Тема 8. Математическое моделирование в экологическом мониторинге.

Этапы и типы моделей. Дисперсия газов в атмосфере. Условия, влияющие на дисперсию. Моделирование загрязнения водной среды органическими отходами. Моделирования загрязнения почвы при разливах углеводородах. Методы прогнозирования загрязнения окружающей среды.

Краткий конспект лекций

Лекция №10.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЭКОЛОГИЧЕСКОМ МОНИТОРИНГЕ. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ.

В последние годы возрос интерес к построению математических моделей загрязнения воздуха, воды и почвы, прогнозу и экономической оценке возможных последствий загрязнений на основе методов математического моделирования, к разработке на основе математических моделей систем контроля и управления загрязнениями; к разработке научно обоснованных методов долгосрочного планирования мероприятий, направленных на сокращение выбросов вредных веществ.

На первоначальном этапе моделирования происходит сбор сведений об изучаемом явлении. Это пассивный банк данных и сценарии. Сценарий влияет на выбор исходной информации и на формирование минимальной модели, которая должна ответить на вопросы, заложенные в сценарий. Затем формируют определенные допущения об этом явлении на языке математики, который обычно используется для описания модели.

Следующий блок предназначен для испытания построенной модели, а в случае необходимости и для ее модификации (это блок - активный банк данных).

Для проверки модели желательно получить некоторые данные о реальном явлении. На основе проверки модели можно сделать выводы, которые можно разделить на два типа:

• одни относятся к ранее наблюдавшимся ситуациям и носят объяснительный характер;

• другие относятся к новым, ранее не наблюдавшимся ситуациям и используются для предсказания или прогноза.

На основе новых данных и сведений о прогнозе, рассчитанном по модели, модель модифицируется, и процесс исследования циклически повторяется по тому же контуру. Таким образом, любая математическая модель признается лишь временной. Циклический процесс продолжается все время, и новые порции данных должны повышать объяснительную способность модели.

Типы моделей. Известно много типов математических моделей. Некоторые математические модели являются детерминированными, тогда как другие - вероятностные. Детерминированные модели дают точный прогноз, вероятностные - прогноз о том, что некоторое событие произойдет с определенной вероятностью.

Существует также разделение моделей на прескриптивные и дескриптивные. Прескриптивная модель описывает, как некое лицо, группа, общество, правительственный орган должны были бы вести себя в определенной идеализированной ситуации Дескриптивная модель описывает, как они в действительности себя ведут. Для построения математических моделей важными являются сведенья о путях поступления загрязнения, его поведении в окружающей среде, влиянии и путях исчезновения. Для этого немаловажными являются сведенья о распределении газообразных веществ в атмосфере, жидкостей в воде и на почве.

Существует множество факторов, которые влияют на размер и на форму зон опасности, возникающих вследствие выброса паров и газов в атмосферу. Выделяются четыре стадии движения облака по направлению ветра. В нулевой момент времени формируется мгновенное облако, концентрация пара в котором близка к 100%-ной (концентрация чистого пара, а воздух вокруг облака еще не загрязнен)

В следующий момент времени облако вырастает в размере за счет смешивания с воздухом, а та его часть, где концентрация пара все еще 100%, становится меньше, концентрация пара в промежутке изменяется от 100% у границы с ядром до 0 у границы облака. В следующие моменты времени ядро 100% пара становится еще меньше, а затем исчезает вообще, начиная с этого момента пик или максимальная приземная концентрация и будет уменьшаться. На дисперсию газов и паров в атмосфере наибольшее влияние оказывают следующие условия: уровень и количество выброса; факторы стабильности атмосферы; плавучесть газов и паров; высота выброса; физическое состоянием загрязнителя; скорость выброса; рельеф местности; изменения в направлении ветра.

Рассмотрим систему прогнозирования качества атмосферного воздуха, которая находит сегодня широкое применение для оперативного и долгосрочного прогнозирования и для идентификации выбросов

Для решения задач долгосрочного и оперативного прогнозирования положены известные подходы к моделированию распространения вредных примесей загрязнения в атмосферном воздухе и прогнозированию загрязнения атмосферного воздуха. К моделям долгосрочного прогнозирования относятся модели прямого моделирования и расчетные.

Для долгосрочного прогнозирования наиболее часто применяются расчетные (модели, полученные на основе решения уравнений турбулентной диффузии. Эти модели положены в основу «Методики расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий» (ОНД-86), широко используемой для инженерных расчетов и реализованной в ряде программных комплексов для расчетов загрязнения атмосферного воздуха.

Для оперативного прогнозирования широкое распространение получили статистические модели линейной и нелинейной регрессии. Их несомненным преимуществом является простота реализации и алгоритмизации. Основное ограничение применения данных моделей - отсутствие непосредственного учета физических особенностей процесса загрязнения воздуха, вследствие чего они характеризуются невысокой (хотя во многих случаях и приемлемой) точностью прогнозирования. Выбор конкретной модели (или моделей) определяется в конечном итоге целями прогнозирования и постановкой решаемой задачи прогнозирования Результатами расчетов по прогнозированию являются:

- для долгосрочного прогнозирования - получение профилей концентрации загрязняющих веществ, определение расстояний и опасных скоростей ветра, соответствующих образованию максимальных концентраций загрязняющих веществ, расчет величин предельно допустимых выбросов (ПДВ) загрязняющих веществ в атмосферу и минимальных высот источников выбросов, при которых содержание загрязнителей не будет превышать допустимого значения;

- для оперативного прогнозирования - получение регрессионных или других видов зависимостей для прогнозирования концентраций загрязняющих веществ на другие периоды времени и заданные расстояния от источников загрязнения;

- для идентификации источников загрязнения - выявление возможных источников загрязнения атмосферного воздуха.

На первом этапе долгосрочного прогнозирования определяют влияние постоянно действующих источников загрязнения атмосферы на состояние и качество атмосферного воздуха в районе, непосредственно прилегающем к производственной площадке.

На следующем этапе долгосрочного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха типовыми точечными источниками для загрязняющих веществ проводится оценка границ валовых выбросов, приводящих к превышениям ПДК_СС и ПДК_мр в различное время года. Полученные значения необходимо использовать для оценки последствий залповых (аварийных) выбросов и принятия оперативных решений по идентификации источников зафязнения, оперативному прогнозированию концентраций зафязняющих веществ. В рамках оперативного прогнозирования проводится прогнозирование концентраций наиболее опасных загрязняющих веществ при максимально неблагоприятных метеоусловиях на расстояниях, соответствующих образованию этих концентраций (по результатам вычислительного эксперимента, полученного на этапе долгосрочного прогнозирования).

Лекция №11.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОДНОЙ СРЕДЫ И ПОЧВЫ. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ.

Для загрязнения водной среды и особенно почвы еще не существует достаточно простых моделей, широко применяемых для практических расчетов. Так распространение примесей в водной среде можно описать теми же уравнениями уравнение турбулентной диффузии, которые применяются для атмосферы, но вследствие сложности учета водного течения и других факторов они плохо пригодны для практического использования.

Рассмотрим моделирование загрязнения водной среды на примере двух взаимодействующих групп: вода, содержащая растворенный кислород, и сбрасываемые в воду органические отходы. Разложение органических отходов в водной среде происходит под действием бактерий, вызывающих цепь химических реакций, которые протекают с использованием кислорода.

Важный практический вопрос заключается в следующем: какое максимальное обеднение воды кислородом может наблюдаться в данном месте реки или водоема в результате сброса в них органических отходов? Дело в том, что если концентрация кислорода падает ниже некоторого критического уровня, начинают гибнуть организмы (рыбы, ракообразные и др.), обитающие в водной среде. Таким образом, может инициироваться цепочка событий, которая способна привести к необратимым последствиям гибели нормальной экологической жизнедеятельности водоема. Необходимо, чтобы удовлетворялся экологический стандарт или экологический критерий безопасности жизнедеятельности водных организмов. Это один из выводов, который можно сделать после применения данной модели к реальным условиям. Кроме того, модель позволяет оптимизировать режимы сброса предприятиями органических отходов в воду.

В результате утечек и аварийных разрывов нефте-, продукто- и конденсатопроводов на поверхность земли и водоемов может попадать достаточно большое количество жидких углеводородных смесей, особую опасность представляют крупномасштабные аварии. В подобных случаях прогноз возможного распространения нефтяного загрязнения и влияние загрязнителей на природную среду, биологические ресурсы и социальную сферу приобретает важное значение.

Процессы миграции и рассеяния углеводородов в грунтах определяются их свойствами и параметрами среды. Жидкие углеводороды, фильтрующиеся с поверхности земли, могут вступать в физико-химическое, химическое и биологическое взаимодействие с системой «почва - вода - воздух». Следствием этих процессов может быть изменение фазового состояния и химического состава углеводородных смесей.

В процессе проникновения жидких углеводородов в почву происходит их сорбция на стенках пор. Количество сорбированного вещества зависит от структуры, состава грунта и его влажности. Чем выше водонасыщенность грунтов, тем ниже их способность сорбировать углеводородные соединения. Под действием химического окисления и биогенного разложения может происходить разрушение нефтепродуктов в почве. Попадая на поверхность земли, жидкие углеводороды начинают просачиваться по порам и трещинам пород зоны аэрации, где преобладает движение в вертикальном направлении. Когда нефтепродукты встречают на своем пути менее проницаемый слой или достигают уровня грунтовых вод, происходит их накопление и растекание в горизонтальном направлении.

В качестве первого приближения к реальному процессу предлагается одномерная модель капиллярно-гравитационного впитывания углеводородов в почву.

После определенных выкладок, с учетом принятых допущений получим нелинейное уравнение для определения нефтенасыщенности. Решения данного уравнения позволяют оценить, насколько быстро происходит проникновение углеводородов в пористую среду и как следствие этого - дать оценку загрязнения почвы и грунтовых вод.

Для осуществления прогнозов возможных изменений окружающей природной среды в любом масштабе (от глобального до локального) необходимо располагать данными, во-первых, о современном состоянии окружающей среды, во-вторых, о планах хозяйственной деятельности на рассматриваемой территории и, в-третьих, представлять, хотя бы приблизительно, как природная среда будет реагировать на планируемую хозяйственную деятельность.

На современном этапе развития экологическое прогнозирование должно осуществляться на всех уровнях (от глобального до локального) постоянно. Для этой цели деятельность по осуществлению прогнозирования должна быть систематизирована примерно следующим образом:

1. Разработка адекватных математических моделей, отражающих изменения, происходящие в природной среде под воздействием хозяйственной деятельности.

2. Своевременное обеспечение подсистемы моделирования качественной информацией о состоянии природной среды и параметрах функционирования техносферы (

3. Согласованная работа подсистем регионального, государственного и глобального экологического прогнозирования, включающая в себя ретроспективный анализ существующих прогнозов с целью корректировки математических моделей, на основе которых они были выполнены.

Опыт прогнозов в различных областях общественной жизни, науки и техники позволил выявить ряд методов, которые могут эффективно применяться для прогнозирования развития экологической ситуации. Поскольку узловым этапом является построение модели прогноза, известные методы прогнозирования удобно классифицировать, разделив их на три группы:

1. Эвристические.

2. Прогнозных моделей.

3. Статистические.

Следует заметить, что большинство методов, ориентированных на прогнозирование экологических ситуаций, требует в той или иной степени учета фактора старения используемой информации.

Литература: 1, 3, 10, 12, 13.