CN115048883A - 一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置 - Google Patents
一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115048883A CN115048883A CN202210890846.1A CN202210890846A CN115048883A CN 115048883 A CN115048883 A CN 115048883A CN 202210890846 A CN202210890846 A CN 202210890846A CN 115048883 A CN115048883 A CN 115048883A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fractional order
- rainfall
- colloid
- soil
- representing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000000084 colloidal system Substances 0.000 title claims abstract description 171
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 230000005012 migration Effects 0.000 title claims abstract description 78
- 238000013508 migration Methods 0.000 title claims abstract description 78
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 50
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 61
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 31
- 238000004540 process dynamic Methods 0.000 claims description 18
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 17
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 6
- 239000000416 hydrocolloid Substances 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 9
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 9
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 9
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 3
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 3
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000009991 scouring Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- NLYAJNPCOHFWQQ-UHFFFAOYSA-N kaolin Chemical compound O.O.O=[Al]O[Si](=O)O[Si](=O)O[Al]=O NLYAJNPCOHFWQQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052622 kaolinite Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Cultivation Of Plants (AREA)
Abstract
本发明提供了一种土壤‑植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置，该方法包括：获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度；将无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；双应力阶段分数阶导数模型中第一分数阶阶数和第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤‑植被结构对可溶胶体的滞留作用强度；根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在目标区域内的迁移过程，结合迁移过程确定污染防治策略。通过执行本发明能够准确模拟和预测得到可溶胶体收到降雨影响后的迁移过程。
Description
技术领域
本发明涉及工程仿真与数值模拟技术领域，具体涉及一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置。
背景技术
胶体污染物广泛分布在农田等地表介质中，植被带位于污染源与水体之间，污染物在迁移过程中，受到植被带的物理吸附，使得运移过程呈现滞留现象。经典的对流扩散方程和传统的经验公式较难精确地刻画该复杂的迁移行为,分数阶导数能够具有历史记忆性，刻画粒子运动过程的滞留拖尾现象，因此，通常需要用到分数阶导数模型对污染物的迁移进行模拟，从而根据模拟结果确定相应的防治措施。
但是，目前根据分数阶导数建立用于模拟污染物迁移过程的模型时，并不会考虑降雨产生的影响，使得根据现有技术中的模型模拟得到的迁移过程准确性较差，根据模拟结果得到的防治措施对污染物的防治效果较差。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的模型模拟得到的迁移过程准确性较差，使得根据模拟结果得到的防治措施对污染物的防治效果较差缺陷，从而提供一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置。
本发明第一方面提供了一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，包括：获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度；将无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；双应力阶段分数阶导数模型包括无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程，第一分数阶对流扩散方程中的第一分数阶阶数和第二分数阶对流扩散方程中的第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度；根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在目标区域内的迁移过程，结合迁移过程确定污染防治策略。
可选地，在本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法中，通过如下步骤建立双应力阶段分数阶导数模型：获取实验胶体在不受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第一胶体浓度；获取实验胶体在前期不受降雨影响、后期受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第二胶体浓度；针对土壤-植被结构受降雨影响的前后两个阶段，建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组；根据第一胶体浓度和第二胶体浓度确定分数阶对流扩散方程组中的第一分数阶阶数、第二分数阶阶数、第一截断系数、第二截断系数，得到双应力阶段分数阶导数模型。
可选地，在本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法中，第一分数阶阶数小于第二分数阶阶数。
可选地，在本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法中，采用隐式有限差分方法求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度。
可选地，在本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法中，双应力阶段分数阶导数模型为：
其中，x，t分别表示空间位置和时间，C表示中土壤-植被结构中可溶胶体浓度，[0,T1]表示第一个应力阶段-无降雨阶段的时长，[T1,T2]表示第二应力阶段-降雨阶段的时长，T1时刻发生降雨，T2表示模拟时长，β0表示第一分数阶容量系数，α0表示第一分数阶阶数，λ0表示第一截断系数，v0表示第一流动参数，D0表示第一扩散参数，β1表示第二分数阶容量系数，α1表示第二分数阶阶数，λ1表示第二截断系数，v1表示第二流动参数，D1表示第二扩散参数，A表示土壤-植被结构中可溶胶体污染物的初始浓度，
表示边界处的位置，
其中，
为分数阶导数符号，TC为截断分数阶导数的简称，λ表示截断系数，t为当前计算的时刻，
γ为gamma函数中的单参数变量，e为自然常数。
本发明第二方面提供了一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置，包括：数据采集模块，用于获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度；可溶胶体预测模块，用于将无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；双应力阶段分数阶导数模型包括无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程，第一分数阶对流扩散方程中的第一分数阶阶数和第二分数阶对流扩散方程中的第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度；防治策略确定模块，用于根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在目标区域内的迁移过程，结合迁移过程确定污染防治策略。
可选地，在本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置中，还包括，第一胶体浓度获取模块，用于获取实验胶体在不受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第一胶体浓度；第二胶体浓度获取模块，用于获取实验胶体在前期不受降雨影响、后期受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第二胶体浓度；方程组建立模块，用于针对土壤-植被结构受降雨影响的前后两个阶段，建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组；模型确定模块，用于根据第一胶体浓度和第二胶体浓度确定分数阶对流扩散方程组中的第一分数阶阶数、第二分数阶阶数、第一截断系数、第二截断系数，得到双应力阶段分数阶导数模型。
可选地，在本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置中，双应力阶段分数阶导数模型为：
其中，x，t分别表示空间位置和时间，C表示中土壤-植被结构中可溶胶体浓度，[0,T1]表示第一个应力阶段-无降雨阶段的时长，[T1,T2]表示第二应力阶段-降雨阶段的时长，T1时刻发生降雨，T2表示模拟时长，β0表示第一分数阶容量系数，α0表示第一分数阶阶数，λ0表示第一截断系数，v0表示第一流动参数，D0表示第一扩散参数，β1表示第二分数阶容量系数，α1表示第二分数阶阶数，λ1表示第二截断系数，v1表示第二流动参数，D1表示第二扩散参数，A表示土壤-植被结构中可溶胶体污染物的初始浓度，
表示边界处的位置，
其中，
为分数阶导数符号，TC为截断分数阶导数的简称，λ表示截断系数，t为当前计算的时刻，
γ为gamma函数中的单参数变量，e为自然常数。
本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，从而执行如本发明第一方面提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法。
本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行如本发明第一方面提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置，考虑到降雨会改变土壤-植被对可溶胶体的吸附特性，在对可溶胶体迁移过程进行模拟时，先获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度，然后将数据输入至包含有无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程的双应力阶段分数阶导数模型中，其中，第一分数阶对流扩散方程中和第二分数阶对流扩散方程中用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度的分数阶阶数不同，因此，通过求解双应力阶段分数阶导数模型能够准确模拟和预测得到可溶胶体收到降雨影响后的迁移过程，从而，通过执行本发明得到的迁移过程确定的污染防治策略能够更有效的应对可溶胶体带来的污染。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法的一个具体示例的流程图；
图2为本发明实施例中对无降雨条件下可溶胶体迁移的模拟结果；
图3为本发明实施例中对有降雨条件下可溶胶体迁移的模拟结果；
图4为本发明实施例中土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置的一个具体示例的原理框图；
图5为本发明实施例中计算机设备的一个具体示例的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供了一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，如图1所示，包括：
步骤S11：获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度。
在本发明实施例中，目标区域为土壤-植被结构。
步骤S12：将无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；双应力阶段分数阶导数模型包括无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程，第一分数阶对流扩散方程中的第一分数阶阶数和第二分数阶对流扩散方程中的第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度。
考虑到降雨会改变地表水水动力条件，从而改变土壤-植被对可溶胶体的吸附特性，促进可溶胶体的扩散，而现有的单个阶段的分数阶导数模型难以刻画此过程的可溶胶体分布，因此，本发明实施例中预测可溶胶体浓度时所使用的是包含有无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程双应力阶段分数阶导数模型。
步骤S13：根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在目标区域内的迁移过程，结合迁移过程确定污染防治策略。
在一可选实施例中，可以通过求和计算多冲刷的可溶胶体质量，评估气候变化对可溶胶体面源污染冲刷的影响和带来河流的污染输入，从而制定相应的防治措施。
本发明实施例提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，考虑到降雨会改变土壤-植被对可溶胶体的吸附特性，在对可溶胶体迁移过程进行模拟时，先获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度，然后将数据输入至包含有无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程的双应力阶段分数阶导数模型中，其中，第一分数阶对流扩散方程中和第二分数阶对流扩散方程中用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度的分数阶阶数不同，因此，通过求解双应力阶段分数阶导数模型能够准确模拟和预测得到可溶胶体收到降雨影响后的迁移过程，从而，通过执行本发明实施例得到的迁移过程确定的污染防治策略能够更有效的应对可溶胶体带来的污染。
在一可选实施例中，在本发明实施例提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法中，通过如下步骤建立双应力阶段分数阶导数模型：
首先，获取实验胶体在不受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第一胶体浓度，以及，验胶体在前期不受降雨影响、后期受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第二胶体浓度。
在一可选实施例中，选择目标区域的代表性土壤矿物填充于水槽中，上方种植草坪，模拟野外场地。选择粉状高岭石等试剂，与定量水充分混合(超声波震荡30次左右)，静止5-7小时，选择悬浮液作为示踪剂胶体，进行两组有机溶质示踪剂实验，入流测投放示踪剂胶体，出流侧作为测量位置。第一组在稳定地表径流无降雨的条件下开展实验，同时另外一组实验条件，在一段时间后施加人工降雨条件，示例性地，可以在40min后施加降雨条件，于测量位置持续监测、收集并整理，测得第一胶体浓度和第二胶体浓度。
然后，针对土壤-植被结构受降雨影响的前后两个阶段，建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组。
在一可选实施例中，依据上述不同时刻的第一胶体浓度和第二胶体浓度分析土壤-植被中可溶胶体的运移机理，分析突发降雨对其运移规律的影响，根据分析结果建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组。通常来说，胶体污染物输移过程受到土壤和植被的物理吸附作用的影响，运移过程呈现滞留特点，极端降雨工况会改变吸附作用，产生一定的冲刷效果。
最后，根据第一胶体浓度和第二胶体浓度确定分数阶对流扩散方程组中的第一分数阶阶数、第二分数阶阶数、第一截断系数、第二截断系数，得到双应力阶段分数阶导数模型。
在一可选实施例中，降雨前后的分数阶阶数和截断系数变化反应了极端降雨的冲刷作用，对于同一目标区域，降雨后的分数阶阶数与截断系数变高，幅度越大，表明此时的土壤-植被结构对胶体的吸附滞留作用减弱，胶体迁移过程越发趋近于Fick扩散过程。
在一可选实施例中，无降雨阶段分数阶阶数在0.85，降雨后分数阶阶数为0.92，降雨后的分数阶阶数接近于1。
在一可选实施例中，双应力阶段分数阶导数模型为：
其中，x，t分别表示空间位置和时间，C表示中土壤-植被结构中可溶胶体浓度，[0,T1]表示第一个应力阶段-无降雨阶段的时长，[T1,T2]表示第二应力阶段-降雨阶段的时长，T1时刻发生降雨，T2表示模拟时长，β0表示第一分数阶容量系数，α0表示第一分数阶阶数，λ0表示第一截断系数，v0表示第一流动参数，D0表示第一扩散参数，β1表示第二分数阶容量系数，α1表示第二分数阶阶数，λ1表示第二截断系数，v1表示第二流动参数，D1表示第二扩散参数，A表示土壤-植被结构中可溶胶体污染物的初始浓度，
表示边界处的位置，分数阶阶数是无量纲量，反应了土壤-植被的复杂程度，能够表征土壤-植被结构对可溶胶体的吸附强度。
一般形式的时间截断分数阶导数定义为：
其中，
为分数阶导数符号，TC为截断分数阶导数的简称，λ表示截断系数，t为当前计算的时刻，t∈[t1,t2]，t1为分数阶导数开始记忆的时刻，一般为每个应力阶段的初始时刻，t2为分数阶导数终止记忆的时刻，一般为每个应力阶段的结束时刻，e为自然常数，其值约为2.718281828459045,Γ()为单参数的Gamma函数，有如下定义：
在一可选实施例中，采用隐式有限差分方法求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度。
其中，隐式有限差分方法求解步骤如下：
t∈[0,T1]时，时间上布点数为m，时间步长为τ＝T1/m，空间步长为h，tk+1表示第k+1时刻，xl表示第l个空间位置
当k＝0:
当k＝1:
当k≥1:
t∈[T1,T2]时，时间上布点数为m1，时间步长为τ1＝(T2-T1)/m1，空间步长依然为h，tk+1表示第k+1时刻，xl表示第l个空间位置
当k-m＝0:
当k-m＝1:
当k-m≥1:
在一具体实施例中，通过实施上述实施例提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，模拟得到的结果如图2、图3所示，图2为无降雨条件下的模拟结果，图3为突发降雨条件下的模拟结果，通过模拟结果进一步分析出200分钟后有降雨条件下土壤的可溶性胶体滞留浓度为0.1，低于无降雨条件的0.2，表明降雨极大的加快了土壤-植被中的可溶性胶体输移过程，气候变化可能降低土壤-植被对胶体污染物的滞留效果，带来更多面源污染物流入河流，加剧了河流水体的污染。
本发明实施例提供了一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置，如图4所示，包括：
数据采集模块21，用于获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度，详细内容参见上述实施例中对步骤S11的描述，在此不再赘述。
可溶胶体预测模块22，用于将无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；双应力阶段分数阶导数模型包括无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程，第一分数阶对流扩散方程中的第一分数阶阶数和第二分数阶对流扩散方程中的第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度，详细内容参见上述实施例中对步骤S12的描述，在此不再赘述。
防治策略确定模块23，用于根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在目标区域内的迁移过程，结合迁移过程确定污染防治策略，详细内容参见上述实施例中对步骤S13的描述，在此不再赘述。
在一可选实施例中，本发明实施例提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置，还包括：
第一胶体浓度获取模块，用于获取实验胶体在不受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第一胶体浓度，详细内容参见上述方法实施例中的描述，在此不再赘述。
第二胶体浓度获取模块，用于获取实验胶体在前期不受降雨影响、后期受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第二胶体浓度，详细内容参见上述方法实施例中的描述，在此不再赘述。
方程组建立模块，用于针对土壤-植被结构受降雨影响的前后两个阶段，建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组，详细内容参见上述方法实施例中的描述，在此不再赘述。
模型确定模块，用于根据第一胶体浓度和第二胶体浓度确定分数阶对流扩散方程组中的第一分数阶阶数、第二分数阶阶数、第一截断系数、第二截断系数，得到双应力阶段分数阶导数模型，详细内容参见上述方法实施例中的描述，在此不再赘述。
在一可选实施例中，在本发明实施例提供的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置中，
双应力阶段分数阶导数模型为：
其中，x，t分别表示空间位置和时间，C表示中土壤-植被结构中可溶胶体浓度，[0,T1]表示第一个应力阶段-无降雨阶段的时长，[T1,T2]表示第二应力阶段-降雨阶段的时长，T1时刻发生降雨，T2表示模拟时长，β0表示第一分数阶容量系数，α0表示第一分数阶阶数，λ0表示第一截断系数，v0表示第一流动参数，D0表示第一扩散参数，β1表示第二分数阶容量系数，α1表示第二分数阶阶数，λ1表示第二截断系数，v1表示第二流动参数，D1表示第二扩散参数，A表示土壤-植被结构中可溶胶体污染物的初始浓度，
表示沿着边界位置，
其中，
为分数阶导数符号，TC为截断分数阶导数的简称，λ表示截断系数，t为当前计算的时刻，
本发明实施例提供了一种计算机设备，如图5所示，该计算机设备主要包括一个或多个处理器31以及存储器32，图5中以一个处理器31为例。
该计算机设备还可以包括：输入装置33和输出装置34。
处理器31、存储器32、输入装置33和输出装置34可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
处理器31可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器31还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器32可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置的使用所创建的数据等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器32可选包括相对于处理器31远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置。输入装置33可接收用户输入的计算请求(或其他数字或字符信息)，以及产生与土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置有关的键信号输入。输出装置34可包括显示屏等显示设备，用以输出计算结果。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，其特征在于，包括：
获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度；
将所述无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解所述双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；所述双应力阶段分数阶导数模型包括无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程，所述第一分数阶对流扩散方程中的第一分数阶阶数和所述第二分数阶对流扩散方程中的第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度；
根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在所述目标区域内的迁移过程，结合所述迁移过程确定污染防治策略。
2.根据权利要求1所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，其特征在于，通过如下步骤建立所述双应力阶段分数阶导数模型：
获取实验胶体在不受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第一胶体浓度；
获取实验胶体在前期不受降雨影响、后期受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第二胶体浓度；
针对所述土壤-植被结构受降雨影响的前后两个阶段，建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组；
根据所述第一胶体浓度和所述第二胶体浓度确定所述分数阶对流扩散方程组中的第一分数阶阶数、第二分数阶阶数、第一截断系数、第二截断系数，得到所述双应力阶段分数阶导数模型。
3.根据权利要求1或2所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，其特征在于，
所述第一分数阶阶数小于所述第二分数阶阶数。
4.根据权利要求1所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，其特征在于，
采用隐式有限差分方法求解所述双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度。
5.根据权利要求1所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法，其特征在于，所述双应力阶段分数阶导数模型为：
其中，x，t分别表示空间位置和时间，C表示中土壤-植被结构中可溶胶体浓度，[0,T1]表示第一个应力阶段-无降雨阶段的时长，[T1,T2]表示第二应力阶段-降雨阶段的时长，T1时刻发生降雨，T2表示模拟时长，β0表示第一分数阶容量系数，α0表示第一分数阶阶数，λ0表示第一截断系数，v0表示第一流动参数，D0表示第一扩散参数，β1表示第二分数阶容量系数，α1表示第二分数阶阶数，λ1表示第二截断系数，v1表示第二流动参数，D1表示第二扩散参数，A表示土壤-植被结构中可溶胶体污染物的初始浓度，
表示边界处的位置，
其中，
为分数阶导数符号，TC为截断分数阶导数的简称，λ表示截断系数，t为当前计算的时刻，
γ为gamma函数中的单参数变量，e为自然常数。
6.一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取目标区域内的无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度；
可溶胶体预测模块，用于将所述无降雨时长、降雨时长、可溶胶体的初始浓度输入双应力阶段分数阶导数模型中，求解所述双应力阶段分数阶导数模型，得到在不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度；所述双应力阶段分数阶导数模型包括无降雨阶段的第一分数阶对流扩散方程和降雨阶段的第二分数阶对流扩散方程，所述第一分数阶对流扩散方程中的第一分数阶阶数和所述第二分数阶对流扩散方程中的第二分数阶阶数不同，分数阶阶数用于表征土壤-植被结构对可溶胶体的滞留作用强度；
防治策略确定模块，用于根据不同时刻下，目标区域内各个空间位置的可溶胶体浓度确定可溶胶体在所述目标区域内的迁移过程，结合所述迁移过程确定污染防治策略。
7.根据权利要求6所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置，其特征在于，还包括：
第一胶体浓度获取模块，用于获取实验胶体在不受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第一胶体浓度；
第二胶体浓度获取模块，用于获取实验胶体在前期不受降雨影响、后期受降雨影响的土壤-植被结构中，不同时刻的第二胶体浓度；
方程组建立模块，用于针对所述土壤-植被结构受降雨影响的前后两个阶段，建立可溶胶体运移的双应力段分数阶对流扩散方程组；
模型确定模块，用于根据所述第一胶体浓度和所述第二胶体浓度确定所述分数阶对流扩散方程组中的第一分数阶阶数、第二分数阶阶数、第一截断系数、第二截断系数，得到所述双应力阶段分数阶导数模型。
8.根据权利要求6或7所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟装置，其特征在于，
所述双应力阶段分数阶导数模型为：
其中，x，t分别表示空间位置和时间，C表示中土壤-植被结构中可溶胶体浓度，[0,T1]表示第一个应力阶段-无降雨阶段的时长，[T1,T2]表示第二应力阶段-降雨阶段的时长，T1时刻发生降雨，T2表示模拟时长，β0表示第一分数阶容量系数，α0表示第一分数阶阶数，λ0表示第一截断系数，v0表示第一流动参数，D0表示第一扩散参数，β1表示第二分数阶容量系数，α1表示第二分数阶阶数，λ1表示第二截断系数，v1表示第二流动参数，D1表示第二扩散参数，A表示土壤-植被结构中可溶胶体污染物的初始浓度，
表示边界处的位置，
其中，
为分数阶导数符号，TC为截断分数阶导数的简称，λ表示截断系数，t为当前计算的时刻，
γ为gamma函数中的单参数变量，e为自然常数。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，从而执行如权利要求1-5中任一项所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210890846.1A CN115048883B (zh) | 2022-07-27 | 2022-07-27 | 一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210890846.1A CN115048883B (zh) | 2022-07-27 | 2022-07-27 | 一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115048883A true CN115048883A (zh) | 2022-09-13 |
| CN115048883B CN115048883B (zh) | 2023-08-22 |
Family
ID=83166414
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210890846.1A Active CN115048883B (zh) | 2022-07-27 | 2022-07-27 | 一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115048883B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116226586A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-06 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种模拟微囊藻群体迁移分布的理论解析方法及装置 |
| CN116911072A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-20 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 透镜体分布占比的确定方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN117059185A (zh) * | 2023-10-11 | 2023-11-14 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种目标物质迁移过程的模拟方法、装置、设备及介质 |
| CN117172162A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-05 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种海水入迁过程中盐溶液运移过程的模拟方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108088770A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-29 | 河海大学 | 氯离子在混凝土中反常扩散的变阶数分形导数模拟方法 |
| CN112784502A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-05-11 | 清华大学 | 一种水文水力学动态双向耦合的洪水预测方法 |
-
2022
- 2022-07-27 CN CN202210890846.1A patent/CN115048883B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108088770A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-29 | 河海大学 | 氯离子在混凝土中反常扩散的变阶数分形导数模拟方法 |
| CN112784502A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-05-11 | 清华大学 | 一种水文水力学动态双向耦合的洪水预测方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| MEERSCHAERT M M 等: "Tempered anomalous diffusion in heterogeneous systems", 《GEOPHYSICAL ＲESEARCH LETTERS》 * |
| 毛萌, 任理: "农田尺度降雨入渗―重分布条件下阿特拉津在非饱和土壤中淋溶风险的评价", 土壤学报, no. 02 * |
| 王全九, 张江辉, 丁新利, 邱胜彬: "黄土区土壤溶质径流迁移过程影响因素浅析", 西北水资源与水工程, no. 01 * |
| 韦慧;孙洪广;危嵩;: "河道溶质输运过程的截断型分数阶导数建模研究", 环境工程, no. 05 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116226586A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-06 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种模拟微囊藻群体迁移分布的理论解析方法及装置 |
| CN116226586B (zh) * | 2023-05-10 | 2023-07-14 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种模拟微囊藻群体迁移分布的理论解析方法及装置 |
| CN116911072A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-20 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 透镜体分布占比的确定方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN116911072B (zh) * | 2023-09-07 | 2024-01-26 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 透镜体分布占比的确定方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN117059185A (zh) * | 2023-10-11 | 2023-11-14 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种目标物质迁移过程的模拟方法、装置、设备及介质 |
| CN117059185B (zh) * | 2023-10-11 | 2024-01-26 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种目标物质迁移过程的模拟方法、装置、设备及介质 |
| CN117172162A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-05 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种海水入迁过程中盐溶液运移过程的模拟方法及装置 |
| CN117172162B (zh) * | 2023-11-03 | 2024-01-26 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种海水入迁过程中盐溶液运移过程的模拟方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115048883B (zh) | 2023-08-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115048883A (zh) | 一种土壤-植被可溶胶体迁移过程动态模拟方法及装置 | |
| Balmaseda et al. | Evaluation of the ECMWF ocean reanalysis system ORAS4 | |
| Moradkhani et al. | Dual state–parameter estimation of hydrological models using ensemble Kalman filter | |
| Christiaens et al. | Analysis of uncertainties associated with different methods to determine soil hydraulic properties and their propagation in the distributed hydrological MIKE SHE model | |
| Dill | Hydrological model LSDM for operational Earth rotation and gravity field variations | |
| Piggott et al. | Anisotropic mesh adaptivity for multi-scale ocean modelling | |
| US20090150088A1 (en) | Method of analyzing behavior of pollutants through prediction of transverse dispersion coefficient using basic hydraulic data in stream | |
| Virtanen et al. | Reconstructing solar magnetic fields from historical observations-II. Testing the surface flux transport model | |
| Moeck et al. | Groundwater recharge predictions in contrasted climate: The effect of model complexity and calibration period on recharge rates | |
| Klaus et al. | New insight of Arctic cloud parameterization from regional climate model simulations, satellite‐based, and drifting station data | |
| WO2024098951A1 (zh) | 水库下泄泥沙快速输移模拟方法及装置 | |
| Wagener et al. | Identification and evaluation of watershed models | |
| CN116628959A (zh) | 一种携沙河流污染物迁移检测方法、装置及电子设备 | |
| Schneider et al. | Machine-learning-based downscaling of modelled climate change impacts on groundwater table depth | |
| Refsgaard et al. | A good-looking catchment can turn into a modeller's nightmare | |
| Chardon et al. | Comparison of software accuracy to estimate the bed grain size distribution from digital images: A test performed along the Rhine River | |
| Shashkin et al. | 3D conservative cascade semi-Lagrangian transport scheme using reduced latitude–longitude grid (CCS-RG) | |
| Cushman-Roisin | Turbulent dispersion | |
| Thompson et al. | A group-specific prior distribution for effect-size heterogeneity in meta-analysis | |
| Massoudieh et al. | User’s manual for green infrastructure flexible model (GIFMod) | |
| CN112528574B (zh) | 一种湿地生态需水量计算方法及装置 | |
| CN106896419A (zh) | 一种确定油气资源量的方法及装置 | |
| Ziemer et al. | Parameterization of the sedimentation of raindrops with finite maximum diameter | |
| Plunge et al. | SWAT+ input data preparation in a scripted workflow: SWATprepR | |
| Herr et al. | Assessment of uncertainty in Great Barrier Reef catchment models |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |