ЖАЙЫҚ (УРАЛ) ӨЗЕНІНІҢ ЖЫЛДЫҚ АҒЫНЫНЫҢ ЖЕКЕ АЙЛАРДАҒЫ ҰЗАҚ МЕРЗІМДІК ӨЗГЕРУІНІҢ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯЛЫҚ ӘДІСІ ЕСКЕРІЛГЕН БОЛЖАМДАРЫ
DOI:
https://doi.org/10.54668/2789-6323-2024-112-1-16-25Кілт сөздер:
ағын қатарлары, автокорреляция, көптік регрессия, болжамАңдатпа
Зерттеу көпжылдық тербелістерді талдау негізінде Жайық өзенінің ағынын ұзақ мерзімді болжау үшін автокорреляциялық және жалпы регрессиялық модельдерді әзірлеуге және қолдануға арналған. Ресей Федерациясы мен Қазақстан Республикасындағы маңызды су ресурсы болып табылатын Жайық өзені әр түрлі шаруашылық қызметке әсер ететін жылдық ағынының айтарлықтай өзгергіштігін көрсетеді. Зерттеулерде Ю. М. Алехиннің автокорреляция әдісін қолдана отырып, 1943...2010 жылдар аралығындағы өзен ағынының жылдық және айлық қатарлары бағаланды. Олардың негізінде 2011 жылдан 2015 жылға дейінгі кезеңге болжамдар жасалды. Нәтижелерге сүйенсек, автокорреляциялық модельдер қатардың орташа көрсеткіштеріне негізделген болжамдарға қарағанда дәлірек болжамды береді. Айлық және жылдық мәліметтерді біріктіретін жалпы регрессия моделі гидрологиялық сипаттамаларды болжауда аралас тәсілдің тиімділігін растайтын ең жақсы нәтиже көрсетті. Жұмыстың ғылыми маңыздылығы Жайық өзені ағыны болжамдарының дәлдігі мен сенімділігін арттыру болып табылады, бұл өңірдегі су ресурстарын тиімдірек басқаруға ықпал етеді.
References
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
