Моделирование распределения мутности воды в Куйбышевском водохранилище

Концентрация взвешенных веществ (или мутность воды) в водохранилище определяет прозрачность воды и, как следствие, проникновение света, интенсивность прогревания, а также сорбционные процессы и интенсивность фотосинтеза. Все это определяет актуальность исследования пространственно-временных закономерностей распространения мутности в разные фазы водности, в том числе и при неблагоприятных метеорологических явлениях. При всей актуальности мониторинга мутности воды и процессов переформирования дна водохранилищ, натурные наблюдения на крупных водохранилищах часто крайне затруднены и дорогостоящи. В этом случае может быть полезно численное моделирование гидродинамических внутриводоемных процессов, которое описывает двухфазный массоперенос по акватории.

Объектом данного исследования является Куйбышевское водохранилище, самое крупное в Волжском каскаде. В основу математического моделирования положена 3D гидродинамическая модель «Волна», разработанная А.В. Рахубой, и интегрированные в нее аналитические формулы расхода наносов и транспортирующей способности потока М.В. Шмаковой.

Очевидно, что распределение взвешенных веществ в водохранилище определяется морфометрией последнего, расположением притоков и стока, интенсивностью поступления твердого вещества с притоками и метеорологическими условиями. Особенности конфигурации Куйбышевского водохранилища, его большая протяженность по долготе приводят к неравномерному распределению мутности воды и удельного расхода наносов по акватории. Значения концентрации взвешенных веществ в северных и южных частях водохранилища меняются в три и более раза, а удельного расхода наносов при сильных ветрах - на порядок.

Приведенная в работе карта распространения максимальной мутности воды Куйбышевского водохранилища построена при гипотетической инициации процессов взмучивания донного грунта по акватории. Особенную ценность этот результат представляет для меженного периода, характеризующегося наименьшей глубиной водоема, а значит наибольшими значениями мутности. Полученная карта распространения максимальной мутности позволит оценить области акватории с наиболее неблагоприятными гидродинамическими условиями, что может стать основой для последующих рекомендаций по мероприятиям, связанным с дноуглубительными работами.

1. Гидрометеорологический режим озер и водохранилищ СССР: Куйбышевское и Саратовское водохранилища. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 269 с.

2. Зиновьев Е.А., Китаев А.Б. О воздействии взвешенных частиц на гидрофауну // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2015. Т. 17. № 5. С. 283-288.

3. Кондратьева Т.А., Захаров С.Д., Халиуллина Л.Ю. Влияние добычи нерудных строительных материалов на экосистемы Куйбышевского водохранилища // Вестн. Казан. технол. ун-та. 2012. Т. 15. № 19. С. 116-119.

4. Лепихин А.П., Головачева С.И. К проблеме регламентации отведения взвешенных веществ в естественные водотоки // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2015. № 1. С. 4-13.

5. Материалы наблюдений на водохранилищах (Дополнение к Гидрологическому ежегоднику). Т. 4. Вып. 4, 8. Куйбышев: Приволжское УГМС, 1972. 270 с.

6. Методические основы оценки и регламентирования антропогенного влияния на качество поверхностных вод / Под ред. А.В. Караушева. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 286 с.

7. Рахуба А.В. Опыт использования измерительно-вычислительной системы «Хитон-Волна» в гидроэкологических исследованиях прибрежной акватории г. Тольятти // Экологические проблемы промышленных городов. 8-я Международная научно-практическая конференция. Саратов, 2017. С. 484-488.

8. Рахуба А.В., Шмакова М.В. Численное моделирование заиления приплотинного плеса Куйбышевского водохранилища речными наносами // Метеорология и гидрология. 2018. № 1. С. 35-48.

9. Ступишин А.В., Трофимов А.М., Широков В.М. Географические особенности формирования берегов и ложа Куйбышевского водохранилища. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 1981. 184 с.

10. Шмакова М.В. Расчеты твердого стока рек и заиления водохранилищ. СПб: Изд-во ВВМ, 2018. 149 с.

11. Эдельштейн К.К. Лимнология. М.: Юрайт, 2018. 398 с.

12. Wu W. Computational River Dynamics. CRC Press, 2007, 509 p. DOI: 10.4324/9780203938485.