（环境科学专业论文）基于elcomcaedym耦合模型的淀山湖营养物调控的研究.pdf

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分析方法结合相关实验和参考文献确立一套适用于淀山湖的水质模型 基于e l c o m - c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究硕士学位论文 的参数，并使得模拟的结果与实测值吻合较好，比较准确的反应了淀 山湖富营养化的实际情况 最后利用建立的淀山湖生态动力学模型，对淀山湖氮、磷营养物 与淀山湖富营养化水平进行相关性分析，淀山湖叶绿素一a 含量随淀山湖 磷的含量的变化而变化，淀山湖湖体磷含量从一定程度上决定了淀山 湖富营养化的水平。因此，控制入湖磷负荷是淀山湖富营养化和水华防 治的关键措施。虽然氮输入量的增加对淀山湖叶绿素a 含量的影响并不 明显，但是如果能够将淀山湖总氮含量降低到3 7 m g l 4 3 l m g l 之间 的某个临界值以下或者更低，淀山湖叶绿素a 的含量会明显的减少，将 会有效的控制淀山湖的富营养化状态。同时调控总氮、总磷具有一定 的协同作用，对控制淀山湖的叶绿素a 的浓度变化效果也更加明显。当 总氮减少输入量在1 0 1 5 的区间时，叶绿素a 浓度减少量( 百分比 含量) 与总氮输入的减少量( 百分比含量) 效益比值达到最大值。当 总磷减少输入量在7 1 0 的区间时，叶绿素a 浓度减少量( 百分比含 量) 与总磷输入的减少量( 百分比含量) 效益比值达到最大值。 关键词：e l c o m c a e d y m 模型藻类模拟氮磷富营养化淀山湖 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 s i m u l a t i o ns t u d yo ne f f e c to fn u t r i e n t si n p u t ( n i t r o g e na n d p h o s p h o r u s ) o na l g a lg r o w t hi nd i a n s h a nl a k e b a s e do n e l c o m c a e d y mm o d e l a b s t r a c t - d i a n s h a nl a k ei so n eo fm a i nw a t e rs o u r c ei ns h a n g h a i s ，m e a n w h i l ed i a n s h a nl a k eh a s t r a n s p o r t a t i o n ，i r r i g a t i o n a n dd r a i n a g e ，a q u a c u l t u r e ，f l o o dr e g u l a t i o na n ds t o r a g ef u n c t i o n s d i a n s h a nb a s i n se c o n o m i ch a sd e v e l o p e dr a p i d l y , b u tt h ew a t e rq u a l i t yo fd i a n s h a nl a k eh a s s i g n i f i c a n t l yd e c r e a s e d ，w h i c h h a st r a n s f o r m e ds e v e r ee u t r o p h i c a t i o nl a k e i nt h i sp a p e r , t h e a p p l i c a t i o na n dr e s u l t so fat h r e e d i m e n s i o n a lm o d e lo fp h y s i c a la n db i o g e o c h e m i c a li n t e r a c t i o n si n t h el a k ed i a n s h a ni sp r e s e n t e d e l c o m ( e s t u a r y ，l a k ea n dc o a s t a lo c e a nm o d e l ) i sa3 d h y d r o d y n a m i cm o d e lu s e df o rp r e d i c t i n gt h ev e l o c i t y , t e m p e r a t u r ea n ds a l i n i t yd i s t r i b u t i o n i nn a t u r a l w a t e rb o d i e s c a e d y m ( c o m p u t a t i o n a la q u a t i ce c o s y s t e md y n a m i c sm o d e l ) i sap r o c e s s - b a s e d e c o l o g i c a lm o d e lw h i c hs i m u l a t e su pt of i v ep h y t o p l a n k t o ng r o u p sa sw e l la sn i t r o g e n ，p h o s p h o r u s a n do x y g e nd y n a m i c sa n dt r a n s p o r ta n ds i l i c at r a n s p o r t t h ec o u p l e dm o d e li sv a l i d a t e da g a i n s t a v a i l a b l ew a t e rq u a l i t yd a t aa f t e ri n d e p t hi n v e s t i g a t i o ni nl a k ed i a n s h a n ，a n ds u b s e q u e n t l yu s e dt o i n v e s t i g a t et h eh y p o t h e s i st h a tt h ee f f e c to fd i f f e r e n ta m o u n to fn u t r i e n t si n p u t ( n i t r o g e na n d p h o s p h o r u s ) o na l g a lg r o w t hi nl a k ed i a n s h a n t h en u m e r i c a lm o d e lr e s u l t sa r ei n t e g r a t e dt op r o v i d e r e s e a r c ha b a s i sf o rw a r n i n go ft h ea l g a lb l o o mo u t b r e a ka n dc o m p r e h e n s i v em a n a g e m e n to f e u t r o p h i c a t i o n s e c o n d l y , t h r o u g ht h ee s t a b l i s h m e n to fe l c o m - c a e d y mt h r e e d i m e n s i o n a lm o d e lo fe c o l o g i c a ld y n a m i c si n d i a n s h a nl a k e ，c o n s i d e r i n gt h el o a di n t ot h el a k e ，l i g h t ，t e m p e r a t u r e ，h u m i d i t y , w i n dd i r e c t i o n ，w i n ds p e e d ，r a i n f a l la n do t h e rh y d r o m e t e o r o l o g i c a l c o n d i t i o n sa n d p l a n k t o ng r o w t ho fa l g a ei n t h el a k e ，t h e n ，u s i n gt h ee n s e m b l ep r e d i c t i o nu n c e r t a i n t ya n a l y s i sm e t h o dc o m b i n e se x p e r i m e n t a la n dr e f e r e n c et oc a l i b r a t et h ew a t e rq u a l i t ym o d e lp a r a m e t e r s ，a n dm a k e st h es i m u l a t i o nr e s u l t sa g r e ew e l l w i t ht h em e a s u r e dv a l u e s ，w h i c hm o r e a c c u r a t e l yr e f l e c t st h ea c t u a ls i t u a t i o no fe u t r o p h i c a t i o nd i a n s h a n l a k e f i n a l l y , b a s i n go ne l c o m c a e d y m ，s i m u l a t i o ns t u d yo n e f f e c to fn u t r i e n t si n p u t ( n i t r o g e na n dp h o s p h o r u s ) o na l g a lg r o w t hi n d i a n s h a nl a k eh a sb e e ni m p l e m e n t e d t os o m ee x t e n t ，d i a n s h a np h o s p h o r u sc o n t e n to ft h el a k ed e t e r m i n et h el e v e lo fe u t r o p h i c a t i o nd i a n s h a n t h e r e f o r e ，c o n t r o l l i n gp h o s p h o r u sl o a d i n gi n t ot h el a k ea r ed i a n s h a nk e ym e a s u r e s f o rp r e v e n t i o na n dt r e a t m e n to fe u t r o p h i c a t i o na n da l g a lb l o o m s a l t h o u g he f f e c to ft h ei 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 n c r e a s eo fn i t r o g e ni n p u to nc h l o r o p h y l l - ac o n t e n ti sn o to b v i o u s ，b u ti fw ec a nr e d u c et h et o t a ln i t r o g e nc o n t e n tt oac r i t i c a lv a l u eb e t w e e n3 7 m g l 4 31 m g l t h ec h l o r o p h y l l a c o n t e n ti s s i g n i f i c a n t l yr e d u c e d ，w h i c hw i l le f f e c t i v e l yc o n t r o lt h ee u t r o p h i c a t i o ni n d i a n s h a nl a k e r e g u l a t i n gn i t r o g e n ，a n dp h o s p h 0 1 3 1 sh a v eas y n e r g i s t i ce f f e c to nt h ec o n t r o lo fc h l o r o p h y l l - ai nd i a n s h a nl a k e w h e nt h et o t a ln i t r o g e ni n p u tr e d u c t i n g1 0 t o 15 ，t h ea m o u n to fc h l o r o p h y l l - ac o n c e n t r a t i o n ( p e r c e n t a g ec o n t e n t ) a n dt o t a ln i t r o g e ni n p u tr e d u c t i o n ( p e r c e n t a g ec o n t e n t ) t oa c h i e v et h em a x i m u me f f e c t i v ea n de c o n o m i c a lb e n e f i tr a t i o w h e nt h et o t a lp h o s p h o r u si n p u tr e d u c t i n g7 t o10 t h ea m o u n to fc h l o r o p h y l l - ac o n c e n t r a t i o n ( p e r c e n t a g ec o n t e n t ) a n dt o t a lp h o s p h o r u si n p u tr e d u c t i o n s ( p e r c e n t a g ec o n t e n t ) t oa c h i e v e t h em a x i m u me f f e c t i v ea n de c o n o m i c a lb e n e f i tr a t i o l uj i a ( e n v i r o n m e n ts c i e n c e ) s u p e r v i s e db yp r o f e s s o rl ix i a o p i n g k e y w o r d s ：e l c o m c a e d y mm o d e l ；a l g a e ss i m u l a t i o n ；n i t r o g e n ；p h o s p h o r u s ； e u t r o p h i c a t i o n ；d i a n s h a nl a k e i v 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究硕士学位论文 目录 摘要i a l 墨s 】r 】5 i a c t i i i 一枵e 述。1 1 1 选题背景及意义二- 1 1 2 研究内容2 1 3 研究方法与技术路线2 第二章湖泊水质模型研究进展4 2 1 湖泊水质模型研究进展4 2 2 国内湖泊水质模型研究进展5 2 3 淀山湖水质模型研究进展7 2 4 国内湖泊水质模型存在问题和发展趋势7 第三章e l c o m c a e d y m 耦合模型简介9 3 1 三维水动力模型e l c o m 9 3 2 水质模型c a e d y m 一1 0 3 3e l c o m c a e d y m 耦合模型结构一1 5 3 4 耦合模型在国外的应用实例1 5 3 5 小结1 6 第四章淀山湖野外观测资料与水质特征分析1 8 4 1 淀山湖概况1 8 4 2 淀山湖流域气象特征1 8 4 3 淀山湖流域水文水系特征2 0 4 4 淀山湖流域水质特征2 1 4 5 淀山湖叶绿素a 2 6 4 6 j 、结2 8 第五章模型的建立、率定、验证与模拟结果分析一3 0 5 1 模型计算条件3 0 5 2 模型的主要参数3 2 。j ：。! i 1 ；果及其验证3 3 5 4 小结6 5 1 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 六e l c o m c a e d y m 耦合模型在淀山湖水环境管理决策中的应用6 6 6 1 调控总氮6 6 6 2 调控总磷6 8 6 3 同时调控总氮、总磷7 0 6 4 讨论7 2 6 5 结论7 3 七、结论与研究展望7 5 7 1 结论，。7 5 7 2 研究展望7 6 参考文献7 8 致谢8 4 2 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究硕士学位论文 1 1 选题背景及意义 一概述 随着城市规模的不断扩大、人口的增长和经济的快速发展，湖泊富营养化问 题愈来愈严重，许多湖泊己接近富营养，有的甚至达到极富营养的程度。湖泊富 营养化治理已经成为摆在人们面前急待解决主要环境问题之一【卜1 2 j 。水质模型是污 染物在水环境中变化规律及其影响因素之间相互关系的数学描述，它既是水环境 科学研究的内容之一，又是水环境研究的重要工具【l 孓26 | 。本文应用水质模型对淀 山湖的营养物的投入影响关系进行数学模拟，为控制淀山湖富营养化的研究提供 基础。 淀山湖又称薛淀湖，地处江苏、浙江、上海两省一市交界处， 地理位置为 3 1 0 0 47 3 1 0 1 2 7 n ， 1 2 0 0 5 37 1 2 1 0 0 1 7 e ， 分属江苏昆山市和上海青浦区管辖。 淀山湖是太湖平原地区的一个吞吐性浅水湖泊，水域面积6 2 k m 2 ，平均水深约2 1 m ， 最大水深3 6 m ，主要承泄太湖来水。太湖水由西北向东南经急水港、大朱厍等河 港进入湖体，然后经拦路港、淀浦河等河流泄入黄浦江，停留时间约2 9 d ，占黄浦 江水量的1 7 左右，是上海市的主要水源地之一。同时淀山湖还具备交通运输、农 田灌排、水产养殖、调蓄洪涝等功能e 2 7 , 2 8 】。随着淀山湖流域的经济的快速发展， 淀山湖水质出现了明显的下降，已经转变为重度富营养化的湖泊，具备了暴发大 规模、大面积蓝藻水华的条件陟3 1 1 。李小平，程耐3 2 】等人对淀山湖2 0 年( 1 9 8 6 2 0 0 4 年) 氮磷营养物及其藻类增长响应进行了分析得出：从1 9 8 5 年淀山湖第一次大规 模藻类水华算起，经过1 5 年的营养物积累，淀山湖生态系统发生了重大变化，于 1 9 9 9 2 0 0 0 年前后由中度富营养化转变成重度富营养化。由此可见控制淀山湖富营 养化和综合治理淀山湖已是刻不容缓。 藻类水华是湖泊或水库生态系统在各种外部因子综合作用下发生生物化学反 应的过程。任何一个湖泊或水库的特定生态系统，总存在着湖泊生态因子( 生物 量、水质参数) 与外部变量( 水量、营养盐和能量输入) 之间的响应关系。通过 适当的数学模型来描述这种响应过程，就能够推断在外部变量改变时湖泊营养状 态的响应趋势及其相应的生态效应和对水质的影响。 为针对性地制定淀山湖水质基准及防治蓝藻水华的暴发，必须对淀山湖水质 变化进行模拟和对水华暴发周期、危害范围等进行相关的预测，本文在深入调查 o 崩：- 水质变化特征的基础上，利用水质模型预测分析的手段，引入澳大利 亚曲漠大学水研究中心开发的三维水动力模型e l c o m 3 3 ( e s t u a r y ，l a k ea n d 基于e l c o m - - c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 c o a s t a lo c e a nm o d e l ) 和湖泊水库生态动力学模型c a e d y m 【3 4 1 ( c o m p u t a t i o n a l a q u a t i ce c o s y s t e n ld y i 】a m i c sm o d e l ) 模型，针对淀山湖水质和蓝藻水华形成过程开 展模拟研究，为淀山湖水质基准的制定和富营养化的综合治理以及淀山湖蓝藻水 华暴发的预测预警研究提供了基础。 1 2 研究内容 本文的研究内容主要分为三部分： 首先，本文在深入了解水质富营养化机理的基础上，利用淀山湖的现场实测 资料和相关研究，对淀山湖水质的时间、空间变化的特征与变化规律进行分析。 其次，对三维耦合模型e l c o m c a e d y m 模型的构建、并对模型和模拟结果 做进一步地率定与验证。 最后，利用模型e l c o m c a e d y m 预测氮、磷等营养物在不同输入量时对淀 山湖水质的影响以及富营养化的响应过程，为水质基准的制定提供基础。 1 3 研究方法与技术路线 在深入了解水质富营养化机理的基础上，将澳大利亚西澳大学水研究中心开 发的湖泊水库生态动力学模型c a e d y m ( c o m p u t a t i o n a la q u a t i ce c o s y s t e m d y n a m i c sm o d e l ) 模型，耦合三维水动力学模型e l c o m ( e s t l l a r ya n dl a k ec o m p u t e r m o d e l ) ，应用于淀山湖，并结合淀山湖现场实测资料以及相关文献资料，对模型 的参数进行优化，另外探索其在淀山湖营养物投入响应关系的分析和在制定水质 基准中的应用，技术路线图见图1 1 。 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 图1 1 技术路线 f i g 1 1t e c h n o l o g yr o a d m a p 3 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究硕士学位论文 第二章湖泊水质模型研究进展 湖泊水质模型研究进展 湖泊水质模型是在河流水质模型发展的基础上建立起来的。对它的研究，始 于2 0 世纪6 0 年代中期。经过了4 0 多年的发展历程，湖泊水质模型已经逐渐成熟完 善起来，取得了很多成果。在模型结构上从简单的零维模型发展到复杂的水质一 水动力学一生态综合模型和生态结构动力学模型【35 1 ，在理论上发展了许多新鲜的 理论，如随机理论、灰色理论和模糊理论等，在研究方法上也结合运用了迅猛发 展的计算机新技术如人工神经网络( a n n s ) 和地理信息系统( g i s ) 等。这些成果都 极大地推动了湖泊水环境管理技术的现代化p 引。 目前，已经开发一些软件用于湖泊生态系统动力学模拟，主要有a q u a t o x 、 m i k e 、c e q u a l i c m 、s m s 、w a s p 6 、c a e d y m 等。 ( 1 ) a q u a t o x 3 7 - 3 9 】是一个水生态系统模型它可以预测水生生态系统中各种污染 物如营养盐、有机化合物等在环境中的归宿，以及它们对水生生态系统( 包括鱼类、 无脊椎动物、水生植物) 的影响。a q u a t o x 可以同时计算模拟时段内每天发生的 每一个重要化学或生物学过程，模拟生物量、能量及化学物质从生态系统一个部 分到另一部分的转移。因此，有可能建立起水质、生物响应、水生生物利用之间 的因果关系链。 ( 2 ) m i k e 加】模型体系是由丹麦水动力研究所( d h i ) 开发的。它包括3 个版本 m i k e l l 、m i k e 2 1 和m i k e 3 。其中m i k e 2 1 和m i k e 3 可以用于湖泊水质的模拟。 m i k e 2 1 模型是m i k e l l 的姐妹模型，在全世界广泛应用。它是一个极优秀的模型， 用来模拟在水质预测中垂向变化常被忽略的湖泊、河口、海岸地区。它提供的水 质变化过程很多。m i k e 3 与m i k e 2 1 类似，但它能处理三维空间。m i k e 模型体系 界面都很友好，但它的源程序不对外公开，使用有加密措施，而且售价很高。 ( 3 ) c e q u a l i c m 4 0 】是由美国陆军工程兵团开发的模型，它能模拟一维、二维、 三维。i c m 代表集成网格模型。它不模拟流量，所以必须从别的模型获得流量。 在大部分应用中，它与美国陆军工程兵团的另一个水动力模型c h 3 d ( 曲线水动力 三维模型) 合用。它是目前世界上发展程度最高的三维模型之，将要并入s m s 系 统中。 ( 4 ) s m s ( s u r f a c ew a t e rm o d e l i n gs y s t e m ) 【4 0 】是由美 雪b r i g h a my o u n g 大学图形工 程计算机图形实验室开发的。与其它模型系统的不同在于它不模拟降雨一径流过 程。守布_ 维( 垂向平均) 方向模拟河流、河口、湖泊、海岸。该软件中的计算模 块包占甾陆军工程兵水道实验站开发的几个程序模块( r m a 2 、g f g e n 、r m a 4 4 基e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 等) 和美国联邦公路管理局的两个模块( f e s w m s 、w s p r o ) 。它仅含有限的水质变 化过程。但这种情况将改变，因为c e q u a l i c m 模型将要被集入该系统。s m s 软 件的程序以及代码都是美国政府公开的。 ( 5 ) w a s p 6 ( w a t e rq u a l i t ya n a l y s i ss i m u l a t i o np r o g r a m6 ) 水质分析模拟程序 ( w a s p 6 ) 是原来的w a s p ( d i t o r o 等，1 9 8 3 ；c o n n o l l y a n d w i n f i e l d ，1 9 8 4 ； a m b r o s e ，r 1 8 1 等，1 9 8 8 ) 的一个增强版本，这个模型用于模拟地表水中污染物运移 和转化的通用的模型框架，它可用于一维、二维和三维的水质模拟问题。它是为 分析池塘、湖泊、水库、河流、河口和沿海水域的一系列水质问题而设计的动态 多箱模型。w a s p 6 是水系统的动态模型，包括水体和水底生物。平流、弥散、点源 和非点源的负荷以及边界的改变，这些的时间变化的过程都是基本方程的表示。 ( 6 ) c a e d y m ( c o m p u t a t i o n a la q u a t i ce c o s y s t e md y n a m i c sm o d e l ) t j 4 j 是由u n i v e r s i t y o f w e s t e r na u s t r a l i a 的c w r ( c e n t r ef o rw a t e rr e s e a r c h ) 开发的水生态动力学模型。 c a e d y m 基于传统的“n p z ”( n u t r i e n t s p h y t o p l a n k t o n z o o p l a n k t o n ) 过程，同时 也包含了碳、氧、硅和有机物以及其他生物变量。它是一个通用的生态模型，同 时在细节上考虑到物种( 如不同浮游植物和浮游动物的物种) 。c a e d y m 的优点 在于可方便地同一些水动力学模型进行结合，如动态水库模型( d y r e s m ) 和河 口、湖泊及海湾模型( e l c o m ) 。c a e d y m 的另一个优点是它将金属( f e 、m n 和 c a ) 及其对底泥中营养元素释放的影响纳入其中，可用于多种不同类型的水体中， 尤其是底泥释放量比重大的湖泊。 另外，随着人们对水质变化机理的不断深入认识和研究范围的不断扩大，水 质模型研究的参数和状态变量必然越来越多，精确程度越来越高，但是也必然因 此增加模型的复杂度，水质模拟过程也随之变得更艰难。今后水质模型将会利用 神经网络的建模技术，将其嵌入到水质模型模拟中，会使模型参数更准确，使水 质模型更接近于实际，对水质的分析和模拟过程更趋于合理化、智能化，同时增 强处理非线性问题的能力。还可以利用专家系统的建模技术，根据经验工人和技 术人员监测的对实时环境数据进行污染物的扩散预测，再通过对这些专家知识的 学习，设计出水污染专家系统，并利用专家系统的有关理论进行水模型研究。再 次结合地理信息系统( g i s ) 的应用，对海量空间数据的存储和管理，还能对水质 计算结果进行空f 刚分析和动态显示，模拟结果一目了然，使对复杂模型的理解变 得容易，并得到很多有价值的信息，从而辅助决策。 2 2 国内湖泊水质模型研究进展 我国的湖泊水质模型研究始于2 0 世纪8 0 年代，主要集中在太湖、滇池、东湖 和巢湖等富营养化严重的湖泊以及其他水体。 0 ：爿的水质模型 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 太湖是目前国内在水动力学、水质和生态系统动力学模型方面开展研究相对 较多的湖泊，逢勇【4 2 】等根据一维河道水动力学方程求解湖流速度、流量和水位参 数，以水动力学方程计算出的流速值代入水质浓度扩散方程，求得各网格点的水 质浓度，再带入生态学方程，从而对藻类及各营养盐的浓度值进行计算。刘元波【4 3 j 等模拟了磷输入水平和总氮水平发生变化时，藻类生物量随时间的变化，以藻类 为核心建立符合太湖的特征的模型。w e i p i n gh u m 】等建立地包含了水动力学，营 养盐的循环，化学和生态过程的三维太湖水生态模型。他们的研究相对系统地反 映了太湖的生态系统动力学变化。 ( 2 ) 滇池的水质模型 滇池的水质模型最早是由刘玉生等建立的，将生态动力学模型与一维箱模型 以及二维水动力学模型结合，将生态动力学模型代入箱模型，得到生态动力学箱 模型。经过模型的灵敏度分析和参数检验，结果基本满足要求。在考虑了滇池生 态系统物种组成的变化的基础之上，郑丙辉【4 5 】根据湖泊中优势藻种的构成比，加 权出浮游植物总的生长率，对刘玉生等的模型进行了改进，克服了以往模拟计算 中把参数取为常数的缺陷，模拟的效果相对较好。此后，张永泽 4 6 , 4 7 将e x 嘤y 作为 参数的目标函数引入滇池的生态动力学模型，对浮游植物的最大生长率、死亡率、 被捕食率等参数进行率定，模型结果与前人研究相比更能吻合藻类生长的时空变 化。 ( 3 ) 巢湖水质模型 巢湖的水质模型研究开展得相对较早，1 9 9 0 年屠清瑛【4 8 】对巢湖的富营养化进 行了研究，并建立了简单的生态模型。谢兴勇、钱新【4 9 】等人利用三维水动力学模 型( e l c o m ) 模拟了“引江济巢”工程对巢湖的水质影响，模拟值与实测值吻合较 好，成功的将水质模型应用到引水调度的工程实例评价中。 ( 4 ) 东湖水质模型 蔡庆华【5 0 】等建立了牧食食物链的动态模型对东湖的浮游动植物、鱼类、有机 碎屑和沉积物做了相关的模拟。阮景荣等【5 0 】建立了武汉东湖的磷浮游植物动态模 型，按照1 年的时间尺度描述藻类的生长和磷循环，其状态变量包括浮游植物磷、 藻类生物量、正磷酸盐、碎屑磷和沉积物磷。刘建康 s h 建立了东湖的生态系统数 学模型，对象是牧食食物链( 网) 之问的关系，模拟养殖对象鲢鱼和鳙鱼在一年 中从放养到捕捞的生长情况，预测在不同放养水平和放养比例下鲢、鳙的生长及 其对浮游动植物的影响。东湖的模型结构简单，且时间尺度大，对鱼类的考虑比 较充分。 此外，除了关注营养物对湖泊生态系统的影响外，饶群【5 2 】建立了隔河岩水库 富营养化生态模型和随机富营养化模型，模型主要关注c h l a g l 藻类以及总氮、总 磷，并用于模拟流体力学问题和生态动力学问题。 6 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究硕士学位论文 2 3 淀山湖水质模型研究进展 目前，国内利用水动力学、水质和生态系统动力学模型对淀山湖展开研究的 很少。上海环境研究科学院的杨漪帆【5 3 】等应用u s e p a 的a q u a t o x 模型对淀山湖 水体中营养盐时间变化规律和藻类生长演替进行了研究。在对模型率定、验证的 基础上，他们选择水力停留时间、营养盐、ph 、水温、风速、光强对蓝藻生长的 影响进行分析。证明a q u a t o x 生态模型能较好地模拟了常规水质和藻类的动态变 化。杨漪帆提出营养盐并非淀山湖蓝藻暴发的主要限制因子，当淀山湖水力停留 时间越长越适合蓝藻的生长。a q u a t o x 生态模型模拟结果可以为揭示淀山湖蓝藻 “水华”暴发机制和预警预报提供科学依据。以前主要是利用水质监测的方法对 淀山湖的水质和富营养化问题进行预测和管理，所以利用水动力、水质和生态系 统动力学对淀山湖进行研究很少，但是利用水质监测的方法很难直观、系统的了 解湖泊的水质和富营养化在未来可能发生的变化，水质模型就能为我们对湖泊水 质环境的保护提供更加准确、可靠的依据。 2 4 国内湖泊水质模型存在问题和发展趋势 我国湖泊水质模型经过2 0 多年发展取得了很大的进展：状态变量由最初的几 个发展到几十个；水体维数由一维稳态模型发展到多维动态模型；研究角度由简 单的营养盐吸收发展到对生态系统分析模拟；研究对象由单一的藻类生长模拟发 展到综合考虑水体的动力学、热力学及生物动态过程等。但是，仍存在很多问题： ( 1 ) 由于水体的水动力学、温度和光照等物理特性相当复杂，同时也由于数据 量不足，大多数模型在这些方面处理很简略，水体中物理、化学、生物三者的相 互影响没有很好的体现。 ( 2 ) 模型本身的特性分析没有系统化，如敏感性、确定性等，研究者很难在综 合分析比较各个模型的基础上再引用合理的模型 5 4 】。 ( 3 ) 模型缺乏真正生态系统所具有的灵活性，不能实时模拟环境的突变，不能 完全反应生态系统的真实性。 ( 4 ) 模型中大量待定参数限制了模型的引用。由于缺乏湖泊水体营养状况数据 库，当模型应用到新的研究对象时，模型的校验比较困难。同时参数的估计方法 也有待改进。 ( 5 ) 模型的模拟对象主要是营养盐的循环、浮游植物的生长和死亡及d o 的动 态过程，对生态系统进行结构分析的研究还处于摸索阶段。富营养化模型在整个 生态系统中相当独立，没有和食物链、有毒物质循环模型相耦合，形成一整套湖 泊水库管理决策支持体系【55 | 。如何克服这些不足，进一步完善富营养化模型是研 j 、“i j 疗向。 7 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 与上述缺憾相对应，富营养化模拟的发展趋势以学科相互渗透与交错为主， 如物理湖泊环境与藻类生态行为相结合，藻类生态学与分子生物学相结合，地球 化学与微生物学相结合等等。随着人类对湖泊及水库内生态过程和机理的认识的 加深，富营养化模型在生态系统水平研究将持续深入，各局部过程的模拟研究也 将持续深化，结构动力学模型以及生态模型与物理模型相结合的耦合模型将得到 推广和应用。富营养化模型必将可以更好的应用于各自的研究对象，成为湖泊及 水库综合管理的有效工具。 基于e l c o m c a e d y m 耦合模型的淀山湖营养物调控的研究 硕士学位论文 第三章e l c o m c a e d y m 耦合模型简介 3 1 三维水动力模型e l c o m e l c o m 3 3 】( e s t u a r ya n dl a k ec o m p u t e rm o d e l ) 是用于模拟湖泊与水库的水 动力状态的三维数值模型。该模型可用于预测水体温度和盐度在时间和空间上的 变化。通过与c a e d y m t 3 4 ( c o m p u t a t i o n a la q u a t i ce c o s y s t e md y n a m i c sm o d e l ) 水质 模块耦合，e l c o m 可用于模拟流体物理、生物、化学的三维迁移和相互作用。 e l c o m 运用水动力学和热力学模型来模拟环境外力作用下分层水体状态。 在求解不可压缩流的非稳定粘性纳维埃一斯托克斯方程时，水动力学模拟方法采 用了静水力学的压力假设。建模和模拟的过程包括：斜压和正压响应、潮汐压力、 风应力、表面热力作用、入流、出流，以及盐分，热量和被动标量的迁移。e l c o m 中的水动力演算法在计算动量的水平对流时以欧拉一拉格朗日法为基础，并通过 共扼剃度法来求解自由面的高度( c a s u l l ia