Статья

Наименование	Краткосрочное прогнозирование водного режима рек и водохранилищ методом Брауна
Авторы	Долгих В. П., к. т. н., доц. Рыбалка С. В., заведующая Боблева И. С., инж.
Раздел
Год	2024	Выпуск	12	Страницы	9 - 15
УДК	556.51			EDN	AWPNZW
Аннотация	Для описания краткосрочного прогнозирования водного режима рек и водохранилищ Донбасса предложена модель Брауна, которая на основании малого количества наблюдений дает приемлемый для математических расчетов прогноз параметров временного ряда. Для рассмотренной линейной интерполяции зависимости изменения уровня шахтных вод от величины шахтного водоотлива были выбраны значения коэффициента сглаживания равные 0 и 0,25. Предложенная модель Брауна с указанными коэффициентами сглаживания обладает минимальной погрешностью прогнозирования (7÷19 %), рассчитанной для последних точек ряда.
Реферат	Цель. Установление возможностей применения модели Брауна для описания краткосрочного прогнозирования водного режима рек и водохранилищ Донбасса. Методика. Краткосрочное прогнозирование водного режима рек и водохранилищ проводилось с помощью адаптивной модели прогнозирования, основанной на скользящей средней и методе Брауна. В качестве оценки текущего значения выступает взвешенное среднее всех предшествующих значений. Математическая модель получила широкое распространение по причине оперативного регулирования при изменениях, происходящих в общем тренде. В качестве исходного временного ряда приняты значения изменения уровня шахтных вод от величины шахтного водоотлива. Выявление сходства полученного ряда с заданным проводилось путем изменения коэффициента сглаживания. Результаты. В прогностических моделях, которые строятся согласно теории о скользящей средней, может быть использована модель Брауна. Ее применение оправдывается при прогнозировании быстропротекающих природных процессов, которые характеризуются небольшим диапазоном наблюдений. Научная новизна. Для рассмотренной линейной интерполяции зависимости изменения уровня шахтных вод от величины шахтного водоотлива подходящими были выбраны значения коэффициента сглаживания равного 0 и 0,25, что нашло свое подтверждение в минимальной погрешности прогнозирования (7÷19 %) по последним точкам ряда. Практическая значимость. Модель Брауна может быть использована при необходимости краткосрочного прогнозирования водного режима рек и водохранилищ Донбасса, для которых характерно резкое изменение уровня воды. Также модель подходит для описания нестационарных процессов, для которых классические линейные регрессионные модели дают высокую погрешность.
Ключевые слова	речной сток, водный режим, временной ряд, математическое моделирование, прогнозирование стока, метод скользящей средней.
Финансирование	Исследования выполнены за счет средств федерального бюджета (код темы: FRRU-2024-0004 в ЕГИСУ НИОКТР)
Список источников	1. Стреблянская Н. В., Копытов В. В., Тебуева Ф. Б. Оценка риска наступления чрезвычайной ситуации гидрологического характера // Перспективы науки. 2016. № 6 (81). С. 18–21. 2. Руководство по гидрологическим прогнозам. Вып. 2. Краткосрочный прогноз расхода и уровня воды на реках. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 245 с. 3. Георгиевский Ю. М. Краткосрочные гидрологические прогнозы. М.: ЛПИ, 1982. 100 с. 4. Симонов Ю. А. Прогнозирование стока рек России: научно-методические основы и практическая реализация диссертация: автореф. дис.... д-ра геогр. наук. М., 2023. 45 с. 5. Краткосрочное прогнозирование стока рек Черноморского побережья Кавказа / П. А. Белякова, С. В. Борщ, А. В. Христофоров, Н. М. Юмина // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2013. Вып. 349. С. 122–141. 6. Краткосрочный прогноз притока воды в Бурейское водохранилище на основе модели ECOMAG с использованием метеорологических прогнозов / Мотовилов Ю. Г. [и др.] // Водное хозяйство России. 2017. № 1. С. 78–102. 7. Гибридные модели прогнозирования коротких временных рядов / А. Н. Пылькин, Л. А. Демидова, С. В. Скворцов, Т. С. Скворцова. М.: Горячая линия — Телеком, 2012. 206 с. 8. Мандель А. С. Метод аналогов в прогнозировании коротких временных рядов: экспертно-статистический подход // Автоматика и телемеханика. 2004. № 1. С. 143–152. 9. Оценка фактического состояния и развития водного баланса территорий горных отводов гидрозащитных (ликвидируемых) шахт Краснолучского ТГК («Хрустальская», им. Газеты «Известия», «Краснолучская», «Краснокутская», «Княгининская», «Центральная») с учетом возможности использования шахтных вод для хозяйственных нужд с разработкой оптимальной схемы расположения водоотливных систем: отчет о НИР (закл.). В 2-х книгах. Книга 1 / исполн.: Рыбникова Л. С. Екатеринбург, 2020. 268 с. 10. Лебедева И. В. Моделирование нелинейных экономических систем с помощью динамических рядов // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 4 С. 69–70. 11. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с. 12. Орлов Ю. Н. Кинетические методы исследования нестационарных временных рядов. М.: МФТИ, 2014. 217с.
Полный текст