南流江径流和潮汐对连州湾水龄影响的数值模拟研究外文翻译资料

 2022-11-25 14:43:46

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南流江径流和潮汐对连州湾水龄影响的数值模拟研究

摘要:基于ECOMSED的模型,应用水龄的概念计算连州湾淡水传输过程的时间尺度。在本研究中,水龄被定义成水质点进入南流江到消失的时间。结果表明,在指定位置的平均水龄与南流江的径流有很好的相关性,可以近似表达为自然对数函数。小潮期间,水从南流江口到连州湾的东北部,在枯、平、丰水季分别需要70、60、40天,这不利于海湾水体的交换。潮汐显著地影响着模型的结果;与小潮相比大潮示踪剂从南流江口到冠头岭北时间少5天。

关键词:连州湾被动示踪数值模拟大小潮变换水龄

  1. 引言

在河口和沿海地区,区域生态系统明显受到来水中碳、营养盐、浮游生物、溶解氧和悬浮物的影响。了解水体中溶解物质从源头输送到系统的任何部分的时间尺度对于管理和与生态相关的研究非常重要(Shen and Haas, 2004)。水龄可以定量描述这一物理过程,是水体传输时间尺度的度量措施之一。此外,由于从河水输入到有关特殊溶解物质的浓度变化之间存在时间上的延迟(Sin et al., 1999), 水龄还可以为分析监测数据提供必要的信息。

自柏林和罗德(1973)介绍了水龄的概念,一些方法被用来计算水体水龄 (Zimmerman, 1976; Takeoka, 1984)。例如,一个CART的常用水龄理论(Delhez et al .,1999;Deleersnijder et al .,2001;Delhez Deleersnijder,2002)被开发并广泛应用于水体更新(Gourgue et al., 2007),混合 (Gustafsson and Bendtsen, 2007),垂直运输(White and Deleersnijder, 2007)和河口动力学 (Shen and Lin, 2006; Shen and Wang, 2007)。近年来,CART也被广泛应用于中国海域。例如,王Wang et al. (2010)把水龄概念应用在研究人类活动对长江河口水体传输尺度和河口环流的改变上。Liu et al. (2012) 刘基于CART和粒子追踪计算在渤海处黄河的水龄。Wang et al. (2013)王讨论了在中国大辽河河口水体运输特点对径流的响应。

连州湾是一个有17km宽开口的半圆形湾。它位于北海湾北部的北海市附近。(图一)有数条河流流入连州湾,包括广西省最大的河流南流江。以前的研究主要集中在连州湾溶解物质的浓度分布上。了解连州湾水体年龄分布及物质滞留时间对水资源管理和南流江对潮汐通道的影响十分重要。在本研究中,基于水龄时空变化,我们调查了受到南流江径流和潮汐影响的连州湾水龄分布特征。

  1. 方法

2.1模型描述

ECOMSED数学模型是一个基于普林斯顿海洋模式(POM)和河口、沿海和海洋模式(易康姆)开发的三维海洋模型。它已广泛应用于沿海地区的数值模拟。模型中,干湿方案是用来模拟南流江河口潮间带实际的洪水和干燥过程。模型的细节和控制方程具体见Blumberg (2002)的研究。

有几种运输时间尺度来描述水体输移的特点,包括停留时间、曝光时间和水龄。停留时间水质点第一次离开控制域所用的时间,曝光时间是水质点在控制域所用的总时间,水龄是水质点离开源头的总时间。

CART提供了一种基于数值模型的计算水龄分布的通用方法。水质点年龄可以在基于示踪剂浓度和浓度计算,可以通过公式1和2得到,分别为:

C示踪剂浓度,alpha;是年龄浓度,u是速度矢量,K是扩散系数张量,t是时间,x是位置向量。

平均年龄可以如下计算:

每个水质点作为一个被动的示踪剂。采用ECOMSED数学模型中示踪剂模块,方程1 - 3被用来计算给定初始和边界条件的水质点年龄。

2.2模型建立

矩形网格模型包含11220个矩形单元,网格间距350米,底部阻力系数设置为0.0025。底部粗糙度值被设置为0.002米。Smagorinsky涡流参数化方法应用于计算水平扩散(Smagorinsky,1963)(Eq.4)。在这个公式中C值的范围在0.10到1.0之间效果最佳。本文中该值为3。垂直混合系数通过一个二阶湍流闭合方案获得(Mellor and Yamada, 1982)。水深从中国航海图表得到(16 710和16711),部分河段和潮间带来自观测数据。模型中使用的包含深度的区域地图如图2所示。

根据观测数据,72立方米/秒,132立方米/秒和350立方米/分别代表南流江枯、平、丰的径流量。此外,大丰河的径流量被设置为一个常数(83立方米/秒)。四分潮(K1,O1,M2、S2)被用来指定模型潮汐开边界。

模型模拟的总时间是300天。针对每个径流条件,模型初始运行20天以获得动态平衡条件。然后,示踪剂在南流江不断被释放,浓度为1(任意单位)。200天后,模型达到平衡。

  1. 结果

3.1模型验证

在B1、B3和B4站的水位实测数据用来模型验证。如图3所示,在3个站的模拟水位与观测水位相符,这表示模型可以提供一个相对准确的水动力场用于计算水龄。图4给出了最大落潮最大流量工况下的表层流场分布。可以看出连州湾落潮方向主要是从东北到西南,部分流场沿着冠头岭流出,之后转向东南。最大落潮流速是58厘米/秒。连州湾的方向主要从西南到东北。最大涨潮的流速达到36 cm / s,表明落潮流比涨潮流大得多。

3.2径流对水龄分布的影响

3.2.1水平分布特征

连州湾的水很浅,分析时水龄假定为垂向平均。图5显示了在枯、平、丰水季,大潮和小潮情况下,潮汐力驱动的水龄等值线分布图。

径流对水龄分布有显著影响。示踪剂从南流江河口运动到冠头岭需大约70、60、45天。这表明,示踪剂输移速度随着河流量增加而增加。总的来说,由于当地的逆时针旋转的潮波系统,连州湾有股向西扩散的水流。小潮期间,水从河口到连州湾东北需要70、60、40天,然而只需要15、10、5天就能向西到达连州湾。水龄水平分布的这些差异对水体交换存在不利影响。

3.2.2水龄与径流的关系

在特定位置的水龄分布是一个总淡水流量的函数(Shen and Haas, 2004; Wang et al., 2013)。6个径流条件用来检验南流江水龄与径流之间的关系。图6展示了平均水龄与径流回归分析的结果。3个站点(M, L1 and B1)的平均水龄与径流(Q) 的关系可以描述为一个如下的自然对数函数(Eq.5),其中M和n正常数:

公式表明,随着径流增加,特定位置平均水龄将减少。这些位置的相关系数R大于0.99,表明这种回归分析具有较高可靠性。

3.3潮汐对水龄分布的影响

3.3.1水平分布特征

大潮和小潮对连州湾水龄水平分布有不同影响。在大潮期间,当径流和潮汐之间的相互作用较强时,有一个明显的潮汐流顶推作用力,导致示踪剂分布比小潮期间更广泛(图5)。因此,在大潮时候水龄小于小潮。例如,大潮期间,示踪剂从河口输移到冠头岭北部即潮汐进入连州湾的地方要少用5天时间。

3.3.2水龄分布与潮汐的关系

我们用平水季最后45天时间里的M站点的水龄和水位时间序列来检验指定位置的水龄分布特征,具体见图7。在一个恒定的径流条件下,水龄实际的振荡周期约为14天,这与大小潮循环周期一直。站点B1,L1,和M的水龄对水位的相关系数分别为0.7910,0.599 7和0.185 2(P lt; 0.05),这表明南流江距测点越远,潮汐对水龄的影响就越大。

如图8所示,在大潮期间,水龄与水位有规律的周期震荡。小潮期间水龄存在一个上升趋势而不是大潮期间的周期震荡。大小潮变化在其他位置水龄的变化中也起到重要的作用。

  1. 讨论

除了潮汐和河流径流量,扩散系数和风对水龄也有影响。一般来说,在Smagorinsky公式(Eq.4),C值在0.10至1.0的范围内。为了研究系数的敏感性,我们把系数C值分别设为1.0,0.8,0.5,0.3,0.2,径流量为平水季流量。

我们选择B1B3和B4站点来研究模拟结果的变化。水龄随着系数减小而变大。原因是随着系数减小,传质速率减缓。实验结果表明,该系数与水龄有关。在B1站的水龄差异为20天,在B3和B4站点这种差异要小些。

研究区域盛行北风,平均风速为2.8米/秒。我们比较无风条件和北风条件下的结果。考虑北风时,水龄分别是17d,27 d、65 d。相比之下,在无风的条件下,水龄分别是25 d,37 d、89 d。因此,风对水龄有明显的影响。

  1. 结论

为了调查受径流和潮汐影响的水体输移过程,我们基于CART法计算了连州湾水体水龄。本文结果展示了水龄分布随径流和潮汐变化而变化。径流对连州湾水平水龄分布有显著影响:在枯、平、丰水季,示踪剂从南流江到冠头岭分别需要70、60、45天。连州湾水龄西向分布趋势对海湾东北部水体交换有负影响。指定位置的平均水龄与径流的关系可以自然对数函数来近似表示。在大潮期间,径流与潮汐之间的相互作用较强,导致显著的水龄差异。与小潮相比,大潮期间示踪剂从南流江到冠头岭时间要少5天。此外,风和扩散系数对水龄也有明显的作用。

6.ACKNOWLEDGEMENT

The authors would like to thank the reviewers. The data of this study is provided by the Mangrove Research Center of Guangxi Province, The authors are grateful to professor DENG Chaoliang and the anonymous reviewers for their valuable suggestions and comments.

References

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Gourgue O, Deleersnijder E, White L. 2007. Toward a generic method for studying water renewal, with application to the epilimnion of Lake Tanganyika. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 74(4): 628-640.

Gustafsson K E, Bendtsen J. 2007. Elucidating the dynamics and mixing agents of a shallow fjord through age tracer modeling. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 74(4): 641-654.

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