Стаття присвячена аналізу якості вод Азовського моря і Таганрозької затоки на основі експедиційних досліджень і математичного моделювання відбуваються в них гідробіологічних процесів. Вивчення можливостей поліпшення якості вод евтрофованих водойм можливо при використанні просторово-неоднорідної моделі токсичної діатомової водорості Sceletonema costatum. Показано, що однією з головних причин виникнення заморних зон в мілководній водоймі є рясне цвітіння фітопланктонних водоростей і неможливість їх винесення в основній масі з водойми природним шляхом за рахунок засвоєння організмами вищих трофічних рівнів. результати чисельного моделювання відповідають результатам експедиційних досліджень в Азовському морі в липні 2010 р і іншим експериментальними даними.

Анотація наукової статті з наук про Землю і суміжних екологічних наук, автор наукової роботи - Сухинов Олександр Іванович, Нікітіна Алла Валеріївна


MATHEMATICAL MODELLING AND EXPEDITIONAL INVESTIGATIONS OF WATER QUALITY IN AZOV SEA

The article is devoted to the water quality analysis in shallow water basins for the Azov Sea and Taganrog Bay, on the basis of the mathematical modeling of the hydrobiological processes occurring in these water basins. The study of possibilities for the water quality improvement in the polluted water basins becomes possible while using a spatially inhomogeneous model of the toxic diatom alga Sceletonema Costatum. It is shown that one of the main reasons of masshypoxia zones appearance in the shallow water basins is abundant phytoplankton bloom; the removal of this alga is impossible by natural way because of the acquisition of the higher trophy levels organisms. Results of numerical simulation are correlated with expedition investigations results and other experimental data.


Область наук:
  • Науки про Землю та суміжні екологічні науки
  • Рік видавництва: 2011
    Журнал: Известия Південного федерального університету. Технічні науки
    Наукова стаття на тему 'Математичне моделювання та експедиційні дослідження якості вод в Азовському морі'

    Текст наукової роботи на тему «Математичне моделювання та експедиційні дослідження якості вод в Азовському морі»

    ?Розділ III. Математичне моделювання в екології

    УДК 519.63: 532.55

    А.І. Сухинов, А.В. Нікітіна

    МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ І ЕКСПЕДИЦІЙНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ЯКОСТІ ВОД У АЗОВСЬКОМУ МОРЕ

    Стаття присвячена аналізу якості вод Азовського моря і Таганрозької затоки на основі експедиційних досліджень і математичного моделювання відбуваються в них гідробіологічних процесів. Вивчення можливостей поліпшення якості вод ев-трофірованних водойм можливо при використанні просторово-неоднорідної моделі токсичної діатомової водорості Sceletonema costatum. Показано, що однією з головних причин виникнення заморних зон в мілководній водоймі є рясне цвітіння фітопланктонних водоростей і неможливість їх винесення в основній масі з водойми природним шляхом за рахунок засвоєння організмами вищих трофічних рівнів. Результати чисельного моделювання відповідають результатам експедиційних досліджень в Азовському морі в липні 2010 р і іншим експериментальними даними.

    Математична модель; алгоритм; чисельне моделювання; Азовське море.

    A.I. Sukhinov, A.V.Nikitina

    MATHEMATICAL MODELLING AND EXPEDITIONAL INVESTIGATIONS OF WATER QUALITY IN AZOV SEA

    The article is devoted to the water quality analysis in shallow water basins for the Azov Sea and Taganrog Bay, on the basis of the mathematical modeling of the hydrobiological processes occurring in these water basins. The study of possibilities for the water quality improvement in the polluted water basins becomes possible while using a spatially inhomogeneous model of the toxic diatom alga Sceletonema Costatum. It is shown that one of the main reasons of mass- hypoxia zones appearance in the shallow water basins is abundant phytoplankton bloom; the removal of this alga is impossible by natural way because of the acquisition of the higher trophy levels organisms. Results of numerical simulation are correlated with expedition investigations results and other experimental data.

    Mathematical model; taxis; algorithm; Numerical modeling; Azov Sea.

    . -

    них водойм Півдня Росії є комплексне вирішення проблем забруднення їх вод. Управління якістю вод мілководних водойм має включати дії, спрямовані на мінімізацію концентрації забруднюючих речовин, поліпшення санітарного стану, запобігання «цвітіння» води синьо-зеленими токсичними водоростями, такими як Microcystis aeruginosa, Aphanizomenon flosaquae, Anabaena flosaquae і ін., Діатомових водоростей, такими як Sceletonema costatum, Chaetoceros lorenzianus Grun., Pseudonitzschia pseudodelicatissima Hasle, Pseudosolenia calcaravis Sundstrom ., -

    шей водної рослинності і, нарешті, контроль вилову риби та інших біологи. ,, -,, ефективність такого процесу досить низька. Концентрація биогенов в Та-

    ганрогском затоці і власне Азовському морі практично ніколи не досягає аналітичного нуля, тому азот і фосфор постійно присутні у воді в формі, доступній для мікроводоростей. У Таганрозькій затоці склалися всі умови для «цвітіння води», кисень, що утворюється у воді в процесі фото,,, виробляють. Водойма спочатку «заряджений» на замор. Цвітіння води відбувається через розвиток в воді в величезних кількостях токсичних синьо-зелених і ДІАТ-.

    , , -рующие злоякісні пухлини в організмі. У літню пору при рясному цвітінні токсичних водоростей відбуваються замори риб, масова загибель бентосних, планктонних і нейстонні тварин, а також водоплавних птахів і ссавці-.

    їх фітопланктону співтовариства, переважання в розвитку отримують водорості, найбільш несприятливі для екологічного, санітарного та рибогосподарського стану водойми. Одним з механізмів, що використовується вченими для біологічної реабілітації забруднених водойм, є вивчення процесів поширення токсичних водоростей в мілководній водоймі за допомогою методів математичного моделювання [5].

    Мета роботи полягала в побудові обчислювально стійких алгоритмів реалізації моделі динаміки токсичною діатомової водорості 8ее1е1; о-пета ео81а1іш, що має найбільше значення в харчуванні пелагічних риб. Моделювання процесу розподілу водорості 8ее1е1опеша ео81а1іш дозволить розробити ефективні сценарії поліпшення якості вод мілководних водо,, можливість зменшення площі заморної зони, виявленої в ході науково-дослідної експедиції вченими ТТІ ПФУ в липні 2010 р в центральновосточной частині Азовського моря.

    1. Експедиційні дослідження. З метою побудови комплексу просторово-тривимірних математичних моделей для прогнозування екологічного стану Азовського моря і можливості його біологічної реабілітації співробітниками ТТІ ПФУ в липні 2010 р була організована науково.

    Східній частині Азовського моря і Таганрозької затоки на 47 станціях. Маршрут руху науково-дослідних суден представлений на рис. 1. Для підвищення точності експедиційних даних дослідники проводили паралельні вимірювання на двох судах: на багатоцільовий яхті «Буревісник» і науково-дослідних теплоході «Платов». Теплохід, розрахований на 6 місць, обладнаний акустичним промірні комплексом Kongsberg. Восьмимісний багатоцільова яхта «Буревісник» створена на одній з кращих верфей в світі і має прекрасні технічні характеристики. Науково-дослідне обладнання «Буревісника» і «Платова» - цілий арсенал приладів: сучасні гідро-,,. ,, -Вода первинний аналіз даних в море.

    Дослідники розділилися на дві групи. Перша група була представлена ​​математиками-прикладники кафедри ВМ ТТІ ПФУ, екологами та біологами

    - . -«» ,

    , -ложений на пріоритетні забруднювачі і інші параметри, досліджувався видовий склад і концентрація фітопланктону.

    Друга група дослідників на яхті «Буревісник» займалася вивченням кисневого режиму, вимірами полів швидкостей водного потоку, температури, солоності і каламутності водного середовища.

    Відбір проб на станціях з глибиною менш 7 м проводився з двох горизонтів, а при глибині більше 7 м - з трьох горизонтів. При виявленні температурних градієнтів проводився відбір проб води на додаткових горизонтах.

    Акваторія Азовського моря відрізняється істотною пространственновременной мінливістю гідрофізичних параметрів, що вимагає для побудови прогностичних моделей уточнення і деталізації експериментальних .

    інформація екологічного стану водного середовища. На основі багаторічних досліджень (подібні наукові експедиції організуються щороку) доповнена база даних по Азовському морю і Таганрозькому затоки. Отримані дані були використані для побудови комплексу високоточних пространственнотрехмерних математичних моделей, що використовуються для прогнозування розвитку екосистеми Азовського моря [3].

    (Июль 2010 г.)

    Частина експедиційних досліджень була присвячена вивченню механізмів виникнення анаеробної зони. В результаті досліджень в східній частині Азовського моря були виявлені дві точки з аноксією, тобто виявлені місця з повною відсутністю кисню, яким сприяє накопичення різних забруднень в певних ділянках моря.

    При підготовці дослідницької експедиційної роботи з вивчення фітопланктону були поставлені наступні питання:

    | Які види фітопланктону мешкають в море?

    | Звідки про не прийшли?

    | За якими правилами ін оісходіт їх розселення?

    | Як складаються їхні стосунки?

    | В який бік розвивається видовий склад?

    - , , компоненти аналізу видового складу:

    | Таксономический аналіз (кількісний і якісний склад пологів,

    );

    | Екологічний аналіз (склад екологічних груп, сформованих за

    );

    | Географічний аналіз (співвідношення видів з різними шіротнозональнимі типами ареалів і належать до різних географиче-

    ).

    При аналізі проб було виявлено, що видовий склад фітопланктону Азовського моря сформований таким чином:

    | Реліктовий (Понто-Каспійський) елемент - 4% від флори;

    | 2/3 - види, що походять з внутрішніх вод;

    | 1/3 - морські види (відбуваються з талласних вод).

    Також було встановлено, що ендемічних видів немає.

    Дослідниками ТТІ ПФУ були виявлені особливості розвитку фітопланктонних популяцій, такі як:

    | Слабке розвиток ціанопрок аріот в Таганрозькій затоці;

    |

    ;

    | Велика кількість СЬаеШсегасеае в власне Азовському морі;

    | Велика кількість ціанопрокаріот, що мають гетероціти, в власне Азовському

    ;

    | Слабка представленість дрібноклітинних джгутикових водоростей.

    робіт (июль 2010 г.)

    Мал. 3. Діаграма приналежності видового складу фітопланктону за даними експедиційних робіт (июль 2010 г.)

    При моделюванні фітопланктонних популяцій в Азовському морі на підставі експедиційних досліджень були зроблені висновки:

    | Важливо не тільки, які чинники впливають на спільноту, а й які види конкурують за ресурси;

    | Виключення з моделі специфіки конкретних видів (їх стратегії вижи-

    ) .

    2. Тривимірна модель гідробіології мілководного водойми. На про снованіі проведених експедиційних досліджень з метою оцінки можливої ​​біологічної реабілітації мілководних водойм, таких як Таганрозька затока і, -січной водорості в цих водоймах.

    При математичному моделюванні водоростей необхідно враховувати, що на фізичному рівні для фітопланктону виникає ряд феноменів, таких як:

    | Плямистість (незважаючи на обурення водного середовища, розподіл фі-

    );

    | Для фітопланктону виконується модель суцільного середовища (клітини фіто-

    ).

    У моделі будемо враховувати процеси: конвекцію (переміщення субстанції

    ); (

    ),, -Планктона, а також фактори, що стимулюють ріст особин. Припустимо, що в процесі життєдіяльності фітопланктону популяції виділяється біологічно активний метаболіт, що впливає на швидкість росту особин. Модель повинна задовольняти законам матеріального балансу [3]. Розглянемо систему з трьох рівнянь дифузії-конвекції-реакції в області О, яка представляє собою замкнутий басейн, обмежений невозмущенной поверхнею водойми 20,

    дном 2н = 2Н (X, Y) і циліндричною поверхнею У, для тимчасового інтервалу 0 < г < 70. I = 10 і Iн иу - -

    О (рис. 4.):

    дх

    д

    + Div (u • X) = uX AX + - dt dz

    дх

    dz

    + (А0 + yM) / X -SX,

    ds

    д

    - + div (u • S) = usAS + - dt dz

    dM

    ds_

    dz

    -(C0 + yM) / X + B (S'-S) + f, (1)

    d

    - + div (u • M) = juM AM + - dt dz

    v

    dM

    dz

    + Кз X

    ?M.

    В системі (1) прийняті наступні позначення: X, S, M - концентрація фітопланктону (діатомової водорості Sceletonema costatum), біогенного речовини (^ від, фосфор) і метаболіту відповідно; u, V, W - компоненти вектора

    швидкості водного потоку; СС = (^ 0 + yM) - коефіцієнт зростання фітопланктону; CCQ - швидкість зростання фітопланктону у відсутності метаболіти; у - параметр впливу; UX, US, UM, VX, VS, VM - дифузійні коефіцієнти в горизонтальному і вертикальному напрямку субстанцій X, S, M відповідно;

    S = S (C) - (

    ),; B - -

    ня забруднюючої речовини; S - гранично можлива концентрація забруднюючої речовини; f (X, y, z) - функція джерела забруднення; к3 - коефіцієнт екскреції; ? - коефіцієнт розкладання метаболіту; A - двовимірний оператор Лапласа; С - концентрація солоності; T - температура; / (T, S) -,

    речовини на зростання концентрації фітопланктону. Покладемо спочатку / (T, S) = S, 8 = const.

    Нехай П - вектор зовнішньої нормалі до поверхні 2, ип -

    по відношенню до 2 складова вектора швидкості водного потоку. До системи (1) необхідно додати початкові умови:

    X (X, Y, г, 0) = X 0 (X, Y, г), 5 (х, у, г, 0) = ^ (х, У, г),

    М (х, у, г, 0) = М0 (х, у, г), (х, у, г) е в, г = 0 (2)

    і граничні умови:

    X = 5 = М = 0, на О, якщо і < 0;

    дх Л Е5 Л ЕМ Л

    ----= 0, - = 0, ---------- = 0, на О, якщо і > 0;

    Еп Еп Еп

    ЕХ п Е5 Л ЕМ Л ^

    - = 0, - = 0, - = 0, на 20; (3)

    Ег Ег Ег

    ЕХ Е5 "ЕМ

    ----= -? Х, ---------- = -? 5, ---------- = - ?. М, на 2Н,

    1 7 ^ 2 7 ^ 3 7 Н 7

    Ег Ег Ег

    де? * 1,?,? 3 - невід'ємні постійні; * 1 - враховує опускання водоростей на дно і їх затоплення; ?,? 3 - враховують поглинання біогенного речовини і метаболіти донними відкладеннями.

    Для побудованої математичної моделі (1) - (3) необхідно:

    | Теоретично дослідити коректність (на першому етапі) для линеаризованной постановки завдання;

    | Побудувати дискретні моделі (р ^ ностние схеми) і процедури (ітерації-

    );

    |

    процесів життєдіяльності фітопланктону;

    | На основі чисельного моделирован ія досліджувати питання виникнення неоднорідних по простору (зокрема, періодичних) рішень модельних рівнянь з метою дослідження "плямистості" розбраті;

    | Досліджувати всі процеси: конвекції (переміщення субстанції за рахунок пе-

    ), (-), , .

    3. Результати чисельного експерименту. Дискретизація моделі проведена на рівномірної прямокутної сітці з використанням методу кінцевих різниць [4]. Поля швидкостей водного потоку відносяться до вхідних даних для моделі (1) - (3), вони були розраховані в роботі [1]. Результати моделювання фітопланктон популяції представлені на рис. 5-9 ^ - номер ітерації).

    . 10-13 -

    няющих біогенного речовини для північного напрямку вітру.

    Мал. 5. Розподіл концентрації фітопланктону X, N = 10

    Мал. 6. Розподіл концентрації фітопланктону X, N = 64

    Мал. 8. Розподіл концентрації фітопланктону X, N = 118

    Мал. 9. Розподіл концентрації фітопланктону X, N = 152

    Мал. 11. Концентрація забруднюючої речовини Б, N = 88

    Мал. 12. Концентрація забруднюючої речовини 5, N = 118

    Наведені вище малюнки відображають вплив структур течій водного потоку «S- структур» в східній частині Азовського моря, описаних в роботі [2], на розподіл концентрації діатомових токсичних водоростей. «S-структури» є природними «пастками», які можуть накопичувати всі типи забруднень. Розподілені джерела імпульсу і маси (річки Дон і), -зіческую природу S-структур. Згідно з результатами моделювання і супутников-, -, .

    Висновок. За допомогою експедиційних досліджень проведена первинна верифікація моделі і гідробіологічних процесів в Азовському морі. Реалізовано завдання моделювання і прогнозу стану водної екосистеми Азовського моря в умовах антропогенного впливу з метою всебічного вивчення унікального водного об'єкта, який в силу мілководності і природно-кліматичних умов схильний евтрофікації. Створено дослідницько-прогнозний програмний комплекс, який об'єднує математичні моделі і .

    на розвиток токсичних водоростей. Оцінено вплив температурного режиму води в Азовському морі на її біологічну очистку. Дослідницько-прогнозний,, ряд гідрологічних і біологічних гіпотез про ключові механізми формування вертикальної і горизонтальної зональності в розподілі концентрацій біогенних речовин, кисню і токсичних фітопланктонних популяцій, вказати параметри управління обсягом сірководневої і гіпоксіной зон, оцінити можливість біологічної очистки вод Азовського моря шляхом витіснення

    - , екологічної ефективності факторів управління стійкістю видового складу фітопланктону, включаючи «цвітіння» мікроводоростей.

    Математичні моделі токсичних водоростей можуть бути використані для біологічної реабілітації мілководних водойм з метою відновлення їх екосистем до природного рівня.

    БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК

    1. Сухий інше А.І., Чистяков А.Е., Алексєєнко ЕМ. Чисельна реалізація тривимірної моделі гідродинаміки для мілководних водойм на супервичіслітельной системі // Математичне моделювання. - 2011. - Т. 23, № 3. - С. 3-21.

    2. Alexander I. Sukhinov, Anton A. Sukhinov. Reconstruction 0f 2001 Ecological Disaster in the Azov Sea on the Basis of Precise Hydrophysics Models. Parallel Computational Fluid Dynamics, Mutidisciplinary Applications, Prcoceedings of Parallel CFD 2004 Conference, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, ELSEVIER, Amsterdam-Berlin-London-New York-Tokyo, 2005. - P. 231-238.

    3. . ., . . . -

    го моря в 28-му рейсі науково-дослідного судна Акванавт »// Океанологія.

    - 2003. - T. 43, № 1. - C. 44-53.

    4. . . -

    //. - 2010. - 6 (107). -. 113-116.

    5. . . ,

    систему Таганрозького затоки // Известия ПФУ. Технічні науки. - 2009. - № 8 (97).

    - C. 130-134.

    . .- .. .. .

    Сухинов Олександр Іванович

    Технологічний інститут федерального державного автономного освітнього закладу вищої професійної освіти «Південний федеральний університет» в м Таганрозі.

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її..

    347928, м Таганрог, пров. Некрасовський, 44.

    Тел .: 88634310599.

    Керівник ТТІ ПФУ; д.ф.-м.н .; професор.

    Нікітіна Алла Валеріївна E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її..

    м Таганрог, вул. Чехова, 38, кв. 3.

    Тел .: +79515168538.

    ; ; . .-. .; .

    Sukhinov Alexander Ivanovich

    Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education "Southern Federal University".

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.

    Phone: +78634310599.

    The Head of TIT SFedU; Dr. of Phis.-Math. Sc .; Professor.

    Nikitina Alla Valer'evna

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її..

    Phone: +79515168538.

    38, Chekhov Street, Apt. 3, Taganrog, Russia.

    The Department of Higher Mathematics; the Head of Department; Cand. of Phis.-Math. Sc .; Associate Professor.

    УДК 519.86

    А.І. Сухинов, A.E. Чистяков, Д.С. Хачунц

    МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РУХУ багатокомпонентних ПОВІТРЯНОГО СЕРЕДОВИЩА І ТРАНСПОРТУ ЗАБРУДНЮЮЧИХ РЕЧОВИН

    Розглядається математичне моделювання руху багатокомпонентної повітряного середовища і поширення забруднюючих речовин. Актуальними проблемами сучасної фізики атмосфери є математичне моделювання мінливості газового і аерозольного складу атмосфери, а також оцінка впливу атмосферних домішок на навколишнє середовище. У роботі представлена ​​математична модель переносу забруднюючих речовин в атмосфері, яка враховує такі фактори, як перехід води з рідкого в газоподібний стан, турбулентний обмін, осадження речовини, теплообмін між рідкими і газоподібними станами, а також змінну щільність і температуру.

    Багатокомпонентна повітряне середовище; конденсація; забруднюючі речовини; турбу-.

    A.I. Sukhinov, A.E. Chistyakov, D.S. Khachunts

    MATHEMATIC MODELLING OF MULTICOMPONENT AIR MOTION AND POLLUTANTS TRANSPORTATION

    The mathematic modeling of multicomponent air motion and pollutants spreading is described in the paper. The main problems of modern aerophysics are the mathematic modeling of gas and aerosol atmospheric composition variability and the estimation of air pollutants influence


    Ключові слова: МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ / АЛГОРИТМ / ЧИСЕЛЬНЕ МОДЕЛЮВАННЯ / АЗОВСЬКЕ МОРЕ / MATHEMATICAL MODEL / ALGORITHM / NUMERICAL MODELING / AZOV SEA

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити