Stochastic Methods for Underground Water Contamination by Diffusion of Nitrate with Uncertainty

يعاني الكثير من الناس في العالم من نقص المياه الآمنة والنظيفة. تُعرف المياه الجوفية كمصدر قيم للمياه النظيفة في العديد من البلدان. ومع ذلك، تتلوث مصادر المياه الجوفية بالمواد الكيميائية من العديد من المصادر، كما أن نقل الملوثات مثل النترات في المياه الجوفية يسبب مشاكل بيئية. تم تطوير ومناقشة العديد من التصنيفات لمصادر تلوث المياه الجوفية. إن استخدام المبيدات الحشرية والأسمدة، وتخزين السماد الطبيعي والتخلص منه، وتخزين المواد، وعدد كبير من الأنشطة الأخرى تنطوي على مخاطر تلوث المياه الجوفية. على الرغم من أن الأنشطة تتم على سطح الأرض، إلا أن تسرب مياه الأمطار والمياه المستخدمة في الري والرش تنقل الملوثات إلى المياه الجوفية. تمت مناقشة نماذج التدفق تحت الأرض من قبل العديد من الباحثين، وتبين أن معادلات النقل الأساسية من خلال الوسائط المسامية تعتمد على خصائص السائل بالإضافة إلى عوامل مثل درجة الحرارة، والنفاذية، ومسامية الوسائط. علاوة على ذلك، يشتمل التنبؤ بالتدفق تحت السطحي عادةً على درجات مختلفة مع بعض التحفظ بالمتغيرات الغير ماكدة نسبيا، والذي يرجع إلى عدم التجانس المتوسط ومعرفتنا غير الكافية فيما يتعلق بخصائص الوسائط تحت الأرض. تتطلب هذه المتغيرات الغير ماكدة نسبيا وصفا عشوائيًا لخصائص النموذج الرياضي، مما يؤدي إلى أن تكون المعادلات التفاضلية الجزئية (PDE) في الوسائط المسامية عشوائية. لذلك، يصبح التنبئي بالتحليل الكمي الغير ماكد نسبيا أمرًا بالغ الأهمية في تقييم مخاطر التخلص من النفايات. يتم إجراء تقدير كمية المتغيرات الغير ماكده نسبيا باستخدام بالطرق العشوائية وتعتبر المتغيرات الغير ماكده نسبيا من الظواهر العشوائية. إن انتشار النترات كملوث كيميائي زراعي يلوث بشدة المياه الجوفية ولكن لم يتم فحصه بشكل جيد رياضيًا بسبب المتغيرات الغير ماكده نسبيا المتواجدة في معامل انتشار النترات داخل طور الماء والنفاذية. في هذه الدراسة، تم تحديد تأثير المتغيرات الغير ماكده نسبيا في معامل انتشار النترات والنفاذية في وسط ثلاثي الأبعاد رياضيا للمياه الجوفية الملوثة بالنيترات.

Many people in the world suffer from lacking safe and clean water. Groundwater is known as a valuable source of clean water in many countries. However, underground water sources are being contaminated by chemicals from many sources and transport of pollutants such as nitrate in groundwater causes environmental problems. Numerous classifications of underground water contamination sources have been developed and discussed. The use of pesticides and fertilizers, the storage and disposal of manure, stockpiling of materials, and a large number of other activities carry the risk that underground water may be contaminated. Although the activities are carried out at the land surface, infiltrating rainwater, water used in irrigation and spray take contaminants down to the groundwater. Underground flow models have been discussed by many researchers and basic transport equations through porous media have been shown to depend on the properties of the fluid as well as factors such as temperature, and permeability and porosity of media. Moreover, subsurface flow prediction commonly involves various degree of uncertainty, which is due to medium heterogeneity and our insufficient knowledge regarding underground media properties. These parametric uncertainties necessitate a stochastic characterization of the model properties, that leads to governing partial differential equations (PDE) in porous media be stochastic. Therefore, quantification analysis of predictive uncertainty becomes critical in risk assessment of waste disposal. Uncertainty quantification is performed using stochastic methods and uncertainty is considered as stochastic phenomena. The diffusion of nitrate as an agricultural chemical contaminant, extremely contaminates underground water but it has not been well investigated mathematically due to uncertainty in nitra