ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ КРУПНЫХ РЕК > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ КРУПНЫХ РЕК

ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ КРУПНЫХ РЕК

Мазуркин П.М. Приведены методы ранжирования и рангового моделирования гидрологических параметров у множества крупных рек Земли по примеру статистических данных из учебника. Статья в формате PDF 190 KB реки мирапараметрыранговые распределенияthe rivers of the worldthe parametersrank distribution. Введение. Устойчивое развитие [1] предполагает следование в рациональном использовании природных ресурсов четким закономерностям и тенденциям. Применительно к водным объектам такие закономерности могут быть получены методами статистической геоэкологии [2] и гидрологии  [3].  В  статье  по  данным [4, с. 127, табл. 6.1] показан метод оценки пределов роста по значениям трех основных гидрологических параметров крупных рек мира: L - длина крупной реки, км; S - площадь водосборного бассейна реки, т. км2; Q - среднегодовой сток воды, км3/год. При ряде многолетних замеров можно находить динамику приближения параметров рек к пределам роста.

По одному «срезу» времени [4, с. 127, табл. 6.1] дается приближенная оценка пределов водных ресурсов крупных рек, причем ресурсы понимаются как научно оправданная доля изъятия пресной воды от среднегодового стока.

Ранжирование параметров. Шаг группировки по рангам зависит от точности измерений гидрологических параметров рек. Шаг ранжирования по данным из первоисточника равен 5 км для длины, 5 км2 для площади и 0,1 км3 для средне
годового стока речной воды. В этом случае одинаковый ранг получают одинаковые значения показателей (табл.1). Авторы учебника [4] строки таблицы расставили по убыванию значений площади водосбора.

Отношение каждого параметра к самому себе дает rL, rS и rQ. Вектор типа «лучше→хуже» у трех гидрологических параметров совпадает: с уменьшением значений параметров L, S и Q происходит ухудшение гидрологических свойств реки из-за изъятия водных ресурсов. Тогда ранги трех параметров суммируются в сумму рангов Σr, по которой расставляются рейтинговые места для каждой крупной реки.

Эту методику можно применить к любым рекам, в том числе и к притокам. При этом количество учитываемых параметров не ограничивается.

Ранговые модели. В монарных отношениях каждый параметр системы крупных рек Земли принимается за независимую переменную. Тогда, в зависимости от своего ранга, получаются следующие закономерности:

длины крупных рек мира (рис. 1)

площади водосборного бассейна крупных рек Земли (рис. 2)

Таблица 1. Параметры крупнейших рек Земли

 

 

Крупная река мира

Длина крупной

реки

Площадь

бассейна реки

Среднегодовой

сток воды

Сумма

рангов

Σr

L, км

ранг

rL

S, т. км2

ранг

rS

Q, км3/

год

ранг

rQ

Амaзoнка

6280

1

6915

0

6930

0

1(01)

Конго (Заир)

4370

6

3820

1

1414

1

8(02)

Миссисипи

5985

2

3220

2

580

7

11(03)

Ла-Плата

4700

4

3100

3

725

5

12(04)

Обь

3650

9

2990

4

395

10

23(08)

Нил

6670

0

2870

5

73.1

17

22(07)

Енисей

3490

10

2580

6

610

6

22(07)

Лена

4400

5

2490

7

532

8

20(06)

Нигер

4160

8

2090

8

270

13

29(10)

Амур

2820

14

1855

9

355

11

34(11)

Янцзы

5520

3

1800

10

995

3

16(05)

Макензи

4240

7

1800

10

350

12

29(10)

Ганг

3000

13

1730

11

1230

2

26(09)

Волга

3350

11

1360

12

239

14

37(14)

Замбези

2660

16

1330

13

106

15

44(15)

Св. Лаврентия

3060

12

1290

14

439

9

35(12)

Нельсон

2600

17

1070

15

86

16

48(16)

Оранжевая

1860

18

1020

16

15.3

18

52(17)

Ориноко

2740

15

1000

17

914

4

36(13)

Примечание: в скобках указаны места по рейтингу

Рис. 1. Ранговое распределение длины крупных рек Земли

Рис. 2. Ранговое распределение площади водосбора крупных рек

Конструкции уравнений (1) и (2) одинаковы, причем ранговое распределение значений длины становится упрощенным случаем от формулы (2).

Коэффициент корреляцииравен 0,9997 (показан вверху рис. 1), а максимальная относительная погрешность достигает 5,09 %. При этом кризисная вторая составляющая формулы (1) показывает резкое усиление антропогенного влияния с повышением ранга реки, начиная от реки Оранжевая из табл. 1.

По формуле (2) площади бассейнов рек кризисное влияние происходит плавне из-за установления вдоль водотоков водоохранных зон и водозащитных полос.

Модель рангового распределения среднегодового стока речной воды по сравнению с формулой (2) дополняется волновыми составляющими (рис. 3):

Рис. 3. Ранговое распределение среднегодового стока крупных рек

Первое волновое кризисное возмущение в виде третьей составляющей формулы (3) имеет переменную амплитудночастотную хаpaктеристику (АЧХ): A половина амплитуды колебательного возмущения стока у множества крупных рек Земли как некой условной популяции, км3/год; p -половина периода колебательного возмущения среднегодового стока у множества крупных рек в зависимости от природных и антропогенных катастроф.

Параметр Q стока речной воды столь информативен, что оказалось возможным получить еще пять волн возмущения среди 19 крупных рек Земли.

Вторая волна возмущения является вейвлет-сигналом [3] и группирует ранги 9-17 по формуле (рис. 4)

Рис. 4. Ранговое распределение среднегодового стока крупных рек по четвертой составляющей модели

По формуле (4) и рис. 4 река Амур имеет нейтральную позицию среди рангов 9-17, реки Макензи, Нигер, Волга и Нил получили положительную оценку, а реки Св. Лаврентия, Обь, Замбези и Нельсон отрицательную.

В начале ранжированного ряда крупных рек образовалась группка (рис. 5) по формуле сигнала какой-то общности между ними 

Здесь частота колебания постоянная, но амплитуда возмущения значений у среднегодового стока воды значима для многих средних и малых рек планеты, поэтому формула (5) достоверна и для рек Конго, Ганг и Янцзы.

 Рис. 5. Ранговое распределение среднегодового стока крупных рек по пятой составляющей модели

Следующая волна возмущения значений стока относится к рангам 7-17, объединяя их в одну группу (рис. 6) по статистической закономерности вида

Рис. 6. Ранговое распределение среднегодового стока крупных рек по шестой составляющей модели

Остатки после формулы (6) оказались достаточно высокими, поэтому получилась следующий четкий сигнал (рис. 7) по формуле вейвлет-функции

Рис. 7. Ранговое распределение среднегодового стока крупных рек по седьмой составляющей модели

В конце ранжированного ряда крупных рек Земли видно правильное расположение точек. Поэтому восьмая составляющая (рис. 8) получает вид

Остатки после модели (8) , показанные на рис. 9, сравнимы со среднегодовыми стоками малых рек. При этом общая статистическая модель получает вид суммы уравнений

 

Модель (9) имеет высокую адекватность и только водной точке получает максимальную относительную погрешность 0,17 % для реки Оранжевая.

Максимальная  абсолютная  погрешность -0.4394 км3/год наблюдается для реки Амур (ранг 11 по стоку), что в 15,3 / 0,4394 = 34,82 раза меньше по сравнению с рекой Оранжевая.

Из полученной статистической модели (9) рангового распределения среднегодового стока речной воды видно, что для  дальнейшего анализа и установления пределов потрeбления пресноводных ресурсов необходимо составить список по всем крупным, средним и малым главным рекам Земли, то есть по рекам, впадающим в крупные озера, моря и океаны.

Рис. 8. Ранговое распределение среднегодового стока крупных рек по восьмой составляющей модели

Рис. 9. Остатки после вычислений по модели (9) от факта по табл. 1

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Мазуркин, П.М. Закономерности устойчивого развития: Научное изд. / П.М. Мазуркин. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. 302с.
  2. Мазуркин, П.М. Геоэкология: Закономерности современного естествознания: Научное изд. / П.М. Мазуркин. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 336 с.
  3. Мазуркин, П.М.  Статистическая гидрология:  Учебное  пос.  /  П.М.  Мазуркин, В.И. Зверев, А.И. Толстухин. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. - 274 с.
  4. Михайлов, В.Н. Общая гидрология: Учебник / В.Н. Михайлов, А.Д. Добровольский. - М.: Высшая школа, 1991. - 368 с.

Статья опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОН РФ

 



РАСЧЕТНЫЕ СХЕМЫ АЛКЕНОВ: ТОПОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД

РАСЧЕТНЫЕ СХЕМЫ АЛКЕНОВ: ТОПОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД Статья в формате PDF 350 KB...

18 04 2024 6:13:53

Методологические развитие мышление и творчество студентов на медицинском факультете

Методологические развитие мышление и творчество студентов на медицинском факультете Обсуждаются современные методологические аспекты использования активных методов обучения студентов в развитие мышление и творчество. ...

12 04 2024 7:33:34

ПАРАМЕТР АСИММЕТРИИ ЗОНТООБРАЗНОГО ТЕЛА

ПАРАМЕТР АСИММЕТРИИ ЗОНТООБРАЗНОГО ТЕЛА Измерены коэффициенты аэродинамического сопротивления и параметры асимметрии тонких полых конусообразных тел. ...

11 04 2024 18:46:34

ФИЛОСОФИЯ В КОНТЕКСТЕ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ

ФИЛОСОФИЯ В КОНТЕКСТЕ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ Статья в формате PDF 297 KB...

10 04 2024 15:11:50

ВАРИАНТНАЯ СТЕНОКАРДИЯ

ВАРИАНТНАЯ СТЕНОКАРДИЯ Статья в формате PDF 138 KB...

08 04 2024 22:27:53

КУЛЬТУРОЛОГИЯ (учебно-методическое пособие)

КУЛЬТУРОЛОГИЯ (учебно-методическое пособие) Статья в формате PDF 123 KB...

07 04 2024 17:47:26

АРХИТЕКТУРЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ МОБИЛЬНЫХ СЕТЕЙ 3G И 4G

АРХИТЕКТУРЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ МОБИЛЬНЫХ СЕТЕЙ 3G И 4G Статья в формате PDF 142 KB...

01 04 2024 5:34:37

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ КАЛА

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ КАЛА Статья в формате PDF 194 KB...

31 03 2024 19:44:27

ИММУНИТЕТ И РАЗЛИЧНЫЕ СТАДИИ СТРЕССОРНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ

ИММУНИТЕТ И РАЗЛИЧНЫЕ СТАДИИ СТРЕССОРНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ Изучение иммунитета при стрессе является правомерным в оценке адаптивных систем организма и его резервных возможностей. На основании анализа функциональных возможностей иммунитета можно воздействовать на адаптивные системы и прогнозировать течение стресс-реакции. ...

29 03 2024 18:49:25

ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ И АГРОЛАНДШАФТНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ В УСЛОВИЯХ КАЗАХСТАНА

ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ И АГРОЛАНДШАФТНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ В УСЛОВИЯХ КАЗАХСТАНА Приведены результаты научных исследований сохранения и улучшения экологического состояния агроландшафтов Казахстана. Проведены экспериментальные работы с учетом дифференциации зональных систем земледелия. Исследования показали, что оценка в эрозионных агроландшафтах адаптивности основной обработки богарных светло-каштановых почв на уровне мезо – и микроландшафтных условий, вспашка более эффективна в северных и восточных экспозиций склонов, где плотность пахотного слоя была в среднем за вегетацию зерновых культур в основном на 0,02–0,04 г/см3 меньше по сравнению с плоскорезной обработкой. На склонах южной и западной экспозиций наоборот плоскорезная обработка способствовала снижению уплотненности почвы, на 0,03–0,05 г/см3 и повышению ее противоэрозионной устойчивости в 1,2–1,5 раза. На склонах северной и восточной экспозиции вспашка обеспечивает более эффективную борьбу с сорняками, а плоскорезная – на южных и западных склонах более высокое и равномерное накопление снега и рациональное использование влаги. Важнейшим звеном улучшения экологии почв является оптимизация севооборотов. В статье предлагается построить севооборот по количеству оставляемого в почве органического вещества, каждым предшественником. Для совершенствования севооборотов рекомендуется сидерация, уплотненные посевы, размещение многолетних и однолетних трав, применения органических удобрений и др. ...

26 03 2024 19:17:48

ВЕГЕТАТИВНАЯ РЕГУЛЯЦИЯ РИТМА СЕРДЦА У ЗДОРОВЫХ ЛИЦ В ПОКОЕ И ПРИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ НАГРУЗКАХ

ВЕГЕТАТИВНАЯ РЕГУЛЯЦИЯ РИТМА СЕРДЦА У ЗДОРОВЫХ ЛИЦ В ПОКОЕ И ПРИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ НАГРУЗКАХ Цели исследования: определить нормальную динамику показателей вариабельности ритма сердца в ответ на физиологическую нагрузку у мужчин и женщин. Дать клинико-физиологическую оценку показателей. Материалы и методы. Нами было обследованы 48 здоровых пациентов, из них 32 – мужчины, 16 – женщины. Средний возраст 46 (± 3,6) года. Исследование проводилось на комплексе суточного мониторирования ЭКГ «ДНК» с программой вариабельности сердечного ритма при проведении лестничных проб. Определяли: ЧСС ночью и на нагрузке, депрессию ST, параметры ОНЧ, НЧ, ВЧ, НЧ/ВЧ – как в покое, так и на нагрузке, SDNN и pNN50 за сутки. Результаты. Обнаружено, что на нагрузках значительно повышается мощность ОНЧ (на 80,4%, t – 2,6) и синнергично снижается мощность НЧ (на 72%, t – 1,7) и ВЧ (на 65%, t – 1,6). Пoлoвых различий не выявлено (t – 0,8). Заключение: показатель «ОНЧ» отражает реализацию синусовым узлом симпатических влияний. «ВЧ» отражают активность парасимпатической нервной системы (что соответствует литературным данным). Показатель «Низкие Частоты» не может служить маркером активности симпатической системы (как предлагается в литературе), а скорее отвечает за реализацию вагуса или иной тормозящей структуры. НЧ/ВЧ не может служить показателем вегетативного баланса. ...

20 03 2024 16:23:45

ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЛЕСНОЙ ОТРАСЛИ

ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЛЕСНОЙ ОТРАСЛИ Статья в формате PDF 328 KB...

16 03 2024 2:25:41

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::