Использование данных реанализа для восстановления характеристик стока таежных рек в бассейне Енисея : доклад, тезисы доклада

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Пятые Виноградовские чтения. Гидрология в эпоху перемен; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Год издания: 2023

Ключевые слова: сток, водосбор, сибирь, гидрографы, ERA5-Land, реанализ, runoff, watershed, siberia, hydrographs, reanalysis

Аннотация: Авторами данной работы предлагается при отсутствии наземных измерений на гидрологических постах или пропусках в рядах наблюдений использовать данные реанализа для восстановления характеристик стока. В работе проведено сравнение характеристик стока и согласованности его динамики по наблюдениям на гидропостах с данными реанализа ERA5Показать полностью-Land для семи рек Западной Сибири - левых притоков р. Енисей и тестовых водосборов в бассейне Подкаменной Тунгуски. Коэффициенты корреляции годового стока данных реанализа с фактическими данными составляют 0,57-0,95. Нормированная среднеквадратичная ошибка годового стока nRMSE данных реанализа лежит в интервале от 13% до 40%. In the absence of ground-based measurements at hydrological stations or gaps in observation series, the authors of this paper propose to use reanalysis data to restore runoff characteristics. Comparison of river flow values and correlations of runoff dynamics based on observations at hydrological stations with ERA5-Land reanalysis data for seven rivers of Western Siberia - left tributaries of the river Yenisei and test watersheds in the Podkamennaya Tunguska basin are shown in the paper. The correlation coefficients of the annual runoff of the reanalysis data with the actual data are 0.57-0.95. The normalized root-mean-square error of the annual runoff nRMSE of the reanalysis data lies in the range from 13% to 40%.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Пятые Виноградовские чтения. Гидрология в эпоху перемен

Номера страниц: 627-631

Место издания: Санкт-Петербург

Персоны

  • Федотова Е.В. (Сибирский федеральный университет)
  • Данилова И.В. (Сибирский федеральный университет)
  • Буренина Т.А. (Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН)

Вхождение в базы данных

  • РИНЦ (eLIBRARY.RU)