Hidrológiai Közlöny, 2018 (98. évfolyam)
2018 / 3. szám - SZAKCIKKEK - Somlyódy László: Vízminőségi modellek és csapdák
6 Hidrológiai Közlöny 2018. 98. évf. 3. sz. alá se menjen, mert leáll a nitrifikáció). Az öböl ezáltal mintegy „természetes” szennyvíztisztítóként kezdene el működni. Hosszú ideig úgy tűnt, hogy a javaslat átmegy, jöttek azonban a választások, és elmosták a projekt legfőbb pártolóját, az alkormányzót, és ezzel az egész elképzelést. Innovatív megoldás lett volna, ami az alkalmazás szempontjából talán túl korán (vagy túl későn?) érkezett. A KALIBRÁLÁS ÉS AZ IDENTIFIKÁCIÓ PROBLÉMÁI A kalibrálás a modellalkalmazás egyik legfontosabb lépése, ezzel illesztjük vagy arányosítjuk be modellünket, pontosabban annak empirikus komponensét a mérésekhez. Történhet kézi vezérléssel, a paraméterek módszeres változtatásával vagy optimalizálással, például a mérések és a szimulációk súlyozott eltérésnégyzet-összegének minimalizálásával (lásd Beck 1987). Nem árt itt is figyelemmel eljárni. Mik lehetnek a veszélyek? Sokszor nem találunk szélső értéket, a veszteségfüggvény túl lapos. Ennek legáltalánosabb oka az, hogy véget ért az az „aranykorszak” amikor erősen szennyezett folyók sokaságával találkoztunk nagy gradienssel, amelyekre a paraméterbecslés elegáns módszerei (Beck 1987) jól alkalmazhatók voltak. A fejlett világban a vízminőség olyan mértékben javult (legalábbis a tradicionális komponensekre), hogy a terhelésekre nincsen markáns válasz, amire a kalibrálás elvégezhető volna. A folyók és tavak vízminőségi változásokon továbbra is keresztülmennek, de ez főként szélsőségesen kis vizek vagy záporvizek esetén következik be. Ezért a kalibrálás folyamatának és a protokollnak tartalmaznia kell a dinamikus terhelési körülményeket és olyanokat is, amelyek alig idéznek elő változást (Reichert és társai 2001). A kalibrálás egyéb gondokat is felvet. Először is a feladat rosszul definiált, nincsen egyetlen megoldása. Másodszor, a DO-modellek nagy érzékenységű kulcsparamétere az oxigénbeviteli tényező, a híres k2. Függvénye a hőmérsékletnek és a hidraulikai jellemzőknek (mélység vagy sebesség), a turbulenciának. Értékét adott helyen és adott vízszint mellett állandónak tekintik, a modell alkalmazásakor kalibráció alapján becsülik. Problémát a nem permanens esetek jelentik: nem pontszerű szennyezések, városi lefolyás, egyesített csatornatúlfolyók. Ezek változást idézhetnek elő a vízhozamban és így az oxigénbeviteli tényezőben. Ez utóbbi már a továbbiakban nem konstans, és az eredmények aligha vihetők át egyik helyszínről a másikra. A kérdés az, mit teszünk akkor, ha nem sikerül a kalibrálás. Jó válaszunk erre nincs, és példaképpen a Balatont említjük. A Balatonra fél tucat körüli dinamikus foszfor-, nitrogén- és biomasszamodellt alkalmaztunk az eutrofizálódás jobb megértése és szabályozási stratégia kidolgozása érdekében. Független adatsort használtunk a kalibrálás, illetve a validáció céljaira. A dinamikus modellek kalibrálása - eltérő hipotézisek - legfeljebb jóindulattal volt elfogadható, az igazolás pedig sikertelen volt: a szeszélyesen jelentkező évi két nyárialga-biomassza csúcs közül egyet sosem sikerült „elcsípni’’ Az okok között a nem megfelelő adatok, a kommunikáció hiánya - a modellfej lesztők és a terepen dolgozók között - említhető. De az is tény, hogy sekély tavak olyan mértékben szabálytalanul viselkednek, hogy a leírásuk roppant nehéz. Az igazolás problémái ellenére a kérdés mégis felmerült: használhatók-e ezek a félig hibás modellek? Az évi átlag ÖP-terheléssel a dinamikus modell által értelmezett vá- laszfiiggvények előállítása mellett döntöttünk. A Chl- amax = f(ÖP-terhelés) összefüggések - a sok nemlineáris folyamat ellenére - meglepő módon lineárisak és egymással párhuzamosak voltak. Ez azt jelenti, hogy a különböző modellek - a hiányosságok ellenére - éves szinten azonos statikus választ adnak a terheléscsökkentésre. Azonos választ azzal a „furcsasággal” hogy a rendszer zérus terhelés mellett is viszonylag magas biomasszaszintet tart fenn. Ez a belső terhelés következménye, aminek a megújulása a vizsgálatok szerint alapvetően befolyásolja a rehabilitáció időbeli lejátszódását. Zavaró, hogy nem értjük teljesen a tó dinamikus viselkedését, de döntési helyzetben sok azonos válasz megnyugtatóbb, mint a válasz hiánya, így menedzsmentcélra elfogadtuk az eredményeket. A tapasztalás igazolta, helyesen tettük. A Kis-Balaton esetében másfajta problémával szembesültünk. A kalibrálás és az igazolás is jó volt, a modell az alkalmazás fázisába léphetett. A dinamikus modellel, az elkövetkező 16 évre két ÖP-terhelési (pesszimista és optimista) forgatókönyvet értékeltünk. 25 év napi adatai alapján regressziós modellt készítettünk, ami a terhelést a háttér, a pontszerű és a nem pontszerű terhelés összegeként állította elő. Ezt a sémát alkalmaztuk a jövőre is, forgatókönyvenként beállítva a konstans pont- és a változó nem pontszerű hányadot. Az 1992-1995 év napi vízhozam adatait használtuk fel, amelyekből az évek véletlen kiválasztásával 16 éves adatsort állítottunk elő, majd elvégeztük a szimulációt. A Hídvégi-tó számított visszatartását a kezdeti években a nagy szórás jellemezte, nyáron negatív értékek is előfordultak. 5-10 év elteltével a rendszer az üledékmegújulás hatására a 35-40% körüli tartományban állt be. Ezek az irodalom által is elfogadott értékek. Ezzel szemben állnak a mérések: 50-60% értékről csökkenő tendencia, 20-30%, majd negatív visszatartás. Hol követtük el a hibát? Hol kereshetők az okok? A probléma gyökere a forgatókönyvek előállításában található. A Zala folyó ÖP-terhelése a nyolcvanas éveket követően több lépésben lOOt/év értékről - száraz időben - a tizedére csökkent, így az 1997-ben készített forgatókönyv lényegesen nagyobb értékeket tartalmazott, mint ami bekövetkezett. A Hídvégi-tó statikus „válaszfüggvénye” eltolt telítési (vagy Monod-) görbe jellegű: nagy terhelés és koncentráció mellett a visszatartás is nagy (-40-50%), míg kis terhelés mellett kicsiny (-10%, de akár negatív is lehet). A generálás a négy, még „nagy terhelésű” évből válogat, ez áll szemben a valóság „kis terhelésű” éveivel. A végeredmény a nemlinearitás következtében a mérés és a szimuláció eltérése, miközben a modellt, statisztikai értelemben, ex post sikeresen igazoljuk, az eltávolítási hatásfok a belépő terhelés függvényében igen jó egyezést mutat a mérések és az előrejelzések között. Csapdahelyzet ismét, egyszerűen a
