О проблеме валидации гидрологической модели для диагностических задачстатья

Работа с статьей

Прикрепленные файлы


Имя Описание Имя файла Размер Добавлен
1. 003-013_soderzhanie_predislovie_19-08.pdf 003-013_soderzhanie_predislovie_19-08.pdf 224,8 КБ 20 октября 2017 [GelfanAN]

[1] Гельфан А. Н. О проблеме валидации гидрологической модели для диагностических задач // Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения. Сборник научных трудов Всероссийской научной конференции с международным участием. — Новочеркасск: Лик, 2017. — С. 143–149. Предвычисление реакции гидрологической системы речного бассейна на изменение внешних по отношению к ней воздействий (например, при изменении климата) и/или ее параметров (например, при изменении характеристик водосбора) – традиционные задачи гидрологии суши, возможности решения которых с помощью математических моделей, разработанных для неизмененных условий, составляют основное содержание крупнейших научных инициатив Международной ассоциации гидрологических наук (МАГН) последних двух десятилетий. Если предыдущее десятилетие МАГН (2003-2012: Prediction in Ungauged Basins, PUB) было посвящено анализу возможностей переноса математических моделей в пространстве – от бассейнов, освещенных данными наблюдений, на бассейны с недостатком или отсутствием этих данных, то текущее десятилетие (2013-2022: Panta Rhei) на-правлено на поиск методов переноса моделей во времени – в изменившиеся кли-матические условия. В обоих случаях перед гидрологами встает проблема оценки работоспособности (валидации) гидрологической модели в отсутствие данных на-блюдений, точнее, поиска оснований ее применимости для решения диагностиче-ских, экстраполяционных задач за пределами (пространственными или временны-ми) имеющихся наблюдений. Подчеркнем, что речь в статье пойдет именно о диагностических моделях, от-личие которых от прогностических моделей заключается в том, что первые разраба-тываются для оценки возможных изменений гидрологических характеристик без временной привязки этих изменений (например, оценки расчетных характеристик стока редкой повторяемости, противопаводковой функции проектируемых водохра-нилищ, гидрологических последствий будущих изменений климата и др.). Отсюда вытекает принципиальное отличие в возможностях валидации: если прогностиче-ские модели проверяются по данным наблюдений, то данных для проверки диагно-стической модели не существует. Аналогичные проблемы рассматриваются в смежных геофизических дисципли-нах (например, классический анализ применимости моделей климата [1]). Вместе с тем, в силу многолетней направленности гидрологического моделирования на ре-шение разнообразных инженерных диагностических задач, исследованию проблем валидации диагностических моделей в гидрологии традиционно уделяется, пожа-луй, больше внимания, чем в смежных дисциплинах (в отличие от прогностических моделей, методы проверки которых намного более развиты, например, в оператив-ной метеорологии, чем в гидрологии). Способна ли гидрологическая модель, разработанная и проверенная по данным наблюдений, давать надежные результаты в изменившихся климатических условиях и сохранять при этом неизменными структуру и параметры [2]? Существуют ли специфические патологии структуры модели, которые препятствуют такому ее применению [3]? Какие тесты позволяют повысить доверие к модели и отобрать лучшую модель [4]? Является ли проверка модели по данным наблюдений таким тестом [5]? Как избежать “перекалибровки” (“overcalibration”) модели по данным наблюдений [6]? Как оценить робастность гидрологической модели [7]? Эти и мно-гие другие стороны рассматриваемой проблемы находятся сейчас в центре внима-ния специалистов в области гидрологического моделирования (см. спецвыпуск “Modelling temporally-variable catchments” 2015 года в Hydrol. Science J.). Предлагаемая статья носит, в основном, характер обзора, цель которого – привлечь внимание к проблеме, практически не обсуждаемой на страницах отечественных профессиональных изданий. Во втором разделе рассмотрен один из частных вопросов проблемы валидации гидрологической модели для диагностических задач – о целесообразности применения более жестких, по сравнению с общеприняты-ми, критериев качества модели.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть