рус eng
««ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «NAUKI O ZEMLE»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «EARTH SCIENCES»
ISSN 2073-3402 (Print)

Список выпусков > Серия «Науки о Земле». 2025. Том 52

Использование автоматизированных гидрологических комплексов для измерения уровня воды на государственной наблюдательной сети

Автор(ы)
С. В. Бузмаков, А. В. Юхно, А. А. Осташов
Аннотация
Приведены результаты анализа работы автоматизированных гидрологических комплексов (АГК) различных типов и моделей на наблюдательной сети Росгидромета. Представлен опыт автоматизации измерений уровня воды других гидрометеорологических служб мира. В основу исследования лег анализ функционирования 1100 АГК за период с 2022 по 2024 г., установленных в рамках реализации программ модернизации сети гидрологических наблюдений. В анализе использовались данные работоспособности АГК нескольких типов: радарного, гидростатического, барботажного, поплавкового. Представлены оценки корректности измерения уровня воды и полноты, поступающей с автоматизированных комплексов информации, в зависимости от страны производителя, монтажной организации и типа модернизации. Рассмотрены причины, влияющие на работоспособность комплексов и дальнейшие перспективы автоматизации гидрологической сети. Приведено географическое распределение установленных АГК с оценкой эффективности их внедрения. Выявлено, что уровень автоматизации сети гидрологических наблюдений Росгидромета на 2024 г. составляет 37 %, а интенсивность падения работоспособности АГК оценивается в 2,7 % в год. С учетом установленной динамики и опыта проведения программ модернизации даны рекомендации, имеющие большую практическую ценность при разработке перспективных программ по автоматизации гидрологической сети.
Об авторах

Бузмаков Сергей Викторович, заведующий лабораторией, Государственный гидрологический институт, Россия, 199004, г. Санкт-Петербург, 2-ая линия В. О., 23, e-mail: s.buzmakov@hydrology.ru

Юхно Артем Владимирович, научный сотрудник, Государственный гидрологический институт, Россия, 199004, г. Санкт-Петербург, 2-ая линия В. О., 23, e-mail: artem-ardene@mail.ru

Осташов Андрей Алексеевич, младший научный сотрудник, Государственный гидрологический институт, Россия, 199004, г. Санкт-Петербург, 2-ая линия В. О., 23, e-mail: andrey.ostashov@gmail.com

Ссылка для цитирования
Бузмаков С. В., Юхно А. В., Осташов А. А. Использование автоматизированных гидрологических комплексов для измерения уровня воды на государственной наблюдательной сети // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2025. Т. 52. С. 3–18. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2025.52.3
Ключевые слова
уровень воды, автоматизированный гидрологический комплекс, государственная наблюдательная сеть, стационарный пункт наблюдений, мобильная гидрологическая лаборатория.
УДК
556.5.08(470+571)
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3402.2025.52.3
Литература

Вуглинский В. С., Высоцкий Д. В., Яковлева Т. И. Мониторинг поверхностных водных объектов в России // Метеорология и гидрология. 2021. Вып. 6. C. 77–88. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2021-6-77-88

Обзор состояния системы гидрологических наблюдений, обработки данных и подготовки информационной продукции в 2024 гду. СПб. : ФГБУ «ГГИ», 2025.

A Newly Developed Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery Based Technology for Field Measurement of Water Level / A. Gao, W. Shiqiang, W. Fangfang [et al.] // Water. 2019. Vol. 11, N 1. P. 124–139. https://doi.org/10.3390/w11010124

Assessing the Best Gap-Filling Technique for River Stage Data Suitable for Low Capacity Processors and Real-Time Application Using IoT / A. Madueno, M. L. Lineros, J. Estevez, J. Giraldez // Sensors. 2020. Vol. 20 (21). https://doi.org/10.3390/s20216354

Estimation of missing streamflow data using various artificial intelligence methods in peninsular Malaysia / L. Ng. Jing, Y. F. Huang, A. H. Chong [et al.] // Water Practice and Technology. 2024. Vol. 19, N 11. P. 4338–3354. https://doi.org/10.2166/wpt.2024.265

Extending global river gauge records using satellite observations / R. M. Riggs, G. H. Allen, J. Wang [et al.] // Environmental Research Letters. 2023. Vol. 18. https://doi.org/10.1088/1748-9326/acd407

Gabbardo dos Reis G., Fialho Breda J. P. L., Siqueira V. A. SARDIM: uma plataforma de acompanhamento hidrológico em tempo real dos rios da América do Sul // Brazilian Journal of Water Resources. 2023. Vol. 28, N 10. https://doi.org/10.1590/2318-0331.282320220106

Hirsch R. M., Fisher G. T. Past, Present, and Future of Water Data Delivery from the U.S. Geological Survey // Journal of Contemporary Water Research & Education. 2014. Vol. 153, N 1. P. 4– 15. https://doi.org/10.1111/j.1936-704X.2014.03175.x

Internatuional altimetry team. Altimetry for the future: Building on 25 years of progress // Advances in Space Research. 2021. Vol. 68. P. 319–363. https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.01.022

JRC of European Commission № 108843 Report. Assessment of the capacity for flood monitoring and early warning in enlargement and Eastern/Southern Neighbourhood countries of the European Union // JRC Science Hub. Luxemburge, 2018. 78 p. https://doi.org/10.2760/18691

Masoudimoghaddam M., Yazdi J., Shahsavandi M. A low-cost ultrasonic sensor for online monitoring of water levels in rivers and channels // Flow Measurement and Instrumentation. 2025. Vol. 102.

Mishra A. K., Coulibaly P. Developments in hydrometric network design: A review // Reviews of Geophysics. 2009. Vol. 47, N 2. https://doi.org/10.1029/2007RG000243

Multi-scale hydrological system-of-systems realized through WHOS: the brokering framework / E. Boldrini, S. Nativi, S. Pecora [et al.] // International Journal of Digital Earth. 2012. Vol. 15, N 1. P. 1259–1289.

Natividad J. G., Mendez J. M. Flood Monitoring and Early Warning System Using Ultrasonic Sensor // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 325. https://doi.org/10.1088/1757-899X/325/1/012020

Citizen science in hydrological monitoring and ecosystem services management: State of the art and future prospects / N. Njue, J. S. Kroese, S. R. Jacobs [et al.]. // Science of The Total Environment. 2019. Vol. 693. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.07.337

Experimental instrumentation of water stage monitoring stations in mountain streams bedrock using pressure transducers / V. M. Quezada, J. H. H. Anguiano, R. Miranda [et al.] // Flow Measurement and Instrumentation. 2023. Vol. 93. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2023.102436

Sanhueza P. A., Karelovic B., Link O. Automatic Gap-Filling of Daily Streamflow Time Series in Data-Scarce Regions using a Machine Learning Algorithm. Journal of Hydrology, 2021. Vol. 528, N 8. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126454

Steward B. Measuring what we manage – the importance of hydrological data to water resources management // Hydrological Sciences and Water Security: Past, Present and Future. Proceedings of the 11th Kovacs Colloquium. IAHS Publ., 2015. Vol. 366. P. 80–85.

The CEMS Hydrological Data Collection Centre Annual report. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2025. https://doi.org/10.2760/0123431

Turning Lakes Into River Gauges Using the LakeFlow Algorithm / R. M. Riggs, G. H. Allen, C. B. Brinkerhoff [et al.] // Geophysical Research Letters. 2023. Vol. 50, N 10. https://doi.org/10.1029/2023GL103924

Ullo S. L., Sinha G. R. Advances in Smart Environment Monitoring Systems Using IoT and Sensors // Sensors. 2020. Vol. 20, N 11. P. 3113–3131. https://doi.org/10.3390/s20113113


Полная версия (русская)