PCLake - PCLake
PCLake динамичный, математическая модель раньше учился эвтрофикация эффекты на мелководье озера и пруды. Модели PCLake явно самые важные биотический групп и их взаимоотношений в общих рамках питательные циклы. PCLake используется как учеными, так и специалистами по водным ресурсам. PCLake в 2019 расширен до PCLake +[1] который может быть применен к стратификационным озерам.
Фон
Обычно мелководные озера находятся в одном из двух контрастных альтернативные стабильные состояния:[2] прозрачное состояние с погруженными макрофитами и рыбоядными рыбами или мутное состояние с преобладанием фитопланктона и бентоядных рыб. Переход из одного состояния в другое во многом обусловлен поступлением питательных веществ (фосфор и азот ) в экосистему.[3] Если содержание питательных веществ превышает критическое значение, эвтрофикация вызывает переключение из прозрачного состояния в мутное. В результате загрязнения городской воды и / или интенсивное сельское хозяйство в водосборные территории многие мелководные озера и пруды мира находятся в эвтрофном состоянии с мутной водой и плохим экологическим качеством. В этом мутном состоянии озеро также становится объектом цветения токсичных водорослей. цианобактерии (также называемые сине-зелеными водорослями). Однако восстановление прозрачного состояния затруднено, поскольку критическая нагрузка питательными веществами для обратного переключения часто оказывается ниже, чем критическая нагрузка в сторону мутного состояния. Таким образом, снижение поступления питательных веществ не приводит автоматически к переключению обратно в фазу чистой воды. Следовательно, система показывает гистерезис.
Заявление
PCLake разработан для изучения воздействия эвтрофикации на мелководные озера и пруды.[4] С одной стороны, модель используется учеными для изучения общего поведения этих экосистем. Например, PCLake используется для понимания явлений альтернативных стабильных состояний и гистерезиса, и в этом свете, относительной важности таких характеристик озера, как глубина воды или длина выборки.[5] Также были изучены потенциальные последствия потепления климата для мелководных озер.[6] С другой стороны, PCLake применяется менеджерами водных ресурсов озера, которые считают мутное состояние нежелательным. Они могут использовать модель для определения критических нагрузок для своих конкретных озер и оценки эффективности восстановительных мер. Для этого также была разработана метамодель.[7] Мета-модель может использоваться специалистами по управлению водными ресурсами для получения оценки критических значений нагрузки для определенного озера на основе лишь нескольких важных параметров без необходимости запуска полной динамической модели.[8]
| номер | Название озера | Страна | Глубина (м) | Площадь озера (км2) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Hollands-Ankeveen[9] | Нидерланды | 1.3 | 0.85 |
| 2 | Bergse Achterplas[9] | Нидерланды | 2.0 | 0.41 |
| 3 | Bergse Voorplas[9] | Нидерланды | 2.0 | 0.60 |
| 4 | Beulakerwijde[9] | Нидерланды | 1.8 | 13.00 |
| 5 | Ботсхол, Гроте Видже[9] | Нидерланды | 2.0 | 0.53 |
| 6 | Кааг, Норремер[9] | Нидерланды | 2.4 | 3.20 |
| 7 | Лангераар, Гирплас[9] | Нидерланды | 1.9 | 0.28 |
| 8 | Loosdrecht[9] | Нидерланды | 2.2 | 9.40 |
| 9 | Наарден, Гроте Меер[9] | Нидерланды | 1.3 | 1.70 |
| 10 | Наарден, Вейде Блик[9] | Нидерланды | 1.0 | 0.38 |
| 11 | Reeuwijk, Nieuwenbroek[9] | Нидерланды | 1.8 | 1.04 |
| 12 | Nieuwkoop, Noordeinder[9] | Нидерланды | 3.0 | 1.50 |
| 13 | Nieuwkoop, Zuideinder[9] | Нидерланды | 3.0 | 1.00 |
| 14 | Reeuwijk, Elfhoeven[9] | Нидерланды | 2.0 | 1.09 |
| 15 | Westeinderplassen[9] | Нидерланды | 2.8 | 8.52 |
| 16 | Zuidlaardermeer[9] | Нидерланды | 1.0 | 6.00 |
| 17 | Nannewijd[9] | Нидерланды | 1.0 | 1.00 |
| 18 | Blankaart[9] | Бельгия | 1.0 | 0.30 |
| 19 | Матен 13[9] | Бельгия | 0.8 | 0.03 |
| 20 | Visvijver[9] | Бельгия | 0.8 | 0.01 |
| 21 | Гара, Юг[9] | Ирландия | 1.0 | 2.03 |
| 22 | Maumwee[9] | Ирландия | 2.0 | 0.27 |
| 23 | Муллах[9] | Ирландия | 2.3 | 0.35 |
| 24 | Pollaphuca[9] | Ирландия | 6.8 | 19.74 |
| 25 | Рамор[9] | Ирландия | 3.0 | 7.41 |
| 26 | Лукнайно[9] | Польша | 1.8 | 6.30 |
| 27 | Waalboezem[9] | Нидерланды | 3.8 | 0.78 |
| 28 | Binnenbedijkte Maas[9] | Нидерланды | 4.0 | 1.58 |
| 29 | Brielse Meer[9] | Нидерланды | 5.5 | 4.91 |
| 30 | Волкерак[9] | Нидерланды | 5.0 | 45.70 |
| 31 | Zoommeer[9] | Нидерланды | 6.0 | 15.80 |
| 32 | Oude Venen 2[9] | Нидерланды | 1.3 | 0.10 |
| 33 | Veluwemeer[9] | Нидерланды | 1.6 | 32.40 |
| 34 | Wolderwijd[9] | Нидерланды | 1.9 | 18.00 |
| 35 | Nuldernauw[9] | Нидерланды | 2.1 | 8.70 |
| 36 | Дронтермер[9] | Нидерланды | 1.3 | 5.40 |
| 37 | Braassemermeer[9] | Нидерланды | 3.9 | 4.52 |
| 38 | Лангераар, Нордейнде[9] | Нидерланды | 1.9 | 0.75 |
| 39 | Муи Нел[9] | Нидерланды | 4.5 | 1.16 |
| 40 | Хет Хол[9] | Нидерланды | 1.0 | 0.30 |
| 41 | Kortenhoef[9] | Нидерланды | 1.2 | 1.93 |
| 42 | Stichts-Ankeveen[9] | Нидерланды | 1.0 | 1.00 |
| 43 | Фризские озера (в среднем)[9] | Нидерланды | 1.4 | 5.18 |
| 44 | Enso[9] | Дания | 1.9 | 0.11 |
| 45 | Недерсо[9] | Дания | 1.6 | 0.14 |
| 46 | Соби[9] | Дания | 3.0 | 0.72 |
| 47 | Петля[9] | Дания | 1.2 | 0.91 |
| 48 | Квинд[9] | Дания | 1.9 | 0.15 |
| 49 | Коносамент[9] | Дания | 1.0 | 0.45 |
| 50 | Силькеборг-Лангсо[9] | Дания | 2.0 | 0.46 |
| 51 | Honda[9] | Испания | 1.0 | 0.09 |
| 52 | Нуэва[9] | Испания | 1.5 | 0.27 |
| 53 | Ботсхол Кляйне Видье[9] | Испания | 1.7 | 0.21 |
| 54 | Тайху[10] | Китай | 1.9 | 2250 |
| 55 | Dianchi[11] | Китай | 4.4 | 298 |
| 56 | Чаоху[12] | Китай | 2.5 | 760 |
Содержание модели
Математически PCLake состоит из набора связанных дифференциальные уравнения. С большим количеством переменные состояния (> 100) и параметры (> 300) модель можно охарактеризовать как относительно сложную. Основные биотические переменные: фитопланктон и подводная водная растительность, описывая основное производство. Упрощенный пищевой сети состоит из зоопланктон, зоопаркбентос, молодь и взрослый сиг и рыбоядная рыба. Основными абиотическими факторами являются прозрачность и питательные вещества фосфор (P), азот (N) и кремнезем (Si). В основе модели лежат баланс воды и питательных веществ (приток и отток). Модель описывает полностью перемешанный водный объект и включает как толщу воды, так и верхний слой наносов. Общие циклы питательных веществ для азота, фосфора и кремния описываются как полностью закрытые (за исключением притока и оттока и денитрификация ). Входными данными для модели являются: гидрология озера, содержание биогенных веществ, размеры и характеристики наносов. Модель рассчитывает хлорофилл -a, прозрачность, цианобактерии, растительный покров и биомасса рыб, а также концентрации и потоки питательных веществ N, P и Si и кислорода. По желанию можно включить зону заболоченных земель с болотной растительностью и водообменом с озером.
PCLake откалиброван по данным о питательных веществах, прозрачности, хлорофилле и растительности более чем 40 европейских (но в основном голландских) озер, и был проведен систематический анализ чувствительности и неопределенности.[13]Хотя PCLake в основном используется для голландских озер, вполне вероятно, что модель также применима к сопоставимым не-расслоение озера в других регионах, если параметры скорректированы или внесены небольшие изменения в модель.
Разработка модели
Первая версия PCLake (к тому времени называемая PCLoos) была создана в начале 1990-х годов на Нидерландский национальный институт общественного здравоохранения и окружающей среды (RIVM) в рамках проекта исследования и восстановления озера Лосдрехт. С тех пор он был расширен и улучшен. Параллельно PCLake, PCDitch была создана модель экосистемы канав и других линейных водоемов. Эти модели были доработаны доктором. Ян Х. Янсе и его коллеги из Нидерландское агентство по оценке окружающей среды (PBL), ранее входившая в состав RIVM. С 2009 года модель находится в совместном владении PBL и Нидерландского института экологии, где ведется дальнейшее развитие и применение PCLake, связанного с водно-экологическими исследованиями.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Janssen, Annette B.G .; Терлинкс, Свен; Beusen, Arthur H.W .; Huijbregts, Mark A.J .; Рост, Ясмийн; Schipper, Aafke M .; Seelen, Laura M. S .; Mooij, Wolf M .; Янсе, Ян Х. (24.03.2019). «PCLake +: основанная на процессах экологическая модель для оценки трофического состояния стратифицированных и не стратифицированных пресноводных озер во всем мире». Экологическое моделирование. 396: 23–32. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2019.01.006. ISSN 0304-3800.
- ^ Шеффер М., 1993. Альтернативные равновесия в мелководных озерах. Тенденции в экологии и эволюции 8: 275–-279
- ^ Janse JH, 1997. Модель динамики питательных веществ в мелководных озерах по отношению к нескольким стабильным состояниям. Hydrobiologia 342/343: 1–8
- ^ Янсе Дж. Х., 2005. Модельные исследования эвтрофикации мелководных озер и канав. Кандидатская диссертация. Университет Вагенингена
- ^ Janse JH и другие, 2008. Критическая нагрузка фосфором различных типов мелководных озер и последствия для управления, оцененные с помощью модели экосистемы PCLake. Лимнологика 38: 2003–2019
- ^ Mooij WM и другие, 2007. Прогнозирование воздействия изменения климата на мелкие озера умеренного пояса с помощью модели экосистемы PCLake. Hydrobiologia 584: 443–454
- ^ http://themasites.pbl.nl/modellen/pclake/
- ^ Шеп, С. (на голландском языке) 2010. Neuraal netwerk PCLake ten behoeve van KRW-verkenner. Виттевен + Бос; rapportnr. UT565-2-1
- ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п q р s т ты v ш Икс у z аа ab ac объявление ае аф аг ах ай эй ак аль являюсь ан ао ap водный ар в качестве в au средний ау топор ай az ба Янсе, янв (2008). «Критическая нагрузка фосфором на мелководные озера различных типов и последствия для управления, оцененные с помощью модели экосистемы PCLake». Imnologica-Экология и управление внутренними водами. 38 (3–4): 203–219. Дои:10.1016 / j.limno.2008.06.001.
- ^ Янссен, Аннет Б. Г. (2017). «Пространственная идентификация критических нагрузок по биогенным веществам в крупных мелководных озерах: последствия для озера Тайху (Китай)». Водные исследования. 119: 276–287. Дои:10.1016 / j.watres.2017.04.045.
- ^ Ли, Дяньчи (2019). «Моделирование питательных веществ в озере Дяньчи (Китай) и его водоразделе». Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 212: 48–59. Дои:10.1016 / j.agwat.2018.08.023.
- ^ Конг, Сянчжэнь (2016). «Гидрологическое регулирование приводит к смене режима: данные палеолимнологии и моделирования экосистемы большого мелководного китайского озера». Биология глобальных изменений. 23 (2): 737–754. Дои:10.1111 / gcb.13416.
- ^ Janse JH и другие, 2010. Оценка критической нагрузки фосфором на мелководные озера с помощью модели экосистемы PCLake: чувствительность, калибровка и неопределенность. Экологическое моделирование 221: 654–665