首页 理论教育 滇池高精度水环境模型构建优化

滇池高精度水环境模型构建优化

时间:2023-06-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:图4.16、图4.17比较了滇池模型模拟水位与实测水位的比较值,可以看出,模型很好地模拟了滇池日水位变化过程,模拟与实测的相关性达到0.97,说明水动力模型的水量总体平衡。

滇池高精度水环境模型构建优化

EFDC是通用的水动力学及水质模型,可以适用于任何特定的地表水体或局部水域,并通过对所研究水体的物理化学和生态过程的数值化表征来实现模拟功能。一般而言,开发一个应用于特定水体的EFDC模型是一个多步骤的过程,其中包括复杂程度的确定、网格生成、初始条件配置和边界条件说明、模型校准以及应用等。

4.4.2.1 复杂程度的确定

EFDC可以应用于特定水体的不同复杂水平,但取决于研究的目的以及数据的有效性。因为本研究需要模拟滇池富营养化动力学过程,因此相应的模型必须能表示营养物质与浮游植物、DO以及泥沙等之间复杂的相互作用。这就要求选择EFDC中相应于最高复杂程度的构造。具体而言,滇池的EFDC模型将包括所有有关的水质指标,包括碳、氮、磷、藻类以及DO等,用以全面表征滇池的富营养化动力学过程。

除了表示水体内化学和生物的相互作用外,还将应用沉积物模型用以表征水体和底质之间的关联。沉积物模型可用来预测在历史条件下或者流域管理和恢复方案情景下底质的营养物质通量变化,以及底泥耗氧量(Sediment Oxygen Demand,SOD)对流域营养物质负荷和水质变化的响应。由于流域的污染负荷变化总是会直接地影响底泥营养物通量及底泥耗氧量的变化,因此开发具有沉积物—水体交互作用预测能力的模型可以克服许多非预测性水质模型的局限,有助于实现更可靠的流域管理的情景分析。

4.4.2.2 计算模型网格

为了能更精确地代表滇池的湖岸线,在本模型的开发中采用了曲线网格法(而非笛卡尔网格)。利用曲线网格的优点是生成的网格可以更好地匹配湖的边界形状而无需划分太多数量的网格,在保证空间精度的情况下提高了计算效率。网格的生成首先是产生水平断面曲线以离散水体,接下来采用示范区水下地形数据资料来指定每个横格的深度。考虑到示范工程建成后与滇池仍然存在水量交换,研究采用示范区网格加密、示范区外部网格适当加大的方式。

图4.15显示了最终生成的网格。整个湖体被水平划分为1687个网格,其中最小的网格约为0.003km2,最大的约为0.74km2。虽然滇池是一个浅水湖,不存在明显的垂直热分层,但是,准确地表示光以及养分对浮游植物与水生植被动力学的影响,需要表征光线的垂直变化以及在三维空间分辨率内的养分利用变化。为此,在本模型中,水平网格进一步被切成4层,从顶部到底部共生成6748个计算网格来代表整个滇池。

4.4.2.3 滇池三维水质水动力模拟模型的校正

在本书中,模型验证期定为2010年,之所以选择2010年,是由于在“十一五”水专项期间,研究团队系统收集了表征入湖流量、营养盐负荷、湖泊水质的数据,并构建完成了滇池流域入湖污染负荷模拟模型。

(1)初始条件。

在2010年收集的数据的基础上确定初始条件。首先确定2010年1月1日观察到的湖泊水位为最初的水位;挑选2010年1月获得的可用于详细描述全湖水质情况的数据作为水质的初始条件数据。此外,为了得到合理的具有代表性的初始水动力条件,如:温度和流场来驱动水质模型,水动力模型将提前运行一个月作为预热期。设置2010年1月1日湖泊水位1887.37m为初始水位。初始温度假设为15℃,这是一个合理的估计,与1月的观测温度接近。所有3个速度向量按水动力学常规初始化为0.0m/s。

图4.15 滇池水环境模型的计算网格

初始化水质系统比初始化水动力系统相对要复杂一些,因为前者在模型运行过程中需要比较长的时间来消除初始条件的影响;为比较准确地进行水质模型初始化,本书将2010年1月的观测数据进行空间插值到每个计算单元,从而形成水质模拟的初始场。

(2)边界条件。

在滇池模型中,湖流和营养物质的水平边界条件的设置是以2010年的滇池流域污染负荷模拟模型计算得到的入湖水量以及主要入湖河流的监测数据为基础的。水平边界条件的空间表示由模型网格中入湖口的地理坐标点所决定。此过程将会产生一个单一的水平衡时间序列,该时间序列包含正的和负的流量,其中负流量归类到流出项,正流量近似表示其他不可测量的支流径流流入率和分布。除入湖河流外,大气沉积是另外一个主要的营养物质来源,基于实测干湿沉积数据估计得到。

EFDC需要用来驱动流体模型的大气边界条件包括大气压力、空气温度、相对湿度、降水、蒸发、太阳辐射、云量、风速和风向等。在建模过程中,我们从昆明大观楼气象站、呈贡气象站和晋宁气象站获得每小时的气息数据,并处理成为EFDC兼容格式的大气边界条件。

(3)模拟校正。

滇池的水动力和水质模型校正是分阶段实施的,其中水动力模型在水质模型未运行的情况下,首先进行开发和校准。这样,明显节省了水动力模型校准阶段的计算时间。水动力模型校准之后,富营养化与沉积物作用模型才一起被激活并用于模拟湖泊的营养物质——浮游植物—DO的动力学变化。

滇池水动力—水质模拟的第一步是水动力和水量平衡模拟,模拟的时间为2010年1月1日至2010年12月31日,模拟的变量为流场和水位,模型校准参数是湖水水位和水温。

图4.16、图4.17比较了滇池模型模拟水位与实测水位的比较值,可以看出,模型很好地模拟了滇池日水位变化过程,模拟与实测的相关性达到0.97,说明水动力模型的水量总体平衡。

对于淡水水体的水质水动力模型,几乎所有主要的水质动力学过程都与温度高度相关。温度是模型中最重要的一个校准参数,如果一个模型可以再现观测到的温度,一般就可视为已很好地模拟了流体动力学的物理过程和热量平衡。此外,良好的温度模拟是准确校准水质模型的必需条件。

图4.16 滇池实测与模拟水位比较 (www.xing528.com)

图4.17 滇池实测与模拟水位相关性

图4.18、图4.19给出了滇池灰湾中常规监测点模型模拟与实测水温的比较值,由图可见,该模型很好地模拟了季节趋势和总体的观测温度水平,模拟与实测的相关性达到0.91,表明模型准确地模拟湖地物理系统状况。

综上所述,本研究建立的三维水质水动力模型良好地模拟了滇池的水动力过程,为进一步模拟复杂的富营养化动力学过程奠定了良好的基础。

图4.18 滇池灰湾中实测与模拟水温比较 

图4.19 滇池灰湾中实测与模拟水温相关性

滇池的水质模拟与校验是基于8个监测点位:灰湾中、罗家营、观音山西、观音山中、观音山东、白鱼口、海口西、滇池南;主要的模拟校验指标为Chl.a、TN和TP。

水质模型的校准过程是一个迭代的过程,在此过程中要对其中的关键模型参数进行调整,并同时将模型模拟值与水质观测数据进行比较。这个过程将重复很多次,直到模型模拟值能够重现多个水质成分的观测趋势为止。在富营养化湖泊模型中,需要校准的主要是与浮游植物、氮、磷、碳过程相关的参数。

滇池水质模型是建立在已校验的水动力模型基础上。水动力模型从2010年1月1日开始运行,在运行一个月之后对水质系统进行初始化。具体而言,水动力模型从2010年1月1日开始运行一个月,产生的水深、流场和温度被用来作为2009年1月1日水质模拟的起点。尔后基于已经校验的水动力模型开发水质模型,模拟的时间段为2010年1月1日至2009年12月31日。模型的校验过程进行了大约100次迭代,直至模拟的水质状况与观测到的时间和空间分布状况匹配良好才结束。

图4.20至图4.25给出了校正完成的滇池灰湾和罗家营两个常规监测点Chl.a、TN和TP模型模拟与实测的比较值。由图可以看出Chl.a、TN、TP的模拟均取得了较好的结果,基本捕捉到了两个指标年内的变化过程,吻合程度较好。

图4.20 滇池灰湾实测与模拟Chl.a比较 

图4.21 滇池灰湾实测与模拟TN比较

图4.22 滇池灰湾实测与模拟TP比较

图4.23 滇池罗家营实测与模拟Chl.a比较

图4.24 滇池罗家营实测与模拟TN比较

图4.25 滇池罗家营实测与模拟TP比较

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈