ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.04.2021

Просмотров: 2218

Скачиваний: 4

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

180

ются в зависимости от сезона. Эти изменения носят периодический ха-

рактер от года к году.

характер изменения средних показателей хлорофилла не претерпевает

существенных различий в смысле годовой динамики при условии, что

соответствующие показатели среды, а именно освещенность и темпера-

тура, также носят стабильный характер годовых колебаний.

Предложен и апробирован модельный характер зависимости средней концен-

трации хлорофилла в поверхностном слое воды от показателей освещенности

и температуры.

Параметры модели уточнены на основе данных спутниковых наблюдений за

2008-2010 гг. На их основе составлен прогнозный расчет динамических изме-

нений концентрации хлорофилла на следующий годовой период.

На основе литературных данных о выборе ассимиляционного числа по реги-

ональному признаку, сделан оценочный расчет первичной продукции по дан-

ным спутниковых наблюдений за четырехлетний период с 2008 по 2011 год.

Проведено статистическое оценивание полученных числовых результатов, ко-

торое позволяет рассматривать предложенный модельный подход в качестве

основы для построения адекватных оценок показателей процесса фотосинте-

тической активности и первичного продуцирования на основе спутниковой

информации.

Список литературы

1.

Лупян Е.А., Саворский В.П., Шокин Ю.И., Алексанин А.И., Назиров Р.Р., Недо-
лужко И .В., Панова О.Ю. Современные подходы и технологии организации ра-
боты с данными дистанционного зондирования Земли для решения научных за-
дач. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012.
Т.9.№5.С.21-44.

2.

Абросов Н.С., Боголюбов А.Г. Экологические и генетические закономерности сосу-
ществования и коэволюции видов. Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1988.
- 333 с.

3.

Моисеев П.А. Биологические ресурсы Мирового океан // М.: Агропромиздат, 1989,
368 с.

4.

Алексанин А.И., Ким В., Орлова, Т.Ю., Стоник И.В., Шевченко О.Г. Фитопланктон
залива Петра Великого и задача его дистанционного зондирования // Океанология.
2012. Т. 52, №2, С. 239-250.

5.

Звалинский В.И., Недашковский А.П., Сагалаев С.Г., Тищенко П.Я., Швецова М.Г.
Биогенные элементы и первичная продукция в эстуарии реки Раздольной (Амурский
залив Японского моря) // Биология моря. 2005, Т.31, №2, С.107-116.

6.

Насибулина Б.М., Курочкина Т.Ф., Шаплыгина Ю.Н. Оценка запасов планктонных
и донных ценозов как кормовых ресурсов в водоемах дельты Волги // Естественные
науки .2012. №2(39).

7.

Йоргенсен С.Е. Управление озерными системами. М.: Агропромиздат, 1985.

8.

Helen S. Findlay, Andrew Yool, Marianna Nodale, Jonathan W. Pitchford. Modelling
of autumn plankton bloom dynamics // J. Plankton Res. February 2006 Vol.28 (2), P.
209-220. doi: 10.1093/plankt/fbi114.

9.

Kyung-Ae Park, Ji-Eun Park, Min-Sun Lee and Chang-Keun Kang. Comparison of
Composite Methods of Satellite Chlorophyll-a Concentration Data in the East Sea. Korean
Journal of Remote Sensing, Vol.28, No.6, 2012, P.635-651.

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

181

10.

M. A. Mustapha, S. Sei-Ichi, and T. Lihan. Satellite-measured seasonal variations in
primary production in the scallop-farming region of the Okhotsk Sea // ICES Journal of
Marine Science Vol.66(7), P. 1557-1569. doi: 10.1093/icesjms/fsp142.

11.

Michael J. Sauer, C. S. Roesler, P. J. Werdell, A. Barnard. Under the hood of satellite
empirical chlorophyll a algorithms: revealing the dependencies of maximum band ratio
algorithms on inherent optical properties. 2012 / Vol. 20, No. 19 / OPTICS EXPRESS.

12.

Ryabov A.B., Rudolf L., Blasius B. Vertical distribution and composition of
phytoplankton under the influence of an upper mixed layer // Journal of Theoretical
Biology. 2010, 263, p. 120-133.

13.

Xiao-Gang Xing, Dong-Zhi Zhao, Yu-Guang Liu, Jian-Hong Yang, Peng Xiu1, Lin Wang.
An Overview of Remote Sensing of Chlorophyll Fluorescence. Ocean Science Journal, Vol.
42, No. 1, P.49-59. 2007.

14.

Y. Tanaka, H. Mano. Functional traits of herbivores and food chain efficiency in a simple
aquatic community model // Ecological Modelling 237– 238 (2012) 88–100.

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

УДК 627.157

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

НЕУСТАНОВИВШЕГОСЯ РУСЛОВОГО

ПРОЦЕССА

И.И. Потапов

ВЦ ДВО РАН

Россия, 680000, ул. Ким Ю Чена, 65

E-mail:

potapovii@rambler.ru

К.С. Снигур

ВЦ ДВО РАН

Россия, 680000, ул. Ким Ю Чена, 65

E-mail:

snigur_ks@rambler.ru

Ключевые слова:

русловые процессы, математическое моделирование, ка-

верна, данные наносы

Предложена одномерная по пространству русловая математическая модель.
Модель включает в себя: стационарное уравнения движения водного потока,
определенное в рамках приближения мелкой воды, неравновесное уравнение
переноса взвешенных наносов, уравнение баланса наносов, определяющее
эволюцию геометрии донной поверхности. В модели использована ориги-
нальная равновесная формула движения влекомых наносов, учитывающая
влияние морфологии дна, физико-механических и гранулометрических па-
раметров донного материала на процесс транспорта влекомых наносов. Фор-
мула не содержит в себе феноменологических параметров. В качестве вери-
фикации модели рассмотрена задача об изменении геометрии поперечной
русловой прорези при движении над ней гидродинамического потока. Вы-
полнено сравнение полученных решений с экспериментальными данными и
расчетами других авторов.

Введение

В работе предложена одномерная русловая математическая модель, учитыва-

ющая транспорт донного материала во влекомом и взвешенном состоянии. В отли-

чие от аналогичных моделей других авторов [1, 2, 3, 4], предложенная модель не

содержит в себе феноменологических параметров связанных с морфологическим

процессом. Все используемые в модели феноменологические константы относятся к

гидравлической части модели и модели транспорта взвешенных наносов. В качестве

транспортного уравнения влекомых наносов используется формула предложенная

в работе [5]. Формула учитывает влияние морфологии дна, физико-механических

и гранулометрических параметров донного материала на процесс транспорта вле-

комых наносов. Достоинством данной формулы является отсутствие в ней феноме-

нологических параметров. В качестве верификации модели рассмотрена задача об

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

183

изменении геометрии поперечной русловой прорези при движении над ней гидроди-

намического потока. Выполнено сравнение полученных решений с эксперименталь-

ными данными и расчетами других авторов.

1.

Математическая формулировка задачи

Предложенная математическая модель руслового потока включает в себя: -

уравнение мелкой воды [6]

∂x

U

2

2

g

+

η

+

τ

g

w

= 0

,

Q

=

U H

;

(1)

- уравнение переноса взвешенных наносов [2, 7]

∂S

∂t

+

∂SU

∂x

=

α

W

H

(

S

S

);

(2)

- уравнение Эйснера [5]

(1

ε

)

ρ

s

∂ζ

∂t

+

∂G

∂x

=

α

W

H

(

S

S

)

.

(3)

Математическая постановка (1) (3) замыкается начальными условиями

ζ

(

x,

0) =

ζ

0

(

x

)

,

S

(

x,

0) =

S

(

x

)

(4)

и граничными условиями

ζ

(

L, t

) =

∂ζ

∂x

=

J,

G

(0

, t

) =

G

0

,

H

(

L, t

) =

H

0

.

(5)

Здесь

x, t

– пространственная и временная координата соответственно,

U

– осреднен-

ная по глубине скорость потока, Н – глубина потока,

Q

– расход потока,

η

=

H

+

ζ

– уровень свободной поверхности,

ζ

– уровень донной поверхности,

τ

– придонные

касательные напряжения,

ρ

w

– плотность воды,

ρ

s

– плотность песка,

g

– ускоре-

ние свободного падения,

S

– средняя субстанциальная мутность (находимая путем

осреднения мутности по живому сечению потока без учета скорости течения),

S

– транспортирующая способность потока,

W

= 67

.

7

(

ρ

s

ρ

w

)

d

ρ

w

– гидравлическая

крупность [8],

d

– диаметр частиц,

ε

– пористость донного материала,

G

– удель-

ный массовый расход влекомых наносов,

J

– основной уклон донной поверхности,

G

0

– удельный массовый расход влекомых наносов на входе в расчетную область,

H

0

–глубина потока на выходе из расчетной области. Транспортирующая способ-

ность потока

S

зависит от скорости течения воды

U

, глубины

H

и гидравлической

крупности

W

, а так же от условия взмучивания-осаждения донных частиц [7]

S

=

0

.

2

U

3

W

g

H

,

W < u

0

,

W

>

u

,

u

=

r

τ

ρ

w

.

(6)

Для определения напряжений гидравлического сопротивления потоку

τ

использу-

ется формула Шези [9]

τ

=

ρ

w

g

U

2

C

2

,

C

=

1

n

s

H

1
6

,

(7)

в которой коэффициент шероховатости

n

s

выражается как

n

s

=

H

2
3

J

U

.

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.


background image

184

Поток влекомых наносов

G

определяется по формуле Петрова [5]

G

=

G

0

τ

3
2

(1

χ

)

1

tan

ϕ

cos

γ

1

χ

2

∂ζ

∂x

,

(8)

G

0

=

4

3

ρ

s

m

(1

χ

)

κ

ρ

s

(

ρ

s

ρ

w

)

g

tan

ϕ

cos

γ

,

m

=

(

1

,

χ

6

1

0

,

χ >

1

,

χ

=

r

τ

τ

,

τ

=

3

8

κ

2

d

(

ρ

s

ρ

w

)

g

tan

ϕ

cos

γ

c

x

,

(9)

где

τ

– критическое придонное касательное напряжение,

ϕ

– угол внутреннего тре-

ния частиц,

c

x

– лобовое сопротивление частиц,

γ

– острый угол между нормалью

к поверхности дна и вертикальной линией,

κ

= 0

.

4

– постоянная Кармана.

2.

Алгоритм решения задачи

Задача (1) (9) решается с помощью метода конечных разностей. Построим

явную двухслойную по времени и симметричную по пространству разностную схему.

Воспользуемся равномерной сеткой по пространству с узлами

x

i

=

i

x, i

= 0

..N

и

шагом

x

=

L

N

1

, на которой определены основные неизвестные величины

H

,

U

,

S

,

ζ

. Используется также вспомогательная сетка по пространству с узлами

x

i

+

1
2

=

(

i

+ 0

.

5)∆

x

,

0

6

i

6

N

1

, на которой определены вспомогательные неизвестные

величины

τ

,

χ

,

G

0

,

G

. Сетка по времени состоит из слоев

t

n

=

n

t, n

= 0

..N

t

с

шагом

t

=

T

N

t

1

, где

N

t

– количество временных слоев,

T

– характерное время

наболюдения. Индекс временного слоя

n

+ 1

опускается там, где это не вызывает

противоречий. Для решения задачи был предложен следующий алгоритм:

1. Вводим параметры гидродинамики и донного материала;

2. Устанавливаем начальные условия для

ζ

и

H

из (4);

3. Начиная с

(

N

1)

-ого и заканчивая

1

-ым пространственным узлом выполняем

решение задачи гидродинамики методом обратного хода [10]:

(a) Исходя из условия

H

N

=

H

0

, вычисляем глубину на предыдущем про-

странственном узле по формуле

H

i

1

=

H

i

+ ∆

x

ζ

i

ζ

i

1

x

+

λF r

i

1

F r

i

1

3

λ

x

2

H

i

F r

i

=

U

2

i

g

H

i

,

λ

=

g

C

2

;

(10)

(b) Зная постоянный по области расход потока, вычисляем скорость потока

в том же узле

U

i

1

=

Q

H

i

1

.

(11)

4. Для решения русловой части модели вычисляем значения параметров

τ

i

+

1
2

,

τ

i

+

1
2

,

χ

i

+

1
2

по следующим формулам

τ

i

=

ρ

w

g

U

2

i

C

2

i

,

χ

i

=

r

τ

i

τ

i

,

τ

i

=

3

8

κ

2

d

(

ρ

s

ρ

w

)

g

tan

ϕ

cos

γ

i

c

x

,

(12)

cos

γ

i

=

x

p

x

2

+ (

ζ

i

+1

ζ

i

)

2

,

τ

i

+

1
2

= 0

.

5(

τ

i

+

τ

i

+1

)

,

τ

i

1
2

= 0

.

5(

τ

i

+

τ

i

1

)

,

χ

i

+

1
2

= 0

.

5(

χ

i

+

χ

i

+1

)

,

χ

i

1
2

= 0

.

5(

χ

i

+

χ

i

1

);

Сборник материалов XXXVII Дальневосточной Математической Школы-Семинара

имени академика Е.В. Золотова, Владивосток, 8 – 14 сентября 2013 г.