CN115587662A - 一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，包括S1、根据目标海域历史数据选定典型致灾生物种类，并依据其自身特点选定相应的生物调查采样方法；依据设置的采样时间和采样地点，对所述目标海域进行生物采样，以获取种群特征，并相应进行环境因子采样；使用广义相加模型确定种群时空分布特点与环境因子的关系；结合所述目标海域的海洋生物漂移路径模型，以得到所述典型致灾生物分布情况的预测。本发明提供的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法实现了对重点海域典型冷源生物种群分布情况的长期趋势预测，为冷源长期工作部署提供了参考。
Description
技术领域
本发明涉及海洋生物预警技术领域，尤其涉及一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法。
背景技术
目前全世界已有60多个国家计划在未来20年大力发展核电事业，据相关组织预测称，到2050年全球核能发电量有望达到现在的2倍。
据统计近十年以来全球核电运行安全遭受威胁事件超过100起。多数为核电取水口堵塞，冷源取水运行不畅，造成机组冷却系统停止工作，我国部分滨海核电也相继发生致灾生物堵塞核电冷源取水安全事件。根据相关报道，造成国内外核电取水口堵塞，威胁核电机组运行的水生物或异物大致分为海藻类、水母类、水草类、水生物残体、生产生活垃圾以及个别易受海水扰动的底栖生物等。参见表1和表2，目前国内外比较关注的致灾生物为海藻与水母，这两类生物造成核电取水口堵塞事件相对较多，水母类的堵塞事件如瑞典奥斯卡港核电站、日本岛根核电站、美国加州核电站、我国红沿河核电站等都曾不同程度的遭受过水母类海生物堵塞取水口，造成冷源水无法进入核电机组冷却系统，反应堆停止运行，严重的造成核电关闭。海藻类的堵塞事件如法国南部阿尔代什省克吕阿核电站、新泽西的塞勒姆核电站、圣彼得堡的列宁格勒核电站以及我国的防城港核电站。综上所述，研究海洋生物及异物对核电站取水安全的影响具有重大的价值和意义。
表1国内影响取水安全的海洋生物图
表2国外影响取水安全的海洋生物图
就目前的情况而言，核电站由于其自身的生产特点，势必会影响其所在的生态环境，因此国内外关于滨海核电在海洋生态领域的研究，更多的是以一种环境问题的思维，集中在核电排水口的温排水问题、对生物的机械作用、余氯问题以及放射性等问题上，较为缺少对核电取水口因海洋生态系统造成运行安全问题的研究。事实上，核电的运行安全和运行效率也会受到海洋生态系统的反馈影响。海洋生态系统平衡的打破会对核电海水冷却系统的安全运行造成巨大威胁，甚至可能会导致核事故的发生，造成环境污染、经济损失和社会恐慌。因此对核电厂周边海域海洋生物的分布预测研究就显得尤为迫切，但是现有技术主要的关注点还是在排水口的温排水问题、对生物的机械作用、余氯问题以及放射性等问题上，对源头的海洋生态系统问题的研究较少。
发明内容
为了克服现有技术存在的不足，本发明提供一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，具体技术方案如下：
提供了一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，包括以下步骤：
S1、根据目标海域历史数据选定典型致灾生物种类，并依据其自身特点选定相应的生物调查采样方法；
S2、依据设置的采样时间和采样地点，对所述目标海域进行生物采样，以获取种群特征，并相应进行环境因子采样；
S3、使用广义相加模型确定种群时空分布特点与环境因子的关系；
S4、结合所述目标海域的海洋生物漂移路径模型，以得到所述典型致灾生物分布情况的预测。
进一步地，依据不同时空内的采样数据以及历史数据，建立样本库，对其分析得到所述种群特征与环境因子之间影响关系。
进一步地，所述种群特征包括丰度、生物量、体长，所述环境因子包括温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速；将温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速作为自变量xi，将生物量作为因变量y，按照以下公式利用广义加性混合模型进行拟合，
其中，β为截距，∈为随机效应，x1～x5分别为温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速的样本值，α1～α5分别为温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速的相应系数。
进一步地，在步骤S2中，在核电厂取水口周边1km～20km的范围内设置多个监测站位，并根据不同的季节调整采样频次。
进一步地，在步骤S4后还包括：
S5、若预测到在预设时间内所述核电厂取水口的安全距离内所述典型致灾生物的浓度超过预警值，则发出预警提示，否则无需预警提示。
进一步地，所述核电厂设有多个取水口，将所述预警提示关联的取水口作为风险取水口，将所述预警提示未关联的取水口作为无风险取水口，所述核电厂收到预警提示后，将所述风险取水口关闭，并增加一个或多个无风险取水口的取水量，以保证总的取水量符合要求。
进一步地，所述风险取水口与无风险取水口的身份随着预测分析的实时结果而动态变化，从而使得各取水口的取水量也处于动态变化中。
进一步地，依据采样数据进行海洋生态特征指数评价，所述海洋生态特征指数包括多样性指数、均匀度指数、丰度指数、群落优势度和物种优势度，若所述海洋生态特征指数中的任一指标不满足相应预设阈值范围，则对所述核电厂的排水口进行环境安全核查。
进一步地，根据多个周期内所述典型致灾生物分布情况的预测，得到所述目标海域内所述典型致灾生物的浓度始终低于预警值的位置，将该位置作为所述核电站的取水口。
进一步地，所述海洋生物漂移路径模型基于海表流场及拉格朗日模式进行设计；将对应的采样时间、采样地点、生物量插值到所述海洋生物漂移路径模型。
与现有技术相比，本发明具有下列优点：通过建立种群时空分布特征与主要环境因子的拟合关系，实现了对重点海域典型冷源生物种群分布情况的长期趋势预测，为冷源长期工作部署提供了参考。
附图说明
图1是本发明实施例提供的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法的框架示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本发明的一个实施例中，提供了一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，参见图1，包括以下步骤：
S1、根据目标海域历史数据选定典型致灾生物种类，并依据其自身特点选定相应的生物调查采样方法。
其中，可同时选定多个典型致灾生物，历史数据包括海洋生物历史调查数据、爆发记录以及取水口堵塞历史，便于将将目标海域潜在的典型致灾生物都找出来，形成该目标海域的典型致灾生物库，例如，目标海域日常出现水母，夏季出现过水母爆发并造成过取水口堵塞，那么水母就是该目标海域中的一种典型致灾生物。
S2、依据设置的采样时间和采样地点，对所述目标海域进行生物采样，以获取种群特征，并相应进行环境因子采样。
其中，所述种群特征包括丰度、生物量、体长，所述环境因子包括温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速；对不同典型致灾生物采取不同的采样策略，设计采样时间，选定监测站位，明确采集要求，在核电厂取水口周边1km～20km的范围内设置多个监测站位，并根据不同的季节调整采样频次。
例如，设立10个调查站位，调查范围为取水口半径1km～20km，生态环境调查周期为一年，调查频次为每两月一次，其中，在旺发期增加1～2个航次的跟踪监测，大面点调查站位12站/年，堵塞物每月搜集2个大潮期和2个小潮期共4个样品，搜集周期为一周年，共计至少48次。
根据多次采集的采样数据可以丰富步骤S1中的历史数据，以便对该目标海域的典型致灾生物库进行调整，以保证典型致灾生物库的时效性。
S3、使用广义相加模型确定种群时空分布特点与环境因子的关系；
其中，依据不同时空内的采样数据以及历史数据，建立基础样本库，对其分析得到所述种群特征与环境因子之间影响关系。
具体地，将温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速作为自变量xi，将生物量作为因变量y，按照以下公式利用广义加性混合模型GAMM进行拟合，
其中，β为截距，∈为随机效应，x1～x5分别为温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速的样本值，α1～α5分别为温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速的相应系数。
S4、结合所述目标海域的海洋生物漂移路径模型，以得到所述典型致灾生物分布情况的预测。
具体地，将采样时间、采样地点、生物量作为某时刻信息插值到结合基于海表流场及拉格朗日模式的海洋生物漂移路径模型中，以得到典型冷源生物种群分布预测模型，并基于不同代表性浓度路径(RCP)情景对环境参数的影响情况，对目标海域典型致灾生物种群分布情况进行长期趋势预测。
例如，将水母作为典型致灾生物时，其根据海洋生物漂移路径模型得到预测的漂移路径，模型中各处的环境因子会随时间和位置发生变化，通过模型中相应位置模拟得到的环境因子，以进一步得到不同位置不同时间下对应的生物量。
S5、若预测到在预设时间内所述核电厂取水口的安全距离内所述典型致灾生物的浓度超过预警值，则发出预警提示，否则无需预警提示。
其中，所述核电厂设有多个取水口，将所述预警提示关联的取水口作为风险取水口，将所述预警提示未关联的取水口作为无风险取水口，所述核电厂收到预警提示后，将所述风险取水口关闭，并增加一个或多个无风险取水口的取水量，以保证总的取水量符合要求。所述风险取水口与无风险取水口的身份随着预测分析的实时结果而动态变化，从而使得各取水口的取水量也处于动态变化中。当风险取水口转换为无风险取水口时，原先的风险取水口重新取水，原先的无风险取水口减少取水，以保证总的取水量符合要求。例如，所述核电厂设有A、B、C三个取水口，预设时间为5天，安全距离为取水口1km，当模型预测到在未来第5天，在距离A取水口的1km处的典型致灾生物的浓度超标时，将其作为风险取水口，同时其他取水口没有预测超标提示，则将A取水口关闭，将A取水口原先的取水量分摊给B和C取水口，经过2天后再次预测，发现典型致灾生物路径和生物量发生变化，在此时间点往后5天内A取水口已经没有预测超标提示了，B和C取水口也还是没有预测超标提示，则重新开启A取水口恢复取水，B和C取水口恢复原先的取水量。
在本发明的一个实施例中，在设计所述核电厂取水口的位置时，可以根据目标海域多个周期内所述典型致灾生物分布情况的预测，比如最近三年的预测以及相应的实际情况的验证，确定所述目标海域内所述典型致灾生物的浓度始终低于预警值的位置，将该位置作为所述核电站的取水口。
在本发明的一个实施例中，根据采样数据以及历史数据，对生物学分类、生活史、生活习性、空间分布和生活环境、生长影响因素进行分析，理清核电厂及其邻近致堵性浮游动物的种类组成、丰度、湿重、体积、生物学特征及其时空分布特点，得到其主要优势种的生活习性和增殖过程，梳理出潜在的堵塞物名录、风险等级目录以及风险月历，为致堵性浮游动物的爆发预警和应对措施提供科学依据。
依据采样数据进行海洋生态特征指数评价，所述海洋生态特征指数包括多样性指数、均匀度指数、丰度指数、群落优势度和物种优势度，若所述海洋生态特征指数中的任一指标不满足相应预设阈值范围，则对所述核电厂的排水口进行环境安全核查。
其中，多样性指数的计算公式如下式：
均匀度指数的计算公式如下式：
J＝H′/log2 S
丰度指数的计算公式如下式：
D＝(S-1)/log2N
群落优势度的计算公式如下式：
D2＝(N1-N2)/NT
物种优势度的计算公式如下式：
Y＝(ni/N)×fi
其中，Pi为第i种的个体数量与样品总数量的比值，S为样品中的种类数，N为样品的总个体数，N1为样品中第一优势种的个数，N2为样品中第二优势种的个数，NT为样品的总个体数，ni为第i种的个体数量，fi为出现率。
在本发明的一个实施例中，海洋生物和生态环境的采集要求如表3所示，采样过程中对应仪器设备的功能与适用性情况如表4所示。
表3海洋生物和生态环境的采集要求统计表
表4仪器设备的功能与适用性情况统计表
本发明提供的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法为了研究核电厂冷源海域典型海洋生物分布规律，设计了采样站点、样品采集频率及采集要求；并针对核电厂冷源系统海洋生物入侵导致堵塞事件，通过对海洋生物生形态学、生活史、分布及生境、生长影因素及生长习性的研究，结合GAMM模型理论，建立生物量与主要环境因子的拟合关系；结合海洋生物漂移路径模型，并考虑不同RCP情景对环境因子的影响，实现对重点海域典型冷源生物种群分布情况进行长期趋势预测，为冷源长期工作部署提供参考。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制其专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据目标海域历史数据选定典型致灾生物种类，并依据其自身特点选定相应的生物调查采样方法；
S2、依据设置的采样时间和采样地点，对所述目标海域进行生物采样，以获取种群特征，并相应进行环境因子采样；
S3、使用广义相加模型确定种群时空分布特点与环境因子的关系；
S4、结合所述目标海域的海洋生物漂移路径模型，以得到所述典型致灾生物分布情况的预测。
2.根据权利要求1所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，依据不同时空内的采样数据以及历史数据，建立样本库，对其分析得到所述种群特征与环境因子之间影响关系。
3.根据权利要求2所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，所述种群特征包括丰度、生物量、体长，所述环境因子包括温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速；将温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速作为自变量xi，将生物量作为因变量y，按照以下公式利用广义加性混合模型进行拟合，
其中，β为截距，∈为随机效应，x1～x5分别为温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速的样本值，α1～α5分别为温度、盐度、深度、叶绿素浓度、取样点流速的相应系数。
4.根据权利要求1所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，在步骤S2中，在核电厂取水口周边1km～20km的范围内设置多个监测站位，并根据不同的季节调整采样频次。
5.根据权利要求1所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，在步骤S4后还包括：
S5、若预测到在预设时间内所述核电厂取水口的安全距离内所述典型致灾生物的浓度超过预警值，则发出预警提示，否则无需预警提示。
6.根据权利要求5所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，所述核电厂设有多个取水口，将所述预警提示关联的取水口作为风险取水口，将所述预警提示未关联的取水口作为无风险取水口，所述核电厂收到预警提示后，将所述风险取水口关闭，并增加一个或多个无风险取水口的取水量，以保证总的取水量符合要求。
7.根据权利要求6所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，所述风险取水口与无风险取水口的身份随着预测分析的实时结果而动态变化，从而使得各取水口的取水量也处于动态变化中。
8.根据权利要求1所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，依据采样数据进行海洋生态特征指数评价，所述海洋生态特征指数包括多样性指数、均匀度指数、丰度指数、群落优势度和物种优势度，若所述海洋生态特征指数中的任一指标不满足相应预设阈值范围，则对所述核电厂的排水口进行环境安全核查。
9.根据权利要求1所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，根据多个周期内所述典型致灾生物分布情况的预测，得到所述目标海域内所述典型致灾生物的浓度始终低于预警值的位置，将该位置作为所述核电站的取水口。
10.根据权利要求1所述的核电厂周边海域海洋生物分布预测方法，其特征在于，所述海洋生物漂移路径模型基于海表流场及拉格朗日模式进行设计；将对应的采样时间、采样地点、生物量插值到所述海洋生物漂移路径模型。
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| CN202211344511.6A Pending CN115587662A (zh) | 2022-10-31 | 2022-10-31 | 一种核电厂周边海域海洋生物分布预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115587662A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116468275A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-07-21 | 中国水利水电科学研究院 | 考虑致灾生物运动特征及节律行为的取水风险评估方法 |
| CN117113796A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-24 | 国家海洋局北海预报中心((国家海洋局青岛海洋预报台)(国家海洋局青岛海洋环境监测中心站)) | 一种考虑自主运动的大型水母中期漂移集合预报方法 |
| CN117131440A (zh) * | 2023-08-28 | 2023-11-28 | 广东省安全生产技术中心有限公司 | 电厂取水口生物监测报警系统 |
-
2022
- 2022-10-31 CN CN202211344511.6A patent/CN115587662A/zh active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116468275A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-07-21 | 中国水利水电科学研究院 | 考虑致灾生物运动特征及节律行为的取水风险评估方法 |
| CN116468275B (zh) * | 2023-04-21 | 2023-09-29 | 中国水利水电科学研究院 | 考虑致灾生物运动特征及节律行为的取水风险评估方法 |
| CN117131440A (zh) * | 2023-08-28 | 2023-11-28 | 广东省安全生产技术中心有限公司 | 电厂取水口生物监测报警系统 |
| CN117131440B (zh) * | 2023-08-28 | 2024-06-04 | 广东省安全生产技术中心有限公司 | 电厂取水口生物监测报警系统 |
| CN117113796A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-24 | 国家海洋局北海预报中心((国家海洋局青岛海洋预报台)(国家海洋局青岛海洋环境监测中心站)) | 一种考虑自主运动的大型水母中期漂移集合预报方法 |
| CN117113796B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-02-27 | 国家海洋局北海预报中心((国家海洋局青岛海洋预报台)(国家海洋局青岛海洋环境监测中心站)) | 一种考虑自主运动的大型水母中期漂移集合预报方法 |
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Legal Events
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