Новое поколение моделей, методов и технологий для противодействия современным угрозам водной безопасности

Статус: Текущий

Номер гранта:

17-77-30006

Область научного знания:

Науки о Земле

Тип конкурса:

(Президентский конкурс поддержки

лабораторий мирового уровня)

Год выполнения:

2019г.

Руководитель:

Соломатин Д.П.

Статус заявки:

поддержана

Аннотация к заявке:

Актуальность тематики проекта связана с его направленностью на совершенствование на базе современных математических моделей существующих методов водохозяйственных расчетов и гидрологических прогнозов, оценки риска опасных гидрологических явлений, оценок и прогнозов качества вод, методов планирования водопотребления, управления действующими водноресурсными системами – этих и других задач, методические основы решения которых были разработаны несколько десятилетий назад и опирались, в основном, на обработку имеющихся данных наблюдений. Возможности модернизации методической базы решения перечисленных задач приобретают особую актуальность в связи с повышением требований к обеспечению водной безопасности на фоне меняющихся условий формирования водного режима, поскольку существующие инженерные подходы основаны на гипотезе стационарности климата и антропогенных воздействий на речной бассейн и могут давать существенные погрешности в условиях, отличающихся от ранее наблюдавшихся. Реализация указанных возможностей путем создания нового поколения методов и технологий решения наиболее актуальных проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России станет основным результатом настоящего проекта. Научная новизна поставленных в проекте задач связана с его направленностью на построение единой методической базы решения современных проблем водной безопасности, опирающейся на систему математических моделей формирования речного стока и качества вод суши в сочетании с моделями функционирования водноресурсных систем, современными автоматизированными системами анализа данных, и их программной реализацией.

Планируется решить 4 группы задач (более подробное их описание содержатся в форме 4 настоящей заявки):

1. Научно-исследовательские задачи, включающие: (1) разработку системы гидрологических и гидродинамических моделей, моделей управления водными ресурсами и качеством вод для решения диагностических и прогностических задач гидрологии речных бассейнов, (2) модернизацию на базе разработанных моделей методической базы существующих неструктурных мер по противодействию угрозам водной безопасности.

2. Технологические задачи, включающие создание действующих информационно-моделирующих комплексов и технологий, опирающихся на разработанную методическую базу неструктурных мер по противодействию угрозам водной безопасности

3. Прикладные задачи, состоящие в практическом применении разработанных методов и технологий нового поколения, создании программных комплексов для решения проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России,

проведении патентных исследований и внедрении разработанных технологий в оперативную практику профильных министерств, ведомств, акционерных обществ и др., в том числе, организации осуществляющей софинансирование проекта

4. Образовательные задачи, состоящие в создании на базе существующей лаборатории образовательных структур для обучения студентов, аспирантов и специалистов применению технологий нового поколения для решения проблем водной безопасности в крупных речных бассейнах России

Аннотация к отчету по результатам реализации проекта:

Мегагрант получен в августе 2017 года в рамках Президентского конкурса поддержки лабораторий мирового уровня. Реализация проекта осуществляется силами сотрудников Отдела гидрологии речных бассейнов ИВП РАН, сотрудников МГУ им. М.В. Ломоносова и Тимирязевской академии. В 2019 получен ряд значимых научных результатов, в том числе следующие.

Блок работ по развитию методической базы

·     Методически усовершенствована адаптация сценарных расчетов к текущей гидрометеорологической обстановке в части их корректировки с учетом данным о фактических запасах воды в снеге, стока за предыдущий период регулирования и официальных прогнозов Гидрометцентра России. Это позволило получать оценки (прогнозы) притока, которые показали хорошую сходимость с наблюденными величинами, и использовать их при оперативном управлении Волго-Камским каскадом.

·     Продолжены работы по созданию методики и программного обеспечения, предназначенных для решения обратной гидрологической задачи на основе теории нечетких множеств. Была детально проработана методика оптимизации для случаев одного, двух и нескольких параметров, в том числе неоднородных по своей природе.

·     Разработаны методические рекомендаций по инженерно-гидрологическим изысканиям при недостатке данных гидролого-гидрохимических наблюдений, с учетом специфических особенностей проектирования, включая концептуальные основы, организацию и техническое обеспечение, а также подробное изложение методики ЕММА анализа источников питания речного стока и моделирования качества воды на основе моделей смешения 3х и 4х источников. Дан обзор результатов натурных изысканий на малых экспериментальных бассейнах в различных географических условиях (бассейны Уссури, Гилюя, Байкала, Западной Двины).

 

Блок работ по развитию технологий гидрологических расчетов и прогнозов

·     Выполнено усовершенствование исходного кода модели STREAM_2D на основе нового алгоритма решения задачи Римана для уравнений мелкой воды на неровном дне. На основании испытательных прогонов на данных автоматизированной сети наблюдений по малым рекам регионов Дальнего Востока и Северного Кавказа проведено сопоставление с натурными данными и результатами работы программы KW-GIUH (Тайвань), выявлен ряд преимуществ модели STREAM_2D.

·     Созданы проекты гидрологических моделей ECOMAG и SWAT для бассейна р. Уссури, калибровка и расчеты по данным наблюдательной сети ПУГМС и на основе выходной продукции моделей GFS и WRF

·     Усовершенствованы графический интерфейс и исходный код автоматизированной системы гидрологического мониторинга и прогноза (АСГМ) с целью улучшения представления результатов гидрологического моделирования

·     Усовершенствован исходный код модели KW-GIUH и выполнено ее объединение с моделями GFS, SWAT и STREAM2D с целью создания системы прогнозирования и предупреждения о быстроразвивающихся паводках, с испытательными прогонами на данных автоматизированной сети наблюдений по малым рекам регионов Дальнего Востока и Северного Кавказа

Блок прикладных работ

·     Выполнено численное моделирование гидродинамического режима в зонах затопления, оценка социально-экономических и экологических рисков и эффективности защитных мероприятий при возможных природных и техногенных сценариях развития наводнений на селитебных территориях в бассейнах ряда крупных рек. Рассмотрены р. Сев. Двина у г.Великий Устюг; р. Лена у г. Якутска; р. Амур на участке слияния Зеи и Амура у г. Благовещенска; р. Волга у г. Нижний Новгород; участок Нижнего Дона от Кочетовского гидроузла до Таганрогского залива. Впервые разработана двумерная (в плане) численная гидродинамическая модель русла и долины р. Амур от впадения р.Зеи до Амурского лимана.

·     Проведены испытания краткосрочного прогноза стока р. Уссури на основе модели формирования речного стока в ее бассейне и с использованием краткосрочных метеорологических прогнозов по мезомасштабной метеорологической модели. Получены результаты разработки «корректора ошибок» на основе применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

·     Испытаны краткосрочные прогнозы быстроразвивающихся паводков на малых реках в регионах Северного Кавказа и юга Дальнего Востока с использованием современных данных автоматизированной гидрометеорологической сети – результаты моделирования выдающихся паводков с использованием моделей KW-GIUH и STREAM2D, на основе данных метеорологических радаров и оперативных моделей атмосферы.

·     Ансамблевый долгосрочный прогноз притока воды в водохранилища средней Волги (Горьковское, Чебоксарское) с учетом вероятностных сезонных прогнозов погоды – результаты испытаний алгоритма прогноза с использованием прогнозов, предоставляемых Copernicus Climate Change Service (C3S) https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/seasonal-postprocessed-single-levels .

Фотогалерея:       

Адаптация сценарных водохозяйственных расчетов к текущей гидрометеорологической обстановке в части их корректировки с учетом данным о фактических запасах воды в снеге, стока за предыдущий период регулирования и официальных прогнозов Гидрометцентра России. Получены оценки (прогнозы) притока, которые показали хорошую сходимость с наблюденными величинами, и использовать их при оперативном управлении Волго-Камским каскадом.

Fig1.jpg


Fig2.jpg

 

Испытания краткосрочных прогнозов быстроразвивающихся паводков на малых реках юга Дальнего Востока с использованием современных данных автоматизированной гидрометеорологической сети, результаты моделирования выдающихся паводков с использованием моделей KW-GIUH и STREAM-2D на основе данных метеорологических радаров и оперативных моделей атмосферы.

 

А)

Fig3.jpg   

Б)

   Fig4.jpg

А). Положение радара, 50-км радиус; метеостанции Приморского УГМС; водосбор р.Амба-с.Занадворовка; зона прямой видимости луча радара

Б). Часовые поля осадков (больше 5 мм/ч) рассчитанные на основе данных ДМРЛ

 

Fig5.jpg

Часовые осадки, фактический и расчетные гидрографы стока, полученные на моделях KW-GIUH и STREAM-2D с использованием данных ДМРЛ. Р.Амба-с.Занадворовка, исторический паводок 2017 года.


 

Результаты численного моделирования гидродинамического режима в зонах затопления, оценка социально-экономических и экологических рисков и эффективности защитных мероприятий при возможных природных и техногенных сценариях развития наводнений в бассейнах ряда крупных рек

Fig6.jpg

Разница рассчитанных на основе модели STREAM_2D глубин затопления у г.Великий Устюг при 1% уровнях заторного генезиса в современных условиях и при наличии защитной дамбы

Fig7.jpg 


Фрагмент рассчитанного на основе модели STREAM_2D поля скоростей течения у г. Комсомольск на Амуре на пике наводнения 2013 года.

В рамках проекта проведена Школа молодых ученых «Моделирование и прогнозы речного стока, управление гидрологическими рисками: к новому поколению методов», 9-14.09.2019, г. Нижний Новгород, ул. Ульянова, 46, Институт прикладной физики РАН.

2019-09-14 10-09-07.JPG

IMG_20190909_174611.jpg

IMG_20190909_174600.jpg

 

Научные публикации

1.     Бугаец А.Н., Гарцман Б.И, Терешкина А.А., Гончуков Л.В., Бугаец Н.Д., Сидоренко Н.Ю., Пшеничникова Н.Ф., Краснопеев С.М. Опыт применения модели SWAT для изучения гидрологического режима малого речного бассейна (река Комаровка, Приморский край) // Метеорология и гидрология. 2018. Т.43. №5. С. 323–331. doi 10.3103/S1068373918050060

2.     Гельфан А.Н., Калугин А.С., Мотовилов Ю.Г. Оценка изменений водного режима реки Амур в XXI веке при двух способах задания климатических проекций в модели формирования речного стока // Водные ресурсы. 2018. Т.45. №3. С. 223–234. doi 10.7868/S032105961803001X

3.     Губарева Т.С., Гарцман Б.И., Солопов Н.В. Модель смешения 4-х источников питания речного стока с использованием гидрохимических трассеров в задаче разделения гидрографа // Водные ресурсы. 2018. Т.45. №6. С. 583–595. doi 10.1134/S032105961806007X

4.     Калугин А.С., Мотовилов Ю.Г. Модель формирования стока для бассейна реки Амур // Водные ресурсы. 2018. Т.45. №2. С. 149–159. https://doi.org/10.7868/S0321059618020013

5.     Фащевская Т.Б., Мотовилов Ю.Г., Шадиянова Н.Б. Природные и антропогенные изменения содержания железа, меди и цинка в водотоках республики Башкортостан // Водные ресурсы. 2018. Т.45. №6. С. 619–633. doi 10.1134/S0321059618060068

6.     Alabyan A., Belikov V., Krylenko I., Fingert E., Fedorova T., Retrospective simulation of an extreme flood on the Oka River at the city of Ryazan and impact assessment of urban and transport infrastructure. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S827–S836. doi 10.1134/S0097807818050263

7.     Aleksyuk A., Belikov V., The uniqueness of the exact solution of the Riemann problem for the shallow water equations with discontinuous bottom. J. Computational Physics, 2019, vol. 390, pp. 232–248. doi 10.1016/j.jcp.2019.04.001

8.     Aleksyuk A.I., Belikov V.V., Borisova N.M., Fedorova T.A., Numerical modeling of non-uniform sediment transport in river channels. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S11–S17. doi 10.1134/S0097807818050275

9.     Amaranto A., Munoz-Arriola F., Corzo G., Solomatine D., Meyer G., Semi-seasonal groundwater forecast using multiple data-driven models in an irrigated cropland. J. Hydroinformatics. 2018, vol.20(6), pp. 1227–1246. doi 10.2166/hydro.2018.002

10. Amaranto A., Munoz-Arriola F., Solomatine D.P., Corzo G., A spatially enhanced data-driven multimodel to improve semiseasonal groundwater forecasts in the High Plains Aquifer, USA. Water Resources Research, 2019, vol. 55, pp. 5941–5961. doi 10.1029/2018WR024301

11. Bednaruk S.E., Motovilov Yu.G., Information support technology in managing the Volga– Kama cascade of reservoirs. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S18–S28. doi 10.1134/S0097807818050287

12. Belikov V.V., Aleksyuk A. I., Borisova N.M., Vasilieva E.S., Norin S.V., Rumyantsev A.B., Justification of hydrological safety conditions in residential areas using numerical modelling. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S39–S49. doi 10.1134/S0097807818050305

13. Belyakova P.A., Gartsman B.I., Possibilities of Flood Forecasting in the West Caucasian Rivers Based on FCM Model. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S876–S884. doi 10.1134/S0097807818050317

14. Bugaets A., Gartsman B., Gelfan A., Motovilov Y., Sokolov O., Gonchukov L., Kalugin A., Moreido V., Suchilina Z., Fingert E., The integrated system of hydrological forecasting in the Ussuri River basin based on the ECOMAG model. Geosciences, 2018, vol.8, no.1, pp. 1–12. doi 10.3390/geosciences8010005

15. Bugaets A.N., Gartsman B.I., Lupakov S.Yu., Shamov V.V., Gonchukov L.V., Pshenichnikova N.F., Tereshkina A.A., Modeling the hydrological regime of small testbed catchments based on field observations: a case study of the Pravaya Sokolovka River, the Upper Ussuri River basin. Water Resources, 2019, vol. 46, Suppl. 2, pp. S8–S16. doi 10.1134/S0097807819080037

16. Bugaets A.N., Gonchukov L.V., Sokolov O.V., Gartsman B.I., Krasnopeyev S.M., Information system to support regional hydrological monitoring and forecasting. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S59–S66. doi 10.1134/S0097807818050329

17. Fashchevskaya T.B., Motovilov Yu.G., Modeling water pollution under different scenarios of zinc load on the Nizhnekamskoe Reservoir watershed. Water Resources, 2019, vol. 46, Suppl. 2, pp. S69–S80. doi 10.1134/S0097807819080074

18. Fashchevskaya T.B., Polianin V.O., Fedosova L.V., Structural analysis of water quality formation in an urban watercourse: Point, Non-Point, Transit, and Natural Components. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S67–S78. doi 10.1134/S0097807818050330

19. Gaponov V.M., Elizaryev A.N., Aksenov S.G., Longobardi A., Analysis of trends in annual time series of precipitation in the Republic of Bashkortostan, Russian Federation. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 2019, vol. 350, no. 012003. doi 10.1088/1755-1315/350/1/012003

20. Gelfan A., Moreydo V., Motovilov Y., Solomatine D., Long-term ensemble forecast of snowmelt inflow into the Cheboksary Reservoir under two different weather scenarios. Hydrol. Earth Syst. Sci., 2018, vol.22, pp. 2073–2089. doi 10.5194/hess-22-2073-2018

21. Gelfan A.N., Millionshchikova T.D., Validation of a hydrological model intended for impact study: problem statement and solution example for Selenga River basin. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S90–S101. doi 10.1134/S0097807818050354

22. Gonchukov L.V., Bugaets A.N., Gartsman B.I., Lee K.T., Weather radar data for hydrological modelling: an application for south of Primorye Region, Russia. Water Resources, 2019, vol. 46, Suppl. 2, pp. S25–S30. doi 10.1134/S0097807819080098

23. Huang P.C., Lee K.T., Gartsman B.I., Influence of topographic characteristics on the adaptive time interval for diffusion wave simulation. Water, 2019, vol. 11, no. 431. doi 10.3390/w11030431

24. Kalugin A.S., The impact of climate change on surface, subsurface and groundwater flow: a case study of the Oka River (European Russia). Water Resources, 2019, vol. 46, Suppl. 2, pp. S31–S39. doi 10.1134/S0097807819080104

25. Kalugin A.S.,Variations of the present-day annual and seasonal runoff in the Far East and Siberia with the use of regional hydrological and global climate models. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S102–S111. doi 10.1134/S0097807818050366

26. Krylenko I., Belikov V., Fingert E., Golovlyov P., Glotko A., Zavadskii A., Samokhin M., Borovkov S., Analysis of the impact of hydrotechnical construction on the Amur River near Blagoveshchensk and Heihe cities using a two-dimensional hydrodynamic model. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, P. S112–S121. doi 10.1134/S0097807818050378

27. Marquez-Calvo O.O., Solomatine D.P., Approach to robust multi-objective optimization and probabilistic analysis: the ROPAR algorithm. J. Hydroinformatics, 2019, vol. 21(3), pp. 428–440. doi 10.2166/hydro.2019.095

28. Mazzoleni M., Amaranto A., Solomatine D.P., Integrating qualitative flow observations in a lumped hydrologic routing model. Water Resources Research, 2019, vol. 55, pp. 6088–6108. doi 10.1029/2018WR023768

29. Mazzoleni M., Arevalo V.J.C., Wehn U., Alfonso L., Norbiato D., Monego M., Ferri M., Solomatine D., Exploring the influence of citizen involvement on the assimilation of crowdsourced observations: a modelling study based on the 2013 flood event in the Bacchiglione catchment (Italy). Hydrol. Earth Syst. Sci., 2018, vol.22, pp. 391–416. doi 10.5194/hess-22-391-2018

30. Mazzoleni M., Chacon-Hurtado J., Noh S.J., Seo D.J., Alfonso L., Solomatine D., Data assimilation in hydrologic routing: impact of model error and sensor placement on flood forecasting. J. Hydrol. Eng., 2018, vol.23(6), pp. 04018018-15. doi 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001656

31. Motovilov Y.G., Suchkova K.V., Modeling the genetic components of river runoff for the Mozhaisk Reservoir watershed. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S135–S145. doi 10.1134/S0097807818050408

32. Motovilov Yu.G., Bugaets A.N., Gartsman B.I., Gonchukov L.V., Kalugin A.S., Moreido V.M., Suchilina Z.A., Fingert E.A., Assessing the sensitivity of a model of runoff formation in the Ussuri River basin. Water Resources, 2018, vol.45, Suppl. 1, pp. S128–S134. doi 10.1134/S0097807818050391

33. Motovilov Yu.G., Fashchevskaya T.B., Simulation of spatially-distributed copper pollution in a large river basin using the ECOMAG-HM model. Hydrological Sciences Journal, 2019, vol. 64, no. 6, pp. 739–756. doi 10.1080/02626667.2019.1596273

34. Nasyrova E., Elizaryev A., Aksenov S., Baiduk Y., Kamaeva E., Akhtyamov R.,  Geoenvironmental assessment of urban water bodies. E3S Web of Conferences, 2019, vol. 110, no. 02045. doi 10.1051/e3sconf /201911002045

35. Omar Wani, Joost V.L .Beckers, Albrecht H. Weerts, and Dimitri P. Solomatine, Residual uncertainty estimation using instance-based learning with applications to hydrologic forecasting. Hydrology and Earth System Sciences, 2017, vol. 21, pp. 4021-4036. doi.org/10.5194/hess-21-4021-2017

36. Quintiliani C., Marquez-Calvo O., Alfonso L., Di Cristo C., Leopardi A., Solomatine D.P., Marinis G., Multiobjective valve management optimization formulations for water quality enhancement in water distribution networks. J. Water Resour. Plann. Management, 2019, vol. 145(12), no. 04019061. doi 10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0001133

37. Vasil’eva E.S., Aleksyuk A.I., Belyakova P.A., Fedorova T.A., Belikov V.V., Numerical modeling of the behavior of a destructive rain flood on a mountain river. Water Resources, 2019,  vol. 46, Suppl. 1, pp. S43–S55. doi 10.1134/S0097807819070169

Дата публикации: 04.03.2020



Все проекты