Оценка паводковой опасности на Центральном Кавказе на базе выходных данных глобальной модели атмосферы

В статье представлен метод прогнозирования паводковой опасности, основанный на интеграции прогностических данных Глобальной модели атмосферы GFS NCEP в статистическую схему. Актуальность исследования обусловлена увеличением частоты и разрушительности паводков для объектов инфраструктуры, а также дефицитом наземной гидрометеорологической сети в горных регионах Северного Кавказа. Информационный дефицит пространственно-распределенных данных предлагается компенсировать за счет привлечения гидрометеорологических полей глобального численного моделирования. Целью работы является разработка прогностической модели, связывающей термодинамические параметры атмосферы, количество осадков и величину превышения уровня воды в реках над ординаром (средним многолетним уровнем). Материалами исследования послужили архивные данные гидрологических полевых наблюдений за паводками и связанные с ними синоптические условия. Для выявления предикторов опасных конвективных явлений проанализированы вертикальные профили температуры, влажности, а также вектора скорости ветра на стандартных изобарических поверхностях. Применение методов множественного регрессионного анализа в программной среде SPSS позволило получить уравнения, описывающие взаимосвязь между интенсивностью паводков, общим количеством осадков за предшествующие трое суток и предполагаемым количеством осадков в день образования стока. Прогнозирование экстремальных осадков на текущие сутки основано на регрессионных связях термодинамических индексов атмосферы, извлеченных из Глобальной модели GFS. Результаты реализации разработанного подхода позволят предупреждать о неблагоприятных погодных условиях за 24 часа до их начала. Такой временной интервал оптимизирует процесс принятия решений государственными органами и подразделениями гражданской защиты при планировании превентивных мер в районах, подверженных катастрофическим наводнениям.

1. Моделирование быстроразвивающихся паводков на малых реках Северного Кавказа с использованием сов-ременных данных автоматизированной гидрометеорологической сети / Е. С. Васильева, П. А. Белякова, А. И. Алексюк, Н. В. Селезнева, В. В. Беликов // Водные ресурсы. 2021. № 2 (48). С. 135-146. https://doi.10.31857/S0321059621020164

2. Геоинформационное моделирование зон подтопления горных территорий Северного Кавказа на основе спутниковых и метеорологических данных / О. С. Ермолаева, С. О. Курашкин, О. С. Пучкова, А. В. Бабкина, О. В. Иванов // Геология и геофизика Юга России. 2026. № 2 (16). С. 244-255. https://doi.10.46698/VNC.2026.61.21.001

3. О возможности использования выходной продукции глобальной модели атмосферы GFS NCEP в экологических исследованиях / М. Ч. Залиханов, А. Х. Кагермазов, Л. Т Созаева, К. М. Беккиев // Геология и геофизика Юга России. 2021. № 4 (11). С. 161-169. https://doi.10.46698/VNC.2021.16.85.013

4. Кагермазов А Х , Созаева Л Т Валидация выходных данных глобальной модели атмосферы в дни с развитием конвекции по данным аэрологического зондирования с двухсуточной заблаговременностью // Труды ГГО. 2019. Вып.593. С.150-159.

5. Кагермазов А. Х., Созаева Л. Т Валидация прогностических полей метеоэлементов глобальной модели атмосферы на средние сроки по данным аэрологического зондирования для Центральной части Северного Кавказа // Труды ГГО. 2020. Вып. 599. С.104-114.

6. Кагермазов А. Х., Созаева Л. Т Использование глобальной модели атмосферы (GFS NCEP) для прогноза грозоградовых процессов с заблаговременностью до пяти суток // Гидрометеорология и экология. 2021. № 65. C. 671-680.

7. Кагермазов А. Х. Цифровая атмосфера. Современные методы и методология исследования опасных метеорологических процессов и явлений. Нальчик: Печатный двор, 2015.215 с.

8. Селевая активность в горах Центрального Кавказа в 2025 году / В. А. Караваев, А. Н. Гуня, С. В. Харченко, С. С. Семиноженко // Геология и геофизика Юга России 2025 № 4 (15). С. 259-296. https://doi.10.46698/q1139-5846-0507-q

9. Корчагина Е. А. Долгосрочные изменения режима атмосферных осадков как фактора формирования опасностей гидрологического характера в горной зоне Республики Дагестан // Геология и геофизика Юга России. 2024. № 4 (14). С. 192-205. https://doi.10.46698/VNC.2024.81.30.016

10. Мальнева И. В., Кононова Н. К., Хаджиев М. М. Техногенное воздействие на развитие опасных геологических процессов на территории Северного Кавказа // Жизнь Земли. 2020. № 4 (43). С. 437-450. https://doi.10.29003/m2508.0514-7468.2020_43_4/437-450

11. Масштабы и опасность наводнений на Северном Кавказе / В. В. Разумов, М. Ю. Беккиев, Н. В. Разумова, С. И. Шагин // Наука. Инновации. Технологии. 2018. № 1. C. 143-160.

12. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет)/ Официальный сайт. URL: https://meteorf.gov.ru [дата обращения: 08.07.2026].

13. Юмина Н. М., Рец Е. П. Совершенствование системы мониторинга опасных паводков на реках Северного Кавказа // Водное хозяйство России. 2012. № 1. C. 47-62.

14. Юмина Н. М. Паводочный сток рек Северного Кавказа // Вестник Московского университета Серия 5: География 2008. № 2. С. 51-56.

15. Dueben P, Wedi N., Saarinen S., Zeman C. Global simulations of the atmosphere at 1. 45 km grid-spacing with the integrated forecasting system. Journal of the Meteorological Society of Japan. 2020. Ser. II. Vol. 98 No 3. pp. 551-572. https://doi.10.2151/jmsj.2020-016

16. Haiden T, Janousek M., Vitart F., Ferranti L., Prates F. Evaluation of ECMWF forecasts, including the 2019 upgrade. ECMWF Technical Memorandum. 2019. No 853. 54 p.

17. National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS): Global Operational Forecast System. National Weather Service, NOAA. [Electronic resource]. URL: https://noaa.gov [accessed: 8 July 2026].

18. Svalova V. B., Zaalishvili V. B., Ganapathy G. P. , Nikolaev A. V., Melkov D A Landslide risk in mountain areas Geology of the South of Russia. 2019. Vol. 9 No 2. pp. 109-127. https://doi.10.23671/VNC.2019.2.31981