авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |

ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ГИДРОЛОГИИ (на примере разработки моделей формирования и рационального использования водных ресурсов Ангаро-Байкальского

-- [ Страница 4 ] --

Другой более сложный пример - задача оптимального управления расходом реки Ангары в экономических интересах многих водопользователей. Под оптимальным управлением в этом случае понимается такое сезонное и текущее регулирование расхода р.Ангары, при котором ожидается минимизация суммарного ущерба, связанного с отклонением условий водопользования от наилучших для каждого из предприятий. В результате реализации такого управления появляется возможность получить дополнительный суммарный экономический и природоохранный эффект. При эффективном управлении реализующие его предприятия гидроэнергетики также могут обеспечить себе повышение прибыльности работы. У них появляется возможность выбора: получить максимальную собственную прибыль от оптимизации условий выработки электроэнергии и затем выплатить значительные компенсации ущербов, принесенных другим водопользователям, или уменьшить прямую прибыль, но значительно больше сэкономить на выплатах обязательных компенсаций за ущербы.

Предположим, что управление в интересах многих водопользователей реализовано, было успешным, и за годовой цикл получена суммарная прибыль П. Однако ее распределение между пользователями, вытекающее из условия П max, автоматически не является одинаково выгодным для всех заинтересованных сторон. Для обеспечения эффективности управления необходимо, чтобы полученная прибыль была более-менее объективно и справедливо перераспределена между всеми его участниками. Возможный алгоритм такого перераспределения предложен в диссертации.

Выводы

1. Приложение методов информационного моделирования к различным гидрологическим задачам Байкальского региона показало их конструктивность и позволило получить новые результаты в этой предметной области.

2. В типичной водно-балансовой задаче для речного бассейна объединение различных данных и оптимизация модели дали возможность расщепить суммарный сток на различные генетические составляющие, получить оценки коэффициентов стока и питания рек. Удалось также оценить месячные значения труднодоступных для измерения прямыми методами характеристик, таких как испарение с водосбора, интенсивность снеготаяния и суммарная инфильтрация в бассейне реки.

3. Применение разработанных методов анализа взаимосвязей между переменными к данным о совместных значениях гидрологических, климатических и ландшафтных характеристик водосборов позволили выделить ряд географических особенностей формирования стока в Байкальском регионе. Исследование его зависимости от осадков и испарения показало, что пространственная изменчивость модуля годового стока на рассмотренной территории примерно на 80-90% определяется осадками и на 10-20% - испарением. Установлено также, что наиболее подходящими географическими индикаторами годового стока являются средняя высота и широта водосбора. Летний сток (май-сентябрь), в первую очередь, пропорционален питающим осадкам. Для зимнего стока наиболее существенным аргументом (среди ландшафтных индикаторов) является доля площади водосбора, покрытая темнохвойными лесами. Выявлено, что быстрый (дождевой) сток, пропорциональный величине осадков текущего месяца, формируется, преимущественно, в высокогорных частях речных бассейнов. Увеличение модуля стока с высотой места обусловлено не только соответствующим ростом осадков, но и увеличением коэффициента стока.

4. Разработанные алгоритмы анализа и моделирования временных рядов были приложены к задаче прогнозирования межгодовой изменчивости притока в озеро Байкал и проявили свою эффективность. В рамках построенной модели совместной динамики гидрологических и климатических переменных удалось предсказать аномальный минимум этого притока, который имел место в конце 70-х годов ХХ века. Также правильно была оценена тенденция его поведения во второй половине 80-х годов. Показано, что наиболее информативные результаты получаются при использовании вероятностных моделей.

5. Нахождение оптимального управления гидроресурсами предполагает сравнение условий водопользования при различных его режимах. Решение такой задачи невозможно без создания моделей, позволяющих имитировать управляющие воздействия и оценивать их последствия. Принципиальная и техническая осуществимость построения таких моделей продемонстрирована на примере рассмотрения проблемы управления расходом реки Ангары в створах ГЭС.

III. Модели оценивания динамики вероятностного распределения в пространстве загрязняющих окружающую среду ингредиентов представляют собой удобный инструмент для прогнозирования ожидаемых последствий антропогенного воздействия на водные объекты. В компьютерном варианте такие модели без особых трудностей могут быть построены на основе интеграции в них самых различных сведений о моделируемых процессах. Они позволяют с соответствующей исходным данным подробностью и приемлемой точностью имитировать картину распространения загрязняющих веществ в воде при разном характере сбросов и гидрологических условий переноса примесей.

Прогноз последствий сброса загрязняющих веществ в водные объекты является одной из часто встречающихся задач оценки воздействия на окружающую среду. Для ряда типовых ситуаций разработаны и рекомендуются для использования стандартизованные методы [Методические основы, 1987; Методика расчета …, 1990; Правила охраны …, 1991; Положение …, 1996; Методические указания …, 1999] вычисления ожидаемых концентраций в контрольных точках или створах. Однако условия применимости этих методов далеко не всегда выполняются, и необходимо разрабатывать оригинальные модели, адаптированные к конкретной природной обстановке, уровню информационной обеспеченности проблемы и требованиям, предъявляемым к прогностическим расчетам. Информационный подход к моделированию позволяет находить решение этой задачи на пути построения оценок для динамики распределения вероятности нахождения в различных точках водного объекта поступающих в воду загрязняющих веществ. Проиллюстрируем справедливость этого утверждения на ряде примеров построения и использования моделей.

1. Модель динамики загрязнения нефтепродуктами реки Верхней Ангары. Цель разработки данной модели состояла в получении прогностической оценки динамики распространения загрязнения от залпового выброса нефтепродуктов при аварийном разрушении трубопровода. Для решения этой задачи в качестве модели компромиссной сложности была выбрана одномерная схема распространения вдоль реки двух фракций нефтепродуктов. Первая из них переносится вместе с водой, вторая – временно задерживается на грунте. Сумма их считается консервативной. Эту модель можно записать в виде системы двух дифференциальных и одного алгебраического уравнений:

где: скорость течения реки V(x), коэффициент продольной дисперсии K(x), параметры обмена между фракциями A(x) и B(x), расход реки Q(x) - являются входными (задаваемыми) характеристиками модели. Функции L(x,t) и G(x,t) - линейные, соответственно, в реке и на поверхности грунтов и C(x,t) - средняя объемная концентрации нефтепродуктов в воде являются выходными переменными, которые должны быть определены в результате вычислений с использованием модели.

Принятая детальность рассмотрения процессов переноса была обусловлена практическими требованиями, предъявляемыми к точности и подробности прогностической информации, и возможностями информационного обеспечения модели. Параметры модели, описывающие гидрологические условия распространения примеси, были заданы на основании данных гидрологических наблюдений. Параметры обмена А и В приняты в предположении, что А>B, и их значение таково, что большая часть тяжелой фракции нефтепродуктов на пути от перехода до устья в период межени первоначально отложится на грунтах дна реки и ее берега вблизи линии уреза воды.

Интегрирование вышеприведенной системы уравнений проводится при нулевом начальном условии и задании на левой границе полного потока, равного аварийному сбросу q(t).

.

Для расчета выходных характеристик были испробованы метод конечно-разностной аппроксимации и интегрирования дифференциальных уравнений [Самарский,1983] и метод статистических испытаний [Галкин,1975]. Комплексное сравнение преимуществ и недостатков обоих методов позволяет отдать предпочтение второму. В процессе его использования производится оценка вероятностного распределения загрязняющего ингредиента вдоль реки.

При проведении экспериментов на модели были имитированы несколько асимптотических ситуаций, анализ которых позволяет оценить ожидаемые характеристики загрязнения реки в результате аварии. Источник загрязнения имитировался как залповый (в течение получаса) выброс 100 тонн нефти в виде 100000 дискретных частиц. Ее распространение по реке рассматривалось в двух гидрологических режимах: при минимальном расходе 95% обеспеченности и максимальном – 5% обеспеченности. Параметр временной задержки нефти на дне и берегах реки был выбран таким образом, что, при отсутствии ее возврата в воду и минимальном расходе 95%-й обеспеченности, до устья реки доходит около 10% поступившей в нее нефти. Интенсивность отдачи нефти грунтами в воду была задана в два раза меньше интенсивности ее поглощения. Выборочные результаты оценки динамики загрязнения реки, полученные с использованием описанной модели, представлены на рис. 13 и 14.

 Распространение пятна загрязнения вниз по течению при минимальном расходе 95%-й-14

Рис. 13. Распространение пятна загрязнения вниз по течению при минимальном расходе 95%-й обеспеченности и отсутствии задержки нефти на берегах и дне реки. Надписи около пиков распределения означают время, прошедшее с момента аварии.

 Распределение загрязнения вдоль русла реки через 10 суток после аварии при-15

Рис. 14. Распределение загрязнения вдоль русла реки через 10 суток после аварии при минимальном расходе 95%-й обеспеченности, частичной задержке нефти на берегах и дне реки и наличии обмена нефтью между водой и грунтом.

2. Модель распространения взвешенных веществ на локальном участке реки Ангары вблизи водозабора города Ангарска. Модели, подобные описанной в предыдущей задаче, дают возможность оценить экологическое состояние реки на достаточно большой ее протяженности, но они не позволяют детализировать поперечную или вертикальную структуру загрязнения. В то же время часто имеет место необходимость более подробного описания пространственно-временной динамики загрязнения воды, но в существенно меньших пространственных областях и на более коротких отрезках времени. Такие задачи часто связаны с экологической экспертизой проектов, для которых нормативными актами для реки определен контрольный створ на расстоянии в 500 м от источника загрязнения. Характерная ширина многих рек имеет тот же масштаб. Следовательно, по пространственным координатам модель в подобных задачах должна быть, по крайней мере, двумерной, а, если для моделируемых процессов принципиальной является их вертикальная структура, то и трехмерной. Информационная емкость таких моделей достаточно велика, поэтому их построение требует привлечения большого количества данных как в форме теоретических законов и данных измерений, так и в форме экспертных оценок и допущений. Громоздкость модели вынуждает при программировании следить за экономичностью алгоритмов, реализующих необходимые расчеты.

В основу модели, использованной в данной задаче, были положены закономерности переноса дискретной примеси движущейся жидкостью с известной гидродинамической структурой. Перемещение на каждом шаге по времени частиц складывалось из детерминированной и случайной составляющих. Искомое поле концентраций находилось путем обработки пространственного распределения частиц. Для построения модели были использованы сведения:

  • о вертикальном профиле модуля средней скорости на трех створах;
  • о направлении течения на специально выбранном множестве точек;
  • о характерной величине флуктуаций поверхностной скорости;
  • о распределении глубин (с шагом 50 м вдоль и 25 м поперек реки);
  • о снятом с карты положении береговой линии (включая острова);
  • о вертикальной структуре турбулентности;
  • о параметрах источника загрязнения;
  • о зависимости скорости оседания частиц от их размера и т.д.

При модельных расчетах имитировалась трехмерная динамика концентрации взвешенных веществ. Горизонтальная структура поля загрязнения, выводимая в виде карты-схемы на экран монитора или принтер, рассчитывалась путем осреднения по вертикали концентрация взвеси в верхнем (90%-м от локальной глубины места) слое воды. Примеры результатов расчетов показаны на рисунках 15 и 16. Значения средней концентрации взвеси, приведенные на рисунках, отражают не суммарную концентрацию мутности, а только ту ее часть, которая обусловлена выполнением земляных работ по прокладке трубопровода. Полная концентрация складывается из приращения концентрации взвешенных веществ, значения которых приводятся на рисунках, и фонового ее значения. Естественная или фоновая компонента мутности на этом участке реки составляет в среднем 5-15 г/м3.

Рис. 15. Осредненная по вертикали горизонтальная структура загрязнения верхнего (90% от глубины места) слоя воды взвешенными веществами от стационарного источника мощностью 4,3 кг взвеси в секунду (непрерывная работа земснаряда по выкапыванию траншеи под трубопровод) при расходе реки 1900 м3/с.

Обозначения: а – место расположения источника, б – трасса трубопровода. Средняя концентрация взвеси в воде: 0 – фон, 1 – приращение 0-0,4 г/м3,

2 - 0,4-0,8 г/м3, 3 - 0,8-2 г/м3, 4 - 2-4 г/м3, 5 - 4-6 г/м3, 6 – более 6 г/м3.

Рис. 16. Горизонтальная структура пятна загрязнения воды взвешенными веществам через 29 минут после импульсного поступления порции 675 кг грунта в воду (сброс с шаланды) при расходе реки 1900 м3/с. Обозначения те же, что и на рис 15.

3. Модель формирования поля загрязнения воды на приплотинной части акватории Братского водохранилища. Основные концептуальные положения и принципы построения этой модели те же, что и в предыдущем случае. Отличие состоит в использовании несколько иных данных для задания входных переменных, а также в способе и детальности расчета выходных. Эти обстоятельства обусловили необходимость разработки новых, адаптированных к конкретной ситуации алгоритмов преобразования информации.

Для построения модели наряду с фундаментальными законами сохранения массы и переноса примесей в воде были использованы:

  • координаты изолиний глубины водохранилища;
  • координаты областей и створов транзитных и макроциклических течений;
  • данные о проточности, уровне и стратификации выбранного участка водохранилища;
  • оценки статистических распределений скорости и направления ветра, характерные для рассматриваемой акватории;
  • вертикальные профили скоростей течений, формирующихся в результате ветрового воздействия на поверхность водоема;
  • параметры, задающие пространственное расположение и временную динамику интенсивности сброса сточных вод в нормальных условиях и при аварийной ситуации;
  • данные о гидравлической крупности и плотности частичек взвеси;
  • сведения о концентрациях растворенных и взвешенных веществ в водохранилище, фильтрационных и аварийных стоках золоотвала.

Программные средства, реализующие модель, осуществляют:

  • интерполяцию на сеточную область распределения глубины контрольного участка по координатам изобат при максимальном уровне и его корректировку по заданному текущему уровню водохранилища;
  • расчет компонент и интерполяцию в узлы сетки средних транзитных и макроциклических скоростей движения воды;
  • оценку пульсационной составляющей в скорости переноса примесей;
  • имитацию на выделенном участке акватории Братского водохранилища пространственно-временной динамики концентрации загрязняющих веществ, попадающих в него с фильтрационными потоками или в результате аварийного разрушения дамбы золоотвала;
  • расчет распределения приращения донных отложений по акватории контрольного участка, образующихся при оседании взвеси, поступающей в водохранилище при аварийном разрушении дамбы золоотвала.

Примеры выдачи результатов имитационных экспериментов, выполненных на модели, показаны на рисунках 17, 18 и 19.

 Динамика поля загрязнения залива Сухой Лог фтором в фильтрационном стоке с-18

Рис.17. Динамика поля загрязнения залива Сухой Лог фтором в фильтрационном стоке с золоотвала в зимний период. Концентрации приведены в долях ПДК, число дней над каждой из схем распределения фтора по акватории залива – время, прошедшее с момента установления ледового покрова, КС – контрольный створ.

Рис.18. Динамика повышения концентрации взвешенных веществ (мг/л) после аварийного разрушения дамбы золоотвала в период открытой воды при средней гидравлической крупности легкой фракции 0,01 мм/с. Число часов, указанное на каждой из схем, – время, прошедшее с момента начала аварии.

Рис.19. Распределение толщины слоя донных отложений (в мм), образующихся после аварийного разрушения дамбы золоотвала ТЭЦ-6.

4. Модель переноса растворенных и взвешенных примесей на многорукавном фрагменте реки Ангары. В данном примере в качестве объекта моделирования выбран фрагмент реки Ангары (рис.20), подверженный воздействию фильтрационных и вероятных аварийных сбросов с золоотвала Иркутской ТЭЦ-1. Он представляет собой достаточно сложную в гидрологическом отношении область (многорукавность русла, зажорные явления, пересечение с зоной переменного подпора Братского водохранилища и т.д.). На этом участке находится тельминский водозабор, качество воды в защитных зонах которого будет существенно изменено, если произойдет аварийный сброс из прудка золоотвала. Протяженность вдольбереговой границы золоотвала составляет величину, равную приблизительно 2 км. На этом отрезке от протоки Голуторовской ответвляются к основному руслу реки Ангары два рукава. По этой причине характер распространения загрязняющих веществ, поступающих в поверхностные воды, существенно зависит от распределения фильтрационного стока по периметру золоотвала и места аварийного разрушения дамбы.

 Фрагмент реки Ангары, выбранный в качестве объекта моделирования. -21

Рис. 20. Фрагмент реки Ангары, выбранный в качестве объекта моделирования.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.