Мадэлі вадазбору
становяцца ўсё больш папулярнымі і неабходнымі для прагназавання ўздзеяння метадаў кіравання як на колькасць, так і на якасць вады. Гэтыя мадэлі спрабуюць мадэляваць важныя прыродныя працэсы, якія адбываюцца ў навакольным асяроддзі, такія як ападкі, сцёк, выпарэнне, перанос грунтавых вод, рост расліннасці, перанос наносаў і пажыўных рэчываў, а таксама рост бактэрый.
Дзякуючы хуткаму тэхнічнаму прагрэсу і больш хуткім вылічальных магчымасцям гэтыя мадэлі становяцца ўсё больш складанымі і ўтрымліваюць мноства параметраў, якія прадстаўляюць розныя водападзеляльныя працэсы. У выніку колькасная ацэнка нявызначанасці параметрава адчувальнасць у мадэлях вадазбору з'яўляецца гарачай тэмай у мадэляванні навакольнага асяроддзя і адной з самых вялікіх праблем у паляпшэнні прагнозаў гідралагічных мадэляў і мадэляў якасці вады.
Ўключэнне адчувальнасці і нявызначанасці ў гідралагічныя мадэлі і мадэлі якасці вады можа даць уяўленне аб агульнай структуры мадэлі і ўзаемадзеяннях параметраў, дапамагаючы зацікаўленым бакам і асобам, якія вызначаюць палітыку, укараняць эфектыўныя і карысныя метады кіравання воднымі рэсурсамі.
Аналіз нявызначанасці
можа быць вызначаны як працэс колькаснага вызначэння ўзроўню дакладнасці вынікаў дадзенай мадэлі мадэлявання, які можа залежаць ад колькасці і якасці ўваходных дадзеных або іх адсутнасці. Мадэльная нявызначанасць можа зыходзіць з структуры мадэлі водападзелу, уваходных дадзеных і параметраў.
Нявызначанасць у структуры мадэлі можа быць выклікана працэсамі, спрошчанымі ў канцэптуальнай мадэлі, працэсамі, якія адбываюцца ў водападзеле, але не ўключанымі ў мадэль, працэсамі, уключанымі ў мадэль, але здарэння невядомыя мадэлям працэсу, або працэсамі, не ўключанымі ў мадэль і невядомымі для мадэлей.
Нявызначанасць з уваходных дадзеных мадэлі водападзелу можа быць выклікана памылкамі назірання, такімі як памылкі ў вымярэнні ападкаў або тэмпературы. Мадэлі вадазборных басейнаў таксама могуць пакутаваць ад нявызначанасці з-за мноства камбінацый параметраў мадэлі, якія могуць прывесці да адной і той жа прадукцыйнасці мадэлі.
Ёсць шмат метадаў аналізу нявызначанасці, якія выкарыстоўваліся ў папярэдніх даследаваннях мадэлявання водападзелу. Некаторыя прыклады гэтых метадаў уключаюць абагульненую ацэнку верагоднасці нявызначанасці ( GLUE), імітацыю Монтэ-Карла ланцуга Маркава, рашэнне для вызначэння параметраў (ParaSol) і працэдуру падбору паслядоўнай нявызначанасці (SUFI-2).
Метад нявызначанасці
аналізу хібнасці першага парадку (FOEA) выкарыстоўваўся разам з інструментам ацэнкі глебы і вады (SWAT) для вадазбору ў вадасховішчы Трох цяснін у Кітаі для колькаснай ацэнкі нявызначанасці параметраў забруджвальных рэчываў, якія не з'яўляюцца кропкавымі крыніцамі ў выніку розных відаў землекарыстання.
Навукоўцы выявілі, што нявызначанасць параметраў якасці вады для выкарыстання ворных зямель была звязана з працэсамі сцёку і ўласцівасцямі глебы, у той час як нявызначанасць параметраў для лясоў і лугоў у асноўным была звязана з працэсамі сцёку.
Параўнальнае даследаванне мадэлі водападзелу на аснове GLUE паміж праграмай гідралагічнага мадэлявання-Фортран (HSPF) і SWAT, праведзенае для басейна ракі Ілінойс, паказала, што абедзве мадэлі дэманструюць вялікую нявызначанасць параметраў. Аднак выкарыстанне байесовскаго аналізу нявызначанасці патрабуе вялікай колькасці паўторных сімуляцый у параўнанні з правядзеннем аналізу нявызначанасці з выкарыстаннем іншых метадаў, такіх як GLUE, ParaSol або SUFI-2.
Розныя метады аналізу нявызначанасці паказалі, што алгарытм SUFI - 2 патрабаваў найменшай колькасці паўторных сімуляцый для дасягнення добрых дыяпазонаў нявызначанасці прагнозу. Такім чынам, SUFI - 2 быў выкарыстаны ў дадзеным даследаванні для колькаснай ацэнкі нявызначанасці параметраў сцёку і якасці вады ў вадазборных зоне ракі Вялікі Сланечнік (BSRW) у штаце Місісіпі.
Для таго, каб дапамагчы менеджэрам вадазборных басейнаў у змякчэнні пагаршэння водных рэсурсаў, BSRW быў змадэляваны з выкарыстаннем шэрагу даследаванняў для ацэнкі метадаў кіравання ўздзеяннямі на колькасць і якасць вады. Тым не менш, неабходныя даследаванні для ўліку адчувальнасці і нявызначанасці параметраў мадэлі пры прагназаванні гідралагічных характарыстык і якасці вады ў РБМВ з выкарыстаннем SWAT. Таму, мэты гэтага даследавання заключаліся ў тым, каб:
1-імітаваць працягу патоку, агульны асадак (TS), агульны Фосфар (TP) і агульны азот (TN) і
2-выкарыстоўваць алгарытм SUFI - 2 для колькаснай ацэнкі параметру мадэлі. нявызначанасць і адчувальнасць пры мадэляванні струменевага патоку, нагрузак TS, TP і TN.
Мадэль SWAT
выкарыстоўвалася ў гэтым даследаванні, паколькі яна агульнадаступная і шырока выкарыстоўваецца ў сельскагаспадарчых даследаваннях. SWAT уяўляе сабой напаўразмеркаваную шкалу водападзелу, якая колькасна вызначае ўплыў метадаў кіравання сельскай гаспадаркай і змены клімату на сцёк і нагрузкі забруджвальных рэчываў у сутачным, штомесячным або гадавым маштабе часу ў буйных вадазбору з розным землекарыстаннем і глебавымі ўмовамі. Гідралагічныя працэсы, якія могуць быць ахоплены ў SWAT, уключаюць ападкі, павярхоўны сцёк, захоўванне глебы, сумарнае выпарэнне, інфільтрацыю, подповерхностных сцёк і струмень падземных вод.
Забруджвальныя рэчывы, якія ў цяперашні час могуць быць змадэляваныя ў SWAT, - гэта наносы, азот, фосфар, пестыцыды і бактэрыі. Мадэль SWAT выкарыстоўвае лічбавую мадэль рэльефу (DEM), каб спачатку размежаваць водападзел на суббасейны, якія затым дзеляцца на адзінкі гідралагічнага рэагавання (HRU).
Кожны HRU складаецца з унікальнай камбінацыі класа землекарыстання, глебы і ўхілу. Затым SWAT выкарыстоўвае дадзеныя аб ападках і тэмпературы ад метэастанцый, якія знаходзяцца ўнутры і вакол вадазбору, для разліку воднага балансу, які складаецца са зместу вады ў глебе, ападкаў, павярхоўнага сцёку, сумарнага выпарэння, інфільтрацыі і патоку падземных вод.
Ўстаноўкі ачысткі сцёкавых вод ( СОСВ), няспраўныя сэптычных сістэмы і гной жывёлы таксама ўлічваліся ў мадэлі для колькаснай ацэнкі наносаў і пажыўных нагрузак. Інфармацыя аб скідзе СОСВ была атрымана з інструмента загрузкі справаздачы аб маніторынгу выкідаў EPA (DMR), які заснаваны на дадзеных, сабраных у рамках праграмы нацыянальнай сістэмы ачысткі выкідаў EPA (NPDES).
Аб'ёмы скідаў і забруджвальных нагрузак для кожнага аб'екта NPDES былі асераднёныя з 2007 года, які з'яўляецца самым раннім перыядам рэгістрацыі, да 2010 года. Сярэднія патокі, наносы, фосфар і азотныя нагрузкі ад СОСВ былі асераднёныя па кожным суббассейну, Адмова сэптычных сістэм у BSRW быў змадэляваны шляхам атрымання колькасці сэптычных сістэм у кожнай акрузе ў BSRW з Дэпартамента аховы здароўя Місісіпі.
Усяго ў BSRW
налічваецца каля 9375 сэптычных сістэм, пры ўмове, што сэптычных сістэмы размеркаваны па ўсім акрузе раўнамерна. У гэтым даследаванні меркавалася, што 40% сэптычных сістэм не функцыянуюць нармальна ці не спрыяюць забруджвання ручаёў або рэк. У гэтым даследаванні таксама меркавалася, што ў сярэднім па 3 чалавека на хатнюю гаспадарку выкарыстоўваюць кожную няспраўную сэптычных сістэму, што з'яўляецца дастаткова дакладным, улічваючы дадзеныя аб насельніцтве акругі, прадастаўленыя Дэпартаментам аховы здароўя штата Місісіпі. Гэты метад мадэлявання раней выкарыстоўваўся ў іншых даследаваннях мадэлявання водападзелу.
Даследаванне заключалася ў тым, каб выкарыстоўваць SWAT для распрацоўкі мадэлі для BSRW і выкарыстоўваць алгарытм SUFI - 2 для колькаснай ацэнкі адчувальнасці і нявызначанасці параметраў мадэлі пры мадэляванні струменевага патоку, нагрузак TS, TP і TN.
У агульнай складанасці было праведзена 8000 імітацый з выкарыстаннем SWAT-CUP для ацэнкі нявызначанасці і адчувальнасці параметраў:
- 2000 сімуляцый для патоку,
- 2000 сімуляцый для нагрузкі TS,
- 2000 сімуляцый для нагрузкі TP і
- 2000 сімуляцый для загрузкі TN.
Аналіз адчувальнасці паказаў, што струмень патоку быў найбольш адчувальным да CH_N2, нагрузка TS была найбольш адчувальнай ADJ_PKR, нагрузка TP была найбольш адчувальнай да ERORGP, а нагрузка TN была найбольш адчувальнай да CDN.
Даследаванне мяркуе, што прагназаванне азотных нагрузак можа мець адну з максімальна магчымых адчувальнасці і нявызначанасці пры мадэляванні ў параўнанні з патокам і ападкамі. Ўзроўні адчувальнасці і нявызначанасці могуць быць нават вышэй, падчас пікавых умоў патоку. У цэлым, параметры, якія былі адчувальныя да патоку, таксама апынуліся адчувальнымі да пераносу адкладаў і пажыўных рэчываў.