Прогнозування показників кисневого режиму р. Дунай
Анотація
Мета. Визначення динаміки кисневого режиму річки Дунай та створення моделі прогнозування кисневого режиму Дунаю на основі аналізу біохімічного споживання кисню (БСК) та процесів реаерації, що враховують багатофакторний вплив екологічних, гідрологічних та антропогенних чинників.
Методи. Статистичні, застосовано математичну модель Стрітера-Фелпса.
Результати. На підставі аналізу багаторічних даних державного моніторингу водних ресурсів р. Дунай за показниками розчиненого кисню (РК) та біохімічного споживання кисню (БСК5) за період 2004–2023 років визначено загальне покращення кисневого режиму: всі пости спостереження демонструють стабільне зростання рівня РК, особливо після 2020 року, що може свідчити про зменшення органічного забруднення. Сезонний аналіз показав, що в холодний період рівень РК зростає, тоді як у теплий період спостерігається його зниження через підвищення біологічної активності. Модель Стрітера-Фелпса підтвердила здатність прогнозувати динаміку РК і БСК5 з прийнятною точністю, хоча в деякі роки спостерігались розбіжності через короткострокові коливання органічного навантаження.
Висновки. Підтверджено ефективність використання моделі Стрітера-Фелпса для прогнозування кисневих показників р. Дунай. Дані прогнозу можуть бути використані для оцінки екологічного стану річки, планування заходів із покращення якості води та управління водними ресурсами. Розроблені рекомендації дозволять мінімізувати ризики кисневого дефіциту та сприятимуть збереженню екологічної рівноваги басейну р. Дунай.
Завантаження
Посилання
Wetzel, R. G. (2001). Limnology: Lake and River Ecosystems. Academic Press. Retrieved from https://archive.org/details/limnologylakeriv0003wetz
Streeter, H. W., & Phelps, E. B. (1958). A Study of the Pollution and Natural Purification of the Ohio River. US Public Health Service Bulletin. Retrieved from https://udspace.udel.edu/items/03d5883b-d6e7-4cf6-8a35-e14f9190302f
Kundzewicz, Z.W., Krysanova, V. (2010). Climate change and stream water quality in the multi-factor context. Climatic Change 103, 353–362 https://doi.org/10.1007/s10584-010-9822-9 .
Smith, V.H. (2003). Eutrophication of freshwater and coastal marine ecosystems a global problem. Environ Sci & Pollut Res 10, 126–139 https://doi.org/10.1065/espr2002.12.142
Chapra, S. C. (2008). Surface Water-Quality Modeling. Waveland Press. Retrieved from https://pdfcoffee.com/surface-water-quality-modeling-chapra-pdf-free.html
Rustam, F, Ishaq, A, Kokab, ST, de la Torre Diez I, Mazón,, JLV, Rodríguez, CL, Ashraf I. (2022). An Artificial Neural Network Model for Water Quality and Water Consumption Prediction. Water.; 14(21):3359. https://doi.org/10.3390/w14213359
Jakovljevic, G, Álvarez-Taboada, F, Govedarica, M. (2024). Long-Term Monitoring of Inland Water Quality Parameters Using Landsat Time-Series and Back-Propagated ANN: Assessment and Us ability in a Real-Case Scenario. Remote Sensing., 16(1), 68. https://doi.org/10.3390/rs16010068
DHI. (2017). MIKE 11: A Modelling System for Rivers and Channels. User Manual. Retrieved from https://manuals.mikepoweredbydhi.help/2017/Water_Resources/MIKE11_UserManual.pdf
Thingstad T. Frede , HagstrÖm Åke , Rassoulzadegan Fereidoun , (1997), Accumulation of degradable DOC in surface waters: Is it caused by a malfunctioning microbialloop?, Limnology and Oceanogra-phy, 42. https://doi.org/10.4319/lo.1997.42.2.0398
ICPDR. (2021). Danube River Basin Management Plan. International Commission for the Protection of the Danube River. Retrieved from https://dev.icpdr.org/tasks-topics/tasks/river-basin-management/danube-river-basin-management-plan-2021
Slobodnik, J., von der Ohe, P.C. (2015). Identification of the Danube River Basin Specific Pollutants and Their Retrospective Risk Assessment. In: Liska, I. (eds) The Danube River Basin. The Handbook of Environmental Chemistry, vol 39. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/698_2015_378
Arnold, J.G. & Fohrer, N. (2005). SWAT2000: Current Capabilities and Research Opportunities in Applied Watershed Modelling. Hydrological Processes, 19, 563-572. https://doi.org/10.1002/hyp.5611
Vasenko O. G., Brook V. V., Karluk A. A., & Sviridov Yu. V. (2019). Prohnozuvannia Yakosti Vody v Richkakh Dunai ta Siverskyi Donets za Dopomohoiu Heoinformatsiinykh Tekhnolohii. World Science. 11(51). https://doi.org/10.31435/rsglobal_ws/30112019/6766 (in Ukrainian).
Joint Danube Studies 4: results of the largest surface water monitoring research in the world. (2021). State Agency of Water Resources of Ukraine.. Retrieved from https://davr.gov.ua/news/spilni-dunajski-doslidzhennya-4-rezultati-najmasshtabnishogo-doslidnickogo-monitoringu-poverhnevih-vod-u-sviti (in Ukrainian).
Joint Danube River Basin Management Plan: International Experience (2022). State Agency of Water Resources of Ukraine. Retrieved from https://davr.gov.ua/news/spilnij-plan-upravlinnya-richkovim-basejnom-dunayu-mizhnarodnij-dosvid (in Ukrainian).
Savu, E.A. & Drobot, R. (2021). 2D Hydrodynamic Model Development for a Critical Sector of the Danube River. Modelling in Civil Environmental Engineering, 16(1), 12-24. Retrieved from
https://sciendo.com/it/article/10.2478/mmce-2021-0002
Topa, C., Murariu, G., Calmuc, V., Calmuc, M., Arseni, M., Serban, C., Chitescu, C., & Georgescu, L. (2024). A Spatial–Seasonal Study on the Danube River in the Adjacent Danube Delta Area: Case Study—Monitored Heavy Metals. Water, 16(17), 2490. https://doi.org/10.3390/w16172490
Stanković, I., Hanžek, N., Mischke, U., Krisa, H., Velická, Z., T-Krasznai, E., Kiss, K.T., Belkinova, D., Bălan, M., Amăriucăi, V., Diaconu I. & Borics G. (2024). Phytoplankton biomass and functional composition in the Danube River and selected tributaries: a case study Joint Danube Survey 4. Hydrobiologia, 851, 973–998. https://doi.org/10.1007/s10750-023-05359-4
Bezsonnyi, V. L., Tretyakov , O. V., Plyatsuk, L. D., & Nekos, A. N. (2022). Entropy approach to assessment of the ecological state of a water course. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University. Series “Еcоlogy”, (27), 6-19. https://doi.org/10.26565/1992-4259-2022-27-01 (in Ukraini-an).
Bezsonnyi, V., Ponomarenko, R., Tretyakov, O., Kalda, G., & Asotskyi, V. (2021). Monitoring of eco-logical safety of watercourses by means of oxygen indicators. Technogenic and ecological safety, 10(2/2021), 75–83. Retrieved from http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/13942 (in Ukrainian).
Авторське право (c) 2024 Безсонний В. Л., Третьяков О. В., Некос А. Н., Чістов Є. В.
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License 4.0 International (CC BY 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
