Simulating Dynamic of Suspended Sediment Flow Based on Data of Primorskaya Water Balance Station

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Soil loss rate, suspended load, and suspended sediment discharge were simulated for the drainage basin of the Komarovka R., located at the territory of the former Primorskaya Water Balance, Russian Far East. The study was based on an open-code SWAT model. The model was calibrated and verified using archive measurement data on sediment load and suspended sediment discharge at PWBS by data of Tsentral’nyi hydrological gage (157 km2). The simulation efficiency of the suspended load and suspended sediment discharge corresponds to categories satisfactory and higher. On the average for the drainage basin, the rate of soil washout is 11–12 t/ha per year. The washout rate is maximal in the period of active snow melting. The mean monthly value for April–May is 75 thous. t. The mean annual washout is 171 thous. t, and the maximal is 800 thous. t/year. The mean annual runoff of suspended sediments in the outlet section of the drainage basin is 2.6 thous. t. The highest monthly values of sediment runoff correspond to the period of summer floods in August, when with average of 1 thous. and maximum of 7.7 thous. t. The obtained data on the heterogeneity of the spatial distribution of the simulated values of washout rate are in good agreement with the landscape and climatic features of runoff formation in the drainage river basin. The major errors in the estimation of sediment load are due to the simulation quality of the hydrological regime and dynamics of runoff components that form flood hydrographs.

About the authors

A. N. Bugaets

Pacific Geographical Institute, Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, 690041, Vladivostok, Russia

Email: andreybugaets@yandex.ru
Россия, 690041, Владивосток

S. Yu. Lupakov

Pacific Geographical Institute, Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, 690041, Vladivostok, Russia

Email: andreybugaets@yandex.ru
Россия, 690041, Владивосток

N. F. Pshenichnikova

Pacific Geographical Institute, Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, 690041, Vladivostok, Russia

Email: andreybugaets@yandex.ru
Россия, 690041, Владивосток

S. M. Krasnopeyev

Pacific Geographical Institute, Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, 690041, Vladivostok, Russia

Author for correspondence.
Email: andreybugaets@yandex.ru
Россия, 690041, Владивосток

References

  1. Болгов М.В., Бояринцев Е.Л., Филимонова М.К. Моделирование паводочного стока при выпадении сильных дождей в зоне распространения многолетнемерзлых пород // Вод. хоз-во России. 2018. № 1. С. 6–17. https://doi.org/10.35567/1999-4508-2018-1-1
  2. Бронгулеев В.В. Математические методы в геоморфологии: Избранные работы. М.: Медиа-ПРЕСС, 2018. 128 с.
  3. Бугаец А.Н. Применение стандарта OPENMI для создания интегрированных систем гидрологического моделирования // Метеорология и гидрология. 2014. № 7. С. 93–105.
  4. Бугаец А.Н. Разработка методов определения структурно-гидрографических характеристик по данным ЦМР для гидрологического моделирования. Дис. … канд. техн. наук. СПб.: РГГМУ, 2011. 215 с.
  5. Бугаец А.Н., Гарцман Б.И., Краснопеев С.М., Бугаец Н.Д. Опыт обработки информации модернизированной гидрологической сети с использованием системы управления данными CUAHSI HIS ODM // Метеорология и гидрология. 2013. № 5. С. 91–101.
  6. Бугаец А.Н., Гарцман Б.И., Терешкина А.А., Гончуков Л.В., Бугаец Н.Д., Сидоренко Н.Ю., Пшеничникова Н.Ф., Краснопеев С.М. Опыт применения модели SWAT для изучения гидрологического режима малого речного бассейна (река Комаровка, Приморский край) // Метеорология и гидрология. 2018. № 5. С. 68–79. https://doi.org/10.3103/S1068373918050060
  7. Бугаец А.Н., Пшеничникова Н.Ф., Терешкина А.А., Краснопеев С.М., Гарцман Б.И. Анализ пространственной дифференциации почвенного покрова юга Приморья на примере бассейна р. Комаровка // Почвоведение. 2015. № 3. С. 268–276. https://doi.org/10.7868/S0032180X15030028
  8. Бугаец А.Н., Пшеничникова Н.Ф., Терешкина А.А., Лупаков С.Ю., Гарцман Б.И., Шамов В.В., Гончуков Л.В., Голодная О.М., Краснопеев С.М., Кожевникова Н.К. Цифровое почвенное картографирование для целей гидрологического моделирования на примере экспериментальных водосборов (юг Приморского края) // Почвоведение. 2021. № 9. С. 1085–1096. https://doi.org/10.31857/S0032180X21050051
  9. Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование в гидрологии. М.: Академия, 2010. 304 с.
  10. Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 312 с.
  11. Гарцман Б.И., Бугаец А.Н., Бугаец Н.Д., Болдескул А.Г., Галанин А.А., Губарева Т.С., Карасев М.С., Краснопеев С.М., Кожевникова Н.К., Кулаков В.В., Ли К.Т., Макагонова М.А., Мезенцева Л.И., Меновщикова Т.С., Ониши Т., Попова Н.Ю., Степанова М.В., Степаненко Л.А., Соколов О.В., Третьяков А.С., Тащи С.М., Тегай Н.Д., Чен Н.К., Шекман Е.А., Шамов В.В. Речные системы Дальнего Востока России. Четверть века исследований. Владивосток: Дальнаука, 2015. 492 с.
  12. Гарцман Б.И., Бугаец А.Н., Тегай Н.Д., Краснопеев С.М. Анализ структуры речных систем и перспективы моделирования гидрологических процессов // География и природ. ресурсы. 2008. № 2. С. 20–29.
  13. Горчаков А.М. Исследование элементов водного баланса и его структуры в Приморье. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 182 с.
  14. Дедков А.П., Мозжерин В.И., Шарифуллин А.Н., Денмухаметов Р.Р. Современная денудация равнин Земли по данным о стоке наносов и растворенных веществ. // Изв. РАН. Сер. географическая. 2005. № 5. С. 30–38.
  15. Иванова М.Ф. Общая геология. М.: Высш. шк., 1974. 400 с.
  16. Ивлев А.М., Дербенцева А.М., Ознобихин В.И. Эрозия, дефляция (механическая деградация) и охрана почв: курс лекций. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2007. 128 с.
  17. Керженцев А.С., Майснер Р., Демидов В.В. и др. Моделирование эрозионных процессов на территории малого водосборного бассейна. М.: Наука, 2006. 224 с.
  18. Кинг Л. Морфология Земли. М.: Прогресс, 1967. 560 с.
  19. Лупаков С.Ю., Бугаец А.Н. Использование концептуальной модели речного стока HBV для анализа паводков на малых водосборах // Метеорология и гидрология. 2022. № 1. С. 84–94.
  20. Лупаков С.Ю., Бугаец А.Н., Шамов В.В. Применение различных структур модели HBV для исследования процессов формирования стока на примере экспериментальных водосборов // Вод. ресурсы. 2021. Т.48. № 4. С. 417–426. https://doi.org/10.31857/S032105962104012X
  21. Маккавеев Н.И. Русло реки и эрозия в ее бассейне. М.: Изд-во АН СССР, 1955. 346 с.
  22. Малые реки России / Под ред. Н.И. Коронкевича, Г.М. Черногаевой. М.: ИГРАН СССР, МЦГО РФ, 1994. 250 с.
  23. Мизеров А.В. Эрозия почв юга Дальнего Востока и острова Сахалин и меры борьбы с нею. М.: Наука, 1966. 152 с.
  24. Мировая реферативная база почвенных ресурсов 2014. Международная система почвенной классификации для диагностики почв и создания легенд почвенных карт. Исправленная и дополненная версия 2015 / Под ред. М.И. Герасимовой, П.В. Красильникова. М: ФАО, МГУ, 2017. 216 с.
  25. Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: РАН, 2018. 300 с.
  26. Назаркина А.В., Нестерова О.В., Дербенцева А.М. и др. Гранулометрический состав твердого стока нерусловых и русловых водных потоков водосборного бассейна Японского моря. Владивосток: Изд-во Дальневосточ. ун-та, 2011. 172 с.
  27. Национальный атлас почв Российской Федерации / Под ред. С.А. Шобы. М.: Астрель, 2011. 632 с.
  28. Нестерова Н.В., Макарьева О.М., Виноградова Т.А., Лебедева Л.С. Моделирование процессов формирования стока зоны Байкало-Амурской магистрали на основе данных полигона “Могот” // Вод. хоз-во России. 2018. № 1. С. 18–36. https://doi.org/10.35567/1999-4508-2018-1-2
  29. Никонов А.А. Определение скорости врезания рек // Геоморфология. 1976. № 1. С. 24–36.
  30. Процессы формирования рельефа Сибири / Под. ред. Н.А. Флоренсова, Г.С. Ананьева, Г.Ф. Уфимцева и др. Новосибирск: Наука, 1987. 185 с.
  31. Степанова А.И. Сток наносов рек Приморского края // Режим, теория, методы расчета и измерения наносов и сточных вод. Тр. ГГИ. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. Вып. 156. С. 96–104.
  32. Терешкина А.А., Бугаец А.Н., Пшеничникова Н.Ф., Голодная О.М., Ознобихин В.И. Опыт создания базы данных гидрофизических характеристик почвенного покрова и моделирования гидрологического цикла малого речного бассейна на примере реки Комаровка // Роль почв в биосфере и жизни человека. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2015. С. 117–119.
  33. Шамов В.В. Признаки и последствия усиления динамики крупномасштабных гидрологических процессов в связи с изменением климата // Изв. ИГУ. 2010. Т. 3. № 1. С. 183–193.
  34. Эрозионно-русловые системы / Под ред. Р.С. Чалова, В.Н. Голосова, А.Ю. Сидорчука. М.: ИНФРА, 2017. 792 с.
  35. Arnold J.G., Allen P.M., Bernhardt G. A comprehensive surface – groundwater flow model // J. Hydrol. 1993. V. 142. P. 47–69. https://doi.org/10.1016/0022-1694(93)90004-S
  36. Beven K. Rainfall-runoff modeling. The primer. Second Edition. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2012. 457 p. https://doi.org/10.1002/9781119951001
  37. Bezak N., Matjaz M., Borrelli P., Alewell C., Alvarez P., Anache J.A.A., Baartman J., Ballabio C., Biddoccu M., Cerda A., Chalise D., Chen S., Chen W., De Girolamo A.M., Gessesse G.D., Deumlich D., Diodato N., Efthimiou N., Erpul G., Fiener P., Freppaz M., Gentile F., Gericke A., Haregeweyn N., Hu B., Jeanneau A., Kaffas K., Kiani-Harchegani M., Villuendas I.L., Li C., Lombardo L., Lopez-Vicente M., Lucas-Borja M.E., Maerker M., Miao C., Modugno S., Moller M., Naipal V., Nearing M., Owusu S., Panday D., Patault E., Patriche C.V., Poggio L., Portes R., Quijano L., Rahdari M.R., Renima M., Ricci G.F., Rodrigo-Comino J., Saia S., Samani A.N., Schillaci C., Syrris V., Kim H.S., Spinola D.N., Oliveira P.T., Teng H., Thapa R., Vantas K., Vieira D., Yang J.E., Yin S., Zema D.A., Zhao G., Panagos P. Soil erosion modelling: A bibliometric analysis // Environ. Res. 2021. V. 197. 111087. https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.111087
  38. Bobrovitskaya N.N. Long-term variations in mean erosion and sediment yield from the rivers of the former Soviet Union // IAHS Publ. 1996. V. 236. P. 407–413.
  39. Borrelli P., Alewell C., Alvarez P., Anache J.A.A., Baartman J., Ballabio C., Bezak N., Biddoccu M., Cerda A., Chalise D., Chen S., Chen W., De Girolamo A.M., Gessesse G.D., Deumlich D., Diodato N., Efthimiou N., Erpul G., Fiener P., Freppaz M., Gentile F., Gericke A., Haregeweyn N., Hu B., Jeanneau A., Kaffas K., Kiani-Harchegani M., Villuendas I.L., Li C., Lombardo L., Lopez-Vicente M., Lucas-Borja M.E., Marker M., Matthews. F, Miao C., Mikos M., Modugno S., Moller M., Naipal V., Nearing M., Owusu S., Panday D., Patault E., Patriche C.V., Poggio L., Portes R., Quijano L., Rahdari M.R., Renima M., Ricci G.F., Rodrigo-Comino J., Saia S., Samani A.N., Schillaci C., Syrris V., Kim H.S., Spinola D.N., Oliveira P.T., Teng H., Thapa R., Vantas K., Vieira D., Yang J.E., Yin S., Zema D.A., Zhao G., Panagos P. Soil erosion modelling: A global review and statistical analysis // Sci. Tot. Environ. 2021. V. 780. P. 1–18. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146494
  40. Einstein H.A. Spawning grounds. Berkeley: Univ. California, 1965. 16 p.
  41. Foster G.R., Lane L.J., Nowlin J.D., Laflen J.M., Young R.A. Estimating erosion and sediment yield on field-sized areas // Transactions of the ASAE. 1981. V. 24 (5). P. 1253–1262. https://doi.org/10.13031/2013.34429
  42. Gartsman B.I., Tegai N.D., Bloschl G., Parajka J. Comparative testing of rainfall-runoff models in different climate and landscape conditions of Austria and Russia // Geophysical Res. Abstracts. 2008. V. 10. P. 1–2.
  43. Grayson R.B., Bloschl G. Spatial patterns in catchment hydrology: Observations and modelling. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2000. 423 p.
  44. Moriasi D.N., Arnold J.G., Van Liew M.W., Bingner R.L., Harmel R.D., Veith T.L. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations // Trans. ASABE. 2007. V. 50. № 3. P. 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153
  45. Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models: Part I. A discussion of principles // J. Hydrol. 1970. V. 10 (3). P. 282—290.
  46. Neitsch S.L., Arnold J.G., Kiniry J.R. Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation. Version 2009. Temple: A&M Univ., 2011. 647 p.
  47. Pandey A., Himanshu S.K., Mishra S.K., Singh V.P. Physically based soil erosion and sediment yield models revisited // Catena. 2016. V. 147. P. 595–620. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.08.002
  48. Pemberton E.L., Lara J.M. A procedure to determine sediment deposition in a settling basin. Denver: U.S. Bureau of reclamation sedimentation investigations technical guide series, 1971. 5 p.
  49. Rodriguez-Iturbe I., Rinaldo A. Fractal River Basins: Chance and Self-Organization. Cambridge: Univ. Press, 1997. 547 p.
  50. Soil Taxonomy: A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Surveys (Agriculture Handbook, Number 436). Washington D.C.: Natural Resour. Conservation Service, USDA, 1999. 869 p.
  51. Williams J. Sediment routing for agricultural watersheds // Water Res. Bull. 1975. V. 11 (5). P. 965–974. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1975.tb01817.x
  52. Yang C.T. Sediment Transport. Theory and Practice. N.Y.: The McGraw-Hill Companies, 1996. 396 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (354KB)
Indexing metadata
3.

Download (472KB)
Indexing metadata
4.

Download (442KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 А.Н. Бугаец, С.Ю. Лупаков, Н.Ф. Пшеничникова, С.М. Краснопеев

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».