Алгоритмическое обеспечение автоматизированных систем обработки данных в гидрофизическом эксперименте тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

пб 0 л

1 о пион

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТШАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ГИДРОФИЗИЧЕСКОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ

Специальность 01.04.01.-техкика физического эксперимента, физика приборов, автоматизация физических исследований

АВТОРЕФЕРАТ дисссертации на соискание ученой степени кандидата физико - математических наук

На правах рукописи УДК 519.6

Москва - 1995

Работа выполнена в Ордена Трудового Красного Знамени Институте радиотехники и электроники РАН.

Научные руководители: - доктор физико-математических наук,

академик Академии естественных наук РФ КРАПИВИН В.Ф.

доктор физико-математических наук, член-корреспондент Академии естественных наук Р Ф МКРТЧЯН Ф.А. Официальные оппоненты: - доктор физико-математических наук,

профессор, академик Международной экологической академии ФЛЕИШМАН Б.С. - кандидат технических наук, старший научный сотрудник ЛИБЕРМАН Б.М.

Ведущая организация: - Институт проблем передачи информации РАН

(ИППИ РАН, г. Москва)

Защита состоится " f j^" <2£lcf\,Li'U 199/5^г. в Ю часов на заседании специализированного Совета Д 002.74.03 при Институте радиотехники и электроники РАН по адресу: 103907 г. Москва, ул. Моховая 11.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИРЭ РАН. Автореферат разослан "J>_" LOtv-y^-A 199 fr.

Ученый секретарь Специализированного Совета к.ф.-м.н.

М.И. Перцовский

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность теми. Развиваемые в настоящее время метода гео-экоинформационного мониторинга связаны с комплексным системным подходом к изучению природных и антропогенных объектов. Имеется большое число таких исследований в области гидрофизического мониторинга , рассматриваемого как фрагмент комплексного мониторинга. При этом одной из важных его задач является оценка роли динамики водных ресурсов территории в формировании ее экологических и геохимических показателей. Так для территории СРВ, где системы мониторинга окружающей среды не созданы , оценка и прогнозирование состояния почв непосредственно связано с влиянием водного баланса территории на урожайность сельско - хозяйственных культур , поскольку значительные обрабатываемые площади находятся в дельтах крупных рек или в зоне влияния приливно-отливных процессов Южно-Китайского моря.

Задачи гидрофизического эксперимента охватывают широкий спектр теоретических и прикладных вопросов оценки состояния и динамики изменчивого объекта. Динамичность водной среда требует создания сложных алгоритмов обработки данных наблюдений и моделей, дающих возможность по отрывочным и эпизодическим данным востанавливать полный образ исследуемого объекта. Разработанные к настоящему времени методы обработки данных гидрофизического эксперимента в большинстве случаев рассчитаны на рассмотрение точечных или близких к ним водных объектов. Переход к большим пространственно-распределенным водным системам приводит к необходимости развития комплексных подходов к анализу данных и привлечению методов вычислительного эксперимента.

Одним из эффективных подходов к синтезу систем автоматизации обработки данных о параметрах окружающей среды является развитая в последние года технология геоинформационного мониторинга (ГИМС-технология) Эта технология предусматривает объединение дистанционых и наземных измерений с алгоритмическими и модельными разработками в единную систему операций по сбору, анализу, обра-

ботке и прогнозирован» данных о параметрах, изучаемого природного объекта. Наиболее сложным этапом создания такой системы является типизация изучаемых объектов и выбор эффективных алгоритмов обработки данных. В этом смысле гидрофизические объекты представляют класс подсистем окружающей среда, описание которого возможно типовым набором параметрических представлений и, следовательно, можно синтезировать единую автоматизированную систему для обработки данных в гидрофизическом эксперименте. Именно в этом плане и проведено исследование в рассматриваемой диссертации.

Целъ работы. Целью данной работы является анализ задач гидрофизического эксперимента с учетом соотношения пространственных и временных машстйбов и выбор на этой основе алгоритмов обработки данных, обеспечивающих многоплановое представление изучаемых закономерностей параметров, а также создание необходимого программного продукта. В качестве конкретных объектов исследования эффективности алгоритмического обеспечения выбраны некоторые водные объекты СРВ.

Степень новизна результатов:

1. Впервые предложен интерфейс между множеством моделей гидрофизических процессов и базой данных, обеспечивающий параметрическое согласование модели с режимом мониторинга и дающий возможность автоматизировать обработку данных гидрофизического эксперимента.

2. Разработаны новые вычислительные схемы для анализа динамических процессов в гидрофизическом эксперименте и получены теоретические оценки точности эти схем.

3. На основе вычислительных экспериментов для климатических, физико-географических и экологических условий территории Вьетнама впервые оценены зависимости уровней загрязнения ряда гидрофизических объектов и показана возможность создания эффективных систем обработки данных в национальном экологическом мониторинге.

4. В ходе вычислительных экспериментов впервые оценена роль приливно-отливных процессов в формировании уровней солености воды в прибрежных водоемах. Показано, что с помощью предложенной модели

возможно планирование этого уровня.

Практическая значимость результатов работ. Диссертация выполнялась в рамках договора о научно-техническом сотрудничестве между ИРЭ РАН и Институтом прикладной механики НЦНИ СРВ, в соответствии с программой "Экологическая безопасность России" (проект 5.4.8.3), по заказам ВНИПИморнефтегаз и ВЦ РАН. Положения выносимые на защити:

1. Предложенная типовая модель гидрологического режима ограниченной территории обеспечивает расчет элементов водного баланса и оценку качества воды с учетом пространственных неоднородно-стей в распределении гидрофизических и геофизических параметров.

2. Развитая методика адаптации моделей гидрофизических объектов с помощью формирования множества пространственных и предметных идентификаторов, как верхнего уровня базы данных, позволяет формировать управляемый информационный пользовательский интерфейс и создает условия для реализации сценариев в вычислительном гидрофизическом эксперименте.

3. Алгоритм расчета характеристик ламинарной ультрафильтрации в осесимметричных каналах обеспечивает оценку параметров ультрафильтрационных устройств с учетом влияния гидрофизических параметров.

4. Результаты применения развитых моделей и алгоритмов анализа и обработки данных гидрофизического мониторинга для изучения состояния водных объектов различного пространственного масштаба на территории Южного Вьетнама показывают их эффективность при оценке динамических параметров объектов.

Апробация работы. Результаты диссертации обсуждались на российско-вьетнамских научных семинарах в г.Хошимине в ноябре 1992г., в г.Москве в ноябре 1994г., на научных семинарах секции кибернетики НТОР и ЭС юл. А.С.Попова в мае 1994г. и отдела информатики ИРЭ РАН в марте 1995г., докладывались на 2-м меаду-народном симпозиуме по проблемам экоинформатики в ноябре 1994г..

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ.

Стуишиха и объел работ. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка, 14 таблиц и список использованных литературных источников из 74 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной теш диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, дается структура и краткий обзор содержания диссертации.

В гл. 1 "Задачи автоматизации обработки данных в гидрофизическом мониторинге" отмечается,что контроль и оценка состояния водной среды требуют знания огромного количества характеристик, которые можно класссифицировать на:-факторы формирования химического состава воды, -качество вода, -динамические характеристики.

Для описания множества факторов и определения их пространственной значимости введены координаты широты <р и долготы А. точки на поверхности аквагеосистемы. Выбрана прямоугольная система координат с осью Z, направленной от поверхности, так ' что величина % означает глубину в точке с координатами (срД). Тогда любое измерение будет описываться параметром |(t,<p,\,z), который в общем случае является нестационнарной случайной величиной. Формирование множества Е{£} в конкретном эксперименте связано с многообразием схем формирования качества вода и других характеристик аквагеосистемы (Straub, 1989; Беус и др., 1976)

При формировании пространственного образа изучаемого водного объекта неизбежен учет взаимодействия климатических, биогеохимических, экологических и гидрологических процессов. Это возможно путем применения математического моделирования и, следовательно, формирования новых рядов данных в виде коэффициентов моделей ( Чебекус, Курновский, 1979; Селютин, 1978; Крапивин и др.,1994).

Согласно ПШС-технологии( Крапивин и др., 1994) автоматизи-

рованная система сбора, хранения и обработки данных гидрофизического эксперимента должна иметь блоки сбора и экспресс анализа данных, первичной обработки и накопления данных, компьютерного картирования, оценки состояния атмосферы, почвенно-растительных покровов, состояния водной среды и уровня экологической безопасности; идентификации причин нарушения экологической и санитарной обстановки; интеллектуальной поддержки. Функционирование этих блоков связано с различными уровнями базы данных и поэтому требуются соответствующие алгоритмы анализа и интерпретации результатов измерений. Более того, отождествление набора алгоритмов обработки данных с задачами эксперимента не может гарантировать полного набора методов решения этих задач. Согласно работе Кгарзлгзл, БГитЬко (1989) сочленение задач гидрофизического мониторинга с системой автоматизации обработки данных возможно лишь в адаптивном режиме.

Мониторинг может быть точечным и пространственным. В первом случае обработка данных связана с использованием набора алгоритмов, обеспечивающих оценку требуемого множества параметров без учета пространственных масштабов изучаемого процесса или объекта. Во втором случае система обработки данных требует применения специальных методов, ориентированных на уменьшение нестационарности и формирование пространственного образа на основе эпизодических во времени и отрывочных по пространству измерений. В этом случае существенным является выбор масштабов картографической сетки и ее согласование с решаемом задача™. Только тогда можно гарантировать определенный уровень достоверности в оценке состояния аквагеосистемы.

Алгоритмы формирования и обработки баз пространственных данных достаточно хорошо апробированы в ГЙС - технологии (ва^еИ, 1991 )- Однако между традиционными г,"стода;,и ГИС -технологии и моделями, как инструментом прогнозирования, существует пробел. Для его заполнения выберем матричные структуры с иерархической топологией как по пространству, так и по элементному наполнению модели аквагеосистемы. Назовем эти матричные

структуры идентификаторами. Каждый элемент идентификатора описывает в символьном пространстве образ элемента ( фрагмента ) изучаемой системы. Другими словами, территория П представляется в виде иерархической структур! :

о = и о. , , о. ,= и п . о. = и О и.т.д.

1.3 3 '3 В. 1 831 ^з3! т.п в„31

т п

Согласно такой схеме территория О в базе данных на ее верхнем уровне представляется совокупностью матриц А^ = к = 1+11, где для определения элементов а^ применяются алгоритмы и данные с других уровней.

Качественный и количественный анализ состояния водной системы в рамках набора экологически обоснованных критериев осуществляется с использованием математической модели (рис.1). С учетом содежания пятого уровня базы данных эта структура позволяет создать универсальный алгоритм параметризации гидрофизических и экологических процессов в аквагеосистеме на любом уровне пространственной иерархии. Схема рис. 1 обеспечивает моделирование динамики загрязнителя по присутствующим на территории П каналам. При этом учет топологии П позволяет адаптировать алгоритмическое наполнение системы автоматизации к локальным уровням П.

Глава 2 "Разработка алгоритмов анализа данных в гидрофизическом эксперименте" описывает систему балансовых уравнений для схемы рис.1, рассматривает схему и соответствующие уравнения для оценки качества водной среды с учетом роли экосистемы и внешних факторов, анализирует алгоритм восстановления данных эксперимента и предлагает алгоритм расчета параметров ламинарной ультрафильтрации в осесимметричных каналах.

Рассмотрим схему рис 1 как основу для моделирования гидрологического режима территории О, характеризущейся наличием части речной сети, водоемов и участков суши. Согласно лаццшафтно-гидрологическому приципу (Минаева, Кузнецов, 1976) для построения имитационной модели в зоне функционирования гидрологической системы выделяются фации, что связано с типизацией флористического фона, конкретный вид которого обусловливается микрорелье-

Рис.1. Блок-схема типовой модели водного баланса территории П.

фом, типом и свойствами почвы, поверхностным увлажнением, глубиной залегания грунтовых вод и другими факторами. Так что в общем случае территория П характеризуется наличием т фаций, а водоводная сеть имеет п однородных участков. С учетом этого уравнения модели имеют вид:

пи

= " + Е ( \ - вк 8к ) + + . <и - „ к=1

+ Е ( ьх + - 1?101 ) ,

.1=1 ' '

= у, - V,

+ вк8к"нк+- Л + Е <К1к-рк1-'

к к к

(И 1=1

"^"«к! •> ~Гк+Бк <И

= <рк1+ук1+мк1)+ Е <^1- V V V V V- "Л

к=1 ,к=1 , . .

— = " ~ + Е ( " ^ ( V *х ), , , • к=1 1=1. где и Бк - площади территории , 1-ой фации и к -ого.

компартмента речной сети, км; Ак - линейный размер к-го компарт-мента речной сети, ккГ; <зк и фх- соответственно уровни вода

в атмосфере, к-м компартменте речной сети и 1-ой фации на , 9±;) - уровень грунтовых вод, м ; ф^- доля стора к-ой фации, попадающая на территорию 1-ой фации.

В представленном виде привязка модели к другим регионам осуществляется через переменные Е, и, У1,. Г±, I, ъ,. Кроме того при анализе конкретной ситуации дополнительно учитывается конфи- ' гурация водовода и уровень водоема. Зависимости потоков .в схеме рис.1 от геофизических и экологических параметров записываются с учетом моделей Хикокса, Хортона, Роуэла, ПристлигТейлора и др.

В частности, объем перелива определяется бинарным режимом функционирования водовода в границах максимально возможного уровня воды с^®1, .так .что '

. о . ' . при О '< с < с^"

С± - С^ при > с^ 'Распределение и*, между фациями зависит от рельефа местности, характеризующегося матрицей рельефного стока 3= J S , такой что ifj=1 3±;J = 1, Sj-j. ^'О.В результате u±;J= 31;Ju* . Инфильтрация'P описывается уравнением

kz(p)í , .•

где гравитационный член подчиняется модели Hagen-Poiseville.

" Для параметризации качества воды дополнительно к уравнениям модели рис.1 записываются уравнения динамики трофических уровней экосистемы и термо-динамическое уравнение. Считается, что единственным регулирующим звеном'входящей в систему энергии является фитопланктон. •

База данных Гидрофизического эксперимента не всегда может соответствовать требованиям параметрической насыщенности, предъявляемым к ней . моделью. Поэтому представляется алгоритм параметризации функции аквагеосистемы на территории О, который не jipeдъявляет жестких требований к базе данных. Предположим, что в гидрофизическом эксперименте измеряются N характеристик аквагеосистемы х (i= i+N) в моменты времени ta(s=i+M). Формальную зависимость мевду x±(t) представим й виде системы дифференциальных уравнений с неизвестными коэффицентами {ai;jk.b1;jb

'¡¡=Íj=i[ + bi3J Задавая начальные условия zt(0) ( i=i + N) задачу восстановления значений x±(t) в любой момент времени на интервале ,[0,т] сводим к обычной задаче Кош для системы обыкновенных дифференциальных уравнений, неопределенность коэффициентов aiJk и

Ь1;) в которой преодолевается удовлетворением критерия минимума , . среднеквадратического отклонения от измеренных значений.

Щи микромасштабном уровне гидрофизического, эксперимента, связанного с задачами химической, медицинской , пищевой.и Сио-технологической отраслями промышлешости возникают теке вычислительные проблемы. Например, в этих отраслях широко используется метод ультрафильтрации, что связано с его экономичность» и низкой энергоемкостью, отсутствием фазовых переходов и' дополнительных химических реакций при реализации процессов -очистки, разделении и концентрировании синтетических и ■ природных высокомолекулярных соединений.

Основные уравнения в безразмерном виде для описания процесса ультрафшлрации зашювваютса.в форме (Байков, Шон, 1991):' 1

Уравнение Вавш- Оюнса ■

&х ' дг «г £Нэ а? • ,г. вг .

Й Й + V ^ = -4 & + -1 (е2 § + § + ) -

&х от ег я? еНв гОс- . гпг • г ^ '

Уравнение неразрывности

Щ + + = р " .' '

ЛХ ¿Г г

Уравнение Оиффузии ■

+ = Б + ^ + } ' -

&Х ¿Р ' ' ■ дг^ Г' ЙГ

Граничные условия сформулируем также в безразмерном, вида -На вхоОе 'в канал (х = О ) : .1

й = 1 - г2, ? = О" - .

. ' с = со ' . ■ . .

•. р =' Ро ' -На оси симметрии ( г .= О ) : .

■ ' 5й = о. > = о," Щ = о ' .

др дг

На мембране ( г=1): й = 0, С ^ 1, ф.й.С- Ъ.оЪ/ат = О -

? =?_. = ' р /(!** + КвНв ).'"'. '

Для сформулированных условий фильтрации удается найти итерационную вычислительную процедуру решения краевой задачи

При условии Hg ï О получаем : v < ïT / р , где. _ — " — — р*~

u = u/uo, v = v.L/(uoa), 6 = a/L, г г/а, х = x/L, р = p/(p.ir), Нк = Ев/а, С = С/Св,.5о = Со/Се. Не = uQa/v , 5 = D.L/(uo.a) = D/(uo^e), Ни = й».а/(рШо), Ig = Keaz/(pLuo) = Kga£/(puo) а - радиус канала, L-длина канала, uQ- осевая скорость на входе в канал, v - трансмембранная скорость, р - давление, С -концентрация вещества. Со - концентрация на входе в канал, С«-. концентрация- гелеобразования ( Се = oonst), <р - коэффициент селективности мембраны ( <р = 1 - мембрана полностью задерживает вещество, <р = О - вещество свобода» проходит через мембрану ),- Не- толщина гелеобразного слоя. Не - гидравлическое сопротивление слоя гага единичной тодцщни, гидравлическое сопротивление мембраш, ù s v - коиюнента скорости по направлением хит».

Для трубчатого фиьтра обычно Ю^си» а ~ 5.Ю-1 см, а для полого волокна ь~50см, а ~ 5 Л О-2 с», т.е. е = а/ь « 1 . Следовательно, мало и ар /» ? = 0, т^. = v/(avw),

х г

v „ I0~1+I0"2CM2/C, Vw „ Ю"3см/с , v/(avn)20+200 . В этом случае получаем: ' .

• S = - (1 _ ?2}аЁ ^ .

4 dx '

. §Нв?(1 .g . =

.8 2 dx 2

где определяется в рамках итерационного цикла совместно с концентрацией С.

В гл.З "Расчетные схемы для динамических процессов в гидрофизическом эксперименте и разработка программного обеспечения" для анализа описанных в гл.2 моделей предлагаются расчетные схемы, позволяющие построить решение эквивалентной

задачи Коши. Такая традиционная задача связана с большими тфыющтщтт затратами компьютерного времени и достаточно жесткими требования»® к необходимому набору software. Отметим также, что в большинстве случаев указанная задача не решается в элементарных или специальных функциях, . что не позволяет использовать стандартные наборы ' программных средств. Более того, как видно из гл.2, 'возникающие задачи, Коши комбинируются с алгоритмами интерактивных и оптимизационных процедур поиска решений, что не всегда реализуемо на широко используемых в эксперименте компьютерных средств. Поэтому здесь рассматривается два прохода к решению задачи Коши, исключающие ■ привлечение дополнительных программых средств.

Предлагается метод квазилинеаризации, основанный на применении приближеного уравнения на каждом элементарном участке изменения независимой переменной. Идея метода состоит в следующем. Интервал изменения независимой переменной х е [а.Ь] делится точками- а^^х^ . .^хз=ъ на непересекающиеся отрезки Ixk,xk+1J так, чтобы в. исходном дифференциальном уравнении некоторые члены мало изменялись на этих отрезках , а решение находилось в аналитической форме.. Переход от [xk,zk+1] к создает итерационный' процесс,. который. сходится к искомому решению. Для случая задачи КоШи: y(n)= F(x,y,y .....у(п-1))

У(0>= У0 . У'(0')= у^ .....ytn-1)(0)= yf"1>

где у(х)- искомая функция, F -однозначно определенная непрерывная функция .своих .аргументов, удовлетворяющая условию Липшица, доказана теорема сходимости итерационного процесса и дана оценка максимальной погрешности:

мах|е'п~1}| <e(l+hp_)k+ |i [d+hp )k + 1] , l po

где h = max h^ , h^ = IXj^-XjJ s - ошибка в начальных

данных, pt = khAj/2 ,

n-1. 1-1 • . n-1 X1-J-2.S

p0 = Z V- + КП + K -5 2 S

° i=1 •- П • s=0 S-

Аналогичный подход использован для решения краевой задачи ламинарной ультрафильтрации. В результате для автоматизации обработки данных гидрофизического эксперимента создано программное обеспечение, состав которого охарактеризован в табл.1 Таблица 1.

Символическое обозначение software

Описание software

region'

quality

inter

ultra

plow cells

approx'

Модель гидрологического режима функционирования аквагеосистемы регионального масштаба. Модель формирования качества вода в водоеме с учетом рож экосистемы.

Реализация метода восстановления данных с помощью алгоритма дифференциальной аппросимации;

Реализация схемы решения краевой задачи ламинарной ультрафильтрации. -Модель поверхностного стока.

Формирование карта-схемы распределения по территории региона загрязняющего вешества с визуализацией структуры гидрологической сети. Реализация схемы квазилинеаризации.

Программа quality имеет ,несколько вариантов расчета качества вода в соответствии с описанными в гл. 2 алгбритмами. Выбор одного из них осуществляется по желанию пользователя. Для. использования процедуры inter в форме файла необходимо задать набор данных измерений й указать масштаб времени. Результат аппросимации можно визуализировать в графической форме или распечатать в цифровом, виде. Программы plow; approx и cells выполнены в виде функций-, входящих в библиотеку стандартных моделей транслятора с алгоритмического языка Си.

Предметом гл. 4 "Обработка данных экспериментальных измерений на территории Вьетнама" является- обработка экспериментальных

данных измерение качества воды на территории СРВ и проведение вычислительных экспериментов. В качестве исходных данных использованы результаты российско-вьетнамских экологических экспедиций в ноябре 1992 и декабре 1994 гг. по испытанию Адаптивного Идентификатора (ЛИ) (Алешин, Климов, 1980;. 1992).

Используем модели килом и оиАЫТУ для параметризации качества воды в пункте измерения на р. Донг Най. Во время •■ натурных экспериментов 13' и 14 ноября 1992г. измерялись спектральные характеристики отраженного и рассеянного излучения " от неба, прибрежной растительности, поверхности реки и ва . глубинах до 2м. Будем'считать, что на качество воды влияют • только осадки неповерхностный сток с прилегающих территорий, т.е. в схеме рис; 1 учитываются'потоки «г,т,ь,в,у,к и У. • Прилегающие к реке территории заняты рисовыми плантациями, тропическим лесом и влажными тропическими зарослями. По данным Тропического Центра в г.Хошимин в рассматриваемом случае можно принять следующие оценки: для т + ь (шп): рис - 829 (сухой > сезон), 858 (мокрый сезон); тропический лес - 3161 (сухой • сезон), 3434 (мокрый сезон); влажные заросла - 3867 (сухой сезон), 3877(мокрый сезон). Принимая At = 1 сут. я считая длительности сухого и мокрого сезонов равпнми 6. мес. рассчи-тиваем, суммарный поток т + ь в ам/сут, считая его неизменным за сезон. В условиях ванн г.Хошимина такое допущение вполне оправдано, т.к. стабильность температурного • режима достаточно высокая. В табл., 2 приведены результаты моделирования динамики потоков воды г зону водозаборной станции. Территория влияния определена размерами 200м от правого берега р.Донг Най и 5км вверх по течению. Считается, что стоки с левого берега не влияют на качество.вода в водозаборном пункте. Статистические данные о месячных сушах осадкой (В,9) и испарении (7,1.) взяты из работы ТЬапЬ,. ИлЬ (1991)*

На основе данных о содержании химических элементов в почве и осадках по данным Тропического Центра рассчитывается качество . вода в водозаборном, пункте; Результаты моделирования приведены .

Таблица 2.

Месяц К/Ко Стандарное отклонение Коэффициент вариации | Гладкость | Размах

январь 1.00 .22 .22 0.57 1.27

февраль 0.71 .22 .31 0.63 1.14

март 0.56 .22 .39 1.57 1.26

апрель 0.42 .18 .42 2.11 1.07

май 0.39 .14 .36 2.23 0.80

ишь 0.44 .14 .33 1.74 0.92

июль I.I7 .37 .32 0.84 2.01

август 4.53 .98 .18 -0.11 5.12

сентябрь 5.42 1.00 .21 -0.03 4.81

октябрь 3.71 .78 .25 0.53 4.65

ноябрь 1:95 .48 .22 0.41 2.18

декабрь I.3I .30 .23 0.88 1.73

на рис.2. Видно, что качество вода в р.Донг Най имеет ярко выраженную сезонную изменчивость. Решение обратной задачи дает значительное содержание.желтого вещества и хлорофилла в воде в течение периода измерений. На основе этих данных рассчитывается содержание бактериопланктона и оценивается динамика седиментации химических элементов е последующим выносом их из зоны водозабора.

На территории Южного Вьетнама имеются большие прибрежные территории, занятые искусственными водоемами для разведения креветок. Знание режима формирования солености вода в них важно для оптимизации продукции креветок (Дорошенко и др., 1992). Такой расчет проводится с помощью моделей REGION и QUALITY для <?ети водоемов в провинции Бариа, где проводились испытания АИ в 1992г. Пример восстановления солености приведен в табл.3.

Во время измерений в ноябре 1992г. и декабре 1994г. на р.Сайгон были оценены уровни нефтяного загрязнения. Было установлено, что уровень содержания нефтепродуктов в воде

цзсяцы года

Рис. 2. Динамика качества воды на водозаборной станции г. Хошимина на р. Донг Най. Звездочкой отмечены данные измерений.

Таблица 3. Сопоставление результатов восстановления солености зоды в секциях аквагеосистеш в провинции Бариа. ае^- коэффициенты пропускания воды между секциями.

Номер секции 1 а^ = 1(1=1+9) ае1= 0.5(1=1+9) Измеренное значение Б* , Средняя погрешность %

Б* , * %£>

1 1 30 29.5 — _

2 30.6 30.1 - -

3 30.4 30.1 - -

4 30.5 29.4 28.6 4.0

5 30.1 29-7 29.4 1.8

6 30.2 29.8 29.3 2.5

7 зо.з 30.2 - -

8 30.7 30.2 - -

9 зо.з 30.0 - -

10 30.4 30.0 - -

11 32.5 31.4 зо.з 5.8

12 32.1 31.2 32.0 1.1

13 32.1 ' 31.3 - -

14 32.1 31.1 - -

15 32.3 31.1 32.0 0.1

16 32.4 31.2 - -

17 32.6 31.9 32.5 0.1

18 32.9 32.1 33.7- з.б

19 32.8 31.8 -

20 32.7 32.1 33.3 2.7

21 . 32.9 32.0 . - -

22 32.8 32.2 34.1 4.7

несмотря на быстрое течение и высокий коэффициент турбулентного перемешивания существенно неоднороден и нефтяное загрязнение

распространяется объемными сгустками средних размеров 0.5-1М. Как показывает опыт многих авторов в таких условиях невозможно эффективно использовать традиционные модели речных потоков, чтобы рассчитать динамику загрязнения реки. Для этой цели используем модель inter , которая имеет то преимущество, что она не требует априорных знаний о гидрологических параметрах. На рис. 3 приведены результаты применения модели INTER для интерполяции во времени эмпирической функции o(t), полученной в ноябре 1992г. и декабре 1994г. в районе г.Хошимина на р.Сайгон.

Как видно из рис.3 функция 0(t) быстро изменяется, не проявляя подчинения явно выраженной закономерности. Однако диапазон изменения 0(t) устойчив и составляет 1.6+9.8 мг/м? Интервал времени между минимальным и максимальным значением 0(t) колеблется от. 4 до 8 часов, что согласуется с ритмом приливно-отливных процессов, амплитуда которых в точке измерения достигает 120-150см. Максимальное расхождение между измеренными и восстановленными значениями функции 0 ( t ) составило 2.4 мг/м3(24Я).

Аналогичные расчеты по восстановлению значения качества воды проведены для зоны поступления сточных вод зоопарка г.Хошимина в р. Сайгон. Расчеты показали приемлемость процедур! INTER для восстановления содержания органического вещества, хлорофилла, минерализации и содержания желтого вещества в сточной воде с точностью до 15%.

Для демонстрации эффективности описанного в гл. 3 алгоритма проведены расчеты трансмембранной скорости vw при различных значениях параметров эксперимента. Из приведенных на рис. 4 зависимостей видно, что трансмембранная скорость возрастает, если растет продольная скорость или уменьшается концентрация на входе в канал и если увеличивается коэффициент диффузии или уменьшается диаметр канала. Трансмембранная скорость очень чувствительна к изменению коэффициента селективности. Так изменение селективности всего на 2% (от 98 до 100$) уменьшает трансмембранную скорость в несколько раз. Данное обстоятель-

13 ноября 1993 г.

15 ноября 1992 г.

Рис. 3. Вариации среднечасовых колебаний концентрации нефти ■ 0( мг в куб. м) в воде р. Сайгон в черте г. Хошимина . (СРВ). Измерения проводились в одной точке на середине реки.- Кружочками помечены измерения, учтенные программой INTER. Звездочками отмечег^ измерения, не учитывавшиеся программой INTER.

Рис. 4. Трансмембранная скорость при различных значениях концентрации (а) и коэффициента селективности (б) на входе в канал, ей 1- с0/с, =0.01; 2- 0.02; 3- 0.0а б: 1- ^ =1, 2- СрО. 99, 3- Ц~-0.98.

ство может быть причиной, затрудняющей точное определение рабочего режима ультрафильтрационных аппаратов. Результаты расчетов показывают также, что в случае образования слоя геля на мембране увеличение давления слабо влияет на трансмембранную скорость.

В заключении формулируются основные результаты диссертации.

1.Разработана типовая математическая модель водного баланса ограниченной территории с учетом условий гидрофизического мониторинга. Модель включает блоки расчета динамических характеристик системы "гидросфера-почва-атмосфера".

2.Предложена методика включения модели аквагеосистемы в структуру гидрофизического мониторинга. Методика основана на комплексном использовании алгоритмов обработки данных измерений и совмещении параметрического пространства эксперимента с моделью аквагеосистемы.

3.Предложен алгоритм восстановления данных, оснований на аппроксимации измеренных величин системой обыкновенных дифференциальных уравнений с неизвестными коэффициентами. Этот алгоритм позволяет синтезировать универсальную модель изучаемого объекта в условиях априорной неопределенности относительно его параметров.

4.Сформулирована и изучена модель процесса ультрафильтрации в осесимметричных каналах в условиях ламинарного потока. На основе модели и численого алгоритма ее компьютерной реализации получены зависимости трансмембранной скорости от совокупности гидрофизических параметров, определяющих условия фильтрации.

5.Предложен метод приближенного пошагового решения задач Коши, возникающих при компьютерной реализации развитых моделей функционирования гидрофизических объектов. Дана оценка точности метода и выведены рекуррентные формулы для реализации вычислительной процедуры поиска решений.

6.Создано программное обеспечение для реализации развитых методик, алгоритмов и моделей в вычислительном эксперименте. На его основе проведена обработка экспериментальных данных по изучению динамических характеристик водных объектов на

территории Юкного Вьетнама.

7.На основе данных натурных измерений содержания загрязняющих веществ в различных водоемах Юкного Вьетнама в 1992 и 1994 гг. даны оценки эффективности развитого программного обеспечения и впервые получены характеристики качества воды в р. Донг Най, р. Сайгон, сточных вод г.Хошимин и заливных территорий в провинции Бариа.

Основные результаты диссертации отражены, в следующих работах:

1.Байков В.И., Фам Сон.

Ламинарная ультрафильтрация в осесимметричных каналах. В сб.: Проблемы тепло и массопереноса - 91, Минск; АНК ИТМО им. A.B. Лыкова АНБ, 1991. С. 99-105.

2.Pham Son.

A model for the heat and mass transfer in porous media with a moving liquid-gas boundary and phase transition. Communication of the Institute of Mechanics, HoGhiiiinh City, N2, Jan 1990. P.68-73.

3.Крапивин В.Ф., Климов B.B., Pham Huu Tri, Pham Son. Алгоритм поиска устойчивых стратегий в бесконечных играх с кусочно-постоянной функцией выигрыша. В сб.: Проблемы экоин-форматики, М.: Препринт ИРЭ РАН, 1994. С. 84-88.

4.Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Фам Хи Чи, Фам Шон. Формирование баз данных на основе геоинформационного мониторинга природных объектов СРВ. Труды 2-го мевдународного симпозиума "Проблемы экоинформатшси", Москва 14-15 ноября 1994г. Ы.: ИРЭ РАН, 1994. С. 69-73.

5.Бородин Л.Ф., Куцевич И.В., Huynii Ва Lan, Pham Son. Радиотепловые аспекты изучения лесо-болотных комплексов. В сб.:Проблемы экоинформатшси Ы.: Препринт ИРЭ РАН 1994. С. 106-1 OS.

6.Cu Thanh Son, Sun Yi, Tran Luu Cuong, Pham Son. Возмозности применения последовательного анализа в гидрофизическом мониторинге. В Сб.: Проблемы экоинформатики, Ii. : ПрепринтИРЭ РАН, 1994. С. 91-95.

Подписано в печать 29.05.1995 г. Формат 60xb4/16e Ооъем 1,39 усл.п.л. Тираж 100 экз. Ротащлшт ИРЭ РАН. Зак. 47.