<<
>>

МНОГОЛЕТНИЕ ТЕНДЕНЦИИВ ХОДЕ РЕЧНОГО СТОКА, УРОВНЯ ОЗЕРИ ИХ ПРОГНОЗ

  Многолетние тенденции в ходе речного стока и уровня озер отражают их монотонное понижение или повышение в течение длительного времени. Длительность тенденций имеет различные временные масштабы - от нескольких до десятков, сотен, тысяч, миллионов лет - и определяется тенденциями и циклическими колебаниями климата. Последний в свою очередь зависит от глобальнокосмических факторов (изменение параметров земной орбиты и наклона оси вращения, процессов на Солнце, состояния ближнего и дальнего Космоса, положения Солнечной системы в мировом пространстве, конфигурации планет, глобальной циркуляций атмосферы и океана и др.).
Тренды в ряду годового стока могут быть линейными, степенными, экспоненциальными, ступенчатыми. Тренд годового стока рек, уровня озер в основном определяется трендом климатических характеристик.

Палеоклиматические данные подтвердили в колебаниях климата прошлого наличие периодичностей порядка 100, 41 и 21 тыс. лет, обусловленных соответствующими периодами колебаний параметров земной орбиты и наклоном оси Земли.

В отдельных бассейнах рек, озер, морей тенденции в многолетнем ходе водности, уровня определяются хозяйственной деятельностью. Это реки, водные ресурсы которых используются для орошения засушливых земель. В результате изъятия воды на орошение и роста безвозвратных потерь водность рек может систематически уменьшаться в течение десятилетий до полного исчерпания, а озера, куда раньше впадали реки, полностью пересыхать. Примером могут служить Амударья, Сырдарья, а также Аральское море, в настоящее время представленное двумя изолированными водоемами, которые, вероятно, пересохнут к 2015-2020 гг.

Основной же причиной длительных тенденций в изменении естественного стока рек, уровня озер являются климатические тенденции - тренды. Глобальные климатические тренды в XX в. определялись изменением температуры. В 1901-2000 гг. среднегодовая глобальная температура приземного воздуха возросла на 0.6±0.2°С (потепление затронуло только тропосферу, в пределах нескольких километров от поверхности Земли, а в верхних слоях атмосферы температура снижается). Этот

процесс протекал неравномерно. Специалисты выделяют три периода аномальных изменений температуры: потепление 1910-1945 гг; небольшое относительное похолодание 1946-1975 гг; наиболее интенсивное потепление, начавшееся в 1976 г.

Самым теплым десятилетием было 1990-2000 гг., самым теплым годом - 2003 г.

Изменения климата России во второй половине XX в. характеризовалось той же тенденцией, что и на планете в целом: повышением средней годовой температуры воздуха. Наиболее интенсивный положительный тренд отмечен в Прибайкалье (Забайкалье): +3.5 °С за 100 лет; он уже отразился на уникальной экосистеме Байкала (увеличение общей массы планктона, появление теплолюбивых водорослей). Потеплело также в Приамурье (Приморье) и в Средней Сибири; крупные положительные аномалии температуры (отклонения величины от нормы) сохранялись в этих регионах в течение последних 11-12 лет (Груза, Ранькова, 2003). Средняя температура по территории России была максимальной в 1995 г. - отклонение от нормы +1.9 °С (рис. 6.1). Изменение климата - неоднородный процесс. В целом по России потепление более заметно зимой и весной (тренд соответственно +4.7 и +2.9 °С за 100 лет), в теплое время года рост температуры слабее. Кроме того, районы потепления чередуются с районами заметного похолодания.

10 тысяч лет назад в позднем дриасе за десять лет потеплело на 10°С.

С другой важнейшей климатической переменной, атмосферными осадками, связаны наводнения, засухи, облачность, потоки скрытого тепла, приток пресной воды в океаны, формирование и разрушение ледовых щитов и горных ледников. Измерить осадки, особенно выпадающие на акватории океанов, с высокой точностью трудно. В последние 50 лет отмечается тенденция к уменьшению годовых и

Рис. 6.1. График изменения температуры в России за 100 лет.

сезонных сумм осадков по России в целом и в ее восточных регионах. На европейской территории прослеживается слабая тенденция к росту осадков.

В водохозяйственном деле, градостроении, транспортном строительстве практический интерес имеют тенденции стока длительностью до нескольких сотен лет. Однако гидрометеорологических рядов, длительность которых более 200-300 лет, практически нет. В этих случаях для удлинения рядов используются различные методы (радиоуглеродные, палеометоды, исторические и др.). Например, на основании исторических данных, по колебаниям максимального стока р. Рейна за тысячу лет установлено, что максимальный расход воды проходит с периодом 100-110 лет и какой-либо тенденции в его изменении не отмечено.

Оценка и прогноз тенденции стока рек, уровня озер имеют большое социально- экономическое значение. Примером может служить последняя трансгрессия уровня Каспийского моря, начавшаяся в 1978 г., в результате которой он поднялся на 2.5 м. Подъем уровня привел к затоплению обширных территорий населенных мест, автодорог, дамб, нефтяных скважин, промышленных зданий и т.д. Общий ущерб прибрежных стран от подъема уровня Каспийского моря составил 40 млрд долл.

В научном аспекте проблема тенденций в сотни, тысячи, миллионы лет имеет академический научно-методологический интерес, так как знания тенденций на таких больших отрезках времени позволяют правильно выяснить причины возникновения тренда и ориентироваться в возможных изменениях интенсивности стока рек и уровня озер в будущем.

Причины роста глобальной температуры здесь не обсуждаются, так как это предмет отдельной, очень сложной и дискуссионной темы, связанной с различным пониманием парникового эффекта в механизме разогрева атмосферы Земли.

Сторонники «парниковой» гипотезы считают единственной причиной роста глобальной температуры антропогенный рост концентрации парникового ССЬ (Будыко, 1980). Сторонники солнечно-земных связей считают гипотезу «парникового эффекта» не доказанной и ошибочной, а основной причиной роста глобальной температуры считают прогрессивный рост температуры Солнца и циклических колебаний солнечной активности (Жеребцов и др., 2005).

Независимо от причины потепления климата рост температуры приводит к изменению речного стока, уровня озер и возникновению длительных тенденций в их временном ходе. Это отражается на статистических свойствах временных рядов стока, в первую очередь на стационарности.

С появлением нестационарности в рядах годового стока традиционные методы теории вероятностей, применяемые в гидрологических расчетах, становятся малоэффективными или вообще непригодными. Например, для Сырдарьи, Амударьи, Терека, Куры, Дона и многих других рек строить кривые обеспеченности по измеренным рядам годового стока нельзя, так как его ряды неоднородны.

Факт наличия направленных изменений в ходе стока, вызванных климатическими и антропогенными причинами, выдвигает весьма сложную проблему - описания и интерпретации тенденций.

Поэтому, прежде чем перейти к оценкам тенденций стока конкретных рек, рассмотрим некоторые положения математического описания тенденций (трендов) во временных рядах.

Изучение изменения тенденций в стоковых или других временных рядах является, по сути, более глубоким вопросом, нежели изучение функций распределения и оценки их параметров, поскольку, как верно отметил Ю.М. Алехин, «функции распределения существуют для любых явлений - как азартных игр, так и естественно-природных, безразлично - случайны они или неслучайны, и поэтому в однозначной связи со степенью детерминированности они не находятся... Функции распределения вероятностей регистрируют частоту повторения различных значений явлений без учета хронологии их реализации; следовательно, функция распределения есть характеристика статичная» (Алехин, 1981). По-видимому, имелись в виду одномерные либо многомерные независимые функции распределения.

Динамической характеристикой временного ряда является тренд. Наличие тенденции (тренда) уже более жестко определяет соотношение случайности и детерминированности процесса, поскольку для параметров, которые будут характеризовать эти тенденции, далеко не безразлично, в какой последовательности рассматривать заданную «цепочку» чисел, в частности «цепочку» значений годового стока.

Одним из возможных путей решения данной проблемы является отыскание трендов во временном ряду стока. Данная задача является весьма сложной, так как задание того или иного функционального тренда ниоткуда не следует, а может быть лишь выдвинуто в виде гипотезы, которую в результате тщательного предметного или логического анализа необходимо принять или отвергнуть. Первоначально подвергнем сравнительному анализу узкий класс трендов, а именно линейных трендов в натурных и гипотетических моделируемых рядах некоторых классов распределения.

Предположим, что искомая тенденция в ходе речного стока подчинена закону линейного тренда. Запишем в матричной форме уравнение линии тренда

со

где Q - вектор размерности п, состоящий из значений годового стока Qt (I = 1,2..., л); Т- матрица времени размерности пхт, состоящая из значений t,j(I= 1,2,..., т); а - вектор параметров размерности т, подлежащий определению; ё - вектор случайных отклонений размерности и.

Согласно (1), запишем

(2)

где Т” - транспонированная матрица Т;              - матрица, обратная матрице i

Для определения вектора а по формуле (2) необходимо найти матрицу Тт и вектор Q.


В случае, когда в уравнении (1) будет присутствовать свободный член яо, матрицы (3) и (4) для оценки и этого члена будут иметь следующий вид:


Матрица Т в этом случае имеет расширенный вид


Исходное уравнение (2) для определения вектора я при этом не изменяется.

Таким образом, мы пришли к задаче о вычислении коэффициентов линейного тренда по исходным данным. Но какова ценность коэффициентов, вычисленных по этим данным?

Можно вычислить доверительные интервалы для каждого значения вектора я, но при этом на вектор е будет наложен ряд серьезных условий, которые в действительности могут не выполняться. В частности, для корректного построения доверительных интервалов параметров, а значит и для линии тренда, необходимо, чтобы последовательные значения е не зависели друг от друга и чтобы е было

нормально распределено. В силу указанных причин определенный интерес представляет сравнительная характеристика параметров трендов, рассчитанных по наблюденным данным и моделируемым рядам, генеральный закон распределения которых известен.

Если параметры линейного тренда, полученные по натурным данным за период заданной длительности, будут существенно отличаться от параметров, полученных по моделируемым рядам, это будет указывать на неадекватность натуры и модели.

Следовательно, параметры тренда могут служить формальным критерием несоответствия.

Далее, если параметры тренда по натурным рядам будут несущественно отличаться от параметров, полученных по моделируемым рядам, то необходимо проверить характер поведения параметров тренда во времни, например методом скользящего среднего, поскольку при наличии тренда в стоковом ряду его параметры должны быть более устойчивы в динамике.

В качестве исходных распределений, которые будут подвергнуты испытанию на тренд, рассмотрим нормальное распределение с независимыми параметрами и простой марковский процесс с нормальными маргинальными распределениями; ассиметричные распределения здесь не рассматриваются.

Не умаляя общности рассуждения, для конкретности расчетов рассмотрим уравнение (1) в случае, когда матрица Т состоит из двух столбцов, первый из которых представлен единицами, а второй - значениями В этом случае уравнение (1) будет иметь прежний вид:

Q=Ta + e,              (8)

где Q - вектор стока размерности п; а - двухмерный вектор коэффициентов; г - случайный вектор размерности п.

В соответствии с определением матрицы Т она имеет следующий вид

(9)

далее

(10)

(И)

Тогда соответственно (2) будем иметь:

Переведя обращение ТтТ в форму (10) и перемножив сомножители в (12), получим оценку параметров:

(13)

Уравнение (8) запишется в скалярной форме

где а0, а\ - числа, подлежащие определению.

187

Очевидно, что если Q, принадлежат некоторой выборке из генеральной совокупности случайной величины Q с конечным вторым моментом, подчиненной какому-либо закону распределения, то в силу теоремы больших чисел (Леонов и др., 1988) будем иметь

(17)

где EQ - математическое ожидание.

Очевидно, что предел а\ при и—к» равен

(18)

Асимптотические оценки (17), (18) показывают, что для независимых случайных величин с конечной дисперсией математическое ожидание EQ численно совпадает с линией тренда.

Показав таким образом, каковы асимптотические характеристики линейного тренда для стационарных расперделений, имеющих конечную дисперсию, перейдем к вопросу о распределении в них выборочных параметров линейного тренда и сравнении этих характеристик с наблюдеными данными по готовому стоку.

Моделирование случайных гауссовских последовательностей и простого марковского процесса с маргинальными гауссовскими распределениями осуществлялось при следующих заданнх параметрах распределения:

(19)

где EQ, DQ - соответствено математическое ожидание и дисперсия.

Выборки из генеральной нормальной совокупности брались длиной 20, 30, ..., 100 значений. Коэффициент автокорреляции принимался равным нулю для случайной гауссовской последовательности и 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 для простого марковского процесса.

Для независимой нормальной генеральной совокупности с генеральным средним, равным нулю, известна теоретическая схема (Леонов и др., 1988), позволяющая оценить доверительные интервалы для параметров а0, а{ линейного тренда при заданной длине выборки с вероятностью Р.

Теоретическая формула для доверительных интервалов имеет вид соответственно для ао и а\\

где tq - величина, распределенная по закону Стыодента с п-2 степенями свободы при уровне значимости, равном q; Sao, Sa^ - средние квадратические отклонения параметров ао и а, при заданном п:

Нижние (числитель) и верхние (знаменатель) границы 10%-ного доверительного интервала параметра а0 линейного тренда, полученные по двум тысячам значений n-точечных выборок из нормальной генеральной совокупности с математическим ожиданием

ноль и дисперсией единица

Коэффициент автокорре-

Длина выборки

ляции

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0

-0.37

-0.31

-0.27

-0.24

-0.21

-0.20

-0.19

-0.18

-0.16

+0.36

+0.30

+0.27

+0.24

+0.21

+0.20

+0.19

+0.18

+0.16

0.1

-0.41

-0.34

-0.30

-0.26

-0.23

-0.22

-0.20

-0.19

-0.18

+0.40

+0.33

+0.29

+0.26

+0.23

+0.22

+0.20

+0.19

/>+0.18

0.2

-0.45

-0.38

-0.33

-0.33

-0.26

-0.24

-0.22

-0.21

-0.20

+0.44

+0.36

+0.32

+0.32

+0.26

+0.24

+0.22

+0.21

+0.20

0.3

-0.49

-0.42

-0.37

-0.35

-0.28

-0.27

-0.25

-0.24

-0.22

+0.48

+0.40

+0.35

+0.35

+0.28

+0.27

+0.25

+0.24

+0.22

0.4

-0.55

-0.46

-0.42

-0.40

-0.31

-0.30

-0.28

-0.27

-0.25

+0.54

+0.44

+0.42

+0.40

+0.31

+0.30

+0.28

+0.27

+0.25

(23)

где s - среднее квадратическое отклонение случайной величины, по выборкам которой оценивались параметры ао и а\.

Расчеты по формулам (20) и (21) показали, что имеет хорошее соответствие между диапазоном возможных значений параметров а0 и а\ при заданном уровне значимости q и длине выборки п, полученных по этим формулам и моделируемым данным, если известны истинные значения среднего и дисперсии. Указанное равенство говорит о том, что используемый датчик случайных чисел с этой точки зрения хорошо представляет нормальную генеральную совокупность, а количество выборок в 2000 для оценки распределения параметров тренда достаточно. Диапазон возможных значений параметра а0 и аь полученных по моделируемым выборкам из нормальной независимой генеральной совокупности со средним равным нулю, и дисперсией для двустороннего уровня значимости q = 10%, представлены в табл. 6.1 и 6.2. Там же приведены возможные границы изменения параметров а0 и а\ для простого нормального марковского процесса с коэффициентом автокорреляции от 0.1 до 0.4 и уровнем значимости q = 10%.

Из таблиц видно, что с ростом коэффициента автокорреляции возможные значения коэффициентов ао и а\ линейного тренда при заданном уровне значимости возрастают. Увеличение возможных значений а0 и а\ связано с тем, что наличие внутрирядной связности определяет иную компановку значений в моделируемом ряду. Это, в конечном счете, зависит от различия условных и маргинальных распределений, что в нормальном случае определяется при одинаковом среднем и дисперсии коэффициентов автокорреляции (Дуб, 1956).

Рассмотрим далее, какие значения коэффициентов а0 и а\ встречаются в рядах наблюденного годового стока различных рек б. СССР. Результаты анализа коэффициентов ао (средних значений), вычисленных по наблюденным данным годового стока, приведены в работе Е. А. Леонова и др. (1988).

Для сравнения коэффициентов а\, представленных в табл. 6.2, с коэффициентами а\, вычисленными по наблюденным данным, последние необходимо нормировать. Нормировка производилась по формуле

где lt;3in - нормированный коэффициент наклона; а\ - коэффициент наклона, вычисленный по данной выборке фактического ряда годового стока со средним Q и дисперсией а2.

В табл. 6.3 приведены минимальные и максимальные значения коэффициентов линейных трендов для 19 больших рек б. СССР за различные хронологические периоды продолжительностью от 20 до 90 лет. Из сопоставления данных табл. 6.2 и 6.3 видно, что для коротких периодов (20-40 лет) наблюдаются статистически значимые с вероятностью Р gt; 90 % и положительные, и отрицательные тенденции.

Большая вероятность статистически значимых тенденций за короткие интервалы времени по сравнению с длительными периодами может быть обусловлена преобладающим влиянием естественного понижения или повышения водности.

При увеличении периода наблюдений на реках с интенсивно развитой хозяйственной деятельностью и на рассмотренных в работе реках европейской части России имеют место статистически значимые тенденции понижения водности. Например, для р. Невы при п = 20 имеем ах = ± 0.063, aw [-0.143 +0.133], при п = 90 - ах = =±0.0058, aw [-0.0119 -0.0022]. В случае нестационарности модель случайного процесса или простой цепи Маркова не адекватна процессу речного стока, что теоретически показано, например, в работе Дж. Л. Дуб (1956).

В связи с тем что интенсивность понижения водности, характеризуемая коэффициентом ах, примерно одинакова для рек с интенсивно и слабо развитой хозяйственной деятельностью, предполагается, что нестационарность может быть обусловлена как антропогенными, так и климатическими причинами.

На основании проведенных исследований сделаны следующие выводы. Анализ стационарности средних значений предлагается осуществлять по оценке статистической значимости коэффициентов однофакторных линейных уравнений тренда. С помощью статистического моделирования рассчитаны критические значения коэффициентов трендов при q = 10% для внутрирядносвязанных гидрологических рядов, отвечающих модели простой цепи Маркова. Оценка стационарности предлагаемым методом проведена для 19 больших рек с продолжительными рядами среднего годового стока, в том числе рек с интенсивно развитой ирригацией (Амударья, Сырдарья), для которых независимо от

ТАБЛИЦА 6.2

Значения нижних (с плюсом) и верхних (с минусом) границ 10%-ного доверительного интервала параметра а, линейного тренда, полученного по двум тысячам значений n-точечных выборок из нормальной генеральной совокупности с математическим ожиданием «ноль» и дисперсией «единица»
cellpadding="0">

Коэффициент

автокорреляции

Длина выборки

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0

-0.063

+0.063

-0.035 + 0.035

-0.023

+0.023

-0.015 + 0.015

-0.011 + 0.011

-0.010 + 0.010

-0.0076 + 0.0076

-0.0067 + 0.0067

-0.0058 + 0.0058

0.1

-0.074 + 0.074

-0.038 + 0.038

-0.025

+0.025

-0.017 + 0.017

-0.013 + 0.013

-0.011 + 0.011

-0.0085 + 0.0085

-0.0074 + 0.0074

-0.0064 + 0.0064

0.2

-0.082 + 0.082

-0.041 + 0.041

-0.028 + 0.028

-0.021

+0.021

-0.014 + 0.014

-0.012 + 0.012

-0.0095 + 0.0095

0.0082 + 0.0082

-0.0070 + 0.0070

0.3

-0.083 + 0.083

-0.045 + 0.045

-0.030 + 0.030

-0.024 + 0.024

-0.016

+0.016

-0.013 + 0.013

-0.010 + 0.010

-0.0091 + 0.0091

-0.0078 + 0.0078

0.4

-0.090

+0.090

-0.051 + 0.051

-0.033 + 0.033

-0.026 + 0.026

-0.019 + 0.019

-0.015 + 0.015

-0.012 + 0.012

-0.010 + 0.010

-0.0087 + 0.0087

Минимальные (числитель) и максимальные (знаменатель) нормированные значения параметпра a1N линейного тренда, полученные для годового стока различных рек СССР за различные n-летние периоды

Река-пункт

Период наблюде-

Длина выборки л-летия

ний

20

30

40

50

60

70

80 90

I. Бассейны рек с интенсивно развитой хозяйственной деятельностью и существенными безвозвратными потерями

Амударья - п. Чатлы

1932-79

-0.101

+0.0343

-0.082

-0.028

Сырдарья - г. Казалинск

1932-79

-0.133

+0.0971

-0.091

-0.095

Терек - ст-ца Каргалинская

1930-82

-0.145

+0.0690

-0.0867

-0.00309

-0.0513

-0.0339

Кура - г. Сальяны

1930-82

-0.0826

+0.0504

-0.0355

-0.00421

-0.0308

+0.00381

Кубань - г. Краснодар

1912-82

-0.0786

+0.0892

-0.0427

+0.0443

-0.0431

+0.0165

-0.0245

+0.0107

-0.0112 -0.00302

Дон - ст-ца Раздорская

1891-1982

-0.0981

+0.0849

-0.0367

+0.0433

—0.0283

+0.0672

-0.0270

0.0064

-0.0223

-0.00202

-0.0154

-0.00426

-0.0111 -0.00604

/>II. Бассейны рек с умеренно и слабо развитой хозяйственной деятельностью

Волга - с. Старица

1882-1980

-0.0993

+0.108

-0.0507

+0.0477

-0.0325

+0.0296

-0.0261

+0.0162

-0.0203

+0.0010

-0.0140 -0.00421

-0.0133

-0.00378

Волго - г. Волгоград

1879-1982

-0.111

+0.104

-0.0525

+0.0454

-0.0242

+0.0255

-0.0186

+0.0132

-0.0183

-0.00626

-0.0151

-0.00594

-0.0119 -0.0121 -0.00757 -0.00828

Днепр - г. Каховка

1881-1982

-0.108

+0.0929

-0.0658

+0.0345

-0.0481

+0.0244

-л.озоо

+0.0200

-0.0225

+0.0132

-0.0176

+0.0036

-0.0126 -0.0100 -0.00313 -0.00385

Река-пункт

Период наблюде-

Длина выборки и-летия

ний

20

30

40

50

60

70

80

90

Белая - г. Уфа

1878-1982

-0.0886

+0.111

-0.0565

+0.0316

-0.0230

+0.0251

-0.0167

+0.0130

-0.0156

+0.0006

-0.0100

+0.0003

-0.0081

-0.00292

-0.0060

-0.00292

Северная двина - г. Усть-Пинега

1882-1982

-0.113

+0.111

-0.0472

+0.0378

-0.0237

+0.0130

-0.0225

+0.0158

-0.0177

-0.00358

-0.0135

-0.00387

-0.0120

-0.00372

Нева - п. Новосаратовка

1879-1982

-0.143

+0.133

-0.0698

+0.0577

-0.0338

+0.0191

-0.0303

+0.0159

-0.0229

+0.0053

-0.0117

-0.00342

-0.0130

-0.00380

-0.0119

-0.00341

Западная двина - г. Даугавпилс

1881-1982

-0.118

+0.112

-0.0682

+0.0556

-0.0248

+0.0248

-0.0278

+0.0309

-0.0222

+0.0127

-0.0150

+0.0051

-0.0091

-0.0057

Неман - г. Смалининкай

1812-1982

-0.0958

+0.106

-0.0542

+0.0388

-0.0360

+0.0221

-0.0352

+0.0210

-0.0216

+0.0065

-0.0165

+0.0037

-0.0148

+0.0004

-0.0094

-0.0048

Вятка - г. Киров

1878-1980

-0.105

+0.118

-0.0568

+0.0445

-0.0391

+0.0327

-0.0333

+0.0185

-0.0245

+0.0008

-0.0181

+0.00462

-0.0159

-0.00682

-0.0135

-0.00937

Бия - г. Бийск

1985-1980

-0.0883

+0.0850

-0.0405

+0.0542

-0.0231

+0.300

-0.0179

+0.0196

-0.0101

+0.0076

-0.008

+0.0039

Иртыш - г. Тобольск

1891-1982

-0.0937

-0.0459

-0.0231

-0.0202

-0.00656

-0.00459

-0.00454

+0.119

+0.0359

+0.0201

+0.0110

-0.00607

/>+0.00123

+0.00120

Объ - г. Новосибирск

1984-1982

-0.0725

-0.0488

-0.0281

-0.0241

-0.0155

-0.0114

длительности периода наблюдений имеют место отрицательные изменения среднего значения стока. Для 9 рек при увеличении периода наблюдений также имеют место отрицательные изменения среднего.

Выше с позиций математической статистики была проанализирована стационарность средних значений стока 19 наиболее продолжительных рядов среднего годового стока больших рек б. СССР. Рассмотрены математические аспекты проблемы отыскания линейных трендов во временных рядах стока в естественных условиях, а также искаженных хозяйственной деятельностью без рассмотрения причин их появления и применения для корректного описания других типов трендов (экспоненциальные, ступенчатые, синусоидальные и др.).

Заметим, что один и тот же гидрологический ряд стока может быть описан различными видами тренда. Наиболее целесообразны те формы тренда, которые отвечают поставленной цели исследования или прогноза. В нашем случае наиболее целесообразно использовать линейный и ступенчатый виды тренда.

Как уже отмечалось, причины появления трендов в стоке рек, уровнях озер связаны, с одной стороны, с изменением климата, с другой - однонаправленным влиянием хозяйственной деятельности. Тренды в стоке рек, уровнях озер могут иметь различную длительность. В хозяйственном плане их длительность ограничивается периодами гидрологических наблюдений, как правило, не более 100-200 лет.

Между тем понятно, что в историческом, а тем более в геологическом, времени длительность трендов простирается на сотни, тысячи, миллионы лет. При этом их форма и интенсивность зависят от циклических колебаний климата, а последние - с глобально-космическими причинами. Наиболее известные из них: изменение орбитальных параметров Земли, космических и земных магнитных полей и их напряженности, процессы оледенения, солнечная активность, динамика Мирового океана, дрейф теллургических токов и другие процессы.

Расшифровка циклических колебаний и тенденций уровня Аральского, Каспийского морей на отрезках в сотни и тысячи лет дана в работе Р. К. Кпиге (2006). А. В. Шнитников (1957) впервые дал развернутое описание тенденций и колебаний уровня озер б. СССР в масштабе тысячелетий и обосновал глобальнокосмические причины их изменений.

Обычно тренды антропогенного происхождения имеют продолжительность от нескольких до десятков, редко сотни лет. Например, снижение стока за счет развития орошения в бассейне Сырдарьи началось с древних времен, а активное снижение стока отмечено с 1930 г. Начиная с 1960 по 1980 г., снижение происходило особенно сильно, так как в это время вводилось в оборот по 100 тыс. га в год. Снижение уровня оз. Севан при сработке вековых запасов воды для целей ирригации и гидроэнергетики длилось несколько десятков лет. В историческом прошлом естественные вековые изменения уровня Каспийского моря были зафиксированы в летописях. С учетом этих колебаний уровня на местности у г. Дербента был установлен черный камень, ниже которого запрещалось строительство жилья.

Анализ многолетних тенденций в ходе речного стока и уровня озер имеет большое практическое значение, так как позволяет определиться с назначением проектной нормы стока (Леонов, 1982), безопасного уровня воды при проектировании городов, дорог, АЭС и других сооружений на берегах рек, озер, водоемов. Напомним, что неучет такого анализа по многолетним колебаниям уровня Каспийского моря при гражданском строительстве привел к громадным убыткам (в 40 млрд долл.) при очередной трансгрессии моря в 1978-2005 гг., когда были затоплены отдельные поселения, районы городов, дороги, нефтяные промыслы, дамбы и т.п.

Объективный количественный анализ тенденций в многолетнем ходе стока рек, уровня озер легко можно провести с помощью определения тренда методом наименьших квадратов. В многолетнем ходе годового стока рек и уровня озер четко просматриваются определенные тенденции как в сторону понижения, так и повышения. Наличие тренда может быть обусловлено, как уже говорилось, природными и антропогенными обстоятельствами. В первом случае изменение водности происходит в многолетней перспективе под влиянием изменения климата. Во втором - под влиянием антропогенных факторов, связанных с использованием воды для орошения засушливых земель, безвозвратными потерями стока в промышленности, коммунальном хозяйстве и т.д. Чаще всего направленное изменение стока происходит под совместным влиянием климатических и антропогенных факторов.

Концепции сверхдолгосрочных прогнозов речного стока, в том числе с использованием метода линейного тренда, изложены в работе Е. А. Леонова и В. Е Леонова (1991). Вопрос о предсказуемости гидроклиматических процессов в свете вероятностных и космофизических представлений рассмотрен в работе Е. А. Леонова и В. Е Леонова (1994). В наших работах акцентировалось внимание на необходимости перехода при разработке сверхдолгосрочных прогнозов от статистической парадигмы к глобально-космогеофизической, как наиболее работоспособной и продуктивной. При этом статистические методы обработки эмпирических материалов наблюдений за колебаниями стока, уровня озер и их тенденциями являются математическим инструментом обработки данных. Поэтому статистические исследования не могут заменить физических обоснований наличия тренда, его формы, длительности фаз понижения, повышения и других важных причинно-следственных отношений, геофизических и гидрологических характеристик.

Только совместный анализ статистических и геофизических характеристик различных геосфер Земли может объективно прояснить картину интенсивности и продолжительности тренда в наблюденных рядах стока и даст уверенность его использования для долгосрочного прогноза.

Количественной и качественной характеристикой изменения стока во времени или тенденции является тренд. Согласно определению (Четыркин, 1979), тренд - медленное, постепенное изменение случайной переменной в течение анализируемого периода. Методы определения параметров трендов гидрологических рядов изложены в работе (Леонов, Леонов, 1987). Необходимо отметить, что определение тренда не должно отрываться от предметного анализа причин, порождающих его. Особенно это касается случаев, когда тренд в ходе стока обусловлен совместным влиянием климатических причин и хозяйственной деятельностью.

Использование метода тренда для долгосрочного прогноза стока наиболее продуктивно в практике водохозяйственных и гидрологических прогнозов (Леонов, Леонов, 1981-2005).

Рис. 6.1. Многолетний ход годового стока рек европейской территории России.

1 - р. Северная Двина-г. УстьПинега, 2 - р. Нева-п. Новосаратовская. 3 - р. Неман-г. Смалининкай. 4 - р. Западная Двина-г. Даугавпилс. 5 - р. Волга-г. Волгоград. 6 - р. Днепр-г. Каховка. 7 - р. Дон-ст. Раздорская

Статистический прогноз - это вероятностная оценка возможности развития того или иного объекта (процесса) и величин его признаков в будущем, полученных на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода. Объектом статистического прогнозирования могут быть те явления и процессы, управление которыми, а тем более планирование их развития, затруднено из-за действия многих факторов - их влияние не может быть однозначно и полностью определено. Прогноз предполагает не только верное качественное предсказание, но и достаточно точное количественное измерение вероятных ожидаемых признаков. При прогнозе с использованием экстраполяции линейного тренда длительность упреждающего прогноза не должна превышать одной трети общего ряда наблюдений (Четыркин, 1979).

Сверхдолгосрочные прогнозы стока рек, уровня озер должны учитывать комплекс природных и антропогенных факторов. Если влияние антропогенных факторов на сток составляет менее 5-6 %, то при составлении прогноза их можно не учитывать. При интенсивном разборе водных ресурсов на орошение и другие виды безвозвратного водопотребления необходим учет влияния антропогенных факторов. Таким образом, сверхдолгосрочные прогнозы стока должны быть комплексными уже на стадии предпрогнозных проработок.

Анализ линейных трендов годового стока больших рек России за 100 лет проведен с использованием наиболее длинных рядов годового стока.

Рис. 6.2. График многолетнего хода годового стока и линии тренда за 1862-2003 гг. р. Нева - п. Новосаратовская.

/ - ряд 1,2 - тренд; у = -2.0721х + 2642.9, R2 = 0.0426.

Анализ этих материалов по 16 рекам европейской части России (Леонов, Леонов, 1987) показал следующее.

Линейный тренд годового стока Волги за сто лет слабоотрицательный, как и для рек Западной Двины, Свири, Невы, Камы, Онеги, Вуоксы и др. Независимо от степени водохозяйственного использования стока для перечисленных рек тренды имеют согласованный ход, что говорит об однонаправленном влиянии климатических факторов на всех реках.

Расчетное уменьшение годового стока за 100-летний период, определенное по линейному тренду, достигло весьма существенных величин (в км3): р. Волга-г. Волгоград - 50.8; р. Северная Двина-г. Усть-Пинега - 15.3; р. Нева-с. Новосаратовская - 9.2; р. Днепр-г. Каховка - 6.8; р. Ока-г. Муром - 4.0, р. Белая-г. Уфа - 4, р. Вятка-г. Киров - 2.5; р. Западная Двина-г. Даугавпилс - 2.1; р. Неман-г. Смали- нинкай - 2.0; р. Вуокса-п. Иматра - 1.6; р. Десна-г. Чернигов - 1.1; р. Кама-г. Пермь - 0.6. При этом отмечается рост зимнего стока.

Индивидуальный анализ наиболее длинных рядов стока рек Невы (143 года), Венерна (198 лет), Немана (187 лет) также показал, что существующее многолетнее снижение стока статистически значимо и в полной мере согласуется с параметрами столетних рядов.

На рис. 6.2 и 6.3 представлены графики линейного тренда по Неве и Неману за весь многолетний период наблюдений.

Сопоставление параметров тренда столетних рядов Невы и Немана с параметрами всего ряда наблюдений показало, что существенных различий не отмечено. Угол наклона линии тренда (а) для р. Невы уменьшился с -2.89 до -2.07, значение средних величин стока за 100 лет равно 2486 м3/с, а за 142 года - 2643 м3/с. Расчетное уменьшение стока с использованием всего ряда наблюдений (142 года) осталось прежним, как и для столетнего ряда (292 м3/с). Аналогичная ситуация - для Немана, Рейна и других рек.

Рис. 6.3. График многолетнего хода годового стока и линии тренда за 1817-2003 гг.

р. Неман - г. Смалининкай.

Уел. обозн. см. на рис. 6.2; у - -0.115\х + 548.97.

Рис. 6.4. Тенденции изменения годового стока р. Волги - г. Волгоград (Клиге, 2006).

/ - колебания годового стока за период наблюдений; сглаженные значения годового стока; 2 - полиномом 3-й степени, 3 - 10-й степени; 4 - возможная прогнозная тенденция; 5 - в пределах 10%-ной обеспеченности; б- в пределах 90%-ной обеспеченности.

Такое положение с тенденциями годового стока рек свидетельствует о долговременном снижении водности на обширных территориях Европы и европейской части России, длящимся уже около 200 лет.

Если же рассматривать ход водности р. Невы с 1862 по 1924 и далее до 2003 г., то видно, что до 1924 г. годовой сток возрастал, линейный тренд был положительный, а за весь период 1862-2003 гг. - отрицательный. Год 1924-й был переломным в многолетней тенденции стока. Поэтому если рассматривать ее для Невы за 62-летний период (1862-1924 гг.), то тренд будет положительным.

Сколько еще будет продолжаться спад водности для рассматриваемых рек региона и когда сменится долговременный (200-летний) отрицательный тренд на положительный, пока не ясно, хотя за последние 40-50 лет с учетом криволинейного

Рис. 6.5. Криволинейный тренд среднего годового стока определенного по скользящим средним с Т= 50 лет, за период наблюдений 1878-1979 гг. р. Вятка - г. Киров (Леонов и др., 1988).

/, //, ///- возможные варианты траекторий скользящих средних.

тренда наметился рост водности рек европейской части России (рис. 6.4, 6.5). Для р. Волги четкий подъем водности обозначился с конца 1970-х годов, для р. Вятки, также по 50-летним скользящим средним, перелом наметился с 1931-1980 гг. и далее по траектории.

На рис. 6.5 видно, что для скользящих средних за 50 последних лет (1931— 1980 гг.) средний годовой сток р. Вятки, вычисленный за такой же 50-летний период с момента начала наблюдений (1878-1927 гг.), на 11 % меньше. Разница же между наибольшим и наименьшим 50-летними средними составляет 21 %. Для других рек эта разница может составлять 15-30% и более, что очень существенно при выборе проектной нормы стока. Неучет изменения последней в практике ирригации для построенных в конце 1930-х годов заволжских оросительных систем обернулся дефицитом стока и невозможностью орошения всех подготовленных к орошению земель.

Напомним, что длительность фаз подъема и спада уровня озер может колебаться в широких пределах. Так, уровень Каспийского моря в зависимости от временного ранга может понижаться или повышаться от десятков до нескольких сотен и тысяч лет.

Сверхвековые и тысячелетние тренды в колебаниях уровня моря, озер будут рассмотрены ниже.

Анализ хронологического графика фиксированных норм годового стока (Т= 50 лет) р. Днепра у Лоцманской Каменки за период с 2149 г. до н.э. по 1975 г.н.э. (за 4124 года сток восстановлен Г. И. Швецом) позволил установить, что в хронологическом ходе фиксированной нормы годового стока наблюдается определенная цикличность. В среднем наиболее вероятная длительность периодов подъема и спада при Т= 50 лет равна 60-70 годам, меняясь от 40 до 130 лет.

Для Невы, Немана, Волги и других рек характерно современное снижение стока на протяжении последних 130-180 лет. Наличие отрицательной тенденции в годовом стоке рек, определенной по линейному или экспоненциальному тренду, еще не гарантирует точного прогноза на отрезке в 45-50 лет. Связано это с тем, что наряду с линейным и экспоненциальным трендами в рядах присутствуют ступенчатые тренды, обусловленные четким чередованием повышенной и пониженной водности через 15 лет. На рис. 6.6 и табл. 6.5 показан такой тренд в виде

Рис. 6.6. Колебания годового стока р. Северной Двина - Усть-Пинега и его линейные тренды: / — за 1882-2000 г.г., 2- за 1882-1935 гг., 3 - за 1936-2000 гг., 4 - ступенчатый тренд.
/>

чередования повышенных и пониженных средних значений стока за 15 лет (рис. 6.6, ряд 4).

Известно, что снижение стока происходит под совокупным влиянием климата и хозяйственной деятельности и оценивается с помощью расчетного уменьшения стока по данным линейного тренда (табл. 6.4). Как видно и таблицы, по тренду р. Днепр-Каховка, р. Терек-Каргалинская оно меньше, чем безвозвратное водопо- требление, определенное воднобалансовым методом. Поскольку такое положение противоречит здравому смыслу, это говорит о том, что точность воднобалансовых расчетов далека от требуемого уровня.

Необходимо отметить, что правильное определение долгосрочных трендов и их экстраполяция (прогноз) - крайне сложное и важное дело для принятия водохозяйственных решений на берегах рек, озер, морей, особенно когда выбираются места расположения крупных народнохозяйственных объектов, - городов, АЭС, автодорог и т.п. Примеров неучета положительных и отрицательных многолетних трендов естественного и антропогенного происхождения в колебаниях стока рек и уровня озер в практике водохозяйственного строительства, приведшего к нежелательным водно-экологическим последствиям, много, и нет нужды их перечислять. Отметим лишь наиболее известные: антропогенное снижение уровня

оз.              Севан при сработке вековых запасов воды в целях гидроэнергетики и ирригации, снижение уровня Аральского моря на 17 м за 45 лет под влиянием орошаемого земледелия, естественный подъем уровня Каспийского моря на 2.5 м за период 1978-2005 гг.

Анализ фактических наблюдений за уровнем воды в оз. Чаны, проводимых с 1899 г., показывает, что с начала XX столетия уровень озера поднялся и составил к 1914г. 2 м, а с 1914 по 1937г. произошел спад уровня на 3 м. На фоне этого спада в период с 1920 по 1923 г. наблюдался локальный подъем на 0.9 м. С 1937 по 1950 г., уровень озера также поднялся на 2 м; в период с 1950 по 1970 г. происходило понижение уровня, сократились водные запасы и акватория озера.

Уменьшение стока Венерна, Немана и других рек (тренд отрицательный) наблюдается уже на протяжении около 200 лет. Сколько еще продлится эта тенденция, однозначно трудно определить.

Вместе с тем есть некоторые основания для объяснения длительности гидроклиматических трендов, обусловленных глобально-космическими причинами, в том числе, связанными с вековым замедлением вращения Земли. Мысль об этом под действием приливного трения была впервые высказана И. Кантом в 1755 г. Во второй половине прошлого столетия были получены свидетельства о нерегулярных флуктуациях скорости вращения планеты и движении географических полюсов. С тех пор за этими процессами ведутся регулярные наблюдения. В 1980-е годы астрооптические измерения были заменены новыми методами: лазерная локация спутников (ЛЛС) и Луны (ЛЛЛ), системы глобального позиционирования (СГП) и т.д. Точность определения Всемирного времени увеличилась

ТАБЛИЦА 6.5

Уменьшение годового стока больших рек ЕТС за период наблюдений и безвозвратного водопотребления для хозяйственных нужд на уровень 1975 г.

Река-пункт

Период

наблюдений

Параметры уравнения линейного тренда

Расчетные расходы воды, м3/с

Расчетное уменьшение годового стока

Безвозвратное

водопотрсбле-

нис

в

а

t

начало

конец

м3/с

км3

км3

%от

д Q

Сев. Двина-Усть-Пинега

1882-1982

3319

-4.86

51

3567

3071

496

15.6

0.17

1

Нева-Новосаратовка

1877-1981

2486

-2.89

53

2632

2340

292

9.2

0.4

4

Зап. Двина-Даугавпилс

1877-1977

456

-0.67

51

490

422

68

2.1

0.03

1

Волга-Старица

1882-1980

155

-0.39

50

174

136

38

1.2

0

0

Волга-Волгоград

1880-1982

7945

-15.75

52

8748

7142

1606

50.6

14

28

Ока-Муром

1881-1981

925

-1.29

51

989

861

128

4.0

-

-

Белая-Уфа

1878-1982

742

-1.24

53

806

678

128

4.0

0.15

4

Вятка-Киров

1878-1976

373

-0.824

50

413

333

80

2.5

/>0.02

1

Днепр-Каховка

1881-1981

1549

-2.17

51

1657

1441

216

6.8

15.2

(-)

Десна-Чернигов

1895-1975

325

-0.44

41

342

308

34

1.1

0.2

18

Урал-Кушум

1920-1976

309

-1.22

29

343

275

68

2.1

2.0

0.1

Т ерек-Каргал инская

1930-1982

268

-2.28

27

327

209

118

3.7

4.56

Н

Неман-Смалининкай

1877-1981

546

-0.62

53

578

514

64

2.0

0.05

2

Вуокса-Иматра

1875-1975

589

-0.53

51

615

563

52

1.6

0

0

Дон-Раздорская

1891-1981

794

-2.32

46

898

690

208

6.6

5.0

76

Кама-Пермь

1881-1981

1640

-0.18

51

1649

1631

18

0.6

0.1

6

Рис. 6.7. Отклонения dP длительности суток от эталонных (Р = 86 400 с) за последние 350 лет.

на два порядка. В итоге появилась возможность изучать колебания скорости вращения Земли с периодами до суток, а в отдельные моменты специальных серий наблюдений - до нескольких часов (Сидоренков, 2004).

Из данных инструментальных наблюдений за скоростью вращения Земли (см. рис. 6.7) видно, что на протяжении 350 лет отмечалось замедление скорости вращения Земли, т.е. наблюдался явный отрицательный тренд. По данным Международного ежегодника «Наука и человечество, 1985», вековое замедление составляет 3 мес.

Согласно теории И. П. Копылова (Бушуев, Копылов, 2005), замедление скорости вращения Земли приводит к выделению колоссальной энергии. Кинетическая энергия Земли огромна и равна 6-10 кВт ч.

Торможение Земли всего на 1 с в год дает тепловую энергию 1014 кВт ч, что на порядок больше, чем энергия выделяемая при промышленной деятельности человека. Очевидно, что эта энергия должна отдаваться в космическое пространство, но поскольку этот процесс не мгновенный, то имеется возможность нагрева атмосферы. В этих условиях происходит медленное сокращение речного стока. Данное объяснение не единственное, но и его не следует сбрасывать со счетов при оценке вековых тенденций стока рек, уровня озер наряду с астрономическим толкованием, приводимым, например, в работе А. В. Шнитникова (1957).

Известно, что Земля вместе с Солнечной системой движется в Галактике по винтовой спирали. При этом отмечаются большие (200-210 млн. лет) и малые (26 000 лет) галактические циклы. Полуцикл малого галактического цикла составляет 13 000 лет. На границе этих циклов отмечаются глобальные перемены в водах океанов, атмосфере. В настоящее время Земля с учетом тысячелетнего тренда находится на границе 13-тысячного полуцикла и есть опасение в ближайшие

десятилетия ожидать катастрофические явления в геосферах Земли, в том числе и в изменении режима стока рек и уровня озер.

Неучет многолетнего тренда при определении нормы стока приводит к тому, что расчетные величины стока в условиях эксплуатации могут отличаться от ожидаемых на значительную величину (Леонов, Леонов, 1982,1988,1990).

Длительность рядов наблюдений и расположение экстремальных значений стока, уровня озер в наблюдаемых рядах имеет решающее значение при определении тренда. При коротких рядах (до 50 лет) возможно неправильное определение будущей многолетней тенденции стока. В качестве такого примера на рис. 6.6 представлены тренды годового стока р. Северной Двины-Усть-Пинега за первый (1882-1935 гг.) и второй (1936-2000 гг.) периоды, которые положительны, а за весь период (1882-2000 гг.) - тренд отрицательный (Леонов, 2005).

Такое парадоксальное сочетание трех трендов обусловлено многолетним циклическим характером колебания стока и глубоким минимумом стока в 1937 г. Любопытно, что длительность периодов трендов составляла: первого - 54 года, второго - 65 лет; при этом средний сток за первый период равен 3500 м3/с, за второй - 3170 и за весь 119-летний период - 3320 м3/с. Данный пример тренда годового стока показывает, как следует осторожно относиться к характеристикам тренда даже при длительности ряда в 50-70 лет.

На основании экстраполяции экспоненциального тренда был выполнен прогноз проектной нормы стока на два периода: 1941-1990 гг. и 1951-2000 гг. (Леонов, Леонов, 1982). Рассмотрим результаты прогноза по натурным данным на второй период. Как видно из табл. 6.4 и 6.5, точность прогноза для р. Невы равна 0.4 %, а для Волги - 7 %, т.е. вполне приемлемая для практического использования.

Наличие разнообразных трендов (линейных, циклических, ступенчатых) в одном и том же ряду стока ставит задачу определения их длительности и генезиса. Формально математическое описание параметров тренда не отвечает и не может ответить на вопрос о длительности тренда, точках перелома в ходе тренда, однородности рядов стока и т.д. Физическая сущность в многолетнем ходе стока (тренд) обусловлена глобально-космическими причинами, и только ясное представление о физической сущности и динамике гидроклиматических процессов во времени и пространстве позволит эффективно использовать математический аппарат в целях описания и прогноза стока рек.

В качестве примера рассмотрим статистические оценки по многолетнему ряду притока воды в оз Песьво - водхранилище-охладитель Калининской АЭС.

Статистическая проверка на однородность и стационарность многолетних рядов стока рек, в том числе притока в оз. Удомля с 1877 по 1997 г., по статистическим критериям Диксона, Смирнова-Граббса, Фишера и Стьюдента, показала однородность и стационарность этих рядов. Вместе с тем сепарация ряда притока в оз. Удомля на маловодные и многоводные непересекающиеся 15-летия показала существенную разницу и неоднородность этих выборок при четкой цикличности колебаний стока. Наименьшие значения среднего притока Wm„ в многоводных 15-летиях систематически в 1.2-2 раза превышают их значения в маловодные 15-летия (табл. 6.6, 6.6 а).

Необходимо обратить внимание на статистическую терминологию о свойствах временных рядов. Термин «однородный ряд» можно трактовать как «однородный по генезису происхождения», а можно по формальному - статистическому - признаку.

Величины притока в оз. Удомля в многоводные 1 S-летия по сравнению с маловодными различаются в 1.42 раза, а годовые минимальные - в 2 раза (сравнивается годовой наименьший сток в многоводном 15-летии за 1922-1936 гг., равный 81млнм3, с годовым стоком за маловодное 15-летие 1907-1921 гг. - 40 млн м3). Такое различие объемов притока весьма существенно при водоснабжении АЭС.

Учет ожидаемых минимальных годовых значений стока важен при назначении регламентных работ по ремонту Калининской АЭС, которые планируются заранее и продолжаются несколько месяцев. Уровни оз. Селигер также заметно отличаются в зависимости от их принадлежности к маловодному или многоводному 15-летию (табл. 6.7). То же относится и к стоку рек, в том числе р. Волхов (табл. 6.8), как и к тысячам других рек не только России, но и мира.

Линейные тренды средней продолжительности годового стока имеют длительность, соизмеримую с трендами 80-90-летней солнечной активности. При этом ступенчатый тренд с периодом 15 лет не зависит ни от кинематического момента Солнца, ни от солнечной активности (см. рис. 2.12). Это важный вывод, так как он предупреждает о невысокой эффективности отыскания зависимостей гидрологических характеристик только от солнечной активности в тех случаях, когда велика доля вклада в изменении стока от глобальных явлений, например Эль-Ниньо, мощных извержений вулканов и других явлений.

ТАБЛИЦА 6.6

Средние, наименьшие, наибольшие значения годового притока (W) и значения годового

уровня(Н)

Период маловод-

Приток, млн м3

Период многовод-

Приток, млн м3

ный

И',пах

H'min

W'cp

ный

И'тах

fvmia

fVcp

оз. Удомля за последовательные 15-летия

1877-1891

126

30

68

1892-1906

164

42

104

1907-1921

123

40

83

1922-1936

139

81

108

1937-1951

103

36

72

1952-1966

161

58

119

1967-1981

140

35

89

1982-1996

178

40

112

Средний

123

35

78

Средний

160

55

111

Период маловод-

Уровень, см

Период многовод-

Уровень, см

ный

Дпах

Дгип

#ср

ный

Дпах

Дпт

Я«р

оз. Селигер за последовательные 15-летия

1847-1861

84

36

56

1862-1876

122

58

84

1877-1891

108

50

71

1892-1906

122

/>53

91

1907-1921

122

19

77

1922-1936

117

64

95

1937-1951

96

18

63

1952-1966

142

23

79

1967-1981

115

31

69

1982-1996

135

40

101

Средний

105

31

67

Средний

128

48

90

Однако, как показал опыт, несмотря на статистическую однородность ряда, это не означает, что во временном гидрологическом ряду стока не может быть двух генетически неоднородных выборок, средние значения которых различаются и это различие достаточно значимо в практике водного хозяйства. Действительно, в силу различных внешних и внутренних условий обводненность больших территорий в маловодные 15-летия в среднем ниже, чем в многоводные. Так, для р. Волхов средний годовой сток равен 500м3/с, а в многоводный - 632м3/с, т.е. выше на 132м3/с, или на 26%. Средний сток за 1982-1996 гг. превышает таковой за 1967-1981 гг. на 34 %, а наибольший - на 41 %.

Характерно, что наблюдалось три периода монотонных повышений солнечной активности (тренды): 1700-1790 гг., 1800-1870 гг., 1900-2000 гг. Для двух последних периодов монотонных повышений солнечной активности наблюдался многолетний отрицательный тренд стока. Уравнения трендов годового стока показаны на рис. 2.12. Как и следовало ожидать, за эти же периоды тренды средней годовой температуры воздуха были положительными. Таким образом, анализ показывает, что в многолетнем (вековом) ходе стока наблюдаются устойчивые тенденции к его снижению. В короткие 10-30 лет между периодами роста солнечной активности наблюдается скачок стока вниз, после которого монотонный рост его в течение 80-90 лет продолжался. Более отчетливо видны циклические колебания стока р. Волги, ос- редненного по 15-летиям, на фоне многолетнего тренда (рис. 6.8).

Аналогичная картина с характером тренда наблюдается для рек Европы и европейской части России. По данным наблюдений за годовым стоком на р. Немаи- Смалининкай (1817-1996 гг.), р. Нева-Новосаратовская (1862-2005 гг.), р. Рейн- Кельн (1817-1981 гг.), р. Дунай-Оршова (1847-1981 гг.) и др., многолетний тренд - отрицательный.

Статистический прогноз - это вероятностная оценка возможности развития того или иного процесса и величин его признаков в будущем, полученных на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода. Объектом статистического прогнозирования могут быть те явления и процессы, управление которыми, а тем более планирование их развития, затруднено из-за действия многих факторов; влияние последних не может быть однозначно и полностью определено. Статистический прогноз предполагает не только верное качественное

ТАБЛИЦА 6.6а

Средние, наименьшие, наибольшие значения среднего годового стока (Q) р.Волхов-VI

ГЭС за последовательные 15-летия

Период маловод- ный

Расход, mVc

Период многовод- ный

Расход, mVc

Стах

Qmn

Сер

Стах

Cmin

Сер

1877-1891

603

356

492

1892-1906

867

470

638

1907-1921

786

327

563

1922-1936

927

508

670

1937-1951

621

310

479

1952-1966

946

299

591

1967-1981

656

260

468

1982-1996

927

352

628

Средний

666

313

500

Ср.

917

407

632

Матрица годового стока (15*А) с величинами (?ср за каждое 15-летие и коэффициентами а = QJQn-ц отражающими ступенчатый

тренд р. Нева-Новосаратовская

Период

Порядковый номер года каждого 15-летнего периода и средний годовой сток Q, м3/с

бсрЗа 15 лет

а

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

/>1862-1876

2270

2270

2730

2890

2580

2940

3140

2620

2740

2790

2740

2570

2810

2410

1940

2630

1877-1891

2120

2750

3470

3110

2850

2430

2110

2450

2210

2290

2010

2530

2750

2250

2000

2490

1.06

1892-1906

2180

2580

2800

2710

2470

2330

2220

3200

3440

2780

2500

3400

3310

3360

3160

2830

0.88

1907-1921

2340

2100

2270

2400

2460

2660

2610

2220

1970

2150

2450

2840

2430

2160

1780

2320

1.22

1922-1936

2340

2780

3670

2970

2630

2540

2790

3260

2870

2750

2680

2620

2357

2580

2870

2780

0.83

1937-1951

2140

2060

1770

1340

1490

1714

2417

2560

2440

2600

2210

1940

2250

2390

2250

2110

1.32

1952-1966

2000

2740

2540

2990

2580

2770

3310

2850

1980

2220

2960

2930

2150

1940

2420

2560

0.82

1967-1981

2670

2600

2430

2310

2320

2020

1580

2010

2510

2230

2190

3160

2260

2050

2440

2320

1.10

1982-1996

3090

2610

2690

2380

2420

2560

2720

2350

2670

2600

2760

2370

2490

2720

2120

2600

0.89

1997-2011

2120

2350

2690

2320

2290

2070

1650

2900

2140

(1.17)

/>Средний

2350

2500

2710

2560

2420

2440

2540

2610

2540

2490

2500

2710

2530

2430

2330

2520

Примечание. Сравнение результатов прогноза с натурой: исходный ряд 1879-1950 гг., уравнение линии тренда Qt = 2692 е*0 023710 4 , норма - 2530 м3/с, прогноз Q на 1951-2000 гг. - 2470 ±62 м3/с. Фактический Qcp за период 1951-2000 гг. - 2480 м3/с, ошибка прогноза - 10 м3/с, или 0.4% наблюденного.

ТАБЛИЦА 6.8

Матрица годового стока (15*А) с величинами среднего стока за каждое 15-летие и коэффициентами а = Qj!Qi+\, отражающими

ступенчатый тренд р. Волга-Волгоград

Период

Порядковый номер года каждого 15-летнего периода и средний годовой Q, м3/с

?gt;срЗа 15 лет

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1877-1891

9560

9110

9620

9160

7640

9200

8020

9450

9760

11200

9680

7120

6420

1892-1906

8640

9300

9440

9950

7340

6850

5770

10400

8430

7510

8960

8680

7060

8540

7940

8320

1907-1921

6500

8470

8250

5600

7170

7990

8080

9690

9400

10100

9180

8340

8190

6660

5180

7920

1922-1936

7720

9340

8360

8140

12400

10600

11100

9760

7160

7520

8560

6590

6370

6640

5820

8400

1937-1951

5090

5500

5700

6080

7720

8500

7680

8030

6730

8800

10400

9030

7040

7580

7490

7420

1952-1966

7400

8120

6350

8750

6220

8560

9210

7050

6320

7490

7720

8300

6830

7080

9310

7650

1967-1981

5710

7000

7010

8660

7330

6870

5500

5280

5860

5850

8590

10100

7810

9280

/>7280

1982-1996

7100

7040

7090

9200

9240

8760

7280

7000

10700

10100

7930

8910

10600

8820

5610

8360

1997-2011

7700

9000

9130

7700

8910

8370

7980

8340

9150

6600

-8280

Средний

6980

7970

7880

8190

8380

8410

7780

8680

7760

8350

8540

8700

8230

7530

7130

Примечание. То же (см. табл. 6.7): Qt = 9101 е'0 049 *Ю35 , норма - 8380 м3/с, прогноз Q на 1951-2000 гг. - 7290 ±435 м3/с. Фактический бср период 1951-2000 гг. - 7800 м3/с. Ошибка прогноза - 510 м3/с, или 7% наблюденного.

Годы

Рис. 6.8. Хронологическая последовательность средних значений годового стока р. Волга - г.Волгоград при длительности осреднения 15 лет. у = -71.83*+ 8309.

предсказание, но и достаточно точное количественное измерение вероятно возможных ожидаемых признаков.

В качестве примера использования метода линейного тренда для долгосрочного прогноза годового стока при наличии развивающегося в речном бассейне орошаемого земледелия рассмотрим результаты работ Е.А. и В. Е. Леоновых (1984, 1985). В них представлены материалы по определению тренда в многолетнем ходе стока рек Сырдарьи, Амударьи, Терека, Куры с целью осуществления оценки динамики его снижения и прогноза на перспективу с учетом планируемой динамики площадей орошения.

Водные ресурсы бассейнов этих рек в течение веков использовались главным образом для орошения засушливых земель. Для правильного планирования развития орошаемого земледелия и надежного обеспечения водой всех участников

ТАБЛИЦА 6.9

Снижение годового стока рек под влиянием антропогенных факторов на уровень 1975 г. и безвозвратное водопотребление в бассейнах (по данным различных организаций)

Водосбор реки

Безвозвратные потери воды на хозяйственные нужды, км3/год

Снижение годового стока под влиянием хозяйственной деятельности в средних условиях водности, км3/год

Терек и Сулак

5.9-6.9

4.4

Кура

14.0-17.0

3.2

Сырдарья

23.5-30.7

8.1

Амударья

33.8-55.8

14.0

Орошаемые площади и водопотребление в бассейнах Амударьи и Сырдарьи (по данным Союзгипроводхоза)

Уровень

развития

Орошаемая площадь, млн га

Обязательные затраты, км3/год

Итого

Остальное безвозвратное водо- потрсблсние, км3/год

потери на испарение

санитарный

пропуск

Отбор в Афганистан

всего

в том числе ирригация

Р. Амударья

1975

2.6

3.5

3.2

1.5

8.2

45.2

43.1

1980

3.4

3.2

3.2

1.5

7.9

49.5

' 47.1

1985

4.1

2.5

3.2

2.0

7.7

51.5

49.0

1990

5.1

2.5

3.2

2.3

8.0

62.1

59.5

1995

6.1

2.5

/>3.2

3.2

8.9

72.2

69.5

2000

7.2

2.5

3.2

3.6

9.3

88.2

85.2

Р. Сырдарья

1975

2.6

2.0

0.5

-

2.5

24.3

22.6

1980

3.1

2.4

1.6

-

4.0

29.2

26.9

1985

3.4

2.4

1.6

-

4.0

30.1

27.6

1990

3.8

2.0

1.6

-

3.6

35.1

32.8

1995

4.3

2.0

1.6

-

3.6

39.8

37.5

2000

4.9

2.0

1.6

-

3.6

45.4

42.9

водохозяйственного комплекса указанных речных бассейнов необходимо надежно оценить объем безвозвратных потерь стока и сроки исчерпания водных ресурсов при запланированных темпах развития отраслей народного хозяйства и величины естественных колебаний притока с гор.

В табл. 6.8 приводятся данные сравнения безвозвратных потерь годового стока на хозяйственные нужды и величины его снижения под влиянием хозяйственной деятельности. Как видно из таблицы, эти величины не совпадают, что говорит о приближенности расчетных величин.

Теоретический анализ и расчеты возможных величин компенсации потерь стока при орошении засушливых земель показали, что в изменение речного стока это не может внести существенного вклада (Леонов, 1975). Основную роль в снижении речного стока аридной зоны играют безвозвратные потери на орошение. Опыт расчетов безвозвратных потерь и возвратных вод за прошлые годы по различным бассейнам показал их невысокую точность, что связано с недостатком данных измерений коллекторно-дренажного стока за ранние годы, с недостаточно точным и полным учетом забора воды на орошение и погрешностями расчетов составляющих водного баланса.

Указанные недостатки при расчетах водохозяйственных балансов приводили к неточным определениям объемов водопотребления и запланированных орошаемых площадей. В качестве примера в табл. 6.10 приводятся данные Союзгипроводхоза

по орошаемым площадям в бассейнах Амударьи и Сырдарьи. Как будет показано ниже, запланированные площади под орошение даже на уровень 1985-1990 гг. в условиях среднего по водности года не смогут полностью орошаться по причине исчерпания водных ресурсов этих рек.

В условиях недостаточно полной и точной информации о составляющих водного баланса орошаемых массивов речных бассейнов оценка и прогноз тенденции изменения водности рек при орошении могут быть выполнены путем расчета параметров тренда в многолетнем ходе водности рек. При этом определение тренда в ходе стока выполняется на фоне комплексного анализа изменений стокообразующих факторов и динамики антропогенных факторов стока с использованием комплексного графика (рис. 6.8).

Темпы снижения речного стока при орошении определяются темпами роста орошаемых площадей и зависят от кпд оросительных систем, общего уровня сельскохозяйственного производства и эффективности водохозяйственных систем. В общем виде это положение можно записать как

(25)

где              - интенсивность изменения речного стока в условиях роста орошаемых

площадей за выбранный интервал времени t;- интенсивность роста орошаемых площадей за тот же отрезок времени; к - коэффициент пропорциональности, одновременно учитывающий изменение кпд оросительных систем и общий уровень использования воды в бассейне. Для учета влияния климатического тренда на временной тренд речного стока в уравнение (25) необходимо ввести дополнительный член, учитывающий этот эффект. В качестве характеристики климатического тренда удобно принять тренд стока зоны формирования, так как он не подвержен влиянию хозяйственной деятельности и интегрально отражает ход климатических изменений и многолетнем разрезе. С учетом сказанного уравнение (25) перепишем в виде

(26)

где              - интенсивность изменения стока зоны формирования за период t под

влиянием климатического тренда; к\ - коэффициент пропорциональности перехода от зоны формирования к замыкающему створу. Привременной тренд сто

ка в замыкающем створе обусловлен в основном влиянием орошения. При этом точка перелома по ходу линии .будет соответствовать точке перелома в линии тренда стокачто хорошо видно на рис. 6.9. Уравнения линии тренда

годового стокав замыкающем створе определяются на временных отрезках, для которых

Аналогичным образом под влиянием орошения изменялся сток р. Колорадо в США (рис. 6.10).

Рис. 6.9. Комплексный график хронологического хода температуры р. Амударья.

/ - воздух, 2 - осадки, 3 - приток с гор, 4 - площадь орошения, 5 - коэффициент относительных потерь стока, 6 - сток в замыкающем створе./-линия тренда годового стока (1931-1965 гг.),//-(1931-1977 гг.),///-(1965-1977 гг.).

Анализ материалов наблюдений за изменением годового стока рек аридной зоны под влиянием орошения (см. рис. 6.9, 6.10, 6.11) показал, что изменение стока в многолетнем разрезе хорошо описывается уравнением линейного тренда

Q,              = Q- а (*-/,),              (27)

где Q - средний расход воды за период наблюдений, Q, - расчетный средний годовой расход воды в момент времени t, i - порядковый номер среднего члена стокового ряда; для первого члена ряда t = 1, а - параметр. Параметр а линии тренда годового стока отыскивается методом наименьших квадратов. В качестве примера использования метода линейного тренда для долгосрочного прогноза годового стока при наличии развивающегося в речном бассейне орошаемого земледелия рассмотрим результаты работ (Леонов, Леонов, 1981,1984).

На основании данных многолетних наблюдений за стоком Амударьи, Сырдарьи, Терека, Куры были рассчитаны уравнения линейного тренда изменения годового стока по замыкающим створам за отдельные отрезки времени (табл. 6.11). Расчеты выполнялись при условии dQ^dt = 0. Для оценки доли вклада климатического тренда в общем суммарном изменении стока замыкающих створов были рассчитаны уравнения линейного тренда по значениям суммарного притока с гор (табл. 6.7). Как видно из таблицы, изменение притока с гор по всем рекам за соответствующие

периоды наблюдений весьма мало, и поэтому с учетом данного фактора при расчетах суммарного изменения стоками можно пренебречь. Так, для Сырдарьи приток с гор за 1950-1976 гг. остался постоянным, а для Амударьи разница начального значения (1932 г.) и конечного (1966 г.) равна 160м3/с при среднем значении притока на середине интервала (1949 г.), равном 2231 м3/с, т. е. за счет климатического тренда сток в зоне формирования снизился на 7.2 %. В этот же период значение расчетного стока в замыкающем створе п. Чатлы составило 495 м3/с.

Для р. Терек снижение среднего расчетного стока за 47-летний период наблюдений (1930-1976 гг.) было таково: с 337 до 209 м3/с, т.е на 128 м3/с, или на 38 % от первоначального. Средний расчетный приток с гор за этот период увеличился с 250 до 254 м3/с, т.е. всего на 4 м3/с, или 1.6% (табл. 6.7).

Испытание стокового ряда р.Терек-Каргалинская за период наблюдений 1930— 1976 гг. на тренд, однородность, независимость (случайность) проводилось по семи критериям. Результаты испытания сведены в табл. 6.11 и 6.12, из которых следует, что по всем критериям, кроме Валлиса-Мура гипотеза о независимости отклоняется при а = 0.001 или принимается альтернативная гипотеза о зависимости данных (наличие тренда) с вероятностью 99.9 %.

В условиях недостаточно полной и точной информации о составляющих водного баланса орошаемых массивов и речных бассейнов в целом оценка и прогноз тенденции изменения водности рек при наличии орошения могут быть выполнены путем расчета уравнения линии тренда в многолетнем ходе водности. При этом определение тренда выполняется на фоне комплексного анализа изменений стокообразующих факторов и динамики антропогенных факторов стока с использованием комплексного графика (рис. 6.11).

Анализ ряда на принадлежность нормальному закону распределения

Критерий

Ассимстрия

CAO/S

R/S

п со2

St

0.558

0.798

4.38

0.101

а

0.01-0.05

gt;0.1

0.1н-0.1в

gt;0.5

Вывод

(+)

+

+

+

Примечание. St - расчетное значение статистик; а - соответствующий уровень значимости; знак «+» означает, что гипотеза о нормальном распределении ряда принимается, знак (+) - сомнительная область.

Прогнозное уравнение для р. Терек-Каргалинская имеет вид:

(28)

Здесь Q(t) - расчетный средний годовой расход в момент t, /' - порядковый номер в стоковом ряду. Коэффициенты, входящие в уравнение (28), определены по ряду годового стока (1930-1976 гг.) на основе решения системы уравнений методом наименьших квадратов.

Величина относительного снижения стока (по отношению к году начала инструментальных наблюдений) за отдельные годы и пятилетия определялась по формуле

(29)

где- снижение стока, м3/с;- расход, определенный по уравнению (27) на

начало периода наблюдений при t =1;- расход на конец периода наблюдений.

Полные потери стока в бассейне реки, очевидно, равны относительным потерям, вычисленным по уравнению (29), плюс потери стока в доинструментальный

ТАБЛИЦА 6.12

Анализ ряда на независимость

Критерий

v-критсрий

Валлиса-

Мура

Кокса-

Стюарта

Коэффициент ранговой корреляции (Смирнова)

Инверсия

Коэффициент

автокорреляции

Критерий серий, основанный на медиане

St

0.771

0.176

3.369

-0.682

4.778

0.606

v=ll vx(И)

а

0.0001-

0.00001

0.4-0.5

0.001-

0.0001

0.00001-

0.000001

0.000001

0.0001

/>0.0001-0.00001

Вывод

-

+

-

-

-

-

-

Примечание. Знак «минус» - гипотеза о случайности (независимости) ряда отклоняется, знак «плюс» (+) - принимается.

I - воздух, 2 - осадки, 3 - приток воды с гор, 4 - динамика площади орошаемых земель, 5 - годовой сток р. Терек-станица Карга- линская за 1930-1976 гг. На кривых 3 и 5 пунктиром показаны линии тренда годового стока, рассчитанные по уравнению (27), на кривых 4 и 5- рассчитанные значения площади орошаемых земель и годового стока до 2000 г.

период, так как и до начала гидрометрических наблюдений существовало поливное земледелие, отмечались безвозвратные потери стока на орошение. Потери стока для доинструментального периода определялись по формуле

-(30)

где .- потери стока на хозяйственные нужды в доинструментальный период;

-естественные водные ресурсы речного бассейна;, - расчетный средний годовой расход воды на начало периода t = 1.

Расхождение в прогнозных величинах годового стока р. Днепр-Каховка, определенного методами линейного тренда (Леонов, Леонов, 1987) и водохозяйственного баланса (Шикломанов, 1976), наглядно видно из рис. 6.12.

Расчетное уменьшение стока под влиянием климатических и антропогенных факторов по линейному тренду составило на 2000 г. 6.8 км3, безвозвратное водо- потребление, по данным (Шикломанов, 1976), на уровень 2000 г. - 23 км3, а согласно (Шикломанов, 1979), на тот же 2000 г. - 30.4 км3 в средний по водности год. Последнее уменьшение стока более чем в 4 раза превышает общее, определенное по тренду. Фактический годовой сток в маловодном 2000 г. находился на уровне, близкому к траектории линии линейного тренда.

Для Волги безвозвратные потери на 2000 г. оценивались в 44.4 км3 («Водные ресурсы...», 1987) и соответственно сток - 200 км3. Фактический сток в маловодном 2000 г. составил 243 км3, или 7700 м3/с, т.е. был на 43 км3, или на 18 %, больше прогнозного.

Ошибки антропогенного уменьшения стока Днепра, Волги, Дона и других рек (Шикломанов, 1976, 1979, 1987; «Водные ресурсы...», 1987) связаны с принципиально неверным подходом к методике прогнозирования развития водного хозяйства

Рис. 6.12. Г рафик хода типов атмосферной циркуляции W, Е, С (число дней) по Г.Я. Вангенгейму, средней годовой температуры воздуха и годового стока р. Днепр-г. Каховка за 1881-1981 гг. 1 - годовой сток, 2 - норма стока, 3 - линия тренда за 1881-1981 гг., 4 - линия тренда, рассчитанная по перспективному водохозяйственному балансу до 2000 г.

и потерь речного стока, которые определялись путем прямого суммирования, без учета экономических, экологических и климатических прогнозов. Кстати, в работах И. А. Шикломанова (1976, 1979) вообще не приводятся исчерпывающие сведения об экономической, водохозяйственной деятельности и тенденциях их развития в бассейнах рек, а оценки антропогенного уменьшения стока в его работе от 1976 г. еще больше, чем в работе от 1979 г. Напомним, что, по прогнозу М. И. Львовича (1963), уменьшение стока Волги под влиянием только агролесомелиораций оценивалось в 40%, или в 102 км3, при норме 254 км3. Фактически в многолетнем ходе стока Волги за период 1879-2005 гг. отмечался отрицательный тренд, а разница начального и конечного расчетных расходов воды составляла 645 м3/с, или 20.3 км3, за 127 лет, под влиянием естественных и антропогенных факторов (рис. 6.13).

Уменьшение стока Волги с 1936-1940 гг. составило 4.8 км3 и возросло в 1956— 1960 гг. до 26 км3 (Георгиевский, 2005). В 1986-1990 гг. оно составило 25.0 км3 и уменьшилось до 12 км3 в 1998-2000 гг. Любопытно, что за период 1936-2000 гг. тренд годового стока был положительным и расчетный сток с 1936 г., равный 6940 м3/с, возрос к 2000 г. до 8440 м3/с. Приращение за этот период составило 8440-6940= 1500 м3/с, или 47.3 км3. Таким образом, несмотря на безвозвратные изъятия стока, водность р. Волги за период 1936-2000 гг. имела тенденцию к росту. К сожалению, в прогнозах И. А. Шикломанова не было учтено снижение безвозвратных потерь на протяжении прогнозного периода, как это потом было сделано В. Ю. Г еоргиевским.

Удручающий опыт прогнозов антропогенных потерь и уменьшения (тенденций) стока больших рек б. СССР свидетельствует о слабой проработке принципиальных вопросов оценки потерь стока при развитии хозяйственной деятельности.

Порядковый номер года

Рис. 6.13. Колебания годового стока р. Волга-г. Волгоград за 1936-2000 гг. и линейный тренд. Уел. обозн. см. на рис. 6.3; у=- 23.549.x + 6914.3, Л2 = 0,1021.

Как показал опыт, наиболее непредсказуемыми оказались планируемая хозяйственная деятельность общества и ее влияние на водные ресурсы.

Теоретические аспекты данной проблемы имеют интересную историю. Еще в конце XIX в. немецкий философ Вильгельм Вундт открыл принцип гетерогонии целей. Суть его заключается в том, что деятельность каждого человека, стремящегося к достижению поставленной цели, неизбежно порождает непредвиденные, неожиданные, нежелательные последствия. Чтобы добиться цели, человек на ходу должен пересматривать способы ее достижения. При этом движение к цели происходит с определенными отклонениями от оптимальной траектории и издержками.

В случаях с крупными социально-общественными программами, как, например, спасение Аральского моря от высыхания, ситуация еще более осложняется из- за множества разнонаправленных векторов социального, политического, хозяйственного, экологического, демографического и других направлений. Прогноз в этом случае весьма сложен и неопределенен, даже если следовать рекомендациям известного экономиста Дж. Стюарта Милля, пытавшегося в своем труде «Система логики» открыть закон прогресса.

Между тем в эпоху жесткого административно-командного стиля управления водным хозяйством страны долгосрочный прогноз изменения стока Сырдарьи и Амударьи осуществлялся с высокой точностью, так как водохозяйственные планы исполнялись строго с намеченными государственными мероприятиями. Скептически настроенные исследователи по вопросам возможности долгосрочного прогнозирования состояния природно-хозяйственных систем (речные, озерные, морские) на 30-60 лет вперед в качестве дополнительного препятствия выдвигают тезис о невозможности прогноза научно-технического прогресса. Этот тезис не следует принимать однозначно, так как научно-технический прогресс, по сути, неизбежно будет направлен, в соответствии с принципом глобально-экологической целесообразности, на оптимизацию хозяйственной деятельности. Добавим к тому же, что в наше время в России успешно работает Институт долгосрочного прогнозирования.

Приведем некоторые неудачные долгосрочные гидрологические прогнозы, составленные в прошлом: катастрофическое влияние агролесохозяйственной деятельности на годовой сток Волги (Львович, 1963); прогнозы катастрофического истощения водных ресурсов Волги, Днепра (Шикломанов, 1976, 1979); прогноз невиданного подъема уровня Каспийского моря на 5 м только за счет влияния антропогенного роста С02 (Будыко и др., 1988); прогноз прогрессивного снижения уровня Каспия к 2000 г. (Шикломанов, 1976); отсутствие существенного истощения стока Сырдарьи и Амударьи за счет компенсирующих факторов (Дунин-Барковский, 1960); стабилизация уровня оз. Севан за счет уменьшения испарения при уменьшении площади зеркала озера (Соколовский, 1968).

Любопытно, что приведенные неоправдавшиеся долгосрочные прогнозы на самом деле отношения к принципу гетерогонии не имеют.

Вышеперечисленные прогнозы не состоялись частично по причине большой сложности проблем, корректно пока еще не решенных, а также из-за методических ошибок или некритического отношения к научным догмам и плановым (прогнозным) показателям развития отраслей народного хозяйства.

Ошибочность прогноза М. И. Львовича (1953) о снижении стока Волги на 40% под влиянием агролесомелиорации, как блестяще показал В. В. Водогрецкий (1979), связана с методическими ошибками. По прогнозу последнего, снижение стока Волги за счет агролесомелиораций составляет всего 1 %. Для Днепра влияние агролесомелиораций на годовой сток, по оценке И. Г. Швеца (1978), не превышает 1-2 % нормы, т.е. ниже точности определения годового стока.

Прогнозы И. А. Шикломанова (1976, 1979) катастрофического истощения водных ресурсов Волги и Днепра (к 2000 г.), снижения стока под влиянием хозяйственной деятельности, оценивающегося по Волге на 44.4 км3, Днепру - 30.4 км3 (рис. 6.12), не оправдались. Ошибочность рассматриваемых прогнозов под влиянием комплекса хозяйственной деятельности возникла частично из-за несовершенства использованных балансовых методов расчета при определении безвозвратных потерь стока без учета внутреннего влагооборота, частично из-за некритического отношения к плановым показателям развития орошаемого земледелия, частично из-за неучета естественных трендов и цикличности стока.

По мнению И. Г. Швеца (1978), «суммарное влияние основных хозяйственных мероприятий (агротехника и строительство водохранилищ) в бассейне Днепра, ниже г. Киева, по состоянию на 1972 г. можно оценить в пределах 3-4% нормы, т.е. ниже точности определения годового стока».

Прогноз прогрессивного снижения уровня Каспия к 2000 г. (Дунин-Барковский, 1960) основывался на концепции однонаправленного превалирующего влияния антропогенных факторов на климат и сток рек без учета естественных циклических колебаний уровня моря. Прогноз резкого антропогенного подъема уровня Каспийского моря на 5 м (Будыко и др., 1988) не состоялся из-за неучета фаз естественного циклического колебания уровня. Подъем уровня моря с 1978 по 2000 г. на 2.5 м происходил по естественным причинам, а не из-за роста содержания СОг- Здесь явный пример давления догмы над сущностью процесса и методом прогноза.

Любопытно, что даже перекрытие зал. Кара-Богаз-Гол, погубившее металлургический комбинат, принесшее миллионные убытки и способствующее подъему уровня, сторонники догмы о прогрессивном его падении («Водные ресурсы...», 1987) не принимали во внимание. Примеров подобных ситуаций немало в истории водохозяйственной деятельности.

Рассмотрим один из таких примеров - ситуацию с оценками компенсирующих факторов, влияющих на водные ресурсы рек, сток которых используется для орошения засушливых земель. Л. В. Дунин-Барковский (1960) впервые высказал предположение, что относительная стабильность стока Сырдарьи, Амударьи в 50-60 гг. прошлого века связана с наличием компенсационных факторов.

Расшифровка влияния компенсирующих факторов на сток приведена в табл. 6.13 в виде возможных величин компенсации стока при орошении засушливых земель (Леонов, 1975). Видим, что ни один из девяти факторов, определяющих компенсацию речного стока, не дает сколько-нибудь весомый вклад в дело уменьшения стока под влиянием орошения. Иными словами, влияние компенсирующих факторов практически не могло влиять на поддержание уровня на устойчивых отметках.

Уравнения линий тренда снижения годового стока больших рек под влиянием орошения представлены в табл. 6.14. Для сравнения в табл. 6.15 приведены уравнения линий тренда за те же периоды наблюдений за стоком с гор, где нет хозяйственной деятельности.

Прогноз стабилизации уровня оз. Севан (Соколовский, 1968), основанный на воднобалансовых расчетах, оказался ошибочным. Для ликвидации негативных эколого-гидрологических последствий сработки вековых водных запасов озера, спустя десятилетия, потребовались дополнительные мероприятия по поддержанию уровня озера на оптимальных отметках путем переброски стока из соседнего водосбора с сооружением водопропускного туннеля в горах.

Анализируя причины крайне неудовлетворительных долгосрочных прогнозов стока рек и уровня озер (Каспийского моря) на основе учета антропогенных факторов, следует отметить, что концепция значительного антропогенного прямого и косвенного влияния на водные ресурсы рек и водоемов оправдала себя только в двух случаях: при развитии массового орошения и при межбассейновых перебросках стока. В других случаях антропогенная и стохастическая концепции изменения стока не дала положительных результатов, в том числе и при использовании современных климатологических моделей, о чем будет сказано ниже.

Наиболее достоверные прогнозы при оценке возможного изменения стока рек получены для водосборов, чьи водные ресурсы используются в ирригации.

Рис. 6.14. Связь темпов прироста орошаемых площадей (dF/dt) с темпами снижения годового стока в

бассейне р.Амударьи-пос.Чатлы.

В качестве примера рассмотрим прогнозы годового стока для Сырдарьи, Амударьи, Терека, Куры, выполненные методом линейного тренда.

Для р. Амударьи-Чатлы естественные водные ресурсы приняты в размере 72.8 км3. Расчетный расход воды на 1991-2000 гг. равен 1670 м3/с, что соответствует объему годового стока, равному 52.7 км3 (табл. 6.16). Разница между величиной естественных водных ресурсов и расчетным объемом годового стока на расчетные периоды (1936-1940, 1941-1950 и т.д.) отражает потери стока на хозяйственные нужды. Анализ динамики полных потерь стока на орошение и хозяйственные нужды, по данным табл. 6.17, показывает что величины суммарного снижения удовлетворительно согласуются с величинами безвозвратных потерь стока в бассейне Амударьи, полученных за прошлые годы различными проектными организациями (табл. 6.9).

Прогноз по тренду показал (рис. 6.14), что водные ресурсы в условиях средней водности будут близки к исчерпанию уже в 1983-1985 гг.; при этом орошаемая площадь в 1985 г. должна быть равна 2760 тыс. га, т. е. выше, чем в 1978 г., на 360 тыс. га. Запланированные темпы прироста орошаемых площадей на период 1980-1985 гг. с достижением в 1985 г. площади орошения в 3360 тыс. га без дополнительного регулирования стока и ограничений норм полива вряд ли возможны, и тем более невозможно обеспечить водой орошение на площади 4100 тыс. га, также запланированных Союзгипроводхозом на этот срок.

Темпы снижения годового стока dQ/dt определяются темпами роста орошаемых площадей dF/dt, но в первом приближении связь этих величин линейна (рис. 6.14).

В прогнозных условиях, задаваясь запланированными темпами прироста орошаемых площадей dF/dt, по графику (рис. 6.12) определяется величина dQ/dt и таким образом вариантно решается вопрос об ожидаемом снижении стока реки. Время исчерпания водных ресурсов речного бассейна определяется либо аналитически по формуле (27), либо графически с помощью рис. 6.9, на котором линия тренда стока при исчерпании вод ных ресурсов пересекает ось абсцисс. На основании проведенного исторического исследования можно сделать следующие выводы.

Характеристика компенсации потерь стока за счет различных агротехнических, мелиоративных и гидротехнических мероприятий, проводимых на орошаемых полях



ТАБЛИЦА 6.14

Уравнение линий тренда снижения годового стока больших рек под влиянием орошения

Расчетный

Среднее квад-

Расчетные расходы воды

Расчетное

на начало и конец периода

снижение сред

Река-пункт

период,

Уравнение линий тренда

рlt;1ТИ nvtKUt

отклонение,

наблюдений, м3/с

него годового

годы

м3/с

расхода воды,

начало

конец

\rVc

Амударья-

1931-1965

Qt-1430-14.16(/-18)

268

1670

1190

480

Чатлы

1965-1977

0t=875-74.13(f-7)

436

1320

430

890

Сырдарья-

1931-1949

0t=458-2.88(f-lO)

14.1

484

432

52

Казалинск

1950-1975

0t = 378-16.6(^-14)

152

594

62

532

Терек-

Каргалинская

1930-1975

Qi - 273 - 2.11(t - 24)

42.3

337

209

128

Кура-

Сальяны

1930-1975

ft = 534-1.97(/-24)

127

579

489

90

Анализ рядов стока за многолетний период рек аридной зоны - Сырдарьи, Амударьи, Куры, Терека - показал, что процесс стока этих рек нестационарен за весь период инструментальных наблюдений и обусловлен систематическим ростом безвозвратных потерь воды на орошение. Поэтому стоковый ряд не может быть приравнен к условно естественному, стационарному. Направленное, систематическое снижение стока этих рек хорошо описывается уравнением линейного тренда, существование которого во временном ходе стока позволяет на единой методической основе дать оценку и прогноз изменений годового стока при заданных темпах прироста орошаемых площадей с точностью 20-25 %. Расчетные величины антропогенного снижения стока Сырдарьи, Амударьи, Терека, Куры согласуются с величинами безвозвратных потерь его на орошение, полученными проектными организациями методом водного либо водохозяйственного баланса. Снижение годового стока на уровень 1978 г. по отношению к водным ресурсам составило для Амударьи 84.6, Сырдарьи - 88.8, Куры — 43.3 %.

ТАБЛИЦА 6.15

Уравнение линий тренда изменения притока с гор больших речных бассейнов

Река

Расчетный

период,

годы

Уравнение линий тренда

Среднее квадратическое откло- нснис, м3/с

Расчетные расходы воды на начало и конец периода наблюдений, м3/с

Расчетное снижение среднего годового расхода воды, \гУс

начало

конец

Амударья

1932-1956

0,=2231 -4.730-18)

254

2311

2151

-160

1966-1978

0,=2154-4.363(^-6)

322

2371

1937

—434

Сырдарья

1932-1950

0,= 1173 + 0.73(^-10)

170

1166

1180

14

1950-1975

0,=378+16.6(gt;-14)

152

1222

1222

0

/>Терек

1930-1975

Qt=252 + 0.0855(/ - 24)

29.3

250

254

4

Расчетные величины изменения стока рек (W, км3) под влиянием

хозяйственной деятельности в условиях средней водности

за период наблюдений до 1980 г. и прогнозные значения до 2000 г.

ТАБЛИЦА 6.16

Расчет

Прогноз

Потери

стока

1936-

1940

1941-

1950

1951-

1955

1956-

1960

1961-

1965

1966-

1970

1971-

1975

1976-

1980

1981-

1985

1986-

1990

1991-

2000

Р. Амударья-Чатлы, W0 = 72.8 км3

I

3.12

0.50

9.84

12.1

14.3

18.1

29.8

41.5

51.5

52.7

52.7

II

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

20.1

III

23.13

26.51

29.94

32.2

34.4

38.2

49.9

61.6

71.6

72.8

72.8

IV

31.8

36.4

41.1

44.2

47.3

52.5

68.5

84.6

98.4

100

100

Р. Сырдарья-Казалинск, W0 = 36.7 км3

I

И

III

IV

0.73

21.4

22.13

60.3

1.39

21.4

22.79

62.1

1.99

21.4

23.39

63.7

2.65

21.4

24.04

65.5

3.34 24.74

67.4

5.96

21.4

27.36

74.0

8.58

21.4

30.0

81.7

11.2

21.4

32.6

88.8

21.4 35.2

95.9

15.3 36.7 100

Р. Кура-Сальяны, W0 = 26.9 км3

I

0.47

0.95

1.43

1.73

2.05

2.876

2.65

2.96

3.28

3.60

4.07

II

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

8.6

III

9.07

9.55

10.02

10.33

10.65

10.96

11.25

11.66

11.88

12.2

12.67

IV

33.7

35.5

37.2

38.4

39.8

40.7

41.8

43.8

44.2

/>45.4

47.1

Р. Терек-Каргалинская, W0~ 11.6 км3

I

0.69

1.86

2.02

2.46

2.90

3.34

3.75

4.39

4.64

5.08

5.71

II

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

III

1.69

2.36

3.02

3.45

3.90

4.34

4.75

5.19

5.64

6.08

6.71

IV

14.6

20.3

26.0

29.8

33.6

37.4

40.9

44.7

48.6

52.4

57,8

Пр имечание. I - потери стока относительно начала инструментальных наблюдений; II - потери стока за инструментальный период; III - суммарные потери стока; IV - суммарные потери стока в процентах от естественных водных ресурсов. Прогнозные потери стока вычислены при условии сохранения современных темпов прироста орошаемых площадей в ближайшие 20 лет и отсутствия переброски стока; Wo - водные ресурсы.

К началу 1980-х годов Сырдарья в нижнем течении пересохла, сток Амударьи также сильно сократился, в результате чего уровень Аральского моря упал на 17 м, а море разделилось на два обособленных водоема. Ожидается, что к 2011-2015 гг. Аральское море высохнет полностью.

На р. Терек за 47-летний период наблюдений (1930-1976 гг.) произошло снижение среднего расчетного стока с 337 до 209м3/с, что составляет 128м3/с, или 38% первоначального. Средний расчетный приток с гор в период 1930-1976 гг. увеличился с 250 до 254м3/с, т. е. всего на 4м3/с, или 1.6% (табл. 6.14).

Рис. 6.15. Разностная интегральная кривая модульных коэффициентов годового стока Днепра у Лоцманской Каменки за период 2149 г. до н.э. по 1975 г. н.э. (Швец, 1978).

Несмотря на простоту прогностических уравнений типа (27), результаты прогноза годового стока по рекам Сырдарье, Амударье на период 1979-1986 гг. оказались более точными, чем при применении методов водного баланса и множественной регрессии. Аналогичные результаты получены и по Тереку. Необходимо отметить, что в условиях нарастающего влияния ирригационной деятельности точность прогнозных уравнений типа (27) определяется выполнением планов хозяйственного освоения территории.

В условиях естественного гидрологического режима метод линейного тренда (Леонов, Леонов, 1989, 2005), а также метод скользящего сглаживания с последующей аппроксимацией по степенной экспоненте (Леонов, Леонов, 1982) позволили получить надежные прогностические оценки ожидаемых фиксированных норм годового стока по многим рекам России (Нева, Северная Двина, Волга, Ока, Вятка, Обь, Иртыш, Енисей, Лена и др.).

Оценка многовековых колебаний годового стока р. Днепр-Лоцманская Каменка дана в работе Г. И. Швеца (1978) за период с 2149 г. до н.э. по 1975г.н.э. длительностью 4124 года. Годовой сток восстановлен по связи иловых отложений в Сакском озере и измеренным стоком за период 1818-1872 гг.

Разностная интегральная кривая (рис. 6.15) позволяет выделить из общего ряда многовековой цикл с 1874 г. до н.э., т.е. 3816 лет. Маловодная фаза основного многовекового цикла продолжалась 2596 лет, с 1874 г. до н.э. по 722 г. н.э. На протяжении этой фазы отмечены длительные (свыше 100 лет) маловодные периоды в столетия XIX-XVIII, XV-XIV до н.э. На протяжении маловодной фазы многовекового цикла были внутривековые циклы с многоводными фазами. При этом отмечается характерная особенность - суммарная продолжительность маловодных фаз превышает длительность многоводных фаз в 2.1 раза. Особенно многоводными были Х-ХН столетия. В Русских летописях имеются указания о весьма многоводных годах в это время: 945, 991,1000,1067,1108,1126,1128,1188 и 1196.

Рис. 6.16. Многовековой тренд годового стока р. Днепр-ЛоцманСкая Каменка по величинам годового стока, осредненного по 120-летним непересекающимся отрезкам за период 2149 г. до н.э. по 1975 г. н.э.

Уел. обозн. см. на рис. 63; у = 6.4314х + 1438.2, R2 = 0.2574.

С тем чтобы оценить тренд в стоковом ряду более чем за четырехтысячелетний период в колебаниях годового стока Днепра, нами был определен тренд по средним величинам годового стока, осредненного по 120-летним непересекающимся отрезкам.

Как показано на рис. 6.16, тренд этих величин положительный. На линии тренда четко видны два пика. Первый пик отмечен для периода 2149-2030 it. до н.э. и равен 1780 м3/с. Второй наблюдался для периода 1091-1210 гг. н.э. и составил 1960 м3/с. На отрезке с 1909 г. до н. э. по 850 г. н.э. длительностью 2759 лет средние величины каждого 120-летнего периода колебались около среднего стока в 1480 м3/с в среднем в пределах ± 49м3/с, или 3 %, наибольшего - 15 %. В работе Г. И. Швеца (1978) норма стока определена за весь период (4124 года) величиной 1550м3/с при Cv=0.25 и С,=0.67.

Расчеты отклонений стока в смежных и-летиях (Qi-Qi, Qr~Qi и т.д.), для отрезков в 30, 60, 90 и 120 лет показали, что отклонения между смежными непересекающимися 30-летними средними в среднем составляют ±111 м3/с, или 7 % от нормы. Для 60-летних - 90 м3/с, или 6%, 90-летних - 69 м3/с, или 4 %. Наибольшие отклонения от нормы с 1 %-ной вероятностью достигают соответственно: для 30-летних периодов - 23%, 60-летних - 15, 90-летних - 13 и 120- летних - 13%. Хронологический ход отклонений годового стока смежных частных рядов стока при осреднении 30 лет каждый представлен на рис. 6.17. При общей длительности ряда 4124 года всего включено 136 непересекающихся 30-летних рядов.

alt="" />

Годы

Рис. 6.17. Многовековой тренд годового стока р. Днепр-Лоцманская Каменка по величинам годового стока, осредненного по 30-летним непересекающимся отрезкам, за период с 2149 г. до н.э. по 1975 г. н.э. Уел. обозн. см. на рис. 6.3; у = -0.3998* + 137.96, R2 = 0.0343.

Представленные выше статистические характеристики могут служить ориентирами при оценке сверхдолгосрочных прогнозов для перечисленных интервалов в 30, 60 лет. В случае превышения указанных отклонений смежных непересекаю- щихся отрезков стока прогнозные оценки должны тщательно анализироваться.

Необходимо добавить, что размах отклонений помимо продолжительности ряда будет зависеть от статистических характеристик рядов С„ и Cs. Чем они выше, тем выше размах отклонений.

В работах (Христофоров, Симонов, 2004; Мохов, Хан, 2002; Евстигнеев, Акименко, 2004; Amell, 1999) даны подробная картина многолетних тенденций изменения годового стока и прогноз годового стока больших сибирских рек под влиянием С02. Показано, что для ряда годового стока р. Енисея длительностью 60 лет имеется возрастающий тренд. Монотонность возрастающего или убывающего тренда в изменениях стока воды характеризует непараметрический критерий тренда Спирмена. При уровне значимости в 5 % превышение абсолютных значений статистики критерия t(S) над критическим числом 1.96 означает наличие достоверного возрастающего или убывающего тренда в многолетних колебаниях стока рек.

В основании прогнозов по тенденциям и увеличениям стока Оби, Енисея, Лены и других сибирских рек лежит представление о влиянии антропогенного повышения С02 на глобальный климат и соответственно на сток рек (Amell, Climate Change..., 1999, 2001). При этом для оценки влияния внешних факторов на изменения климата используются модели HadCM2 b HadCM3. В качестве базо-

вых обычно используются семь наиболее транзитивных моделей, позволяющих анализировать во времени реакцию климата на сценарии изменения внешних факторов, учитывающих взаимодействие атмосферы и гидросферы.

На основе сценария A1F1 и принятой прогнозной модели (Amell, 1999), можно сказать, что годовой сток Оби возрастет за 60 лет, т.е. к 2050 г. - на 12 % (по отношению к среднему за 1961-1990 гг.). Для Енисея увеличение стока составит 15%, для Лены - 27 %. К востоку от впадения Лены повышение стока ожидается на 20-40 %.

По прогнозу И. И. Мохова, В. Ч. Хона (2002), сток Оби к 2050 г. возрастет на 25 %, Енисея - 20, Лены - 28 %. В.Ю. Георгиевский считает, что ожидаемое увеличение стока к 2050 г. составит для Оби - 15 %, Енисея - 17, Лены - 20 %.

Любопытно, что авторы конкретно не определяют временной отрезок на уровень 2050 г. Не ясен смысл термина «на уровне 2050 г.» или «к 2050 г.». Что это: один год или средняя величина за несколько лет до и после 2050 г. или это просто приращение за прогнозный интервал в 60 лет? Такая неопределенность вызывает вопросы в отношении как самих относительных величин изменения стока (в%), так и вероятностных величин колебаний стока относительно его нормы.

Сопоставим приведенные выше величины приращения стока за 60 лет к норме, полученные для Днепра-Лоцманская Каменка с возможными приращениями для Оби, Енисея и Лены. Для Днепра приращение соседних 60-летних рядов в среднем составляет 6% при Cv=0.25 и С = 0.67. Отметим, что коэффициент вариации для Оби равен 0.16, Енисея - 0.08, Лены - 0.12, т.е. в 1.5-3 раза ниже. В этих условиях априори можно считать, что отклонения средних величин стока за 15, 30, 60 лет от нормы для Оби, Енисея, Лены будут меньше, чем для Днепра.

Отклонения средних 15-летних расходов от многолетней нормы (615/60) составляют в среднем: для Оби ±2.5 %, Енисея ±2.7, Лены ±1.5 % (см. табл. 6.16-6.18).

Отклонения 30-летних средних от многолетней нормы будут, естественно, меньше, чем отклонения 15-летних средних от нормы, и составят около 1%. Короткие ряды не позволяют определить возможные отклонения 60-летних значений годового стока соседних рядов для рассматриваемых сибирских рек, но есть уверенность, что они будут равны около 0.5-1%. Таковы естественные условия изменчивости стока этих рек.

По прогнозу И. И. Мохова, В. Ч. Хона (2002), к 2050 г. годовой сток Лены возрастет на 28% по сравнению со средним стоком за 1961-1990 гг. Сток за этот период (табл. 6.18) равен 17000м3/с, 28% от него - 4760 м3/с. Прибавляя это приращение к исходному стоку, получим ожидаемый сток к 2050 г., равный 21760м3/с. Учитывая, что в 15-летних рядах соотношение между средним, наибольшим и наименьшим стоками достаточно устойчиво и характеризуется коэффициентами 1.24 и 0.82, получим наибольший годовой сток - 21 760 * 1.24 = 269824м3/с, или, округленно, 27000м3/с, а наименьший 21760x0.82 = 17 843м3/с, или 17 840м3/с.

Нетрудно заметить, что полученные величины прогнозного стока существенно превосходят естественные колебания стока по 15-летним интервалам. Если предположить, что в ближайшие годы сток Лены будет нарастать по линейному закону с постоянным приращением 200м3/с за каждое 15-летие, то и тогда к 2056 г. его средняя величина достигнет всего 17 700, а не 21760 м3/с.

Наличие в естественных условиях тренда годового стока, обусловленного изменением атмосферных осадков и температуры воздуха, может иметь еще и другие причины, в том числе инструментальную. Под инструментальной причиной обычно понимается систематическая или случайная ошибка в учете стока, температуры воздуха и других характеристик. Эта причина трудно устанавливаемая, но ее не следует сбрасывать со счета.

Анализ колебаний годового стока рек бассейна Лены показал, что по притокам Лены (Алдан, Олёкма, Витим и др.) наблюдается четкое чередование среднегодового стока повышенной и пониженной водности за 15-летний период. Для створа Кюсюр такого чередования нет (табл. 6.16), наблюдается монотонный рост стока. При этом в бассейне Лены, по данным ГГО, наблюдаются направленное уменьшение атмосферных осадков и рост температуры воздуха.

Рассмотрим колебания стока р. Оби-Салехард в 15-летней матрице за период 1937-2005 гг. и прогноз до 2056 г. (табл. 6.16).

Представленный материал по колебанию стока р. Оби-Салехард исходит из гипотезы циклического колебания среднего стока по непересекающимся 15-летиям. Эта гипотеза была проверена на материалах около 300 рек б. СССР и различных рек мира. Она оправдала себя при прогнозах на многих реках, ее применение к прогнозу среднего стока р. Оби оправдано и закономерно. Как видим из табл. 6.16, каких-либо существенных изменений в стоке Оби к 2050 г. не ожидается, при условии, что циклические колебания стока не претерпят изменений за счет сбоя.

По прогнозу (Мохов, Хон, 2002), сток Оби к указанному году возрастет на 25% от среднего стока за 1961-1990 гг., равного 12700м3/с, и составит 16260м3/с. Данная величина годового стока превышает прогнозную по методу а на 16260-12800 = 3460 м3/с, что весьма существенно.

По прогнозу методом а, сток Оби за 2042-2056 гг. составит 12 800м3/с и по отношению к норме (12 760 м3/с) изменится менее чем на 1 %, т.е. в пределах естественных колебаний. Попытки установить корреляционную связь между средним стоком р. Оби и концентраций СОг не увенчалась успехом.

Ю. Л. Матвеев и Л. Т. Матвеев (2006) также показали, что связь между температурой воздуха и содержанием СОг не значима, а коэффициент корреляции между ними равен 0.1. Таким образом, трудно приписать многолетние колебания стока за счет роста концентрации СОг-

В этих условиях, чтобы оценить возможные колебания средних величин стока за 15- и 30-летние периоды был проведен анализ их колебаний по непересекающимся периодам. В качестве исходных рядов были выбраны наблюденные, наиболее длительные стоковые ряды по р. Рейну-Кельн (1817-1981 гг.) и р. Венерн-Венерсборг (1807-1984 гг.), р. Неман-Смалининкай (1817-2005 гг.), а также восстановленный ряд годового стока р. Днепра-Лоцманская Каменка Г. И. Швецом (1978) за период с 2149 до 1975 г.н.э. длительностью 4124 года. Для каждого из них были вычислены средние значения стока, которые были сравнены с нормой стока за весь ряд.

Для р. Рейна-Кельн отклонения 15-летних средних величин стока от многолетней нормы составляли в среднем ± 5 %, для р. Венерн-Венерсборг ± 3 %, для р. Неман-Смалининкай ±3%. Наибольшая разница (приращение, убыль) между соседними непересекающимися 15-летиями составляет: для р. Рейна - 13%, р. Ве- нерн - 22, р. Смалининкай - 16%. Для Днепра 30-летние средние отклонялись от многовековой нормы в основном в пределах ± 25 %.

Для сибирских рек Оби, Енисея, Лены при коротких рядах наблюдений (1936— 2005 гг.) величины отклонений 15-летних средних от многолетней нормы составляют: Обь ± 2.5 %, Енисей ± 2.7 %, Лена ± 1.5 % (табл. 6.17-6.19), т.е. соответствуют отклонениям для европейских рек - Рейну, Венерну, Неману.

Сравнение вышеприведенных величин отклонений 15-летних средних от многолетних норм на всех вышеприведенных речных водосборах в среднем составляет ± 2-5 %, разница наибольших и наименьших - 13-22 %.

Учитывая небольшие фактические колебания 15-летних средних величин стока, можно считать, что спрогнозированное Н.Арнелла (Amell, 1999) и ИФА РАН (Мохов, Хон, 2002) увеличение годового стока сибирских рек - Оби на 12 и 25%, Енисея - 15 и 20, Лены - 27 и 28% - к 2050г. завышены. А повышение стока на 40 % для рек, расположенных восточнее Лены, вообще маловероятно. В этом убеждают и прогнозы ожидаемых климатических перемен в Сибири, выполненные без учета влияния СОг на глобальную температуру.

По прогнозу В. П. Мельникова и И. И. Смульского (2004), в ближайшее десятилетие в Сибири ожидается похолодание климата. Это приведет к росту криалито- зоны, снижению речного стока.

Таким образом, если принять за основу ожидаемых климатических изменений в Сибири эти прогнозы, то говорить о повышении стока к 2050 г. весьма затруднительно. Учитывая большую инерционность криалитозоны, по всей видимости, на ближайшие 45 лет в водности рек Сибири не следует ожидать направленного тренда в сторону резкого повышения стока. Выше уже отмечалось, что продолжительность циклов подъема и спада водности близка к 50-70 годам; по данному признаку в ближайшее время тоже следует ожидать спад водности на сибирских реках.

Графики колебаний стока Оби, Енисея, Лены за период 1937-2005 гг. (рис. 6.18) показывают, что хотя для всех рек за 69-летний период наблюдений отмечается положительный тренд, для Оби и Лены коэффициент достоверности аппроксимации R2 достаточно мал (0.0085 и 0.0665), чтобы можно было говорить о статистической надежности его определения и значимости самого тренда.

Любопытно, что тренд на отрезке 1937-1976 гг. для Оби, Енисея был слабоотрицательным и только для Лены - слабоположительным, т.е. переломным стал 1976 г.

Необходимо сделать замечание в отношении прогнозов годового стока к 2050 г. выполненных И. И. Моховым, В. Ч. Хоном (2002) и Amell (1999). Из их текста не ясно, каким образом интерпретировать повышение стока: как ступенчатый тренд или как плавное повышение стока в связи с плавным повышением концентрации СОг. Если это ступенчатый тренд, то на период с 2050 г. и далее норма стока будет выше и соответственно обеспеченные расходы воды будут еще выше, чем представленные в примечании к табл. 6.16-6.19. Для Оби, по прогнозу В. М. Евстигнеева и Т. А. Акименко (2004), расход будет соответствовать примерно 5 %-ной обеспеченности, т.е. повышению стока на 27 % от нормы существующего ряда. Если это плавное повышение, то не ясно, каким будет промежуточный сток и его величина после 2050 г. Анализ же рядов годового стока Оби, Енисея и Лены за период 1937-2006 гг., по критериям Диксона, Смирнова-Грабса, показал, что ряды однородны.

Поинтервальное прогнозирование годового стока по 15-летиям методом а представляется более естественным, так как учитываются цикличность стока и полученные прогнозные величины (наибольшие, наименьшие), входящие в этот отрезок времени, достаточно правдоподобны.

Терминология же «расход на уровень 2010, 2020 и т.д.», применяемая в некоторых работах, страдает неопределенностью, поскольку не ясно, какой это сток: то ли средний за интервал, то ли точечный (погодичный) на заданный год.

Методика погодичного прогноза на интервале в 15 и 30 лет не совсем точна. Наши погодичные прогнозы на интервале в 15 лет по Волге за период 1997-2011 гг. - пока единственная попытка такого рода (Леонов, 2002). За прошедшие годы (1997-2005) ошибки прогноза годовых расходов воды не превышали 12%. Однако следует ожидать, что за оставшиеся пять лет они будут возрастать, так как на этот период будут приходиться годы с экстремально низкими и высокими расходами воды, а сдвиг прогнозной даты всего на один год может привести к большой ошибке.

Корреляционный анализ между приземной температурой и концентрацией С02 (Матвеев, Матвеев, 2000) показал, что значения г, как правило, меньше 0.10, или они статистически не значимы. Результаты сценарных экспериментов по увеличению концентрации С02 указывают на небольшое увеличение региональных массы и площади снежного покрова в бассейнах великих сибирских рек (Рубинштейн и др., 2006). Таким образом, попытки обосновать приращение стока р. Оби за счет антропогенного роста С02, якобы влияющего на температуру воздуха, снежный покров, осадки и сток, не подтвердились. Причина роста температуры воздуха другая - рост солнечной активности и замедление скорости вращения Земли.

Коэффициенты корреляции между приземной температурой и средней мощностью цикла СА в условиях Прибайкалья равен 0.97 (Жеребцов, Коваленко, 2001). Прибайкалье, как и бассейны Оби, Лены, Енисея, находятся в центре евроазиатского континента и мало подвержены влиянию Эль-Ниньо, североатлантического колебания. В этих климато-географических условиях решающую роль на колебания водности рек будет оказывать солнечная активность.

К сожалению, единого мнения на счет будущей активности Солнца нет. Одни авторы считают, что разогрев, и даже взрыв, Солнца неизбежен в недалеком будущем. Другие утверждают, что скоро наступит новый Маундеровский период. По- видимому, предпочтение надо отдать последнему мнению. Г. Я. Васильева с соавторами и X. И. Абдусаматова (2005) считают, что в ближайшие годы ожидается наступление следующего очередного достаточно глубокого минимума солнечной активности, потока радиации и радиуса Солнца почти на уровне Маундеровского минимума. Ориентировочно это произойдет в начале 27-го цикла, вблизи 2040 г.±10.

Группа доктора Маусуми Дикпати из Национального центра атмосферных исследований США (National Center for Atmospheric Research, NCAR) разработала новую математическую модель (динамо-транспортировка магнитного потока). Новая модель позволила с точностью не хуже почти 98 % определить мощность восьми последних цикла активности Солнца. По расчетам гелиофизика NASA

Матрица годового стока и результаты прогноза расчетного стока до 2056 г., р. Обь-Салехард

ТАБЛИЦА 6.17

Период

Порядковый номер года каждого 15-летнего периода и средний годовой сток, м3/с

Среднй за 15

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

лет и 615/60

1937-1951

11500

12200

/>11700

10500

15300

12900

11700

12000

10600

14800

16400

15900

14100

15200

11600

13100/1.03

1952-1966

10600

10100

10800

10000

11800

13400

13300

13600

13900

13200

12400

11100

10800

12500

13700

12100/0.95

1967-1981

8490

9850

13400

14300

15900

13800

15700

12800

14000

8200

10500

13600

18200

12700

11600

12870/1.01

1982-1996

9730

12900

13300

14800

15600

13800

11900

9850

12600

11600

11000

13800

13100

12700

12600/0.99

1997-2011

13400

12900

15000

11600

14500

17600

12400

11400

12000

11500

-13200

2012-2026

-12600

2027-2041

-13400

2042-2056

-12800

Норма (1937- 2005 гг.)

12760

Примечание. Прогноз средних расходов воды за 15-летние периоды до 2056 г. выполнен методом а: средний сток за период 1937-2006 гг., норма стока - Q0 = 12 760 м3/с, Cv = 0.157, Cs = 0.39; средний за 1961-1990 гг. - 12 700 mVc. Прогноз: на 2050 г. по [41] (рост на 12%) - 14 200 м3/с, по [41] (ИФА РАН рост на 25%) - 15 880 м3/с. Расходы различной обеспеченности, м3/с: Q0.i% = 20 300, Q\% = 18 070, Qi% = 17 500, Q$% - 16 250; пре- вышение обеспеченных расходов воды (А0, % от нормы стока: A??o,i%= 59, amp;Q\%= 42, Ag2o/o= 37, AQs%= 27.

Дэвида Хатауэйя (David Hathaway), следующий пик солнечной активности ожидается в 2010г. 25-й цикл солнечной активности, пик которого придется приблизительно на 2022 г., может стать периодом самой слабой активности за несколько столетий.

Несмотря на то что подходы и модели солнечной активности у авторов указанных выше работ были различные, результаты прогноза о снижении солнечной активности и наступлении Маундеровского периода очень близки. С учетом вышеперечисленных прогнозов солнечной активности нам представляется, что ее минимальное значение начнет проявляться примерно в 2025-2045 гг. Одновременно с некоторым запаздыванием начнется снижение глобальной температуры. Снижение температуры воздуха в Европе и европейской части России приведет к увеличению стока рек. В Сибири понижение температуры воздуха приведет к снижению осадков и стока рек, так как обычно ход водности на европейской части России и Сибири находился в противофазе. При таком сценарии наступит похолодание и прекратится рост годового стока Лены и Енисея.

Однако состояние климата арктического бассейна в настоящее время опре- еляется значительными колебаниями гидрометеорологических характеристик. Радарные спутниковые снимки, полученные радарами ASAR спутника Envisat и AMSR-E спутника Agua, принадлежащими ESA, позволили обнаружить свободную ото льда полынью невиданных до селе размеров - от шведского архипелага Шпицберген до Северного полюса. Полынья глубоко заходит в российский сектор Арктики, ее площадь превышает размеры Британских островов, которая составляет 244000 км2. Ничего подобного в Арктике не наблюдалось, что свидетельствует о серьезности и масштабности происходящих на наших глазах климатических изменениях (Юный техник. 2007. № 1). Как долго просуществует полынья и какие тенденции ее роста следует ожидать, пока никто не может сказать. Как повлияет появление громадной полыньи в Арктическом бассейне на климат прибрежных территорий Сибири, пока не ясно.

Вместе с тем, сейчас идет процесс таяния льдов Гренландии, который, по мнению океанологов, может привести к сильному похолоданию. В Атлантике есть так называемая петля Брокера. Это огромная масса воды, по объему равная ста Амазонкам.

ТАБЛИЦА 6.17 Б

Прогноз методом а

Период

??м3/с

а

1937-1951

13100

1952-1966

12100

1.08

1967-1981

12870

0.94

1982-1996

12600

1.02

1997-2011

13200

0.95

2012-2026

12600

1.05

2027-2041

13400

0.94

2042-2956

12800

1.05

Период

Порядковый номер года каждого 15-летнего периода и средний годовой сток, м3/с

Среднй за 15

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

лет и 615/60

1937-1951

9200

18400

17600

17300

19400

17100

16100

19400

15600

18100

18600

18000

19500

17100

18900

18000/0.99

1952-1966

18800

17100

16100

16500

15900

16000

18600

19200

16900

18900

17100

19400

16900

17200

16300

17400/0.96

1967-1981

17300

15500

17900

16600

17200

16400

19300

21000

20900

16400

18300

19800

18200

17300

17700

18000/0.99

1982-1996

16500

20100

18500

17500

20100

17400

20000

19700

18990

20000

20800

17600

18490

20100

19900

19000/ 1.05

1997-2011

20300

19180

19910

19300

21400

21590

18800

20100

20000

20000

/>

-20000

2012-2026

-20400

2027-2041

-20800

2042-2056

-21200

Норма (1937— 2005 гг.)

18400

пР имечание. Средний сток за 1961-1990 гг. - 18 100 м3/с. Прогнозный сток до 2042-20056 гг. выполнен по линейному тренду с приращением 400 м3/с за каждое 15-летие, м3/с: средний расход - 21 200, прогноз на 2050 г. по [41] (повышение на 15 %) - 20800, по [41] (ИФА РАН рост на 20%) - 21700, норма стока g0 -18400, Cv - 0.083 Cs - 0.0355. Расходы различной обеспеченности: 0o.i% = 25 350, Q\% = 22 960, Q2% = 22 500, Q5% =21 490. Превышение обеспеченных расходов воды (Д0, % нормы стока: AQ0,j% = 38, AQi%= 25, AQ2%= 22, A65%= 17-

Период

Порядковый номер года каждого 15-летнего периода и средний годовой сток, м3/с

Срсднй за 15 лет

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

и Qis/Qo

1937-1951

6600

9200

14600

13700

13700

15000

15400

19000

14500

15800

14900

16500

19600

14800

18600

16100/

1952-1966

17200

14400

13200

15600

15600

16000

18300

18300

16000

20000

17600

15400

15700

16000

18900

16500/

1967-1981

18200

17000

14900

16000

16400

15400

15800

19300

17500

16000

16600

19100

15900

16600

17800

16800/

1982-1996

17800

18900

16600

14700

12700

14000

20900

23100

15800

15300

16100

16700

19200

15400

16200

/>16900/

1997-2011

19400

18100

16900

20500

16000

16800

15300

17700

19900

19900

-17800

2012-2026

-18140

2027-2041

-18480

2042-2056

-18820

Норма (1937- 2005 гг.)

16580

Примечание. Средний сток за 1961-1990 гг. равен 17 020 м3/с. Прогнозный сток за период 2042-2056 гг. выполнен по линейному тренду с приращение 340 м3/с за каждое 15-летие, м3/с: средний расход воды - 18820, прогноз стока на 2050 г. по [41] (повышение на 27%) - 21600 м3/с, по [41] (ИФА РАН рост на 28%) - 21780, норма стока Q0 = 18400, Cv = 0.122, Cs - 0/53. Расходы различной обеспеченности, м3/с: g0.i% = 25 100, gi% = 22 280, Q2% = 21 700, Q5% - 20 410. Превышение обеспеченных расходов воды (Д0, % от нормы стока: A??o,i%= 38, Д0%= 25, Ag2o/o= 22, Д0%= 17.



Рис. 6.19. Изменения уровня крупнейших бессточных озер Земли за последние 50 тыс. лет (Клиге, 1985).

I - Бонневиль-Большое Соленое; 2 - Лахонтан-Пирамид; 3 - Каспий; 4 - Мертвое море; 5 - Чад; б - Аббе.

Это река, текущая в Атлантическом океане на глубине нескольких сотен метров с юга на север. Гольфстрим - это ее часть. Когда эта масса достигает примерно широты Исландии, где уже довольно холодно, дуют сильные ветры, сдувающие часть воды с поверхности, что вызывает подъем глубинной воды, которая поднимается вверх и очень сильно охлаждается. Вода соленая и тяжелая. После этого она опускается, «тонет» почти до самого дна. А когда достигает дна, то начинает двигаться в обратном направлении по Атлантическому океану, к югу.

Но если в Северную Атлантику будет поступать большое количество пресной воды (а если Гренландия начнет таять в результате общего потепления, то обяза-

Рис.6.20. Колебание уровня Каспийского моря в голоцене (Клиге, 1985).

1 - уровень моря; 2 - частота повторяемости изменения уровня; 3 - средневековое положение уровня; 4 - максимальное; 5 - минимальное; 6 - кривая обеспеченности; 7 - зона наибольшей повторяемости; 8 - средневековая тенденция изменений.

тельно так и будет), то пресная вода разбавит массу «тяжелой» воды, и она не будет уже такой тяжелой, не будет опускаться ко дну. Соответственно этот конвейер остановится, а ведь он несет с собой огромное количество тепла. И вся Северная Европа, вся Скандинавия обогреваются этим теплом. И если все это произойдет, то наступит серьезное похолодание. Такое уже случалось в истории Земли.

Рассмотренные выше многолетние тенденции в ходе стока рек (многовековые, вековые и многолетние) отражают общую обводненность отдельных континентов Земли в современных условиях, а определяющие их факторы очевидно характерны и для колебаний уровня озер. На рис. 6.19 показаны колебания уровня крупнейших бессточных озер Земли за последние 50 тыс. лет.

Нетрудно заметить, что ход уровня шести крупнейших озер Земли за 50 тыс. лет синхронен и имеет тенденцию к снижению, при этом амплитуда колебаний составляет от 350-100 до 80 м. Подробное описание динамики водного режима величайших озер Земли на протяжении рассматриваемого периода дано в работах Е. А. Леонова (2002).

Колебания уровня Каспийского моря в голоцене показаны на рис. 6.20.

На рисунке видны 2000-летний цикл н монотонно направленный отрицательный тренд (8) с 9 (уровень -16 м.абс.) до 3 тыс. до н.э. (уровень -30.5 м.абс.). При этом снижение уровня составило 14.5 м. Между третьим и вторым тысячелетиями до нашей эры произошел перелом в ходе средневекового уровня, который, постепенно поднимаясь, достигает отметки -25 м. Исходя из наметившейся тенденции средневекового уровня в третьем тысячелетии (линия 8), по-видимому, продолжится положительный тренд, т.е. будет продолжаться подъем уровня.

Рис. 6.21. Межвековой ход уровня Каспийского моря с начала нашей эры (Книге, 1982).

Почти 100 лет, с 1880 по 1978 г., наблюдался монотонный спад уровня до отметки -29.0 м абс. После 1978 г. наблюдался резкий подъем уровня до отметок - 26.5-27.0 м. абс. В 2006 г. уровень был на отметке -27.0 м. абс. В случае повышения уровня моря до отметки -25.0 м абсолютной высоты в зоне затопления окажутся пять городов с населением 85.2 тыс. человек и 26 сельскохозяйственных пунктов с населением 12.55 тыс. человек (120 км до нормы объектов ЛЭП, 45 км железных и 298 км автомобильных дорог, 83 объекта рекреации). В случае дальнейшего подъема уровня моря самые мрачные последствия могут случиться с пос. Сулак и г. Каспийском, отдельными участками прибрежных зон городов Махачкалы и Дербента, расположенных на Новокаспийской террасе.

Межвековой ход уровня Каспийского моря с начала нашей эры представлен на рис. 6.21, а современный характер колебания уровня отображен на рис. 6.22, а, в.

Климатические аномалии приводят к значительным изменениям положения уровня моря. Так, крупная аномалия, охватившая все Северное полушарие в начале текущего столетия и достигшая максимума в 1930-е годы, привела к наиболее резкому снижению уровня моря за короткий срок (с 1930 по 1941 г.) на 1.8 м. В 1970-х годах в бассейне моря сложились аналогичные условия. Уменьшение увлажненности, резкое сокращение поверхностного притока и повышенное испарение с поверхности моря, установившийся антициклонический режим погоды привели к дефициту водного баланса и снижению уровня к 1978 г. примерно на 4 м по сравнению с 1880 г.

Климатические изменения приводят и к повышению уровня моря, о чем свидетельствует его последний резкий подъем, начавшийся с 1978 г. и продолжающийся до настоящего времени. Современное повышение уровня, составившее уже более 2 м, не представляет собой аномального явления. Аналогичные изменения наблюдались как в конце прошлого столетия, так и в текущем: с 1862 по 1869 и с 1873 по 1878 г. повышение уровня моря достигало соответственно около 1.0 и 0.6 м, а с 1914 по 1917 и с 1926 по 1929 г. - 0.5-0.6 м. Следует отметить, что подъем уровня, начавшийся с 1978 г., - самый продолжительный за весь период инструментальных наблюдений.


Однако не ясно, продолжится ли он в ближайшие десятилетия. Дело в том, что ближайшее 15-летне повышенного стока Волги предполагается с 2012 по 2026 г., поэтому есть основание ожидать дальнейшего повышения уровня моря. Наблюдающееся в последние годы замерзание Гольфстрима, отмеченное английскими учеными, также склоняет к мнению о повышении водности рек Европы и Европейской России.

Кроме того, при отметках уровня моря, равных или близких к современному, устанавливается динамическое равновесие между приходной и расходной частями баланса Каспийского бассейна, даже при неблагоприятных климатических условиях (ниже —28 м). Таким образом, при уровне выше отметки -28 м море находится в трансгрессивной стадии, ниже - в регрессивной. Современный уровень 1898— 2007 гг. с небольшим колебанием отметок представляется лишь паузой, за которой должно начаться его повышение.

Предложенный В. И. Найденовым (2004) нелинейный механизм колебаний уровня Каспийского моря позволяет по-новому оценить гипотезу С. Н. Муравьева о стремительной его трансгрессии, во время которой на рубеже IV и III вв. до н.э., уровень его зеркала достиг небывалой отметки (+10)-{+20) м абс. Возникает очень важный вопрос: возможно ли такое повышение уровня при достаточно малом изменении современного климата Земли? Оказывается, возможно: небольшое (до 10%) увеличение среднегодовой нормы осадков в бассейне моря вызывает уменьшение испарения (до 10%) и увеличивает речной сток, что, в свою очередь способствует

подъему уровня воды в море и уменьшению испарения (до 10%) с мелководий Северного Каспия. Здесь главным является то обстоятельство, что происходит кооперативное (синергетическое) действие указанных механизмов. Увеличение площади моря может достигнуть 30%, причем основное приращение его площади произойдет за счет затопления Астрахани и Калмыкии. Конечно, подобные опасения могут быть и напрасными, однако вероятность такого события не нулевая.

Анализируя причины крайне неудовлетворительных долгосрочных прогнозов стока рек и уровня озер (Каспийского моря) на основе учета антропогенных факторов следует отметить, что концепция значительного антропогенного прямого и косвенного влияния на водные ресурсы рек и водоемов оправдала себя только в двух случаях: при развитии массового орошения и при межбассейновых перебросках стока. В других случаев антропогенная и стохастические концепции изменения стока не дала положительных результатов, в том числе и при использовании климатологических моделей.

Анализ и прогноз тенденций в многолетнем, вековом, тысячелетнем ходе годового стока рек, уровня озер позволил сделать следующие выводы.

В научном аспекте проблема тенденций в ходе стока рек, уровней озер в десятки, сотни, тысячи, миллионы лет имеет практический и академический научно-методологический интерес, так как знания тенденций на таких больших отрезках времени позволяют правильно выяснить физические глобально-космические причины возникновения тренда и ориентироваться в возможных изменениях как тенденций, так и интенсивности изменения стока рек и уровня озер в будущем. В основе многолетних, вековых и тысячелетних трендов лежат природные циклические процессы, связанные с астрогелиогеофизическими процессами в Солнечной системе, а также вращением Земли. При этом положительные тренды неизбежно сменяются отрицательными и наоборот, замыкая циклических ход природных процессов. Об этом фундаментальном законе природы всегда следует помнить, особенно при прогнозах тенденций. Последние не могут быть бесконечными. Их длительность определяется масштабом циклических процессов.

Знание долговременных трендов в изменении стока рек и уровня озер имеет большое практическое значение для размещения промышленных объектов, автодорог, дамб, населенных мест. История векового понижения уровня Каспийского моря и внезапный рост его с 1978 г. на 2.5 м, сопровождавшиеся затоплением дорог, поселений, нефтепромыслов и других объектов и принесшие многомиллиардные убытки прибрежным странам, явились наглядным примером неучета многолетних тенденций в колебаниях уровня моря. К сожалению, несмотря на множество долгосрочных прогнозов, только в прогнозах (Афанасьев, 1967; Эй- генсон, 1963) был правильно определен год перелома.

Любопытно отметить, что ни в старых нормативных документах «Определение основных гидрологических характеристик», СНиП 2.01.14-83, ни в новых, СП 33-101-2003, нет указаний на определение долговременных трендов в ходе стока рек и уровня озер. Между тем эта характеристика по своей экономической, экологической значимости не менее важна, чем расчет обеспеченных значений стока, не привязанных к временной шкале. Представляется целесообразным внести в официальный список расчетных характеристик оценку и прогноз многолетних трендов годового, максимального и минимального стока и уровня озер с тщательной проработкой методических вопросов.

Изучение изменения тенденций в стоковых или других временных рядах является, по сути, более глубоким вопросом, нежели изучение функций распределения и оценки их параметров, поскольку, как совершенно верно отметил Ю.М. Алехин, «функции распределения существуют для любых явлений как азартных игр, так и естественно-природных, - неважно случайны они или не случайны, и поэтому в однозначной связи со степенью детерминированности они не находятся ... Функции распределения вероятностей регистрируют частоту повторения различных явлений без учета хронологии их реализации; следовательно, функция распределения есть характеристика статичная» (Алехин, 1981).

Следует различать естественные, антропогенные и смешанные тренды в ходе речного стока и уровня озер. Антропогенные тренды выявлены на реках аридной зоны, в бассейнах которых осуществляется орошение засушливых земель. Антропогенный отрицательный тренд в стоке рек Амударьи и Сырдарьи, по данным наших исследований, длился около 50 лет и закончился практически полным исчерпанием стока и пересыханием рек в середине 1980-х годов. Прогноз изменения стока по линейному тренду рек Сырдарьи и Амударьи (Леонов, Леонов, 1981) полностью оправдался в силу четкого выполнения государственного плана ввода орошаемых земель этих бассейнов. Климатическая составляющая в этих трендах практически не ощутима.

Для рек гумидной зоны при отсутствии хозяйственной деятельности многолетние тренды обусловлены гидроклиматическими условиями, которые, в свою очередь, определяются глобально-космическими причинами. В качестве долговременного тренда приведены тренды почти за 200-летние периоды на реках Неман, Венерн, а также среднегодового уровня оз. Селигер. Наличие вековых трендов связано с глобально-космическими условиями замедления вращения Земли, космическими лучами и другими астрономическими характеристиками Земли и Солнечной системы (рис. 6.24).

На водосборах гумвдной зоны, где развита разнообразная хозяйственная деятельность (Волга, Ока, Кама, Нева, Северная Двина и др.), наличие многолетнего отрицательного тренда годового стока за 100 лет определяется в первую очередь естественными глобально-космическими факторами. Определить долю вклада влияние хозяйственной деятельности на величину общего наблюденного тренда годового стока затруднительно. Например, в многолетнем ходе стока Волги в 1879-2005 гг. отмечался отрицательный тренд, а разница начального и конечного расчетного расхода воды составляла 645 м3/с, или 20.3 км3, за 127 лет под суммарным влиянием естественных и антропогенных факторов. Для сравнения приведем объем безвозвратных потерь на уровень 2000г. (Водные ресурсы СССР..., 1989), равны км3. По данным работы В. Ю. Георгиевского (2005), уменьшение стока Волги с 1936-1940 гг. составило 4.8 км3 и в 1956-1960 гг. возросло до 26 км3. В 1986— 1990гг. оно составило 25.0 км3 и уменьшилось до 12 км3 в 1998-2000 гг. Любопытно,

что за период 1936-2000 гг. тренд годового стока был положительным и расчетный сток с 1936 г., равный 6940 м3/с, возрос к 2000 г. до 8440 м3/с. Приращение за этот период составило 8440-6940 = 1500 м3/с, или в пересчете на объем, - 47.3 км3. Таким образом, несмотря на безвозвратные изъятия стока, водность р. Волги за период 1936-2000 гг. имела тенденцию к росту. Некоторое несоответствие между оценками изменения стока по тренду и водному балансу неизбежно, но при этом не следует забывать об оценках Г. И. Швеца (1978), который считал, что учет влияния водохранилищ на уменьшение стока Днепра сильно преувеличен. В целом, по его расчетам, «суммарное влияние основных хозяйственных мероприятий (агротехника и строительство водохранилищ) в бассейне Днепра, ниже Киева, по состоянию на 1972 г. можно оценить в пределах 3-4 %-ной нормы, т.е. ниже точности определения годового стока».

Необходимо добавить, что традиционно при оценках антропогенного изменения стока рек учитывались: факторы, уменьшающие сток; приращение стока за счет увеличения осадков над городами, увеличения поверхностного стока с твердых покрытий дорог, домов, а также приращение стока за счет откачки вековых запасов подземных вод и других факторов. Особенно это актуально для индустриальных стран, где территория на одну треть занята городами, дорогами, площадями, аэродромами и т.п.

<< | >>
Источник: Леонов Е. А.. Космос и сверхдолгосрочный гидрологический прогноз. 2010

Еще по теме МНОГОЛЕТНИЕ ТЕНДЕНЦИИВ ХОДЕ РЕЧНОГО СТОКА, УРОВНЯ ОЗЕРИ ИХ ПРОГНОЗ:

  1. Сакс В.Н. Влияние перераспределения стока вод на природные условия Сибири, 1980
  2. Многолетняя мерзлота и сезонное промерзание грунтов
  3. Технологический процесс предприятий морского и речного транспорта
  4. Леонов Е. А.. Космос и сверхдолгосрочный гидрологический прогноз, 2010
  5. Не всякое предсказание - прогноз
  6. Риски прогнозов
  7. Прогнозы и модели мировой динамики
  8. Прогноз опасностей террористического и военного характера
  9. Нервно-психическая устойчивость (НПУ). Методика «Прогноз»
  10. Глава 2 ГОРИЗОНТ ПРОГНОЗА: НЕПРЕДСКАЗУЕМОСТЬ ПРОТИВ НЕПОСТИЖИМОСТИ
  11. Клинические варианты, течение и прогноз головной боли напряжения
  12. Интервью в ходе оценки выполнения работы
  13. 3.1. Коренной перелом в ходе Великой Отечественной Войны
  14. Изменение взаимодействия объекта и субъекта в ходе познания
  15. НЕСКОЛЬКО ФАКТОВ О ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РЕАКЦИИ В ХОДЕ ВЫБОРОВ
  16. Каков Ваш прогноз развития России в современном мире? И возможен ли союз славянских государств?
  17. /. Формирование нацистской церковной политики на Востоке и ее колебания в ходе войны
  18. Как изменялось место онтологии в системе. философского знания в ходе его исторической эволюции?
  19. № 179 Из материалов ТАСС. Обзор информации о ходе подготовки ассамблеи экуменического движения