Численное воспроизведение гидробиологических процессов в период развития весеннего термобара на основе модели «нутриент - фитопланктон - зоопланктон» | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2016. № 3(41).

Численное воспроизведение гидробиологических процессов в период развития весеннего термобара на основе модели «нутриент - фитопланктон - зоопланктон»

Описывается биологическая модель для воспроизведения динамики биомасс планктона в период развития весеннего речного термобара в глубоком озере. Численное моделирование гидробиологических процессов осуществляется с помощью модели Франкса и др. «нутриент - фитопланктон - зоопланктон». Проведена верификация разработанной модели на основе имеющихся в литературе результатов расчётов других авторов. На примере канадского озера Камлупс исследовано влияние притока отдельных биологических составляющих модели планктона за счёт стока реки Томпсон на их пространственно-временное распределение в водоёме.

Numerical simulation of hydrobiological processes during the spring thermal bar on the basis of the "nutrient - phytopl.pdf Весной и осенью в озёрах умеренных широт возникает природное явление, представляющее собой узкую зону, в которой происходит погружение воды, имеющей наибольшую плотность, от поверхности до дна. Такой феномен впервые обнаружил швейцарский лимнолог Франсуа Форель на Женевском озере в 1880 году и назвал термобаром (франц. barre thermique - температурная преграда) [1]. Результаты исследований этого уникального явления отражены в публикациях как отечественных [1-6 и др.], так и зарубежных [7-9 и др.] учёных. Термобар оказывает огромное влияние на экосистему озера, так как он препятствует горизонтальному перемешиванию между двумя циркуляционными ячейками с разными характеристиками воды (температурой, минерализацией, скоростью течения и т.д.) и формирует барьер между областями с благоприятными (с теплой водной массой) и менее благоприятными (с холодной водной массой) условиями для роста планктонных сообществ. Известно, что благодаря нисходящему течению термобар может аккумулировать в себе планктон и другие организмы на поверхности с локальным максимумом популяции [10, 11]. Кроме того, некоторые виды планктона (в частности, диатомовые водоросли), несмотря на значительную скорость погружения воды внутри фронта термобара, имеют тенденцию оставаться в эвфотической зоне [11], в то время как нисходящий перенос органических веществ ведёт к росту микробиологической активности в глубоководной части озера [10]. Исследование роли термобара на жизнедеятельность планктонных сообществ имеет неоценимое научное и практическое значение, поскольку планктон служит важным индикатором для оценки качества воды в озере, продуктивности и жизнеспособности водной экосистемы. Важно также отметить, что планктон - основа пищевой базы для многих видов рыбы, поэтому информация о распространении планктона и времени его роста и убыли в определенных районах водоёма важна в планировании и выборе оптимальных сроков вылова рыбы рыбопромысловыми организациями. Единственными исследователями, занимавшимися численным исследованием эффектов термобара на популяцию планктона, являются В. Ботт, Э. Кай, П.Р. Холланд [13, 8]. Рис. 1. Концептуальное представление модели Франкса и др. [14]. Стрелками показаны пути потока питательных веществ между P (фитопланктоном), Z (зоопланктоном) и N (нутриентом) Fig. 1. Conceptual view of the model of Franks et al. [14]. The arrows indicate the direction of the nutrient flow between P (phytoplankton), Z (zooplankton), and N (nutrient) Целью данной работы является разработка и верификация математической модели на основе модели Франкса и др. «нутриент - фитопланктон - зоопланктон» [14] (рис. 1) для исследования распределения биомасс планктона во время весенней эволюции термобара на примере озера Камлупс, а также анализ влияния речной концентрации биологических компонентов на их распределение в водоёме. Математическая модель Уравнения термогидродинамической модели Негидростатическая модель для воспроизведения термогидродинамических процессов в глубоком озере, учитывающая влияние силы Кориолиса, связанной с вращением Земли, и записанная в приближении Буссинеска, включает в себя следующие уравнения [15]: а) уравнения количества движения du du2 duw 1 dp d f „ du Л d f „ du Л - +-+-=----- +-\ Кх- |+-I Kz- 1 + 2-Qzv - 2-Qyw; dt dx dz р0 dx dx \ dx J dz \ dz J dv duv dwv d f dv Л d f dv Л „ ^ „ ^ - +-+-= -I Kx- |+-I Kz - | + 2-Qxw - 2-Qzu; dt dx dz dx 1 dx J dz 1 dz J dw duw dw2 1 dp d ^ dw Л d ^ dw Л р „^ „^ - +-+-=----- + -I Kx- | + -I Kz- | - g+ 2-Qyu - 2-Qxv; dt dx dz р0 dz dx 1 dx J dz 1 dz J р0 б) уравнение неразрывности du dw - + - = 0; dx dz в) уравнение энергии T + диг + dwT =d_(D dT)+-fD dT)+ 1 dHsol; dt dx dz dx v x dx J dz v z dz J p0cp dz г) уравнение баланса солёности в озере dS duS dwS d f dS Л df dS Л - +-+-= -I Dx- 1+-I Dz- I, dt dx dz dx v dx J dz v dz J где u, v - горизонтальные компоненты скорости; w - вертикальная компонента скорости; Qx, Q.y и Qz - компоненты вектора угловой скорости вращения Земли; g - ускорение свободного падения; cp - удельная теплоёмкость; T - температура; S - солёность; p - давление; р0 - плотность воды при стандартном атмосферном давлении, температуре TL и солёности SL (TL и SL - характерная температура и солёность озера соответственно). Коротковолновая солнечная радиация, проникающая в воду, рассчитывается по закону Бугера-Ламберта-Бэра Hsol = HSsol,0 • exP (-Sabsd) , где HSsol 0 - поток солнечной радиации на свободной поверхности, eabs - коэффициент поглощения, d = \Lz - z\ - глубина. Для замыкания системы уравнений используется двухпараметрическая /-ю-модель турбулентности Уилкокса [16], состоящая из уравнений для кинетической энергии и частоты турбулентных пульсаций и алгебраических соотношений для определения турбулентной диффузии [17]. В качестве уравнения состояния p = p(T,S,p) выбрано уравнение Чена -Миллеро [18], принятое UNESCO. Данное уравнение состояния связывает плотность воды с температурой, солёностью, давлением и справедливо в диапазоне 0 < T < 30 °C, 0 < S < 0.6 г/кг, 0

Ключевые слова

планктон, термобар, математическая модель, численный эксперимент, озеро Камлупс, plankton, thermal bar, mathematical model, numerical experiment, Kamloops Lake

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Цыденов Баир ОлеговичТомский государственный университет кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории вычислительной геофизикиbtsydenov@gmail.com
Всего: 1

Ссылки

Forel F.A. La congelation des lacs Suisses et savoyards pendant l'hiver 1879-1880. Lac Leman. L'Echo des Alpes. 1880. No. 3. P. 149-161.
Тихомиров А.И. О термическом баре в Якимварском заливе Ладожского озера // Изв. ВГО. 1959. № 91(5). C. 424-438.
Шерстянкин П.П. Динамика вод Селенгинского мелководья в начале лета по данным распределения оптических характеристик и температуры воды // Элементы гидрометеорологического режима озера Байкал. М.-Л.: Наука, 1964. Т. 5(25). C. 29-37.
Blokhina N.S., Ordanovich A.E., Savel'eva O.S. Model of formation and development of spring thermal bar // Water Resources. 2001. No. 28(2). P. 201-204.
Naumenko M.A., Gyzivaty V.V., Karetnikov S.G., Petrova T.N., Protopopova E.V., Kryuchkov A.M. Natural experiment "Thermal Front in Lake Ladoga, 2010" // Doklady Earth Sciences. 2012. No. 444(1). P. 601-605.
Tsvetova E.A. Mathematical modelling of Lake Baikal hydrodynamics // Hydrobiologia. 1999. No. 407. P. 37-43.
Rodgers G.K. A Note on thermocline development and the thermal bar in Lake Ontario // Symposium of Garda, Int. Assoc. Scientific Hydrology. 1966. No. 1(70). P. 401-405.
Holland P.R., Kay A., Botte V. Numerical modelling of the thermal bar and its ecological consequences in a river-dominated lake // J. Mar. Syst. 2003. No. 43(1-2). P. 61-81.
Farrow D.E. A model for the evolution of the thermal bar system // EJAM. 2013. No. 24(2). P. 161-177.
Parfenova V.V., Shimaraev M.N., Kostornova T.Y., Domysheva У.М., Levin L.A., Dryukker V.V., Zhdanov A.A., Gnatovskii R.Y., Tsekhanovskii V.V., Logacheva N.F. On the vertical distribution of microorganisms in Lake Baikal during spring deep-water renewal // Microbiology. 2000. No. 69. P. 357-363.
Mortimer C.H. Lake hydrodynamics // Mitteilugen Int. Ver. Limnol. 1974. No. 20. P. 124-197.
Kelley D.E. Convection in ice-covered lakes: effects on algal suspension // J. Plankton Res. 1997. No. 19(12). P. 1859-1880.
Botte V. , Kay A. A numerical study of plankton population dynamics in a deep lake during the passage of the Spring thermal bar // J. Mar. Sys. 2000. No. 26(3). P. 367-386.
Franks P.J., Wroblewski, J.S., Flierl G.R. Behavior of a simple plankton model with food-level acclimation by herbivores // Marine Biology. 1986. No. 91. P. 121-129.
Цыденов Б.О., Старченко А.В. Численная модель взаимодействия систем «река - озеро» на примере весеннего термобара в озере Камлупс // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2013. № 5(25). С. 102-115.
Wilcox D.C. Reassessment of the scale-determining equation for advanced turbulence models // AIAA Journal. 1988. No. 26(11). P. 1299-1310.
Цыденов Б.О., Старченко А.В. Применение двухпараметрической k-ю-модели турбулентности для исследования явления термобара // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2014. № 5(31). C. 104-113.
Chen C.T., Millero F.G. Precise thermodynamic properties for natural waters covering only limnologies range // Limnol. Oceanogr. 1986. No. 31(3). P. 657-662.
Mayzaud P., Poulet S.A. The importance of the time factor in the response of zooplankton to varying concentrations of naturally occurring particulate matter // Limnol. Oceanogr. 1978. No. 23(6). P. 1144-1154.
Tsydenov B.O., Starchenko A.V. To the selection of heat flux parameterization models at the water-air interface for the study of the spring thermal bar in a deep lake // Proc. SPIE 9680, 21st International Symposium Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, 2015. P. 1-8.
Orlanski I. A simple boundary condition for unbounded hyperbolic flows // J. Comput. Phys. 1976. No. 21(3). P. 251-269.
Patankar S. Numerical heat transfer and fluid flow. CRC Press, 1980. 214 p.
Leonard B. A Stable and Accurate Convective Modeling Procedure Based on Quadratic Upstream Interpolation // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 1979. No. 19(1). P. 59-98.
Цыденов Б.О., Старченко А.В. Алгоритм SIMPLED согласования полей скорости и давления для численного моделирования термобара в глубоком озере // Седьмая Сибирская конференция по параллельным и высокопроизводительным вычислениям: материалы конференции. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2014. C. 109-113.
Цыденов Б.О. Численное моделирование эффекта весеннего термобара в глубоком озере: дис.. канд. физ.-мат. наук. Томск, 2013. 145 с.
 Численное воспроизведение гидробиологических процессов в период развития весеннего термобара на основе модели «нутриент - фитопланктон - зоопланктон» | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2016. № 3(41).

Численное воспроизведение гидробиологических процессов в период развития весеннего термобара на основе модели «нутриент - фитопланктон - зоопланктон» | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2016. № 3(41).