生态水质模型与生态水力学研究

近年来,不少水力学专家在研究环境水力学时,逐步扩展到生态水力学领域。例如彭静、廖文根等分析了水环境及水生态的基本构成、表现形式以及水生态独特的结构特性与功能特性,以此为基础对水生态环境的表征方法进行了系统研究,建立了水生态环境基础上的水系管理模式及仿真支持系统模型框架。

谭红武、刘兰芬就水利枢纽和水电站运行期,特别是枯水期运行,要考虑最小下泄生态流量,用以满足下游生态环境的最低要求。左其亭和夏军等提出了“多箱模型方法”(Multi-Box Modeling)以建立陆面水量-水质-生态耦合系统模型。该方法是基于单元模型思想,利用计算机强大运算功能,采用多单元耦合,水量、水质、生态系统子模型耦合来建立模型。其特点是,在空间上是不同“计算单元”(箱体)的耦合;在考虑因素上又是水量、水质、生态量化指标的耦合。李大美介绍了国内外关于生态水力学的研究现状,认为生态水力学主要研究生命体在水中的输移、消长规律及其流场控制机理,阐述了水中生命体的生态水力学特性及其影响因素,给出了生命体的运动方程和参数特性,分析了生态水力学原理在水库富营养化控制中的应用。

关于水库、河流富营养化问题,国内许多单位都作了研究,其成果水平已与世界水平相当。例如陈求稳探讨了应用模式自组Kohonen网络研究太湖富营养化时空分布规律及其动力因子。作为多维向量分析方法的一种,SOFM 的优势是它将多维空间强制到1D 或2D 空间而保持其内在的信息结构,这有助于提高可视化分析能力。传统的水质评价方法多为单因子评价法。近年来,模糊数学开始越来越多地应用在该领域。与传统方法不同的是,SOFM 通过权重系数考虑了不同因子在水体中不同的重要性。此外,SOFM 有利于寻求多变量内在的关系。下一步的研究将包括分析和确定营养物的主要来源,并利用数据同化(data assimilation)方法建立湖泊富营养化预测模型;李锦秀和廖文根通过分析富营养化发生机理和富营养化防治的主要调控指标,在常规以营养盐为富营养化控制性水质指标的基础上,引入临界水流流态概念。建议建立一套包括水质和水流流态的富营养化综合评价指标体系,对湖泊水库富营养化进行多目标防治研究。他们还在分析富营养化发生的成因和调控要素基础上,探讨了三峡水库在成库过程中和成库以后富营养化发生的可能性及其主要诱发因子,提出三峡库区富营养化预测方法,为进一步深入研究三峡库区富营养化、及早有效防治库区富营养化的发生提供参考;还有学者通过对三峡水库氮、磷物质的主要来源、水体中氮磷污染现状、点源与面源对水体氮磷的贡献率进行分析,结合三峡水库调度运行情况和我国其他水库富营养化发生状况及发生条件,将气候、水文及水质指标等水库的富营养化影响因子与三峡水库的影响因子相比较,探讨研究了三峡库区水体富营养化的潜在影响,指出每年3～4月是最敏感时段,而受回水影响的支流河段是最敏感的区域。

王剑影等描述了中国湖泊富营养化现状,论述了中国富营养化湖泊治理的对策,提出了富营养化湖泊生态修复的技术途径,包括湖泊水体及水生植被恢复技术及湖滨带生态修复技术等;程香菊、罗麟和罗英明等提出利用河流流动的巨大能量和特殊设计的人工增氧建筑物使大气中的氧气更多地进入水体成为溶解氧,促进水生生态系统的恢复,提高河流自净能力。作者通过大量实验室和野外实验,对水体紊动能、流速与溢流坝面复氧的关系进行了研究,得到了氧亏恢复率的经验公式。

李大美研究了钉螺的生态水力学特性、钉螺在水中的迁移及扩散规律,提出了无螺灌溉取水新技术,结合三峡工程的建设研究了工程下游钉螺面积变动趋势,提出了控制钉螺的运用对策及管理措施。(www.xing528.com)

在进行水动力学研究中,通常在建立能量、动量和质量守恒方程基础上,开发数值计算模型,目前结合计算机技术的提高,不仅计算速度高,而且计算容量大,可以快速模拟分析大范围水域的水质问题。但是如果难以建立上述守恒方程时,Mynett认为可以采用其他的计算模型,如基于规则的专家系统（rule - based(expe rt) sys tem s)和模糊逻辑（fuzzy logic)。如果在局部地区生物反应起到比 较重要的作用时，则可以采用cellular autom ata(C A )来建立生态模型。Myne tt和Chen用这种综合 的技术，对荷兰海湾有害藻类爆发的问题进行了预报分析研究。首先他们采用Delf t3 D-WAQ 水质 模型研究海湾水域的水动力特性和水质，其中水质问题计算了氮磷等浓度分布和水体在垂直方向的辐 射度等；用fuzzy cellular au tom a ta方法预报藻类生物量。计算实例采用1995年的资料，其计算结果 与当年卫星图片资料符合得比较好（见图5-15)。

图5-1 5 水动力学模型与生物生长模型耦合研究预测荷兰湾水域内藻类爆发初期结果

U ) 模拟计算结果；（6) 卫星图像