PCLake

PCLake — это динамическая математическая модель , используемая для изучения эвтрофикации эффектов в мелких озерах и прудах. PCLake явно моделирует наиболее важные биотические группы и их взаимосвязи в общих рамках циклов питательных веществ . PCLake используется как учеными, так и менеджерами по водным ресурсам. PCLake в 2019 году расширен до PCLake+, ^{[ 1 ]} которые могут быть применены к стратификации озер.

Фон

Обычно мелководные озера находятся в одном из двух контрастирующих альтернативных стабильных состояний : ^{[ 2 ]} прозрачное состояние с погруженными макрофитами и рыбоядными рыбами или мутное состояние с преобладанием фитопланктона и бентоядных рыб. Переключение из одного состояния в другое во многом обусловлено поступлением питательных веществ ( фосфора и азота ). в экосистему ^{[ 3 ]} Если нагрузка питательными веществами превышает критическое значение, эвтрофикация вызывает переход от прозрачного состояния к мутному. В результате загрязнения городских вод и/или интенсивного ведения сельского хозяйства на водосборных территориях многие мелкие озера и пруды мира находятся в эвтрофном состоянии с мутной водой и плохим экологическим качеством. В этом мутном состоянии озеро также становится подверженным цветению токсичных цианобактерий (также называемых сине-зелеными водорослями). Однако восстановление прозрачного состояния затруднено, поскольку критическая нагрузка питательными веществами для обратного перехода часто оказывается ниже, чем критическая нагрузка для перехода в мутное состояние. Таким образом, снижение поступления питательных веществ не приводит автоматически к переходу обратно на фазу чистой воды. Следовательно, система демонстрирует гистерезис .

Приложение

PCLake предназначен для изучения последствий эвтрофикации мелких озер и прудов. ^{[ 4 ]} С одной стороны, модель используется учеными для изучения общего поведения этих экосистем. Например, PCLake используется для понимания явлений альтернативных стабильных состояний и гистерезиса, и в этом свете относительной важности таких особенностей озера, как глубина воды или длина выборки . ^{[ 5 ]} Также были изучены потенциальные последствия потепления климата для мелких озер. ^{[ 6 ]} С другой стороны, PCLake применяется управляющими водными ресурсами озер, которые считают мутное состояние нежелательным. Они могут использовать модель для определения критических нагрузок для своих конкретных озер и оценки эффективности мер по восстановлению. Для этой цели также была разработана метамодель. ^{[ 7 ]} Метамодель может использоваться менеджерами по водным ресурсам для получения оценки значений критической нагрузки для определенного озера на основе всего лишь нескольких важных параметров без необходимости запуска полной динамической модели. ^{[ 8 ]}

Озера, смоделированные с помощью PCLake.
Нет.	Название озера	Страна	Глубина (м)	Площадь озера (км ²)
1	Голландия-Анкевен ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.3	0.85
2	Бергсе Ахтерплас ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.0	0.41
3	Бергсе Воорплас ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.0	0.60
4	Бьюлакервиде ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.8	13.00
5	Ботшол, Гроте Видже ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.0	0.53
6	Кааг, Норремер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.4	3.20
7	Лангераар, Герплас ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.9	0.28
8	Лоосдрехт ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.2	9.40
9	Наарден, Гроте Меер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.3	1.70
10	Наарден, Широкий обзор ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.0	0.38
11	Реувейк, Ньювенбрук ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.8	1.04
12	Ньюкооп, Нордайндер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	3.0	1.50
13	Ньюкооп, Зюйдейндер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	3.0	1.00
14	Реувейк, Эльфхувен ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.0	1.09
15	Вестейндерплассен ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.8	8.52
16	Зюйдлаардермер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.0	6.00
17	А именно ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.0	1.00
18	пустая карточка ^{[ 9 ]}	Бельгия	1.0	0.30
19	Еда 13 ^{[ 9 ]}	Бельгия	0.8	0.03
20	Рыбный пруд ^{[ 9 ]}	Бельгия	0.8	0.01
21	Останься, Юг ^{[ 9 ]}	Ирландия	1.0	2.03
22	Момви ^{[ 9 ]}	Ирландия	2.0	0.27
23	Муллах ^{[ 9 ]}	Ирландия	2.3	0.35
24	Поллафука ^{[ 9 ]}	Ирландия	6.8	19.74
25	Рамор ^{[ 9 ]}	Ирландия	3.0	7.41
26	дырявый ^{[ 9 ]}	Польша	1.8	6.30
27	Ваалбозем ^{[ 9 ]}	Нидерланды	3.8	0.78
28	Набережная Маас ^{[ 9 ]}	Нидерланды	4.0	1.58
29	Брилсе Меер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	5.5	4.91
30	Волкерак ^{[ 9 ]}	Нидерланды	5.0	45.70
31	Зуммер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	6.0	15.80
32	Оуде Венен 2 ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.3	0.10
33	Велювемер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.6	32.40
34	Волдервейд ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.9	18.00
35	Нульдернау ^{[ 9 ]}	Нидерланды	2.1	8.70
36	Дронтермеер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.3	5.40
37	Браасмермер ^{[ 9 ]}	Нидерланды	3.9	4.52
38	Лангераар, Нордейнде ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.9	0.75
39	Красивая Нел ^{[ 9 ]}	Нидерланды	4.5	1.16
40	Семь Где ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.0	0.30
41	Кортенхоф ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.2	1.93
42	Штихтс-Анкевен ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.0	1.00
43	Фризские озера (в среднем) ^{[ 9 ]}	Нидерланды	1.4	5.18
44	Энсо ^{[ 9 ]}	Дания	1.9	0.11
45	Ниже ^{[ 9 ]}	Дания	1.6	0.14
46	Северный олень ^{[ 9 ]}	Дания	3.0	0.72
47	Петля ^{[ 9 ]}	Дания	1.2	0.91
48	Добрый ^{[ 9 ]}	Дания	1.9	0.15
49	Коносамент ^{[ 9 ]}	Дания	1.0	0.45
50	Силькеборг-Лангсо ^{[ 9 ]}	Дания	2.0	0.46
51	Хонда ^{[ 9 ]}	Испания	1.0	0.09
52	Новый ^{[ 9 ]}	Испания	1.5	0.27
53	Ботсхол Кляйне Видже ^{[ 9 ]}	Испания	1.7	0.21
54	Тайху ^{[ 10 ]}	Китай	1.9	2250
55	Дианки ^{[ 11 ]}	Китай	4.4	298
56	Чаоху ^{[ 12 ]}	Китай	2.5	760

Содержание модели

Математически PCLake состоит из набора связанных дифференциальных уравнений . При большом количестве переменных состояния (>100) и параметров (>300) модель можно охарактеризовать как относительно сложную. Основными биотическими переменными являются фитопланктон и подводная водная растительность , характеризующие первичную продукцию . Упрощенную пищевую сеть составляют зоопланктон , зообентос , молодь и взрослые особи сига и рыбоядные рыбы. Основными абиотическими факторами являются прозрачность и питательные вещества: фосфор (P), азот (N) и кремнезем (Si). В основе модели лежат балансы воды и питательных веществ (приток и отток). Модель описывает полностью смешанный водоем и включает в себя как толщу воды, так и верхний слой осадков. Общие циклы питательных веществ для N, P и Si описываются как полностью замкнутые (за исключением притока-оттока и денитрификации ). Входными данными для модели являются: гидрология озера, нагрузка биогенными веществами, размеры и характеристики отложений. Модель рассчитывает хлорофилл -а, прозрачность, цианобактерии, растительный покров и биомассу рыб, а также концентрации и потоки питательных веществ N, P и Si, а также кислорода. По желанию может быть включена водно-болотная зона с болотной растительностью и водообменом с озером.

PCLake калибруется по данным о питательных веществах, прозрачности, хлорофилле и растительности более чем 40 европейских (но в основном голландских) озер, при этом был проведен систематический анализ чувствительности и неопределенности. ^{[ 13 ]} Хотя PCLake в основном используется для голландских озер, вполне вероятно, что модель также применима к сопоставимым нестратифицирующим озерам в других регионах, если параметры будут скорректированы или в модель будут внесены некоторые небольшие изменения.

Разработка модели

Первая версия PCLake (тогда называвшаяся PCLoos) была построена в начале 1990-х годов в Национальном институте общественного здравоохранения и окружающей среды Нидерландов (RIVM) в рамках проекта исследования и восстановления озера Лоосдрехт. С тех пор он был расширен и улучшен. Параллельно с PCLake был создан PCDitch — экосистемная модель канав и других линейных водоемов. Модели были дополнительно развиты доктором. Ян Х. Янсе и его коллеги из Нидерландского агентства по оценке окружающей среды (PBL), ранее входившего в состав RIVM. С 2009 года модель находится в совместной собственности PBL и Нидерландского института экологии, где происходит дальнейшее развитие и применение PCLake, связанное с водно-экологическими исследованиями.

См. также

Ссылки

^ Янссен, Аннетт Б.Г.; Тёрлинкс, Свен; Бойзен, Артур Х.В.; Хейбрегтс, Марк Эй.Дж.; Руст, Жасмин; Шиппер, Аафке М.; Зеелен, Лаура М.С.; Муидж, Вольф М.; Янсе, Ян Х. (24 марта 2019 г.). «PCLake+: основанная на процессах экологическая модель для оценки трофического состояния стратифицированных и нестратифицированных пресноводных озер по всему миру» . Экологическое моделирование . 396 : 23–32. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2019.01.006 . hdl : 2066/201655 . ISSN 0304-3800 .
^ Шеффер М., 1993. Альтернативные равновесия в мелких озерах. Тенденции экологии и эволюции 8: 275–279.
^ Янсе Дж. Х., 1997. Модель динамики питательных веществ в мелких озерах в зависимости от нескольких стабильных состояний. Гидробиология 342/343: 1–8.
^ Янсе Дж. Х., 2005. Модельные исследования эвтрофикации мелких озер и канав. Кандидатская диссертация. Вагенингенский университет
^ Янсе Дж.Х. и другие, 2008. Критическая нагрузка фосфором на различные типы мелких озер и последствия для управления, оцененные с помощью экосистемной модели PCLake. Лимнологика 38: 2003–2019
^ Mooij WM и другие, 2007. Прогнозирование влияния изменения климата на мелкие озера умеренного пояса с помощью экосистемной модели PCLake. Гидробиология 584: 443–454.
^ «Метамодель PCLake — Агентство по оценке окружающей среды Нидерландов» .
^ Шеп, С. (на голландском языке) 2010. Нейронная сеть PCLake для WFD explorer. Виттевен+Бос; номер отчета УТ565-2-1
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д ^р ^с ^т ^в ^v ^В ^х ^и ^С ^аа ^аб ^и ^{объявление} ^но ^из ^в ^ах ^есть ^также ^и ^аль ^{являюсь} ^а ^к ^ап ^ак ^с ^как ^в ^В ^из ^хорошо ^топор ^{является} ^тот ^нет Янсе, Ян (2008). «Критическая нагрузка фосфора на различные типы мелких озер и последствия для управления, оцененные с помощью экосистемной модели PCLake» . Имнология-Экология и управление внутренними водами . 38 (3–4): 203–219. дои : 10.1016/j.limno.2008.06.001 .
^ Янссен, Аннет Б.Г. (2017). «Пространственная идентификация критических биогенных нагрузок в крупных мелководных озерах: последствия для озера Тайху (Китай)» . Исследования воды . 119 : 276–287. дои : 10.1016/j.watres.2017.04.045 . ПМИД 28477543 .
^ Ли, Дианчи (2019). «Моделирование питательных веществ в озере Дяньчи (Китай) и его водоразделе». Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве . 212 : 48–59. дои : 10.1016/j.agwat.2018.08.023 . S2CID 158735560 .
^ Конг, Сянчжэнь (2016). «Гидрологическое регулирование приводит к смене режима: данные палеолимнологии и моделирования экосистемы большого мелкого китайского озера». Биология глобальных изменений . 23 (2): 737–754. дои : 10.1111/gcb.13416 . ПМИД 27391103 . S2CID 39503091 .
^ Янсе Дж. Х. и другие, 2010. Оценка критической нагрузки фосфором на мелкие озера с помощью экосистемной модели PCLake: чувствительность, калибровка и неопределенность. Экологическое моделирование 221: 654–665.

[1] Янссен, Аннетт Б.Г.; Тёрлинкс, Свен; Бойзен, Артур Х.В.; Хейбрегтс, Марк Эй.Дж.; Руст, Жасмин; Шиппер, Аафке М.; Зеелен, Лаура М.С.; Муидж, Вольф М.; Янсе, Ян Х. (24 марта 2019 г.). «PCLake+: основанная на процессах экологическая модель для оценки трофического состояния стратифицированных и нестратифицированных пресноводных озер по всему миру» . Экологическое моделирование . 396 : 23–32. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2019.01.006 . hdl : 2066/201655 . ISSN 0304-3800 .

[2] Шеффер М., 1993. Альтернативные равновесия в мелких озерах. Тенденции экологии и эволюции 8: 275–279.

[3] Янсе Дж. Х., 1997. Модель динамики питательных веществ в мелких озерах в зависимости от нескольких стабильных состояний. Гидробиология 342/343: 1–8.

[4] Янсе Дж. Х., 2005. Модельные исследования эвтрофикации мелких озер и канав. Кандидатская диссертация. Вагенингенский университет

[5] Янсе Дж.Х. и другие, 2008. Критическая нагрузка фосфором на различные типы мелких озер и последствия для управления, оцененные с помощью экосистемной модели PCLake. Лимнологика 38: 2003–2019

[6] Mooij WM и другие, 2007. Прогнозирование влияния изменения климата на мелкие озера умеренного пояса с помощью экосистемной модели PCLake. Гидробиология 584: 443–454.

[7] «Метамодель PCLake — Агентство по оценке окружающей среды Нидерландов» .

[8] Шеп, С. (на голландском языке) 2010. Нейронная сеть PCLake для WFD explorer. Виттевен+Бос; номер отчета УТ565-2-1

[:0-9] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д ^р ^с ^т ^в ^v ^В ^х ^и ^С ^аа ^аб ^и ^{объявление} ^но ^из ^в ^ах ^есть ^также ^и ^аль ^{являюсь} ^а ^к ^ап ^ак ^с ^как ^в ^В ^из ^хорошо ^топор ^{является} ^тот ^нет Янсе, Ян (2008). «Критическая нагрузка фосфора на различные типы мелких озер и последствия для управления, оцененные с помощью экосистемной модели PCLake» . Имнология-Экология и управление внутренними водами . 38 (3–4): 203–219. дои : 10.1016/j.limno.2008.06.001 .

[10] Янссен, Аннет Б.Г. (2017). «Пространственная идентификация критических биогенных нагрузок в крупных мелководных озерах: последствия для озера Тайху (Китай)» . Исследования воды . 119 : 276–287. дои : 10.1016/j.watres.2017.04.045 . ПМИД 28477543 .

[11] Ли, Дианчи (2019). «Моделирование питательных веществ в озере Дяньчи (Китай) и его водоразделе». Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве . 212 : 48–59. дои : 10.1016/j.agwat.2018.08.023 . S2CID 158735560 .

[12] Конг, Сянчжэнь (2016). «Гидрологическое регулирование приводит к смене режима: данные палеолимнологии и моделирования экосистемы большого мелкого китайского озера». Биология глобальных изменений . 23 (2): 737–754. дои : 10.1111/gcb.13416 . ПМИД 27391103 . S2CID 39503091 .

[13] Янсе Дж. Х. и другие, 2010. Оценка критической нагрузки фосфором на мелкие озера с помощью экосистемной модели PCLake: чувствительность, калибровка и неопределенность. Экологическое моделирование 221: 654–665.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]