A FCM Runoff Model for Small Rivers with Rainfall Recharge. 2. Parameterization and Verification

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The specific features of the parameterization and verification of FCM model were analyzed, and the data published before, as well as new results of the authors’ field observations, are systematized. The parameterization algorithms and the results of model testing in different regions with the predominance of rain floods in river regime are described. The basis and empirical confirmation of some principal hypotheses of FCM are discussed and the so-called effect of basin buffer storage is considered. This most vivid manifestation of the nonlinearity of the extreme runoff formation is, though a rare, but principally important phenomenon in the formation of extraordinary rain floods.

作者简介

B. Gartsman

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences; Pacific Geographical Institute, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: gartsman@inbox.ru
Russian, Moscow; Russian, Vladivostok

T. Gubareva

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia; Pacific Geographical Institute, Far East Branch, Russian Academy of Sciences, 690041, Vladivostok, Russia

Email: tgubareva@bk.ru
Россия, 119333, Москва; Россия, 690041, Владивосток

V. Shamov

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

Email: vlshamov@yandex.ru
Россия, 690041, Владивосток; Россия, 677010, Якутск

S. Lupakov

Pacific Geographical Institute, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: gartsman@inbox.ru
Russian, Vladivostok

参考

  1. Василенко Н.Г. Гидрология рек зоны БАМ: экспедиционные исследования. СПб.: Нестор-История, 2013. 672 с.
  2. Васильева Е.С., Белякова П.А., Алексюк А.И., Селезнева Н.В., Беликов В.В. Моделирование быстроразвивающихся паводков на малых реках Северного Кавказа с использованием современных данных автоматизированной гидрометеорологической сети // Вод. ресурсы. 2021. Т. 48. № 2. С. 135–146.
  3. Гарцман Б.И. Дождевые наводнения на реках юга Дальнего Востока: методы расчетов, прогнозов, оценок риска. Владивосток: Дальнаука, 2008. 223 с.
  4. Гарцман Б.И. Модель стока FCM для малых рек с дождевым питанием 1. Концепция и алгоритмы // Вод. ресурсы. 2023. Т. 50. № 4. С. 395–406.
  5. Гарцман Б.И., Губарева Т.С., Лупаков С.Ю. и др. Формы линейной организации склонового стока в среднегорье (на примере Сихотэ-Алиня) // Вод. ресурсы. 2020. Т. 47. № 2. С. 123–132.
  6. Гарцман Б.И., Губарева Т.С., Шамов В.В. Речные системы Дальнего Востока России: четверть века исследований. Владивосток: Дальнаука, 2015. 492 с.
  7. Ли К.Т., Чен Н.К., Гарцман Б.И., Бугаец А.Н. Современная версия модели единичного гидрографа и ее применение в Тайване и России // География и природ. ресурсы. 2009. № 1. С. 144–151.
  8. Михайлов В.М. Пойменные талики Северо-Востока России. Новосибирск: Гео, 2013. 244 с.
  9. Найденов В.И. Нелинейная динамика поверхностных вод суши. М.: Наука, 2004. 318 с.
  10. Шамов В.В., Шекман Е.А., Губарева Т.С. и др. Характеристики и условия формирования предпочтительных водопроводящих путей на склонах долин малых горных рек // Гидросфера. Опасные процессы и явления. 2021. Т. 3. № 3. С. 275–296.
  11. Belyakova P.A., Gartsman B.I. Possibilities of flood forecasting in the West Caucasian rivers based on FCM model // Water Resour. 2018. T. 45. № S1. C. S50–S58.
  12. Beven K.J. Rainfall-runoff Modelling: The Primer. Chichester: Wiley&Sons, 2001. 488 p.
  13. Bloeschl G. 133 Rainfall-runoff Modelling of Ungauged Catchments // Encyclopedia of Hydrol. Sci. / Eds M.G. Anderson, J.J. McDonnell. New York: John Wiley, 2005. P. 2061–2080. https://doi.org/10.1002/0470848944.hsa140
  14. Gartsman B.I., Lupakov S.Yu. Changes in the maximum runoff regime in the Ussuri River Basin: the methodological aspects of forecasting based on dynamic-stochastic simulation // Water Resour. 2018. T. 45. № 1. P. 79–89.
  15. Gonchukov L.V., Bugaets A.N., Gartsman B.I., Lee K.T. Weather radar data for hydrological modelling: an application for south of Primorye region, Russia // Water Resour. 2019. T. 46. № 2. P. 25–30.
  16. Mathematical models of small watershed hydrology // Eds V.P. Singh, D.K. Frevert. Highlands Ranch: Water Resour. Publ., 2001. 972 p.
  17. Tromp-van Meerveld H.J., McDonnell J.J. Threshold relations in subsurface stormflow: 1. A 147-storm analysis of the Panola hillslope // Water Resour. Res. 2006. V. 42. W02410. https://doi.org/10.1029/2004WR003778
  18. van Meerveld H.J.I., Kirchner J.W., Vis M.J.P., Assendelft R.S., Seibert J. Expansion and contraction of the flowing stream network alter hillslope flowpath lengths and the shape of the travel time distribution // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2019. V. 23. P. 4825–4834. https://doi.org/10.5194/hess-23-4825-2019
  19. Wagener T., Wheater H.S., Gupta H.V. Ranfall-runoff Modelling in gauged and ungauged catchments. London: Imperial College Press, 2004. 332 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (141KB)
3.

下载 (111KB)
4.

下载 (283KB)
5.

下载 (74KB)
6.

下载 (259KB)
7.

下载 (225KB)
8.

下载 (145KB)
9.

下载 (174KB)
10.

下载 (90KB)
11.

下载 (130KB)
12.

下载 (143KB)

版权所有 © Б.И. Гарцман, Т.С. Губарева, В.В. Шамов, С.Ю. Лупаков, 2023

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».