CN108108911A - 基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法 - Google Patents
基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108108911A CN108108911A CN201810018456.9A CN201810018456A CN108108911A CN 108108911 A CN108108911 A CN 108108911A CN 201810018456 A CN201810018456 A CN 201810018456A CN 108108911 A CN108108911 A CN 108108911A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- lake
- mfrac
- msub
- water
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 157
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 30
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 30
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 16
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 claims abstract description 15
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims abstract description 14
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims abstract description 14
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 13
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 claims description 26
- 241000195493 Cryptophyta Species 0.000 claims description 22
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 14
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 11
- XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N ammonia nh3 Chemical compound N.N XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 7
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims description 7
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims description 7
- 238000012851 eutrophication Methods 0.000 claims description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 6
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 6
- JVMRPSJZNHXORP-UHFFFAOYSA-N ON=O.ON=O.ON=O.N Chemical compound ON=O.ON=O.ON=O.N JVMRPSJZNHXORP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- MMDJDBSEMBIJBB-UHFFFAOYSA-N [O-][N+]([O-])=O.[O-][N+]([O-])=O.[O-][N+]([O-])=O.[NH6+3] Chemical compound [O-][N+]([O-])=O.[O-][N+]([O-])=O.[O-][N+]([O-])=O.[NH6+3] MMDJDBSEMBIJBB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 210000000476 body water Anatomy 0.000 claims description 5
- 229930002868 chlorophyll a Natural products 0.000 claims description 5
- ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M chlorophyll a Chemical compound C1([C@@H](C(=O)OC)C(=O)C2=C3C)=C2N2C3=CC(C(CC)=C3C)=[N+]4C3=CC3=C(C=C)C(C)=C5N3[Mg-2]42[N+]2=C1[C@@H](CCC(=O)OC\C=C(/C)CCC[C@H](C)CCC[C@H](C)CCCC(C)C)[C@H](C)C2=C5 ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M 0.000 claims description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 5
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 claims description 5
- -1 zooplankter Substances 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 3
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 2
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 claims 1
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 7
- 238000009472 formulation Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 4
- 239000005422 algal bloom Substances 0.000 abstract description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 abstract description 2
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 17
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 10
- 229910019142 PO4 Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000000050 nutritive effect Effects 0.000 description 3
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K phosphate Chemical compound [O-]P([O-])([O-])=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 3
- 239000010452 phosphate Substances 0.000 description 3
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 3
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 3
- 230000008635 plant growth Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 3
- 241000219112 Cucumis Species 0.000 description 2
- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 description 2
- FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N [4,6-bis(cyanoamino)-1,3,5-triazin-2-yl]cyanamide Chemical compound N#CNC1=NC(NC#N)=NC(NC#N)=N1 FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 2
- 239000010802 sludge Substances 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- 239000008400 supply water Substances 0.000 description 2
- 230000031068 symbiosis, encompassing mutualism through parasitism Effects 0.000 description 2
- 240000007171 Imperata cylindrica Species 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000001925 catabolic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000010429 evolutionary process Effects 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 230000037406 food intake Effects 0.000 description 1
- 239000013505 freshwater Substances 0.000 description 1
- BHEPBYXIRTUNPN-UHFFFAOYSA-N hydridophosphorus(.) (triplet) Chemical compound [PH] BHEPBYXIRTUNPN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 1
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
- Y02A20/152—Water filtration
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Farming Of Fish And Shellfish (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了基于水生态系统健康的大型湖泊分区动态水质目标制定方法。本发明以湖泊水动力生态模型为基础，在分区分时段水量与水质情景设计的基础上，通过开展不同水文条件及污染物浓度情景下藻类水华和沉水植物群落变化数值试验，建立水生态系统健康评估模型，根据水生态指标的演化趋势，来动态确定大型湖泊水不同阶段不同湖区总氮、总磷等主要污染物指标浓度控制目标。本发明方法提高了大型湖泊水质目标制定的时空分辨率，为湖泊水环境精细化管理提供了可能，而且方法在考虑水体的使用功能的同时，充分考虑了不同水文水质条件下不同湖区水生态系统的对水质变化响应的差异，据此确定的大型湖泊不同阶段不同湖区水质目标也更加科学、合理。
Description
技术领域
本发明属于湖泊水环境技术领域，涉及一种基于水生态系统健康的大型湖泊分区动态水质目标制定方法。
背景技术
湖泊水质目标管理是确保湖泊供水安全的重要基础。将污染物排放量控制在河湖水体功能发挥所允许的范围之内是河湖水环境治理的关键，实施“水质目标管理”是欧美国家长期环境管理的成功经验。目前，发达国家水环境管理普遍以贯彻“水质目标管理”为前提。到目前为止，国内外目标水质制定主要以水环境质量基准为理论依据。水质标准的制定几乎完全由水体使用功能确定，较少考虑水体特征和生态系统结构的影响，在确定水质目标时往往采取一刀切的做法，几乎均忽视了水质状况对浮游植物、浮游动物及水生植物等水生态系统要素的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于水生态系统健康的大型湖泊分区动态水质目标制定方法，包括如下步骤：
步骤1：水文、气象、水质与水生态数据收集；
步骤2：出入湖河道流量与湖体水质情景设计；利用出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率统计分析，得到每条河道每月多年平均及不同保证率下的出入湖流量情景；利用湖体水质监测数据，计算湖体各计算单元不同月份各指标均值；以此为基准，生成每项指标每月不同浓度下的水质情景；
步骤3：湖泊三维水动力富营养化生态模型建立；建立笛卡尔压缩坐标系下湖泊三维水动力模型，以及三维富营养化生态模型，将二者进行耦合；进行模型参数率定与模型验证；
步骤4：模型初始场设置与外部函数处理；读取初始时刻湖泊水质与水生态数据，以及模型参数与用户输入参数；其中用户输入参数指用户关心的水质目标计算时段以及流量保证率；读取典型年对应时间段内降水、蒸发、辐射、气温、风场数据；对初值与外部函数进行时间、空间线性插值，处理为模型需要尺度；
步骤5：不同流量与水质情景下湖泊水生态系统演化数值试验；利用河道流量情景及不同分区污染物浓度情景驱动水动力水生态模型，进行水生态要素时空演化的数值模拟，并保存计算结果；重复此步骤，直至所有水文情景、水质情景下水生态模拟完成；
步骤6：水生态系统健康评估模型建立；建立以浮游植物生物量、浮游动物生物量和沉水植物生物量为评价指标的分湖区分时段水生态系统健康评估模型，用以评估各湖区不同时段总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数保持在不同浓度情景下的水生态系统健康状况；
步骤7：分湖区分时段污染物浓度控制目标选取；利用水生态系统评估模型计算不同水文情景和水质情景下的各湖区各月水生态系统健康评估值，若评估值为正，说明水生态系统朝健康的方向发展；评估值若为负，则说明水生态系统朝恶化的趋势发展；最后选取目标函数值最大的水质情景作为分区时段内水质指标浓度控制目标，即水质目标。
本发明的方法，所述步骤1中，水文数据包括出入湖河道逐日入湖流量数据；气象数据包括流域多站点日均降水量、气温、水面蒸发量、逐时风场和逐时太阳辐射；水质数据包括湖体多站点水温、总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧、pH、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、正磷酸盐与叶绿素a浓度；水生态数据包括藻类生物量、浮游动物生物量、水生植物分布面积与分布区域。
所述步骤2中，利用出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率统计分析，得到每条河道每月多年平均及不同保证率下共计14种出入湖流量情景；利用湖体近5年水质监测数据，采用反距离加权插值法计算湖体各计算单元不同月份各指标均值；以此为基准，每项指标每月生成60种情景。
进一步的，出入湖河道流量情景设计中，利用出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率统计分析，得到多年每月最小流量的平均流量、最大流量的平均流量和多年每月总平均流量3种出入湖流量情景；和不同保证率下的11种出入湖流量情景，共计14种出入湖流量情景；
水质情景设计中，各计算单元各月各水质指标以近5年均值为基准，浓度按1％逐次下降，直至下降50％；以及浓度按1％逐次上升，直至上升10％；每个计算单元每项指标每月共生成60种水质情景。
所述步骤3中，水动力模型变量包括湖泊流场、波浪、水温；生态模型变量包括鱼类、浮游植物、浮游动物、水生植被、有机碎屑。
进一步的，所述笛卡尔压缩坐标系下三维湖水运动的控制方程为：
式中：x为x轴坐标；y为y轴坐标；t为时间；f为科氏力参数；g为重力加速度；h为水面平衡位置到湖底的距离；H为湖面到湖底的水深；u、v为x、y方向流速；ζ为水面离开平衡位置的位移；εx、εy为x、y方向控制方程水平扩散项因变换产生的偏差项；w*为σ方向速度；Av、Az为水平、垂直方向湍粘系数。
所述三维模型垂向分为5层；水平方向根据湖泊面积大小，划分为10m～1000m矩形网格计算单元。
所述步骤5中，采用基于分区的OpenMP并行计算算法，即湖泊的每个分区分配一个电脑CPU线程。
所述步骤6中，以水生态系统健康评估值最大值为优选目标：
式中：WEId为第d种河道流量情景水生态系统健康评估值；n＝1,2,...,N为各水质情景；BPd,n,BZd,n、BSd,n分别为第d种河道流量情景下第n种水质浓度情景下的浮游植物、浮游动物、沉水植物生物量，以浮游植物生物量减少、浮游动物、沉水植物生物量增加为目标；w1、w2、w3分别为三种评价指标的权重。
本发明针对湖泊水质目标制定目前存在的问题，以湖泊水动力生态模型为基础，通过开展不同水文条件及污染物浓度情景下藻类水华和沉水植物群落变化数值试验，根据大型湖泊水不同阶段不同湖区水生态指标的演化趋势，建立水生态系统健康评估模型来确定总氮、总磷等主要污染物指标控制的目标。相比传统的方法，不但考虑了水体的使用功能，更充分考虑了不同水文水质条件下不同湖区水生态系统的对水质变化响应的差异，可用于动态制定大型湖泊不同分区不同时段总氮、总磷、氨氮等主要水质指标浓度的控制目标，据此确定的大型湖泊不同阶段不同湖区水质目标也更加科学、合理。
本发明的方法具有如下有益效果：
(1)采用分区制定水质目标的策略，充分考虑了大型湖泊不同湖区间水质差异，以及对于污染物吸收、转化能力的差异，因地制宜确定污染物控制目标，改变了传统采用“一刀切”，即全湖只制定一种水质目标的做法，可为湖泊流域精细化减排方案制定提供依据；
(2)耦合水生态系统健康评估模型，所制定的水质目标不仅考虑了水体的使用功能，同时考虑了不同水质对于浮游植物、浮游动物与水生植物等水生态系统要素的影响，即兼顾了湖泊水体的自然属性、生态系统结构和服务功能；所制定的水质目标也更加科学、合理。
(3)时间分辨率显著提高，目前湖泊水质目标制定基本以年为单位，制定未来全年或“2年”、“5年”等时间尺度水质目标。本方法以数值模拟的方法，可制定未来月、季、年等更加精细化时间尺度的水质目标，为湖泊水环境精细化管理提供了支撑。
附图说明
图1是基于水生态系统健康的大型湖泊分区动态水质目标制定计算流程图；
图2是太湖分区及计算单元划分；图中1.竺山湖，2.贡湖，3.梅梁湖，4.湖西区，5.湖南区，6.光福湾，7.东太湖，8.湖心区；
图3是太湖总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数在分别削减10％，20％，30％和40％四种水质情景下的空间分布情况；
图4是不同水质情景下各湖区浮游植物生物量变化率(％)；
图5是不同水质情景下各湖区浮游动物生物量变化率(％)；
图6是不同水质情景下各湖区水生植被生物量变化率(％)；
图7是不同水质情景下各湖区生态系统评估目标函数值。
具体实施方式
实施例以太湖2013年为例，对本发明大型湖泊分区动态水质目标制定方法的技术方案作进一步描述。实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的应用范围，在巢湖、洪泽湖等大型湖泊同样适用。
太湖是我国第三大淡水湖泊，位于长江三角洲腹地。多年平均水面面积2338km2，其南北长68.5km，东西平均宽34km，湖岸线总长405km。有贡湖、梅梁湖、竺山湖、漫山湖、胥湖及东太湖等湖区。太湖正常水位下容积约为44.3×108m3，平均水深1.89m，最大水深约2.6m。太湖水源主要有三路：南路来自苔溪水系，西路来自南溪水系，北路来自江南运河。其出水口多分布于湖的东部和北部，主要有沙墩港、胥口、瓜泾口和太浦河等港渎下泄，再经吴淞江、黄浦江、望虞河、浏河等排入长江。
太湖具有蓄洪、供水、灌溉、航运、旅游等多方面功能，是流域的重要供水水源地，不仅担负着无锡、苏州、锡山、吴县、吴江、长兴、宜兴、武进市(县)的城乡供水，在太浦河开通后，还将向上海供水并改善黄浦江上游的水质，其供水服务范围超过2000万人，占太湖流域总人口的55％。
本发明方法的大型湖泊分区分时段水质目标制定计算流程如图1所示，具体步骤如下：
(1)水文、气象、水质与水生态基础数据搜集整理与河道概划
水文数据包括：太湖33条主要入湖河道，包括梁溪河、直湖港、武进港、太滆运河、漕桥河、殷村港、烧香港、沙塘港、社渎港、洪巷港、陈东港、大浦港、乌溪港、大港河、合溪河、大茆桥、蠡河、大溪港、望虞河、浒光运河、瓜泾口段、太浦河等1971年以来逐日入湖流量数据；
气象数据包括：太湖苏州、东山、无锡、常州、宜兴、长兴等站点1951年以来长系列日均降水量、气温、水面蒸发量、逐时太阳辐射和逐时风场数据；
水质数据包括：太湖2008～2012年32个点位水温、总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧、pH、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、正磷酸盐与叶绿素a浓度逐月监测数据；
水生态数据包括：太湖32个点位2008～2012年逐月藻类生物量、浮游动物生物量、水生植物面积与分布区域调查数据。
(2)出入湖河道流量与湖体水质情景设计
①出入湖河道流量情景设计
依据33条主要出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率分析，生成不同频率下各河道各月最小、最大等14种出入湖河道流量情景，表1列出望虞河各月设计出入湖流量情景方案。
表1望虞河各月设计出入湖流量(m)情景方案
②太湖分区与分区水质情景设计
根据太湖近5年水质与水生态差异，采用模糊聚类算法，将太湖划分为梅梁湖、贡湖、竺山湖、湖西区、湖南区、湖心区、东太湖和光福湾8个湖区。
利用太湖近5年31个点位逐月水质监测资料，首先计算格点位各月各指标月均值。然后按反距离加权插值法插值到太湖1km×1km的2338个空间计算网格上，计算每个网格该水质指标各月多年平均值。最后以该数值为基准，各网格各水质指标浓度以1％为单位依次下降，直到下降50％；以及浓度以1％为单位依次上升，最多上升10％。最后根据各个湖区包含的具体网格情况，以及各个网格分配的指标浓度值，采用算术平均的方法产生各个湖区各月内该指标的浓度情景；每个计算单元每项指标每月共生成60种水质情景。
(3)湖泊三维水动力富营养化生态模型建立
建立笛卡尔压缩坐标系下湖泊三维水动力模型，以及三维富营养化生态模型，将二者进行耦合；进行模型参数率定与模型验证；三维模型垂向分为5层；水平方向根据湖泊面积大小，划分为10m～1000m矩形网格计算单元。
①水动力模型控制方程
在三维压缩坐标系下，太湖湖水运动的控制方程为：
式中：x为x轴坐标；y为y轴坐标；t为时间；f为科氏力参数；g为重力加速度；h为水面平衡位置到湖底的距离；H为湖面到湖底的水深；u、v为x、y方向流速；ζ为水面离开平衡位置的位移；εx、εy为x、y方向控制方程水平扩散项因变换产生的偏差项；w*为σ方向速度；Av、Az为水平、垂直方向湍粘系数。
②太湖藻类生长过程控制方程
对于湖泊藻类而言，光合作用是主要的能量来源，营养盐是合成有机物质的基础，温度是影响生长的关键因子。除此之外，湖流、波浪、水生植物、浮游动物、鱼类等对藻类的生长也存在影响。就湖泊中的一个水体单元而言，影响藻类生物量变化过程除图中影响藻类生长和死亡要素外，就是单元水体中藻类与周边水体交换，模型在假设藻类颗粒为连续分布悬浮物前提下采用悬浮物对流扩散方程表示藻类生物量控制方程：
式中：u、v、w分别为湖流正东、正北、铅直向上流速分量；ωBP为藻类在太阳辐射为零时垂直运动的速度；F为太阳辐射为非零时藻类上浮的速度，H为湖面到湖底的水深；BP为藻类生物量；BPg为藻类利用太阳辐射光合作用生长量；BPM为藻类正常的死亡量；Eh为藻类水平湍流扩散系数；Ez为藻类垂直扩散系数；ε(BP)为方程因坐标变化水平扩散项产生的偏差项，其表达式类同流速。
藻类的生长收到光、温和营养盐的影响，光合作用生长量可以表示为：
BPg＝grBP·BP＝GBPmax·f(T)·f(I)·f(N,P)·BP (5)
式中：grBP为藻类的生长率；GBPmax为环境因子温度T、太阳辐射光强I、氮磷营养盐N，P不受限制情况下藻类的生长率，即内禀生长率。
③浮游动物生长过程控制方程
浮游动物生长及输移控制方程：
式中，BZ为浮游动物生物量；源汇项为：
式中：右端第1项为浮游动物滤食碎屑以及死亡项，第2项为鱼类吃滤食造成数量减少。其中GRAZBD-ZOO为浮游动物对浮游植物的捕食率，BD为碎屑浓度，KBDmin为浮游动物可捕食的碎屑最小浓度，KBPZOO为浮游动物捕食藻类的半饱和浓度，DeathZOO为浮游动物死亡率，GRAZZOO-FISH为鱼类捕食浮游动物的速率，BF为鱼类生物量，KBZmin、KBZFISH分别为鱼可捕食浮游动物的最小浓度与半饱和浓度。
④水生植物生长过程控制方程
水生植物生长控制方程可表示为：
式中，SB为水生植物密度(kg/m2)；为氮、磷营养盐含量水平对沉水植物生长影响；为光强对沉水植物生长影响；
为温度对沉水植物生长影响。
(4)模型初始场设置与外部函数处理
在模型参数率定与验证的基础上，采用正交网格进行空间划分，网格东西向步长、南北向步长为1千米，垂向分为5层。将典型年情景下的太阳辐射、风速风向、气温、降雨量和蒸发量等数据处理为模型计算所需要的外部函数，其中太阳辐射、风速风向为1小时读取一次数据；降水、气温与蒸发量采用逐日数据。
模型计算初始时刻的状态变量如流速、氨氮、硝酸氮、亚硝态氮、磷酸盐、叶绿素a、溶解氧、高锰酸盐指数、底泥氮、底泥磷等需要赋值。其中水动力模型中的初始水位取观测初始水位，x向和y向初始流速均取为0.000m/s，经过模型预热运行1周以上，初值的影响基本被耗散掉，从而获得模型的初始场。生态系统模型中营养盐(氨氮、硝酸氮、亚硝态氮、磷酸盐、叶绿素a、溶解氧、高锰酸盐指数、底泥氮、底泥磷)的初始场通过实测数据插值生成。
(5)不同出入湖流量与水质浓度情景下的水生态系统演化数值试验
进行各河道不同流量情景、不同分区污染物浓度情景驱动下的太湖水动力水生态耦合模型藻类、沉水植物、浮游动物、鱼类等水生态要素时空演化的数值模拟，采用基于分区的OpenMP并行计算，即湖泊的每个分区分配一个电脑CPU线程，并保存计算结果。重复此步骤，直至所有水文情景、水质情景下水生态演化过程模拟结束；得到所有流量情景和污染物浓度情境下的水生态系统要素逐日计算值。
(6)水生态系统评估模型建立
基于目前太湖存在的主要水生态问题，本着科学性、系统性、简明性及可操作性的原则，选取浮游植物生物量、浮游动物生物量及沉水植物生物量为太湖水生态系统评价指标。
建立以浮游植物生物量、浮游动物生物量和沉水植物生物量为指标的分湖区分时段水生态系统健康评估模型，用以确定各湖区不同时段总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数保持在不同浓度情景下的水生态系统健康评价指数，最终优选出最适宜的水质目标浓度。
目标函数：以水生态系统健康指数最大值为优选目标：
式中：WEI为水生态系统健康指数(％)；n＝1,2,...,N为各水质情景； 分别为第d种河道流量情景、第n种水质浓度情景下的浮游植物、浮游动物、沉水植物生物量，以浮游植物生物量减少、浮游动物、沉水植物生物量增加为目标；w1、w2、w3分别为三种评价指标的权重。由于三种指标对于指示太湖水生态系统健康水平都具有重要的作用，因此将没种指标赋予相同的权重，即w1＝w2＝w3＝0.33.
约束条件：
-50％≤PC≤10 (10)
式中：PC为污染物削减量(或允许增加量)的百分比。
在制定水质情景时，考虑到在实际的水质目标管理过程中，湖泊污染物浓度值不可能会被无限制的削减，根据目前太湖的水质状况，考虑以50％为最大削减量，以10％为做大允许增加量为限值条件来制定水质情景。
(7)分湖区分时段污染物浓度控制目标优选
利用水生态系统评估模型计算不同水文情景和水质情景下的各湖区各月水生态系统健康评估值，若评估值为正，说明水生态系统朝健康的方向发展；相反若为负，则说明水生态系统朝恶化的趋势发展。最后优选出目标函数值最大的水质情景作为分区水质指标控制浓度，即水质目标。
表2太湖2013年各分区各月总氮浓度控制目标(mg/L)
表3太湖2013年各分区各月总磷浓度控制目标(mg/L)
Claims (10)
1.一种基于水生态系统健康的大型湖泊分区动态水质目标制定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：水文、气象、水质与水生态数据收集；
步骤2：出入湖河道流量与湖体水质情景设计；利用出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率统计分析，得到每条河道每月多年平均及不同保证率下的出入湖流量情景；利用湖体水质监测数据，计算湖体各计算单元不同月份各指标均值；以此为基准，生成每项指标每月不同浓度下的水质情景；
步骤3：湖泊三维水动力富营养化生态模型建立；建立笛卡尔压缩坐标系下湖泊三维水动力模型，以及三维富营养化生态模型，将二者进行耦合；进行模型参数率定与模型验证；
步骤4：模型初始场设置与外部函数处理；读取初始时刻湖泊水质与水生态数据，以及模型参数与用户输入参数；其中用户输入参数指用户关心的水质目标计算时段以及流量保证率；读取典型年对应时间段内降水、蒸发、辐射、气温、风场数据；对初值与外部函数进行时间、空间线性插值，处理为模型需要尺度；
步骤5：不同流量与水质情景下湖泊水生态系统演化数值试验；利用河道流量情景及不同分区污染物浓度情景驱动水动力水生态模型，进行水生态要素时空演化的数值模拟，并保存计算结果；重复此步骤，直至所有水文情景、水质情景下水生态模拟完成；
步骤6：水生态系统健康评估模型建立；建立以浮游植物生物量、浮游动物生物量和沉水植物生物量为评价指标的分湖区分时段水生态系统健康评估模型，用以评估各湖区不同时段总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数保持在不同浓度情景下的水生态系统健康状况；
步骤7：分湖区分时段污染物浓度控制目标优选；利用水生态系统评估模型计算不同水文情景和水质情景下的各湖区各月水生态系统健康评估值，若评估值为正，说明水生态系统朝健康的方向发展；评估值若为负，则说明水生态系统朝恶化的趋势发展；最后选取目标函数值最大的水质情景作为分区时段内水质指标浓度控制目标，即水质目标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，水文数据包括出入湖河道逐日入湖流量数据；气象数据包括流域多站点日均降水量、气温、水面蒸发量、逐时风场和逐时太阳辐射；水质数据包括湖体多站点水温、总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧、pH、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、正磷酸盐与叶绿素a浓度；水生态数据包括藻类生物量、浮游动物生物量、水生植物分布面积与分布区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，利用出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率统计分析，得到每条河道每月多年平均及不同保证率下共计14种出入湖流量情景；利用湖体近5年水质监测数据，采用反距离加权插值法计算湖体各计算单元不同月份各指标均值；以此为基准，每项指标每月生成60种情景。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，出入湖河道流量情景设计中，利用出入湖河道长系列逐日流量数据，进行流量频率统计分析，得到多年每月最小流量的平均流量、最大流量的平均流量和多年每月总平均流量3种出入湖流量情景；和不同保证率下的11种出入湖流量情景，共计14种出入湖流量情景；
水质情景设计中，各计算单元各月各水质指标以近5年均值为基准，浓度按1％逐次下降，直至下降50％；以及浓度按1％逐次上升，直至上升10％；每个计算单元每项指标每月共生成60种水质情景。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，水动力模型变量包括湖泊流场、波浪、水温；生态模型变量包括鱼类、浮游植物、浮游动物、水生植被、有机碎屑。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，笛卡尔压缩坐标系下三维湖水运动的控制方程为：
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>H</mi>
<mi>u</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>H</mi>
<mi>v</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>Hw</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&zeta;</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mi>u</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mi>v</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>w</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mi>f</mi>
<mi>v</mi>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mi>g</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&zeta;</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mo>&part;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mo>&part;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mo>&part;</mo>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>z</mi>
</msub>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>u</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mi>u</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mi>v</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>w</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mi>f</mi>
<mi>u</mi>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mi>g</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&zeta;</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mo>&part;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mo>&part;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mo>&part;</mo>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>z</mi>
</msub>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>v</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>y</mi>
</msub>
</mrow>
式中：x为x轴坐标；y为y轴坐标；t为时间；f为科氏力参数；g为重力加速度；h为水面平衡位置到湖底的距离；H为湖面到湖底的水深；u、v为x、y方向流速；ζ为水面离开平衡位置的位移；εx、εy为x、y方向控制方程水平扩散项因变换产生的偏差项；w*为σ方向速度；Av、Az为水平、垂直方向湍粘系数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，三维模型垂向分为5层；水平方向根据湖泊面积大小，划分为10m～1000m矩形网格计算单元。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中，采用基于分区的OpenMP并行计算算法，即湖泊的每个分区分配一个电脑CPU线程。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6中，以水生态系统健康评估值最大值为优选目标：
<mrow>
<msub>
<mi>WEI</mi>
<mi>d</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>N</mi>
</munderover>
<mrow>
<msub>
<mi>BP</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<msub>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>w</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>BZ</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<msub>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>w</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>BM</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<msub>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>w</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
</mrow>
式中：WEId为第d种河道流量情景水生态系统健康评估值；n＝1,2,...,N为各水质情景；BPd,n,BZd,n、BSd,n分别为第d种河道流量情景下第n种水质浓度情景下的浮游植物、浮游动物、沉水植物生物量，以浮游植物生物量减少、浮游动物、沉水植物生物量增加为目标；w1、w2、w3分别为三种评价指标的权重。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，w1＝w2＝w3＝1/3。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810018456.9A CN108108911B (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810018456.9A CN108108911B (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108108911A true CN108108911A (zh) | 2018-06-01 |
| CN108108911B CN108108911B (zh) | 2020-09-15 |
Family
ID=62218409
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810018456.9A Active CN108108911B (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108108911B (zh) |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109255168A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-22 | 广州资源环保科技股份有限公司 | 一种预测和模拟浅水湖泊生态系统总磷循环的方法 |
| CN109508507A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-03-22 | 河海大学 | 一种利用风向辅助浅水湖泊水环境改善的方法 |
| CN109598376A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-09 | 河海大学 | 一种优化生态补水量的方法 |
| CN109815608A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-05-28 | 湖北省水利水电规划勘测设计院 | 一种浅水湖泊群水质水量水生态耦合调度分析方法 |
| CN110348689A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-10-18 | 重庆工商大学融智学院 | 一种湖泊水域的空间资源利用辅助决策系统 |
| CN111382951A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-07 | 河南农业大学 | 一种城市空气质量改善目标的分配方法 |
| CN111398548A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-07-10 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于植物作用的表面流湿地水体氮磷浓度预测方法 |
| CN111584014A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-25 | 自然资源部第二海洋研究所 | 一种基于高分辨率水动力模式的桑沟湾水质分析方法 |
| CN112215389A (zh) * | 2019-07-10 | 2021-01-12 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种确定河流环境流量过程区间的方法 |
| CN112557616A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-26 | 中国科学院水生生物研究所 | 一种通江湖泊商业采砂活动影响水生态健康的监测方法 |
| CN112749520A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-04 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 大型浅水湖泊三维水动力数值模型建模方法 |
| CN113343601A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-03 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种复杂水系湖泊水位和污染物迁移的动态模拟方法 |
| CN114611297A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-10 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于淹水频率的河湖湿地植物修复区域优选方法 |
| CN114674995A (zh) * | 2022-03-21 | 2022-06-28 | 中国环境科学研究院 | 基于沉水植物耐污值的水质等级判断方法 |
| CN115575363A (zh) * | 2022-09-27 | 2023-01-06 | 北京航空航天大学 | 一种获取生态影响机制的方法及系统 |
| CN115829420A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-03-21 | 清华四川能源互联网研究院 | 浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法 |
| CN117116382A (zh) * | 2023-10-18 | 2023-11-24 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 引水工程影响下受水湖泊水质时空预测方法和系统 |
| CN117350068A (zh) * | 2023-10-25 | 2024-01-05 | 广东工业大学 | 复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1900956A (zh) * | 2006-07-11 | 2007-01-24 | 南京大学 | 一种改进的混合遗传算法优化水质模型参数的设计方法 |
| CN101858065A (zh) * | 2010-05-19 | 2010-10-13 | 北京师范大学 | 一种考虑污染胁迫的浅水湖泊生态需水量估算方法 |
| CN103745121A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-04-23 | 南京大学 | 一种基于水质模型的低污染水生态净化效果评估方法 |
| CN104615885A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-13 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 一种富营养化浅水湖泊藻源性湖泛的短期预报方法 |
| CN105809279A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-07-27 | 河海大学 | 一种基于多目标量子混合蛙跳算法的水资源优化调度方法 |
| KR20170126401A (ko) * | 2016-05-09 | 2017-11-17 | 한국건설기술연구원 | 조류제거를 위한 수처리방법 |
| CN107527298A (zh) * | 2017-08-26 | 2017-12-29 | 辽宁大学 | 一种北方大型水库流域水质目标控制方法 |
-
2018
- 2018-01-09 CN CN201810018456.9A patent/CN108108911B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1900956A (zh) * | 2006-07-11 | 2007-01-24 | 南京大学 | 一种改进的混合遗传算法优化水质模型参数的设计方法 |
| CN101858065A (zh) * | 2010-05-19 | 2010-10-13 | 北京师范大学 | 一种考虑污染胁迫的浅水湖泊生态需水量估算方法 |
| CN103745121A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-04-23 | 南京大学 | 一种基于水质模型的低污染水生态净化效果评估方法 |
| CN104615885A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-13 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 一种富营养化浅水湖泊藻源性湖泛的短期预报方法 |
| CN105809279A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-07-27 | 河海大学 | 一种基于多目标量子混合蛙跳算法的水资源优化调度方法 |
| KR20170126401A (ko) * | 2016-05-09 | 2017-11-17 | 한국건설기술연구원 | 조류제거를 위한 수처리방법 |
| CN107527298A (zh) * | 2017-08-26 | 2017-12-29 | 辽宁大学 | 一种北方大型水库流域水质目标控制方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| CHUNYAN TANG等: "A coupled modeling approach to predict water quality in Lake Taihu,", 《JOURNAL OF FRESHWATER ECOLOGY》 * |
| 王冼民等: "基于水质改善目标的太湖适宜换水周期分析", 《湖泊科学》 * |
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109255168A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-22 | 广州资源环保科技股份有限公司 | 一种预测和模拟浅水湖泊生态系统总磷循环的方法 |
| CN109598376B (zh) * | 2018-11-23 | 2022-08-05 | 河海大学 | 一种优化生态补水量的方法 |
| CN109598376A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-09 | 河海大学 | 一种优化生态补水量的方法 |
| CN109508507A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-03-22 | 河海大学 | 一种利用风向辅助浅水湖泊水环境改善的方法 |
| CN109508507B (zh) * | 2018-12-03 | 2022-11-04 | 河海大学 | 一种利用风向辅助浅水湖泊水环境改善的方法 |
| CN109815608A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-05-28 | 湖北省水利水电规划勘测设计院 | 一种浅水湖泊群水质水量水生态耦合调度分析方法 |
| CN109815608B (zh) * | 2019-01-31 | 2019-12-31 | 湖北省水利水电规划勘测设计院 | 一种浅水湖泊群水质水量水生态耦合调度分析方法 |
| CN110348689A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-10-18 | 重庆工商大学融智学院 | 一种湖泊水域的空间资源利用辅助决策系统 |
| CN112215389B (zh) * | 2019-07-10 | 2024-03-08 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种确定河流环境流量过程区间的方法 |
| CN112215389A (zh) * | 2019-07-10 | 2021-01-12 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种确定河流环境流量过程区间的方法 |
| CN111382951A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-07 | 河南农业大学 | 一种城市空气质量改善目标的分配方法 |
| CN111382951B (zh) * | 2020-03-19 | 2021-08-10 | 河南农业大学 | 一种城市空气质量改善目标的分配方法 |
| CN111398548B (zh) * | 2020-04-09 | 2021-05-28 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于植物作用的表面流湿地水体氮磷浓度预测方法 |
| CN111398548A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-07-10 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于植物作用的表面流湿地水体氮磷浓度预测方法 |
| CN111584014A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-25 | 自然资源部第二海洋研究所 | 一种基于高分辨率水动力模式的桑沟湾水质分析方法 |
| CN112557616A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-26 | 中国科学院水生生物研究所 | 一种通江湖泊商业采砂活动影响水生态健康的监测方法 |
| CN112749520A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-04 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 大型浅水湖泊三维水动力数值模型建模方法 |
| CN113343601A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-03 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种复杂水系湖泊水位和污染物迁移的动态模拟方法 |
| CN114611297B (zh) * | 2022-03-14 | 2023-11-24 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于淹水频率的河湖湿地植物修复区域优选方法 |
| CN114611297A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-10 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于淹水频率的河湖湿地植物修复区域优选方法 |
| CN114674995A (zh) * | 2022-03-21 | 2022-06-28 | 中国环境科学研究院 | 基于沉水植物耐污值的水质等级判断方法 |
| CN115575363A (zh) * | 2022-09-27 | 2023-01-06 | 北京航空航天大学 | 一种获取生态影响机制的方法及系统 |
| WO2024066642A1 (zh) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 北京航空航天大学 | 一种获取生态影响机制的方法及系统 |
| CN115829420A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-03-21 | 清华四川能源互联网研究院 | 浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法 |
| CN117116382A (zh) * | 2023-10-18 | 2023-11-24 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 引水工程影响下受水湖泊水质时空预测方法和系统 |
| CN117116382B (zh) * | 2023-10-18 | 2023-12-26 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 引水工程影响下受水湖泊水质时空预测方法和系统 |
| CN117350068A (zh) * | 2023-10-25 | 2024-01-05 | 广东工业大学 | 复杂水生态系统模型中草食性鱼类的数值模拟方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108108911B (zh) | 2020-09-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108108911A (zh) | 基于水生态系统健康的大型湖泊分区水质目标制定方法 | |
| Chuo et al. | Effects of the impounding process during the flood season on algal blooms in Xiangxi Bay in the Three Gorges Reservoir, China | |
| Biswas et al. | Comparative analysis of phytoplankton composition and abundance over a two-decade period at the land–ocean boundary of a tropical mangrove ecosystem | |
| Xia et al. | Numerical simulation of salinity and dissolved oxygen at Perdido Bay and adjacent coastal ocean | |
| CN106202163A (zh) | 通江湖泊生态监测信息管理及预警系统 | |
| Wang et al. | A modeling study of the impacts of Mississippi River diversion and sea-level rise on water quality of a deltaic estuary | |
| Di Toro et al. | Mathematical Models of Water Quality in Large Lakes Part 1: Lake Huron and Saginaw Bay | |
| Cuet et al. | CNP budgets of a coral-dominated fringing reef at La Réunion, France: coupling of oceanic phosphate and groundwater nitrate | |
| Xia et al. | Influence of physical forcing on bottom-water dissolved oxygen within Caloosahatchee River Estuary, Florida | |
| CN115034425B (zh) | 耦合水量-水质-水生物的集合群落动态模拟、调度方法及装置 | |
| Wang et al. | Physical limnology of a typical subtropical reservoir in south China | |
| Aghasian et al. | Selective withdrawal optimization in a multipurpose water use reservoir | |
| Jiang et al. | Modeling the ecosystem response of the semi-closed Daya Bay to the thermal discharge from two nearby nuclear power plants | |
| Herb et al. | Temperature stratification and mixing dynamics in a shallow lake with submersed macrophytes | |
| Hao et al. | A review of environmental flow assessment: methodologies and application in the Qianhe River | |
| Edwards | Silicon depletions in some Norfolk rivers | |
| Dou et al. | Eutrophication model driven by light and nutrients condition change in sluice-controlled river reaches | |
| Bazgirkhoob et al. | A Numerical Tool for Dissolved Oxygen Simulation in the Western Mississippi Sound | |
| Xu et al. | Study on pollution traceability based on the optimized hydrodynamic model of Tai Lake | |
| Lv et al. | Hydrodynamic features and water ecology improvement of Yuehai Lake based on ecological water diversion | |
| Li et al. | Assessment of algae and greenhouse gases in different reservoirs worldwide by reactor model | |
| Malik et al. | Effect of climate changing pattern on phytoplankton biomass in Bhimtal lake of Kumaun Himalaya | |
| Wegulo et al. | Spatial and Temporal Baseflow Filtering of River Nzoia in Nzoia Basin | |
| Nourmohammadi Dehbalaei et al. | Assessment of Ilam reservoir eutrophication response in controlling water inflow | |
| Zhang et al. | Analysis of the water temperature and quality characteristics of the Daheiting Reservoir based on coupled hydrology–hydrodynamic–water quality simulations |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |