UDK 631.6 Сельскохозяйственная мелиорация
GRNTI 68.31 Сельскохозяйственная мелиорация
OKSO 35.06.01 Сельское хозяйство
BBK 4 СЕЛЬСКОЕ И ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО. СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ И ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ
TBK 5607 Сельскохозяйственная мелиорация
BISAC LAW102000 Agricultural
BISAC TEC003000 Agriculture / General
The aim of this study is to improve water management by estimating the area-volume-height (AVH) curves of 16 Tishreen Reservoir. Using Gis technologies and high-resolution digital elevation model (DEM) data from the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) 30, we apply two different methodologies within QGIS 3.30.1 (the first method without modification to the DEM structure and the second with modification to the DEM structure) to derive mathematical relationships. These relationships define the interdependence between reservoir height and volume, and reservoir area and volume. Given the challenges faced by Syria such as data scarcity, accessibility issues and high cost, remote sensing becomes a vital tool for consistent data collection. The calculated AVH curves will not only allow accurate estimation of reservoir volume, which is crucial for hydrological analysis, engineering projects and water management, but will also contribute to hydrological databases. These databases play an important role in solving water-related problems and help optimize water management practices. By utilizing advanced GIS and remote sensing technologies, this study aims to provide a cost-effective and affordable solution to the pressing need for accurate hydrological data in the region.
QGis, 16 Tishrin, Al Kabir Al Shamali River, DEM, river profile, reservoir, area, volume, height
Введение. Мониторинг и защита стратегических сооружений, таких как плотины, в режиме реального времени необходимы, поскольку они имеют социальное, экономическое и экологическое значение. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование играют важную роль в мониторинге и оптимизации управлении водными ресурсами, особенно плотинами. ГИС и дистанционное зондирование могут использоваться для поддержки широкого спектра мероприятий по управлению водными ресурсами, включая: мониторинг и безопасность плотин, управление засухой, управление наводнениями, управление качеством воды [1-2].
Геоинформационные системы и дистанционное зондирование обычно используются для управления и мониторинга плотин по нескольким направлениям, включая мониторинг инфраструктуры плотины, контроль уровня и расхода воды, прогнозирование водосбросов и оценку последствий эксплуатации плотины.
Оценить кривые (площадь-объем-уровень) (ПОУ) водохранилища является важным процессом для оптимизации управления водными ресурсами, контроля наводнений и гидрологического моделирования. Точная оценка объема водохранилища необходима для правильного планирования, эксплуатации и обслуживания водохранилищ. Данные цифровой модели рельефа (ЦМР) играют решающую роль в этом процессе, поскольку они предоставляют необходимые данные о рельефе для точных расчетов объема [1-2].
Геоинформационные системы с использованием ЦМР позволяют с наименьшими затратами получить очень важные данные для мониторинга и обеспечения безопасности плотин, а также предотвратить повреждение конструкции плотины из-за возможности подъема уровня воды, превышающего допустимый предел. Они также помогают обеспечить способность плотины хранить необходимую воду, использующие в различных сферах деятельности человека [3].
Целью исследование являлось получить кривой (площадь-объем-уровень) (ПОУ) из ЦМР двумя способами и проверить надежности полученных данных, а также получить математические уравнения, выражающие взаимосвязь между объемом высоты и объемом площади.
Место и объект исследование. В 1976 году началось строительство плотины 16 Тишрин на реке у села Касмин, проект был завершен в 1987 году [5-8,13,14]. Плотина расположена на реке Ал Кабир Ал Шамали. Бассейн Ал Кабир является одним из крупнейших бассейнов в прибрежном районе (см. рисунок 1). Плотина состоит из семи озер разного размера, которые питают сельскохозяйственные угодья примерно половины в области Латакия, а также питают питьевой водой более 200 городов, деревень и районов, также является важной туристической развлекательной зоной, благодаря уникальной системе водосброса, когда вода поднимается до нормального подпорного уровня, который составляет 74,65 м и выше. Вода сходится в клокочущую 40 метровую воронку [5,8].
Рисунок 1 – Карта водосборного бассейна и профиль реки Ал Кабир Ал Шамали
(Построена авторами по программе QGIS по данным цифровых моделей рельефа SRTM 30)
Этот процесс является частью системы «наполнение и пропуска паводков в водохранилище», который также включает поэтапное открытие шлюзов, связанных с повышением этого уровня.
Эта система гарантирует безопасный слив воды сверх отметки НПУ водохранилища плотины, и это происходит с высокой точностью и прямым контролем, связанным с метеорологической станцией, которая предоставляет необходимую информацию об интенсивности осадков [9].
Плотина 16 Тишрин расположена в северо-западном районе Сирийской Арабской Республики на восточном побережье Средиземного моря в области Латакия, примерно в 20 км к северо-востоку от города Латакия, в русле реки Ал Кабир Ал Шамали, расположенной между двумя горными массивами сирийских прибрежных горных хребтов. Площадь бассейна реки Ал Кабир Ал Шамали от ее начала в верхнем бассейне до участка плотины 16 Тишрин составляет 929 км2 на территории Сирии, Среднее количество осадков по всему бассейну оценивается в 1000 мм/год. Характеристика плотины представлена в таблице [6-7].
Таблица 1 – Характеристика плотины 16 Тишрин
|
Характеристика плотины |
Величина |
|
Полный объем водохранилища соответствует НПУ (млн.куб. м.) |
210 |
|
Полезный объем водохранилища (млн.куб. м.) |
120 |
|
Высота плотины (м) |
52 |
|
Ширина по верху плотины (м) |
12 |
|
Длина плотины по верху (м) |
915 |
|
Ширина базовой плотины (м) |
240 |
|
Уровень мертвого объема (УМО) (м) |
63,65 |
|
Нормальный подпорный уровень (НПУ) (м) |
74,65 |
|
Форсированный подпорный уровень (ФПУ) (м) |
78,4 |
|
Гребень (м) |
81,65 |
Материалы и методы исследования. Было использовано ЦМР (SRTM 30) для расчёта объема и площади воды в объекте исследования. SRTM 30 — это цифровая модель рельефа, используемая для определения высоты земли и местности по всему миру. Эта модель создана с использованием радиолокационных данных, собранных в ходе миссии NASA SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), запущенной в 2000 году. Модель содержит данные о высоте с разрешением 30 метров, что делает ее одной из самых точных моделей для определения высоты Земли [10].
Для расчёта использовали два разных способа:
1. Первый способ без изменения структуры ЦМР: в этом способе загрузили ЦМР и импортировали его в программу QGIS, очень важно отметить, что данные имеют географические координаты WGS 84, а это не подходит для каких-либо измерений, поэтому нужно менять систему координат и использовать либо Universal Transverse Mercator (UTM) или Equal Area Cylindrical при сохранение географического положения.
Для нашего объекта мы использовали координаты WGS 84/UTM zone 37N, затем используем алгоритм извлечение контурную карту из ЦМР с целью находить контурную линию, которая содержит максимальную зону затопления, этот контур является 88,6 метр, редактируем его, чтобы выглядел как наш объект, потом преобразуем нашей контурной линии в многоугольник. Следующий шаг — это извлечение ЦМР под наш объект.
Последний шаг вычисляем соотношение между высоты и объема используя ЦМР и выбираем инструмент объем поверхности растра (Raster surface volume), алгоритм подсчета только ниже базового уровня (count only below base level). Этот алгоритм, по существу, подсчитывает только те ячейки ниже базового уровня, которые считаются погруженными, и вычисляет объем только погруженной части этих ячеек. Этот подход обеспечивает более точную оценку количества воды, которое может быть извлечено из водохранилища, поскольку он учитывает объем только тех ячеек, которые содержат воду. Однако он не включает объем открытой части ячеек ниже базового уровня, что может быть важно для других видов анализа [13,14].
2. Второй способ изменения структуры ЦМР: в этом способе выполняем те же действия, начиная с загрузки цифровой модели рельефа и изменения координат как и в первом способе, затем редактируем данные которые зашифрованы в структуре ЦМР, это возможно с использованием инструментом Serval, поправка имеет форму линии в месте расположения плотины и отдаем его значение высоты этой плотины, гребень 81,65 м.
Следующий шаг извлечение контурных линий из ЦМР с интервалом 0,5 м для нашего объекта, обработаем эти линии и отпускаем только контурные линии наш объект, потом преобразуем контурные линии в многоугольники и вычисляем площадь многоугольников способом геометрии.
Последний шаг полученные данные импортировали в программу Excel и находим объем с помощью следующих уравнений:
(1)
где Vi – объём определённого уровня;
Ai – площадь самого низкого уровня, самый низкий уровень нашего объекта – это 71,5 м;
Ai+1 – площадь следующего уровня, это будет уровень 72 м;
h – уровень.
(2)
где VАккумуляция – объём водохранилище.
– сумма объема в каждом уровне.
В конце полученные данные из обоих способов импортировали в программу Excel и обработали с настоящими данными полученные из Maan Bobo 2019 г. чтобы исправить ошибку в высоте и объеме [7].
После коррекции данные полученные с помощью ЦМР в программе Excel можно использовать функции полиномиальные формулы, чтобы рассчитать объем водохранилища, если все, что известно, - это площадь его поверхности или высота уровня воды.
Результаты и обсуждение. В течение года водохранилище наполняется, либо опорожняется водой в зависимости от баланса между притоком и оттоком. Если сможем измерить уровень воды или площадь зеркала водохранилища, тогда мы сможем рассчитать объем воды в водохранилище.
Уровень воды в водохранилище, когда миссия SRTM выполняла, было 71,4 из за этого радар не может проникать сквозь воды, поэтому отметка ниже 71,4, SRTM не может дать нам возможность узнать топографию ниже этой отметки[11-12].
Высота контурной линии, которая находилась, чтобы вычислять объем воды в водохранилище в первом способе, насколько выше чем высота плотины и водосброса, но это не плохо поскольку собрано слишком много информации лучше, чем слишком мало.
Во втором способе также как и первый уровень воды начинается у отметки 71,5 до 82 м, результат обоих способа представлены в диаграмм 5.
Следует отметить, что рельеф водохранилище сложный, он как ёмкость между горами и внутри водохранилище есть гора, поэтому и во втором способе есть контурные линии выше, чем гребень 81,65 м (см. рисунок 2).
Рисунок 2 – Диаграмма объема воды и площадь водохранилище 16 Тишрин по данным SRTM 30 для обоих способа (Построена авторами по программе Grapher)
Как упомянули выше важно угадать в чем разница между SRTM 30 и дата Maan Bobo 2019 г., это сделали в программе Excel путь сопоставление данные друг с другом (cм. Рисунок 3).
Результат коррекции ЦМР представлены в таблица 2, из таблицы можно сказать, что первый способ более надежнее чем второй способ.
Таблица 2 – Коррекция и отклонение данных цифровых моделей рельефа от данных [7].
|
Способ решение |
Ошибка в высоте ЦМР (м) |
Ошибка в объеме ЦМР (МЛН.КУБ. М.) |
Отклонение (%) объем SRTM без исправление от физических измеренных данных [7], у НПУ (74.65 М) |
Отклонение (%) объем SRTM после исправления от физических измеренных данных [7], у НПУ (74.65 М) |
|
Первый способ (без изменения структуры ЦМР) |
2,65 |
183,7 |
87,51 |
0 |
|
Второй способ (с изменением структуры ЦМР) |
2,65 |
185,6
|
89,70 |
0,2 |
Рисунок 3 – Диаграмма показывающая коррекцию объема и высоту SRTM 30 с физическим измерением данных [7] (Построена авторами по программе Grapher)
Результат, исправление данных ЦМР в обоих способах хороший и ошибка высоты ЦМР не большая не смотря на то, что рельеф достаточно сложный.
В результате использование функции полиномиальные формулы, позволили получить два уравнения для мониторинга поверхности водохранилища 16 Тишрин, после коррекции данных, позволяют получить объем воды в зависимости от площади и уровня:
(3)
где y – объем воды в водохранилище, мил. куб. метров;
X – площадь зеркала водохранилища, км2.
(4)
где y – объем воды в водохранилище, мил. куб. метров;
h – уровень воды, м.
Стоит отметить, что самый высокий процент погрешности расчета объема по площади зеркала водохранилища составляет -0,00139% коэффициент достоверности аппроксимации R² = 1.00000000721454E+00, а самый высокий процент погрешности расчета объема по уровню составляет -6,07%, коэффициент достоверности аппроксимации R² = 9.99958658221292E-01.
Выводы. Понимание кривых ПОУ водохранилища имеет решающее значение для эффективного управления водными ресурсами. Эта информация дает четкое представление о количестве воды, которое может храниться в водохранилище на разных уровнях, что необходимо для планирования и распределения водных ресурсов. Зная объем кривых ПОУ, лица принимающие решения, могут сделать осознанный выбор в отношении водораспределения, сохранения и реагирования на чрезвычайные ситуации. Эти знания также имеют решающее значение для обеспечения безопасности плотины и прилегающих территорий, поскольку позволяют точно прогнозировать потенциальные риски наводнений. В целом понимание кривых ПОУ водохранилища имеет важное значение для устойчивого и эффективного управления водными ресурсами.
В конце исследования можно сказать, что оба способа надежные, но только после коррекции, следует отметить, что каждый объект индивидуальный и данные полученный через ЦМР имеют разные значение в зависимости от свойства водохранилища, а именно способ наполнение водохранилища.
Полученные уравнения имеют высокие точности, но в пределах высот от 35 м до 74,6 м.
1. Kebede, S., Moges, S. A., & Tilahun, S. A. Estimation of reservoir volume using remote sensing and GIS techniques: a case study of Koka Reservoir, Ethiopia. Environmental Systems Research. —2017. —Vol. 6, №. 1. —pp. 1-8.
2. Wang, X., Zhang, J., Li, Y., & Huang, Q. Application of a new reservoir volume calculation method using digital elevation model data // Journal of Hydrology, 564. —2018. —pp. 277-286.
3. Kussul, N., Kolotii, A., & Shelestov, A. Reservoir volume calculation using remote sensing data and GIS technology: a case study of the Kakhovka reservoir, Ukraine. Water Resources Management. —2017. —Vol. 31, №. 1. ––pp. 159-172.
4. Pipitone C. et al. Monitoring water surface and level of a reservoir using different remote sensing approaches and comparison with dam displacements evaluated via GNSS //Remote Sensing. —2018. —Vol. 10, №. 1. —pp. 71.
5. Haitham Janad, Kawkab Harba, Raneem Manna. A study of the water quality of the 16th Tishrin Dam Lake // Tishreen University Journal-Engineering Sciences Series. —2013. —Vol. 35, №. 9. —pp. 167-182.
6. Forkuor G., Maathuis B. Comparison of SRTM and ASTER derived digital elevation models over two regions in Ghana-Implications for hydrological and environmental modeling. – London: INTECH Open Access Publisher, 2012. – pp. 219-240.
7. Maan Bobo. Calculation of Actual Storage Capacity and the Sediments Volume in the Lake of 16 Tishreen Dam in Lattakia by Topographic Methods //Tishreen University Journal-Engineering Sciences Series. — 2019. —Vol. 41, №. 1. —pp. 25-42.
8. Alali H., Perminov A. V. Evaporation of water from the 16 Tishrin Reservoir in Syria: volume measurement and assessment of economic consequences // Reclamation and Hydraulic Engineering. —2023. —Vol. 13, №. 3. —pp. 314–331. —DIO:https://doi.org/10.31774/2712-9357-2023-13-3-314-331.
9. Mikheev, P. A. On the possibilities of drinking water treatment from surface sources of Syria / P. A. Mikheev, H. S. Sabbuh, H. A. A. Ismail // Nature Management. —2022. —№. 1. —pp. 93-101. —DOI:https://doi.org/10.26897/1997-6011-2022-1-93-101. —EDN OHCMZB.
10. Keeratikasikorn C., Trisirisatayawong I. Reconstruction of 30m dem from 90 m SRTM DEM with bicubic polynomial interpolation method //The International Archives of the Photogrammetry, Remote sensing and spatial information Sciences. —2008. —Vol. 37. – pp. 791-794.
11. Wang Y. et al. Analysis of the water volume, length, total area and inundated area of the Three Gorges Reservoir, China using the SRTM DEM data //International Journal of Remote Sensing. —2005. —Vol. 26, №. 18. —pp. 4001-4012.
12. Khasanov K. Evaluation of ASTER DEM and SRTM DEM data for determining the area and volume of the water reservoir //IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. —IOP Publishing. —2020. –Vol. 883, №. 1. —pp. 012063. —DIO:https://doi.org/10.1088/1757-899X/883/1/012063.
13. Condeça J., Nascimento J., Barreiras N. Monitoring the storage volume of water reservoirs using Google Earth Engine //Water Resources Research. —2022. —Vol. 58, №. 3. —pp. e2021WR030026.
14. Alali H., Perminov A.V., Rednikov S.N., Alsadek E.S. Morphometric analysis of Al Kabir Al Shamali river basin in Syria using ASTER (digital elevation model) image based on GIS-technology. Journal of Science and Education of North-West Russia. 2024. V.10. No. 1. pp. 46–58.
