Гидрохимическая динамика речного потока по результатам нейросетевого анализа

Олег Моисеевич Розенталь; Владислав Харитонович Федотов

doi:10.17308/geo/1609-0683/2026/1/124-131

Authors

Oleg M. Rosenthal Institute of Water Problems
Vladislav Kh. Fedotov Chuvash State University named after I. N. Ulyanov

DOI:

https://doi.org/10.17308/geo/1609-0683/2026/1/124-131

Keywords:

water quality, hydrochemical dynamics, river flow, artifical neural networks

Abstract

The purpose is to analyze the impact of water consumption on its quality characteristics. Materials and methods. The materials are the results of monthly monitoring of water consumption in the Iset River and its quality. Methods are the apparatus of artificial neural networks. Results and discussion. It turned out that the infl uence of water consumption on its quality characteristics has a statistical nature and is very signifi cant for a number of substances, and often changes its sign from positive to negative. It is suggested that this eff ect is due to nonlinear processes occurring in a turbulent water-ecological system located far from thermodynamic equilibrium. Conclusions. Taking into account the discovered effect is of great practical importance when making water management decisions, such as the choice of water treatment systems and the design of reproduction of aquaculture objects.

Author Biographies

Oleg M. Rosenthal, Institute of Water Problems

Dr. Sci. (Engin.), Professor, Chief Researcher
Vladislav Kh. Fedotov, Chuvash State University named after I. N. Ulyanov

Cand. Sci. (Chem.), Assoc. Prof. at the Department of Information Systems

References

Вентцель Е. С. Теория вероятностей. Москва: КноРус, 2010. 658 с.

Данилов-Данильян В. И., Розенталь О. М. Закономерности гидрохимической динамики в двумерном турбулентном потоке природной воды // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2023, т. 512, № 1, с. 143-149.

Долгоносов Б. М., Корчагин К.А. Статистическая оценка взаимосвязи расхода воды в реке и мутности воды в водозаборных сооружениях // Водные ресурсы, 2005, т. 32, № 2, c. 196-204.

Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. Москва: УРСС, 2019. 286 с.

Прожорина Т. И., Куролап С. А., Каверина Н. В. Гидрохимия речных вод Воронежской городской агломерации // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология, 2020, № 3, с. 78-85.

РД 52.24.309-2016 Организация и проведение режимных наблюдений за состоянием и загрязнением поверхностных вод суши.

Родникова М. Н. Об упругости пространственной сетки водородных связей в жидкостях и растворах. Структурная самоорганизация в растворах и на границе фаз. Москва: ЛКИ, 2008, c. 151-198.

Розенталь О. М., Федотов В. Х. Нейросетевой анализ как метод водно-экологического регулирования // Водные ресурсы, 2023, т. 50, № 3, c. 1-12.

Чашечкин Ю. Д., Розенталь О. М. Структура речного потока и ее влияние на распределение загрязняющего воду вещества // Водные ресурсы, 2019, т. 46, № 6, с. 582-591.

Boffetta G., Ecke R.E. Two-Dimensional Turbulence // Annu. Rev. Fluid Mech., 2012, vol. 44, no. 1, pp. 427-451.

Kirchner J.W., Feng X. H., Neal C., Robson A.J. The fine structure of water-quality dynamics: the (high-frequency) wave of the future // Hydrological Processes, 2004, no. 18, pp. 1353-1359.

McClave J. T., Sincich T. Statistics. Pearson Education Inc., 2020. 896 p.

Nilsson A., Pettersson L. G. M. Perspective on the structure of liquid water // Chemical Physics, 2011, vol. 389, no. 1-3, pp. 1-34.

Wilby R., Gilbert J. Hydrological and hydrochemical dynamics. In: scientific collection of works «The Fluvial Hydrosystems». Chapman & Hall Ltd: 1996. pp. 37-67.