Стохастическая эмпирическая модель нагружения и разбавления - Stochastic empirical loading and dilution model

В стохастическая эмпирическая модель нагружения и разбавления (SELDM)[1][2] это ливневая вода качественная модель. SELDM предназначен для преобразования сложных научных данных в значимую информацию о риске неблагоприятных воздействий стока на водоприемники, потенциальной потребности в мерах по смягчению и потенциальной эффективности таких мер управления для снижения этих рисков. В Геологическая служба США разработали SELDM в сотрудничестве с Федеральное управление автомобильных дорог для помощи в разработке оценок на уровне планирования средних концентраций, потоков и нагрузок в ливневых водах с интересующего участка и из бассейна выше по течению. SELDM использует информацию об участке автомагистрали, соответствующем водоприемном бассейне, осадках, ливневом потоке, качестве воды и эффективности мер по смягчению последствий для создания стохастической совокупности переменных качества стока. Хотя SELDM номинально является моделью стока с шоссе, его можно использовать для оценки концентраций потоков и нагрузок компонентов качества стока с других территорий землепользования. SELDM был разработан Геологическая служба США поэтому модель, исходный код и вся сопутствующая документация предоставляются без каких-либо ограничений авторских прав в соответствии с законами США об авторских правах и Уведомлением о правах пользователя программного обеспечения USGS. SELDM широко используется для оценки потенциального воздействия стока с автомагистралей, мостов и застроенных территорий на качество водоприемников с использованием и без применения мер по смягчению воздействия.[3][4][5][6][7]. Специалисты по ливневым водам, оценивающие сток с автомагистралей, обычно используют данные из базы данных по стокам с автомагистралей (HRDB) с SELDM для оценки рисков неблагоприятного воздействия стока на водоприемники.[8][9].

SELDM - это стохастический модель баланса массы[10][11][12] Подход баланса массы (рис. 1) обычно применяется для оценки концентраций и нагрузок компонентов качества воды в принимающих водах ниже по течению от городского или автомобильного стока. В модели баланса массы нагрузки от верхнего бассейна и области источника стока складываются для расчета расхода, концентрации и нагрузки в водоприемнике ниже по течению от точки сброса.

Рисунок 1. Схематическая диаграмма, показывающая подход стохастического баланса массы для оценки ливневого стока, концентрации и нагрузки компонентов качества воды выше по течению от выхода стока с шоссе, от шоссе и ниже по течению от стока.

SELDM может выполнять анализ бассейнов рек и бассейнов озер. В анализе бассейна реки используется стохастический анализ баланса массы, основанный на многолетнем моделировании, включающем от сотен до тысяч случаев стока. SELDM генерирует значения штормовых событий для интересующего участка (участка шоссе) и принимающего потока выше по течению для расчета потоков, концентраций и нагрузок в принимающем потоке ниже по течению от выхода ливневых вод. Анализ озерного бассейна также представляет собой стохастический многолетний анализ баланса массы. В анализе бассейна озера используются нагрузки на шоссе, возникающие в периоды стока, общие годовые нагрузки из бассейна озера для расчета годовых нагрузок на озеро и обратно. При анализе бассейна озера используются объем озера и коэффициенты ослабления для конкретных загрязнителей для расчета совокупности среднегодовых концентраций в озерах.

Годовые потоки и нагрузки, рассчитанные SELDM для анализа водотоков и озер, также можно использовать для оценки суммарные максимальные суточные нагрузки (TMDL) для интересующего участка и верхнего бассейна озера[13][14][15]. TMDL может быть основан на средней годовой нагрузке, потому что произведение средней нагрузки на количество лет записи будет суммой-общей нагрузкой для этого (смоделированного) периода записи. Изменчивость годовых значений может использоваться для оценки риска превышения и запаса прочности для анализа TMDL.

Описание модели

SELDM - это стохастическая модель, потому что она использует Методы Монте-Карло для создания случайных комбинаций значений входных переменных, необходимых для генерации стохастической совокупности значений для каждой переменной компонента. SELDM рассчитывает разбавление стока в водоприемниках и результирующие средние концентрации событий ниже по течению и среднегодовые концентрации в озере. Результаты ранжируются, и позиции на графике рассчитываются, чтобы указать уровень риска неблагоприятных воздействий, вызванных концентрациями стока, потоками и нагрузками на принимающие воды штормами и по годам. В отличие от детерминированных гидрологических моделей, SELDM не калибруется путем изменения значений входных переменных для соответствия исторической записи значений. Вместо этого входные значения для SELDM основаны на характеристиках участка и репрезентативной статистике для каждой гидрологической переменной. Таким образом, SELDM - это эмпирический модель, основанная на данных и статистике, а не на теоретических физико-химических уравнениях.

SELDM - это модель с сосредоточенными параметрами потому что участок шоссе, бассейн выше по течению и бассейн озера представлены как единое однородное целое. Каждая из этих исходных областей представлена ​​средними характеристиками бассейна, а результаты SELDM рассчитываются как точечные оценки для интересующего участка. Использование подхода с сосредоточенными параметрами облегчает быстрое определение параметров модели для разработки оценок на уровне планирования с доступными данными. Такой подход позволяет экономить на требуемых входных и выходных данных модели, а также обеспечивает гибкость в использовании модели. Например, SELDM можно использовать для моделирования стока с различных участков земли или землепользования, используя определение участка шоссе, если доступны репрезентативные данные о качестве воды и непроницаемой части.

SELDM прост в использовании, поскольку он имеет простой графический пользовательский интерфейс, а большая часть информации и данных, необходимых для запуска SELDM, встроена в модель.[1] SELDM предоставляет входную статистику для осадков, предбуревого стока, коэффициентов стока и концентраций выбранных компонентов качества воды из национальных наборов данных. Входная статистика может быть выбрана на основе широты, долготы и физических характеристик интересующего участка и бассейна выше по течению. Пользователь также может получать и вводить статистику для каждой переменной, которая характерна для данного интересующего сайта или данной области. Информация и данные с сотен и тысяч сайтов по всей стране были собраны для облегчения использования SELDM.[16][17][18][19] Большая часть необходимых исходных данных получается путем определения местоположения интересующего участка и пяти простых свойств бассейна. К этим свойствам бассейна относятся площадь водосбора, длина бассейна, уклон бассейна, непроницаемая часть и коэффициент развития бассейна.[1][20][21]

SELDM моделирует потенциальный эффект мер по смягчению последствий с помощью методов Монте-Карло со статистикой, которая приблизительно соответствует чистым эффектам структурных и неструктурных передовых методов управления (BMP). Структурные BMP определяются как компоненты дренажного пути между источником стока и местом сброса ливневых вод, которые влияют на объем, время или качество стока. SELDM использует простую стохастическую статистическую модель производительности BMP для разработки оценок на уровне планирования характеристик стока. Этот статистический подход можно использовать для представления одного BMP или набора BMP. В модуле очистки BMP SELDM предусмотрены возможности для стохастического моделирования трех методов очистки ливневых стоков: уменьшение объема, расширение гидрографа и очистка качества воды. В SELDM эти три лечебные переменные моделируются с помощью трапециевидное распределение[22] и ранговая корреляция[23] с соответствующими переменными стоками с шоссе. В этом отчете описываются методы расчета статистики трапециевидного распределения и коэффициентов ранговой корреляции для стохастического моделирования уменьшения объема, расширения гидрографа и очистки воды с помощью структурных ЛМУ для ливневых вод и представлены расчетные значения этих переменных. Эта статистика отличается от статистики, обычно используемой для характеристики или сравнения BMP. Они предназначены для обеспечения стохастической передаточной функции для аппроксимации количества, продолжительности и качества стоков BMP с учетом соответствующих значений притока для совокупности штормовых явлений.

Интерфейс модели

SELDM был разработан как Microsoft Access ® программное обеспечение базы данных для облегчения хранения, обработки и использования набора гидрологических данных с помощью простого графический интерфейс пользователя (GUI).[1] Графический интерфейс программы, управляемый меню, использует стандарт Microsoft Visual Basic для приложений ® (VBA) элементы управления интерфейсом для облегчения ввода, обработки и вывода данных. Приложение 4 к руководству SELDM[1] содержит подробные инструкции по использованию графического интерфейса.

Пользовательский интерфейс SELDM имеет одну или несколько форм графического интерфейса пользователя, которые используются для ввода четырех категорий входных данных, которые включают документацию, информацию о месте и регионе, гидрологическую статистику и данные о качестве воды. Данные документации включают информацию об аналитике, проекте и анализе. Данные участка и региона включают характеристики участка шоссе, экорегионы, характеристики бассейна верхнего течения и, если выбран анализ озера, характеристики бассейна озера. Гидрологические данные включают статистику осадков, стока и коэффициента стока. Данные о качестве воды включают статистику качества стока с шоссе, статистику качества воды вверх по течению, определения качества воды вниз по течению и статистику эффективности ЛМУ. Также существует форма графического интерфейса для запуска модели и доступа к отдельному набору выходных файлов. Интерфейс SELDM предназначен для заполнения базы данных данными и статистикой для анализа, а также для указания переменных индекса, которые используются программой для запроса базы данных при запуске SELDM. Необходимо проходить через формы ввода каждый раз при запуске анализа.

Выход модели

Результаты каждого анализа SELDM записываются в 5–10 выходных файлов в зависимости от параметров, выбранных в процессе анализа-спецификации. Пять выходных файлов, которые создаются для каждого прогона модели, - это выходная документация, качество стока с шоссе, годовой сток с шоссе, атмосферные осадки и файл ливневого потока. Если выбраны параметры вывода «Бассейн ручья» или «Бассейн ручья и озера», то также создаются файлы предбуревого стока и коэффициента разбавления. Если выбраны эти же две опции вывода и, кроме того, одна или несколько пар качества воды ниже по течению определены с помощью меню качества воды, то файлы вывода качества воды выше и ниже по течению также создаются с помощью SELDM. Если выбран вариант «Выходные данные по бассейну озера и озера» или «Выходные данные по бассейну озера» и одна или несколько пар качества воды ниже по течению определены с помощью меню качества воды, то выходной файл анализа озера создается при запуске анализа бассейна озера. Выходные файлы записываются как с разделителями табуляции ASCII текстовые файлы в реляционная база данных (RDB) формат, который можно импортировать во многие программные пакеты. Эти выходные данные предназначены для облегчения анализа после моделирования и представления результатов.

Преимущество анализа Монте-Карло состоит не в уменьшении неопределенности входных статистических данных, а в представлении различных комбинаций переменных, которые определяют потенциальные риски отклонений от качества воды. SELDM предоставляет метод быстрой оценки информации, которую иначе трудно или невозможно получить, поскольку он моделирует взаимодействия между гидрологическими переменными (с различными распределениями вероятностей), которые приводят к совокупности значений, которые представляют вероятные долгосрочные результаты процессов стока и потенциальные эффекты различных мер по смягчению воздействия. SELDM также предоставляет средства для быстрого проведения анализа чувствительности для определения потенциального воздействия различных исходных предположений на риски для отклонений от качества воды. SELDM производит совокупность штормовых явлений и годовых значений, чтобы ответить на вопросы о потенциальной частоте, величине и продолжительности экскурсий по качеству воды. Выходные данные представляют собой набор случайных событий, а не временной ряд. Каждый шторм, генерируемый в SELDM, идентифицируется порядковым номером и годовым отчетным годом. Модель генерирует каждый шторм случайным образом; нет последовательной корреляции, и порядок штормов не отражает сезонных закономерностей. Годовые учетные годы нагрузки, которые представляют собой просто случайные совокупности событий, сгенерированных с суммой времени между штормами, меньшим или равной году, используются для генерации годовых потоков и нагрузок на шоссе для анализа TMDL и анализа бассейна озера.

В 2019 году Геологическая служба США разработала постпроцессор модели для SELDM, чтобы облегчить анализ и графическое представление результатов моделирования SELDM; это программное обеспечение, известное как InterpretSELDM, доступно в открытом доступе на сайте USGS ScienceBase.[24].

История

SELDM был разработан в период с 2010 по 2013 год и был опубликован как версия 1.0.0 в марте 2013 года. Небольшая проблема с алгоритм была обнаружена, и в июле 2013 года была выпущена версия 1.0.1. Версия 1.0.2 была выпущена в июне 2016 года для использования формулы положения графика Куннэйна для всех выходных файлов. Версия 1.0.3 была выпущена в июле 2018 года для решения проблем с расчетами нагрузки для компонентов с концентрацией нанограмм на литр или пикограмм на литр, а также для решения других проблем. Код для SELDM: Открытый исходный код и всеобщее достояние код, который можно загрузить со страницы поддержки программного обеспечения SELDM.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d е Гранато, Г.Е., 2013, Стохастическая эмпирическая модель нагружения и разбавления (SELDM) версия 1.0.0: Методы и методы геологической разведки США, книга 4, гл. C3, 112 с. http://pubs.usgs.gov/tm/04/c03/
  2. ^ Granato, G.E., 2014, SELDM: Стохастическая эмпирическая модель нагрузки и разбавления, версия 1.0.3. Страница поддержки программного обеспечения доступна по адресу https://doi.org/10.5066/F7TT4P3G
  3. ^ Рисли, Дж. К., и Гранато, GE, 2014 г., Оценка потенциального воздействия стока с шоссе на качество принимающей воды на выбранных участках в Орегоне с помощью Стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2014–5099, 74 п.
  4. ^ Granato, GE, и Jones, SC, 2017, Оценка рисков превышения общего содержания меди в воде из автомобильных и городских стоков при предварительных застройках и текущих условиях с использованием Стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM): in Proceedings of the 2017 World Конгресс по окружающей среде и водным ресурсам, Сакраменто, Калифорния, 21-25 мая 2017 г., Рестон, Вирджиния, Американское общество инженеров-строителей, 15 стр. http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/9780784480601.028
  5. ^ Смит, К.П., Соренсон, Дж. Р., Гранато, Г. Э., 2018, Характеристика ливневого стока с настилов мостов в восточном Массачусетсе, 2014–16: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2018–5033, 73 стр., https://doi.org/10.3133/sir20185033
  6. ^ Гранато, Г.Е., и Джонс, С.К., 2015, Оценка рисков неблагоприятных воздействий общего фосфора в принимающих потоках с помощью Стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM) в материалах Международной конференции по экологии и транспорту 2015 года (ICOET 2015), 20-24 сентября 2015 г., Роли, Северная Каролина: Роли, Северная Каролина, Центр транспорта и окружающей среды, 18 стр.
  7. ^ Уивер, Дж. К., Гранато, Дж. Э. и Фитцджеральд, С. А., 2019, Оценка качества воды по стокам с шоссе на выбранных участках в Северной Каролине с помощью стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет о научных исследованиях Геологической службы США за 2019–5031, 99 п., https://doi.org/10.3133/sir20195031
  8. ^ Гранато, Г.Э., Джонс, С.С., 2019, Моделирование качества стока с помощью базы данных стока с автомагистралей и стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления: журнал исследований в области транспорта, Журнал Совета по исследованиям в области транспорта, т. 2673, вып. 1, стр. 136-142, https://doi.org/10.1177/0361198118822821
  9. ^ Гранато Г.Э., 2019, База данных стока с шоссе (HRDB), версия 1.1.0: выпуск данных Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P94VL32J
  10. ^ Ди Торо, Д.М., 1984, Модель вероятности качества водотока из-за стока: Journal of Environmental Engineering, v. 110, no. 3, стр. 607–628.
  11. ^ Warn, A.E., и Brew, J.S., 1980, Mass balance: Water Research, v. 14, p. 1427–1434.
  12. ^ Шварц, С.С., Найман, Д.К., 1999, Смещение и дисперсия оценок уровней загрязнения загрязняющих веществ на уровне планирования: Исследование водных ресурсов, т. 35, № 2, с. 11, стр. 3475–3487.
  13. ^ Гранато, Г.Э., и Джонс, С.С., 2017, Оценка общих максимальных суточных нагрузок с помощью стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления: отчет о транспортных исследованиях, Журнал Совета по транспортным исследованиям, № 2638, стр. 104-112. https://doi.org/10.3141/2638-12
  14. ^ Стоунволл, А.Дж., Гранато, Г.Е., и Халуска, Т.Л., 2018, Оценка влияния проезжей части на потоки, концентрации и нагрузки ливневых вод с помощью приложения StreamStats: Transportation Research Record, Журнал Совета по исследованиям в области транспорта, 9 стр. https://doi.org/10.1177/0361198118758679
  15. ^ Национальные академии наук, инженерии и медицины, 2019 г., Подходы к определению и соблюдению требований TMDL в отношении дождевого стока с проезжей части. Вашингтон, округ Колумбия, The National Academies Press, 150 стр. https://doi.org/10.17226/25473
  16. ^ Granato, GE, и Cazenas, PA, 2009, База данных стока с автомагистралей (HRDB, версия 1.0) - хранилище данных и препроцессор для стохастической эмпирической модели загрузки и разбавления: Вашингтон, округ Колумбия, Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог, FHWA -HEP-09-004, 57 с.
  17. ^ Гранато, Г.Е., Карлсон, К.С., и Снайдерман, Б.С., 2009 г., Методы разработки оценок качества воды в ручье на уровне планирования на неконтролируемых участках в приграничных Соединенных Штатах: Вашингтон, округ Колумбия, Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог FHWA-HEP-09-003, 53 с.
  18. ^ Гранато, Г.Е., 2010, Методы разработки оценок уровня планирования штормового потока на неконтролируемых участках в приграничных Соединенных Штатах: Вашингтон, округ Колумбия, Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог, FHWA-HEP-09-005, 90 стр.
  19. ^ Смит, К.П., Гранато, Г.Е., 2010, Качество ливневых стоков, сбрасываемых с шоссе Массачусетса, 2005–07: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2009–5269, 198 стр.
  20. ^ Гранато, Г.Е., 2012, Оценка времени запаздывания бассейна и индексов времени гидрографа, используемых для характеристики штормовых потоков для анализа качества стока: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2012–5110, 47 стр.
  21. ^ Стрикер В.А., Зауэр В.Б., 1982, Методы оценки гидрографов паводков для незастроенных городских водосборов: Отчет 82–365 Геологической службы США, 24 стр.
  22. ^ Kacker, R.N., и Lawrence, J.F., 2007, Трапецеидальные и треугольные распределения для оценки стандартной неопределенности типа B: Metrologia, v. 44, no. 2, стр. 117–127.
  23. ^ Хелсель, Д.Р., и Хирш, Р.М., 2002, Статистические методы в водных ресурсах - гидрологический анализ и интерпретация: методы геологической службы США при изучении водных ресурсов, книга 4, гл. A3, 510 с.
  24. ^ Гранато, Г.Э., 2019, Интерпретация SELDM версии 1.0. Интерпретатор выходных данных стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM): выпуск программного обеспечения Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P9395YHY.

Эта статья включаетматериалы общественного достояния с веб-сайтов или документов Геологическая служба США.

внешняя ссылка