YÜZEYSEL SU KALİTESİ MODELLEME TEKNİKLERİ ve SWAT MODELİ. Doç. Dr. Ali Ertürk 10/10/2013

(1)

YÜZEYSEL SU KALİTESİ MODELLEME TEKNİKLERİ

ve SWAT MODELİ

Doç. Dr. Ali Ertürk

10/10/2013

(2)

Model Nedir?

• Alıcı ortamın maruz kaldığı etkilere karşı;

fiziksel, kimyasal ve biyolojik yapısı itibari ile vereceği tepkilerin tespit edilmesini sağlayan, günümüzde özellikle bilgisayar kullanımı ile geliştirilen araçlardır.

• Gerçek ekosistemlerin basitleştirilmesi ve idealleştirilmesi ile problemlerin

çözülmesine yararlar.

(3)

Modellerin Faydaları

• Modeller kullanılarak izleme verileri ile zamanda ve konumda interpolasyon yapabilirler.

• İzleme ağının çözünürlüğü ne kadar yüksek olursa olsun, bir sisteminin her anının ve

noktasının izleme kapsamına alınması mümkün değildir.

• Doğrulanmış modeller ise ölçüm olmayan

zaman ve konumlardaki su kalitesinin tahmin edilmesinde kullanılabilinmektedirler.

• Modeller yardımıyla alıcı ortamlar üzerinde değişik hipotezler sanal olarak

denenebilmektedir. Gerçekleşmemiş olayların sonuçlarının da öngörülmeleri mümkündür.

(Senaryo analizleri).

(4)

Örnek Senaryolar

• Yönetilen su ekosisteminin önemli çevresel sorunları yok ama özümleme kapasitesi

belirlenmeye çalışılıyor. Bu ekosistem

“özümleme kapasitesi aşılana kadar kirletilip çevresel sorunların gözlediği kirletici yükünün özümleme kapasitesi olarak tanımlanması” bir belirleme yöntemi olamayacağına göre model tabanlı bir simülasyon yapılması gerekmektedir.

• İklim değişikliği, üzerinde çalıştığımız su

ekosistemindeki su kalitesini nasıl etkileyecek?

• Su kaynağımızın havzasında tarım %50 artarsa ne olur?.

• Su kaynağımıza aniden bir kirletici dökülüyor. Bu kirleticinin su alma ağzında zararlı

konsantrasyonlara ulaşması ne kadar sürer?

(5)

Modellerin Faydaları

• Çevre sorunlarının çözülmesi için en uygun seçeneğin belirlenmesi çalışmalarında zaman ve para tasarrufu sağlarlar.

• Değişik senaryolar ve çevre risklerinin daha iyi analiz edilmesini sağlarlar.

• Doğal proseslerin ve sistemin nasıl işlediğinin daha iyi anlaşılmasını sağlarlar.

• Modeller gelecekteki durum ile ilgili yorum

yapılabilmesini sağlarlar.

(6)

Modellerin Kullanım Amaçları

• Çevre problemlerinin ve risklerinin belirlenmesine ve kirliliğin önlenmesinde yardımcı araç olarak

• Gelecek senaryolarının kurulup, sürdürülebilir kalkınma da göz önünde bulundurularak, çeşitli yönetim planlarının yapılmasında

• Bu planlar doğrultusunda alınacak önlemlerin çevresel etkilerinin ve maliyetlerinin önceden tahmin

edilmesinde

• İzleme ağlarının tasarımında

• Kirlenmeye karşı önlemlerin ve islah çalışmalarının muhtemel sonuçlarının belirlenmesinde

• Risk altındaki alıcı ortamların belirlenmesinde

• Eksik verilerin tamamlanmasında

• Su kalitesini etkileyen önemli proseslerin belirlenmesinde

• Mevcut su kalitesinin detaylı olarak analizinde

(7)

Suyun faydalı kullanım amaçlarının belirlenmesi

Belirlenen faydalı kullanım amaçları için

su kalitesi ölçütleri

Su kalitesi standartları

Matematiksel modeller ile

etki-tepki ilişkilerinin bulunması

Su kalitesi standartlarını sağlayabilmek için

yapılması gerekenler, duyarlılık analizleri

Emniyet faktörlerinin belirlenmesi

Fayda – maliyet analizleri Su kalitesi

standartlarının suyun faydalı kullanım

amaçları ile uyumluluğu ve elde

edilecek faydalar

Su kalitesi yönetim planının

oluşturulması 4

2 1

3

5

6 7 8

9 Su Kalitesi/Havza Yönetiminde Modellerin Yeri

(8)

Modelleme (Model Geliştirme) Sürecinin Adımları

Arazi ve laboratuar

verileri

Teorik çatı

Sayısal tanımlama Problemin tanımı

Doğrulama Kalibrasyon

Geçerlilik Kontrolü Modelin

Uygulanması

(9)

Doğrulama

Geliştirilen modelin hesap sisteminin ya da modelleme yazılımlarının doğru

çalıştıklarından emin olunmalıdır. Aşağıdaki testler mutlaka yapılmalıdır.

• Model, sistemin kütle dengesini koruyabiliyor mu?

• Su kalitesi değişkenleri arasındaki ilişkiler beklendiği gibi mi?

• Kullanılan sayısal çözüm yöntemleri, model ortamında

canlandırılan ekosistemin yapısını temsil etmeye uygun

mu?

(10)

Kalibrasyon

Model katsayılarının değiştirilmesi suretiyle

arazi verilerinin model çıktıları ile uyumlarının

sağlanması olarak tanımlanmaktadır.

(11)

Kalibrasyon - Devam

Süreçler ile ilgili taşınım ve

dönüşüm denklemlerinin genel çözümleri

Süreçler ile ilgili kinetik ve stokiyometrik

katsayılar

MODEL DOĞRULUKLARI

SINANMIŞ MODEL GİRDİLERİ

ARAZİDE YAPILAN ÖLÇÜMLER

ARA SONUÇLAR

Ara sonuçlar,

arazi ölçümleri ile uyumlu mu?

Hayır

Evet

Ekosisteme özel kinetik ve

stokiyometrik

katsayılar

(12)

Kalibrasyon - Devam

• Karmaşık modellerin kalibrasyonları da uzun sürebilmektedir.

• Model katsayıları ekosistem için kalibre edilene kadar modelin binlerce kez

çalıştırılması gerekebilmektedir.

• Bu zor, sıkıcı ve pek de üretken olmayan bir süreçtir.

• Bu nedenle otomatik kalibrasyon

algoritmaları geliştirilmiştir.

(13)

Geçerlilik Kontrolü

Kalibre edilmiş modelin mümkün olduğu

kadar farklı koşullar için yeniden çalıştırılıp

üretilen sonuçların farklı koşulları temsil

eden arazi verileriyle karşılaştırılması

olarak tanımlanmaktadır.

(14)

Modelin Uygulanması/Kullanılması

Model Geliştirme

Süreci

(15)

Matematiksel Model Sınıfları

Ampirik Modeller

Örneğin fosfor ve chl-A arasındaki ilişkiyi deneysel verilerin analiziyle elde eden modellerdir.

Kuramsal Modeller

Bu tip modeller etkin mekanizmaları

matematiksel denklemlerle ifade edip

olayları açıklayacak şekilde

tasarlanmaktadır.

(16)

Kuramsal Modellerin Prensipleri

Kütle Korunumu Kanunu

Doğada enerji ve madde vardan yok olamaz. Yoktan var olamaz. Ancak dönüşümlere uğrayabilir. Teori ağırlıklı modellerdeki hesaplar bu kanuna dayanmaktadır.

Korunan Özelliklere Örnekler:

• Kütle (su kütlesi, bileşen kütlesi) (Su kütlesi = yoğunluk x hacim)

(Bileşen kütlesi = konsantrasyon x hacim)

• Momentum

(Momentum = kütle x hız)

• Isı

(17)

Karmaşık Olmayan Bir Model

1) Havalanma

2) Sedimentin oksijen ihtiyacı

3) Organik maddenin oksitlenmesi

4) Organik maddenin çökelmesi

(18)

Karmaşık Bir Model

CE-QUAL-R1

(19)



 

( ) ( )

( )

C

t D a f C k C

K C C

v f

D C

P PC OP

T

mPC

S D

8

1 4 83 83

20 4

4 8

3 8

8

  1





  

   



Organik Fosfor

8 D8 20) (T OPD OPD 4

OP PC

20) (T PZD PZD

3 k θ a (1 f ) C k θ f C

t )

(C  _   _



İnorganik Fosfor

1 6 NIT 20) 6 (T 12 12 5

6 BOD 20) 6 (T d d 6 S 2

6

C

C K θ C

14 k C 64 C K θ C

k ) C (C t k

C 



 





 

 

 





 





^ ^





_NH3



₄ _1R _1R^(T ²⁰⁾ ₄

nc P1

20) (T

S

k θ C

12 C 32 P

1 14 a 48 12 G 32 D θ

SOD

_

 

_



 



  





Çözünmüş Oksijen

2 6 NO3 20) NO3 (T 2D 2D 4 NH3 nc

P1 1 6 NIT 20) 6 (T 12 12

2

C

C K

θ K k C ) P (1 a G C C

K θ C

dt k

C  

 





 



 



 





 



_ _

Nitrat Azotu

1 6 NIT 20) 6 (T 12 12 4 NH3 nc P1 7 4 mPc 20) 4 (T 71 71 4 on nc P1

1

C

C K θ C

k C P a G C C

K θ C

k C ) f (1 a t D

C  

 





 

 



 





 





^ ^



Amonyum Azotu

7 D7 S3

7 4 mPc 20) 4 (T 71 71 4 on nc P1

7

C

D ) f (1 C v

C K θ C

k C f a t D

C 

 



 





 



^



Organik Azot



 ( C a )

t G a C D a C v

D a C

nc

P nc P nc

S nc 4

1 4 1 4

4

  

4

Fitoplankton Karbonlu

WASP Modeli

EUTRO Modülü

(20)

Arazi kullanımı ve

özellikleri

Yağış

Hidrolojik hesaplar

Yüzeysel akış (debi)

Kirletici yükü

Havzada yüzeyde taşınım ve

dönüşüm süreçleri

Su ortamına

ulaşan kirletici yükleri

•Birim

dönüşümü

•Zaman serisi analizi

•Biçimlendirme

Farklı senaryolar

için su kaynağına

ulaşan kirletici yükler

Yeraltına sızan debi

Yüzey altındaki taşınım ve

dönüşüm süreçleri

Noktasal kaynaklardan

gelen yükler Sosyoekonomik yapı ve

endüstriyel faaliyetler

Su kaynağındaki taşınım ve dönüşüm süreçleri

Su kalitesi hesapları için gerekli diğer veriler

Su kalitesi değişkenlerinin zamana ve konuma göre alacakları tahmin

edilen sayısal değerler

Veriler Modeller

Sonuçlar

Yardımcı araçlar

SU EKOLOJİSİ MODELİ

Su Kalitesinin Tahmin Edilmesi

HAVZA

MODELİ

(21)

Havza/Hidrolojik Modeller

• SWAT

• HSPF

• Ve daha onlarcası

(22)

Hidrodinamik Modeller

• SHYFEM*

• TELEMAC

• MOHID*

• EFDC*

• SSIIM*

• CE-QUAL-W2*

* Su kalitesi/ekolojisi bileşenleri de var.

(23)

Su Kalitesi/Ekolojisi Modelleri

• AQUATOX

• WASP

• ECOPATH ve ECOSIM

• CE-QUAL-R1

• WQRRS

• ESTAS

• SİSMOD

• EGÖLEM

(24)

Modelleme İçin Gerekli Bileşenler

• Donanım

• Yazılım

• Modelleme konusunda yetişmiş uzman personel

• Ve en önemlisi veri

(25)

GEREKLİ VERİLER

(26)

MODELLEMENİN UYMAMA SEÇENEĞİ OLMAYAN ÜÇ

KURALI

• Modeller; su, enerji ve kütlenin korunumu üzerine kuruludur.

• Modellenen ortam bilgisayar ortamında gerçeğe mümkün olan en yakın şekilde temsil edilmelidir.

Bu koşul ancak kurumlarımızın ellerindeki verileri paylaşmaları ile gerçekleştirilebilir.

• Toplam üç kural vardır.

(27)

Havza Modellerinin Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler

• Topgrafya (SYM)

• Akarsular ve göletlerle ilgili geometrik veriler (Batimetri, enkesit, vb)

• Su mühendisliği yapılarının özellikleri (Göletler, küçük barajlar, köprüler, bağlamalar, su alma yapıları, sulama yapıları, vb.)

• Su kullanımı ile ilgili ayrıntılı* veriler (aylık)

• Su ortamlarına deşarjlar ile ilgili ayrıntılı** veriler (aylık)

* Ne zaman, hangi kaynaktan ne kadar su alınıyor.

** Ne zaman, nereye, hangi debi ve kalitede (modellenmesi istenen

parametreler açısından) deşarj var.

(28)

Havza Modellerinin Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler - Devam

• Arazi kullanımı ve özellikleri

- tarım, orman alanları ve yerleşim alanları

- sayısallaştırılmış köy sınırlar (mümkün değilse ilçe sınırları)

- mümkün olduğu kadar çok yıl için köy

ölçeğinde gübre kullanımı ve hayvanclılık verileri (mümkün değilse ilçe)

- ürün deseni ve zirai operasyonlar

- jeoloji ve hidrojeoloji

(29)

Havza Modellerinin Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler - Devam

• Havzayı temsil eden metroloji istasyonlarında mümkün olduğunca uzun süreli meteorolojik zaman serileri

- yağış (saatlik)

- sıcaklık (saatlik ve günlük maksimum ve minimumlarla birlikte)

- nem (saatlik)

- hava basıncı (saatlik)

- rüzgar hızı ve yönü (saatlik)

- buharlaşma (saatlik, mümkün değilse günlük) - bulutluluk (saatlik)

- güneş ışıması (saatlik)

(30)

Havza Modellerinin Doğrulanması İçin Gerekli Veriler

• Akarsulardaki debiler (günlük, mümkünse sürekli)

• Akarsular ve göletlerle modellenen parametreler için su kalitesi değerler (Aylık)

• Ürün desenine göre ürün verimleri

(31)

Hidrodinamik Modellerin

Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler

• Ayrıntılı* batimetri

• Kıyı bölgesinin büyük ölçekli/ayrıntılı topografyası

• Modellenen ortama olan tüm girişlerin en azından günlük zaman çözünürlüğünde debileri.

• Özellikle baraj göllerinde modellenen ortamın su kaynağı işletmesi ile ilgili günlük veriler

* Eş derinlikler 1 m aralıklarla verilmeli, baraj göllerinde en azından ana akarsu girişlerinin yakın civarında batimetrik ölçümler

yenilenmeli.

(32)

Hidrodinamik Modellerin Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler-Devam

• Eğer mümkünse uzun yıllar günlük verilerle doğrulanmış bir havza modelleme

çalışmasından elde edilen anlık debiler.

(33)

Hidrodinamik Modellerin Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler - Devam

• Su ortamını temsil eden metroloji istasyonlarında mümkün olduğunca uzun süreli meteorolojik

zaman serileri

- yağış (saatlik)

- sıcaklık (saatlik ve günlük maksimum ve minimumlarla birlikte)

- nem (saatlik)

- hava basıncı (saatlik)

- rüzgar hızı ve yönü (saatlik) - buharlaşma (saatlik)

- bulutluluk (saatlik)

- güneş ışıması (saatlik)

(34)

Hidrodinamik Modellerinin

Doğrulanması İçin Gerekli Veriler

• Su seviyeleri (limnigraf - günlük, mümkünse sürekli)

• Su sıcaklığı (günlük)

• Akıntı hızı ve yönleri (mümkün olduğu

kadar çok noktada ve yüksek zamansal

çözünürlükte)

(35)

Su Kalitesi/Ekolojisi Modellerinin Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler

• Su ortamını temsil eden metroloji istasyonlarında mümkün olduğunca uzun süreli meteorolojik

zaman serileri

- hava sıcaklığı (günlük) - nem (günlük)

- su sıcaklığı (günlük, mümkünse iyi

doğrulanmış bir hidrodinamik modelden alınan sürekli simülasyon sonuçları)

- rüzgar hızı (saatlik, mümkün değilse günlük ortalama)

- buharlaşma (günlük) - bulutluluk (günlük)

- güneş ışıması (saatlik)

(36)

Su Kalitesi/Ekolojisi Modellerinin

Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler - Devam

• Ayrıntılı* batimetri

• Kıyı bölgesinin büyük ölçekli/ayrıntılı topografyası

• Modellenen ortama olan tüm girişlerin en

azından günlük zaman çözünürlüğünde debileri.

• Eğer mümkünse uzun yıllar günlük verilerle

doğrulanmış bir havza modelinden elde edilen anlık debiler.

* Eş derinlikler 1 m aralıklarla verilmeli, baraj göllerinde en

azından ana akarsu girişlerinin yakın civarında batimetrik

ölçümler yenilenmeli.

(37)

Su Kalitesi/Ekolojisi Modellerinin

Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler - Devam

• Eğer mümkünse uzun yıllar günlük verilerle

doğrulanmış bir havza modelleme çalışmasından elde edilen anlık debiler ve modellenen su kalitesi değişkenlerinin anlık değerleri.

• Eğer böyle bir çalışma yoksa modellenen su

ortamına giren başlıca akarsularda ölçülmüş günlük debiler ve su kalitesi değişkenlerinin aylık ölçümleri.

• Modellenen su ortamına giren başlıca deşarjların (en azından diğerlerini temsil edici olanlarını) aylık debileri ve ilgili su kalitesi değişkenlerinin aylık

ölçümleri.

(38)

Su Kalitesi/Ekolojisi Modellerinin

Çalıştırılması İçin Gerekli Veriler - Devam

• Eğer mümkünse uzun yıllar günlük verilerle doğrulanmış bir hidrodinamik modelleme çalışmasından elde edilen anlık debiler

• Su kaynağının kullanımı ile ilgili bilgiler (işletme koşulları, su ürünleri avcılığı ve yetiştiriciliği

operasyonları, vb.)

• Ortamın ekolojik yapısı (taban yapısı, çökellerin durumu, jeoloji, tabanda yaşayan canlılar

sazlıklar, vb.)

• Yetiştirilen su ürünleri ile ilgili ayrıntılı veriler

(örneğin yaş ve boy dağılımları, biyokütle, vb.)

(39)

Su Kalitesi/Ekolojisi Modellerinin Doğrulanması İçin Gerekli Veriler

• Modellenen su kalitesi değişkenlerinin

(parametrelerinin) en az bir yıl boyunca birden çok istasyonda, her istasyonda temsil edici birden çok derinlik için en az aylık ölçümü.

• Bu ölçümlerin mümkünse bir hidrolojik yıla denk gelecek şekilde planlanmalı.

• Modellenen değişkenlerle ilgili yerinde süreç

hızları (örneğin fotosentez, solunum, fiksasyon

vb) ölçümü.

(40)

Model Denklemlerinin Sayısal

Çözümü

(41)

Sayısal Çözüm

• Model uzayı sonlu sayıda homojen

bölgeye ayrılır (konumsal ayrıklaştırma).

• Zaman sonlu sayıda aralığa bölünür.

(zamansal ayrıklaştırma).

• Her zaman aralığı için her homojen

bölgede kütle dengesi kurularak, taşınım

denklemi sonlu sayıda cebirsel denkleme

dönüştürülür.

(42)

Zamansal Ayrıklaştırma

• Açık yöntemler

Gelecek zaman aralığındaki çözüm, şimdiki zaman aralığındaki değerler ile hesaplanır.

• Kapalı yöntemler

Gelecek zaman aralığındaki çözüm, gelecek zaman aralığındaki değerler ile hesaplanır.

• Yarı kapalı yöntemler

Gelecek zaman aralığındaki çözüm, şimdiki ve gelecek zaman aralıklarındaki değerler ile

hesaplanır.

(43)

Zamansal Ayrıklaştırma

C k dt C

d   

 ^k ^C ^t 

C C

t C

k C

C

C t k

C C

t t























 















Birinci mertebe

bozunma denklemi

Açık çözüm

(44)

Zamansal Ayrıklaştırma

 

t k

1 C C

C t

k 1 C

C t

C k C

t C

k C

C

C t k

C C

t t

t

t t

t

t t

t

t t t

t t

t t t

t t





 

































 





























 



C k dt C

d   

Kapalı Çözüm

Birinci mertebe

bozunma denklemi

(45)

Zamansal Ayrıklaştırma

2 t k C C

2 t k C

C

2 t k C 2 t

k C C

C

2 t C k C

C C

2 C k C

t C C

t t

t t t

t

t t































 



 



 









 

 



 





 





 





 





 











C k dt C

d   

2 t 1 k

C C

2 t 1 k

2 C t 1 k

C

t t

t

t t

t



 



 





 

 



   



 



 



   











Yarı Kapalı Çözüm

Birinci mertebe

bozunma denklemi

(46)

Açık Çözümlü Tek Kutu Modeli

C V k C Q C

Q dt C

V  d   ⁰     

 

 ^C ^C  ^k ^C ^t

V C Q

C

t C

k C

V C C Q

C

C k C

V C Q t

C C

t t

0 t

t t

0 t

t t

t 0 t

t



 



 



    







 



 



    











 















Açık çözüm

 ^C ^C  ^k ^C

V C Q

dt

d   ₀   

(47)

Açık Çözümlü Tek Kutu Modeli

 ^C ^C  ^k ^C ^t

V C Q

C _t _t _t ⁰ _t _t   



 



    



 



Daha yakından bir bakış

Sınır

konsantrasyonu

Türev (Kütle dengesi denkleminin

sağ tarafı)

Zaman aralığının uzunluğu (Zaman

adımı) Gelecek

zaman adımındaki konsantrasyon

Şimdiki zaman

adımındaki

konsantrasyon

(48)

Açık Çözümlü Tek Kutu Modeli

 t  t

0 C k C

V C

Q    

Türeve daha yakından bir bakış

Türev (Kütle dengesi denkleminin sağ tarafı) Taşınım türev

fonksiyonu

Kinetik türev fonksiyonu

Kinetik katsayı

(49)

Açık Çözümlü Tek Kutu Modeli

   

 ^f ^C ^, ^C ^f ^k ^, ^k ^, ^, ^k ^, ^C ^, ^C ^, ^, ^C  ^t

C

C ¹ _t _ _ _t  ¹ _t  _Ta _ş _{ı nı} _m ^0,1 ¹ _t  _Kinetik ₁ ₂  _m ¹ _t ² _t  ⁿ _t  

Birden çok değişkenin modellendiği duruma göre genelleştirme

Durum değişkeninin gelecek zaman

adımındaki konsantrasyon

   

Taşınım türev fonksiyonu

Kinetik türev fonksiyonu

Türev (Kütle dengesi denkleminin

sağ tarafı)

Zaman aralığının uzunluğu (Zaman

adımı) Durum

değişkeninin şimdiki zaman

adımındaki konsantrasyon

   

 ^f ^C ^, ^C ^f ^k ^, ^k ^, ^, ^k ^, ^C ^, ^C ^, ^, ^C  ^t

C

C ² _t _ _ _t  ² _t  _Ta _ş _{ı nı} _m ^0,2 ² _t  _Kinetik ₁ ₂  _m ¹ _t ² _t  ⁿ _t  

   

 ^f ^C ^, ^C ^f ^k ^, ^k ^, ^, ^k ^, ^C ^, ^C ^, ^, ^C  ^t

C

C ⁿ _t _ _ _t  ⁿ _t  _Ta _ş _{ı nı} _m ^0, ⁿ ⁿ _t  _Kinetik ₁ ₂  _m ¹ _t ² _t  ⁿ _t  

(50)

Kinetik türev fonksiyonu, durum değişkenlerini birbirlerine bağımlı hale getirir.

 ₁ ₂ _m ¹ _t ² _t ^ns _t 

Kinetik Kinetik

C C

C k

k k

t f

C   , ,  , , , ,  ,



 







Kinetik katsayılar

Durum değişkenleri

 

 m 

ns t 2

t 1

t m

2 ns

t 2

t 1

t 2

1 ns

t 2

t 1

m 2 1

ullar ı evre koş

ç diğ er C

C C pH, S, T, f

ullar ı koş

evre ç

diğ er C

C C pH, S, T, f

ullar ı evre koş

ç diğ er C

C C pH, S, T, f

k k k

, , , ,







 

Kinetik türev fonksiyonuna daha yakından bir bakış

(51)

Kinetik türev fonksiyonuna daha yakından bir bakış

Kinetik türev fonksiyonu (ları) karmaşık ve

doğrusal olmayan denklemlerden oluşabilirler.

 

PHY_G NO3_ALIMI,

PHY_C ALIMI,

NO3

PHY_D ALIMI,

NO3

RGENMES İ NDİ

İ T RAT Nİ

MA T RAT LA Ş Nİ

Kinetik 3

R

R R R t R

N NO



 



 











 

    ^ ^ _



 





 











O 2

NIT R, 2

2 pH

NIT R, 20

- T NIT R NIT R,20

NIT R

4 NIT R

MA T RAT LA Ş Nİ

KH O

corr O k

k

N NH

k R



Diğer durum değişkenleri ne bağımlılık İlgilenilen

durum değişkeni

Kinetik katsayı

Kinetik

katsayı

(52)

Konumsal Ayrıklaştırma

• Sonlu Farklar

(53)

Konumsal Ayrıklaştırma

• Sonlu Elemanlar

(54)

Konumsal Ayrıklaştırma

• Kutular (sonlu farkların özel durumu)

(55)

Bünyeye alma

Solunum ve ölüm Bünyeye

alma Denitrifikasyon

Solunum ve ölüm

Salınım

Çökelme Çökelme

Salınım

Çökelme

SOİ

Oksitlenme

Ni trif ika sy on

Bünyeye alma

Solunum ve ölüm Bünyeye

alma Denitrifikasyon

Solunum ve ölüm

Salınım

Çökelme Çökelme

Salınım

Çökelme

SOİ

Oksitlenme

Ni trif ika sy on

Bünyeye alma

Örnek bir su kalitesi

modeli

(56)

function [OUTMASSES, CONCENTRATIONS] = ...

WQ_ROUTE_1(IN_MASSES, OUTFLOWS, INITIAL_CONCENTRATIONS, ...

VOLUMES, NUM_TIME_STEPS, D_T, DYNAMIC_FORCINGS, ...

ELEVATION)

NUM_S_VARS = numel(INITIAL_CONCENTRATIONS);

CONCENTRATIONS = ones(NUM_TIME_STEPS, NUM_S_VARS) * (-9999);

OUTMASSES = ones(NUM_TIME_STEPS, NUM_S_VARS) * (-9999);

CONCENTRATIONS(1,:) = INITIAL_CONCENTRATIONS;

OUTMASSES (1,:) = INITIAL_CONCENTRATIONS .* OUTFLOWS(1);

MASSES = INITIAL_CONCENTRATIONS .* VOLUMES (1);

CONSTANTS = 0;

OPTIONS = 1;

for i = 2:NUM_TIME_STEPS

FORCINGS(1:9) = DYNAMIC_FORCINGS(i - 1,:);

FORCINGS(10) = ELEVATION;

[KINETIC_DERIVS, SETTLING_DERIVS] = ...

WQ_KINETICS_1(CONCENTRATIONS(i - 1, :), CONSTANTS, ...

FORCINGS, OPTIONS);

%[KINETIC_DERIVS, SETTLING_DERIVS] = ...

% WQ_KINETICS_1_mex(CONCENTRATIONS(i - 1, :), CONSTANTS, ...

% FORCINGS, OPTIONS);

KINETIC_DERIVS = VOLUMES(i - 1) .* KINETIC_DERIVS;

MASSES = MASSES + ...

((IN_MASSES(i-1,:) - OUTMASSES(i-1,:) + ...

KINETIC_DERIVS)) * D_T;

CONCENTRATIONS(i,:) = MASSES ./ VOLUMES(i);

for j = 1:NUM_S_VARS

if (isnan(CONCENTRATIONS(i,j))) fprintf('\n\n\n');

fprintf('---\n');

fprintf('!!! ERROR IN WQ_ROUTE_1 !!!\n');

fprintf('---\n');

fprintf('\n');

fprintf('State variable no : %d\n' , j);

fprintf('VOLUMES(i-1) : %f\n' , VOLUMES(i-1));

fprintf('VOLUMES(i) : %f\n' , VOLUMES(i));

fprintf('IN_MASSES(i-1) : %f\n' , IN_MASSES(i-1,:));

fprintf('OUTMASSES(i-1) : %f\n' , OUTMASSES(i-1,:));

fprintf('KINETIC_DERIVS : %f\n' , KINETIC_DERIVS);

fprintf('MASSES (j) : %f\n' , MASSES (j));

fprintf('KINETIC_DERIVS(j) : %f\n\n', KINETIC_DERIVS(j));

error('Concentration is not a number');

end

if (CONCENTRATIONS(i,j) < 1.0E-10) CONCENTRATIONS(i,j) = 1.0E-10;

end end

MASSES = CONCENTRATIONS(i,:) .* VOLUMES(i);

OUTMASSES (i,:) = CONCENTRATIONS(i,:) .* OUTFLOWS(i);

end end

Meraklısına

…

(57)

function [DERIVS, SETTLING_DERIVS] = ...

WQ_KINETICS_1(S_VARS, CONSTANTS, FORCINGS, OPTIONS) NUM_SVAR = numel(S_VARS);

DERIVS = ones(1,NUM_SVAR) * (-9999);

SETTLING_DERIVS = ones(1,NUM_SVAR) * (-9999);

PHYC = S_VARS(1);

ORGN = S_VARS(2);

NH4N = S_VARS(3);

NO2N = S_VARS(4);

NO3N = S_VARS(5);

ORGP = S_VARS(6);

PO4P = S_VARS(7);

CBOD = S_VARS(8);

DOXY = S_VARS(9);

TEMP = S_VARS(10);

C_TO_CHLA = 30;

N_TO_C = 0.25;

P_TO_C = 0.05;

O2_TO_C = 2.66;

K_G_20 = 2.0;

THETA_K_G = 1.066;

K_R_20 = 0.05;

THETA_K_R = 1.045;

V_S_A_20 = 0.3;

THETA_V_S_A_20 = 1.03;

K_H_N_A = 0.2;

K_H_P_A = 0.05;

K_MIN_N = 0.3;

THETA_K_MIN_N = 1.04;

V_S_N_20 = 0.5;

THETA_V_S_N_20 = 1.04;

K_NITR_1_20 = 0.5;

THETA_NITR_1 = 1.045;

K_H_NH4N_NITR_1 = 0.6;

K_H_DOXY_NITR_1 = 1.5;

K_H_PREF_NH4N_GROWTH_NH4N = 0.1;

K_NITR_2_20 = 5.0;

THETA_NITR_2 = 1.045;

K_H_NO2N_NITR_2 = 0.1;

K_H_DOXY_NITR_2 = 1.5;

K_MIN_P = 0.3;

THETA_K_MIN_P = 1.04;

V_S_P_20 = 0.5;

THETA_V_S_P_20 = 1.04;

K_MIN_C = 0.3;

THETA_K_MIN_C = 1.04;

V_S_C_20 = 0.5;

THETA_V_S_C_20 = 1.04;

K_A_20 = 0.5;

THETA_K_A_20 = 1.045;

%I_S = 100000;

K_HS_LIGHT = 3000;

W_TYPE = 1;

K_H_ORGN_MINER = 0.2;

K_H_ORGN_SETTL = 0.2;

K_H_ORGP_MINER = 0.05;

K_H_ORGP_SETTL = 0.05;

K_H_CBOD_MINER = 1.0;

K_H_DOXY_MINER = 1.0;

K_H_CBOD_SETTL = 1.0;

K_DENIT = 0.8;

THETA_K_DENIT = 1.02;

K_HS_DOXY_DENIT = 1.0;

% Air temperature (degrees Celcisus) AIR_TEMP = FORCINGS(1);

% Relative hummidity R_H = FORCINGS(2);

% Shortwave solar radiaton (MJ.m^2.day^-1) J_SN = FORCINGS(3) * 238845.8966275;

% Wind speed (m/s) WIND_SPEED = FORCINGS(4);

FRAC_L = FORCINGS(5);

% Depth(m)

H = FORCINGS(6);

if (H < 0.1) H = 0.1;

end

% Current velocity (m/s) CURRENT_VEL = FORCINGS(7);

% Salinity (ppt)

SALT = FORCINGS(8);

% Background light extinction of water (m^-1) K_E_W = FORCINGS(9);

% Elevation

ELEV = FORCINGS(10);

%238845.8966275 (MJ ---> Calories)

I_A = 0.45 * FORCINGS(9) * 238845.8966275;

if (OPTIONS == 1)

TEMP = 5.0 + (0.75 * AIR_TEMP);

else

TEMP = 10;

end

% --- % PROCESS RATE CALCULATION FOR TEMPERATURE

% --- C_P = 1000000;

RHO = 1;

SIGMA = 11.7E-8; %Stefan-Bolzman constant cal / (cm^2 * d * K^4) A = 0.6;

R_L = 0.03;

EMISS_WATER = 0.97;

C_1 = 0.47; %Bowen ratio, mmHg C-1

% Calculate the saturation vapour pressure

E_SAT = 4.596 * exp((17.27 * AIR_TEMP) / (237.3 + AIR_TEMP));

E_AIR = R_H * E_SAT;

% T_D = 237.3 / (17.27/log(E_AIR / 4.596));

E_S = 4.596 * exp((17.27 * TEMP) / (237.3 + TEMP));

HEAT_CAP = RHO * C_P * H;

F_UW = 19.0 + (0.95 * WIND_SPEED * WIND_SPEED);

NET_SOLAR_RAD = J_SN / HEAT_CAP;

ATMOSPHERIC_LONG_WAVE_RAD = (SIGMA / HEAT_CAP) * ...

((AIR_TEMP+ 273).^4) * (A + 0.031 *(E_AIR.^0.5)) * (1 - R_L);

WATER_LONG_WAVE_RAD = EMISS_WATER * ...

(SIGMA / HEAT_CAP) * ((AIR_TEMP + 273).^4);

CONDUCTION = C_1 * F_UW * (TEMP - AIR_TEMP);

EVAPORATION = F_UW * (E_S - E_AIR);

% --- % END OF PROCESS RATE CALCULATION FOR TEMPERATURE

% ---

% --- % PROCESS RATE CALCULATIONS FOR PHYTOPLAKTON

% --- if (OPTIONS == 1)

% Calculate the TEMPerature limitation LIM_TEMP_A = (THETA_K_G .^(TEMP - 20));

% Calculate the light limitation INORG_SOLID = 0;

DETRITUS = 0;

CHLA = (PHYC / C_TO_CHLA) * 1000;

K_E_P = K_E_W + (0.052 * INORG_SOLID) + (0.174 * DETRITUS);

K_E = K_E_P + (0.0088 * CHLA) + (0.054 *(CHLA .^ (2/3)));

%ALPHA_0 = (I_A / I_S);

%ALPHA_1 = (I_A / I_S) * exp(-K_E * H);

%LIM_LIGHT_A = ((2.718 * FRAC_L) ./ (K_E * H)) * ...

% (exp(-ALPHA_1)-exp(-ALPHA_0));

%if (LIM_LIGHT_A < 0.5) % LIM_LIGHT_A = 0.5;

%end

AVG_LIGHT = (I_A / (H * K_E)) * (1 - exp(-K_E * H));

LIM_LIGHT_A = AVG_LIGHT / (AVG_LIGHT + K_HS_LIGHT);2

(58)

% --- % PROCESS RATE CALCULATION FOR TEMPERATURE

% --- C_P = 1000000;

RHO = 1;

SIGMA = 11.7E-8; %Stefan-Bolzman constant cal / (cm^2 * d * K^4) A = 0.6;

R_L = 0.03;

EMISS_WATER = 0.97;

C_1 = 0.47; %Bowen ratio, mmHg C-1

% Calculate the saturation vapour pressure

E_SAT = 4.596 * exp((17.27 * AIR_TEMP) / (237.3 + AIR_TEMP));

E_AIR = R_H * E_SAT;

% T_D = 237.3 / (17.27/log(E_AIR / 4.596));

E_S = 4.596 * exp((17.27 * TEMP) / (237.3 + TEMP));

HEAT_CAP = RHO * C_P * H;

F_UW = 19.0 + (0.95 * WIND_SPEED * WIND_SPEED);

NET_SOLAR_RAD = J_SN / HEAT_CAP;

ATMOSPHERIC_LONG_WAVE_RAD = (SIGMA / HEAT_CAP) * ...

((AIR_TEMP+ 273).^4) * (A + 0.031 *(E_AIR.^0.5)) * (1 - R_L);

WATER_LONG_WAVE_RAD = EMISS_WATER * ...

(SIGMA / HEAT_CAP) * ((AIR_TEMP + 273).^4);

CONDUCTION = C_1 * F_UW * (TEMP - AIR_TEMP);

EVAPORATION = F_UW * (E_S - E_AIR);

% --- % END OF PROCESS RATE CALCULATION FOR TEMPERATURE

% ---

% --- % PROCESS RATE CALCULATIONS FOR PHYTOPLAKTON

% --- if (OPTIONS == 1)

% Calculate the TEMPerature limitation LIM_TEMP_A = (THETA_K_G .^(TEMP - 20));

% Calculate the light limitation INORG_SOLID = 0;

DETRITUS = 0;

CHLA = (PHYC / C_TO_CHLA) * 1000;

K_E_P = K_E_W + (0.052 * INORG_SOLID) + (0.174 * DETRITUS);

K_E = K_E_P + (0.0088 * CHLA) + (0.054 *(CHLA .^ (2/3)));

AVG_LIGHT = (I_A / (H * K_E)) * (1 - exp(-K_E * H));

LIM_LIGHT_A = AVG_LIGHT / (AVG_LIGHT + K_HS_LIGHT);

LIM_LIGHT_A = real(LIM_LIGHT_A);

% Calculate the nutrient limitation DIN = NH4N + NO3N;

LIM_NUT_A = min((DIN / (K_H_N_A + DIN)), (PO4P / (K_H_P_A + PO4P)));

GROWTH = K_G_20 * LIM_TEMP_A * min(LIM_LIGHT_A, LIM_NUT_A) * PHYC;

else

GROWTH = 0;

V_S_A_20 = 1.0;

K_R_20 = K_R_20 * 2;

end

RESPIRATION = K_R_20 * (THETA_K_R .^(TEMP - 20)) * PHYC;

SETTLING_A = (V_S_A_20 / H) * (THETA_V_S_A_20 .^(TEMP - 20)) * PHYC;

% --- % END OF PROCESS RATE CALCULATIONS FOR PHYTOPLAKTON

% ---

% --- % PROCESS RATE CALCULATIONS FOR NITROGEN CYCLE

% --- % Organic Nitrogen

RESPIRATION_N = N_TO_C * RESPIRATION;

LIM_ORGN_MINER = ORGN / (ORGN + K_H_ORGN_MINER);

LIM_ORGN_SETTL = ORGN / (ORGN + K_H_ORGN_SETTL);

MINERALIZATION_N = K_MIN_N * (THETA_K_MIN_N .^(TEMP - 20)) * ...

LIM_ORGN_MINER * ORGN;

SETTLING_N = (V_S_N_20 / H) * (THETA_V_S_N_20 .^(TEMP - 20)) * ...

LIM_ORGN_SETTL * ORGN;

% NH4N

LIM_TEMP_NITR_1 = THETA_NITR_1 .^(TEMP - 20);

LIM_NH4N_NITR_1 = NH4N / (K_H_NH4N_NITR_1 + NH4N);

LIM_DOXY_NITR_1 = DOXY / (K_H_DOXY_NITR_1 + DOXY);

NITRIFICATION_1 = K_NITR_1_20 * LIM_TEMP_NITR_1 * ....

LIM_NH4N_NITR_1 * LIM_DOXY_NITR_1;

SEDIMENT_RELEASE_N = 0;

PREF_NH4N_GROWTH = NH4N / (NH4N + K_H_PREF_NH4N_GROWTH_NH4N);

GROWTH_NN4N = N_TO_C * GROWTH * PREF_NH4N_GROWTH;

% NO2N

LIM_TEMP_NITR_2 = THETA_NITR_2 .^(TEMP - 20);

LIM_NO2N_NITR_2 = NO2N / (K_H_NO2N_NITR_2 + NH4N);

LIM_DOXY_NITR_2 = DOXY / (K_H_DOXY_NITR_2 + DOXY);

NITRIFICATION_2 = K_NITR_2_20 * LIM_TEMP_NITR_2 * ....

LIM_NO2N_NITR_2 * LIM_DOXY_NITR_2;

% NO3N

LIM_TEMP_DENIT = THETA_K_DENIT .^(TEMP - 20);

LIM_O2_DENIT = K_HS_DOXY_DENIT / (DOXY + K_HS_DOXY_DENIT);

GROWTH_NO3N = N_TO_C * GROWTH * (1 - PREF_NH4N_GROWTH);

DENITRIFICATION = K_DENIT * LIM_O2_DENIT * LIM_TEMP_DENIT;

% --- % END OF PROCESS RATE CALCULATIONS FOR NITROGEN CYCLE

% --- % --- % PROCESS RATE CALCULATIONS FOR PHOSPHORUS CYCLE

% --- % Organic Phoshorus

LIM_ORGP_MINER = ORGP / (ORGP + K_H_ORGP_MINER);

LIM_ORGP_SETTL = ORGP / (ORGP + K_H_ORGP_SETTL);

RESPIRATION_P = P_TO_C * RESPIRATION;

MINERALIZATION_P = K_MIN_P * (THETA_K_MIN_P .^(TEMP - 20)) * ...

LIM_ORGP_MINER * ORGP;

SETTLING_P = (V_S_P_20 / H) * (THETA_V_S_P_20 .^(TEMP - 20)) * ...

LIM_ORGP_SETTL * ORGP;

% Phosphate Phosphorus SEDIMENT_RELEASE_P = 0;

GROWTH_P = P_TO_C * GROWTH;

% --- % END OF PROCESS RATE CALCULATIONS FOR PHOSPHORUS CYCLE

% ---

(59)

% --- % PROCESS RATE CALCULATIONS FOR ORGANIC MATTER AND DISSOLVED OXYGEN % --- % Carbonaceous BOD

LIM_CBOD_MINER = CBOD / (CBOD + K_H_CBOD_MINER);

LIM_CBOD_SETTL = CBOD / (CBOD + K_H_CBOD_SETTL);

LIM_O2_MINER = DOXY / (DOXY + K_H_DOXY_MINER);

MINERALIZATION_O2 = K_MIN_C * (THETA_K_MIN_C .^(TEMP - 20)) * ...

LIM_CBOD_MINER * LIM_O2_MINER * CBOD;

SETTLING_O2 = (V_S_C_20 / H) * (THETA_V_S_C_20 .^(TEMP - 20)) * ...

LIM_CBOD_SETTL * CBOD;

% Dissolved Oxygen if (OPTIONS == 1)

C_SAT_O2 = DO_SATURATION(TEMP, SALT, ELEV);

if (K_A_20 > 0)

K_A = K_A_20 * (THETA_K_A_20 .^(TEMP - 20));

else

KA_WIND = KAWIND (WIND_SPEED, TEMP, AIR_TEMP, H, WTYPE);

KA_HYDRA = KAHYDRA(H, CURRENT_VEL, (TEMP - 20));

if (KA_WIND > KA_HYDRA) K_A = KA_WIND;

else

K_A = KA_HYDRA;

end end

REAERATION = K_A * (C_SAT_O2 - DOXY);

else

REAERATION = 0;

end

SOD = 0;

GROWTH_O2 = O2_TO_C * GROWTH;

RESPIRATION_O2 = O2_TO_C * RESPIRATION;

NITRIFICATION_1_O2 = 3.43 * NITRIFICATION_1;

NITRIFICATION_2_O2 = 1.14 * NITRIFICATION_2;

% --- % PROCESS RATE CALCULATIONS FOR ORGANIC MATTER AND DISSOLVED OXYGEN % --- % Phytoplankton

DERIVS(1) = GROWTH - RESPIRATION - SETTLING_A;

SETTLING_DERIVS(1) = SETTLING_A;

% Organic Nitrogen

DERIVS(2) = RESPIRATION_N - MINERALIZATION_N - SETTLING_N;

SETTLING_DERIVS(2) = SETTLING_N;

% Ammonia Nitrogen

DERIVS(3) = MINERALIZATION_N - NITRIFICATION_1 + ...

SEDIMENT_RELEASE_N - GROWTH_NN4N;

SETTLING_DERIVS(3) = 0;

% Nitrite Nitrogen

DERIVS(4) = NITRIFICATION_1 - NITRIFICATION_2;

% Nitrate Nitrogen

DERIVS(5) = NITRIFICATION_2 - GROWTH_NO3N - DENITRIFICATION;

% Organic Phosphorus

DERIVS(6) = RESPIRATION_P - MINERALIZATION_P - SETTLING_P;

SETTLING_DERIVS(6) = SETTLING_P;

% Phosphate Phosphorus

DERIVS(7) = MINERALIZATION_P + SEDIMENT_RELEASE_P - GROWTH_P;

% Carbonaceous BOD

DERIVS(8) = RESPIRATION_O2 - MINERALIZATION_O2 - SETTLING_O2;

SETTLING_DERIVS(8) = SETTLING_O2;

% Dissolved Oxygen

DERIVS(9) = REAERATION - MINERALIZATION_O2 - SOD + GROWTH_O2 - ...

RESPIRATION_O2 - NITRIFICATION_1_O2 - NITRIFICATION_2_O2;

% Temperature if (OPTIONS == 1)

DERIVS(10) = NET_SOLAR_RAD + ATMOSPHERIC_LONG_WAVE_RAD - ...

WATER_LONG_WAVE_RAD - CONDUCTION - EVAPORATION;

else

DERIVS(10) = 0;

end

if (sum(isnan(DERIVS)) > 0) fprintf('\n\n\n');

fprintf('---\n');

fprintf('!!! ERROR IN WQ_KINETICS_1 !!!\n');

fprintf('---\n');

fprintf('\n');

fprintf('Derivative for PHYC : %f\n', DERIVS(1));

fprintf(' PHYC : %f\n', PHYC);

fprintf('Derivative for ORGN : %f\n', DERIVS(2));

fprintf(' ORGN : %f\n', ORGN);

fprintf('Derivative for NH4N : %f\n', DERIVS(3));

fprintf(' NH4N : %f\n', NH4N);

fprintf('Derivative for NO2N : %f\n', DERIVS(4));

fprintf(' NO2N : %f\n', NO2N);

fprintf('Derivative for NO3N : %f\n', DERIVS(5));

fprintf(' NO3N : %f\n', NO3N);

fprintf('Derivative for ORGP : %f\n', DERIVS(6));

fprintf(' ORGP : %f\n', ORGP);

fprintf('Derivative for PO4P : %f\n', DERIVS(7));

fprintf(' PO4P : %f\n', PO4P);

fprintf('Derivative for CBOD : %f\n', DERIVS(8));

fprintf(' CBOD : %f\n', CBOD);

fprintf('Derivative for DOXY : %f\n', DERIVS(9));

fprintf(' DOXY : %f\n', DOXY);

fprintf('Derivative for TEMP : %f\n', DERIVS(10));

fprintf(' TEMP : %f\n', TEMP);

fprintf('\n');

fprintf('GROWTH : %f\n', GROWTH);

fprintf(' K_G_20 : %f\n' , K_G_20);

if (OPTIONS == 1)

fprintf(' LIM_TEMP_A : %f\n' , LIM_TEMP_A);

fprintf(' THETA_K_G : %f\n', FRAC_L);

fprintf(' TEMP : %f\n', TEMP);

fprintf(' AIR_TEMP : %f\n', AIR_TEMP);

fprintf('\n');

fprintf(' LIM_NUT_A : %f\n' , LIM_NUT_A);

fprintf('\n')

fprintf(' LIM_LIGHT_A : %f\n' , LIM_LIGHT_A);

fprintf(' FRAC_L : %f\n', FRAC_L);

fprintf(' K_E : %f\n', K_E);

fprintf(' H : %f\n', H);

fprintf(' ALPHA_1 : %f\n', ALPHA_1);

fprintf(' ALPHA_0 : %f\n', ALPHA_0);

fprintf(' exp(-ALPHA_1)-exp(-ALPHA_0) : %f\n', ...

exp(-ALPHA_1)-exp(-ALPHA_0));

(60)

fprintf(' I_A : %f\n', I_A);

end

fprintf('\n');

fprintf('RESPIRATION : %f\n', RESPIRATION);

fprintf('SETTLING_A : %f\n', SETTLING_A);

fprintf('MINERALIZATION_N : %f\n', MINERALIZATION_N);

fprintf('RESPIRATION_N : %f\n', RESPIRATION_N);

fprintf('SETTLING_N : %f\n', SETTLING_N);

fprintf('NITRIFICATION_1 : %f\n', NITRIFICATION_1);

fprintf('SEDIMENT_RELEASE_N : %f\n', SEDIMENT_RELEASE_N);

fprintf('GROWTH_NN4N; : %f\n', GROWTH_NN4N);

fprintf('GROWTH_NO3N : %f\n', GROWTH_NO3N);

fprintf('DENITRIFICATION : %f\n', DENITRIFICATION);

fprintf('RESPIRATION_P : %f\n', RESPIRATION_P);

fprintf('MINERALIZATION_P : %f\n', MINERALIZATION_P);

fprintf('SETTLING_P : %f\n', SETTLING_P);

fprintf('MINERALIZATION_P : %f\n', MINERALIZATION_P);

fprintf('SEDIMENT_RELEASE_P : %f\n', SEDIMENT_RELEASE_P);

fprintf('GROWTH_P : %f\n', GROWTH_P);

fprintf('RESPIRATION : %f\n', RESPIRATION);

fprintf('MINERALIZATION_O2 : %f\n', MINERALIZATION_O2);

fprintf('SETTLING_O2; : %f\n', SETTLING_O2);

fprintf('REAERATION : %f\n', REAERATION);

fprintf('MINERALIZATION_O2 : %f\n', MINERALIZATION_O2);

fprintf('SOD : %f\n', SOD);

fprintf('GROWTH_O2 : %f\n', GROWTH_O2);

fprintf('RESPIRATION_O2 : %f\n', RESPIRATION_O2);

fprintf('NITRIFICATION_1_O2 : %f\n', NITRIFICATION_1_O2);

fprintf('NITRIFICATION_2_O2 : %f\n', NITRIFICATION_2_O2);

fprintf('NET_SOLAR_RAD : %f\n', NET_SOLAR_RAD);

fprintf('ATMOSPHERIC_LONG_WAVE_RAD : %f\n', ATMOSPHERIC_LONG_WAVE_RAD);

fprintf('WATER_LONG_WAVE_RAD : %f\n', WATER_LONG_WAVE_RAD);

fprintf('CONDUCTION : %f\n', CONDUCTION);

fprintf('EVAPORATION : %f\n', EVAPORATION);

fprintf('\n');

fprintf('OPITONS : %d\n', OPTIONS);

error('One or more of the kinetic derivatives is not a number\n');

end end

(61)

SWAT Modeli

(62)

SWAT Nedir?

• SWAT: Soil and Water Assessment Tool

• Hidrolojik model

• Akarsu ve gölleri basit olarak ele alabilen bir su kalitesi modeli

• Geliştiricileri ziraat mühendisleri

• Geliştirilme süreci 30 yıl

(63)

Gelişim Süreci

10.10.2013 08:46

Pestisit bileşeni

Yağış ve hidroloji bileşeni

Tarımsal ürün yetişmesi

modeli

Akarsu su kalitesi kinetiği

Ürün

rotasyonu

(64)

SWAT Modelinin Birimleri

• Drenaj alanı (Subwatershed)

Akarsu ağının bilinen bir parçasına kendi boyunca

drene olan alan. Aşağı yukarı mikro-havzalara karşı gelmektedir.

• Akarsu parçası (reach)

Kaynaktan kavşağa ya da iki kavşak arasında tanımlanan nispeten düz şekilli akarsu kısmı (tek başına ya da birden çoğu bir su kütlesine karşı

gelmektedir) Her akarsu parçası, kendi drenaj alanı ile ilişkilendirilmiştir. Bir ya da birden çok akarsu parçası, bir su kütlesini oluşturmaktadır.

• Hidrolojik işlem birimi (Hydrological response unit). Bir

drenaj alanı içinde, doğal ve fiziksel özellikleri açısından

homojen olduğu varsayılan alan

(65)

Modelin Birimleri

Drenaj alanı 1

Drenaj

alanı 2 Drenaj

alanı 4

Akarsu parçası 2

Akarsu parçası 4

Akarsu parçası 3

Akarsu parçası 5

Su kütlesi 1

Su kütlesi 2

Su kütlesi 3

(66)

Modelin Birimleri

Drenaj alanı 1

Hidrolojik işlem birimi 1

Hidrolojik işlem birimi 2

Hidrolojik işlem birimi 3 Hidrolojik

işlem birimi 4

Sulamalı tarım

Mera

Kırsal yerleşim

Orman

Akarsu

parçası

(67)

İşlem Sırası

• Her hidrolojik işlem biriminde, hidrolojik ve karasal besin elementi-kirletici hareketleri ile ilgili hesaplar yapılır…

• Hidrolojik işlem birimlerinden elde edilen sonuçlar kullanılarak alt havzalar üzerinden su ve besin

elementi-kirletici bütçeleri belirlenir. Bu sırada akarsu bölümüne gelen yayılı yük hesaplanır.

• Her akarsu parçasında kendi alt havzasından gelen yayılı yük, membasından gelen besin elementi-kirletici miktarı ve ayrıca tanımlanan noktasal yük verileri ve su kalitesi kinetiği

kullanılarak, besin elementi-ilgili kirleticiler için su

kalitesi hesapları yapılır.

(68)

SWAT Modelinde Su Hareketleri

(69)

SWAT Modelinde Topraktaki Besin Elementi

Döngüleri - Azot

(70)

SWAT Modelinde Topraktaki Besin Elementi

Döngüleri - Fosfor

(71)

SWAT Modelinde Besin Elementlerinin

Hidrolojik Süreçlerle Taşınmaları

(72)

VERİ İHTİYAÇLARI

(73)

Gerekli Meteorolojik Veriler

• Maksimum ve Minimum sıcaklık (günlük)

• Yağış (günlük)*

• Güneş radyasyonu (günlük)**

• Rüzgar hızı (günlük)

• Nispi nem (günlük)

* Eğer taşkın hesabı da yapılacaksa saatlik veri gerekebilir.

** Bazı modellerde, güneş radyasyonu doğrudan gerekmez, onun yerine

bulutluluk kullanılarak güneş radyasyonu hesaplanabilir.

(74)

Meteorolojik Veriler Yoksa…

• Eğer daha önceki yıllarda gerekli meteorolojik günlük zaman serileri mevcutsa

- WGEN (Weather generator) algoritması/yazılımı

• Aylık meteorolojik zaman serileri varsa

- dGen algoritması

kullanılarak bu veriler türetilebilir. Bu algoritmaların kullanılması hem

hidrolojide, hem de bilgisayar konusunda

uzmanlık gerektirir.

(75)

Arazi Kullanımı ve Özellikleri Haritaları

• Arazi kullanımı

• Ürün deseni

• Toprak ile ilgili parametreler

- Bünye

- Organik madde içeriği

- Derinlik, maksimum kök derinliği - Drenaj durumu

- Erozyon

- Tarla kapasitesi, solma noktası, hidrolik iletkenlik

(76)

Arazi Kullanımı ve Özellikleri Haritaları Yoksa

• Arazi kullanımı ve ürün deseni, FAO ve CORINE global veri setlerinden tahmin edilebilir.

• Toprak ile ilgili parametreler ya FAO’nun global veri setlerinden alınabilir.

• Eğer; bünye, organik madde içeriği ve derinlik biliniyorsa, pedotransfer

fonksiyonları ile diğer büyüklüklerin çoğu türetilebilir.

Ayrıntılı bilgi: www.waterbase.org, www.pedotransfer.org

(77)

Pedotransfer fonksiyonları ile ilgili

kaynak…

(78)

Pedotransfer fonksiyonları ile ilgili

kaynak…

(79)

Pedotransfer Fonksiyonlarına Örnekler…

(80)

Pedotransfer Fonksiyonlarına Örnekler…

(81)

Pedotransfer Fonksiyonlarına Örnekler…

(82)

Pedotransfer Fonksiyonlarına Örnekler…

(83)

Pedotransfer Fonksiyonlarına Örnekler…

(84)

Pedotransfer fonksiyonlarını kullanan bir

programın arayüzü …

(85)

Toprak ile ilgili diğer yardımcı bilgiler*

Toprağın derinliği; ağaç köklerinin gelişebilecekleri toprak hacmini, bu toprakta tutulan su ve bitki besin maddesi kapasitesini etkilediği için önemli bir

fiziksel toprak özelliğidir.

* Bu tablolar,değişik toprak ilmi ders

notlarından derlenmiştir.

(86)

Diğer Veriler

• Hayvancılık (hayvan sayısı ve türleri)

• Gübre uygulamaları

• Pestisit uygulamaları

• Sulama

• Zirai operasyonlar (toprağın işlenmesi, drenaj, ekim dikim, hasat)

• Ürün ile ilgili veriler (büyüme hızı, topraktan besin elementi ve su alımı)

• Merkezi olmayan atık su uzaklaştırma

sistemleri (örneğin fosseptikler) ve vahşi çöp döküm alanları

• Jeolojik, hidrojeolojik durum

(87)

Diğer Veriler yoksa…

• Bazı modellerde, ürüne göre otomatik olarak gübre ve sulama ihtiyacı

belirlenip uygulaması yapılabilmekte.

• Ancak bu durumun, Türkiye’deki

gerçeği ne kadar yansıttığı tartışılır.

• Bu durumda, gerçek ürün verimlerinden yola çıkıp, ters hesapla kullanılmış olan gübre ve suyu tahmin edip yayılı yük

hesaplarını yapan modellerin seçilmesi

daha uygun olur.

(88)