Аннотация:
Работа посвящена построению и исследованию взаимосвязанных математических моделей гидрофизики и биологической кинетики, используемых для прогнозирования опасных явлений природного характера, возникающих в мелководных водоемах. На распространение и трансформацию гидробионтов влияют такие физические факторы, как пространственно-трехмерное движение водной среды с учетом адвективного переноса и микротурбулентной диффузии, пространственно-неоднородное распределение температуры, солености и кислорода. Биогенные загрязняющие вещества вызывают рост водорослей, в том числе, токсичных и вредоносных, их массовое развитие может приводить к возникновению опасных явлений в водоеме, включая эвтрофикацию и заморные явления. Построена и исследована трехмерная математическая модель гидродинамики, используемая в работе для расчета поля скоростей водного потока. Для исследования опасных явлений мелководного водоема, связанных с заморными явлениями в нем, разработана пространственно-неоднородная трехмерная ихтиологическая модель динамики промысловой рыбы. Рассмотрены модели наблюдений, параметризованные на основе стехиометрических соотношений, законов Моно, Михаэлиса–Ментен и Митчерлиха–Бауле, описывающие потребление, накопление планктоном и промысловыми рыбами-детритофагами питательных веществ, а также рост гидробионтов в зависимости от пространственного распределения солености и температуры, кислородного режима. Для калибровки и верификации разработанных моделей использовались постоянно пополняемые базы экологических данных, полученные, в том числе, и с помощью экспедиционных исследований Азовского моря и Таганрогского залива. Для повышения точности прогнозного моделирования натурные данные были отфильтрованы на основе алгоритма Калмана. При решении задачи обработки гидрологической информации получены изолинии солености и температуры в поверхностном слое, для чего применен алгоритм распознавания. С помощью алгоритма интерполяции и путем наложения границ области получены более подробные карты глубин, солености и температуры Азовского моря. Разработаны численные методы решения поставленных задач, использующие конечно-разностные схемы, учитывающие степень заполненности контрольных ячеек расчетной области, реализованные на высокопроизводительных вычислительных системах, позволяющие уменьшить погрешность численного решения задачи и сократить время расчетов в несколько раз. На основе численной реализации разработанных моделей проведена реконструкция опасных явлений природного характера, возникающих в мелководном водоеме (связанных с распространением вредных загрязняющих веществ), эвтрофикацию, “цветение водорослей”, вызывающее заморные явления в водоеме.
Библ. 21. Фиг. 12. Табл. 1.
Образец цитирования:
А. М. Атаян, А. В. Никитина, А. И. Сухинов, А. Е. Чистяков, “Математическое моделирование опасных явлений природного характера в мелководном водоеме”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 62:2 (2022), 270–288; Comput. Math. Math. Phys., 61:2 (2022), 269–286
A. I. Sukhinov, O. V. Kolgunova, M. Z. Ghirmay, O. S. Nahom, “Two Dimensional Hydrodynamics Model with Evaporation for Coastal Systems”, CMIT, 7:4 (2024), 9
A. V. Khoperskov, S. S. Khrapov, A. Yu. Klikunova, I. E. Popov, “Efficiency of Using GPUs for Reconstructing the Hydraulic Resistance in River Systems Based on Combination of High Performance Hydrodynamic Simulation and Machine Learning”, Lobachevskii J Math, 45:7 (2024), 3085
Alexander Sukhinov, Yulia Belova, Asya Atayan, N. Yakovenko, M. Gutalj, S. Ignateva, “Modeling of biogeochemical processes in the Azov Sea based on the Azov3D software package”, BIO Web Conf., 145 (2024), 02018
“Тезисы докладов, представленных на Седьмой Международной конференции по стохастическим методам. II”, Теория вероятн. и ее примен., 68:1 (2023), 177–198; “Abstracts of talks given at the 7th International Conference on Stochastic Methods, II”, Theory Probab. Appl., 68:1 (2023), 150–169
Oksana Yu. Vatyukova, Anna Yu. Klikunova, Anna A. Vasilchenko, Alexander A. Voronin, Alexander V. Khoperskov, Mikhail A. Kharitonov, “The Problem of Effective Evacuation of the Population from Floodplains under Threat of Flooding: Algorithmic and Software Support with Shortage of Resources”, Computation, 11:8 (2023), 150
“Тезисы докладов, представленных на Седьмой международной конференции по стохастическим методам. I”, Теория вероятн. и ее примен., 67:4 (2022), 819–836; “Abstracts of talks given at the 7th International Conference on Stochastic Methods, I”, Theory Probab. Appl., 67:4 (2022), 652–652