Весной от разливов и подтоплений страдают прибрежные города и поселки. Можно ли заблаговременно подготовиться к этим явлениям, используя прогнозы? Сегодня мы побеседуем о том, что из себя представляет модель SWIM, которая с 2019 г. применяется в оперативной практике РГП «Казгидромет» для составления краткосрочных прогнозов расхода и объема воды.
Эта модель появилась в использовании благодаря образовательной программе, проводимой Региональным экологическим центром Центральной Азии (РЭЦЦА) в рамках «Программы по адаптации к изменению климата и смягчению его последствий в бассейне Аральского моря» (CAMP4ASB), финансируемой Всемирным банком.
А расскажет нам об этой модели Алия Нурбацина, зам.директора НИЦ РГП «Казгидромет».
– Добрый день, Алия Аспандияровна! Расскажите, пожалуйста, об особенностях краткосрочных прогнозов.
– Гидрологические прогнозы, по заблаговременности, делятся на долгосрочные, краткосрочные и экстренные предупреждения об опасных явлениях.
На практике РГП «Казгидромет» предоставляет краткосрочные гидрологические прогнозы по рекам Казахстана на 7 дней. Говоря о таких прогнозах, нужно отметить, что их точность должна быть довольно-таки высокой. И соответственно, возрастает ответственность за их составление. Ведь весной от разливов и подтоплений часто страдают прибрежные города и поселки.
Большинство развитых стран используют численные модели для прогнозирования гидрометеорологических явлений.
Очень много численных моделей разработаны для исследовательских целей, для анализа будущих изменений и не предназначены для оперативного использования. Поэтому задача для Научно-исследовательского центра (НИЦ) РГП Казгидромет – адаптирование существующих моделей для краткосрочного прогнозирования стояла первостепенной.
– Что из себя представляет модель SWIM?
– Модель SWIM – Soil and Water Integrated Model (Интегрированная модель почвы и воды) – была разработана в Потсдамском институте исследования климата (PIK), Германия, доктором Крысановой В. и др.
Одним из преимуществ данной модели является интерполяция климатических данных по бассейну. То есть, имея наблюденные данные лишь в нескольких точках (метеорологические станции), при помощи известных методов интерполяции, модель закономерно распределяет данные из «точек» по всей территории бассейна реки. Так мы можем получить массив данных в местах, не охваченных наблюдательной сетью. Что для Казахстана весьма актуально, т.к. для нашей территории у нас редкая наблюдательная сеть.
В качестве входных данных, модель SWIM использует климатические, земельные, топографические, растительные и почвенные наборы данных. Ранее модель была успешно применена для многочисленных водосборов в разных масштабах и с различными природными условиями в Европе, Азии, Америке и Африке.
– Как эта модель была внедрена модель в рамках проекта в нашем Казгидромете? Какие она уже дала результаты?
– До 2017 г. в РГП «Казгидромет» использовалась методика прогнозирования гидрологических явлений, которая была разработана в 80-х годах прошлого века. Научные исследования советских ученых неоспоримы и имеют фундаментальные обоснования, но нельзя не считаться с текущим изменением климата. Программа CAMP4ASB, реализуемая РЭЦЦА направлена на адаптацию новых методологий к природно-климатическим условиям региона, с учетом условий изменения климата. При поддержке РЭЦЦА с 2018 года для составления гидрологических прогнозов РГП «Казгидромет» ввел в методику прогнозирования использование численных методов моделирования.Ранее, в 2017 году группа специалистов из PIK была привлечена РЭЦЦА, для адапатции модели SWIM и проведения ряда обучающих семинаров для специалистов РГП Казгидромет.
В 2018 году модель SWIM была адаптирована под 4 бассейна равнинных рек РК: Деркул и Шаган – реки Западно-Казахстанской области, р.Сарысу в Карагандинской области и р.Тобол в Костанайской области.
Карта-схема водосборных областей исследуемых 4-х равнинных рек Казахстана.
Средняя оправдываемость гидрологических прогнозов по модели SWIM, во время паводков/половодья 2018 г., по 4-м равнинным рекам составила – 79%, в 2019 г. – по 5-ти равнинным рекам – 78%.
По итогам успешного тестирования в НИЦ, с 2019 г. было принято решение о введении численных методов гидрологического прогнозирования в оперативную практику Казгидромет, что является первой подобной практикой гидрометеорологических служб ЦА.
Результаты адаптации и сравнение смоделированного и фактического гидрографов стока по 4-м рекам:
В период производственных испытаний, во время паводков/половодья 2018 г., оправдываемость консультационных прогнозов по SWIM по каждой реке составила:
- р.Деркул-пос.Белес – 84 %;
- р.Сарысу-ж.д.ст.Кызылжар – 75 %;
- р.Шаган-с.Чувашинское – 83 %;
- р.Тобол-с.Гришенка – 76 %.
Средняя оправдываемость гидрологических прогнозов численным методом по 4-м равнинным рекам составила – 79%.
Таким образом, гидрологическая модель SWIM была адаптирована для прогнозирования стока воды с суточным ходом, с заблаговременностью 3-7 дней.
Модель SWIM с 2019 г. применятся в оперативной практике РГП «Казгидромет», для составления краткосрочных прогнозов расхода и объема воды.
Хотелось бы еще добавить, что специалисты НИЦ РГП «Казгидромет», выражают благодарность РЭЦЦА и проекту CAMP4ASB, а также всем лекторам, которые проводили обучение, а также вели техническую поддержку, оказывали консультационную помощь на всех этапах адаптации, тестирования и внедрения модели SWIM (первому опыту использования моделей для гидро прогнозов среди гидрометеорологических служб ЦА).
Программа по адаптации к изменению климата и смягчению его последствий для бассейна Аральского моря или CAMP4ASB исполняется РЭЦЦА и финансируется Всемирным банком. Проект нацелен на решение общих проблем и вызовов, связанных с последствиями изменения климата в странах Центральной Азии через усиление доступа к улучшенным знаниями и данным в области изменения климата для ключевых заинтересованных сторон (лица принимающие решения, экспертные сообщества, и т.д.); а также посредством увеличения инвестиций и наращивания технического потенциала. CAMP4ASB осуществляется в Казахстане, Таджикистане, Туркменистане и Узбекистане в период с 2016 по 2021 год.