Особенности моделирования речного стока Мереба-Гаша в интересах водохозяйственного строительства в Эритрее тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.23.16, кандидат наук Ангхесом Алемнгус Гебрехивот

• Ангхесом Алемнгус Гебрехивот
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Ангхесом Алемнгус Гебрехивот

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ И МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИНЖЕНЕРНОЙ ГИДРОЛОГИИ

1.1 Гидрологические системы речных бассейнов

1.2 Математическое моделирование в гидрологии речных бассейнов: развитие, классификации и методы

1.2.1 Историческийопыт развитияматематических моделей гидрологических процессов

1.2.2 Классификации математических моделей, применяемых в инженерной гидрологии

1.2.3 Методы гидрологического моделирования для неизученных речных бассейнов

1.3 Выбор гидрологической математической модели, протокол моделирования, основные проблемы 31 Выводы по главе

ГЛАВА 2 ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ - БАССЕЙН РЕКИ МЕРЕБ-ГАШ

2.1 Физико-географические условия и климат

2.2 Гидрологические и гидрогеологические условия

2.3 Гидрометеорологические условия

2.4 Землепользование и почвенный покров

2.5 Стратегическое планирование устойчивого развития и управления водными ресурсами

Выводы по главе

ГЛАВА 3 СТАТИСТИЧЕКАЯ И ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ КАК ВХОДНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ ГИДРОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

3.1 Информационное обеспечение гидрологического моделирования: реанализ климатических данных

3.2 Статистический анализ массивов климатических данных

3.3 Методы определения потенциальной эвапотранспирации

3.4 Условия и методы оценки интенсивности засухи

3.5 Результаты статистического и пространственного анализа входных данных гидрологической модели и характеристики засухи

Выводы по главе

ГЛАВА 4 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ «MIKE 11-NAM» В ПРИЛОЖЕНИИ К ЗАДАЧАМ ГИДРОЛОГИИ НЕИЗУЧЕННОГО РЕЧНОГО БАССЕЙНА

4.1 Гидрологическая модель NAM в структуре MIKE 11, ее конструкция и возможности

4.2 Калибровка и валидация модели NAM

4.3 Применимость гидрологического модуля NAM для моделирования дождевого стока в неизученном речном бассейне Мереб-Гаш

Выводы по главе

ГЛАВА 5 МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЧНОГО СТОКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЕЙ SWAT И НЭША НА ОСНОВЕ ЕДИНИЧНОГО ГИДРОГРАФА

5.1 Моделирование речного стока в бассейне Мереб-Гаш с использованием физико-математической модели SWAT

5.1.1 Гидрологические процессы в модели SWAT

5.1.2 Выбор и настройка структуры модели SWAT

5.1.3 Калибровка модели SWAT, параметризация, анализ неопределенности и проверка

5.1.4 Оценка результатов, взаимное сравнение с NAM и улучшение неопределенности прогноза

5.2 Эффективность цифровых моделей рельефа (ЦМР) и модели Нэша в прогнозировании речного стока

5.2.1 Моделирование стока на основе единичного гидрографа с использованием модели GIUH-Nash

5.2.2 Несоответствие и неопределенность ЦМР

5.2.3 Разработка и оценка модели GIUH-Nash

5.2.4 Влияние разрешения и источника матрицы высот на модель Нэша на основе GIUH

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПриложениеА

ПриложениеБ

Приложение В

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Особенности моделирования речного стока Мереба-Гаша в интересах водохозяйственного строительства в Эритрее»

Актуальность темы исследования

Экономика и энергетика, продовольственная безопасность страны, устойчивость экосистем зависят от водных ресурсов и, следовательно, уязвимы к последствиям изменения климата. Трансформация климата влияет на доступность, количество и качество воды. Гидрологические изменения, вызванные изменением климата, создают дополнительные проблемы для управления водными ресурсами. Значительная часть последствий изменения климата проявляется в тропических регионах мира. Например, в странах Африки к югу от Сахары водные ресурсы подвержены сильной гидролого-климатической изменчивости, как в пространстве, так и во времени, и являются ключевым фактором, сдерживающим дальнейшее экономическое развитие. Страны Восточной Африки (включая Эритрею) экологически, социально и экономически уязвимы перед опасными природными явлениями и изменением климата. Ожидается, что они будут испытывать растущий дефицит воды и опустынивание земель. Следовательно, адаптация к изменению климата и смягчение его последствий посредством, в том числе, эффективного управления водными ресурсами имеет важное значение для достижения целей устойчивого развития региона, одним из условий которого является возможность получения надежных и научно обоснованных оценок текущего состояния водных ресурсов и его прогнозов на будущее. Это также продиктовано необходимостью строительства новых объектов водохозяйственной инфраструктуры и поддержания в рабочем состоянии действующих гидротехнических сооружений, что невозможно сделать без учета пространственной и временной изменчивости речного стока на водосборах, где они расположены. Развитие сети регулирующих и водозаборных сооружений в регионах с ограниченными естественными водными ресурсами может повысить их водообеспеченность, например, за счет эффективного использования сезонного стока. В отсутствие необходимой исходной информации, как это имеет место во многих районах Эритреи, расчеты речного стока для водосборов, недостаточно обеспеченных натурными наблюдениями, как за метеорологическими, так и гидрологическими характеристиками, являются предметом постоянного интереса исследователей в области инженерной гидрологии и управления водными ресурсами.

Более 72% населения Эритреи занимается натуральным сельским хозяйством. Ежегодный рост численности населения страны в ближайшем будущем необратимо приведет к увеличению потребности населения в продуктах питания. Но потенциально орошаемые пахотные земли Эритреи расположены преимущественно в засушливых низменностях и полупустынных агроэкологических зонах, которые в среднем получают от 200 до 400 мм

осадков в год, что в условиях ограниченного применения ирригационных технологий явно недостаточно для более интенсивного развития сельскохозяйственного производства. Одним из традиционных методов орошения, используемых в этих районах, является орошение местным поверхностным стоком, также известное как «орошение аккумулированным стоком осадков (ливневыми водами)».

Бассейны рек Сетит и Мереб-Гаш, низовья которых находятся в Западной низменности, обладают наибольшим потенциалом для развития орошения аккумулированными ливневыми водами. По состоянию на 2013 год суммарная посевная площадь за счет орошения аккумулированными ливневыми водами составляла 33,6% от общего потенциала орошаемых земель, что указывает на существенные возможности для развития орошаемого земледелия в данном регионе.

Анализ результатов проведенного автором диссертации анкетирования и интервьюирования специалистов водного хозяйства Эритреи, показал наличие ошибочных управленческих решений, а также эксплуатационных и технических проблем в работе существующих регулирующих и водозаборных гидротехнических сооружений, связанных, в том числе с неправильными гидрологическими оценками речного стока. В последние десятилетия были предприняты значительные усилия по разработке и внедрению водохозяйственных проектов (только в административном районе Гаш-Барка в 2003-2016 гг. количество гидротехнических сооружений увеличилось с 16 до 35) с целью укрепления продовольственной безопасности, экономики и создания благоприятных социально-экономических условий для местных общин. Однако ни один из этих проектов, реализованных на территории речных водосборов, недостаточно обеспеченных данными непосредственных измерений, еще не достиг своих намеченных целей. Основными причинами низкой эффективности действующих мелиоративно-водохозяйственных комплексов являются проблемы проектирования и строительства гидротехнических сооружений, их эксплуатации и технического обслуживания, а также в целом управления водными ресурсами. Очевидно, что решение указанных проблем требует многофакторных и междисциплинарных подходов. Исследованиями автора подтверждено, что отсутствие или недостаточность надежных гидрологических данных является одной из основных причин низкой эффективности систем орошения аккумулированными ливневыми водами. В этих условиях при проектировании сооружений мелиоративно-водохозяйственного комплекса для получения более надежных и физически обоснованных оценок речного стока следует использовать математические модели формирования стока в сочетании с различными исходными данными, что делает тему диссертации весьма актуальной.

Степень разработанности темы исследования

На недостаточность современных методов гидрологического моделирования, обладающих достаточной точностью, для условий гидрологически неизученных (малоизученных) речных бассейнов, указывается в работах Кучмента, Гельфана, Мотовилова, Гусева, Насоновой, Айзеля, Gupta, Bloschl, Young, Oudin, Razavi, Sivapalan, Hrachowitz, Heetal. Однако, по мнению Мотовилова и Гельфана (2018) благодаря реализации под эгидой Международной ассоциации гидрологических наук (МАГН) технологий 2002-2012-го международного научного десятилетия «Predictionsin Ungauged Basins» (PUB) («переноса» математических моделей в пространстве - от речных бассейнов, освещенных данными наблюдений, на бассейны с недостатком или отсутствием этих данных») и 2013-2022-го десятилетия «Panta Rhei» («переноса» моделей во времени - в изменившиеся климатические условия») предприняты профессиональные усилия инженеров-гидрологов для преодоления этой проблемы. Данное диссертационное исследование расширяет изученность рассматриваемой проблемы для условий малоизученного речного бассейна Мереб-Гаш в Эритреи.

Цель диссертационной работы заключается в получении уникальной гидрологической информации и выборе эффективного инструмента для моделирования речного стока, формирующегося на территории малоизученного с гидрологической точки зрения бассейна Мереб-Гаша в Эритрее, в интересах осуществления водохозяйственных проектов при отсутствии или недостаточности гидрологических и метеорологических данных.

В соответствии с поставленной целью были сформулированы и решены следующие основные задачи:

1) проанализировать современное состояние системы управления водными ресурсами Эритреи в целом и речного бассейна Мереб-Гаш в частности и в этой связи разработать стратегию ее устойчивого развития;

2) создать региональную базу данных для гидрологического моделирования на основе сбора, анализа и обработки архивных и оперативных гидрометеорологических данных, мониторинговой информации о характере водопользования и землепользования, картографической и иной водохозяйственной информации;

3) использовать массивы данных глобального реанализа в качестве исходной информации в физически обоснованных математических моделях речного стока (например, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) и MIKE Hydro);

4) установить условия применимости моделей SWAT и MIKE Hydro для моделирования дождевого стока в условиях малоизученного речного бассейна Мереб-Гаш в полузасушливом регионе Эритреи;

5) оценить эффективность практического использования модели GIUH-Nash с применением физико-географических и геоморфологических характеристик суб-водосбора Дебарвы бассейна Мереб-Гаш, полученных на основе топографических карт или цифровых моделей рельефа, составленных по результатам дистанционного зондирования.

6) сформулировать рекомендации по проектированию сооружений водохозяйственных систем и управлению водными ресурсами на территории недостаточно изученного с гидрологической точки зрения бассейна Мереб-Гаш в Эритрее.

Научная новизна работы состоит в реализации научных и информационно-технологических подходов математического моделирования речного стока в бассейне реки Мереб-Гаш в Эритрее в интересах осуществления региональных проектов водохозяйственного строительства. Научные знания и практические результаты, полученные в этом исследовании, будут использованы для частичного решения существующих проблем водохозяйственного проектирования, управления водными ресурсами речного бассейна и подготовки специалистов в области водного хозяйства.

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретическая значимость заключается в разработке и удовлетворительной апробации параметров модели, представляющих различные гидрологические процессы на основе физически обоснованных математических и концептуальных моделей в гидрологически неизученных и/или малоизученных водосборах. Кроме того, статистический и пространственный анализ обеспечивает понимание характеристик климата и засухи исследуемого объекта, а также реалистичность методов определения параметров модели.

Практическая значимость работы заключается в возможности эффективного использования комплекса апробированных математических моделей для оценки речного стока и располагаемых водных ресурсов, а также разработки стратегии развития региональной водохозяйственной системы в физико-географических условиях Эритреи.

Методология и методы исследования

В основу диссертационного исследования положено применение комбинации трех математических моделей: «осадки-сток» MIKE 11-NAM, SWAT и геоморфологического мгновенного единичного гидрографа (GIUH) на основе модели Нэша. Для повышения степени гидрологической изученности исследуемого речного бассейна в условиях недостаточного информационного обеспечения использовались общедоступные глобальные и региональные базы данных: в первых двух моделях - массивы реанализа системы климатических прогнозов (CFSR), в последней модели - физико-географические и геоморфологические характеристики водосбора, а также топографическая информация высокого разрешения, полученная в ходе реализации международного исследовательского проекта SRTM. Оценка результатов

моделирования выполнялась с использованием известных методов математической статистики. Процедуры моделирования в геоинформационной среде (GIS) включали в себя настройку модели, ее калибровку, анализ неопределенности и чувствительности, валидацию, а также анализ климатических изменений, выбор наилучших методов управления и т.п.

Обоснованность и степень достоверности полученных результатов

Обоснованность применения указанных математических моделей подтверждается их эффективным применением в различных физико-географических условиях к решению задач формирования речного стока на водосборах разного масштаба и степени гидрологической изученности, в том числе и в рамках настоящего диссертационного исследования. Достоверность сформулированных научных положений и выводов подтверждается критической статистической оценкой полученных результатов, надежностью используемого информационного и методического обеспечения. Выполненные расчеты и оценки были проведены с использованием апробированных методик, нашедших широкое применение в научной и инженерной гидрологической практике.

Положения и результаты, выносимые на защиту

1) Результаты SWOT-анализа системы водных ресурсов Эритреи и стратегический сценарий развития водохозяйственного потенциала и внедрения системы интегрированного управления водными ресурсами (ИУВР) страны.

2) Результаты статистического анализа массивов спутниковых глобальных климатических данных CFSR за период с 1979 по 2013 гг. в бассейне Мереб-Гаш, а также выявленные причины устойчивых и значимых тенденций климатических характеристик и сильных продолжительных засух, наблюдавшихся в исследуемом речном бассейне в частности и в регионе в целом.

3) Инструментально-технологические подходы и информационные возможности (CFSR, DEM, QGIS и т.д.) в виде региональной базы данных для успешного решения задач формирования речного стока в гидрологически неизученных (малоизученных) водосборах в условиях засушливого (аридного) и полузасушливого климата.

4) Комплекс математических моделей, которые могут быть однозначно применены в условиях рассматриваемого объекта исследования и других аналогичных регионах с подобными природно-климатическими условиями для моделирования речного стока.

5)Рекомендации по гидрологическому обоснованию проектов сооружений водохозяйственных систем в недостаточно изученном с гидрологической точки зрения бассейне Мереб-Гаш в Эритрее.

Апробация результатов исследования

Основные результаты диссертационной работы доложены на 9 научных мероприятиях, в том числе XXII Международной научной конференции «Формирование среды обитания» (FORM-2019), Ташкент, 2019 г.; XXIII Международной научной конференции по развитию гражданского строительства «Строительство и формирование среды обитания» (FORM-2020), Ханой, 2020 г. и Москва, 2021 г.; II Международной научной конференции «Строительная механика, гидравлика и водное хозяйство» (C0NMECHYDR0-2021), Ташкент, 2021 г.; XXIV и XXV Международной научной конференции по развитию гражданского строительства «Строительство - формирование среды обитания» (FORM-2021, FORM-2022), Москва, 2021... 2022гг.; IV Международной конференции «Состояние и будущее крупных рек мира», Москва, МГУ, 2021 г., а также II, III и IV Всероссийском научно-практическом семинаре «Современные проблемы гидравлики и гидротехнического строительства» (НИУ МГСУ, г. Москва, 2019-2021 гг.).

Личный вклад автора в получении результатов. Работа выполнена по личной инициативе соискателя. Аналитический обзор научных достижений в исследуемой области, формулировка цели и постановка задач исследований, теоретические разработки, освоение расчетных методов и математических моделей, численные исследования и обработка результатов компьютерных экспериментов, составление заключительных положений выполнено лично автором под непосредственным руководством научного руководителя.

Публикации. Материалы диссертации достаточно полно изложены в научных публикациях, из которых 7 работ опубликованы в журналах, включенных в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук, и 4 работы опубликовано в журналах, индексируемых в международных реферативных базах Scopus, Web of Science и других (приложение А).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и трех приложений. Объем работы составляет 217 страниц. Текст диссертационного исследования иллюстрирован 48 рисунками и содержит 37 таблиц. Библиографический список включает 365 наименований, в том числе 272 на иностранных языках.

ГЛАВА 1 ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ И МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИНЖЕНЕРНОЙ

ГИДРОЛОГИИ

1.1 Гидрологические системы речных бассейнов

В 1930-ые годы один из основоположников российской гидрологии М. А. Великанов определил ее предмет как «физика гидросферы» [1]. Спустя более чем 90 лет предмет гидрологии, сформулированный М. А. Великановым, только расширился с точки зрения решаемых задач. Сегодня к нему по данным Национального исследовательского совета Академии наук США [2] относятся не только факторы формирования и распределения пресной воды на поверхности суши, в почвах и грунтах, но и физические механизмы переноса водных масс в широком диапазоне временных масштабов как внутри участков суши разных размеров, так и на границах взаимодействия суши с атмосферой и океаном [3]. А один из ключевых объектов гидрологии - речной бассейн - рассматривается сегодня как физический объект, т.е. как природная гидрологическая система, обладающая специфическими свойствами. Многочисленным речным бассейнам нашей планеты характерны несколько общих свойств и признаков этих свойств, сформулированных в таблице 1.1 [3], в том числе на основе обобщения, сделанного Ю. Г. Мотовиловым и А. Н. Гельфаном [3].

Значительная часть водосборов речных бассейнов на карте мира является либо совсем неизученными, либо недостаточно изученными с гидрологической точки зрения, т.е. по ним нет необходимого и достаточного для проведения расчетов речного стока информационного обеспечения[4,5]. В современной гидрологии такие водосборы речных бассейнов (или речные бассейны) называют «неизученными» [6], подразумевая под этим либо полное отсутствие данных об измеренном речном стоке, либо недостаточность этих данных для проведения достоверных гидрологических и других исследований [7].

Таблица 1.1 Гидрологические системы речных бассейнов: общие свойства и их признаки

л H о о X ET

s s

eö X

X «

SS

X *

о ч о

5

и о <и

ET S S

eö К

S «

о X SP <D

s

Sy

и

«

s

и «

л H о о X ET S H о eö X О H о

л H о

SS

к

X <и и H о X а ср н о о л

к

л H о о

к

«

о л о

к

«

о <и X

Характерные свойства гидрологической системы описаны (Sibani and Jensen [8]); нелинейность поведения системы (Романов Л. С. и др. [8,9], Калюжный И. Л., Лавров С. А. [10], Rodriguez-Iturbel. et al. [11],Koutsoyiannis D. et al. [12], Sivakumar B. [13]);

неаддитивность гидрологической системы - иерархическая самоорганизация ее элементов (формирование устойчивых пространственных структур горизонтального, поверхностного и подповерхностного движения воды ("preferentialflow" - Kleidon A. et al. [14]) и вертикальной инфильтрации в почве ("flowfingering" - Hill D. E. and Parlange J. Y. [15]), смена состояний элементов системы во времени и в пространстве, (Dooge J. C. [16], Brades D. et al. [17], Zehe E. et al., [18]), «пороговоеповедение» (Zehe E. and Blöschl G. [19]) элементов системы, например, «хортоновский» механизм формирования поверхностного склонового стока;

способность к взаимной эволюциии самоорганизации (Ehret U. et al. [20]). Гидрологические системы - это динамические системы промежуточного уровня организации; поэтому разработка методов их анализа возможна на базе «концепции реальности, промежуточной между детерминизмом и случайностью» - "conceptofrealityintermediatebetweendeterminismandrandomness" (Dooge J. C. [16], Кучмент Л. С., Гельфан А. Н. [21], Гельфан А. Н. [22], Мотовилов Ю. Г., Гельфан А. Н. [3]).

Характерные вертикальные размеры элементов гидрологической системы (растительный покров, почвогрунты) на несколько порядков меньше их горизонтальных размеров (русловая сеть, подземные водоносные горизонты) (Мотовилов Ю. Г., ГельфанА. Н. [3]).

Физические параметры речного бассейна (свойства почвогрунтов, растительности, рельефа и др.), которые влияют на интенсивность массо- и энергообмена как между компонентами системы, так и с внешними по отношению к ней системами (атмосферой, океаном), характеризуются большой пространственной изменчивостью (Глобус А. М. [23], Grayson R. and Blöschl G. [24], Zehe E. and Blöschl G. [19]).

Речной бассейн (водосбор) - эволюционирующая система, физические параметры

Л

£ которой изменяются во времени; пространственная организация физических

о н

н свойств бассейна является следствием многолетней взаимосвязанной эволюции

к

^ эрозионных форм рельефа, почв, ландшафтов под воздействием климатических

ю л

g факторов и биоты, антропогенного воздействия: урбанизации, мелиорации и т.п.) ° (Ehret U. et al. [20]).

Речной бассейн обладает фрактальными свойствами; разные бассейны отличаются по типу рисунка речной сети; фрактальность речного бассейна характеризует

ь т

§ порядок реки, определяемый, наприме, по схеме А. Шейдеггера, его величина он

ч возрастает с увеличением площади речного бассейна и ростом густоты речной а

й сети. Изменение гидрологических характеристик с ростом порядка реки р

® называется масштабным эффектом (Mandelbrot B. B. [25], Алексеевский Н. И. и

др. [26]).

Количество и распределение гидрометрических постов на территории различных стран неодинаково и неравномерно. По данным Н.Н. Бобровицкой и А.А. Кокорева [27] плотность сети гидрометрических наблюдений в России составляет 1 станция на 5250 км , а если учитывать только станции, с которых поступают оперативные сведения о стоковых характеристиках, то плотность снизится до 1 станции на 7860 км . Для сравнения, в США на одну гидрометрическую измерительную станцию приходится 1338 км2 (около 5300

государственных постов по всей стране), в Канаде - 3691 км (при количестве государственных

2 2

станций около 2900), во Франции - 203 км , а в Японии - 67 км на одну станцию наблюдений [27]. Африканский континент, вероятно, является регионом с самой низкой плотностью гидрометрических станций. Согласно Африканской базе данных гидрометрических индексов (African Data base Hydrometric Indices - ADHI) за период с 1950 по 2018 год [28], плотность сетей гидрометрического мониторинга в Африке также со временем снижалась, возможно, из-за нехватки средств и хорошо подготовленного технического персонала. Это вызывает серьезную озабоченность у гидрологов, поскольку сбор данных и анализ экспериментальных данных остаются центральными для понимания гидрологических процессов и их пространственно-временной изменчивости [29]. На Африканском континенте средняя плотность сети

гидрометрических наблюдений составляет, в том числе в Египте - 91132 км , Судане - 169225

2 2 км , в Эфиопии - 23000 км (по данным Глобального центра данных о стоке -

"Globalrunoffdatacentre" (GRDC)), а в Эритрее -5987 км . Практически все речные водосборы

Эритреи можно отнести к категории «неизученных» с гидрологической точки зрения. Что

делает особенноактуальной задачу масштабных и всесторонних исследований моделирования

речного стока в Эритрее, в том числе для одного из крупнейших речных бассейнов - реки Мереб-Гаш.

1.2 Математическое моделирование в гидрологии речных бассейнов: развитие,

классификации и методы

1.2.1 Историческийопыт развитияматематических моделей гидрологических процессов

Математическое моделирование гидрологичеких процессов в речных бассейнах успешно развивается на протяжении последних 150-170 лет, начиная с публикации Thomas Mulvaney[30], который, по-видимому, первым занялся проблемой изменчивости стока осадков на речном водосборе. Он сформулировал основные идеи так называемого «рационального метода», расчетная формула которого представляет собой линейную зависимость вида:

Q = 0.278C х i х A (1.1)

3 2

где Q - расход воды, м /с;А - площадь речного водосбора, км ;i - средняя интенсивность дождя (или интенсивность эффективных осадков) за время концентрации стока на рассматриваемом водосборе, мм/ч; С - безразмерный коэффициент стока, величина которого изменяется в диапазоне от 0 до 1 и отражает совокупное влияние сразу нескольких факторов, таких как тип и степень предварительного увлажнения подстилающих почвогрунтов, особенности хозяйственного использования земель на рассматриваемом речном водосборе, крутизна склона водосбора, интенсивность и повторяемость дождя. Физическая интерпретация этого коэффициента состоит в доле выпавшего на речной водосбор дождя и перешедшего в поверхностный сток при допущении о том, что интенсивность дождя i одинакова по всему рассматриваемому водосбору и не меняется в течение всего дождя, продолжительность которого td принимается равной времени концентрации tc, т.е. времени добегания воды от самой удалённой точки бассейна до замыкающего створа [30].

Интенсивность дождя определяется по формуле:

i = Po / td (1.2)

где Po - общее количество атмосферных осадков, выпавших в дождь; td -продолжительность или длительность дождя [30].

«Рациональный метод», как наиболее простой метод, до настоящего времени достаточно широко распространён в США и других странах, но точность его высока только при использовании на малых площадях водосборов - не более 25 акров (0,1 км ) и до 100 акров (0,4 км2) [31].

Как и любая другая наука, гидрология получила свое развитие в условиях непрерывного

роста общественных и экономических потребностей, а с другой стороны она имеет ограничения в развитии, связанные с технологическими возможностями общества. Учитывая эту особенность, а также обобщения, выполненные в работах ведущих гидрологов современностиG. вшбсы, М. Б1уара1ап [32], Ю. Г. Мотовилова, А. Н. Гельфана [3] и др., в таблице 1.2 представлена поэтапная схематизация развития методов математического моделирования в гидрологии речных бассейнов (главным образом относящихся к детерминистическим моделям формирования речного стока, а именно к классам концептуальных моделей с сосредоточенными и полураспределенными параметрами, а также физико-математических моделей с полураспределенными и распределенными параметрами) [3]. Таким образом, технологический прогресс в развитии методов математичекого моделирования и их понимании делится на шесть основных эпох, каждая продолжительностью примерно по два десятилетия, основываясь на доминирующих парадигмах мышления, сформировавших соответствующую эру [32].

Таблица 1.2 Основные периоды развития методов математического моделирования в гидрологии речных бассейнов [32]

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ангхесом Алемнгус Гебрехивот, 2022 год

источников

данных и

информацио

нных

технологий их

обработки

[148]), модели SWAP (Gusev Y. M. and Nasonova O. M. [149], Gusev E. M. and Nasonova O. M. [150]) - модели взаимодействия поверхности суши с атмосферой (LandSurfaceModels - LSM) [3];

развитие методов динамико-стохастического моделирования гидрологических процессов на основе российской системы моделей ИВП РАН (Кучмент Л. С., Гельфан А. Н. [21], Гельфан А. Н. [22]);

развитие методов математического описания пространственных полей гидрологических переменных речных бассейнов (Blöschl G. and M. Sivapalan [151]; Blöschl G. [152]; Warrick A. W. [153]; Zaidel J. and Russo D. [154]), включаяскейлинг (Singh V. P. and Woolhiser D. A. [155]; Kuchment L. S. and Gelfan A. N. [156]), концепцию репрезентативной элементарной области «REA-representative elementary area» (Wood E. F. et al. [157]) или репрезентативного элементарного водосбора ("REW - representative elementary watershed") (Reggiani P., Schellekens J. [158]), методы схематизации водосбора и описания поверхностного стока на основе технологий ЦМР и GIS (Maidment D. R. [159]; и Tarboton D. G. et al. [160]), расширение применения данных дистанционного зондирования земной поверхности припостроении гидрологических моделей (например, такихкакWATFLOOD (Cranmer A. et al. [161]), PMRS (Leavesley G. H., Stannard L. G. [162]), SWAT (Arnold J. G. et al. [163]), Arc Hydro (Maidment D. R. [164]), в макромасштабных гидрологических моделях: VIC (Liang X. et al. [165]), ECOMAG (Motovilov Yu.G. et al. [166]) [3];

анализ чувствительности гидрологических системи неопределенности результатов гидрологического моделирования (Kuhnel V. et al. [167]; Dooge J. C. et al. [168]; Gupta H. V. et al. [169]; Razavi T. and Gupta H. V. [170]); обзор (Song et al. [171]), а также Beven K. J. and Binley A. M. [172], которые предложили процедуру GLUE (General Likehood Uncertainty Estimation) [3]; повышение точности данных дистанционного (преждевсего, спутникового) зондирования земной поверхности, позволившее более эффективно использовать эти данные для расширения информационного содержания гидрологических моделей и уточнения описания пространственного распределения гидрологических процессов (Dubayah R. O. et al. [173]; Overgaard J. et al. [174]; а также в Encуclopedia [175]; Музылев Е. Л. и др. [176]; Кучмент Л. С. и др. [177]; Бураков Д. А. и др. [178]) [3];

исследования в области описания процессов формирования речного стока на

гидрологически неизученных бассейнах (составили содержание международного научного десятилетия 2003-2012: "PUB") - результаты исследований концепции гидрологического подобия, поиска физических критериев подобия и возможностей классификации речных бассейнов (Blöschl G. [179]; Parajka J. et al. [180]), обзоры в McDonnell J. J., Woods R. [181]; Wagener T. et al. [182]; Oudin L. et al. [183]; Kuchment L. S. and Gelfan A. N. [184]), построения методов регионализации параметров моделей (Merz and Blöschl G. [185]; Parajka J. et al. [186]; Motovilov Yu. G. [187]), и их переносана неизученные территории (McDonnell J. J. et al. [188]; Zhang and Chiew [189]; ГарцманБ.[190]) [3].

После 2010 года «Эра коэволюции или взаимообусл овленных изменений» Начало эпохи совпало с гидрологическим десятилетием МАГН 2013-2022 гг. "Panta Rhei" («Все течет и ничто не остается на месте»), фокусирующим гидрологические исследования на проблемах описания отклика гидрологических систем на изменения климата(Ehret U. et al. [20]; Гельфан А. Н. [22]) [3]; эволюция гидрологических систем на климатических масштабах времени, проникновение в гидрологические исследования достижений эволюционной географии, геоморфологии, почвоведения [3]; формулировка основных направлений развития теоретической гидрологии - 23-х нерешенных фундаментальных проблем гидрологии (по аналогии с математическими проблемами Гилберта) (Blöschl G. [191]) [3]; технологические достижения, связанные с разработкой новых средств обработки массивов данных ("big data"), развитие коммуникационных технологий, совершенствование дистанционных методов измерений[3].

1.2.2 Классификации математических моделей, применяемых в инженерной гидрологии

Систему речного бассейна (ее упорядоченность, целостность, закономерности построения, функционирования и развития) можно хорошо понять посредством комплексной оценки (описания реальности), включающей в себя структурность, наблюдение и эксперимент. С другой стороны, цель построения гидрологической модели определяет ее структуру. Таким образом, знание структуры модели наряду с восприятием (оценкой, пониманием) системы помогает разработчикам моделей классифицировать гидрологические модели [155, 192].

За последние сто пятьдесят лет поступательное накопление гидрологических знаний привело к формированию определенной группы методов и моделей, которые применялись и применяются для решения практических задач инженерной гидрологии.

В инженерной гидрологии существует несколько общепринятых классификаций,

разработанных в зависимости от учета и соотношения в структуре и параметрах моделей того или иного вида информации [3]. Среди всего многообразия моделей можно выделить следующие типы моделей: физические (например, лабораторные масштабированные модели), аналоговые (например, модели электрической природы) или математические (численные). В ХХ веке первые два типа моделей (физические и аналоговые) были очень популярны в использовании. Математические модели, являясь некоторым образом описанием реальности, в котором комплексное поведение системы выражается в виде набора уравнений, «наиболее легко и универсально применимы, наиболее распространены и быстро развиваются в смысле научной основы исследований и эффективности их применения» [193].

Классификации математических моделей инженерной гидрологии [155, 193]:

1) стохастические модели (воспроизводящие статистическую природу воздействий или взаимодействий), детерминированные (представляющие их в виде сглаженных неслучайных функций) идинамико-стохастические модели;

2) эмпирические модели, построенные на данных наблюдений по принципу «черногоящика»;

3) концептуальные (в отличие от эмпирических моделей учитывающие теоретические представления (классические научные концепции) о процессах гидрологического цикла в речном бассейне) и физико-математические модели с сосредоточенными, полураспределенными и распределенными параметрами; и

4) точечные, региональные и глобальные модели.

Схематическое представление обобщенной классификации моделей приводитсяв [194], а модифицированное автором показано на рисунке 1.1.

ЫобсЫ О. [195]определил три основные особенности, которые необходимо учитывать в процессе гидрологического моделирования на речном водосборе: (1) природу базовых алгоритмов (эмпирических, концептуальных или основанных, например, на физических процессах), (2) подход, который применяется к составу входных данных или параметров (стохастический или детерминированный) и (3) является ли пространственное представление речного бассейна сосредоточенным или распределенным. Современные исследователи, как правило, рассматривают речной сток как вероятностный процесс.

Стохастические модели - это системы, поведение которых регулируется законами теории вероятности [196] или в которых учитываются случайные факторы [197]. В последние два десятилетия стохастическое моделирование в гидрологии приобрело большое значение из -за того факта, что основные гидрологические характеристики, такие как осадки, объемы стока, уровни воды и др., в первую очередь, являются случайными по своей природе. Основными причинами стохастичности гидрологических процессов являются неоднородный

(вероятностный) характер поведения атмосферы и речного стока как во времени, так и в пространстве. Несмотря на то, что гидрологические процессы зависят от времени и в большинстве своем случайны, все же в них сохраняется некоторый детерминированный компонент. Стохастическое моделирование в первую очередь включает в себя анализ временных рядов. К обычно используемым методам стохастического моделирования относятся: регрессионный анализ, передаточные (сетевые) функции, нейронные сети (управляемые данными) и идентификация системы.

Детерминированные модели однозначно определяют свои выходные результаты (например, значения объемов речного стока) для заданных входных данных (например, дождевых осадков), начальных и граничных условий. Детерминированные, физически обоснованные модели основаны на известных законах физики (например, законах сохранения массы и энергии с учетом конкретных условий задачи), а также свойствах и внутренних отношениях исследуемого водного объекта и реальных процессах для получения выходного отклика системы. Детерминированные модели делятся на три класса [194]: концептуальные модели стока с сосредоточенными параметрами (учитывающие теоретические представления о процессах гидрологического цикла в речном бассейне, но не учитывающие пространственную неоднородность характеристик водосбора и входных воздействий [194]); физико-математические модели (использующие уравнения математической физики для описания гидрологических процессов) с полураспределенными и распределенными параметрами, а также с сосредоточенными параметрами, когда весь речной бассейн принимается за одну расчетную единицу и пространственная изменчивость параметров не учитывается.

Концептуальные гидрологические модели - это класс моделей, отличающихся от эмпирических моделей учетом теоретических (априорных) представлений о совокупности и взаимосвязи процессов гидрологического цикла в речном бассейне. При этом для математического описания отдельных процессов используются, как правило, эмпирические или полуэмпирические соотношения, параметры которых подбираются по имеющимся наблюдениям методами оптимизации[3]. Речной водосбор представляется в концептуальных моделях в виде однородной поверхности с постоянными по площади параметрами (модель с сосредоточенными параметрами) или в виде набора крупных территорий, например, бассейнов притоков основной реки, которые также представляются однородными (модель с полураспределенными параметрами) [83, 195, 198, 199].

Физико-математические гидрологические модели опираются, как правило, на теоретическую информацию: современные представления о гидрологических процессах, базовые уравнения массо- и энергопереноса в различных средах, достижения математической физики и вычислительной математики [3]. Значения большинства параметров таких моделей

могут быть либо заданы из физических соображений, либо найдены с помощью эмпирически установленных зависимостей от измеряемых характеристик рельефа, почв, растительности и др.В структуре модели, ее параметрах, в задании входных переменных пространственная неоднородность свойств речного бассейна и метеорологических воздействий на речной водосбор может быть описана детально (модель с распределенными параметрами) или с использованием упрощающих допущений, при которых используются интегральные модели отдельных процессов, а для разделения водосбора на расчетные элементы применяется, например, концепция элементарной репрезентативной области (модель с полураспределенными параметрами) [194].

Рисунок 1.1. Классификация гидрологических моделей

Если исследователя интересуют пространственные закономерности в пределах рассматриваемых ландшафтов, модели должны представлять эти процессы пространственно и явным образом, что может быть достигнуто путем разделения моделируемой области на расчетные элементы, внутри которых представлены соответствующие процессы. Полученные в результате модели называются распределенными моделями, чтобы отличать их от сосредоточенных моделей, которые не являются пространственно явными, т.е. которые рассматривают водосборные бассейны как единое целое и таким образом усредняют эффекты изменчивости происходящих процессов в пространстве. Эти понятия сосредоточенного или

распределенного не говорят ничего конкретного о методах, используемых для представления отдельных процессов, а просто указывают на подход к их пространственному представлению [195].

Детерминированные модели могут быть основанными на отдельных событиях или непрерывными имитационными моделями. Модель, основанная на реальных событиях, производит выходные данные только для определенных периодов времени, тогда как непрерывная модель дает непрерывные результаты [197]. Модели, основанные на событиях, обычно требуют небольших временных шагов (например, секунды). Эти модели хорошо подходят, например, для анализа влияния проектных штормов. Для непрерывных моделей обычно достаточно больших временных шагов (например, суток (дней)), такие модели хорошо подходят для долгосрочной оценки гидрологических изменений и меняющегося характера землепользования, а также методов управления речными бассейнами [200].

При «сосредоточенном» моделировании входные данные связаны с выходными результатами речной системы без учета пространственных процессов, закономерностей и организации характеристик, управляющих процессами [201]. Модель с сосредоточенными параметрами имеет два основных ограничения: (1) она учитывает большое количество допущений и (2) моделирует только речной сток и только на выходе с речного бассейна. В то время как первое ограничение препятствует применению таких моделей, особенно для крупных водосборов, второе, однако, не позволяет оценить сток в некоторых внутренних створах речного бассейна в интересах инженерного проектирования, прогнозирования наводнений и изучения последствий землепользования или изменений климата. Таким образом, модели с сосредоточенными параметрами не могут в полной мере представить взаимодействие поверхностных и подповерхностных процессов. А некоторые трудности, которые вызывает этот метод, привели к разработке достаточно сложных моделей с сосредоточенными параметрами [192, 200].

С другой стороны, модель с распределенными параметрами учитывает пространственные вариации переменных и параметров, благодаря чему прогнозируется более вероятная характеристика процессов и закономерностей; к ней относятся, например, модельные комплексы MIKE-SHE [124] и SHETRAN [125]; модель, разработанная в ИВП РАН (Кучмент Л.С. и др., 1986), получившая широкое распространение в виде физико-математической модели ECOMAG (автор Ю. Г. Мотовилов) [166], а также модель «Гидрограф», разработанная Ю. Б. Виноградовым [68] в Государственном гидрологическом институте. Ю. Г. Мотовиловым [166] разработаны детерминированные модели формирования речного стока, относящиеся к классу физико-математических моделей с полураспределенными и распределенными параметрами [ 194]. Основная проблема таких физико-математических моделей сводится к положению о том,

что уравнения математической физики неадекватно (невсегда достоверно) описывают целый ряд гидрологических процессов. Такие модели применяются на реальных речных водосборах пространственных масштабов, где параметры моделей не могут быть измерены, а их необходимо измерять. А калибровка модели выполняется так же, как это делается в концептуальных моделях речного стока.

Преимуществами модели с распределенными параметрами являются возможность учета пространственно изменяемых входных и выходных данных, оценки загрязнения и переноса наносов, а также анализа гидрологической реакции в бассейнах [195]. Доступность данных с высоким пространственным разрешением, таких как ЦМР, а также об осадках, растительности, почвогрунтах и других характеристиках атмосферы, привела к необходимости разработки сложных гидрологических моделей с распределенными параметрами. Однако использование таких моделей, связанных в основном с необходимостью параметризации, калибровкой и верирфикацией (исправлением ошибок), стало одной из основных проблем для их разработчиков. Согласно [192] «чем сложнее модель, тем больше параметров; больше параметров означает больше проблем с калибровкой; большее количество проблем с калибровкой часто означает большую неопределенность в результатах, особенно за пределами диапазона калибровочных данных». Основным источником неопределенности становится оценка избыточных параметров в таких моделях. Большинство исследований, связанных с использованием моделей с распределенными параметрами, можно разделить на две основные категории в отношении параметризации [172]: использующие однородность и неоднородность. Первая категория использует методы калибровки, чтобы найти оптимальные значения для остальных параметров, тогда как другая использует данные о почвогрунтах и растительном покрове для физической оценки значений параметров на основе характеристик речного водосбора во всех гидрологических единицах. Калибровка во втором случае непроста; это интенсивная, трудоемкая и невсегда эффективная процедура из-за большого количества задействованных параметров.

Модели «черного ящика» являются эмпирическими и включают в себя математические уравнения, которые были выведены не на основе физических процессов в речном бассейне, а на основе анализа данных входных и выходных временных рядов. Методы, положенные в основу модели «черного ящика» можно разделить на три основные группы по их генезису: эмпирические гидрологические методы, статистические методы и методы, основанные на технологии геоинформационного обеспечения моделей формирования стока открытыми пространственными данными (цифровыми моделями рельефа (ЦМР), данными космической съемки и численных моделей прогноза погоды) [202] (на рисунке 1.1: (1) эмпирические гидрологические методы, (2) статистические методы и (3) методы на основе гео- и

гидроинформатики). Наиболее известной среди эмпирических гидрологических моделей является модель единичного гидрографа [38]. Эмпирические гидрологические модели представляют собой однозначную взаимосвязь между гидравлическими (например, объемом стока) и морфометрическими характеристиками русла реки.

Статистические методы часто математически более продвинутые, чем эмпирические методы (например, модели регрессии и корреляции, такие как «авторегрессионное интегрированное скользящее среднее» (АШМА)). Модели, разработанные на принципах гео- и гидроинформатики, были внедрены в практику инженерной гидрологии в последние два десятилетия на основе использования нейронных сетей и «эволюционных» алгоритмов.

Большинство гидрологических состояний имеют как дерминистические, так и стохастические характеристики [193, 203], которые могут быть записаны уравнениями (1.3) и (1.4). Несмотря на значительный опыт применения детерминированных подходов в моделях дождевого стока, различие между стохастическими и детерминированными моделями остается до конца неясным, поскольку есть примеры моделей, которые успешно добавляют модель стохастического типа к детерминированным прогнозам и наоборот. Однако практическое правило как различить стохастический и детерминированный подходы, предложенное в [192], состоит в том, что если выходные переменные модели связаны с некоторой дисперсией или другими показателями прогнозной дисперсии (стандартным отклонением), модель можно считать стохастической; если выходные значения однозначны на любом временном интервале, модель можно считать детерминированной. Практический опыт в инженерной гидрологии и непосредственно разработчиков моделей показывает успешное применение динамико-стохастических моделей [203]. Преобладание детерминированного над стохастическим или наоборот варьируется от одной решаемой проблемы к другой.

Состояние системы у(1) в момент времени I обычно выражается как:

у(г) = У(г) + ) (1.3)

где у(/) - среднее значение, должно быть определено детерминистически как

У(г) = Н [ х(г )] (1.4)

где х(1) - системы ввода;Н - системная функция; а также ) - обозначает стохастическое колебание.

1.2.3 Методы гидрологического моделирования для неизученных речных бассейнов

Эффективность гидрологического моделирования сильно зависит от доступности данных, а производительность моделей ниже в регионах с недостаточным объемом исходной информации. Современные методики расчета гидрологических характеристик стока базируются

[204] на известном подходе географо-гидрологических обобщений и аналогий, основные принципы которого сформулированы еще в работах В.Г. Глушкова в 1930 гг. [205], в которыхуказывалось на «необходимость изучения формирования вод суши в зависимости от тех природных условий, в которых происходит их формирование».

Концепция гидрологического подобия основана на методе физико-географического подобия, получившего свое развитие в работах как российских [203, 206, 207], так и зарубежных специалистов [183, 189, 208]. Метод «основан на детальном анализе физико-географических условий речных водосборов с одновременным использованием материалов наблюдений на опорной сети пунктов (водно-балансовых и агрометеорологических станциях) наблюдений, а в последние годы и на внедрении универсального математического аппарата. В 2010-ые гг. метод получил свое развитие в концепции поиска «ближайшего соседа», который определяется не географическим (пространственным) соседством, а близостью в рамках заданного физико-географическими описаниями фазово-однородного пространства. Критерием такого соседства служит евклидово расстояние между условно неизученным водосбором и водосбором-мишенью. После нахождения «ближайшего» к водосбору-мишени водосбора-донора, весь набор откалиброванных по наблюдениям за речным стоком модельных параметров переносится с водосбора-донора на водосбор-мишень. Разнообразие и неуклонно повышающееся с каждым годом качество информации о физико-географических (ландшафтных) характеристиках территорий, позволяет успешно использовать данный метод»[183].

С начала 2000-х годов под эгидой МАГН активное развитие получили методы математического моделирования процессов формирования речного стока в гидрологически неизученных бассейнах, к которым, в том числе, относится бассейн реки Мереб-Гаш в Эритрее. Основные результаты этих исследований были получены в рамках международного научного десятилетия 2003-2012: «PUB» и в последующие годы. В первую очередь следует отметить отработку «концепции гидрологического подобия и поиска физических критериев подобия с возможностью классификации речных бассейнов» [183] (обзоры в [181-184], атакже «построениеметодоврегионализациипараметровмоделей» [183] (обзоры в [127,185,186,209]) иихпереносананеизученныеречныебассейны [22, 188, 189]).

Важноезначениевразвитииматематическогомоделированияпроцессовформированияречно гостокавгидрологическинеизученныхбассейнах « имели международные эксперименты по сравнению моделей, такие, как проект DMIP (DistributedModelIntercomparisonProject) по сравнению эффективности концептуальных и физико-математических моделей (Национальная служба погоды США, 2002), проект Model Parameter Experiment (MOPEX), направленный на решение проблемы переноса параметров моделей на неизученные водосборы, проект

NorthernHemisphereClimate-ProcessLand-SurfaceExperiment (NOPEX), одна из целей которого заключалась в решении проблемы скейлинга моделей - их переноса на разные пространственные масштабы и др». [183].

Начиная с 2013 г., когда по инициативе МАГН началось новое гидрологическое десятилетие «Panta Rhei», получили свое развитие технологии математических и технических средств обработки больших массивов данных ("big data"), а также коммуникационные технологии и дистанционные методы измерений, которые также активно стали применяться при разработке математических моделей процессов формирования речного стока в гидрологически неизученных бассейнах.

Наиболее «распространенным и методически отработанным подходом в нахождении модельных параметров для гидрологически неизученных речных бассейнов является подход, основанный на использовании множественной регрессии. Оптимизированные значения параметров модели, определенные для речных водосборов, обеспеченных необходимой информацией, связываются с различными физико-климатическими характеристиками этих водосборов, и такие связи используются для оценки значений параметров модели для речных бассейнов, не охваченных соответствующими наблюдениями [5, 183, 185, 210, 211]. Одной из первых работ, посвященных проблеме районирования модельных параметров с использованием регрессионного метода, стала статья J. E. Nash [212], в которой были получены эмпирические зависимости между параметрами единичных гидрографов и характеристиками речного водосбора» [183].

Одновременно с J. E. Nash,T. Dalrymple [213] сформулировал «принципы районирования для получения кривой распределения вероятности максимальных расходов воды как для участков рек, на которых имеется опорная сеть пунктов гидрометрических наблюдений, так и для участков, не обладающих такой сетью. Наибольшее распространение в задачах районирования получило двухшаговое объединение регрессионных методов [214]. Особенностью таких методов является построение зависимости между параметрами гидрологической модели и ландшафтными (физико-географическими) характеристиками (описаниями) речного бассейна на выборке водосборов, в достаточной мере обеспеченных данными измерений, и дальнейшем переносе полученной зависимости на выборку гидрологически неизученных водосборов. Впервые устойчивая и статистически значимая связь между модельными параметрами и характеристиками водосбора была получена G. A. Rosso [215] и L. D. James [216] при использовании Стэндфордской бассейновой модели (Stanford Watershed Model IV). Далее решение задач, касающихся расчетов речного стока для гидрологически неизученных речных бассейнов, выполнялось с использованием зависимостей, полученных между модельными параметрами и характеристиками водосбора в многочисленных

работах специалистов-гидрологов по всему миру»[5, 183, 185, 217].

Районирование модельных параметров с использованием регрессионного метода выполняется в два этапа: на первом - происходит калибровка модельных параметров для каждого исследуемого речного бассейна, а на втором - устанавливается связь полученных модельных параметров с описаниями (характеристиками) водосборов. «Таким образом, методически расчет начинается с подбора таких модельных параметров, при которых рассчитанный с использованием модели формирования речного стока и измеренный гидрографы будут максимально совпадать (критериями совпадения могут служить статистики коэффициента корреляции, эффективности по Нэшу-Статклифу или среднеквадратичной ошибке). Далее, применяя доступные статистические методики построения регрессионных зависимостей (линейные, нелинейные, одиночные, множественные) находится устойчивая математическая связь между модельными параметрами и физико-географическими условиями на водосборе. Установленную связь, при условии ее достоверности и статистической значимости, можно распространить и на гидрологически неизученные речные бассейны, получив необходимые для проведения расчетов стока модельные параметры» [183].

Рассмотренный подход, как правило, применяется при решении задач нахождения модельных параметров для гидрологически неизученных речных бассейнов, но зачастую найденные между модельными параметрами и описаниями водосбора зависимости оказываются неустойчивыми и слабыми, что лимитирует успешность применения данного метода. В [179, 218] справедливо отмечается, что наличие высокой взаимной корреляции модельных параметров [218] и ландшафтных описаний речных водосборов приводит к падению достоверности и устойчивости полученных регрессионных связей. Высокая интенсивность исследований гидрологически неизученных речных водосборов привела к появлению работ, посвященных сравнению различных методов определения модельных параметров» [183] (обзоры в[4,5,183,185,186,214,219,220]). Обобщение результатов, опубликованных в более 30-ти работах различных авторов, показало, что невозможно выявить наиболее эффективный методический подход. При этом Г. В. Айзель [7] отмечает, что «методы, основанные на физико-географической близости речных водосборов, также как и методы, основанные на пространственной близости речных водосборов, показывают удовлетворительные результаты в теплом умеренном климате (например, Австралии), как и регрессионные подходы, показывающие неплохие результаты в некоторых регионах Европы с таким же климатом. А в регионах с холодным снежным климатом (например, Канаде) подходы пространственной и физико-географической близости показывают лучшие результаты, нежели регрессионные» [7].

Учитывая неопределенности в исследованиях речного стока, формирующегося на территории неизученных (малоизученных) с гидрологической точки зрения водосборов,

необходимость расширения географического охвата апробации уже разработанных методов на все большем числе различных объектов, а также особенности бассейна реки Мереб-Гаш в Эритрее, как не охваченного в достаточной мере гидрометрическими наблюдениями, задачи моделирования речного стока Мереба-Гаша в интересах водохозяйственного строительства остаются актуальными для водного хозяйства этой страны и теории и практики инженерной гидрологии как прикладной науки.

1.3 Выбор гидрологической математической модели, протокол моделирования, основные

проблемы

Помимо нескольких обширных исследований, в которых выполнялся сравнительный анализ используемых на практике математических моделей речных бассейнов, организованных Всемирной метеорологической организацией (ВМО), и ограниченного числа инициативных научных работ в этой области, масштабные комплексные сравнения гидрологических моделей речных бассейнов еще предстоит провести [221].

Выбор математической модели остается важной частью искусства гидрологического моделирования, поскольку объективные подходы к выбору наилучшей модели до настоящего времени еще не разработаны [155]. Беуеи К. I. в учебнике по моделированию дождевого стока [192] отметил, что выбор модели по-прежнему остается сложной задачей в принятии решения об использовании той или иной модели для решения конкретной гидрологической проблемы. Поэтому отстаивать относительные преимущества и недостатки моделей, предлагаемых для оперативного использования, часто бывает непросто.

«Выбор модели, подходящей для описания конкретной гидрологической ситуации, имеет важное значение для вопросов использования водных ресурсов и управления ими, гидрологического прогнозирования и планирования дальнейших исследований на основе математического моделирования» [221]. Для целей прогнозирования в [192, 196, 222] были описаны различные методологии применения разных типов гидрологических моделей. Почти все методические подходы, используемые при выборе модели, учитывают одни и те же факторы и критерии, такие как цель моделирования, тип моделируемой системы и гидрологический элемент (гидрологическая характеристика), климатические и физико-графические характеристики речного водосбора, доступность данных, простота модели, возможная однородность исследуемых водосборов, а также возможность удобного обновления модели на основе текущих гидрологических и метеорологических данных.

В начале необходимо выбрать структуру модели, соответствующую предполагаемой цели моделирования, заданным характеристикам речного водосбора и имеющимся исходным данным. Цель моделирования, как правило, связана с вопросами, касающимися того, какие

гидрологические процессы необходимо учесть в ходе моделирования и с каким временным шагом [222]. Что касается выбора типа модели, то в многочисленной литературе (например, [192, 195]), указывается на то, что применение единой модели речной системы не всегда удовлетворяет всем условиям исследования. В зависимости от среды, в которой была разработана модель, она может включать в себя комбинацию двух или более типов моделей (например, модель с сосредоточенными и модель с распределенными параметрами, как обсуждалось в предыдущих разделах). Кроме того, некоторые компоненты модели могут быть эмпирическими, а другие - физическими. Связь двух или более моделей речных водосборов [200] может привести к созданию среды моделирования, которая обеспечит более распределенные параметры, основанные на физических компонентах, что позволит лучше справляться с неоднородностью параметров речного водосбора и лучше объяснять физические процессы, положенные в основу моделирования.

Правильное понимание принципа бережливости (закона экономии), который охватывает ключевые режимы реакции любой системы, также может способствовать окончательному выбору соответствующей модели. Этот принцип основан на концепции «не следует привлекать новые сущности без крайней на то необходимости» [223], и требует, чтобы модели имели простейшую параметризацию, которая может использоваться для представления данных. Оптимальные структуры модели уменьшат проблемы идентифицируемости, поскольку в этом случае сохраняются только параметры модели, подтвержденные данными [222]. Подход, заключающийся в сохранении только необходимых компонентов, обеспечивает положительное подтверждение используемых параметров модели. Напротив, стоит отметить, что использование этого принципа в контексте моделирования дождевых осадков не может гарантировать, что все необходимые параметры модели определены. Поэтому следует уделять особое внимание тому, чтобы модель не пропустила важные гидрологические процессы для конкретной гидрологической ситуации. Например, «при расчетах дождевого стока в формировании которого пространственная неоднородность имеет определяющее значение» [183].

Учитывая большое разнообразие доступных гидрологических моделей, специалисты сталкиваются с реальной проблемой выбора моделей. Beven ^ J. [218] обрисовал в общих чертах ряд критериев, от которых зависит выбор модели: доступность, способность модели прогнозировать требуемые переменные для достижения конкретной цели, возможность ограничения допущений модели, доступность входных данных модели. Перечисленные критерии, скорее необходимы для обоснованного отклонения модели. Достаточно часто многие доступные к использованию модели отклоняются именно на основе одного или нескольких из этих критериев. Это явно не очень полезно в практических приложениях, поэтому, зачастую

идут на некоторый компромисс. Однако важно, чтобы пользователь знал, на какие компромиссы можно идти, чтобы связанные с ними неопределенности могли быть, насколько это возможно, оценены [224].

Для успешного гидрологического моделирования пользователь должен иметь глубокие знания о моделируемых гидрологических процессах, солидный опыт моделирования, а также строгую процедуру или порядок применения моделей. Такая процедура, которая включает последовательность шагов в использовании гидрологической модели, называется протоколом моделирования [202]. Большинство доминирующих проблем в типовом протоколе связаны с калибровкой и кратко описаны в последующих параграфах. Другие позиции типовых протоколов будут обсуждены в главах 4 и 5.

Пока не существует надежных методов, которые позволили бы прямое измерение или независимую оценку значений параметров в масштабе, требуемом для конкретной модели. Почти все приложения модели требуют некоторой формы калибровки модели для определения значений параметров модели, подходящих для исследуемого объекта. Однако нет общего согласованного подхода относительно того, как лучше всего решить проблему калибровки модели, которая связана с множеством различных источников ошибок, отделить которые друг от друга нелегко.

Источники ошибок в процессе моделирования включают в себя ошибки, связанные с входными данными модели и граничными условиями, ошибки, связанные с приближением модели к реальным процессам, и ошибки, связанные с наблюдаемыми переменными. Менее очевидный источник ошибки - когда значение переменной, спрогнозированной моделью, не совпадает с величиной, плохо измеренной вследствие масштабных эффектов, нелинейностей или проблем с техникой измерения [24, 202]. Обычно невозможно независимо оценить каждый из этих источников ошибок. Можно оценить, насколько хорошо конкретная модель прогнозирует наблюдаемые значения характеристик, учитывая указанные входные данные, но невозможно уверенно сказать, каков реальный источник ошибки моделирования [224].

Во многих ситуациях моделирования дождевого стока это затрудняет использование теорий вывода параметров, хорошо разработанных в математической статистике. Согласно последним требуется, чтобы была определена структура различных источников ошибок и можно было оценить вероятность или функцию правдоподобия прогноза конкретного наблюдения с учетом модели. Форма функции правдоподобия зависит от допущений, которые делаются относительно характера ошибок. Можно объединить все источники ошибок в одну ошибку «моделирования» принять определенную структуру для этой общей ошибки и использовать статистический подход. Такой подход является объективным, поскольку обоснованность предположений об ошибке моделирования может быть проверена в сравнении с

фактическими результатами моделирования, чтобы увидеть, оправданы ли эти предположения, хотя бы, приблизительно. Определенный прогресс был достигнут в использовании такого подхода, особенно в прогнозировании речных потоков в режиме реального времени, когда требуются только краткосрочные прогнозы на несколько временных шагов вперед [24, 192].

В нелинейных распределенных моделях дождевых осадков и стока гораздо труднее обосновать простые структуры для ошибок в пространстве и времени, особенно с учетом возможных потенциальных ошибок во входных данных и модельных структурах. Для решения таких проблем были разработаны альтернативные подходы. Эти подходы обычно основаны на моделировании методом Монте-Карло, в котором очень большое количество прогонов модели выполняется с использованием случайного выбора входных данных и/или наборов параметров и сравнивается с доступными наблюдениями. Затем модели с более высокой производительностью сохраняются для использования в последующем прогнозировании. Однако этот подход также не может разделить различные источники ошибок и не имеет той же твердой теоретической основы для оценки модели, как в случае, когда можно сделать серьезные предположения о природе ошибок в статистических выводах. Таким образом, при калибровке современной модели важно оценить уровни неопределенности прогноза, потому что недостаточно найти оптимальную модель и сделать один детерминированный прогноз гидрологических расчетов [144, 224].

Выводы по главе 1

Гидрологическое моделирование имеет достаточно долгую историю развития и использования в области управления водными ресурсами и окружающей среды. Анализ литературных источников в области инженерной гидрологии показал, что гидрологическое моделирование непрерывно развивалось на протяжении многих лет. Независимо от наличия разных методичесикх подходов, применяемых к классификации гидрологических моделей, главная цель остается той же: планирование, разработка, проектирование, эксплуатация, оценка и управление речными бассейнами для предотвращения негативного воздействия вод в периоды наводнений, засух, в борьбе за количество и качество воды, решение других экологических задач. Однако почти все инструменты гидрологического моделирования были в основном созданы для бореальных природно-климатических условий, за исключением нескольких моделей, разработанных для засушливых и полузасушливых регионов и получивших международное признание.

Современных методов гидрологического моделирования, обладающих достаточной точностью, для условий гидрологически неизученных речных бассейнов оказалось недостаточно. Благодаря реализации основной технологии 2002-2012-го международного

научного десятилетия «PUB» («переноса» математических моделей в пространстве - от речных бассейнов, освещенных данными наблюдений, на бассейны с недостатком или отсутствием этих данных» [183]), технологии 2013-2022-го десятилетия «Panta Rhei» («переноса» моделей во времени - в изменившиеся климатические условия»[183], концепции REW (репрезентативного элементарного водосбора) и т.д. под эгидой МАГН предприняты коллективные профессиональные усилия инженеров-гидрологов для преодоления этой проблемы. Указанные глобальные инициативы, при активном продвижении моделей с полураспределенными и распределенными параметрами, созданными в последние десятилетия, более совершенными методами извлечения и обработки данных с использованием системы дистанционного зондирования и GIS-технологий, а также вследствие высокой вычислительной мощности современных компьютеров и бурным развитием коммуникационных технологий способствовали широкому применению и развитию методов и технологий гидрологического моделирования.

Результаты гидрологических исследований в период международного научного десятилетия «PUB» показали, что гидролого-климатической системе Земли в долгосрочной и краткосрочной перспективе присуще наличие глобальных пространственно-временных изменений температуры и осадков, региональных и локальных изменений речного стока и гидрохимического режима рек, в первую очередь, в результате комбинированного (комплексного) воздействия изменений климата и структуры землепользования. Очевидно, что одной из основных причин неопределенности гидрологических моделей являются ненадежные климатические прогнозы и неполное понимание современных процессов гидрологического цикла. Однако, несмотря на указанные профессиональные достижения, следует отметить, что подавляющее большинство успехов периода «PUB» и других инициатив ограничены задачами, решаемыми для гидрологически изученных речных бассейнов. Проблемы, связанные с разработкой эффективных математических моделей процессов формирования речного стока в гидрологически неизученных бассейнах в засушливых и полузасушливых регионах, еще предстоит решить. Такие вызовы могут быть решены только согласованными и совместными усилиями гидрологов всего мира.

Наконец, особого внимания требует совершенствование методического подхода к выбору модели или моделей, специально предназначенной (ных) для математического моделирования процессов формирования речного стока в гидрологически неизученном бассейне реки Мереб-Гаш в Эритрее.

ГЛАВА 2 ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ - БАССЕЙН РЕКИ МЕРЕБ-ГАШ

В главе представлено описание и обсуждаются особенности бассейна реки Мереб-Гаш как объекта гидрологического моделирования. Основное внимание уделяется физико-географическим характеристикам и природно-климатическим условиям водосбора, гидрологическим и гидрогеологическим характеристикам речного бассейна, видам землепользования, типам, свойствам и составу почв, а также вопросам использования и управления водными ресурсами. Следует отметить, что некоторые из этих вопросов обсуждаются в более широком контексте Эритреи из-за отсутствия или ограниченности конкретной информации, относящейся только к бассейну Мереб-Гаш.

2.1 Физико-географические условия и климат

Государство Эритрея расположено на восточном побережье Африки между 12° 40' и 18° 02' северной широты и 36° 30' и 43° 20' восточной долготы и включает архипелаг Дахлак и другие острова в Красном море. Оно граничит с Суданом на севере и западе, Эфиопией на юге, Джибути на юго-востоке и Красным морем на севере и северо-востоке. Эритрея занимает территорию 125 719 км , состоящую из высоких плато и равнин с береговой линией протяженностью 1900 км[225]. По разным данным, население Эритреи составляет от 3 до более 5 миллионов человек. По оценке ООН[226] на 2019 год, общая численность населения составляет 3,412 миллиона человек. Около 60,5% населения проживает в сельской местности, а остальные 39,5% - в городах (или населенных пунктах городского типа). Примерно 41% населения моложе 15 лет, 54% - в возрасте от 15 до 64 лет, а 5% - старше 65 лет. Сельское хозяйство является доминирующим сектором с точки зрения экономической деятельности, источника занятости и основы жизни сельского населения Эритреи. По данным ФАО [227] Эритрея - это одна из самых сложных агроклиматических территорий в Африке к югу от Сахары.

Ландшафт Эритреи можно условно разделить на три зоны: Восточная низменность, Центральная возвышенность и Западная низменность. Восточная низменность с высотой 0-1500 м над уровнем моря, входящая в состав Великой рифтовой долины, тянется вдоль Красного моря примерно на 800 км при ширине от 30 до 100 км. Западная низменность с высотой 500 -1500 м над уровнем моря включает территорию, простирающуюся с юга на север вдоль границы с Суданом. Восточная низменность и Западная низменность - жаркие и засушливые регионы с редкими населенными пунктами. Центральное нагорье представляет собой районы с большой высотой и умеренным влажным климатом на высоте 1500-2500 м над уровнем моря. Этот ландшафт - самый густонаселенный регион страны. Самая высокая точка - Эмба-Сойра с

высотой 3018 м над средним уровнем моря, а самая низкая точка расположена во впадине Данакил на озере Кулул на высоте 75 м ниже среднего уровня моря.

Основываясь на общем сходстве влажностных и температурных режимов, естественного растительного покрова, типов почв и видов землепользования, Эритрея имеет шесть агроэкологических зон. Зона влажного нагорья, расположенная в южной части нагорья с небольшой дополнительной территорией дальше к северу, имеет высоту более 1600 м над уровнем моря со средним годовым количеством осадков от 500 до 700 мм. Зона засушливого нагорья, расположенная в северной части, имеет высоту от 1000 до 1500 м над уровнем моря, характеризуется теплым климатом со средним годовым количеством осадков в диапазоне от 200 до 400 мм. Зона влажных низменностей, расположенная в южной и юго-западной частях страны, имеет диапазон высот от 500 до 1600 м над уровнем моря, теплый или жаркий полузасушливый климат и среднегодовое количество осадков от 500 до 800 мм. Зона засушливых низменностей имеет высоту от 400 до 1600 м над уровнем моря, с жарким засушливым климатом и средним годовым количеством осадков от 200 до 500 мм. Субгумидный склон расположен вдоль восточных склонов высокогорья с высотным диапазоном от 600 до более 2600 м над уровнем моря и годовым количеством осадков до 1100 мм. Зона полупустынь вдоль побережья Красного моря имеет высоту от ниже уровня моря до 1355 м с климатом Сахары и количеством осадков менее 200 мм. В таблице 2.1 представлены топографические и климатические особенности указанных зон. Годовые показатели потенциальной эвапотранспирации (PET) колеблются от 1900 мм в северной части прибрежного бассейна Красного моря и на равнинах до 1800-2100 мм в северных высокогорьях и западных низменностях.

Таблица 2.1 Топографо-климатические особенности агроэкологических зон Эритреи

Агроклиматические зоны Площадь (%) Площадь (км2) Высота над уровнем моря (м) Осадки (мм/ г.) Потенциальная эвапотранспирация (мм/г.) Температура воздуха (°C)

1 .Влажное высокогорье 7.4 9320 16003018 500700 1600-1800 15-21

2.Засушливое высокогорье 2.5 3143 16002600 200500 1600-1800 15-21

3.Влажная 16.2 20363 500- 500- 1800-2000 21-28

низменность 1600 800

4.Засушливая низменность 34.3 43115 4001600 200500 1800-2000 21-29

5. Субгумидный склон 0.8 1006 6002600 7001100 1600-2000 16-27

6. Полупустыня 38.8 48772 <1001355 <200 1800-2100 24-32

Всего 100 125719 - - - -

Около 70% страны имеют климат от жаркого до очень жаркого со средней годовой температурой более 27 25% испытывают теплый или мягкий климат со средней годовой температурой около 22 а остальные 5% испытывают прохладу со средней годовой температурой менее 19 °С Что касается осадков, то около 35% территории страны получают менее 200 мм в год, 56% - от 200 до 600 мм в год и почти 9% - более 600 мм в год (рис. 2.1). Осадки, вызванные юго-западными муссонами, выпадают с апреля/мая по сентябрь/октябрь, за исключением прибрежных районов, которые получают дожди с ноября/декабря по февраль/март. Таким образом, неравномерное распределение осадков является основной причиной недостаточного общего количества осадков на большей части территории страны[228].

Рисунок 2.1Среднегодовое распределение осадков в Эритрее (на основе данных Департамента

водных ресурсов - WRD, Эритрея)

Река Мереб-Гаш, устье которой находится недалеко от города Кассала (Судан), имеет сложный водосборный ландшафт (рис. 2.2) [229]. Географическое положение устья находится на 15° 27' северной широты и 36° 23' восточной долготы. Выбор водосбора главным образом был связан с доступностью ограниченных данных по измеренным расходам стока, что имеет решающее значение для оценки и проверки гидрологической модели. Классификация форм рельефа (таблица 2.2) показывает, что в верховьях реки преобладают гористая местность и холмы с высоким градиентом отметок и наличием одиночных ограниченных равнин (плоскогорий). На этот тип рельефа приходится 42% общей площади страны с уклоном более 15%. Из общей площади территории 29% представляют собой преимущественно равнинные холмы со средним уклоном рельефа от 0 до 5%, расположенные в средней и нижней частях бассейна. Остальные формы рельефа холмистые (18%) и сильно наклонные (11%) с уклоном 510% и 10-15% соответственно. Рассматриваемая речная система в верховьях берет свое начало недалеко от столицы Эритреи (Асмэра) и распространяется на юг. Затем река поворачивает на запад, образуя границу между Эфиопией и Эритреей в центральной части страны. Наконец, далее Мереб-Гаш течет на запад в Судан, образуя устьевую дельту к северу от Кассалы. Общая площадь водосбора и длина основного русла составляют приблизительно 22849.60 км и 550 км соответственно, а высота над уровнем моря колеблется в пределах от 510 м до 3164 м (в Эфиопии). Из общей площади около 76% (17 400 км2) бассейна находится на территории Эритреи. Это длинный, узкий и вытянутый речной бассейн с коэффициентом формы бассейна и средним уклоном бассейна 11 и 7% соответственно [230].

Таблица 2.2 Основные формы рельефа бассейна реки Мереб-Гаш[231]

Уклон (%) Площадь (кт2) % от площади водосбора Описание рельефа

0-5 6848.6 29.1 Плоская, слабо пересеченная равнина

5-10 4201 18.6 Холмы (холмистая местность) -волнистый рельеф

10-15 2465 10.8 Крутые холмы (сильно наклонные)

Больше 15 9335 41.5 Горы (нагорье) и плоскогорья -рельеф от умеренно крутого до чрезвычайно крутого

Всего 22849.6 100 -

Рисунок 2.2 Расположение государства Эритрея и исследуемого района (Картографические данные защищены авторским правом авторов OpenStreetMap и доступны по адресу

https://www.openstreetmap.org)

С учетом приведенных выше описаний природно-климатических особенностей бассейн Мереб-Гаш на территории Эритреи может быть представлен зонами влажного высокогорья, влажных низменностей и засушливых низменностей. Таким образом, среднегодовое количество осадков в бассейне Мереб-Гаш колеблется от 500 мм в верховьях до более 700 мм в регионе, граничащем с Эфиопией, и примерно 350 мм на крайнем западе. Дожди в бассейне Мереб-Гаш обычно выпадают в виде кратковременных осадков от умеренной до высокой интенсивности с ограниченным распространением (локально) по площади. Как правило, суммарное испарение в бассейне ниже 2000 мм в год. Притоки (24%) за пределами этой территории, как предполагается, имеют климатические особенности, аналогичные характеристикам в их непосредственной близости.

Значительный объем исследовательской работы был сосредоточен на уровне речных суббассейнов, в первую очередь, в Верхнем Меребе и Дебарве. Суббассейн Дебарвы с устьем возле города Дебарва расположен в южном регионе Эритреи. Это суббассейн, в котором берет начало главная река Мереб-Гаш. Его расположение, физико-географические и гидрологические особенности показаны на рисунке 2.3. Общая площадь суббассейна составляет около 200 км с высотным диапазоном от 1905 м до 2550 м над средним уровнем моря. Суббассейн Дебарвы

имеет средний уклон 13,3%. Протяженность основного русла 37 км, продольный уклон 1,2%.

2 2

Плотность стока и частота сегментов русла составляют 0,64 км/км и 0,21 потока на км соответственно [232]. Около 50% суббассейна имеет уклон менее 10%, в то время как остальная

площадь имеет уклон более 10%. Водораздел Дебарвы находится в зоне влажного нагорья, где температура воздуха колеблется от минимума в 0 °С до максимума 32 °С, а среднее годовое количество осадков составляет 547 мм. Климат в суббассейне умеренный, самые холодные месяцы - декабрь/январь, а самые жаркие - март/апрель. Максимальное количество осадков выпадает в летний сезон, особенно в июле и августе, при среднемесячном количестве осадков 185 мм и 175 мм соответственно. На водосборе имеется одна глобальная метеорологическая станция (обладающая набором данных реанализа климата) и одна наземная станция измерения стока (в устье) [233,234].

Рисунок 2.3 Расположение и виды землепользования в суббассейне Дебарва

2.2 Гидрологические и гидрогеологические условия

Гидрологические и гидрогеологические условия Эритреи лучше всего описываются в границах пяти основных речных бассейнов, а именно Сетита, Мереб-Гаш, рек, впадающих в Красное море, Барка-Ансеба и Данакил (Рисунок 2.4). С юга на север основными водотоками Эфиопско-Эритрейского нагорья на западе являются реки Сетит, Мереб-Гаш, Барка-Ансеба. Каждый водоток течет с запада на северо-запад, чтобы затем резко повернуть на север, пересекая линию линеамента Барка. Барка-Ансеба - это бассейн, образованный в результате слияния двух рек недалеко от границы с Суданом на крайнем северо-западе Эритреи, а именно рек Барка и Ансеба, берущих начало на северо-западных склонах Центрального нагорья. Бассейн рек Красного моря состоит из территории вдоль побережья Красного моря без выделения главной реки; он состоит из группы рек, впадающих непосредственно в Красное море. Крутой рельеф местности, сложенный гранитными породами и обращенный своим

склоном на восток, приводит к формированию поверхностного стока, характеризующегося высокими скоростями. Скорость потока уменьшается по мере того, как водоток достигает прибрежной равнины, где морфологические условия русла меняются на песчаные и почти горизонтальные участки. Однако, сток в этих реках обычно характеризуется сильными, дискретными, нечастыми наводнениями короткой продолжительности с небольшим или нулевым базисным расходом в период между паводками [235]. Бассейн Данакил расположен в юго-восточной части Эритреи, а главная река впадает в морфологическую депрессию Данакил. Из-за физико-географических и климатических условий Эритреи сток большинства рек имеет ярко выраженный сезонный (временный) характер, за исключением стока реки Сетит. Реки Мереб-Гаш и Сетит, в бассейнах которых годовое количество осадков колеблется от минимум 240 мм до максимум 665 мм, являются притоками реки Нил. Указанные два бассейна суммарно имеют площадь 24921 км (0,8% общей площади бассейна или 20,4% территории страны)[236].

Дожди в рассматриваемом речном бассейне характеризуются как проливные и кратковременные, чередуясь с периодическими засухами. Эвапотранспирация, особенно на территории восточных и западных равнин, крайне высока. Из-за непосредственной связи поверхностного стока и выпавших осадков на состояние первого легко влияет состояние вторых. Суммарный расчетный среднегодовой сток пяти речных бассейнов оценивается в 9967 млн. м : 86,4% этого объема течет на запад, переходя на территорию Судана, 9,4% суммарного стока идет на восток, попадая в Красное море, а последние 4,2% остаются в замкнутых впадинах вдоль основного русла. Все речные бассейны оказывают существенную поддержку сельскохозяйственному сектору национальной экономики, в первую очередь за счет использования ирригации и хозяйств, расположенных по берегам рек. Исследование интенсивности воздействий изменения климата и роста населения [237] показывает, что их влияние, вероятно, будет больше в Мереб-Гаш, чем в других бассейнах. Например, прогнозируется значительный рост суммарного испарения и уменьшение запасов грунтовых вод.

Мереб-Гаш, берущий свое начало в Центральном нагорье и частично на Эфиопском плато, известен Меребом в верхнем течении и Гашем в нижнем течении; поэтому обычно используется составное название Мереб-Гаш, обозначающее весь речной бассейн. В большинстве суббассейнов средний годовой сток, выраженный как процент от среднего количества осадков, находится в диапазоне 5-10%. Среднегодовой объем стока в Кассале оценивается по-другому: объем стока был определен в 430 млн. м за 1907-1929 годы [235]; в то время как недавние исследования [238,239] документально подтвердили, что среднегодовой

3 3

объем стока составляет 680 млн. м при максимальном расходе 1000 м /с. Годовое количество осадков, объем речного стока и доступный для использования объем подземных вод главных

рек Эритреи, оцененные по, представлены в таблице 2.3 [240]. Таким образом, Мереб-Гаш имеет самый высокий годовой объем стока (532 млн. м ) с учетом расположения устья на границе с Суданом. В отличие от объема поверхностного стока, Мереб-Гаш, по оценкам, обладает существенно ограниченным потенциалом подземных вод (261.6 млн. м ).

Рисунок 2.4 Основные речные бассейны Эритреи ^ЯС, Эритрея)

Таблица 2.3 Расчетные годовые осадки и объемы стока по основным речным бассейнам

Бассейны рек Площад Среднего Среднего Годовой Средне- Всего

ь довой довой объем годовой доступных

водосбо слой объем стока коэффици подземных

ра (км2) осадков(м м) осадков (км3) (млн. м3) ент стока вод (млн. м)

1 2 3 = 1.2 4 5 = 4/3 6

Бассейн,

объединяющий реки, впадающие в 44689 350 15641 444 0.028 558

Красное море

Барка-Ансеба 39506 375 14815 41 0.003 479.6

Мереб-Гаш 23455 600 14073 532 0.038 261.6

реки Данакильской 10532 200 2106 135 0.064 26.2

впадины

Сетит 7517 650 4886 49 0.010 339

Всего 125699 - 51521 1 201 0.023 1664.4

*---

На основе данных WRD, Эритрея

Как правило, водотоки имеют сильно изменчивый русловой характер в период их возникновения. Как отмечалось ранее, водотоки в бассейне Мереб-Гаша и в целом на всей территории Эритреи в основном являются сезонными (временными) с периодами внезапных паводков, ежегодно переносящих большое количество наносов. Годовой сток наносов в суббассейнах реки Мереб-Гаш представлен в таблице 2.4. Исходя из этих данных, можно сделать вывод, что интенсивность эрозионных процессов в высокогорных районах больше, чем в равнинных районах, возможно, из-за характера ландшафта и количества осадков, а также особенностей отложения наносов вдоль основного русла реки. Ландшафт в значительной степени характеризуется неблагоприятными геологическими образованиями, что связано с плохим почвообразованием и низкой скоростью инфильтрации, скудным растительным покровом и высокой интенсивностью испарения. Верхнее течение и средняя треть территории речного бассейна частично представлены горами, изрезанными долинами и реками, являющимися драйверами внезапных паводков. Низменные равнины подвергались сильным наводнениям [238,239]; например, периодичность наводнений в районе Кассаля составляет от 1 до 5 лет.

Таблица 2.4 Годовой сток наносов в Мереб-Гаш[241]

Суббассейн 2 Площадь суббассейна (км ) Сток наносов (тонн/км2)

Дебарва 199 714

Гала Ади-Нфас 203 1374

Ксад-Ика 5906 977

Тесени 22036 466

С гидрологической точки зрения, Мереб-Гаш и его притоки «управляют» горными и холмистыми районами выше по течению. В руслах основной реки и притоков построено множество небольших (малых) плотин и прудов в основном для сельскохозяйственных целей и искусственного пополнения запасов воды. Тем не менее, нехватка поверхностных вод, всегда существует в верховьях рек, в первую очередь, из-за высокой плотности населения.

Следовательно, имеет смысл наблюдать за пространственным распределением плотин в бассейне Мереб-Гаш (рис. 2.5), а также по всей Эритрее, которые сосредоточены в основном в Центральном нагорье.

Рисунок 2.5 Пространственное распределение плотинных гидроузлов с водохранилищами по суббассейнам (карта подготовлена МoА в 2011 г. и получена из EMIC в 2019 г.)

Около 60% геологической среды Эритреи составляет кристаллический докембрийский фундамент, который состоит из метаморфических пород с низким и высоким содержанием связанных с ними интрузивов. Остальную часть среды составляют третично-четвертичные вулканические (15%) и консолидированные до рыхлых отложений (25%) породы [242].

Большинство из этих литологических структур фундамента представляют собой водоемы, за исключением круто падающих тонких слоев мрамора. В зонах интенсивной пластической деформации или позднего хрупкого разлома мраморные слои развивают вторичную проницаемость. Они являются местами скопления небольших запасов питьевой воды. На участках, подстилаемых фундаментом, другие водоносные горизонты представляют собой активный аллювий и реголит на склонах гранитных инзельбергов (изолированные скальные холмы), устойчивых к эрозии. Поднятие осевых возвышенностей с раннего миоцена осуществляет контроль над региональным дренажем, эрозией, переносом наносов и отложениями. Аллювиальные отложения покрывают участки вдоль Верхнего Мереба и его притоков (например, Хаземо). Более того, территория к югу от Асмэры (то есть часть Верхнего

• Плотина Административный район Щ) Ансеба □ Гаш Барка

СП Южный □ Центральный

□ Южное Красное море □ Северное Красное море

Мереба, как Дебарва, Декемхаре и т.д.) является частью «верхнего комплекса докембрия, состоящего из более молодых складчатых поясов», прорванных «посттектоническими гранитоидами» [243].

Подземные воды как практически основной источник воды для удовлетворения различных потребностей чрезвычайно важны в засушливых и полузасушливых зонах. Такое наблюдается в широком диапазоне типов горных пород и обычно требует незначительной водоподготовки или вообще не требует ее. Зачастую - это самый дешевый и простой источник водоснабжения. В Эритрее подземные воды также многие годы были основным источником воды, за исключением нескольких мест [235]. Однако большая часть страны покрыта каменным фундаментом с локализованными и ограниченными ресурсами подземных вод вдоль зон выветривания и трещин. Таким образом, использование подземных вод для орошения обычно ограничивается аллювиальными дериватами в речных долинах, где можно обеспечить расход до 5 лит/с [240].

Хотя подземные воды в Эритрее встречаются во всех геологических формациях, их площадь распространения с требуемыми количествами и качеством ограничена. Качество воды, как правило, хорошее или очень хорошее, но оно значительно ухудшается по мере увеличения солености в зависимости от глубины, расстояния от речных русел и приближения к берегу. Существуют три основных гидрогеологических единицы: породы фундамента, метаморфические и интрузивные породы с ограниченной проницаемостью от низкой до умеренной вдоль зон трещиноватости и выветривания; вулканические породы с трещинно -трещинной проницаемостью; и рыхлые отложения с различной межзеренной проницаемостью. Среди них наибольшее значение имеют рыхлые отложения водоносных горизонтов аллювиального или коллювиального/эллювиального происхождения, не ограниченные межзеренной проницаемостью. Глубина подземных вод в этих водоносных горизонтах колеблется от менее 10 м до более 150 м. Из-за своей неоднородной природы эти водоносные горизонты обладают различным потенциалом развития, с коэффициентом пропускания от 100 до 3000 м /сут. Аллювиальные отложения в основных речных руслах обладают значительным потенциалом для орошения из неглубоких подземных вод, которые в настоящее время эксплуатируются. Точно так же коллювиальные отложения, которые были представлены как покрывающие большую часть равнин Мансура и Агордат в Западной низменности, судя по спутниковым снимкам, состоят в основном из пластовых смывов/остаточных почв, которые могут иметь ограниченную мощность [240]. В Мереб-Гаш в Западной низменности преобладают межзерновые водоносные горизонты, трещинные и карстовые водоносные горизонты (то есть топография, образованная растворением растворимых пород, а именно

известняк, доломит и гипс), водоемы, акваклюды и барьеры грунтовых вод. Тогда как нагорье образовано трещиноватыми и сочлененными вулканическими водоносными горизонтами.

Подробные гидрогеологические исследования, в том числе потенциальные запасы и качество подземных вод на национальном уровне, еще предстоит выполнить. Оценка подземных вод обычно проводится на основе анализа аэрофотосъемки, спутниковых снимков и геологических карт [240]. Несмотря на это, на территории бассейна пробурено множество скважин с неизвестной продуктивностью, в основном для хозяйственно-питьевого водоснабжения. Пространственное распределение результатов разведки подземных вод с помощью скважин в бассейне Мереб-Гаш представлено на рисунке 2.6. Распределение показывает, что наибольшее количество скважин устроено в высокогорных районах с высокой плотностью населения и нехваткой поверхностных вод. Качество грунтовых вод на равнинах Западной низменности, включая Мереб-Гаш и близлежащие районы, как известно, является лучшим[242,244].

О 25 50 км

Скважины □ Бассейн

Государственная граница

Рисунок 2.6 Пространственное распределение скважин в бассейне Мереб-Гаш (Источник:

ЕМ1С, 2019 г.)

2.3 Гидрометеорологические условия

Структура и обновление «элементов сети сбора данных должны быть хорошо скоординированы, чтобы гарантировать, что станции для мониторинга различных элементов водного цикла в достаточной степени связаны с созданием интегрированной сети. Такой подход повысит информативность наборов данных как для текущих, так и для непредвиденных будущих потребностей»[245]. Гидрометеорологический мониторинг должен быть непрерывным, и для интерпретации пространственных, а также временных изменений

используется накопление надежных данных за длительные временные периоды. По данным Всемирной метеорологической организации (ВМО) [245], информация «о водных ресурсах требуется для различных целей, в том числе:

1) оценки водных ресурсов страны (количество, качество, распределение во времени и пространстве), потенциала развития, связанного с водой, и способности водоснабжения удовлетворять фактический или прогнозируемый спрос; планирование, проектирование и эксплуатация водных объектов;

2) оценки экологических, экономических и социальных воздействий существующих и предлагаемых практик управления водными ресурсами и планирование рациональных стратегий управления» [245];

3) обеспечения безопасности людей и имущества от опасностей, связанных с водой, особенно наводнений и засух; распределение воды между конкурирующими потребителями как внутри страны, так и за ее пределами; и соблюдение нормативных требований.

«Обычная информация о водных ресурсах включает в себя статистические данные о различных метеорологических и гидрологических элементах (характеристиках), таких как осадки, уровни и расходы воды в реке, уровни воды в озерах и водохранилищах, уровни грунтовых вод, суммарное испарение, концентрации наносов и нагрузки в реках, а также качество поверхностных и подземных вод. Статистическая информация включает в себя средние годовые, месячные или сезонные значения, максимумы, минимумы и выбранные процентили» [245], показатели изменчивости и непрерывные наблюдений (например, гидрографы речного стока). «Гидрологическая сеть должна состоять из минимального количества станций. Минимальная сеть позволит избежать серьезных недостатков в развитии и управлении водными ресурсами в масштабах, соизмеримых с общим уровнем экономического развития региона» [245]. Рекомендуемые минимальные плотности расположения различных гидрометеорологических станций представлены в таблице 2.5.

Таблица 2.5 Руководящие указания ВМО в отношении плотности гидрометрических станций (площадь в км на станцию) [245]

Осадки

Физико-географически е районы Нерегистрир ующие Самопишущ ие (регистриру ющие) Испарени е Речной сток Наносы Качество воды

Прибрежный 900 9000 50000 2750 18300 55000

Горный 250 2500 50000 1000 6700 20000

Равнины

(внутри 575 5750 5000 1875 12500 37500

страны)

Холмистый/не ровный 575 5750 50000 1875 12500 47500

Полярный/засу шливый 10000 100000 100000 20000 200000 200000

(аридный)

Сбор метеорологических данных в Эритрее начался во время итальянского колониального периода. До 1930-х годов по всей стране действовало более 20 метеорологических станций. С 1994 года было установлено несколько новых метеостанций, информация с которых оказалась мало пригодной для использования из-за того, что данные с этих станций были ограниченными и, возможно, ненадежными. В 2009 году в стране действовало только 7 высококлассных метеорологических станций, а также 21 водпост и 244 дождемера. Недостаточные бюджетные ассигнования на систему сбора данных, техническое обслуживание, калибровку станций и расширение наблюдательной сети привели к тому, что более 90% метеорологических и гидрологических станций вышли из строя, привели к пробелам в рядах наблюдений и недостаточному охвату станциями потребностей гидрометеорологического мониторинга. В 2010 году из 200 метеостанций разных категорий действовали только 36% (71 станция). Остальные 65% (129 станций) были частично функционирующими, пассивными и/или неизвестными. Точно так же катастрофически не хватало данных о речном стоке и стоке наносов.

Стратегия качественного и количественного улучшения охвата и статуса гидрометеорологических станций в рамках системы ИУВР Эритреи пока не реализована. А наше недавнее исследование системы управления сбором гидрометеорологических данных и ее состоянием подтвердило негативную тенденцию к ее сокращению на национальном уровне. Современная эритрейская гидрологическая база данных, основанная на наблюдениях, все еще остается фрагментарной и находится на начальной стадии развития [232]. Такие ее атрибуты, как местоположение и распределение, а также тип измерительных инструментов, до сих пор не удовлетворяли требованиям, предъявляемым к национальной сети наблюдений. Если посмотреть на существующее распределение гидрометеорологических станций по всей стране, они в основном устроены в зоне Центрального нагорья, возможно, из-за благоприятной топографии и социально-экономических аспектов. Бассейн Мереб-Гаш имеет хорошие

количественные и качественные показатели наблюдательной сети, которая включает в себя 7 водомерных постов и 14 дождемеров (осадкомеров) (рис. 2.7). Скорее всего, общее фактическое количество дождемеров, установленных на территории бассейна и используемых различными хозяйствующими субъектами, больше, чем указано выше. Таким образом, основная гидрометорологическая проблема последних двух десятилетий заключалась не только в несоответствии станций наблюдений всех типов руководящим принципам ВМО (Таблица 2.5), но и в их ненадлежащем управлении и эксплуатации.

2.4 Землепользование и почвенный покров

Основными формами землепользования в Эритрее являются сельское хозяйство и животноводство (таблица 2.6). Пастбища и бесплодные земли составляют около 56.3% и 34.1% соответственно. Большая часть страны состоит из саванн, степей и пустынь, особенно на юго-западе низменностей и на востоке у Красного моря. Высокогорья, отметки которых колеблются от 1500 до 2000 м, считаются одними из самых древних районов, возделываемых человеком, и демонстрируют признаки чрезмерного использования. Растениеводство обычно сосредоточено в зоне влажных высокогорий и в низинах. Излишне говорить, что современный статус видов землепользования расширяется из-за роста населения и численности населенных пунктов, а также различной хозяйственной и другой деятельности. Глобальная база данных (01оЬеЬаиё30) была использована для описания самого последнего состояния землепользования/растительного покрова в бассейне Мереб-Гаш (рис. 2.7). Соответственно, на этой территории преобладают пастбищные угодья (55%), «голые» (неиспользуемые) земли (21%) и пахотные земли (17%). Остальные представляют собой леса, водоемы, населенные пункты и т.д. [246].

Таблица 2.6 Землепользование / почвенный покров Эритреи

Землепользование Площадь (103га) % от общей площади

Пашня 439 3.5

Богарные земли (417) (3.4)

Орошаемые земли (22) (0.2)

Пастбища 7000 56.3

Леса 737 5.9

Урбанизированные земли 13 0.1

Бесплодные земли 4243 34.1

Всего 12432 100

Рисунок 2.7 Классификация землепользования/почвенного покрова (землепользование было адаптировано на основе глобального продукта данных о почвенном покрове (GlobeLand30), полученного из http:Wwww.globallandcover.com; гидрометеорологические станции были

адаптированы из EMIC в 2019 г.)

В Эритрее орошение получило свое развитие в 1901 году, на экспериментальной основе и на территории низменных равнин. В последующие годы масштабы внедрения ирригационных технологий резко возросли по всей стране; яркими примерами этого стали поместья Элаберед и Али-Гидер, садоводческие фермы в районе Барка и их последующее расширение до Гинды, Декемхаре и Май-Айни. Среди таких примеров в 1928 году было завершено строительство первой очереди ирригационной системы Тесеней (площадью 3000 га), расположенной на низменной равнине Мереб-Гаш. В перспективе этот проект был предназначен для орошения около 10000 га земель. Однако его функциональность неоднократно нарушалась, в первую очередь из-за периодически возникающих конфликтов. В 2010 году общая площадь орошения в районе Тесеней (Ведикияр, Агер, Алигидер) составила 5164 га. Помимо ограниченной информации об усилиях по восстановлению и расширению проекта, неизвестны его текущий статус, объем потребления воды, площадь и тип орошения. На рисунке 2.8 показаны приоритетные области сельскохозяйственного развития с использованием различных схем орошения. Западная низменность в бассейне Мереб-Гаш входит в число регионов, которым правительство Эритреи уделяет первоочередное внимание (выделено зеленым цветом) в

вопросах комплексного использования водных ресурсов в рамках национальных программ развития. В конечном итоге цель всего этого состоит в создании ирригационных систем, основанных на современных технологиях, повышающих эффективность использования воды, и в конечном итоге увеличивающих продуктивность сельского хозяйства. Такие системы включают в себя, в первую очередь, дождевание (например, Dighe, Forto, Haykota, Guluj, Mensura, Mogolo и т.д.), дисперсное и капельное орошение, орошение с помощью дождевальных машин (машинное орошение). Некоторые из традиционных и современных ирригационных мероприятий в Верхнем Меребе и низменных равнинах Мереб-Гаша в 2020 и 2018 годах представлены в таблице 2.7 и таблице 2.8, соответственно [246].

Рисунок 2.8 Приоритеты в области сельскохозяйственного развития (Карта, подготовленная

МoА в 2011 году и получена из EMIC в 2019 г.)

Таблица 2.7 Землепользование в пределах некоторых суббассейнов в Верхнем Меребе

Подзона Суббассейн Площадь под дождем (дождевыми осадками) (га) Поливные (орошаемые) земли (га) Площадь кустарников (га) Общая площадь (га)

Дебарва Гергера (Цилима) 29467 697 20527 50691

Май-Айни и Цорона Хаземо 18881 2192 35281 56353

Мендефера и Эмни-Хайли Май-Текела 18846 3140 12610 34596

Ади-Квала Цаэда-Келай 24157 743 52391 77291

Май-мой Убель 4830 574 33738 39142

Май-мой Мегерба 5897 173 18792 24862

Всего 102078 7519 173339 282935

На основе данных Министерства сельского хозяйства Эритреи (MoA), 2020

Таблица 2.8 Орошение на территории западных низменных равнин в бассейне реки Мереб-Гаш

Подзона Земли, пригодные для орошения (га) Орошаемые земли (га)

Тесенси 2345 2120

Айкота 2316 1204

Лаелай-Гаш 243 121

Шамбуко 508 351

Баренту 116 62

Гонье 18 12

Молки 11 3

Всего 5556 3872

На основе данных MoA, 2018

Почвенный покров в Эритрее так же разнообразен, как рельеф и климат. В высокогорьях, особенно на равнинах с коллювиальными материалами, почвенный слой достаточно глубокий. Но почвы небольшой мощности по глубине также распространены на большей части страны. В целом, почвы имеют песчаную структуру, включая супеси, почва которых состоит из гранита, песчаника и кварцита. Почвы низин - мелкие, щебнистые и каменистые, с крупной или очень крупной структурой. Обычно почвы классифицируются как хромовые лювисоли, эутрические камбизоли, литосоли и гаплик, ксерозоли. Почвы прибрежных равнин крупнозернистые, с песками и супесями. На прибрежных равнинах почвы также известковые; они либо темно-коричневого, либо темно-серо-коричневого цвета. В северных прибрежных районах преобладают регозоли, тогда как в южной части равнины Данакил преобладают засоленные почвы, за которыми следуют регозоли и литосоли. Почвы

Западной низменности относятся к йермозолям, регозолям, хромовым вертисолям, камбисолям, лювичу, ксерозолям и флювисолям[247].

В связи с недоступностью некоторых данных об особенностях почвенного слоя, информацию о почвах в пределах бассейна Мереб-Гаш (Рисунок 2.9) наилучшим образом можно описать с помощью Цифровой карты почв мира (DSMW). Таким образом, на равнинах Западной низменности и Центрального нагорья преобладают йермозолы (32%) и гуминовые камбизоли (37%) (таблица 2.9). Как упоминалось ранее, интенсивная эрозия почв очевидна и вызывает беспокойство. По-видимому, она связана с характером осадков и унаследованной деградированной природной среды как следствием эпохи колонизации и периодов военных и политических конфликтов. Если в высокогорных регионах наиболее благоприятны как климат, так и почва, то районы, расположенные ниже 1500 м над уровнем моря, характеризуются высокими температурами воздуха и повышенной эвапотранспирацией, что снижает содержание влаги в почве, и в конечном итоге влияет на сельскохозяйственную продуктивность земель [247].

Рисунок 2.9 Состав единиц картографирования почв исследуемого района (глобальная почвенная карта ФАО http://www.fao.org/nr/land/soils/digital-soil-map-of-the-world/en/)

Таблица 2.9 Картографические единицы почв и состав исследуемой территории (по ФAO)[248]

Номер единицы Обозначение

Доминирую щая Площадь % от

картирования единицы (км2)

(преобладающая)почва водосбора

почвы картирования

почвы

5 Ao41-2bc Краснозем субтропиков 1478 6

26 Be9-3c Бурые лесные оподзоленные почвы 512 2

31 Bh12-3c Буроземы грубогумусовые глеевые 4209 18

32 Bh13-2/3c Буроземы грубогумусовые глеевые 133 1

34 Bh4-2c Буроземы грубогумусовые глеевые 4245 19

116 Jc4-2a Аллювиальные дерново-опустыниваю щиеся карбонатные почвы 104 0

160 Ne20-3b Богатые глиной темно-красные почвы переменно-влажных областей 1704 7

176 Qc2-1bc Черноземы оподзоленные 1048 5

246 Re59-2c Слаборазвитая минеральная почва на эродированных землях 20 0

277 Vc36-3a Трещиноватые в сухой сезон почвы с высоким содержанием экспансивных глинистых минералов 299 1

311 Xh19-2a Солончаки 909 4

314 Xh20-2a Солончаки 837 4

331 Xl14-2a Серые лесные почвы 35 0

337 Y3-2a Пустынные почвы 7332 32

Примечания: 1, 2 и 3 обозначают соответственно грубые, средние и тонкие текстуры; a, Ь, c обозначают соответственно плоские (уклон 0-8%), волнистые (неровные участки) (уклон 830%) и холмистые (уклон>30%) участки.

В районе Дебарвы (Верхний Мереб) преобладают такие типы почв как EutricNitosols (богатые глиной темно-красные почвы переменно-влажных областей) глинистые почвы (75%), затем идут гуминовые камбизоли глинистых суглинков (25%). Согласно классификации почв на основе инфильтрации, обе категории почв подпадают под третью гидрологическую группу ( то есть почвы имеют медленную инфильтрацию и скорость перетока воды при тщательном увлажнении, а также слой, который препятствует движению воды вниз или имеет текстуру от умеренно мелкой до мелкой.

Общая классификация видов землепользования включает в себя преимущественно пастбища (54%) и пахотные земли (41%) [233].

2.5 Стратегическое планирование устойчивого развития и управления водными

ресурсами

Система управления водными ресурсами представляет собой сложную структуру с взаимосвязанными искусственными и естественными поверхностными и подземными водными объектами (реками, озерами, водохранилищами, прудами и т.д.), которые предназначены для обеспечения рационального использования и защиты водных ресурсов и гидротехнических сооружений. Устойчивое развитие и использование водных ресурсов имеет экологические, социальные, правовые, экономические и другие аспекты, которые требуют многоотраслевой и межотраслевой координации и сотрудничества на национальном и/или международном уровнях. Разные страны используют различные стратегии управления своими водными ресурсами с возможно общей целью - обеспечения устойчивого развития. В Эритрее деятельность, связанная с водными ресурсами, осуществляется совместно различными структурами (учреждениями), у которых отсутствуют четко определенные роли и обязанности. Неопределенность функций и отсутствие надежной координации между этими учреждениями сказываются на общей системе управления. WRD под эгидой Министерства земельных, водных ресурсов и окружающей среды (MoLWE) в основном поручено администрирование и управление водными ресурсами страны. Организационная структура WRD (рис. 2.10) показывает, что система развития и управления водными ресурсами имеет три основных направления: 1) оценка и информация о водных ресурсах, 2) развитие водных ресурсов и 3) использование и управление водными ресурсами.

Исследование сильных и слабых сторон сложной системы водных ресурсов бассейна Мереб-Гаш с целью определения соответствующих направлений развития (например, консервативное развитие, стабильное функционирование, интенсивное и инновационное развитие) было выполнено на основе SWOT-анализа. SWOT-анализ - это системный и всеобъемлющий инструмент определения стратегии, который учитывает внутренние (сильные

и слабые стороны) и внешние (возможности и угрозы) факторы [249]. В то время как комбинации сильных сторон и возможностей (О) имеют положительные или благоприятные эффекты, слабые стороны и угрозы (Т) представляют собой отрицательные или

неблагоприятные воздействия на систему [250-252].

Рисунок 2.10 - Организационная структура Департамента WRD Правительства Эритреи ^ЯС,

2019)

Устойчивое развитие определяется как «экономическое развитие, которое удовлетворяет потребности нынешнего поколения без ущерба для способности будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности» [234] или просто как совместное развитие человеческих и природных систем. SWOT-анализ начинается с выбора индикаторов, дающих исчерпывающую информацию о системах, формирующих устойчивое развитие. Чтобы определить набор индикаторов для оценки развития общества, необходимо выделить соответствующие секторы или подсистемы исследуемой антропосферы (техносферы). С точки зрения системы устойчивого развития, можно выделить шесть основных подсистем: индивидуальное развитие, социальная система, правительство, инфраструктура, экономическая система, а также ресурсы и окружающая среда. Все указанные подсистемы можно объединить в человеческую систему, систему поддержки и естественную систему (рис. 2.11). «Жизнеспособность всей совокупности систем зависит от правильного функционирования

подсистем. Следовательно, основная задача будет заключаться в том, чтобы найти соответствующие индикаторы для каждой подсистемы, дающие адекватную информацию о ее вкладе в жизнеспособность всей совокупности систем» [234].

Человеческая система

Система поддержки

Естественная система

Рисунок 2.11 Основные системы антропосферы (техносферы)

В этом исследовании предполагается, что устойчивое развитие системы водных ресурсов включает четыре составляющие показателей: водных ресурсов, социальной, экономической и экологической сфер. Для каждой составляющей были выбраны по четыре индикатора (И, 12, В и т.д.), каждый из которых каким-либо образом отражал текущее состояние водных ресурсов Эритреи в целом и бассейна Мереб-Гаша в частности.

Далее в общей сложности было отобрано шестнадцать индикаторов, соответствующих четырем направлениям (таблица 2.10). Каждому индикатору присваивался отрицательный (-) или положительный (+) знак, обозначающий тенденцию к снижению или повышению своей роли. Например, годовой объем стока зависит от ресурсов поверхностных вод и площади поверхности земли (водосбора), которые являются внутренними факторами. В связи с отсутствием точного значения годового объема стока выводы о его роли были сделаны на основании статистического анализа массивов климатических данных реанализа рассматриваемого региона, характеризующегося преимущественно засушливыми условиями,

начиная с 1990 года. С уверенностью можно утверждать, что засушливые климатические условия уменьшили годовой сток. Следовательно, годовой объем стока оказывает отрицательное (-) влияние на систему в целом и, безусловно, указывает на ее слабость С^. Аналогичным образом, были выполнены те же процедуры с другими индикаторами с целью формирования обобщенного SWOT-анализа системы водных ресурсов, представленного в таблице 2.11 и на рисунке 2.12. Следует отметить, что были сделаны некоторые субъективные выводы о взаимном размещении индикаторов в таблице SWOT-анализа. Например, если рассматривать страну в целом, то плотность населения в Эритрее относительно невысокая - 29 человек на км2. Но эта ситуация может кардинально измениться при рассмотрении конкретных мест или суббассейнов, где плотность населения и потребление водопользователей значительно выше среднего по стране.

Таблица 2.10 Показатели (индикаторы) развития системы водных ресурсов[253-255]

Показатели водныхресурсов Социальные показатели Экономические показатели Экологические показатели

И Величина годового стока (-) ^Естественный прирост населения (-) 19 Рост ВВП (+) П3 Проблемы загрязнения - качество воздуха и пресной воды, образование отходов (+)

12 Истощение водных ресурсов (-) К Плотность населения (+) 110 Промышленность, требующая воды (+) П4 Изменение климата (-)

В Соотношение внешних и общих возобновляемых водных ресурсов -коэффициент зависимости (-) 17 Уровеньурбанизации (+) Ш Сельское хозяйство, требующее воды (+) П5 Пространственная протяженность экосистем, связанных с водой (+)

М Водные ресурсы, приходящиеся на душу населения(-) К Политическая стабильность и отсутствие насилия/терроризма(+) 112 Уровень инфляции (-) П6 Эффективность очистки сточных вод (-)

Рисунок 2.12 Схема оценки системы водных ресурсов

Таблица 2.11 Результаты SWOT-анализа системы водных ресурсов Эритреи

Сильные стороны Слабые стороны

Политическая воля и приверженность Дефицит воды и изменчивость стока

принципам устойчивого развития Низкий экономический рост

Обеспечение объектов водоснабжения и Демографическое давление и

« к и в целом инфраструктуры конкуренция водопользователей

ч о ^ Технологическое и социальное развитие Отсутствие действующих законов о воде

и к к общества Отсутствие научного обеспечения

К <и а Наличие правил обращения с отходами деятельности органов власти

н ^ К т Управление речными бассейнами Недостаточная координация между

(водосборами) заинтересованными сторонами Низкая эффективность реализации проектов

Возможности Угрозы

Скоординированная реализация плана Экологическая, экономическая, военная

ИУВР и политическая нестабильность

Программы адаптации к изменению Водные опасности (угрозы и риски) и

климата и смягчению его последствий высокий коэффициент зависимости

X Л Повышение эффективности Давление загрязняющих веществ

ч Й X о использования и продуктивности Низкий уровень соблюдения

Л к а Й водных ресурсов нормативных актов и законодательства

СР о £ Я Интеграция элементов систем Взаимозависимость водных ресурсов и

Й и к X а экологического менеджмента экологических систем

Политическая стабильность Слабые механизмы государственного

я В <и К финансирования

т Мировой опыт в области управления Воздействие трансграничного

35 водными ресурсами и экосистемами нерационального управления на водные

н0 X ч о ресурсы

СР Й X Региональное сотрудничество в области Глобальные угрозы (например,

$у и интегрированного управления (или изменение климата, последствия

комплексного использования) водными ресурсами изменения климата и т.д.)

К сильным сторонам (8), развивающим водохозяйственную систему страны, безусловно, относится рост темпов водохозяйственного и природоохранного строительства. В таблице 2.12 представлена краткая информация о недавно построенных гидроузлах комплексного назначения. Эти комплексы гидротехнических сооружений наряду с другими позитивными видами деятельности, такими как строительство водозаборных сооружений, исследования и использование подземных вод с помощью скважин для водоснабжения, террасирование речных долин, облесение, создание гидрометрических, а также ограждающих и регуляционных сооружений, являются подтверждением имеющейся политической воли государства и приверженности делу усиления потенциала национальных водных ресурсов.

Типичным примером успешно реализованного водохозяйственного проекта является гидроузел Алебу с шлюзом-регулятором для подачи воды в ирригационную систему (фото на рисунке 2.13). Развитие водохозяйственных комплексов, включающих в себя поверхностные

водоемы, подтверждается их существенным (на 51%) ростом за истекшее десятилетие; площадь

2 2 водохранилищ изменилась с 31 км в базовом периоде (2001-2005 гг.) до 48 км в 2011-2015 гг.

В ежегодном рейтинговом отчете Индекса процветания «Legatum» за 2020 год[256]сказано, что

Эритрея добилась достаточно высоких результатов в области охраны окружающей среды и

сохранения здоровья населения, заняв 117-е место из 167 стран мира. Очевидно, что такая водохозяйственная деятельность (особенно строительство крупных гидроузлов) косвенно создала благоприятные возможности для развития программ технологического роста и трансфера технологий. Как отмечалось во введении, понимание политиками и лицами, принимающими решения, тактики рационального использования природных ресурсов и охраны окружающей среды должно быть отражено в различных национальных программах и стратегиях. Так, например, все проекты развития должны в обязательном порядке пройти процесс конкурсного отбора с целью установления соответствующего уровня экологической оценки и степени воздействия на окружающую среду. Несомненно, подобные усилия, хотя и сдерживаются различными ограничениями, как в практической плоскости, так и с технической стороны, существенно повысили бы доступность водных ресурсов, эффективность охраны окружающей среды и, возможно, стимулировали бы экономическое развитие.

Таблица 2.12. Сведения о некоторых водохранилищах, построенных в бассейне Мереб-

Гаш

Название гидроузла (плотины) Площадь водосбора (км2) Емкость водохранилища (млн м3) Площадь водной поверхности (га)

Фанко-Рави 135 20 218

Фанко-Цимуэ 140 10 216

Гергера (Меселам) 523 32 320

Герсет* 200 150 1867

Логотип (Ади-Хало) 106т 32 114

--------1-1-;->¡5-1-

Примечания: По материалам компании SegenConstruction, 2019; примыкает к бассейну реки Мереб-Гаш; и ^неофициальная оценка

Рисунок 2.13 - Проект гидроузла Алебу и ирригационной системы: автоматический водосброс (слева) и водозаборное сооружение (справа) (фотография была адаптирована из архива

строительной компании Segen, 2019 г.)

Интенсивный рост населения, экономическое развитие и урбанизация страны, среди прочего, являются движущими силами спроса на воду. Плотность населения сильно различается по территории Эритреи и зависит от климатических условий регионов, ландшафта, наличия водных и земельных ресурсов, характера предоставления государственных услуг и т.д. Как отмечалось ранее, 70-80% населения Эритреи занимается натуральным сельским хозяйством. Пространственная и временная неравномерность выпадения осадков, региональные конфликты и традиционные (консервативные) методы ведения сельского хозяйства по-прежнему сдерживают аграрное производство и экономическое развитие страны. Индустриализация находится на начальной стадии совершенства. При этом активизировались инициативы, направленные на преобразование традиционного уклада сельского хозяйства. Наблюдаются обнадеживающие шаги по восстановлению существующих и созданию новых перерабатывающих и производственных предприятий. Эти проблемы наряду с растущей урбанизацией (а ее уровень в Эритрее составил 3,86% в период с 2015 по 2020 годы) могут придать ускорение и способствовать экономическому развитию страны.

Всемирный банк использовал валовой национальный доход (ВНД) на душу населения как критерий классификации стран на государства с высоким доходом, доходом выше среднего, доходом ниже среднего и низким доходом. Соответственно, страны с ВНД на душу населения менее 1036 долларов определяются как страны с низким уровнем дохода, от 1036 до 4045 долларов - с уровнем дохода ниже среднего, от 4046 до 12 535 долларов - с уровнем дохода выше среднего и более 12 535 долларов - с высоким уровнем дохода[257]. Эритрея, вопреки указанной классификации Всемирного Банка, вошла в число наименее развитых стран (НРС) мира с низким уровнем дохода, несмотря на то, что ее ВНД составил в 2017 году 1750 долларов.

Для более комплексной и объективной оценки общества Программа развития ООН (ПРООН) использует Индекс человеческого развития (ИЧР), который является составным индексом, ориентированным на ожидаемую продолжительность жизни человека, образование и ВНД: значения ИЧР, равное 0 и 1, означают плохое и идеальное развитие, соответственно. В то время как средний мировой показатель ИЧР в 2018 году оценивался в 0,728, показатель ИРЧ Эритреи составил в том же году значение 0,440 [258], что стало одним из самых низких значений по сравнению даже с большинством африканских стран к югу от Сахары. Более низкие темпы экономического развития в этой части африканского континента, по-видимому, связаны с различного рода конфликтами, эпидемиями и экономическими кризисами.

Согласно экономическим оценкам и прогнозам Всемирного банка ожидается, что экономика Эритреи вырастет в 2021 и 2022 годах на 2 и 4,9%, соответственно. Очевидно, что эти значения намного ниже минимальных 7% ВВП в год для НРС. Существенное экономическое развитие могут гарантировать только двузначные темпы роста ВВП в течение очень длительного периода времени.

Самый высокий темп роста (13%), зафиксированный в 2018 году, не был совпадением с региональным мирным соглашением 2018 года; скорее, это свидетельство того, что для достижения устойчивого развития нет альтернативы региональной стабильности. В этой связи есть надежда, что текущая геополитическая ситуация в регионе, вероятнее всего, приведет к более стабильному состоянию региона [13], тем самым проложив путь для уверенного и устойчивого экономического роста.

К слабым сторонам (W), сдерживающим развитие водохозяйственной системы страны, безусловно, относится наличие водных угроз или рисков. Водный риск можно определить как вероятность того, что рассматриваемый регион столкнется с какой-либо угрозой или проблемой, связанной с водой и водной стихией, включая дефицит воды (измеряемый с помощью таких показателей, как нехватка воды и частота засух) и стихийные бедствия (например, наводнения). Согласно Falkenmark and Widstrand [259], способность государства устойчиво удовлетворять спрос на воду оказывается под угрозой в том случае, когда годовые объемы возобновляемых водных ресурсов (TRWR) на душу населения падают ниже значения

3 3

1700 м . В случае значений TRWR ниже 1000 м на человека население страны сталкивается с хронической нехваткой воды, а ниже 500 м - с сильным дефицитом воды. По разным данным значение TRWR для Эритреи составляет от 1399 до 2143 м на душу населения, что намного ниже, чем в среднем по африканскому континенту и в мире в целом: 3133 и 5675 м3 на душу населения, соответственно. По данным института исследования мировых ресурсов (ИМР) [253] показатель дефицита воды для Эритреи составил 3,34 балла в 2010 году и составит 3,0 балла в 2040 году. В дополнение к сказанному, отношение объема внешних возобновляемых водных

ресурсов к TRWR (также известное как «коэффициент зависимости») достаточно высокое (61,72%). Таким образом, на состояние водных ресурсов Эритреи в теории и с большой вероятностью повлияет деятельность, осуществляемая за пределами ее территории, особенно это касается бассейнов рек Мереб-Гаш и Сетит. При этом следует отметить, что засухи, произошедшие в Эритрее с пятилетней повторяемостью в 2003, 2008 и 2011 годах, привело к неблагоприятным последствиям для продовольственной безопасности и экономики в целом. Исследование[233]показал, что низинные равнины в бассейне Мереб-Гаш (например, Тесеней, Кассала и др.) оказались подверженными влиянию экстремальных природно-климатических явлений (засухам и периодическим наводнениям). Все вышесказанное констатирует о том, что Эритрея является одной из стран мира с высокой или чрезвычайно высокой уязвимостью к водным рискам.

Другая слабая сторона, сдерживающая развитие водохозяйственной системы страны, связана с ростом ее населения. В сочетание с иногда нерегулируемым, неэффективным и некорректным водопользованием рост населения(а годовой прирост населения составил 1,3% в 2019 г.) создает чрезмерную нагрузку на водные ресурсы. Следует так же отметить, что в Эритрее во многих местах документально зафиксировано снижение уровня грунтовых вод, связанное с чрезмерной эксплуатацией и недостаточной практикой пополнения их запасов. На некоторых участках это состояние дошло до полного истощения, заиления и засоления отдельных скважин и полей скважин. Базовый уровень истощения водных ресурсов измеряется отношением суммарного водопотребления к доступным объемам возобновляемых источников воды. Суммарное водопотребление включает в себя хозяйственно-бытовое, промышленное, ирригационное и животноводческое. Доступные объемы возобновляемых источников воды включают в себя влияние водопотребителей в верхнем течении реки и зоне больших гидроузлов на доступность воды в нижнем течении. Более высокие значения указывают на большее влияние на местное водоснабжение и снижение доступности воды для пользователей, находящихся ниже по течению. Базовое истощение аналогично фоновому водному стрессу; однако вместо того, чтобы смотреть на общий объем воды (безвозвратный плюс невостребованный), базовое истощение воды рассчитывается с учетом только безвозвратного водопотребления. В связи с этим коэффициент использования водных ресурсов в бассейне (water depletion) Мереб-Гаш был чрезвычайно высоким (более 75%) [253].

Своевременная оценка и прикладные исследования водных ресурсов имеют первостепенное значение для планирования и принятия решений. Требуются, основанные на исследованиях достоверные знания о количестве и качестве воды, гидрогеологии, «гидроинформатике, производительности и эффективности, развитии и управлении водными ресурсами, а также о глобальных и национальных проблемах, таких как изменение климата и

его последствия» [251]. Кроме того, устойчивое развитие водных ресурсов и управление ими зависит от институционального потенциала, генерирующего новые знания и разработки новых приложений посредством обучения, исследований, разъяснительной работы и консультирования. Хорошо организованное научное сообщество может внести огромный вклад в устойчивое развитие и управление водными ресурсами. Пробелы в научно обоснованной информации, неквалифицированные кадры, низкий уровень согласованности между различными правительственными и государственными субъектами управления, а также недостаточное финансирование - вот лишь некоторые из причин отсутствия всеобъемлющей информации о подземных и поверхностных водах. Следовательно, слабая реализация и неэффективное управление водохозяйственными сооружениями в сочетании с неисправностью систем водоотведения в западной низменности [246], где расположена значительная часть бассейна Мереб-Гаш, являются неопровержимыми фактами, закрепляющими вышеупомянутые недостатки (или слабые стороны).

Продолжительная и надежная стабильность внутри страны, многообещающая государственная политика, институциональная оценка роста людских ресурсов (3,5 балла по 6-балльной шкале в 2019 году) и региональное сближение общества в 2018 году, как ожидается, укрепит мир и экономическую интеграцию, и в целом может принести много пользы, в том числе обеспечить переход к устойчивому развитию водных и других природных ресурсов, открывая новые возможности (О) развития национальной водохозяйственной системы. Многочисленные оценки политической стабильности и отсутствия насилия/терроризма для Эритреи были стабильно невысокими, начиная с 2000 года (т.е. -0,7) [255]. В 2020 году существенное улучшение (в 18,51%) среди различных показателей процветания «Legatum»в сравнение с тем, что было десять лет назад, произошло во второй по значимости сфере - сфере региональной безопасности [256].

За исключением локальных городских территорий, такие проблемы загрязнения, как низкое качество воздуха и пресной воды, не контролируемое образование отходов, скорее всего не вызовут тревогу из-за первичного уровня индустриализации и небольшой численности населения страны. По оценкам FAO-AQUASTAT [260], в 2017 году объем городских сточных вод составил всего 0,0181 км . Менее загрязненная окружающая среда наряду с относительно строгим соблюдением национальных и международных требований и рекомендаций к экологической безопасности смогут обеспечить сохранность естественных экосистем. Успешная реализация государственной водной политики, водного законодательства и многосторонних природоохранных соглашений, таких какконвенция о биологическом разнообразии (КБРЫ), конвенция ООН по борьбе с опустыниванием ирамочная конвенция ООН об изменении климата (РКИК), создаст дополнительные возможности для решения

водных и экологических проблем. Попытки интегрировать элементы систем экологического менеджмента с водными ресурсами также приносят свои плоды, а, следовательно, их необходимо развивать с большим усердием. Существуют различные факторы, способствующие дальнейшему увеличению существующей пространственной протяженности водных экосистемы и продуктивности воды, сводя к минимуму последствия изменения климата и рисков, связанных с вредным воздействием вод. К ним, в первую очередь, относятся программы адаптации к изменению климата и смягчения его последствий, решимость и приверженность правительства страны принципам водной безопасности, а также наличие хорошо организованных сообществ людей и постоянных инвестиций в развитие человеческого и институционального потенциалов. Здесь не следует забывать о необходимости обращать серьезное внимание на возможные препятствия, возникающие в процессе внедрения всего пакета указанных мер. Одним из таких препятствий является отсутствие соответствующих государственных институтов, например, национального института водных технологий. Следовательно, обновление плана действий в рамках ИУВР и его надлежащее выполнение в целом создает дополнительные возможности развития и может в конечном итоге привести к созданию жизнеспособной и устойчивой водохозяйственной системы. Здесь важен опыт других стран в разработке систем управления, экономических механизмов, а также показателей учета водных ресурсов.

Далее рассмотрим угрозы (Т), которые потенциально могут повлиять на эффективность и справедливость использования водных ресурсов, а следовательно устойчивость водохозяйственной системы Эритреи.

Известно, что экономический рост необходим для удовлетворения человеческих потребностей и улучшения качества жизни; он сокращает бедность и повышает уровень жизни. Напротив, замедление экономического роста ухудшает уровень жизни и увеличивает бедность и нестабильность в обществе. Последствия пандемии оказали обратное воздействие на ранее достигнутые успехи в экономике, усугубляя проблемы продовольственной безопасности и другие нерешенные вопросы. На данный момент глобальные и национальные перспективы остаются крайне неопределенными и связанными с серьезными рисками на пути пандемии и возможностью зарождения нового финансового кризиса. Более того, страны Африканского Рога довольно долгое время были зоной военно-политического конфликта из-за внутренних и внешних факторов, сдерживающих усилия по устойчивому развитию региона. Показатели региональной политической стабильности были намного ниже, чем в среднем по миру. В целом, по рейтинговому отчету Индекса процветания «Legatum»в регионе наблюдались низкие показатели благосостояния. Так, например, Эритрея заняла только 160-е место из 167 стран мира, показав улучшение лишь на 3,25% за период с 2010 по 2020 год. Оценка инвестиционной

среды в 2020 году составила всего лишь 33,28 усл. единицы, что чуть выше, чем у Южного Судана с показателем 32,43. Таким образом, экономика страны не стала более открытой отчасти из-за имеющихся ограничений в коммуникационной и транспортной инфраструктуре, нестабильных прав на собственность и защиту инвестиций, а также ограниченного доступа к финансам. Инвестиционная среда, хозяйственные условия для предприятий, доступ к рынкам и состояние инфраструктуры, а также качество экономики Эритреи в целом за последнее десятилетие практически не изменились [256]. Как отмечалось ранее, несмотря на установление мира в регионе после межгосударственного и внутригосударственного сближения в 2018 году, сценарий отсутствия безопасности в стране весьма вероятен. То есть сочетание слабой экономической системы и высокого уровня политической неопределенности, наряду с другими факторами (водными, военными, социальными, политическими и экологическими), может ухудшить и без того хрупкие и сложные условия безопасности.

Поскольку 60,5% населения Эритреи проживает в сельской местности, водоснабжение сельских районов остается ключевым приоритетом как для социального, так и для экономического развития. В Эритрее в настоящее время орошается менее 10% пахотных земель. По данным FAO-AQUASTAT [260], около 68 и 57% всего населения имеют ограниченный «доступ к питьевой воде и средствам гигиены, соответственно. Другими словами, 32 и 43% от общей численности населения, большинство из которых проживает в сельской местности, не имеют доступа к питьевой воде и средствам санитарии, соответственно» [234]. В городских районах твердые бытовые отходы без механического просеивания или сепарации, с минимальной степенью очистки вывозятся на свалки. В большинстве случаев свалки эксплуатируются ненадлежащим образом, например, у них нет защитного нижнего слоя, предотвращающего попадание загрязняющих веществ в поверхностные воды и подземные горизонты. С другой стороны, загрязненные воды из большинства источников образования отходов обычно сбрасываются без надлежащей очистки в естественные речные системы. Поэтому, в целом эффективность переработки отходов достаточно низкая, что усугубляет процессы загрязнения внутренних водоемов и окружающей среды. Ожидаемо, что эти проблемы наряду с недостаточным финансированием и низким уровнем соблюдения законодательства станут серьезной угрозой для здоровья населения и состояния окружающей среды.

Глобальные угрозы, такие как изменение климата Эритреи, уже реально осознаются в различных секторах экономики. Изменение климата и его негативные последствия затрагивают многие отрасли, среди которых водохозяйственный комплекс может стать наиболее чувствительным к таким изменениям. Глобальные климатические прогнозы [261] также предсказывают усиление экстремальных природных явлений (засух и наводнений), которые, в

свою очередь, повышают уязвимость к изменению климата. Недавнее исследование [262] показало, что более 88% фермерских хозяйств в Эритрее оказались уязвимыми к изменению климата в результате совокупного воздействия на них внешних факторов, чувствительности к внутренним факторам и более низкого уровня адаптивной способности.

Кроме того, в связи с увеличением потребности в воде, река Нил оказалась в центре сложного межгосударственного спора, в котором участвуют несколько стран, в первую очередь Эфиопия, Египет и Судан. Указанная проблема, наряду с другими внешними факторами, представляет собой потенциальные региональные угрозы для справедливого использования общих водных ресурсов.

С учетом результатов построенного SWOT-анализа стало ясно, что жизнеспособности водохозяйственной системы на национальном или бассейновом уровнях серьезно угрожают неразрывно связанные факторы. Вообще говоря, текущие действия по преодолению «угроз» и «слабостей» не кажутся соразмерными. Очевидно, что глобальные и региональные угрозы устойчивости водной системы требуют неотложного и особого внимания. Однако, очевидно, что скорость изменений (например, климата, деградации земель и т.д.) больше, чем скорость, с которой система может адекватно реагировать, особенно, в региональных условиях Африканского Рога. Поскольку скорость изменений превышает способность реагировать, водохозяйственная система теряет свою жизнеспособность и устойчивость. Помимо глобальных и региональных угроз, социальной устойчивости в Эритрее в настоящее время угрожает повышенная «динамика развития современных технологий, экономики и населения, которые могут ускорить темпы экологических и социальных изменений. С другой стороны, растущее структурное (институциональное) сопротивление реорганизации (структурная инерция) снижает способность своевременно реагировать» [262]. Поэтому стратегии, направленные на повышение устойчивости системы водных ресурсов, должны разрабатываться так, как показано на рисунке 2.14.

БО-Б: Развитие инфраструктуры и объектов водного хозяйства, при наличии политической воли и приверженности к внутренней стабильности в стране; БО-О: Внедрение ИУВР на всех уровнях управления водными ресурсами; усиление роли государства и общества в использовании общих водных ресурсов; БО-О: Использование современных технологий и человеческих знаний и навыков для повышения эффективности управления, развития и производительности системы водопользования.

БТ-Т: Укрепление региональных и международных отношений; сведение к минимуму экологической, водной и политической нестабильности; БТ-Т: Обеспечение роста институционального и человеческого потенциала для повышения эффективности применения законов и правил; БТ-Т: Создание современных механизмов финансирования для обеспечения

бесперебойного и устойчивого

функционирования всей системы.

ШО-О: Повышение эффективности и продуктивности водопользования,

бережное использование и сохранение водных и земельных ресурсов; сокращение потерь; ШО-О: Укрепление механизмов планирования, управления и подотчетности; обновление

межсекторальной и многосекторальной координации; ШО-Ш: Создание института современных водных технологий, ответственного за обучение, исследования и информирование.

ШТ-Ш: Разработка инновационных технологий использования

нетрадиционных источников воды в качестве альтернативных существующим; ШТ-Т: Внедрение инновационной стратегии адаптации и защиты от глобальных угроз; строгое

исполнениепрограмм ИУВР и охраны окружающей среды.

Рисунок 2.14 Стратегии улучшения состояния водных ресурсов, разработанные на основе

элементов SWOT-анализа

Выводы по главе 2

Мереб-Гаш (приток Нила) - один из основных речных бассейнов Эритреи, имеет сложный водосборный ландшафт. В то время как в рельефе верхнего течения (где расположен суббассейн Дебарва) преобладают гористая местность и холмы с высоким градиентом с ограниченными равнинами (нагорьями), тогда как средняя и нижняя части бассейна представляют собой преимущественно равнинные холмы со средним уклоном. Ландшафт в основном характеризуется неблагоприятными геологическими образованиями с точки зрения почвообразования и скорости инфильтрации, растительного покрова и высокой скорости испарения. Агроэкологически Мереб-Гаш на территории Эритреи может быть представлен зонами влажного нагорья, влажной низменности и засушливой низменности. Колебания количества осадков высоки и обычно происходят в виде краткосрочных явлений от умеренной до высокой интенсивности. Сообщается, что суммарное испарение в бассейне ниже 2000 мм в год.

Б

В большинстве суббассейнов средний годовой сток, выраженный как процент от среднего годового количества осадков, находится в диапазоне 5-10%. Сообщается, что средний годовой объем стока в Кассале составляет 680 миллионов м3 при максимальном расходе 1000 м3/с. В отличие от поверхностных вод, Мереб-Гаш имеет ограниченный потенциал подземных вод. Водотоки в Мереб-Гаше и на всей территории Эритреи в основном носят сезонный характер с периодическими периодами внезапных паводков, переносящих большое количество наносов. Степень эрозии в высокогорных районах больше, чем в низинных районах, возможно, из-за характера ландшафта и количества осадков, а также отложения наносов вдоль русла основной реки. На равнинных равнинах наблюдаются экстремальные наводнения с периодичностью от 1 до 5 лет. Вдоль этих потоков многие гидротехнические сооружения были построены в основном для сельскохозяйственных целей и для искусственного подпитывания. Воздействие изменения климата и рост населения указывают на то, что эти переменные, вероятно, будут больше в Мереб-Гаше, чем в других бассейнах. Например, прогнозируется значительное увеличение суммарного испарения и уменьшение запасов грунтовых вод.

Западная низменность в Мереб-Гаше входит в число регионов, которым правительство уделяет первоочередное внимание при использовании водных ресурсов в рамках национальных программ развития. В конечном итоге цель состоит в создании ирригационных систем, основанных на современных технологиях, которые повышают эффективность использования воды, тем самым повышая продуктивность сельского хозяйства. К таким системам относятся дождевание, дождевание, капельное орошение и круговое орошение.

SWOT-анализ водных ресурсов Мереб-Гаша в частности и Эритреи в целом показывает, что, слабые стороны перевешивают сильные стороны, и ожидается, что угрозы будут диктовать системе больше, чем возможности, если только скорость, с которой система может адекватно реагировать, не превосходит скорость изменений. В настоящее время общая ситуация в Эритрее усугубляется слабым социальным, экономическим и экологическим развитием, а также, среди прочего, организационными, правовыми и политическими проблемами. Некоторые из недостатков также проистекают из самой природы водных ресурсов страны, которые характеризуются количественным дефицитом, пространственно-временной изменчивостью и высокой степенью зависимости от различных факторов. Кроме того, высока вероятность возникновения экстремальных (опасных) природных гидрологических явлений - условий (наводнений, засух), напрямую связанных с трансграничными водными объектами. Уже есть свидетельства неблагоприятного воздействия изменения климата на средства производства, социальную сферу и окружающую среду. Глобальные и региональные климатические прогнозы также показывают, что существующая водохозяйственная и гидрологическая ситуация, как ожидается, будет иметь угрожающее воздействие на их существование и общую безопасность.

Неэффективное освоение, управление и использование ограниченных в объеме водных ресурсов, усугубляемое структурной инерцией, снижает способность вовремя реагировать на внешние и внутренние угрозы.

Несмотря на вышеупомянутые проблемы, политическая воля и приверженность государства принципам ИУВР и водной безопасности, проявленные в отношении создания эффективной инфраструктуры и водохозяйственных объектов в последние два десятилетия, внесли значительный вклад в улучшение пространственной протяженности водных экосистем. Эти процессы создали возможности для передачи современных технологий и развития человеческого и институционального потенциалов. Хотя меры по охране окружающей среды и адаптации к изменению климата ограничены по объему внедрения и поставленным целям, они также заслуживают очевидного признания.

Взвесив сильные стороны, следует подчеркнуть необходимость воспользоваться возможностью политической воли и социальной мобилизации населения для дополнительного расширения объектов и инфраструктуры национальной водохозяйственной системы. Именно этот сценарий стратегии будет способствовать дальнейшему расширению трансфера современных технологий, наращиванию водохозяйственного потенциала и внедрению ИУВР. Следовательно, эффективность водопользования, устойчивость управления и высокая продуктивность водохозяйственной системы могут быть достигнуты, а институциональные, правовые и технические проблемы могут быть решены. Улучшенная экосистема определенно создаст более устойчивую и разнообразную среду, снизит уязвимость населения и хозяйствующих субъектов, позволяя им успешно и своевременно реагировать, выборочно и адекватно решать множество экологических и экономических проблем. Очевидно, что экономическое развитие имеет решающее значение для устойчивого развития водных ресурсов. Однако текущие однозначные оценки экономического роста в Эритрее показывают, что слабые стороны и угрозы с большей вероятностью преодолеют сильные стороны и возможности. В этом отношении для создания правильно функционирующей системы водных ресурсов крайне необходимы региональная политическая стабильность и всеобъемлющие реформы в экономической сфере.

Наконец, настоящее исследование не смогло включить полноценный процесс выбора индикаторов с участием всех заинтересованных сторон, в первую очередь, из-за финансовых ограничений. Таким образом, со временем потребуется реализовать более широкий спектр знаний, опыта, социальных и экологических данных посредством обширной и многоплановой оценки, для формирования более совершенной стратегии управления водными ресурсами страны.

ГЛАВА 3 СТАТИСТИЧЕКАЯ И ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ КАК ВХОДНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ ГИДРОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

3.1 Информационное обеспечение гидрологического моделирования: реанализ

климатических данных

Основные процессы формирования стока на речном водосборе включают в себя: впитывание воды в почву, эвапотранспирацию, движение воды по поверхности склонов, почвенным и грунтовым стоком, в речных руслах, а также формирование снежного покрова, снеготаяние и промерзание (оттаивание) почвы.

Процесс гидрологического моделирования требует определенного информационного обеспечения, главным образом, гидрометеорологического и картографического. Первое включает в себя метеорологическую, гидрометрическую и водохозяйственную информацию, а второе - информацию о рельефе, почвах, растительности и других характеристиках бассейна. Комплекс исходной информации необходим для понимания ландшафта бассейна в гидрологическом контексте, разработки регрессионных соотношений, которые могут использоваться в гидрологических моделях, а также для разработки численных моделей, их калибровки и проверки, в том числе иных моделей, ранее разработанных другими специалистами и для других объектов.

Моделирование гидрологических процессов в условиях неизученных или недостаточно изученных бассейнов рек предполагает выполнение предварительной оценки имеющихся гидрометеорологических, морфометрических и других данных, т.е. оценка имеющегося исходного информационного обеспечения должна быть отправной точкой в процессе гидрологического моделирования [263].

Источники исходных данных для PUB («Прогноза для неизученных бассейнов») могут быть глобальными, региональными и местными (локальными), дополненными результатами натурных наблюдений. При наличии соответствующих информационных ресурсов наиболее точные прогнозы стока можно получить, используя местные данные, которые могут описывать конкретные характеристики и поведение гидрологической системы. В то время как глобальные или региональные данные удобны для прогнозирования годового стока, а прогноз внутригодового распределения стока (гидрографа) требует более подробных местных данных [4,6,263].

В современных условиях, характеризующихся разным характером социально-экономического развития различных регионов мира и глобальными изменениями климата,

долгосрочная оценка возможных изменений водных ресурсов (в первую очередь речного стока) чрезвычайно важна для всех стран и их социально-экономических перспектив, а также для решения таких проблем, как устойчивое и бесперебойное водоснабжение, повышение уровня жизни населения в целом и сохранение окружающей среды. Такая оценка имеет большое значение и для Эритреи, где в последние десятилетия произошли значительные изменения климата, крупные события в политической и социально-экономической сферах, которые, очевидно, повлияли на состояние и использование водных ресурсов страны.

Долгосрочная оценка трансформации водных ресурсов учитывает ряд особенностей (в первую очередь изменение климата), которые существенно влияют на условия формирования и характеристики речного стока, его изменчивость и вопросы его использования. Нельзя игнорировать состояние социально-экономического развития рассматриваемой территории, которое, как правило, зависит от уровня развития сельскохозяйственного производства и орошаемого земледелия, численности населения и объемов водопотребления различными водопользователями.

При изучении изменения климата использование большей части данных ограничивается продолжительностью временного ряда (недостаточностью или отсутствием наблюдений), что подразумевает использование ретроспективного анализа (или реанализа).

В задачах гидрологического моделирования используются несколько типов климатических данных: стационарные наблюдения, реанализы, спутниковые данные и др. На рисунке 3.1 показаны характеристики практически всех возможных исходных данных, имеющихся для анализа осадков с учетом их доступной продолжительности [264].

Для «достоверного анализа необходимо, чтобы разрешение данных соответствовало пространственно-временному разрешению характерных физических процессов. Если не учитывать продолжительность временных рядов, то данные наземных измерений и спутниковые данные, вполне адекватны для описания, например, структуры осадков» [264]. Однако, при изучении климатических изменений, использование большей части данных ограничивается продолжительностью рядов, что предполагает применение лишь ретроспективного анализа (реанализов), «данных метеостанций с суточным разрешением и ограниченное использование спутниковых массивов, основанных, в том числе, на комбинировании спутниковых данных с данными измерений на метеостанциях. Например, для анализа осадков» [264], как правило, используются четыре типа данных: прямые измерения осадков на метеостанциях с суточным разрешением, данные глобального реанализа, спутниковые массивы данных и информация высотного зонирования атмосферы.

Рисунок 3.1 Типичное пространственно-временное разрешение доступных данных для анализа осадков в координатах масштабов пространство (км) - время (ч). Длительность рядов показана разными цветами. Зеленые квадраты показывают типичные пространственно-временные масштабы фронтальных и конвективных осадков [264]

Таким образом, климатическая исходная информация может быть получена непосредственно с метеостанций с разным временным шагом (например, часовым, суточным) и из массивов данных результатов спутниковых наблюдений с соответствующей координатной привязкой, в том числе путем комбинирования спутниковых измерений с данными измерений, полученных с наземных метеостанций [264].

Следовательно, моделирование гидрологических процессов (в том числе формирования речного стока) в сочетании с естественными климатическими изменениями и антропогенным воздействием на речной сток, возможно, в том числе, с использованием имеющихся однородных гидрометеорологических данных различных продуктов реанализа.

Реанализ - это динамически разглаженные и согласованные данные определенного набора архивных исторических наблюдений (например, метеорологических), полученные при помощи базовой модели прогноза с фиксированной конфигурацией. Практически

каждый реанализ (массив данных) имеет свою вычислительную платформу, базирующуюся на соответствующей прогностической модели общей циркуляции атмосферы. Реанализ - это и не данные наблюдений, но и не данные моделирования в чистом виде. Этот процесс позволяет объединить разнородные наблюдения физически согласованным образом, что дает возможность создавать массивы данных с координатной привязкой для широкого диапазона переменных, включая те, которые редко наблюдаются или не наблюдаются вообще. При надлежащем учете присущих неопределенностей продукты реанализа не только стали основным инструментом получения входной информации специалистами, занимающимися исследованием атмосферы, гидросферы и окружающей среды в целом, но и все чаще используются для организации непрерывного мониторинга климата.

Национальное управление по исследованию океанов и атмосферы (NOAA), Национальный центр экологического прогнозирования (NCEP), Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), Управление глобального моделирования и ассимиляции (GMAO) Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) и Японское метеорологическое агентство (JMA) предоставляют богатый выбор продуктов реанализа климатических данных, начиная с периода регулярных стационарных (традиционных) и спутниковых наблюдений - с середины-конца ХХ века [264].

В диссертационной работе использовался метеорологический реанализ лаборатории физических наук Национального центра атмосферных исследований (NCAR)/NCEP. Он представляет собой постоянно обновляемый массив данных с привязкой к глобальной сети, характеризует состояние атмосферы Земли и является наиболее распространенным информационным продуктом Национального центра NCEP США, который широко используется при решении гидрометеорологических проблем и охватывает временной период с 1948 года по настоящее время [265]. Преимущество массива данных реанализа NCEP/NCAR заключается в том, что он обеспечивает самую продолжительную историческую запись архивных данных по сравнению с другими существующими реанализами. Массивы данных системы климатических прогнозов (CFSR - Climate Forecast System Reanalysis) с высоким разрешением - это самый современный информационный продукт Национального центра прогнозирования окружающей среды США (NCEP), охватывающий период продолжительностью почти 36 лет с 1979 г. по середину 2014 г.

Информационные продукты реанализа достаточно широко используются в гидрологических исследованиях водосборов, характеризующихся дефицитом или отсутствием гидрометеорологических данных [265-269]. Так, например, применение пяти продуктов глобального реанализа (ERA-5, CFSR, ERA-Interim, MERRA и японского JRA-55) для оценки