380 likes | 551 Views
Veden laadun suunnittelu. Vesistösuunnittelu 23.3.2007 Ari Jolma. Sisältö. Johdanto jossa tarkastellaan mm. vesistön säännöstelyä, kun veden laatu on tärkeä tilamuuttuja Veden laadun simulointi
E N D
Veden laadun suunnittelu Vesistösuunnittelu 23.3.2007 Ari Jolma
Sisältö • Johdanto • jossa tarkastellaan mm. vesistön säännöstelyä, kun veden laatu on tärkeä tilamuuttuja • Veden laadun simulointi • tarkastellaan veden laatua suunnitteluongelmana ja sen simulointia jokivesistössä (hydrauliikan & aineiden kulkeutumisen kertausta) • Lineaarinen ohjelmointi • esitellään optimointimenetelmä, jolla voidaan mm. hakea halvinta tapaa jokivesistön veden laadun saamiseksi normien mukaiseksi
Monen altaan säännöstely • altaiden yhteistoiminta • minimi- ja maksimijuoksutukset • altaiden vedenkorkeudet • veden laatu altaissa
Monen altaan säännöstely käytännössä, esimerkki: NYC • 4 isoa tekoallasta Catskills –vuoristossa • altaiden valuma-alueilta tulevan hajakuormituksen minimointi • Useita pieniä altaita lähempänä NYC:tä • Tila & tilansiirto: • altaiden varastot • vedenpintojen korkeudet • altaiden veden laatu • sääennuste • tulovirtaama & kuormitus valuma-alueilta • veden tarve • alempien varastojen tila, veden kulutus
Veden laadun simulointi • Kuormituksen ja veden laadun välisen yhteyden laskemista • Mitä on kuormitus ja mitä ominaisuuksia sillä on? • Mitä tarkoitetaan veden laadulla? • Voidaanko yhteys osoittaa ja kuinka vahva se on? • Miksi?
Kuormitus • Kuormituksen lähde • Teollisuus, yhdyskunnat, haja-asutus, maatalous, ilmalaskeuma, loma-asutus, metsätalous, pienet asiat • Kuormituksen tyyppi • Rehevöittävä (ravinteet), Toksinen, Väri (humus), Lämpö • Pistekuormitus vs. Hajakuormitus • ero ei aina ole selvä! • Kuormituksen vaihtelu ajassa • Teollisuuslaitos: esim. vuorokausirytmi • Esim. valunnan mukana pellolta
Veden laatu 1. mittaaminen vaikeutuu • Fysikaalis-Kemiallinen laatu • esim. happipitoisuus tai hapenkulutus mitattuna KMnO2-lukuna • esim. väri (humuksesta johtuva) • esim. lämpötila, pH • Biologinen laatu (termi?) • esim. ravinnepitoisuus, kasviplanktonin määrä, • Ekologinen tila • Eliöstön määrä ja vaihtelu • <- fysikaalis-kemiallinen laatu, fysikaaliset seikat (virtaukset yms), jne
Veden laatu 2. • Veden laadun vaihtelu ajassa • vuorokausi-, vuodenaikais- • Rajoittava tekijä • esim. minimihappipitoisuus
Veden laatu 3. • Veden laadun vaihtelu paikassa • x,y,z • virtaukset • kerrostuneisuus
Veden laatu 4. • Veden laadun normit • normit olosuhteille vesiympäristössä • esim. minimihappipitoisuus, alivirtaamaaikana, paikassa xy • kuka vastaa jos normeja rikotaan? • Normit kuormittajille • kuormituksen laatu • kuormituksen määrä • tasapuolisuus (alueittain, aloittain jne) • jos maksat, saat kuormittaa?
Kuormituksen ja veden laadun yhteys järvessä • - prosessit ja kuormi- • tuksen synty valuma- • alueella • prosessit järvessä • sedimentoituneiden • ravinteiden vapautuminen
Toimenpiteet valuma-alueella • Pienpuhdistamot • Laskeutusaltaat • Kosteikot • Toimenpiteet maatiloilla • Erilaiset suodattimet • Veden kierrätys • Viljelytekniset toimenpiteet • Kuivatukseen liittyvät menetelmät • Suoja-alueet ja –vyöhykkeet • jne Nämä kaikki rehevöitymisen torjumiseen lisää järven kunnostus -luennolla
Toimenpiteet järvessä • Hoitokalastus • vaikutetaan ravintoketjuun • vaikutetaan tiettyihin lajeihin • ylläpito ja tuloksen vakauttaminen? • Fysikaalis-Kemialliset käsittelyt • hapetus • pohjan peitto • fosforin saostus • kallista, hoitaa oiretta lisää järven kunnostus -luennolla
Kuormituksen ja veden laadun yhteys jokivesistössä hajakuormitus pistekuormitus sekoittuminen vedenottopaikka kriittinen habitaatti
Instituutiot • Eri toimijatahot • Eri rahoittajatahot • Eri hyötyjätahot • Lait ja muut säädökset • Koulutus ja tiedotus • Apua tutkimuksessa/projekteissa: sosiologit, antropologit, taloustieteilijät, ...
Kustannukset • Kustannusten minimointi edellyttää luonnollisesti tietoa kustannuksista: investointikustannukset käyttökustannukset € c
Vedenlaatumallit • 1. Mallintamisen tarkoitus? • tässä: veden laadun suunnittelu • Yleensä, vesistösysteemi on: • 3-ulotteinen • dynaaminen (ajassa vaihteleva) • stokastinen (satunnaissuureita) • epävarmuutta sisältävä • kaikkien prosessien merkitystä yms. ei tunneta
Olettamukset 1. • Vakio-olosuhteet • T, Q, yms eivät muutu ajassa • Kuormitus on vakio • Deterministinen • Kuormitus tunnetaan • 1-dimensioinen tilanne (joki)
Aineiden kulkeutumisen mekanismit • Advektio • veden mukana • Dispersio • “sekoittuminen” • Reaktion myötä • esim. biologinen hajoaminen • esim. sedimentoituminen
Perusmääritelmät & olettamuksia • Nopeus [m/s] • oletetaan vakionopeus koko uoman poikkileikkauksessa [m2] • Virtaama • nopeus • poikkileikkaus [m3/s] • Konsentraatio • aineen massa tilavuudessa [mg/l] • Kuormitus (massavuo) • konsentraatio * virtaama [kg/vrk] • kuormitus yleensä: veden laatu, virtaama
Jokivesistö uomaelementeistä elementtiin menee tietyn laatuista vettä tietyllä virtaamalla elementin sisällä tapahtuu tiettyjä prosesseja solmuissa oletetaan täydellinen ja yht’äkkinen sekoittuminen elementistä tulee vettä samalla virtaamalla kuin sinne meni mutta laatu on eri elementin (ei elementtien!) ominaisuudet (poikkileikkaus yms.) oletetaan vakioiksi
Virtaama vs. veden nopeus 1. • Kaavat aina empiirisiä • Chezy: • u = veden nopeus • C = uoman karkeuskerroin (korkea sileille, matala karkeille) • R = hydraulinen säde (poikkileikkauksen suhde märkäpiiriin)
Virtaama vs. veden nopeus 2. • Manning: • n = Manningin kerroin • oli miten oli, kaava voidaan kirjoittaa • a ja b parametreja
Massatasapaino näillä olettamuksilla reaktio advektio dispersio c = konsentraatio [mg/l] Ex = dispersiokerroin (empiirinen) [m2/s] k(c) = funktio, joka esittää aineen poistumista/tuloa uomaelementtiin reaktioiden seurauksena
Dispersio & u vs. t • Oletetaan että dispersio on merkityksetöntä • Todetaan, että vakionopeudella matkasta saadaan aika kertomalla se jollain vakiolla
O2 O2 Streeter-Phelps Streeter, H.W. and Phelps, E.B, Study of the pollution and natural purification of the Ohio river, U.S. Public Health Service, Washington D.C., Bulletin N0. 146, 1925 Ilma Lika-aine Vesi lika-aine = happea kuluttava aine -> happivajaus
Lika-aineen vaikutus happipitoisuuteen hapen siirtyminen ilmasta veteen = luontainen puhdistuminen c x = t
Matemaattisesti lika-aineen hajoaminen c1 = BOD k1 = hajoamisnopeus happitasapaino c2 = happivaje k2 = hapen siirtymis-nopeus ilmasta veteen Huom: k1 ja k2 voidaan asettaa elementtikohtaisesti
Huomautuksia • Sedimentin vaikutus • Parametrien arvot riippuvat esim. lämpötilasta • Vain happi! • Toimii yleensä • Yhtälön ratkaisu esim. Mathematicalla
Laajennus dL(t) / dt = - k1L(t) dCNH4(t) / dt = - k3CNH4(t) dCNO3(t) / dt = k3CNH4(t) - k4CNO3(t) dD(t) / dt = k1L(t)+ k5k3CNH4(t)- H-1k2D(t)+H-1k6 dCTP(t) / dt = - H-1k7CTP(t) k3 ammoniumin hajoamisnopeus [1/vrk] k4 nitraatin häviönopeus [1/vrk] k5 happimäärä, joka tarvitaan hapettamaan 1 g ammonium-typpeä [~4,57 g] k6 sedimentin hapentarve [m*mg/vrk] k7 kokonaisfosforin sedimentoitumisnopeus [m/vrk] H on uoman syvyys [m]
c1 = T c0 + b c0 on vedenlaatuvektori uoman alussa c1 on vedenlaatuvektori uoman lopussa T on siirtokerroinmatriisi b on vektori (tarvitaan jos käytetään happipitoisuutta happivajeen sijasta) Yhtälö veden laadun muutokselle uomaelementissä Huom: lineaarinen yhtälöryhmä
Lineaarinen ohjelmointi (LP) On maksimoitava tai minimoitava päätösmuuttujien polynomisummaa: max (tai min) y = cTx Siten että: Ax b xi > 0 A, b ja c ovat parametrimatriisi ja vektorit x on päätösmuuttujavektori y on kohdefunktion arvo
Malli • Päätösmuuttujat? • Pistekuormitus (käytännössä suunnitteluvaihtoehto eli diskreetti -kokonaisluku- arvo) • Kohdefunktio? • Kustannus • Vedenlaatuindeksi • Rajoitukset? • Vedenlaatumalli • Vesitase
Sekalukuoptimointi - mixed integer linear programming: MILP • (Jokin tai jotkin) päätösmuuttuja voidaan pakottaa kokonaisluvuksi • Binäärinen päätösmuuttuja saa joko arvon 0 tai 1 • = kokonaislukupäätösmuuttuja, joka lisäksi on pakotettu pienemmäksi tai yhtäsuureksi kuin yksi
LP käytännössä • MILP Mallinnuskieli (kääntäjä) matriisimuoto (tms.) (ratkaisija) ratkaisu • Mallinnuskieli: • 1. määrittelyt • 2. kohdefunktio • 3. rajoitukset • ajatuksena on, että kohdefunktio ja rajoitukset voidaan kirjoittaa mahdollisimman ongelmaläheisellä tavalla ja että mallin käyttö (ja uudelleenkäyttö) on mahdollisimman helppoa
Linearisointi • Konveksin kohdefunktion • linearisointi Hyöty b x1 x2 x3 x4 Päätösmuuttuja x
(jatkoa...) Linearisointi • funktion linearisointi y x1 x2 x3 x4 x