Using parallel computing to evaluate the transport of pollutants in shallow waters

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In many countries of the world, there is a deterioration in the geoecological state of water bodies, associated with a significantly increased anthropogenic impact on natural waters. At the same time, the guaranteed quality of water resources and its reliability are ensured by comparing the realized quality and the guaranteed one. This article discusses models for the entry and movement of pollutants contained in the aquatic environment. Based on the currently used approaches and water pollution criteria, a set of parallel programs for high-performance computing systems has been developed, which allows modeling of the processes under consideration, as well as assessing risks and vulnerabilities in relation to anthropogenic impacts, zoning the water area of a shallow water body in accordance with the levels of anthropogenic loads, environmental design from the standpoint of sustainable development.

About the authors

Alexander I. Sukhinov

Don State Technical University

ORCID iD: 0000-0002-5875-1523
Scopus Author ID: 8573972700
Russia, 344010, Rostov-on-Don, pl. Gagarina, 1

Alexander E. Chistyakov

Don State Technical University

ORCID iD: 0000-0002-8323-6005
Scopus Author ID: 57203921718
ResearcherId: O-1507-2016
Russia, 344010, Rostov-on-Don, pl. Gagarina, 1

Valentina V. Sidoryakina

Don State Technical University

ORCID iD: 0000-0001-7744-015X
Scopus Author ID: 57194681211
Russia, 344010, Rostov-on-Don, pl. Gagarina, 1

Inna Yu. Kuznetsova

Southern Federal University

ORCID iD: 0000-0003-1996-1605
Scopus Author ID: 57217115003
ResearcherId: GZM-1593-2022
105/42 Bolshaya Sadovaya St., Rostov-on-Don 344006, Russia

Asya M. Atayan

Don State Technical University

ORCID iD: 0000-0003-4629-1002
Scopus Author ID: 57213156282
ResearcherId: AAY-6779-2021
Russia, 344010, Rostov-on-Don, pl. Gagarina, 1

References

  1. Moriasi D. N., Wilson B. N., Douglas-Mankin K. R., Arnold J. G., Gowda P. H. Hydrologic and water quality models: Use, calibration, and validation // Transactions of the ASABE. 2012. Vol. 55, iss. 4. P. 1241–1247. http://dx.doi.org/10.13031/2013.42265
  2. Bristeau M. O., Perthame B. Transport of pollutant in shallow water using kinetic schemes // ESAIM Proceedings. 2001. Vol. 10. P. 9–21. http://dx.doi.org/10.1051/proc:2001002
  3. Hang Z. Commentary on study of surface water quality model // JournaI of Water Resources and ArchitecturaI Engineering. 2006. Vol. 4, iss. 4. P. 18–21.
  4. Burn D. H., McBean E. A. Optimization modeling of water quality in an uncertain environment // Water Resources Research. 1985. Vol. 21, iss. 7. P. 934–940. https://doi.org/10.1029/WR021i007p00934
  5. Rinaldi S., Soncini-Sessa R. Sensitivity analysis of generalized Streeter – Phelps models // Advances in Water Resources. 1978. Vol. 1, iss. 3. P. 141–146. https://doi.org/10.1016/0309-1708(78)90024-6
  6. Dobbins W. E. BOD and oxygen relationships in streams // Journal of Sanitary Engineering Division. 1964. Vol. 90, iss. 3. P. 53–78. https://doi.org/10.1061/JSEDAI.0000495
  7. Camp T. R. Water and Its Impurities. New York : Van Nostrand Reinhold Inc., 1963. 368 p.
  8. Mujumdar P. P., Subbarao Vemula V. R. Fuzzy waste load allocation model: Simulation-optimization approach // Journal of Computing in Civil Engineering. 2004. Vol. 18, iss. 2. P. 120–131. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2004)18:2(120)
  9. Yih S.-M., Davidson B. Identification in nonlinear, distributed parameter water quality models // Water Resources Research. 1975. Vol. 11, iss. 5. P. 693–704. https://doi.org/10.1029/WR011i005p00693
  10. Jirka G. H. Large scale flow structures and mixing processes in shallow flows // Journal of Hydraulic Research. 2001. Vol. 39, iss. 6. P. 567–573. https://doi.org/10.1080/00221686.2001.9628285
  11. Murillo J., Burguete J., Brufau P., Garcia-Navarro P. Coupling between shallow water and solute flow equations: Analysis and management of source terms in 2D // International Journal for Numerical Methods in Fluids. 2005. Vol. 49, iss. 3. P. 267–299. https://doi.org/10.1002/fld.992
  12. Vasilachi I. C., Asiminicesei D. M., Fertu D. I., Gavrilescu M. Occurrence and fate of emerging pollutants in water environment and options for their removal // Water. 2021. Vol. 13. Art. 181. https://doi.org/10.3390/w13020181
  13. Wang Q., Li S., Jia P., Qi C., Ding F. A review of surface water quality models // The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013. Art. 231768. https://doi.org/10.1155/2013/231768
  14. Сидорякина В. В., Сухинов А. И. Исследование корректности и численная реализация линеаризованной двумерной задачи транспорта наносов // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2017. Т. 57, № 6. С. 985–1002. http://doi.org/10.7868/S0044466917060138, EDN: YRWNQH
  15. Сухинов А. И., Чистяков А. Е., Проценко Е. А., Сидорякина В. В., Проценко C. B. Комплекс объединенных моделей транспорта наносов и взвесей с учетом трехмерных гидродинамических процессов в прибрежной зоне // Математическое моделирование. 2020. T. 32, № 2. С. 3–23. https://doi.org/10.20948/mm-2020-02-01
  16. Сухинов А. И., Чистяков А. Е., Проценко Е. А., Сидорякина В. В., Проценко C. B. Параллельные алгоритмы решения задачи динамики изменения рельефа дна в прибрежных системах // Вычислительные методы и программирование. 2020. Т. 21, вып. 3. С. 196–206. https://doi.org/10.26089/NumMet.v21r318, EDN: UHVOOQ
  17. Четверушкин Б. Н. Пределы детализации и формулировка моделей уравнений сплошных сред // Математическое моделирование. 2012. Т. 24, № 11. С. 33–52. EDN: RXPNZB
  18. Д’Асчензо Н., Савельев В. И., Четверушкин Б. Н. Об одном алгоритме решения параболических и эллиптических уравнений // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2015. Т. 55, № 8. С. 1320–1328. https://doi.org/10.7868/S0044466915080037, EDN: UDEXPJ
  19. Четверушкин Б. Н., Д’Асчензо Н., Савельев А. В., Савельев В. И. Кинетическая модель для магнитной газовой динамики // Математическое моделирование. 2017. Т. 29, № 3, С. 3–15. EDN: YIXTTB
  20. Сухинов А. И., Проценко Е. А., Чистяков А. Е., Шретер С. А. Сравнение вычислительных эффективностей явной и неявной схем для задачи транспорта наносов в прибрежных водных системах // Вычислительные методы и программирование. 2015. Т. 16, вып. 3. С. 328–338. https://doi.org/10.26089/NumMet.v16r332, EDN: YTTYNN
  21. Sukhinov A., Chistyakov A., Sidoryakina V. Investigation of nonlinear 2D bottom transportation dynamics in coastal zone on optimal curvilinear boundary adaptive grids // XIII International Scientific-Technical Conference “Dynamic of Technical Systems” (DTS-2017) (September 13–15, 2017). Rostov-on-Don : EDP Sciences, 2017. Art. 4003. https://doi.org/10.1051/matecconf/201713204003, EDN: ZWFGPV
  22. Ковтун И. И., Проценко Е. А., Сухинов А. И., Чистяков А. Е. Расчет воздействия на водные биоресурсы дноуглубительных работ в Белом море // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2016. Т. 9, № 2. С. 27–38. EDN: XENHWZ
  23. Биологические процессы и самоочищение на загрязненном участке реки: (на примере верх. Днепра) / под ред. Г. Г. Винберга. Минск : Изд-во БГУ им. В. И. Ленина, 1973. 192 с.
  24. Винберг Г. Г., Алимов А. Ф., Балушкина Е. В., Никулина В. Н., Финогенова Н. П., Цалолихин С. Я. Опыт применения разных систем биологической индикации загрязнения вод // Научные основы контроля качества поверхностных вод по гидробиологическим показателям. Ленинград : Гидрометеоиздат, 1977. С. 124–132.
  25. Данилов-Данильян В. И., Готовцев А. В., Никаноров А. М. Проблемы мониторинга БПК // Водные ресурсы. 2012. Т. 39, № 5. С. 510–520. EDN: PBWDDP
  26. Джамалов Р. Г., Мягкова К. Г., Никаноров А. М., Решетняк О. С., Сафронова Т. И., Трофимчук М. М. Гидрохимический сток рек бассейна Оки // Вода и экология: проблемы и решения. 2017. № 4 (72). С. 26–39. https://doi.org/10.23968/2305-3488.2017.22.4.26-39, EDN: YPORLZ
  27. Никаноров А. М., Брызгало В. А., Решетняк О. С. Изменчивость экологического состояния речных зон устьевых экосистем крупных рек России // Вода: химия и экология. 2013. № 12. С. 15–21. EDN: RPYDUF
  28. Матишов Г. Г., Степаньян О. В., Григоренко К. С., Харьковский В. М., Поважный В. В., Сойер В. Г. Особенности гидролого-гидрохимического режима Азовского и Черного морей в 2013 г. // Вестник Южного научного центра. 2015. Т. 11, № 2. С. 36–44. EDN: UCBKRJ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».