Моделирование качества воды

Моделирование качества воды включает в себя данные о качестве воды с использованием методов математического моделирования . Моделирование качества воды помогает людям понять важность проблем с качеством воды, а модели предоставляют доказательства, позволяющие политикам принимать решения для надлежащего смягчения последствий использования воды. ^[1] Моделирование качества воды также помогает определить корреляцию с составляющими источниками и качеством воды, а также выявить пробелы в информации. ^[2] В связи с увеличением потребления пресной воды людьми моделирование качества воды становится особенно актуальным. ^[3] как на местном уровне, так и на глобальном уровне. Чтобы понять и спрогнозировать изменения с течением времени в условиях дефицита воды , изменения климата и экономического фактора водных ресурсов, ^[1] модели качества воды потребуют достаточных данных, включая водные объекты как на местном, так и на глобальном уровнях.

Типичная модель качества воды состоит из набора формулировок, представляющих физические механизмы, определяющие положение и импульс загрязняющих веществ в водоеме. ^[4] Доступны модели для отдельных компонентов гидрологической системы, таких как поверхностный сток ; ^[5] существуют также модели для всего бассейна, учитывающие гидрологический перенос , а также модели для океанов и эстуариев. Часто конечных разностей для анализа этих явлений используются методы большие сложные компьютерные модели . , и почти всегда требуются ^[6]

Построение модели

Модели качества воды содержат разную информацию, но, как правило, имеют одну и ту же цель: обеспечить доказательную поддержку проблем, связанных с водой. Модели могут быть детерминированными или статистическими в зависимости от масштаба базовой модели. ^[2] который зависит от того, находится ли область в локальном, региональном или глобальном масштабе. Еще один аспект, который следует учитывать при разработке модели, — это то, что необходимо понять или спрогнозировать в этой области исследований, а также настроить любые параметры для определения исследования. Еще одним аспектом построения модели качества воды является знание аудитории и точной цели представления данных, например, для улучшения управления качеством воды. ^[7] для законодателей, занимающихся качеством воды, для достижения наилучших возможных результатов.

Формулировки и связанные константы

Качество воды моделируется одной или несколькими из следующих формул:

Формулировка адвективного транспорта
Формулировка дисперсионного транспорта
Формулировка бюджета поверхностного тепла
Формула насыщения растворенным кислородом
Состав реаэрации
Состав для углеродистой дезоксигенации
Формулировка азотистой биохимической потребности в кислороде
Формулировка потребности отложений в кислороде (SOD)
Формулировка фотосинтеза и дыхания
Формулировка pH и щелочности
Состав питательных веществ (удобрений)
Состав из водорослей
Состав зоопланктона
Состав колиформных бактерий (например, Escherichia coli )

Модели ВОРОБЕЙ

Модель SPARROW представляет собой пространственно-ориентированную регрессию атрибутов водораздела, которая помогает интегрировать данные о качестве воды с информацией о ландшафте. ^[2] В частности, Геологическая служба США использовала эту модель для отображения долгосрочных изменений в водосборах , чтобы дополнительно объяснить измерение воды в потоке в зависимости от источников выше по течению, качества воды и свойств водосбора. Эти модели прогнозируют данные для различных пространственных масштабов и объединяют данные о речном стоке с качеством воды во многих местах по всей территории США. ^[2] Модель SPARROW, используемая Геологической службой США, сосредоточена на питательных веществах в крупнейших реках и эстуариях страны; эта модель помогла лучше понять, откуда берутся питательные вещества, куда они переносятся в водоемах и где они попадают (водохранилища, другие устья рек и т. д.). ^[2]

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б Тан, Тинг; Строкаль, Марина; ван Влит, Мишель Т.Х.; Сентдженс, Пит; Бурек, Питер; Крозе, Кэролин; Ланган, Саймон; Вада, Ёсихидэ (февраль 2019 г.). «Объединение моделирования качества воды в глобальном, бассейновом и местном масштабе для улучшения управления качеством воды во всем мире» . Текущее мнение об экологической устойчивости . 36 : 39–48. Бибкод : 2019КОЭС...36...39Т . дои : 10.1016/j.cosust.2018.10.004 . hdl : 10067/1586430151162165141 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и Престон, С.Д. «МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОРОБЬЯ — улучшение понимания качества воды в стране». Геологическая служба США – через Министерство внутренних дел США.
^ Бозорг-Хаддад, Омид; Сулеймани, Сима; Лоайсига, Уго А. (июль 2017 г.). «Моделирование параметров качества воды с использованием генетического алгоритма наименьших квадратов, поддерживающего векторную регрессию и генетическое программирование» . Журнал экологической инженерии . 143 (7): 04017021. doi : 10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0001217 . ISSN 0733-9372 .
^ Чжан, Ваньшунь; Ван, Ян; Пэн, Хун; Ли, Итин; Тан, Джушан; Ву, К. Бенджамин (февраль 2010 г.). «Совмещенная модель количества и качества воды для анализа распределения воды» . Управление водными ресурсами . 24 (3): 485–511. дои : 10.1007/s11269-009-9456-8 . ISSN 0920-4741 . S2CID 153922326 .
^ Валлет, Б.; Мушалла, Д.; Лессард, П.; Ванроллегем, Пенсильвания (3 апреля 2014 г.). «Новая динамическая модель качества воды для бассейнов ливневых вод как инструмент управления городскими стоками: концепция и проверка» . Городской водный журнал . 11 (3): 211–220. дои : 10.1080/1573062X.2013.775313 . ISSN 1573-062X . S2CID 111045671 .
^ Лю, Яозе; Ли, Сиси; Уоллес, Карлингтон В.; Чаубей, Индраджит; Фланаган, Деннис К.; Теллер, Лоуренс О.; Энгель, Бернард А. (сентябрь 2017 г.). «Сравнение компьютерных моделей для оценки гидрологии и качества воды в сельскохозяйственном водосборе» . Управление водными ресурсами . 31 (11): 3641–3665. дои : 10.1007/s11269-017-1691-9 . ISSN 0920-4741 . S2CID 158035959 .
^ Тан, Тинг; Строкаль, Марина; Ван Влит, Мишель Т.Х.; Сентдженс, Пит; Бурек, Питер; Крозе, Кэролин; Ланган, Саймон; Вада, Ёсихидэ (01 февраля 2019 г.). «Объединение моделирования качества воды в глобальном, бассейновом и местном масштабе для улучшения управления качеством воды во всем мире» . Текущее мнение об экологической устойчивости . 36 : 39–48. Бибкод : 2019КОЭС...36...39Т . дои : 10.1016/j.cosust.2018.10.004 . hdl : 10067/1586430151162165141 . ISSN 1877-3435 .

Агентство по охране окружающей среды США (EPA). Лаборатория экологических исследований, Афины, Джорджия (1985). «Скорости, константы и кинетические формулы при моделировании качества поверхностных вод». 2-е изд. Номер документа. EPA/600/3-85/040.

Внешние ссылки

Моделирование качества воды SPARROW - Геологическая служба США - Геологическая служба США
БАССЕЙНЫ - система экологического анализа Агентства по охране окружающей среды, объединяющая ГИС, национальные данные о водосборах, инструменты экологической оценки и моделирования.
Модели и инструменты качества воды – Агентство по охране окружающей среды (EPA)
Модели для исследования общей максимальной суточной нагрузки - Департамент экологии штата Вашингтон
Набор инструментов для моделирования водосборного бассейна - eWater , Австралия Совместный исследовательский центр
Оценка и планирование воды (WEAP) , интегрированная модель планирования водных ресурсов, включая качество воды - Стокгольмский институт окружающей среды (США)
Стохастическая эмпирическая модель нагрузки и разбавления (SELDM) - модель качества ливневых вод Геологической службы США.
Качество воды Инженерного корпуса армии США — новое программное обеспечение для моделирования качества воды, разработанное Инженерным корпусом армии США.

[Tang_39–48-1] Перейти обратно: ^а ^б Тан, Тинг; Строкаль, Марина; ван Влит, Мишель Т.Х.; Сентдженс, Пит; Бурек, Питер; Крозе, Кэролин; Ланган, Саймон; Вада, Ёсихидэ (февраль 2019 г.). «Объединение моделирования качества воды в глобальном, бассейновом и местном масштабе для улучшения управления качеством воды во всем мире» . Текущее мнение об экологической устойчивости . 36 : 39–48. Бибкод : 2019КОЭС...36...39Т . дои : 10.1016/j.cosust.2018.10.004 . hdl : 10067/1586430151162165141 .

[:03-2] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и Престон, С.Д. «МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОРОБЬЯ — улучшение понимания качества воды в стране». Геологическая служба США – через Министерство внутренних дел США.

[3] Бозорг-Хаддад, Омид; Сулеймани, Сима; Лоайсига, Уго А. (июль 2017 г.). «Моделирование параметров качества воды с использованием генетического алгоритма наименьших квадратов, поддерживающего векторную регрессию и генетическое программирование» . Журнал экологической инженерии . 143 (7): 04017021. doi : 10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0001217 . ISSN 0733-9372 .

[4] Чжан, Ваньшунь; Ван, Ян; Пэн, Хун; Ли, Итин; Тан, Джушан; Ву, К. Бенджамин (февраль 2010 г.). «Совмещенная модель количества и качества воды для анализа распределения воды» . Управление водными ресурсами . 24 (3): 485–511. дои : 10.1007/s11269-009-9456-8 . ISSN 0920-4741 . S2CID 153922326 .

[5] Валлет, Б.; Мушалла, Д.; Лессард, П.; Ванроллегем, Пенсильвания (3 апреля 2014 г.). «Новая динамическая модель качества воды для бассейнов ливневых вод как инструмент управления городскими стоками: концепция и проверка» . Городской водный журнал . 11 (3): 211–220. дои : 10.1080/1573062X.2013.775313 . ISSN 1573-062X . S2CID 111045671 .

[6] Лю, Яозе; Ли, Сиси; Уоллес, Карлингтон В.; Чаубей, Индраджит; Фланаган, Деннис К.; Теллер, Лоуренс О.; Энгель, Бернард А. (сентябрь 2017 г.). «Сравнение компьютерных моделей для оценки гидрологии и качества воды в сельскохозяйственном водосборе» . Управление водными ресурсами . 31 (11): 3641–3665. дои : 10.1007/s11269-017-1691-9 . ISSN 0920-4741 . S2CID 158035959 .

[7] Тан, Тинг; Строкаль, Марина; Ван Влит, Мишель Т.Х.; Сентдженс, Пит; Бурек, Питер; Крозе, Кэролин; Ланган, Саймон; Вада, Ёсихидэ (01 февраля 2019 г.). «Объединение моделирования качества воды в глобальном, бассейновом и местном масштабе для улучшения управления качеством воды во всем мире» . Текущее мнение об экологической устойчивости . 36 : 39–48. Бибкод : 2019КОЭС...36...39Т . дои : 10.1016/j.cosust.2018.10.004 . hdl : 10067/1586430151162165141 . ISSN 1877-3435 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]