Математическая модель прогнозирования экологического состояния малых водных объектов на примере прудов Волгоградской агломерации
Ознакомление со значением коэффициентов пропорциональности при составлении экологического прогноза для прудов Волгоградской агломерации. Рассмотрение алгоритма математической модели. Анализ математических зависимостей, характеризующих природные процессы.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.07.2017 |
| Размер файла | 134,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Волгоградский государственный технический университет
Математическая модель прогнозирования экологического состояния малых водных объектов на примере прудов Волгоградской агломерации
Адельшин Р.Ф., Владимцева И.В.
Аннотация
В статье рассмотрена модель математического определения параметров экологического состояния поверхностных водных объектов на примере прудов Волгоградской агломерации на основании статистических данных по основным загрязнителям природных вод с возможностью составления длительного прогноза развития.
Ключевые слова: экологическое состояние, малые водные объекты, пруды, загрязнители, качество воды, математическая модель, водный баланс.
Волгоградская агломерация имеет население более миллиона человек, которое постоянно увеличивается, другой особенностью является его протяженность, составляющая более 100 км, это приводит к увеличению темпов антропогенного влияния на поверхностные водные объекты. Соответственно очень быстро изменяются балансы и процессы переноса веществ, как в пределах локальных областей, так и в более широком масштабе [1, 2].
Многолетние исследования качества воды прудов Волгоградской агломерации позволили комплексно исследовать статистическую базу с целью прогнозирования развития экологической ситуации на водных объектах.
Существует ряд общеизвестных математических зависимостей, характеризующих протекание природных процессов [3]. Однако их трудно применить к реальным условиям, поскольку представленные данные пригодны для идеальных процессов в лабораторных условиях [4], без привязки его к конкретному объекту и его экологическим циклам [5, 6].
Анализ статистических данных с 2008 по 2013 г. позволил выявить математические зависимости между содержанием хлоридов и сульфатов, БПК (биологическое потребление кислорода), ХПК (химическое потребление кислорода) и сухим остатком в пробах воды, железа и суммарного содержания металлов в воде, донных отложениях и почве, нефтепродуктами в воде и почве [7]. При проверке полученных математических зависимостей была установлена высокая степень достоверности.
На основании полученных математических зависимостей была разработана общая математическая модель, которая позволяет сократить перечень контролируемых показателей и в дальнейшем производить их пересчет с использованием коэффициентов, сокращая материальные, финансовые и временные затраты на обследование малых водных объектов [8, 9]. Алгоритм пересчета величин представлен на рис. 1.
Рис. 1. - Алгоритм математической модели
Блоки модели выбраны на основе взаимосвязанных групп показателей: ХПК и БПК; сухого остатка, хлоридов, сульфатов и сульфидов; железа и группы металлов; нефтепродуктов и формальдегида в зависимости от содержания в почве, воде и донных отложениях за сезон [10]. Таким образом, в состав модели входят 4 блока. Пятый блок модели позволяет спрогнозировать величины показателей с учетом 4-х летней цикличности процессов. Цикличность развития экологической обстановки прудов Волгоградской агломерации характеризуется наличием двух видов циклов - для группы северных и южных прудов. Различие между группами заключается в тенденции изменения контролируемых показателей качества, отражающихся на коэффициентах. Общее уравнение для составления прогноза имеет вид: экологический волгоградский математический
,
где К - коэффициент пропорциональности, Д - погрешность полученных результатов.
Значение коэффициентов пропорциональности при составлении экологического прогноза для прудов Волгоградской агломерации приведены в таблице.
Таблица 1 Коэффициенты пропорциональности уравнений для прогноза
|
Год |
Май |
Июнь |
Июль |
Август |
|||||
|
К |
±Д |
К |
±Д |
К |
±Д |
К |
±Д |
||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
|
Водная среда - содержание железа |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,121 |
2,921 |
1,191 |
1,756 |
1,340 |
1,586 |
1,484 |
6,006 |
|
|
2016 |
0,809 |
2,567 |
1,098 |
3,148 |
0,731 |
1,222 |
1,589 |
5,875 |
|
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
0,693 |
2,297 |
1,863 |
2,439 |
0,688 |
1,479 |
2,525 |
1,083 |
|
|
2016 |
2,598 |
7,001 |
0,655 |
1,312 |
2,010 |
4,395 |
0,388 |
0,379 |
|
|
Водная среда - содержание хлоридов |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,169 |
0,594 |
1,154 |
0,591 |
1,227 |
1,940 |
1,355 |
1,725 |
|
|
2016 |
1,073 |
0,528 |
1,174 |
0,767 |
1,262 |
1,007 |
1,128 |
1,261 |
|
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,641 |
2,598 |
1,484 |
2,984 |
1,321 |
1,609 |
1,225 |
0,844 |
|
|
2016 |
0,841 |
0,551 |
0,971 |
0,691 |
0,962 |
0,574 |
1,275 |
0,603 |
|
|
Водная среда - содержание сульфатов |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,314 |
0,539 |
1,152 |
0,391 |
1,066 |
0,279 |
1,256 |
1,259 |
|
|
2016 |
1,018 |
0,880 |
1,019 |
0,860 |
0,852 |
0,531 |
1,021 |
1,109 |
|
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,691 |
2,905 |
1,368 |
2,204 |
1,193 |
1,389 |
1,084 |
0,838 |
|
|
2016 |
0,821 |
0,479 |
1,046 |
0,598 |
1,139 |
0,227 |
0,797 |
0,780 |
|
|
Водная среда - содержание сухого остатка |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
0,950 |
0,693 |
1,086 |
0,603 |
1,049 |
0,490 |
1,197 |
0,911 |
|
|
2016 |
1,03 |
0,362 |
0,998 |
0,451 |
0,997 |
0,354 |
1,071 |
0,912 |
|
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,514 |
1,339 |
1,425 |
2,155 |
1,072 |
1,643 |
1,148 |
0,584 |
|
|
2016 |
0,627 |
0,410 |
0,906 |
0,404 |
0,921 |
0,276 |
0,759 |
0,199 |
|
|
Водная среда - содержание БПК |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
0,931 |
0,996 |
1,246 |
1,838 |
1,101 |
1,210 |
0,791 |
1,282 |
|
|
2016 |
1,628 |
3,226 |
0,885 |
1,474 |
0,976 |
0,819 |
1,290 |
1,964 |
|
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
1,034 |
0,185 |
1,250 |
1,283 |
0,746 |
0,200 |
0,310 |
0,095 |
|
|
2016 |
2,561 |
3,756 |
0,516 |
0,299 |
1,087 |
1,392 |
1,753 |
2,439 |
|
|
Почва - содержание железа |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
0-5 см |
5-20 см |
||||||||
|
2015 |
1,687 |
3,562 |
1,495 |
3,438 |
|||||
|
2016 |
2,062 |
5,512 |
1,250 |
4,354 |
|||||
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
0-5 см |
5-20 см |
||||||||
|
2015 |
3,077 |
3,005 |
2,759 |
3,079 |
|||||
|
2016 |
1,225 |
4,398 |
0,420 |
0,814 |
|||||
|
Донные отложения - содержание железа |
|||||||||
|
Северная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
2,728 |
6,274 |
|||||||
|
2016 |
0,879 |
1,366 |
|||||||
|
Южная группа водных объектов |
|||||||||
|
2015 |
2,493 |
5,930 |
|||||||
|
2016 |
1,204 |
2,841 |
Используя полученные математические зависимости содержания одних веществ относительно других и уравнения для составления прогноза можно составить прогноз на любой срок для широкого перечня контролируемых параметров.
Объединенная математическая модель для расчета и прогнозирования концентраций веществ в прудах Волгоградской агломерации может быть использована не только для удешевления программ контроля экологической обстановки на региональных водных объектах, но и разработки долгосрочных мероприятий по реабилитации экосистем водоемов. Разработанная методика составления математической модели перспективна для составления экологического прогноза состояния малых водных объектов в других регионах.
Литература
1. Черемных М.Э., Попова О.В., Забалуева А.И. Анализ причин загрязнения вод Таганрогского залива нефтепродуктами // Инженерный вестник Дона. 2014. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2391.
2. Frid C. Ecology of Aquatic Management. London: Pearson Education Limited, 2012. 274 p.
3. Шитиков В.К., Тихонов В.Н., Быков С.Т., Ковалев А.Ф. Статистический анализ и нормальность распределения выборок в токсиколого-гигиенических исследованиях // Гигиена и санитария. 1985. №3. С. 61-62.
4. Алимов А.Ф. Элементы теории функционирования экосистем. СПб.: ЗИН РАН, 2000. 147 с.
5. Лапач С.Н., Чуйсенко А.В., Бабич П.И. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. М.: Мориос.
6. Bishop C. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: University Press, 2005. 432 р.
7. Талыбов М.А., Сафаров Д.Т., Черунова И.В., Сирота Е.Н., Колесник С.А. Экспериментальные исследования для развития информационной базы минеральных вод // Инженерный вестник Дона. 2014. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2014/2536
8. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов. Уфа: УГАТУ, 1999. 105 с.
9. Виттих В.А. Системообразующая функция интеграции знаний в организациях // Препринт Самара. 1998. №2. С. 20.
10. Балушкина Е.В. Структура сообществ донных животных и оценка экологического состояния р. Ижоры: оценка качества вод р. Ижоры по структурным характеристикам донных животных в разные годы // Биология внутренних вод. 2002. № 4. С. 61-68.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Построение математической модели, описывающей процесс распространения пассивных загрязняющих веществ от сосредоточенных источников. Использование аппарата сопряженных задач для определения безопасных зон размещения объектов, загрязняющих атмосферу.
дипломная работа [711,0 K], добавлен 18.07.2014Сущность, цели и порядок построения экономико-математической модели. Организационная модель структуры предприятия - состав функциональных подразделений предприятия и связи их подчинения и взаимодействия на примере ОАО швейная фабрика "Березка".
курсовая работа [90,8 K], добавлен 02.03.2008Идентификация объектов методом наименьших квадратов. Анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции. Построение линейной модели и модели с распределенными параметрами. Итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции.
курсовая работа [893,3 K], добавлен 20.03.2014Определения и классификация математических моделей. Возможности системы, распечатка документа MathCAD. Описание математической модели. Анализ исходных данных и результатов. Графическая схема алгоритма и ее описание. Алгоритмический анализ задачи.
курсовая работа [621,4 K], добавлен 21.01.2013Понятие математической модели, свойства и классификация. Характеристика элементов системы Mathcad. Алгоритмический анализ задачи: описание математической модели, графическая схема алгоритма. Реализация базовой модели и описание исследований MathCAD.
реферат [1,0 M], добавлен 20.03.2014Этапы построения математической модели статического объекта, использование полиномов Чебышева. Характеристика и основное предназначение программы Matlab. Анализ функциональной модели Брюле, Джонсоном и Клетским. Методы исследования динамических объектов.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 21.05.2012Основные цели и задачи построения систем распознавания. Построение математической модели системы распознавания образов на примере алгоритма идентификации объектов военной техники в автоматизированных телекоммуникационных комплексах систем управления.
дипломная работа [332,2 K], добавлен 30.11.2012Общая характеристика и свойства системы Matlab - пакета прикладных программ для решения задач технических вычислений. Разработка математической модели в данной среде, программирование функций для задающего воздействия. Проектирование GUI-интерфейса.
курсовая работа [1023,2 K], добавлен 23.05.2013Процессы функционирования различных систем и сетей связи как стохастических, динамических, дискретно-непрерывных математических моделей. Блоки языка GPSS, использованные в программе. Общая информация о результатах работы модели, о группах транзактов.
курсовая работа [27,3 K], добавлен 18.01.2010Структурная схема модели системы, временная диаграмма, блок-схема моделирующего алгоритма, математическая модель, описание машинной программы решения задачи, результаты моделирования. Сравнение имитационного моделирования и аналитического расчета.
курсовая работа [209,7 K], добавлен 28.06.2011Метод решения математической модели на примере решения задач аналитической геометрии. Описание согласно заданному варианту методов решения задачи. Разработка математической модели на основе описанных методов. Параметры окружности минимального радиуса.
лабораторная работа [310,6 K], добавлен 13.02.2009Типы математических моделей. Mathcad как программа для выполнения и документирования инженерных и научных расчётов, основные возможности. Математическая модель складского хозяйства без очереди на Mathcad. График общей стоимости от величины партии.
контрольная работа [44,2 K], добавлен 19.01.2012Построение математической модели корпуса судна. Изучение работы последней версии программы FastShip6. Построение теоретической поверхности корпуса теплохода, проходящего ремонт на судостроительном предприятии. Процесс построения поверхности по ординатам.
дипломная работа [656,0 K], добавлен 24.03.2010Построение концептуальной модели и метод имитационного моделирования. Определение переменных уравнений математической модели и построение моделирующего алгоритма. Описание возможных улучшений системы и окончательный вариант модели с результатами.
курсовая работа [79,2 K], добавлен 25.06.2011Создание математической и компьютерной модели работы светофора с датчиком на скоростном шоссе с плотным автомобильным графиком. Конечный автомат – абстрактный, без выходного потока с конечным числом возможных состояний. Работа модели в Visual Basic.
курсовая работа [348,0 K], добавлен 28.06.2011Анализ существующих алгоритмов обработки информации человеком и современных моделей памяти. Разработка алгоритмов и математической модели ассоциативного мышления. Имитационная модель обработки информации. Компьютерный эксперимент по тестированию модели.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 19.11.2014Определение нормального усилия, поперечной силы и изгибающего момента. Построение графиков зависимостей в одной системе координат. Математическая модель решения задачи. Схема алгоритма. Таблица идентификаторов. Текст программы и результаты ее работы.
контрольная работа [706,9 K], добавлен 08.03.2013Разработка математической модели системы. Моделирование работы конвейера сборочного цеха в течении 8 часов. Определение вероятности пропуска секции. Расчет количества скомплектованных изделий за 8 часов. Исследование системы на имитационной модели.
контрольная работа [98,3 K], добавлен 24.09.2014Построения математической модели с целью получения максимальной прибыли предприятия, графическое решение задачи. Решение задачи с помощью надстройки SOLVER. Анализ изменений запасов ресурсов. Определение пределов изменения коэффициентов целевой функции.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 17.12.2014Создание математической модели системы массового обслуживания на примере банка. Разработка имитационной модели на языке программирования С++. Блок-схема программы, перевод модели на язык программирования. Верификация и валидация имитационной модели.
курсовая работа [630,5 K], добавлен 01.06.2015
