HgIS

Správa a analýza dat o životním prostředí
Environmental data management and analysis

Uživatelské nástroje

Nástroje pro tento web


cs:casestudies

Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

Odkaz na výstup diff

Obě strany předchozí revize Předchozí verze
Následující verze
Předchozí verze
cs:casestudies [2019-06-14]
Kamil Nešetřil [Případové studie]
cs:casestudies [2019-06-15] (aktuální)
Kamil Nešetřil [Použitá literatura]
Řádek 1: Řádek 1:
 +~~NOTRANS~~
 ====== Případové studie ====== ====== Případové studie ======
 +<WRAP box>Tato kapitola je součástí práce **[[cs:​simplealt|]]**</​WRAP>​
 Využití alternativních jednoduchých modelů je demonstrováno na případových studiích. Případové studie jsou v terénním měřítku a jsou sadou jednoduchých modelů, či srovnáním jednoduchého modelu s\_modelem komplexním. Případové studie byly zpracovány většinou s\_malým množstvím adekvátních dat, a umožňují tak testovat „hloubku naší neznalosti“ – epistemologickou nejistotu. Vzhledem k tomu, že modely jsou často prediktivní a není nedostatek dat pro srovnání s\_výsledky modelu, jednotlivé modely nejsou mezi sebou srovnávány matematickými a statistickými metodami, ale nejistotu vyjadřují víceméně rozmezím hodnot. Modely byly většinou sestaveny pro analýzu rizika v rámci komerčních zakázek. Tabulka 7 aplikuje [[simplealt#​formulace_zvoleneho_pristupu|Klasifikaci využití modelů]] na případové studie. Využití alternativních jednoduchých modelů je demonstrováno na případových studiích. Případové studie jsou v terénním měřítku a jsou sadou jednoduchých modelů, či srovnáním jednoduchého modelu s\_modelem komplexním. Případové studie byly zpracovány většinou s\_malým množstvím adekvátních dat, a umožňují tak testovat „hloubku naší neznalosti“ – epistemologickou nejistotu. Vzhledem k tomu, že modely jsou často prediktivní a není nedostatek dat pro srovnání s\_výsledky modelu, jednotlivé modely nejsou mezi sebou srovnávány matematickými a statistickými metodami, ale nejistotu vyjadřují víceméně rozmezím hodnot. Modely byly většinou sestaveny pro analýzu rizika v rámci komerčních zakázek. Tabulka 7 aplikuje [[simplealt#​formulace_zvoleneho_pristupu|Klasifikaci využití modelů]] na případové studie.
  
 Tabulka 7: Aplikace Klasifikace využití modelů na případové studie Tabulka 7: Aplikace Klasifikace využití modelů na případové studie
  
-^Kapitola ^^2.1 ^2.2 ^2.3 ^2.4 ^2.5 ^ +^Různé ^Lokalita ^[[cs:​casestudies#​ekvifinalita_interakce_povrchove_a_podzemni_vody|Smědá]] ^[[cs:​casestudies#​srovnani_jednoducheho_a_komplexniho_modelu_ovlivneni_podzemnich_vod_jezem|Jez]] ^[[cs:​casestudies#​kombinace_principialne_odlisnych_modelu_model_delky_kontaminacniho_mraku_a_dovoleneho_cerpani|Luštěnice]] ^[[cs:​casestudies#​transport_ropnych_uhlovodiku|Vikýř]]. ^[[cs:​casestudies#​transport_chlorovanych_uhlovodiku_advekcni_a_bilancni_model|Hořice]] ^ 
-^Různé ^Lokalita ^Smědá ^Jez ^Luštěnice ^Vikýř. ^Hořice ^AQUATEST a.s.+|Interpretační model ||  ✔  | | |  ✔  |  ✔  | 
 +|Testování hypotéz ||  ✔  | | | |  ✔  |
 |Vztah model událost (jev) |Proof of concept | | | | | | |Vztah model událost (jev) |Proof of concept | | | | | |
 | ::: |Inverzní model |  ✔  | | |  ✔  | | | ::: |Inverzní model |  ✔  | | |  ✔  | |
Řádek 17: Řádek 20:
   
 Předkládané případové studie řeší běžné hydrogeologické úlohy s\_běžným (tj. malým) množstvím dat za běžných časových podmínek pro zpracování modelu. Jedinečný je však tvůrčí přístup k řešení, který je zasazen do teoretického rámce (kapitola 1). Všechny případové studie byly zpracovány samostatně autorem předkládané práce. V textu této práce není vždy uváděno umístění lokalit ani konkrétní číselné výsledky. Předkládané případové studie řeší běžné hydrogeologické úlohy s\_běžným (tj. malým) množstvím dat za běžných časových podmínek pro zpracování modelu. Jedinečný je však tvůrčí přístup k řešení, který je zasazen do teoretického rámce (kapitola 1). Všechny případové studie byly zpracovány samostatně autorem předkládané práce. V textu této práce není vždy uváděno umístění lokalit ani konkrétní číselné výsledky.
- 
 ===== Ekvifinalita – interakce povrchové a podzemní vody ===== ===== Ekvifinalita – interakce povrchové a podzemní vody =====
-//První studie je pravděpodobně nejnázornější aplikace principu ekvifinality a testování hypotéz ze všech případových studií (Skořepa et al. 2009). Nejedná se totiž o predikce, ale o vysvětlení pozorovaného stavu.//+První studie je pravděpodobně nejnázornější aplikace principu ekvifinality a testování hypotéz ze všech případových studií (Skořepa et al. 2009). Nejedná se totiž o predikce, ale o vysvětlení pozorovaného stavu.
  
 V toku Smědá ve Frýdlantském výběžku dochází ke ztrátám průtoku (m<​sup>​3</​sup>/​s). Za léta 1995–2008 byla ve 24 měsících (40\_% ztrátových měsíců) ztráta statisticky významná (větší než 10\_%). Mezi stanicí ČHMÚ Višňová a Předlánce (tj. v\_mezipovodí I) se projevovala ztráta výjimečně,​ ale mezi stanicemi Předlánce a Ostrožno (tj. v\_mezipovodí II) se ztráta projevovala za posledních 9 let ve 40\_% sledovaných měsíců. Průměrná ztráta (pokud se projeví) je v\_mezipovodí II cca 240\_l/s. Ztráta se projevuje zejména při nízkých průtocích. Ke ztrátě může docházet i v měsících,​ kdy po směru toku průtok narůstá. Hodnocení totiž nepracuje s\_ostatními přítoky Smědé (drobné vodoteče, povrchový a podpovrchový odtok). V toku Smědá ve Frýdlantském výběžku dochází ke ztrátám průtoku (m<​sup>​3</​sup>/​s). Za léta 1995–2008 byla ve 24 měsících (40\_% ztrátových měsíců) ztráta statisticky významná (větší než 10\_%). Mezi stanicí ČHMÚ Višňová a Předlánce (tj. v\_mezipovodí I) se projevovala ztráta výjimečně,​ ale mezi stanicemi Předlánce a Ostrožno (tj. v\_mezipovodí II) se ztráta projevovala za posledních 9 let ve 40\_% sledovaných měsíců. Průměrná ztráta (pokud se projeví) je v\_mezipovodí II cca 240\_l/s. Ztráta se projevuje zejména při nízkých průtocích. Ke ztrátě může docházet i v měsících,​ kdy po směru toku průtok narůstá. Hodnocení totiž nepracuje s\_ostatními přítoky Smědé (drobné vodoteče, povrchový a podpovrchový odtok).
Řádek 39: Řádek 41:
 K přetoku může taktéž docházet přes tektonické poruchy. Ztráty vody vlivem poruch by vysvětlovaly,​ proč k\_poklesu hladiny podzemní vody dochází na relativně rozsáhlém území a pokles není větší. Tato hypotéza nebyla pro neexistenci relevantních dat vůbec testována matematickým modelem. //Hypotéza přetoku přes diskontinuity tedy nebyla testována a tedy ani vyvrácena.//​ K přetoku může taktéž docházet přes tektonické poruchy. Ztráty vody vlivem poruch by vysvětlovaly,​ proč k\_poklesu hladiny podzemní vody dochází na relativně rozsáhlém území a pokles není větší. Tato hypotéza nebyla pro neexistenci relevantních dat vůbec testována matematickým modelem. //Hypotéza přetoku přes diskontinuity tedy nebyla testována a tedy ani vyvrácena.//​
  
-//Problematika ovlivnění Smědé dolem Turów je velmi obtížná a dále je ztížena nedostatkem relevantních dat. Ve skutečnosti se na ztrátách průtoku Smědé pravděpodobně podílejí všechna uvedená vysvětlení. Matematické modely umožnily maximálně vytěžit existující data a testovat hypotézy o příčině ztrát vodnosti Smědé. Jedna hypotéza byla vyvrácena. U jedné hypotézy byla vypočtena mezní hodnota hydraulické vodivosti pro vyvrácení hypotézy.//+Problematika ovlivnění Smědé dolem Turów je velmi obtížná a dále je ztížena nedostatkem relevantních dat. Ve skutečnosti se na ztrátách průtoku Smědé pravděpodobně podílejí všechna uvedená vysvětlení. Matematické modely umožnily maximálně vytěžit existující data a testovat hypotézy o příčině ztrát vodnosti Smědé. Jedna hypotéza byla vyvrácena. U jedné hypotézy byla vypočtena mezní hodnota hydraulické vodivosti pro vyvrácení hypotézy.
  
 ===== Srovnání jednoduchého a komplexního modelu – ovlivnění podzemních vod jezem ===== ===== Srovnání jednoduchého a komplexního modelu – ovlivnění podzemních vod jezem =====
-//Kvantitativní hodnocení transportu kontaminantů z náplavů Labe při vybudování jezu u Děčína bylo prováděno ve dvou etapách pomocí analytického modelu (Nešetřil 2008c) a 2D vertikálního numerického modelu (Nešetřil 2009a). Jedná se tedy o srovnání jednoduchého a komplexního modelu.//+Kvantitativní hodnocení transportu kontaminantů z náplavů Labe při vybudování jezu u Děčína bylo prováděno ve dvou etapách pomocí analytického modelu (Nešetřil 2008c) a 2D vertikálního numerického modelu (Nešetřil 2009a). Jedná se tedy o srovnání jednoduchého a komplexního modelu.
  
 Zájmové území je tvořeno fluviálními sedimenty Labe a podložními,​ zejm. křídovými horninami (obrázek 13), ze kterých přitéká do kvartéru značné množství vody – cca 45 l/​s/​km<​sup>​2</​sup>​. Cílem prací bylo vymezit možné transportní cesty kontaminantů při napouštění jezu i při jeho provozu a kvantifikovat potenciální ovlivnění kvality podzemní vody. Studie se zabývá šířením kontaminantů obsažených v náplavech Labe, které budou zatopeny v\_důsledku vzdutí jezu. Zájmové území je tvořeno fluviálními sedimenty Labe a podložními,​ zejm. křídovými horninami (obrázek 13), ze kterých přitéká do kvartéru značné množství vody – cca 45 l/​s/​km<​sup>​2</​sup>​. Cílem prací bylo vymezit možné transportní cesty kontaminantů při napouštění jezu i při jeho provozu a kvantifikovat potenciální ovlivnění kvality podzemní vody. Studie se zabývá šířením kontaminantů obsažených v náplavech Labe, které budou zatopeny v\_důsledku vzdutí jezu.
Řádek 55: Řádek 57:
 Modelové řešení průniku kontaminantů do fluviálních sedimentů při zatápění jezu je odvozeno z úvahy, že objem kontaminované vody, která vnikne do kolektoru, je roven objemu suchých pórů, které jsou při zatápění zaplaveny. Takže platí: Modelové řešení průniku kontaminantů do fluviálních sedimentů při zatápění jezu je odvozeno z úvahy, že objem kontaminované vody, která vnikne do kolektoru, je roven objemu suchých pórů, které jsou při zatápění zaplaveny. Takže platí:
  
-**L = š∙∆h/​(M+∆h)**+//**L = š∙∆h/​(M+∆h)**//
  
 kde //**L**// je délka transportu [m], //​**∆h**//​ je vzdutí [m], //**š**// je dosah vzdutí v kolektoru [m] a //**M**// je původní mocnost zvodně [m]. kde //**L**// je délka transportu [m], //​**∆h**//​ je vzdutí [m], //**š**// je dosah vzdutí v kolektoru [m] a //**M**// je původní mocnost zvodně [m].
Řádek 62: Řádek 64:
 Pro dílčí doby návratu platí: Pro dílčí doby návratu platí:
  
-**t<​sub>​r</​sub>​ = (M+∆h)/r ∙ ln⁡(š/​(š-L)) ∙ n**+//**t<​sub>​r</​sub>​ = (M+∆h)/r ∙ ln⁡(š/​(š-L)) ∙ n**//
  
 kde\\ kde\\
Řádek 69: Řádek 71:
 //​**n**//​ pórovitost [–] a\\ //​**n**//​ pórovitost [–] a\\
  
-**t<​sub>​q</​sub>​ = L∙(M+∆h)/​q∙n**+//**t<​sub>​q</​sub>​ = L∙(M+∆h)/​q∙n**//
  
 //​**t<​sub>​q</​sub>​**//​ doba návratu v\_důsledku bočních přítoků [s] //​**t<​sub>​q</​sub>​**//​ doba návratu v\_důsledku bočních přítoků [s]
Řádek 75: Řádek 77:
 Celková doba návratu t [s] byla vypočtena podobně jako odpor dvou paralelně zapojených rezistorů. Celková doba návratu t [s] byla vypočtena podobně jako odpor dvou paralelně zapojených rezistorů.
  
-**t = t<​sub>​r</​sub>​∙t<​sub>​q</​sub>​ /​(t<​sub>​r</​sub>​+t<​sub>​q</​sub>​)**+//**t = t<​sub>​r</​sub>​∙t<​sub>​q</​sub>​ /​(t<​sub>​r</​sub>​+t<​sub>​q</​sub>​)**//
  
 Zpomalení šíření kontaminantů ve štěrkopískovém kolektoru vlivem sorpce (retardace) byla zanedbána (nepříznivá varianta). Model předpokládá,​ že dno řeky je kontaminováno stejně jako vzorkované náplavy (nepříznivá varianta). Není uvažováno míšení vod v kolektoru. Modelové řešení bylo provedeno v tabulkovém kalkulátoru MS Excel. Zpomalení šíření kontaminantů ve štěrkopískovém kolektoru vlivem sorpce (retardace) byla zanedbána (nepříznivá varianta). Model předpokládá,​ že dno řeky je kontaminováno stejně jako vzorkované náplavy (nepříznivá varianta). Není uvažováno míšení vod v kolektoru. Modelové řešení bylo provedeno v tabulkovém kalkulátoru MS Excel.
Řádek 84: Řádek 86:
 Výsledky modelu ukazují, že v extrémním případě by se kontaminace dostala cca 60 m od břehu, byla by však do cca devadesáti dní od začátku zvyšování hladiny v daném místě zatlačena zpět. Skutečnost bude však příznivější,​ protože model neuvažuje kolmataci dna, hydraulickou vodivost štěrkopísků,​ sorpci kontaminantů v štěrkopískovém kolektoru, kinetická omezení desorpce z náplavů ani hydrodynamickou disperzi a míšení vod v kolektoru. Studie prokázala, že vybudování jezu nebude mít dlouhodobý vliv na kvalitu podzemní ani povrchové vody. Výsledky modelu ukazují, že v extrémním případě by se kontaminace dostala cca 60 m od břehu, byla by však do cca devadesáti dní od začátku zvyšování hladiny v daném místě zatlačena zpět. Skutečnost bude však příznivější,​ protože model neuvažuje kolmataci dna, hydraulickou vodivost štěrkopísků,​ sorpci kontaminantů v štěrkopískovém kolektoru, kinetická omezení desorpce z náplavů ani hydrodynamickou disperzi a míšení vod v kolektoru. Studie prokázala, že vybudování jezu nebude mít dlouhodobý vliv na kvalitu podzemní ani povrchové vody.
  
-//Tato případová studie je jediná, která se zabývá rozsáhlým územím, které je z\_hydraulického hlediska velmi dobře prozkoumané. Nicméně znalosti o kontaminaci náplavů a jejich mobilitě nejsou dostatečné pro to, aby bylo opodstatněné využití komplexnějšího modelu. Již jednoduchý model prokázal, že vybudování jezu nebude mít dlouhodobý vliv na kvalitu podzemní ani povrchové vody a tak by komplexnější model nebyl lepším podkladem pro rozhodování.// +Tato případová studie je jediná, která se zabývá rozsáhlým územím, které je z\_hydraulického hlediska velmi dobře prozkoumané. Nicméně znalosti o kontaminaci náplavů a jejich mobilitě nejsou dostatečné pro to, aby bylo opodstatněné využití komplexnějšího modelu. Již jednoduchý model prokázal, že vybudování jezu nebude mít dlouhodobý vliv na kvalitu podzemní ani povrchové vody a tak by komplexnější model nebyl lepším podkladem pro rozhodování. 
- +> 
-//Na základě požadavku oponenta bylo v další etapě (Nešetřil 2009a) navázáno na tento jednoduchý model sadou 2D vertikálních modelů (obrázek 15) provedených v MODFLOW a MT3D-MS. Byla tak vytvořena predikce relativních koncentrací ve 2D řezech, která však nepřispěla k lepšímu pochopení procesů. Výsledky nebyly podpořeny adekvátními daty. V\_důsledku vysoké hydraulické vodivosti nemá její konkrétní hodnota v modelu praktický význam, protože k průniku povrchové vody dochází téměř okamžitě. Do numerického modelu bylo třeba zadat storativitu a efektivní porozitu, které nejsou známy. V analytickém modelu však stačí zadat jejich poměr. Protože zjednodušeně jsou si tyto dvě veličiny pro zvodeň s volnou hladinou rovny, došlo k jejich vykrácení,​ a do analytického modelu se vůbec nezadávají.// +Na základě požadavku oponenta bylo v další etapě (Nešetřil 2009a) navázáno na tento jednoduchý model sadou 2D vertikálních modelů (obrázek 15) provedených v MODFLOW a MT3D-MS. Byla tak vytvořena predikce relativních koncentrací ve 2D řezech, která však nepřispěla k lepšímu pochopení procesů. Výsledky nebyly podpořeny adekvátními daty. V\_důsledku vysoké hydraulické vodivosti nemá její konkrétní hodnota v modelu praktický význam, protože k průniku povrchové vody dochází téměř okamžitě. Do numerického modelu bylo třeba zadat storativitu a efektivní porozitu, které nejsou známy. V analytickém modelu však stačí zadat jejich poměr. Protože zjednodušeně jsou si tyto dvě veličiny pro zvodeň s volnou hladinou rovny, došlo k jejich vykrácení,​ a do analytického modelu se vůbec nezadávají. 
- +> 
-//Případová studie uplatňuje první bod návodu – Guidelines for effective modelling (Hill a Tiedeman 2007, s. 268) – Start simple and add complexity…//​+Případová studie uplatňuje první bod návodu – Guidelines for effective modelling (Hill a Tiedeman 2007, s. 268) – „//Start simple and add complexity…//​
  
 {{:​cs:​casestudies15.png?​direct|Numerický 2D vertikální model}} ​ {{:​cs:​casestudies15.png?​direct|Numerický 2D vertikální model}} ​
 Obrázek 15: Numerický 2D vertikální model Obrázek 15: Numerický 2D vertikální model
  
-//V následujících případových studiích se nemusí nutně uplatňovat ekvifinalita,​ ale vhodně volená kombinace jednoduchých modelů (přístupů) pro dosažení zvoleného cíle.//+<WRAP box>  
 +V následujících případových studiích se nemusí nutně uplatňovat ekvifinalita,​ ale vhodně volená kombinace jednoduchých modelů (přístupů) pro dosažení zvoleného cíle. ​</WRAP>
 ===== Kombinace principiálně odlišných modelů – model délky kontaminačního mraku a dovoleného čerpání ===== ===== Kombinace principiálně odlišných modelů – model délky kontaminačního mraku a dovoleného čerpání =====
 Modelová studie (Nešetřil 2008a) byla zpracována pro analýzu rizik staré ekologické zátěže ropnými uhlovodíky (RU) v\_areálu bývalého vojenského výcvikového prostoru. Bylo vypočítáno a hodnoceno: Modelová studie (Nešetřil 2008a) byla zpracována pro analýzu rizik staré ekologické zátěže ropnými uhlovodíky (RU) v\_areálu bývalého vojenského výcvikového prostoru. Bylo vypočítáno a hodnoceno:
Řádek 133: Řádek 136:
  
 Tabulka 8: Vstupní data modelu dovoleného čerpání Tabulka 8: Vstupní data modelu dovoleného čerpání
-Parametr Hodnota Zdroj informací +^Parametr ^Hodnota ^Zdroj informací ​^ 
-Hydraulický gradient i 0,2% (tj. 0,​002) Přibližně maximum přímých měření +|Hydraulický gradient ​//**i**// |0,2% (tj. 0,002) |Přibližně maximum přímých měření ​| 
-Transmisivita T 1∙10<​sup>​-5</​sup>​ m<​sup>​2</​sup>/​s Součin zastižené mocnosti a hydraulické vodivosti: 10 m ∙ 1∙10<​sup>​-6</​sup>​ m/s +|Transmisivita ​//**T**// |1∙10<​sup>​-5</​sup>​ m<​sup>​2</​sup>/​s |Součin zastižené mocnosti a hydraulické vodivosti: 10 m ∙ 1∙10<​sup>​-6</​sup>​ m/s | 
-Infiltrace q 0,5 l/​s/​km<​sup>​2</​sup>​ = 5∙10<​sup>​-10</​sup>​ m/s Dolní mez odhadu zmenšena na polovinu z\_důvodu existence zastavěných ploch, kde srážková voda nemůže infiltrovat +|Infiltrace ​//**q**// |0,5 l/​s/​km<​sup>​2</​sup>​ = 5∙10<​sup>​-10</​sup>​ m/s |Dolní mez odhadu zmenšena na polovinu z\_důvodu existence zastavěných ploch, kde srážková voda nemůže infiltrovat ​| 
-Oblast maximálního možného rozšíření kontaminace Polygon viz obrázek 16 +|Oblast maximálního možného rozšíření kontaminace |Polygon viz obrázek 16 |Oblast šíření kontaminace stanovená na základě možného směru proudění podzemní vody a délky ustáleného kontaminačního mraku | 
-Oblast šíření kontaminace stanovená na základě možného směru proudění podzemní vody a délky ustáleného kontaminačního mraku +|Vzdálenost k\_oblasti maximálního možného rozšíření kontaminace ​//**L**// |Specifická hodnota pro každou využívanou studnu [m] |Přímá vzdálenost mezi využívanou studnou, pro kterou je počítáno Q, a oblastí maximálního možného rozšíření kontaminace ​|
-Vzdálenost k\_oblasti maximálního možného rozšíření kontaminace L Specifická hodnota pro každou využívanou studnu [m] Přímá vzdálenost mezi využívanou studnou, pro kterou je počítáno Q, a oblastí maximálního možného rozšíření kontaminace+
  
-Dovolené čerpané množství Q je dáno součtem dílčích přítoků ​Q1 Q2.+Dovolené čerpané množství ​//**Q**// je dáno součtem dílčích přítoků ​//​**Q<​sub>​1</​sub>​**// ​//​**Q<​sub>​2</​sub>​**//​.
  
-Přítok ​Q1 je přítok z oblasti mimo hydraulickou depresi, která byla vyvolána čerpáním Q. +Přítok ​//​**Q<​sub>​1</​sub>​**// ​je přítok z oblasti mimo hydraulickou depresi, která byla vyvolána čerpáním Q. 
-  + 
-Přítok ​Q2 je dán infiltrací srážkových vod do oblasti hydraulické deprese. +//​**Q<​sub>​1</​sub>​ = T∙i∙2L**//​ 
- , + 
-a tedy  .  +Přítok ​//​**Q<​sub>​2</​sub>​**// ​je dán infiltrací srážkových vod do oblasti hydraulické deprese. 
-Za zadaných podmínek je  .+ 
 +//​**Q<​sub>​1</​sub>​ = π∙L<​sup>​2</​sup>​∙q**//​, 
 + 
 +a tedy //**Q = Q<​sub>​1</​sub>​+Q<​sub>​2</​sub>​**//​.  
 +Za zadaných podmínek je //​**Q<​sub>​1</​sub>​ ≪ Q<​sub>​2</​sub>​**//​.
 Výsledky modelů jsou zobrazeny níže (obrázek 16). Výsledky modelů jsou zobrazeny níže (obrázek 16).
  
Řádek 154: Řádek 160:
 Obrázek 16: Výsledky modelu ustálené délky kontaminačního mraku (oblast max. možného rozšíření kontaminace) a modelu čerpání (isolinie). Žluté šipky představují maximální délku kontaminačního mraku. Kruhy mají poloměr L. Obrázek 16: Výsledky modelu ustálené délky kontaminačního mraku (oblast max. možného rozšíření kontaminace) a modelu čerpání (isolinie). Žluté šipky představují maximální délku kontaminačního mraku. Kruhy mají poloměr L.
  
-//Pro specifický účel byla využita unikátní kombinace modelů, která dala praktický návrh na využívání podzemních vod v\_okolí kontaminovaného území. V případě modelu délky ustáleného kontaminačního mraku se uplatnil princip ekvifinality (tři metody výpočtu téhož). Ve standardním numerickém transportním modelu by docházelo k numerické disperzi, která by mohla vést k rychlejší biodegradaci kontaminantu – na druhou stranu by bylo možno zpomalovat odbourávání zahrnutím kinetiky. Model čerpání by bylo nutno realizovat jen pro explicitně zadané plánované studny. To by bylo možno automatizovat např. s využitím sady skriptů FloPy (Bakker et al. 2016), která umožňuje vytvářet a upravovat modely v MODFLOW a navazujících sw za pomoci programovacího jazyka Python.// +Pro specifický účel byla využita unikátní kombinace modelů, která dala praktický návrh na využívání podzemních vod v\_okolí kontaminovaného území. V případě modelu délky ustáleného kontaminačního mraku se uplatnil princip ekvifinality (tři metody výpočtu téhož). Ve standardním numerickém transportním modelu by docházelo k numerické disperzi, která by mohla vést k rychlejší biodegradaci kontaminantu – na druhou stranu by bylo možno zpomalovat odbourávání zahrnutím kinetiky. Model čerpání by bylo nutno realizovat jen pro explicitně zadané plánované studny. To by bylo možno automatizovat např. s využitím sady skriptů FloPy (Bakker et al. 2016), která umožňuje vytvářet a upravovat modely v MODFLOW a navazujících sw za pomoci programovacího jazyka Python. 
- +> 
-//Aktualizované analýze rizik (v rámci které vznikl prezentovaný model) předcházela analýza rizik. V rámci ní byl zpracován numerický model šíření kontaminace (MODFLOW, MT3D). Jeho využití pro předkládanou studii by nebylo účelné. Na tuto případovou studii by bylo možno navázat analytickým řešením tzv. „capture zone” – např. Zhou a Haitjema (2012).//+Aktualizované analýze rizik (v rámci které vznikl prezentovaný model) předcházela analýza rizik. V rámci ní byl zpracován numerický model šíření kontaminace (MODFLOW, MT3D). Jeho využití pro předkládanou studii by nebylo účelné. Na tuto případovou studii by bylo možno navázat analytickým řešením tzv. „capture zone” – např. Zhou a Haitjema (2012).
  
 ===== Transport ropných uhlovodíků ===== ===== Transport ropných uhlovodíků =====
-Další případová studie demonstruje využití většího množství relativně jednoduchých (zejm. analytických) modelů pro hodnocení přirozené atenuace ropných uhlovodíků. Jsou využity modely založené na Darcyho zákoně, vodní bilanci, látkových tocích i aplikaci simulačního softwaru. Model je podrobně dokumentován ve zprávě (Nešetřil 2008b), jež je přílohou analýzy rizika (Kubricht 2008). Výsledky byly publikovány v konferenčním sborníku (Nešetřil 2009b).+Další případová studie demonstruje využití většího množství relativně jednoduchých (zejm. analytických) modelů pro hodnocení přirozené atenuace ropných uhlovodíků. Jsou využity modely založené na Darcyho zákoně, vodní bilanci, látkových tocích i aplikaci simulačního softwaru. Model je podrobně dokumentován ve zprávě (Nešetřil 2008b), jež je přílohou analýzy rizika (Kubricht 2008). Výsledky byly publikovány v konferenčním sborníku (Nešetřil 2009b). 
 Pro potřeby aktualizované analýzy rizik (stanovení sanačních limitů) bylo hodnoceno šíření RU a jejich přirozená atenuace. Ohnisko (obrázek 17) kontaminace RU se nachází v distribučním skladu pohonných hmot (DS). Podzemní voda proudí jv směrem k vodárenskému jímacímu území (JÚ) vzdálenému 400 m, které je používáno k zásobování obyvatelstva pitnou vodou. ​ Pro potřeby aktualizované analýzy rizik (stanovení sanačních limitů) bylo hodnoceno šíření RU a jejich přirozená atenuace. Ohnisko (obrázek 17) kontaminace RU se nachází v distribučním skladu pohonných hmot (DS). Podzemní voda proudí jv směrem k vodárenskému jímacímu území (JÚ) vzdálenému 400 m, které je používáno k zásobování obyvatelstva pitnou vodou. ​
  
Řádek 167: Řádek 174:
 ==== Vstupní data ==== ==== Vstupní data ====
 V rámci průzkumu pro analýzu rizik bylo provedeno 20 sond a vrtů, geofyzikální průzkum (geoelektrické,​ seismické a karotážní metody), analýzy kontaminantů v podzemní vodě a v zemině a indikátorů přirozené biodegradace ve vodě. Byly vymezeny koncentrace elektronových akceptorů a produktů biodegradace v pozadí, ohnisku kontaminace a v\_kontaminačním mraku. V rámci průzkumu pro analýzu rizik bylo provedeno 20 sond a vrtů, geofyzikální průzkum (geoelektrické,​ seismické a karotážní metody), analýzy kontaminantů v podzemní vodě a v zemině a indikátorů přirozené biodegradace ve vodě. Byly vymezeny koncentrace elektronových akceptorů a produktů biodegradace v pozadí, ohnisku kontaminace a v\_kontaminačním mraku.
 +
 Dále byla stanovena oxidační kapacita pevné fáze pomocí Dále byla stanovena oxidační kapacita pevné fáze pomocí
   * extrakčních metod – určení obsahu mikrobiálně přístupného Fe<​sup>​3+</​sup>​ a Mn<​sup>​4+</​sup>​ podle metodiky Herona et al. (1994a; 1994b) a   * extrakčních metod – určení obsahu mikrobiálně přístupného Fe<​sup>​3+</​sup>​ a Mn<​sup>​4+</​sup>​ podle metodiky Herona et al. (1994a; 1994b) a
   * elektronové mikroskopie (určení vzniku, kvantity a stechiometrického složení sekundárně vznikajících minerálů za pomoci rastrovacího elektronového mikroskopu (SEM) a rentgenové difraktometrie (XRD).   * elektronové mikroskopie (určení vzniku, kvantity a stechiometrického složení sekundárně vznikajících minerálů za pomoci rastrovacího elektronového mikroskopu (SEM) a rentgenové difraktometrie (XRD).
 Oxidační kapacita v kontaminované části lokality byla výrazně nižší než v nekontaminované. Výsledky ukazují, že nejvyšší podíl elektronových akceptorů vhodných pro mikrobiální degradaci RU je vázán v oxidech a hydroxidech železa a že jsou využívány k biodegradaci RU. Stanovení oxidační kapacity pevné fáze není standardní metoda. Vzorky je třeba odebrat a přechovávat v dusíkové atmosféře a ihned zamrazit. ​ Oxidační kapacita v kontaminované části lokality byla výrazně nižší než v nekontaminované. Výsledky ukazují, že nejvyšší podíl elektronových akceptorů vhodných pro mikrobiální degradaci RU je vázán v oxidech a hydroxidech železa a že jsou využívány k biodegradaci RU. Stanovení oxidační kapacity pevné fáze není standardní metoda. Vzorky je třeba odebrat a přechovávat v dusíkové atmosféře a ihned zamrazit. ​
-Na základě zkušeností z řešení obdobných úkolů se ukazuje, že jsou data, která jsou pro predikce velmi důležitá (tabulka ​9). Je jimi zejména plošné měření fyzikálně-chemických parametrů (pH, Eh) a určení hlavních indikátorů přirozené biodegradace (rozpuštěný kyslík, dusičnany, sírany, amonné ionty, dusitany). Naopak plošné stanovování všech hlavních anorganických makrokomponent („úplný chemický rozbor“) se ukazuje jako málo účelné – pro případné termodynamické modelování by však bylo nezbytné.+ 
 +Na základě zkušeností z řešení obdobných úkolů se ukazuje, že jsou data, která jsou pro predikce velmi důležitá (tabulka\_9). Je jimi zejména plošné měření fyzikálně-chemických parametrů (pH, Eh) a určení hlavních indikátorů přirozené biodegradace (rozpuštěný kyslík, dusičnany, sírany, amonné ionty, dusitany). Naopak plošné stanovování všech hlavních anorganických makrokomponent („úplný chemický rozbor“) se ukazuje jako málo účelné – pro případné termodynamické modelování by však bylo nezbytné.
  
 Tabulka 9: Vstupní data pro hodnocení přirozené atenuace Tabulka 9: Vstupní data pro hodnocení přirozené atenuace
Řádek 179: Řádek 188:
  
 Úbytek elektronových akceptorů, nárůst produktů biodegradace,​ rozbory pevné fáze a mikrobiologické rozbory prokázaly, že přirozená biodegradace probíhá. Matematický model se pak pokusil tyto procesy kvantifikovat. Úbytek elektronových akceptorů, nárůst produktů biodegradace,​ rozbory pevné fáze a mikrobiologické rozbory prokázaly, že přirozená biodegradace probíhá. Matematický model se pak pokusil tyto procesy kvantifikovat.
 +
 ==== Matematický model ==== ==== Matematický model ====
 === Doba transportu === === Doba transportu ===
Řádek 195: Řádek 205:
 Na základě koncentrací elektronových akceptorů a produktů biodegradace v pozadí a v DS byl vypočítán úbytek elektronových akceptorů při průtoku vody ohniskem. Z úbytku bylo pomocí tzv. „//BTEX utilization factor//“ vypočítáno množství RU, které jsou biodegradovány přímo v ohnisku. Na základě koncentrací elektronových akceptorů a produktů biodegradace v pozadí a v DS byl vypočítán úbytek elektronových akceptorů při průtoku vody ohniskem. Z úbytku bylo pomocí tzv. „//BTEX utilization factor//“ vypočítáno množství RU, které jsou biodegradovány přímo v ohnisku.
 === Model ustálené délky kontaminačního mraku === === Model ustálené délky kontaminačního mraku ===
-Pomocí modelů CoronaScreen (kapitola ​2.3.1) byla vypočítána délka ustáleného kontaminačního mraku. Byly vypočítány maximální koncentrace v JÚ při současném stavu kontaminace v DS. Byly vypočítány koncentrace v DS tak, aby ustálený kontaminační mrak dosahoval právě k JÚ, které tak nebude ohroženo.+Pomocí modelů CoronaScreen ([[cs:​casestudies#​model_ustalene_delky_kontaminacniho_mraku|kapitola ​výše]]) byla vypočítána délka ustáleného kontaminačního mraku. Byly vypočítány maximální koncentrace v JÚ při současném stavu kontaminace v DS. Byly vypočítány koncentrace v DS tak, aby ustálený kontaminační mrak dosahoval právě k JÚ, které tak nebude ohroženo.
  
 Výsledky modelu jsou citlivé na mocnost reaktivní zóny, již je možno zjistit z vrtů osazených víceúrovňovými vzorkovači. Na předmětné lokalitě byla mocnost reaktivní zóny vypočítána na základě vertikální disperzivity z literatury. Oxidační kapacita pevné fáze naopak tak důležitým vstupem není. Oxidační kapacita pevné fáze se uplatní obzvláště,​ pokud je hodnoceno šíření RU do nekontaminovaného kolektoru před dosažením ustáleného kontaminačního mraku včetně doby tohoto ustalování. Výsledky modelu jsou citlivé na mocnost reaktivní zóny, již je možno zjistit z vrtů osazených víceúrovňovými vzorkovači. Na předmětné lokalitě byla mocnost reaktivní zóny vypočítána na základě vertikální disperzivity z literatury. Oxidační kapacita pevné fáze naopak tak důležitým vstupem není. Oxidační kapacita pevné fáze se uplatní obzvláště,​ pokud je hodnoceno šíření RU do nekontaminovaného kolektoru před dosažením ustáleného kontaminačního mraku včetně doby tohoto ustalování.
Řádek 210: Řádek 220:
 |::: |Pohyblivý 1D numerický model (CoronaScreen) | |::: |Pohyblivý 1D numerický model (CoronaScreen) |
  
-//Byly provedeny modelové výpočty od jednoduchých analytických modelů až k použití screeningového modelu CoronaScreen. Modely vycházely z různých předpokladů. Výsledky modelů pro dobu transportu byly pozoruhodně blízké – rozdíl odpovídal cca 13 %. Délka ustáleného kontaminačního mraku vypočítaná analytickým modelem byla 2× až 3× větší než pomocí bilance elektronů. Využité modely dávají konkrétní odpovědi (kdy, kolik, jestli vůbec, účinnost biodegradace) a naznačují nejistotu výsledků. Využití různých typů modelů umožnilo využití a vytěžení všech typů dostupných dat. Pro určení oxidační kapacity pevné fáze byla využita metodika Herona et al. (1994a; 1994b), která byla využita taktéž v článku (Topinkova et al. 2007), jehož spoluautorem je autor předkládané práce.//+Byly provedeny modelové výpočty od jednoduchých analytických modelů až k použití screeningového modelu CoronaScreen. Modely vycházely z různých předpokladů. Výsledky modelů pro dobu transportu byly pozoruhodně blízké – rozdíl odpovídal cca 13 %. Délka ustáleného kontaminačního mraku vypočítaná analytickým modelem byla 2× až 3× větší než pomocí bilance elektronů. Využité modely dávají konkrétní odpovědi (kdy, kolik, jestli vůbec, účinnost biodegradace) a naznačují nejistotu výsledků. Využití různých typů modelů umožnilo využití a vytěžení všech typů dostupných dat.
 ===== Transport chlorovaných uhlovodíků – advekční a bilanční model ===== ===== Transport chlorovaných uhlovodíků – advekční a bilanční model =====
 Na lokalitě byla řešena (Nešetřil 2012) problematika transportu chlorovaných uhlovodíků do studní pro individuální zásobení podzemní vodou a do vodárenských vrtů. Ohnisko kontaminace je v málo propustném kvartérním kolektoru (hydraulická vodivost 10<​sup>​-6</​sup>​ m/s), ale k čerpání ve vodárenských vrtech HV1 a L2 (obrázek 18) dochází v propustném cenomanském kolektoru (hydraulická vodivost 10‑4 m/s). Přirozeně byly hladiny v jednotlivých kolektorech na srovnatelné úrovni, ale v\_důsledku čerpání je nyní hladina v cenomanu níže. Na lokalitě byla řešena (Nešetřil 2012) problematika transportu chlorovaných uhlovodíků do studní pro individuální zásobení podzemní vodou a do vodárenských vrtů. Ohnisko kontaminace je v málo propustném kvartérním kolektoru (hydraulická vodivost 10<​sup>​-6</​sup>​ m/s), ale k čerpání ve vodárenských vrtech HV1 a L2 (obrázek 18) dochází v propustném cenomanském kolektoru (hydraulická vodivost 10‑4 m/s). Přirozeně byly hladiny v jednotlivých kolektorech na srovnatelné úrovni, ale v\_důsledku čerpání je nyní hladina v cenomanu níže.
Řádek 220: Řádek 230:
 Na lokalitě jsou dva čerpané vrty L2 a HV1, které se po dvou týdnech střídají v čerpání 13 l/s. První způsob spočíval ve výpočtu doby, za kterou by se mohla kontaminace dostat kvartérním kolektorem ke studnám individuálního zásobování a cenomanským kolektorem k bližšímu (L2) ze dvou jímacích vrtů (L2 a HV1). Advekční model je založen na Darcyho zákonu a na rovnici kontinuity. Na lokalitě jsou dva čerpané vrty L2 a HV1, které se po dvou týdnech střídají v čerpání 13 l/s. První způsob spočíval ve výpočtu doby, za kterou by se mohla kontaminace dostat kvartérním kolektorem ke studnám individuálního zásobování a cenomanským kolektorem k bližšímu (L2) ze dvou jímacích vrtů (L2 a HV1). Advekční model je založen na Darcyho zákonu a na rovnici kontinuity.
  
-Proudění v cenomanském kolektoru je určeno především čerpáním ve vodárenských vrtech (radiální proudění) a je proto nutno uvažovat 2D proudění. Model je založen na metodě analytických elementů (AEM), je implementován s pomocí ​grafického uživatelského rozhraní Visual AEM (Craig a Matott 2009) a byl implementován v simulačním kódu Bluebird / Cardinal. Byly vypočítány hydroizopiezy cenomanské zvodně a //particle tracking//.+Proudění v cenomanském kolektoru je určeno především čerpáním ve vodárenských vrtech (radiální proudění) a je proto nutno uvažovat 2D proudění. Model je založen na metodě analytických elementů (AEM), je implementován s\_pomocí ​grafického uživatelského rozhraní Visual AEM (Craig a Matott 2009) a byl implementován v simulačním kódu Bluebird / Cardinal. Byly vypočítány hydroizopiezy cenomanské zvodně a //particle tracking//.
  
 Výsledkem obou advekčních modelů je odhad doby doběhu kontaminace. Nejkratší doběhové doby vycházejí u\_cenomanského kolektoru. Koncentracemi ClU v jímacích vrtech v\_důsledku šíření v cenomanské zvodni se proto zabývá navazující bilanční model. Výsledkem obou advekčních modelů je odhad doby doběhu kontaminace. Nejkratší doběhové doby vycházejí u\_cenomanského kolektoru. Koncentracemi ClU v jímacích vrtech v\_důsledku šíření v cenomanské zvodni se proto zabývá navazující bilanční model.
Řádek 229: Řádek 239:
 Byl vypočítán hmotnostní tok ClU do cenomanské zvodně na základě rozdílů hladin v jednotlivých zvodních, mocnosti a propustnosti izolátorů a plochy kontaminované zvodně o dané koncentraci ClU. Byly vypočítány alternativy toku přímo z\_kvartérní zvodně a z turonské zvodně. Bylo uvažováno,​ že veškeré ClU, které přetečou do cenomanské zvodně, budou rovnoměrně naředěny ve vodě čerpané z vodárenského vrtu. Tak byla vypočítána koncentrace ClU ve vodárenském vrtu L2 – 0,032 μg/l odpovídá látkovým tokům ClU z kvartérního kolektoru a 0,025 μg/l tokům z turonu. Tyto hodnoty jsou neočekávaně nízké. Jsou výrazně menší než měřené koncentrace ve vodárenském vrtu L2 (0,83 μg/l TCE a 0,55 μg/l PCE). Když se obdobný výpočet provede pro koncentrace ClU v turonské zvodni před začátkem sanace, vyjdou koncentrace ClU ve vodárenském vrtu L2 přibližně 12krát větší (0,30 μg/l), což je však stále výrazně méně než měřené koncentrace ClU. To naznačuje, že cenomanský kolektor byl pravděpodobně kontaminován ClU v\_důsledku gravitačního proudění volnou fází ClU (DNAPL). Zatímco rozpuštěné ClU migrující puklinou v izolátoru difundují do bloku horniny, tak DNAPL – podobně jako koloidy (např. nanočástice) – difúzi nepodléhají,​ a mohou migrovat mnohem snáze než konzervativní stopovač (Cherry 2007). Model uvažuje šíření rozpuštěných ClU advekcí, nikoliv fáze DNAPL ClU. Fáze se může svisle šířit i proti směru proudění podzemní vody. Šíření fáze je obtížně kvantifikovatelné a nejsou k němu pro tuto lokalitu dostupná data. Byl vypočítán hmotnostní tok ClU do cenomanské zvodně na základě rozdílů hladin v jednotlivých zvodních, mocnosti a propustnosti izolátorů a plochy kontaminované zvodně o dané koncentraci ClU. Byly vypočítány alternativy toku přímo z\_kvartérní zvodně a z turonské zvodně. Bylo uvažováno,​ že veškeré ClU, které přetečou do cenomanské zvodně, budou rovnoměrně naředěny ve vodě čerpané z vodárenského vrtu. Tak byla vypočítána koncentrace ClU ve vodárenském vrtu L2 – 0,032 μg/l odpovídá látkovým tokům ClU z kvartérního kolektoru a 0,025 μg/l tokům z turonu. Tyto hodnoty jsou neočekávaně nízké. Jsou výrazně menší než měřené koncentrace ve vodárenském vrtu L2 (0,83 μg/l TCE a 0,55 μg/l PCE). Když se obdobný výpočet provede pro koncentrace ClU v turonské zvodni před začátkem sanace, vyjdou koncentrace ClU ve vodárenském vrtu L2 přibližně 12krát větší (0,30 μg/l), což je však stále výrazně méně než měřené koncentrace ClU. To naznačuje, že cenomanský kolektor byl pravděpodobně kontaminován ClU v\_důsledku gravitačního proudění volnou fází ClU (DNAPL). Zatímco rozpuštěné ClU migrující puklinou v izolátoru difundují do bloku horniny, tak DNAPL – podobně jako koloidy (např. nanočástice) – difúzi nepodléhají,​ a mohou migrovat mnohem snáze než konzervativní stopovač (Cherry 2007). Model uvažuje šíření rozpuštěných ClU advekcí, nikoliv fáze DNAPL ClU. Fáze se může svisle šířit i proti směru proudění podzemní vody. Šíření fáze je obtížně kvantifikovatelné a nejsou k němu pro tuto lokalitu dostupná data.
  
-//Vypočítané intenzity přetoku podzemní vody mezi kolektory jsou nerealisticky veliké. Ve výpočtu se totiž nejedná o\_bilancování vody pro celou lokalitu, ale o výpočet, který prokázal, že ani tak absurdně veliké toky nejsou schopny generovat měřené koncentrace ClU ve vodárenském vrtu L2. Úvaha ukazuje na to, že kontaminace se vertikálně šířila především jako DNAPL. Jedná se myšlenkový experiment, kterým testujeme hypotézu, zda jsou měřené koncentrace rozpuštěných ClU schopny ovlivnit kvalitu vody ve vodárenských vrtech. Jedná se o nejpesimističtější myslitelný scénář.// +Vypočítané intenzity přetoku podzemní vody mezi kolektory jsou nerealisticky veliké. Ve výpočtu se totiž nejedná o\_bilancování vody pro celou lokalitu, ale o výpočet, který prokázal, že ani tak absurdně veliké toky nejsou schopny generovat měřené koncentrace ClU ve vodárenském vrtu L2. Úvaha ukazuje na to, že kontaminace se vertikálně šířila především jako DNAPL. Jedná se myšlenkový experiment, kterým testujeme hypotézu, zda jsou měřené koncentrace rozpuštěných ClU schopny ovlivnit kvalitu vody ve vodárenských vrtech. Jedná se o nejpesimističtější myslitelný scénář. 
- +> 
-//Bylo by možno sestavit distribuovaný numerický model. Aby byl takový model smysluplný,​ bylo by třeba shromáždit a interpretovat data z širšího okolí ohniska kontaminace a jímacích vrtů. Celistvý analytický model umožňuje přímou interakci s uživatelem („ne-modelářem“) a snadné porozumění implementaci modelovaných procesů. Je transparentní a snadno reprodukovatelný. Není přeparametrizovaný,​ což znamená, že se do modelu nezadávají parametry, jež nejsou pro výpočet skutečně významné. Výhodou takového jednoduchého modelu je mj. možnost snadno zpracovávat variantní výpočty, které jsou uvedeny ve zprávě v příloze E na přiloženém CD (Nešetřil 2012).// +Bylo by možno sestavit distribuovaný numerický model. Aby byl takový model smysluplný,​ bylo by třeba shromáždit a interpretovat data z širšího okolí ohniska kontaminace a jímacích vrtů. Celistvý analytický model umožňuje přímou interakci s uživatelem („ne-modelářem“) a snadné porozumění implementaci modelovaných procesů. Je transparentní a snadno reprodukovatelný. Není přeparametrizovaný,​ což znamená, že se do modelu nezadávají parametry, jež nejsou pro výpočet skutečně významné. Výhodou takového jednoduchého modelu je mj. možnost snadno zpracovávat variantní výpočty, které jsou uvedeny ve zprávě v příloze E na přiloženém CD (Nešetřil 2012). 
- +> 
-//Model vyvrátil implicitní hypotézu, že je rozhodující transport rozpuštěných ClU. Složitější model by pouze zamlžil vztah mezi předpoklady a důsledky. Vyskytovaly by se v něm totiž další veličiny a procesy (např. čas, disperzivita).//+Model vyvrátil implicitní hypotézu, že je rozhodující transport rozpuštěných ClU. Složitější model by pouze zamlžil vztah mezi předpoklady a důsledky. Vyskytovaly by se v něm totiž další veličiny a procesy (např. čas, disperzivita).
  
 ===== Hodnocení nejistoty koncepčního modelu podle Refsgaarda et al. 2006 ===== ===== Hodnocení nejistoty koncepčního modelu podle Refsgaarda et al. 2006 =====
Řádek 244: Řádek 254:
 |15 |Bez přímé vazby (0) |Archivní/​terénní data, neřízené experimenty,​ malé vzorky, přímá měření (3) |Prověřená teorie (4) |Jednoduchý model s agregovanými parametry (2) |Vysoce věrohodný (4) |Konkurenční školy (2) | |15 |Bez přímé vazby (0) |Archivní/​terénní data, neřízené experimenty,​ malé vzorky, přímá měření (3) |Prověřená teorie (4) |Jednoduchý model s agregovanými parametry (2) |Vysoce věrohodný (4) |Konkurenční školy (2) |
  
-Modely vycházejí z archivních dat, která jsou většinou doplněna terénními měřeními. Nejsou dostupné dlouhodobé časové řady. Nejsou dostupná data pro kalibraci modelu ani jeho verifikaci. Model je postaven na prověřených teoriích, jež jsou v modelu implementovány v zjednodušené formě. Jednoduchost modelu umožňuje jeho pochopení a posouzení hydrogeology „ne-modeláři“. Nemusí však existovat shoda mezi odborníky, zda dostupná data jsou dostatečná a zda zjednodušení modelu není příliš veliké. Všechny možnosti hodnot z tabulky výše (tabulka 11) uvádí tabulka 5.+Modely vycházejí z archivních dat, která jsou většinou doplněna terénními měřeními. Nejsou dostupné dlouhodobé časové řady. Nejsou dostupná data pro kalibraci modelu ani jeho verifikaci. Model je postaven na prověřených teoriích, jež jsou v modelu implementovány v zjednodušené formě. Jednoduchost modelu umožňuje jeho pochopení a posouzení hydrogeology „ne-modeláři“. Nemusí však existovat shoda mezi odborníky, zda dostupná data jsou dostatečná a zda zjednodušení modelu není příliš veliké. Všechny možnosti hodnot z tabulky výše (tabulka 11) uvádí ​[[cs:/​simplealt#​projev_epistemologicke_nejistoty_nejistota_koncepcniho_modelu|tabulka 5]]. 
 ===== Srovnání případových studií ===== ===== Srovnání případových studií =====
- 
 Případové studie jsou srovnány v následujících tabulkách (tabulka 12 a tabulka 13). Je zde uvedeno, čím se liší. Případové studie jsou srovnány v následujících tabulkách (tabulka 12 a tabulka 13). Je zde uvedeno, čím se liší.
-Tabulka 12: Stručné srovnání případových studií 
  
 Tabulka 12: Stručné srovnání případových studií Tabulka 12: Stručné srovnání případových studií
- Různé …  ^  ​Kapitola:^2.1 ^2.2 ^2.3 ^2.4 ^2.5 ^ +^ Různé … ^  ​Lokalita:^[[cs:casestudies#​ekvifinalita_interakce_povrchove_a_podzemni_vody|Smědá]] ^[[cs:​casestudies#​srovnani_jednoducheho_a_komplexniho_modelu_ovlivneni_podzemnich_vod_jezem|Jez]] ^[[cs:​casestudies#​kombinace_principialne_odlisnych_modelu_model_delky_kontaminacniho_mraku_a_dovoleneho_cerpani|Luštěnice]] ​^[[cs:​casestudies#​transport_ropnych_uhlovodiku|Vikýř]]. ^[[cs:​casestudies#​transport_chlorovanych_uhlovodiku_advekcni_a_bilancni_model|Hořice]] ^
-:::  ^  Lokalita:^Smědá ^Jez ^Luš^Vikýř. ^Hořice ^+
 |Typ dat | | | | | | | |Typ dat | | | | | | |
 |Procesy | | | |  ✔  | | | |Procesy | | | |  ✔  | | |
Řádek 261: Řádek 269:
  
 Tabulka 13: Podrobné srovnání případových studií Tabulka 13: Podrobné srovnání případových studií
- Různé …  ^  ​Kapitola:^2.1 ^2.2 ^2.3 ^2.4 ^2.5 ^ +^ Různé … ^  ​Lokalita:^[[cs:casestudies#​ekvifinalita_interakce_povrchove_a_podzemni_vody|Smědá]] ^[[cs:​casestudies#​srovnani_jednoducheho_a_komplexniho_modelu_ovlivneni_podzemnich_vod_jezem|Jez]] ^[[cs:​casestudies#​kombinace_principialne_odlisnych_modelu_model_delky_kontaminacniho_mraku_a_dovoleneho_cerpani|Luštěnice]] ​^[[cs:​casestudies#​transport_ropnych_uhlovodiku|Vikýř]]. ^[[cs:​casestudies#​transport_chlorovanych_uhlovodiku_advekcni_a_bilancni_model|Hořice]] ^
-:::  ^  Lokalita:^Smědá ^Jez ^Luš^Vikýř. ^Hořice ^+
 |Typ dat | | | | | |  |Typ dat | | | | | |
 |Procesy | | | |  ✔  | | |Procesy | | | |  ✔  | |
Řádek 320: Řádek 327:
 SKOŘEPA, Jaroslav, 1993. //Děčín Rozbělesy//​. Závěrečná zpráva. Praha: AQUATEST, Stavební geologie a.s. Praha. ​ SKOŘEPA, Jaroslav, 1993. //Děčín Rozbělesy//​. Závěrečná zpráva. Praha: AQUATEST, Stavební geologie a.s. Praha. ​
  
-SKOŘEPA, Jaroslav, Petr CHARVÁT, Markéta HRKALOVÁ, Zdeněk JEZERSKÝ, Lucia LENCSESOVÁ,​ Kamil NEŠETŘIL, Ondřej NOL, Aleš PACL, Věra PĚKNÁ, Ivan PERGLER a Tomáš VRÁNEK, 2009. //​Hydrogeologický monitoring a posouzení pohybu podzemních vod na hranicích Polské, Německé a České republiky v povodí toků Horní Ploučnice, Nisy a Smědé, závěrečná zpráva 2008/​2009//​. Číslo úkolu: J241080220000. Praha: AQUATEST a.s.  +SKOŘEPA, Jaroslav, Petr CHARVÁT, Markéta HRKALOVÁ, Zdeněk JEZERSKÝ, Lucia LENCSESOVÁ,​ Kamil NEŠETŘIL, Ondřej NOL, Aleš PACL, Věra PĚKNÁ, Ivan PERGLER a Tomáš VRÁNEK, 2009. //​Hydrogeologický monitoring a posouzení pohybu podzemních vod na hranicích Polské, Německé a České republiky v povodí toků Horní Ploučnice, Nisy a Smědé, závěrečná zpráva 2008/​2009//​. Číslo úkolu: J241080220000. Praha: AQUATEST a.s.
- +
-TOPINKOVA, Barbora, Kamil NESETRIL, Josef DATEL, Ondrej NOL a Petr HOSL, 2007. Geochemical heterogeneity and isotope geochemistry of natural attenuation processes in a gasoline-contaminated aquifer at the Hnevice site, Czech Republic. //​Hydrogeology Journal//. **15**(5), 961–976. DOI: [[https://​doi.org/​10.1007/​s10040-007-0179-8|10.1007/​s10040-007-0179-8]]+
  
 WIDDOWSON, Mark A., Eduardo III MENDEZ, Steven BRAUNER, Francis H. CHAPELLE a Clifton C. CASEY, 2008. //Natural Attenuation Software (NAS)//. USA: VirginiaTech,​ USGS, NAVFAC. Dostupné z: https://​www.nas.cee.vt.edu WIDDOWSON, Mark A., Eduardo III MENDEZ, Steven BRAUNER, Francis H. CHAPELLE a Clifton C. CASEY, 2008. //Natural Attenuation Software (NAS)//. USA: VirginiaTech,​ USGS, NAVFAC. Dostupné z: https://​www.nas.cee.vt.edu
cs/casestudies.1560532719.txt.gz · Poslední úprava: 2019-06-14

Nástroje pro stránku