Каспийское море — крупнейший внутренний водоём планеты, не имеющий связей с Мировым океаном. На протяжении веков море испытывает колебания уровня воды с большой амплитудой. Колебания эти происходят главным образом из-за климатических изменений, а также, начиная с середины ХХ века, под влиянием хозяйственного использования водных ресурсов в бассейнах впадающих рек. Между тем уровень Каспийского моря оказывает сильнейшее воздействие на состояние экосистемы Каспия и его прибрежной части — исчезают места обитания множества видов птиц и рыб, происходит опустынивание, образование болот и др. Не меньший эффект он производит и на экономику прибрежных государств, использующих природные ресурсы региона, и на хозяйственное освоение прибрежной полосы. Очевидно, что изменения уровня воды в Каспии будут и впредь, поэтому мониторинг и прогнозы его колебаний крайне важны. С их помощью можно оценивать риски нарушения прибрежных экосистем и предотвращать техногенные катастрофы. Но какие прогнозы нам доступны сегодня?
Первые наблюдения уровня Каспийского моря относят к 1837 году, произведены они были в Баку. Но систематические инструментальные измерения начались лишь в 1890 году. Поэтому для оценки того, как менялся уровень Каспия в далёком прошлом, прибегают к палеореконструкции. В голоцене (10 тысяч лет назад) амплитуда колебаний уровня была довольно большой. Море поднималось до отметки –20,0 м и опускалось до –30,0 м. Погрешность этих значений, скорее всего, велика, но, опираясь на них, географ-геоморфолог, профессор МГУ им. М. В. Ломоносова Георгий Иванович Рычагов выделил зону риска (так называется диапазон изменения уровня моря, выход за пределы которого может привести к негативным последствиям для прибрежных территорий и объектов инфраструктуры), соответствующую субатлантическому климатическому периоду голоцена. Это диапазон –26 — –29 м.
Уровень Каспия в силу динамических колебаний (нагоны, сейши, течения) довольно сильно меняется по акватории, поэтому при оценках и прогнозах используют значение, осреднённое по четырём пунктам наблюдений: Баку, Махачкала, Туркменбаши, Форт Шевченко. Интересно отметить, что в среднем снижение уровня моря с севера на юг составляет примерно 20 см.
Ввиду естественной климатической изменчивости составляющих водного баланса — стока рек, атмосферных осадков, испарения с поверхности моря — уровень Каспия подвержен квазициклическим изменениям. За период инструментальных наблюдений амплитуда колебаний уровня Каспия составила около 4 м, он изменялся от –25,3 м в восьмидесятых годах XIX столетия до –29,0 м в 1977 году. Отмечались периоды снижения уровня моря с катастрофической скоростью (почти на 2 м с 1930 по 1941 год), относительной стабилизации (с 1957 по 1970 год), резкого повышения уровня Каспия (с 1978 по 1995 год — на 2,5 м). С конца первого десятилетия XXI века прослеживается тенденция очередного понижения уровня воды Каспийского моря, который на середину 2024 года был –28,85 м, и это падение пока продолжается.
При прогнозе уровня моря важно учитывать безвозвратные потери воды в бассейне Каспия. Эти потери включают испарение с поверхности водохранилищ, безвозвратное изъятие стока для орошения, промышленного и коммунального водоснабжения. Их объём (с учётом потерь на испарение с поверхности водохранилищ) в части бассейна Каспия в пределах СССР с 1970 по 1980 год изменялся с 32 до 47 км3 в год, далее оставался стабильным до 1991 года, позднее снижался, достигнув к 2001 году 34 км3 в год. В последние годы в целом для указанной части бассейна Каспийского моря этот показатель оценивается на уровне 43 км3, что довольно много — 10—15% среднего притока. При этом надо отметить, что величины безвозвратного водопотребления в Иранской части бассейна Каспия в современный период практически неизвестны.
Прогноз колебаний уровня Каспийского моря — сложнейшая геофизическая задача, несмотря на кажущуюся очевидность влияющих факторов и механизмов. В гидрологии — науке, изучающей водные объекты суши, — основной метод исследования колебаний — методводного баланса, отражающий закон сохранения массы. Поступающая в водоём со стоком рек вода и атмосферные осадки, выпадающие на водную поверхность, образуют приходную часть водного баланса моря. Испарение с морской поверхности — это расходная часть баланса. Для Каспия важна и такая расходная составляющая водного баланса, как отток воды в залив Кара-Богаз-Гол. Величина этого оттока зависит от уровня моря и составляет не более 20 км3 в год. При уровне моря, равном примерно –30,5 м, отток в залив прекращается. Разница между приходной и расходной частями идёт на накопление водной массы или на её сокращение, если испарение превышает речной приток и осадки. Приток и испарение в литературе называют побуждающими процессами, так как они определяют (или побуждают) возможные колебания уровня моря.
В приходной части водного баланса Каспийского моря 80% составляет речной приток, осадки дают около 20%, на подземный приток приходится не более 1%. В Каспий впадает 130 рек, крупнейшие из них — Волга, Сулак, Самур, Терек (Россия), Урал, Эмба (Казахстан), Кура (Азербайджан), Атрек (Туркмения), Горган, Сефидруд (Иран). Причём Волга, Урал, Терек, Сулак и Эмба дают до 90% суммарного годового речного стока в Каспийское море.
В среднем за год с речным стоком в море поступает около 300 км3, при этом среднемноголетний сток Волги составляет 254 км3, или порядка 85% суммарного речного стока в Каспий. Изменение во времени притока речных вод и испарения в статистике называется временны́м рядом. Исследование и моделирование временны́́х рядов речного стока и испарения — один из основных инструментов, используемых в гидрологии, в частности, для решения задачи прогноза уровня Каспия, поскольку свойства и закономерно-сти побуждающих процессов определяют и характер временнóго ряда уровней воды в море (изменений уровня во времени).
Прогнозирование в гидрологии и климатологии основывается на понимании механизмов формирования явлений и исследовании вероятностных закономерностей процессов, которые «побуждают» изучаемое явление. То есть если говорить о прогнозировании колебаний уровня Каспия, то оно, по сути, сводится к прогнозу побуждающих процессов.
Для описания колебаний во времени исследуемых явлений используется теория случайных процессов. Более 100 лет назад российский математик Андрей Андреевич Марков предложил модель последовательности случайных величин (к которым относятся в нашем случае объёмы речного стока и испарения), в которой каждое значение временнóго ряда связано только с одним, предшествующим ему значением. Математически это формулируется так: вероятность наступления прогнозируемого явления в заданный момент времени зависит только от параметров процесса в предыдущий момент времени. Такая вероятностная последовательность называется цепью Маркова. Сегодня это одна из наиболее часто используемых моделей. Для её полного описания достаточно задать распределение вероятностей процесса в два смежных момента времени.
В течение многих десятилетий в научной и прикладной гидрологии велась дискуссия по поводу вероятностной модели многолетней изменчивости речного стока вообще и, в частности, притока к Каспию. В итоге пришли к выводу, что для описания многолетних колебаний стока целесообразно остановиться на классе именно марковских вероятностных моделей. Такой подход, которым руководствовались с 1960-х по 1990-е годы, для практических задач вполне себя оправдал, многочисленные обобщения данных по стоку рек подтвердили его правомерность. Но в последующие годы стали использовать и более сложные модели, так называемые полумарковские, которые допускают переход из одного состояния гидрологической системы в другое, длящееся десятками лет. С помощью таких моделей можно описывать климатически обусловленные изменения стока. Специальными методами анализа однородности с 1900 по 2020 год были выделены три периода, отвечающие фазам повышенной и пониженной водности в бассейне Каспийского моря.
Основная характеристика гидрологического процесса, случайным образом изменяющегося во времени, — закон распределения, для изучения которого применяются гистограммы, показывающие вероятность попадания значения стока в тот или иной диапазон. Здесь надо отметить, что одно из наиболее часто используемых в математике распределений вероятностей — известное всем со школьной скамьи распределение Гаусса, или нормальное распределение. Оно характеризуется пиком в центре и симметричными боковыми сторонами. В прикладных задачах гидрологии распространены различные асимметричные законы распределения вероятностей. Гистограмма годовых значений притока к Каспию с 1900 по 2016 год, построенная по данным измерений, показывает, что имеются существенные вариации значений водности рек с небольшой положительной асимметрией относительно среднего значения.
Основная расходная составляющая водного баланса Каспийского моря — испарение. Прямые его измерения в силу больших размеров моря не ведут, поэтому его рассчитывают. Оценки испарения производят на основе различных эмпирических формул. Также величину испарения вычисляют из уравнения водного баланса. Для каждого года наблюдений известны приток к морю, включая осадки, а также изменение в нём объёма воды. Испарение за каждый год рассчитывается как остаточный член уравнения водного баланса. Понятно, что получаемые величины испарения включают в себя все ошибки измерений и несовершенство принятых гипотез. Имеющаяся на Каспии сеть пунктов наблюдений, в основном береговых, не позволяет получать надёжные результаты расчётов этой характеристики по всей акватории моря. Поэтому приходится прибегать к метеорологическому реанализу — подходу, основанному на соединении данных наблюдений и расчётов по моделям атмосферы.
В расчётах и прогнозах часто оперируют так называемым видимым испарением, то есть испарением с водной поверхности минус осадки. Среднегодовой слой видимого испарения для Каспия составляет 750 мм.
Метод вероятностного прогноза уровня моря основывается на уравнении его водного баланса. Водобалансовый механизм колебания уровня бессточного водоёма заключается в следующем. Вода, поступающая в водоём в виде речного притока и осадков, расходуется в основном на испарение. Когда суммарное поступление воды превышает испарение, уровень водоёма растёт, что приводит к увеличению площади водной поверхности (зеркала) и, соответственно, к росту объёма испарения. При превышении испарения над притоком уровень падает, а испаряющаяся поверхность сокращается. Соответственно уменьшается испарение и темпы снижения уровня воды замедляются. Это приводит к тому, что в стационарных климатических условиях уровень внутреннего водоёма колеблется возле положения, отвечающего равенству среднемноголетних величин притока и испарения (так называемого уровня тяготения). Описанный механизм носит название амортизационного, поскольку обеспечивает ограничение (или амортизацию) колебаний уровня вокруг уровня тяготения. Этот механизм был предложен выдающимися отечественными гидрологами С. Н. Крицким и М. Ф. Менкелем ещё в середине прошлого столетия и в их работах положен в основу метода прогноза уровня моря.
Задача прогнозирования уровня внутреннего водоёма сводится к прогнозу побуждающих процессов (речного притока и испарения) и учёту всевозможных положительных и отрицательных связей в исследуемой водной системе. Амортизационный механизм определяется зависимостью площади водной поверхности от уровня моря: чем положе берега водоёма, тем сильнее стабилизирующая роль испарения.
Надо отметить, что для прогнозирования уровня моря некоторые исследователи решили уравнение его водного баланса в так называемой линеаризованной постановке и для марковских моделей изменчивости побуждающих процессов. Получаемая при этом модель Каспия является нульмерной, то есть вся масса воды сосредоточена в одной точке, изменения компонент водного баланса по акватории моря при этом не учитываются.
Для более полного учёта положительных и отрицательных обратных связей в изучаемой гидрологической системе, негауссовых законов распределения вероятностей побуждающих процессов, особенностей характера оттока воды в Кара-Богаз-Гол, возможных климатических изменений прогнозные оценки уровня моря получают путём решения уравнения водного баланса методом многовариантных имитационных экспериментов. Собственно искомое решение заключается в нахождении закона распределения уровня Каспия по известным вероятностным моделям побуждающих процессов численным методом.
Прогнозирование уровня моря существенно усложняется из-за климатических и антропогенных изменений стока в бассейне и других факторов, плохо поддающихся прогнозу.
В период резкого подъёма уровня Каспия в 80—90-е годы прошлого века выдвигались различные гипотезы относительно механизмов формирования водного баланса, объясняющих столь аномальное изменение уровня воды. Одно из оригинальных предложений базировалось на идее наличия нескольких уровней тяготения моря, то есть наличия двух устойчивых состояний этой сложной гидрологической системы. Свидетельством в пользу этой гипотезы считалась двухмодальная гистограмма распределения уровня моря для периода с 1900 по 1979 год. Если бы два уровня тяготения существовали, то аномальное поведение моря можно было бы объяснить «перескоком» системы из одного состояния в другое с соответствующей оценкой высокой вероятности такого рода события. Однако авторы идеи не приняли во внимание статистическую ошибку таких гистограммных оценок. Добавление 20 лет наблюдений к данным, имевшимся на начало подъёма уровня, показало, что уверенно выделить на новой гистограмме два устойчивых состояния уже нельзя. То есть очертания гистограмм распределения, полученные по коротким рядам наблюдений, недостоверны.
Долгосрочный прогноз (более 15 суток) гидрометеорологических составляющих водного баланса на конкретную календарную дату невозможен. Следовательно, невозможен и долгосрочный календарный прогноз уровня моря. Возможны лишь вероятностные оценки, например, в виде среднего положения уровня моря и отклонения от этого положения заданной вероятности (квантилей распределения).
В таблице (см. стр. 50) представлены квантили условных распределений вероятности уровня на ближайшие десятилетия, рассчитанные с использованием имитационной модели для начального уровня моря –27,0 м, которое было в 2000 году. Уровень моря в 2000 году взят в качестве исходного для того, чтобы оценить оправдываемость вероятностного прогноза с использованием данных наблюдений. Приняты следующие значения параметров побуждающих процессов: норма притока — 315 км3/год, норма видимого испарения — 0,75 м/год, безвозвратное водопотребление — 25 км3/год. Как следует из этой таблицы, диапазон возможных значений уровня достаточно широк. Отметка –26 м, имеющая обеспеченность 1%, должна быть принята во внимание при проектировании мероприятий по инженерной защите. Также вероятны и низкие стояния уровня моря на отметках –28, –29 м.
Сопоставление с данными наблюдений (см. рис. на стр. 45) показывает, что за 20 лет уровень моря достиг значения, теоретическая вероятность превышения которого составляет 0,95, или один раз в 20 лет. Может ли это обстоятельство быть подтверждением обоснованности прогноза? Видимо да, но в ближайшие годы станет понятно, так ли это на самом деле. Прогноз значений уровня моря, начиная с 2025 года, должен быть рассчитан с учётом современных климатических оценок и норм водопотребления.
Имитационное моделирование ряда уровней Каспия, выполненное на основе соответствующих численных алгоритмов, привело к выводу, что распределение вероятностей в интервале от 0,1 до 99,9% хорошо аппроксимируется нормальным законом распределения. В то же время необходимо напомнить, что гистограмма наблюдавшейся последовательности уровней моря до 1979 года имела двухмодальную форму.
Если из моделированного ряда большой продолжительности выбрать несколько коротких участков длительностью 150 лет (то есть примерно равной имеющемуся ряду наблюдений), то при «теоретическом» нормальном распределении выборочные гистограммы для коротких последовательностей имеют самые разнообразные очертания. Очевидно, что такие гистограммы совершенно недостоверны и не могут использоваться для инженерных выводов, то есть для обоснования проектных решений (высоты защитных дамб, судоходных глубин в каналах, портах и других сооружениях).
Что же в итоге? Приходится констатировать, что задача долгосрочного прогноза компонент водного баланса сегодня не имеет решения с приемлемой для практики погрешностью. Возможны лишь вероятностные прогнозы, например, в виде среднего положения уровня моря и отклонения от этого положения заданной вероятности. Доверительный интервал таких прогнозов (то есть диапазон значений уровня моря, внутри которого уровень будет находиться с высокой степенью надёжности) значителен, поэтому, учитывая отсутствие возможности управления уровнем моря, хозяйственная деятельность на побережье должна вестись с учётом полученных оценок.
0
210.00
