— инфильтрацию воды в мерзлую и талую почвы, перенос тепла
и влаги в почвогрунтах;
— взаимодействие поверхностных и подземных вод;
— трансформацию жидких осадков в почвогрунтах и на поверх-
ности бассейна;
— испарение и транспирацию на водосборе;
— трансформацию поверхностного и внутрипочвенного стока
в речной сток.
В последние годы в нашей стране и за рубежом разработано не-
сколько математических моделей формирования талого и дождевого
стока. На их основе предложены методы автоматизированных крат-
косрочных прогнозов ежедневных расходов. Анализ результатов
прогнозирования по 10 моделям, разработанным в России, США,
Японии, подтвердил возможность использования большинства из них.
Успешность прогнозирования во многом зависит от точности исход-
ных данных и возможности учета вновь поступающей информации.
Процесс математического моделирования на уровне современ-
ных знаний включает следующие этапы [17];
— постановку задачи и выбор типа модели;
— формулирование структуры модели на основе анализа зако-
нов, связывающих основные параметры;
— подготовку исходной информации и представление ее в соот-
ветствующей форме;
— программирование;
— проверку применимости модели на основе сопоставления ре-
зультатов моделирования с фактическими данными;
— планирование и осуществление численных экспериментов
с использованием имитационных расчетов;
— интерпретацию результатов имитационного моделирования;
— практическое использование результатов моделирования.
Развитие методов математического моделирования требует на-
личия банков данных гидрологической, метеорологической и агро-
физической информации. Создание подобных банков невозможно
без автоматизации сбора и обработки гидрометеорологической ин-
формации. На базе математических моделей создаются возможно-
сти внедрения 
в практику автоматизированных систем выпуска
оперативных гидрологических прогнозов.
115