Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.36, кандидат технических наук Вахов, Дмитрий Николаевич

• Вахов, Дмитрий Николаевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Вахов, Дмитрий Николаевич

ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ТЕРМИНЫ

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. РЕГЛАМЕНТ КОНТРОЛЯ И НОРМИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД ВОДОТОКОВ:

ПРОБЛЕМНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАЧИ РАЗВИТИЯ

§1.1. Информационная модель и функциональная структура действующего регламента

1.1.1. Концепции информационно-ориентированного подхода к описанию

1.1.2. Структурирование информации о системе управления

§ 1.2. Действующие методы нормирования сбросов

1.2.1. Нормирование качества природных вод

1.2.2. Оценка фоновых показателей качества вод

1.2.3. Разбавление сточных вод

1.2.4. Расчет ПДС для бассейна реки или его участка

1.2.5. Начисление плат за использование водо-ресурсного фонда для отведения сточных вод

§1.3. Недостатки регламента и пути совершенствования управления качеством водо-ресурсного фонда территории

1.3.1. Групповое нормирование сбросов, проблемы реализации

1.3.2. Организационно-методические аспекты технологий группового нормирования сбросов, задачи диссертации

ГЛАВА 2. КАМЕРНАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

МИГРАЦИИ ПРИМЕСЕЙ В ВОДОТОКАХ

§2.1. Анализ подходов к моделированию процессов распространения примесей в водотоках

2.1.1. Уровень непрерывных неоднородных систем

2.1.2. Уровень дискретных статистических систем

2.1.3. Уровень однородных систем

§2.2. Вопросы конструирования модели камерного типа

2.2.1. Контролируемые переменные состояния объекта

2.2.2. Возмущение системы

2.2.3. Внутренние переменные 57 2.2.3. Конструктивные особенности и методы представления моделей

§2.3. Механизмы ассимиляции

2.3.1. Модель биохимической деструкции загрязняющего вещества

2.3.2. Модель сорбции загрязняющего вещества на дно и береговую полосу

2.3.3. Модель гравитационного осаждения и диффузионных обменов «водная среда-дно»

2.3.4. Модель диффузионного обмена «водная среда - береговая полоса»

2.3.5. Модель площадного поверхностного стока

§2.4. Территориальная модель водотока

ГЛАВА 3. НАСТРОЙКА МОДЕЛИ

§3.1. Постановка задачи параметрической идентификации

§3 .2. Требования к исходным данным

§3 .3. Разработка алгоритма идентификации

ГЛАВА 4. СТРАТЕГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

§4.1. Особенности совершенствования регламента по обеспечению схем группового нормирования

4.1.1. Основные определения и термины

4.1.2. Общие положения стратегий группового нормирования

§4.2. Ключевые аспекты стратегии

4.2.1. Критерии распределения квот - основы территориального группового соглашения

4.2.2. Технологии расчета на основе моделирования

4.2.3. Ранжирование выпусков, распределение квот и норм качества воды

4.2.4. Условия коррекции и схемы расчета квот последующего периода

§4.3. Этапная технология разработки управленческих решений

ГЛАВА 5. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАСЧЕТНЫХ ПРОЦЕССОВ

§5.1. Общие требования и этапы разработки системы

§5.2. Конструктивные особенности ГИАС «Поток»

5.2.1. Визуально-географический принцип представлений описания объектов и сопоставленных с ними данных и результатов расчета

5.2.2. Инструменты расчета гидрологических условий территории

5.2.3. Расчет прогнозируемого качества поверхностных вод

§5.3. Имитационное моделирование с использованием ГИАС «Поток»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера»

Актуальность проблемы. Актуальность исследований проблем управления качеством природных вод нефтедобывающих районов севера Тюменской области весьма высока и определяется рядом факторов [Михайлова, 1995; Состояние окружающей., 1999; Камышев, 2000]:

• интенсивной антропогенной нагрузкой на водные объекты;

• низкими показателями самоочищающей способности водоемов, связанными с затяжными подледовыми периодами и высоким уровнем загрязненности;

• спецификой сезонного характера воздействий одного из значимых источников загрязнения — поступление загрязняющих веществ с поверхностным водосбором.

Основная доля загрязнений поверхностных вод Тюменского севера имеет промышленное происхождение [Крупинин, 1995]. По анализам мониторинговых исследований, проводимых на территории Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) на протяжении последних лет, отмечаются стабильно высокие средние уровни загрязнения поверхностных вод синтетическими поверхностно-активными веществами (СПАВ) - до 5ПДК в периоды весеннего половодья, нефтепродуктами — до 40ПДК и фенолами — до 7ПДК в летние периоды. Отмечается экстремально высокое содержание нитритов в периоды март-апрель (периоды кислородной недостаточности) [О состоянии окружающей., 1999, 2001 ].

Кроме того, характерной особенностью вод Обь-Иртышского бассейна является высокое содержание металлов. Особенно увеличивается их концентрация в период преимущественного питания поверхностных вод грунтовыми. Средние концентрации железа 20 ПДК, меди - 8 ПДК, цинка - 5ПДК, марганца - 22 ПДК[Михайлова, 1995].

Плоский заболоченный характер рельефа территорий обуславливает характерную гидрологическую связанность водоемов и миграционную динамику загрязняющих веществ[Лезин, 1994; Телицын, 1993]. Таким образом, вследствие интенсивных антропогенных воздействий и выноса с территорий нефтедобычи токсичных компонентов происходит прогрессирующее ухудшение качества природных вод Обского бассейна. Усиливающееся загрязнение рек Тюменской области (Обь, Пур, Таз), разгружающихся в морях Северного Ледовитого океана, в условиях низкой самоочищающей способности, несет опасность скачкообразного перехода водных (в том числе и морских) экосистем из состояния загрязнения в состояние экологической катастрофы [Путилин, 1999].

Еще не так давно общие годовые уловы из местных водоемов составляли 32-35 тыс.т., причем доля ценных рыб (осетра, нельмы и сиговых) была не менее 30% (1986-1991гг.). Исследования тюменских гидробиологов [Мухачев, 1995] за последние 30 лет показали, что колебания массы гидробионтов - промысловых рыб имеют устойчивую тенденцию снижения по ряду качественных и количественных показателей в среднем порядка 5-10% за год. Эти выводы подтверждаются результатами исследований, публикуемыми в ежегодных аналитических обзорах, подготовленных органами госконтроля ХМАО [О состоянии окружающей., 1999, 2001].

Все качественные показатели состояния природных вод свидетельствуют о тяжелейшем экологическом кризисе ряда районов нашего Севера [Балябин, 2004; О состоянии окружающей., 1999, 2001]. Здесь выделяют ряд объективных причин сложившейся ситуации: несовершенство применяемых эколого-сберегающих технологий и высокие показатели аварийности в процессах транспортировки и добычи нефтепродуктов, интенсивное воздействие источников сброса сточных вод и пр. [Хуршудов, 1991; Солнцева, 1999]. В данном случае закрепленные за природоохранными службами функции контроля и регулирования носят комплексный характер [Юденко, 1998].

Рассмотренные в работе вопросы затрагивают отдельный сектор деятельности водоохранных служб, связанный с контролем и управлением в части нормирования воздействий на водотоки от организованных выпусков сточных вод.

Анализ проблемных вопросов в данной области [Скалон,1999; Корытный, 2001; Денисов, 2003] свидетельствует о сложности организационного характера при разработке управленческих решений со стороны водоохранных служб. Согласно экспертной [Денисов, 2003] оценке, причины неблагоприятного современного состояния водохозяйственного комплекса на 35% объясняются недостаточным финансированием, на 20 % неэффективным управлением. Для нефтедобывающих районов это усугубляется ограниченной способностью водоемов к использованию в качестве приемников сточных вод (ассимилирующая способность) и обуславливает поиск компромисса между удовлетворением потребностей водохозяйственной деятельности на территории (социально-экономический аспект) и сохранением приемлемого качества воды водных объектов (экологический аспект).

Можно отметить, что обозначенная проблема эколого-экономического баланса интересов территорий не нова[Гурман, 1982, 1995; Мельников, 1995; Федоров, 1995; Экономическая и финансовая ., 1999]. На протяжении последних лет сделано немало попыток её урегулирования, в том числе и со стороны федерального центра. Можно привести ряд проектов и постановлений МПР РФ, включающих требования разработки нормативов сброса с учетом реальной «ассимилирующей способности водоемов и оптимального распределения массы сбрасываемых веществ между водопользователями» [Методические., 1990; МПР РФ, 1998; ВК РФ, ст. 109]. Однако на практике предписанные требования не находят реального применения. Причин тому несколько. В качестве ключевой отметим неприспособленность сложившихся схем регламента нормирования к указанным выше специфическим сезонным условиям территории и отсутствие эффективного аналитического инструментария, направленного на поддержку управленческих решений.

В итоге отметим, что обозначенная в работе актуальность выбранной тематики целиком согласуется с приоритетными направлениями фундаментальных исследований, утвержденными постановлением Президиума РАН № 233 от 01.07.03 г. по наукам о Земле, в части разработки новых технологий, направленных на охрану качества поверхностных вод.

Цель работы заключается в разработке технологии расчета нормативов сброса загрязняющих веществ для организованных выпусков сточных вод, объединенных в единую гидрографическую сеть бассейна реки, на основе камерной математической модели миграции примесей в водотоках, учитывающей специфичные для нефтедобывающих провинций Западной Сибири факторы формирования качества поверхностных вод.

Достижение поставленной цели осуществлялось путем решения следующих задач:

• Выявление проблемных вопросов развития действующего регламента нормирования воздействий от организованных источников сброса сточных вод.

• Разработка и настройка расчетных средств (модели) прогнозирования состояния загрязненности водотоков территории с учетом специфики сезонности и характера антропогенных воздействий.

• Разработка новых подходов и методов нормирования воздействий на водоток от коллектива водопользователей, на основе разработанной модели, включающих расчетные схемы и способы регламентации управленческой деятельности.

Научная новизна. Проведенные исследования позволили получить ряд новых результатов.

1. Предложенная имитационная математическая модель миграции примесей в водотоках развивает и дополняет известные положения о моделях камерного типа расчетными схемами оценки состояния загрязненности прилегающих кумулятивных сред — донные отложения, сорбирование загрязнителя береговой полосой, состояние загрязненности прилегающей зоны интенсивного поверхностного водосбора. В криогенных условиях нестационарной гидродинамики линейные механизмы ассимиляции загрязняющих веществ учитывают разбавление, транспортный перенос, диффузионный массообмен с донно-береговой зоной, гравитационное осаждение, испарение и иные трансформации первого порядка. Отличительная особенность модели в том, что питающая её детальность данных ориентирована на информационную обеспеченность служб государственного экологического контроля.

2. Разработан алгоритм параметрической идентификации модели, учитывающий разнотемповую динамику процессов аккумуляции загрязняющих веществ и асинхронную схему измерений.

В диссертации рассматриваются и защищаются следующие положения:

1. Технология многофакторного анализа состояния загрязненности водотоков территории на основе камерной математической модели миграции примесей в условиях сезонного характера действия коллективных источников сброса, поверхностного стока и вторичных загрязнений.

2. Критерии распределения ресурса на сброс загрязняющих веществ, основанные на ранговой классификации водопользователей - участников группового соглашения.

3. Модельный способ расчета графиков допустимого сброса по назначенным выпускам, согласно условиям групповых соглашений, обеспечивающим заданные уровни качества воды в камерах. 4. Методические и программные средства автоматизированного конструирования и настройки камерных математических моделей с использованием инструментальных средств геоинформатики.

Практическая значимость. Работа имеет практическую направленность и связана с совершенствованием действующего регламента управленческой деятельности, направленного на охрану поверхностных вод. Разработанные методы, положения и инструментальные среды имеют строгую привязку к информационно-логической схеме действующего регламента.

Степень достоверности полученных результатов подтверждена в ходе научно-исследовательских работ по использованию экспериментального варианта разработанной автором геоинформационной аналитической среды для исследования миграционных процессов загрязнителей на участке гидрологической сети р. Полуй в районе г.Салехарда.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались наследующих конференциях:

• Всероссийской конференции «Вычислительные технологии» (Новосибирск, 2000).

• Международной конференции «Математика, информатика и управление 2000» (Иркутск, 2000).

• Всероссийской конференции «Экология пойм сибирских рек и Арктики» (Томск, 2000).

• Ежегодной международной выставке-семинаре «AQUATERRA» (Санкт-Петербург, 2002).

• Конференции молодых ученых ИКЗ СО РАН (Тюмень, 2001).

• Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике» (Тюмень, 2003).

Результаты работы отмечены грамотой за успехи в научной деятельности на Всероссийской научной конференции «Экология пойм сибирских рек и Арктики» (Томск, 2000). Работа стала лауреатом конкурса грантов губернатора Тюменской области в 2001 году.

Публикации. По результатам работы автором опубликовано 9 научных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на ICS страницах машинописного текста (42 рисунка, 3 таблицы). Список использованных источников содержит //6 наименовании, 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Геоэкология», Вахов, Дмитрий Николаевич

выхода.

Каждый из приведенных способов, используемых для настройки, характеризует собственные правила и ограничения практической реализации в заданных условиях конкретной территории, в связи с чем часто бывает эффективным использовать сочетание данных способов. Под настройкой модели, в данном смысле, понимают [Растригин, 1977, с.4] именно идентификацию в узком смысле или параметрическую идентификацию.

Теория параметрической идентификации моделей в настоящее время является самостоятельной фундаментальной наукой и разработана достаточно широко. И, поскольку данная работа не претендует на разработку новых методов идентификации, то в данной главе будем рассматривать особенности использования уже существующих методов для случаев идентификации предложенных вариантов камерных моделей.

§3 .1 Постановка задачи параметрической идентификации

Опираясь на сделанное описание системы (рис.2.1.), будем считать известными наблюдения управляемого входа z(t), неуправляемого входа >v(/) и выхода уд (t) системы. Для ненаблюдаемого входного воздействия £(t) предполагается известным характер его воздействия — нулевое среднее. Тогда считается, что объект связывает входы с выходами некоторым, неизвестным априори, оператором Fq : y0(t) = F0(z(t)Mt),W))

Однако идентифицируется не он, а оператор модели, связывающий наблюдаемые входы и выходы: y0(t) = F(z(t)Mt)). (3.1)

Здесь 7) рассматривается как случайная помеха, затрудняющая определение оператора F. Будем считать очевидным тот факт, что всякие модели доставляют лишь приближенные описания реальных процессов. Прежде всего необходимо задаться критерием, согласно которому будем оценивать эффективность выбранных для модели параметров.

Выражение эффективности следует из постановки задачи идентификации (3.1). Под задачей параметрической идентификации будем пронимать настройку такого оператора модели F, который был бы в определенном смысле близок к оператору объекта Fq :

F « Fq.

Близость операторов оценивается по их реакциям на одно входное воздействие z'(i,t)} w'(i,t), т.е. по выходам объекта yQ{U) = FQ{z\Ut\w\Ut)^{Ut)) и модели y{i,t) = F{z\i,t),w\i,t)). Степень близости можно оценить значением квадрата модуля разности векторов: q(Ut) = (yo(Ut)-y{Ut))2

Такие функции называют функциями невязки [Растригин, 1977,с.20] и в общем случае записывают: q(U 0 = р(уо О", 0. О, М}, 0))

Тогда функционал невязки можно записать:

Q(F) = 1(77- (3.2) igI V к=1 у здесь K = {y0(i,tk),z(i,tk),w(j,tk),k = \,N} - выборка единовременных наблюдений входо-выходных переменных, / - индекс камеры на наборе I.

Очевидно, что процесс определения оператора модели F* из множества операторов Q, соответствующих заданному классу «камерных», необходимо строить так, чтобы минимизировать указанный функционал.

Q(F) -> min ^ ^

FeCl

Однако подход (3.2), в контексте наших задач, можно считать общим. Часто возникает необходимость ранжировать ряды наблюдений для расчета функционала невязки, например, в случаях, где необходимо выделять периоды наблюдений:

• большей достоверности (мала погрешность) измерений,

• когда велика помеха £(/),

• с характерными режимами исследуемого объекта (влияние подпорных явлений, различной интенсивности нагрузки, наличие ледяного покрова и пр.).

Для учета данных особенностей (см. также §3.3) целесообразно ввести функцию переменного веса h(t) >0, тогда (3.2) приведем к виду: 1 n \

Q(F) = Z ■ \F[z{Utk )MUtk )))• Kh) ieI\M k=1

3.3) с нормированием: N к) = const. k=1

Кроме того, имеет смысл дополнительно ввести функцию веса для отдельных камер Х(/) > 0. Это позволит придать «меньший вес» невязкам для камер, оценки параметров которых построены предположительно на данных «менее удовлетворительной» детальности. Здесь имеем в виду различия для камер, выделенных на главной реке и её притоках. Как правило, для более крупных водотоков характерна лучшая гидрохимическая изученность. Тогда на основании (3.3) запишем:

QW = x(ol (3.4) к=1 с нормированием const. iel

Обозначим вектор искомых параметров через D. Очевидно, что в результате идентификации получим не сами параметры, а лишь их оценки

А

D. Тогда, опираясь на то, что F определяется структурой модели и её настраиваемыми параметрами, получим определение алгоритма идентификации / в виде:

Сопоставляя (3.4) из (3.5), сделаем вывод о том, что разработку алгоритма идентификации целесообразно начать с описания общих характеристик «четверки»: K,D,f(K,D),(h(tk )А(0) > •

Выражение (3.4) для оценки эффективности процедуры идентификации справедливо для всех вариантов предложенной во второй главе модели (также для случаев практического применения, где допустима их редукция или усложнение).

§3.2.Требования к исходным данным

Успех параметрической идентификации почти целиком определяется обеспеченностью «информативными наблюдениями входо-выходных переменных» [Растригин, 1968] на исследуемом объекте. Под информативностью наблюдений понимается полнота (достоверность) отображения ими закономерностей изучаемого процесса. К выборке измерений предъявляются требования презентабельности. Формализованное представление этих требований получают [Растригин, 1968, с.17] в результате анализа структуры модели и сведений об объекте согласно четырем признакам: стохастичности, динамичности, дискретности и нелинейности. В данном параграфе рассматривается характеристика объекта и структурные особенности полученной модели с позиций динамических свойств — как одного из значимых признаков, на основе которого определяются требования к исходным данным.

Если значение выхода зависит не только от значений входа в текущий момент времени, но и от предыдущих значений входа, то считается, что объект обладает памятью (инерционностью), которая и определяет зависимость выхода от предыстории входа. В противном случае объект называется статическим [Растригин, 1968, с.17].

В нашем случае, использованный для конструирования модели аппарат законов сохранения (2.1) основывается именно на динамических свойствах исследуемого объекта, это априорно позволяет отнести как объект, так и полученную модель к разряду динамических. Однако отмеченная во многих работах [Бесекерский, 1975] сложность настройки моделей динамических систем и необходимость использования «длинных» и «детальных» рядов наблюдений заставляет искать более простые схемы рассуждений положенные в основу алгоритмов идентификации, которые позволят найти решение в классе алгоритмов статистических систем. Здесь выделяют отдельные малые периоды времени (на которых малой инерционностью объекта можно пренебречь) и условно считают часть процессов статическими (или, в терминологии [Jobson, 1979], «квазистатическими»).

В тоже время анализ процессов на малых временных периодах (с объективно «короткими» рядами наблюдений) обусловлен следующими недостатками:

• за короткий временной период некоторые существенные признаки динамики объекта могут не проявиться, что скажется на обоснованности выводов, закономерностях режима и достоверности прогнозов на построенной модели;

• недостаточная продолжительность наблюдений часто является причиной, затрудняющей конечный выбор деталей модели, которая адекватно отражает природу изучаемого и наблюдаемого процессов. Например, «определение инвариантов временных рядов связано с проверкой на независимость и стационарность множества конечных приращений ряда, что возможно только при большом количестве членов ряда»[Семенов, 2001]. Следовательно, на выборках малых объемов критерий выбора адекватности модели (§3.1) «не работает», что вынуждает ограничиться критериями похожести.

Одновременно следует отметить, что для наших факторных моделей длинные ряды наблюдений не всегда являются гарантией более достоверных выводов и решений. Объясняется это неравномерностью прогностической ценности информации в пределах временного ряда. Наибольшей предсказательной силой обладает та часть информации, которая непосредственно предшествует моменту составления прогноза и в которой в большей степени заложены зачатки будущего поведения изучаемого объекта.

По мере увеличения давности информации и удаления от прогнозируемого периода уменьшается её вклад в модель прогноза. С точки зрения [Семенов, 2001], указанное «сокращение информативности длинных рядов наблюдений объясняется присутствием в каждом члене временного ряда (данные гидрологии и гидрохимии) как детерминированной (истинной), так и случайной (ложной) составляющих. По мере роста продолжительности ряда в сторону прошлого относительная доля ложной информации растет, что приводит к снижению прогностического потенциала целого ряда».

Из написанного становится ясно, что нужны отдельные исследования по оценке степени влияния длительности и детальности рядов наблюдений в отношении каждого объекта на достоверность настройки модели.

Поскольку в нашем случае мы не имеем возможности управлять состоянием системы для достижения целей идентификации, то метод идентификации относится к пассивным [Растригин, 1977, с.30]. По той же причине затруднительна оценка динамических свойств объекта на самом объекте и, в нашем случае, становится единственно возможной на структуре математической модели [Страшкраба, 1989, с.28], которая, как показано в §2.2, воспроизводит в количественной форме основные физические закономерности на основе известных теоретических представлений и построена на основе обобщения других моделей.

Для оценки динамических свойств (здесь имеется в виду динамика контролируемых переменных состояния кумулятивных сред) исследуем реакцию модели объекта на типовое входное воздействие(«единичный скачок»), которое отражает особенности реальных возмущений [Miller, 1974]. Во-первых, это позволит выделить и сравнить между собой показатели, определяющие динамику поведения звеньев (камер и выделенных кумулятивных сред). Во-вторых, зная реакцию системы на типовые воздействия, можно судить о том, как она будет «вести себя» при сложных изменениях входной величины.

Данную задачу будем рассматривать в контексте следующих примеров.

Пример 1. Для построения переходной функции (реакция системы на единичное воздействие) по потоку используем второй варианта модели объекта (2.17) в динамическом и статическом виде. В качестве контролируемого объекта будем рассматривать одну камеру. Считая, что «фоновое» загрязнение отсутствует и загрязняющее вещество достаточно консервативно (коэффициент биохимической деструкции сводится к малым значениям, которые не учитываем), получим; dMx{i) Q■ М](t) . . ч V = -—-l—+mu(t), М\(/) = — ■ niuit) dt V 1 О

3.6)

Примем значение параметра D = — на отдельно малом периоде исходя из следующих соображений: длина камеры /=1300 м; площадь водного

2* сечения ш=260 м ' считая скорость течения и=0,5 м/с, получим = 1=2600. и т 3

2.5 -2 1,5 1

0,5 0

Ф Ъ Й- к- К* \? К- «V V *V "у li- * t- v

Расчёт на динамической модели

Сброс

Расчёт на статической модели

Рис. 3.1. Расчет переходных процессов на динамическом и статическом вариантах модели

Расчет графиков переходных процессов произведем с использованием ГИАС «Поток» (см.гл.5). Результат представим на рис. 3.1, а расчетную таблицу в Приложении 1 (Табл.1.). Сравнение полученных графиков для заданной камеры позволяет оценить длительность переходного процесса, которую не учитывает описание объекта «в статике».

Объекты, описываемые дифференциальным уравнением (3.6), именуются [Бесекерский, 1975, с.69] апериодическими звеньями с передаточной функцией: + Тхр

Ir т V здесь, к\ =7] = —.

Чем больше Т\ - постоянная времени звена (чем длиннее камера), тем дольше длится переходный процесс. Переходный процесс считается [Бесекерский, 1975, с.71] закончившимся за время (3-т-4)7|. (на рис. 3.1 Т—3*2600 сек=2 ч 10 мин). Отсюда и согласно представлениям о реальных процессах можно предположить, что они определяются временем «замещения» воды в камере.

Пример 2. При условиях, принятых в предыдущем примере, будем рассматривать третий вариант модели (2.18), которая позволит дать сравнительную оценку динамики изменения контролируемых переменных для потока и актива дна. dMx(t) dt dmx(t)

-m(t) - mM(t) + mu{t\ mM(t\ dt где, согласно (2.28), тДЦ) = уД • SM-(Cx(t)~ хД • СД,(0).

Зададимся аналогичным воздействием как в первом примере (см. рис.3.1). Назначим ^7=0.5, уД=2*10'6, БД= 23276 м2. Тогда графики переходных процессов представим на рис. 3.3, а расчетные таблицы в Приложении 1 (Табл.2.). го го ГО ГО го ГО ГО ГО ГО ГО ГО ГО го го го го ГО го ГО ГО ГО го о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о см см см см СЧ1 CN СЧ1 СЧ1 см СЧ1 СЧ1 см СЧ1 СЧ1 см см СЧ1 СЧ1 см см см см см г^.' г^ 00 00 00 со 00 00 00 оо 00 оо оо оо 00 00 00 о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о т— Т— csi csi csi csi csi csi см го го го го го го ГО ГО о о о о о о о о о о о о о о о поток

ДНО

Рис. 3.3 Сравнение переходных процессов для кумулятивных сред дна и потока

Запишем отдельно уравнение для дна в виде: dm,{t) dt здесь передаточная функция V

Щ( о может быть записана в виде апериодического звена:

Щ{(р) = кД{ + ТД[р* где уД-V уд-хд

3.8) тогда с учетом (3.7), будет представлена передаточной функцией mu(t) апериодического звена 2-го порядка т 1 (Р) = ЩД[ (Р). Щ (р) =-®- 5 (3.9)

1 + ТД\ - р + (ТД2 • р) где кДх = кД{ • ТДХ = ГД{ +ГЬ ТД2 = . (3.10)

В нашем примере ТД^ « 7Д{ «11,5 сут., ТД2 « 5 сут.

В отношении таких звеньев за время 95% окончания переходного процесса условно принимают [Бесекерский, 1975, с. 76] ТД2

777

Здесь коэффициент затухания больше единицы ^ ^ >1, потому звено не является колебательным - по природе образования донных отложений (гравитация и диффузия см.§ 2.3) колебательные процессы должны быть исключены. Это обстоятельство при совместном анализе (3.8) и (3.10) объясняют назначенные для примера параметры уД,%Д - их произведение должно быть «достаточно малым». Тем самым обеспечивается условие 7j > ТД2 - время переходного процесса, характеризующее динамику, для дна будет значительно более продолжительным, чем для потока. Пример 3. Сравним динамические свойства для актива и пассива дна, при назначенных выше условиях в контексте редуцированного варианта модели (2.21) следующего вида: dMx(t) dt dm At) dt dm2(t)

-m(t) - тД{{) + mu(t), -тТ2+тДЦ), mT2, dt где, согласно (2.25), mT2 (i,t) = аТ2 • МДХ (/,/).

Примем аТ2 =0,1, тогда соответствующие переходные процессы покажем на графике 3.4, а расчетную таблицу в Приложении 4, кг t дно-актив ♦ дно-пассив

Рис. 3.4 Переходные процессы для актива и пассива лиа

Можно показать, что передаточная функция в данном случае будет записана:

ЩЛр) =-Ml^

1 + ТДгр + (ТДг-р)2)р и, в отличие от (3.8), она содержит пропорционально интегрирующее звено. Это позволяет рассуждать о том, что при любых воздействиях функция не будет иметь установившихся значений (работает только в накопительном режиме). Однако в реальных процессах, при отсутствии интенсивного воздействия, донные отложения в водоемах не «описываются накоплением». Согласно сведениям [О состоянии., 1997, с.20, табл. 1.17], содержание нефтепродуктов в р.Оби изменялось в 1997 г., согласно Табл.3.1

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Обозначены «узкие» места в организационной деятельности водоохранных служб при разработке управленческих решений, в части нормирования воздействий на водотоки от организованных источников сброса сточных вод. В качестве основных направлений совершенствования рассматривается переход к схемам группового нормирования. Основным условием такого перехода является решение следующих первостепенных задач:

• разработка качественно новых расчетных методов, удовлетворяющих требованиям учета сезонной специфики северных территорий;

• определение критериев совместной для группы водопользователей эксплуатации ресурса водоема;

• изменение схемы процессов управления с целью сосредоточения ключевых функций расчета и распределения допустимых сбросов в ведении водоохранных служб;

• разработка более «гибкой» стратегии принятия управленческих решений в соответствии с программами эколого-экономического сбалансированного развития территории.

2. Предложенная имитационная математическая модель миграции примесей в водотоках развивает и дополняет известные положения о моделях камерного типа расчетными схемами оценки состояния загрязненности прилегающих кумулятивных сред: донные отложения, сорбирование загрязнителя береговой полосой, состояние загрязненности прилегающей зоны интенсивного поверхностного водосбора. В условиях нестационарной гидродинамики линейные механизмы ассимиляции загрязняющих веществ учитывают разбавление, транспортный перенос, диффузионный массообмен с донно-береговой зоной, гравитационное осаждение, испарение и иные трансформации первого порядка. Отличительная особенность модели заключается в том, что заложенная в схемы расчетов детальность данных ориентирована на информационную обеспеченность служб государственного экологического контроля.

3. Разработан алгоритм параметрической идентификации, учитывающий разнотемповую динамику процессов аккумуляции загрязняющих веществ и асинхронную схему измерений. Использование алгоритма предполагает проведение специальных мониторинговых наблюдений на водотоке.

4. Разработана оригинальная технология группового нормирования сбросов, основанная на ранговой классификации участников группового соглашения и учитывающая сезонно-криогенные факторы ассимиляции загрязнителя в водотоке и прилегающих кумулятивных средах. Разрабатываемая согласно данной технологии нормативно-разрешительная документация о режимах предельно-допустимых сбросов в максимальной степени согласуется с типовой регламентацией технологий контроля и оперативного регулирования на основе платного природопользования.

5. Разработана специализированная геоинформационная аналитическая среда ГИАС «Поток», предназначенная для автоматизированного конструирования и настройки моделей камерного типа.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Вахов, Дмитрий Николаевич, 2004 год

1. Анохин Ю.А. и др. Математические модели и методы управления крупномасштабным водным объектом /Ю.А. Анохин, А.Б.Горстко, Л.Ю.Дамешек. Новосибирск: Наука.- 1987.-292 с.

2. Ахраменков А.А., Гурман В.И., Шевчук Е.В. Построение модели межгодовой динамики антропогенных возмущений экосистемы водоема: Известия академии наук //Теория и системы управления.- 1999,- №2,- С. 167175.

3. Балябин В.Ф. Опыт разработки федеральной целевой программы «Использование, восстановление и охрана водных ресурсов реки Оби» // Налоги.- инвестиции.- капитал. из-во: «Вектор Бук».- №1.- 2004.- 256 с.-С.33-38.

4. Батурин В.А. и др. Модели управления природными ресурсами /

5. B.А.Батурин, В.И. Гурман, Э.Е.Дроздовский и др. М.:Наука.- 1981.- 264 с.

6. Белолипецкий В.М. Численное моделирование гидрофизических процессов в водоемах //Вычислительные технологии.- 1999.- т.4.- спец. выпуск.1. C. 15-23.

7. Белолипецкий В.М., Шокин Ю.И. Математическое моделирование в задачах охраны окружающей среды /Под ред. Г.А. Сапожникова. Новосибирск: «Инфолио- пресс».- 1997. 240 с.

8. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования.- М.: Наука.- 1975.- С.70-79.

9. Болдырев Е.В., Гальченко B.C., Любимский Э.З. Концепция документальной информационной системы, основанной на объектно-ориентированной модели предметной области //Техническая кибернетика.-№2.- 1994.- С.25-33.

10. Борцов Ю.А. и др. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением / Ю.А. Борцов, Н.Д. Поляхов*, В.В. Путов.- JI: Энергоатомиздат.- Ленингр. отд-ние, 1984. — 216 с.

11. Ю.Бутаков В.И., Лепехин А.П., Мирошниченко С.А. и др. Использование ГИС-систем для принятия управленческих решений в области охраны и рационального использования водных ресурсов Камского бассейна// Водное хозяйство России: спецвып, 2003.- С.27-36.

12. П.Бычков И.В., Кухаренко Е.Л. Разработка распределенной ГИС ИНЦ СО РАН //Вычислительные технологии . Новосибирск. - 1998 - т.З.- №5. -С. 18-22.

13. Вавилин В.А. и др. Моделирование деструкции органического вещества сообществом микроорганизмов / В.А.Вавилин, В.Б.Васильев, С.В. Рытов. -М.: Наука.- 1993.- 208 с.

14. Вавилин В.А. Нелинейные модели биологической очистки и процессов самоочищения в реках. М.: Наука.- 1983.- С. 19-24.

15. Веницианов Е.В., Кузмич В.Н. О методах расчета нормативов предельно допустимой нагрузки химических веществ на водные объекты // Мелиорация и водное хозяйство.- 2000.-№3.

16. Власов Е.В. Геоинформационные технологии контроля за состоянием загрязненных участков нефтяных месторождений //Криосфера Земли.-1998.- Том II.- № 3.- С.28-35.

17. Водный кодекс Российской Федерации от 16.11.95 г. №167-ФЗ.

18. Гапеева М.В., Гребенюк Л.П. и др. Определение качества донных отложений на основе применения статистических методов анализа данных (на примере р.Сестры) //Водные ресурсы.- том.ЗО.- №5.- 2003.- С.576-582.

19. Геннадиник В.Б. Информационная система для службы государственного контроля министерства природных ресурсов //Вестник кибернетики.-вып.1.- изд-во : ИПОС СО РАН.- Тюмень.- 2002.- 164 е.- С. 10-15.

20. Геннадиник В.Б. Электронный обмен информацией между органами государственного управления и субъектами хозяйственной деятельности —информационная вертикаль» //Вестник кибернетики.- вып.2.- изд-во : ИПОС СО РАН.- Тюмень.- 2002.- 164 е.- С. 10-15.

21. Головина Е.Ю. Объектно-ориентированный подход к моделированию предметной области //Техническая кибернетика.- №2.- 1994.- С. 43-48.

22. Горстко А.Б. Математическая модель экосистем Азовского моря . М.: Знание.- 1979. 64 с.

23. Гурман В.И., Москаленко А.И. Моделирование процессов в природно-экономических системах. Новосибирск: Наука.- 1982.- 268 с.

24. Давыдчук B.C., Линик В.Г., Чепурной Н.Д. Организация геоинформационных систем для моделирования антропогенных нарушений природной среды. Глобальные проблемы современности: региональные аспекты. М.-ВНИИСИ АН СССР.- 1988.- вып.5.- С.163-167.

25. Денисов С.Е., Полякова Э.Г., Акимов С.Н. Оценка роли и эффективности функционирования водных служб МПР России в системе управления водохозяйственным комплексом Челябинской области// Водное хозяйство России: спецвып, 2003.- С.37-49.

26. Дмитриев В.В. Диагностика и моделирование водных экосистем. СПб.: изд-во С.-Петербургского университета.- 1995. - 216 с.

27. Дружинин Н.И., Шишкин А.И. Математическое моделирование и прогнозирование загрязнения поверхностных вод суши. JI: Гидрометеоиздат.-1989.-384 с.

28. Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши: бассейн Оби (без бассейна Иртыша), бассейны Надыма Пура, Таза.- 1965, Новосибирск.- 550 е.- С. 478.

29. Камышев А.П. Анализ устойчивости природно-технических систем севера Западной Сибири //Геоэкология.- 2000.-№2.- С. 116-126.

30. Караушев А.В., Скакальский Б.Г. Оценка и моделирование качества воды в водоемах.- Проблемы современной гидрологии.- Л.: Гидрометеоиздат.-1979.- 195 с.

31. Касьянова Н.А., Захарова Н.А., Хураськин Л.С. Каспийская экологическая катострофа 2000 года и её возможные корни //Геоэкология. М: Наука.- 2002.-№1.- С.49-56.

32. Кондратьева Л.М. Вторичное загрязнение водных экосистем //Водные ресурсы." 2000.- том.27.- №2.- С.221-231.

33. Корень В.И. Математические модели в прогнозах речного стока. Л.: Гидрометеоиздат.- 1991.- 199 с.

34. Коршак А.А., Блинов И.Г., Новоселов В.Ф. Системы улавливания легких фракций нефти и нефтепродуктов из резервуаров: Учебное пособие. Уфа.: изд -во Уфим. нефт. институра. 1991.-68 с.

35. Корытный Л.М. Бассейновая концепция в природопользовании. — Иркутск: изд-во Института географии СО РАН, 2001.- 163 с.

36. Косолапов А.Е., Клименко О.А. Полуэктов Е.В. Дубинина В.Г. Нормирование вредных воздействий на водные объекты в бассейне малой реки // Водное хозяйство России. 2001. — ТЗ. - №2.

37. Кузнецов Д.С., Рошаль А.А. Анализ методов численного решения региональных задач массопереноса //Водные ресурсы.- том.ЗО.- №3.- 2003.-С.312-318.

38. Кучмент JI.C. Математическое моделирование речного стока. JI: Гидро-метеоиздат.- 1972.- 190 с.

39. Кучмент Л.С., Гельфан А.Н. Динамико-стохастические модели формирования речного стока.- М:Наука.- 1993.- 103 с.

40. Лапшев Н.Н. Расчеты выпусков сточных вод. — М.: Стройиздат.- 1977. -86 с.

41. Лебедев В.В. Гидрологические и водохозяйственные расчеты для проектирования сооружений водоснабжения.- М: изд-во литературы по строительству.-1965.- 394 с.

42. Лезин В.А., Тюлькова Л.А. Озера Среднего Приобья (комплексная характеристика) . — Тюм. гос. универ.- географ, факульт. — 1994. — 275 с. — С. 14.

43. Литвинова И.А., Коросов А.В. Имитационное моделирование распространения сточных вод КЦБК в Кондопожской губе Онежского озера //Антропогенное воздействие на природу Севера и его экологические последствия .- Тр. Всероссийского совещания. 1998.- С.49-52.

44. Льюнг Л. Идентификация систем: Теория для пользователя: Пер. с англ./ Под ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. Лит.- 1991. - 432 с.

45. Любаненко А.В. Социальные технологии в системе местного самоуправления //Вестник кибернетики.- вып.2.- Тюмень: изд-во ИПОС СО РАН.-2002.- 164 е.- С.114-118.

46. Методика расчета предельно-допустимых сбросов (ПДС) веществ в водные объекты со сточными водами. ГК СССР по охране природы. -ВНИИВО.- Харьков.- 1990.

47. Методические основы оценки и регламентирования антропогенного влияния на качество поверхностных вод / Под ред. А.В. Караушева. — JL: Гидрометеоиздат.- 1987. 285 с.

48. Методические указания по разработке ПДС вредных веществ в поверхностные водные объекты. МПР РФ.- М:.- 1998г.

49. Михайлов С.А. Диффузное загрязнение водных экосистем. Методы оценки и математические модели: Аналит. обзор.- Барнаул: «День».- 2000.130 с.

50. Молчанова О.С., Антонова Н.М., Гурвич JI.M. Роль диспергирующих средств в процессах трансформации и окисления нефти в водной среде //Водные ресурсы.- 2002.- том.29.- №2.- С.221-225.

51. Назаров Н.А., Демидов В.Н. Методы и результаты численного моделирования переноса неконсервативной примеси в речном потоке //Водные ресурсы.- том.28.- №1.- 2001.- С.38-46.

52. Нечаев А.П. Нормирование условий отведения сточных вод в поверхностные водные объекты // Водоснабжение и санитарная техника.-1999.-№1.

53. Никаноров A.M., Страдомская А.Г. Нефтепродукты в донных отложениях пресноводных объектов //Водные ресурсы.- том.30.- №1.- 2003.- С.106-110.

54. Никаноров A.M., Сухоруков Б.Л. Оценка подобия модельных и материнских экосистем по данным дистанционного мониторинга поверхностных вод //Водные ресурсы.- том.30.- №3.- 2003.- С.328-335.

55. Оценка состояния и устойчивости экосистем / В.В.Снакин, В.Е. Мель-ченко, P.O. Бутовский и др. М.: ВНИИприрода, 1992.-126 с.

56. Пааль JI.JI., Кару Я.Я., Мельдер Х.А., Репин Б.Н. Справочник по очистке сточных и природных вод.- М.: Высш.шк.- 1994.- С. 44.

57. Путилин В.Н. Предотвращение попадания нефтяных загрязнений в водотоки //Природопользование в районах со сложной экологической ситуацией: Матер, межвуз. научн. конф.- Тюмень.- изд-во: ТГУ.- 1999.- 197 с.-С. 141-143.

58. Путилина B.C. Миграции загрязняющих соединений в подземные воды Геоэкология. М: Наука.- 2003.- №4.- с.309-318.

59. Пяткина В.П. Математические и технические проблемы обработки визуальной информации /Под.ред. А.С.Алексеева.- Сб.науч. тр.- Новосибирск." ВЦ СО РАН.- 1992.- 114 с.

60. Растригин JI.A., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию объектов управления. М.: Энергия.- 1977.- 215с.

61. Растригин. JI.A. Статистические методы поиска. М: Наука.- 1968.- 376 с.

62. Рациональное использование водных ресурсов: Учеб.для вузов по спец. «Водоснабжение, канализация, рац. использ. и охрана водных ресурсов»/ С.В.Яковлев, И.В.Прозоров, Е.Н. Иванов, И.Г.Губий. М: Высшая школа.- 1991.- 400 C.-C.68.

63. РД 39-1-624-81.Отраслевая методика по разработке норм водопотребле-ния и водоотведения в нефтяной и газовой промышленности (бурение и добыча нефти).- М: изд-во стандартов, 1981.

64. Реймерс Н.Ф. Природопользование: Словарь-справочник . М: Мысль, 1990.-637 е.- С.633.81 .Родзиллер И.Д. Прогноз качества воды водоемов — приемников сточных вод. М: Стройиздат.- 1984. — 262 с.

65. Русецкая Г.Д. Формирование экологической политики в связи с изменением форм собственности предприятий/ЛЗестник ИГЭА.- Иркутск.- 1998.-№ 4.- С.43-48.

66. Савичев О.Г., Колоколова О.В., Жуковская Е.А. Состав и равновесие донных отложений р.Томь с речными водами //Геоэкология. М: Наука.-2003.- №2.- С.108-120.

67. Санитарные правила и нормы охраны поверхностных вод от загрязнения (приложение 2).- М:.- 1998. (Сан.ПиН №4820-88)

68. Седых В.Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова. Новосибирск: Наука.- 1991.- 239 с.

69. Семенов С.М., Ефременко А.В., Бартак Г.И. Оценка информативности многолетних рядов наблюдений в системе мониторинга подземных вод //Геоэкология.- 2001.- №3.- С.278-288.

70. Середин В.В. Санация территорий, загрязненных нефтью и нефтепродуктами //Геоэкология. 2000.- №6.- С.525-540.

71. Скалон А.В., Жерелина И.В. Бассейновое соглашение как инструмент межрегионального развития //Природопользование в районах со сложной экологической ситуацией: Матер, межвуз. научн. конф.- Тюмень.- изд-во: ТГУ.- 1999.- 197 е.- С.22-24.

72. Состояние окружающей среды и природных ресурсов в Нижневартовском районе: Аналитический обзор / Под. ред. Н.Я.Крупинина.- Вып. 3,- 1998.-Нижневартовск. 99 с.

73. Страшкраба М., Гнаук А. Пресноводные экосистемы. Математическое моделирование /Пер. с англ. В.А. Пучкина М: Мир, 1989. - 376 с.

74. Телицин B.JI. Вынос водорастворимых соединений с поверхностным стоком на осушаемых болотах Зауралья //Водные ресурсы. — 1993.- том.ЗО.-№1.- С70.-76.

75. Терехов А.Н. Объектно-ориентированное визуальное моделирование.-сб.тр. СПб: изд-во СПбГУ.- 1999.

76. Терехов А.Н., Парфенов В.В. RTST технология программирования встроенных систем реального времени //Системная информатика.- сб. Вып.5.- Новосибирск: Сибирская издательская фирма РАН.- 1997.- С.57-64.

77. Трифонова Т.А., Солдатенкова О.П. Оценка экологического риска загрязнения подземных вод на основе бассейнового подхода //Геоэкология. -2002.-№1.- С.49-56.

78. Трофимов A.M., Панасюк М.В. Геоинформационные системы и проблемы управления окружающей средой . Казань: изд-во Казанского университета.- 1984.- 142 с.

79. Халугин Е.И., Жалковский Е.А., Жданов Н.Д. Цифровые карты /Под ред. Е.И. Халугина. -М.:Недра.- 1992.-419 с.

80. Шевчук А.В., Медведева О.Е. Проблемы формирования современного финансово-экономического механизма управления речным бассейном. — М.: «НИА-Природа».- 2002. 92 с.

81. Шлычков В.А. Численная модель миграции нефтезагрязнителей при аварийных сбросах вблизи водоема //Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике. — Матер, междунар. науч-но-технич. конф. 7-9 октября 2003 г.- С. 68-69.

82. Штеренлихт Д.В. Гидравлика.- М.:Энергоатомиздат.- 1984.- 640 с. С. 257-258.

83. Эколого-экономическая стратегия развития региона: Математическое моделирование и системный анализ на примере Байкальского региона / В.Е. Викулов, В.И. Гурман, Е.В. Данилина и др. — Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990.- 184 с.

84. Экономическая и финансовая политика в сфере охраны окружающей среды: Сб. аналит. матер., нормат. правовых актов и ведомств, документов / Под ред. В.И. Данилова-Даниляна. М.: НУМЦ Госкомэкологии России, 1999.-512 с.

85. Юденко А.Е. Информационная технология мониторинга территорий нефтяных месторождений //Вестник кибернетики.- Тюмень: изд-во ИПОС СО РАН.- 2002.- 164 е.- С.58-67.

86. Юденко А.Е., Артюшок В.П., Бабушкин А.Г. Автоматизированные технологии администрирования для комитетов по охране окружающей среды //Криосфера Земли.- изд-во: ОИГГМ СО РАН.- 1998.- Том И.- № 3.- С. 13-20.

87. Beck М.В. A System Identifications, Estimatios and Forecasting of Water-Quality.- Part I: Theory, HAS A, WP-79-31, Laxenburg, 1979.

88. Cole, T. , Wells A. CE-QUAL-W2: A Two-Dimensional, Laterally Averaged, Hydrodynamic and Water Quality Model, Version 3.1, Instruction Report EL-02-1. 2002. - U.S. Army Engineer Waterways Experiment Station, Vicks-burg, MS.-615 p.

89. Eheart J.W., Joeres E.F, Hoopes J.A. Optimizations of waste removal for wide shallow rivers.- JEED.- ASCE.- 104, No. EE4, 1978, August, pp.593-600.

90. Fishmann G.S. Concepts and Methods in Discrete Event Digital Simula• tions. Willey, New York, 1973.

91. Jobson H.E., Keefer T.N. Modeling highly transient flow, mass and heat transport in the Chattahoochee River near Atlanta.- Georgia .- USGS . Open File Report 79-270. -NSTL Station, 1979.

92. Krysanova V., Meiner F., Roosaare J. Vasilyev A. Simulations modeling of the coastal water pollution from agricultural watershed // Ecological Modelling. 49 (1989) . - P.7-29.

93. Miller D.R. Sensitivity analysis and validation of simulation models. Jtheor/• Biol.48, 345-360, 1974.

94. Monod J. Recherches sur la croissane des cultures bacteriens. P.: Herman et Cie, 1942.

95. Shastry J.S., Fan L.T., Erickson L.E. Nonlinear parameter estimations in water quality modeling. Proc. ASCE, J. Environm. Eng. Div. 99, 315-331, 1973.

96. Steeter H.W., Phelps B.A. A stady of the pollutions and natural purification of the Ohio River. Publ. Health. Bull. 146, 1-25, 1925.