Все
 
 
 


Модель транспорта и трансформации биогенных элементов в прибрежной системе и ее численная реализация
 
Код статьиS004446690002007-8-1
DOI10.31857/S004446690002007-8
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Никитина А. В. 
Аффилиация: Научно-исследовательский центр супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров
Адрес: Российская Федерация
Гущин В. А.
Аффилиация: Институт автоматизации проектирования РАН
Адрес: Российская Федерация
Семенякина А. А.
Аффилиация: Донской государственный технический университет
Адрес: Российская Федерация
Сухинов А. И.
Аффилиация: Южный федеральный университет
Адрес: Российская Федерация
Чистяков А. Е.
Аффилиация: Южный федеральный университет
Адрес: Российская Федерация
Название журналаЖурнал вычислительной математики и математической физики
ВыпускТом 58 Номер 8
Страницы120-137
Аннотация

Работа посвящена построению и исследованию дискретной математической модели гидробиологии прибрежной системы с учетом процессов транспорта и трансформации загрязняющих биогенных элементов в водоеме. На распространение и трансформацию биогенов 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, как правило, поступают в водоем со стоком рек и связаны с погодно-климатическими особенностями географического региона, а также являются результатом выпусков недостаточно очищенных бытовых и промышленных стоков и других видов антропогенного воздействия. Источниками биогенных загрязняющих веществ могут являться процессы вторичного загрязнения – взмучивания и переноса донных отложений, абразии берегов и др. В работе приведены стехиометрические соотношения питательных биогенных веществ для фитопланктонных водорослей, на основании которых можно определить лимитирующее вещество для каждого вида. Рассмотрены модели наблюдений, описывающие потребление, накопление фитопланктоном питательных веществ и рост фитопланктона. Построена и исследована трехмерная математическая модель трансформации форм фосфора, азота и кремния в задаче динамики планктона для прибрежных систем, учитывающая конвективный и диффузионный переносы, поглощение и выделение питательных веществ фитопланктоном, циклы превращений форм фосфора, азота и кремния. Разработаны численные методы решения поставленной задачи, использующие конечно-разностные схемы с весами повышенного порядка точности, учитывающие степень заполненности контрольных ячеек расчетной области, реализованные на многопроцессорной вычислительной системе, позволяющие уменьшить погрешность численного решения задачи и сократить время расчетов в несколько раз. На основе численной реализации разработанных моделей проведена реконструкция опасных явлений прибрежной системы, связанных с распространением вредных загрязняющих веществ, включая разлив нефти, эвтрофикацию, «цветение водорослей», вызывающее заморные явления в водоеме. Библ. 40. Фиг. 15. Табл. 1. 

Ключевые словаматематическая модель, трансформация, биогенные вещества, фитопланктон, стехиометрические соотношения, биогеохимический цикл, прибрежная система
Источник финансированияРабота выполнена при финансовой поддержке РНФ (код проекта 17-11-01286).
Получено27.10.2018
Дата публикации28.10.2018
Кол-во символов2218
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1162

Оценка читателей: голосов 0 

1. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982.
2. Давыдов А.А., Четверушкин Б.Н., Шильников Е.В. Моделирование течений несжимаемой жидкости и слабосжимаемого газа на многоядерных гибридных вычислительных системах // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2010. Т. 50. № 12. С. 2275–2284.
3. Четверушкин Б.Н. Пределы детализации и формулировка моделей уравнений сплошных сред // Матем. моделирование. 2012. Т. 24. № 11. С. 33–52.
4. Sukhinov А.I., Sukhinov A.A. Reconstruction of 2001 Ecological Disaster in the Azov Sea on the Basis of Precise Hydrophysics Models // Parallel Computational Fluid Dynamics, Multidisciplinary Appl. Proc. of Parallel CFD2004 Conference, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, ELSEVIER, Amsterdam-Berlin-London-New York-Tokyo. 2005.
P. 231–238. DOI: 10.1016/B978–044452024–1/50030–0.
5. Sukhinov A.I., Chistyakov A.E., Protsenko E.A. Mathematical modeling of sediment transport in the coastal zone of shallow reservoirs // Math. Models and Computer Simulat. 2014. Vol. 6. No.4. P. 351–363. DOI: https://doi.org/10.1134/  S2070048214040097.
6. Semenyakina, A., Protsenko, S. Complex of parallel programs for modeling oil products transport in coastal systems // MATEC Web of Conferences. 2017. 132, 04016 (2017). 6 pp. DOI: 10.1051/matecconf/201713204016.
7. Steele J.H., Henderson E.W. A Simple Model for Plankton Patchiness // J. Plankton Research. 1992. V. 14. Р. 1397–1403.
8. Гущин В.А., Матюшин П.В. Математическое моделирование и визуализация трансформации вихревой структуры течения около сферы при увеличении степени стратификации жидкости // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2011. Т. 51. № 2. С. 268–281.
9. Сухинов А.И., Чистяков А.Е. Параллельная реализация трехмерной модели гидродинамики мелководных водоемов на супервычислительной системе // Вычислител. методы и программирование: Новые вычислител. технологии. 2012. Т. 13. С. 290–297
10. Yakushev E.V., Lukashev YU.F., Skirta A. Yu., Sorokin P. Yu., Soldatova E.V., Yakubenko V.G., Sukhinov A.I., Sergeev N.E., Fomin S. Yu., Sapozhnikov F.V. Comprehensive Oceanological studies of the Sea of Azov during cruise 28 of r/v Akvanavt (july-august 2001) // Oceanology. 2003. Т. 43. No. 1. P. 39–47.
11. Alekseenko Е., Roux B., Sukhinov А., Kotarba R., Fougere D. Coastal hydrodynamics in a windy lagoon // Nonlinear Processes in Geophysics. 2013. Vol. 20. No. 2. P. 189–198. DOI: 10.1016/j.compfluid.2013.02.003.
12. Белоцерковский О.М. Турбулентность: новые подходы. М.: Наука, 2003.
13. Гущин В.А., Матюшин П.В. Классификация режимов отрывных течений жидкости около сферы при умеренных числах Рейнольдса // Матем. моделирование: проблемы и результаты. М.: Наука, 2003. С. 199–235.
14. Gushchin V.A., Kostomarov A.V., Matyushin P.V. 3D Visualization of the separated fluid flows // J. Visualization. 2004. Vol. 7. No. 2. P. 143–150.
15. Самарский А.А., Вабищевич П.Н. Численные методы решения задач конвекции-диффузии. М.: Эдиториал УРСС, 1999.
16. Самарский А.А., Вабищевич П.Н. Численные методы решения задач конвекции-диффузии. М.: Эдиториал УРСС, 1999.
17. Петров И.Б., Фаворская А.В., Санников А.В., Квасов И.Е. Сеточно-характеристический метод с использованием интерполяции высоких порядков на тетраэдральных иерархических сетках с кратным шагом по времени // Матем. моделирование. 2013. Т. 25. № 2. С. 42–52.
18. Sukhinov A., Nikitina A., Semenyakina A., Chistyakov A. Complex of models, explicit regularized schemes of high–order of accuracy and applications for predictive modeling of after-math of emergency oil spill // Proc. of the 10th Annual Internat. Sci. Conference on Parallel Comput. Technologies. 2016. Vol. 1576. P. 308–319. ISSN: 16130073.
19. Никитина А.В., Третьякова М.В. Моделирование процесса альголизации мелководного водоема путем вселения в него штамма зеленой водоросли Chlorella vulgaris bin // Известия ЮФУ. Техн. науки. 2012. № 1 (126). С. 128– 133.
20. Yakushev E.V., Lukashev YU.F., Skirta A. Yu., Sorokin P. Yu., Soldatova E.V., Yakubenko V.G., Sukhinov A.I., Sergeev N.E., Fomin S. Yu., Sapozhnikov F.V. Comprehensive Oceanological studies of the Sea of Azov during cruise 28 of r/v Akvanavt (july-august 2001) // Oceanology. 2003. Vol. 43. No. 1. P. 39–47.
21. Logofet D.O. Stronger-than-Lyapunov notions of matrix stability, or how “flowers” help solve problems in mathematical ecology // Linear algebra and its applications. 2005. Vol. 398 P. 75–100.
22. Tyutyunov Yu.V., Titova L.I., Senina I.N. Prey–taxis destabilizes homogeneous stationary state in spatial Gause– Kolmogorov-type model for predator–prey system // Ecological Complexity. 2017. Vol. 31. P. 170–180.
23. Самарский А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1989
24. Чистяков А.Е., Хачунц Д.С., Никитина А.В., Проценко Е.А., Кузнецова И.Ю. Библиотека параллельных итерационных методов решателей СЛАУ для задачи конвекции-диффузии на основе декомпозиции по одному пространственному направлению // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1–1. С. 1786; URL:
http://www.science-education.ru/121–19510. 
25. Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Семенякина А.А., Никитина А.В. Численное моделирование экологического состояния Азовского моря с применением схем повышенного порядка точности на многопроцессорной вычислительной системе // Компьютерные исследования и моделирование. 2016. Т. 8. № 1. С. 1510–168.
26. Sukhinov A.I., Chistyakov A.E., Shishenya A.V. Error estimate for diffusion equations solved by schemes with weights. Mathematical Models and Computer Simulations. 2014. Vol. 6. No. 3. P. 324–331. DOI: 10.1134/S2070048214030120.
27. Никитина А.В., Семенякина А.А, Чистяков А.Е., Проценко Е.А., Яковенко И.В. Применение схем повышенного порядка точности для решения задач биологической кинетики на многопроцессорной вычислительной системе // Фундаментальные исследования. 2015. № 12–3. С. 500–504; URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/
article/view?id=39569 
28. Никитина А.В., Семенякина А.А, Чистяков А.Е., Проценко Е.А., Яковенко И.В. Применение схем повышенного порядка точности для решения задач биологической кинетики на многопроцессорной вычислительной системе // Фундаментальные исследования. 2015. № 12–3. С. 500–504; URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/
article/view?id=39569 
29. Коновалов А.Н. Метод скорейшего спуска с адаптивным попеременно-треугольным переобусловливателем // Дифференц. ур-ния. 2004. Т. 40. № 7. С. 953.
30. Коновалов А.Н. К теории попеременно-треугольного итерационного метода // Сиб. матем. журнал. 2002. Т. 43. № 3. С. 552–572.
31. Сухинов А.И., Чистяков А.Е. Адаптивный модифицированный попеременно-треугольный итерационный метод для решения сеточных уравнений с несамосопряженным оператором // Матем. моделирование. 2012. Т. 24. № 1. С. 3–20.
32. Сухинов А.И., Шишеня А.В. Повышение эффективности попеременно-треугольного метода на основе уточненных спектральных оценок // Матем. моделирование. 2013. Т. 24. № 11. С. 20–32.
33. Сухинов А.И. Модифицированный попеременно-треугольный метод для задач теплопроводности и фильтра-ции // Вычисл. системы и алгоритмы. Ростов-на-Дону.: Изд-во РГУ, 1984. С. 52–59.
34. Adam Coates and Andrew Y. Ng. Learning Feature Representations with K-means, California, Stanford University, 2012.
35. Аналитические ГИС Online [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://geo.iitp.ru/index.php 
36. ФГБУ “Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии “Планета” [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://planet.iitp.ru/english/index_eng.htm 
37. Никитина А.В., Пучкин М.В., Семенов И.С., Сухинов А.И., Угольницкий Г.А., Усов А.Б., Чистяков А.Е. Дифференциально-игровая модель предотвращения заморов в мелководных водоемах // Управление большими системами, 2015. Вып. 55. М.: ИПУ РАН, C. 343–361.
38. Никитина А.В., Сухинов А.И., Угольницкий Г.А., Усов А.Б., Чистяков А.Е., Пучкин М.В., Семенов И.С. Оптимальное управление устойчивым развитием при биологической реабилитации Азовского моря // Матем. моделирование. 2016. Т. 28. № 7. С. 96–106
39. Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Фоменко Н.А. Методика построения разностных схем для задачи диффузии-конвекции-реакции, учитывающих степень заполненности контрольных ячеек // Известия ЮФУ. Техн.науки. 2013. № 4. С. 87–96.
40. Sukhinov A.I., Levin I.I., Chistyakov A.E., Nikitina A.V., Semenov I.S., Semenyakina A.A. Solution of the problem of biological rehabilitation of shallow waters on multiprocessor computer system // Proc. of the 5th Internat. Conf. on Informatics, Electronics and Vision (ICIEV). Dhaka, Bangladesh. 2016. P. 1128–1133. ISBN: 978–150901269–5. DOI: 10.1109/ICIEV.2016.7760175

Система Orphus

Загрузка...
Вверх