Численное моделирование экстремального ливневого паводка в Ялте в сентябре 2018 года

И. А. Свищева, А. Е. Анисимов*

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

* e-mail: anatolii.anisimov@mhi-ras.ru

Аннотация

В работе рассмотрены результаты численного моделирования случая экстремального ливневого паводка в Ялте 6 сентября 2018 г., приведшего к ряду негативных социо-экономических последствий. Паводок произошел в результате выпадения экстремального количества осадков на плато Ай-Петри, Ялтинской и Гурзуфской яйлах. Цель исследования состояла в получении и анализе количественных характеристик ливневого паводка на основе современных методов численного моделирования гидрологических процессов. Для ее достижения к территории Крыма была адаптирована гидрологическая модель WRF-Hydro с пространственным разрешением 90 м. В качестве входных полей данных использовались верифицированные результаты расчета по атмосферной модели WRF с конвективно-разрешающим шагом по пространству. Получены количественные характеристики поверхностного стока и руслового расхода горных рек, построены гидрографы расхода в их устьях. Отмечено, что основной приток в реки происходит в верховьях в районе плато и горных склонов, причем это верно как для общего поверхностного, так и для руслового стока. Русловый расход характеризуется резким подъемом и постепенным по времени снижением, за 9 ч с момента начала ливня бóльшая часть влаги достигла устьев рек. Максимальные рассчитанные значения расхода для Дерекойки (6 м3/с) и Учан-Су (8 м3/с) меньше, чем пиковые значения, наблюдавшиеся в прошлые периоды, однако они хорошо согласуются с типичными оценками расхода при экстремальных ливневых паводках в теплое время года. Значимый русловый расход воспроизводится и для прочих рек Южного берега Крыма, в частности для р. Авунды.

Ключевые слова

гидрологическое моделирование, Крым, осадки, экстремальный ливневый паводок, WRF-Hydro

Благодарности

Работа выполнена в рамках государственного задания ФГБУН ФИЦ МГИ по теме № 0555-2021-0002 «Фундаментальные исследования процессов взаимодействия в системе океан – атмосфера, определяющих региональную пространственно-временную изменчивость природной среды и климата».

Для цитирования

Свищева И. А., Анисимов А. Е. Численное моделирование экстремального ливневого паводка в Ялте в сентябре 2018 года // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря. 2022. № 3. С. 43–53. doi:10.22449/2413-5577-2022-3-43-53

Svisheva, I.A. and Anisimov, A.E., 2022. Numerical Modeling of Extreme Flash Flood in Yalta in September 2018. Ecological Safety of Coastal and Shelf Zones of Sea, (3), pp. 43–53. doi:10.22449/2413-5577-2022-3-43-53

DOI

10.22449/2413-5577-2022-3-43-53

Список литературы

  1. Kuksina L. V., Golosov V. N., Kuznetsova Yu. S. Cloudburst floods in mountains: State of knowledge, occurrence, factors of formation // Geography and Natural Resources. 2017. Vol. 38, iss. 1. P. 20–29. doi:10.1134/S1875372817010036
  2. Givati A., Fredj E., Silver M. Operational Flood Forecasting in Israel // Flood Forecasting: A Global Perspective / Ed. T. E. Adams and T. C. Pagano. Academic Press, 2016. Chapter 6. P. 153–167. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-801884-2.00006-2
  3. Cloud-resolving modeling and evaluation of microphysical schemes for flash flood-producing convection over Black Sea / A. Anisimov [et al.] // Journal of Hydrometeorology. 2022 (in press).
  4. Ефимов В. В., Анисимов А. Е., Комаровская О. И. Особенности летних и зимних осадков в северной части Черноморского региона на примере данных численного моделирования // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37, № 6. С. 727–741. doi:10.22449/0233-7584-2021-6-727-741
  5. Lehner B., Verdin K., Jarvis A. New global hydrography derived from spaceborne elevation data // Eos: Transactions American Geophysical Union. 2008. Vol. 89, iss. 10. P. 93–94. doi:10.1029/2008EO100001
  6. Моделирование катастрофических паводков в регионе Южного берега Крыма / В. А. Иванов [и др.] // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. 2012. № 8. С. 79–84.
  7. Miller D. A., White R. A. A conterminous United States multilayer soil characteristics dataset for regional climate and hydrology modeling // Earth Interactions. 1998. Vol. 2, iss. 2. P. 1–26. https://doi.org/10.1175/1087-3562(1998)0020001:ACUSMS2.3.CO;2
  8. Greenlee D. D. Raster and vector processing for scanned linework // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1987. Vol. 53, iss. 10. P. 1383–1387. URL: https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/1987journal/oct/1987_oct_1383-1387.pdf (date of access: 10.07.2022).
  9. Julien P. Y., Saghafian B., Ogden F. L. Raster-based hydrologic modeling of spatially-varied surface runoff // JAWRA Journal of the American Water Resources Association. 1995. Vol. 31, iss. 3. P. 523–536. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1995.tb04039.x
  10. Vieux B. E. Distributed hydrologic modeling using GIS. // Distributed hydrologic modeling using GIS. Dordrecht : Springer, 2001. Chapter 1. P. 1–17. (Water science and technology library ; vol. 38). https://doi.org/10.1007/978-94-015-9710-4_1
  11. Овчарук В. А., Прокофьев О. М., Тодорова Е. И. Особенности формирования паводков теплого периода на реках Горного Крыма // Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, серія «Геологія. Географія. Екологія». 2015. Вып. 42. № 1157. С. 99–106.
  12. Прогнозирование катастрофических паводков на основе региональной модели атмосферной циркуляции Южного Крыма / В. А. Иванов [и др.] // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь, 2011. Вып. 25, т. 2. С. 396–418.
  13. Моделирование формирования стока горной реки Дерекойки (полуостров Крым) / А. А. Землянскова [и др.] // Четвертые виноградовские чтения. Гидрология от познания к мировоззрению. Санкт-Петербург : Издательство ВВМ, 2020. С. 78–83.

Текст статьи

Русскоязычная версия (PDF)

Англоязычная версия (PDF)