Понимание и моделирование отношений осадков и выпадения осадков для прогнозирования наводнений

Понимание и точное моделирование взаимосвязи между осадками и стоком имеет основополагающее значение для современного прогнозирования наводнений и управления водными ресурсами.По мере того, как климатические модели меняются и экстремальные погодные явления становятся все более частыми, способность прогнозировать, как осадки преобразуются в поверхностный поток воды, никогда не была более важной для защиты сообществ, инфраструктуры и экосистем.

Основы отношений Rainfall-Runoff

Связь между осадками и стоком осадков представляет собой одну из наиболее важных концепций в гидрологии. Когда осадки выпадают на водораздел, только часть этой воды становится стоком — избыток воды, который течет по поверхности земли в ручьи, реки и, в конечном итоге, более крупные водоемы. Сток играет важную роль в гидрологическом цикле, возвращая избыточные осадки в океаны и контролируя, сколько воды поступает в системы ручьев.

Понимание этого процесса трансформации требует изучения множества взаимосвязанных факторов.Осадки служат основным входом в гидрологические системы, но количество образующегося стока зависит от сложного взаимодействия характеристик водораздела, свойств почвы, моделей землепользования, предшествующих условий влажности, а также интенсивности и продолжительности осадков.

Ключевые факторы, влияющие на генерацию стока

Несколько критических факторов определяют, сколько осадков становится стоком в любом конкретном водоразделе. Тип почвы играет ключевую роль, поскольку различные почвы имеют различные возможности инфильтрации - скорость, с которой вода может проникать на поверхность земли. Песчаные почвы обычно позволяют быстрое проникновение, в то время как богатые глиной почвы сопротивляются проникновению воды, что приводит к более высоким объемам стока.

Использование земель и земельный покров существенно влияют на генерацию стока. Городские районы с обширными непроницаемыми поверхностями, такими как дороги, парковки и здания, препятствуют проникновению воды в землю, резко увеличивая объемы стока и пиковые скорости потока. И наоборот, лесные водоразделы с глубокими органическими почвами и растительностью могут поглощать значительное количество осадков, уменьшая стоки.

Топография влияет как на скорость, так и на направление движения воды по ландшафту. Крутые склоны ускоряют скорость стока, в то время как плоская местность позволяет больше времени для проникновения. Форма и размер водораздела также влияют на то, как быстро вода концентрируется в ручьевых каналах.

Предшествующие условия влажности - влажность почвы до появления осадков - критически влияют на генерацию стока. Насыщенные почвы от предыдущих штормов не могут поглощать дополнительную воду, что приводит к более высокому проценту стока даже от умеренных осадков.

Классификация и типы моделей выпадения осадков

Моделирование стока может помочь понять, контролировать и контролировать качество и количество водных ресурсов. Все модели Rainfall-Runoff (R-R) и, в более широком смысле, гидрологические модели являются упрощенными характеристиками системы реального мира. Широкий спектр моделей R-R в настоящее время используется исследователями и практиками, однако применение этих моделей сильно зависит от целей, для которых производится моделирование.

Несколько категорий моделей выпадения осадков описываются модельной структурой и пространственными процессами внутри модели. Оба контролируют способ вычисления стока моделями. Модельная структура основана на управляющих уравнениях, которые модель использует для определения стока; категории могут быть обобщены на эмпирические, концептуальные и физические структуры.

Эмпирические модели

Гидрологические модели классифицируются на эмпирические модели, концептуальные модели, физические модели, основанные на процессах, и модели, основанные на данных. Традиционные эмпирические модели, такие как рациональный метод, модель Хортона, модель кривых чисел, исследовательская группа сельскохозяйственного улова (ACRU) и модель инфильтрации зеленого импульса, были использованы для моделирования стока. Основными недостатками этих моделей является то, что они полагаются на полевые наблюдения, которые не всегда доступны.

Эмпирические модели основаны на наблюдаемых соотношениях между осадками и стоком без явного представления физических процессов, в которых используются статистические соотношения, полученные из исторических данных, для прогнозирования стока. Хотя они могут быть эффективными для условий, аналогичных тем, которые используются в их развитии, они могут не работать хорошо при применении к различным водосборным бассейнам или в изменяющихся условиях.

Рациональный метод, один из старейших и простейших эмпирических подходов, оценивает пиковые показатели стока с использованием коэффициента стока, который представляет собой долю осадков, которая становится стоком. Метод кривого числа SCS, разработанный Службой охраны почв США, по-прежнему широко используется для оценки прямого стока от осадков на основе типа почвы, землепользования и предшествующих условий влажности.

Концептуальные модели

Концептуальные модели представляют собой водоразделы с использованием упрощенных математических представлений физических процессов. В этих моделях обычно используются взаимосвязанные элементы хранения или резервуары для имитации того, как вода движется через водораздел. Они обеспечивают баланс между простотой эмпирических моделей и сложностью физических моделей.

Известные модели стока, которые относятся к этим категориям, включают модель кривого номера службы охраны почв (SCS-CN), модель управления штормовыми водами (SWMM), модель гидрологической биронсовой ваттенбалансавделирования (HBV), модель инструмента оценки почвы и воды (SWAT) и модель переменной инфильтрационной способности (VIC).

Концептуальные модели требуют калибровки — корректировки параметров модели для соответствия наблюдаемым данным стока. Хотя этот процесс калибровки может повысить точность модели для конкретных водосборных бассейнов, это также означает, что значения параметров могут не иметь прямого физического значения и могут не передаваться хорошо в неотмеченные водосборные бассейны.

Физически обоснованные модели

Физически основанные модели пытаются представить реальные физические процессы, управляющие преобразованием потока осадков с использованием фундаментальных уравнений массы, импульса и энергосбережения.Эти модели явно имитируют процессы, такие как инфильтрация, испарение, подземный поток и маршрутизация каналов, используя параметры, которые теоретически могут быть измерены в поле.

Система моделирования осадков-выпадений (PRMS) представляет собой детерминированную, распределенную, основанную на физических процессах систему моделирования, разработанную для оценки реакции различных комбинаций климата и землепользования на поток и общую гидрологию водораздела.

Преимуществом физических моделей является их потенциальная применимость к неотмеченным водосборным бассейнам и их способность имитировать последствия изменений в землепользовании или климатических сценариев. Однако они требуют обширных данных и вычислительных ресурсов, а их сложность может вносить неопределенность из нескольких источников.

Модели машинного и управляемого данными обучения

Модели, основанные на данных, такие как адаптивная нейро-нечеткая референсная система (ANFIS), искусственная нейронная сеть (ANN), глубокая нейронная сеть (DNN) и вспомогательная векторная машина (SVM), в последние десятилетия доказали, что являются лучшими решениями для моделирования стока и прогнозирования наводнений.

В период с 1993 по 2010 год модели временных рядов (TSM) были наиболее доминирующими моделями в моделях прогнозирования наводнений и машинного обучения (ML), в основном искусственные нейронные сети (ANN), были наиболее доминирующими моделями с 2011 года по настоящее время.

Новый подход, основанный на данных, использует сеть с длинной кратковременной памятью (LSTM), особый тип повторяющейся нейронной сети. Преимуществом LSTM является его способность изучать долгосрочные зависимости между предоставленным входом и выходом сети, которые необходимы для моделирования эффектов хранения, например, в водосборных бассейнах с влиянием снега.

Подходы машинного обучения приобрели известность благодаря своей способности выявлять сложные нелинейные отношения в данных, не требуя явного представления физических процессов, однако они требуют существенных данных обучения и могут не хорошо работать за пределами диапазона условий, представленных в их наборах данных обучения.

Пространственное представление в моделях

Пространственные процессы в рамках модели представляют собой интерпретацию характеристик водосбора, которые должны быть смоделированы. Эта категория разделяет модели на сгруппированные, полураспределенные и распределенные модели, что является обобщением, поскольку многие модели перекрывают и содержат элементы из каждой из категорий.

Сваленные модели рассматривают весь водораздел как единую единицу с однородными характеристиками, что делает их вычислительно эффективными, но неспособными представлять пространственную изменчивость.Полураспределенные модели делят водораздел на подбассейны или гидрологические ответные единицы с аналогичными характеристиками. Полностью распределенные модели представляют пространственную изменчивость в мелкой сетке, предоставляя подробную пространственную информацию, но требуя обширных данных и вычислительных ресурсов.

Основные требования к вводу и данным модели

Наиболее важные факторы, необходимые для моделирования стока осадков, включают количество осадков, температуру, топографию водораздела, растительность, гидрогеологию и другие физические параметры.

Данные осадков

Точные данные осадков составляют основу любой модели выпадения осадков. Сети датчиков дождя обеспечивают точечные измерения осадков, но для оценки осадков по всему водоразделу необходима пространственная интерполяция. Оценки осадков на основе радаров обеспечивают лучшее пространственное покрытие, но требуют калибровки по наземным измерениям. Продукты спутниковых осадков обеспечивают глобальное покрытие, особенно ценное в регионах с ограниченными данными, хотя они могут иметь ограничения по точности.

Временное разрешение данных осадков существенно влияет на производительность модели, особенно для прогнозирования внезапных наводнений. Высокоинтенсивные, кратковременные штормы требуют тонкого временного разрешения (от нескольких минут до нескольких часов) для захвата пиковых показателей осадков, которые приводят к быстрому ответу на стоки.

Характеристики водоразделов

Цифровые модели возвышения (DEM) предоставляют важную топографическую информацию для определения границ водораздела, определения направлений потока и расчета наклона и аспекта. Эти топографические параметры влияют на скорость движения воды и модели накопления потока.

Данные о почве, включая тип почвы, текстуру, глубину и гидравлические свойства, определяют скорость инфильтрации и емкость для хранения воды.Использование земель и данные о земельном покрове указывают на распределение непроницаемых поверхностей, типов растительности и других особенностей, влияющих на образование стока.

Метеорологические переменные

Помимо осадков, на генерацию стока влияют и другие метеорологические переменные. Данные о температуре необходимы для моделирования таяния снега в холодных регионах, где весенний снегопад часто вызывает самые крупные стоки. Солнечное излучение, скорость ветра и влажность влияют на скорость испарения, которые определяют, сколько воды теряется в атмосфере, а не способствует стоку.

Модельная калибровка и валидация

Калибровка модели включает в себя корректировку параметров модели для достижения наилучшего соответствия между смоделированным и наблюдаемым стоком. Этот процесс обычно использует алгоритмы оптимизации для минимизации различий между смоделированным и измеренным потоком на станциях измерения.

Большинство вероятностных методов анализа неопределенности рассматривают только один источник неопределенности (то есть неопределенность параметров). В последнее время внимание уделяется другим источникам неопределенности, таким как неопределенность входа или неопределенность структуры, а также комплексному подходу к объединению различных источников неопределенности. Исследование показывает, что неопределенность входа или структуры более доминирующая, чем неопределенность параметров.

Этот шаг имеет решающее значение для оценки того, может ли модель надежно прогнозировать стоки для условий, выходящих за рамки тех, которые используются в калибровке. Проверка сплит-образца, где доступные данные делятся на периоды калибровки и валидации, является общим подходом.

Многоцелевая калибровка рассматривает различные аспекты производительности модели одновременно, такие как сопоставление пиковых потоков, общих объемов стока и времени событий стока. Такой подход дает более надежные модели, чем однообъективная калибровка, ориентированная только на один аспект производительности модели.

Приложения в прогнозировании и прогнозировании наводнений

Точные модели выпадения осадков служат основой для операционных систем прогнозирования наводнений, которые защищают жизни и имущество. Эти системы объединяют сбор данных в реальном времени, гидрологическое моделирование и инфраструктуру связи для обеспечения своевременного предупреждения о наводнениях.

Системы прогнозирования наводнений в реальном времени

Гидрологи используют приборы для измерения уровня воды в ручьях, реках и озерах. Они также измеряют содержание воды в снеге с помощью снегоуборочных приборов. Они учитывают недавние количества осадков (потому что влажность почвы влияет на то, сколько дождя впитается и сколько будет стекать), и на сколько больше осадков ожидают метеорологи. Данные отправляются в центры прогнозирования рек, где компьютерные модели используются для прогнозирования уровней рек и потоков в их зонах ответственности.

Метеорологи могут заранее предсказать сильные осадки, а с помощью точной гидрологической модели их района местные лидеры могут превратить эти данные в точный прогноз того, как прогнозируемый шторм приведет к затоплению в их районе. При этом качество прогноза и модели должны быть высокими, чтобы создать наилучший прогноз.

Современные системы прогнозирования наводнений непрерывно поглощают данные в реальном времени, полученные с помощью датчиков дождя, датчиков потока, метеорологических радаров и спутниковых наблюдений. Эти данные поступают в калиброванные модели выпадения осадков, которые имитируют текущие условия водораздела и предсказывают будущий поток на основе прогнозов погоды.

Прогнозирование Flash Flood

Синоптики обычно могут заранее сказать, когда условия для внезапных наводнений будут подходящими, но часто мало времени для фактического предупреждения.

Методология, основанная на искусственном интеллекте, теперь может предсказать риск внезапных наводнений в городских районах за 24 часа до этого. Это представляет собой значительный прогресс, поскольку внезапные наводнения создают особые проблемы из-за их быстрого возникновения и трудности прогнозирования того, где именно будут происходить интенсивные дожди.

FLASH представляет собой первую в мире систему прогнозирования вспышек паводков континентального масштаба, прогнозы гидрологической модели выполняются каждые 10 минут. Такое высокочастотное обновление позволяет синоптикам отслеживать быстро развивающиеся ситуации наводнений и предоставлять более точные предупреждения.

Прогнозирование речного наводнения

Для более крупных речных систем модели выпадения осадков обеспечивают более длительное время ожидания от наводнений. Эти модели имитируют, как осадки по всему водоразделу переводятся в поток в местах нисходящего течения, что учитывает время, необходимое для прохождения воды по речной сети.

Подходы к составлению прогнозов с использованием различных сценариев прогноза погоды или параметров модели для количественной оценки неопределенности прогноза. Это обеспечивает вероятностные прогнозы наводнений, которые сообщают о вероятности различных уровней серьезности наводнений, помогая лицам, принимающим решения, более эффективно оценивать риск.

Моделирование городских наводнений

В городских условиях сложное взаимодействие между интенсивными осадками, непроницаемыми поверхностями и дренажными системами делает традиционное физическое моделирование вычислительно непомерным в глобальном масштабе.

Городские районы представляют уникальные проблемы для моделирования выпадения осадков из-за обширных непроницаемых поверхностей, сложной дренажной инфраструктуры и быстрого времени отклика на сток. Специализированные городские дренажные модели имитируют поток через сети ливневой канализации, учитывая пропускную способность труб, места входа и потенциальные условия дополнительной платы, когда дренажная система становится перегруженной.

Компоненты эффективных систем раннего предупреждения о наводнении

В последнее время исследования и технологические достижения свидетельствуют о значительных преимуществах систем раннего предупреждения о наводнениях в смягчении последствий наводнений.

Сбор данных и мониторинг сетей

Система предупреждения о наводнениях - это решение для раннего мониторинга наводнений, которое использует точные и хорошо поддерживаемые датчики, такие как датчики дождя, датчики уровня воды и датчики скорости потока.

Комплексные сети мониторинга образуют наблюдательную основу систем оповещения о наводнениях. Дождевые датчики измеряют количество осадков и интенсивность в ключевых местах по всему водоразделу. Потоковые датчики непрерывно контролируют уровень воды и скорость течения в реках и ручьях. Современные телеметрические системы передают эти данные в режиме реального времени в центры прогнозирования, что позволяет оперативно реагировать на развивающиеся ситуации наводнения.

Автоматизированные датчики уменьшают потребность в ручных наблюдениях и обеспечивают непрерывные потоки данных, однако для обеспечения точности и надежности данных необходимы регулярные процедуры технического обслуживания и контроля качества.

Гидрологическое и гидравлическое моделирование

Система прогнозирования наводнений использует численное прогнозирование погоды (NWP) для прогнозирования осадков и гидрологическую / гидравлическую модель для прогнозирования гидрологической реакции.

Гидрологические модели имитируют процесс трансформации осадков и стоков, предсказывают, сколько стоков будет генерироваться и когда он достигнет разных точек в речной сети. Гидравлические модели затем имитируют, как эта вода течет по речным каналам, учитывая геометрию канала, шероховатость и гидравлические структуры, такие как мосты и плотины.

Связывание гидрологических, гидравлических и искусственных нейронных сетей (ANN) является наиболее часто используемым ансамблем для прогнозирования наводнений в FEWS из-за превосходной точности и способности выявлять неопределенности в системе.

Прогнозирование коммуникации и распространения

Важнейшими компонентами в рамках Е2Е-FFEWS являются сбор данных в режиме реального времени для прогнозирования степени опасности наводнений, включая время начала и масштабы наводнений; подготовка прогнозной информации и предупреждающих сообщений, дающих четкие заявления о том, что происходит, прогнозы того, что может произойти и ожидаемого воздействия; предупреждение и уведомление о таких сообщениях, которые также могут включать в себя то, какие действия следует предпринять.

Эффективная коммуникация превращает прогнозы наводнений в действенные предупреждения, которые спасают жизни. Предупреждающие сообщения должны быть четкими, своевременными и доступными для всех групп риска. Многочисленные каналы связи, включая системы оповещения о чрезвычайных ситуациях, социальные сети, веб-сайты и традиционные средства массовой информации, обеспечивают охват предупреждений разнообразной аудитории.

Предупреждения должны сообщать не только о прогнозируемой серьезности наводнения, но и о ожидаемых последствиях и рекомендуемых защитных действиях. Прогнозирование на основе воздействия переводит технические прогнозы наводнений в информацию о том, какие дороги могут быть закрыты, какие районы могут быть затронуты и какие действия должны предпринять жители.

Готовность и реакция сообщества

Автоматизированные системы раннего предупреждения о наводнениях, находящиеся в собственности и под управлением местных властей, помогают спасать жизни и уменьшать ущерб имуществу, предоставляя важную информацию в режиме реального времени Национальной метеорологической службе и государственным должностным лицам на всех уровнях государственных и местных органов власти для выпуска предупреждений, предупреждающих людей, которые уязвимы к наводнениям.

Эффективность систем предупреждения о наводнениях в конечном итоге зависит от того, как общины реагируют на предупреждения. Государственные образовательные программы помогают жителям понимать риски наводнений, распознавать предупреждающие сообщения и знать соответствующие защитные действия. Регулярные учения и упражнения тестируют системы связи и процедуры реагирования.

Учреждения по управлению чрезвычайными ситуациями разрабатывают планы реагирования на наводнения, в которых указываются меры, которые должны быть приняты на различных уровнях тяжести наводнений, включая процедуры эвакуации, операции по укрытию и развертывание ресурсов. Предварительно размещенные ресурсы и заранее определенные маршруты эвакуации позволяют быстро реагировать при выдаче предупреждений.

Преимущества и экономическая ценность прогнозирования наводнений

12 часов уведомления до внезапного наводнения могут уменьшить ущерб до 60%; даже всего один час уведомления может уменьшить ущерб на целых 20%. Более того, среднее соотношение выгод и затрат систем раннего предупреждения о наводнении составило 4,6 (с диапазоном от 2,3 до 9,0). Таким образом, даже при консервативных оценках системы раннего предупреждения о наводнении вернули положительное соотношение выгод и затрат.

Экономические выгоды от систем прогнозирования наводнений намного превышают их затраты.Усовершенствованное предупреждение позволяет принимать защитные меры, которые уменьшают ущерб от наводнений, включая перемещение ценного оборудования и инвентаря на более высокую землю, развертывание временных барьеров наводнений и эвакуацию людей и скота с пути вреда.

Например, фермеры могут перемещать скот на более высокие земли и управлять посевами до прибытия паводковых вод, что снижает риск для фермеров и помогает им поддерживать качество и количество своей продукции, а предприятия могут принимать меры для защиты ценных активов.

Помимо непосредственного уменьшения ущерба, предупреждения о наводнениях позволяют более эффективно реагировать на чрезвычайные ситуации. Предварительное знание сроков и степени тяжести наводнений позволяет руководителям чрезвычайных ситуаций заранее размещать ресурсы, координировать эвакуацию и предупреждать больницы и критические объекты. Эта готовность снижает затраты на реагирование и улучшает результаты.

Проблемы моделирования осадков и прогноза наводнений

Дефицит данных и проблемы качества

В развивающихся странах существует проблема неучтенных и плохо измеряемых станций осадков. Это приводит к ситуациям с ограниченными данными, когда для прогнозирования наводнений требуются алгоритмы МО, такие как ANN. С другой стороны, существуют возможности использовать продукты спутникового осаждения (SPP) для замены отсутствующих или плохо измеряемых станций осадков.

Во многих регионах, особенно в развивающихся странах, отсутствуют адекватные сети мониторинга осадков и потоков. Этот дефицит данных ограничивает возможности калибровки и проверки моделей, снижая точность прогнозов. Даже там, где существуют сети мониторинга, проблемы качества данных, такие как неисправности датчиков, ошибки передачи и пробелы в записях, могут поставить под угрозу производительность моделей.

Спутниковые наблюдения предлагают потенциальные решения для регионов, испытывающих дефицит данных, обеспечивая глобальный охват осадков и других переменных, однако спутниковые продукты имеют свои собственные ограничения, включая более грубое пространственное и временное разрешение по сравнению с наземными наблюдениями и потенциальные проблемы точности в сложной местности или во время определенных типов осадков.

Модель неопределенности

Появились новые схемы оценки комбинированных неопределенностей в прогнозах выпадения осадков, связанных с неопределенностью входных данных, параметров и структуры.

Все модели содержат неопределенность из нескольких источников. Неопределенность входа возникает из-за ошибок в измерениях осадков и других входных данных. Неопределенность параметров отражает сложность определения точных значений параметров модели. Структурная неопределенность проистекает из упрощенного представления сложных природных процессов в уравнениях моделей.

Для эффективного принятия решений необходимо количественное определение и информирование о неопределенности прогнозов. Вероятностные прогнозы, которые выражают вероятность различных результатов, предоставляют более полную информацию, чем детерминированные прогнозы с одним значением, что позволяет пользователям оценивать риск и принимать обоснованные решения.

Незакрытые водоразделы

Многие водосборные бассейны не имеют станций измерения потока, что делает невозможным калибровку моделей с использованием традиционных подходов. Методы регионализации пытаются перенести параметры модели из калиброванных в неотмеченные водосборные бассейны на основе сходства водосборных бассейнов, но это создает дополнительную неопределенность.

Физически обоснованные модели предлагают теоретические преимущества для неотмеченных водоразделов, поскольку их параметры потенциально могут быть оценены по измеримым характеристикам водораздела, однако обширные требования к данным и вычислительные требования этих моделей ограничивают их практическое применение во многих ситуациях.

Меняющиеся условия

Изменение климата, изменение землепользования и развитие инфраструктуры изменяют характеристики водораздела и характер осадков, потенциально снижая надежность моделей, калиброванных по историческим данным.

Урбанизация особенно влияет на отношения между осадками и стоками, увеличивая непроницаемые поверхности и изменяя структуру дренажа. Модели должны учитывать эти изменения, чтобы обеспечить точные прогнозы в быстро развивающихся водосборных бассейнах.

Передовые методы моделирования и инновации

Ассимиляция данных

Новая система ассимиляции данных, основанная на фильтрации Калмана, позволяет получать более точные прогнозы разряда и стадии на прогрессивных 12-часовых горизонтах прогноза. Предлагаемая система ассимиляции и прогнозирования данных превосходит существующий метод подталкивания NWM при прогнозировании последствий затопления мостов в течение всех рассматриваемых периодов времени, когда происходит затопление.

Методы ассимиляции данных непрерывно обновляют состояния модели с использованием наблюдений в реальном времени, повышая точность прогноза. Эти методы сочетают прогнозы модели с наблюдениями статистически оптимальным образом, учитывая неопределенности как в обоих. Подходы фильтрации данных Калмана, так и ассимиляции ансамблей показали значительное улучшение навыков прогнозирования наводнений.

Ансамбль Моделирование

Подходы ансамбля запускают несколько моделей моделирования с различными начальными условиями, параметрами или структурами модели для количественной оценки неопределенности прогноза. Распространение среди членов ансамбля указывает на уверенность в прогнозе - узкие спреды предполагают высокую уверенность, в то время как широкие спреды указывают на большую неопределенность.

Гибридные модели для моделирования стока и прогнозирования наводнений должны разрабатываться путем объединения сильных сторон традиционных моделей и методов машинного обучения.Объединение различных типов моделей в многомодельных ансамблях может использовать сильные стороны каждого подхода, компенсируя при этом индивидуальные слабые стороны модели.

Моделирование высокого разрешения

Достижения в области вычислительной мощности позволяют все более и более детально представлять модели с высоким разрешением, которые представляют пространственную изменчивость. Распределенные модели с разрешением сетки от десятков до сотен метров могут захватывать локальные изменения в топографии, свойствах почвы и землепользовании, которые влияют на генерацию стока.

Однако моделирование с высоким разрешением требует соответственно подробных входных данных и более длительного времени вычислений.Оптимальное разрешение модели зависит от приложения, имеющихся данных и вычислительных ресурсов.

Интеграция с дистанционным зондированием

Спутниковое и воздушное дистанционное зондирование обеспечивают ценные данные для моделирования осадков. Оценки осадков радаров и спутников обеспечивают пространственное покрытие за пределами наземных сетей датчиков осадков. Продукты влажности почвы, полученные со спутников, информируют модели о предшествующих условиях, влияющих на генерацию стока. Дистанционное зондирование снежного покрова и эквивалента снежной воды поддерживает моделирование таяния снега в холодных регионах.

Интеграция нескольких источников данных дистанционного зондирования с наземными наблюдениями с помощью методов ассимиляции данных позволяет получить более точные и всеобъемлющие характеристики условий водораздела.

Событие против непрерывных моделей моделирования

Модели осадков-выпадений представляют собой либо модели событий, либо модели непрерывного моделирования (CS). Модели событий обычно оценивают стоки от отдельного штормового события, т.е. описывают относительно короткий период в пределах гидрологической записи. Модели событий обычно оценивают частичный набор гидрологических процессов, которые влияют на водораздел: инфильтрация, сухопутный и канальный поток, и, возможно, перехват и хранение в местах содержания под стражей.

Непрерывные имитационные модели работают в течение длительного периода, который включает в себя как события осадков, так и условия межбури. Для законной оценки потока потока в межбуровые периоды модели CS должны включать дополнительные гидрологические свойства, такие как испарение, неглубокий подземный поток и поток грунтовых вод.

Модели событий фокусируются на отдельных штормовых явлениях и являются вычислительно эффективными для разработки приложений, таких как размер инфраструктуры ливневых вод. Однако они требуют предположений о начальных условиях водораздела, которые могут значительно повлиять на результаты.

Непрерывные модели моделирования отслеживают условия водораздела в течение длительных периодов, явно имитируя такие процессы, как испарение и поток подземных вод, которые определяют предшествующие условия влажности. В то время как более сложные с точки зрения вычислений, непрерывные модели обеспечивают более реалистичные представления о поведении водораздела и устраняют необходимость предполагать начальные условия.

Практические применения и тематические исследования

Городское управление Stormwater

Модели осадков и стоков поддерживают управление городскими ливневыми водами, предсказывая объемы стока и пиковые скорости потока от проектов развития. Эти прогнозы информируют о проектировании ливневых бассейнов, дренажных систем и методов зеленой инфраструктуры, которые управляют стоком и защищают качество воды.

Модели помогают оценить эффективность различных стратегий управления ливневыми водами, сравнивая традиционные подходы, такие как пруды для содержания под стражей, с практикой использования зеленой инфраструктуры, такой как дождевые сады, проницаемое тротуарное покрытие и зеленые крыши. Этот анализ поддерживает экономически эффективный выбор методов управления, которые отвечают нормативным требованиям и целям сообщества.

Безопасность плотин и работы водохранилищ

В применении Бюро мелиорации основной интерес заключается в моделировании реакции стока бассейна на экстремальные осадки. Поскольку эти сложные модели водораздела обычно требуют обширной калибровки для адекватного представления физических свойств дренажного бассейна, значительные усилия должны быть потрачены в полевых условиях и в офисе на получение данных относительно этих свойств.

Модели осадков-выпадений предсказывают приток воды в водохранилища, поддерживая как рутинные операции, так и реагирование на чрезвычайные ситуации.Точные прогнозы притока позволяют операторам водохранилищ оптимизировать хранение воды для различных целей, включая водоснабжение, выработку гидроэнергии, контроль за наводнениями и экологические потоки.

Для обеспечения безопасности плотин модели моделируют вероятные сценарии максимального наводнения, чтобы гарантировать, что плотины могут безопасно проходить экстремальные события. Эти анализы информируют о проектировании водосбросов и планировании чрезвычайных действий.

Управление сельскохозяйственными водами

В сельскохозяйственных водосборных бассейнах модели выпадения осадков помогают управлять ирригационными водоснабжением, предсказывая поток, доступный для отвода. Модели также оценивают воздействие сельскохозяйственной практики на стоки и качество воды, поддерживая разработку лучших методов управления, которые защищают водные ресурсы ниже по течению.

Прогнозы сезонного стока, основанные на измерениях снежного покрова и прогнозах климата, помогают водным менеджерам распределять ограниченные запасы воды между конкурирующими видами использования, включая ирригацию, муниципальные поставки и экологические потоки.

Оценка воздействия изменения климата

Модели используются для моделирования калиброванных и неотмеченных водоразделов, которые помогают в управлении водными ресурсами, осаждении и управлении эрозией, оценке качества воды, циркуляции питательных веществ, оценке воздействия изменения климата.

Модели выпадения осадков в сочетании с климатическими прогнозами оценивают, как изменение температуры и характера осадков может повлиять на будущие водные ресурсы. Эти оценки информируют о долгосрочном планировании систем водоснабжения, инфраструктуры защиты от наводнений и управления экосистемами.

Модели помогают выявлять водоразделы, наиболее уязвимые к воздействию изменения климата, и оценивать стратегии адаптации для повышения устойчивости. Это включает оценку того, как изменения в сроках таяния снега, интенсивности осадков и частоте засухи могут повлиять на доступность воды и риск наводнений.

Будущие направления и новые технологии

Искусственный интеллект и глубокое обучение

Подходы машинного обучения и искусственного интеллекта продолжают развивать возможности моделирования осадков и выпадения осадков. Модели глубокого обучения могут идентифицировать сложные модели в больших наборах данных, которые традиционные модели могут пропустить. Эти подходы показывают особую перспективу для прогнозирования внезапных наводнений в регионах с дефицитом данных, где традиционная калибровка моделей является сложной задачей.

LSTM показывает потенциал как региональная гидрологическая модель, в которой одна модель прогнозирует сброс для различных водосборных бассейнов. Существует возможность передачи понимания процесса, изученного в региональном масштабе, в отдельные водосборные бассейны и тем самым повышения производительности модели по сравнению с LSTM, обученным только на данных отдельных водосборных бассейнов. Используя этот подход, была достигнута лучшая производительность модели, чем SAC-SMA + Snow-17, что подчеркивает потенциал LSTM для приложений гидрологического моделирования.

Однако модели машинного обучения требуют тщательной проверки и должны дополнять, а не заменять понимание на основе процесса. Гибридные подходы, которые сочетают физические модели с методами машинного обучения, могут предложить лучшее из обоих миров.

Улучшение прогноза погоды

Достижения в численном прогнозировании погоды обеспечивают более точные прогнозы осадков, которые приводят к гидрологическим моделям. Модели погоды с более высоким разрешением лучше фиксируют пространственную и временную изменчивость осадков, особенно для конвективных штормов, которые вызывают внезапные наводнения.

Ансамбль прогнозирования погоды обеспечивает вероятностные прогнозы осадков, которые распространяются через гидрологические модели для получения вероятностных прогнозов наводнений. Эта количественная оценка неопределенности поддерживает принятие решений на основе рисков.

Наука и данные с использованием краудсорсинга

Наблюдения со стороны граждан, использующих приложения для смартфонов и социальные сети, предоставляют дополнительные источники данных для мониторинга наводнений и проверки моделей.Сообщения о наводнениях, уровнях воды и осадках дополняют традиционные сети мониторинга, особенно в районах с редкими приборами.

Хотя краудсорсинг данных требует контроля качества и проверки, он предлагает потенциал для повышения ситуационной осведомленности во время наводнений и повышения производительности модели за счет ассимиляции данных.

Интернет вещей и недорогие датчики

Недорогие датчики и технологии Интернета вещей (IoT) позволяют более плотные сети мониторинга по более низкой цене, чем традиционные приборы. Беспроводные сенсорные сети могут обеспечить наблюдения высокого разрешения осадков, влажности почвы и уровня воды, которые улучшают входы модели и обеспечивают лучшую калибровку.

Однако обеспечение качества и надежности данных от недорогих датчиков требует тщательного выбора датчиков, развертывания и обслуживания.

Лучшие практики моделирования Rainfall-Runoff

Выбор модели

Выбор подходящей модели требует рассмотрения целей приложения, имеющихся данных, вычислительных ресурсов и требуемой точности.Простых моделей может быть достаточно для предварительных оценок или ситуаций с ограниченными данными, в то время как сложные приложения могут оправдывать более сложные подходы.

Многие модели R-R используются только в исследовательских целях для повышения знаний и понимания гидрологических процессов, которые управляют системой реального мира.Другие типы моделей разрабатываются и используются в качестве инструментов для моделирования и прогнозирования, направленных в конечном итоге на то, чтобы позволить лицам, принимающим решения, принимать наиболее эффективные решения для планирования и эксплуатации при рассмотрении взаимодействий физических, экологических, экономических и социальных аспектов системы реального мира.

Принцип парсимониальности предполагает использование простейшей модели, адекватно представляющей систему по назначению.Слишком сложные модели могут не улучшать прогнозы и могут вносить дополнительную неопределенность за счет трудностей оценки параметров.

Контроль качества и валидация

Для получения надежных результатов модели необходим строгий контроль качества входных данных. Это включает проверку на наличие ошибок датчиков, пробелов в данных и несоответствий. Автоматизированные процедуры контроля качества могут маркировать подозрительные данные для ручного анализа.

Проверка модели с использованием независимых данных, не используемых при калибровке, обеспечивает наиболее надежную оценку производительности модели.Проверка сплит-образца, дифференциальное тестирование сплит-образца и тестирование прокси-базина являются общими подходами к валидации.

Анализ неопределенности

Количественная и коммуникационная неопределенность модели помогает пользователям принимать обоснованные решения.Анализ неопределенности должен учитывать все основные источники неопределенности, включая входные данные, параметры модели и структуру модели.

Ансамблевое моделирование и вероятностное прогнозирование обеспечивают практические подходы для представления неопределенности в оперативных приложениях.Продукты прогноза должны четко сообщать уровни доверия и диапазон возможных результатов.

Документация и прозрачность

Тщательная документация разработки, калибровки и применения моделей поддерживает воспроизводимость и позволяет другим понять ограничения модели.Документация должна включать источники данных, структуру модели, значения параметров, процедуры калибровки и результаты валидации.

Прозрачность в отношении допущений и ограничений модели повышает доверие к результатам модели и помогает пользователям правильно интерпретировать прогнозы.

Ключевые шаги в разработке моделей прогнозирования наводнений с выпадением осадков

Разработка эффективных моделей прогнозирования осадков и стоков при наводнении предполагает систематический процесс, обеспечивающий надежность и точность модели:

Интеграция с более широким управлением водными ресурсами

Моделирование осадков и стоков поддерживает комплексное управление водными ресурсами, предоставляя количественные прогнозы доступности воды и риска наводнений. Эти прогнозы информируют о решениях в различных секторах, включая водоснабжение, сельское хозяйство, производство энергии, управление экосистемами и защиту от наводнений.

Эффективное управление водными ресурсами требует координации действий между юрисдикционными границами и группами заинтересованных сторон.Модели осадков-выпадений обеспечивают общую техническую основу для дискуссий между руководителями водных ресурсов, аварийно-спасательными службами, планировщиками и общественностью.

Например, операции по водохранилищам должны сбалансировать цели борьбы с наводнениями, которые способствуют поддержанию низкого уровня воды, с целями водоснабжения, которые способствуют хранению воды. Модели помогают количественно оценить эти компромиссы и определить операционные стратегии, которые наилучшим образом служат нескольким целям.

Заключение

Понимание и моделирование взаимосвязи между осадками и стоками остается основополагающим для прогнозирования наводнений и управления водными ресурсами. По мере увеличения изменчивости климата и роста населения в районах, подверженных наводнениям, важность точного прогнозирования наводнений будет только возрастать.

Основное внимание уделяется моделированию осадков-выпадений или тому, как можно моделировать превращение осадков в стоки с помощью различных математических инструментов, описывающих процессы образования стоков. На основе личного и профессионального опыта описываются использование гидрологических моделей, их преимущества и проблемы. В статье указываются некоторые из наиболее важных исторических событий в моделировании, критическая необходимость оценки неопределенностей моделей и то, что можно сделать в ближайшем будущем для дальнейшего продвижения моделирования осадков-выпадений в качестве ключевого инструмента в современную эпоху междисциплинарных гидрологических наук.

Достижения в области вычислительной мощности, дистанционного зондирования, машинного обучения и ассимиляции данных продолжают улучшать возможности моделирования, однако остаются фундаментальные проблемы, включая дефицит данных во многих регионах, неопределенность модели и необходимость адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды.

Каждая модель имеет свой собственный набор недостатков, таких как большое количество требований к данным, ограниченная доступность пользователей, отсутствие объяснений о ее возможностях. Модели должны включать в себя основные разработки в области технологии дистанционного зондирования, оценки рисков и другие области для устранения этих недостатков. Новые концептуальные и физические модели на основе процессов должны включать передовые статистические методы для моделирования в калиброванных и неизученных водоразделах.

Для успешного прогнозирования наводнений необходимы не только технические возможности моделирования, но и эффективная коммуникация, готовность общин и институциональная координация. Самые сложные модели не приносят практически никакой пользы, если предупреждения не доходят до групп риска или если общины не в состоянии эффективно реагировать.

Системы раннего предупреждения о наводнении являются одним из наиболее экономически эффективных средств смягчения ущерба и потерь, вызванных наводнениями.Продолжающиеся инвестиции в сети мониторинга, возможности моделирования и системы раннего предупреждения принесут существенную отдачу за счет сокращения ущерба от наводнений и спасения жизней.

Для тех, кто заинтересован в получении дополнительной информации о гидрологическом моделировании и прогнозировании наводнений, ресурсы доступны от организаций, включая Геологическая служба США , Национальное управление океанических и атмосферных исследований , Всемирная метеорологическая организация и Ассоциированная программа по управлению наводнениями . Эти организации предоставляют технические руководства, учебные материалы и доступ к инструментам моделирования, которые поддерживают развитие эффективных возможностей прогнозирования наводнений во всем мире.

Поскольку мы сталкиваемся с проблемами изменения климата и растущими рисками наводнений, моделирование выпадения осадков будет продолжать развиваться как важный инструмент для защиты общин и устойчивого управления водными ресурсами. Интеграция традиционного гидрологического понимания с новыми технологиями обещает дальнейшее улучшение нашей способности прогнозировать и готовиться к наводнениям, в конечном итоге создавая более устойчивые сообщества.