Стохастическая эмпирическая модель нагрузки и разбавления
Модель качества ливневых вод

Стохастическая эмпирическая модель нагрузки и разбавления ( SELDM ) [1] [2] [3] — это модель качества ливневой воды . SELDM предназначена для преобразования сложных научных данных в значимую информацию о риске неблагоприятного воздействия стока на принимающие воды, потенциальной необходимости мер по смягчению последствий и потенциальной эффективности таких мер управления для снижения этих рисков. Геологическая служба США разработала SELDM в сотрудничестве с Федеральным управлением автомобильных дорог для помощи в разработке плановых оценок средних концентраций событий, потоков и нагрузок в ливневой воде с интересующего участка и из бассейна выше по течению. SELDM использует информацию об участке автомагистрали, связанном с ним водоприемном бассейне, осадках, ливневом стоке, качестве воды и эффективности мер по смягчению последствий для получения стохастической популяции переменных качества стока. Хотя SELDM номинально является моделью стока с автомагистрали, ее можно использовать для оценки концентраций потоков и нагрузок компонентов качества стока также с других территорий землепользования. SELDM была разработана Геологической службой США, поэтому модель, исходный код и вся соответствующая документация предоставляются без каких-либо ограничений авторского права в соответствии с законами США об авторском праве и Уведомлением о правах пользователя программного обеспечения USGS. SELDM широко используется для оценки потенциального воздействия стока с автомагистралей, мостов и застроенных территорий на качество водоприемников с использованием мер по смягчению последствий и без них. [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] Специалисты по ливневым стокам, оценивающие сток с автомагистралей, обычно используют данные из базы данных стока с автомагистралей (HRDB) с SELDM для оценки рисков неблагоприятного воздействия стока на водоприемники. [13] [14] [15] [16]

SELDM — это стохастическая модель баланса массы. [17] [18] [19] Подход баланса массы (рисунок 1) обычно применяется для оценки концентраций и нагрузок компонентов качества воды в принимающих водах ниже по течению от городского или шоссейного стока. В модели баланса массы нагрузки от бассейна выше по течению и области источника стока добавляются для расчета сброса, концентрации и нагрузки в принимающей воде ниже по течению от точки сброса.

Рисунок 1. Схематическая диаграмма, демонстрирующая стохастический подход баланса масс для оценки ливневого стока, концентрации и нагрузки компонентов качества воды выше по течению от места выпуска стока с автомагистрали, от автомагистрали и ниже по течению от места выпуска.

SELDM может выполнять анализ речного бассейна и анализ озёрного бассейна. Анализ речного бассейна использует стохастический анализ баланса массы, основанный на многолетнем моделировании, включая сотни-тысячи событий стока. SELDM генерирует значения штормовых событий для интересующего участка (участок шоссе) и восходящего потока для расчёта потоков, концентраций и нагрузок в нисходящем потоке от места сброса ливневых вод. Анализ озёрного бассейна также является стохастическим многолетним анализом баланса массы. Анализ озёрного бассейна использует нагрузки от шоссе, возникающие в периоды стока, общие годовые нагрузки от озёрного бассейна для расчёта годовых нагрузок в озеро и из него. Анализ озёрного бассейна использует объём озера и коэффициенты ослабления, специфичные для загрязняющих веществ, для расчёта популяции среднегодовых концентраций в озере.

Годовые потоки и нагрузки, которые SELDM рассчитывает для анализа рек и озер, также могут быть использованы для оценки общих максимальных суточных нагрузок (TMDL) для интересующего участка и бассейна озера выше по течению. [13] [20] [21] [22] [23] TMDL может быть основан на среднем значении годовых нагрузок, поскольку произведение средней нагрузки на количество лет записи будет суммой общей нагрузки для этого (моделируемого) периода записи. Изменчивость годовых значений может быть использована для оценки риска превышения и запаса прочности для анализа TMDL

Описание модели

SELDM является стохастической моделью, поскольку она использует методы Монте-Карло для получения случайных комбинаций значений входных переменных, необходимых для генерации стохастической популяции значений для каждой переменной-компонента. [1] SELDM вычисляет разбавление стока в принимающих водах и полученные средние концентрации событий ниже по течению и среднегодовые концентрации в озере. Результаты ранжируются, и позиции построения графика рассчитываются, чтобы указать уровень риска неблагоприятных последствий, вызванных концентрациями стока, потоками и нагрузками на принимающие воды по штормам и по годам. В отличие от детерминированных гидрологических моделей, SELDM не калибруется путем изменения значений входных переменных для соответствия исторической записи значений. Вместо этого входные значения для SELDM основаны на характеристиках участка и репрезентативной статистике для каждой гидрологической переменной. Таким образом, SELDM является эмпирической моделью, основанной на данных и статистике, а не на теоретических физико-химических уравнениях. [ необходима цитата ]

SELDM — это модель с сосредоточенными параметрами , поскольку участок шоссе, бассейн верхнего течения и бассейн озера представлены как одна однородная единица. [1] Каждая из этих областей источника представлена ​​средними свойствами бассейна, а результаты SELDM рассчитываются как точечные оценки для интересующего участка. Использование подхода с сосредоточенными параметрами облегчает быструю спецификацию параметров модели для разработки оценок на уровне планирования с имеющимися данными. Подход обеспечивает экономность в требуемых входных данных и выходных данных модели и гибкость в использовании модели. Например, SELDM можно использовать для моделирования стока с различных земельных покровов или видов землепользования с использованием определения участка шоссе, если доступны репрезентативные данные о качестве воды и непроницаемой фракции. [ необходима ссылка ]

SELDM прост в использовании, поскольку имеет простой графический интерфейс пользователя и поскольку большая часть информации и данных, необходимых для запуска SELDM, встроена в модель. [1] SELDM предоставляет входную статистику для осадков, предливневого потока, коэффициентов стока и концентраций выбранных компонентов качества воды из национальных наборов данных. Входная статистика может быть выбрана на основе широты, долготы и физических характеристик интересующего участка и бассейна выше по течению. Пользователь также может вывести и ввести статистику для каждой переменной, которая является специфичной для данного интересующего участка или данной области. Информация и данные с сотен до тысяч участков по всей стране были собраны для облегчения использования SELDM. [24] [25] [26] [27] Большинство необходимых входных данных получаются путем определения местоположения интересующего участка и пяти простых свойств бассейна. Эти свойства бассейна - площадь водосбора, длина бассейна, уклон бассейна, непроницаемая фракция и фактор развития бассейна [1] [28] [29]

SELDM моделирует потенциальный эффект мер по смягчению последствий с помощью методов Монте-Карло со статистикой, которая аппроксимирует чистые эффекты структурных и неструктурных наилучших практик управления (BMP). [1] [13] [30] [31] Структурные BMP определяются как компоненты дренажного пути между источником стока и местом сброса ливневых вод, которые влияют на объем, время или качество стока. SELDM использует простую стохастическую статистическую модель производительности BMP для разработки оценок уровня планирования характеристик событий стока. Этот статистический подход может использоваться для представления одного BMP или совокупности BMP. Модуль обработки BMP SELDM имеет положения для стохастического моделирования трех видов обработки ливневых вод: сокращение объема, расширение гидрографа и очистка качества воды. В SELDM эти три переменные обработки моделируются с использованием трапециевидного распределения [32] и ранговой корреляции [33] с соответствующими переменными стока с шоссе. В этом отчете описываются методы расчета статистики трапециевидного распределения и коэффициентов ранговой корреляции для стохастического моделирования сокращения объема, расширения гидрографа и очистки качества воды структурными ливневыми BMP и приводятся расчетные значения этих переменных. Эти статистические данные отличаются от статистических данных, обычно используемых для характеристики или сравнения BMP. Они предназначены для предоставления стохастической передаточной функции для аппроксимации количества, продолжительности и качества сточных вод BMP с учетом связанных значений притока для популяции штормовых событий. [ необходима цитата ]

Интерфейс модели

SELDM была разработана как программное приложение базы данных Microsoft Access ® для облегчения хранения, обработки и использования набора гидрологических данных с помощью простого графического пользовательского интерфейса (GUI). [1] Управляемый меню графический пользовательский интерфейс программы использует стандартные элементы управления интерфейса Microsoft Visual Basic for Applications ® (VBA) для облегчения ввода, обработки и вывода данных. Приложение 4 руководства SELDM [1] содержит подробные инструкции по использованию графического пользовательского интерфейса.

Пользовательский интерфейс SELDM имеет одну или несколько форм GUI, которые используются для ввода четырех категорий входных данных, которые включают документацию, информацию о месте и регионе, гидрологическую статистику и данные о качестве воды. Данные документации включают информацию об аналитике, проекте и анализе. Данные о месте и регионе включают характеристики шоссе-места, экорегионы , характеристики бассейна вверх по течению и, если выбран анализ озера, характеристики бассейна озера. Гидрологические данные включают статистику осадков, расхода воды и коэффициента стока. Данные о качестве воды включают статистику качества стока на шоссе, статистику качества воды вверх по течению, определения качества воды вниз по течению и статистику производительности BMP. Также имеется форма GUI для запуска модели и доступа к отдельному набору выходных файлов. Интерфейс SELDM предназначен для заполнения базы данных данными и статистикой для анализа и для указания индексных переменных, которые используются программой для запроса базы данных при запуске SELDM. Необходимо проходить через формы ввода каждый раз при запуске анализа. [ необходима ссылка ]

Выходные данные модели

Результаты каждого анализа SELDM записываются в 5–10 выходных файлов в зависимости от опций, выбранных в процессе анализа-спецификации. Пять выходных файлов, которые создаются для каждого прогона модели, — это выходная документация, качество стока по шоссе, годовой сток по шоссе, события осадков и файл ливневого стока. Если выбраны опции вывода Stream Basin или Stream and Lake Basin, то также создаются файлы предливневого стока и фактора разбавления. Если выбраны эти же две опции вывода и, кроме того, одна или несколько пар качества воды ниже по течению определены с помощью меню качества воды, то выходные файлы качества воды выше по течению и качества воды ниже по течению также создаются SELDM. Если выбрана опция Stream and Lake Basin Output или Lake Basin Output и одна или несколько пар качества воды ниже по течению определены с помощью меню качества воды, то выходной файл анализа озера создается при запуске анализа бассейна озера. Выходные файлы записываются как текстовые файлы ASCII с разделителями табуляцией в формате реляционной базы данных (RDB), которые можно импортировать во многие программные пакеты. Этот вывод предназначен для облегчения анализа после моделирования и представления результатов. [ необходима цитата ]

Преимущество анализа Монте-Карло заключается не в снижении неопределенности в статистике входных данных, а в представлении различных комбинаций переменных, определяющих потенциальные риски отклонений качества воды. SELDM предоставляет метод быстрой оценки информации, которую в противном случае трудно или невозможно получить, поскольку он моделирует взаимодействия между гидрологическими переменными (с различными распределениями вероятностей), которые приводят к совокупности значений, представляющих вероятные долгосрочные результаты процессов стока и потенциальные эффекты различных мер по смягчению последствий. SELDM также предоставляет средства для быстрого проведения анализа чувствительности для определения потенциального влияния различных предположений входных данных на риски отклонений качества воды. SELDM создает совокупность значений штормовых событий и годовых значений для решения вопросов о потенциальной частоте, величине и продолжительности отклонений качества воды. Выходные данные представляют собой набор случайных событий, а не временной ряд. Каждый шторм, который генерируется в SELDM, идентифицируется порядковым номером и годом учета годовой нагрузки. Модель генерирует каждый шторм случайным образом; серийная корреляция отсутствует, а порядок штормов не отражает сезонные закономерности. Годы учета годовой нагрузки, которые представляют собой случайные наборы событий, генерируемых с суммой времени между штормовыми событиями, меньшей или равной году, используются для расчета годовых потоков и нагрузок на автомагистралях для анализа TMDL и анализа бассейна озера. [ необходима ссылка ]

В 2019 году Геологическая служба США (USGS) разработала модель постпроцессора для SELDM, чтобы облегчить анализ и графическое представление результатов моделирования SELDM; это программное обеспечение, известное как InterpretSELDM, доступно в открытом доступе на сайте USGS ScienceBase. [34]

История

SELDM разрабатывался в период с 2010 по 2013 год и был опубликован как версия 1.0.0 в марте 2013 года. Была обнаружена небольшая проблема с алгоритмом, используемым для расчета кривых переноса вверх по течению и в озерном бассейне, и версия 1.0.1 была выпущена в июле 2013 года. Версия 1.0.2 была выпущена в июне 2016 года для использования формулы положения графика Куннейна для всех выходных файлов. Версия 1.0.3 была выпущена в июле 2018 года для решения проблем с расчетами нагрузки для компонентов с концентрациями нанограммов на литр или пикограммов на литр, а также для решения других различных проблем. Версия 1.1.0 была выпущена в мае 2021 года для добавления пакетной обработки, изменения продолжительности стока по шоссе, используемой для кривых транспорта вверх по течению, с продолжительности сброса, которая могла варьироваться от BMP к BMP, на продолжительность и объем одновременного стока, а также исправления проблемы, которая позволяла пользователям моделировать зависимую переменную в анализе озера без объясняющей переменной, что вызывало ошибку. Версия 1.1.1 была выпущена в декабре 2022 года, чтобы сделать SELDM совместимым с 32- и 64-разрядными версиями Microsoft Office; эта версия имеет возможность моделировать появляющиеся загрязнители, включая микропластик , ПФАС/ПФОС (см. Пер- и полифторалкильные вещества и Перфтороктансульфоновая кислота ) и химикаты для шин (см. Производство шин , Загрязнение резиной и 6PPD ). Код для SELDM является открытым исходным кодом и общедоступным кодом, который можно загрузить со страницы поддержки программного обеспечения SELDM. [35]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abcdefgh Granato, GE, 2013, Стохастическая эмпирическая модель нагрузки и разбавления (SELDM) версия 1.0.0: Методы и методы Геологической службы США, книга 4, глава C3, 112 стр. http://pubs.usgs.gov/tm/04/c03/
  2. ^ Granato, GE, 2014, SELDM: Стохастическая эмпирическая модель загрузки и разбавления версии 1.0.3. Страница поддержки программного обеспечения доступна по адресу https://doi.org/10.5066/F7TT4P3G
  3. ^ Гранато, GE, 2022, Архив программного обеспечения стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM) (версия 1.1.1): выпуск программного обеспечения Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P9PYG7T5.
  4. ^ Рисли, Дж. К. и Гранато, Дж. Э., 2014, Оценка потенциального воздействия стока с автомагистралей на качество водоприемников на отдельных участках в Орегоне с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет Геологической службы США о научных исследованиях 2014–5099, 74 стр.
  5. ^ Гранато, GE и Джонс, SC, 2017, Оценка рисков превышения качества воды по общему содержанию меди в стоках с автомагистралей и городских территорий в условиях до начала строительства и в текущих условиях с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): в Трудах Всемирного конгресса по окружающей среде и водным ресурсам 2017 года, Сакраменто, Калифорния, 21–25 мая 2017 года, Рестон, Вирджиния, Американское общество инженеров-строителей, 15 стр. http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/9780784480601.028
  6. ^ Смит, К. П., Соренсон, Дж. Р. и Гранато, Г. Е., 2018, Характеристика ливневого стока с мостовых настилов в восточном Массачусетсе, 2014–2016 гг.: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2018–5033, 73 стр., https://doi.org/10.3133/sir20185033
  7. ^ Гранато, GE и Джонс, SC, 2015, Оценка рисков неблагоприятного воздействия общего фосфора в принимающих водотоках с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM) в Трудах Международной конференции по экологии и транспорту 2015 года (ICOET 2015), 20–24 сентября 2015 г., Роли, Северная Каролина: Роли, Северная Каролина, Центр транспорта и окружающей среды, 18 стр.
  8. ^ Стоунволл, А. Дж., Гранато, Дж. Э. и Гловер-Каттер, К. М., 2019, Оценка потенциального воздействия стока с автомагистралей и городских территорий на водоприемные водосборы с максимальной суточной нагрузкой в ​​Орегоне с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления: Отчет Геологической службы США о научных исследованиях 2019–5053, 116 стр., https://doi.org/10.3133/sir20195053.
  9. ^ Уивер, Дж. К., Гранато, Дж. Э. и Фицджеральд, С. А., 2019, Оценка качества воды из стока с автомагистралей на отдельных участках в Северной Каролине с помощью модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет Геологической службы США о научных исследованиях 2019–5031, 99 стр., https://doi.org/10.3133/sir20195031
  10. ^ Jeznach, LC, и Granato, GE, 2020, Сравнение смоделированных SELDM концентраций общего фосфора с критериями экологической непроницаемой зоны: Журнал экологической инженерии: т. 146, № 8, 10 стр. https://doi.org/10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0001763
  11. ^ Стоунволл, А. Дж., Йейтс, М. К. и Гранато, GE, 2022, Оценка воздействия применения хлоридного антигололедного реагента в районе перевала Сискию, южный Орегон: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2022–5091, 94 стр., https://doi.org/10.3133/sir20225091
  12. ^ Гранато, GE, Шпетцель, AB, и Йезнах, LC, 2022, Архив моделей для анализа потоков, концентраций и нагрузок сточных вод с автомагистралей и городских территорий, а также ливневых вод с принимающих водотоков на юге Новой Англии с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): публикация данных Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P9CZNIH5
  13. ^ abcd Гранато, GE, Шпетцель, AB и Йезнах, LC, 2023, Подходы к оценке потоков, концентраций и нагрузок сточных вод с автомагистралей и городских территорий, а также ливневых вод приемных водотоков на юге Новой Англии с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2023–5087, 152 стр., https://doi.org/10.3133/sir20235087.
  14. ^ Гранато, GE и Джонс, SC, 2019, Моделирование качества стока с использованием базы данных стока с автомагистралей и модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления: отчет о транспортных исследованиях, Журнал Совета по транспортным исследованиям, т. 2673, № 1, стр. 136-142, https://doi.org/10.1177/0361198118822821
  15. ^ Гранато, GE, 2019, База данных о стоке с автомагистралей (HRDB) Версия 1.1.0: публикация данных Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P94VL32J
  16. ^ Jeznach, LC, Granato, GE, Sharar-Salgado, D., Jones, SC и Imig, D., 2023, Оценка потенциальных последствий изменения климата для стоков с автомагистралей и нагрузок на юге Новой Англии с использованием пространственно-временного анализа на уровне планирования: Transportation Research Record, т. 2677, № 7, стр. 570–581, https://doi.org/10.1177/03611981231155183.
  17. ^ Ди Торо, Д.М., 1984, Вероятностная модель качества потока из-за стока: Журнал экологической инженерии, т. 110, № 3, стр. 607–628.
  18. ^ Уорн, А.Е. и Брю, Дж.С., 1980, Баланс массы: исследования воды, т. 14, стр. 1427–1434.
  19. ^ Шварц, СС и Найман, ДК, 1999, Смещение и дисперсия оценок загрязняющих веществ на уровне планирования: Исследования водных ресурсов, т. 35, № 11, стр. 3475–3487.
  20. ^ Гранато, GE и Джонс, SC, 2017, Оценка общих максимальных суточных нагрузок с помощью модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления: отчет о транспортных исследованиях, Журнал Совета по транспортным исследованиям, № 2638, стр. 104-112. https://doi.org/10.3141/2638-12
  21. ^ Стоунволл, А. Дж., Гранато, Дж. Э. и Халуска, Т. Л., 2018, Оценка вклада дорог в потоки, концентрации и нагрузки ливневых вод с помощью приложения StreamStats: Отчет о транспортных исследованиях, Журнал Совета по транспортным исследованиям, 9 стр. https://doi.org/10.1177/0361198118758679
  22. ^ Национальные академии наук, инженерии и медицины, 2019, Подходы к определению и соблюдению требований TMDL, касающихся ливневого стока с дорог. Вашингтон, округ Колумбия, Издательство национальных академий, 150 стр. https://doi.org/10.17226/25473
  23. ^ Гранато, GE и Фриез, PJ, 2021, Подходы к оценке долгосрочных годовых объемов стока с автомагистралей и городских территорий в отдельных районах Калифорнии с использованием модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет Геологической службы США о научных исследованиях 2021–5043, 37 стр., https://doi.org/10.3133/sir20215043
  24. ^ Гранато, GE и Казенас, PA, 2009, База данных стока с автомагистралей (HRDB версии 1.0) — хранилище данных и препроцессор для стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления: Вашингтон, округ Колумбия, Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог, FHWA-HEP-09-004, 57 стр.
  25. ^ Гранато, GE, Карлсон, CS и Снайдерман, BS, 2009, Методы разработки оценок качества воды в реках на уровне планирования на неконтролируемых участках на территории Соединенных Штатов: Вашингтон, округ Колумбия, Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог, FHWA-HEP-09-003, 53 стр.
  26. ^ Гранато, GE, 2010, Методы разработки оценок уровня планирования ливневых потоков на неконтролируемых участках на территории Соединенных Штатов: Вашингтон, округ Колумбия, Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог, FHWA-HEP-09-005, 90 стр.
  27. ^ Смит, К. П. и Гранато, Г. Э., 2010, Качество ливневых стоков с автомагистралей Массачусетса, 2005–2007: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2009–5269, 198 стр.
  28. ^ Гранато, GE, 2012, Оценка индексов времени запаздывания бассейна и гидрографического времени, используемых для характеристики штормовых потоков для анализа качества стока: Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2012–5110, 47 стр.
  29. ^ Стрикер, В.А. и Зауэр, В.Б., 1982, Методы оценки гидрографов паводков для городских водоразделов без водозабора: Открытый отчет Геологической службы США 82–365, 24 стр.
  30. ^ Гранато, GE, 2014, Статистика для стохастического моделирования сокращения объема, расширения гидрографа и очистки качества воды с помощью лучших практик структурного управления ливневым стоком (BMP): Отчет Геологической службы США о научных исследованиях 2014–5037, 37 стр., http://dx.doi.org/10.3133/sir20145037.
  31. ^ Гранато, GE, Шпетцель, AB, и Медали, L., 2021, Статистические методы моделирования наилучших практик управления структурным ливневым стоком (BMP) с помощью модели стохастической эмпирической нагрузки и разбавления (SELDM): Отчет Геологической службы США о научных исследованиях 2020–5136, 41 стр., https://doi.org/10.3133/sir20205136.
  32. ^ Kacker, RN, и Lawrence, JF, 2007, Трапециевидные и треугольные распределения для оценки стандартной неопределенности типа B: Metrologia, т. 44, № 2, стр. 117–127.
  33. ^ Хельсель, Д. Р. и Хирш, Р. М., 2002, Статистические методы в области водных ресурсов — Гидрологический анализ и интерпретация: Методы исследований водных ресурсов Геологической службы США, книга 4, глава A3, 510 стр.
  34. ^ Гранато, GE, 2019, InterpretSELDM версии 1.0. Интерпретатор выходных данных стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM): выпуск программного обеспечения Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P9395YHY.
  35. ^ Гранато, GE, 2022, Архив программного обеспечения Стохастической эмпирической модели нагрузки и разбавления (SELDM): выпуск программного обеспечения Геологической службы США, https://doi.org/10.5066/P9PYG7T5

Общественное достояние В статье использованы материалы, являющиеся общественным достоянием, с веб-сайтов или документов Геологической службы США .

  • Страница документации SELDM
  • Страница поддержки программного обеспечения SELDM
  • Архив программного обеспечения SELDM
  • Страница YouTube о штормовой воде
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Стохастическая_эмпирическая_модель_загрузки_и_разбавления&oldid=1262286583"