色素の実験とシミュレーションを使用したベッドフォームを通じてHyporheicフローの可視化

ストリーム、川、あるいは潮間帯における地表水が移動すると、それはへと堆積物¹から水を駆動ヘッド勾配を作成します。河川のシステムではこの交換が発生した河床堆積物の一部がhyporheicゾーン^2,3として知られています。多くの栄養素や汚染物質は、保存された堆積、またはhyporheicゾーン^4-9内変換されるため、このゾーンは重要です。トレーサーが土砂に費やす時間の量は、滞留時間と呼ばれています。両方の滞留時間と流路の位置は、変換プロセスに影響を与えます。土砂を通る流れに影響を与えるプロセスの改善された理解は、河川での溶質の輸送を予測し、そのような栄養素（ 例えば、沿岸低酸素症^10,11）などの材料の伝播に起因する大規模な環境問題に対処するために必要とされています。 hyporheic交流の重要性にもかかわらず、それは多くの場合、水文学における学部のコースで説明されていません、そのコースにhyporheic交換を追加することを望む流体力学、水理学などの教育者は、それが便利はっきりこのプロセスを示した実験と数値ビジュアライゼーションを持って見つけることができます。

ストリームチャネル曲がりくねり、周囲の地下水位と河床地形（ すなわち、バー、ベッドフォーム、および生体塚）は、すべての様々な程度^12-17にhyporheic為替に影響を与えます。この研究は、通常hyporheic流れ^{14,15に影響を与える}重要な地形の特徴であり、このような砂丘やリップルなどのベッドフォーム、に焦点を当てました。私たちは、ベッドフォームの定期的な一連の流れを可視化する数値シミュレーションと実験室実験を作成しました。このシミュレーションはhyporheic流路に容易に観察可能なシステム特性^{15,18-21に関連する}先行研究のボディをベースにしています。本研究は、シミュレーションのための科学的背景を形成しているように、理論の重要な側面の概要は以下の通りです。堆積形態地形、T（x）は、次式で与えられます。

式1：

Hは、二回堆積形態の振幅であり、kは波数であり、xは平均河床表面に縦寸法に平行です。この堆積形態地形の例が図1に示されています。

図1.パラメータの定義と設定は、ユーザによって制御される。 インターフェイスでは、トレーサー粒子を水/堆積物界面におけるフラックス加重的に放出され、土砂を通じて追跡します。 ショーパスか ？彼らは、そのパスを示すされた水のトレーサーマーク「ON」です。トレーサーは、表面水に戻ると、これは、Tを変更します彼は、システム内のトレーサーの総数、 再降下は？「オフ」に設定されています。累積滞留時間分布プロットは、時間の関数としての初期数に堆積物層に残っているトレーサーの数の比をプロットすることにより、この変化を示しています。 再ドロップした場合？その後、システムを残すトレーサーは、元の粒子と同じフラックス加重的に置換され、累積プロットが無効になっている「オン」である。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

パラメータ名	単位	定義			インタフェース	Mousedrop
ラムダ（λ）	cm	堆積形態の波長（図1参照）。</ TD>
BedformHeight（H）	cm	再度堆積形態の振幅（図1参照）
BedDepth（D）	cm	堆積物の深さ（図1参照）
HydrCond（K）	CM / sの	透水
気孔率（θ）		気孔率
ChannelVelocity（U）	CM / sの	地表水またはチャネルの平均速度
深さ（d）の	cm	水の深さ（図1参照）
勾配（S）		ベッドフォームのスロープと水面
NumParticles		粒子の数は、システム内に放出。
TIMEX（時刻1、タイム2 ..）	分	各色の変化が起こる時間
シミュレーションボタン		定義			インタフェース	Mousedrop
セットアップ		示されたパラメータを用いたシミュレーションをのを設定します
停止/行きます		起動し、シミュレーションを停止
段		ステップをクリックすると、合格するために1時間ステップが発生します。これにより、ユーザーはコードを遅くし、100秒で起こる正確に確認することができます。
明確なパス		画面からすべての彼の青色粒子のパスをクリアします
次回に進みます		これは、プログラムが次の色の変化時間（タイメックス）まで実行させます
マウスドロップ		粒子が地下での場所をクリックすることで、表面下に置くことができる前に、このボタンをクリックする必要があります。
ショーパス？		ショーパス場合はどうなりますか？水粒子は、彼らがされている青色の上映の跡を残して「ON」である（図1を参照）。
再ドロップ？		再ドロップした場合？粒子は、システムを終了し、すべての粒子、フラックス加重的に置換され、累積プロットが機能しない「ON」です。ときパルティCLEは、再ドロップした場合、システム内の粒子数が減少hyporheicゾーンを出ますか？ 「オフ」である（図1参照）。

ユーザによって調節することができる。表1 Hyporheicパラメータとシミュレーションを制御します。各パラメータは、ボタン、スライダは、定義と一緒に、この表に示されています。

このシミュレーションでは、2つのプロセスが砂床内の流体速度を誘導します。最初はベッドフォームを使用してストリームの流れの相互作用に起因するものです。ベッドフォームによって誘導された水/堆積物界面における速度ヘッドもほぼ正弦波であり、堆積形態自体²²から1/4波長だけシフト。表面地下界面における速度ヘッド関数の振幅は^、16のように測定値から近似されています：

Uは、平均表面水の速度であり、gは重力定数であり、dは（ 図1に示す）の水の深さです。速度ヘッドの機能は、次に次式で与えられます。

式3：

このヘッド関数は、一定の砂床の深さ^20をラプラス方程式を解くことにより地下速度関数の堆積形態ベースの成分を計算することができます。間隙水の速度の第二の成分は、収量はに比例し、下流方向に流れることを重力ヘッド勾配に対応するシステム、Sの傾きによって決定されますS / ftp_upload / 53285 / 53285eq_S_inline.jpg "/>間隙水の速度の最終的な機能は次のとおりです。

式4：

式5：

uは 、長手方向速度成分であり、vは垂直方向速度成分であり、Kは、堆積物の平均透水係数は、堆積物の平均空隙率であり 、Y は垂直座標であり、Dは、堆積物の深さです。

NetLogoモデリング言語とシミュレーションプラットフォーム^{23を使用して}作成された粒子追跡シミュレーション、。 2つの実装（Mousedrop.nlogoとInterface.nlogo）はHYPをモデル化するために、これらの式を使用同じシミュレーションコアとorheic流れ。主な違いは、トレーサ粒子の初期の位置である。Mousedropは、ユーザーが任意の場所に地下内でシミュレートされたトレーサーを配置することができます。地下速度方程式4及び5は、色素注入実験をシミュレートするために、トレーサーを移動させるために使用されます。 インターフェイスでは、トレーサーは常にフラックス加重方法で表面/表面下の境界に沿って配置されています。これはhyporheic交換を理解するために不可欠である間隙水、に地表水から溶解懸濁物質の送達を模倣。それが再び河川水に達するまでトレーサーはその後、地下内を移動します。水路中の染料のパスをトレースし、NetLogoを使用してパスをシミュレートする限り、流動条件と堆積形態の形態は、観察期間中に安定したままのように、流れ場の流線をもたらす。Interface.nlogoを示しており、累積滞留時間分布を作成しますの数の比時間の関数として、時間0に配置されたトレーサー粒子の初期数に堆積物中に残留するトレーサー粒子。

最近の文献調査²⁴で説明したように、実践的な実験室での実験のシミュレートラボやコンピューターモデル対の相対的な利点についての教育研究コミュニティの中でかなりの議論が残っています。一方で、いくつかは、コスト削減の引数がを犠牲にし、コンピュータベースのシミュレーションによってハンズオンラボ活動の交換に燃料を供給することができること^25、および注意」を実地体験学習の中心にある」と感じています学生の理解^26。一方、科学/工学教育におけるいくつかの研究者は、シミュレーションは、伝統的なハンズオンラボ²⁷と少なくとも同程度に効果的である、または学生中心の「発見学習^{」28の育成}にコンピュータシミュレーションのメリットを議論することを主張しています。コンセンサスが再されていないが痛い、多くの研究者は、理想的には、コンピュータシミュレーションは、実験室での実験^29,30ハンズオン、補完ではなく、取って代わるべきである、と結論しています。また、現象のコンピュータシミュレーションでセンシング同時にカップル物理実験や実世界の科学と工学教育の中の取り組みが行われてきました。 「二焦点モデル^」31、 例えば 、参照してください。

学生はより深い概念の知識と物理システム、およびそのシステムのコンピュータベースのシミュレーションの両方と相互作用することによって、科学的研究プロセスのより良い理解を得ることができます。この手順では、学生が重力と堆積形態によって誘発されるhyporheic交換の流れを示している溶質の輸送実験を行い、独自の実験と同じ現象のコンピュータシミュレーションでの結果と一致したことを含みます。この比較は重要な学生の学習成果を促進し、およびtのより深い議論彼の科学的方法、およびデータ・コレクションをモデル/理論構築と実証的検証の間の相互作用。この比較を行った後、学生はまた、迅速にモデルのパラメータを変更することによって、代替シナリオの多くを探索するために、コンピュータベースのシミュレーションの利点を取ることができます。