Модели распространения загрязняющих веществ в воде
В настоящее время при планировании и разработке водоохранных комплексов большое значение имеют расчеты процессов переноса вещества. Однако точные расчеты этих процессов в пространстве и во времени в большинстве случаев невозможны из-за громоздкости или отсутствия аналитического решения уравнения, описывающего распределение концентрации расчетного ингредиента в водоеме или водостоке. Кроме того, число возможных вариантов, как правило, во много раз превышает число реально существующих типовых объектов. Поэтому исследователи и проектировщики прибегают к методам математического моделирования.
Задачи распространения примесей определяются системами уравнений в частных производных, отражающих основные физические законы, описывающие движение жидкости в водоеме и перенос в нем различных веществ. Большинство используемых непрерывных моделей распространения загрязняющего вещества в водоемах включают в себя уравнения Навье — Стокса («гидродинамическую составляющую») и уравнения конвекции — диффузии.
Особенностью многих естественных водотоков (реки, каналы) является их протяженность, слабая искривленность и относительная мелководность. Это может быть использовано для значительного упрощения математического описания рассматриваемых процессов без существенной потери точности результатов, поэтому задача построения редуцированных моделей, адекватно описывающих процесс рассеяния примесей, оказывается весьма актуальной. Выделение же «гидродинамической составляющей» оправданно в случае, когда примесь не оказывает влияния на характер движения жидкости в водоеме.
Наличие эффективного алгоритма и программы расчетов, как правило, целиком определяет возможности применения той или иной модели; отсутствие соответствующего математического аппарата зачастую приводит к необходимости отказа от выбранной концепции моделирования или ее упрощению. Поэтому весьма актуальной представляется проблема численной реализации экологических моделей. Их использование дает возможность сократить дорогостоящие натурные наблюдения и получить уникальные экологические прогнозы.
