Моделирование генетических составляющих водного и химического стока тяжелых металлов в бассейне Нижнекамского водохранилища
- Авторы: Фащевская Т.Б.1, Мотовилов Ю.Г.1, Кортунова К.В.1
-
Учреждения:
- Институт водных проблем РАН
- Выпуск: Том 50, № 4 (2023)
- Страницы: 492-508
- Раздел: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ГИДРОЛОГИИ СУШИ
- URL: https://journals.eco-vector.com/0321-0596/article/view/659999
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0321059623040077
- EDN: https://elibrary.ru/QJHXQW
- ID: 659999
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Полураспределенная физико-математическая модель ECOMAG-HM применена для моделирования генетической структуры водного и химического стока меди, цинка и марганца в крупном речном бассейне Нижнекамского водохранилища. Модель протестирована на многолетних данных гидрологического и гидрохимического мониторинга водных объектов. Проведена оценка вклада поверхностной, почвенной и грунтовой составляющих водного и химического стока металлов на различных участках речной сети. Установлено, что на большей части водосбора загрязнение рек металлами происходит в основном за счет диффузного их вымывания из почвенного слоя. Показано влияние генетической структуры водного и химического стока на межгодовые и сезонные изменения содержания металлов в речной сети.
Ключевые слова
Об авторах
Т. Б. Фащевская
Институт водных проблем РАН
Email: tf.ugatu@yandex.ru
Россия, 119333, Москва
Ю. Г. Мотовилов
Институт водных проблем РАН
Email: tf.ugatu@yandex.ru
Россия, 119333, Москва
К. В. Кортунова
Институт водных проблем РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: tf.ugatu@yandex.ru
Россия, 119333, Москва
Список литературы
- Бефани А.Н. Теоретическое обоснование методов исследования и расчета паводочного стока рек Дальнего Востока // Тр. ДВНИГМИ. 1966. Вып. 22. С. 124–215.
- Блоков И.П. Окружающая среда и ее охрана в России. Изменения за 25 лет. М.: Совет Гринпис, 2018. 432 с.
- Виноградов Ю.Б., Виноградова Т.А. Математическое моделирование в гидрологии. М.: Академия, 2010. 304 с.
- Государственные доклады о состоянии природных ресурсов и окружающей среды Республики Башкортостан в 2006–2017 годах. Уфа, 2007–2018.
- Губарева Т.C., Болдескул А.Г., Гарцман Б.И., Шамов В.В. Анализ природных трассеров и генетических составляющих стока в моделях смешения (на примере малых бассейнов в Приморье) // Вод. ресурсы. 2016. Т. 43. № 4. С. 387–399.
- Даценко Ю.С. Особенности формирования речного стока марганца и железа в периоды половодья // Вода: химия и экология. 2018. № 4–6. С. 3–6.
- Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Математическое моделирование массопереноса в системе водосбор–водоток–водоем. СПб.: Нестор-История, 2019. 248 с.
- Куделин Б.И. Принципы региональной оценки естественных ресурсов подземных вод. М.: Изд-во МГУ, 1960. 344 с.
- Кучмент Л.С. Речной сток (генезис, моделирование, предвычисление). М.: ИВП РАН, 2008. 394 с.
- Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: РАН, 2018. 300 с.
- Мотовилов Ю.Г., Фащевская Т.Б. Пространственно-распределенная модель формирования стока тяжелых металлов в речном бассейне // Вода: химия и экология. 2018. № 1–3. С. 18–31.
- Правила использования водных ресурсов Нижнекамского водохранилища на р. Каме. М.: Росводресурсы, 2014. 131 с.
- Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 11. Средний Урал и Приуралье. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. 848 с.
- Рец Е.П., Киреева М.Б., Самсонов Т.Е., Езерова Н.Н., Горбаренко А.В., Фролова Н.Л. Алгоритм автоматизированного расчленения гидрографа по методу Б.И. Куделина GRWAT: проблемы и перспективы // Вод. ресурсы. 2022. Т. 49. № 1. С. 27–42.
- Селезнева А.В. Антропогенная нагрузка на реки от точечных источников загрязнения // Изв. Самарского НЦ РАН. 2003. Т. 5. № 2. С. 268–277.
- СН 435-72. Указания по определению расчетных гидрологических характеристик. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 20 с.
- Сучкова К.В., Мотовилов Ю.Г., Эдельштейн К.К., Пуклаков В.В., Ерина О.Н., Соколов Д.И. Моделирование генетических составляющих речного стока с использованием гидрохимического способа идентификации водных масс // Вода: химия и экология. 2019. № 1–2. С. 46–56.
- Фащевская Т.Б., Красногорская Н.Н., Рогозина Т.А. О воздействии предприятия “Уфаводоканал” на качество воды реки Белой // Материалы международ. науч. конф. “Экологические и гидрометеорологические проблемы больших городов и промышленных зон”. СПб.: Изд-во РГГМУ, 2006. С. 80–82.
- Фащевская Т.Б., Мотовилов Ю.Г., Шадиянова Н.Б. Природные и антропогенные изменения содержания железа, меди и цинка в водотоках Республики Башкортостан // Вод. ресурсы. 2018. Т. 45. № 6. С. 603–617.
- Щербаков Б.Я., Чиликин А.Я., Ижевский В.С. Залповые сбросы производственных сточных вод и их последствия // Экология и пром-сть России. 2002. № 6. С. 39–41.
- Эдельштейн К.К. Структурная гидрология суши. М.: ГЕОС, 2005. 316 с.
- Эдельштейн К.К., Смахтина О.Ю. Генетическая структура речного стока и химико-статистический метод выделения ее элементов // Вод. ресурсы. 1991. № 5. С. 5–20.
- Barlow P.M., Cunningham W.L., Zhai T., Gray M. U.S. Geological Survey Groundwater Toolbox, A Graphical and Mapping Interface for Analysis of Hydrologic Data (Version 1.0) – User Guide for Estimation of Base Flow, Runoff, and Groundwater Recharge From Streamflow Data: Techniques and Methods. Book 3. Chapter B10. Reston, Virginia, U.S.: Geological Survey, 2015. 40 p.
- Beven K. How far can we go in distributed hydrological modelling? // Hydrol. Earth System Sci. 2001. V. 5 Iss. 1. P. 1–12.
- Eckhardt K. A comparison of baseflow indices, which were calculated with seven different baseflow separation methods // J. Hydrol. 2008. 352 (1). P. 168–173.
- Kirchner J.W. Quantifying new water fractions and transit time distributions using ensemble hydrograph separation: theory and benchmark tests // Hydrol. Earth System Sci. 2019. 23 (1). P. 303–349.
- Klaus J., McDonnell J.J. Hydrograph separation using stable isotopes: Review and evaluation // J. Hydrol. 2013. V. 505. P. 47–64.
- McDonnell J.J., Beven K. Debates on Water Resources: The future of hydrological sciences: A (common) path forward? A call to action aimed at understanding velocities, celerities and residence time distributions of the headwater hydrograph // Water Resour. Res. 2014. V. 50 (6). P. 5342–5350.
- Moriasi D.N., Arnold J.G., Van Liew M.W., Bingner R.L., Harmel R.D., Veith T.L. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations // Transactions of the ASABE. 2007. V. 50 (3). P. 885–900.
- Motovilov Y., Fashchevskaya T. Modeling Management and Climate Change Impacts on Water Pollution by Heavy Metals in the Nizhnekamskoe Reservoir Watershed // Water. 2021. V. 13 (22). 3214. 21 p.
- Motovilov Y.G., Fashchevskaya T.B. Simulation of spatially-distributed copper pollution in a large river basin using the ECOMAG-HM model // Hydrol. Sci. J. 2019. V. 64. P. 739–756.
- Sivapalan M., Blöschl G. The Growth of Hydrological Understanding: Technologies, Ideas, and Societal Needs Shape the Field // Water Resour. Res. 2017. V. 53. P. 8137–8146.
Дополнительные файлы
