Ученые из Национальной физической лаборатории (NPL) Великобритании, Эдинбургского университета и IBM сообщили, что им удалось разработать модель воды, в которой глобальные свойства жидкости выводятся из ее локального устройства.

В 1900 году немецкий физик Пауль Друде предложил для описания свойств металлов модель, которая позже была названа его именем. В этой модели использовалась классическая кинетическая теоремя — электроны представляли собой твердые шарики, которые сталкиваются между собой и натыкаются на сравнительно массивные ионы. Позже модель была доработана Хендриком Лоренцом, поэтому иногда ее называют моделью Друде-Лоренца. Несмотря на простоту, эта модель способна описать эффект Холла, удельную проводимость, теплопроводность в металлах и многое другое.

В начале XXI века модель Друде была доработана для нужд моделирования взаимодействия молекул, например, в биологии — возникла так называемая частица Друде или осциллятор Друде. В новой схеме к модельным атомам (твердые сферы) с помощью пружинок присоединяются безмассовые частицы с дробным электрическим зарядом. Динамика взаимодействия молекул, таким образом, оказывается связана с колебанием этих самых частиц вокруг атомов. Такие модели способны демонстрировать, например, эффект поляризации. В середине 2000-х их применяли для создания довольно удобных для вычислений молекул воды.

В рамках новой работы исследователи во главе с Владом Соханом (Vlad Sokhan) из NPL применили для описания молекул воды квантовые осцилляторы Друда — следующую итерацию классической модели, основанной на частице Друда, в которой вместо классических осцилляторов подставлены квантовые. Для учета глобальных эффектов ученые использовали разветвленную сеть водородных связей.По их словам, в рамках их модели свойства жидкой воды возникают естественным образом при нормальных условиях. 

Вода обладает целым рядом необычных свойств, нетипичных для других жидкостей и играющей важнейшую роль в химических и биологических процессах. Так, максимум ее плотности достигается при температуре в 4 градуса Цельсия (выше точки замерзания), позволяя водоемам замерзать сверху вниз, что позволяет их обитателям выживать зимой. 

На данный момент многие из особенностей воды, благоприятные для известных форм жизни, с теоретической точки зрения остаются недостаточно ясными. Предпринимались многочисленные попытки понять, как именно молекула такой сравнительной простоты может вести себя столь сложным и необычным образом в широком диапазоне давлений и температур. Однако пока все разработанные учеными модели успешно описывали поведение этой жидкости только для каких-то конкретных диапазонов температуры и давлений.

Новая модель, разработанная группой Сохана, претендует на первое полноценное решение этой проблемы, охватывающее свойства воды от точки фазового перехода газ-жидкость до ее критической точки (374 градуса Цельсия при давлении 218 атмосфер). Ранее в этом году исследователи уже использовали эту модель для описания молекулярной структуры поверхности жидкой воды, соответствующая работа была опубликована в Physical Chemistry Chemical Physics.

Исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences

Математическая модель воды Существует большое количество различных

Математическая модель воды

Существует большое количество различных теорий и моделей, объясняющих структуру и свойства воды. Общим у них является представление о водородных связях как основном факторе, определяющем образование структурированных ассоциатов. Первая модель воды появилась в 20 -х годах прошлого века. Когда в 20 -е годы определили структуру льда, оказалось, что молекулы воды в кристаллическом состоянии образуют трёхмерную непрерывную сетку, в которой каждая молекула имеет четырёх ближайших соседей, расположенных в вершинах правильного тетраэдра. В 1933 году Дж. Бернал и П. Фаулер предположили, что подобная сетка существует и в жидкой воде. Поскольку вода плотнее льда, они считали, что молекулы в ней расположены не так, как во льду, то есть подобно атомам кремния в минерале тридимите, а так, как атомы кремния в более плотной модификации кремнезёма — кварце. Увеличение плотности воды при нагревании от 0 до 4°C объяснялось присутствием при низкой температуре тридимитовой компоненты. Таким образом, модель Бернала — Фаулера сохранила элемент двухструктурности, но главное их достижение — идея непрерывной тетраэдрическои сетки. Тогда появился знаменитый афоризм И. Ленгмюра: „Океан — одна большая молекула“. Излишняя конкретизация модели не прибавила сторонников теории единой

Рис. Модель непрерывной сетки Во второй половине XX века помимо „континуальных“ моделей (модель Попла), возникли две группы „смешанных“ моделей: кластерные и клатратные. В первой группе вода представала в виде кластеров из молекул, связанных водородными связями, которые плавали в море молекул, в таких связях не участвующих. Модели второй группы рассматривали воду как непрерывную сетку (обычно в этом контексте называемую каркасом) водородных связей, которая содержит пустоты; в них размещаются молекулы, не образующие связей с молекулами каркаса. Нетрудно было подобрать такие свойства и концентрации двух микрофаз кластерных моделей или свойства каркаса и степень заполнения его пустот клатратных моделей, чтобы объяснить все свойства воды, в том числе и знаменитые аномалии. Среди кластерных моделей наиболее яркой оказалась модель Г. Немети и Х. Шераги: предложенные ими картинки, изображающие кластеры связанных молекул, которые плавают в море несвязанных молекул, вошли во множество монографий.

Первую модель клатратного типа в 1946 году предложил О. Я. Самойлов: в воде сохраняется подобная гексагональному льду сетка водородных связей, полости которой частично заполнены мономерными молекулами. Л. Полинг в 1959 году создал другой вариант, предположив, что основой структуры может служить сетка связей, присущая некоторым кристаллогидратам. В течение второй половины 60 -х годов и начала 70 х наблюдается сближение всех этих взглядов. Появлялись варианты кластерных моделей, в которых в обеих микрофазах молекулы соединены водородными связями. Сторонники клатратных моделей стали допускать образование водородных связей между пустотными и каркасными молекулами. То есть фактически авторы этих моделей рассматривают воду как непрерывную сетку водородных связей. И речь идёт о том, насколько неоднородна эта сетка (например, по плотности) Л. Полинг

Представлениям о воде как о водородносвязанных кластерах, плавающих в море лишённых связей молекул воды, был положен конец в начале восьмидесятых годов, когда Г. Стэнли применил к модели воды теорию перколяции, описывающую фазовые переходы воды. Так появилась смешанная кластернофрактальная модель воды. Рис. Современная клатратнофрактальная модель воды. На рисунке представлены как отдельные кластерноассоциативные структуры молекул воды, так и отдельные молекулы воды, не связанные водородными связями.

В 1993 году американский химик Кен Джордан предложил свои варианты устойчивых “ассоциатов воды”, которые состоят из 6 её молекул [Tsai & Jordan, 1993]. Эти кластеры могут объединяться друг с другом и со “свободными” молекулами воды за счет экспонированных на их поверхности водородных связей. Интересной особенностью этой модели является то, что из нее автоматически следует, что свободно растущие кристаллы воды, хорошо известные нам снежинки, должны обладать 6 -лучевой симметрией.

В 2002 году группе д-ра Хэд-Гордона методом рентгеноструктурного анализа с помощью сверхмощного рентгеновского источника Advanced Light Source (ALS) удалось показать, что молекулы воды способны за счет водородных связей образовывать структуры — «истинные кирпичики» воды, представляющие собой топологические цепочки и кольца из множества молекул воды. Интерпретируя полученные экспериментальные данные, исследователи считают их довольно долгоживущими элементами структуры. В основном же вода – это совокупность беспорядочных полимеров и «водяных кристаллов» , где количество связанных в водородные связи молекул может достигать сотен и даже тысяч единиц. «Водяные кристаллы» могут иметь самую разную форму, как пространственную, так и двухмерную (в виде кольцевых структур). В основе же всего лежит тетраэдр. Именно такую форму имеет молекула воды. Группируясь, тетраэдры молекул воды образуют разнообразные пространственные и плоскостные структуры. И из всего многообразия структур в природе базовой является гексагональная (шестигранная) структура, когда шесть молекул воды (тетраэдров) объединяются в кольцо. Такой тип структуры характерен для льда, снега и талой воды.

Рис. 1. Кристаллическая структура льда

Рис. справа — Структура жидкой воды. В воде кластеры периодически разрушаются и образуются снова. Время перескока составляет 10 -12 секунд.

Изучить строение этих образующихся полимеров воды оказалось довольно сложно, поскольку вода – смесь различных полимеров, которые находятся в равновесии между собой. Сталкиваясь друг с другом, полимеры переходят один в другой, разлагаются и вновь образуются. Разделить эту смесь на отдельные компоненты тоже практически невозможно. Лишь в 1993 году группа исследователей из Калифорнийского университета (г. Беркли, США) под руководством доктора Р. Дж. Сайкалли расшифровала строение триммера воды, в 1996 г. – тетрамера и пентамера, а затем и гексамера воды. К этому времени уже было установлено, что жидкая вода состоит из полимерных ассоциатов (кластеров), содержащих от трех до шести молекул воды. Более сложным оказалось строение гексамера. Самая простая структура – шесть молекул воды в вершинах шестиугольника, – как выяснилось, не столь прочна, как структура клетки. Более того, структуры призмы, раскрытой книги или лодки тоже оказались менее устойчивыми. В шестиугольнике может быть только шесть водородных связей, а экспериментальные данные говорят о наличии восьми. Это значит, что четыре молекулы воды связаны перекрёстными водородными связями. Структуры кластеров воды были найдены и теоретически, сегодняшняя вычислительная техника позволяет это сделать. Более того, именно сопоставлением экспериментально найденных и рассчитанных параметров удалось доказать, что полимеры имеют то строение, которое описано выше.

В 1999 г. Станислав Зенин провёл совместно с Б. Полануэром (сейчас в США) исследование воды в ГНИИ генетики, которые дали интереснейшие результаты. Применив современные методы анализа — рефрактометрию, протонный резонанс и жидкостную хроматографию им удалось обнаружить в воде полиассооциаты воды. Рис. Возможные кластеры воды

Объединяясь друг с другом, кластеры могут образовывать более сложные структуры: Рис. Более сложные ассоциаты кластеров воды Кластеры, содержащие в своём составе 20 молекулу оказались более стабильными. Анализируя полученные данные С. В. Зенин предложил, что вода представляет собой иерархию правильных объемных структур «ассоциатов» (clathrates), в основе которых лежит кристаллоподобный «квант воды», состоящий из 57 ее молекул, которые взаимодействуют друг с другом за счет свободных водородных связей.

При этом 57 молекул воды (квантов), образуют структуру, напоминающую тетраэдр. Тетраэдр в свою очередь состоит из 4 додекаэдров (правильных 12 -гранников). 16 квантов образуют структурный элемент, состоящий из 912 молекул воды. Вода на 80% состоит из таких элементов, 15% — квантытетраэдры и 3% классические молекулы Н 2 О. Таким образом, структура воды связана с так называемыми платоновыми телами (тетраэдр, додекаэдр), форма которых связана с золотой пропорцией. Ядро кислорода также имеет форму платонова тела (тетраэдра).

Рис. Тетраэдр Элементарной ячейкой воды являются тетраэдры, содержащие связанные между собой водородными связями четыре (простой тетраэдр) или пять молекул Н 2 О (объемноцентрированный тетраэдр).

При этом у каждой из молекул воды в простых тетраэдрах сохраняется способность образовывать водородные связи. За счет их простые тетраэдры могут объединяться между собой вершинами, ребрами или гранями, образуя различные кластеры со сложной структурой, например, в форме додекаэдра.

Таким образом, в воде возникают многочисленные кластеры, которые несут в себе очень большую энергию и информацию крайне высокой плотности. Порядковое число таких структур воды так же высоко, как и порядковое число кристаллов (структура с максимально высоким упорядочением, которую мы только знаем), потому их также называют «жидкими кристаллами» или «кристаллической водой» . «Кванты воды» могут взаимодействовать друг с другом за счет свободных водородных связей, торчащих наружу из вершин “кванта” своими гранями. При этом возможно образование уже двух типов структур второго порядка. Их взаимодействие друг с другом приводит к появлению структур высшего порядка. Последние состоят из 912 молекул воды, которые по модели Зенина практически не способны к взаимодействию за счет образования водородных связей. Этим и объясняется, например, высокая текучесть жидкости, состоящей из громадных полимеров. Таким образом, водная среда представляет собой как бы иерархически организованный жидкий кристалл.

Как создать модель заполнения резинового шарика водой

Физические процессы, сопровождающие наполнение резинового шарика водой, лишь на первый взгляд кажутся простыми, а на самом деле речь идет о довольно сложном взаимодействии движущейся жидкости с нелинейным высокоэластичным (или гиперупругим) материалом. Но нам повезло, ведь задачи этого типа легко настроить и решить с помощью платформы численного моделирования COMSOL Multiphysics®. Давайте разберёмся, как это сделать…

Настройка FSI-модели наполнения резинового шарика водой

Чтобы упростить задачу за счёт наличия оси симметрии у шарика, будем использовать двумерную осесимметричную геометрическую модель, составленную из прямоугольника и эллипса и их увеличенных копий. Посмотрим, что произойдёт, если мы наполним одинаковым количеством воды резиновые шарики разного размера. Для этого параметризуем геометрическую модель и с помощью масштабного коэффициента будем менять начальный размер шарика, а толщину оболочки и радиус горловины оставим теми же.

Геометрические модели двух пустых шариков разных размеров. Размер шарика задается с помощью коэффициента растяжения fact: fact = 1 (слева) и fact = 2 (справа).

В модели резинового шарика используются новые функции COMSOL Multiphysics версии 5.3а, в том числе улучшенные алгоритмы моделирования взаимодействия жидкости и твёрдых тел и обновленный интерфейс перестраиваемой подвижной сетки.

FSI и подвижная сетка

FSI-задачи в COMSOL Multiphysics, начиная с версии 5.3а, решаются с помощью мультифизического узла Multiphysics. Этот узел соединяет уравнения, реализованные в интерфейсах гидродинамики из группы Fluid Mechanics и механики из группы Structural Mechanics в единую систему. В более ранних версиях COMSOL был реализован отдельный интерфейс взаимодействия жидкости с твердым телом Fluid-Structure Interaction с ограниченным набором физических моделей. Теперь же для решения этого типа задач используется мультифизический узел, благодаря чему мы можем объединить интерфейсы гидродинамики и механики и использовать все доступные в этих интерфейсах функции и модели.

Показаны физические интерфейсы и интерфейс подвижной сетки, которые появляются в дереве модели после добавления FSI-интерфейса.

В рассматриваемый пример довольно легко добавить учёт гравитации. Для этого нужно лишь включить соответствующую опцию в настройках гидродинамического интерфейса Laminar Flow. Эта опция активирует учёт действия силы тяжести, которая влияет на деформацию шарика вследствие наличия гидростатического давления воды. Можно предположить, что действие силы тяжести заметно скажется на результатах, и что воздействие на крупный шарик окажется более значительным из-за большей начальной массы воды.

Интерфейс механики настраивается также быстро. Нужно только выбрать соответствующую модель материала, которая правильно описывает гиперупругие свойства резинового шарика. Модель наполнения резинового шарика водой Inflation of a Spherical Rubber Balloon, которую можно найти в библиотеке приложений, содержит целый набор вариантов моделей гиперупругих материалов. В данном случае можно воспользоваться моделью Огдена, поскольку она наиболее точно воспроизводит аналитическое решение задачи.

Вы спросите, а как подобрать параметры различных моделей гиперупругих материалов на основе экспериментальных данных? Прочтите предыдущую статью нашего блога.

Кстати, копировать физические интерфейсы из одной модели в другую теперь очень просто. В COMSOL® версии 5.3а и новее можно переносить интерфейсы и компоненты между моделями с помощью привычных операций копирования Copy и вставки Paste, в том числе между двумя разными, открытыми в COMSOL Multiphysics® моделями! Таким образом, теперь можно очень легко скопировать настройки параметров материала из другой модели и вставить их в модель наполняемого водой резинового шарика.

Параметры модели Огдена для гиперупругого материала, которые использовались для описания характеристик резинового шарика.

Ещё одно улучшение в COMSOL Multiphysics версии 5.3a — это новое размещение интерфейса Moving Mesh в дереве модели. Теперь его легче найти в узле Definitions. Новая структура интерфейса позволяет не допустить случайное пересечение деформируемой и недеформируемой областей. Это означает, что при настройке модели резинового шарика нужно выполнить только два действия касательно сетки: выбрать внутренний объём шарика в качестве деформируемой области Deforming Domain и добавить условие на перемещение узлов сетки по нормали к границе Prescribed Normal Mesh Displacement на оси симметрии, чтобы избежать нежелательного перемещения узлов сетки по нормали к оси вследствие погрешности вычислений.

Наполнение резинового шарика водой: результаты моделирования

На последнем шаге настройки модели нужно задать интервал времени, в течение которого шарик будет наполняться водой. Циклическое включение и выключение подачи воды с определенным периодом можно описать как прямоугольные импульсы с помощью функции Rectangle. Умножим скорость на входе 15 см/с на эту функцию, что даст расход около 1.4 л/мин.

Скорость подачи воды описывается функцией Rectangle.

Можно провести параметрическое исследование и сравнить результаты моделирования для трех разных начальных размеров шарика. Во всех трёх случаях шарики заполняются одинаковым количеством воды, потому что скорость на входе и длительность заполнения одинаковы. Очевидно, максимальные напряжения наблюдаются в самом маленьком шарике. Это логично, поскольку чем меньше радиус шарика, тем меньше площадь его поверхности и тем больше относительное увеличение его объёма.

Распределение эквивалентных напряжений по Мизесу в оболочке шарика после наполнения водой для трех разных начальных размеров. (Примечание: На этих графиках используется цветовая палитра Cividis, оптимизированная для людей с цветовой слепотой; эта цветовая палитра впервые появилась в COMSOL Multiphysics версии 5.3а.)

Давайте анимируем эти результаты! Если посмотреть на нестационарный процесс наполнения шарика, можно ясно увидеть влияние силы тяжести на шарик максимального диаметра: он начинает колебаться ещё до начала подачи воды. В оболочке шарика нет предварительного напряжения, поэтому она начинает перемещаться вниз до тех пор, пока сила сопротивления материала не скомпенсирует силу тяжести.

Изменение эквивалентного напряжения по Мизесу в процессе наполнения шарика наименьшего размера.

Изменение эквивалентного напряжения по Мизесу в процессе наполнения шарика среднего размера.

Изменение эквивалентного напряжения по Мизесу в процессе наполнения шарика максимального размера.

Заключительные размышления о FSI-моделировании резинового шарика, наполняемого водой

Инструменты решения задач о взаимодействии жидкости и твердых конструкций в COMSOL Multiphysics версии 5.3a обновлены. Пользоваться ими легче и удобнее по сравнению с предыдущими версиями COMSOL. Вы удивитесь, насколько быстро и просто настроить и решить комплексную FSI-модель.

Будет интересно узнать, как вы используете эти новые функции для решения своих задач моделирования!

Бесконтактный измеритель уровня воды Solinst Модель 104

 Бесконтактный измеритель уровня воды сообщает о статических измерениях уровня воды без необходимости опускать какие-либо инструменты в скважину, что исключает введение химикатов и необходимость дезактивации оборудования или скважин.
Бесконтактный измеритель уровня воды Solinst Sonic Water Level Meter работает с прямыми или изогнутыми трубами и идеально подходит для скважин с трудным доступом. Возможны измерения глубины до 600 м.

Преимущества:
Получите значения уровня воды за секунды
Нет необходимости опускать какое-либо оборудование в скважину / трубу
Измеряет статический уровень воды до 600 м
3 года гарантии Solinst
Показания отображаются на четком ЖК-дисплее блока управления
Использование в загрязненных или агрессивных средах
Возможность установки режима энергосбережения для продления срока службы батареи
Можно установить минимальный и максимальный диапазон измерения уровня воды, чтобы игнорировать помехи от известных характеристик скважины

Принцип работы:
Измеритель уровня воды Solinst Sonic состоит из блока управления и подключенного зонда.
Блок управления оснащен четким ЖК-дисплеем, клавиатурой и поставляется с 6 сменными батареями AA. На клавиатуре блока управления есть кнопки для включения и выключения зонда, считывания глубины до воды и элементы управления для прокрутки и установки других параметров.
Датчик подключается к блоку управления с помощью кабеля длиной 1,8 м.
Бесконтактный измеритель уровня воды работает по принципу зонда, передающего звуковую волну в скважину, трубу или колодец и измеряющего время, необходимое для возврата импульса после контакта с водой. Расстояние рассчитывается с использованием скорости звука и времени. Поскольку скорость звука меняется в зависимости от температуры, датчик температуры расположен в зонде для корректировки изменений. Показания уровня воды автоматически компенсируются по температуре
Для учета различных диаметров скважин, выносов, препятствий в скважинах или их характеристик, блок управления позволяет вводить параметры измерения, чтобы получить наиболее точные показания уровня воды.

Модели воды – Практические соображения по молекулярной динамике

Обзор

Обучение: 15 мин.
Упражнения: 0 мин.

вопросов

• Почему мы хотим использовать воду в наших симуляциях?

• Какие водные модели обычно используются?

• Как выбрать модель воды для симуляции?

Введение

Целью биомолекулярного моделирования является точное и прогнозирующее компьютерное моделирование физических свойств биологических молекул в их водной среде.Существует два подхода к сольватации: можно добавить подходящее количество явных молекул воды, чтобы подготовить полностью сольватированную систему моделирования. В качестве альтернативы воду можно рассматривать как сплошную среду, а не как отдельные молекулы.

Модели Continuum

Поскольку континуальные модели не добавляют несвязанных взаимодействий в систему моделирования, они выполняются значительно быстрее, чем явная сольватация. Однако существуют ограничения неявных моделей воды. Они не могут воспроизвести микроскопические детали поверхности раздела белок-вода.Конформационные ансамбли, полученные с помощью моделей GBSA в других исследованиях, значительно отличаются от ансамблей, полученных с помощью явного растворителя, и не идентифицируют нативное состояние белка Ландшафт свободной энергии фолдинга белка в воде: явный против неявного растворителя. В частности, солевые мостики чрезмерно стабилизированы, и наблюдалась более высокая, чем нативная, популяция альфа-спиралей. Эти модели по-прежнему полезны, например, для расчета свободных энергий связывания или гибкого межбелкового докинга.

Явные модели

Большинство моделей молекулярной динамики выполняются с растворенным веществом, окруженным каплей или периодическим ящиком, состоящим из явных молекул воды.В типичном случае молекулы воды будут составлять более 80% частиц в моделировании. Взаимодействия вода-вода преобладают в вычислительных затратах на такое моделирование, поэтому модель, используемая для описания воды, должна быть быстрой и точной

Явные модели воды — это эмпирические модели, ориентированные на воспроизведение ряда объемных свойств в определенной фазе. Например, некоторые модели хорошо воспроизводят энергию гидратации белка, в то время как другие предсказывают превосходную структуру воды, но не так хороши для свободной энергии гидратации.Самое главное, ни одна из моделей воды точно не воспроизводит одновременно все ключевые свойства объемной воды. Неточности моделей воды могут непредсказуемым образом негативно сказаться на моделировании.

Таким образом, при выборе модели воды для использования в молекулярном моделировании необходимо планировать желаемые интересующие свойства, поскольку от этого будет зависеть, какая модель воды будет оптимальной для моделирования.

Ранняя водная модель.

Молекулы воды имеют расстояние ОН, равное 0.9572 \(\unicode{x212B}\) и угол HOH 104,52°. В ранних моделях воды использовалась жесткая геометрия, точно соответствующая геометрии реальных молекул воды. Для этого расстояния O-H и H-H ограничены гармоническим потенциалом.

Точечные заряды в классических моделях воды заменяют распределение электронной плотности. Они предназначены для воспроизведения электростатического потенциала молекулы. Поэтому их обычно получают путем подгонки к электростатическому потенциалу вокруг молекулы воды. У этого подхода есть некоторые недостатки, о которых мы поговорим позже.

Как создаются модели воды?

Хорошая модель воды должна точно воспроизводить шесть объемных свойств воды:

• Статическая диэлектрическая проницаемость, \(\эпсилон_{0}\)
• Коэффициент самодиффузии, \(\vec{D}\)
• Теплота парообразования, \(\Delta{H}_{vap}\)
• Изобарная теплоемкость, \(\vec{C}_{p}\)
• Коэффициент теплового расширения, \(\alpha_{p}\)
• Изотермическая сжимаемость, \(\kappa_{T}\)

Разработано несколько моделей воды разного уровня сложности (количество точек взаимодействия).Мы обсудим только модели, наиболее широко используемые в симуляциях, и отсылаем вас к отличной статье в Википедии, где содержится обзор всех моделей воды.

3-зарядные 3-точечные модели.

Эти модели имеют три точки взаимодействия, соответствующие атомам молекулы воды. Только атом кислорода имеет параметры Леннарда-Джонса.

Модели с тремя узлами широко используются, поскольку они эффективны в вычислительном отношении. Взаимодействия между двумя молекулами можно рассчитать, используя только девять расстояний.

3-зарядные 4-точечные модели.

В этих моделях отрицательный заряд не сосредоточен вокруг атома кислорода, а смещен в сторону атомов водорода. Это положение представлено четвертым фиктивным атомом (EP), расположенным вблизи кислорода вдоль биссектрисы угла HOH. Идея состоит в том, чтобы улучшить представление электростатического потенциала без изменения его геометрических свойств. Идея состоит в том, чтобы улучшить представление электростатического потенциала без изменения геометрических свойств молекулы.

Водные модели имеют свои ограничения.

Важно понимать ограничения моделей воды. Модели не в состоянии количественно воспроизвести все характеристики реальной воды. Однако при правильном выборе для решения проблемы они могут дать полезную информацию о поведении воды.

• Ранние модели воды были разработаны с отключением электростатических взаимодействий. Использование этих моделей с полным электростатическим методом приводит к более сильным электростатическим взаимодействиям и, следовательно, к более высокой плотности.
• Большинство более сложных новых моделей воды пытаются воспроизвести определенные свойства определенной фазы, но это происходит за счет других свойств.
Модель
• TIP3P предсказывает свободную энергию гидратации малых нейтральных молекул более точно, чем модель TIP4PEw.
• 4-зарядная 5-точечная модель TIP5P предсказывает отличную структуру воды, но низкую энергию гидратации.

Проблемы разработки моделей воды.

Ключевой задачей при разработке моделей воды является поиск точного, но упрощенного описания распределения заряда молекулы воды, которое могло бы адекватно объяснить водородные связи в жидкой фазе.

Оптимальная точечная оплата (OPC)

Последней и последней моделью воды, которую мы рассмотрим, является OPC (Optimal Point Charges). Он принадлежит к семейству трехзарядных и четырехточечных моделей. Ключевое отличие от предыдущих моделей заключается в том, что она спроектирована без геометрических ограничений.Этот подход к проектированию основан на наблюдении, что КМ-электростатический потенциал молекулы воды воспроизводится значительно точнее с 3 точечными зарядами, когда они образуют плотный кластер точечных зарядов вдали от ядер, чем более традиционное распределение с точечными зарядами, расположенными на или вблизи ядра. ядра.

Качество различных моделей воды

Давайте посмотрим на показатели качества различных моделей воды, представленные на рисунке ниже. На рисунке показано, как показатель качества зависит от дипольного и квадрупольного моментов. Интересно, что тестовые модели, в которых моменты были близки к значениям QM, имели низкое качество. И модели, получившие более высокие оценки, имели моменты, сильно отличающиеся от значений QM. Это указывает на то, что трех точечных зарядов, даже если они расположены оптимально, недостаточно для представления комплексного распределения зарядов реальной молекулы воды с необходимой степенью точности.

Распределение показателей качества различных моделей воды в пространстве дипольных (μ) и квадрупольных (QT) моментов. Рисунки из [2].

Вопросы производительности

Время вычисления взаимодействий между парой молекул воды приблизительно пропорционально количеству расстояний между каждой парой точек взаимодействия. Для трехточечной модели требуется 9 расстояний для каждой пары молекул воды. Для модели с 4 сайтами требуется 10 расстояний (каждый заряженный сайт с каждым заряженным сайтом плюс взаимодействие VDW O–O).

Что еще нужно учитывать

Модели воды, широко используемые в биомолекулярном моделировании, традиционно параметризуются только для одной температуры 298K (SPC/E, TIP3P)

Параметры силового поля обычных моделей воды

1. Структура и динамика моделей воды TIP3P, SPC и SPC/E при 298 K
2. Создание моделей воды: другой подход
3. Эффект модели воды при моделировании распознавания и ассоциации белок-белок

Ключевые моменты

• Континуальные модели не могут воспроизвести микроскопические детали поверхности раздела белок-вода

• Взаимодействия вода-вода преобладают в вычислительной стоимости моделирования

• Хорошая модель воды должна быть быстрой и точной для воспроизведения объемных свойств воды

Управление прогнозирования воды

Национальная водная модель

Посмотреть публикацию NOAA о Национальной водной модели здесь.

Национальная модель водных ресурсов (NWM) представляет собой систему гидрологического моделирования, которая имитирует наблюдаемый и прогнозируемый речной сток на всей континентальной части Соединенных Штатов (CONUS). NWM моделирует круговорот воды с помощью математических представлений различных процессов и того, как они сочетаются друг с другом. Это сложное представление физических процессов, таких как таяние снега, инфильтрация и движение воды через слои почвы, значительно меняется в зависимости от высоты, почвы, типов растительности и множества других переменных.Кроме того, крайняя изменчивость осадков на коротких расстояниях и во времени может привести к очень быстрому изменению реакции рек и ручьев. В целом, процесс настолько сложен, что для его моделирования с помощью математической модели требуется очень мощный компьютер или суперкомпьютер, чтобы он работал в течение времени, необходимого для поддержки лиц, принимающих решения, при угрозе наводнения.

NWM обеспечивает гидрологическое руководство в очень точном пространственном и временном масштабе.Он дополняет официальные речные прогнозы Северо-Западного Запада примерно в 4000 точках по всему КОНУСу и дает рекомендации в миллионах других мест, где нет традиционных речных прогнозов.

Рабочая конфигурация NWM:

NWM выполняет десять несвязанных анализов (моделирование текущих условий) с периодами ретроспективного анализа в диапазоне от 28 до 3 часов. Эти анализы используются для обеспечения начальных условий для прогонов прогноза модели.Над CONUS краткосрочные прогнозы выполняются ежечасно, а над Гавайскими островами/Виргинскими островами Соединенных Штатов (USVI) и Пуэрто-Рико они выполняются два раза в день. Кроме того, CONUS предлагает среднесрочные и долгосрочные прогнозы, каждый из которых выпускается четыре раза в день. Все конфигурации модели CONUS обеспечивают данные о стоке 2,7 миллиона участков рек и другую гидрологическую информацию по сеткам с шагом 1 км и 250 м. NWM обеспечивает дополнительные гидрологические указания в текущих местах прогнозирования рек Национальной метеорологической службой (NWS) и значительно расширяет охват и тип указаний в недостаточно обслуживаемых местах.

Ядром системы NWM является сообщество, поддерживаемое Национальным центром атмосферных исследований (NCAR). Исследования погоды и прогнозирование Гидрологическая модель (WRF-Hydro) . Он поглощает принуждение из различных источников, включая Мультирадарная/мультисенсорная система (MRMS) и Мультисенсорный оценщик осадков (MPE) Stage IV данные об осадках, полученные с помощью радиолокатора, и Быстрое обновление с высоким разрешением (HRRR) , Быстрое обновление (RAP) , Североамериканское мезомасштабное гнездо (NAM-Nest) , Глобальная система прогнозирования (GFS) и Система прогнозирования климата (CFS) Данные прогноза численного прогноза погоды (ЧПП).WRF-Hydro настроен использовать Ной-МП Модель поверхности земли (LSM) для моделирования процессов на поверхности земли. Отдельные модули маршрутизации воды выполняют маршрутизацию поверхности диффузионной волны. и маршрутизация насыщенного подземного потока по сетке 250 м, а также Маскингам-Кунге. маршрутизация канала вниз Национальный набор гидрографических данных Анализы рек и прогнозы предоставляются по территории, охватывающей КОНУС, бассейн водосбора Великих озер, Гавайи / Виргинские острова, Пуэрто-Рико и дополнительные гидрологически способствующие районы.Вывод поверхности земли доступен на более крупный домен CONUS +, который простирается за пределы CONUS в Канаду и Мексику (примерно от 19 до 58 северной широты), а также охватывает Гавайи и Пуэрто-Рико / USVI. Геологическая служба США (USGS) и Инженерный корпус армии США (USACE) наблюдения за речным стоком ассимилируются в пять конфигураций анализа и ассимиляции, с остальные пять служат конфигурациями без обратной связи (без усвоения данных).Все конфигурации анализа и прогноза выгоду от включения более 5000 водохранилищ с краткосрочными и среднесрочными прогнозами CONUS, использующими предоставленные RFC прогнозы оттока водохранилища в нескольких сотнях точек. Кроме того, помогая оценить модель и информируя приложение модели, три новые конфигурации прогноза без обратной связи (CONUS среднего диапазона, Пуэрто-Рико и Гавайи ближнего действия) инициализируются с условиями из открытых анализов.

Сведения о модели

Общие рамки:

• КОНУС
  • Стандартный анализ (автоматический цикл с 3-часовой ретроспективой, используется для инициализации краткосрочных и среднесрочных прогнозов CONUS)
  • Расширенный анализ (28-часовой ретроспективный анализ используется для инициализации стандартного анализа один раз в день)
  • Долгосрочный анализ (12-часовой ретроспективный анализ, используется для инициализации долгосрочных прогнозов)
  • Краткосрочный прогноз: 18-часовой детерминированный (одно значение) прогноз
  • Среднесрочный прогноз: Ансамбль из семи человек прогнозирует на 10 дней (участник 1) и 8 дней.5 дней (участники 2-7)
  • Долгосрочный прогноз: 30-дневный ансамблевый прогноз из четырех человек
• Гавайи
  • Гавайский анализ (автоматический цикл с 3-часовой ретроспективой, используется для инициализации краткосрочных прогнозов для Гавайев)
  • Hawaii Short-Range Forecast: 60-часовой детерминированный (однозначный) прогноз для области Hawaii
  • Hawaii Short-Range Forecast: 48-часовой детерминированный (однозначный) прогноз для области Hawaii
  • Hawaii Short-Range Open Loop Forecast: 48-часовой детерминированный (однозначный) прогноз для Гавайев, инициализированный с помощью анализа без обратной связи.
• Пуэрто-Рико / USVI
  • Анализ Пуэрто-Рико (автоматический цикл с 3-часовой ретроспективой, используется для инициализации краткосрочных прогнозов Пуэрто-Рико)
  • Анализ Пуэрто-Рико без обратной связи (автоциклический анализ с 3-часовым ретроспективным анализом, используется для инициализации краткосрочных прогнозов без обратной связи для Пуэрто-Рико, не использует наблюдения за речным стоком)
  • Пуэрто-Рико Краткосрочный прогноз: 48-часовой детерминистический (однозначный) прогноз для домена Пуэрто-Рико
  • Пуэрто-Рико Краткосрочный прогноз без обратной связи: 48-часовой детерминированный (одно значение) прогноз для области Пуэрто-Рико, инициализированный с помощью анализа без обратной связи.

Конфигурации анализа и усвоения:

Стандартный анализ и усвоение

Конфигурация стандартного анализа и усвоения циклически повторяется каждый час. производит анализ в реальном времени текущего стока и других поверхностных и приповерхностные гидрологические штаты на прилегающих территориях Соединенных Штатов (CONUS). Эта конфигурация имеет внутреннюю цикличность, с каждым последующим стандартным анализом. начиная с предыдущего часа бега.Исключением является стандарт 19Z. Цикл анализа, который принимает начальные условия из расширенного анализа. ниже. Стандартный анализ также создает файлы перезапуска каждый час, которые используется для инициализации моделирования краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Данные о метеорологическом воздействии берутся из MRMS Продукты осадков, наблюдаемые только с помощью радара, вместе с RAP и HRRR ближнего действия, в то время как гидрометрические наблюдения ассимилируются из Геологической службы США.

Стандартный анализ и ассимиляция разомкнутого контура

Идентичен приведенной выше конфигурации стандартного анализа и усвоения, но без ассимиляция данных USGS, USACE и RFC о речных потоках. Эта конфигурация инициализирует среднесрочный прогноз Open Loop.

Расширенный анализ и усвоение

Конфигурация расширенного анализа и ассимиляции запускается один раз в день и производит анализ текущего стока и других поверхностных и приповерхностных гидрологические штаты на прилегающих территориях США (CONUS).Эта конфигурация внутренне зацикливается, при этом каждый последующий расширенный анализ начинается с пробег предыдущего дня. Эта конфигурация также создает файлы перезапуска, которые используется для инициализации моделирования стандартного анализа 19Z. Метеорологическое воздействие данные взяты из национальной мозаики Stage IV данных об осадках RFC MPE. наряду с данными RAP и HRRR ближнего действия.

Расширенный анализ разомкнутого цикла и ассимиляция

Идентичен приведенной выше конфигурации расширенного анализа и ассимиляции, но без ассимиляция данных USGS, USACE и RFC о речных потоках.Эта конфигурация инициализирует моделирование анализа разомкнутого контура 19Z.

Долгосрочный анализ и усвоение

Конфигурация долгосрочного анализа и ассимиляции циклически повторяется каждый час. производит в режиме реального времени анализ текущего стока и других поверхностных и приповерхностные гидрологические штаты на территории Соединенных Штатов (CONUS), используя данные об осадках более высокого качества, чем те, которые доступны для стандартного анализа и усвоения.Эта конфигурация имеет внутреннюю цикличность, с каждым последующим анализом дальнего действия Стандартный анализ начиная с предыдущего часа бега. Долгосрочный анализ также создает файлы перезапуска, которые используются для инициализации моделирования долгосрочного прогноза. Как и конфигурация дальнего радиуса действия, он использует упрощенный набор физических параметров по сравнению со стандартным и расширенным анализом. Данные о метеорологическом воздействии взяты из MRMS с поправкой на манометр и только с радара. наблюдаемые продукты осадков вместе с RAP и HRRR ближнего действия, в то время как гидрометрические наблюдения ассимилируются из Геологической службы США.

Долгосрочный анализ разомкнутого контура и усвоение

Идентичен приведенной выше конфигурации долгосрочного анализа и ассимиляции, но без ассимиляции данных о речных потоках Геологической службы США.

Гавайи Анализ и ассимиляция

Конфигурация Hawaii Analysis and Assimilation циклически повторяется каждый час и выдает анализ в режиме реального времени текущего стока и других поверхностных и приповерхностных гидрологические штаты на Гавайях.Эта конфигурация внутренне циклическая, с каждым последующим анализом Hawaii, начиная с предыдущего часа. Hawaii Analysis также создает файлы перезапуска каждый час, которые используются для инициализации моделирование краткосрочного прогноза на Гавайях. Данные о метеорологическом воздействии взяты из модель NAM-NEST NWP, в то время как наблюдения гидрометра ассимилируются из данных Геологической службы США.

Анализ и ассимиляция без обратной связи на Гавайях

Идентичен приведенной выше конфигурации анализа и ассимиляции Гавайев, но без ассимиляция данных USGS о речных потоках.Эта конфигурация инициализирует Open Петля Гавайи Краткосрочный прогноз.

Пуэрто-Рико / USVI Анализ и усвоение

Конфигурация анализа и ассимиляции Пуэрто-Рико работает ежечасно и выдает отчет в реальном времени. анализ текущего речного стока и других поверхностных и приповерхностных гидрологических состояний на домен Пуэрто-Рико. Эта конфигурация внутренне циклична, с каждым последующим Пуэрто-Рико. Анализ, начиная с предыдущего часа бега.Пуэрто-анализ также создает файлы перезапуска. каждый час, которые используются для инициализации моделирования прогноза Пуэрто-ближнего радиуса действия. метеорологический данные о нагнетании берутся из моделей ЧПП NAM-NEST и HIRES WRF-ARW, в то время как наблюдения усваиваются из Геологической службы США.

Пуэрто-Рико / USVI Анализ и ассимиляция разомкнутого контура

Идентичен приведенной выше конфигурации анализа и ассимиляции Пуэрто-Рико, но без ассимиляция данных USGS о речном стоке.Эта конфигурация инициализирует разомкнутый цикл. Пуэрто-Рико Краткосрочный прогноз.

Конфигурации прогноза:

Короткая дальность

На основе метеорологических данных из моделей HRRR и RAP, Конфигурация краткосрочного прогноза циклически повторяется ежечасно и выдает ежечасные детерминированные прогнозы речного стока и гидрологического состояния до 18 часов.Модель инициализируется файлом перезапуска из конфигурации анализа и усвоения и не включается циклически. свои собственные состояния.

Средний диапазон

Конфигурация среднего прогноза выполняется четыре раза в день, принудительно с выходом модели GFS. Член 1 продлевается до 10 дней, в то время как члены 2-7 удлиняются до 8,5 дней. Эта конфигурация производит 3-часовой детерминированный вывод и инициализируется файлом перезапуска из Конфигурация анализа и усвоения.

Дальний радиус действия

Долгосрочный прогноз повторяется четыре раза в день (т. е. каждые 6 часов). и производит ежедневный прогноз ансамбля из 16 человек на 30 дней. Есть 4 ансамбля членов в каждом цикле этой конфигурации прогноза, каждый вынужденный с другим членом прогноза CFS. Он производит 6-часовой поток и ежедневный выход земной поверхности, и, как и в случае других конфигураций прогноза, инициализируется общим файлом перезапуска из Анализа и Ассимиляционная конфигурация.

Гавайи ближнего действия

На основе метеорологических данных модели NAM-NEST, Hawaii Short Range Конфигурация прогноза циклически повторяется четыре раза в день и создает ежечасные детерминированные прогнозы. речного стока и гидрологического состояния до 60 часов. Модель инициализируется с помощью файл перезапуска из конфигурации Hawaii Analysis and Assimilation и делает не зацикливается на своих состояниях.

Hawaii Short Range Open Loop

Конфигурация детерминистического прогноза ближнего действия на Гавайях с разомкнутым контуром выполняется два раза. раз в день, используя ту же форсировку, что и стандартная конфигурация Hawaii Short-Range, но используя начальные условия из Гавайского анализа и ассимиляции разомкнутого контура.

Пуэрто-Рико / USVI ближнего действия

Используя метеорологические данные моделей NAM-NEST и HIRES WRF-ARW, Пуэрто-Рико Конфигурация краткосрочного прогноза циклически повторяется два раза в день и ежечасно выдает детерминированные прогнозы. прогнозы речного стока и гидрологического состояния до 48 часов.Модель инициализирована с файлом перезапуска из конфигурации анализа и ассимиляции Пуэрто-Рико и не не зацикливается на своих состояниях.

Пуэрто-Рико / USVI ближнего действия без обратной связи

Конфигурация детерминированного прогноза ближнего действия с разомкнутым контуром для Пуэрто-Рико выполняется два раза. раз в день, используя ту же форсировку, что и стандартная конфигурация ближнего радиуса действия Пуэрто-Рико, но рисование начальных условий из анализа и ассимиляции разомкнутого цикла Пуэрто-Рико.

Выход:

1. NetCDF с координатной сеткой 1 км (переменные поверхности земли и воздействие)
2. NetCDF с сеткой 250 м (глубина воды в пруду и глубина до насыщения почвы)
3. NetCDF точечного типа (переменные маршрутизации потока и резервуара)

Два типа файлов с сеткой используются для двух отдельных прямоугольных домены, 1) КОНУС+ (примерно от 19 до 58 северной широты) и 2) Гавайские острова, в то время как точечный тип файла NetCDF используется для CONUS (включая прилегающие гидрологически способствующие районы) и Гавайские острова.

Содержимое выходного файла:

Полную разбивку содержимого выходного файла можно найти здесь.

Просмотр вывода:

Результаты Национальной водной модели в настоящее время визуализируются на этом веб-сайте с использованием экспериментального интерактивная карта и экспериментальный просмотрщик изображений.

Загрузка Вывод:

Полный набор выходных данных NWM и подмножество форсирующих файлы доступны в архиве операционных моделей NOAA и Система распределения (NOMADS) и Национальные центры экологического прогнозирования (NCEP) FTP-сервер по следующим ссылкам:

Большинство выходных файлов NWM NetCDF можно просматривать напрямую с помощью стандартных утилит визуализации NetCDF.Исключением являются файлы вывода канала, содержащие потоковый поток и другие переменные, представляющие процессы на участках русла реки. Для поддержки визуализации этих переменных широта и координаты долготы центра тяжести каждого участка доступны в отдельном документе ESRI. файловая база геоданных (gdb), вне выходных данных NWM. Файл gdb можно использовать во многих распространенных ГИС. программные утилиты для прикрепления координат к данным. Файл gdb доступен здесь.

NCEP призывает всех пользователей обеспечить гибкость своих декодеров. и способны адекватно обрабатывать изменения в порядке содержания и также любые изменения объема, которые могут быть предстоящими. Эти элементы может измениться с будущими реализациями модели NCEP. НЦЭП сделает при каждой попытке предупредить пользователей об этих изменениях до любых реализаций.

Чтобы загрузить документ с описанием продукта National Water Model, нажмите здесь.

Информация о параметрах

Подмножество файлов параметров модели, используемых операционной реализацией NWM доступен. Для просмотра описания доступных файлов нажмите здесь. Чтобы загрузить tar-файл доступных файлов параметров, нажмите здесь.

Контактная информация

Модель управления ливневыми стоками (SWMM)

На этой странице

используется во всем мире для планирования, анализа и проектирования, связанных с ливневыми стоками, комбинированными и бытовыми канализационными коллекторами и другими дренажными системами. Его можно использовать для оценки стратегий управления ливневыми стоками в «серой» инфраструктуре, такой как трубы и ливневые стоки, и это полезный инструмент для создания экономичных гибридных решений по управлению ливневыми стоками «зеленый/серый».SWMM был разработан, чтобы помочь поддержать местные, государственные и национальные цели управления ливневыми стоками, чтобы уменьшить сток за счет инфильтрации и удержания, а также помочь уменьшить сбросы, которые вызывают повреждение водоемов.

Программное обеспечение, совместимость и документы

SWMM — это настольная программа для Windows. Это общедоступное программное обеспечение с открытым исходным кодом, бесплатное для использования во всем мире. SWMM 5 был создан в результате совместной разработки с CDM, Inc., глобальной консалтинговой, инженерной, строительной и операционной фирмой.

Программное обеспечение

Исходные коды и исправления ошибок

Руководства и руководства

Прочие документы

Возможности

SWMM используется для однократного или долгосрочного моделирования количества и качества стока воды в основном в городских районах, хотя существует также множество приложений, которые можно использовать для дренажных систем в негородских районах.SWMM предоставляет интегрированную среду для редактирования входных данных изучаемой области, запуска гидрологических и гидравлических моделей и моделирования качества воды, а также для просмотра результатов в различных форматах. К ним относятся карты водосборных площадей и транспортной системы с цветовой кодировкой, графики и таблицы временных рядов, графики профилей и статистический частотный анализ.

SWMM содержит гибкий набор возможностей гидравлического моделирования, используемых для маршрутизации стоков и внешних притоков через сеть дренажных систем, состоящую из труб, каналов, хранилищ/очистных сооружений и отводных сооружений.К ним относятся возможность делать следующее:

• Обработка дренажных сетей неограниченного размера.
• Используйте широкий спектр стандартных закрытых и открытых форм каналов, а также естественные каналы.
• Специальные элементы моделей, такие как уличные водостоки, блоки хранения/очистки, делители потока, насосы, водосливы и дроссельные заслонки
• Применение внешних потоков и входных данных качества воды из поверхностного стока, притока грунтовых вод, инфильтрации/притока, зависящей от осадков, санитарного стока в сухую погоду и определяемых пользователем притоков.
• Используйте либо кинематический волновой, либо полностью динамический волновой метод маршрутизации потока.
• Моделирование различных режимов потока, таких как подпор, подпитка, обратный поток и поверхностное запруживание. применять определяемые пользователем правила динамического управления для имитации работы насосов, отверстий диафрагм и уровней гребня водослива.

SWMM учитывает различные гидрологические процессы, вызывающие сток с городских территорий, в том числе следующие:

• Сокращение стока за счет методов «зеленой» инфраструктуры.
• Изменяющиеся во времени осадки (осадки) и испарение стоячей поверхностной воды.
• Накопление и таяние снега.
• Улавливание осадков из депрессионного хранилища.
• Инфильтрация осадков в ненасыщенные слои почвы.
• Проникновение инфильтрированной воды в слои подземных вод Переток между подземными водами и дренажной системой.
• Нелинейная трасса водохранилища сухопутного стока.

Пространственная изменчивость всех этих процессов достигается путем деления изучаемой территории на совокупность более мелких однородных водосборных площадей.Каждая из областей содержит свою долю проницаемых и непроницаемых подобластей. Сухопутный сток может быть направлен между участками, между участками водосбора или между точками входа в дренажную систему.

SWMM может оценить производство загрязняющих веществ, связанных с ливневыми стоками. Следующие процессы могут быть смоделированы для любого количества определяемых пользователем составляющих качества воды:

• Накопление загрязняющих веществ в сухую погоду при различных видах землепользования.
• Смыв загрязняющих веществ с конкретных землепользований во время штормов.
• Прямой вклад дождевых осадков. Уменьшение засушливой погоды за счет уборки улиц.
• Снижение смывающей нагрузки благодаря передовым методам управления (BMP).
• Ввод санитарных притоков в сухую погоду и указанных пользователем внешних притоков в любой точке дренажной системы.
• Отвод компонентов качества воды через дренажную систему.
• Снижение концентрации компонентов за счет очистки в хранилищах или за счет естественных процессов в трубах и каналах.

SWMM включает в себя программную утилиту, которая позволяет включать в моделирование прогнозы будущих изменений климата. Инструмент корректировки климата SWMM (SWMM-CAT) предоставляет набор корректировок для конкретных мест, полученных из моделей глобального изменения климата Всемирной программы исследований климата. SWMM-CAT принимает ежемесячные поправочные коэффициенты для переменных, связанных с климатом, которые могут отражать потенциальное воздействие будущих изменений климата.

Приложения

Типичные области применения SWMM:

• Проектирование и расчет компонентов дренажной системы для борьбы с наводнениями.
• Определение размеров мест содержания под стражей и их приспособлений для борьбы с наводнениями и защиты качества воды.
• Картографирование пойм с естественными каналами — SWMM 5 — это одобренная FEMA модель для исследований Национальной программы страхования от наводнений.
• Разработка стратегий управления для минимизации переливов комбинированной канализации.
• Оценка воздействия притока и инфильтрации на переливы канализационных коллекторов.
• Создание нагрузок загрязняющих веществ из неточечных источников для распределения нагрузки по отходам.
• Контроль стока на объекте с использованием методов зеленой инфраструктуры в качестве средств контроля низкого LID.
• Оценка эффективности передовых методов управления и разработки с низким уровнем воздействия для снижения нагрузки загрязняющими веществами в сырую погоду.

Зеленая инфраструктура в качестве элементов управления LID

SWMM позволяет инженерам и планировщикам представлять комбинации методов зеленой инфраструктуры в качестве средств контроля развития с низким уровнем воздействия (LID), чтобы определить их эффективность в управлении стоком. Некоторые из этих методов также могут обеспечить значительное сокращение выбросов загрязняющих веществ.

Связанные ресурсы

Техническая поддержка

• Вопросы или комментарии: свяжитесь с нами по поводу SWMM
• Список пользователей SWMM, созданный Университетом Гвельфа, позволяет подписчикам задавать вопросы и обмениваться информацией. Чтобы подписаться, отправьте сообщение электронной почты со словами « subscribe swmm-users» в строке темы и своим именем в теле письма. Электронная почта для подписки: [email protected]

Моделирование воды с помощью жестких неполяризуемых моделей: общая перспектива

За последние сорок лет было выполнено множество компьютерных симуляций воды с использованием жестких неполяризуемых моделей.Поскольку эти модели приближенно описывают взаимодействие с водой, очевидно, что они не могут воспроизвести все свойства воды. К настоящему времени определены многие свойства таких моделей, и представляется полезным обобщить некоторые из этих результатов и дать критический обзор успехов и неудач. В этой статье предлагается тест, в котором учитываются 17 свойств воды, от пара и жидкости до твердой фазы, для оценки производительности модели воды.Определенное количество баллов от нуля (плохое согласие) до десяти (хорошее согласие) дается за предсказания каждой модели и свойства. Мы применили тест к пяти жестким неполяризуемым моделям, TIP3P, TIP5P, TIP4P, SPC/E и TIP4P/2005, получив средний балл 2,7, 3,7, 4,7, 5,1 и 7,2 соответственно. Таким образом, хотя ни одна модель не воспроизводит все свойства, некоторые модели работают лучше, чем другие. Ясно, что существуют ограничения для жестких неполяризуемых моделей. Пренебрежение поляризуемостью препятствует точному описанию вириальных коэффициентов, давлений паров, критического давления и диэлектрической проницаемости.Пренебрежение ядерными квантовыми эффектами не позволяет точно описать структуру, свойства воды при температуре ниже 120 К и теплоемкость. Вполне вероятно, что для жестких неполяризуемых моделей невозможно увеличить балл в предлагаемом здесь тесте выше 7,6. Чтобы приблизиться к эксперименту, абсолютно необходимо включить поляризационные и ядерные квантовые эффекты, хотя следует ожидать существенного увеличения компьютерного времени. Предлагаемый здесь тест, являющийся количественным и выбирающим свойства всех фаз воды, может быть полезен в будущем для определения прогресса в моделировании воды.

Национальная водная модель | U.S. Climate Resilience Toolkit

Национальная модель водных ресурсов (NWM) — это новый инструмент, который моделирует и прогнозирует движение воды в реках и ручьях страны. Работая на мощном суперкомпьютере Cray XC40 NOAA, NWM использует данные более чем 8000 датчиков Геологической службы США для моделирования условий в 2,7 миллиона мест на территории Соединенных Штатов. Модель генерирует ежечасные прогнозы для всей речной сети, включая прогнозы влажности почвы, поверхностного стока, водного эквивалента снега и других параметров с высоким разрешением.

NWM работает в четырех конфигурациях:

• Анализ и усвоение дает представление о текущих гидрологических условиях
• Short-Range производит ежечасные прогнозы речного стока и гидрологического состояния на срок до 15 часов
• Средняя дальность выдает 3-часовые прогнозы на 10 дней
• Long-Range генерирует ансамблевые прогнозы на 30 дней.

NWM расширяет возможности Национальной метеорологической службы по предоставлению услуг по поддержке принятия решений на основе воздействий по всей стране, предоставляя информацию и рекомендации по водным ресурсам «на уровне улиц» (например,g., карты паводков), а также служат основой для дополнительных услуг водоснабжения частного сектора. На начальном этапе модель будет полезна при прогнозировании быстроразвивающихся паводков в верховьях и предоставит информацию о прогнозах воды для многих районов, которые еще не были охвачены. По мере развития модели она будет расширяться и включать прогнозы качества воды. NWM также улучшает способность NOAA удовлетворять потребности своих заинтересованных сторон (например, руководителей аварийных служб, операторов водохранилищ, управляющих поймами, фермеров и т. д.) с помощью более точной, подробной, регулярной и расширенной информации о воде.

NWM является краеугольным камнем новой водной инициативы NOAA, разработанной для обеспечения более тесно интегрированных возможностей прогнозирования воды для повышения устойчивости к водным рискам. NOAA стремится создать Интегрированное прогнозирование водных ресурсов, чтобы предоставить набор более целостных продуктов для разведки водных ресурсов, чтобы помочь сообществам и отраслям принимать более обоснованные решения об управлении водными ресурсами и о том, как подготовиться к экстремальным водным явлениям и реагировать на них.

Модель регулируемого прибрежного водного кодекса

Модель регулируемого прибрежного водного кодекса предоставляет полный, комплексная и хорошо интегрированная статутная схема создания или усовершенствования регулируемая прибрежная система водного права, способная заниматься управлением водными ресурсами проблемы двадцать первого века.Настоящий Стандарт касается распределения воды для конкретных целей и координации процессов водораспределения с процессы регулирования качества воды, а также вопросы сохранения воды и трансграничное управление водными ресурсами. Этот стандарт: обеспечивает политику заявления, которые в общих чертах описывают цели управляющего Государственного агентства и суды должны добиваться введения Кодекса в действие; обеспечивает основные определения для Кодекса; касается вод, подлежащих выделению, и необходимости освобождать определенные воды от выделения; описывает эффективную реализацию система регулирования в государстве, действующем в рамках традиции прибрежного общего права права; обеспечивает процедуры и стандарты для реализации обязательного разрешения требование, администрируемое Государственным агентством; определяет объем прав на воду через условия разрешений, которые должны быть установлены Государственным агентством и полномочия Агентства по устранению нехватки воды и чрезвычайных ситуаций с водой; адреса межгосударственные водные проблемы путем создания процессов достижения баланса между интересы экспортирующего государства и продвижение интересов импортирующего штат; и рассматривает водосбережение и вопросы основных полномочий и ответственность за управление атмосферными водами.

Это название недоступно для скачивания по главам.

Национальная водная модель

Национальная модель водных ресурсов (NWM) представляет собой гидрологическую модель высокого разрешения, которая позволяет прогнозировать и моделировать течение рек и ручьев на всей территории Соединенных Штатов.Новая Национальная водная модель улучшает способность Национальной метеорологической службы предоставлять услуги по поддержке принятия решений на основе воздействия по всей стране, а также служит основой для дополнительных услуг в области водоснабжения в частном секторе. Используя математические представления, NWM моделирует круговорот воды, а также объясняет, как все процессы сочетаются друг с другом. Это сложное представление физических процессов, таких как таяние снега, инфильтрация и движение воды через слои почвы, значительно варьируется в зависимости от конкретных факторов.Некоторыми из них будут меняющиеся высоты, почвы, типы растительности. Кроме того, крайняя изменчивость осадков на коротких расстояниях и во времени может привести к очень быстрому изменению реакции рек и ручьев.

NWM дополняет существующее гидрологическое моделирование, которое выполняется в упрощенной форме примерно для 4000 мест в КОНУСе (континентальная часть США), предоставляя информацию в очень точном пространственном и временном масштабе в этих местах, а также для мест, которые не есть традиционный речной прогноз.

Роль УБЯ

NWM в настоящее время широко не используется или недоступен. Чтобы противостоять этому, лаборатория гидроинформатики BYU создает приложение HydroServer. Это приложение позволит пользователям легко управлять данными из более чем 4 миллионов ручьев и рек, отслеживаемых Национальной метеорологической службой. Цель BYU — сделать NWM быстро доступным для всех, кому нужны данные о речных потоках.

Полезные ссылки

Цитаты

Souffront Alcantara, Michael A; Кроули, Шон; Стили, Майкл Дж.