Особенности моделирования озерных экосистем

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Февраля 2012 в 22:18, курсовая работа

Описание работы

Цель работы. Изучить особенности моделирования озерных экосистем.
Задачи:
1. ознакомится с особенностями моделирования озерных экосистем на примере оз. Пестрое
2. дать обоснование математическому моделированию экосистемы озера Пестрое;
3. оценить использование моделирования как одного из важнейших современных методов восстановления озерной экосистемы на примере озера Пестрое.

Содержание работы

Введение 3
ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ ОЗЕРНЫХ ЭКОСИСТЕМ
4
ГЛАВА 2 МИКРОБИОЛОГИЧЕСКАЯ ОЧИСТКА ВОДОЕМОВ БИОПРЕПАРАТОМ МИКРОЗИМ ПОНД ТРИТ 7
ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОСИСТЕМЫ ОЗЕРА ПЕСТРОЕ, КАК ВОЗМОЖНЫЙ МЕТОД ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЭКОСИСТЕМЫ


10
3.1 Общая характеристика озера Пестрое 10
3.2 Математическая модель воспроизведения сложных видов макрофитов 11
3.3 Фитопланктонное сообщество озера Пестрое и его модель 16
3.4 Зоопланктон, как единый компонент водной экосистемы и его моделирование 23
3.5 Моделирование анаэробных процессов 25
Заключение и выводы 29
Список литературы

Файлы: 1 файл

РОДИОН ГОТОВАЯ КУРСОВпестрое.doc

— 468.50 Кб (Скачать файл)

      Kaмmax = максимум скорости отмирания, сут-1. 

      Эта скорость отмирания представляет вместе как естественную смертность, так  и смертность от хищника.

      Рост  фитопланктона не происходит в отсутствии света. Рост фитопланктона не может превысить лимит установленный запасом биогенов на заданном шаге по времени. Выделения водорослей не могут превышать скорости роста водорослей.

      Расчетные данные

      На  рисунках 6-8 представлены данные прогнозного расчета фитопланктона.

      Расчетные данные показывают, что в естественном состоянии идет непрерывное увеличение биомассы сине-зеленых водорослей до первой декады сентября. Преобладание Microcystis aeruginosa, выделяющего в воду очень опасный токсин микроцистин, является основной проблемой, обуславливающей токсичные свойства воды озера на экосистему и человека.

      

      Рисунок 6 – Расчетные и прогнозные данные концентрации сине-зеленых водорослей в озере Пестрое [4,8,9,10]. 

      Использование полной дозировки препарата МИКРОЗИМ «ПОНД ТРИТ» замедляет рост Microcystis aeruginosa более чем в 2 раза.

      Применение  метода наноактивации воды по данному  показателю качества воды имеет сходную  динамику с применением полной дозировки, но экономически эффективнее. 
 

      

      Рисунок 7 – Расчетные и прогнозные данные концентрации диатомовых водорослей в озере Пестрое.

      Расчетные и прогнозные данные для диатомовых и зеленых водорослей выявили  интересную динамику: естественный рост и применение полной дозировки препарата  МИКРОЗИМ «ПОНД ТРИТ» почти идентичны, поскольку препарат почти не подавляет рост этих групп фитопланктона, а применение метода наноактивации воды по данному показателю качества воды дает увеличение биомассы в среднем на 25%. Таким образом, наряду с очисткой водоема возрастает полезная продуктивность водоема [13]..

      

      Рисунок 8 – Расчетные и прогнозные данные концентрации зеленых водорослей в озере Пестрое [4,15]. 
 

      3.4 Зоопланктон, как единый компонент водной экосистемы и его моделирование 
 

      Питание и рост зоопланктона обеспечивается водорослями, детритом и другим зоопланктоном. Потери биомассы происходят за счет смертности (включая хищничество), дыхание / выделение. Зоопланктон рассчитывается как единый компонент.

          

      Рисунок 9 – Внутренний поток между зоопланктоном и другими боксами [4,16]. 

      Следуя  из рисунка 9, уравнение изменения скорости для эпифитона имеет вид:

                                                                         (17) 

      FLDOM = концентрация неустойчивых частиц органических веществ (г/м3);

      Fa = концентрация фитопланктона (г/м3);

      F zoo = концентрация зоопланктона (г/м3);

      Kzm  = отмирание зоопланктона (сут-1);

      K z max = максимальная скорость прироста для зоопланктона (сут-1);

      K zr = дыхание зоопланктона (сут-1);

      Z1/2 = коэффициент полунасыщения для прироста зоопланктона (г/м3);

      Zе = коэффициент эффективности питания зоопланктона;

      ZL = коэффициент наименьшей пороговой концентрации питания зоопланктона (г/м3);

      = множитель изменения температуры для восходящей ветви кривой зоопланктона;

      = множитель изменения температуры для нисходящей ветви кривой зоопланктона;

       = коэффициент предпочтения питания  фитопланктоном;

       = коэффициент предпочтения питания  зоопланктоном;

       = коэффициент предпочтения питания  органическим веществом.

      Расчетные данные

      На  рисунке 10 представлены данные прогнозного расчета зоопланктона.

      

      Рисунок 10 – Расчетные и прогнозные данные биомассы зоопланктона в озере Пестрое [4,17]. 

      Расчетные данные показывают, что в естественном состоянии на июль приходится максимум биомассы зоопланктона. В дальнейшем, в силу усиления токсичных свойств воды наблюдаются резкое снижение, с незначительными колебанием в сторону увеличения во взаимосвязи с температурным режимом.

      Прогнозные  данные демонстрируют эффективное  воздействие полной дозировки препарата МИКРОЗИМ «ПОНД ТРИТ». К июлю под действием препарата количество сине-зеленых водорослей снижается более чем вдвое, разрушаются органические загрязнители, повышается количество растворенного кислорода, как следствие, пик максимума биомассы зоопланктона приходится на июль-август, а снижение происходит в основном в силу температурного фактора.

      Прогноз для применения метода наноактивации  воды в сочетании с половинной дозировкой препарата МИКРОЗИМ «ПОНД ТРИТ» показывает еще большую эффективность на увеличение биомассы зоопланктона и усиливает воздействие препарата на 20%. 
 

      3.5 Моделирование анаэробных процессов 
 

      Кислород  является одним из наиболее важных элементов в водных экосистемах. Он существенен для высших форм жизни, контролирует многие химические реакции через окисление и является идентификатором, указывающим на общее "здоровье" водных систем.

      Возможность моделировать анаэробные процессы является важным, так как при этом обеспечивается информация о потенциальных проблемах с качеством воды. Результаты моделирования могут быть использованы для того, чтобы идентифицировать возможности истощения кислорода и воздействие на него различных факторов контроля воды [18].

      Если  есть единственная переменная, измерения  в водных экосистемах, которая дает максимум информации о состоянии системы, то такой переменной является концентрация растворенного кислорода. 

        
 
 
 
 
 

        
 
 
 
 
 
 
 
 

      Рисунок 11 – Внутренний поток между растворенным кислородом и другими боксами [4,10]. 

      Следуя  рисунку 11, уравнение изменения скорости для растворенного кислорода имеет вид:

        

        
 

                                                       

                                                                                                                              (18) 

        
 

      где:

      dОМ = кислородный стехиометрический коэффициент для ОВ;

      dNН4 = = кислородный стехиометрический коэффициент для нитрификации;

       NH4  = множитель температурной зависимости для нитрификации;

       ОM  = множитель температурной зависимости для разложения ОВ;

      RBOD = преобразование модельного УБПК в исходный УБПК;

      Q = множитель изменения температуры БПК;

      V = объем ячейки, м3;

      Т = температура, 0С;

      Аsed = площадь поверхности частиц осадка, м2;

      Аsur = площадь поверхности воды, м2;

      Каg = скорость роста водорослей, сут-1;

      Каr = скорость ночного дыхания водорослей, сут-1;

      Кеg = скорость роста эпифитона, сут-1;

      Кеr = скорость ночного дыхания эпифитона, сут-1;

      КNH4 = скорость разложения аммония (нитрификация), сут-1;

      КLDOM = скорость разложения неустойчивого ОВ, сут-1;

      КRDOM = скорость разложения устойчивого ОВ, сут-1;

      КLРOM = скорость разложения лабильного КОВ, сут-1;

      КRРOM = скорость разложения устойчивого КОВ, сут-1;

      КBOD = скорость разложения УБПК, сут-1;

      Кsed = скорость разложения осадка, сут-1;

      SOD = потребление кислорода осадками, г/(м2 сут) ;

      КL = скорость обмена кислородом на границе раздела (вода-воздух), м/сек;

      ФNH4 = концентрация аммония-азота, г/м3;

      Фа = концентрация водорослей, г/м3;

      Фе = концентрация эпифитона, г/м3;

      ФLDOM = концентрация неустойчивого ОВ, г/м3;

      ФRDOM = концентрация устойчивого ОВ, г/м3;

      ФLРOM = концентрация лабильного МОВ, г/м3;

      ФRРOM = концентрация устойчивого МОВ, г/м3;

      ФВOD = концентрация УБПК, г/м3;

      Фsed = концентрация органических осадков, сут-1;

      ФDO = концентрация растворенного кислорода, г/м3;

      Ф\ DO = концентрация насыщенного при данной температуре растворенного кислорода, г/м3. 

      Расчетные данные

      Расчет  растворенного кислорода ведется на заключительном этапе, на основании результатов, полученных во взаимосвязанных боксах. Для тех параметров, для которых математическое моделирование не производилось в уравнение подставляются фактически измеренные данные.

      На рисунке 12 представлены данные прогнозного расчета растворенного кислорода.

      

      Рисунок 12 – Расчетные и прогнозные данные концентрации растворенного кислорода в озере Пестрое.

      Расчетные данные показывают, что в естественном состоянии в озерной воде содержится высокое содержание растворенного кислорода, благодаря хорошей аэрации за счет ветрового перемешивания.

      Прогнозные  данные демонстрируют эффективное  воздействие полной дозировки препарата МИКРОЗИМ «ПОНД ТРИТ». Концентрация растворенного кислорода повышается в среднем на 20% за счет пробиотического ускорения отмирания вредных и патогенных микроорганизмов в водоеме, а также разложения гниющих органических веществ [19].

Информация о работе Особенности моделирования озерных экосистем