Прогнозне моделювання процесів формування паводкових стоків з використанням геоінформаційних технологій
Анотація
Розглянуто проблему моделювання процесів виникнення паводкового стоку та його прогнозування. Розглянуто та проаналізовано основні природні та антропогенні чинники виникнення паводків. Виконано аналіз наявних наукових досліджень у галузі прогнозування та моделювання гідрологічних процесів і явищ, внаслідок якого зроблено висновок, що прогнозні моделі загалом будують на підставі аналізу ходу паводку та географічних особливостей русел річок і, тільки в окремих випадках, на підставі аналізу опадів без урахування інформації про поточний стан ґрунтів та рослинний покрив. Запропоновано здійснювати аналіз можливості виникнення та моделювання ходу паводка із застосуванням геоінформаційних технологій. Обґрунтовано потребу врахування низки ключових параметрів під час складання моделі прогнозування формування паводкового стоку: максимальний кут нахилу поверхні землі та напрям формування можливого поверхневого стоку, вологомісткість рослинного покриву та ґрунтового покриву, тип підстильної поверхні, кількість опадів та поточна вологість. В основу запропонованого підходу покладено припущення, що паводковий стік – це надлишок рідких опадів, який не може бути увібраний ґрунтами та рослинним покривом. Визначено перелік завдань, які потрібно вирішити для реалізації запропонованого підходу. Для моделювання паводкового стоку запропоновано поділити площу водозбору на як завгодно малі (розмір обмежений тільки наявними обчислювальними ресурсами) елементи правильної геометричної форми з однаковими (відхилення не більше 10 %) ключовими параметрами моделі. Розрахунки об'ємів паводкового стоку будуть виконуватись для цих окремих елементів водозбору. Поверхневий стік у кожному окремому елементі запропоновано розраховувати як суму об'ємів стоків із сусідніх елементів (за наявності) та кількості опадів, мінус об'єм води, що поглинається ґрунтом та рослинним покривом. Запропоновано модель такого поділу для частини села Угринів Івано-Франківського району Івано-Франківської області. З використанням пакета програм Surfer побудовано цифрову модель рельєфу цієї території, що дає змогу візуалізувати напрям формування можливого поверхневого стоку. На підставі ЦМР створено карту крутизни схилів, що є джерелом інформації про максимальний кут нахилу в кожній точці цифрової моделі рельєфу. Наведено класифікацію ґрунтів з погляду їх вологомісткості та водопроникності. Розглянуто та охарактеризовано типи підстильних поверхонь (рілля, населені пункти, водні об'єкти, ліси, чагарники, луки). Запропоновано алгоритм оброблення даних на підставі метеорологічного прогнозу. Окреслено завдання, вирішення яких передбачає реалізація запропонованої моделі. Запропонована модель може стати основою для розроблення спеціалізованого програмного забезпечення, яке дасть можливість прогнозувати паводки.
Завантаження
Посилання
Abdelgiom, M. (2024). A comprehensive Analysis of the Application of GIS and RS Technologies in Flood Prediction and Risk Assessment, with a Focus on Wadi Baysh Dam in the Jazan region. KSA. Yanbu Journal of Engineering and Science, 21(3), 1–16. https://doi.org/10.53370/001c.118790
Beley, O., & Shtayer, L. (2022). The influence of surface runoff on the formation of flood waters. International Science Journal of Engineering & Agriculture, 1(3), 37–51. https://doi.org/10.46299/j.isjea.20220103.4
Burshtynska, K., Babushka, A., & Halochkin, M. (2020). Hydrological processes modeling using GIS ARCGIS and module HEC-RAS. Geodesy, cartography and aerial photography, 96, 24–31. https://doi.org/10.23939/istcgcap2020.91.028
Burshtynska, Kh., Shevchuk, V., Tretyak, S., & Vekliuk, V. (2016). Monitoring of the riverbeds of rivers Dniester and Tisza of the Carpathian region. XXIII ISPRS Congress, Commission VII (Vol. XLIB7), 177–182. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B7-177- 2016
Cacal, J., Czar, V., & Taboada, E. (2023). Extreme Event-based Rainfall-runoff Simulation Utilizing GIS Techniques in Irawan Watershed, Palawan, Philippines. Civil Engineering Journal, 9, 220–232. https://doi.org/10.28991/CEJ-2023-09-01-017
Gopchenko, E., Ovcharuk, V., Shakirzanova, J., Goptsiy, M., Traskova, A., Shvec, N., Serbova, Z., & Todorova, O. (2025). Modelling of extreme floods on example of mountain regions of Ukraine. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology, 3(82), 6–15. https://doi.org/10.17721/17282713.82.01
Gori, A., & Lin, N. (2022). Projecting compound flood hazard under climate change with physical models and joint probability methods. Earths Future, 10(12), 1–19. https://doi.org/10.1029/2022EF003097
Herbei, M., Bădăluță-Minda, C., Popescu, C., Horablaga, A., Dragomir, L., Popescu, G., Kader, S., & Sestras, P. (2024). Rainfall-runoff modeling based on HEC-HMS model: a case study in an area with increased groundwater discharge potential. Front. Water, 6, article ID 1474990. https://doi.org/10.3389/frwa.2024.1474990
Hopchenko, Ye., Burlutska, M., Romanchuk, M., & Martyniuk, M. (2019). Modern methods of research of maximum flow of spring flood and rainfall flood of the rivers of Ukraine. Scientific Bulletin of KSU. Series Geographical Sciences, 10, 114–118. https://doi.org/10.32999/ksu2413-7391/2019-10-16
Jia, G., Wang, X., & Wei, H. (2013, July). An Effective Approach for Selection of Terrain Modeling Methods. In IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 10, no. 4, pp. 875–879. https://doi.org/10.1109/LGRS.2012.2226429
Karpets, K. (2014). Application of GIS analysis methods for modelling the flood zone and water flow during a flood in order to prevent emergency situations. Problems of emergency situations, 20, 82–86. URL: https://nbuv.gov.ua/UJRN/Pns_2014_20_15
Kovalchuk, I., & Mykhnovych, A. (2008). Flood modeling in the upper Dniester valley. Proceedings of the Shevchenko Scientific Society. Lviv. Ecological Collection. Research on biotic and landscape diversity and its preservation, 23, 293–312. URL: https://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/74300/29-Kovalchuk.pdf?sequence=1
Kravets, O. Y. (2018). The use of meteorological and geomorphological data in the calculation of rain floods. Scientific Bulletin of UNFU, 28(2), 129–132. https://doi.org/10.15421/40280224
Kravets, O. Ya. (2024). Application of geoinformation technologies for flood forecasting. Modern engineering and innovative technologies, 32(1), 83–89. https://doi.org/10.30890/2567-5273.2024-32-00-017
Kumar, V., Sharma, K., Caloiero, T., Mehta, D., & Singh, K. (2023). Comprehensive Overview of Flood Modeling Approaches: A Review of Recent Advances. Hydrology, 10(7), 141–149. https://doi.org/10.3390/hydrology10070141
Li, J., Wang, Z., & Zhang, T. (2023). Flood simulation using the hydrological model and the hydrological – hydrodynamic coupling model in a small watershed in semi-arid and sub-humid region, North China. Journal of Water and Climate Change, 14(10), 3496–3516. https://doi.org/10.2166/wcc.2023.161
Melnyk, T. (2012). Application of GIS for the purpose of preventing natural hydrological phenomena. Bulletin of V. N. Karazin Kharkiv National University. Series: Mathematical modeling. Information technologies. Automated control systems, 1037(20), 125–132. URL: https://nbuv.gov.ua/UJRN/VKhIMAM_2012_1037_20_15
Panigrahi, N., Mohan, B. K., & Athithan, G. (2010). Terrain modeling using dominant points. In: 2010 IEEE 2nd International Advance Computing Conference (IACC), Patiala, India, pp. 34–37. https://doi.org/10.1109/IADCC.2010.5423041
Shakirzanova, Zh. R. (2021). Long-term forecasting of the characteristics of spring waterlogging in the Southern Bug River basin: monograph. URL: https://eprints.library.odeku.edu.ua/id/eprint/9674/
Slater, L., Arnal, L., Boucher, M., Chang, A., Moulds, S., Murphy, C., & Zappa, M. (2023). Hybrid forecasting: blending climate predictions with AI models. Hydrology and Earth System Sciences, 27(9), 1865–1889. https://doi.org/10.5194/hess-27-1865-2023
Voloshyn, V., Melnyk, O., Melnyk, Yu., & Vereshko, O. (2017). Geo-information modeling of water levels of the stir river during the flood period within the territory of Lutsk. Modern achievements of geodetic science and production, 1(33), 166–171. URL: https://nbuv.gov.ua/UJRN/sdgn_2017_1_33



