Моделирование водных экосистем. Комплексный подход в. В. Меншуткин, О. Н. Воробьева, Т. И. Казанцева, В. Ф. Левченко Введение

Вид материала

Документы

Содержание 4. Концептуальная модель экосистемы Невской губы 4.1. Блок материальных процессов 4.2. Блок информационных процессов 4.3. Особенности функционирования модели Природа и Модель

Подобный материал:

• Комплексный подход, 963.25kb.
• Зоопланктон разнотипных водных экосистем бассейна верхней оби, 420.52kb.
• Рекомендации Международной научной конференции «Современное состояние водных биоресурсов, 132.94kb.
• «Комплексный подход к организации физкультурно-оздоровительной работы». В течении месяца, 23.34kb.
• «Комплексный подход к профилактике, лечению и реабилитации пациентов стоматологического, 302.12kb.
• «Комплексный подход к профилактике, лечению и реабилитации пациентов стоматологического, 331.42kb.
• Алимов А. Ф., М. И. Орлова, В. Е. Панов. 2000, 130.41kb.
• По повести К. Д. Воробьева «Убиты под Москвой» Цель, 88.22kb.
• Семинаре практикуме Тема: «Комплексный подход к организации познавательной деятельности, 53.26kb.
• Микробиологическая индикация загрязнения реки амур ароматическими углеводородами, 408.63kb.

4. Концептуальная модель экосистемы Невской губы


На основании информации, содержащейся в банках данных, и результатов предварительного моделирования экосистемы Невской губы (см. раздел 3) разработана и исследована концептуальная модель экосистемы Невской губы. Модель состоит из двух основных блоков: блока модели материальных процессов и блока модели информационных процессов.


4.1. Блок материальных процессов


Исследуемая система Невской губы может быть подразделена на следующие взаимосвязанные части:

рельеф дна, конфигурация берегов и конструкция гидротехнических сооружений;

схема течений, сгонно-нагонных явлений и турбулентной диффузии в водном теле Невской губы и прилегающих к ней частях дельты Невы и восточной части Финского залива;

система источников, переноса и осаждения неорганической взвеси;

система источников, переноса и поглощения, а также обмена с грунтом всевозможных растворенных и взвешенных веществ, оказывающих токсическое действие на человека и гидробионтов Невской губы и Восточной части Финского залива;

экологическая система Невской губы, представленная в самом простейшем случае биомассой фитопланктона, концентрацией мертвого органического вещества и концентрацией биогенов - фосфора и азота, могущих лимитировать развитие фитопланктона.

Интегрированным показателем, являющимся выходом системы, служит качество воды, определяемое по медико-санитарным и иным показателям.


4.2. Блок информационных процессов


Имеется немало сведений в виде карт, промеров и других документов, дающих представление о рельефе дна в Невской губе. Как показал опыт, ошибка ряда данных может достигать нескольких метров и довольно трудно предсказуема. Поэтому вводится понятие модельного рельефа дна, отличие которого от действительного будет тем меньше, чем более тщательно и, следовательно, с большими материальными затратами, будет исследован рельеф Невской губы, чем точнее будут модели переносов донных отложений, чем выше будет дисциплина организаций, проводящих выброс грунта, добычу песка в карьерах и дноуглубительные работы.

Пространственное распределение источников неорганических взвесей и их распространение по акватории тоже не может быть точно известно и тем более предсказано. Поэтому вводится понятие о модельных источниках и модельных концентрациях неорганических взвесей, которые зависят от точности и подробности измерений этой величины, а также от точности модели течений и турбулентных переносов.

Схема течений при различных ветровых условиях, денивиляциях уровня воды и расходе р.Невы также лишь приближенно отражает действительную картину. Степень приближения модельных течений к действительным зависит от качества моделей и затрат на машинное время, требующееся для их реализации. Не последнюю роль играет и качество прогноза метеорологических факторов.

Расхождения между реальными и модельными концентрациями токсических примесей могут быть большими, особенно при залповых выбросах, так как число их может быть очень велико и источники трудно выявляются. С модельным описанием элементов экосистемы дело обстоит еще сложнее, так как тут играет роль правильность наших представлений о скорости фотосинтеза, бактериальной деструкции, осаждении, смертности и выедании водорослей. Приближение модельных величин к действительным зависит от интенсивности и результативности научных исследований в области гидробиологии. Кроме того, точность гидробиологических моделей всегда, особенно в таком сильнопроточном водоеме как Невская губа, связана с точностью гидродинамических моделей, описывающщих транспорт гидробионтов и неживых элементов экосистемы.

Наконец, никогда нельзя наверняка быть уверенным, что наши представления о механизме формирования качества воды отражают точно результаты воздействия примесей к питьевой, бытовой и технической воде на организм человека. То, что считается безопасным, может оказаться очень вредным (особенно, когда воздействует одновременно несколько факторов); обратные примеры, к сожалению, маловероятны. Суждение о качестве воды может быть получено только из информационной части системы. При этом ошибка признания негодной воды за нормальную значительно более страшна, чем объявление безвредной воды опасной для здоровья.


4.3. Особенности функционирования модели


Работа программы начинается с введения констант и задания параметров внешней среды. Каждый машинный эксперимент начинается с достаточно условного состояния - неправдоподобно чистого водоема. При этом устанавливаются минимальные или нулевые значения переменных. Поэтому результаты каждого эксперимента следует рассматривать как отображение конкретной ситуации, а не модели экосистемы при длительных внешних воздействиях. Именно поэтому функционирование модели целесообразно ограничить небольшим числом шагов: 8-12 сутками, что соответствует времени почти полного водообмена в Невской губе.

После установления начального состояния воспроизводятся результаты наблюдений за состоянием р.Невы. За неимением более точных данных предполагается, что оценки концентраций взвесей, растворенных веществ и фитопланктона являются несмещенными с равномерным законом распределения. Имитация случайных величин производится посредством функции генератора случайных чисел. Возможные отрицательные оценки из рассмотрения исключаются и заменяются нулевыми.

Транспорт неорганической взвеси, токсических веществ, детрита, биогенов и фитопланктона имитируется независимым вычислением всех потоков между ячейками с последующим определением результирующих концентраций. Таким образом гарантируется выполнение условия сохранения суммарного количества вещества, участвующего в переносе. В переносе детрита и неорганического вещества учитываются процессы седиментации.

Осаждение фитопланктона на грунт не учитывалось из-за неопределенности процесса взмучивания клеток водорослей со дна. В модельной интерпретации этих процессов алгоритм оставлен тот же, однако схема течений и источники вещества подвергаются стохастическому "зашумлению", которое определяется точностью наших представлений о процессах переноса, седиментации и взмучивания. В какой то мере можно считать, что чем больше затраты на фундаментальные исследования, тем меньше отклоняется модель процесса от оригинала. А чем больше затраты на организацию и осуществление мониторинга, тем меньше отклонение принятых в модели параметров от "истинных".

Гидробиологические процессы имитируются так, как это было показано в модели экосистемы Невской губы (раздел 3.1). В отличие от предварительной модели, в данном случае учитывается потребление биогенов (а именно минеральных форм азота) в процессе фотосинтеза. Хотя в Невской губе наблюдается постоянный избыток биогенов, учет их потребления нужен для оценки выноса растворенного азота и фосфора в восточную часть Финского залива. Там биогены лимитируют первичную продукцию фитопланктона, и их поступление из Невской губы может оказать существенное влияние на качество воды в этом районе.

В модельной интерпретации гидробиологических явлений оценки коэффициентов смертности, деструкции и суточного P/B (т.е. отношение продукции за некоторое время к средней для этого промежутка времени биомассе продуцирующих организмов - раздел 3.1) являются несмещенными, хотя это строго не обосновывается. Конечно, в реальности указанные оценки явно смещены (это, например, подтверждается расхождением оценки величины первичной продукции радиоуглеродным и кислородным методом или расхождением оценки биомассы фитопланктона по концентрации хлорофилла "А" и методом прямого счета), но насколько и в какую сторону, сказать в общем случае достаточно трудно.

Качество воды по акватории Невской губы на каждом временном шаге системы определялось, исходя из анализа 4 компонентов: отношений концентраций токсинов (КT), неорганической взвеси (KM), детрита (KD) и фитопланктона (KP) к соответствующим ПДК для двух вариантов - с учетом рельефа дна и гидродинамики и без него. При этом для расчетов всякий раз использовалась та компонента, которая в максимальной степени ухудшала качество.

Поскольку в информационной части исследуемой системы существенную роль играют случайные величины, то при одной реализации материальной части системы приходится осуществлять целую серию реализаций ее информационной части для получения достаточно устойчивых функций распределения выводимых величин - например, оценки качества воды. Число таких реализаций задается после прохода материальной части модели. Функции распределения в виде гистограммы выдаются на экран дисплея.

Результаты прогона модели отображаются на экране дисплея. Меню состоит из двух разделов Природа и Модель, которые соответствуют материальной и информационной части системы. В каждом разделе есть позиции Неорганическая взвесь, Токсические вещества, Детрит, Фитопланктон, Биогены и Качество воды. По каждой из интересующих нас позиций можно получить карту распределения данного элемента по акватории Невской губы. Распределение дается по пяти градациям от максимального до минимального и по 12 зонам с выводом цифрового значения максимального числа и указанием номера зоны, в которой этот максимум достигается. Опасная зона (если она существует), окрашивается в красный цвет. После просмотра результатов моделирования возможен переход к рассмотрению различных вариантов управления (сценариев) при неизменных природных воздействиях на систему. Предлагаются следующие сценарии:

1.Разборка северной части дамбы.

2.Разборка южной части дамбы.

3.Изменение источников неорганической взвеси на акватории губы (прекращение свалки мусора, работы земснарядов, укрепление берегов и т.п.)

4.Изменение интенсивности источников токсического загрязнения в Невской губе (закрытие производств или изменение технологий, введение или усовершенствование средств очистки, аварийные выбросы токсических веществ).

5.Изменение поступления органических веществ на акватории Невской губы (изменение мест вывода сточных вод, улучшение или ухудшение средств очистки, аварийные выбросы органики).

6.Изменение источников взвеси в р.Неве (городские выбросы и поступления с притоками реки из Ладожского озера).

7.Изменение выбросов в р.Неву токсических веществ как в черте города, так и вне него, а также в притоках и в Шлиссельбургской губе.

8.Изменение системы мониторинга. (Можно сделать ее более или менее точной, однако всякое повышение точности требует дополнительных затрат, причем зависимость между точностью и затратами явно нелинейная).

9.Изменение качества моделирования и прогнозирования.

Последний пункт управления связан с затратами на фундаментальные и прикладные исследования. Установить количественную зависимость точности прогноза от затрат на его осуществление крайне трудно, но эта зависимость явно далека от линейной. Имеется возможность сочетать одновременно несколько разных воздействий. Например, при заведомо большом разбросе оценок качества воды в случае явного отравления воды токсическими веществами можно уменьшить выброс этих веществ при одновременном увеличении точности мониторинга и прогнозирования.

После принятия соответствующего решения модель начинает работать снова с нулевого начального состояния. Подобный цикл исследований может повторяться необходимое число раз. Во время работы модели можно получить подробную информацию о ее текущем состоянии. Тогда на экране высвечивается таблица переменных в материальной и информационной частях модели. а также сведения об относительной ошибке описания в модели соответствующих величин по всей акватории Невской губы.

Правдоподобность созданной модели, ограничивается, по существу, созданием предварительной разработки. При оценке результатов такую схематичность и иногда нарочитую грубость модели следует учитывать.

Основной задачей при анализе модели стало выяснение вопроса о соотношении необходимого уровня точности мониторинга и моделирования природных процессов для обеспечения надежного прогноза качества воды. К сожалению, для всех возможных условий выполнить такую работу практически невозможно даже при такой упрощенной модели, с которой мы имеем дело. Поэтому задавался условный, но совершенно определенный сценарий. Параметры выброса токсических веществ, органики и биогенов в черте г.Санкт-Петербурга принимались такими, чтобы при безветренной погоде и среднем расходе р.Невы в Невской губе нигде не наблюдалось опасных условий по качеству воды. Это то состояние системы, которое, по всей видимости, существовало или, во всяком случае, могло существовать.

В качестве сценария природных условий был принят сильный устойчивый восточный ветер, дующий постоянно в течение недели. Точность определения концентраций взвесей, биогенов и токсических веществ в р.Неве была принята достаточно высокой (10 %), что, пожалуй, является пределом современных технических возможностей мониторинга (конечно, речь идет не об аналитической точности приборов, которая гораздо выше принятого значения, а об оценке параметра экологической системы, в котором участвуют эффекты временной и пространственной неоднородности).

Такой же принята и исходная точность модельных построений (10 %), что крайне оптимистично. Для биологических процессов такая точность явно недостижима, и поэтому она принята более низкой (20 %).

Каким же образом влияет точность измерений и оценок тех или иных параметров на конечный результат оценки качества воды ? Очевидно, что влияние это различно, что весьма существенно для рационального планирования всего комплекса определения первичных данных и их использования при моделировании системы.

Исследование модели показало, что при принятом сценарии наиболее опасной зоной является южное побережье губы в районе Стрельны и Петергофа. Заметим, что в рассматриваемом случае качество воды определяется ее токсичностью, опасность по которой при принятом критерии качества воды и коэффициентах КМ,КТ,КР,КD (см. выше) значительно превышает опасность по другим показателям.

Анализ модели при принятом сценарии внешних условий и с принятой оценкой качества воды (10 %), но при ухудшении качества мониторинга (при ошибке 50 %) показал, что разброс оценок качества воды увеличивался в сторону худшего качества воды. Оценка является несмещенной. При снижении качества моделирования и сохранении высокой точности мониторинга функция распределения оценок становится асимметричной, оценка среднего - смещенной из-за нелинейности модели. Дисперсия оценки выше, чем в предыдущем случае. Совместное действие грубой модели с неточным мониторингом еще больше увеличивает дисперсию оценки качества воды .

Рассмотрим другой случай, при котором качество воды в Невской губе определяется не только токсичностью, но и концентрациями фитопланктона и мертвой органики (КТ=5, КР=20, КМ=5, КD=10). Сценарий природных условий оставим тем же, что и в предыдущем случае. Результаты исследования приведены в Таблице 4 для двух контрастных в рассматриваемом случае зон I и II (у Лисьего Носа, где концентрация фитопланктона мала, и у Стрельны, где она высока).


Таблица 4

Влияние степени изученности отдельных компонент системы на оценку качества воды в Невской губе. Минимум соответствует 10% погрешности используемых параметров, максимум - 50%. Цифрами даны значения качества воды (в единицах концентрации - объяснение в тексте). Средние величины вычисляются с весовыми коэффициетнами, учетывающими рельеф и глубины каждого участка исследуемого района.

	Зона I			Зона II
	макс.	мин.	Сред.	макс.	мин.	сред.
Исходное состояние	31	20	25	73	62	67
Мониторинг концентрации взвесей	31	20	25	82	68	74
Мониторинг токсических примесей	41	24	29	82	67	74
Мониторинг органических веществ	40	17	27	88	68	75
Мониторинг концентрации фитопланктона	32	21	27	83	62	74
Изученность рельефа дна	319	16	69	301	37	63
Моделирование течений	40	11	25	74	42	56
Седиментация	27	19	23	41	32	35
Коэффициент Р/В фитопланктона	30	20	25	78	64	70
Деструкция органического вещества	31	20	26	84	67	65
Смертность фитопланктона	31	20	25	69	59	65

В зоне I значительно влияют на оценку качества воды только грубые ошибки в определении рельефа дна и связанной с ним схемы течений. Ухудшение остальных параметров систем мониторинга и моделирования на оценку качества воды в данной зоне при данном сценарии внешних условий оказывается менее существенным (при принятой схеме внешних условий).

В зоне II, в которой биологические процессы играют существенную роль в формировании качества воды, картина сложилась несколько иная. Ухудшение качества мониторинга концентраций взвесей в р.Неве, токсических примесей и фитопланктона существенно смещают оценку качества воды, чего не отмечалось в зоне I. Эффект ошибочного определения рельефа дна примерно такой же, как и в предыдущем случае, а вот ошибка в определении скоростей течений может существенно сместить оценку качества воды в наиболее опасную сторону (прогноз хорошего качества воды при плохом действительном состоянии). Ошибка в оценке скорости осаждения взвешенных частиц (седиментации) еще сильнее сказывается на оценке качества воды, чем ошибка в поле течений (всюду речь идет только об относительных ошибках).

К определению продукционных характеристик фитопланктона модельная система если и чувствительна, то не так сильно, как этого и можно было ожидать. Но влияние ошибок в описании процессов деструкции органического вещества и отмирания фитопланктона несколько выше, чем ошибок в описании процесса продуцирования.

Теперь перейдем к оценке влияния различных элементов рассматриваемой системы на конечную цель - решение о том, представляет ли опасность качество воды в какой-либо зоне акватории Невской губы. Этот достаточно сложный и очень глубокий с научной и социальной точки зрения вопрос был сведен к выяснению истинности неравенства К < ZZ_i, где К - качество воды в i-ой зоне, ZZ_i - критерий качества воды. Правая часть этого неравенства задается, исходя из результатов научных исследований и имеет, естественно, свою функцию распределения и ошибку, оценить которые количественно, однако, нелегко. Левая часть неравенства определяется свойствами системы, в том числе и точностью наших представлений о ее функционировании, т.е. как раз тем, что рассматривалось выше.

В Таблице 5 приведены относительные ошибки определения правой и левой частей неравенства, определяющего решение об опасности или безопасности ситуации в губе. Приведенные цифры получены из экспериментов, описанных выше, и поэтому носят ориентировочный характер, так как рассматривались не все возможные случаи, а только один и, возможно, не самый характерный.


Таблица 5

Относительная ошибка в принятии решения о недопустимом загрязнении воды при относительной ошибке в 0.5 некоторых параметров системы

Параметры	Ошибки
Оценка критического значения критерия качества воды	0.5
Оценка концентрации взвешенных и токсических веществ в р. Неве	0.23
Оценка рельефа дна Невской губы	3.40
Оценка скоростей течений	0.37
Оценка скорости седиментации	0.52
Оценка первичной продукции	0.16
Оценка скорости деструкции	0.25
Оценка смертности фитопланктона	0.11

Особенно критически следует отнестись к очень высокой зависимости ошибки в принятии решения от ошибки в определении рельефа дна. Для примера был взят очень мелководный район и нагонный ветер, естественно, что очень маловероятная ошибка в определении глубины в 50 % очень резко сказывается на оценке качества воды.