ПРОГНОЗУВАННЯ РІВНЯ ЗАБРУДНЕННЯ МІЖ ТОЧКАМИ МЕТОДОМ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕРПОЛЯЦІЇ ТА РЕКУРСІЇ

М. Герцюк

doi:10.15407/scine19.03.065

Автор(и)

М. Герцюк Державна установа «Інститут геохімії навколишнього середовища НАН України», Державний університет телекомунікацій https://orcid.org/0000-0003-2946-9673

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine19.03.065

Ключові слова:

оцінка якості водойм, русло річки, прогнозування наслідків забруднення водойм, математичне моделювання, інтерполяція, рекурсія

Анотація

Вступ. Існують різні методи математичного моделювання оцінки наслідків забруднення русла річок. Одним з таких є серія емпіричних гідрологічних рівнянь Харві Джобсона, що дозволяє здійснювати розрахунки між точкою забруднення та необхідною точкою обчислення. Обчислення результатів між двома необхідними точками, що знаходяться послідовно за руслом річки досягається шляхом проведення двох обчислень для цих точок та співставлення результатів, що дає можливість прогнозування динаміки поширення забруднення русла річки в часі та просторі.
Проблематика. Прогнозування результатів за двома точками, вірогідно, буде непереконливим оскільки результатом є масив недостатньої величини. Таким чином, виникає потреба розширення результатів масиву даних для збільшення уявлення про точність розрахунків динаміки поширення забруднення.
Мета. Розробка методу, що визначає рівень забруднення між визначеними точками вимірювання та не потребує додаткових даних. Результуючими характеристиками для масиву є пік концентрації та час, через який концентрація набуде свого піку в певній точці водойми.
Матеріали й методи. Основою для побудови математичного методу є метод інтерполяції результатів в поєднанні з методом рекурсії, в результаті чого створюється масив значень для проміжних точок за характеристиками піку концентрації та часу, через який концентрація набуде свого піку.
Результати. Розроблено та апробовано метод розрахунку рівня забруднення в двох послідовних точках шляхом проведення серії симуляцій. Валідність методу доведено графічно, де головним критерієм є схожість графіків.
Висновки. Розроблений метод при використанні разом із серією емпіричних гідрологічних рівнянь Харві Джобсона як частина інтелектуальної обробки результату дає можливість прогнозувати рівень забруднення між конкретними точками русла річки за допомогою методів інтерполяції та рекурсії, використовуючи математичне моделювання, що підвищує прогнозування результатів наслідків надзвичайних ситуацій.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Jobson, H. E. (1996). Prediction of travel time and longitudinal dispersion in rivers and streams. Water-Resources Investigations Report 96-4013, 69. https://doi.org/10.3133/wri964013.

Fisher, H., List, J., Koh, C., Imberger, J., Brooks, N. (1979). Mixing in Inland and Costal Waters. Academic Press, N 28. 104—138. https://doi.org/10.1016/C2009-0-22051-4

Chapra, S. C., Pelletier, G. J., Tao, H. (2008). QUAL2K: A Modeling Framework for Simulating River and Stream Water Quality. Version 2.11. Documentation and User’s Manual, Civil and Environmental Engineering Department, Tufts University, Medford, USA.

Steffens Abdeveis, S., Sedghi, H., Hassonizadeh, H., Babazadeh, H. (2020). Application of Water Quality Index and Water Quality Model QUAL2K for Evaluation of Pollutants in Dez River. Water resources, 47(5), 892—903. https://doi.org/10.1134/S0097807820050188.

WASP8 Model documentation for: Water Transport, Sediment Transport, Eutrophication, Macro Algae and Periphyton, Sediment Diagenesis, Water Temperature, pH and Alkalinity, Light. URL: https://www.epa.gov/ceam/wasp-model-documentation (Last accessed: 02.03.2021).

Frick, W. E., Roberts, P. J. W., Davis, L. R., Keyes, J., Baumgartner, D. J., George, K. P. (2003). Dilution Models for Effluent Discharges. 4-th Edition (Visual Plumes). Athens, Georgia, 148. URL: https://www.epa.gov/sites/production/files/documents/VP-Manual.pdf (Last accessed: 05.03.2021).

Zakorchevnyi, M. (2011). General principles of modeling river systems using the “Qual2k” program (on the example of the upper and middle reaches of the Dniester River). Scientific compilation technological and environmental safety and civil protection, 3, 105—110 [in Ukrainian].

Kashefipur, S. A. (2002, July) Falconer Longitudinal dispersion coefficients in Natural channels. Proceedings of the fifth In ternational hydro informatics Conference (1—5 July 2002), 95—102. https://doi.org/10.1016/S0043-1354(01)003 51-7.

Steffensen, J. F. (2006). Interpolation. Dover Publications, Mineola, New York, USA, P. 272.

The Water Quality Analysis Simulation Program (WASP) model helps users interpret and predict water quality responses to natural phenomena and manmade pollution for various pollution management decisions. URL: https://www.epa.gov/ceam/water-quality-analysis-simulation-program-wasp (Last accessed: 02.03.2021).

Riahi-Madvar, H., Ayyoubzadeh, S. A. (2010). Developing an Expert System for Predicting Pollutant Dispersion in Natural Streams. Expert Systems. Shanghai, In Tech. https://doi.org/10.5772/7081.

Robert, B., Ambrose, Jr., Tim, P. E., Wool, A. (2017). WASP8 Stream Transport-Model Theory and User’s Guide. Supplement to Water Quality Analysis Simulation Program (WASP) User Documentation. Washington.