Моделирование состояния экосистемы промышленного узла.
Геоинформационные системы (ГИС) в настоящее время становятся универсальной средой для интеграции самых различных информационных технологий и построения многофункциональных корпоративных информа-ционно-аналитических и управляющих систем. В частности ГИС-технологии - эффективное средство оптимизации рационального природо-пользования и защиты окружающей среды.
В данной работе рассматриваются вопросы, связанные с созданием пространственной информационной модели Тамбовского промышленного узла. Она включает в себя: отображение рельефа местности и подземных го-ризонтов с их геологическими и гидрогеологическими характеристиками, в том числе и пластов, используемых для закачки сильнозагрязненных про-мышленных сточных вод; промышленные объекты различного назначения (предприятия, станция биохимической очистки сточных вод и т.п.); природ-ные объекты (озера, участок реки Цны и ее притоки); известные источники образования загрязнений поверхностных и подземных вод; нагнетательные и барражные скважины химического предприятия с данными об объемах за-качки сточных вод в глубокие водонепроницаемые слои и барражного отбо-ра воды; водозаборные скважины с данными об объемах отбора воды на различные нужды; наблюдательные скважины и их характеристики; створы реки и другие точки (пункты) отбора проб воды поверхностных водоемов; данные натурных наблюдений за состоянием подземных и поверхностных вод узла, источники выбросов вредных примесей в атмосферный воздух и т.д. При создании пространства в качестве базового программного обеспе-чения авторами использованы компоненты ГИС ArcInfo версии 8.02, а для получения пространственного изображения объектов - ArcView GIS 3.2 с модулем расширения 3D Analyst. Общий 3D-вид экосистемы промышленного узла приведен на рис. 1.
Рис. 1. Общий 3D-вид экосистемы промышленного узла.
Для моделирования экологического состояния природных объектов: приземного слоя атмосферы, водоемов и подземных горизонтов авторами использованы математические модели, адекватность которых проверена при решении ряда задач промышленной экологии. Среди компонент окружающей среды наиболее ранимой является воздушная среда. Воздушный бассейн является самым "подвижным" компо-нентом биосферы. Основными факторами, определяющими распростране-ние примесей вредных веществ - отходов промышленности в атмосфере, яв-ляется адвекция (горизонтальный перенос) и вертикальная диффузия. При построении математических моделей необходима информация, отражающая:
- параметры источника: скорость выделения примеси, тип источника (точечный, линейный, поверхностный), характер работы источника (мгно-венный, непрерывный), свойства загрязняющего вещества;
- параметры среды: градиент температуры, направление и скорость ветра, облачность, радиация, осадки, значения "фоновых" концентраций примесей в воздухе;
- параметры граничных условий: свойства поверхности (шероховатость, топография, температура), поверхностные потоки воздуха.
Точность математических моделей во многом зависит от полноты учета переменных, входящих в каждую группу. Наиболее часто используемыми являются следующие модели, которые включены в состав библиотеки моделей разрабатываемой системы:
1. "Многоящичная" имитационная модель распространения примесей в воздушном бассейне крупных химических комбинатов Multibox, работаю-щая в режиме "off-line" (Бодров, Попов, 1983). Тип прогнозов: средне- и долгосрочные. Оценка прогноза - вероятностная. Тип источников: поверхностные и приподнятые (одиночные и групповые).
2. Система факельных моделей Plumsys, работающая в режиме "off-line" (Попов, Бодров, Зубаков, 1988). Тип прогнозов: кратко- и среднесроч-ные. Оценка прогноза - вероятностная. Тип источников: одиночные, точечные, приподнятые.
3. Модель авторегрессии Autoreg, работающая в режиме "on-line" (Попов, Перов, Бодров, 1985). Тип прогнозов: оперативные. Оценка прогноза - детерминированная.
4. "Клубковая" модель выделения и распространения примесей Puff-mod, предназначенная для решения задач обнаружения аномально работаю-щих источников в режиме "on-line" (Бодров, Попов, Арзамасцев, 1986). Тип источников: точечные, приподнятые. Оценка прогноза - детерминированная.
5. Расчет предотвращенного ущерба от снижения нагрузки на воздушный бассейн, реализованный в соответствии с рекомендациями работы (Малыгин, Немтинов, Мокрозуб, 1989).
На рис. 2 приведен пример прогнозирования распространения в при-земном слое атмосферы вредных примесей, выбрасываемых из одного из источников.
Рис. 2. Пример прогнозирования распространения вредных примесей в атмосфере.
Геоинформационная модель поверхности рассматриваемого района включает в себя цифровую модель рельефа и серию производных от нее перспективных изображений, подчеркивающих главные ландшафтные особенности, специфику рельефа.
Все поверхностные водоемы промузла делятся на две группы: природные (река Цна с ее притоками, Архирейский пруд и многочисленные озера в пойме реки Цны) и искусственные (отстойники, предназначенные для усреднения промышленных сточных вод с последующей их закачкой в глубоко залегающие подземные слои). На рис. 3 показаны все основные поверхностные водоемы. Состояние водной среды промузла в основном определяется качеством воды в реке Цне. Река Цна по классификации Огиевского относится к 3-й категории и имеет хозяйственно - питьевое назначение. Для исследуемого участка характерно следующее: среднегодовой расход - 12.3 м.куб./с, русло умеренно извилистое шириной 45-60 м, песчано-илистое, деформирующееся, незначительно заросшее водной растительностью. Прилагаемая местность - наклонная равнина, по левобережью открытая, по правобережью поросшая лесом.
Рис. 3. Основные поверхностные водоемы.
В результате исследования процессов, протекающих в реке, были вы-делены процессы аэробного окисления органики, нитрификации, денитри-фикации, роста и отмирания планктона, реаэрации воды кислородом воздуха, аммонификации белка и мочевины, ионного обмена и другие. При мате-матическом моделировании этих процессов установлена связь между ком-понентами, среди которых в первую очередь выделены: концентрации растворенного кислорода, БПК5, азота органических соединений, аммонийного и нитратного азота, фосфора и др. Прогнозирование качества воды осуществляется с использованием модели, приведенной в работе (Попов, Немтинов, 1992; Nemtinov, Nemtinova, 2000). На рис. 4 в качестве примера показаны гистограммы прогнозируемых значений концентрации растворенного кислорода в контрольных створах реки.
Рис. 4. Гистограммы прогнозируемых значений концентрации растворенного кислорода.
Наряду с прогнозированием качества воды инструментальные средст-ва Arcview позволяют оценить площади пойменных участков реки, которые в зависимости от прогнозов поднятия уровня паводковых вод в весенний период могут быть затоплены.
Рис. 5. Структура подземных слоев.
Для закачки промышленных стоков в глубокозалегающие водоносные горизонты предоставлен горный отвод в двух глубокозалегающих водонос-ных горизонтах живетского яруса среднего девона. Водовмещающими по-родами являются слабосцементированные кварцевые песчаники. Рабочие пласты разделены слоем глинисто-алевролитовых пород, которые являются непроницаемыми отложениями ("Оценка :", 1995).
Анализ условий функционирования системы наблюдательных скважин по их приемистости и оценка распространения закачиваемых стоков в водоносном горизонте в пределах горного отвода осуществляется с помо-щью следующих моделей: геофильтрационной модели, позволяющей полу-чить распределение давлений в нагнетательных скважинах, и геомиграцион-ной модели, с помощью которой осуществляется прогнозирование распро-странения промышленных стоков в водоносном горизонте.
Для создания модели миграции загрязнения природная обстановка представлена в виде двух изолированных неограниченных в плане пластов (см. рис. 6). Параметры фильтрации и массопереноса одинаковы и изотроп-ны для каждого пласта. Породы представлены гомогенной средой. Гидроди-намическая дисперсия в песчаных породах, вследствие малости параметра микродисперсии, принята незначительной. Разность плотностей пластовой воды и закачиваемых промышленных стоков практически несущественна. Таким образом, массоперенос определяется только вынужденной конвекцией (Шестаков, 1995; Fitter, 1994).
Рис. 6. Области распространения загрязнений.
Литература
1. Бодров В.И., Попов Н.С. Имитационная многоящичная модель загрязнения воздушного бассейна химических комбинатов // Проблемы контроля и за-щиты атмосферы от загрязнения: Республ. межвед. сб. науч. тр. - Киев: На-ук. думка, 1983. - № 9. - С. 19 - 27.
2. Попов Н.С., Бодров В.И., Зубаков А.П. и др. Разработка имитационной сис-темы для прогноза загрязнения воздушного бассейна в условиях неопреде-ленности. // Проблемы контроля и защиты атмосферы от загрязнения: Рес-публ. межвед. сб. науч. тр. - Киев: Наук. думка, 1988. - № 13. - С. 53 - 66.
3. Попов Н.С., Перов В.Л., Бодров В.И. и др. Оперативный прогноз загрязнения воздуха на основе авторегрессионных моделей. // Проблемы контроля и за-щиты атмосферы от загрязнения: Республ. межвед. сб. науч. тр. - Киев: На-ук. думка, 1985. - № 11. - С. 33 - 41.
4. Бодров В.И., Попов Н.С., Арзамасцев А.А. Методика обнаружения промыш-ленных источников загрязнения атмосферы работающих в аномальном // Проблемы контроля и защиты атмосферы от загрязнения: Республ. межвед. сб. науч. тр. - Киев: Наук. думка, 1986. - № 12. - С. 36 - 41.
5. Малыгин Е.Н., Немтинов В.А., Мокрозуб В.Г. и др. Оценка эффективности природоохранных мероприятий на химических предприятиях. // Химическая промышленность, 1989. - № 12. - С. 943 - 945.
6. Попов Н.С., Немтинов В.А., Мокрозуб В.Г. Методика автоматизированного моделирования процессов самоочищения реки с малым расходом воды в ус-ловиях неопределенности. // Химическая промышленность. - 1992.- № 9. - С. 545 - 550.
7. Оценка загрязнений подземных вод в районе АО "Пигмент" (г. Тамбов). - М.: АОЗТ "Проектпромстрой", 1995. - 83 с.
8. Fitter C. W. Contaminant Hidrogeology. - MPC, 1994. - 458 p.
9. Шестаков В. М. Гидрогеодинамика. - М.: МГУ, 1995. - 268 с.
|
|
|
|