鄱阳湖水龄季节性变化特征   总被引：3，自引：1，他引：2  

张素香  许新发  徐兴  CHU Vicnent H  邬年华  付莎莎  李熙 《湖泊科学》2018,30(1):199-210

基于环境水动力学模型EFDC源程序,建立了染色剂模型和水龄模型,在将模型与航测水文数据验证吻合的基础上,分别计算了鄱阳湖自然条件下春、夏、秋、冬季的水龄和倒灌前后鄱阳湖染色剂和水龄分布的变化,以及五河水系各分支河流水龄.分季节的水龄计算表明鄱阳湖水体交换受季节性来水影响明显.夏、秋季的水龄相对较小,在多数年份又受到长江水倒灌的影响导致水龄有所增大;冬、春季水龄较大,亦无长江水倒灌现象,相较于夏、秋季,水域面积明显减少.分支流的水龄计算表明,西南湖区的水体交换主要受到赣江的影响,西北湖区水体交换主要受到修水和赣江的影响,南部湖区主要受到抚河与信江的影响,东部湖区主要受到饶河的影响,湖心区和入江水道则受到五河水系的综合影响.同时水龄的研究表明拟建的鄱阳湖水利枢纽工程"调枯不调洪"的原则是合理的,为鄱阳湖水利枢纽工程论证提供了重要的参考依据.  相似文献   

乐清湾水交换特征研究   总被引：4，自引：0，他引：4  

罗锋  廖光洪  杨成浩  徐晓华 《海洋学研究》2011,29(2):79-88

采用EFDC模式模拟研究了乐清湾水交换的三维过程和时空变化特征,并通过计算水示踪剂质量浓度分析水体置换过程。结果表明,乐清湾水交换主要是由鹿西岛两侧流入的外海水体与湾内水体的交换,以及乐清湾口门西侧附近的湾内水体与瓯江北口径流冲淡水之间的交换。从口门到湾顶,水交换能力差别较大。以最窄的连屿至打水山断面为界,以南水体1个月基本可以完全交换,而以北水体2个月后仍然无法交换至湾口水平。连屿至打水山断面以北地形复杂,岛屿较多,污染物主要通过岛屿间的潮汐汊道输运,断面的瓶颈效应也使得断面以北的水体交换能力稍弱。在口门附近90%以上的水体被外海置换所需时间不到5 d,而此时湾顶水质未有太大改变;15 d左右,80%湾内水体被外海水置换;90%湾内水体被置换仅需40 d;70 d时的水体置换率达97%。  相似文献   

西湖总磷模型构建及内循环引水效果分析          下载免费PDF全文

滑磊  尤爱菊  韩曾萃  腾辉  朱军政 《水文》2015,35(4):27-32

调水是目前快速改善湖泊水质的有效方法之一,但是对于调水所能达到的最佳效果研究很少。以杭州西湖为例,利用环境流体动力学模型EFDC构建了西湖TP模型,对通过苏堤各桥孔的流量、外西湖分层流场和水质浓度进行了验证,分析了在现有外围调水情况下增加西湖内循环引水后西湖TP的时空变化。模拟结果表明,增加内循环引水,直接将低浓度区的水引至高浓度区,能够明显降低高浓度区的水质;低浓度区由于引水量的减小,区域内水质浓度会有一定的上升;全湖平均水质浓度基本不会发生改变。在没有增加外部引水的情况下,内循环引水可以使湖泊水体掺混更加均匀,对于防止高浓度区富营养化有很好的效果。增加内循环引水对西湖改善高浓度区水质有一定的指导意义,同时也可为相似湖泊增加内循环引水措施提供借鉴。  相似文献   

气候变化和人类活动对鄱阳湖水龄影响的定量区分     

范宏翔  徐力刚  朱华  鲁照  曹宇贤  吴亚坤  姜加虎 《湖泊科学》2021,33(4):1175-1187

在气候变化和人类活动的双重影响下,湖泊内部的水动力条件正发生重大的变化,进而影响到湖泊水环境的变化.水龄是颗粒物从入口传输到指定点的时间,可以定量反映水体的运动和交换程度以及滞留情况.如何定量区分人类活动与气候变化对水龄的影响程度,对湖泊水资源科学管理和水环境的治理有着重要的科学意义.本文耦合了深度学习网络和传统二维水动力模型,通过引入基准期概念,定量区分了气候变化和人类活动对鄱阳湖湖区水龄变化的贡献程度.结果表明:(1)本文构建的鄱阳湖流域降雨径流和鄱阳湖湖区二维水动力耦合模型,能够较好地反映鄱阳湖湖区水量交换及流域产流过程,其纳西效率系数分别达到了0.96和0.90以上;(2)鄱阳湖湖区水龄的空间差异显著,东部湖区和南部湖区尾闾水龄平均为228.01 d,而大部分通江水体水龄较小,平均为24.21 d;(3)在气候变化的影响下,鄱阳湖年均有2054 km2的水体水龄呈现减少的趋势,减小幅度为30 d左右,而在人类活动的影响下,在涨水期和丰水期有约58%的湖区水龄呈现上升趋势,而在枯水期和退水期,平均有82%的水体水龄呈现下降趋势.研究结果能够为鄱阳湖水资源管理和水环境治理提供技术支撑,同时也为定量区分人类活动和气候变化对湖泊水动力的影响机制研究提供了一种新思路和视角.  相似文献   

“引江济淮”工程对安徽菜子湖水龄分布的影响   总被引：1，自引：1，他引：1  

王钟  范中亚  杨忠勇  王文才  张恒军  曾凡棠 《湖泊科学》2018,30(6):1576-1586

菜子湖是"引江济淮"工程的重要输水通道，其水体输运和物质交换将因输水工程发生改变.本文基于环境流体水动力学模型（EFDC）建立了菜子湖水龄模型，在将模型与实测水文数据验证满足精度的前提下，设计14种方案计算菜子湖在季风影响下的水龄，工程实施期间菜子湖在丰、平、枯季的水龄与流场，以及枯水季调水情景下同风速8种风向和强风向3种风速时的水龄.数值试验的模拟结果表明：菜子湖湖体水龄分布具有时空差异性，无风条件下，春、夏、秋、冬季的湖体的平均水龄分别为120.93、33.19、92.92、101.48 d，而在季风影响下，春、夏、秋、冬季平均水龄分别为75.23、32.45、81.80、66.16 d；西部L2湖水龄较长，东部L1湖和南部L3湖水龄较短；输水工程将改变L1和L3湖的流场，对L2湖流场几乎无影响；输水工程实施后，菜子湖水龄分布主要受风场及输水影响，不同风向对菜子湖各湖区影响不同，西南风有助于L1湖水体交换，北风有助于L2湖水体交换，东风有助于L3湖水体交换，而当风向为东北风时，3个湖区水龄均较小；枯水季调水有利于L1湖和L3湖水体交换，但对L2湖水体交换作用不明显.  相似文献   

黄茅海河口潮波的传播特征与机理研究   总被引：2，自引：1，他引：1  

龚文平  刘欢  任杰  于红兵 《海洋学报》2012,34(3):41-54

黄茅海位处珠三角的西南,潮波自外海向陆的传播过程中,潮差和潮波性质都发生复杂的变化,对其传播过程及背后机理的研究具有重要的理论和实际意义。采用环境流体动力学(Environmental Fluid Dynamics Code, EFDC)模型,通过不同时段的观测资料对模型进行良好验证后,分析了枯季和洪季时潮波在河口内传播过程中的潮差变化、水位与流速的相位关系的变化情况,探讨了合山水闸的存在以及黄茅海与珠三角河网的相互作用对河口潮波的影响, 结果表明地形变化、摩擦力作用、入射波与反射波的叠加是造成潮波沿程变化的主要原因,合山水闸形成的反射波影响范围可达上百千米,而黄茅海与珠三角河网的相互作用减小了河口的潮差。珠三角的磨刀门河口与伶仃洋—虎门—广州河口的潮波传播表现出与黄茅海河口的不同特征。  相似文献   

The influence of wind on the water age in the tidal Rappahannock River   总被引：1，自引：0，他引：1  

Wenping Gong  Jian Shen  Bo Hong 《Marine environmental research》2009,68(4):203-216

Wind plays an important role in regulating mixing/stratification, estuarine circulation, and transport timescale in estuaries. A three-dimensional model was used to investigate the effect of wind on transport time by using the concept of water age (WA) in the tidal Rappahannock River, a western tributary of the Chesapeake Bay, USA. The model was calibrated for water level, current, and salinity. A series of experiments regarding the effects of wind on WA was conducted under various dynamic conditions. The effect of wind on transport timescale depends strongly on the competition between the wind and buoyancy forcings, and on the pre-status of the circulation. A down-estuary wind generally decreases WA along the estuary. An up-estuary wind increases WA substantially because it changes the vertical mixing and estuarine circulation more significantly. When the buoyancy forcing increases, the up-estuary wind effect decreases whereas the down-estuary wind effect increases. A 2-day period wind pulse with a maximum speed of 15 m s⁻¹ can alter WA for 3 days; but the wind influence on WA lasts up to 40 days in the simulation. Both local and non-local wind forcings alter WA distribution. The local wind enhances vertical mixing and changes the gravitational circulation in the downstream portion of the estuary whereas it enhances transport in the freshwater portion of the estuary. Consequently, the local wind has a significant impact on WA distribution. In contrast, the non-local wind does not change the gravitational circulation significantly by imposing setup (setdown) of water level at the open boundary, resulting in a lesser impact on WA distribution.  相似文献   

冰雪消融期松花江哈尔滨段干流水动力模拟及其时空分布特征分析     

王宏  刘硕  万鲁河  孙夕涵 《冰川冻土》2015,37(5):1275-1282

受春季冰雪消融的影响,我国北方地区的河流会形成桃花汛期,期间河流的水位、水深和流场较其它季节会发生较大变化,从而对流域水环境管理和水资源保护的利用产生影响.为科学地对松花江哈尔滨段在冰雪消融期水动力变化情况进行分析,利用Arc GIS 10.0对DEM影像进行矢量化,在Delft3D-RGFGRID中创建正交曲线网格,基于EFDC模型建立松花江哈尔滨市段二维河流数值水动力模型.模拟了2014年1月-10月间的整个河段不同时空条件下的水动力变化情况,根据哈尔滨市水文站2013年、2014年实测数据对模型的参数和模拟结果进行率定和验证,模拟水位与实测水位最大相差0.33 m,相对误差10%,吻合度高.模拟结果表明:整个江段平均水位在桃花汛期可达116.38 m,丰水期进一步上升至116.54 m,枯水期为115.64 m,平水期为116.23 m.朱顺屯和阿什河口断面水深在丰水期都明显大于桃花汛期,呼兰河口和大顶子山断面两汛期的水深几乎持平,大顶子山断面水深在各时期都较浅,附近易发生冰塞.朱顺屯、阿什河口、呼兰河口大顶子山桃花汛期流速分别为0.55、0.61、0.43、0.57 m·s-1;丰水期流速分别为0.59、0.66、0.47、0.63 m·s-1,各断面桃花汛期的流速与丰水期流速相当,略小于丰水期,流向平稳无涡旋.该模型可以较好的模拟河道水力要素随时间及空间演变规律,以便在不同典型水文年进行水力模拟和预测,可为松花江冬春季通航管理、水资源配置、水质模拟、水质目标管理、水环境容量计算和污染物总量减排提供决策依据.  相似文献   

Parametric uncertainty and sensitivity analysis of hydrodynamic processes for a large shallow freshwater lake     

Yiping Li  Chunyan Tang  Jianting Zhu  Baozhu Pan  Desmond O. Anim  Yong Ji 《水文科学杂志》2013,58(6):1078-1095

Abstract

A parametric uncertainty and sensitivity analysis of hydrodynamic processes was conducted for a large shallow freshwater lake, Lake Taihu, China. Ten commonly used parameters in five groups were considered including: air–water interface factor, water–sediment interface factor, surrounding terrain factor, turbulent diffusion parameters and turbulent intensity parameters. Latin hypercube sampling (LHS) was used for sampling the parametric combinations, which gave predictive uncertainty results directly without using surrogate models, and the impacts of different parametric distribution functions on the results were investigated. The results showed that the different parametric distribution functions (e.g. uniform, normal, lognormal and triangular) for sampling had very little impact on the uncertainty and sensitivity analysis of the lake hydrodynamic model. The air–water interface factor (wind drag coefficient) and surrounding terrain factor (wind shelter coefficient) had the greatest influence on the spatial distribution of lake hydrodynamic processes, especially in semi-closed bays and lake regions with complex topography, accounting for about 60–70% and 20%, respectively, of the uncertainty on the results. Vertically, velocity in the surface layer was also largely influenced by the two factors, followed by velocity in the bottom layer; the middle velocity had minimal impact. Likewise, the water–sediment interface factor (i.e. bottom roughness height) ranked third, contributing about 10% to the uncertainty of the hydrodynamic processes of the lake. In contrast, turbulent diffusion parameters and turbulent intensity parameters in the lake hydrodynamic model had little effect on the uncertainty of simulated results (less than 1% contribution). The findings were sufficiently significant to reduce the parameter uncertainties and calibration workload of the hydrodynamic model in large shallow lakes.