Реферат: Моделирование водных экосистем. Комплексный подход в. В. Меншуткин, О. Н. Воробьева, Т. И. Казанцева, В. Ф. Левченко Введение

Глава 9. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ. КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД

В.В.Меншуткин, О.Н.Воробьева, Т.И.Казанцева, В.Ф.Левченко


Введение


Одной из актуальнейших задач в области оценки экологического состояния нашего региона является разработка единого комплексного подхода к проблеме качества среды и, в частности, воды, а также критериев оценки этого качества. Необходимость комплексной постановки проблемы обусловлена тем, что в различных сферах человеческой деятельности эти проблемы обсуждаются в разных аспектах, что приводит порой к взаимоисключающим выводам и решениям. Примером тому является постройка дамбы для защиты г. Санкт-Петербурга от наводнений. Занимаясь проблемой оценки качества воды уже в течение нескольких лет (нами были созданы имитационные модели и банки данных по планктону и бентосу экосистем Финского залива и Ладожского озера), мы непосредственно подошли к созданию компьютерной системы, помогающей принимать решения и учитывающей как биологические, так и антропогенные процессы, обусловленные жизнедеятельностью Санкт- Петербурга - самого крупного промышленного города на Балтике. Если задача создания компьютерной системы принятия решений находится пока лишь на стадии разработки и ею занимаются несколько коллективов из различных организаций, то на пути решения менее общих задач, в частности, связанных с экологией водных систем, достигнут больший прогресс как в методологической сфере, так и в сфере сбора и обработки первичной информации. Последнему и посвящена главным образом эта глава.

Ниже рассмотрены проблема комплесного подхода к оценке экологического состояния Санкт-Петербургского региона и вопросы моделирования водных экосистем, при этом в качестве примеров описаны частные модели. Описанные в главе 6 банки данных служили для нас основой при моделировании и оценивании экологического состояния водоемов. Разумеется, ряд методов, обсуждаемых ниже, может быть адаптирован и к другим регионам. Большое внимание уделено описанию фактического экологического состояния региона, а также прогнозированию развития ситуации в будущем.


1. Комплексный подход к проблеме качества среды Санкт-Петербургского региона


1. 1. Сущность подхода


Решение такой сложной многообразной проблемы, как управление качеством среды и, в частности, состоянием акватории в городе Санкт-Петербурге и регионе, требует комплексного подхода и применения совершенных компьютерных методов обработки информации. Комплексность подхода заключается в том, что рассмотрению подлежит не только водная среда в пределах города Санкт-Петербурга (река Нева, ее многочисленные притоки и каналы), но и источники пресной воды для системы “река Нева - Ладожское озеро” со всем ее водосбором. С другой стороны, нельзя исключить из рассмотрения Невскую губу, которая в результате постройки дамбы, предназначенной для защиты Санкт-Петербурга от наводнений, но в настоящее время так и не выполняющей этой функции, стала практически обособленным, хотя и проточным водоемом. Состояние Невской губы традиционно воспринимается петербуржцами как характеристика благополучия природной среды города.

Наконец, нельзя исключить из рассмотрения восточную часть Финского залива: это "окно в Европу" или, если выражаться конкретнее, - "окно в Балтийское море". При этом не следует забывать, что Правительство России 9 апреля 1992 года подписало международную Конвенцию об охране морской среды Балтийского моря, которую необходимо выполнять.

Сказанное выше раскрывает использование термина “комплексность” только в пространственном аспекте. Но не менее важен и другой аспект, связанный со сложностью процессов, приводящих к изменению качества воды в акватории города Санкт-Петербурга. Дело не только в том, что на качество воды влияет все множество гидродинамических, гидрохимических и гидробиологических процессов, происходящих в водоемах и водотоках, но и в том, что процессы сброса в водоемы и водотоки разнообразных загрязняющих веществ (от, казалось бы, сравнительно безобидных соединений фосфора до откровенно токсичных соединений ртути, мышьяка и органических веществ) самым существенным образом зависят от технологии промышленного производства и технологии очистки сточных вод, если таковая вообще имеет место.

Технология и экономика - это уже совершенно другая область человеческих знаний, существенно отличающаяся по своей методологии от экологических и биологических дисциплин, что очень затрудняет взаимодействие всех упомянутых подходов для решения единой проблемы качества воды в городе Санкт-Петербурге. Последнее, очевидно, связано с тем, что очень часто экономически выгодные решения оказываются экологически неприемлемыми.

Комплексность проблемы не ограничивается сказанным. Регулирование сброса сточных вод в водоемы и всякое другое вмешательство человека в функционирование водных экологических систем связано не только с технологическими и экономическими аспектами, но и с социальными и правовыми аспектами жизнедеятельности такого сложнейшего образования как город Санкт-Петербург. Дело в том, что регулировать сбросы вод можно на основе действующего законодательства, подзаконных актов и нормативов, принятых центральными и местными органами власти. При этом следует помнить о том, что всевозможные нормы ПДК (предельно допустимых концентраций) должны иметь медико-биологическое и гигиеническое обоснование, что вовлекает в широкий круг дисциплин также медицину и физиологию человека и животных.

Все сказанное должно служить доказательством того, что мы имеем дело с действительно комплексной проблемой, при решении которой должны использоваться знания из области гидрологии, гидродинамики, гидрохимии, гидробиологии, санитарии и гигиены, медицины, социологии и права, токсикологии, технологии очистки сточных вод, технологии различных отраслей промышленности, развитых в Санкт-Петербурге (в первую очередь, химической, металлургической, пищевой, текстильной, машиностроительной).

Наконец, к трудностям, возникающим на пути решения упомянутой комплексной проблемы качества среды Санкт-Петербургского региона, относятся также сбор первичных данных и их обработка.


^ 1.2. О необходимости создания автоматизированной системы принятия решений


Если учесть, насколько неожиданными иногда бывают реакции экосистем на те или иные антропогенные воздействия, что обусловлено сложностью и многофакторностью явлений в экосистемах, то становится очевидным, что проблема качества среды региона требует весьма тщательной и комплексной научной проработки с участием специалистов разного профиля. Эмпирические методы руководства (например, метод проб и ошибок) или принятие волюнтаристских решений в данной ситуации явно не годятся в силу очень большой сложности проблемы и огромной возможной цены последствий в случае ошибочных решений. Прогнозирование состояния среды затрудняется еще и тем, что отсутствует единый подход к обработке и сопоставлению непосредственно экологического материала. Например, не существует даже единой концепции оценки устойчивости экосистем и качества среды.

Исключительно большой объем информации, который необходимо обработать при решении указанной чрезвычайно сложной комплексной проблемы, стоящей перед правительством города Санкт-Петербурга, приводит к пониманию того, что ее решение невозможно без использования методов компьютерного имитационного и математического моделирования, а также, теорий оптимального управления и принятия решения в условиях неопределенности. Другими словами, речь должна идти о компьютерной автоматизированной системе принятия решений, не заменяющей, конечно, человека, но существенно помогающей ему компетентно действовать в той или иной конкретной ситуции.

Не имея возможности обсудить все аспектыы выполняемой нами работы, ниже мы коротко даем сведения о методологии моделирования экологических процессов в водных экосистемах и некоторых фрагментах упомянутой системы принятия решений. Конечно, здесь мы ни в коей мере не претендуем на полноту и охват всех исследований, связанных с поставленной выше проблемой управления качеством воды в Санкт-Петербурге или другом крупном городе, расположенном на берегах или в дельте реки.


^ 2. Моделирование экологических процессов в водной среде


2.1. История вопроса и его современное состояние


Цель данного раздела - лишь беглый обзор тех исследований, на которых в той или иной степени базируются наши разработки. Поэтому выбор литературы имеет в значительной степени субъективный характер, ибо отражает личный опыт авторов настоящей работы и ее региональную специфику. Узкий специалист обнаружит в своей области несомненные пробелы и упущения, однако в смежных или вовсе далеких областях он может найти и нечто новое - это неизбежная плата за широту и комплексность проблемы, о которой говорилось в разделе I.

Начнем с моделирования водных экологических систем, а именно с самой разработанной области - моделирования течений и турбулентной диффузии в водоемах и водотоках. Здесь имеются твердо установленные и не подвергающиеся сомнению математические уравнения движения воды [1]. Вся проблема моделирования переноса взвешенных и растворенных в воде веществ, грубо говоря, сводится к решению этих уравнений численными методами при заданных начальных и граничных условиях, а также при соответствующих численных значениях коэффициентов.

Часто уравнения удается упростить, например, для Невской губы вполне удовлетворительно работает теория мелкой воды [2]. Однако, как показывает практика [3,4,5], определение достаточно надежных значений коэффициентов турбулентной диффузии сопряжено со значительными трудностями. Дело в том, что величины этих коэффициентов существенно зависят от плотностей и термической стратификации водоема, а в вертикальном и горизонтальном направлениях различаются на несколько порядков.

Не меньшие трудности возникают при попытках адекватного описания воздействия ветра на поверхность водоема, особенно если учитывать образование волн, или взаимодействия объемов воды и дна водоема. Моделирование гидродинамики рек [6,7] имеет свои особенности и трудности, главным образом в описании переноса взвешенных частиц (размывание берегов и образование отмелей, что актуально для условий Невской губы).

Моделирование процессов переноса консервативных примесей (т.е. таких, которые не вступают в химические реакции и не преобразуются в процессе переноса) - это наиболее разработанный участок моделирования водных экологических систем, хотя и здесь есть много неясных и нерешенных вопросов. Совсем другое положение в области моделирования гидрохимической и особенно гидробиологической части водных экологических систем [8], а ведь с точки зрения формирования качества воды эти стороны функционирования экосистемы имеют решающее значение. Разделить химическую и биологическую компоненту водной экосистемы практически не удается и приходится с самого начала рассматривать их как единое целое, что никак не облегчает процесс моделирования.

Если уравнения гидродинамики восходят к XVIII веку (Леонард Эйлер) и окончательно были сформулированы в конце XIX века, причем весь XX век ушел на разработку методов их решения для конкретных практических случаев, то уравнения химической кинетики появились только в конце прошлого века, а удовлетворительных уравнений динамики биологических систем не существует вплоть до настоящего времени. Даже имитация такого, казалось бы, не очень сложного физико-химического процесса, как распространение по поверхности водоема пленки нефтепродуктов при наличии ветра, встречает серьезные трудности [9]. Еще сложнее обстоит дело, если в процессе распространения загрязняющей примеси необходимо учитывать явления сорбции или перехода в другое фазовое состояние.

Литература по моделированию в экологии огромна, достаточно сказать, что библиографический указатель только отечественных работ, выполненных до 1980 года [10], насчитывает около 1800 названий. К сожалению, в последующие годы издание указателя прекратилось.

Одной из первых моделей водной экосистемы была модель планктонного сообщества, разработанная Г.Рейли, Е.Стомелом и Д.Бампусом [11] в 1948 году в виде системы дифференциальных уравнений. Это направление успешно развивал А.А.Ляпунов [12], причем практические результаты удалось получить только численными методами с применением ЭВМ [13].

Первым практическим испытанием метода моделирования экологических систем было решение задачи об оптимальном режиме рыболовства. Эти работы были начаты нашим соотечественником Ф.И.Барановым еще в 1918 году [14], а затем развиты европейскими и американскими учеными [15,16]. Испытание данный метод моделирования выдержал с честью: в настоящее время ни одна международная конвенция по рыболовству не заключается без предварительного апробирования на компьютерной модели возможных результатов принимаемых решений.

Следующее практическое применение метода компьютерного моделирования связано с явлением эвтрофирования внутренних водоемов (озер и водохранилищ). Существо этого процесса заключается в том, что из-за интенсификации сельского хозяйства и сброса сточных вод, содержащих азот и фосфор, происходит интенсивное развитие планктонных одноклеточных водорослей (фитопланктона), которое может привести к необратимым изменениям в экосистеме водоема вплоть до возникновения заморов (дефицит кислорода в воде), гибели рыбы и резкого ухудшения качества воды. На территории бывшего СССР такие явления в наиболее катастрофической форме наблюдались на Киевском водохранилище. Не избежали эвтрофирования Ладожское озеро и Балтийское море.

Компьютерному моделированию процесса эвтрофикации посвящено большое количество работ [17-32]. Объектами моделирования были небольшие альпийские озера, гиперэвтрофированные от избытка фосфора озера Дании, озеро Виктория в экваториальной Африке, насыщенные гумиловыми кислотами озера Финляндии, заливы Великих Американских озер, в которых интенсивно развиваются диатомовые и сине-зеленые водоросли, залив Хиросима в Японии, озеро Эри и многие другие. Процессу эвтрофикации Ладожского озера посвящены специальные монографии и компьютерные модели [33-35]. В результате объединенных усилий ученых разных стран к настоящему времени выработалась более или менее надежная методика моделирования и прогноза процесса эвтрофикации водоемов.

Общие вопросы моделирования эколого-экономических систем (библиографию см. в [8, 36]) разрабатывались применительно к проблеме управления качеством воды не только в теоретическом плане, но и практически. Например, при созданиии проектов по водопользованию рек Англии (Темза, Кем, Трент) интенсивно использовали имитационное моделирование. Не меньшую роль играли имитационные методы в деле борьбы с эвтрофикацией озера Эри и других озер США.

В отечественной практике в большом числе публикаций по стратегии природопользования следует отметить исследования Р.Г.Хлебопроса [36], которые использованы в настоящих исследованиях. Что касается наших исследований конкретно по теме данной работы, то они отражены в публикациях [ 8, 33, 37-50 ].

Нельзя также не упомянуть заметный вклад в работы по методологии моделирования и в конкретные исследования водных экосистем северо-запада России разработки других петербургских ученых [4-5, 14, 34-35, 39-42,51-57].


^ 2.2. Имитация гидрохимических и гидробиологических процессов в ячейке экосистемы


Для того, чтобы продемонстрировать, каким образом можно описывать и прогнозировать с помощью компьютерных методов процессы в водной экосистеме, рассмотрим подробнее одну из простых моделей, которую мы использовали в разрабатываемом программном комплексе. В ней оставлены только самые необходимые элементы, без которых описание функционирования экосистемы и ее реакции на выброс загрязняющих веществ в воду просто невозможен. Структура ячейки выбрана постоянной, как для Ладожского озера, так и для реки Невы, Невской губы и восточной части Финского залива.

Состояние ячейки экологической системы определяется концентрацией биомассы фитопланктона (PHYT), выраженной в г/м, концентрацией мертвого органического вещества (DETR), выраженной в тех же единицах, а также концентрацией биогена (PHOS), выраженной в мг/м. Концентрация токсиканта (TOX) выражается в условных единицах. Здесь мы используем те же самые обозначения, что и в компьютерной модели.

Основой функционирования водной экосистемы являются соотношения биотического баланса, которые в данном случае имеют вид:

PHYT(T+1) = PHYT(T) + PROD - MORT

DETR(T+1) = DETR(T) + MORT - DEST - SED

PHOS(T+1) = PHOS(T) + DEST * РA - PROD * PA ,

где PROD - продукция фитопланктона, MORT - отмирание фитопланктона, DEST - бактериальное разложение детрита, SED - осаждение детрита на дно, PA - переходной коэффициент, учитывающий содержание биогена в органическом веществе и различные единицы измерения концентрации биогена и биомассы фитопланктона, Т - квант времени.

Продукция фитопланктона является функцией солнечной радиации (RAD), прозрачности воды (TRANS), глубины водоема (Н), концентрации биогена (РНОS) и температуры воды (ТЕМ):

^ PROD = PROD(RAD, TRANS, PHOS, PA, TEM, H)

Предполагается, что продукция лимитируется доступной солнечной энергией и наличием биогенов. Конечно, принятая зависимость отражает процесс фотосинтетического образования органического вещества только в самых общих чертах, но в качестве первого приближения этого достаточно; в противном случае мы можем описать одну часть системы излишне подробно по сравнению с другими, в то время как конечный продукт моделирования определяется наиболее грубой частью модели.

Скорость отмирания фитопланктона является функцией его биомассы (PHYT), температуры воды (ТЕМ), концентрации токсиканта (ТОХ):

^ MORT = MORT(PHYT, TEМ, TOX, MORTOX, MORTCOEF),

где MORTCOEF - коэффициент смертности фитопланктона при температуре выше 5 градусов (при более низких температурах коэффициент смертности удваивается), MORTOX - степень влияния токсиканта на смертность фитопланктона (при MORTOX = 1 такое влияние отсутствует).

Скорость бактериального разложения мертвого органического вещества также оформлена в виде отдельной функции:

^ DEST = DEST(DETR, TEM, DESTRCOEF),

где DESTRCOEF - коэффициент разложения детрита при температуре TEM = 20 градусов. Температурная поправка для него осуществляется с помощью функции KROC(TEM):

KROC = 2.3

Несмотря на явную упрощенность модели ячейки водной экосистемы, она представляет собой нелинейную систему, свойства которой не так уж очевидны. Поэтому полезно рассмотреть реакцию такой модельной экосистемы на изменение входных величин и параметров.

В компьютерной программе все перечисленные параметры обрабатываются в специальной подпрограмме-функции ECOSYS, учитывающей также влияние коэффициента седиментации детрита SEDCOEF:

^ ECOSYS = ЕСОSYS(H, PHYT, PHOS, DETR, TOX, RAD, TRANS, TEM, DESTRCOEF, MORTOX, MORTCOEF, SEDCOEF) :

Заметим, что описанная ячейка водной экосистемы может иметь отличное от нуля устойчивое состояние только при постоянном притоке биогена или детрита, в противное случае рано или поздно вся органика, содержащаяся в системе, переходит в донные отложения. Для описания свойств исследуемой системы (здесь - ячейки экосистемы) используется т.н. коэффициент чувствительности переменной Х системы к изменению параметра Y:

K(X,Y) = ,

где X0 - установившееся значение переменной X при при значении параметра Y0, а X - новое установившееся значение переменной X при переходе от значения Y0 к Y.

В качестве примера работы модели рассмотрим несколько простых случаев. Примем для начала следующие исходные и не очень правдоподобные в наших климатических условиях значения параметров: DESTRCOEF = 0.1, SEDCOEF = 0.5, MORTOX = 1.3, MORTCOEF = 0.2, H = 10м, TRANS = 2м, TEM = 20, RAD = 1. Тогда при поступлении в систему биогена в количестве INP = 10 мг/м сут. (= 3.6 г/мгод) получаются коэффициенты чувствительности, приведенные в Таблице 1. Рассматриваемое состояние экосистемы соответствует тому случаю, при котором продукция фитопланктона определяется радиацией, а биоген находится в избытке. Природной аналогии такому состоянию в условиях северо-запада России нет, т.к. в этих широтах водные экосистемы весь вегетационный период находятся в состояниях, далеких от равновесного из-за большого влияния лимитирующих факторов.


Таблица 1

Коэффициенты чувствительности ячейки экосистемы при RAD = 1 и INP = 10 мг/мсут





X0

INP

RAD

H

TEM

DESTR

COEF

SED

COEF

MORT

COEF

PHYT

0.77г/м

0

+0.5

-0.5

+0.67

0

0

-0.5

PHOS

91 мг/ м

+3.2

-0.97

-0.10

-0.36

+0.86

-0.98

+0.02

DETR

1.33 г/м

0

+0.5

-0.4

+0.15

-0.40

-0.25

0

SED

0.067 г/мсут

0

+0.5

-0.7

+0.14

-0.40

+0.50

0

PROD

0.200 г/мсут

0

+0.5

-0.5

+0.34

0

0

0




MORT

0.200 г/мсут

0

+0.5

-0.5

+0.34

0

0

0




DEST

0.133 г/мсут

0

+0.5

-0.4

+0.43

+0.20

-0.25

0




Увеличение поступления биогенов никак не действует в данном случае на систему, кроме как на концентрацию биогенов в воде, а вот увеличение солнечной радиации ведет к увеличению значений всех компонентов, кроме концентрации биогенов, которая сокращается из-за усиленного потребления водорослями. Увеличение глубины водоема при прочих равных условиях снижает в разной степени все исследуемые величины. Повышение температуры в основном интенсифицирует все процессы.

В Таблице 2 приведены данные для другого случая, при котором продукция фитопланктона лимитируется наличным количеством биогенов.


Таблица 2

Коэффициенты чувствительности ячейки экосистемы при RAD = 20 и INP = 100 мг/мсут





X0

INP

RAD

H

TEM

DESTR

COEF

SED

COEF

MORT

COEF

PHTY

11.5г/м

+0.33

0

-0.33

+0.61

+0.33

-0.33

-0.50

PHOS

30 мг/ м




0

-0.33

-0.17

+15.9

-0.33

0

DETR

20 г/м

+0.33

0

-0.20

0

-0.20

-0.50

0

SED

1 г/мсут

+0.33

0

-0.60

0

-0.20

0

0

PROD

3 г/мсут

+0.33

0

-0.33

+0.23

+0.33

-0.33

0

MORT

3 г/мсут

+0.33

0

-0.33

+0.23

+0.33

-0.33

0

DEST

2 г/мсут

+0.33

0

-0.20

+0.43

+0.60

-0.50

0



Заметим, что в случае повышения поступления биогена в ячейку стационарное состояние нарушается и происходит накапливание биогена, с которым уже не может справится процесс седиментации.

Материал таблиц 1 и 2 показывает, что даже в искусственных стационарных условиях, которые не встречаются в наших широтах, принятая упрощенная модель ведет себя достаточно сложно и правдоподобно. Разумеется, что в более общей модели, включенной в макет, используется множество моделей ячеек, подобных описанной.


^ 2.3. Модель функционирования предприятия, загрязняющего водную среду


В качестве еще одного примера моделирования водных экосистем рассмотрим модель функционирования предприятия, загрязняющего водную среду и работающего в условиях системы штрафов, зависящих от степени очистки стоков.

Схема работы предприятия, сбрасывающего в воду свои отходы, изображена на рис.1 (см. ниже). В самом упрощенном виде можно себе представить, что предприятие, вырабатывая некоторое количество Q конечной продукции по технологическим причинам на каждую единицу такой продукции производит PT и TT загрязняющих веществ условных типов “биогена” и ”токсиканта”. На деле, естественно, спектр отходов гораздо шире, но в первом приближении мы ограничиваемся только двумя компонентами.



^ Рис. 1. Объянение в тексте.


Итак, предприятие производит в единицу времени , за которую удобно принять один год, следующие количества загрязняющих веществ:

Q*PT для биогена и

Q*TT для токсиканта.

Эти количества могут или прямо сбрасываться в воду или подвергаться очистке. В последнем случае в сбросе участвует только некоторая доля вырабатываемых отходов.

QOUT = Q*PT*(1-PO)

TOUT=Q*TT*(1-TO),

где PO и TO - степени очистки каждого из рассматриваемых загрязняющих веществ. При PO = 1 и TO = 1 имеет место “нуль-замкнутый” технологический цикл, и в воду вообще ничто не выбрасывается, а при PO = 0 и TO = 0 в воду сбрасываются неочищенные отходы.

Согласно Закону России об охране природы, за всякий сброс в воду загрязняющих веществ надо платить в экологический фонд по SP и ST за каждую единицу измерения сброшенного загрязнителя, если объем сброса не превышает установленных лимитов (PL и TL), и SP*SPI и ST*STI, если сброс превышает эти лимиты. Кратности платежей SPI и STI, как и лимиты сбросов, устанавливаются государственными природоохранительными органами. В нашей программе процедуры оплаты за сброс каждого загрязняющего вещества оформлены в виде функций:

SPS(PL,POUT,SP,SPI)

STS(TL,TOUT,ST,STI)

С другой стороны, всякая очистка требует дополнительных затрат на постройку и эксплуатацию очистных сооружений, на захоронение или утилизацию выделеннных отходов. Затраты на очистку могут резко различаться в зависимости от объема производства и степени очистки. Кроме того, очистка почти всегда бывает комплексной, а не направленной на выделение из отходов только одного какого-то компонента. Можно обосновать, что в простейшем случае стоимость очистки от единицы загрязнителя возрастает пропорционально квадрату степени очистки. За предельное значение затрат на очистку принимаются затраты, необходимые для внедрения замкнутого технологического цикла. В программе затраты на очистку представлены в виде функций:

SPO(PO,CLEANP)

STO(TO,CLEANT)

где: CLEANP - предельные траты на очистку сбросов от биогена и CLEANT -предельные траты на очистку сбросов от токсиканта.

Таким образом, выплаты предприятия за сброс в воду загрязняющих веществ составляют:

S1 = SPS(PL,POUT,SP,SPI) + STS(TL,TOUT,ST,STI),

а траты на очистку:

^ S2 = Q*(PT*PO*SPO(PO,CLEANP) + TT *TO*STO(TO,CLEANT)

Будем считать, что каждое предприятие выберет такие степени очистки PO и TO, которые обеспечили бы минимальные расходы на оплату сбросов и очистку:

S1 +S2 => min

Поиск минимума осуществляется методом перебора с дискретностью величин PO и TO в 0.1. Все рассмотренные выше процедуры оформлены в виде подрограммы:

PLANT(Q,ZQ,PT,TT,CLEANT,CLEANP,PL,TL,SP,ST,SPI,STI,POUT,TOUT,PLRC), где PLRC - доля затрат на очистку отходов в общей стоимости продукции, выпускаемой предприятием.

Проиллюстрируем действие процедуры PLANT на конкретном численном примере. Примем следующие значения параметров:

^ ZQ= 10; PT=0.2; TT=0.01; CLEANP=10; CLEANT=100.

В таблице 3 приведены данные изменения выбросов, оптимальных степеней очистки, трат на очистку и отчислений в экологический фонд в зависимости от установленных выплат за сброс (SP и ST). При расчетах принято, что Q = 300 ; PL =20; TL = 1; SPI=3; STI =3; PLRC =S2/(Q*ZQ), где ZQ - стоимость единицы выпускаемой продукции.

Нетрудно видеть, что при отсутствии плат за сброс предприятию выгодно сливать неочищенную воду, а при очень высоких платах переходить на замкнутый цикл водоснабжения. При низких платах за сброс предприятию бывает выгоднее платить за сброс в увеличенном размере, чем строить очистные сооружения. Только при некоторых пороговых значениях (SP=1 и ST=60 в нашем примере) предприятию становится выгодно выполнять лимитные предписания по сбросам загрязняющих веществ.

Таблица 3

Зависимость сбросов, степени очистки, затрат на очистку (S2) и выплат в экологический фонд (S1) от выплат за сброс (SP и ST).



SP ST


0 0


1 1


5 5


10 10


15 15


20 20


10 30


10 40


10 50


10 60


100 600


POUT


60


42


24


18


12


18


18


18


18


18


0

TOUT

3

2.7

2.4

2.1

1.8

1.8

1.5

1.2

1.2

.9

0

PLRC

0

.03

.11

.14

.18

.21

.16

.17

.17

.18

.30

PO

0

.3

.6

.7

.7

.8

.7

.7

.7

.7

1

TO

0

.1

.2

.3

.4

.4

.5

.6

.6

.7

1

S1

0

92

186

223

321

308

256

244

260

234

0

S2

0

16

132

213

225

326

243

271

271

308

900



^ 3. Моделирование экосистемы Невской губы


3.1. Имитационная модель водной экосистемы Невской губы


В предыдущем разделе мы рассмотрели методологию подхода к моделированию водных экосистем , а также привели некоторые примеры имитаций. Базируясь на них, нами была разработана имитационная модель экологической системы Невской губы. За основу были приняты исследования, проведенные Зоологическим институтом АН СССР [56]. Схема средних течений и их вариаций принята по работе А.П.Белышева и Л.Ю.Преображенского [57]. Акватория Невской губы в модели была разделена на 30 ячеек, как это принято в работах ЗИН АН РАН. Состояние каждой ячейки определялось концентрацией неорганической взвеси (М) в г/куб.м. и концентрацией фитопланктона (РH) в г/куб.м.

За каждый временной шаг, длительность которого полагалась равной 6 часам, в модели происходили следующие процессы:

Перенос при помощи течений взвешенных частиц из одной ячейки в другую.

Диффузный обмен между ячейками.

Седиментация органического и неорганического вещества.

Бактериальное разложение взвешенного органического вещества.

Образование первичной продукции фитопланктона.

Отмирание фитопланктона.

Поступление (взмучивание) неорганической взвеси со дна.

Выброс органической взвеси как из р.Невы, так и из коллекторов очистных сооружений.

Внесение в систему фитопланктона, детрита и неорганической взвеси из р.Невы и вынос этих компонентов через дамбу в Восточную часть Финского залива.


Первым этапом работы модели было определение интенсивности поступления неорганической взвеси со дна Невской губы при известном распределении концентраций по акватории губы, известных схемах течений и переносов и поступлении взвешенных частиц из р. Невы. Был применен обычный градиентный метод поиска минимума функционала вида

( M - M )  min

где M -значения концентрации взвесей по осредненным данным наблюдений за 1982-1984 гг., M - те же значения, полученные в модели.

Следующий этап работы модели заключался в подборе гидробиологических параметров. Прозрачность воды определялась по эмпирической формуле, полученной на материале Невской губы:

T = (в м.)

Значение суточных коэффициентов P/B фитопланктона (т.е. отношение продукции за некоторое время к средней для этого промежутка времени биомассе продуцирующих организмов) бралось по данным исследований ЗИН АН СССР. Первичная продукция полагалась ограниченной только световыми условиями, как как минеральные формы азота и фосфора в губе всегда в избытке.

Эмпирическое соотношение PROD= 1.5*PH*(P/B)*T, полученное на материале Невской губы предполагает, что фотосинтезирующий слой в 1.5 раза превышает то значение, которое определяется прозрачностью. Отмирание фитопланктона задавалось коэффициентом PMORT, а разложение детрита - коэффициентом DESTR.

Эта упрощенная модель экосистемы Невской губы позволила оценить, основываясь на результатах натурных наблюдений, масштабы процессов биотического круговорота вещества в Невской губе и роль внешних источников неорганической взвеси и аллохтонной органики. Небольшая серия экспериментов, проведенных на модели, показала, что изменение общей схемы стоковых течений в губе мало влияет на изменение характеристик экосистемы. Рассматривались, например, варианты перенесения основного потока к северу или к югу от о. Котлин.

Наиболее чувствительной экосистема Невской губы оказалась к замедлению водообмена в губе. В модели это имитировалось снижением коэффициента горизонтальной диффузии, что приводило к существенному росту биомассы фитопланктона в прибрежных районах с сответствующим увеличением концентрации мертвого органического вещества. Естественно, данный результат имеет главным образом качественный характер и для прогностических целей нужна более совершенная модель.


^ 3.2. Модель водопользования для экосистемы “Невская губа”

3.2.1. Методология

В данном разделе на примере единой компьютерной модели сделана попытка обобщить материал, накопленный по программе “Невская губа”, выполняемой Санкт-Петербургским Научным Центром Российской Академии Наук в 1992-1993 годах. Объем этих исследований очень велик, и результирующая система оказалась совершенно недоступной для обычных персональных компьютеров, которыми располагают заинтересованные организации, как по быстродействию, так и по объему памяти. Это обстоятельство побудило к созданию упрощенного варианта, который отражал бы только самые основные черты моделей экологических систем Ладожского озера, Невской губы, восточной части Финского залива и источников поступления загрязнений в воду как в черте города Санкт-Петербурга, так и за его пределами. Ниже (раздел 3.2.2) описаны основные элементы уже работающей компьютерной системы. Создание этой модели важно в методологическом отношении, так как позволяет в приемлемое время провести достаточно обширный круг исследований с тем, чтобы экономно планировать эксперименты с дорогостоящими гидродинамическими моделями Невской губы или Ладожского озера.

В практическом отношении упрощенная модель данной сложной системы позволяет оценить роль отдельных факторов и подсистем для обоснованного планирования сбора материалов, натурных наблюдений и научных экспериментов. Включение в модель экономических и правовых факторов важно с точки зрения обоснованного выбора стратегии природоохранительных органов, например. при назначении плат за выброс в воду загрязняющих веществ.

В теоретическом плане упрощенная модель водопользования достаточно сложной системой позволяет наметить общие пути подхода к управлению системой, в которой критерии эффективности находятся в явном противоречии друг с другом (экономика и экология) и необходимо принятие обоснованного компромиссного решения.

В основу предлагаемой модели положено представление о единстве и взаимосвязанности биологических, химических и гидродинамических процессов в рассматриваемой водной системе, состоящей из большого озера, короткой, но очень многоводной реки, мелководного морского залива со специфическим участком, отгороженным недостроенной в настоящее время дамбой, задуманной как средство борьбы с наводнениями. Неотъемлемую часть этой системы составляет город с пятимиллионным населением, развитой промышленностью и обильными сбросами промышленных и бытовых сточных вод. Ко всему этому следует добавить вполне разумное, но плохо выполняемое на практике природоохранное законодательство и нестабильную экономику и финансовую систему. Сказанное должно подготовить нас к тому, что мы действительно имеем дело со сложной системой, рассмотрение изолированных частей которой малопродуктивно.


^ 3.2.2. Общая компоновка модели


Основная цель этой работы заключается в том, чтобы установить, как те или иные решения природоохранительных органов повлияют на состояние экологических и экономических систем. Главный смыс