题名EFDC模型在不同水体类型中的应用研究
作者陈晓枫
答辩日期2018-06-28
文献子类博士后
授予单位中国科学院生态环境研究中心
授予地点北京
导师李叙勇
关键词数值模拟,efdc模型,水动力,潮汐,水龄,水体层化,风速,大气温度,底泥疏浚 Numerical Simulation,efdc Model,hydrodynamic,tide,water Age,stratification,wind Velocity,air Temperature,sediment Dredging.
学位名称理学
其他题名The study on the EFDC model application in different water bodies
学位专业生态学
英文摘要

      目前,EFDC模型是美国环保署推荐使用的地表水数值模拟模型,水体输运时间、水体层化和人工景观湖富营养化现象是影响水生态安全的重要因素。本研究构建了长江口及邻近海域、红枫湖的三维水动力模型和奥海三维水动力-水生态模型,分别研究了长江口及邻近海域的水体输运时间在重大水利工程影响下的变化、红枫湖水体层化的影响因素和奥海富营养化的时空变化特征。所得出的主要结论如下:
1. 在建立长江口水动力模型的基础上,利用EFDC地表水模型分析了长江口区域水龄的时空分布特征,分析了长江径流在重大水利工程前后的变化,揭示了重大水利工程对长江口及邻近海域水龄的分布影响。报告取得以下结论:
(1)长江口及邻近海域的水龄时空分布特征与径流路径基本一致;
(2)在大潮期间,南支内的水龄大部分都小于35天,北支的水龄明显大于南支,平均水龄为40天,在南支,北港的水龄明显小于南港水龄,北港第35天等值线比南港中的第35天等值线更趋于下游;与大潮相比,小潮期间,北支和南支上游水龄未发生明显变化,在北港,水龄等值线水平梯度发生了明显变化。小潮期间,第35天与第40天等值线间距5km,而大潮则为19km,在南港,小潮期间,第35天和40天等值线间距为27km,而大潮期间,则为19km;与大潮和小潮相比,过渡期的水龄显著小于大潮和小潮的水龄。
(3)三峡大坝建设后,枯水期的长江径流增加35.10%,蓄水后,长江口内的水龄出现了减小的趋势,大潮期,长江口南支崇明岛中部的水龄大约减小了2天;小潮期间,该水域水龄平均减小5天;过渡期,蓄水前后的水龄差异主要处于长江口内,口外水龄为发生明显变化,表现为蓄水后的水龄明显小于蓄水前。
2. 针对红枫湖水体层化现象,建立了三维红枫湖水动力模型,在此基础上分析了红枫湖水体层化的时空变化特征,分析了相关影响因素;报告取得以下结论:
(1)根据红枫湖表层和底层水温监测数据,对模型进行率定和验证,其中R2达到0.77-0.97,而MAE 3.50-5.27°C,该模型较好重现了红枫湖的水动力时空变化特征。
(1)南部水域和北部水域水体层化特征不尽相同,南部水域往往从春季开始,至7月为最甚,11月消失;而北部水域的水体层化同样是从春季开始,7月最为严重,但到了12月水体依然呈现弱层化状态;
(2)红枫湖水体层化在春季 (1-3月) 主要受到大气温度的影响;夏季 (4-6月),风速对水体层化的影响较为明显;秋季 (7-10月),气温对水体分层的影响表现为非线性关系。
3. 针对奥海水体富营养化的现象,构建了奥海水动力-水质模型,分析了水动力情况、内源污染物释放和鱼类等因素对奥海富营养化的影响。报告取得以下结论:
(1)根据监测水温和水深数据对奥海水动力模型进行了率定,该水动力模型大体呈现了奥海水动力的时空变化特征;在此基础上,进一步建立了奥海水生态模型,并根据氨氮、溶解氧、总氮、总磷和叶绿素监测数据对水生态模型进行了率定和验证,结果显示,该模型基本重现奥海水体水质的时空变化特征;
(2)奥海水体中硝酸盐氮、总氮、总磷和叶绿素浓度呈现明显时空变化特征,表现为5月最高,从6月开始,开始下降。
(3)分析了水动力状况对奥海水体水质的变化,当奥海水体平均水龄由35.45天缩短至20.20天,水体中chla平均浓度由20.70μg/L降至不足12μg/L;当鱼类数量增加时,奥海水体中chla平均浓度由20.70μg/L降至0.69μg/L;TN的浓度3.89mg/L降至0.14mg/L,总磷由0.049mg/L增至0.38mg/L。底泥疏浚奥海水体中chla由20.70μg/L减至11.14μg/L,总氮由3.89mg/L减至3.23mg/L,总磷由0.05mg/L减至0.04mg/L。

语种中文
页码132
内容类型学位论文
源URL[http://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/41446]  
专题生态环境研究中心_城市与区域生态国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
陈晓枫. EFDC模型在不同水体类型中的应用研究[D]. 北京. 中国科学院生态环境研究中心. 2018.
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