home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / sci / virtual / 2981 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-09-03  |  10.5 KB  |  218 lines

  1. Newsgroups: sci.virtual-worlds
  2. Path: sparky!uunet!decwrl!usenet.coe.montana.edu!news.u.washington.edu!milton.u.washington.edu!hlab
  3. From: mcleod@Sdsc.Edu
  4. Subject: SCI: Simulation of water-related phenomena
  5. Message-ID: <1992Sep4.044728.13374@u.washington.edu>
  6. Originator: hlab@milton.u.washington.edu
  7. Sender: news@u.washington.edu (USENET News System)
  8. Organization: University of Washington
  9. Date: Fri, 21 Aug 1992 21:20:51 GMT
  10. Approved: cyberoid@milton.u.washington.edu
  11. Lines: 205
  12.  
  13.  
  14. Crossposted from comp.simulation
  15.  
  16.  
  17. The following sample issue of our electronic magazine, "E-S3",
  18. covering selected topics about computer modeling and simulation,
  19. is sent to you with the compliments of the publisher of the
  20. technical journal SIMULATION, the Society for Computer
  21. Simulation, and John and Suzette McLeod, the Editors of
  22. Simulation in the Service of Society (S3), a special section of
  23. that journal.
  24. -----------------------------------------------------------------
  25.  
  26.                   E-S3  Vol. 1, No. 8, Part One
  27.  
  28.                 based on the August 1992 issue of
  29.               "Simulation in the Service of Society"
  30. John McLeod, Technical Editor     Suzette McLeod, Managing Editor
  31.           8484 La Jolla Shores Dr., La Jolla, CA 92037.
  32.                    E-mail: mcleod@sdsc.bitnet
  33.                                 *
  34.                    S3 is a special section of
  35.                            SIMULATION
  36.                    the monthly journal of the
  37.                  SOCIETY for COMPUTER SIMULATION
  38.              P.O.Box 17900, San Diego, CA 92177-7900
  39.             Phone: (619) 277-3888 FAX: (619) 277-3930
  40.                                 *
  41. [Copyright Notice: E-S3 is the electronically delivered version 
  42. of "Simulation in the Service of Society" which is a special 
  43. section of SIMULATION, a monthly technical journal of the  
  44. Society for Computer Simulation International. It may be 
  45. reproduced only for personal use or for the use of students. In 
  46. any case full credit must be given to the original source of 
  47. publication: SIMULATION 59:2, August 1992. 
  48.   All rights  reserved, (c) 1992, Simulation Councils, Inc.]
  49. -----------------------------------------------------------------
  50.  
  51. Oil on Troubled Waters
  52.  
  53. Herewith we present edited excerpts from an article originally
  54. published in Water Resources Research, v. 26, No. 9, September
  55. 1990.
  56.  
  57.      Multidimensional Simulation Applied to Water Resources
  58.                           Management
  59.  
  60.              A.S. Camara, F.C. Ferreira, M.J.Seixas
  61.               Environmental Systems Analysis Group
  62.                New University of Lisbon, Portugal
  63.  
  64.                            D.P. Loucks
  65.           School of Civil and Environmental Engineering
  66.                        Cornell University
  67.                         Ithaca, New York
  68.  
  69. Introduction
  70.  
  71. Mathematical modeling has been traditionally dominated by quantitative
  72. formulations which can be easily manipulated.  Thus reality, which is
  73. usually described qualitatively by pictures and words, has been mapped
  74. into numerical representations.  In this paper we explore how
  75. spatially related objects can be represented and manipulated visually
  76. and how abstract concepts can be represented using natural language.
  77.  
  78. Today models using linguistic and pictorial entities and operators, in
  79. addition to the traditional numerical formulations, are clearly
  80. lacking.  Modelers tend to limit the use of pictures or graphics to
  81. the input-output stages of the modeling process and use natural
  82. language as a medium of interaction between humans and machines.
  83. Theoretical concepts underlying an integrated decision aiding
  84. simulator (IDEAS), which considers numerical, linguistic, and
  85. pictorial entities and operations, are applied to the impact
  86. assessment of an oil spill in the sea.  This example illustrates the
  87. potential applications of IDEAS for environmental and water resources
  88. management.
  89.  
  90. Application
  91.  
  92. The Valdez accident in Alaska contributed to the increasing worldwide
  93. interest in the environmental, social, and economic impacts of oil
  94. spills.  Although many methods have been developed over the years to
  95. assess those impacts, IDEAS may provide a rapid modeling alternative
  96. using more intuitive representations for simulation model variables
  97. and operations.  A generic oil spill model implemented on a
  98. microcomputer, following the IDEAS methodology, is described in the
  99. following paragraphs.
  100.  
  101. Problem Description
  102.  
  103. The assessment of the fate of an oil spill and its effects is a
  104. complex process.  Typically the oil spilled is dispersed immediately
  105. after discharge because of advection and spreading.  The area and
  106. thickness of the oil is then affected by evaporation, sedimentation,
  107. and decay phenomena.  Advection is influenced by dominant winds and
  108. currents.  Spreading results from a dynamic equilibrium between the
  109. forces of gravity, inertia, friction, viscosity, and surface tension.
  110.  
  111. Evaporation accounts for the loss of one third to two thirds of the
  112. oil mass in a period of a few hours after the spillage.  Calculation
  113. of evaporation rate is difficult because it depends on a number of
  114. factors, all of which may change with time.  However, one may say that
  115. the rate of evaporation from a thick, cold slick under calm conditions
  116. will be orders of magnitude slower than from a thin, warm slick under
  117. stormy conditions.  Oil may be transported to the bottom sediments
  118. through hydrodynamic processes.  Oil consumed by the zooplankton also
  119. reaches the sediments in the form of fecal pellets.
  120.  
  121. Photochemical oxidation and microbial action are the two most
  122. important decay processes, depending on the amount of light and
  123. temperature in the area, respectively.  Cold water with reduced light,
  124. as in the Valdez case, can slow decay.  Warm water with plenty of
  125. light can accelerate it.
  126.  
  127. Figure 1 shows the causal diagram extracted from this problem
  128. description, while Table 1 lists the entities included in the model.
  129. The dictionaries for the pictorial and linguistic entities are shown
  130. in Figure 2 and Table 2 respectively.  Note that current and wind
  131. direction are treated as linguistic entities with north, south, west,
  132. and east directions.
  133.  
  134. Model Results
  135.  
  136. The oil spill model was applied to a generic case, and a sample of the
  137. model outputs using a monochromatic monitor is presented in Figure 3.
  138. This figure illustrates the wealth and complementarity of information
  139. provided by models using numerical, linguistic, and pictorial
  140. entities.  The latter include plant and profile views of the oil spill
  141. and iconic representations of the sea (fish) and shoreline (salt
  142. marshes) wildlife.  In this example the oil spread is starting to
  143. reach the shoreline, damaging the wildlife.  After 18 days, two thirds
  144. of the total amount of oil spilled still remains.  Note that the oil
  145. spread contour seems to have been randomly drawn because of the wind
  146. direction and speed changes.
  147.  
  148. Future Developments
  149.  
  150. Further development of IDEAS will be directed toward the improvement
  151. of pictorial entities representations and the numerical, linguistic,
  152. and pictorial modeling methods.  For example, other pictorial
  153. variables such as orientation, texture, and value will be considered.
  154. Efforts will be made to handle additions or deletions of entities and
  155. relationships during the modeling process.  Modeling of a contaminated
  156. estuary changing from aerobic to anaerobic conditions and back to
  157. aerobic is an example of the need to develop such rules.
  158.  
  159. IDEAS may be useful in combination with a geographic information
  160. system (GIS).  Pictorial and linguistic methods included in the
  161. proposed approach may be applied to solve problems requiring
  162. geographical information.  The environmental impact analysis of water
  163. resource infrastructures is a potential application of an IDEAS-GIS
  164. system.
  165.  
  166. More substantial modeling developments are tied to the adoption of
  167. parallel processing.  The application of cellular automata
  168. formulations, which are ideally implemented on parallel computers,
  169. instead of differential equations, is one of the topics to be studied
  170. in this context.
  171.  
  172. In brief, a cellular automaton considers a discrete lattice of sites,
  173. evolution in discrete time steps, each site taking a finite set of
  174. possible values, the value of each site evolving according to
  175. deterministic or nondeterministic rules, and the rules for the
  176. evolution of a site depending only on a local neighborhood of sites
  177. around it.  This alternative numerical modeling approach may consider
  178. millions of cells.  Cellular automata applied to water quality
  179. modeling thus may enable particle tracking (each cell with a nonzero
  180. value could represent a particle.)  This feature may be relevant if
  181. there is a need to obtain spatial patterns of the pollutants.
  182.  
  183. Parallel processing will certainly benefit the use of linguistic and
  184. pictorial models.  These models divide the continuum into a number of
  185. discrete categories (i.e., high, medium, and low for a linguistic
  186. variable; black, grey, and white for the color of a pictorial object)
  187. and the operations are also scaled on a discrete basis (i.e.,
  188. absorption may be none, half, or total).
  189.  
  190. It is obvious that an aggregate discretization of a continuum, which
  191. is the feasible option for standard computers, could lead to
  192. significant error.  However, disaggregate discretization, which is
  193. feasible with parallel processing, can certainly minimize the errors
  194. of the discrete linguistic and pictorial models, making them
  195. comparable to approximate numerical models, with the advantage of
  196. being more intuitive.
  197.  
  198. Another significant development relates to the creation of pictorial
  199. explanation tools which allow one to determine pictorially the control
  200. options required to obtain a frame B from a frame A.  The tuning of a
  201. television image is a quite similar problem.  In this case there are
  202. few control variables (color, sound, brightness, contrast) and they
  203. are independent.  The search for the perfect image is thus relatively
  204. simple.  Similarly, if one represents control variables as pictures
  205. with color, size, shape, and position, to solve a simple problem one
  206. just changes those properties until one goes from frame A to frame B.
  207. Backtracking those changes allows one to define the required strategy
  208. for turning A into B.  However, if there are many control variables
  209. and their pictorial properties are not independent, the problem may
  210. involve combinatorial optimization.
  211.   
  212. [The original article contained 36 references, 11 figures, and 5
  213. tables, and notes that the work resulted in part from a Visiting
  214. Fulbright Scholarship and a NATO Fellowship granted to the first
  215. author for research on this topic at Cornell University.  Note that
  216. this e-mail version of S3 cannot duplicate figures and tables as they
  217. appear in the version published in the journal SIMULATION. JM]
  218.