Качество речной воды является важнейшим фактором обеспечения экологической безопасности и рационального природопользования. Диффузионный сток загрязнителей рек представляет наибольшую опасность, поскольку является неконтролируемым и нерегулируемым. Невозможность прямой оценки расхода загрязняющих веществ в процессах диффузного загрязнения требует фундаментальных исследований и разработки адекватных математических моделей, основанных на методах решения обратных задач. В представленной работе предложен метод расчета полного массового расхода консервативных загрязнителей, поступающих в водоток с участка водосбора. Методы. На основе интегрального представления стационарного одномерного уравнения переноса загрязнителя предложен метод расчета пространственного распределения полного массового расхода консервативных загрязняющих веществ. Для определения неизвестных параметров распределения использованы метод глобальной нелинейной оптимизации и метод Монте-Карло. Результаты. Применение метода нелинейной глобальной оптимизации позволило определить как значение полного массового расхода загрязняющего вещества на исследуемой территории, так и величину числа Пекле, входящего в уравнение адвекции-диффузии. На основе метода Монте-Карло показана устойчивость полученных результатов относительно случайных отклонений значений концентрации, когда неизвестные параметры определяются как средние из тысячи возможных реализаций.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Науки о Земле
В настоящее время химическое загрязнение водных объектов приобретает глобальные масштабы во всем мире. При загрязнении поверхностных вод наибольшую опасность представляет диффузный сток (или неточечный сток) загрязняющих веществ, поступающих в русла рек с урбанизированных территорий, необорудованных свалок, сельскохозяйственных полей и животноводческих ферм, расположенных в пределах водосборной площади [1]. В отличие от точечных источников, диффузный сток не контролируется и не регулируется, а его негативное влияние на качество воды для малых рек более существенно, чем для крупных.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Lintern A., Webb J.A., Ryu D., Liu S., Bende-Michl U., Waters D., Leahy P., Wilson P., Western A.W. Key factors influencing differences in stream water quality across space. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water. 2018. Vol. 5 (1), e1260. DOI: 10.1002/wat2.1260
2. Chen Y., Lin L.S., Viadero R.C., Gang D.D. Nonpoint Source Pollution // Water Environment Research. 2007. Vol. 79 (10). P. 2032-2048. DOI: 10.2175/106143007X218656
3. Narendran N.A. A review on environmental problem due to water pollution // International Journal of Scientific Engineering and Research. 2015. Vol. 3 (4). P. 2014-2016.
4. Фащевская Т.Б., Полянин В.О., Кирпичникова Н.В., Мотовилов Ю.Г., Алгушаева А.В. Современные проблемы гидрохимии. М.: ИВП РАН, 2020. 105 с.
5. Shen J., Jia J.J., Sisson G. Inverse estimation of nonpoint sources of fecal coliform for establishing allowable load for Wye River Maryland // Water research. 2006. Vol. 40 (18). P. 3333-3342. DOI: 10.1016/j.watres.2006.07.035
6. Boano F., Revelli R., Ridolfi L. Source identification in river pollution problems: A geostatistical approach // Water Resources Research. 2005. Vol. 41 (7). P. 1-13. DOI: 10.1029/2004wr003754
7. Permanoon E., Mazaheri M., Amiri S. An analytical solution for the advection-dispersion equation inversely in time for pollution source identification // Physics and Chemistry of the Earth. 2022. Vol. 128 (2). 103255. DOI: 10.1016/j.pce.2022.103255
8. Rashedi K. A numerical solution of an inverse diffusion problem based on operational matrices of orthonormal polynomials // Mathematical Methods in the Applied Sciences. 2021. Vol. 44 (17). P. 12980-12997. DOI: 10.1002/mma.7601
9. De Sousa D.M., Roberty N.C. An inverse source problem for the stationary diffusion-advection decay equation // Inverse Problems in Science and Engineering. 2012. Vol. 20 (7). P. 891-915. DOI: 10.1080/17415977.2011.609466
10. Kulbay M., Mukanova B., Sebu C. Identification of separable sources for advection diffusion equations with variable diffusion coefficient from boundary measured data // Inverse Problems in Science and Engineering. 2017. Vol. 25 (2). P. 279-308. DOI: 10.1080/17415977.2016.1160396
11. Jun K.S., Kang J.W., Lee K.S. Simultaneous estimation of model parameters and diffuse pollution sources for river water quality modeling // Water Science and Technology. 2007. Vol. 56 (1). P. 155-162. DOI: 10.2166/wst.2007.447
12. Chaikovskii D., Zhang Y. Convergence analysis for forward and inverse problems in singularly perturbed time-dependent reaction-advection-diffusion equations // Journal of Computational Physics. 2002. Vol. 470. 111609. DOI: 10.1016/j.jcp.2022.111609
13. Lukyanenko D.V., Shishlenin M.A., Volkov V.T., Solving of the coefficient inverse problems for a nonlinear singularly perturbed reaction-diffusion-advection equation with the final time data // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2018. Vol. 54. P. 233-247. DOI: 10.1016/j.cnsns.2017.06.002
14. Yasinskii S.V., Vishnevskaya I.A., Venitsianov E.V. Diffuse pollution of water bodies and estimation of export of biogenic elements under different scenarios of water use in the watershed // Water Resources. 2019. Vol. 46 (2). P. 266-277. DOI: 10.31857/S0321-0596462232-244
15. Filimonov V.Y., Lovtskaya O.V. Zinoviev A.T. Diffuse pollution on small rivers. Features of distribution of dissolved pollutant concentrations // Eurasian journal of mathematical and computer applications. 2021. Vol. 9 (3). P. 39-52. DOI: 10.32523/2306-6172-2021-9-3-39-52
16. Liu Q., Cheng Y., Fan C. Pollution characteristics and health exposure risks of heavy metals in river water affected by human activities // Sustainability. 2023. Vol. 15 (10). 8389. DOI: 10.3390/su15108389
17. Chueh Y.-Y., Fan C., Huang Y.-Z. Copper concentration simulation in a river by SWATWASP integration and its application to assessing the impacts of climate change and various remediation strategies // Journal of Environmental Management. 2021. Vol. 279. 111613. DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.111613
18. Byrne P., Onnis P., Runkel R.L., Frau I., Lynch S.F.L., Edwards P. Critical shifts in trace metal transport and remediation performance under future low river flows. Environmental Science & Technology. 2020. Vol. 54 (24). P. 15742-15750. DOI: 10.1021/acs.est.0c04016
19. Ren J, Hao J, Tao L. Concentrations, spatial distribution, and pollution assessment of heavy metals in surficial sediments from upstream of Yellow River, China // Environmental science and pollution research. 2021. Vol. 28. P. 2904-2913. DOI: 10.1007/s11356-020-10349-3
20. Hoang H.G., Lin C., Tran H., Chiang C.F., Bui X.T., Cheruiyot N.K., Shern C.C., Lee C.W., Heavy metal contamination trends in surface water and sediments of a river in a highly-industrialized region // Environmental Technology & Innovation. 2020. Vol. 20. 101043. DOI: 10.1016/j.eti.2020.101043
21. Lu Q., Bian Z., Tsuchiya N. Assessment of heavy metal pollution and ecological risk in river water and sediments in a historically metal mined watershed, Northeast Japan // Environmental monitoring and assessment. 2021. Vol. 193 (12). 814. DOI: 10.1007/s10661-021-09601-1
22. Markich S.J., Brown P.L. Relative importance of natural and anthropogenic influences on the fresh surface water chemistry of the Hawkesbury Nepean River, south-eastern Australia // Science of the total environment. 1998. Vol. 217 (3). P. 201-230. DOI: 10.1016/s0048-9697(98)00188-0
23. Miller P.D. Applied asymptotic analysis, Providence, Rhode Island // American Mathematical Society. 2006. Vol. 75. DOI: 10.1090/gsm/075
24. Kashefipoura S.M., Falconer R.A. Longitudinal dispersion coefficients in natural channels // Water Research. 2002. Vol. 36 (6). P. 1596-1608. DOI: 10.1016/s0043-1354(01)00351-7
25. Tayfur G., Singh V.P., Predicting longitudinal dispersion coefficient in natural streams by artificial neural network // Journal of Hydraulic Engineering. 2005. Vol. 131 (11). P. 991-1000. :11(991). DOI: 10.1061/(asce)0733-9429(2005)131
26. Pannone M., Mirauda D., Vincenzo A.D., Molino B. Longitudinal dispersion in straight open channels: Anomalous breakthrough curves and first-order analytical solution for the depthaveraged concentration // Water. 2018. Vol. 10 (4). 478. DOI: 10.3390/w10040478
27. Pannone M. Longitudinal Dispersion in River Flows Characterized by Random Large-Scale Bed Irregularities: First-Order Analytical Solution // Journal of Hydraulic Engineering. 2012. Vol. 138 (5). P. 400-411. DOI: 10.1061/(asce)hy.1943-7900.0000537
28. Goliatt L., Sulaiman S.O., Khedher K.M., Farooqueean A.A., Yaseen Z.M. Estimation of natural streams longitudinal dispersion coefficient using hybrid evolutionary machine learning model // Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics. 2021. Vol. 15 (1). P. 1298-1320. DOI: 10.1080/19942060.2021.1972043
29. Gualtieri C., Ciaravino G., Doria G.P. Analysis of longitudinal dispersion equations in streams and rivers // Proceedings of the 7th International Conference on HydroScience and Engineering Philadelphia / USA September 10-13, 2006 (ICHE 2006), Philadelphia, USA.
30. Filimonov V.Yu., Lovtskaya O.V., Zinoviev A.T. Calculation of dissolved pollutants mass flow according to the data of their concentration spatial distribution in the sites of small plaint rivers // Eurasian journal of mathematical and computer applications. 2023. Vol. 11 (4). P. 14-28. DOI: 10.32523/2306-6172-2023-11-4-14-28
31. Алексеев Г.В., Вахитов И.С., Соболева О.В. Оценки устойчивости в задачах идентификации для уравнения конвекции диффузии-реакции // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2012. 52(12). С. 2190-2205.
32. Nocedal J., Wright S.J. Numerical Optimization. New York: Springer, 2006. 651 p.
33. Dennis J.E., Jr., Schnabel R.B., Numerical methods for unconstrained optimization and nonlinear equations. New York: SIAM Publ., 1987. 395 p.
34. Global Optimization Toolbox. User’s Guide. The MathWorks, Inc., 2020. 877 p.
35. Strijov V., Weber G.W., Nonlinear regression model generation using hyperparameter optimization // Computers & Mathematics with Applications. 2010. Vol. 60 (4). P. 981-988. DOI: 10.1016/j.camwa.2010.03.021
36. Draper N.R., Smith H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1998. 736 p.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье представлен обзор научных публикаций об экологических проблемах Воронежского водохранилища. Изучению вопросов, связанных с нарушением химической, микробиологической и биотической обстановки на водоеме, влияющей на благополучие жизнедеятельности населения Воронежа, было посвящено немало статей, докладов на научно-практических конференциях, монографий и диссертаций. Однако этой обширной информации еще не хватает комплексного подхода к решению всего спектра проблем, касающихся компонентов экогеосистемы Воронежского водохранилища. Методы. Авторами предпринята попытка проанализировать публикации, основанные на результатах научных исследований водоема, а также предложить варианты решения экологических проблем. Результаты. Данный обзор может быть полезным не только при планировании дальнейших работ по изучению состояния Воронежского водохранилища, но и при подготовке практических мероприятий по его улучшению.
Микробные сообщества относятся к постоянным компонентам водных биоценозов любого водоема. Обладая широким диапазоном адаптационных возможностей, бактериоценозы способны быстро реагировать на смену экологических условий, в полной мере отражая функционирование экосистемы населяемого ими водоема. Оценить состояние гетеротрофного бактериоценоза и качество природных вод можно как по показателям общей численности бактериопланктона, так и по соотношению численности составляющих его бактериальных групп. Методы. Использованы стандартные микробиологические методы исследований: учет общей численности бактерий проводился методом эпифлуоресцентной микроскопии, численности эколого-физиологических групп – методом предельных разведений на жидких элективных средах. Результаты. Представлены данные по динамике микробных сообществ в условиях активной хозяйственной деятельности в акватории Северного Каспия, в районе месторождения им. В. Филановского, в рамках экологического мониторинга. Анализ временной динамики состояния гетеротрофного бактериопланктона и бактериобентоса выявил изменение рассматриваемых показателей в сезонном аспекте: их увеличение осенью обусловлено в большей степени процессами взмучивания донных отложений, особенностями метаболизма изученных групп гетеротрофов, а также гидрологическими и температурными факторами.
В статье представлены результаты комплексного исследования влияния рыбхозов, расположенных в поймах рек Белорусского Полесья, на речной сток. Выполнены расчеты гидрологических характеристик для створов выше и ниже участков изъятия воды, построены поперечные профили. Определены минимальные среднемесячные расходы воды 95 % вероятности превышения и экологический сток с учетом внутригодового распределения стока различной обеспеченности. Методы. В проведенном исследовании применены математический метод, метод моделирования, геоэкологический метод, сравнительно-описательный метод, гидрологический анализ рисков. Результаты. Построены математические модели для участков рек, позволяющие определить скорости течения и расходы воды в зависимости от средней глубины воды в створе, а также объемы допустимого изъятия воды из рек, используемых для нужд рыбхозов при обеспечении условия сохранения экологического стока. На основании оперативных гидравлических расчетов получены оценки воздействия изъятия воды на изменение гидрологического режима водных объектов.
В последнее десятилетие отмечается изменчивость процессов наледеобразования в различных природно-климатических условиях. Наледи оказывают большое влияние на инфраструктуру и могут приводить к существенному экономическому ущербу. В связи с активным освоением Магаданской области возникла потребность региональной оценки современного состояния и развития наледных процессов, в т. ч. их влияния на гидрологический режим рек и опасные природные явления. Методы. На основе анализа спутниковых снимков Landsat за период 2013–2019 гг. оценено количество и общая площадь наледей подземных вод на территории Магаданской области. Вклад наледного стока в речной сток в разные периоды гидрологического режима рассчитан по материалам 23 гидрологических постов. Результаты. На основе космических снимков 2013–2019 гг. разработан актуальный каталог наледей подземных вод Магаданской области. Проведен расчет, картирование и анализ закономерностей формирования наледных характеристик. Разработаны карты наледности Магаданской области, проведена оценка вклада наледного стока в сток рек частных водосборов р. Колымы и бассейнов рек Охотского моря в различные фазы гидрологического режима. Высокими значениями наледности отличаются бассейны рек Нелькоба, Берелех и Детрин, которые формируют «золотой пояс» и являются центром золотодобычи Магаданской области, что определяет необходимость их дальнейшего изучения.
Подробное изучение гидрологического режима озер Южного Приаралья является актуальной задачей, однако следует отметить, что этот вопрос осложняется отсутствием систематических наблюдений. В настоящее время по космическим снимкам можно получить информацию о водных объектах в труднодоступных районах. В исследовании выполнено картирование шести озер, расположенных на территории Южного Приаралья. Картирование выполнено в разное время и в различные фазы гидрологического режима озер. Методы. Для района исследования выбраны спутниковые снимки исследовательского центра Геологической службы США (USGS) и базы данных Европейской комиссии за период 1984–2021 гг. На следующем этапе проведены расчеты с использованием программного обеспечения ArcGIS. В работе использованы гидрологические расчеты, методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), методы water index для дешифрирования спутниковых снимков. Проанализированы методы декодирования космических изображений NDWI, MNDWI для определения площади поверхности озер. Результаты. Расчеты показали сокращение площади озер от 28,92 % до 93,3 %. В ходе исследований установлено, что озера Муйнак, Сарибас, Междуручье и Дауткуль трансформировались в сезонные озера, а озера Судочье, Джылтырбас пока остаются постоянными.
В статье проанализирована проблема управления водными ресурсами в условиях нарушения стационарности временных рядов стока. Предложено рассматривать нарушенные гидрологические ряды в виде набора условно-стационарных периодов. Поиск оптимального управления для каждого периода осуществляется методом стохастического динамического программирования. Методы. Для получения функции распределения наполнений и сбросов предложен итерационный алгоритм решения системы уравнений, связывающих искомые вероятности для всех расчетных интервалов. Результаты. Метод реализован на примере управления водными ресурсами Цимлянского водохранилища и позволяет рассчитывать характеристики отдачи водохранилища при задаваемых сценарным образом значениях параметров притока для будущих климатических ситуаций.
Издательство
- Издательство
- ФГБУ РОСНИИВХ
- Регион
- Россия, Ростов-на-Дону
- Почтовый адрес
- 344037, Ростовская обл, г Ростов-на-Дону, ул Ченцова, зд 10А
- Юр. адрес
- 344037, Ростовская обл, г Ростов-на-Дону, ул Ченцова, зд 10А
- ФИО
- Косолапов Алексей Евгеньевич (ДИРЕКТОР)
- E-mail адрес
- rwec@rwec.ru
- Контактный телефон
- +7 (863) 2853024
- Сайт
- https://wrm.ru