Метод виртуальных гидропостов представляет собой способ дистанционного определения изменений уровня воды, основанный на измерении ширины русла реки на серии спутниковых снимков и восстановлении вариаций уровня воды с использованием гидравлических зависимостей. В статье выполнена валидация метода виртуальных гидропостов для оценки уровня воды в малых реках по данным космических аппаратов Sentinel-2 на примере реки Шешмы с использованием наблюдений стационарного гидропоста. Показано, что спутниковые измерения ширины русла позволяют достоверно воспроизводить динамику уровней воды и могут применяться при отсутствии регулярных гидрологических наблюдений.
Ключевые слова: виртуальный гидропост, малая река, уровень воды, спутниковая съемка.
Введение
Наблюдение за уровнем воды в реках является одной из ключевых задач гидрологического обеспечения территорий, напрямую влияющей на безопасность населения, устойчивость инфраструктуры и эффективность водохозяйственного управления. В Российской Федерации организация гидрологических наблюдений регламентируется нормативными документами Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, прежде всего серией руководств «Наставление гидрометеорологическим станциям и постам» [1, 2].
В соответствии с действующими нормативными документами, для получения репрезентативных рядов уровней воды требуется наличие стационарных гидрологических постов, оснащенных уровнемерным оборудованием и обслуживаемых квалифицированным персоналом. Однако значительная часть малых рек не охвачена регулярными наблюдениями вследствие высокой стоимости создания и эксплуатации постов, а также сложности их размещения в труднодоступных районах.
В то же время знание закономерностей изменения уровня воды в малых реках имеет важное практическое значение для широкого круга прикладных задач. Для девелоперов данные об изменчивости уровня воды необходимы при проектировании и размещении объектов агропромышленной инфраструктуры, включая животноводческие комплексы, элеваторы, перерабатывающие предприятия и линейные коммуникации. Банковские организации используют информацию о гидрологическом режиме территории при оценке инвестиционных рисков и формировании условий кредитования, а страховые компании — при расчете вероятности ущерба от паводков и сезонных подтоплений.
Ограниченность наземной наблюдательной сети стимулировала развитие альтернативных подходов к оценке гидрологических параметров на основе данных дистанционного зондирования Земли из космоса. В последние десятилетия сформировалось направление, связанное с построением виртуальных гидропостов — условных пунктов наблюдений, в которых уровни воды и связанные гидрологические характеристики определяются по спутниковым данным и моделям их интерпретации [3–6].
Одним из наиболее развитых направлений является использование спутниковой радиолокационной альтиметрии. Современные космические системы, в частности космические аппараты (КА) Sentinel‑3, обеспечивают регулярные измерения высоты отражающей поверхности озер, водохранилищ и крупных рек в точках их пересечений с подспутниковыми треками [7–10].
Для малых рек развивается альтернативный подход, основанный на анализе изменений ширины русла и площади водной поверхности по спутниковым изображениям [11–14]. Теоретической основой метода являются положения гидравлической геометрии, устанавливающие статистическую связь между шириной русла, уровнем воды и расходом. Специально подобранные участки русел, наиболее пригодные для измерения ширины водотока, получили названия виртуальных гидропостов.
Использование виртуальных гидропостов позволяет определять ширину русел как на открытых данных среднего разрешения, получаемых с КА Sentinel-2, так и по коммерческим данным КА картографического назначения, таких как WorldView, Pleiades, PlanetScope, Kompsat. Последние имеют высокое пространственное разрешение, обеспечивающее детальное отображение русла и береговой линии. Использование таких данных позволяет существенно повысить точность определения ширины водотока и устойчивость виртуальных гидропостов в условиях сложной морфологии русла и пойменной растительности [15–22].
Целью настоящей статьи является валидация метода виртуальных гидропостов по наблюдениям стационарного наземного гидрологического поста на примере реки Шешма, т. к. это позволяет определить параметры эмпирических зависимостей, оценить точность восстановления уровней воды и установить область применимости метода.
Материалы и методы
Река Шешма является левым притоком реки Камы и относится к категории малых равнинных рек [23]. Длина реки составляет около 259 км, площадь водосборного бассейна — около 6000 км². Русло имеет меандрирующий тип, сложено аллювиальными отложениями, берега преимущественно пологие, местами отмечается зарастание водной и прибрежной растительностью. Гидрологический режим равнинный, с выраженным весенним половодьем и летне-осенней меженью [24]. Физико-географические условия определяются положением территории в лесостепной зоне Восточно-Европейской равнины с умеренно континентальным климатом [25].
В качестве виртуального гидропоста в исследовании использован участок русла реки Шешмы в районе населенного пункта Слобода Архангельская (Республика Татарстан) в точке с координатами 55°09' с.ш. и 51°15' в.д. (рис. 1). Выбранный участок характеризуется отсутствием гидротехнических сооружений и выраженной береговой линией. Правый берег в выбранном под виртуальный гидропост месте достаточно пологий, что обуславливает заметное изменение ширины русла на космических данных при изменении уровня воды.
Рис. 1. Схема расположения гидропоста и виртуального гидропоста на русле реки Шешма
Метод виртуального гидропоста основан на дистанционных измерениях ширины водной поверхности как параметра, связанного с уровнем и расходом воды [26]. Для измерения ширины русла в настоящем исследовании использовались данные КА Sentinel‑2 программы Copernicus Европейского союза [27]. Анализ изображений уровня обработки Level‑2A выполнялся с использованием веб-платформы Copernicus Data Space Ecosystem Browser (https://browser.dataspace.copernicus.eu/) [28].
Непосредственное измерение ширины русла выполнялось для каждой даты по фиксированному поперечному створу на изображениях, полученных в спектральной композиции false color на основе трех каналов: B3 (зеленый диапазон, 560 нм), B4 (красный диапазон, 665 нм), B8 (ближний инфракрасный диапазон, 842 нм). Период повторяемости съемки составляет 5 суток. За период с апреля 2017 г по май 2024 г после исключения облачных сцен получено 143 измерений ширины русла.
Для валидации результатов использовались данные гидрологического поста УГМС Республики Татарстан, расположенного в селе Слобода Петровская примерно в 18 км выше по течению реки. С учетом дат, когда данные гидропоста были не доступны, получено 118 пар значений ширины русла по данным Sentinel-2 и уровня воды. Эти данные применялись для сопоставления, калибровки и оценки точности результатов, полученных на виртуальном гидропосте [29].
Результаты
Для анализа взаимосвязи между гидрологическими параметрами была построена диаграмма рассеяния, отражающая взаимосвязь между шириной русла, определенной по данным Sentinel‑2, и уровнем воды относительно нуля гидропоста (рис. 2). Каждая точка диаграммы соответствует одной дате спутниковой съемки, для которой удалось определить ширину водной поверхности в створе виртуального гидропоста.
Рис. 2. Диаграмма рассеяния между шириной русла и уровнем воды реки Шешма
Анализ распределения точек показывает наличие выраженной линейной зависимости между шириной русла и уровнем воды, что подтверждает возможность применения гидравлического подхода виртуальных гидропостов. Полученная зависимость описывается уравнением вида:
H = a₁·B + a₀,
где H — уровень воды, B — ширина русла, a₀ и a₁ — эмпирические коэффициенты.
Значение коэффициента a₀ обуславливается положением условного нуля гидропоста. Коэффициент a₁ соответствует уклону поперечного профиля русла и определяет чувствительность ширины потока к изменению уровня воды.
Согласно обобщениям, приведенным в гидрологических справочниках и работах по русловым процессам [30–34], для малых равнинных рек с устойчивым руслом рекомендуется принимать значения коэффициента:
a₁ ≈ 0,03–0,05 м/м.
Указанный диапазон соответствует рекам с относительно устойчивыми берегами, умеренно развитой поймой и отсутствием интенсивного зарастания русла. Полученное значение коэффициента a₁ = 0,0425 м/м соответствует этому характерному диапазону, что свидетельствуют об умеренно выраженной деформации русла Шешмы и слабом влиянии заиления и зарастания водной растительностью. Для заросших русел, характеризующихся замедленным течением, заилением и развитием водной растительности, характерны меньшие значения коэффициента a₁ (как правило, менее 0,03 м/м).
Таким образом, значение коэффициента a₁, полученное для исследуемого участка р. Шешмы, подтверждает отнесение данного водотока к категории малых равнинных рек с устойчивым руслом.
В случае отсутствия стационарного гидропоста на исследуемом участке малой реки для практических расчетов рекомендуется использовать среднее справочное значение коэффициента a₁, равное 0,04 м/м.
Точность восстановления уровней воды по данным виртуального гидропоста оценивалась путем сопоставления расчетных значений с наблюдениями гидропоста Росгидромета. При использовании коэффициента a₁, полученного в результате калибровки по данным гидропоста, расхождения между расчетными и наблюдаемыми уровнями характеризуются среднеквадратической ошибкой (СКО), равной 0,19 м.
При применении крайних значений 0.03 и 0.05 м/м из типового справочного диапазона значения коэффициента, СКО ошибка составляет соответственно до 0,26 и 0,22 м.
Несмотря на некоторое снижение точности, различие между значениями СКО не превышает 0,07 м, что свидетельствует о высокой устойчивости метода виртуальных гидропостов и возможности его применения для малых рек при отсутствии регулярных наблюдений.
На рис. 3 представлено сравнение временных рядов уровней воды р. Шешмы, полученных по данным стационарного гидропоста и по данным КА Sentinel-2 после калибровки виртуального гидропоста. Серой линией показан непрерывный ряд уровней воды по данным гидропоста, характеризующий внутригодовую и межгодовую изменчивость стока. Красными маркерами отображены значения уровней воды, восстановленные по спутниковым наблюдениям ширины русла и приведенные к шкале гидропоста с использованием линейной зависимости.
График демонстрирует хорошее соответствие между спутниковыми и наземными наблюдениями на протяжении всего периода 2017–2024 гг. Основные фазы гидрологического режима реки уверенно воспроизводятся по данным Sentinel-2: весенние половодья с резким подъемом уровней воды, летне-осенние меженные периоды со стабильными минимальными уровнями, а также отдельные дождевые паводки теплого периода года.
Рис. 3. Сравнение временных рядов уровней воды р. Шешмы, полученных по данным стационарного гидропоста и по данным КА Sentinel-2
Максимальные расхождения между рядами наблюдаются в периоды быстрого подъема уровней воды в фазу весеннего половодья. Это обусловлено ограниченной повторяемостью спутниковых съемок и влиянием облачности, вследствие чего часть экстремальных уровней может быть зафиксирована не полностью. В меженные и переходные периоды соответствие спутниковых и наземных наблюдений является наиболее устойчивым. Это подтверждает высокую чувствительность ширины русла в выбранном месте к изменениям уровня воды и корректность применения гидравлического метода виртуальных гидропостов.
Полученные результаты валидации подтверждают принципиальную возможность использования данных спутниковых наблюдений Sentinel‑2 для оценки внутригодовой и межгодовой изменчивости уровней воды малых равнинных рек.
Выводы
В ходе выполненного исследования апробирован метод виртуального гидропоста, основанный на анализе ширины русла малой реки по данным спутников Sentinel‑2. В качестве тестового участка выбран створ на реке Шешма вблизи села Архангельская Слобода, характеризующийся устойчивым равнинным руслом и благоприятными условиями для дистанционных наблюдений.
Валидация рядов уровней воды, полученных по данным виртуального гидропоста, на основе сравнения с данными стационарного гидрологического поста показала хорошее согласование как по фазе колебаний, так и по амплитуде уровней. Среднеквадратические отклонения расхождений составляют от 0,19 до 0,26 м в зависимости от выбранного значения коэффициент уклона поперечного профиля русла из справочного диапазона значений, характерных для данной категории водотоков.
Максимальные расхождения наблюдаются в периоды резких паводочных подъемов, что связано с ограниченной повторяемостью спутниковых съемок и влиянием облачности. В меженный период соответствие рядов наиболее устойчиво.
В целом выполненная работа демонстрирует высокий потенциал использования спутниковых данных среднего и высокого пространственного разрешения для формирования виртуальных гидропостов и расширения информационной базы гидрологических наблюдений на малых реках.
Литература:
1. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Выпуск 2. Часть II. Гидрологические наблюдения на постах. — Л.: Гидрометеоиздат, 1985.
2. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Выпуск 6. Часть II. Гидрологические наблюдения и работы на малых реках. — Л.: Гидрометеоиздат, 1987.
3. Smith L. C., Pavelsky T. M. Remote sensing of river discharge // Surveys in Geophysics. 2008.
4. Gleason C. J., Smith L. C. Toward global mapping of river discharge using satellite images // PNAS. 2014.
5. Durand M. et al. The Surface Water and Ocean Topography mission // Hydrology and Earth System Sciences. 2010.
6. Pavelsky T. M. et al. Automated river width extraction // Water Resources Research. 2018.
7. Donlon C. et al. Sentinel‑3 mission overview // Remote Sensing of Environment. 2012.
8. Calmant S., Seyler F. Continental surface waters from satellite altimetry // Comptes Rendus Geoscience. 2006.
9. Biancamaria S. et al. Validation of Sentinel‑3 altimetry over rivers // Remote Sensing. 2018.
10. Crétaux J. F. et al. Monitoring inland waters using satellite altimetry // Earth System Science Data. 2016.
11. Yang X. et al. River width dynamics from Sentinel‑2 imagery // Remote Sensing. 2019.
12. Allen G. H., Pavelsky T. M. Global river width database // Earth System Science Data. 2018.
13. Tarpanelli A. et al. Discharge estimation using river width // Remote Sensing of Environment. 2017.
14. Huang Q. et al. Monitoring small rivers using optical satellite data // Water. 2020.
15. Lu X., Weng Q. Extraction of water bodies from high‑resolution imagery // IJRS. 2014.
16. Downey A. et al. High‑resolution satellite imagery for river morphology // Remote Sensing Applications. 2017.
17. Zhang X. et al. River width estimation using WorldView imagery // Journal of Hydrology. 2019.
18. Yamazaki D. et al. Improving small river detection // Water Resources Research. 2021.
19. Li L. et al. Multispectral water mapping using high‑resolution imagery // ISPRS JPRS. 2020.
20. Pekel J.-F. et al. Global surface water mapping // Nature. 2016.
21. Garel E. et al. River morphology analysis using VHR data // Geomorphology. 2018.
22. Pohl S. et al. Monitoring small rivers with PlanetScope // Hydrological Processes. 2022.
23. Водный кодекс Российской Федерации. — М.: Проспект, 2023.
24. Чеботарёв А. И. Гидрология суши. — Л.: Гидрометеоиздат, 1975. — 456 с.
25. Национальный атлас России. Том 2. Природа и экология. — М.: Роскартография, 2007.
26. Gleason C. J., Smith L. C. Toward global mapping of river discharge using satellite images // PNAS. — 2014.
27. Drusch M. et al. Sentinel‑2: ESA’s Optical High‑Resolution Mission for GMES Operational Services // Remote Sensing of Environment. — 2012.
28. Copernicus Data Space Ecosystem Browser [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://browser.dataspace.copernicus.eu/ (дата обращения: 28.01.2026).
29. Руководство по гидрологическим наблюдениям. — СПб.: Росгидромет, 2016.
30. Справочник по гидрологии суши. — Л.: Гидрометеоиздат, 1984. — 528 с.
31. Русловые процессы и деформации речных русел / под ред. Н. И. Маккавеева. — М.: Изд-во МГУ, 1971. — 432 с.
32. Чалов Р. С. Русловые процессы (теория, методы, практика). — М.: Изд-во МГУ, 2008. — 608 с.
33. Руководство по гидравлическим расчетам русел рек. — СПб.: Гидрометеоиздат, 2000. — 314 с.
34. Методические указания по расчетам характеристик малых рек. — М.: Росгидромет, 2012. — 96 с.
