Mathematical modeling of mutual influence of atmospheric precipitation and hydrolithospheric processes on inclined surfaces

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents a mathematical model describing interaction of atmospheric precipitation and hydrolithospheric processes on sloping surfaces. The model takes into account the key factors influencing formation of surface and subsurface runoff, soil erosion and relief change. The modeling results demonstrate dependence of intensity of erosion processes on precipitation features and geomorphological parameters of slopes. The results obtained can be applied for prediction of erosion processes and development of effective soil protection measures.

Full Text

Введение

Эрозионные процессы на склоновых территориях представляют собой сложный геоморфологический процесс, значительно влияющий на состояние окружающей среды и сельскохозяйственное производство. Интенсивность эрозии определяется взаимодействием множества факторов, главными из которых являются характеристики атмосферных осадков и геоморфологические параметры склонов. Традиционные методы оценки эрозии часто оказываются недостаточно точными и не позволяют учитывать все сложности этого процесса.

В связи с этим широкое применение находит математическое моделирование, позволяющее учитывать множество факторов и прогнозировать изменения эрозионных процессов при различных условиях. Модель учитывает ключевые факторы, влияющие на формирование поверхностного и подземного стока, эрозию почвы и изменение рельефа.

Рассмотрим моделирование гидролитосферных процессов при выпадении осадков на ровную плоскую поверхность (рис. 1, а) и на наклонную плоскую поверхность (рис. 1, б)

 

Рис. 1. Схемы выпадения осадков

Fig. 1. Precipitation patterns

 

Разделим наклонную поверхность на секции. Положим, что число таких секций по координатам х и у задано в виде:

1<η<Nx;1<γ<Ny.

Рассмотрим моделирование гидролитосферных процессов при выпадении осадков на наклонную поверхность, показанную на рисунке 2. При этом рассмотрим вариант, когда каждая секция имеет свои углы наклонов по пространственным координатам х и у (αη,γ и βη,γ) относительно ровной плоской поверхности (рис. 2).

Разделим наклонную плоскость на секции (η, γ секции показаны на рис. 2). При наклоне поверхности водяной поток со скоростью Vη,γ перетекает на соседние секции (скорость потока может изменяться в зависимости от углов наклона (αη,γ и βη,γ)).

 

Рис. 2. Схема выпадения осадков и распределения скоростей потока

Fig. 2. Precipitation pattern and flow velocity distribution

 

За время τ коэффициент перетекания по осям х и у составит:

k,η,γ=(Δх/vх,η,γ(αη,γ))Δτ,(k,η,γ1),kpy,η,γ=(Δу/vy,η,γ(βη,γ))Δτ,(kpy,η,γ1). (1)

Методика моделирования процессов при выпадении осадков на наклонную поверхность (рис. 2) распадается на следующие этапы.

Полагая в начальный момент τ=0,

hв,η,γ=0;1<η<Nx;1<γ<Ny.

Запишем для текущего времени τ=τ+τΔ алгоритм вычисления среднего уровня слоя воды:

  1. Средний уровень слоя воды в квадрате ху при интенсивности потока I, с учетом углов наклона рассматриваемого квадрата по пространственным координатам, без учета перетекания, за время Δτ определяется из следующего соотношения:

hв,η,γ=hв,η,γ+I(Δхcos(αη,γ)Δycos(βη,γ))Δτ/(ΔхΔу)==Icos(αη,γ)cos(βη,γ)Δτ,1<η<Nx;1<γ<Ny.(2)

Перетекание уровня слоя воды по координатам х, у за время τ составит:

hврx,η,γ=Icosαη,γΔτkp,η,γ,1<η<Nx; 1<γ<Ny,

hврy,η,γ=Icosαη,γΔτkp,η,γ,1<η<Nx; 1<γ<Ny. (3)

  1. Средний уровень слоя воды в (η, γ) секциях, с учетом перетекания по координатам х, у , за время Δτ определяется из соотношений:

hв,η,γ=Icos(αη,γ)Δτhврx,η,γhврy,η,γ,ifhв,η,γ<0thenhв,η,γ=0,1<η<Nx;1<γ<Ny.(4)

  1. Рассмотрим случай, когда перетекание осуществляется из верхних секций в секции, которые расположены «ниже». Определим средний уровень слоя воды в «нижних» секциях hв,η,γ:

hв,η,γ=hвр,η,γ+hврх,η1,γ+hврy,η,γ1,2<η<Nx;2<γ<Ny.(5)

  1. В рассматриваемый алгоритм следует добавить граничные условия, описывающие изменение уровня в граничных секциях:

η=1,1<γ<Ny;η=Nx,1<γ<Ny;γ=1,1<η<Nx;γ=Ny,1<η<Nx. (6)

Предложим, что процессы, происходящие на границах 1 и 2 (рис. 3), не влияют на процессы в рассматриваемой области (водяные потоки не попадают на рассматриваемую поверхность). Дискретная модель, описывающая процессы на рассматриваемой границе, записывается в виде:

hв,η,γ=hв,η,γ,η=1,1<γ<Ny;γ=1,1ηNx. (7)

Если осуществляется взаимодействие процессов, происходящих на границах 1, 2, то эти взаимодействия следует учесть в рассматриваемом алгоритме.

Процессы, происходящие на границах 3 и 4 в рассматриваемом примере, учтены в п. 2.

 

Рис. 3. Схема моделирования гидролитосферных процессов

Fig. 3. Scheme of modeling hydrolithospheric processes

 

Рассмотрим пример моделирования гидролитосферных процессов для объекта, схема которого приведена на рисунке 3.

  1. Будем полагать, что не осуществляется перетекание потока в грунтовые воды. Значения геометрических параметров рассматриваемого объекта приведены ниже.

 

Таблица 1. Значения геометрических параметров объекта

Table 1. Values ​​of geometric parameters of the object

 

Обозначения

Размер, м

Длина моделируемой области

Lx

120

Ширина моделируемой области

Ly

140

 

Углы наклона по координатам  х и у и скорости перетекания соответственно равны:

α ηγ=π/7 рад., β ηγ =π/8 рад.; vx,ηγ =0.004 м/сек. , vу,ηγ =0.002 м/сек.

На рисунках 4, 5 приведены графики изменения среднего уровня слоя воды в зависимости от продолжительности выпадения осадков.

 

Рис. 4. Средний уровень изменения слоя воды в точке [1, 45]

Fig. 4. Average level of change of water layer at point [1.45]

 

Рис. 5. Средний уровень изменения слоя воды в точках [10, 45] и [20, 45]

Fig. 5. Average level of change of water layer at points: [10.45] and [20.45]

 

Рис. 6. Средний уровень изменения слоя воды в точке [40, 45]

Fig. 6. Average level of change of water layer at point [40, 45]

 

  1. Будем полагать, что осуществляется перетекание потока в грунтовые воды.

Геометрические параметры моделируемой области приведены в таблице 1. Полагая, что через поверхностный слой осуществляется перетекание воды в грунт (коэффициент перетекания bn), математическая модель рассматриваемого процесса записывается в виде:

hвx,y,Lz1,τ=hвx,y,Lz1,τ+bпh1x,y,0,τhвx,y,Lz1,ττ,h1x,y,0,τ=h1x,y,0,τbпh1x,y,0,τhвx,y,Lz1,ττ.(8)

 В соответствии с [1–3] запишем уравнения, описывающие гидролитосферный процесс в слое грунта:

h1(x,y,z,τ)τ=k1,x2h1(x,y,z,τ)x2+k1,y2h1(x,y,z,τ)у2+k1,z2h1(x,y,z,τ)z2),k1,х=К¯хhср/μ,k1,y=К¯yhср/μ,k1,х=К¯zhср/μ,0<x<Lx,0<y<Ly,0<z<Lz.(9)

где x, y, z – пространственные координаты; t – время; h1 – напор в горизонте грунтовых вод; k1,x, k1,у , k1,z – коэффициенты уровнепроводности по соответствующим координатам в м2/сут; К¯х,К¯y,К¯z– коэффициенты фильтрации по соответствующим координатам; hср – средний уровень грунтовых вод; μ – коэффициент грунтовой водоотдачи; Lx, Ly , Lz – заданные значения (см. табл. 1 и 2).

 

Таблица 2 / Table 2

Толщина грунта

Lz

0.4

Высота грунтовых вод

 

0.0 м

 

Численные значения физических параметров при моделировании рассмотренных выше процессов приведены в таблице 3.

 

Таблица 3. Значения физических параметров грунтовых вод

Table 3. Values ​​of physical parameters of groundwater

Грунтовые воды

kx1=3.92/86400

ky1=3.92/86400

kz1=2.52/86400

bn=0.006,

 

где kx,ky,kz – коэффициенты фильтрации по соответствующим координатам;

bn – коэффициент перетекания (значения параметров приведены в системе «СИ»).

Число точек дискретизации пространственной координаты z и шаг дискретизации были заданы в виде: Nz = 9; dz: = Lz/(Nz-1) (остальные параметры, используемые при моделировании рассматриваемого процесса, приведены в п. 1).

 

Рис. 7. Графики изменения уровня в выбранных точках

Fig. 7. Graphs of level changes at selected points

 

Заключение

Рассматриваемая методика моделирования гидролитосферных процессов при выпадении осадков в зоне формирования эрозионных процессов позволяет прогнозировать развитие рассматриваемых процессов и определить перечень мероприятий, препятствующих негативному развитию процессов.

×

About the authors

Mariana A. Georgieva

Southern Federal University; Kabardino-Balkarian State University named after Kh.M. Berbekov

Author for correspondence.
Email: maryana.g@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-2134-6719
SPIN-code: 8765-7500

Postgraduate Student, Institute of Computer Technologies and Information Security, Department of Synergetics and Control Processes named after Prof. Anatoly Arkadievich Kolesnikov, Senior Lecturer, Department of Computer Technologies and Information Security

Russian Federation, 347922, Taganrog, 2 Chekhov street, building “I”; 360004, Nalchik, 173 Chernyshevsky street

Ivan M. Pershin

Kabardino-Balkarian State University named after Kh.M. Berbekov

Email: ivmp@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7618-1173
SPIN-code: 2734-5711

Doctor of Engineering Sciences, Professor of the Department of Synergetics and Control Processes named after Prof. Kolesnikov Anatoly Arkadievich, Institute of Computer Technologies and Information Security, Southern Federal University

Russian Federation, 360004, Nalchik, 173 Chernyshevsky street

References

  1. Pershin I.M., Pervukhin D.A., Ilyushin Y.V., Afanaseva O.V. Design of distributed systems of hydrolithosphere processes management. A synthesis of distributed management systems. Innovations and Prospects of Development of Mining Machinery and Electrical Engineering – Power Supply of Mining Companies, Saint-Petersburg, 23–24 march 2017. Saint-Petersburg, 2017. 87(3). P. 032029. doi: 10.1088/1755-1315/87/3/032029
  2. Georgieva M.A. Systems analysis of erosion-channel processes. Sovremennaya nauka i innovatsii [Modern science and innovation]. 2023. No. 4. Pp. 32–40. doi: 10.37493/2307-910X.2023.4.4. (In Russian)
  3. Pershin I.M., Veselov G.E., Pershin M.I. Approximation models of transfer functions of distributed objects. Izvestiya YUFU. Tekhnicheskiye nauki [Bulletin of SFedU. Technical sciences]. 2015. No. 7(168). Pp. 126–138. (In Russian)
  4. Drovosekova T.I., Pershin I.M. Peculiarities of modelling hydro-lithospheric processes in the region of Kavkazskiye Mineralnye Vody (Caucasus Mineral Springs). Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016, Saint Petersburg, may 25–27, 2016. Saint Petersburg: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016. Pp. 215–217. doi: 10.1109/SCM.2016.7519732
  5. Georgieva M.A. Development of an algorithm for controlling erosion processes in the channel subsystem of mountain and foothill landscapes. Sovremennaya nauka: aktual'nyye problemy teorii i praktiki. Seriya: Yestestvennyye i tekhnicheskiye nauki [Modern science: current problems of theory and practice. Series: Natural and technical sciences]. 2022. No. 1–2. Pp. 23–26. doi: 10.37882/2223-2966.2022.01-2.05. (In Russian)
  6. Pershin I.M., Malkov A.V., Krishtal V.A. Construction of a control system for the parameters of operation of a mineral water extraction system in the Caucasian Mineral Waters region. Sovremennaya nauka i innovatsii [Modern Science and Innovations]. 2013. No. 1(1). Pp. 17–23. (In Russian)
  7. Pershin I.M., Pomelyayko I.S. System analysis of the ecological state of the hypergenesis zone of the Kislovodsk resort. Vestnik Severo-Kavkazskogo federal'nogo universiteta [Bulletin of the North Caucasian Federal University]. 2013. No. 3(36). Pp. 74–80. (In Russian)
  8. Pershin I.M., Veselov G.E., Pershin M.I. Methods of approximation of transfer functions of distributed objects. Sistemnyy sintez i prikladnaya sinergetika: sbornik nauchnykh trudov VII Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii. Taganrog, 05–09 oktyabrya 2015 goda [System synthesis and applied synergetics: Collection of scientific papers of the VII All-Russian scientific conference. Taganrog, October 5–9, 2015]. Taganrog: Yuzhnyy federal'nyy universitet, 2015. Pp. 106–117. (In Russian)
  9. Pershin I.M., Papush E.G., Malkov A.V. et al. Operational Control of Underground Water Exploitation Regimes. Proceedings of 2019 3rd International Conference on Control in Technical Systems, CTS 2019, St. Petersburg, 30 October 2019 – 01 November 2019. St. Petersburg: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019. Pp. 77–80. doi: 10.1109/CTS48763.2019.8973323
  10. Malkov A.V., Pershin I.M. Problems of environmental safety of the hydromineral base of the Caucasian Mineral Waters. Shkola kavkazskogo gostepriimstva: perspektivy razvitiya i kadrovoye obespecheniye: materialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. Pyatigorsk, 20–21 aprelya 2018 goda [School of Caucasian hospitality: development prospects and staffing: materials of the All-Russian scientific and practical conference. Pyatigorsk, April 20–21, 2018]. Vol. II. Pyatigorsk: Severo-Kavkazskiy federal'nyy universitet, 2018. Pp. 19–24. (In Russian)
  11. Kukharova T.V., Pershin I.M., Utkin V.A. Modeling of a Decision Support System for a Psychiatrist Based on the Dynamics of Electrical Conductivity Parameters. Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021, Moscow, January 26–28, 2021. Moscow, 2021. Pp. 975–978. doi: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396273
  12. Malkov A.V., Pershin I.M. Sistemnyy analiz gidrolitosfernykh protsessov [Systems analysis of hydrolithospheric processes]: Textbook. Stavropol: Severo-Kavkazskiy federal'nyy universitet, 2015. 96 p. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Precipitation patterns

Download (90KB)
3. Fig. 2. Precipitation pattern and flow velocity distribution

Download (99KB)
4. Fig. 3. Scheme of modeling hydrolithospheric processes

Download (98KB)
5. Fig. 4. Average level of change of water layer at point [1.45]

Download (73KB)
6. Fig. 5. Average level of change of water layer at points: [10.45] and [20.45]

Download (220KB)
7. Fig. 6. Average level of change of water layer at point [40,45]

Download (154KB)
8. Fig. 7. Graphs of level changes at selected points

Download (304KB)

Copyright (c) 2025 Георгиева М.A., Першин И.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».