ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



Гидравлика. Геотехника. Гидротехническое строительство

Статистическая и пространственная изменчивость климатических данных в бассейне реки Мареб-Гаш в Эритрее

  • Гебрехивот Ангхесом Aлемнгус - Аграрный колледж Хамелмало, Национальный институт высшего образования и исследований
  • Козлов Дмитрий Вячеславович - Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)
DOI: 10.22227/1997-0935.2020.1.85-99
Страницы: 85-99
Введение. Продукты глобального реанализа имеют широкое применение в гидрологии при недостаточности исходных данных. Формирование исходной информации для гидрологического моделирования на основе такого глобального реанализа требует предварительной проверки и анализа. Материалы и методы. Предпринята попытка использовать массивы данных реанализа системы климатических прогнозов (CFSR) для условий бассейна реки Мереб-Гаш в Эритрее с целью подготовки исходных данных для предстоящих исследований в области гидрологического моделирования. Это исследование включило в себя статистический анализ, расчет индексов потенциальной эвапотранспирации (ПЭТ) и засухи на основе применения различных методов с целью изучения характеристик речного бассейна с использованием геопространственных и геостатистических инструментов. Результаты. Результаты статистического анализа показали, что в большинстве массивов данных в значительной степени преобладают монотонные тенденции: осадки (P) и относительная влажность имеют тенденцию к уменьшению, тогда как температура воздуха (T) и ПЭТ — тенденцию к увеличению. Среди методов оценки ПЭТ метод Торнтуэйта дал неоднозначные результаты по сравнению с методами Харгривза и Пенмана-Монтейта, причем использование первого метода сильно зависело от высотного положения метеостанции. В большинстве случаев было обнаружено, что по методу Пенмана-Монтейта получались самые большие значения ПЭТ. Выводы. Анализ стандартизированного индекса осадков и эвапотранспирации (SPEI) по методу Пенмана-Монтейта в исследуемом речном бассейне указал на устойчивые засушливые условия в период с 2000 по 2013 г. и преимущественно влажные условия в период с 1979 по 2000 г. Сделан вывод о том, что имеющиеся тенденции для большинства климатических характеристик и устойчивого развития условий засухи в последние годы хорошо согласуются с результатами глобальных и региональных климатических исследований, и, по всей вероятности, связаны с влиянием на окружающую среду воздействия человека и изменения климата.
  • глобальный реанализ;
  • потенциальная эвапотранспирация;
  • стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации;
  • бассейн реки Мереб-Гаш;
Литература
  1. McGlynn B.L., Blöschl G., Borga M., Bormann H., Hurkmans R., Komma J. et al. A data acquisition framework for runoff prediction in ungauged basins. Runoff Prediction in Ungauged Basins, 2013; 29-52. DOI: 10.1017/CBO9781139235761.006
  2. Hrachowitz M., Savenije H.H.G., Blöschl G., McDonnell J.J., Sivapalan M., Pomeroyet J.W. et al. A decade of Predictions in Ungauged Basins (PUB) — a review. Hydrological Sciences Journal. 2013; 58(6):1198-1255. DOI: 10.1080/02626667.2013.803183
  3. Sivapalan M., Takeuchi K., Franks S.W., Gupta V.K., Karambiri H., Lakshmi V. et al. IAHS Decade on Predictions in Ungauged Basins (PUB), 2003–2012: Shaping an exciting future for the hydrological sciences. Hydrological Sciences Journal. 2003; 48(6):857-880. DOI: 10.1623/hysj.48.6.857.51421
  4. Beven  K.J. Rainfall-Runoff modelling: The primer. Chichester, UK, John Wiley & Sons, Ltd, 2012. DOI: 10.1002/9781119951001
  5. Gehbrehiwot A., Kozlov D. GIUH-Nash based runoff prediction for Debarwa catchment in Eritrea. E3S Web of Conferences. 2019; 97:05001. DOI: 10.1051/e3sconf/20199705001
  6. Kozlov D.V., Ghebrehiwot A.A. Efficacy of digital elevation and Nash models in runoff forecast. Magazine of Civil Engineering. 2019; 87(3):103-122. DOI: 10.18720/MCE.87.9
  7. Alemngus A., Mathur B.S. Geomorphologic instantaneous unit hydrographs for rivers in Eritrea (East Africa). Journal of Indian Water Resources Society. 2014; 34(1):1-14.
  8. Ghebrehiwot A.A., Kozlov D.V. Hydrological modelling for ungauged basins of arid and semi-arid regions: review. Vestnik MGSU [Monthly Journal on Construction and Architecture]. 2019; 14(8):1023-1036. DOI: 10.22227/1997- 0935.2019.8.1023-1036
  9. Bashar K.E. Gash river flash floods challenges to Kassala town: Mitigation and risk management. 2011.
  10. Elhassan E.S.E., Ibrahim A.M., Abdalla A. Flood modeling water appraisal and land reclamation: a case study of gash river. SUST Journal of Engineering and Computer Science (JECS). 2015; 16(3):37-45.
  11. Auerbach D.A., Easton Z.M., Walter M.T., Flecker A.S., Fuka D.R. Evaluating weather observations and the Climate Forecast System Reanalysis as inputs for hydrologic modelling in the tropics. Hydrological Processes. 2016; 30(19):3466-3477. DOI: 10.1002/hyp.10860
  12. Dile Y.T., Srinivasan R. Evaluation of CFSR climate data for hydrologic prediction in data-scarce watersheds: An application in the Blue Nile river basin. JAWRA Journal of the American Water Resources Association. 2014; 50(5):1226-1241. DOI: 10.1111/jawr.12182
  13. Fuka D.R., Walter M.T., MacAlister C., Degaetano A.T., Steenhuis T.S., Easton Z.M. Using the climate forecast system reanalysis as weather input data for watershed models. Hydrological Processes. 2014; 28(22):5613-5623. DOI: 10.1002/hyp.10073
  14. Mahto S.S., Mishra V. Does ERA-5 outperform other reanalysis products for hydrologic applications in India? Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2019; 124(16):9423-9441. DOI: 10.1029/2019jd031155
  15. Zhu Q., Xuan W., Liu L., Xu Y.-P. Evaluation and hydrological application of precipitation estimates derived from PERSIANN-CDR, TRMM 3B42V7, and NCEP-CFSR over humid regions in China. Hydrological Processes. 2016; 30(17):3061-3083. DOI: 10.1002/hyp.10846
  16. Dile Y.T., Srinivasan R. Evaluation of CFSR climate data for hydrologic prediction in data-scarce watersheds: an application in the Blue Nile River Basin. JAWRA Journal of the American Water Resources Association. 2014; 50(5):1226-1241. DOI: 10.1111/jawr.12182
  17. Mann  H.B. Nonparametric tests against trend. Econometrica. 1945; 13(3):245. DOI: 10.2307/1907187
  18. Kendall M.G. Rank correlation methods. 4th ed. London, Charles Griffin, 1975.
  19. Sen P.K. Estimates of the regression coefficient based on Kendall's Tau. Journal of the American Statistical Association. 1968; 63:1379-1389. DOI: 10.1080/01621459.1968.10480934
  20. Thornthwaite C.W. An approach toward a rational classification of Climate. Geographical Review. 1948; 38(1):55. DOI: 10.2307/210739
  21. Hargreaves G.H., Samani Z.A. Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture. 1985; 1(2):96-99. DOI: 10.13031/2013.26773
  22. Allen R.G., Smith M., Pereira L.S., Perrier A. An update for the calculation of reference evapotranspiration. ICID Bulletin. 1994; 43(2):35-92.
  23. Vicente-Serrano S.M., Beguería S., López-Moreno J.I. A multiscalar drought index sensitive to global warming: The standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of Climate. 2010; 23(7):1696-1718. DOI: 10.1175/2009jcli2909.1
  24. Beguería S., Vicente-Serrano S.M., Reig F., Latorre B. Standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) revisited: Parameter fitting, evapotranspiration models, tools, datasets and drought monitoring. International Journal of Climatology. 2014; 34(10):3001-3023. DOI: 10.1002/joc.3887
  25. Mckee T.B., Doesken N.J., Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceedings of the Eighth Conference on Applied Climatology. 1993; 179-184.
  26. Ahmad M.I., Sinclair C.D., Werritty A. Log-logistic flood frequency analysis. Journal of Hydrology. 1988; 98(3-4):205-224. DOI: 10.1016/0022-1694(88)90015-7
  27. Singh V.P., Guo H., Yu F.X. Parameter estimation for 3-parameter log-logistic distribution (LLD3) by Pome. Stochastic Hydrology and Hydraulics. 1993; 7(3):163-177. DOI: 10.1007/bf01585596
  28. Hosking  J.R.M. L-Moments: analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological). 1990; 52(1):105-124. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1990.tb01775.x
  29. Van Rooy  M.P. A rainfall anomaly index independent of time and space. Notos. 1965; 14:43-48.
  30. Alemngus A., Amlesom S., Bovas J.J.L. An overview of Eritrea’s water resources. International Journal of Engineering Research and Development. 2017; 13(3):74-84.
  31. Ghebrezgabher M.G., Yang T., Yang X. Long-term trend of climate change and drought assessment in the Horn of Africa. Advances in Meteorology. 2016; 2016:1-12. DOI: 10.1155/2016/8057641
  32. Gotardo J.T., Rodrigues L.N., Gomes B.M. Comparison of methods for estimating reference evapotranspiration: An approach to the management of water resources within an experimental basin in the Brazilian cerrado. Engenharia Agrícola. 2016; 36(6):1016-1026. DOI: 10.1590/1809-4430-eng.agric.v36n6p1016-1026/2016
СКАЧАТЬ (ENG)