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.

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.

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)

Мы используем Яндекс Метрику. Подробнее.