RSAU-MTAA
Electronic Library

     

Details

Title: Трехмерная математическая модель прогнозирования загрязнения водного объекта биогенными элементами = Тhree-dimensional mathematical model for predicting the pollution of a water body with biogenic elements // Природообустройство / Prirodoobustrojstvo. – 2022. – Вып. 1
Creators: КАРПЕНКО Н. П.; ШИРЯЕВА М. А.
Imprint: Москва: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2022
Collection: Журнал «Природообустройство»
Subjects: ГИДРАВЛИКА — ИНЖЕНЕРНАЯ ГИДРОЛОГИЯ; трехмерное моделирование; водный объект; речная система; водосборная территория; биогенные элементы; three-dimensional modeling; water object; river system; catchment area; biogenic elements
UDC: 502/504:627.5:004.94
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.26897/1997-6011-2022-1-63-69
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: All documents
Record key: RU/ЦНБ имени Н.И. Железнова/EPERIODIKA/EBPERIODIKA-20220316-83078

Allowed Actions: Read Download (5.7 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В статье представлены результаты разработки трехмерного моделирования и результатов прогнозирования загрязнения водного объекта биогенными элементами на примере реки Пехорка Балашихинского района Московской области. Для решения проблемы повышения экологической безопасности речного бассейна разработана математическая трехмерная модель прогнозирования загрязнения биогенными элементами. В качестве оценки загрязнения реки Пехорки был выбран метод оценки воздействия по показателю химического загрязнения. Разработка математической модели переноса загрязнителей проводилась с использованием среды программирования Python Version 3.8. Математические модели рассматривали два сценария загрязнения реки: фактическое загрязнение реки биогенными загрязняющими веществами и прогнозное загрязнение. В результате моделирования был определен характер перемешивания и продольного рассеивания по потоку реки. Было установлено, что вертикальное перемешивание происходит довольно быстро на расстоянии нескольких глубин реки. Латеральное перемешивание происходит намного медленнее, но обычно заканчивается в пределах нескольких километров ниже по течению. Трехмерные математические модели прогнозирования загрязнения водного объекта предназначены для количественной оценки динамических процессов массопереноса в пространстве и времени и позволяют решать задачи экологической безопасности водосборных территорий и водных объектов. //The article presents the results of the development of three-dimensional modeling and the results of forecasting the pollution of a water body with biogenic elements on the example of the Pekhorka River in the Balashikhinsky district of the Moscow region. To solve the problem of improving the environmental safety of the river basin, a mathematical three-dimensional model for predicting pollution by biogenic elements has been developed. As an assessment of the pollution of the Pekhorka River, the method of assessing the impact on the indicator of chemical pollution was chosen. The development of a mathematical model of pollutant transport was carried out using the Python Version 3.8 programming environment. The mathematical models considered two scenarios of river pollution: actual river pollution with biogenic pollutants and forecast pollution. As a result of modeling, the nature of mixing and longitudinal dispersion along the river fl ow was determined. It was found that vertical mixing occurs quite quickly at a distance of several depths of the river, lateral mixing occurs much slower, but usually ends within a few kilometers downstream. Three-dimensional mathematical models for predicting water body pollution are designed to quantify the dynamic processes of mass transfer in space and time and allow solving problems of environmental safety of catchment areas and water bodies.

Document access rights

Network User group Action
RSAU-MTAA CSL Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 298
Last 30 days: 11
Detailed usage statistics