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        基于FBM法追蹤秦皇島海域赤潮遷移擴(kuò)散

        2016-10-14 02:07:55匡翠萍謝華浪冒小丹
        中國環(huán)境科學(xué) 2016年8期
        關(guān)鍵詞:模型

        匡翠萍,謝華浪,蘇 平,顧 杰,冒小丹

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        基于FBM法追蹤秦皇島海域赤潮遷移擴(kuò)散

        匡翠萍1,謝華浪1,蘇 平2,顧 杰3*,冒小丹1

        (1.同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院水利工程系,上海 200092;2.廣西壯族自治區(qū)交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院,廣西 南寧 530029;3.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院,上海 201306)

        在Delft3D-FLOW模型模擬水動(dòng)力的基礎(chǔ)上,基于FBM粒子追蹤法建立和驗(yàn)證赤潮遷移擴(kuò)散模型.模擬了秦皇島海域潮流和風(fēng)生流,分析了風(fēng)生流對(duì)赤潮遷移擴(kuò)散的作用,對(duì)比分析了FBM法、拉格朗日法和常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法在赤潮遷移擴(kuò)散模擬中的特性,測(cè)試了模型Hurst指數(shù)的敏感性并得出其在赤潮模擬中的合理取值范圍.主要結(jié)論為:j秦皇島海域的赤潮主要隨潮流的漲落而往復(fù)移動(dòng),一個(gè)漲落潮周期內(nèi)赤潮的凈遷移距離較小;k秦皇島海域夏季潮流較弱,但風(fēng)對(duì)赤潮遷移具有一定影響,易產(chǎn)生東北向風(fēng)生流,導(dǎo)致赤潮更易往東北方向遷移;lHurst指數(shù)較明顯地影響粒子云的擴(kuò)散范圍,Hurst指數(shù)取0.80±0.03能比較真實(shí)地模擬秦皇島海域赤潮的遷移擴(kuò)散;mFBM法可模擬赤潮的non-Fickian擴(kuò)散現(xiàn)象,使其模擬的粒子云擴(kuò)散范圍和分布形狀明顯優(yōu)于拉格朗日法和常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法.

        秦皇島海域;FBM;赤潮;遷移擴(kuò)散;粒子追蹤

        20世紀(jì)90年代以來,我國的赤潮數(shù)量逐年增加,給人類社會(huì)造成的危害也日益加重,赤潮生物種類增多,導(dǎo)致有毒有害物種種類增加[1-2]. 1990~1999年渤海海域共記錄到的赤潮達(dá)27次,赤潮累計(jì)面積17530km2.21世紀(jì)以來,渤海發(fā)生赤潮的頻率和面積進(jìn)一步擴(kuò)大,2000~2009年赤潮發(fā)生的次數(shù)高達(dá)92次,累計(jì)赤潮面積達(dá)到25800km2[3].

        為模擬和預(yù)測(cè)污染物擴(kuò)散,研究者開發(fā)出大量的粒子追蹤模型.目前,大多數(shù)的粒子追蹤模型采用隨機(jī)布朗運(yùn)動(dòng)來模擬湍流分布.這些模型假定粒子運(yùn)動(dòng)軌跡是間斷性連續(xù)的,也就是說,粒子是隨機(jī)分布的,但這種方法只能產(chǎn)生Fickian擴(kuò)散,即粒子云團(tuán)的方差隨著時(shí)間線性增加.但Okubo和Osborne等[4-6]在實(shí)際觀測(cè)研究中發(fā)現(xiàn),海上浮標(biāo)很大范圍內(nèi)的軌跡為non- Fickian擴(kuò)散,其云團(tuán)方差隨時(shí)間非線性增加.研究還表明湍流中粒子運(yùn)動(dòng)是連續(xù)的,并且粒子運(yùn)動(dòng)具有拉格朗日記憶,這對(duì)預(yù)測(cè)粒子后續(xù)運(yùn)動(dòng)方向起著重要作用.

        FBM粒子追蹤模型中,粒子的運(yùn)動(dòng)具有連續(xù)性記憶,并能用于模擬流體中污染物的non- Fickian擴(kuò)散現(xiàn)象[7].Mandelbrot[8]首先提出利用分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)隨機(jī)分形函數(shù)來模擬粒子的連續(xù)運(yùn)動(dòng).Addison等[9]將FBM粒子追蹤模型與傳統(tǒng)的高斯粒子追蹤模型的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)前者在沿海地帶的污染物擴(kuò)散模擬中具有更好的效果.Qu等[10]采用FBM模型對(duì)英國Northumbrian海岸發(fā)生的溢油事故進(jìn)行了模擬,與衛(wèi)星監(jiān)測(cè)資料的對(duì)比結(jié)果表明該方法與傳統(tǒng)的粒子追蹤模型相比具有更高的模擬精度.顧恩慧等[11-12]采用分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生non-Fickian擴(kuò)散來模擬油膜拓延,對(duì)樂清灣北港區(qū)溢油風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬,分析在潮流和風(fēng)作用下油膜的漂移軌跡和對(duì)周圍敏感區(qū)的影響.瞿波等[13-14]介紹了簡化的分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)以及利用FBM 粒子追蹤模型模擬污染物粒子云在沿海的擴(kuò)散,從而成功地模擬了non-Fickian 擴(kuò)散,對(duì)海上污染物擴(kuò)散規(guī)律進(jìn)行了研究.Guo等[15]對(duì)2005年大連灣“Arteaga”溢油事故進(jìn)行了模擬,并用衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)FBM 模型得到的結(jié)果比傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型更加精確可靠.

        FBM粒子追蹤法已在海上溢油和其他污染物的遷移擴(kuò)散模擬中得到成功應(yīng)用,因此將其應(yīng)用于模擬赤潮的遷移擴(kuò)散具有重要意義.本文在Delft3D-FLOW模型模擬水動(dòng)力的基礎(chǔ)上,基于FBM粒子追蹤法建立和驗(yàn)證赤潮遷移擴(kuò)散模型.忽略赤潮生消的影響,模擬了秦皇島海域潮流和風(fēng)生流,分析了風(fēng)生流對(duì)赤潮遷移擴(kuò)散的作用,對(duì)比分析了FBM法、拉格朗日法和常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法在赤潮遷移擴(kuò)散模擬中的特性,測(cè)試了模型Hurst指數(shù)的敏感性并得出Hurst指數(shù)在赤潮模擬中的合理取值范圍.

        1 數(shù)學(xué)模型

        1.1 水動(dòng)力數(shù)學(xué)模型基本方程

        Delft3D-FLOW模型的基本方程為二維或三維的非線性淺水方程,采用淺水假定和布西奈斯克(Boussinesq)近似由不可壓縮流體的三維Navier-Stokes方程推求得出.由于垂向加速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于重力加速度,故在垂直方向上的動(dòng)量方程中忽略了垂直加速度的影響,并由此推導(dǎo)出在靜壓假定下的水流方程[16].平面二維水動(dòng)力模型的基本方程為

        1.1.1 連續(xù)方程

        式中:為水位;為基準(zhǔn)面下的深度,總水深;、分別表示水平方向上向的流速分量;、分別為正交曲線坐標(biāo)系和Cartesian坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換系數(shù);為單位面積的源匯項(xiàng).

        1.1.2 動(dòng)量方程方向的動(dòng)量方程

        方向的動(dòng)量方程

        自由表面邊界的風(fēng)切應(yīng)力大小由式(4)確定:

        式中:為空氣密度,10為海平面以上10m處的風(fēng)速,風(fēng)拖曳力系數(shù)C=?0.00063+ 0.00006610.

        1.2 FBM粒子追蹤模型

        傳統(tǒng)隨機(jī)走動(dòng)模型的隨機(jī)步驟通常采用高斯概率分布(即布朗運(yùn)動(dòng))來定義,它的每一步統(tǒng)計(jì)是相互獨(dú)立的,因此只會(huì)產(chǎn)生菲克(Fickian)擴(kuò)散[9,17].如果在粒子追蹤模型中粒子數(shù)目足夠多,則粒子云的方差與擴(kuò)散時(shí)間成正比[18],即

        式中:是擴(kuò)散系數(shù),由流體的溫度、黏度和粒子的大小決定.因此,在時(shí)間(為整數(shù),為時(shí)間間隔)中可以產(chǎn)生每個(gè)空間方向上離散的布朗運(yùn)動(dòng),也就是把高斯分布中的一系列隨機(jī)步驟相加:

        分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)也是由高斯白噪聲相加產(chǎn)生的,其定義為

        瞿波和Paul S. Addison[19]在Mandelbrot等[20]最初對(duì)FBM定義的基礎(chǔ)上,提出了一個(gè)離散型模型:

        式中:B(t)為在時(shí)間t處第次離散地逼近分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng);D為單位時(shí)間間隔;為Hurst指數(shù);是為了逼近分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)而采用的有限記憶,通常要比計(jì)算總步數(shù)要大得多,這樣FBM就有了相應(yīng)的長期記憶;()為取樣于高斯概率離散分布的隨機(jī)步驟.

        分形具有隨機(jī)性,但卻具有部分與整體以某種方式相似的共同特征,即自我相似性[21-22].分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)模型(FBM)中,當(dāng)=0.5時(shí),式(8)、式(9)就簡化成式(6)(常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng));當(dāng)>0.5時(shí)為持續(xù)的FBM,它產(chǎn)生非菲克的類似于在湍流中的超擴(kuò)散特性[18],通過Hurst指數(shù)來描述FBM,這種方法模擬的擴(kuò)散范圍會(huì)比菲克擴(kuò)散的范圍更大[23]. Osborne等[5]的研究證明,水體表面漂浮物的軌跡可以由持續(xù)的FBM來描述,而且Hurst指數(shù)總是在0.79±0.07的范圍內(nèi).

        許多研究表明[24-28],藻類在漂移過程中雖然會(huì)不斷生長和消亡,但它們基本是作為一個(gè)整體來運(yùn)動(dòng)的,不會(huì)像營養(yǎng)鹽擴(kuò)散溶解到海水中,因此可用粒子追蹤方法來模擬赤潮路徑.本模型把確定性方法和隨機(jī)性方法進(jìn)行有效結(jié)合,對(duì)赤潮粒子用拉格朗日法建立其平流位移方程和用分形方法建立其擴(kuò)散位移方程.那么,任一粒子在時(shí)刻的位移為

        2 數(shù)學(xué)模型建立與驗(yàn)證

        秦皇島海域岸線彎曲,地形復(fù)雜,為實(shí)現(xiàn)秦皇島近岸海域與渤海其它地區(qū)海域的結(jié)合預(yù)報(bào),需建立雙重嵌套模型.大模型覆蓋整個(gè)渤海,東側(cè)開邊界為大連-煙臺(tái)潮位邊界,總面積約84000km2;小模型北起山海關(guān)以北,南至灤河口以南,岸線蜿蜒約203km,向海延伸55km,總面積約7520km2.大模型網(wǎng)格數(shù)為391′469個(gè),空間步長約為1km;小模型網(wǎng)格數(shù)為340′192個(gè),空間步長為200~400m.圖1為大、小模型具體位置與計(jì)算網(wǎng)格.

        海域開邊界采用潮位過程來控制.大模型以整個(gè)渤海岸線作為閉邊界,東側(cè)開邊界為大連-煙臺(tái)潮位邊界;小模型的西邊界、東邊界和南邊界三條開邊界以及一條岸線閉邊界,其潮位條件由大模型提供.側(cè)向固邊界采用不可滑移條件,即流速為零.水平紊動(dòng)粘滯系數(shù)為15m2/s,曼寧系數(shù)根據(jù)底部泥沙粒徑分布,取均值為0.0135,時(shí)間步長取1min.采用動(dòng)邊界處理灘地的干濕交換過程.

        2.1 水動(dòng)力模型驗(yàn)證

        水動(dòng)力模型通過環(huán)渤海多個(gè)測(cè)站2013年5月大、小潮的潮位驗(yàn)證和流速流向驗(yàn)證,圖2~圖4為部分水動(dòng)力驗(yàn)證結(jié)果.可以看出,水動(dòng)力模型的驗(yàn)證效果良好.其中,秦皇島海域的流速較小,基本為0.1~0.4m/s,且漲落潮流向大致相差180°.

        采用百分比偏差率法[31]對(duì)潮流模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià),計(jì)算公式如下:

        2.2 赤潮模型驗(yàn)證

        2012年5月中下旬在秦皇島北戴河近岸海域出現(xiàn)赤潮,自5月中旬開始,持續(xù)至5月下旬.圖5為國家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心提供的根據(jù)衛(wèi)星圖片所提取的赤潮分布范圍變化過程.5月16日赤潮在金山嘴附近海域呈狹長帶狀分布;5月17日赤潮從金山嘴附近海域往北移動(dòng)進(jìn)入秦皇島灣,且赤潮范圍迅速擴(kuò)大;5月21日,赤潮粒子繼續(xù)往北移動(dòng)至新開河河口附近海域,且分布范圍繼續(xù)往外海方向擴(kuò)散.

        根據(jù)Osborne等[5]的研究經(jīng)驗(yàn),FBM模擬水體表面漂浮物的遷移擴(kuò)散時(shí)Hurst指數(shù)總是在0.79±0.07的范圍內(nèi).故本文首先選取Hurst指數(shù)=0.8,釋放粒子數(shù)為1000個(gè),時(shí)間步長為120s,在實(shí)時(shí)風(fēng)況下對(duì)2012年5月16日~21日秦皇島赤潮事件進(jìn)行模擬,圖6為相應(yīng)的模擬結(jié)果.其中,5月16日為赤潮初始釋放時(shí)間,赤潮模擬粒子根據(jù)5月16日衛(wèi)星圖片顯示的赤潮范圍進(jìn)行均勻分布.根據(jù)模擬結(jié)果,實(shí)時(shí)風(fēng)況下,赤潮粒子于5月17日往北運(yùn)移進(jìn)入秦皇島灣并分布于湯河河口至金山嘴海域一帶;至5月21日,粒子云北端繼續(xù)往北移動(dòng)至新開河河口附近海域并往外海擴(kuò)散.總體而言,赤潮粒子云的移動(dòng)速度與擴(kuò)散范圍均與實(shí)際情況(圖5所示)一致.

        3 模擬與分析

        3.1 潮流模擬分析

        圖7與圖8分別為秦皇島海域漲急與落急流場(chǎng)圖.根據(jù)水動(dòng)力模擬結(jié)果,秦皇島海域的潮流呈明顯的往復(fù)流運(yùn)動(dòng)特征,潮流方向?yàn)轫槹斗较?漲潮方向指向西南,落潮方向指向東北;半日發(fā)生一次漲潮和一次落潮,漲、落潮平均流速均較小,并且差別不大,漲落潮最大流速在0.3~0.4m/s之間.

        3.2 風(fēng)對(duì)渤海潮流的影響分析

        圖9為2012年渤海全年風(fēng)向頻率玫瑰圖與夏季風(fēng)向頻率玫瑰圖.全年渤海風(fēng)向主要為南北方向;而在赤潮高發(fā)期的夏季風(fēng)主要以南風(fēng)和偏南風(fēng)為主,S、SSE、SSW和SE向出現(xiàn)頻率最高,分別為19.35%、16.62%、11.17%和11.17%.夏季風(fēng)速主要分布于2~8m/s之間,平均風(fēng)速為4.0m/s.圖10為本次赤潮模擬期間風(fēng)速風(fēng)向過程,2012年5月16~21日,風(fēng)向變化較小,主要以南風(fēng)為主,風(fēng)速變化較大,最大風(fēng)速為9.25m/s,平均風(fēng)速為4.75m/s.

        選取具有代表性的4m/s(夏季平均風(fēng)速)恒定南風(fēng)風(fēng)況與實(shí)時(shí)風(fēng)況分別進(jìn)行模擬,研究渤海海域風(fēng)生流的變化情況,并結(jié)合風(fēng)生流分析風(fēng)對(duì)赤潮遷移擴(kuò)散的影響.為反映赤潮模擬期間風(fēng)生流的總體概況,通過式(15)計(jì)算得出渤海海域與秦皇島海域2012年5月16日至5月21日期間的時(shí)間平均風(fēng)生流流場(chǎng):

        對(duì)比圖11和圖12的平均風(fēng)生流流場(chǎng)可知,在4m/s恒定風(fēng)況與實(shí)時(shí)風(fēng)況下整個(gè)渤海區(qū)域風(fēng)生流流場(chǎng)大體一致:風(fēng)生流流速較大區(qū)域主要集中在秦皇島沿岸、渤海海峽南部、遼東灣北部、渤海灣西部以及萊州灣南部;渤海區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)風(fēng)生流環(huán)流,在渤海中部、渤海灣、萊州灣分別形成順時(shí)針環(huán)流,遼東灣、金州灣分別形成逆時(shí)針環(huán)流.實(shí)時(shí)風(fēng)況下的風(fēng)生流的平均流速要比4m/s恒定風(fēng)況下略大一些.在兩種風(fēng)況下,秦皇島近岸海域風(fēng)生流最為明顯,風(fēng)生流流速小于0.05m/s,越靠近岸區(qū)風(fēng)生流流速越大,流向?yàn)檠匕锻鶘|北方向,與落潮流流向基本一致.

        3.3 風(fēng)對(duì)赤潮遷移擴(kuò)散的影響分析

        Hurst指數(shù)=0.8,在無風(fēng)、4m/s恒定南風(fēng)兩種風(fēng)況下進(jìn)行赤潮粒子追蹤模擬,圖13為相應(yīng)的模擬結(jié)果.與實(shí)時(shí)風(fēng)況下的模擬結(jié)果(圖6)進(jìn)行對(duì)比,在無風(fēng)情況下,5月17日赤潮從金山嘴附近海域往北移動(dòng)并進(jìn)入秦皇島灣,但與實(shí)際情況相比移動(dòng)距離偏小;至5月21日,除一部分粒子滯留于秦皇島灣外,有較大一部分粒子隨漲潮潮流往西南方向運(yùn)移,與5月16日相比粒子云中心移動(dòng)距離較小.在4m/s恒定南風(fēng)的情況下,與實(shí)際情況大體相同(圖5)但略有偏差,5月17日赤潮粒子往北運(yùn)移進(jìn)入秦皇島灣,但粒子云分布較為扁平,湯河口與秦皇島港前沿海域以及金山嘴前沿海域均有較多空白,至5月21日,赤潮粒子繼續(xù)往北移動(dòng)和擴(kuò)散,分布范圍與實(shí)際情況相比較為接近但越過金山嘴往南擴(kuò)散的粒子較多.

        根據(jù)水動(dòng)力與赤潮模擬結(jié)果,秦皇島近岸海域的赤潮主要隨潮流的漲落而往復(fù)移動(dòng).漲潮時(shí)段,赤潮隨漲潮流往西南方向沿岸移動(dòng);落潮時(shí)段,赤潮隨落潮流往東北方向沿岸移動(dòng).由于秦皇島海域位于無潮點(diǎn)附近,潮流較弱,且漲落潮流向相反,漲落潮時(shí)段赤潮的遷移距離相減使得在每個(gè)漲落潮周期內(nèi)赤潮的凈遷移距離較小.而風(fēng)對(duì)赤潮的影響反映在風(fēng)對(duì)流的影響上,風(fēng)作用于海面而產(chǎn)生風(fēng)生流來間接影響赤潮遷移.由于渤海夏季盛行偏南風(fēng),在風(fēng)的作用下秦皇島海域易產(chǎn)生風(fēng)生流,風(fēng)生流運(yùn)動(dòng)方向主要為東北方向,故秦皇島海域夏季赤潮主要向東北方向運(yùn)移.

        3.4 Hurst指數(shù)敏感性分析

        為研究不同模擬方法對(duì)赤潮粒子云擴(kuò)散范圍的影響,以實(shí)時(shí)風(fēng)況為例,分別計(jì)算拉格朗日法(=0)、常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法(=0.5)與FBM粒子追蹤法(=0.8)三種情況下粒子的遷移擴(kuò)散過程,取同一時(shí)間步上的粒子云分布情況進(jìn)行比較,如圖14所示.三種方法中粒子云的運(yùn)移軌跡大致相同,且均與實(shí)際情況相符,即不同的模擬方法對(duì)粒子云的遷移影響較小.但不同的模擬方法其擴(kuò)散范圍存在很大差別(表1).拉格朗日法由于不存在隨機(jī)項(xiàng),在粒子云運(yùn)動(dòng)過程中赤潮粒子始終呈較為規(guī)則的排列狀態(tài).常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法模擬的結(jié)果中粒子云呈隨機(jī)排列狀態(tài),但粒子云的分布形態(tài)與拉格朗日法幾乎相同,這是由于隨機(jī)項(xiàng)很小而未能起到使粒子云充分?jǐn)U散的作用,且常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法下粒子運(yùn)動(dòng)軌跡是間斷性連續(xù)的,只能產(chǎn)生Fickian擴(kuò)散,這使粒子云團(tuán)的方差隨著時(shí)間線性增加.而在FBM粒子追蹤法中,由于其隨機(jī)項(xiàng)的計(jì)算具有連續(xù)性記憶,使粒子運(yùn)動(dòng)具有自相似性和非平穩(wěn)性兩個(gè)重要性質(zhì),因此在該方法下粒子云得到充分?jǐn)U散且粒子云分布范圍與實(shí)際情況最為接近.

        在實(shí)時(shí)風(fēng)況下,研究不同Hurst指數(shù)對(duì)粒子云擴(kuò)散范圍的影響,分別計(jì)算=0.75、0.77、0.83、0.85四種情況下粒子的遷移擴(kuò)散過程,取同一時(shí)間步上的粒子云分布情況進(jìn)行比較,如圖15所示.可以看出,Hurst指數(shù)的大小直接控制著粒子云的擴(kuò)散程度,Hurst指數(shù)越大,擴(kuò)散程度越大.不同Hurst指數(shù)下5月17日的模擬結(jié)果較為接近,這是因?yàn)榫嚯x初始釋放時(shí)間較近,粒子云均未得到充分?jǐn)U散的緣故.5月21日的模擬結(jié)果則存在較明顯的差異:=0.75時(shí)粒子云較為扁平,金山嘴與新開河河口附近海域分布粒子較少,擴(kuò)散范圍與實(shí)際情況相比略微偏小;=0.85時(shí)粒子云分布比較稀疏,往南和往東擴(kuò)散的粒子較多,粒子云擴(kuò)散范圍與實(shí)際情況相比略微偏大;=0.77、0.83時(shí),粒子云擴(kuò)散范圍較為適中,與實(shí)際情況偏差較小且在可接受范圍內(nèi).根據(jù)表1,赤潮模擬面積隨著Hurst指數(shù)的增大而增大,當(dāng)=0.8時(shí)赤潮模擬面積與觀測(cè)值較為接近,誤差較小.

        表1 赤潮觀測(cè)面積與不同Hurst指數(shù)下的赤潮計(jì)算面積 Table 1 The red tide area obtained from observations and numerical models in different Hurst

        根據(jù)以上研究,應(yīng)用FBM粒子追蹤法對(duì)赤潮進(jìn)行模擬時(shí),Hurst指數(shù)應(yīng)取在0.80±0.03的范圍內(nèi).因赤潮遷移擴(kuò)散的影響因素較為復(fù)雜,其擴(kuò)散速度與赤潮種類、赤潮濃度以及當(dāng)?shù)丨h(huán)境條件等相關(guān),不同條件下的赤潮其擴(kuò)散特性并不完全相同.在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)當(dāng)在適宜范圍內(nèi)控制Hurst指數(shù)的大小,以調(diào)整粒子云的擴(kuò)散程度,擬合赤潮擴(kuò)散范圍,更好地表現(xiàn)不同赤潮種類在不同情況下的區(qū)域污染程度.

        4 結(jié)論

        4.1 秦皇島近岸海域的赤潮主要隨潮流的漲落而往復(fù)移動(dòng).漲潮期間,赤潮隨漲潮流往西南方向沿岸移動(dòng);落潮期間,赤潮隨落潮流往東北方向沿岸移動(dòng).由于漲、落潮流流向相反,一個(gè)漲落潮周期內(nèi)赤潮的凈遷移距離較小.

        4.2 風(fēng)對(duì)赤潮遷移具有一定的影響,風(fēng)作用于海面產(chǎn)生的風(fēng)生流間接影響赤潮遷移.秦皇島海域夏季風(fēng)多為南風(fēng)和偏南風(fēng),易產(chǎn)生流速較大的沿東北方向的風(fēng)生流,受風(fēng)生流的影響赤潮更易往東北方向遷移.

        4.3 Hurst指數(shù)能夠較明顯地影響粒子云的擴(kuò)散范圍,Hurst指數(shù)取0.80±0.03能比較真實(shí)地模擬秦皇島海域赤潮的遷移擴(kuò)散.

        4.4 FBM粒子追蹤法可模擬赤潮的non- Fickian 擴(kuò)散現(xiàn)象,使其模擬的粒子云擴(kuò)散范圍和分布形狀明顯優(yōu)于拉格朗日法和常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)法,更接近于實(shí)際情況.

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        致謝:本研究相關(guān)監(jiān)測(cè)資料由河北省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心提供,赤潮范圍根據(jù)國家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心提供的衛(wèi)星圖片提取,在此表示衷心感謝!

        * 責(zé)任作者, 教授, jgu@shou.edu.cn

        Tracking migration and diffusion of red tides in Qinhuangdao coastal water based on FBM method

        KUANG Cui-ping1, XIE Hua-lang1, SU Ping2, GU Jie3*, MAO Xiao-dan1

        (1.College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, 200092, China;2.Guangxi Communications Planning Surveying and Designing Institute, Nanning, 530029, China;3.College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China). China Environmental Science, 2016,36(8):2505~2515

        Based on the hydrodynamic simulation by Delft3D-FLOW, the model of migration and diffusion of red tides, based on the FBM (Fractional Brownian Motion) particle tracking method, was established and validated. The flow and wind-driven current in Qinhuangdao coastal water were simulated, and the effects of wind-driven current in migration and diffusion of red tides were presented. The characteristics of the FBM method, Lagrange method and the conventional Brown method in simulating migration and diffusion of red tides were compared. The sensitivity of Hurst index in the model was analysed, and its reasonable range in simulation of migration and diffusion of red tides was obtained in Qinhuangdao coastal water. Main conclusions were: 1) red tides migrated in Qinhuangdao coastal water with reciprocating tidal currents, resulting in a small net migration distance of red tides during an entire flood and ebb period; 2) the tidal current in Qinhuangdao coastal water was weak in the summer, but the wind-driven current in the northeast direction resulted in the red tide being transported northeastwardly; 3) Hurst index could significantly affect the diffusion range of particle cloud, Hurst index in the range of 0.80±0.03could more accurately simulate migration and diffusion of red tides in Qinhuangdao coastal water; 4) FBM method could simulate the non-Fickian diffusion phenomenon of red tides, which made the diffusion range and shape of the particle clouds closer to the actual situation than those using the Lagrange method and the conventional Brown method.

        Qinhuangdao coastal water;FBM;red tides;migration and diffusion;particle tracking

        X55,P76

        A

        1000-6923(2016)08-2505-11

        匡翠萍(1966-),女,江蘇揚(yáng)州人,教授,博士,主要從事河口海岸工程和水環(huán)境研究.發(fā)表論文170余篇.

        2016-01-22

        國家海洋公益項(xiàng)目(201305003)

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