ПРОГНОЗЫ ГОДОВОГО СТОКА Р. ЖАЙЫК (УРАЛ) С УЧЕТОМ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ЕГО МНОГОЛЕТНИХ КОЛЕБАНИЙ ЗА ОТДЕЛЬНЫЕ МЕСЯЦЫ
DOI:
https://doi.org/10.54668/2789-6323-2024-112-1-16-25Ключевые слова:
ряды стока, автокорреляция, множественная регрессия, прогнозАннотация
Исследование посвящено разработке и применению автокорреляционных и общих регрессионных моделей для долгосрочного прогнозирования стока реки Урал (Жайык) на основе анализа многолетних колебаний. Река Урал является важным водным ресурсом Российской Федерации и Республики Казахстан, демонстрируя значительную изменчивость годового стока, которая влияет на различные отрасли хозяйственной деятельности. В ходе исследования были оценены годовые и месячные ряды стока реки за период с 1943 по 2010 год с использованием метода автокорреляции Ю.М. Алехина. На основе этих данных были составлены прогнозы на период с 2011 по 2015 годы. Полученные результаты свидетельствуют о том, что автокорреляционные модели обеспечивают более точные прогнозы по сравнению с моделями, основанными на средних значениях рядов. Общая регрессионная модель, интегрирующая месячные и годовые данные, показала наилучшие результаты, подтверждая эффективность комбинированного подхода в прогнозировании гидрологических характеристик. Научная значимость работы заключается в повышении точности и надежности прогнозов стока реки Урал, что способствует более эффективному управлению водными ресурсами в данном регионе.
Библиографические ссылки
Алехин Ю. М. Динамико-статистический метод прогноза геофизических макропроцессов. Труды ЛГМ И, 1961, вып. 11, с. 97— 123.
Алехин Ю.М. Статистические прогнозы в геофизике. – Л.: ЛГУ, 1963. 86 с.
Алехин Ю. М., Кондратович К. В., Гвоздева В. Г. Динамико-статистический метод прогнозирования гидрометеорологических процессов и его практическое применение. Материалы рыбохозяйственных исследований Северного бассейна, Мурманск, 1968, вып. XII, с. 123— 138.
Аполлов Б. А., Калинин Г. П., Комаров В. Д. Курс гидрологических прогнозов. – Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 419 с.
Бабкин А.В., Бабкин В.И., Мадибеков А.С., Мусакулкызы А., Чередниченко А.В. Закономерности месячных колебаний стока реки Или и его прогнозирование // Известия РАН. Серия географическая. 2020. Т. 84. №3. С. 384–394.
Бабкин В.И. Метод множественной линейной корреляции и его применение в гидрологических исследованиях // Сб. работ по гидрологии, Л.: Гидрометеоиздат. – 1970. – №9. С. 29–39.
Васильев Д.Ю., Водопьянов В.В., Закирзянов Ш.И., Кенжебаева А.Ж., Семенов В.А., Сивохип Ж.Т. Корреляционные связи многолетних колебаний месячного и годового стока в бассейне реки Урал // Изв. РАН. Сер. геогр. 2020. №3. С. 414–426.
Водные ресурсы Казахстана: оценка, прогноз, управление. Ресурсы речного стока Казахстана. Возобновляемые ресурсы поверхностных вод Западного, Северного, Центрального и Восточного Казахстана / под науч. ред. Р.И. Гальперина. – Алматы, 2012. – Т. VII. – Кн. 1. – 684 с.
Водные ресурсы Казахстана: оценка, прогноз, управление. Т. IX: Внутренние и окраинные водоемы Казахстана (Арал, Балкаш, Каспий): кн. 1: Оценка современной и прогнозной динамики гидрологического режима озера Балкаш, Каспийского и Аральского морей / Шиварева С.П., Ли В.И., Ивкина Н.И. – Алматы. – 2012 г.– 456 с.
Гвоздева В. Г. Комплексная программа прогнозирования на ЭВМ динамико-статистическим методом Ю. М. Алехина. Труды ЛГМ И, 1972, вып. 47, с. 115— 123.
Гельфан А.Н. Динамико-стохастическое моделирование формирования талого стока. М.: Наука, 2007. 280 с.
Георгиевский Ю.М., Шаночкин С.В. Гидрологические прогнозы. – СПб.: РГГМУ, 2007, 435 с.
Глобальный центр данных по стоку (GRDC) URL: https://wbwaterdata.org/dataset/global-runoff-data-centre-grdc (дата обращения 08.12.2023).
Государственный водный кадастр. Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши. Алматы, 2000-2016. Ч. 1. Вып. 4.
Корень В.И. Математические модели в прогнозах речного стока. – Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 198 с.
Метеорологическая и гидрологическая базы данных. – URL: https://www.kazhydromet.kz/meteo_db (дата обращения 05.11.2023).
Предварительные результаты исследований по р.Жайык (Урал). – URL: https://unece.org/fileadmin/DAM/env/water/meetings/Water_Convention/2016/Projects_in_Central_Asia/Transboundary_Rivers_Study_in_Kazakhstan_Ural_River_Feb_2017.pdf (дата обращения 08.12.2023).
Романовский В. Математическая статистика. Москва–Ленинград: Объединенное научно-техническое издательство НКТП СССР, 1938. 528 с.
Румянцев В.А., Трапезников Ю.А. Стохастические модели гидрологических процессов. СПб.: Наука, 2008. 152 с.
Madibekov A S, Babkin A V, Musakulkyzy A, Cherednichenko A V. Latent fluctuation periods and long-term forecasting of the level of Markakol lake // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2018. 107(012035). https://doi.org/10.1088/1755-1315/107/1/012035
