Результаты испытаний автоматизированной технологии прогноза ежедневных и максимальных уровней воды на Средней Оби и Нижнем Иртыше : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Результаты испытаний автоматизированной технологии прогноза ежедневных и максимальных уровней воды на Средней Оби и Нижнем Иртыше : научное издание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Ключевые слова: река Иртыш, река Обь, модель автоматизированной технологии, половодье, ежедневный прогноз уровней воды, снеготаяние, водоотдача талой и дождевой воды, склоновый приток, русловое добегание

Аннотация: Для рек Иртыш и Обь разработана автоматизированная модель краткосрочного прогнозирования уровней воды, позволяющая на основе всех доступных гидрометеорологических наблюдений рассчитать величину уровней воды по пунктам Ханты-Мансийск, Нижневартовск, Белогорье. Модель состоит из отдельных блоков, в которых проводятся расчеты снегонакопления, снеготаяния, водоотдачи талой и дождевой воды, склонового притока и руслового добегания для высотных зон каждого района. Проверка на независимом материале в 2017 г. показала их достаточно высокую точность и эффективность. Модель применяется в автоматизированном режиме и используется для краткосрочного прогнозирования уровня воды и оперативного предупреждения об опасных наводнениях. ЦМКП решением от 31.10.2018 утвердила методику к внедрению в оперативную практику ФГБУ «Обь-Иртышское УГМС» в качестве основного метода.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов

Выпуск журнала: 46

Номера страниц: 64-70

Место издания: Москва

Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации

Авторы

  • Бураков Дмитрий Анатольевич (Красноярский государственный аграрный университет)
  • Волковская Наталья Петровна (Обь-Иртышское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.