Надежность и достоверность анализа подземных вод во многом зависят от наличия больших объемов высококачественных данных. Упорядочивание всех данных в последовательную и логическую структуру, основанную на основе вычислительных ресурсов для решения задач с большими числами, представляет собой мощный инструмент для гидрогеологических исследований. Гидрогеологические данные, хранящиеся в базе данных, можно легко использовать в различных численных моделях подземных вод.
Ключевые слова: управление подземными водами, управление базами данных, геоинформационные системы, численное моделирование.
В последние годы использование геоинформационных систем (ГИС) быстро выросло в области управления и исследования подземных вод. ГИС в настоящее время широко используется для создания цифровых географических баз данных.
Данные и информация, необходимые для гидрогеологических исследований, сложны. Информацию, касающуюся геологии, гидрологии, геоморфологии, почвы, климата, землепользования, топографии и антропогенных особенностей, необходимо проанализировать и объединить. Данные собираются из существующих баз данных и карт, а также посредством новых полевых измерений. Все чаще используются результаты автоматического сбора информации некоторых физических и химических параметров. То же самое относится и к методам дистанционного зондирования для оценки параметров, связанных с почвой, зоной аэрации, геоморфологией и климатом. Некоторые методы измерения гидрогеологических параметров (отбор проб, гидродинамических элементов потока (напоров, расходов, скоростей движения), геофизические методы) постоянно совершенствуются. Всеми этими данными необходимо управлять, и этого можно достичь с помощью баз данных, особенно баз данных ГИС.
Хранение данных подразумевает анализ данных, предварительной обработки исходных данных и отображение данных. В гидрогеологии из-за ограниченного количества мест отбора проб, данные о качестве отбора точек также необходимо обрабатывать с применением адекватных видов алгоритмов интерполяции или моделирования. Производными данными также необходимо управлять.
Сборка моделей подземных вод и ГИС. Обработку географических данных можно рассматривать как подобласть обработки данных в целом. Существует четкое различие между обработкой географических данных и процессно-ориентированным моделированием. Чтобы создать цифровую версию реальной географической формы или образца, необходимо смоделировать географические объекты и атрибуты. Для понимания и прогнозирования поведения процессно-ориентированного моделирования, использует уравнения, описывающие физические или биохимические процессы. Между этими двумя формами моделирования можно установить полезные взаимосвязи.
Большая часть ГИС может легко выполнять операции наложение разнотипных слоев данных и индексирования, но не может выполнять функции моделирования подземных вод на основе процессов, связанные с процессами потока и переноса подземных вод. Однако объединение ГИС с «процессно-ориентированными» моделями может стать эффективным инструментом для обработки, хранения, манипулирования и отображения гидрогеологических данных. Несмотря на то, что модели, основанные на процессах, не требуют использования ГИС, хорошо спроектированная ГИС может значительно сократить время, необходимое для подготовки и представления данных.
Модели, основанные на процессах, используемые в гидрогеологии, включают моделирование стационарного или переходного потока подземных вод, адвекции, гидродинамической дисперсии, адсорбции, десорбции, замедления и многокомпонентных химических реакций. Очень часто рассматриваются также обмены с ненасыщенной зоной и реками. В этих моделях решаются уравнения, основанные на физических процессах.
Моделирование потока подземных вод и переноса загрязнений в водоносных горизонтах представляет собой пространственную и временную проблему, которая требует интеграции детерминированных моделей, основанных на процессах с ГИС. Для моделирования физических и химических процессов в водоносном горизонте каждый параметр или переменная модели представляется на трех- или четырехмерном (x, y, z и времени) информационном слое. Из-за неоднородности водоносных горизонтов, представляющих пространственное распределение параметров и переменных, которые участвуют в конститутивных законах, описывающих моделируемые процессы, создается огромный объем данных. Наиболее эффективно управлять этими данными можно с помощью ГИС.
Данные, используемые при моделировании подземных вод, состоят из четырех категорий: (1) разгрузка водоносного горизонта, (2) геометрия системы водоносного горизонта и пластов, (3) гидрогеологические параметры моделируемого процесса; и (4) основные измеряемые переменные. При моделировании переноса загрязнений входные и выходные массовые потоки загрязняющих веществ являются негативными факторами. Эти факторы стресса накладываются на модель посредством «граничных» условий или условий «источник/сток». Соответствующая геометрия системы водоносных горизонтов может быть определена с использованием геологической информации (карт и разрезов), топографических карт и контурных карт верхних и нижних пределов пластов водоносных горизонтов. Первоначальные оценки распределенных значений и пространственного распределения гидрогеологических параметров (гидравлическая проводимость, коэффициент аккумулирования, дисперсность и т. д.) должны быть сделаны с использованием исходных данных и интерпретаций. Конечно, интерпретация основана на знании геологии и гидрогеологии водоносного горизонта. Используются карты и разрезы, отражающие пространственные вариации значений гидрогеологических параметров. В задаче о потоке основной измеряемой переменной является гидравлический напор, а в задаче о транспортировке загрязнений — это концентрация загрязняющих веществ. Они состоят из точечных значений, измеренных в разные периоды времени по всему водоносному горизонту. Они необходимы для калибровки и проверки модели.
Связи между моделями и ГИС могут быть организованы с использованием трех методов: слабая связь, сильная связь и встроенная связь. Слабая связь — это когда ГИС и модель представляют собой отдельные пакеты программного обеспечения, а передача данных осуществляется через предопределенные файлы модели ввода/вывода. Программное обеспечение ГИС используется для предварительной и последующей обработки пространственных данных. Преимущество этого решения заключается в том, что связанные пакеты программного обеспечения представляют собой независимые системы, что позволяет независимым образом вносить потенциальные будущие изменения. При тесной связи выполняется экспорт данных в модель из ГИС, но инструменты ГИС могут в интерактивном режиме получать доступ к подпрограммам входной модели. В этом случае обмен данными происходит полностью автоматически. Когда модель создается с использованием языка программирования ГИС или когда простая ГИС усваивается сложной системой моделирования, используется встроенная связь. Тесная связь, как и встроенная связь, предполагает значительные инвестиции в программирование и управление данными, которые не всегда оправданы. Кроме того, это может быть сдерживающим фактором, когда требуются изменения.
Применение обработки данных ГИС для численного моделирования подземных вод. Для исследований подземных вод выделяются четыре основных различных применения ГИС: (1) управление гидрогеологическими данными и общий гидрогеологический анализ, (2) разработка гидрогеологических карт, (3) оценка уязвимости (на основе методов наложения и индексирования) и (4)) поддержка гидрогеологических баз данных для численного моделирования. Первые три представляют собой развитие гидрогеологии классической ГИС-технологии. Последний состоит в основном из развития взаимодействия между ГИС и динамическими моделями, используемыми при исследованиях подземных вод.
Хорошим примером создания гидрогеологической базы данных является изучение влияния изменений климата на гидрологический цикл.
Литература:
- Основы геоинформатики: В 2 кн.: учеб. пособие студ. вузов / Е. Г. Капралов и др. — М.: Академия, 2004. — 480 с
- Шестаков В. М. Гидрогеодинамика: учебник — М.: Изд-во КДУ, 2009. — 334 с.
- Румынин В. Г. Геомиграционные модели в гидрогеологии. С-П., Изд-во НАУКА, 2011. — 1158
