Информационные технологии и математическое моделирование мониторинга водных ресурсов Орловской области

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Орловский государственный технический университет, г. Орел

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва

Информационные технологии и математическое моделирование мониторинга водных ресурсов Орловской области

Плетнева Л.А. Доцент кафедры прикладной математики

и информатики, к.т.н.

Плетнев А.Л. Доцент кафедры прикладной математики

и информатики, к.т.н.

Плетнев А.А. Студент механико-математического факультета

Annotatіon

In clause problems of monitoring of surface waters of the Oryol area are considered. Creation of the automated information system and mathematical modelling of river systems and reservoirs.

В настоящее время не вызывает сомнения тот факт, что прогнозирование и мониторинг состояния окружающей среды являются важнейшей составной частью организованной человеческой деятельности, направленной на освоение и использование природных ресурсов для обеспечения жизнедеятельности человека и повышения его благосостояния. Особое значение приобретают исследования проблем, связанных с оценкой антропогенных воздействий на окружающую среду, вызванных, прежде всего, влиянием деятельности человека, а также динамических процессов, протекающих в природе. Если изучение единой системы ноосферы, включающей человеческое сообщество как одного из ее активных элементов, постепенно приобретает вполне четкий практический смысл, то возможность сознательного влияния человека на глубинные процессы биосферы остается далеко неясной и требует решения совершенно новых фундаментальных проблем. Главная из них - разработка стратегии использования огромного потенциала технической цивилизации для совершенствования отношений людей с окружающей средой. Эта стратегия во многом должна носить характер адаптации человеческой деятельности к естественным условиям обитания и их направленному улучшению. Она требует всесторонних знаний, объединяющих естественные, общественные и технические науки. Частным случаем указанной проблемы является ее решение для гидросферы. Оно определяет исключительно высокие требования к развитию водного хозяйства, одного из важнейших ресурсообеспечивающих и природоохранных комплексов страны. Это хозяйство является основой для успешного функционирования предприятий с их водопроводно-канализационной системой, гидроэнергетики, водного транспорта, рыбного хозяйства, орошаемого земледелия.

Создание системы информационного обеспечения является одним из необходимых условий водной безопасности, поскольку своевременное получение полной и достоверной информации об имеющихся факторах опасности, критическом изменении водохозяйственной и экологической обстановки, а также состоянии водохозяйственных и природных объектов и их устойчивости к воздействию неблагоприятных факторов служит основой для принятия любого серьезного управленческого решения. Поэтому мониторинг с управляемым воздействием является актуальной задачей. Для полноценного мониторинга с возможностью прогнозирования состояния поверхностных вод необходима автоматизированная информационная система. В Орловском государственном техническом университете разрабатывается автоматизированная информационная система (АИС), контролирующая состояние поверхностных вод. Информационные экологические ресурсы помещаются в базы данных (БД), которые являются ядром информационной системы водного фонда и предназначены для хранения и обработки информации. В результате была создана база данных в среде СУБД Microsoft Access. Данная среда была выбрана для дальнейшего совместного использования ГИС ArcView и СУБД MS Access. Созданная АИС включает в себя базы данных, комплекс компьютерных программ, построенных на математических моделях динамики загрязнения поверхностных вод, реализованных в среде Delphi и MS Access.

Орловская область - край многочисленных рек - представляет собой географический центр питания, на котором формируется поверхностный сток бассейнов рек Волга, Дон и Десна, а также аккумулируются воды Московского артезианского бассейна. Водосборы разделены двумя участками. Первый проходит от города Малоархангельск на север к деревне Алексеевка, затем на северо-восток к станции Верховье и к деревне Паньково, где расположена максимальная высота в пределах области - 286 м над уровнем моря. Этот участок является водоразделом между реками Ока и Зуша с ее притоком Неручь и рекой Сосной с притоком Труды. Второй водораздел между бассейнами рек Оки и Десны располагается в юго-западной части области. Этот водораздел менее расчленен, чем первый, самая высшая точка его составляет 277 м над уровнем моря и расположена она недалеко от поселка Сосково. Реки на территории Орловской области равнинные, характеризуются умеренно-извилистыми долинами с чередованием крутых и пологих склонов, сложенных в основном глинами и суглинками. Поймы одно- и двухсторонние, с ровной, местами заболоченной поверхностью. Русла неразветвленные, различной степени извилистости, с преимущественно крутыми берегами. Водный фонд Орловской области насчитывает 2100 водотоков с общей протяженностью 9100 км, рек длиною от 10-50 км насчитывается около 200, длиною свыше 50 км - 15, свыше 1900 рек относится к малым рекам. Наиболее крупные реки - Ока и Сосна - протекают в пределах Орловской области только своими верховьями и поэтому маловодны. Бассейн Оки занимает около 60% всей территории области, площадь водосбора составляет 16 540 км2, на юго-востоке области 31% площади занимает бассейн реки Сосна и юго-западе 9% территории области занято бассейнами рек Навля и Нерусса - притоков Десны.

Водный фонд области пополняется в основном за счет строительства емкостей, аккумулирующих сток весеннего половодья. На водотоках области эксплуатируется 18 водохранилищ емкостью 1 до 10 млн. м3 каждое, общей площадью 1750,6 гектара и суммарной полезной емкостью 38,703 млн. м3. Кроме того, насчитывается порядка 180 прудов с суммарной емкостью от 100 тысяч м3 до 1 млн. м3, более 1200 прудов емкостью менее 100 тысяч м3.

В бассейне реки Ока более 1150 прудов с суммарной емкостью порядка 80 млн. м3 и площадью зеркала более 12 км2. Орловское водохранилище расположено на реке Ока в городе Орел; площадь водного зеркала - 1,32 км2, Шаховское водохранилище - 1,24 км2. На реке Зуша Лыковское водохранилище - 1,65 км2. В бассейне реки Сосна насчитывается 229 прудов с суммарной емкостью 10,1 млн. м3 и общей площадью 5,6 км2.

Общая площадь зеркала всех водоемов составляет 5000 га. Практически весь поверхностный сток, формирующийся на территории области, уходит за ее пределы. Имеющиеся на территории области пруды, водохранилища, озера и болота в основном работают по принципу сезонного пассивного регулирования стока, аккумулируя до 150 млн. м3 поверхностной влаги, что составляет порядка 4% общего стока среднего по водности года и всего около 6% от общего стока за год с минимальной водностью 95% обеспеченности.

Реки, водохранилища, пруды используются как приемники загрязненных сточных вод, с которыми поступают вещества, оказывающие негативное влияние на биоту водоемов, изменяя ее структуру и ухудшая качественные показатели водных ресурсов. В поверхностных водных объектах отмечается повышенное содержание взвешенных веществ, ХПК, нитритов, нитратов, азота аммонийного, меди, никеля, железа. Основные реки области - Ока, Зуша, Сосна - загрязнены органическими веществами, азотом аммонийным, фосфатами, нефтепродуктами. Отмечается повышенное содержание нефтепродуктов в 45% отобранных проб. Поступают нефтепродукты в поверхностные воды с ливневыми стоками с селитебных территорий, территорий промышленных предприятий, особенно нефтебаз. В результате смыва с полей в период снеготаяния и дождевых паводков в водотоки поступает большое количество органических и взвешенных веществ. Присутствие в природных водах аммонийного, нитритного азота связано с процессами разложения органических веществ и нитрификацией. Аммонийные ионы под действием особого вида бактерий окисляются до нитритных ионов, которые при дефиците кислорода обнаруживаются в заметных концентрациях. В бассейне реки Оки, где развито сельское хозяйство, за счет удобрений формируется сток биогенных элементов.

Математическое моделирование водных экосистем в 1960-70-х гг. становится самостоятельным научным направлением в мониторинге и управлении качеством водных объектов. Были разработаны химические, биологические, физико-химические и физические методы исследования природных вод и донных отложений, которые позволили количественно изучать природные воды как среду обитания сообществ организмов. Появилась возможность начать регулярные экспедиционные наблюдения и лабораторные исследования по актуальным программам, связанным с гидрохимическими особенностями условий формирования природных вод различного типа, закономерностей развития химико-биологических процессов трансформации компонентов, процессов распада органических веществ и регенерации биогенных субстратов в связи с изучением условий оборачиваемости и круговорота вещества. В решении этих вопросов особенно велика роль отечественных ученых, в частности В.И. Вернадского, А.П. Виноградова, С.В. Бруевича, Л.А. Зенкевича, С.А. Зернова, В.М. Рылова, И.А. Киселева, Г.Г. Винберга, А.Б. Горстко, К.Г. Гофмана, А.В. Леонова, В.И. Гурмана, А.М. Никанорова, а также зарубежных Г. Стритера, Е, Фелпса, Д. Хейта, Дж. Ф. Эндрюса, С.Йоргенсена. В настоящее время имеется более 4000 экологических моделей водных экосистем разного уровня сложности и назначения. Они используют очень разнообразный математический аппарат, основаны на самых разных и довольно общих научных концепциях, которые допускают различную формализацию. Однако, при всем своем многообразии, созданные модели в основном все же направлены на достижение одной, главной цели - на адекватное описание механизмов функционирования водных экосистем. При этом моделирование процессов эвтрофикации, задачи сохранения природных вод и рационального управления водными ресурсами до сих пор продолжают оставаться основными проблемами математического моделирования мониторинга водных объектов. Математические модели водных экосистем создавались и создаются для решения достаточно разнообразных задач.

При решении проблем математического моделирования загрязнения в Орловском регионе следует учитывать, что это область с развитым сельским хозяйством, следовательно, велика роль рассредоточенных источников загрязнения, а также следует учесть повышенное содержание в реках фосфорных и азотных соединений. Поэтому комплексная модель региона должна состоять из следующих модулей: определения гидрологических характеристик распространения загрязняющих веществ в речной системе; определения содержания азота и фосфора, а также их соединений в водоемах; экономического способа регулирования содержания загрязняющих веществ в реках и водоемах. Таким образом, будут охвачены процессы формирования и состояния природных вод региона. Выходные данные на каждом этапе будут являться входными данными на следующем. Модульный принцип позволит более полно оценивать входные параметры, добавлять новую информацию в зависимости от потребностей органов контроля экологических систем. Такой подход построения модели экосистемы позволит соблюдать базовые принципы построения моделей.

Комплексная математическая модель загрязнения речной системы. Создание комплексной математической модели позволит учитывать как точечные, так и рассредоточенные источники загрязнения природных вод. Успех защиты речной воды от воздействия рассредоточенных источников загрязнений определяется применением наиболее эффективных мер прогнозирования поступления загрязняющих веществ в речную систему. Ареальное загрязнение из рассредоточенных источников определяется как загрязнение из многих различных источников, которыми могут являться улицы, автостоянки, промышленные и жилые зоны, атмосферные осадки и т.д. В настоящее время рассредоточенные источники загрязнения не регулируются системой удаления загрязняющих стоков, ни какими-либо критериями качества ливневых сточных вод. Восстановление рек в значительной степени зависит от успеха борьбы с рассредоточенными источниками загрязнения. Очевидно, что для такого восстановления необходим контроль, а при контроле только точечных источников упускаются из вида большие количества таких токсичных и ведущих к деградации речной среды веществ, как свинец, кадмий и взвеси. В Орловской области сброс сточных вод от деятельности сельскохозяйственного производства составляет 31,78 млн. м3, в т.ч. непосредственно в поверхностные водные объекты 12,13 млн. м3. Основными источниками загрязнения водных объектов в сельскохозяйственном производстве области являются: очистные сооружения централизованных канализаций, поверхностный сток с территорий животноводческих комплексов и ферм, с полей и эродированных участков сельхозугодий. Наиболее интенсивное загрязнение от указанных источников проявляется а Орловском, Ливенском, Колпнянском и Верховском районах в бассейнах рек Оки и Сосны. Присутствие в природных водах аммонийного, нитритного азота связано с процессами разложения органических веществ и нитрификацией. Концентрация аммонийного азота - показатель, указывающий на загрязненность сточных вод фекальными стоками. В период весеннего половодья в реки поступает основная масса загрязняющих веществ с поверхностным стоком.

С теоретической точки зрения все нагрузки на приток являются функцией накопленных нагрузок на малых участках, зависящих от эффективной водонепроницаемой площади, слоя осадков и стока. Подобным образом все нагрузки на основное русло - функции суммы нагрузок на притоки и непосредственно на основное русло. На основе балансового подхода получаем систему дифференциальных уравнений, описывающих динамику загрязнения:

где:

Vj - объем j-го участка (м3);

Tj(t) - нагрузка сосредоточенного источника на j-ом участке (г/сут);

Lj(t) - общая нагрузка на основное русло реки на j-ом участке (г/ м3);

Lj-1(t) - нагрузка реки по данным предыдущего j-1-ого участка (г/ м3);

L0(t) - нагрузка реки по данным выше по течению реки (г/ м3);

Qj(t) - расход воды по данным j-ого участка (м3/сут);

Sj (t) - непосредственная нагрузка с частного водосбора реки (г/ сут);

Y - коэффициент распада загрязняющих веществ (1/сут).

Sj(t) рассчитывается, исходя из площади водосбора aij , Pij , общего ливневого стока Rij и концентрации Cij. Следовательно, Sj(t) принимает вид:

,

где:

Sj(t) -нагрузка на приток (г/сут);

aij - площадь j-гo водосбора (м2);

Rij(t)- слой стока за время t с j-го водосбора (м/сут);

Cij - концентрация (г/м3);

Pij - относительная непроницаемость поверхности (%);

nj - количество участков j-го водосбора.

Непосредственная нагрузка с частного водосбора реки, примыкающего к участку, рассчитывается исходя из площади водосбора, общего ливневого стока и концентрации.

Проблема в том, что в силу реальной стохастичности речных процессов каждое конкретное измеренное значение концентрации химического соединения в реке есть не более чем отдельная реализация случайной величины. Поэтому для задания содержания ингредиента в качестве входной информации модели для конкретных створа и периода гидрологического года необходимо установить значение корреляции множества значений наблюдавшихся концентраций от величин соответствующих гидрологических факторов. В случае, если такой зависимости нет, используется средняя величина. Нагрузка сосредоточенного источника была определена по данным самоконтроля сбросов по нормам 2-ТП «Водхоз». Прогноз качества воды производился по минимальным среднемесячным расходам года - 95% обеспеченности для летне-осеннего периода по данным расходов воды ЦГМС.

Для решения системы уравнений использовали аналитическое решение. Подразумевается, что по мере продвижения компонентов состава воды вниз по течению они не претерпевают изменений ни в зависимости от времени перемещения, ни в результате химических реакций, ни под действием других факторов, которые, как известно, оказывают влияние на химическое превращение этих компонентов. Очевидно, что на самом деле такие изменения происходят. Однако загрязнение в результате ливней по своей природе носит скоротечный характер, выражающийся в том, что «залповое» загрязнение продвигается по речной системе. В этой модели в качестве входной информации используется ливневый сток, а не ливневые осадки, хотя сток зависит от осадков, уклона водосбора, длины русла, соотношения проницаемых и водонепроницаемых площадей поверхности, продолжительности предшествовавшего сухого периода и прочих различных факторов. Для оценки адекватности модели данных наблюдений использовался статистический критерий Тейла.

Трансформация соединений биогенных элементов (углерода, азота, фосфора, кремния, серы) и кислорода в водных экосистемах представляет собой комплексный процесс, протекающий с участием практически всех организмов. Все эти потенциальные загрязнители можно моделировать. Тот факт, что многие из этих параметров качества воды не моделировались до самого последнего времени, обусловлен, главным образом, недостаточным количеством технических и экономических данных. Имеется также недостаток данных, касающихся переноса загрязнителей между участками поверхностной и подповерхностной или грунтовой воды. Из-за недостатка информации обычно принимается, что граница между двумя этими подсистемами непроницаема.

Имеющаяся информация об исследованиях отдельных элементов и звеньев их общих циклов, а также о некоторых вопросах кинетики трансформации соединений указанных элементов, весьма разрозненна. В связи с этим возникают значительные трудности корректного расчета скоростей трансформации соединений органогенных элементов. Именно поэтому затруднено выявление каких-либо четких зависимостей между химическим строением веществ, кинетикой и механизмом их трансформации в водных экосистемах. В настоящее время на этом пути создано достаточно много эффективных моделей водных экосистем. Но для проведения расчетов по этим моделям необходимы данные специальных натурных наблюдений, которые зачастую отсутствуют в конкретных условиях.

Прикладные эмпирические модели, рассчитанные на минимальный перечень исходной информации, по построению применимы лишь для интерпретации наблюдавшихся данных. Попытки использовать такие модели зачастую приводят к нереалистичным результатам.

В связи с этим актуальной задачей для прикладных целей является разработка моделей водных экосистем, которые, с одной стороны, должны быть имитационными, т.е. в них должны воспроизводиться природные биогеохимические циклы трансформации соединений. С другой стороны, вся входная информация к моделям должна оцениваться на основе стандартной информации Орловской центральной гидрометеорологической службы и комитета по природным ресурсам.

Переменными модели служат следующие компоненты водной среды: азот аммонийный, азот нитритный, азот нитратный, биомасса фитопланктона, биомасса взвешенная, органика в фосфорных единицах ортофосфатный фосфор, биомасса растворенная, растворенный кислород, а также компоненты донных отложений: органика, интерстициальный фосфор, азот, сорбированный на твердой фазе фосфор, сорбированный на твердой фазе азот.

В озерах и водохранилищах необходим учет нестационарности динамических процессов.

Уравнения модели, описывающие трансформацию соединений в водной толще, имеют вид:

где:

Ci - концентрация i-го компонента в водохранилище;

W - объем водохранилища;

t - время;

Ri - скорость биохимической трансформации соответствующего соединения Ci;

Q+ и C+i - расход реки и концентрация компонентов в ней;

Q - расход попуска из водохранилища;

Gi - боковая нагрузка, характеризующая поступление с берегов;

L - длина водохранилища.

Существуют различные способы изображения биогеохимических круговоротов. Выбор способа зависит от особенностей биогеохимического цикла того или иного элемента. Особенность биогеохимического цикла фосфора состоит в том, что редуценты переводят фосфор из органической формы в неорганическую, не окисляя его. Цикл фосфора менее совершенен, чем цикл азота, так как в результате происходит утечка этого элемента в глубокие осадки. При подготовке входной информации для модели использовались следующие упрощающие предположения: считалось, что стехиометрические отношения содержания углерода, азота и фосфора в компонентах экосистемы постоянны; содержание углерода в неживой органике компонентов экосистемы составляет около половины от общего веса; основной источник взвеси в речной воде - частицы почвы, смытые с водосборной площади. А потому содержание органики во взвеси коррелирует с ее содержанием в поверхностном слое доминирующего на водосборе типе почвенного покрова. Для водоема, где основной источник взвеси отмерший планктон, такое предположение неприемлемо. Неизвестные параметры модели были определены в пределах интервалов характерных значений минимизацией статистического критерия Тейла для каждого из компонентов водной экосистемы.

математический экосистема река антропогенный

Литература

1. Пилипенко, О.В. Автоматизированная информационная система водохозяйственного и экологического состояния бассейна реки Ока [Текст]/ О.В. Пилипенко, А.Л. Плетнев, Л.А. Плетнева // Промышленные контроллеры АСУ 11-2007. -Москва: ISSN1561-1531.

2. Плетнева, Л.А. Метод прогнозирования загрязнения поверхностных вод с использованием ГИС-технологий [Текст]: монография / Л.А. Плетнева, А.Л. Плетнев; под общей редакцией кандидата технических наук, доцента, заведующей кафедры «Прикладная математика и информатика» О.В. Пилипенко. - Орел: ОрелГТУ, 2007.

Размещено на Allbest.ru