10 марта 2016г.
Watershed Modeling System (программа моделирования водоразделов, WMS) является всеобъемлющей графической средой, разработанной американской компанией Aquaveo, для моделирования различных аспектов гидрологии и гидравлики водоразделов, водосборных бассейнов. WMS включает в себя мощные инструменты для автоматизации процессов моделирования, такие как автоматическое выделение бассейнов, расчет геометрических, гидрологических параметров, расчет поперечных сечений водотоков, позволяет проводить пойменное картирование, моделировать сток, анализировать изменения качества воды.
Несмотря на огромный список решаемых задач и широчайшие возможности WMS на начальных этапах создания моделей рядовой пользователь сталкивается с рядом проблем. Помимо самого выбора используемых моделей, подходов и схем учета факторов влияния, расчета параметров, это еще и трудности, связанные с огромным количеством входных параметров и нехваткой данных по ним, наличия нетипичных характеристик и, как следствие, сложностей в их определении.
Рассмотрим конкретный пример.
Сотрудниками лаборатории математического моделирования АО «СПб НИИИ «ЭИЗ» (г. Санкт-Петербург) данный программный продукт используется для создания модели р. Каменка Свердловской обл. в целях определения расхода ее речного стока за месяц.
Речной сток представляет собой перемещение воды в процессе ее круговорота в природе в форме стекания по речному руслу [2].
Первым этапом по созданию любой модели в WMS является подготовка высотных и пространственных карт.
Модели в WMS создаются на основе данных о рельефе в формате Digital Elevation Model (DEM), который представляет собой структурированный массив высотных данных, с постоянным шагом между значениями по абсциссе и ординате. DEM является основой для очерчивания водосборной площади, траекторий водотоков, вычисления геометрических параметров. В создаваемой нами модели DEM была получена посредством внутренней конвертации в WMS TIN-файла, подготовленного в программе ArcGIS. На данном этапе пользователю необходимо определиться с крупностью сетки DEM. Данным параметром будет определяться точность и масштабность рельефа модели. Стоит, однако, понимать, что в данном случае точнее – не значит лучше. Вес слоя DEM влияет на скорость проведения различных манипуляций в процессе моделирования.
В модели р.Каменка водосборный бассейн был разбит
на суббассейны по створам реки (Рисунок
1).
Для решения поставленной задачи (определение речного стока за месяц) было решено создавать GSSHA модель.
GSSHA - сеточная 2d-модель, позволяющая моделировать гидрологию поверхностных вод, их взаимодействие с грунтовыми водами, эрозию и седиментационный перенос, распространение загрязнений и пр. в условиях одиночного события или долгосрочного периода.
Здесь пользователю требуется определиться с масштабом сетки для GSSHA модели для обеспечения достаточной точности
без излишней перегруженности (Рисунок 2).
Следующим шагом в создании модели было задание начальных
параметров модели. Среди
них, так называемые, контрольные параметры (время и временной шаг, наличие
и метод учета инфильтрации, эвапотранспирации, подземных вод, эрозии
и пр.), модельные параметры, исходя из требований выбранных процессов и методов их учета, а также некоторые общие модельные параметры
GSSHA. Для задания общих и модельных параметров в связи с неоднородностью таковых
по площади необходимо было подготовить «индекс- карты» (карты распределения).
Отметим, что для территории США в ходе создания модели
могут быть использованы уже созданные карты распределения и привязанные к ним таблицы значений
некоторых параметров (например, карта почвенного распределения - soil map Службы охраны природных ресурсов
США (NRCS)).
Из различных
вариантов нами был выбран учет инфильтрации посредством метода Грина –
Ампта с влажностным почвенным распределением.
Среди необходимых к заданию параметров для данного метода были: коэффициент фильтрации, высота капиллярного поднятия, пористость, индекс
порового распределения, остаточная влагонасыщенность, полевая влагоемкость, влажность точки увядания,
начальные влажности.
Из данного
списка имелись лишь экспериментальные данные по пористости пород и их начальным влажностям. Для получения
остальных параметров пришлось
привлекать различные литературные источники, по некоторым параметрам (индекс
порового распределения) требовалось также уточнение физического смысла этого параметра.
Среди теоретических источников были различные
книги по почвоведению [1], гидрогеологии [3], материалы с сайтов [6], [7] и пр.
Довольно экзотическим параметром стал также коэффициент шероховатости поверхности (его теоретические значения были взяты из соответствующей таблицы на сайте [6]).
Для учета эвапотранспирации, требуются значения
альбедо, радиационного коэффициента растительности, высоты растительности, сопротивления навеса, параметров тоже весьма
нестандартных.
После определения значений для всех необходимых компонентов модели необходимо было внести данные по осадкам
и метеорологическим показателям для расчетного периода.
Здесь мы также столкнулись с проблемой поиска
наблюденных данных, связанной с требованиями к частоте замеров
(замер привязывается к временной
точке максимум до даты).
Необходимы были следующие
метеорологические параметры: барометрическое давление, относительная влажность, облачность (в 8 бальной
шкале), скорость ветра (в узлах), температура, прямая
и общая радиации.
Метеоданные, исключая радиацию, были взяты из архивных
данных по метеостанции Верхнее Дуброво [5].
Еще одной проблемой здесь стало требование
к некоторым единицам представления данных, в частности облачность по метеостанции определялась в 10 бальной
шкале, нам же нужны были данные в 8-бальной системе.
Данные по радиации были найдены для Екатеринбурга в одном из справочных изданиях «Солнечная радиация и радиационный баланс. Мировая
сеть» [4].
В связи с необходимостью единого временного периода для всех метеоданных и параметров по осадкам был выбран в качестве расчетного сентябрь 2007 года.
В настоящее время работы по созданию гидрологической модели р.Каменка
по определению ее расхода не закончены и продолжаются.
Итак, несмотря на обширность решаемых
посредством математического моделирования в WMS задач, большое количество моделей и схем расчета,
широкий список параметров, автоматизированного подхода к проведению некоторых операций, возможности анализа и прогнозирования, пользователю приходится решать проблему выбора
используемой модели,
расчетных схем и подходов,
проблему определения большого количества значений различных
эмпирических (опытных) и теоретических начальных входных
параметров и условий.
Список литературы
1.
Глазовская М.А. Общее почвоведение и география почв. Учебник
для студентов – географов
вузов. – М.:
«Высшая школа», 1981. – 400 с., ил.
2.
Евстигнеев В.М. Речной сток и гидрологические расчеты: Учебник.
– М.: Изд-во МГУ, 1990. – 304 с.: ил.
3. Климентов П.П. Общая гидрогеология. Учебник для геологоразв. Техникумов. – М.: «Высшая школа», 1971. – 224 с., ил.
4. Солнечная радиация и радиационный баланс.
Мировая сеть.
Июль – сентябрь, 2007. Мировой
центр радиационных
данных ВМО, Росгидромет, ГГО им А.И.Воейкова, Санкт-Петербург, 2008, ISSN 0235 - 4519
5. http://rp5.rurp5.ru/Погода_в_Верхнем_Дуброво,_Свердловская_область
6.
http://www.gsshawiki.com
7.
http://www.xmswiki.com
