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 53

Применение иерархического подхода для моделирования уровенного режима малых и средних озер северо-запада России

Автор(ы)

А. А. Батмазова1

1 Российский государственный гидрометеорологический университет, г. Санкт-Петербург, Россия

Аннотация
Рассматривается принцип разработки моделей формирования уровенного режима, основанный на иерархическом подходе, в условиях недостатка исходной гидрометеорологической информации. Исследуемыми объектами являются средние и малые озера Северо-Западного региона России, относящиеся к бассейнам Балтийского, Баренцева и Белого морей. Используется подход, основанный на методах множественной линейной регрессии и воднобалансовой теории. Приводится обоснование недостаточной обеспеченности исследуемой территории гидрометеорологическими данными. С помощью методики, включающей применение авторской программы и экспертного подхода, предлагаются варианты решения вопроса о дефиците исходной информации. Результатом является список репрезентативных метеостанций, а также физически и статистически обоснованные предикторы регрессионных моделей, позволяющих прогнозировать уровенный режим озер с учетом альтернативных гидрометеорологических характеристик с оптимальным временем реакции озерных систем на изменение окружающей среды. Приводится анализ эффективности полученных моделей и выдвигаются предположения о некоторых особенностях, связанных с неоднозначностью оценок эффективности. Иерархическое развитие моделей заключается в переходе от локальных факторов формирования уровенного режима озер к макромасштабным, что позволит конкретизировать период заблаговременности прогнозов. С этой целью анализируется связь показателей циклонической деятельности над акваториями Балтийского, Баренцева и Белого морей с уровенным режимом озер исследуемой территории. В результате исследования получены модели, позволяющие не только моделировать, но и удлинять и восстанавливать ряды среднесуточных и среднемесячных уровней воды озер. Предложенная структура моделей адаптивна к изменяющимся внешним воздействиям в связи с тем, что формирование уровенного режима рассматривается с точки зрения разномасштабных процессов.
Об авторах
Батмазова Анна Александровна, аспирант, ассистент, кафедра инженерной гидрологии. Российский государственный гидрометеорологический университет. Россия, 192007, г. Санкт-Петербург, ул. Воронежская, 79 e-mail: batmazovaa@mail.ru
Ссылка для цитирования
Батмазова А. А. Применение иерархического подхода для моделирования уровенного режима малых и средних озер северо-запада России // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2025. Т. 53. С. 20–38. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2025.53.20
Ключевые слова
Озера, уровенный режим, гидрометеорологическая изученность, физико-статистический воднобалансовый подход, циклоническая деятельность, атмосферное давление.
УДК
556.555.2+551.515.1(470.2)
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3402.2025.53.20
Литература
  1. Батмазова А. А., Гайдукова Е. В. Метод удлинения рядов наблюдений за уровнями воды в озерах Карелии // Вестник Удмуртского университета. Серия: Биология. Науки о Земле. 2025. Т. 35, вып. 1. С. 70–80. https://doi.org/10.35634/2412-9518-2025-35-1-70-80 
  2. Батмазова А. А. Моделирование уровенного режима озера Арпи // Proceedings of the Yerevan State University, Geology and Geography. 2025. Т. 59, вып. 2 (266). С. 175–180. https://doi.org/10.46991/PYSUC.2025.59.2.175 
  3. Батмазова А. А., Гайдукова Е. В. Построение регрессионных моделей для оценки уровенного режима озер северо-западной части России // Гидрометеорология и экология. 2025. № 78. С. 151–165. https://doi.org/10.33933/2713-3001-2025-78-151-165 
  4. Бондарчук С. С., Бондарчук И. С. Статобработка экспериментальных данных в MS Excel : учеб. пособие. Томск : Изд-во Том. гос. пед. ун-та, 2018. 433 с. Георгиевский Ю. М., Шаночкин С. В. Гидрологические прогнозы : учебник. СПб. : РГГМУ, 2013. 436 с. Данчев В. Н. Разработка и применение информационно-вычислительного комплекса для моделирования циркуляций и термического режима Телецкого озера : автореф. дис. … канд. техн. наук. Новосибирск : ИВЭП СО РАН, 2013. 16 с. 
  5. Иофин З. К. Теоретическое обоснование линейно-корреляционной модели водного баланса // Вестник ГУМРФ. 2013. № 3 (19). С. 18–27. Моделирование в озероведении. Опыт ИНОЗ РАН / С. А. Кондратьев, М. В. Шмакова, С. Д. Голосов [и др.] // Гидрометеорология и экология. 2021. № 65. С. 607–647. https://doi.org/10.33933/2713-3001-2021-65-607-647 
  6. Мезенцева Л. И., Соколов О. В., Друзь Н. И. Атмосферная циркуляция над Дальним Востоком в 2013 г. при экстремальном наводнении в бассейне Амура // Известия Тихоокеанского научного института рыбного хозяйства. 2015. Т. 180. С. 261–272. https://doi.org/10.26428/1606- 9919-2015-180-261-272 
  7. Назарова Л. Е. Изменение глобального и регионального климата // Водная среда: обучение для устойчивого развития. Петрозаводск : Карел. науч. центр РАН, 2010. С. 55–64. Нежиховский Р. А. Наводнения на реках и озерах. Л. : Гидрометеоиздат, 1988. 183 с. 
  8. Табелинова А. С. Колебания уровня Каспийского моря: причины, последствия и методы исследования // Евразийский союз ученых (ЕСУ). 2019. Т. 4, вып. 61. С. 34–40. https://doi.org/10.31618/ESU.2413-9335.2019.7.61.57 
  9. Швер Ц. А. Атмосферные осадки на территории СССР. Л. : Гидрометеоиздат, 1984. 285 с. 
  10. Challenges in quantifying changes in the global water cycle / G. C. Hegerl, E. Black, R. P. Allan [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. 2015. Vol. 96. P. 1097–1115. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00212.1 
  11. Compound flood impact of water level and rainfall during tropical cyclone periods in a coastal city: the case of Shanghai / H. Xu, Z. Tian, L. Sun [et al.] // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2022. Vol. 22. P. 2347–2358. https://doi.org/10.5194/nhess-22-2347-2022 
  12. Contreras-Rojas J., Mardones P., Sobarzo M. Impact of extratropical cyclones on coastal circulation in a semi-enclosed bay within the Humboldt Current System // Ocean Science. 2025. Vol. 21. P. 497–514. https://doi.org/10.5194/os-21-497-2025 
  13. Crapper P. F., Fleming P. M., Kalma J. D. Prediction of lake levels using water balance models // Environmental Software. 1996. Vol. 11, N 4. P. 251–258. https://doi.org/10.1016/S0266- 9838(96)00018-4 
  14. Gardener M. Statistics for Ecologists Using R and Excel: Data Collection, Exploration, Analysis and Presentation. Pelagic Publishing. 2017. 406 p. 
  15. Global estimation and assessment of monthly lake/reservoir water level changes using ICESat2 ATL13 products / N. Xu, H. Zheng, Y. Ma [et al.] // Remote Sensing. 2021. Vol. 13 (14). P. 2744. https://doi.org/10.3390/rs13142744 
  16. Global Lake responses to climate change / R. I. Woolway, B. M. Kraemer, J. D. Lenters [et al.] // Nature Reviews Earth & Environment. 2020. Vol. 1. P. 388–403. https://doi.org/10.1038/s43017-020-0067-5 36
  17. Gunawardhana L. N., Al-Rawas G. A., Kazama S. An alternative method for predicting relative humidity for climate change studies // Meteorological Applications. 2017. Vol. 24. P. 551–559. https://doi.org/10.1002/met.1641 
  18. Haghighi A. T., Kløve B. A sensitivity analysis of lake water level response to changes in climate and river regimes // Limnologica. 2015. Vol. 51. P. 118–130. https://doi.org/10.1016/j.limno.2015.02.001
  19. High-frequency water level oscillations in a coastal shallow lake / I. Vilibić, M. Bubalo, S. P. Zemunik [et al.] // Natural Hazard. 2025. https://doi.org/10.1007/s11069-025-07506-7
  20. Massmann A., Gentine P., Lin C. When Does Vapor Pressure Deficit Drive or Reduce Evapotranspiration? // Journal of advances in modeling earth systems. 2019. Vol. 11 (10). P. 3305–3320. doi: 10.1029/2019MS001790 
  21. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations / D. N. Moriasi, J. G. Arnold, L. M. Van [et al.] // Transactions of the ASABE. 2007. Vol. 50 (3). P. 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153 
  22. Parfitt R., Czaja A., Seo H. A simple diagnostic for the detection of atmospheric fronts. Geophysical Research Letters. 2017. Vol. 44. P. 4351–4358. https://doi.org/10.1002/2017GL073662 
  23. The Changing Character of Precipitation / K. E. Trenberth, A. Dai, R. M. Rasmussen [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. 2003. Vol. 84 (9). P. 1205–1218. https://doi.org/10.1175/BAMS-84-9-1205 
  24. The rise of the Nash-Sutcliffe efficiency in hydrology / L. A. Melsen, A. Puy, P. J. J. F. Torfs [et al.] // Hydrological Sciences Journal. 2025. Vol. 70, N 8. P. 1248–1259. https://doi.org/10.1080/02626667.2025.2475105

Полная версия (русская)