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0 导言

地球外表大部分被海洋所掩盖,少部分为陆地,而海洋与陆地之间的分界线即为海岸线。海岸线两边环境特征会一起遭到海洋、陆地的影响,加之受潮汐影响,海平面出现周期性的涨落,这也使得海岸线的方位处于不断的改动中,因而海岸线两边实践构成一个海洋与陆地之间的过渡带,即为海岸带。河口是海岸带的重要组成部分,是河流向海洋进行物质输运的必经通道,因而对河口海岸区域的研讨就显得尤为重要。伴跟着传统研讨办法的局限性以及定量化研讨开展的趋势,数值模仿已称为研讨河口海岸区域的重要办法,其对知道海洋与陆地之间的相互效果具有重要的理论和实践含义。

1 研讨办法

数值模仿研讨办法和作业流程,首先是概念化模型、数学模型、数值模型的树立,然后对数值模仿进行动态模仿,终究显现、剖析和解说模仿效果。树立模型包含课反映海洋水文首要进程几许形状的概念化模型,描绘海洋水文学进程的数学模型,适用于核算机求解的离散化的数学模型——数值模仿模型。经过核算机求解进行动态模仿,核算机成图的方式来形象表达。数值模仿效果与观察到的水温现象进行比照,可证明海洋水文问题概念化模型。敏感性剖析经过对数值模仿的一个或多个系统参数进行微调并比照模仿效果,有助于判别模型中的首要操控要素。

2研讨现状与作业效果

2.1 潮流场模仿

潮流场模仿是水动力数值模仿中的根底作业,潮流场模仿效果能够供应特定区域的潮汐与潮流运动状况,其也能够与泥沙模仿、波涛模仿、水质模仿、地势模仿等其他模仿进程进行耦合,为其他模型供应动力支撑。因而正确模仿出潮汐潮流在海洋中的改动是适当重要的。

为了进步模仿的准确程度,zhongpeng[1]等人运用CMap最新的水深数据,一起考虑风场、盐场以及温度改动对潮流场的影响,在笔直方向大将模型分为12个层面,对阿拉伯海湾进行了全面的3D模仿。经过8个验潮站对模仿数据进行验证,终究模仿与实测效果具有很好的拟合性,然后证明了该模型的准确性。

在潮流场与其他模型进行耦合的研讨中,有的学者在成功模仿潮流场的根底上,将泥沙动力改动归入模仿系统,从而研讨泥沙动力系统的改动。Feranda Achete[2]等人研讨了气候以及水动力状况对旧金山湾泥沙运送动力的影响,该研讨依据最新的灵敏网格,将人类活动、气候改动以及突发的气候灾祸归入模仿系统,发现堤堰、海平面上升、气候变暖等对悬沙的对动力堆积具有很大的影响,该研讨也对旧金山湾湿地等生态系统的维护也具有十分重要的学习含义。

2.2 波涛模仿

波涛是指具有自在外表的液体部分质点遭到扰动后,脱离本来的平衡方位而作周期性崎岖运动,并向四周传达的现象。当波涛涌上岸边时,因为海水深度愈来愈浅,基层水的上下运动遭到了阻止,受物体惯性的效果,海水的波涛一浪叠一浪,越涌越多,一浪高过一浪。与此一起,跟着水深的变浅,基层水的运动,所受阻力越来越大,以至于到终究,它的运动速度慢于上层的运动速度,因为惯性,波涛最高处向前倾倒,摔到海滩上,成为飞溅的浪花。

波涛构成后,能够看到液体外表此伏彼起的动摇,研讨波涛运动规则对研讨海洋水文规则,以及对航运、港口、海洋等工程具有重要的理论含义和运用价值。M Amrutha等人[3]对印度文古尔拉区域的近岸水域进行了在海陆风影响下的波涛模仿,依据模仿效果发现,在海风影响下该区域波涛高度最高会到达15m。Luis A.Bastidas等人[4]对风波以及波涛模型的参数敏感性与不确定性进行了研讨,该研讨选取美国西部大西洋滨海区域作为研讨区域,经过对该区域的波涛场模仿发现波涛模型对风阻、水深、底部粗糙率等十一个参数具有敏感性,而对阈限深度、涡粘性等参数的设置敏感性影响很小。不同的参数设置对模仿效果的准确性具有重要影响,本文的研讨对波涛模仿参数的设置供应了重要参阅。

2.3 水质模仿

水质模型(water quality model)是依据物质守恒原理用数学的语言和办法描绘参与水循环的水体中水质组分所发作的物理、化学、生物化学和生态学诸方面的改动、内涵规则和相互关系的数学模型。水质模型可按其空间维数、时刻相关性、数学方程的特征以及所描绘的目标、现象进行分类和命名。

研讨水质模型的意图首要是为了描绘环境污染物在水中的运动和搬迁转化规则,为水资源维护服务。它可用于完结水质模仿和点评,进行水质预告和猜测,制定污染物排放规范和水质规划以及进行水域的水质办理等,是完结水污染操控的有力东西。

水质模型至今已有70多年的前史,最早的水质模型是于1925年在美国俄亥俄河上开发的斯特里特-菲尔普斯模型,它是一个DO-BOD模型,之后经许多学者改善,逐步完善。1977年美国环境维护局宣布的QUALll型,是这类模型的代表,它的最新版别 QUAL2E(1982)能模仿恣意组合的15种水质参数。80年代之后,跟着水质研讨的深化,另一类描绘水中有毒物的模型应运而生。因为考虑了泥沙的效果,使这类模型变成了一个描绘水流、泥沙和其他水质组分相互效果的气、液、固三相共存的杂乱系统。它的代表作是美国环境维护局推出的WASP5模型(1994)。它能模仿有毒物质在水中发作的酸碱平衡、蒸发、堆积、溶解、水解、生物降解、吸附和解析、氧化复原、生物集合、光解等进程以及大气的干、湿沉降物。与此一起,以食物链和能量传递为主线的生态学模型也有了长足的开展。

Mary Akurut等人[5]乌干达的内默奇森湾的水质改动进行了模仿,企图阐释内默奇森湾长期以来的水质改动状况,并为其供应一个可信的水质模型。该模型是将水动力模型耦合水质模型来进行的,依据模仿效果内默奇森湾的水质在2001~2014年因为许多污染物的排放其水质敏捷恶化,。

2.4 泥沙运动模仿

在河口海岸区域,悬浮泥沙依据粒径巨细能够分为颗粒较小的粘性泥沙和颗粒较大的非粘性泥沙,现在国外对泥沙的分类状况见表1。因而在对海岸泥沙进行考虑是需将泥沙分为粘性与非粘性泥沙别离考虑,其间黏性泥沙包含细黏粒、黏粒和部分细粘性沙,而非粘性泥沙是指其颗粒在堆积时一般不考虑与其他泥沙颗粒之间的效果力,在堆积时相比照较独立。

表一 泥沙分类表

细黏粒

黏粒

粘性粉砂

细砂

中砂

粗砂

砾石

栗石

飘石

<0.001

0.001~0.005

0.005~0.075

0.075~0.425

0425~2

2~4.75

4.75~75

75~300

>300

刘润琦[6]等人对珠江河口区域最大污浊带的构成以及时节改动进行了研讨,发现珠江河口最大污浊带的空间散布方式随盐度和悬沙浓度的改动而改动:旱季,最大污浊带随悬沙浓度的增大而增大,而在世纪,最大污浊带的中心则沿着河流向上游移动。VuDuy Vinh等人[7]对湄公河三角洲区域在季风影响下的悬沙动力进行了研讨,经过对湄公河河口区域在不同波涛条件下近50种不同情形的河流流量值,从而量化研讨湄公河河口和滨海的河流堆积物分散方式。发现泥沙堆积物首要堆积在河口区域,在水流平稳状况下接近河口段,高浓度的悬沙堆积物跟着波涛进一步向近海传达。V.Sanil Kumar[8]等人依据四种沿岸泥沙运送公式对印度中西部海岸的泥沙运送进行了核算,与传统研讨办法不同的是,该研讨首要核算的是波涛对与泥沙运送的影响,依据研讨效果,印度中西部的波涛在一年中有90%以上的时刻是多来自于北部的沿岸洋流,在夏季风期间,波涛传达视点的细微改动能够明显改动沿岸泥沙运送的方向和趋势。

许多的泥沙运移会改动地势地貌,因而也有学者对依据泥沙运动而发作的地貌改动进行了模仿。Mick van der Wegen等人[9]对美国旧金山南岸的泥滩地貌改动进行了模仿,该模型在稳定的潮汐和波涛效果影响下研讨海平面上升以及堆积物供应削减对旧金山湾泥滩地貌的影响,该研讨标明,海平面上升对许多河口潮间带泥滩、盐沼及其相关生态价值的存在构成严重威胁。Brendan T,Yuill等人[10]对密西西比河河道在采砂活动下地貌的演化进行了研讨,运用地貌形状动力模型

来模仿密西西比河内的水流与泥沙的运动,研讨效果标明,填充率首要与河流堆积物运移和采砂后构成的坑有关。

3 数值模仿研讨开展方向

跟着核算机技术和数值核算办法的敏捷开展,数值模仿已经成为研讨水利、水运、海洋、环境等工程的重要办法之一。因为自然环境的杂乱性,因而在对自然界进行数值模仿时需要对多种模仿进程进行耦合,比方潮流场与泥沙运动的模仿,波涛与潮流场的模仿,潮流场与水质模仿等等。多种模仿进程的耦合不只能够进步模仿的精度使模仿效果愈加迫临实在的自然界,还能够发现以往不曾注意到的细节问题等等。

因为网格在数值模仿中具有十分重要的根底效果,因而也有学者从网格下手,对数值模仿进行立异。数值模仿所用网格有结构网格与非结构网格之分,结构网格多为矩形,在核算时模型比较稳定,所需时刻较短;非结构网格多位三角形,其对陆地鸿沟有杰出的拟合性,合适各种形状的地势。两种网格类型各有长处缺陷,因而有学者测验将两种网格一起运用与模型核算中,部分区域为结构网格、部分为非结构网格。也有的学者经过网格嵌套的方式来补偿网格缺陷,即经过大网格与小网格的嵌套核算来对自然界进行模仿,也取得了不错的效果。

现在已经有许多数值模仿软件,常见的有丹麦水利研讨所(DHI)的MIKE系列软件、荷兰三角洲研讨院(deltares)的Delft3D、英国的HR Wallingford、美国地质调查局(USGS)的MODFLOW、美国环境维护署(EPA)的SWMM、美国陆军工程师兵团水利工程中心的(HEC-RAS)等。以上软件各有好坏,比方SWMM、HEC-RAS和Delft3D因为是开源软件,在世界范围内运用者很多,而像MIKE这样的商业软件,因为集成度十分高,因而能够完结杂乱的归纳水资源办理。

跟着电子核算机技术的敏捷开展,为适用水利、水运、环保等工程需要和全面反映运动-地貌演化进程的水动力数值模仿也将取得与日俱进的开展,这种水动力数值模仿不只具有高、新、精、细的质量,能主动模仿水沙、床面改动,还有剖析推理、实时操控能力,有友善的人机交互界面,有生动传神的仿真界面,必将称为海岸、河口研讨中重要模仿东西。

参阅文献:

[1] Peng Z, Bradon J. 3-D Comprehensive Hydrodynamic Modelling in the Arabian Gulf[J]. Journal of Coastal Research, 2016(SI (75)):547-551.

[2] Achete F, Wegen M V D, Roelvink J A, et al. How can climate change and engineered water conveyance affect sediment dynamics in the San Francisco Bay-Delta system?[J]. Climatic Change, 2017, 142(3-4):375-389.

[3] Amrutha M M, Sanil Kumar V, Singh J. Changes in nearshore waves during the active sea/land breeze period off Vengurla, central west coast of India[J]. Annales Geophysicae, 2016, 34(2):215-226.

[4] Bastidas L A, Knighton J, Kline S W. Parameter sensitivity and uncertainty analysis for a storm surge and wave model[J]. Natural Hazards & Earth System Sciences Discussions, 2015, 3(10):6491-6534.

[5] Akurut M, Niwagaba C B, Willems P. Long-term variations of water quality in the Inner Murchison Bay, Lake Victoria[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2017, 189(1):22.

[6] Liu R, Wang Y, Gao J, et al. Turbidity maximum formation and its seasonal variations in the Zhujiang(Pearl River) Estuary,southern China[J]. 海洋学报(英文版), 2016, 35(8):22-31.

[7] Vinh V D, Ouillon S, Thao N V, et al. Numerical Simulations of Suspended Sediment Dynamics Due to Seasonal Forcing in the Mekong Coastal Area[J]. Water, 2016, 8(6):255.

[8] Kumar V S, Shanas P R, Dora G U, et al. Longshore sediment transport in the surf zone based on different formulae: a case study along the central west coast of India[J]. Journal of Coastal Conservation, 2017, 21(1):1-13.

[9] Wegen M V D, Jaffe B, Foxgrover A, et al. Mudflat Morphodynamics and the Impact of Sea Level Rise in South San Francisco Bay[J]. Estuaries & Coasts, 2017, 40(1):37-49.

[10] Yuill B T, Gaweesh A, Allison M A, et al. Morphodynamic evolution of a lower Mississippi River channel bar after sand mining[J]. Earth Surface Processes & Landforms, 2016, 41(4):526-542.