Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Анализ предшествующих исследований 9
1.1 Существующие методики прогноза и управления состоянием ресурсов подземных источников водоснабжения 9
1.2 Гидрогеологическая изученность района 17
1.3 Природная характеристика района исследования
1.3.1 Геологическое строение и рельеф 19
1.3.2 Гидрогеологические условия района 22
1.3.3 Климат 31
1.3.4 Гидрография 32
1.3.5 Почвенно-ландшафтные условия
1.4 Особенности режима уровней подземных вод турон-маастрихтского водоносного горизонта и добычи 35
1.5 Антропофункциональное зонирование территории 43
ГЛАВА 2 Методика оценки экологической ситуации в части состояния подземных вод, способ автоматизации районирования экологического состояния
2.1 Методика оценки экологической ситуации в части состояния подземных вод на основе влияния техногенных факторов 46
2.2 Способ автоматизации районирования экологического состояния подземных вод с использованием геоинформационных технологий
2.2.1 Структурная схема и информационная составляющая пространственной базы данных «Подземные источники водоснабжения» 53
2.2.2 Способы наполнения пространственной базы данных исходными данными 81
2.2.3 Выявление пространственных взаимоотношений между классами объектов 82
ГЛАВА 3. Геоэкологическая модель оперативного регулирования качества добываемой воды и предотвращения истощения источника водоснабжения в сложной экологической ситуации 83
3.1 Основные положения геоэкологической модели 89
3.2 Математическое обоснование геоэкологической модели оперативного регулирования качества добываемой воды, предотвращения истощения источника водоснабжения в сложной экологической ситуации 96
ГЛАВА 4. Оценка экологической ситуации и оперативного регулирования качества добываемой воды 105
4.1 Выявление сложной экологической ситуации в г. Белгороде и Белгородском районе на примере «Методики оценки экологической ситуации в части состояния подземных вод на основе влияния техногенных факторов» 105
4.2 Численный эксперимент по созданию геоэкологической модели оперативного регулирования качества добываемой воды и предотвращения истощения источника водоснабжения в сложной экологической ситуации 110
Заключение 151
Список литературы 1
- Природная характеристика района исследования
- Особенности режима уровней подземных вод турон-маастрихтского водоносного горизонта и добычи
- Структурная схема и информационная составляющая пространственной базы данных «Подземные источники водоснабжения»
- Математическое обоснование геоэкологической модели оперативного регулирования качества добываемой воды, предотвращения истощения источника водоснабжения в сложной экологической ситуации
Природная характеристика района исследования
Ретроспективный анализ методических подходов к вопросу управления состоянием ресурсов подземных источников водоснабжения, изложенных в работах Гольдберг В.М., Бочевера Ф.М., Орадовской И.К., Ковалевского В.С., Плотникова Н.И., Тютюновой Ф.И., нормативно-методических документах МПР России и других источниках [13, 14, 28, 50, 59, 85, 92], показал, что они не имеют комплексного подхода к оперативному регулированию качества воды, производительности водозабора, понижения уровня подземных вод и носят преимущественно прогнозный характер.
Прогноз режима уровней подземных вод в зависимости от условий их эксплуатации и перспектив развития водозабора обычно производится для следующих вариантов: 1) дебит водозабора сохраняется прежним; 2) дебит водозабора увеличивается или на протяжении всего расчетного времени будет изменяться по какому-то закону; 3) дебит водозабора будет сокращаться.
Методы прогноза качества подземных вод на водозаборах рассмотрены в работе Орадовской А. Е., Лапшина Н. Н. [85, с. 55], в частности прогноз качества подземных вод на водозаборах складывается из оценки возможности подтягивания к водозабору некондиционных по качеству вод, определения сроков их появления в водозаборе и прогноза изменения во времени состава и качества отбираемой воды.
При этом предполагается, что движение растворенных, взвешенных или эмульгированных веществ в водоносных горизонтах в области активного водообмена контролируется в первую очередь теми же гидрогеологическими факторами, которые определяют фильтрацию подземных вод – геологическим строением, структурой и свойствами водоносных горизонтов, условиями пополнения запасов подземных вод (инфильтрация атмосферных осадков, питание из водотоков и водоемов, переток из соседних водоносных горизонтов), интенсивностью отбора воды из водоносного горизонта водозаборами, дренажами и т. д. Все это в целом определяет направления и скорости движения подземных вод вместе с содержащимися в них веществами к естественным дренам и к водозабору.
Кроме фильтрационных факторов большое влияние на скорость движения подземны вод оказывают физико-химические процессы трансформации веществ в подземных водах и их взаимодействие с вмещающими породами – ионный обмен, физическая и химическая сорбция, разложение, выпадение в осадок и растворение, радиоактивный распад, дисперсия и другие процессы, приводящие к изменению скорости движения и концентрации мигрирующих в водоносном горизонте веществ.
При прогнозировании изменения качества воды в водозаборе должны быть учтены гидрогеологическая обстановка и гидрохимические условия района размещения водозабора, выявлены источники питания подземных вод, установлены существующие и ложные источники загрязнения и их гидродинамическая активность, т. е. влияние на уровни, скорости и расходы естественного потока подземных вод .
На формирование качества подземных вод, отбираемых длительно работающим водозабором, влияют значительные площади водоносного горизонта, поэтому для решения поставленной задачи, при рассмотрении неоднородности, целесообразно выделять достаточно заметные по мощности и выдержанные по простиранию высокопроницаемые, непроницаемые и слабопроницаемые слои, пласты или зоны [85, с. 57].
Применение различных моделей массопереноса к задачам прогноза качества воды в водозаборах подземных вод в настоящее время ограничено недостаточной изученностью соответствия тех или иных моделей реальным условиям распространения веществ в подземной сфере и недостатком сведений о параметрах массопереноса, которые специфичны для различных веществ и пород, и условиях их взаимодействия. Для определения параметров массообмена необходимы специальные полевые эксперименты, методика проведения которых и интерпретация результатов разработаны также еще недостаточно. Обычно при прогнозах качества воды в водозаборах используется наиболее простая модель конвективного переноса, в которой учитывается только основной фактор миграции – перенос веществ с частицами воды при их одинаковой усредненной скорости движения. В этой схеме несложно учесть дисперсию и частный случай сорбции – равновесную сорбцию [85, с. 57].
При всем многообразии прогнозных расчетов их можно свести к следующим методам или приемам: аналитические; графоаналитические; математического моделирования; гидравлический; аналогий.
Аналитический метод. Аналитический метод прогноза предусматривает анализ режима подземных вод в следующей последовательности [59, с. 158-159].
1. По уточненным расчетным параметрам и граничным условиям определяется возможность работы водозабора при существующем дебите в течение всего его амортизационного срока. Понижение при этом не должно превышать предельно допустимого. В качестве допустимых пределов обычно для напорных вод применяется величина напора плюс половина мощности водоносного горизонта, а для грунтовых вод – половина их мощности.
2. В случае, если расчеты при существующем дебите водозабора показывают, что на конец расчетного срока сохранится какой-то остаточный столб воды свыше допустимого понижения, можно рекомендовать увеличение водоотбора. Для определения возможного увеличения водоотбора производится несколько расчетов с целью подбора такого оптимального дебита, при котором величина понижения к концу расчетного срока не будет превышать допустимого значения. Аналогичные расчеты нужно произвести и при случае, когда в процессе эксплуатации ожидается истощение запасов или снижение уровней подземных вод ниже допустимой нормы. При этом необходимо подобрать такой оптимальный дебит (т. е. установить, насколько надо уменьшить водоотбор), при котором истощение наблюдаться не будет. Выбор расчетных формул производится в зависимости от гидрогеологических условий района водозабора, режима его работы и условий взаимодействия с другими водозаборами.
Особенности режима уровней подземных вод турон-маастрихтского водоносного горизонта и добычи
Под подземными источниками водоснабжения понимается водоносный горизонт, а подземными источниками водоснабжения водозаборов понимается часть водоносного горизонта или водоносной системы, обеспечивающая водозабор запасами подземных вод в период его эксплуатации. Расчетный период эксплуатации водозаборов обычно принимается 25 лет. На данный период водозахватная зона водозабора описывается границей третьего пояса зоны санитарной охраны (ЗСО) [85]. Таким образом, границей подземного источника водоснабжения водозаборов является граница третьего пояса зоны санитарной охраны ЗСО, внутри которой располагается область формирования запасов подземных вод водозабора.
Проектирование базы данных осуществлялось на основе подходов и информации полученных в результате изучения следующей литературы [2, 4, 5, 8, 18, 21, 32-36, 37, 38, 40, 47, 49, 51, 52, 55, 57, 60, 73, 75, 76, 79, 80, 83, 84, 91, 97-100, 102, 103, 107-109, 112, 114, 117-123, 125, 130, 136, 137, 144, 147, 149]. База данных «Подземные источники водоснабжения» предназначена для автоматизации выделения в пределах источника водоснабжения районов с различной экологической ситуацией, определения их пространственных взаимоотношений с источниками водоснабжения водозаборов, а также для структурированного хранения текстовых и графических данных; автоматизированного поиска в ней информации; формирования массивов с определенной структурой данных для последующей математической, графической и др. видов обработки, анализа, визуализации и печати содержательной, производной от нее информации, картографической и иной продукции.
Техническая область применения разработанной базы данных ориентирована для использования ее в системах управления реляционными базами данных (СУБД), геоинформационных системах (ГИС) различного уровня. Информационная составляющая базы геоданных ориентирована для применения ее при решении задач и содействии в принятии решений в области водоснабжения, гидрогеологии, геоэкологии.
Пространственная база данных «Подземные источники водоснабжения» в рамках диссертационной работы реализована в ГИС GeoMediaPro, потому что данная ГИС позволяет выполнять весь цикл работ от наполнения базы данных исходными данными до пространственного анализа в одном инструменте. Отличительной особенностью данной ГИС является также то, что графические, текстовые и растровые данные хранятся совместно, в нашем случае в реляционной базе данных Access.
Структурная схема. Основу пространственной базы данных «Подземные источники водоснабжения» составляют классы объектов. Классы объектов – это данные, объединенные в группы по определенным характеристикам. Совокупность классов объектов, объединенных по тематическому признаку, составляет базу данных или хранилище данных.
Класс объектов описывается общими данными и атрибутами. Общие данные состоят из сведений: «Имя класса»; «Описание» – информация какие данные включены в класс (необязательная информация); «Тип геометрии» -указывается, если создается графический файл (точка, линия, площадь, составная, текст) или указывается «нет», если исходные данные носят описательный характер. Атрибуты описания класса объекта организованы в виде таблицы, содержащей такие сведения о полях данных, как «Ключ», «Имя» поля, «Тип данных», «Описание».
База пространственных данных «Подземные источники водоснабжения» состоит из 18 классов объектов, 18 таблиц описания атрибутов классов (Рисунок 2.1).
Главным классом объектов является класс «Подземные источники водоснабжения и их использование», который связывается с другими классами через уникальные идентификаторы (вторичные ключи): «Код_источ» - код источника и «Наим_Водоз» - наименование водозабора. Это дает возможность быстрого поиска данных, составлять объединенные классы объектов с помощью других уникальных идентификаторов - вторичных ключей, которые по тексту выделены жирным шрифтом. Схема взаимосвязи классов объектов показана на рисунке 2.1 [72].
Класс объектов «Подземные источники водоснабжения и их использование» предназначен для хранения сводной информации об источниках водоснабжения и их использовании. Информация представлена в текстовом виде и состоит из полей, ориентированных для хранения данных о кодах источника водоснабжения, наименовании водозаборов, виде лицензии на использование источника водоснабжения, допустимых параметрах эксплуатации источника, наличии проекта зон санитарной охраны, целевом использовании источника, номере лицензии. В таблице 2.2 приведен состав информации и пример заполнения полей, а в таблице 2.3 дана расшифровка наименований полей, требования к их заполнению, тип данных, размер, характеристика информации полей.
Структурная схема и информационная составляющая пространственной базы данных «Подземные источники водоснабжения»
Далее осуществляется сравнение фактического дебита водозабора, скважины и положения (понижения) уровня подземных вод с требованиями лицензии на добычу подземных вод.
III этап: прогноз показателей Q, H, C. Для выполнения данного этапа разработана процедура оперативной компьютерной оценки и прогноза состояния ресурсов источников водоснабжения, состоящая из трех блоков исследований (Рисунок 3.3).
Блок 1 – в данном блоке определяется область исследования показателей состояния ресурсов источника водоснабжения: уровень воды или показатели качества. Если стоит задача осуществить прогноз изменения уровня подземных вод, то согласно процедуре исследования переходим к поэтапным исследованиям, предусмотренным в Блоке 3, если стоит задача осуществить оценку и прогноз показателей качества, то, прежде всего, необходимо определить основные показатели и поэтому переходим к поэтапным исследованиям, предусмотренным в Блоке 2.
Блок 2 – обоснование выбора основных прогнозных показателей качества, предлагается 9 этапов, которые включают в себя реализацию методов множественной регрессии для определения основных показателей для прогноза:
1 этап. Оценка представительности, достоверности классификация исходных данных показателей качества. Оценка проводится путем сопоставления протоколов анализов с перечнем показателей из рабочей программы производственного контроля источника водоснабжения на участке добычи. Адаптация исходных данных проводится путем их проверки на наличие выбросов.
2 этап. Исследование переменных показателей качества на нормальность распределения. Исследование осуществляется средствами описательной статистики (расчет показателей среднего, медианны, асимметрии, эксцесса), а так же критерия Шапиро-Уилка [145, 146]. Блок 1. Выбор показателей для прогноза
Нормальность распределения, отсутствие автокорреляции остатков Рисунок 3.3. Процедура оперативной компьютерной оценки и прогноза состояния ресурсов источников водоснабжения 3 этап. Определение взаимосвязи переменных. На данном этапе производится расчет парных корреляций и строится матричный график корреляций. 4 этап. Отбор информативных и независимых переменных для моделей. На основе данных описательной статистики и рассчитанных корреляций переменные включаются в модель, определяются зависимые и независимые переменные. 5 этап. Выбор модели из множества. Из множества существующих регрессионных моделей выбираются те модели, которые наилучшим образом характеризуют характер связи между зависимой и независимыми переменными. 6 этап. Построение модели, оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов на основе значения коэффициента детерминации и F-значения Фишера. Анализ стандартизованных регрессионных коэффициентов (Бета), а так же оценка коэффициентов уравнения регрессии по p-уровню и критерию Стьюдента. 7 этап. Вычисление вкладов каждой независимой переменной в построенной модели путем вычисления показателей частной корреляции, получастной корреляции, толерантности. 8 этап. Анализ остатков, проверка адекватности модели. Проверка адекватности модели проводится путем построения нормального вероятностного графика распределения остатков, определения отсутствия автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина-Уотсона [139]. 9 этап. Выбор лучшей модели из построенных, интерпретация результатов. На заключительном этапе проводится выбор лучшей модели из построенных на основе F-значимости, наибольшей доли объясненной изменчивости – коэффициента детерминации, критерия Дарбина-Уотсона. Выбор основных прогнозных показателей качества.
Блок 3 – прогноз показателей состояния ресурсов источников водоснабжения по отдельным станциям мониторинга на основе временных рядов, выполняется в семь этапов. 1 этап. Выбор данных для временного ряда. На данном этапе осуществляется выбор временного ряда, данные должны быть полными, с равными промежутками времени, пропущенные данные в программных статистических комплексах могут быть автоматически заменены на среднее значение. 2 этап. Анализ временного ряда. Осуществляется предварительный анализ временного ряда, производятся такие стандартные операции, как построение графика, анализ выбросов, проводится анализ автокорреляционной и частной автокорреляционной связи. 3 этап. Выбор моделей для осуществления прогноза. Предлагается использовать модели экспоненциального сглаживания Хольта, Хольта-Винтерса, модели авторегрессии. 4 этап. Вычисление моделей, построение прогнозов. На данном этапе вычисляются модели, строятся прогнозы на выбранный период. 5 этап. Анализ адекватности моделей. Анализ остатков по моделям (отсутствие автокорреляции, нормальность, случайность распределения), расчет относительной ошибки аппроксимации. 6 этап. Выбор лучшей модели из рассчитанных. Для обоснования выбора предлагается использовать следующие критерии: метод абсолютных отклонений; величина относительной ошибки аппроксимации; относительная величина отклонения прогноза. 7 этап. Интерпретация результатов. На заключительном этапе проводится интерпретация результатов и возможности модели. IV этап: регулирующие действия на основе показателей Q, H, C, предлагается осуществлять с помощью разработанной процедуры принятия регулирующего решения.
По результатам выполненной процедуры компьютерной оценки и прогноза состояния ресурсов источников водоснабжения производится оперативное управление источником водоснабжения, которое обеспечивает регулирование режима работы водозабора во временном разрезе от недели до года. Процедура принятия регулирующих решений включает перечень действий по нормализации состояния подземных вод, исходя из двух спрогнозированных ситуаций: региональное повышение уровня подземных вод, региональное понижение уровня подземных вод, которые сопровождаются следующими условиями:
Схема процедуры принятия регулирующего решения представлена на рисунке 3.4. Возможные действия по нормализации состояния подземных вод в ситуации, когда:
1. Спрогнозировано повышение регионального уровня подземных вод при условии, что показатели качественного состава не превышают предельно допустимую концентрацию (ПДК), а понижение уровня подземных вод не превышает допустимое. В данной ситуации целесообразно продолжать эксплуатацию в прежнем режиме;
2. Спрогнозировано повышение регионального уровня подземных вод при условии, что показатели качественного состава подземных вод превышают ПДК, а понижение уровня подземных вод не превышает допустимое.
Математическое обоснование геоэкологической модели оперативного регулирования качества добываемой воды, предотвращения истощения источника водоснабжения в сложной экологической ситуации
Этап 5: из множества существующих регрессионных моделей для анализа использовалась множественная линейная гребневая (или ридж) регрессия, поскольку существует высокая взаимосвязь между предикторами.
Гребневая (или ридж) регрессия используется, когда независимые переменные очень сильно коррелируют друг с другом и, поэтому, устойчивые оценки регрессионных коэффициентов не могут быть получены с помощью обычного метода наименьших квадратов. В этом методе константа (лямбда) добавляется к диагонали корреляционной матрицы, которая затем стандартизуется заново так, чтобы все диагональные элементы были равны 1.0 (при этом внедиагональные элементы делятся на некоторую константу). Другими словами, гребневая регрессия искусственно занижает коэффициенты корреляции так, что могут быть вычислены более устойчивые (хотя и смещенные) оценки (бета-коэффициенты).
Этап 6: построение модели, оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов. Вычислена модель гребневой линейной регрессии зависимости сухого остатка от независимых предикторов с пошаговым исключением факторов F-включить = 4, F-исключить = 3. При выборе этой опции независимые переменные будут по отдельности исключаться из модели на каждом шаге регрессии до тех пор, пока не будет получена "наилучшая" регрессионная модель. Расчеты проводились автоматически в программном комплексе Statistika по формулам 3.20-3.23. Итоги гребневой регрессии приведены в таблице 4.6.
Как видно из таблицы результатов, изображенной выше, переменные Ca, Cl, SO4, Na являются наиболее важными предикторами для сухого остатка; и все из них статистически значимы по критерию Стьюдента (табличное значение для 25 степени свободы и вероятности 0,05 равно 2,05) и p-уровню.
Из таблицы видно, что величина колебания остатков находится в пределах нормы, поскольку погрешность измерения в лабораторных анализах составляет около 10%. Расстояния Махаланобиса и Кука также показывают отсутствие значительных перепадов, следовательно, можно сделать вывод об отсутствии выбросов.
На данном графике значения расположены весьма близко к линии прямой, можно сделать вывод о нормальности распределения остатков.
Другим индификатором определения адекватности модели является отсутствие автокорреляции остатков, для этого был рассчитан критерий Дарбина-Уотсона по формулам 3.27-3.28, который равен 2.17, значение близко к 2 и попадает в интервал отсутствия автокорреляции остатков. Y=332,8+ 0,885C1 + 0,637SO4 + 0,808Na +1.724Ca 26,81 3,01 0,90 2,17 -105,5 89,4 Статистическая обработка гидрогеохимических материалов подтвердила полученные закономерности и позволила установить регрессионные связи Y=332,8+ 0,885Cl + 0,637SO4 + 0,808Na +1.724Ca. Блок 3. Прогноз показателей состояния ресурсов источников водоснабжения по отдельным станциям мониторинга на основе временных рядов.
Рассматриваются методические аспекты компьютерного прогнозирования изменения количественных и качественных показателей воды на основе временных рядов.
Использование для прогнозирования статистических методов предполагает, что тенденции, которые были в прошлом, сохранятся в будущем периоде.
Вследствие того, что расчеты должны сравниваться с фактическими данными будущего периода, который еще не наступил, невозможно определить качество модели, поэтому для определения точности прогноза использовались данные для сравнения с некоторым шагом в прошлое, т.е. производилась инверсная верификация.
В ее основе лежит следующее правило: предложенная модель может быть применена для прогнозирования в перспективном периоде, если она дает адекватные результаты при расчетах характеристик уже свершившегося события. В данном случае абсолютная верификация события, уже свершившегося, служит подтверждением правильности избранной модели, ее параметров и способом относительной верификации для прогнозирования будущих событий [17].
