Visualisering Hyporheic Flow Through Bedforms Bruke Dye Eksperimenter og simulering

1Engineering and Physical Science, St. Ambrose University, 2Civil and Environmental Engineering, Northwestern University, 3Mathematics and Computer Science, Augustana College
Published 11/18/2015
0 Comments
  CITE THIS  SHARE 
Engineering

You must be subscribed to JoVE to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial:

Welcome!

Enter your email below to get your free 10 minute trial to JoVE!





By clicking "Submit," you agree to our policies.

 

Summary

Cite this Article

Copy Citation

Stonedahl, S. H., Roche, K. R., Stonedahl, F., Packman, A. I. Visualizing Hyporheic Flow Through Bedforms Using Dye Experiments and Simulation. J. Vis. Exp. (105), e53285, doi:10.3791/53285 (2015).

Please note that all translations are automatically generated through Google Translate.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Advective utveksling mellom porerommet av sedimenter og overliggende vannsøylen, kalt hyporheic utveksling i fluviale miljøer, driver oppløst stoff transport i elver og mange viktige biogeokjemiske prosesser. Å bedre forståelsen av disse prosessene gjennom visuell demonstrasjon, opprettet vi en hyporheic flyt simulering i multi-agenten datamodellering plattform NetLogo. Simuleringen viser virtuelle tracer som strømmer gjennom en streambed dekket med todimensjonale bedforms. Sediment, flyt, og bedform kjennetegn blir brukt som input variabler for modellen. Vi illustrere hvordan disse simuleringene matche eksperimentelle observasjonene fra laboratoriet flume eksperimenter basert på målte inngangsparametere. Fargestoff injiseres i rennen sedimentene for å visualisere porewater strømmen. For sammenligning virtuelle tracer partikler er plassert på de samme steder i simuleringen. Dette kombinert simulering og lab eksperiment har vært brukt med hell i lavere og graduate laboratorier for å direkte visualisere elve porewater interaksjoner og viser hvordan fysisk-basert strømningssimuleringer kan reprodusere miljømessige fenomener. Studentene tok bilder av sengen gjennom de gjennomsiktige flume vegger og sammenlignet dem med figurer av fargestoffet på samme tidspunkt i simuleringen. Dette resulterte i svært lignende trender, som tillot elevene å bedre forstå både strømningsmønstrene og den matematiske modellen. Simuleringene også tillate brukeren å raskt visualisere virkningen av hver input parameter ved å kjøre flere simuleringer. Denne fremgangsmåte kan også brukes i forskningsanvendelser for å illustrere grunnleggende prosesser, forholder grenseflate flussmidler og porewater transport, og støtter kvantitativ prosessbasert modellering.

Introduction

Som underlag vann beveger seg i en bekk, elv eller tidevannssonen skaper hode gradienter som driver vann inn og ut av sedimentene 1. I fluviale systemer hvor stor andel av streambed sedimenter der denne utvekslingen skjer er kjent som hyporheic sone 2,3. Denne sonen er viktig fordi mange næringsstoffer og forurensende stoffer er lagret, avsatt eller transformert innenfor hyporheic sone 4-9. Den tid som en tracer tilbringer i sedimentet kalles en oppholdstid. Både oppholdstider og plasseringen av strømningsbanene påvirke transformasjonsprosesser. Bedre forståelse av de prosesser som påvirker strømningen gjennom sedimentene er nødvendig for å forutsi oppløsningsmaterialet transport i elver og adresse store miljømessige problemer som følge av spredning av materialer slik som næringsstoffer (f.eks kyst hypoksi 10,11). Til tross for betydningen av hyporheic utveksling, er det ofte ikke er beskrevet i lavere kurs i hydrologi,fluidmekanikk, hydraulikk, etc. Lærere som ønsker å legge hyporheic utveksling til sine kurs kunne finne det nyttig å ha eksperimentelle og numeriske visualiseringer som tydelig viser denne prosessen.

Stream kanal sinuosity, omkringliggende grunnvannsnivå, og streambed topografi (dvs. barer, bedforms og biogene hauger) alle påvirke hyporheic utveksling i varierende grad 12-17. Denne studie fokuserte på bedforms, såsom dyner og krusninger, som vanligvis er viktige egenskaper som påvirker hyporheic geomorphic strømnings 14,15. Vi skapte en numerisk simulering og laboratorieeksperiment for å visualisere flyten gjennom en vanlig serie bedforms. Denne simuleringen er basert på en kropp av tidligere forskning knyttet hyporheic strømningsbaner til lett observersystemegenskaper 15,18-21. Som denne forskningen danner vitenskapelig bakgrunn for simuleringen, følger en kort oppsummering av de viktigste aspektene av teorien. Bedform topografi, T (x),er gitt ved:

Ligning 1:
Ligning 1

hvor H er to ganger amplituden av bedform, k er bølgetallet, og x er den langsgående dimensjon parallelt med den gjennomsnittlige streambed overflaten. Et eksempel på dette bedform topografi er vist i figur 1.

Figur 1
Figur 1. Parameter definisjoner og innstillinger kontrolleres av brukeren. I Interface, er tracer partikler frigis i en fluks-vektet måte ved vann / sediment-grensesnitt og sporet gjennom sedimentet. Hvis show-banene? ​​Er "på" vanntracere mark hvor de har vært, viser deres veier. Når en tracer returnerer til overflaten vann, endrer dette than totalt antall tracere i systemet, når re-slipp? er satt til "off". Den kumulative fordelingen oppholdstiden plottet viser endringen ved avsetting av forholdet mellom antall tracere som er igjen i sedimentet sengen til den opprinnelige antallet som en funksjon av tiden. Hvis re-slipp? Er "på" da sporstoff som forlater systemet erstattes i samme flux vektet måte som original partikler, og den kumulative Tomten er deaktivert. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Parameter navn Enheter Definisjon Grensesnitt Mousedrop
Lambda (λ) cm Bølgelengde bedform (se figur 1) </ td> hakehake
BedformHeight (H) cm Dobbelt så bedform amplitude (se figur 1) hakehake
BedDepth (D) cm Dybde av sedimentene (se figur 1) hakehake
HydrCond (K) cm / s Hydraulisk konduktivitet hakehake
Porøsitet (θ) Porøsitet hakehake
ChannelVelocity (U) cm / s Midlere hastighet i overflatevann eller kanal hakehake
Dybde (d) cm Vanndypet (se figur 1) hakehake
Slope (S) Skråningen av bedforms og vannoverflaten hake
NumParticles Antall partikler slippes inn i systemet. hake
Timex (Time1, Time2 ..) min Tid på noe som skjer hvert fargebytte hake
Simulering Knapper Definisjon Grensesnitt Mousedrop
Setup Satt er opp simuleringen ved hjelp av parametre vist hakehake
gå / stopp Starter og stopper simuleringen hakehake
Skritt Klikke trinn fører én gang skritt å passere. Dette tillater brukere å bremse ned koden og se nøyaktig hva som skjer i 100 sek. hake
tydelige stier Fjerner alle han blå partikkelbaner fra skjermen hakehake
Avansere til neste gang Dette fører til at programmet til å kjøre til neste fargeendring tid (Timex)hake
mus-slipp Denne knappen skal klikkes før partiklene kan plasseres i undergrunnen ved å klikke på steder i undergrunnen. hake
show-baner? Hvis show-baner? er "på" vannpartiklene forlate en sti av blå viser hvor de har vært (se figur 1). hakehake
re-slipp? Hvis re-slipp? er "på" partiklene blir erstattet i et flussmiddel veid måte for hver partikkel, som kommer ut fra systemet, og den kumulative plottet ikke fungerer. Når et particle kommer ut av sonen hyporheic antall partikler i systemet reduseres hvis re-dråpe? er "av" (se figur 1). hake

Tabell 1. Hyporheic Parametere og Simulering Controls. Hver parameter, knappen og glidebryter som kan justeres av brukeren er gitt i denne tabellen sammen med en definisjon.

I simuleringen, to prosesser indusere fluidhastighet i sandsjiktet. Den første er på grunn av interaksjoner av strømmen flyt med bedforms. Hastigheten hodet på vann / sediment-grensesnitt indusert av bedforms også er tilnærmet sinusformet, og som er forskjøvet med en kvart bølgelengde fra den bedform selv 22. Amplituden av hastigheten hodet ikke fungerer ved overflaten undergrunns-grensesnittet er tilnærmes ut fra målinger som 16:

ge = "always"> Ligning 2:
Ligning 2

hvor U er den midlere overflaten av vannhastigheten, g er gravitasjonskonstanten, og d er dybden av vannet (vist i figur 1). Hastigheten hode funksjon er da gitt ved:

Ligning 3:
Ligning 3

Dette hode funksjonen kan deretter brukes til å beregne bedform-baserte komponent i undergrunnen hastighets-funksjoner ved å løse den Laplace-ligningen med et konstant sandsjiktdybde 20. Den andre komponenten av porewater hastigheten bestemmes av hellingen av systemet, S, som tilsvarer et gravitasjonshode gradient som gir strømme i nedstrømsretningen proporsjonals / ftp_upload / 53285 / 53285eq_S_inline.jpg "/> De endelige funksjoner for porewater hastigheten er.:

Ligning 4:
Ligning 4

Ligning 5:
Ligning 5

hvor u er den langsgående hastighetskomponent, v er den vertikale hastighetskomponent, er K den gjennomsnittlige hydrauliske ledningsevnen til sedimentet, er den gjennomsnittlige porøsitet av sedimentene, y er den vertikale koordinaten, og D er dybden av sedimentene.

Partikkel sporing simuleringer ble opprettet, som bruker NetLogo modellering språk og simulering plattform 23. De to implementasjoner (Mousedrop.nlogo og Interface.nlogo) bruker disse ligningene til å modellere HYPorheic strømning med samme simulering kjernen. Hovedforskjellen er den innledende plassering av sporstoffpartiklene. Mousedrop gjør det mulig for brukeren å plassere simulert tracer hvor som helst i undergrunnen. Subsurface hastighet ligningene 4 og 5 blir brukt for å bevege sporstoffet for å simulere fargestoff injeksjonseksperimenter. I Interface, er spor alltid plasseres langs overflaten / dybdegrense i en flux vektet måte. Dette etterligner levering av oppløst og suspendert materiale fra overflatevann inn i porewater, noe som er avgjørende for å forstå hyporheic utveksling. Tracer beveger seg deretter i undergrunnen før det igjen når strømmen vann. Følge fargestoff stier i rennen og simulere banene bruker NetLogo gir strømlinjene i Flowfield, så lenge strømningsforholdene og bedform morfologi forbli stødig under observasjonsperioden. Interface.nlogo skaper en kumulativ oppholdstid distribusjon, som viser forholdet mellom antalltracer partikler igjen i sedimentene til det opprinnelige antall av tracer partikler som er lagt inn ved tiden 0 som en funksjon av tid.

Som omtalt i en fersk litteraturstudie 24, det er fortsatt betydelig debatt i det pedagogiske forskningsmiljøet om den relative verdien av hands-on laboratorieforsøk kontra simulerte laboratorier og datamodeller. På den ene siden, noen føler at "hands-on erfaring er i hjertet av læring" 25, og forsiktighet at kostnadsbesparelser argumenter kan fyre opp under utskifting av hands-on lab aktiviteter ved databaserte simuleringer, til skade for elevenes forståelse 26. På den annen side, noen forskere i naturfag / ingeniørutdanning hevder at simuleringer er minst like effektivt som tradisjonelle hands-on labs 27, eller diskutere fordelene med datasimulering i å fremme student-sentrert "oppdagelsen læring" 28. Mens konsensus ikke har blitt reverket, har mange forskere konkludert med at ideelt sett bør datasimuleringer supplere, snarere enn fortrenge, hands-on laboratorieforsøk 29,30. Det har også vært tiltak innenfor realfag og ingeniørutdanning samtidig par fysiske eksperimentering og real-world sensing med datasimuleringer av fenomener; se, for eksempel "bifokale modellering" 31.

Studenter kan få en dypere konseptuell kunnskap og en bedre forståelse av den vitenskapelige forskningsprosessen ved å samhandle med både et fysisk system, og et databasert simulering av det systemet. Denne prosedyren innebærer å ha studentene utføre et oppløst stoff transport eksperiment som demonstrerer gravitasjons og bedform-indusert hyporheic utveksling flyt, og matche sin egen eksperimentelle oppsett og resultater med en datasimulering av de samme fenomenene. Denne sammenligningen forenkler viktige studentlæringsutbytte, og en dypere diskusjon av tHan vitenskapelig metode, og samspillet mellom modell / teori bygging og empirisk validering gjennom innsamling av data. Etter å ha utført denne sammenligningen, kan elevene også dra nytte av fordelene med databasert simulering for å raskt oppdage et mangfold av alternative scenarier ved å endre modellparametere.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Simulering Programvare

  1. Bruk programvaren som er beskrevet i denne delen.
    1. Last ned og installere gratis / open-source multi-agenten modellering språk og simulering plattform, NetLogo (Tilgjengelig: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/, versjon 5.1 eller senere).
      Merk: Denne programvaren er tilgjengelig uten kostnad og kjører på alle store operativsystemer (Windows / Mac / Linux).
    2. Last ned de to spesifikke simulering skriptfiler (mousedrop.nlogo og interface.nlogo) som følger dette laboratoriet prosedyren. (Available: http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259 and http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258 )
      Merk: Når simuleringen plattformen er installert og disse filene er lastet ned, åpner dobbeltklikke disse filene automatisk than simuleringer opp, klar til å kjøre.

2. Flume demonstrasjon

  1. Sett opp laboratoriet renne slik at alle parametre (Tabell 1) faller innenfor mousedrop simulerings parameter range begrensninger.
    Merk: Begrensningene kan justeres i mousedrop, hvis det er nødvendig for det fysiske systemet ved å redigere glidere.
    1. Hell et lag på omtrent 15-25 cm av sand inn i rennen. Måle og registrere den hydrauliske ledningsevne og porøsitet av sand følgende standardmetoder 32,33.
    2. Fyll renne med ca 20-30 cm vann.
    3. Start prøvetank og øke strømningshastigheten til et nivå som er rask nok til å flytte sandkornene og derved skape bedforms.
      Merk: strømningshastighet kan justeres ytterligere for å avgrense bedform egenskaper med praksis. Bedform størrelser er et resultat av strømningshastighet, vanndyp og sand egenskaper.
    4. Tillat bedforms å utvikle for 12-24 timer for å danne naturlig dune / rippel morfologi. For å akselerere denne prosessen manuelt forme vanlige sanddyner, og deretter la sedimenttransport for 4-12 timer. Alternativt manuelt danne vanlige trekantdyner.
      Merk: Regelmessig trekantede dyner vil gi regelmessige mønstre av hyporheic utveksling, men vil ikke vise så mye kompleksitet som naturlig dune / ring bedforms.
    5. Når de ønskede bedforms oppnås, redusere vannmengden til sengs sedimenttransport bremser og bedform egenskaper slutte å endre.
      1. Visuelt observere bevegelsen av sediment korn bestående av sengen, og redusere strømningen til bevegelse opphører.
        Merk: Dette vil bevare sengen morfologi for varigheten av forsøket.
      2. For å bekrefte at langsom, episodisk bevegelse er ikke forekommer, mark eller fotografi bedform posisjoner og deretter observere på et senere tidspunkt.
        Merk: Det er bare viktig at bedforms ikke flytter betydelig over tidsrammen av forsøket, slik at giren tilstrekkelig observasjonstid for å bekrefte at bedforms er stabile.
    6. Juster prøvetank helling og / eller vanndybde for å oppnå jevn strømning under redusert strømningshastighet.
      1. Kontroll kanal skråningen gjennom utstyr konstruert i rennen, typisk enten en motorisert jack eller en håndsveiv. Juster vanndybden ved å legge til eller fjerne vann fra vannrennen.
        Merk: I det eksperimentelle oppsettet som brukes her, er hele rennen er montert på en dreietapp på den nedstrøms enden, og helningen er satt av en motordrevet jekk ved oppstrømsenden.
      2. Mens pumpen er i drift, velger to langsgående steder som er merket med linjer vinkelrett på bunnen av rennen. På disse steder, bruke en linjal for å måle avstanden langs disse vinkelrette linjer, mellom overflaten av vannet og bunnen av rennen.
        Merk: Avhengig av rennen oppsett, kan bunnen av rennen tjene som en bedre skrå referanselinje enn bunnen av rennen. Velge en larger lengde avstand vil gi større nøyaktighet.
      3. Justere helningen av rennen og / eller vanndybde og på nytt mål inntil de vertikale avstandsmålinger, er de samme for å oppnå jevn strømning. Mål skrå horisontale avstand langs bunnen av rennen mellom disse to langsgående steder.
    7. Stopp pumpen og vente på at vannet skal slutte å bevege seg; Dette vil gi et jevnt underlag. Re-måle avstanden mellom toppen av rennen og vannflaten ved hver langsgående sted.
      Merk: Kanalen helning er lik forskjellen mellom disse målinger, dividert med den skrå horisontale avstand mellom dem.
    8. Re-start pumpen.
    9. Velg et testseksjon, som skal være et sted nær midten eller nedstrøms utløpet av prøvetank der sanddynene har dannet et fast mønster. Sørg for at denne delen omfatter minst en hel bedform.
    10. Måle og registrere gjennomsnittlig sedimentdybde (D) i the testseksjon med en hånd måle tenke (gjennomsiktige herskere er ideelt). For enkelhets skyld bruker gjennomsnittlig avstand på en kam og trau til rennen bunnen.
    11. Måle og registrere gjennomsnittlig bedform høyde i testseksjonen, definert som forskjellen mellom sedimentdybde på en kam og sedimentet dybden på et trau med en linjal. Mål flere bedforms å få et godt estimat av gjennomsnittet.
    12. Igjen ved hjelp av linjal, måle og registrere den gjennomsnittlige vanndybden (d) i testseksjonen, definert som den gjennomsnittlige avstanden fra vannoverflaten til sand seng. Igjen, bruker den gjennomsnittlige vanndybden på dune toppene og bunnene for enkelhet.
    13. Opp kanalstrømningshastighet (Q) fra strømningsmåleren, og beregne gjennomsnittshastigheten som Q / (d * w), hvor w er bredden av rennen, og d er vanndybden.
      Merk: Vår strømningsmåleren er satt inn i resirkuleringssløyfen av rennen.
    14. Måleog registrere den gjennomsnittlige bedform bølgelengde i testseksjon. Typisk måle bølgelengden som avstanden mellom suksessive sandbanke toppene.
    15. Åpne Mousedrop simulering (i NetLogo plattform) og sjekk at alle målingene er innenfor de variabelområdene som er angitt i simuleringen brukergrensesnitt. Hvis en målt parameter faller utenfor begrensningen rekkevidde, justere simulering parameter området ved å høyreklikke på parameteren "slider", velge "edit", og justere min / maks verdier.
  2. Visual hyporheic utveksling.
    1. Sett kameraet på et fast sted (helst på stativ) pekte ortogonalt til Flume veggen med et enkelt bedform i testseksjonen sentrert i bildet.
      Merk: Dette vil unngå problemer med skråstilt perspektiv.
    2. Ta et prøvebilde for å kontrollere forholdene. Juster lyssettingen hvis refleksjoner er et problem.
    3. Bruke sprøyte og nål, gjøre 2-3 små fargestoff injections nærheten rennen veggen. Sørg for at disse injeksjonene danne ~ 2 cm runde flekker av farget porewater på en rekke vertikale og horisontale steder. Utvis forsiktighet for å redusere inngrepene i sandlaget under injeksjonen.
      Merk: Injeksjoner av mindre mengder fargestoff tillate brukeren se flere detaljer og vise individuelle stream baner.
    4. Spill starttid av fargestoff injeksjoner og ta en første bilde.
      Valgfritt: Det kan være lærerikt å spore de første farge fronter med markører på åpenhet papir, slik at fargen bevegelsen er lett observerbar i laboratoriet, men disse skisserer vil også blokkere små porsjoner av fargestoffet fronter i bilder, så det er en handels- off.
    5. Fange fargestoff fram stillinger ved passende tidsintervaller. For tiden lapse fotografering, bruker 30 sek mellomrom for å gi jevne resultater.

3. Simulering

  1. Kjør Simulering 1: Mousedrop og sammenligne med observerte fargestoff transport.
    1. Åpne simulering script som heter Mousedrop.nlogo.
      Figur 3
      Figur 2. Mousedrop. Dette viser hvor sporstoff på 7 ulike instanser i tid. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
    2. Juster de fysiske system parametere vist i tabell 1 for å matche flume forsøksbetingelser (spesifikt: Lambda, BedformHeight, BedDepth, HydrCond, porøsitet, ChannelVelocity, dybde og Slope). Sørg for å ta omsorgen for enheter når du taster inn input parametere.
    3. Juster glidere Time1, tid2, etc. for å indikere ganger når simuleringen sporing fargen vil endre seg. Sette disse fargeendringer å matche observasjons ganger for å lette sammenligning av simuleringsresultatene med observasjoner.
      Notat: Hvis tid parametrene er alle satt til 0, vil simuleringen viser én farge hele.
    4. Etter at alle parametere er satt, klikker du på setup-knappen.
      Merk: bedform skal vises i simuleringen visning.
    5. Klikk muse-slipp-knappen for å angi start steder av virtuelle sporstoffer. Legg merke til at flere steder i sengen kan bli klikket på. Hold musen ned for å frigjøre mer virtuelt tracer. Når simulere fargestoff bevegelse, bruke musen til å enten spore fargestoff fronter (grensen rundt fargestoff) eller fylle hele området av farget regionen.
      Merk: Vi presenterer flere virtuelle tracer vil føre til at simuleringen til å kjøre saktere. De beste visuelle resultater vil variere med datamaskinens ytelse.
    6. Når alle de virtuelle tracere har blitt plassert, kan du enten klikke på Advance til neste gang knappen, som vil starte simulering og deretter stoppe den på første gang, eller du kan klikke på go / stopp-knappen for å starte simulasjon på ubestemt tid. Ikke re Klikk på setup-knappen, eller markørene vil måtte legges på nytt.
      Merk: Når simuleringen begynner å gå, blir hastigheten beregnet for plassering av hvert sporstoff basert på simuleringsparametrene i ligningene 4 og 5. De tracer flyttes i henhold til hastighetsfeltet for simulerte 100 sekunder, og deretter ble hastigheten på det nye stedet beregnes og prosedyren blir gjentatt inntil den tracer forlater systemet.
    7. Du kan også klikke farten / stopp-knappen gjentatte ganger for å pause / fortsette simuleringen. Sammenligne simulerte og målte dye fordelinger på ulike tidspunkter.
  2. Kjør Simulering 2: Interface.
    1. Åpne manus med tittelen Interface.
      Figur 3
      Figur 3. Interface. Dette viser 370 tracere som strømmer gjennom undergrunnen ved hjelp av grensesnittet simulering. Tracer paths viser hvor hver tracer har vært siden den ble startet i overflatevannet-undergrunnen grensesnitt. Omsider alle strømningsbaner skal returnere til overflatevann. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
      Merk: Dette skriptet introduserer virtuelle tracere på streambed overflaten i en flux vektet måte basert på beregnede undergrunnen hastigheter. Dette gir en visuell representasjon av de relative mengder av vann som strømmer inn i (og ut av) den streambed på forskjellige steder.
    2. Begynn med å klikke oppsett etterfulgt av go / stopp.
      Merk: Dette vil kjøre simuleringen med standardinnstillingene. Re-slipp? Bryteren er i utgangspunktet satt til av, så den kumulative oppholdstid fordeling vil bli plottet som tiden går.
    3. Etter å ha observert simuleringen med standardparameterne, klikk gå / stopp for å stoppe simuleringen.
    4. setup fulgt av go / stopp.
      Merk: Dette vil starte simuleringen med parametrene som har blitt valgt.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bruken av en simulering i forbindelse med eksperimenter tillater elevene å observere likheter og forskjeller mellom idealiserte matematiske modeller og mer komplekse virkelige systemer. Figur 4 viser et eksempel sammenligne dye injeksjons fotografier med Mousedrop simuleringer. Den opprinnelige bilde blir brukt til å bestemme plasseringen av den simulerte fargestoff tracer ved tid null, og deretter kjøres simuleringen for 34,2 minutter og sammenlignet med et fotografi tatt ved det tidspunktet. Samlet modellen gjør en utmerket jobb med å fange bevegelse av det fargede vann i løpet av dette tidsintervallet. Den første fargestoff blob, som ligger på lesiden av bedform, avslutter sedimentene i begge de simulerte og eksperimentelle systemer. Den andre elongates og beveger seg ned som danner en halvmåneform som den sprer seg ut, slik at noe av sporstoffet går ut på nedstrømssiden av den opprinnelige plassering og noen oppstrøms. Den siste fargestoff klumpen forplantes oppstrøms og noen av spor reiser dypere ned i sedimentene. Dette viser at hyporheic utveksling skjer under bedforms og at mønsteret av hyporheic utveksling flyt forholde seg til bedform geometri. Den sterke avtale mellom simulering og eksperiment validerer modellen ligningene til en første ordens nivå. Denne prosedyren også tydelig viser at hyporheic utveksling er en betydelig prosess som skalerer med bedform størrelse, og at nesten halvparten av porewater flyter oppstrøms henhold bedforms. Ved nærmere ettersyn, men små forskjeller kan sees mellom den observerte og simulerte fargestoff transport. Simuleringen er glattere enn den faktiske fargestoff mønster og strekker seg ikke så dypt inn i sedimentet. Disse avvikene skyldes en kombinasjon av målefeil og andre-ordens fysikalske effekter som følge av uregelmessig bedform geometri, variasjon i sediment pakking, etc., som beskrevet i tabell 2.

4 "src =" / filer / ftp_upload / 53285 / 53285fig4.jpg "/>
Figur 4. Sammenligning Flume dye fronter til simuleringer. Dye ble sprøytet inn i prøvetank og et bilde ble tatt ved 0. Tracers ble plassert i undergrunnen ved hjelp Mousedrop på de samme stedene som fargestoff. Tracere deretter flyttet for simulering 34,2 minutter, og simuleringen blir så sammenlignet med et bilde som er tatt 34,2 minutter etter den første bildet. De observerte fargestoff mønstre og simuleringene sammenligne godt på senere tidspunkt. Det er noen avvik på grunn av romlige variasjoner i strømningsfeltet som ikke fanges opp av modellen. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Vanlige kilder til avvik forventet resultat
Selve hodet profilen differs fra antatt sinuskurve Asymmetri i porewater flyt under bedform
Uregelmessig serie bedforms Potensielle avvik i Flowfield på plasseringen av observasjon
Utilstrekkelig sediment seng dybde Vertikal komprimering av porewater profilen
Ikke-uniform (dvs. tidsvarierende) flyte over sengen Ekstra høyde hode komponenter som sammenligne med en ekstra komponent i porewater flow (f.eks, økt asymmetri av porewater sirkulasjon cellen under bedform.)
Heterogenitet i pakking sedimentene Romlig variasjon i porewater flow (flekker av sedimenter med høyere og lavere hastighet)
Betydelig avbrudd av sedimenter når injisere fargestoff Dye utgivelsen vertikalt through injeksjonshullet
Bruk av et ikke-vannløselig fargestoff eller utilstrekkelig oppløsning eller blanding av fargestoffet før injeksjonen Pooling av fargestoff i porewater, non-uniform porewater transport eller treg mobilisering av fargestoff fra injeksjonssteder.
Unøyaktige målinger (ofte på grunn av enheter) Dette kan føre til drastisk feil resultater
Antatt mangel på spredning i simulering Noen utvidelse er dye figurer

Tabell 2. Kilder til avvik mellom observasjon og simulering. En liste over de vanligste feilkildene er oppregnet i denne tabellen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

I forbindelse, The Flume demonstrasjons- og partikkel sporing simuleringer gir en omfattende innføring i hyporheic flyt for en rekke målgrupper. Deltakere på alle nivåer er gitt visuelt bevis for forekomsten av hyporheic utveksling indusert av bedforms, og den sterke variasjon i undergrunnsstrømningsveier i henhold bedforms. Disse prosedyrene kan brukes som en enkel demonstrasjon av porewater flyt for studenter eller K-12 studenter, eller den kan brukes i graduate kurs i forbindelse med en mer dyptgående presentasjon av elve hydraulikk, sedimenttransport, og mekanikken hyporheic utveksling . Uavhengig av nivå, bruk av denne enkle visualisering modellen som interaktiv teknologi tillater elevene å danne en dypere forståelse av disse komplekse og viktige fenomener enn det som ville oppnås gjennom abstrakt teori og diskusjon.

Mens du bruker disse metodene, forskjellene mellom det fysiske systemet og simulatipå bør ikke bli sett på som "feil", men i stedet som en "lærevillig øyeblikk", dvs. utgangspunktet for en diskusjon som til slutt vil føre til større læring. Studentene skal bli ledet til å vurdere en rekke spørsmål, blant annet: Hva er alle de feilkilder (i modellen, målinger og laboratorieprosedyre)? Hvilke av disse kan potensielt bidra til avviket mellom simuleringer og observasjoner? Hva forenklende forutsetninger ble gjort i formuleringen av modellen? Hvor viktig er små avvik, og de gjør modellen "feil"? Som statistiker George Box famously sa: "I hovedsak alle modeller er galt, men noen er nyttige." 34 En god vitenskapelig modell fanger visse essensielle funksjoner i et system, og dermed fører til en bedre forståelse, mens det neglisjerer detaljer som er mindre relevant til problemet på hånden. Denne prøvetank laboratorieeksperiment og tilhørende simuleringn gir en utmerket case for studenter i å forstå både styrker og svakheter ved en modell og av en eksperimentell metode. Dermed ikke bare studentene få en større flyt med sentrale begreper i hyporheic utveksling og oppløst stoff transport, men de har lært om komplementære forholdet (og noen ganger komplekst samspill) mellom teori bygging og datainnsamling, mellom datamodellering og laboratorium eksperimentering. Videre denne koblingen av lab og simulering fremmer utviklingen av viktige metakognitive ferdigheter 35 om hvordan kunnskapen er oppnådd gjennom den vitenskapelige forskningsprosessen, gjennom avhør hva vi vet og hvordan vi vet det. En økende mengde forskning bekrefter effekten av undervisning metakognitiv (aka høyere ordens tenkning) ferdigheter 36-38.

Det er mange årsaker til avvik mellom observerte og simulerte tracer baner. Overdreven sideveis bevegelse avnålen under en injeksjon vil skape en foretrukket strømningsbane i sanden, slik at fargestoff å unnslippe direkte ned i vannsøylen. Våre hastighets ligninger inkluderer ikke sideveis eller langsgående dispersjon. I en prøvetank, er bedform geometrien mer asymmetrisk enn den idealiserte sinusoid definert i simuleringene. Sedimenter er aldri helt homogen; variasjoner i pakking og sediment størrelser vil påvirke den lokale hydraulisk ledningsevne og porøsitet. Selv om det er best å minimalisere bedform migrering ved å redusere vannrennen pumpehastighet før fargestoff injeksjoner, kan noen migrasjon fortsatt forekomme. Bedform migrering endrer posisjonen av bedform kam i forhold til det injiserte fargestoff, og dermed endre undergrunnshydrodynamikk. Eksperimentelle strømningsbaner vil derfor alltid være forskjellig fra simuleringer, men det generelle mønster av tracer bevegelsen skal ikke endres. Under de eksperimentelle betingelser som er brukt her, er det et sterkt samsvar mellom modellsimulering og det observerte fargestoff strømmen. Tilleggsun nale kompleksiteten som sediment heterogenitet, fraktal bedform topografi, grunnvann utslipp, tredimensjonal topografi, på tvers av kanaler flyt, og tidsmessige variasjoner i strømmen flyt forekommer i mange naturlige systemer. Fargestoffet tracer metodene som er beskrevet her kan brukes til å utforske effektene av disse prosessene gjennom passende modifisering av rennen eksperimentoppsettet. Denne tilnærmingen kan brukes til forskning, samt undervisningsformål, som flyt visualisering er vanlig å teste hypoteser om styrende prosesser, og kan også brukes til å beregne material flukser og massebalanser, for eksempel hyporheic utvekslings flukser mellom bekken og sediment seng 21. Dye tracer fremgangsmåter som ligner de som er beskrevet her har blitt brukt for å bestemme effektene av streambed morfologi, sediment heterogenitet, grunnvann utladning, og lade den hyporheic utveksling, samt å vurdere beslektede prosesser som porewater strømmer som induseres av bølger 39-42.

innhold "> Mens enkelt flytmodellen som brukes her demonstrert en rimelig naturtro gjengivelse av hyporheic flyt under nøye kontrollerte laboratorieforhold, er begrenset bruk i modellering komplekse naturlige systemer. Våre skript ble skrevet i NetLogo programmeringsspråket her først og fremst som et pedagogisk verktøy fordi det gir en enkel, gratis, og åpen kildekode middel-basert simulering plattform, og fordi den støtter gode visualiseringer og enkel bruker manipulering av inngangsparametre, som tilrettelegge for læring. Andre metoder er utviklet for å simulere hyporheic utveksling med mer komplekst system geometri 14 , 20 og sediment struktur 43,44. En rekke gratis / open-source verktøy (f.eks MODFLOW) og kommersielle programvarepakker (f.eks COMSOL) bruker endelig differanse og elementmetoder som kan være nyttig i modellering hyporheic flyt under mer komplekse geometrier og med undergrunnen heterogenitet 15,45-48.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Flume Engineering Laboratory Design Custom Laboratory flume with clear sides for 24-48 hours. Alternatively a small teaching flume can be constructed for under 300 dollars following the guidelines provided in our supplementary materials.
Flowmeter Rosemount  8800 vortex  This is located inside the recirculation loop of the flume
Sand US. Silica F30 Research-grade sand to form a layer 10-20 cm deep throughout the flume
Dye Samples from food companies Water-soluble food grade dye made into an aqueous solution. Dark colors like red, blue and green work best. (Avoid food dyes in propylene glycol.)
Syringe HSW 4100.000V0 5-10 ml, e.g. HSW Norm-Ject 2-part disposable syringe
Pipetting Needle Cadence Science 7942 14-gage, 6-in blunt end,  to inject the dye deep into the sand.
Digital Camera Any Digital camera with steady tripod. (Time lapse cameras can be used to collect rapid evenly spaced data.) We used a Nikon D7000.
Ruler Any Transparent is best.
Measuring Tape Any
Netlogo Software CCL http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
Mousedrop.nlogo Netlogo Commons 4259 http://modelingcommons.org/browse/one_model/4259
Interface.nlogo Netlogo Commons 4258 http://modelingcommons.org/browse/one_model/4258

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Huettel, M., Webster, I. T. Porewater flow in permeable sediments. In: The benthic boundary layer: Transport processes and biogeochemistry. Bordeau, B. P., Jørgensen, B. B. Oxford University Press. New York. 144-179 (2001).
  2. Bencala, K. E., Walters, R. A. Simulation of Solute Transport in a Mountain Pool-and-Riffle Stream - a Transient Storage Model. Water Resour Res. 19, 718-724 (1983).
  3. Williams, D. D., Hynes, H. B. N. Occurrence of Benthos Deep in Substratum of a Stream. Freshwater Biol. 4, 233-255 (1974).
  4. Benner, S. G., Smart, E. W., Moore, J. N. Metal Behavior during Surface Groundwater Interaction, Silver-Bow Creek, Montana. Environ Sci Technol. 29, 1789-1795 (1995).
  5. Fuller, C. C., Harvey, J. W. Reactive uptake of trace metals in the hyporheic zone of a mining-contaminated stream, Pinal Creek, Arizona. Environ Sci Technol. 34, 1150-1155 (2000).
  6. Jones, J. B., Mulholland, P. J. Streams and Ground Waters. Academic Press. San Diego, CA. (1999).
  7. McKnight, D. M., et al. Spectrofluorometric characterization of dissolved organic matter for indication of precursor organic material and aromaticity. Limnol Oceanogr. 46, 38-48 (2001).
  8. Mulholland, P. J., et al. Inter-biome comparison of factors controlling stream metabolism. Freshwater Biol. 46, 1503-1517 (2001).
  9. Peterson, B. J., et al. Control of nitrogen export from watersheds by headwater streams. Science. 292, 86-90 (2001).
  10. Goolsby, D. A., Battaglin, W. A. Long-term changes in concentrations and flux of nitrogen in the Mississippi River Basin, USA. Hydrol Process. 15, 1209-1226 (2001).
  11. Rabalais, N. N., Smith, L. E., Harper, D. E., Justic, D. Effects of seasonal hypoxia on continental shelf benthos. Coast Est S. 58, 211-240 (2001).
  12. Huettel, M., Gust, G. Impact of bioroughness on interfacial solute exchange in permeable sediments. Mar Ecol Prog Ser. 89, 253-267 (1992).
  13. Cardenas, M. B., Wilson, J. L., Haggerty, R. Residence time of bedform-driven hyporheic exchange. Adv Water Resour. 31, 1382-1386 (2008).
  14. Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., Detty, J., Aubeneau, A., Packman, A. I. Physical controls and predictability of stream hyporheic flow evaluated with a multiscale model. Water Resour Res. 48, (2012).
  15. Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., Wörman, A., Salehin, M., Packman, A. I. A multiscale model for integrating hyporheic exchange from ripples to meanders. Water Resour Res. 46, (2010).
  16. Wörman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., Stone, S. H. Fractal topography and subsurface water flows from fluvial bedforms to the continental shield. Geophys Res Lett. 34, (2007).
  17. Tonina, D., Buffington, J. M. A three-dimensional model for analyzing the effects of salmon redds on hyporheic exchange and egg pocket habitat. Can J Fish Aquat Sci. 66, 2157-2173 (2009).
  18. Elliott, A. H., Brooks, N. H. Transfer of nonsorbing solutes to a streambed with bed forms: Theory. Water Resour Res. 33, 123-136 (1997).
  19. Elliott, A. H., Brooks, N. H. Transfer of nonsorbing solutes to a streambed with bed forms: Laboratory experiments. Water Resour Res. 33, 137-151 (1997).
  20. Wörman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., Stone, S. H. Exact three-dimensional spectral solution to surface-groundwater interactions with arbitrary surface topography. Geophys Res Lett. 33, (2006).
  21. Janssen, F., Cardenas, M. B., Sawyer, A. H., Dammrich, T., Krietsch, J., de Beer, D. A comparative experimental and multiphysics computational fluid dynamics study of coupled surface-subsurface flow in bed forms. Wat Resour Res. 48, (2012).
  22. Shen, H. W., Fehlman, H. M., Mendoza, C. Bed Form Resistances in Open Channel Flows. J Hydraul Eng-Asce. 116, 799-815 (1990).
  23. Wilensky, U. NetLogo. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University. Evanston, IL. Available from: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ (1999).
  24. Ma, J., Nickerson, J. V. Hands-on simulated, and remote laboratories: A comparative literature review. Acm Comput Surv. 38, (2006).
  25. Nersessian, N. J. Conceptual change in science and in science education. Synthese. 80, 163-183 (1989).
  26. Magin, D., Kanapathipillai, S. Engineering students' understanding of the role of experimentation. European Journal of Engineering Education. 25, 351-358 (2000).
  27. Shin, D., Yoon, E. S., Lee, K. Y., Lee, E. S. A web-based, interactive virtual laboratory system for unit operations and process systems engineering education: issues, design and implementation. Comput Chem Eng. 26, 319-330 (2002).
  28. Smith, P. R., Pollard, D. The Role of Computer-Simulations in Engineering-Education. Comput Educ. 10, 335-340 (1986).
  29. Gillet, D., Ngoc, A. V. N., Rekik, Y. Collaborative web-based experimentation in flexible engineering education. Ieee T Educ. 48, 696-704 (2005).
  30. Subramanian, R., Marsic, I. ViBE: Virtual biology experiments. Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web. 316-325 (2001).
  31. Blikstein, P., Fuhrmann, T., Greene, D., Salehi, S. Bifocal Modeling: Mixing Real and Virtual Labs for Advanced Science Learning. Proceedings of Idc 2012: The 11th International Conference on Interaction Design and Children. 296-299 (2012).
  32. Freeze, R. A., Cherry, J. A. Groundwater. Prentice-Hall. New Jersey. (1979).
  33. Todd, D. K., Mays, L. W. Groundwater Hydrology. 3, John Wiley & Son, Inc. New Jersey. (2005).
  34. Box, G. E., Draper, N. R. Empirical Model-Building and Response Surfaces. John Wiley & Sons. (1987).
  35. Flavell, J. H. Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American Psychologist. 34, 906 (1979).
  36. Bransford, J. D., Brown, A. L., Cocking, R. R. How People Learn. National Academy Press. Washington, DC. (2000).
  37. Pintrich, P. R. The role of metacognitive knowledge in learning, teaching, and assessing. Theor Pract. 41, (4), 219-225 (2002).
  38. Zohar, A., Ben David, A. Paving a clear path in a thick forest: a conceptual analysis of a metacognitive component. Metacogn Learn. 4, 177-195 (2009).
  39. Fox, A., Boano, F., Arnon, S. Impact of losing and gaining streamflow conditions on hyporheic exchange fluxes induced by dune-shaped bed forms. Water Resour Res. 50, 1895-1907 (2014).
  40. Norman, F. A., Cardenas, M. B. Heat transport in hyporheic zones due to bedforms: An experimental study. Water Resour Res. 50, 3568-3582 (2014).
  41. Precht, E., Huettel, M. Rapid wave-driven advective pore water exchange in a permeable coastal sediment. J Sea Res. 51, 93-107 (2004).
  42. Salehin, M., Packman, A. I., Paradis, M. Hyporheic exchange with heterogeneous streambeds: Laboratory experiments and modeling. Water Resour Res. 40, (2004).
  43. Cardenas, M. B., Wilson, J. L., Zlotnik, V. A. Impact of heterogeneity, bed forms, and stream curvature on subchannel hyporheic exchange. Water Resour Res. 40, (2004).
  44. Sawyer, A. H., Cardenas, M. B. Hyporheic flow and residence time distributions in heterogeneous cross-bedded sediment. Water Resour Res. 45, (2009).
  45. Boano, F., Camporeale, C., Revelli, R., Ridolfi, L. Sinuosity-driven hyporheic exchange in meandering rivers. Geophys Res Lett. 33, (2006).
  46. Cardenas, M. B. A model for lateral hyporheic flow based on valley slope and channel sinuosity. Water Resour Res. 45, (2009).
  47. Tonina, D., Buffington, J. M. Hyporheic exchange in gravel bed rivers with pool-riffle morphology: Laboratory experiments and three-dimensional modeling. Water Resour Res. 43, (2007).
  48. Harbaugh, A. W., Banta, E. R., Hill, M. C., McDonald, M. G. MODFLOW-2000, the US Geological Survey modular ground-water model: User guide to modularization concepts and the ground-water flow process. US Geological Survey. Reston, VA, USA. (2000).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Video Stats