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Mehrdimensionale Simulationen der Gewässergüte in Ästuaren
- Aufbau und Überprüfung
1. Einführung Gütesimulation als Beratungsleistung
2. Systemaufbau
3. Überprüfung Approximationsgüte
4. Ausblick + Resümee
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Sauerstoffbilanz
O2
heterotrophe Bakterien, Nitrifikanten
Phytoplankton Kiesel-, Grün- und Blau-Algen
POC/DOC ZooplanktonRotatorien
Muscheln
NH4, NO2, NO3, P, Si gelöste Mährstoffe
organischer Kohlenstoff
16 Module70 planktische Konzentrationen
100 Empirische Parameter
Gasaustausch
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große Gebiete
lange Zeiträume
viele Kalibrierläufe
Herausforderung für die Hydroinformatik
Nutzung von
Gewässergüte-Simulationen
durch kleinen Kreis von Experten
Implementierung, Kopplung und Anpassung vorhandener
Modelle und Module
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Kopplung (Software)
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offline Speicherung
Bahnlinien Rückverfolgung ELM
Kopplung (Numerik)
fractional step Algorithmus
Gewässergüte-Simulation, software T-QSim
Strömungssimulation, hydraulischer Treiber, software casu, SELFE ... Turbulenz
Modell
Gasaustausch:
Q = f ( Partialdruckdifferenz, Sohlschubspannung, Wassertiefe, Gerinnebreite, Wind)
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Gewinn durch offline-KopplungLaufzeiten mit und ohne Transportdateien einlesen/ausgeben
casu mit offline-Ausgabe 137s Rechnung für 10800s Strömungcasu ohne offline-Ausgabe 128s Rechnung für 10800s Strömung
QSim-2D mit offline-Einlesen 64s Rechnung für 10800s GüteQSim-2D ohne offline-Einlesen 52s Rechnung für 10800s Güte
1 Gütesimulation bei vorliegender Strömungssimulation:64s offline <-> 180s online
2 Strömungsimulationen + 20 Gütesimulationen (projekttypische Arbeitsmenge)1554s offline <-> 3600s online
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Rechenzeiten für einen Jahresgang im Elbe-Ästuar mit ca. 50 000 Knoten (2D)
~ 5 Tage Strömung
~ 13 Stunden Güte
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c(m)=ini(m)do i = 1 , nt c(m)=c(m)*mue(m)*deltatend doprint*,c(m)
Simulations-Software
Natur
numerischer Algorithmus
ttcccttc jmjMjjm )(...)( ,,,1,
Gleichungs-System
mMm ccctc
)...( 1
3 Stufen der Modellierung
Modellierungs-Annahmen
numerische Näherung
Programmierung
Messungen
Vergleich
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Tabelle Testschemata
Isolationstechnik
Modul .
Keine Rück-wirkung
Isolation mittels 2 Testfällen
Abschalten Test-umgebung
Temperaturbaustein x
Zehrung organischer Kohlenstoff
x
Sauerstoffbilanz Gasaustausch x
Nährstoffe N, P, Si x
ph-Wert x
Wie lässt sich erproben, ob ein Modul im Gesamtkontext richtig implementiert ist ?
1.) Analytische Lösung des Moduls2.) Möglichkeit den Beitrag des Moduls zu isolieren
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100 m
)()( tcAttc jiji
Advektions-Matrix Aenthält die Wichtungsfaktorenfür die Interpolation um den Bahnlinenursprung
Advektions-Matrix Aist unabhängig vom Konzentrationsfeld !
Euler-Lagrange-MethodeTransportinformationen
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)()(
)()(
tctc
Fh
FhA
tMttM
j
j
jj
iiiij
a posteriori Fehlerschätzer: Massenbilanzverhältnis (an jedem Knoten)weitergegebene Masse / ursprünglich vorhandene Masse
massbalance factor
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10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
02.Jul 09.Jul 16.Jul 23.Jul 30.Jul
Tem
pera
tur i
n G
rad
Cel
sius
Zeit im Jahr 2010
Elbe-Aestuar Temperaturen ; Ergebnisse Simulation Tonne D1 km 643,0
Simu. ErprobungsbeginnSimu. Korr. Codierung
Simu. Korr. AlgorithmusMessung
Modellerprobung Vergleich mit Mesungen
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100 m
jjij
jjjij
i hA
chAc
Verfahrensverbesserung Advektion:
tiefengewichtete Interpolation um den Strombahnursprung
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-2
-1
0
1
2
WS
P
Verfahrensverbesserung wird im a-posteriori Fehlerschätzer angezeigt
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dvtx
Elder
num
93.5/2
.
maximal mögliche numerische Diffusion / empirischer Ansatz Diffusion (2D)
a posteriori Fehlerschätzer numerische Diffusion
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Ausblick
Tracerversuche Diffusionsmodellierung + numerische Diffusion
Parallelisierung
Gasaustausch (Messung + Modellierung)
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vom Einzel-Entwickler
zum Komponentenentwickler und/oder Systemintegrator
Institutsübergreifende Entwicklung und Anwendung
von numerischen Modellen organisiert in
open-source-communities.
Trends
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Resümee
Systemaufbau:
lauffähiges Testsystem seit Anfang 2014
Einsparungen beim Entwicklungsaufwand realisiert
Laufzeitvorteile durch offline-Kopplung
Laufzeiten für Gütemodellierung praktikabel
Überprüfung Approximationsgüte
Testschemata zur Überprüfung der Implementierung im Einsatz
a-posteriori Fehlerschätzer geben wertvolle Einblicke in den Näherungsalgorithmus