal of Peace Research, 49(1), 227–239. https://doi.org/10.1177/0022343311425843

De Keyser, J., Hayes, D. S., Marti, B., Siegfried, T., Seliger, C., Schwedhelm, H., Anarbekov, O., Gafurov, Z., López Fernández, R. M., Ramos Diez, I., Alapfy, B., Carey, J., Karimov, B., Karimov, E., Wagner, B., & Habersack, H. (2023). Integrating Open-Source Datasets to Analyze the Transboundary Water- Food-Energy-Climate Nexus in Central Asia. Water, 15(19). https://doi.org/10.3390/w15193482

Didovets, I., Lobanova, A., Krysanova, V., Menz, C., Babagalieva, Z., Nurbatsina, A., Gavrilenko, N., Khamidov, V., Umirbekov, A., Qodirov, S., Muhyyew, D., & Hattermann, F. F. (2021). Central Asian rivers under climate change: Impacts assessment in eight representative catchments. Journal of Hydrology: Regional Studies, 34, 100779. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2021.100779

Duan, Q., Sorooshian, S., & Gupta, V. (1992). Effective and efficient global optimization for conceptual rainfall‐runoff models. Water Resources Research, 28(4), 1015–1031. https://doi. org/10.1029/91wr02985

Erasov, N. V. (1986). Method for determining of volume of mountain glaciers. Mater. Glyatsiol., 14, 307–308.

FAO. (2012). AQUASTAT Transboundary River Basin Overview – Aral Sea. Food and Agricultural Organization of the United Nations (FAO).

Farinotti, D., Huss, M., Fürst, J. J., Landmann, J., Machguth, H., Maussion, F., & Pandit, A. (2019). A consensus estimate for the ice thickness distribution of all glaciers on Earth. Nature Geoscience, 12(3), 168–173. https://doi.org/10.1038/s41561-019-0300-3

Foehn, A., Garcia Hernandez, J., Roquier, B., Fluixa-Sanmartin, J., Brauchli, T., Paredes Arquiola, J., & De Cesare, G. (2020). RS MINERVE – User Manual, V2.15 (ISSN 2673-2653). Ed. CREALP.

Garcia Hernandez, J., Foehn, A., Fluixa-Sanmartin, J., Roquier, B., Brauchli, T., Paredes Arquiola, J., & G, D. C. (2020). RS MINERVE – Technical manual, v2.25 (ISSN 2673-2661). Ed. CREALP.

Gudmundsson, L., Bremnes, J. B., Haugen, J. E., & Engen-Skaugen, T. (2012). Technical Note: Downscaling RCM precipitation to the station scale using statistical transformations – a comparison of methods. Hydrology and Earth System Sciences, 16(9), 3383–3390. https://doi.org/10.5194/ hess-16-3383-2012

Hartmann, J., & Moosdorf, N. (2012). The new global lithological map database GLiM: A representation of rock properties at the Earth surface. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 13(12). https:// doi.org/10.1029/2012GC004370

Hock, R. (2003). Temperature index melt modelling in mountain areas. Journal of Hydrology, 282(1– 4), 104–115. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(03)00257-9

Hugonnet, R., McNabb, R., Berthier, E., Menounos, B., Nuth, C., Girod, L., Farinotti, D., Huss, M., Dussaillant, I., Brun, F., & Kääb, A. (2021). Accelerated global glacier mass loss in the early twenty-first century. Nature, 592(7856), 726–731. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03436-z

Karger, D. N., Schmatz, D. R., Dettling, G., & Zimmermann, N. E. (2020). High-resolution monthly precipitation and temperature time series from 2006 to 2100. Scientific Data, 7(1), 248. https:// doi.org/10.1038/s41597-020-00587-y

Karger, D. N., Wilson, A. M., Mahony, C., Zimmermann, N. E., & Jetz, W. (2021). Global daily 1 km land surface precipitation based on cloud cover-informed downscaling. Scientific Data, 8(1), 307. https://doi.org/10.1038/s41597-021-01084-6

KazGidromet [KazHydromet]. (2006). Gosudarstvennyj Vodnyj Kadastr Respubliki Kazahstan: Mnogoletnie dannye o rezhime i resursah poverhnostnyh vod sushi. Vypusk 3 [State Water Cadastre of the Republic of Kazakhstan: Long-term data on the regime and resources of land surface waters. Issue 3]. Ministersvo Ohrany Okruzhajushhej Sredy [Ministry of Environmental Protection]. (in Russian)

Krasting, J. P., John, J. G., Blanton, C., McHugh, C., Nikonov, S., Radhakrishnan, A., Rand, K., Zadeh, N. T., Balaji, V., Durachta, J., Dupuis, C., Menzel, R., Robinson, T., Underwood, S., Vahlenkamp, H., Dunne, K. A., Gauthier, P. P., Ginoux, P., Griffies, S. M., … Zhao, M. (2018). NOAA-GFDL GFDL-ESM4 model output prepared for CMIP6 CMIP. Earth System Grid Federation. https://doi. org/10.22033/ESGF/CMIP6.1407

Lange, S. (2021). ISIMIP3b bias adjustment fact sheet. https://www.isimip.org/documents/413/ ISIMIP3b_bias_adjustment_fact_sheet_Gnsz7CO.pdf

Liu, Y., Fang, Y., & Margulis, S. (2021). High Mountain Asia UCLA Daily Snow Reanalysis [dataset]. NASA National Snow and Ice Data Center DAAC. https://doi.org/10.5067/HNAUGJQXSCVU

Luo, T., Young, R., & Paul, R. (2013). Aqueduct country and river basin rankings: A weighted aggregation of spatially distinct hydrological indicators. Washington, DC: World Resources Institute. https:// www.wri.org/research/aqueduct-country-and-river-basin-rankings

Marti, B., Yakovlev, A., Karger, D. N., Ragettli, S., Zhumabaev, A., Wakil, A. W., & Siegfried, T. (2023). CA-discharge: Geo-Located Discharge Time Series for Mountainous Rivers in Central Asia. Scientific Data, 10(1), 579. https://doi.org/10.1038/s41597-023-02474-8

Miles, E., McCarthy, M., Dehecq, A., Kneib, M., Fugger, S., & Pellicciotti, F. (2021). Health and sustainability of glaciers in High Mountain Asia. Nature Communications, 12(1), 2868. https://doi. org/10.1038/s41467-021-23073-4

National Centers for Environmental Information. Daily Observational Data. (https://www.ncei.noaa. gov/maps/daily/)

NASA JPL. (2013). NASA Shuttle Radar Topography Mission Global 1 arc second [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. https://doi.org/10.5067/MEaSUREs/SRTM/SRTMGL1.003

Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I — A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282–290. https://doi.org/10.1016/0022- 1694(70)90255-6

Peña‐Guerrero, M. D., Umirbekov, A., Tarasova, L., & Müller, D. (2022). Comparing the performance of high‐resolution global precipitation products across topographic and climatic gradients of Central Asia. International Journal of Climatology, 42(11), 5554–5569. https://doi.org/10.1002/joc.7548

QGIS Association. (2022). QGIS Geographic Information System [Computer software]. QGIS.org. http:// www.qgis.org

Ragettli, S., Herberz, T., & Siegfried, T. (2018). An Unsupervised Classification Algorithm for Multi- Temporal Irrigated Area Mapping in Central Asia. Remote Sensing, 10(11), 1823. https://doi. org/10.3390/rs10111823

RGI Consortium. (2017). Randolph Glacier Inventory – A Dataset of Global Glacier Outlines: Version 6.0 [dataset]. https://doi.org/che

Riahi, K., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’Neill, B. C., Fujimori, S., Bauer, N., Calvin, K., Dellink, R., Fricko, O., Lutz, W., Popp, A., Cuaresma, J. C., Kc, S., Leimbach, M., Jiang, L., Kram, T., Rao, S., Emmerling, J., … Tavoni, M. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153–168. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009

RS Minerve (2.9.1). (2021). [Computer software]. CREALP. https://crealp.ch/rs-minerve/

Saspugaeva, G. E., Mahambetova, N. M., Ramazanova, N. E., & Tulebekova, A. S. (2019). Jekologicheskie problemy vodnyh resursov Juzhno-Kazahstanskoj oblasti [Ecological problems of water resources of South Kazakhstan region]. Vestnik Vostochno-Kazahstanskogo Gosudarstvennogo Tehnicheskogo Universiteta Im. D. Serikbaeva [Bulletin of the East Kazakhstan State Technical University Named after D. Serikbaev], № 2, С. 51-55. (in Russian)

Schwedhelm, H. (2023). Feasibility Study Badam Reservoir.

Scientific-Information Center of the Interstate Commission for Water Coordination of Central Asia (SIC ICWC). (n.d.). Portal of Knowledge for Water and Environmental Issues in Central Asia. www. Cawater-Info.Net. http://www.cawater-info.net/bk/1-1-1-1-3-kz_e.htm

Siegfried, T., & Marti, B. (2022). Modeling of Hydrological Systems in Semi-Arid Central Asia. GitHub Pages. https://doi.org/10.5281/zenodo.4666499

Siegfried, T., Mujahid, A. U. H., Marti, B., Molnar, P., Karger, D. N., & Yakovlev, A. (2023). Unveiling the Future Water Pulse of Central Asia: A Comprehensive 21st Century Hydrological Forecast from Stochastic Water Balance Modeling. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3611140/v1

Silvan Ragettli. (2022). Remote Sensing and Geospatial Analysis Applied to Irrigation Performance Assessment, CropMapper Methodology (01.03.2022).

Tang, Y., Rumbold, S., Ellis, R., Kelley, D., Mulcahy, J., Sellar, A., Walton, J., & Jones, C. (2019). MOHC UKESM1.0-LL model output prepared for CMIP6 CMIP esm-piControl. Earth System Grid Federation. https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.5953

Tleuova, Z., Snow, D. D., Mukhamedzhanov, M., & Ermenbay, A. (2023). Relation of Hydrogeology and Contaminant Sources to Drinking Water Quality in Southern Kazakhstan. Water, 15(24), 4240. https://doi.org/10.3390/w15244240

United Nations Department of Economic and Social Affairs Population Division. (2022). World Population Prospects 2022 Demographic indicators by region, subregion and country, annually for 1950-2100 (27). United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division.

Yukimoto, S., Koshiro, T., Kawai, H., Oshima, N., Yoshida, K., Urakawa, S., Tsujino, H., Deushi, M., Tanaka, T., Hosaka, M., Yoshimura, H., Shindo, E., Mizuta, R., Ishii, M., Obata, A., & Adachi, Y. (2019). MRI MRI-ESM2.0 model output prepared for CMIP6 CMIP historical. Earth System Grid Federation. https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.6842