Abstract
Урахування часової та просторової нерівномірності випадання дощів має вагомий вплив на адекватність гідрологічних моделей поверхневого стоку. За результатами статистичного оброблення даних щодо добових висот шару опадів у Львові за період з 1945 р. по 2020 р. виявлено тенденцію до збільшення річної висоти шару опадів у середньому на 1,68 мм/рік за поточного середньорічного значення 733,4 мм/рік. Середня річна кількість днів з атмосферними опадами у Львові за період з 1945 р. по 2020 р. систематично зменшується зі середньою швидкістю 0,244 рік−1, тоді як річні кількості більших, стокоформувальних дощів – навпаки зростають: на 0,129 рік−1 для дощів з добовою висотою шару hд ≥ 1 мм і на 0,088 рік−1 для дощів з добовою висотою шару hд ≥ 10 мм. Для всіх стокоформувальних дощів у Львові їх середня річна кількість та середня висота шару одного дощу збільшуються при розгляді новіших часових періодів, що підтверджує загальну тенденцію до зростання частоти та інтенсивності найбільших злив незалежно від тренду щодо зміни річної висоти шару опадів. Згідно з рекомендаціями ДБН В.2.5-75:2013 отримано лінійну залежність коефіцієнта нерівномірності інтенсивності дощу від площі урбанізованого басейну стоку. Зазначено, що ця методика не враховує залежності коефіцієнтів нерівномірності випадання дощу за шаром і інтенсивністю від значення періоду одноразового перевищення. Порівняльний аналіз добових шарів опадів для 24 найбільших дощів у Львові та Граці (Австрія) у 2017−2018 рр. вказує на подібність їх розподілу в обох містах за величиною та впродовж року. Статистичним обробленням даних мережі зі 16 плювіографів у Граці отримано максимальні коефіцієнти просторової нерівномірності випадання дощів за шаром і за інтенсивністю, як лінійна функція періоду одноразового перевищення, що може бути використано для оцінювання нерівномірності дощів у містах з подібним кліматом і малою кількістю гідрометеорологічних пунктів.
Publisher
Ukrainian National Forestry University
Reference20 articles.
1. Bartholy, J., & Pongrácz, R. (2005). Tendencies of extreme climate indices based on daily precipitation in the Carpathian Basin for the 20th century. Idöjárás. Quarterly Journal of the Hungarian Meteorological Service, 109(1), 1−20. Retrieved from: https://www.met.hu/downloads.php?fn=/metadmin/newspaper/2017/08/4fff508ad715fc3c9541b29f2d2d1df9-idojaras-vol109-no1.pdf
2. Bell, V. A., & Moore, R. J. (2000). The sensitivity of catchment runoff models to rainfall data at different spatial scales. Hydrology and Earth System Sciences, 4, 653–667. https://doi.org/10.5194/hess-4-653-2000
3. Bellos, V., Papageorgaki, I., Kourtis, I., et. al. (2020). Reconstruction of a flash flood event using a 2D hydrodynamic model under spatial and temporal variability of storm. Natural Hazards, 101, 711–726. https://doi/org/10.1007/s11069-020-03891-3
4. Chaubey, I., Haan, C. T., Grunwald, S., & Salisbury, J. M. (1999). Uncertainty in the model parameters due to spatial variability of rainfall. Journal of Hydrology, 220(1-2), 48−61. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(99)00063-3
5. Cristiano, E., ten Veldhuis, M.-C., & van de Giesen, N. (2017). Spatial and temporal variability of rainfall and their effects on hydrological response in urban areas – A review. Hydrology and Earth System Sciences, 21, 3859–3878. https://doi.org/10.5194/hess-21-3859-2017