Глава 9. Моделирование водных экосистем. Комплексный подход (стр. 6 )

1.Разборка северной части дамбы.

2.Разборка южной части дамбы.

3.Изменение источников неорганической взвеси на акватории губы (прекращение свалки мусора, работы земснарядов, укрепление берегов и т. п.)

4.Изменение интенсивности источников токсического загрязнения в Невской губе (закрытие производств или изменение технологий, введение или усовершенствование средств очистки, аварийные выбросы токсических веществ).

5.Изменение поступления органических веществ на акватории Невской губы (изменение мест вывода сточных вод, улучшение или ухудшение средств очистки, аварийные выбросы органики).

6.Изменение источников взвеси в р. Неве (городские выбросы и поступления с притоками реки из Ладожского озера).

7.Изменение выбросов в р. Неву токсических веществ как в черте города, так и вне него, а также в притоках и в Шлиссельбургской губе.

8.Изменение системы мониторинга. (Можно сделать ее более или менее точной, однако всякое повышение точности требует дополнительных затрат, причем зависимость между точностью и затратами явно нелинейная).

9.Изменение качества моделирования и прогнозирования.

Последний пункт управления связан с затратами на фундаментальные и прикладные исследования. Установить количественную зависимость точности прогноза от затрат на его осуществление крайне трудно, но эта зависимость явно далека от линейной. Имеется возможность сочетать одновременно несколько разных воздействий. Например, при заведомо большом разбросе оценок качества воды в случае явного отравления воды токсическими веществами можно уменьшить выброс этих веществ при одновременном увеличении точности мониторинга и прогнозирования.

После принятия соответствующего решения модель начинает работать снова с нулевого начального состояния. Подобный цикл исследований может повторяться необходимое число раз. Во время работы модели можно получить подробную информацию о ее текущем состоянии. Тогда на экране высвечивается таблица переменных в материальной и информационной частях модели. а также сведения об относительной ошибке описания в модели соответствующих величин по всей акватории Невской губы.

Правдоподобность созданной модели, ограничивается, по существу, созданием предварительной разработки. При оценке результатов такую схематичность и иногда нарочитую грубость модели следует учитывать.

Основной задачей при анализе модели стало выяснение вопроса о соотношении необходимого уровня точности мониторинга и моделирования природных процессов для обеспечения надежного прогноза качества воды. К сожалению, для всех возможных условий выполнить такую работу практически невозможно даже при такой упрощенной модели, с которой мы имеем дело. Поэтому задавался условный, но совершенно определенный сценарий. Параметры выброса токсических веществ, органики и биогенов в черте г. Санкт-Петербурга принимались такими, чтобы при безветренной погоде и среднем расходе р. Невы в Невской губе нигде не наблюдалось опасных условий по качеству воды. Это то состояние системы, которое, по всей видимости, существовало или, во всяком случае, могло существовать.

В качестве сценария природных условий был принят сильный устойчивый восточный ветер, дующий постоянно в течение недели. Точность определения концентраций взвесей, биогенов и токсических веществ в р. Неве была принята достаточно высокой (±10 %), что, пожалуй, является пределом современных технических возможностей мониторинга (конечно, речь идет не об аналитической точности приборов, которая гораздо выше принятого значения, а об оценке параметра экологической системы, в котором участвуют эффекты временной и пространственной неоднородности).

Такой же принята и исходная точность модельных построений (±10 %), что крайне оптимистично. Для биологических процессов такая точность явно недостижима, и поэтому она принята более низкой (±20 %).

Каким же образом влияет точность измерений и оценок тех или иных параметров на конечный результат оценки качества воды? Очевидно, что влияние это различно, что весьма существенно для рационального планирования всего комплекса определения первичных данных и их использования при моделировании системы.

Исследование модели показало, что при принятом сценарии наиболее опасной зоной является южное побережье губы в районе Стрельны и Петергофа. Заметим, что в рассматриваемом случае качество воды определяется ее токсичностью, опасность по которой при принятом критерии качества воды и коэффициентах КМ, КТ, КР, КD (см. выше) значительно превышает опасность по другим показателям.

Анализ модели при принятом сценарии внешних условий и с принятой оценкой качества воды (10 %), но при ухудшении качества мониторинга (при ошибке 50 %) показал, что разброс оценок качества воды увеличивался в сторону худшего качества воды. Оценка является несмещенной. При снижении качества моделирования и сохранении высокой точности мониторинга функция распределения оценок становится асимметричной, оценка среднего - смещенной из-за нелинейности модели. Дисперсия оценки выше, чем в предыдущем случае. Совместное действие грубой модели с неточным мониторингом еще больше увеличивает дисперсию оценки качества воды.

Рассмотрим другой случай, при котором качество воды в Невской губе определяется не только токсичностью, но и концентрациями фитопланктона и мертвой органики (КТ=5, КР=20, КМ=5, КD=10). Сценарий природных условий оставим тем же, что и в предыдущем случае. Результаты исследования приведены в Таблице 4 для двух контрастных в рассматриваемом случае зон I и II (у Лисьего Носа, где концентрация фитопланктона мала, и у Стрельны, где она высока).

Таблица 4

Влияние степени изученности отдельных компонент системы на оценку качества воды в Невской губе. Минимум соответствует 10% погрешности используемых параметров, максимум - 50%. Цифрами даны значения качества воды (в единицах концентрации - объяснение в тексте). Средние величины вычисляются с весовыми коэффициетнами, учетывающими рельеф и глубины каждого участка исследуемого района.

	Зона I	Зона II
	макс.	мин.	Сред.	макс.	мин.	сред.
Исходное состояние	31	20	25	73	62	67
Мониторинг концентрации взвесей	31	20	25	82	68	74
Мониторинг токсических примесей	41	24	29	82	67	74
Мониторинг органических веществ	40	17	27	88	68	75
Мониторинг концентрации фитопланктона	32	21	27	83	62	74
Изученность рельефа дна	319	16	69	301	37	63
Моделирование течений	40	11	25	74	42	56
Седиментация	27	19	23	41	32	35
Коэффициент Р/В фитопланктона	30	20	25	78	64	70
Деструкция органического вещества	31	20	26	84	67	65
Смертность фитопланктона	31	20	25	69	59	65

В зоне I значительно влияют на оценку качества воды только грубые ошибки в определении рельефа дна и связанной с ним схемы течений. Ухудшение остальных параметров систем мониторинга и моделирования на оценку качества воды в данной зоне при данном сценарии внешних условий оказывается менее существенным (при принятой схеме внешних условий).

В зоне II, в которой биологические процессы играют существенную роль в формировании качества воды, картина сложилась несколько иная. Ухудшение качества мониторинга концентраций взвесей в р. Неве, токсических примесей и фитопланктона существенно смещают оценку качества воды, чего не отмечалось в зоне I. Эффект ошибочного определения рельефа дна примерно такой же, как и в предыдущем случае, а вот ошибка в определении скоростей течений может существенно сместить оценку качества воды в наиболее опасную сторону (прогноз хорошего качества воды при плохом действительном состоянии). Ошибка в оценке скорости осаждения взвешенных частиц (седиментации) еще сильнее сказывается на оценке качества воды, чем ошибка в поле течений (всюду речь идет только об относительных ошибках).

К определению продукционных характеристик фитопланктона модельная система если и чувствительна, то не так сильно, как этого и можно было ожидать. Но влияние ошибок в описании процессов деструкции органического вещества и отмирания фитопланктона несколько выше, чем ошибок в описании процесса продуцирования.

Теперь перейдем к оценке влияния различных элементов рассматриваемой системы на конечную цель - решение о том, представляет ли опасность качество воды в какой-либо зоне акватории Невской губы. Этот достаточно сложный и очень глубокий с научной и социальной точки зрения вопрос был сведен к выяснению истинности неравенства К < ZZi, где К - качество воды в i-ой зоне, ZZi - критерий качества воды. Правая часть этого неравенства задается, исходя из результатов научных исследований и имеет, естественно, свою функцию распределения и ошибку, оценить которые количественно, однако, нелегко. Левая часть неравенства определяется свойствами системы, в том числе и точностью наших представлений о ее функционировании, т. е. как раз тем, что рассматривалось выше.