| 1. | Наименование проекта | Расчеты речного стока для водосборов российской Арктики в условиях недостаточного информационного обеспечения |
|---|---|---|
| 2. | Регистрационный номер ЦИТИС: | АААА-А16-116020410087-2 |
| 3. | Исполнитель | Институт водных проблем РАН |
| 4. | Ведомственная принадлежность | Минобрнауки России - наука |
| 5. | Заказчик | РФФИ |
| 6. | Вид финансирования | грант |
| 7. | Вид НИОКТР | Фундаментальная НИР |
| 8. | Приоритетное направление (основное) | Рациональное природопользование |
| 9. | Приоритетное направление (дополнительное) | Нет данных |
| 10. | Критическая технология (основная) | Технологии предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера |
| 11. | Критическая технология (дополнительная) | Нет данных |
| 12. | Приоритет Стратегии НТР России | |
| 13. | Общее тематическое направление | |
| 14. | Приоритетное арктическое направление (основное) | |
| 15. | Приоритетное арктическое направление (дополнительное) | |
| 16. | Аннотация | роект направлен на решение актуальной в настоящее время фундаментальной проблемы, касающейся расчетов речного стока с водосборов российской Арктики в условиях недостаточного информационного обеспечения данными о состоянии природной среды региона. Конкретной задачей проекта в рамках отмеченной фундаментальной проблемы является моделирование суточной динамики стока рек арктического бассейна за долговременный период в условиях нехватки данных о параметрах подстилающей поверхности водосбора, а также данных гидрометеорологического мониторинга, исключающей возможность получения параметров гидрологической модели, необходимых для расчетов речного стока, путем их прямой калибровки. Основной инструментарий исследования — разработанная при участии автора проекта физико-математическая модель тепловлагообмена подстилающей поверхности суши с атмосферой SWAP, позволяющая воспроизводить речной сток с точностью, сопоставимой с точностью гидрологических моделей, а также набор современных методов машинного обучения, в том числе искусственные нейронные сети, опорные векторы, системы нечеткой логики. В рамках поставленной перед проектом задачи предполагается выполнить разработку системы получения необходимых для расчета речного стока модельных параметров, которая будет основана на синтезе современного математического аппарата машинного обучения и глобальных баз данных климатических и ландшафтных характеристик. В качестве основного результата исследования предполагается получить многолетние гидрографы речного стока для репрезентативной группы неизученных водосборов российской Арктики на основе полученных параметров и обобщённых гидрометеорологических баз данных. Результаты количественной оценки разгрузки речных вод, формирующихся в бассейне гидрометрически неизученной части арктического побережья России, представляют высокую актуальность и важность в силу высокой чувствительности природных процессов, происходящих в прибрежной зоне, к пресноводному дебету. |
| 17. | Начало проекта | 01.01.2016 |
| 18. | Завершение проекта | 31.12.2017 |