ИсследованиеИсследование возможностивозможностипримененияприменения моделимодели

тепловлагообменатепловлагообмена сушисуши сс атмосферойатмосферойкк расчетурасчету гидрографовгидрографов дождевогодождевого

речногоречного стокастока

ООО...ННН...НАСОНОВАНАСОНОВАНАСОНОВА, , , ЕЕЕ...МММ...ГУСЕВГУСЕВГУСЕВ, , , ЕЕЕ...ЭЭЭ...КОВАЛЕВКОВАЛЕВКОВАЛЕВ

ИнститутИнститут водныхводных проблемпроблем РАНРАН

ЛабораторияЛаборатория физикифизики почвенныхпочвенных водвод

ОтличиеОтличие LSMLSM--моделеймоделей ототгидрологическихгидрологических моделеймоделей

♦♦ ВВ LSMLSM--моделяхмоделях рассчитываютсярассчитываются составляющиесоставляющие нене толькотольководноговодного, , ноно ии радиационногорадиационного ии тепловоготеплового балансовбалансов..

♦♦ ВходнаяВходная информацияинформация длядля LSMLSM--моделеймоделей включаетвключает вв себясебя значениязначения((нана каждомкаждом расчетномрасчетном шагешаге)) приходящихприходящих потоковпотоков коротковолновойкоротковолновой иидлинноволновойдлинноволновой радиациирадиации, , атмосферныхатмосферных осадковосадков, , температурытемпературы иивлажностивлажности воздухавоздуха, , скоростискорости ветраветра, , атмосферногоатмосферного давлениядавления..

♦♦ ВыходныеВыходные переменныепеременные насчитываютнасчитывают нескольконесколько десятковдесятковхарактеристикхарактеристик ((переменныхпеременных состояниясостояния ии потоковпотоков).).

♦♦ LSMLSM--моделимодели болееболее универсальныуниверсальны, , тт..кк. . могутмогут применятьсяприменяться длядлярасчетоврасчетов::

-- вв различныхразличных масштабахмасштабах ((отот локальноголокального додо глобальногоглобального););-- вв различныхразличных физикофизико--географическихгеографических условияхусловиях ((отот аридныхаридных додогумидныхгумидных, , длядля сезоннопромерзающихсезоннопромерзающих ии сезоннопротаивающихсезоннопротаивающихпочвогрунтовпочвогрунтов ии тт..пп.);.);

-- вв различныхразличных экосистемахэкосистемах ((лесныхлесных, , травяныхтравяных, , сс//хх ии тт..пп.).)..

LSM LSM -- модельмодель SWAPSWAP

•• SWAPSWAP: : Soil Water Soil Water –– Atmosphere Atmosphere ––PlantsPlants

•• LSMLSM: : Land Surface Model Land Surface Model –– модельмодельтепловлагообменатепловлагообмена подстилающейподстилающейповерхностиповерхности сушисуши сс атмосферойатмосферой

NWSNWS, , USAUSALSMLSMNCEP/Oregon State NCEP/Oregon State UniversityUniversity//AirAir ForceForce/NWS /NWS HydrologicHydrologic ResearchResearchLaboratoryLaboratory

NOAH NOAH 8.8.

InstituteInstitute ofof WaterWaterProblemsProblems, RAS, , RAS, RussianRussianFederationFederation

LSMLSMSoil Water Soil Water –– Atmosphere Atmosphere –– PlantsPlants

SWAPSWAP7.7.

MeteoMeteo--FranceFrance, , FranceFranceLSMLSMInteractionInteraction SoilSoil BiosphereBiosphereAtmosphereAtmosphere

ISBAISBA6.6.

UniversityUniversity ofof CaliforniaCaliforniaatat BerkelyBerkely//PrincetonPrincetonUniversityUniversity, USA, USA

SSemiemi--distributeddistributed macroscalemacroscalehydrologicalhydrological modelmodel thatthat solvessolves fullfullwaterwater andand energyenergy balancesbalances

ThreeThree--LayerLayer VariableVariableInfiltrationInfiltration CapacityCapacitySchemeScheme

VICVIC--3L3L5.5.

USGSUSGS (US Geological (US Geological Survey) Survey)

PhysicallyPhysically basedbased hydrologicalhydrological modelmodelthatthat waswas designeddesigned toto workwork bothboth withwithlumpedlumped andand distributeddistributed parametersparameters

PrecipitationPrecipitation--Runoff Runoff Modeling SystemModeling System

PRMSPRMS4.4.

CemagrefCemagref, , FranceFranceCConceptualonceptual, , lumpedlumped--parameterparameter, , rainfallrainfall––runoffrunoff hydrologicalhydrological modelmodel

MMododèèlele du Gdu Géénie Rural nie Rural àà4 param4 paramèètres Journaliertres Journalier

GRGR44JJ3.3.

NWS, USANWS, USADDeterministiceterministic, , lumpedlumped--parameterparameter, , conceptualconceptual, , rainfallrainfall––runoffrunoffhydrologicalhydrological modelmodel

SacramentoSacramento modelmodelSACSAC2.2.

NWSNWS (National Weather (National Weather Service), Service), USAUSA

CConceptualonceptual, , lumpedlumped--parameterparameter, , rainfallrainfall––runoffrunoff hydrologicalhydrological modelmodel

SimpleSimple WaterWater BalanceBalanceSWBSWB1.1.

OrganizationOrganization, , countrycountry

ModelModel typetypeModelModel fullfull namenameModel Model acronymacronym

NN

СписокСписок моделеймоделей –– участниковучастников международногомеждународного проектапроекта

MOPEX (MOPEX (MOdelMOdel Parameter estimation Parameter estimation EXperimentEXperiment))

МедианыМедианы эффективностейэффективностей расчетарасчета суточныхсуточных EffEffcc иимесячныхмесячных EffEffмм значенийзначений стокастока, , аа такжетакже абсолютныхабсолютных

значенийзначений систематическойсистематической ошибкиошибки расчетарасчета BiasBias длядля 12 12 речныхречных бассейновбассейнов заза 19601960--1998 1998 гггг., ., полученныеполученные разнымиразными

моделямимоделями, , участвовавшимиучаствовавшими вв проектепроекте MOPEXMOPEX

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

SW

B

SA

C

GR

4J

PR

MS

VIC

ISB

A

NO

AH

SW

AP

_k0

Effc Effм BiasМодель

Eff c , Eff m, Bias , %

Eff c Eff m Bias

ЦелиЦели работыработы::

•• ВыявлениеВыявление потенциалапотенциала LSMLSM--моделимодели SWAP SWAP ввотношенииотношении воспроизведениявоспроизведения дождевогодождевого речногоречногостокастока..

•• СопоставлениеСопоставление точноститочности расчетарасчета гидрографовгидрографовстокастока, , полученныхполученных сс использованиемиспользованием LSMLSM--моделимоделиSWAP SWAP ии гидрологическихгидрологических моделеймоделей..

SWAP: SWAP: гидрологическиегидрологические процессыпроцессы, , происходящиепроисходящие вв теплыйтеплый периодпериод годагода

♦♦ перехватперехват осадковосадков растительностьюрастительностью;;♦♦ испарениеиспарение перехваченныхперехваченных осадковосадков;;

♦♦ формированиеформирование поверхностнойповерхностной ииподземнойподземной составляющихсоставляющих стокастока; ;

♦♦ впитываниевпитывание водыводы вв почвупочву; ; ♦♦ формированиеформирование водноговодного балансабалансазонызоны аэрацииаэрации, , включающеевключающее вв себясебятранспирациютранспирацию, , испарениеиспарение сс почвыпочвы, , водообменводообмен сс нижележащиминижележащимислоямислоями ии динамикудинамику почвенныхпочвенныхвлагозапасоввлагозапасов; ;

♦♦ динамикадинамика уровняуровня грунтовыхгрунтовых водвод..

Примеры использования модели SWAP длярасчета стока рек с преимущественно

дождевым питанием

12 водосборов

S=1020 до 4421 км2.

МетеорологическиеМетеорологическиеданныеданныесс 11--часовымчасовым шагомшагом((сс 19196060 попо 11999988))::

♦♦ ПриходящаяПриходящая коротковолноваякоротковолновая радиациярадиация♦♦ ПриходящаяПриходящая длинноволноваядлинноволновая радиациярадиация♦♦ ТТемператураемпература воздухавоздуха ((нана 2 2 мм))♦♦ ВлажностьВлажность воздухавоздуха ((нана 2 2 мм))♦♦ СкоростьСкорость ветраветра ((нана 10 10 мм))♦♦ ПриземноеПриземное атмосферноеатмосферное давлениедавление♦♦ ИнтенсивностьИнтенсивность осадковосадков

ПараметрыПараметрырастительногорастительногопокровапокрова::

♦ Класс растительного покрова♦ Доля каждого класса растительного покрова♦ Относительная площадь стеблей, стволов и веток (SAI)♦ Толщина корнеобитаемой зоны♦ Емкости перехвата жидких и твердых осадков♦ Средний линейный размер листа♦ Высота растений

♦ Относительная площадь листьев (Total LAI)♦ Доля зеленых листьев (green LAI / Total LAI)♦ Параметр шероховатости♦ Высота слоя вытеснения♦ Альбедо

♦ Коэффициент фильтрации♦ Пористость♦ Наименьшая влагоемкость♦ Влажность завядания♦ Степенной показатель B♦ Потенциал почвенной влаги при насыщении♦ Глубина почвенной колонки♦ Альбедо почвы

ПочвенныеПочвенныепараметрыпараметры::

Методы калибровки параметровмодели SWAP

•• 1. 1. КалибровкаКалибровка моделимодели вручнуювручную..

•• 2. 2. СтатистическийСтатистический методметод прямогопрямого поискапоискаоптимумаоптимума ((методметод случайногослучайного поискапоиска ––Random Search Technique Random Search Technique -- RSTRST) ) целевойцелевойфункциифункции..

•• 3. 3. МетодМетод эволюцийэволюций тасуемыхтасуемых группгрупп((Shuffled Complex Evolution methodShuffled Complex Evolution method SCESCE--UAUA) )

Калибруемые параметры

Эксперименты Парам

етр

Описание

SWA

P_K

0

SWA

P_6_

SCE

SWA

P_SC

E1

SWA

P_SC

E2

SWA

P_R

ST

SWA

P_SC

E3

Почвенные параметры K0 Коэффициент фильтрации + + + + + + hg0 Толщина почвенной колонки – + + + + + Wsat Пористость – + + + + + Wfc Наименьшая влагоемкость – + + + + + Wwp Влажность завядания – + + + + + B B-параметр – – + + + + ϕ0 Потенциал почвенной влаги при насыщении – – + + + +

Параметры трансформации стока n Коэффициент шероховатости Маннинга – – + + + +

Параметры растительности hr Толщина корнеобитаемого слоя – + + + + + kα Корректирующий множитель к альбедо – – + – – +

kLAI Корректирующий множитель к LAI – – – – – +

Корректирующие множители к метеорологическим данным klp к жидким осадкам – – – + + + ksp к твердым осадкам – – – – – ++ ksw к коротковолновой радиации – – – + + + klw к длинноволновой радиации – – – + + +

∑∑

−

−−=

Ω

Ω

xx

xxEff 2

obs

2obscal

)(

)(1

obs

СтатистическиеСтатистические критериикритерии соответствиясоответствиярассчитанныхрассчитанных ии измеренныхизмеренных значенийзначений стокастока♦♦ СистематическаяСистематическая ошибкаошибка biasbias, , равнаяравная разностиразности междумежду рассчитаннымирассчитаннымиии наблюденныминаблюденными значениямизначениями стокастока, , усредненнымиусредненными попо рассматриваемомурассматриваемомупериодупериоду

♦♦ СреднеквадратическаяСреднеквадратическая ошибкаошибка RMSERMSE..

♦♦ КоэффициентКоэффициент корреляциикорреляции междумежду рассчитаннымирассчитанными ((xxcalcal) ) ии наблюденныминаблюденными((xxobsobs) ) значениямизначениями стокастока CorrCorr ((суточнымисуточными илиили месячнымимесячными) )

♦♦ ЭффективностьЭффективность расчетарасчета попо НэшуНэшу--СатклиффуСатклиффу [[NashNash, , SutcliffeSutcliffe, 1970, 1970] ] EffEff::

СогласноСогласно [[АпполовАпполов ии дрдр., 1974., 1974]: ]: ««хорошаяхорошая»» точностьточность –– припри EffEff > > 0.75 0.75 ««удовлетворительнаяудовлетворительная»» -- припри 0.36 0.36 < < EffEff < < 0.750.75

МедианыМедианыэффективностейэффективностей

расчетарасчета суточныхсуточных иимесячныхмесячных значенийзначений

стокастока, , аа такжетакжесистематическихсистематическихошибокошибок расчетарасчета

(12 (12 бассейновбассейнов, 3 , 3 расчетныхрасчетныхпериодапериода, 6 , 6 калибровочныхкалибровочных

экспериментовэкспериментов))

-0.2-0.1

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

SWAP_apri

oriSWAP_K

0_man

ual

SWAP_6_S

CE

SWAP_SCE1

SWAP_SCE2

SWAP_RST

SWAP_SCE3

1960-1980 1980-1998 1960-1999M

edia

n da

ily e

ffici

ency

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

SWAP_a

priori

SWAP_K

0_man

ual

SWAP_6

_SCE

SWAP_S

CE1

SWAP_S

CE2

SWAP_R

ST

SWAP_S

CE3

Med

ian

abso

lute

bia

s, %

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

SWAP_apri

oriSWAP_K

0_man

ual

SWAP_6_S

CE

SWAP_SCE1

SWAP_SCE2

SWAP_RST

SWAP_SCE3

Med

ian

mon

thly

effi

ciec

y

ЭффективностьЭффективность расчетарасчета суточныхсуточных ии месячныхмесячныхзначенийзначений стокастока, , аа такжетакже систематическаясистематическая ошибкаошибка

расчетарасчета стокастока

6 6 экспериментовэкспериментов, 12 , 12 речныхречных бассейновбассейнов, 3 , 3 расчетныхрасчетных периодапериода))

СопоставлениеСопоставление измеренныхизмеренных гидрографовгидрографов стокастока иисмоделированныхсмоделированных вв двухдвух калибровочныхкалибровочных экспериментахэкспериментах

((SWAPSWAP__KK0 0 ии SWAPSWAP__SCESCE3) 3) длядля двухдвух бассейновбассейнов заза двадвагидрологическихгидрологических годагода

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

observed streamflowSWAP_K0SWAP_SCE3

Южный Приток Потомак Ривер

Сток,

мм

/сут

Гидрологический год 1963-1964 Гидрологический год 1964-1965

измеренный сток

0

2

4

6

8

10

12

0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

Сток,

мм

/сут

Фрэнч Брод Ривер

Гидрологический год 1968-1969 Гидрологический год 1969-1970 Номер суток

SWAP_K0:SWAP_K0:

EffEffcc=0.22=0.22

EffEffмм=0.=0.5454

SWAP_SCE3:SWAP_SCE3:

EffEffcc=0.70=0.70

EffEffмм=0.=0.8484

SWAP_K0:SWAP_K0:

EffEffcc=0.=0.6262

EffEffмм=0.=0.5454

SWAP_SCE3:SWAP_SCE3:

EffEffcc=0.=0.6767

EffEffмм=0.=0.8787

NWSNWS, , USAUSALSMLSMNCEP/Oregon State NCEP/Oregon State UniversityUniversity//AirAir ForceForce/NWS /NWS HydrologicHydrologic ResearchResearchLaboratoryLaboratory

NOAH NOAH 8.8.

InstituteInstitute ofof WaterWaterProblemsProblems, RAS, , RAS, RussianRussianFederationFederation

LSMLSMSoil Water Soil Water –– Atmosphere Atmosphere –– PlantsPlants

SWAPSWAP7.7.

MeteoMeteo--FranceFrance, , FranceFranceLSMLSMInteractionInteraction SoilSoil BiosphereBiosphereAtmosphereAtmosphere

ISBAISBA6.6.

UniversityUniversity ofof CaliforniaCaliforniaatat BerkelyBerkely//PrincetonPrincetonUniversityUniversity, USA, USA

SSemiemi--distributeddistributed macroscalemacroscalehydrologicalhydrological modelmodel thatthat solvessolves fullfullwaterwater andand energyenergy balancesbalances

ThreeThree--LayerLayer VariableVariableInfiltrationInfiltration CapacityCapacitySchemeScheme

VICVIC--3L3L5.5.

USGSUSGS (US Geological (US Geological Survey) Survey)

PhysicallyPhysically basedbased hydrologicalhydrological modelmodelthatthat waswas designeddesigned toto workwork bothboth withwithlumpedlumped andand distributeddistributed parametersparameters

PrecipitationPrecipitation--Runoff Runoff Modeling SystemModeling System

PRMSPRMS4.4.

CemagrefCemagref, , FranceFranceCConceptualonceptual, , lumpedlumped--parameterparameter, , rainfallrainfall––runoffrunoff hydrologicalhydrological modelmodel

MMododèèlele du Gdu Géénie Rural nie Rural àà4 param4 paramèètres Journaliertres Journalier

GRGR44JJ3.3.

NWS, USANWS, USADDeterministiceterministic, , lumpedlumped--parameterparameter, , conceptualconceptual, , rainfallrainfall––runoffrunoffhydrologicalhydrological modelmodel

SacramentoSacramento modelmodelSACSAC2.2.

NWSNWS (National Weather (National Weather Service), Service), USAUSA

CConceptualonceptual, , lumpedlumped--parameterparameter, , rainfallrainfall––runoffrunoff hydrologicalhydrological modelmodel

SimpleSimple WaterWater BalanceBalanceSWBSWB1.1.

OrganizationOrganization, , countrycountry

ModelModel typetypeModelModel fullfull namenameModel Model acronymacronym

NN

СписокСписок моделеймоделей –– участниковучастников международногомеждународного проектапроекта

MOPEX (MOPEX (MOdelMOdel Parameter estimation Parameter estimation EXperimentEXperiment))

МедианыМедианыэффективностейэффективностейрасчетарасчета суточныхсуточных

ии месячныхмесячныхзначенийзначений стокастока, , аатакжетакже абсолютныхабсолютных

значенийзначенийсистематическойсистематическойошибкиошибки расчетарасчета

BiasBias длядля трехтрехрасчетныхрасчетныхпериодовпериодов ии

разныхразных моделеймоделей

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

SWB

SA

C

GR

4J

PR

MS

VIC

ISBA

NO

AH

SW

AP

_k0

SW

AP

_SC

E3

1960-1979 1980-1998 1960-1998

Med

ian

daily

eff

icie

ncy

-30-25-20-15-10-505

1015202530354045

SWB

SAC

GR

4J

PRM

S

VIC

ISBA

NO

AH

SWAP

_k0

SWAP

_SC

E3

Med

ian

abso

lute

bia

s, %

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

SW

B

SA

C

GR

4J

PR

MS

VIC

ISB

A

NO

AH

SW

AP

_K0

SW

AP

_SC

E3M

edia

n m

onth

ly e

ffici

ency

ЭффективностиЭффективности расчетарасчета суточныхсуточных ии месячныхмесячных значенийзначенийстокастока, , аа такжетакже абсолютныеабсолютные значениязначения систематическойсистематической ошибкиошибки

BiasBias, , полученныеполученные разнымиразными моделямимоделями длядля каждогокаждого изиз 12 12 речныхречных бассейновбассейнов ии длядля трехтрех расчетныхрасчетных периодовпериодов

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Dai

ly e

ffici

ency

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Dai

ly e

ffici

ency

Calibration period (1960-1979)

Validation period (1980-1998)

The entire period (1960-1998)

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SAC GR4J PRMS

Dai

ly e

ffici

ency

Basins

05

10152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Abso

lute

bia

s, %

05

10

15202530

3540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Abso

lute

bia

s, %

05

10152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SWB SWAP_k0 SWAP_SCE3

Abso

lute

bia

s, %

Basins

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mon

thly

effi

cien

cy

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mon

thly

effi

cien

cy

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

VIC ISBA NOAH

Mon

thly

effi

cien

cy

Basins

Измеренные и воспроизведенные моделямиSWAP, SAC и PRMS гидрографы стока двух рек за

два гидрологических года

0

5

10

15

20

25

30

0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

0

30

60

90

120

150

precipitationobserved streamflowSACPRMSSWA_SCE3

Water Year 1978 Water Year 1979

Stre

amflo

w, m

m/d

ay

Basin 7

Precipitatin, m

m/day

0

3

6

9

12

15

0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

0

30

60

90

120

150

Stre

amflo

w, m

m/d

ay

Basin 12

Water Year 1965 Water Year 1966

Precipitatin, m

m/day

EffEffEff === 0.760.760.76EffEff == 0.760.76EffEff == 0.780.78BiasBias == --1%1%

EffEff == 0.51 0.51 BiasBias = = --9%9%EffEff == 0.49 0.49 BiasBias = = --1%1%EffEff == 0.43 0.43 BiasBias = = --5%5%

СтатистическиеСтатистическиехарактеристикихарактеристики длядля

различныхразличных

интерваловинтервалов стокастока длядлявлажноговлажного бассейнабассейна заза

3939--летнийлетний периодпериод(1960(1960 -- 1998), 1998),

рассчитанныерассчитанные попосуточнымсуточным значениямзначениям

стокастока, , воспроизведеннымвоспроизведенным

моделямимоделями

SAC SAC ии PRMS PRMS ии SWAPSWAP

0

1

2

3

4

5

6

9.85-31.99

6.92-9.85

5.31-6.91

3.82-5.31

2.82-3.82

2.34-2.82

2.01-2.34

1.76-2.01

1.54-1.76

1.31-1.54

1.08-1.31

0.84-1.08

0.34-0.84

RM

SE

, mm

/day

Flow intervals, mm

0

2

4

6

8

10

12

14

16

9.85-31.99

6.92-9.85

5.31-6.91

3.82-5.31

2.82-3.82

2.34-2.82

2.01-2.34

1.76-2.01

1.54-1.76

1.31-1.54

1.08-1.31

0.84-1.08

0.34-0.84

observed streamflowSACPRMSSWAP_K0SWAP_SCE3

Basin 7

Flow intervals, mm

Mea

n st

ream

flow

, mm

/day

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

9.85-31.99

6.92-9.85

5.31-6.91

3.82-5.31

2.82-3.82

2.34-2.82

2.01-2.34

1.76-2.01

1.54-1.76

1.31-1.54

1.08-1.31

0.84-1.08

0.34-0.84

Coe

ffici

ent o

f cor

rela

tion

Flow intervals, mm

СтатистическиеСтатистическиехарактеристикихарактеристики длядля

различныхразличных интерваловинтерваловстокастока длядля засушливогозасушливогобассейнабассейна заза 3939--летнийлетнийпериодпериод (1960(1960 -- 1998), 1998), рассчитанныерассчитанные попо

суточнымсуточным значениямзначениямстокастока, ,

воспроизведеннымвоспроизведенныммоделямимоделями

SAC SAC ии PRMS PRMS ии SWAPSWAP

0

1

2

3

4

5

6

7

3.78-39.2

2.02-3.78

1.26-2.02

0.84-1.26

0.55-0.84

0.40-0.55

0.30-0.40

0.25-0.30

0.22-0.25

0.19-0.22

0.15-0.19

0.12-0.15

0.05-0.12

RM

SE

, mm

/day

Flow intervals, mm

0

1

2

3

4

5

6

7

8

3.78-39.2

2.02-3.78

1.26-2.02

0.84-1.26

0.55-0.84

0.40-0.55

0.30-0.40

0.25-0.30

0.22-0.25

0.19-0.22

0.15-0.19

0.12-0.15

0.05-0.12

obs erved s tream flowSACPRMSSWAP_K0SWAP_SCE3

Mea

n st

ream

flow

, mm

/day

Flow intervals, mm

Basin 12

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

3.78-39.2

2.02-3.78

1.26-2.02

0.84-1.26

0.55-0.84

0.40-0.55

0.30-0.40

0.25-0.30

0.22-0.25

0.19-0.22

0.15-0.19

0.12-0.15

0.05-0.12

Coe

ffici

ent o

f cor

rela

tion

Flow intervals, mm

1.1. ТочностьТочность моделированиямоделирования речногоречного стокастока зависитзависит вв большейбольшей степенистепени ототкачествакачества калибровкикалибровки ((методаметода калибровкикалибровки, , используемойиспользуемой целевойцелевойфункциифункции, , выборавыбора калибруемыхкалибруемых параметровпараметров), ), чемчем отот типатипа моделимодели ((LSMLSM--модельмодель илиили гидрологическаягидрологическая модельмодель), ), припри условииусловии, , чточто качествокачествомоделимодели ((включаявключая, , вв частностичастности, , структуруструктуру моделимодели, , математическуюматематическуюформализациюформализацию физическихфизических процессовпроцессов, , программныйпрограммный кодкод) ) находитсянаходитсянана высокомвысоком уровнеуровне..

22. . НеточностиНеточности ии ошибкиошибки вв исходнойисходной метеорологическойметеорологической информацииинформациимогутмогут бытьбыть вв какойкакой--тото степенистепени скомпенсированыскомпенсированы применениемприменениемкорректирующихкорректирующих множителеймножителей кк темтем метеорологическимметеорологическимхарактеристикамхарактеристикам, , которыекоторые вв наибольшейнаибольшей степенистепени влияютвлияют нанаформированиеформирование стокастока. . КалибровкаКалибровка этихэтих множителеймножителей совместносовместно сспараметрамипараметрами моделимодели позволяетпозволяет снизитьснизить влияниевлияние систематическихсистематическихошибокошибок вв исходныхисходных метеоданныхметеоданных нана оптимизациюоптимизацию параметровпараметров моделимоделиии результатырезультаты моделированиямоделирования вв целомцелом. . КорректировкаКорректировка метеоэлементовметеоэлементовдолжнадолжна осуществлятьсяосуществляться вв пределахпределах точноститочности ихих оценкиоценки, , вв такомтакомслучаеслучае введениевведение корректирующихкорректирующих множителеймножителей будетбудет аналогичноаналогичновведениювведению традиционныхтрадиционных поправокпоправок ((которыекоторые вв данномданном случаеслучаеопределяютсяопределяются посредствомпосредством калибровкикалибровки) ) кк метеоэлементамметеоэлементам..

ВЫВОДЫ

3. 3. СопоставлениеСопоставление двухдвух различныхразличных алгоритмовалгоритмов поискапоиска глобальногоглобальногооптимумаоптимума целевойцелевой функциифункции: : алгоритмаалгоритма случайногослучайного поискапоиска RSTRST ии методаметодаэволюцийэволюций тасуемыхтасуемых группгрупп SCESCE--UAUA показалопоказало, , чточто обаоба алгоритмаалгоритма приводятприводятпрактическипрактически кк одинаковымодинаковым результатамрезультатам. . ПреимуществаПреимущества первогопервого методаметодазаключаютсязаключаются вв томтом, , чточто пользовательпользователь можетможет вмешиватьсявмешиваться вв процесспроцесскалибровкикалибровки ии ускорятьускорять егоего заза счетсчет анализаанализа предварительныхпредварительных результатоврезультатовии суживаниясуживания пространствапространства значенийзначений калибруемыхкалибруемых параметровпараметров. . ЕслиЕсли жежевремявремя нене лимитированолимитировано, , тото удобнееудобнее воспользоватьсявоспользоваться вторымвторым методомметодом, , которыйкоторый нене требуеттребует вмешательствавмешательства пользователяпользователя ии нене зависитзависит отот егоегоквалификацииквалификации..

4. 4. ВыявленВыявлен наборнабор параметровпараметров моделимодели SWAPSWAP, , позволяющийпозволяющийвоспроизводитьвоспроизводить суточныесуточные ии месячныемесячные гидрографыгидрографы дождевогодождевого стокастока ссмаксимальноймаксимальной точностьюточностью..

5. 5. LSMLSM--модельмодель SWAP SWAP припри соответствующейсоответствующей калибровкекалибровке позволяетпозволяетвоспроизводитьвоспроизводить дождевойдождевой речнойречной стоксток сс точностьюточностью, , превышающейпревышающейточностьточность расчетарасчета попо наиболеенаиболее простымпростым гидрологическимгидрологическим моделяммоделям ((такимтакимкаккак SWB SWB ии GRGR44JJ) ) ии сопоставимойсопоставимой сс точностьюточностью расчетарасчета попо болееболее сложнымсложнымгидрологическимгидрологическим моделяммоделям ((такимтаким каккак SAC SAC ии PRMSPRMS), ), используемымиспользуемым ввоперативнойоперативной практикепрактике длядля гидрологическихгидрологических расчетоврасчетов..

ВЫВОДЫВЫВОДЫ((окончаниеокончание))

СпасибоСпасибоСпасибо зазаза вниманиевниманиевнимание!!!

NasonovaNasonova O.N., O.N., GusevGusev Ye.MYe.M., ., KovalevKovalev Ye.EYe.E. .

Investigating the Ability of a Land Surface Model to Simulate Investigating the Ability of a Land Surface Model to Simulate StreamflowStreamflow with with the Accuracy of Hydrological Models: A Case Study Using MOPEX Mathe Accuracy of Hydrological Models: A Case Study Using MOPEX Materialsterials

J. HydrometeorologyJ. Hydrometeorology. . 2009. 2009. VV. 10. . 10. NoNo 5. 5. PP. 1128. 1128--11501150