CN110162905B - 一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型及其构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型及其构建方法，构建方法包括以下步骤：资料收集及实地调查监测；分区取样测定沉积物特性；构建水动力模块并进行边界条件和参数敏感性分析；构建水质模块并进行参数敏感性分析；构建沉积物模块；构建沉积物成岩模块并进行参数敏感性分析；判定沉积物再悬浮的底部切应力条件，耦合沉积物和水质模块。本发明将实地调查、地理信息技术及数值模拟有机结合，考虑水动力、水质和生态要素，合理分析大型浅水湖泊在不同水动力、边界作用下湖区及底泥营养盐变化，为浅水湖泊保护、利用、技术咨询、管理提供依据。

Description

一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型及其构建方法
技术领域
本发明涉及水环境数值模拟领域，具体地涉及一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型及其构建方法。
背景技术
国内外对于河湖沉积物氮磷内源释放的基本研究方法通常为：基于野外观测或室内实验，研究沉积物的静/动态释放规律或某种影响因子对沉积物释放强度的影响，归纳和分析氮磷释放与水质及富营养化问题之间的关系，或估算氮磷释放通量。然而实验室环境与野外实际环境差别很大。实验室所获得的数据引入了较大的不确定性；难以动态确定沉积物氮磷的释放规律，过于简化的估算模型所计算出的内源负荷与实际存在较大的误差；沉积物再悬浮过程可能被不同程度地简化或忽略；此外，从沉积物中有机氮磷的衰变到向上覆水释放，这一过程的机理研究少于实验研究，包含机理的模型研究远少于估算或根据实验的回归结论。这些研究现状所存在的问题，对研究的手段和方法提出了更高的要求。计算有机物在沉积物种的衰减变化以及向上覆水释放的全过程的模型被称为沉积成岩模型。由于野外监测条件的客观限制、水体本身的特异性和模型参数不确定性等因素，沉积成岩模型在湖泊水环境模拟中的应用案例极少，沉积物营养盐释放通量，通常依然采用参数估计和参数调节的方法进行率定。再悬浮沉积物在过去的几十年里受到越来越多的关注，它的研究是非常重要的，作为内源污染物的重要来源，沉积物再悬浮对水体环境的影响有时可以超过长期的外荷载。悬浮物会影响湖泊营养物的循环，间接导致了水体的富营养化，悬浮物也可以影响光衰减、有机污染物，甚至增加水体中有毒重金属的含量。因此，有必要了解沉积物再悬浮的动力机制。
发明内容
本发明为了提供一种可靠的耦合模型以研究沉积物再悬浮过程中营养盐释放的动力机制，提供了一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型及其构建方法。
本发明所采取的技术方案为：一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型构建方法，包括以下步骤
S01构建水动力模块：对水动力边界条件敏感性和水动力参数敏感性进行分析量化水动力边界条件和水动力参数的敏感性，据敏感性对参数进行调整优化；
S02构建水质模块：根据大气沉降系数、湖泊边界出入流水质数据和湖泊内部的水质数据为所述水质模块提供水质边界和初始水质条件，在水质参数范围内进行抽样，量化水质参数敏感性，选定最佳水质参数取值；
S03构建沉积物模块：包括设置黏性沉积物层和非黏性泥砂层，获取沉积物边界条件、初始条件和沉积物参数构建所述沉积物模块；
S04构建沉积物成岩模块：对成岩参数进行抽样，利用区域敏感性分析方法量化成岩参数敏感性，根据结果选定最佳成岩参数取值；
S05判定沉积物再悬浮的底部切应力条件，耦合沉积物和水质模块。
进一步的，所述步骤S03中沉积物参数包括底部摩擦系数、垂向分层数、临界沉降系数、临界冲刷系数、表面侵蚀率、沉降速度以及泥床形态和固化特性。
进一步的，所述步骤S02中湖泊边界出入流水质数据和湖泊内部的水质数据通过YSI水质监测仪或实验分析获取，所述水质监测仪获取数据包括DO、Chl-a、 NH4 +-N，所述实验分析获取数据包括TN、NH4 +-N、NO3 --N、NO2 --N、TP、PO4 3-。
进一步的，所述步骤S05具体包括：
a模拟不同切应力条件下沉积物再悬浮情景，绘制切应力和水体中悬浮物的浓度的关系，得到相应的拟合函数；
b构建边界层的沉积物通量，并分为再悬浮通量和沉降通量；
c设置不同的营养盐吸附/解吸系数，将底泥营养盐释放与底泥起悬沉降过程联系起来，耦合沉积物模块和水质模块。
进一步的，所述成岩参数包括沉降到沉积物中藻类的Gi分类份数、沉积物通量区域常数参数、衰减速率、温度影响系数、沉积物初始温度和温度扩散系数、底栖生物量的底部累积应力。
进一步的，采用拉丁超立方抽样方法在水质参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法量化水质参数敏感性，选定最佳水质参数取值；
采用拉丁超立方抽样方法在确定的成岩参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法量化成岩参数敏感性，选定最佳成岩参数取值。
进一步的，在所述步骤S01前包括分区取样测定沉积物特性，具体包括：划分湖区、选定研究点、分层取水样和泥样、测定水样和泥样；
所述划分湖区根据湖区大小、边界特征等将浅水湖泊划分不同的湖区，便于选定研究点；
所述选定研究点主要在不同湖区内藻华爆发、水体黑臭、底泥淤积的区域选择典型的研究点，为了进一步地测定研究；
所述分层取水样和泥样包括根据水深将水层分成2～3层进行分别取水样，泥样取出后按照取样深度分成4～5层；
所述测定水样和泥样包括测定水样的性质和泥样的特性。
本发明所产生的有益效果包括：本发明将模块构建和参数敏感性研究结合起来优化参数取值，为模块耦合打好基础，通过耦合后的模型研究营养盐释放；本发明结合野外观测、室内实验、模型构建过程，构建了一种运用数值模拟技术反演湖泊沉积物再悬浮营养盐释放过程的方法，克服了以往并没有相关方法的缺陷。本发明方法简单，实施方便，为科学合理构建的模型提供依据。
附图说明
图1本发明中方法的流程图；
图2野外观测平台示意图；
图3流量边界示意图；
图4风场数据示意图；
图5太湖分区示意图；
图6分层泥样示意图；
图7太湖模型网格划分图；
图8太湖底泥分布示意图；
图9切应力和水体中悬浮物的浓度关系图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的解释说明，但应当理解为本发明的保护范围并不受具体实施例的限制。
如图1，本发明中一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型构建方法，包括如下步骤：
(1)资料收集及实地调查监测；
(2)分区取样测定沉积物特性；
(3)构建水动力模块并进行边界条件和参数敏感性分析；
(4)构建水质模块并进行参数敏感性分析；
(5)构建沉积物模块；
(6)构建沉积物成岩模块并进行参数敏感性分析；
(7)判定沉积物再悬浮的底部切应力条件，耦合沉积物和水质模块。
步骤(1)中资料收集包括查阅文献、利用地图软件、遥感技术等获取所研究区域水域范围及底泥分布的初步判定，实地调查监测包括咨询湖区周边气象站、水文站、水质监测站获取风场、湖区水位、出入湖流量、出入湖水质、地形等信息，搭建小型监测站搭建野外观测平台，利用垂向布置的多个自动风速风向仪和能够观测湖体表层流场的ADV(声学多普勒流速仪)或其他流速测量设备获取高频实时三维流速数据。
步骤(2)中分区取样测定沉积物特性包括划分湖区、选定研究点、分层取水样和泥样、测定水样和泥样。
划分湖区根据湖区大小、边界特征等将浅水湖泊划分不同的湖区，便于选定研究点。
选定研究点主要在不同湖区内藻华爆发、水体黑臭、底泥淤积的区域选择典型的研究点，为了进一步地测定研究。
分层取水样和泥样包括根据水深将水层分成2～3层进行分别取水样，泥样取出后垂直分成4～5层。
测定水样和泥样包括测定水样的性质(pH值、电导率、氧化还原电位、温度、溶解氧浓度、悬浮物浓度、磷酸盐浓度、总磷浓度、氨氮浓度、总氮浓度、叶绿素a浓度等)和泥样的特性(泥厚、粒径、容重、密度、含水率等)，为模块构建提供边界条件、初始条件、参数设置、率定过程等需要的数据。
步骤(3)中构建水动力模块并进行边界条件和参数敏感性分析包括利用地图软件、遥感技术等获取的湖泊岸线数据和地形数据进行网格划分，根据获取的气象数据为模型提供大气边界，根据获取的湖区周边的风场数据进行空间差值为模型提供风场边界，根据收集的出入湖流量资料以及边界概化情况为模型提供流量边界，设置初始水位，并采用拉丁超立方抽样方法(LHS)在确定的边界和水动力参数范围内进行抽样，水动力参数包括风拖曳系数、床面粗糙高度、涡粘性系数、紊流扩散系数、风遮挡系数，利用标准秩逐步回归法量化边界和水动力参数的敏感性，量化敏感性为模型的率定验证过程中调整参数取值提供依据，敏感性越大，参数调整的优先级越高。
步骤(4)中构建水质模块并进行参数敏感性分析包括调查或参考相关文献设置大气沉降系数，收集湖区周边的水质监测站资料和野外监测获取湖泊边界出入流水质数据和湖泊内部的水质数据，水质数据主要通过YSI水质监测仪和现场采样实验室分析获取，YSI主要监测水质指标有DO、Chl-a、NH4 +-N等，实验室分析主要的水质指标有TN、NH4 +-N、NO3 --N、NO2 --N、TP、PO4 3-等，为模型提供水质边界和初始水质条件。并采用拉丁超立方抽样方法(LHS)在确定的水质参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法(RSA)量化水质参数敏感性，根据结果选定最佳水质参数取值，在优化后的水质参数取值范围内建立水质模块。
步骤(5)中构建沉积物模块包括设置黏性沉积物层和非黏性泥砂层，根据室内试验测定结果或者参考相关文献设置沉积物边界条件、初始条件和沉积物参数，初始条件根据对基质调查均匀赋值，设置的主要沉积物参数包括底部摩擦系数、垂向分层数、临界沉降系数、临界冲刷系数、表面侵蚀率、沉降速度以及泥床形态和固化特性(含水率、粒径、最大泥厚等)。
步骤(6)中构建沉积物成岩模块并进行参数敏感性分析包括设置沉积物成岩模块参数，如沉降到沉积物中藻类的Gi分类份数、沉积物通量区域常数参数、衰减速率、温度影响系数、沉积物初始温度和温度扩散系数、底栖生物量的底部累积应力等，并采用拉丁超立方抽样方法(LHS)在确定的成岩参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法(RSA)量化成岩参数敏感性，根据结果选定最佳成岩参数取值。
步骤(7)中判定沉积物再悬浮的底部切应力条件，耦合沉积物和水质模块，需要进行室内水槽试验，模拟不同切应力条件下沉积物再悬浮情景，绘制切应力和水体中悬浮物的浓度的关系，得到相应的拟合函数；构建边界层的沉积物通量，并分为再悬浮通量和沉降通量；设置不同的营养盐吸附/解吸系数，将底泥营养盐释放与底泥起悬沉降过程联系起来，达到沉积物和水质模块耦合的作用。
下面以取自于太湖的数据为例，说明本发明实施例方法的处理过程。
(1)资料收集及实地调查监测
查阅文献、利用地图软件、遥感技术等获取太湖水域范围及底泥分布的初步判定，实地调查监测包括咨询湖区周边气象站、水文站、水质监测站获取风场、湖区水位、出入湖流量、出入湖水质、地形等信息，搭建小型监测站搭建野外观测平台(图2)，利用垂向布置的多个自动风速风向仪和能够观测湖体表层流场的ADV(声学多普勒流速仪)或其他流速测量设备获取高频实时三维流速数据。部分数据如图3、4。
(2)分区取样测定沉积物特性
根据湖区大小、边界特征等将太湖划分不同的湖区，便于选定研究点，划分结果如图5。
根据水深将水层分成2～3层进行分别取水样，泥样取出后垂直分成4～5层(图6)。测定水样的性质(pH值、电导率、氧化还原电位、温度、溶解氧浓度、悬浮物浓度、磷酸盐浓度、总磷浓度、氨氮浓度、总氮浓度、叶绿素a浓度等)和泥样的特性(泥厚、粒径、容重、密度、含水率等)。
(3)构建水动力模块并进行边界条件和参数敏感性分析
利用地图软件、遥感技术等获取的太湖岸线数据和地形数据进行网格划分 (图7)，根据获取的气象数据为模型提供大气边界，根据获取的湖区周边的风场数据进行空间差值为模型提供风场边界，根据收集的出入湖流量资料以及边界概化情况为模型提供流量边界，设置初始水位。
采用拉丁超立方抽样方法(LHS)在确定的边界和参数范围内进行抽样，利用标准秩逐步回归法量化边界和参数的敏感性。结果表明外部输入条件对水动力结果不确定性贡献率：风速(55～60％)＞风向(10～15％)＞初始水位≈出入湖流量(1～5％)；水动力模型参数不确定性贡献率：风拖曳系数(60～75％)＞风遮挡系数(20％)＞底部粗糙系数(2～12％)＞涡粘性系数≈紊动扩散系数(＜ 1％)。
(4)构建水质模块并进行参数敏感性分析
调查或参考相关文献设置大气沉降系数，收集太湖周边的水质监测站资料和野外监测获取太湖边界出入流水质数据和湖泊内部的水质数据，水质数据主要通过YSI水质监测仪和现场采样实验室分析获取，YSI主要监测水质指标有DO、 Chl-a、NH4 +-N等，实验室分析主要的水质指标有TN、NH4 +-N、NO3 --N、NO2 --N、 TP、PO4 3-等，为模型提供水质边界和初始水质条件。
采用拉丁超立方抽样方法(LHS)在确定的水质参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法(RSA)量化水质参数敏感性，根据结果选定最佳水质参数取值。敏感性分析结果示意如表1、2。
表1部分湖区水质参数敏感性排序
Figure BDA0002076875960000071
表2部分水质参数最佳取值范围列表
Figure BDA0002076875960000072
Figure BDA0002076875960000081
(5)构建沉积物模块
设置黏性沉积物层和非黏性泥砂层，根据室内试验测定结果或者参考相关文献设置沉积物边界条件、初始条件和沉积物参数，初始条件根据对基质调查均匀赋值(图8)，设置的主要沉积物参数包括底部摩擦系数、垂向分层数、临界沉降系数、临界冲刷系数、表面侵蚀率、沉降速度以及泥床形态和固化特性(含水率、粒径、最大泥厚等)。
(6)构建沉积物成岩模块并进行参数敏感性分析
设置沉积物成岩模块参数，部分参数见表3。
表3沉积物成岩模块部分参数设置列表
Figure BDA0002076875960000082
采用拉丁超立方抽样方法(LHS)在确定的成岩参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法(RSA)量化成岩参数敏感性，根据结果选定最佳成岩参数取值。敏感性分析结果表明动力参数如下层(第二层)固体浓度(rM2)、孔隙水扩散系数(Dd)、颗粒物混合表面扩散系数(Dp)在多数湖区都属于比较敏感的参数，和氧相关的参数，比如厌氧条件下(第二层)PO4分配系数(P2PO4)、 PO4吸附临街溶解氧值(DOcPO4)、氧颗粒物混合半饱和常数(KMDp)这一类属于次要敏感的参数。
(7)判定沉积物再悬浮的底部切应力条件，耦合沉积物和水质模块。
进行室内水槽试验，模拟不同切应力条件下沉积物再悬浮情景，绘制切应力和水体中悬浮物的浓度的关系，得到相应的拟合函数(图9)；构建边界层的沉积物通量，并分为再悬浮通量和沉降通量；设置不同的营养盐吸附/解吸系数，将底泥营养盐释放与底泥起悬沉降过程联系起来，达到沉积物和水质模块耦合的作用。
上述仅为本发明的优选实施例，本发明并不仅限于实施例的内容。对于本领域中的技术人员来说，在本发明的技术方案范围内可以有各种变化和更改，所作的任何变化和更改，均在本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于内源释放的大型浅水湖泊模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤
S01 构建水动力模块：对水动力边界条件敏感性和水动力参数敏感性进行分析量化水动力边界条件和水动力参数的敏感性；
S02 构建水质模块：根据大气沉降系数、湖泊边界出入流水质数据和湖泊内部的水质数据为所述水质模块提供水质边界和初始水质条件，在水质参数范围内进行抽样，量化水质参数敏感性，选定最佳水质参数取值；
S03 构建沉积物模块：包括设置黏性沉积物层和非黏性泥砂层，获取沉积物边界条件、初始条件和沉积物参数构建所述沉积物模块；
S04 构建沉积物成岩模块：对成岩参数进行抽样，利用区域敏感性分析方法量化成岩参数敏感性，根据结果选定最佳成岩参数取值；
S05 判定沉积物再悬浮的底部切应力条件，耦合沉积物和水质模块；
步骤S03和步骤S04可置换顺序；
所述步骤S05具体包括：
a 模拟不同切应力条件下沉积物再悬浮情景，绘制切应力和水体中悬浮物的浓度的关系，得到相应的拟合函数；
b 构建边界层的沉积物通量，并分为再悬浮通量和沉降通量；
c 设置不同的营养盐吸附/解吸系数，将底泥营养盐释放与底泥起悬沉降过程联系起来，耦合沉积物模块和水质模块。
2.根据权利要求1所述的基于内源释放的大型浅水湖泊模型的构建方法，其特征在于：步骤S03中沉积物参数包括底部摩擦系数、垂向分层数、临界沉降系数、临界冲刷系数、表面侵蚀率、沉降速度以及泥床形态和固化特性。
3.根据权利要求1所述的基于内源释放的大型浅水湖泊模型的构建方法，其特征在于：步骤S02中湖泊边界出入流水质数据和湖泊内部的水质数据通过YSI水质监测仪或实验分析获取，所述水质监测仪获取数据包括DO、Chl-a、NH4 +-N，所述实验分析获取数据包括TN、NH4 +-N、NO3 --N、NO2 --N、TP、PO4 3。
4.根据权利要求1所述的基于内源释放的大型浅水湖泊模型的构建方法，其特征在于：所述成岩参数包括沉降到沉积物中藻类的Gi分类份数、沉积物通量区域常数参数、衰减速率、温度影响系数、沉积物初始温度和温度扩散系数、底栖生物量的底部累积应力。
5.根据权利要求1所述的基于内源释放的大型浅水湖泊模型的构建方法，其特征在于：采用拉丁超立方抽样方法在水质参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法量化水质参数敏感性，选定最佳水质参数取值；
采用拉丁超立方抽样方法在确定的成岩参数范围内进行抽样，利用区域敏感性分析方法量化成岩参数敏感性，选定最佳成岩参数取值。
6.根据权利要求1所述的基于内源释放的大型浅水湖泊模型的构建方法，其特征在于：在所述步骤S01前包括分区取样测定沉积物特性，具体包括：划分湖区、选定研究点、分层取水样和泥样、测定水样和泥样；
所述划分湖区根据湖区大小、边界特征将浅水湖泊划分不同的湖区，便于选定研究点；
所述选定研究点在不同湖区内藻华爆发、水体黑臭、底泥淤积的区域选择典型的研究点；
所述分层取水样和泥样包括根据水深将水层分成2~3层进行分别取水样，泥样取出后垂直分成4~5层；
所述测定水样和泥样包括测定水样的性质和泥样的特性。
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