Bài giảng MÔ HÌNH CHẤT LƯỢNG NƯỚC - CHƯƠNG 5

CÁC PHẦN MỀM TÍNH TOÁN, MÔ PHỎNG CHẤT LƯỢNG NƯỚC PHỔ BIẾNVới các mục đích nghiên cứu, mô phỏng trên các đối tượng khác nhau nên các MHCLN rất phong phú và đa dạng. Theo hướng dẫn của ngân hàng thế giới (WB) trong lĩnh vực ngăn ngừa và giảm thiểu ô nhiễm đối với các dự án phát triển và các ứng dụng trong thực tiễn trên thế giới cũng như nước ta trong vài năm gần đây, thường sử dụng các phần mền sau để tính toán mô phỏng chất lượng nước ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng MÔ HÌNH CHẤT LƯỢNG NƯỚC - CHƯƠNG 5 CHƯƠNG 5. CÁC PHẦN MỀM TÍNH TOÁN, MÔ PHỎNG CHẤT LƯỢNG NƯỚC PHỔ BIẾN Với các mục đích nghiên cứu, mô phỏng trên các đối tượng khác nhau nêncác MHCLN rất phong phú và đa dạng. Theo hướng dẫn của ngân hàng thế giới(WB) trong lĩnh vực ngăn ngừa và giảm thiểu ô nhiễm đối với các dự án phát triểnvà các ứng dụng trong thực tiễn trên thế giới cũng như nước ta trong vài năm gầnđây, thường sử dụng các phần mền sau để tính toán mô phỏng chất lượng nước :Mô hình HSPF (Hydrological Simulation Program Fortran (USEPA) (1984) Mô phỏng trong không gian 2 chiều ở trạng thái động lực với các thông sốchất lượng nước: các chất hoà tan, SS, DO, các chất dinh dưỡng và các loại vikhuẩn chỉ thị. Dự báo xu thế thay đổi chất lượng nước trong dòng chảy sau cáctrận mưa và các thông tin về việc thu nước ở các kênh.Mô hình SWMM (Storm Water Management Model ) Phát triển trên cơ sở mô hình HSPF, tính toán xu thế biến đổi chất lượngnước cho cả một lưu vực sông...với các nguồn thải không điểm. Mô hình SWMMlà mô hình 1 chiều với trạng thái động lực mô phỏng sự chảy tràn nước mưa quacác vùng đất nông nghiệp và các khu vực đô thị với các thông tin về dòng chảycủa các hệ thống thu gom nước.Mô hình WAPS (USEPA) Ghép nối mô hình thuỷ lực (DYNHYD) với mô hình lan truyền chất(WAPS), mô phỏng sự lan truyền và chuyển hóa các chất ô nhiễm trong dòngchảy. Tùy theo mục đích, số liệu đầu vào và các thông tin cơ sở về các quá trìnhchuyển hóa các chất trong dòng chảy, có thể sử dụng để tính toán ở các dạng đơngiản, cải tiến hay phức tạp.Hệ thống MIKE Trong những năm 1990, viện thủy lực Đan mạch đã thiết lập hệ thống môhình chất lượng nước cho kênh, sông. Hệ thống này có thể tính toán sự lan truyềnchất ô nhiễm trong dòng chảy từ các nguồn khác nhau vào các lưu vực khác nhau.Tùy thuộc đối tượng nghiên cứu, yêu cầu tính toán các thông số chất lượng nướctrong dòng chảy sông, cửa sông, hồ hay biển mà áp dụng các phiên bản khác nhaunhư MIKE 11, MIKE 21, MIKE 3, MIKE SHE, MIKE MOUSE và MIKE BASIN.Mô hình WQRRS (Water quality for River )Ghép nối mô hình Qual II với mô hình tính toán sự lan truyền chất ô nhiễm trongcác hồ chứa nước. Tính toán 1, 2 chiều cho hệ thống sông - hồ ở trạng thái độnglực với số liệu đầu ra là chất lượng nước sông làm số liệu đầu vào cho mô hìnhchất lượng nước hồ.MÔ HÌNH QUAL2E VÀ QUAL2E-UNCAS (USEPA) 4/1999 Mô hình QUAL I được xây dựng trên cơ sở phương trình vi phân bậc nhấtdo Streeter-Phelps lập nên. Phương trình là hàm tải lượng các chất hữu cơ, tốc độphân hủy và tốc độ tiêu thụ oxy. Mô hình được sử dụng để dự báo nồng độ cácchất hữu cơ BOD và DO hạ lưu nguồn thải vào dòng chảy sông. QUAL I thườngđược sử dụng cho dòng chảy ổn định một chiều. QUAL II (1970) là sự cải tiến từ QUAL I mô phỏng sự lan truyền các chấtô nhiễm trong dòng chảy một và hai chiều đối với dòng chảy ổn định hạ lưu nguồnthải. Sự cải tiến có thể áp dụng đối với dòng chảy sông rộng (có đề cập thêm sựphân tán các chất ô nhiễm trong dòng chảy). Đối với các trường hợp không ổnđịnh được phát triển từ các trạng thái ổn định với việc tính toán theo thời gianbằng cách tính lặp lại nhiều lần. Đánh giá, Xem xét độ nhạy bằng cách phân tíchsai số theo mô phỏng Monte Carlo Các thông số chất lượng nước mô phỏng bao gồm : chlorophyll-a, DO,BOD, các chất dinh dưỡng, các chất bảo toàn và không bảo toàn, các vi khuẩn chỉthị. Được áp dụng để xác định mức độ tác động của các chất bẩn của nguồn điểmvà nguồn không điểm đối với chất lượng nước trong dòng chảy. QUAL2E - Uncas (1985) nâng cao độ chính xác của mô hình với sự bổ sungthêm việc xem xét độ nhạy của các số liệu đầu vào. Hạn chế không xem xét sự lan truyền của các thông số kim loại nặng và cácchất phân tán như dầu, mỡ...Tuy nhiên đây là một trong những mô hình được sửdụng phổ biến nhất, do nhu cầu số liệu đầu vào ít. ...