ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫСОТЫ СНЕЖНОГО ПОКРОВА С ЦЕЛЬЮ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫСОТЫ СНЕЖНОГО ПОКРОВА
С ЦЕЛЬЮ ПРОГНОЗА ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ
НА РЕКЕ ИШИМ
© Сартин С.А., Литвиненко М.Ю.,
Маховых И.А., Пономаренко А.С.
Северо-Казахстанский государственный университет,
Республика Казахстан, г. Петропавловск
В статье рассматривается один из методов расчета объема снежного
покрова Северо-Казахстанской области с целью прогнозирования опасных ситуаций с весенними паводками.
Ключевые слова: Ишим, снежный покров, паводки.
Наводнения в большей или меньшей степени периодически наблюдаются на большинстве рек. По повторяемости, площади распространения и
суммарному среднему годовому материальному ущербу они занимают первое место в ряду стихийных бедствий.
Главной водной артерией Северо-Казахстанской Области (СКО) является река Ишим, относящаяся к системе реки Обь. Площадь водосбора реки
составляет 177 000 км 2. Площадь бассейна реки в пределах Казахстана
116505,9 км2. Ишим относится к типу рек с исключительно снеговым питанием, дающим более 80 % годового стока. Режим реки отмечается ярко выраженным весенним половодьем, начало которого обычно приходится на
10-12 апреля, а пик – на третью декаду апреля. В этот период резко возрастает уровень воды в реках и озерах, искусственных водоемах, возникает
угроза подтопления прилежащих населенных пунктов. Для того, чтобы снизить ущерб от сезонного разлива реки и не допустить чрезвычайных ситуаций с ним связанных, необходимо заблаговременно выпустить гидрологический прогноз развития весеннего половодья.
На первом этапе разработки метода прогноза следует точно установить
причины, от которых зависит прогнозируемое явление. При изучении половодий можно выделить перечень переменных по времени основных факторов, обуславливающих высоту весеннего половодья:
‒ запас воды в снежном покрове перед началом весеннего таяния;
‒ атмосферные осадки в период снеготаяния и половодья;
‒ осеннее – зимнее увлажнение почвы к началу весеннего снеготаяния.
Как уже говорилось выше, Ишим относится к типу рек с исключительно снеговым питанием, поэтому основным фактором влияющим на объем


Старший преподаватель кафедры «Физика», кандидат физико-математических наук.
Магистрант.
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
24
половодья является запас воды в снежном покрове. Снегозапас выражается
слоем воды (в мм), который получается после таяния снега при отсутствии
стока, просачивания и испарения. Эта характеристика снежного покрова
напрямую зависит от высоты снега и его плотности, таким образом задача
сводится к определению этих величин.
Снежный покров образуется за счет выпадения на земную поверхность
снега в условиях устойчивых отрицательных температур. В нашем регионе
образование устойчивого снежного покрова обычно наблюдается в первой
декаде ноября. Продолжительность залегания – около 5 месяцев.
Традиционные средства получения информации о снежном покрове:
снегомерные маршруты, сеть метеостанций, средства ДЗЗ в оптическом
диапазоне.
Снегосъемки выполняются на метеорологических станциях через каждые 10 дней в течение всего зимнего периода, пока лежит снег. При их проведении замеряют высоту снежного покрова и его плотность. По результатам измерений вычисляют снегозапасы бассейна как средние взвешенные с
учѐтом доли площади, занятой полем, лесом и овражно-балочной сетью. В
свою очередь, средняя величина снегозапасов для поля, также как для леса и
овражно-балочной сети, определяется как средняя арифметическая из данных измерений.
Так же возможно определение высоты снежного покрова по данным о
суммах зимних осадков, но результаты снегосъемок, как правило, более
достоверны, чем суммы осадков на метеостанциях в холодный период года.
Для изучения снегозапаса сотрудниками центра во второй декаде марта
проведены прямые снегомерные съемки в верховьях реки. Через равные промежутки производились замеры и вычислялись средние значения высоты
снежного покрова. По результатам построен график распределения высоты
снежного покрова в долине реки. Наименьшая высота снежного покрова зафиксирована в Есильском районе – 26 см, наибольшая – в Кызылжарском –
55 см. Средние показатели составили 35 см, что несколько выше нормы.
в ы с ота с нежного покров а (с м)
60
50
40
30
20
10
0
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
ра с с тоя ние (км)
Рис. 1. Распределение снежного покрова
300
325
350
375
Геолого-минералогические науки
25
Неравномерность залегания снежного покрова зависит, прежде всего, от
рельефа местности и скорости ветра, перераспределяющего снег с возвышенностей в низины и образующего сугробы перед препятствиями, а также
от растительности.
Так же проведено сравнение данных о количестве осадков наблюдаемых со времени установления минусовой температуры (середина ноября) с
данными, полученными при прямых измерениях.
60
высота снежного покрова (см)
50
40
снегомерные съемки
30
данные по сумме осадков
20
10
0
1
2
3
4
5
Рис. 2. Сравнение высот снежного покрова,
полученных по снегосъемкам и по метеоданным
На рис. 2 видно, что высота снежного покрова, восстановленная по метеоданным в среднем на 15 % выше фактической (измеренной в ходе снегомерных съемок). Это объясняется тем, что к концу зимы плотность снега увеличивается, а часть его при сухой возгонке испаряется. Следовательно, метод
прямых замеров является более точным, однако в дальнейшем планируется
использовать метеоданные с поправочными (на потери) коэффициентами.
Из сказанного выше следует, что получаемая информация в существенной мере зависит от человеческого фактора и имеет локальный характер данных. Наземные данные представляют нерегулярную систему точек измерений. Большее количество данных позволяет получать съемка в видимом диапазоне, но она зависит от времени суток и облачности и требует предварительной обработки в интерактивном режиме. К тому же по снимкам в оптическом диапазоне наиболее достоверно можно получать информацию только по
площади снежного покрова. Получение информации по запасам снега и толщине снежного покрова требует использования дополнительных данных о
рельефе местности (ЦМР) и периодически получаемых метеоданных.
Альтернативным средством наблюдения за снежным покровом является
съемка в микроволновом диапазоне, которая практически не зависит от со-
26
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
стояния атмосферы и времени суток, покрывает весь земной шар, поступает
регулярно, имеет разрешение от 12,5-25 км (для SSM/I и МТВЗА-ОК) до 5 км.
Сущность этого метода в следующем: появление снежного покрова на поверхности земли приводит к изменению радиояркостных температур во всех
каналах за счет поглощения и рассеяния излучения в слое снега, и на основании этого существует возможность определения высоты снежного покрова и его водного эквивалента.
Используя один из вышеперечисленных методов можно определить высоту снежного покрова и рассчитать его влагозапас. При наличии этих данных задача прогноза объема половодья сводится, по существу, к определению количества талой воды, которое будет поглощено почвой, задержано на
поверхности речного бассейна и испарится в процессе снеготаяния. Для решения этой задачи необходимо привлечение архивных данных о прохождении половодий прошлых лет, высоте снежного покрова, осадках периода
снеготаянья, осеннем увлажнении почвы.
Список литературы:
1. Быков Н.И., Попов Е.С. Наблюдения за динамикой снежного покрова
(методическое руководство). – Красноярск, 2011. – 64 с.
2. Долгих Н.А., Данекин А.И., Носенко О.А. Использование данных SSM/I
для определения границы и высоты сезонного снежного покрова с целью мониторинга опасных гидрологических процессов на реках Европейской части //
Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. –
2004. – № 4.
УЧЕТ ВЛИЯНИЯ ВЛАЖНОСТИ
ПРИ ДЕШИФРИРОВАНИИ ПОЧВ
© Сартин С.А., Маркова А.Г.,
Рудер В.П., Шоканова Д.К., Щукина В.Н.
Северо-Казахстанский государственный универсиет,
Республика Казахстан, г. Петропавловск
В статье рассматривается зависимость спектральных характеристик
почвы от влажности, что позволит при наличии достоверных данных
полевых исследований с высокой точностью определить как генетический тип, так и отдельные свойства почв.
Ключевые слова: влажность, спектральные характеристики, почва,
ДЗЗ, спутниковые снимки.

Старший преподаватель кафедры «Физика», кандидат физико-математических наук.
Магистрант.

Студент.
