Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2023, T. 511, № 2, стр. 261-267

ВВЕДЕНИЕ

Формирование стока – сложный комплекс процессов приповерхностного влагооборота, каждый из которых даже в пределах небольших участков суши отличается чрезвычайной пространственно-временной неоднородностью. Часть компонентов водного баланса (атмосферные осадки, расходы воды и компоненты испарения), их динамика и пространственное распределение может с той или иной степенью точности непосредственно измеряться. Остальные компоненты могут быть определены только косвенно, что, в конечном счете, и является одной из фундаментальных проблем гидрологии суши [1].

К настоящему времени разработаны методические основы воднобалансовых расчетов и оценок стока, достигнуто определенное понимание процессов приповерхностного влагооборота, которое реализовано в виде множества расчетных моделей – с сосредоточенными и распределенными параметрами, достаточно простых и весьма сложных. Однако, в целом, гидрологи не располагают надежными способами параметризации существующих расчетных схем, позволяющими с достаточной точностью описать движение водных масс в конкретном речном бассейне. Трудность решения этой задачи заключается в отсутствии или крайней ограниченности необходимых данных [2]. Не менее сложная проблема – соотнесение точечных измерений с пространственным масштабом исследуемых объектов [1], для решения которой в гидрологии обычно используются геоморфологические данные и/или принципы ландшафтного подобия.

Данная работа представляет собой обобщение 10-летнего опыта междисциплинарного исследования условий и процессов формирования стока в экспериментальных бассейнах верховьев р. Уссури, Приморский край, РФ. На малых водосборах в теплое время года был организован мониторинг гидрологических, гидрохимических, метеорологических, почвенно-растительных характеристик с учетом требований к исходным данным, использованным авторами в ряде современных физико-математических моделей формирования стока и в геохимических моделях смешения. Выполнен анализ устойчивости параметров моделей при расчетах стока, даны оценки влияния количества данных, ошибок в данных наблюдений и неопределенности структуры модели на динамику стока и его основных генетических компонентов.

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основными объектами исследований являются два водосбора – Медвежий (площадь 7.6 км²) и Еловый (3.5 км²), расположенные в пределах Верхнеуссурийского стационара ФНЦ биоразнообразия ДВО РАН (44°02′ с.ш., 134°11′ в.д.) (рис. 1). Район исследований – типичный низкогорный участок южной дальневосточной тайги [3, 4]. Средняя высота рельефа 500–700 м, максимальная ~1100 м. Бассейн руч. Медвежьего подстилается горными породами юрского возраста, бассейн руч. Елового – позднемелового. Климат района – муссонный с избыточным увлажнением в теплый период года, суточные суммы дождя могут превышать 100 мм. Суточные максимумы слоя стока иногда достигают 30–40 мм (соответствующие модули стока – 300–500 л/(с км²)).

Рис. 1.

Картосхема ВУС, почвы: 1 – горные буротаежные иллювиально-гумусовые неоподзоленные и оподзоленные, 2 – горнолесные бурые слаборазвитые, 3 – остаточно-пойменные и торфянисто-перегнойно-глеевые, 4 – горнолесные бурые глеевые, 5 – бурые лесные на аллювиальных отложениях; 6 – граница водосбора, 7 – осадкомер/метеостанция, 8 – замыкающий створ, 9 – тензиолизиметр, 10 – речная сеть.

Для параметризации физически обоснованных гидрологических моделей была создана почвенная карта исследуемой территории. Результаты выполненных ранее почвенных съемок использованы для создания базы данных почвенно-гидрофизических характеристик [3, 4]. В качестве методической основы моделирования компонентов водного баланса были использованы гидрологические модели с упрощенным описанием гидрологического цикла (FCM, HBV) и развитые пространственно-распределенные (ECOMAG, SWAT) [4–9]. Для адаптации геохимической модели смешения природных вод использовались процедура EMMA и метод главных компонент [10].

РЕЗУЛЬТАТЫ МОНИТОРИНГА

Анализ гидрометрических данных c временным разрешением 10–15 мин показал, что на водотоках I–III порядка уровень воды в периоды отсутствия осадков подвержен суточным циклическим колебаниям с минимумом днем и максимумом ночью; амплитуда колебаний составляет порядка 5–10 мм при средней глубине потоков 10–20 см [11]. Внутрисуточные изменения уровня воды коррелируют с данными измерений стволового сокодвижения [12]. Интенсивность транспирации деревьев контролируется освещенностью, температурой и влажностью воздуха. Инерционность процесса стволового сокодвижения по отношению к метеорологическим процессам составляет 1–2 ч. Объем транспирации одного взрослого дерева за сутки составляет 100 л и более [12], что в масштабе водосбора составляет ~2–3 мм (рис. 2). В периоды умеренного и слабого увлажнения эвапотранспирация является доминирующим гидрологическим процессом, объемы суммарного испарения могут в 5–6 раз превышать объем стока [7, 11].

Рис. 2.

Динамика измеренных: 1 – осадков (P), 2 – стока (Q), 3 – стволового сокодвижения (SF) в масштабе малого водосбора [7].

На выпадение дождя дренажная сеть водосбора реагирует по-разному, в зависимости от начальных условий увлажнения, а также интенсивности и длительности дождя [11]. В период межени более 90% речного стока формируется за счет верхних частей бассейна, нижняя часть при этом практически не участвует в формировании руслового стока, потери стока на инфильтрацию в русловые отложения составляют ~20%. При средних условиях начального увлажнения за время до 2 ч формируется первый остроконечный пик паводка, а второй, более сглаженный, склоновая дренажная система генерирует в течение 0.5–2 сут от начала дождя.

Выпадение ливневых осадков приводит к резкому увеличению расходов воды. Быстрая реакция водосбора на осадки связана с преобладанием почв с высоким (до 90%) содержанием грубообломочного материала, в которых формируется система склоновых подповерхностных дрен [14]. Найденные в склоновых потоках особи уссурийского безлегочного тритона (Onychodactylus fischeri) указывают на устойчивое обводнение дрен [14]. Характер движения воды в дренах варьирует от фильтрационного (скорость течения 0.002–0.200 см/с) до турбулентного (10 см/с и более). Расходы воды в дренах изменяются в диапазоне от сотых долей до нескольких л/с (в среднем 0.25–6.6 л/с). Во время выдающихся ливневых осадков модули стока в дренах достигают 700 л/(с км²).

Анализ ионного состава вод показал [11], что можно выделить минимум 8 генетических их типов, циркулирующих в бассейнах: циклонические и внутримассовые дождевые; подкроновые; склоновые (почвенные); грунтовые; речные меженного стока, низких и средних паводков. Дождевые воды преимущественно кислые (средний рH = 4.9) и ультрапресные (минерализация – 1–15 мг/л, в среднем – 5.0 мг/л) [13]. Концентрации ионов в атмосферных водах сильно варьируют, их максимальные значения в отдельных случаях могут в 5–10 раз превышать средние величины. Химический состав речных вод существенно изменяется после выпадения осадков благодаря их взаимодействию с почвенно-растительным покровом и подстилающими породами [14], при этом состав и минерализация воды соседних ручьев значительно отличаются даже на уровне класса воды по преобладающим ионам.

РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Результаты гидрологического моделирования показали, что соседние водосборы существенно отличаются по характеру формирования стока, что выражено в различии значений параметров, отвечающих за грунтовое питание, интенсивность инфильтрации и испарения воды [3, 5, 6, 8]. Этот вывод подтверждается сравнением результатов гидрологического и геохимического моделирования [4]. Значения параметров модели эффективны, только при условии, что период калибровки включает все фазы водности. Перенос значений параметров между соседними водосборами практически во всех случаях приводит к неудовлетворительным результатам [8]. Основные источники неопределенностей, влияющие на точность расчетов компонентов водного баланса: ошибки расчета потенциальной эвапотранспирации [7], упрощенный характер расчета действительного испарения [5, 6], структура гидрологической модели [5], а также наличие локальных особенностей влагообмена в почвенном покрове, не учитываемых в моделях [4]. В меженные периоды абсолютная ошибка значений речного стока невысокая (в пределах долей мм слоя), при этом относительная может достигать десятков процентов [3, 5, 6, 8].

Разница в количестве осадков, расположенных в пунктах на расстоянии друг от друга 30–35 км, может достигать 100 мм/сут [5], поэтому точность моделирования паводков (рис. 3), прежде всего, зависит от репрезентативности осадкомерной сети. Данные измерений осадкомеров (от 2 до 6 пунктов), расположенных на площади около 20–30 км², позволили получить высокие оценки качества моделирования практически всех паводков [3–6, 8]. Кроме того, эффективность моделирования зависит от точности определения момента начала формирования поверхностного стока, связанная с корректной оценкой предшествующего увлажнения водосбора [4–6, 9]. Использование полученных ранее региональных зависимостей для параметризации блоков формирования стока позволяет точнее рассчитать характеристики предпаводкового состояния водосбора [5, 9].

Рис. 3.

Примеры динамики стока, рассчитанного по моделям 3 – SWAT, 4 – HBV, 5 – FCM, измеренных атмосферных осадков (1) и стока (2) в периоды высокой водности для руч. Еловый (а) и руч. Медвежий (б).

Оценки генетических компонент речного стока, полученные с использованием трассерной модели смешения и процедуры EMMA, показали, что в условиях ландшафтной неоднородности водосбора размерность модели смешения возрастает за счет более сложной структуры почвенной составляющей стока (рис. 4), в которой выделяются два самостоятельных источника питания: воды приповерхностного органогенного и склонового минерального горизонтов [10, 17]. Количество почвенных источников в общем случае зависит от увлажнения и ландшафтных особенностей водосбора [16, 18], тогда как источники дождевого поверхностного и грунтового стока остаются постоянными в любых условиях.

Рис. 4.

Диаграммы смешения: а – руч. Медвежий, б – руч. Еловый. RW – дождевые воды (поверхностный сток), GW – грунтовый сток, SW1 и SW2 – почвенные компоненты стока, U – пространство смешения, каждая зеленая точка – проба речной воды.

Оценки долей источников питания (поверхностный, почвенный и грунтовый), полученные на основе используемых моделей, существенно отличаются [4, 5] в зависимости от принятой концептуализации гидрологических процессов в моделях. Это порождает проблему уточнения определений генетических компонентов стока. В целом опыт показал, что гидрологические модели, включающие более полное физическое описание движения воды в почве, лучше соответствуют результатам расчленения гидрографа с помощью геохимического анализа, подкрепленного процедурами верификации расчетов [4].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время модельный подход в гидрологии является основным инструментом изучения гидрологических процессов, а данные специальных наблюдений на экспериментальных водосборах – единственным источником репрезентативных данных, необходимых для проверки гипотез и верификации моделей формирования стока. Сочетание концептуально различных моделей и данных специального гидролого-геохимического мониторинга на типичных малых водосборах позволило на новом уровне детализации исследовать процессы формирования стока, а также определить основные факторы, влияющие на точность моделирования стока и водного баланса в целом. Полученные результаты свидетельствуют о сильной пространственной неоднородности условий формирования стока даже на малых водосборах, расположенных на расстоянии 2–5 км друг от друга. Перспективы продолжения данных исследований связаны, прежде всего, с распространением полученного опыта на бассейны других ландшафтных зон, включение в практику натурных наблюдений новых приборов и методик измерения специальных параметров (в том числе относящиеся к блоку испарения), а также переход к воднобалансовым расчетам и моделям с часовым шагом по времени.