海南南渡江下游二維水動力及水生態(tài)數(shù)值模擬

許 棟， 王 迪， 及春寧， 聶紅濤， 符傳君， 李龍兵

1.天津大學(xué)， 水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 天津 300072 2.天津大學(xué)海洋學(xué)院， 天津 300072 3.海南省水文水資源勘測局， 海南 ?？?570203

海南南渡江下游二維水動力及水生態(tài)數(shù)值模擬

許 棟1， 王 迪1， 及春寧1， 聶紅濤2*， 符傳君3， 李龍兵3

1.天津大學(xué)， 水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 天津 300072 2.天津大學(xué)海洋學(xué)院， 天津 300072 3.海南省水文水資源勘測局， 海南 ?？?570203

為了模擬河流水生態(tài)系統(tǒng)演變，探討熱帶河流浮游植物和浮游動物生物量在流量影響下的沿程變化規(guī)律，在求解河流二維淺水方程的基礎(chǔ)上，考慮浮游動物、浮游植物、懸浮碎屑、無機(jī)氮、無機(jī)磷等輸運(yùn)和演變子模型以及各子模型間的耦合作用機(jī)制，構(gòu)建水生態(tài)動力數(shù)學(xué)模型，并將該模型應(yīng)用于我國熱帶河流——海南南渡江下游龍?zhí)翂沃寥牒？诙?長約28 km).數(shù)學(xué)模型采用ADI-QUICK格式差分方法對水動力學(xué)方程和對流擴(kuò)散方程進(jìn)行離散求解，進(jìn)而驅(qū)動各類生物變量輸運(yùn)和演化.通過對河流水面線高程、營養(yǎng)鹽含量、浮游生物生物量模擬值與實(shí)測值加以對比進(jìn)行驗(yàn)證.實(shí)證結(jié)果表明，在生態(tài)參數(shù)合理率定前提下，忽略河流流量的時間變化，采用豐水期、平水期和枯水期工況下的代表流量加以概化，數(shù)值模擬仍能獲得局部河段浮游生物生物量模擬值與實(shí)測值整體相符合的結(jié)果.浮游植物和浮游動物生物量均沿水流方向逐漸降低，但隨流量的增大整體上呈降低趨勢，豐水期上游浮游生物生物量為下游的1.6倍，枯水期達(dá)到9.3倍.受海水入侵、沿程污染排放等因素的影響，枯水期浮游生物生物量模擬值與實(shí)測值的偏差遠(yuǎn)大于豐水期.枯水期河道浮游植物和浮游動物生物量模擬值的最大值分別為77.71和38.56 mmolm3(均以C計(jì))，約為豐水期的3.8倍，說明枯水期水質(zhì)富營養(yǎng)化風(fēng)險遠(yuǎn)高于豐水期.

水動力; 水生態(tài)模擬; 浮游植物; 浮游動物; 南渡江下游

河流湖泊水生態(tài)系統(tǒng)是一個開放的復(fù)雜系統(tǒng)，既包括浮游植物、浮游動物、底棲動物等生物群落系統(tǒng)，也包括水流流量、污染物、營養(yǎng)物質(zhì)、光照等物質(zhì)和能量的輸入與輸出.健康的水生態(tài)系統(tǒng)是河流健康的重要內(nèi)涵，過量的污染物排放和弱化的水體交換可能導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化[1- 2].鑒于這些問題的復(fù)雜性，目前對河流湖泊水生態(tài)系統(tǒng)狀況的研究仍然以野外觀測為主要手段[3];然而，在預(yù)測環(huán)境變化條件(如氣候變化、污染排放增加等)下水生態(tài)系統(tǒng)的演變趨勢時，則往往需要借助水生態(tài)動力數(shù)學(xué)模型.目前，針對河流湖泊水生態(tài)系統(tǒng)的研究報道多集中在水質(zhì)演變[4]、浮游植物群落[5- 6]或水質(zhì)富營養(yǎng)化[7- 8]等方面，而針對實(shí)際河流開展的較為完整的水生態(tài)模擬的研究報道系統(tǒng)涉及較少.另一方面，考慮到季節(jié)性河流流量變化周期一般較長(長達(dá)數(shù)月)，而水生態(tài)系統(tǒng)尤其是局部河道浮游生物群落的響應(yīng)周期較短(數(shù)周以內(nèi))[9]，能否利用恒定流量模擬水生態(tài)系統(tǒng)的準(zhǔn)平衡狀態(tài)，目前仍然缺少相關(guān)論證.

水生態(tài)系統(tǒng)演化的定量模擬發(fā)展至今，已有大量成功應(yīng)用.從應(yīng)用環(huán)境來看，存在針對河流[6，10]、湖泊[7- 8]、河口海岸[11]等不同區(qū)域的應(yīng)用.我國學(xué)者針對生態(tài)問題突出的湖泊水域(如太湖)開展了大量數(shù)值模擬研究[12- 16]，為太湖水域藻華預(yù)測、生態(tài)修復(fù)提供了重要科學(xué)依據(jù).河流生態(tài)系統(tǒng)得益于較強(qiáng)的水動力條件，發(fā)生富營養(yǎng)化的機(jī)率相對較低，但沿程水質(zhì)變化會帶來入庫營養(yǎng)鹽的變化[17]，其生態(tài)系統(tǒng)同樣廣受關(guān)注.從模擬方法來看，目前應(yīng)用較廣的為基于生態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)的數(shù)學(xué)模型，如CE-QUAL-ICM、WASP、AQUATOX、PAMOLARE、CAEDYM等[18]，此外，還有生態(tài)通道模型(如Ecopath)[19]、Monte Carlo模擬模型[20]等.水生態(tài)數(shù)學(xué)模型往往包括水動力、水質(zhì)、水生物等多個子模型，各子模型間相互作用形成復(fù)雜系統(tǒng)[21]，并且對外部環(huán)境輸入和多種內(nèi)部生物變量的隨機(jī)擾動較為敏感，造成模型的普適性存在較大挑戰(zhàn)，不同地區(qū)、不同河流甚至不同河段，模型的主導(dǎo)因素、率定參數(shù)等差異很大[22- 23].HUANG等[24]利用Markov過程從隨機(jī)過程理論對生態(tài)系統(tǒng)演變進(jìn)行預(yù)測，避開了復(fù)雜的動力方程，但隨機(jī)過程的應(yīng)用需要依賴較多的歷史數(shù)據(jù)支持.一些學(xué)者[25- 26]不斷開展相關(guān)實(shí)際應(yīng)用研究，并豐富模型模擬結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)的對比分析，有力地推動了水生態(tài)數(shù)學(xué)模型的發(fā)展.值得注意的是，河流水生態(tài)系統(tǒng)特性與當(dāng)?shù)貧夂驐l件(如光照、流量過程、氣溫等)密切相關(guān)，我國目前已開展的水生態(tài)數(shù)學(xué)模型研究工作多針對溫帶和亞熱帶河流，但鮮見針對大型熱帶河流的水生態(tài)研究工作.

海南省南渡江是我國唯一一條大型熱帶河流，其光照、水文等自然條件與我國其他大型河流存在較大差異.該研究對南渡江下游龍?zhí)翂我韵潞佣芜M(jìn)行水動力和水生態(tài)數(shù)值模擬，考慮到該河段長度較短，并且受上、下游邊界控制，其生態(tài)系統(tǒng)相對獨(dú)立，故根據(jù)不同流量級別下的恒定流工況進(jìn)行模擬，并與代表采樣點(diǎn)的實(shí)際監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行比較，探討浮游植物、浮游動物等生物量信息隨空間和流量的變化趨勢，以期為我國熱帶河流的水環(huán)境演變分析和水體水質(zhì)管理提供參考.

1 研究方法

通過構(gòu)建水生態(tài)數(shù)學(xué)模型，模擬分析河流水文、水質(zhì)變化對生態(tài)系統(tǒng)的影響是河流生態(tài)分析的重要方法之一.該研究中，由淺水方程計(jì)算流速、水位等環(huán)境動力場，在該動力環(huán)境下，由對流擴(kuò)散方程來描述營養(yǎng)鹽和浮游動植物的對流擴(kuò)散輸運(yùn)過程；而將生態(tài)動力學(xué)方程用于描述輸運(yùn)過程中營養(yǎng)鹽和浮游動植物之間的生物化學(xué)作用，主要包括浮游植物的生長受到氮磷營養(yǎng)鹽、光和溫度的限制，浮游動物通過攝食浮游植物來限制浮游植物的增長；死亡的浮游植物、浮游動物以及在攝食過程中沒有被有效利用的部分浮游植物轉(zhuǎn)化為碎屑，沉降、懸浮或再生為營養(yǎng)鹽等過程.

1.1 河道水流運(yùn)動的二維淺水方程

采用二維淺水方程求解河流水流流場，其中，連續(xù)性方程為

(1)

動量方程為

(2)

(3)

式中：x、y為空間坐標(biāo)，m；t為時間，s；Z為水位，m；U、V為流速在x、y方向上的分量，ms；h為水深，m；f為柯氏力，s-1；g為重力加速度，取9.81ms2；CS為謝才系數(shù)，取CS=hn-1，其中n為糙率系數(shù).

1.2 生物變量輸運(yùn)的對流擴(kuò)散方程

生態(tài)模型是由一系列微分方程組成，這些方程的表達(dá)形式基本相同.狀態(tài)變量的變化是狀態(tài)變量之間相互作用、對流擴(kuò)散、顆粒沉降及源輸入共同作用的結(jié)果.該研究引入二維生態(tài)變量的積分方程：

(4)

式中：Cn為水深積分的生物量，mmolm3；Qx和Qy分別為x、y方向上的單寬流量，m2s；Dx、Dy分別為x、y方向上的擴(kuò)散系數(shù)，m2s；Qc為狀態(tài)變量之間的生物地球化學(xué)作用項(xiàng)，mmol·sm3；Sc為源項(xiàng)，包括降雨量、河流輸入量等，mmol·sm3；sc為懸浮碎屑、浮游植物等的沉降速度，ms.式(4)左側(cè)為對流擴(kuò)散項(xiàng)，右側(cè)代表生態(tài)系統(tǒng)中生態(tài)變量的生物地球化學(xué)作用以及外源輸入和輸出.

1.3 南渡江生態(tài)動力學(xué)控制方程

根據(jù)南渡江所在熱帶地區(qū)的水文、光照及生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際情況，選擇對水生態(tài)演變動力過程具有較直接和間接影響的重要要素，構(gòu)建生態(tài)動力學(xué)控制方程，其中主要狀態(tài)變量包括浮游動物(ZPT)生物量、浮游植物(PPT)生物量、懸浮碎屑(D)含量、DIN(無機(jī)氮，包括NO3--N、NH4+-N)含量和DIP(無機(jī)磷)含量等.各變量之間的相互作用關(guān)系如圖1所示.

圖1 南渡江水生態(tài)動力學(xué)模型Fig.1 Schematic of aquatic ecology dynamics model for Nandujiang River

浮游植物的生物相互作用項(xiàng)包括浮游植物的增長、自然死亡和被攝食.其中，浮游植物的增長速率受到溫度、營養(yǎng)鹽、可利用光強(qiáng)等多因素作用的共同影響，浮游植物的損失主要包括自然死亡、胞外分泌和浮游動物攝食.根據(jù)Fransz等[27]構(gòu)建的模型，浮游植物的生物相互作用項(xiàng)可表示為

(5)

式中，IZ為透光層的平均光強(qiáng)，P為浮游植物密度.

生態(tài)系統(tǒng)中攝食速率一般隨被攝食者密度的增加而增加，達(dá)到一定水平后，攝食者停止攝食.該研究引入浮游植物被攝食項(xiàng)(Gp，mmold)：

(6)

式中，D為懸浮碎屑密度.其他各參數(shù)取值參照文獻(xiàn)[26- 28]，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行率定(見表1).

表1 南渡江水生態(tài)動力學(xué)模型參數(shù)取值

在浮游生態(tài)系統(tǒng)中，浮游動物存在同化和損失兩方面作用.其中，同化作用指在河流生態(tài)系統(tǒng)中，微型、微微型浮游動物通過攝食浮游植物、顆粒有機(jī)物、懸浮碎屑而增加自身的生物量，隨后被食物網(wǎng)的上一層浮游動物所攝食利用；浮游動物的損失項(xiàng)主要包括被其他動物攝食、攝食損失、死亡和排泄.采用Fasham等[28]構(gòu)建的模型，浮游動物的生物相互作用項(xiàng)最終表示為

(7)

式中各參數(shù)取值參照文獻(xiàn)[26- 28]，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行率定(見表1).

2 模型求解與驗(yàn)證

2.1 數(shù)學(xué)模型離散與求解

利用ADI-QUICK格式差分方法對水動力學(xué)方程和對流擴(kuò)散方程進(jìn)行離散求解，該方法將ADI法與一維非定常QUICK法相結(jié)合了起來，是在ADI法的每半個時間步長的差分方程中引進(jìn)一維QUICK格式加以修正.在前半個時間步長中，沿x方向取隱式、沿y方向取顯式；在后半個時間步長，沿x方向取顯式、沿y方向取隱式.該格式兼?zhèn)銩DI法和QUICK法的優(yōu)點(diǎn)，具有空間和時間二階精度，不呈現(xiàn)短波振蕩和明顯的人工數(shù)值耗散，而且運(yùn)算過程穩(wěn)定簡便，比傳統(tǒng)ADI法具有明顯的優(yōu)越性[29- 30].以對流擴(kuò)散方程為例，在nΔt→nΔt+1/2步長進(jìn)行差分：

(8)

式中：Δx、Δy分別為沿x、y方向網(wǎng)格長度；Δt為時間步長.

2.2 模型數(shù)值模擬結(jié)果驗(yàn)證

為驗(yàn)證水動力計(jì)算結(jié)果，根據(jù)海南省水文水資源勘測局編制的海南省重要河流2010年10月發(fā)生洪水的水位調(diào)查數(shù)據(jù)，進(jìn)行南渡江出海口段河道水流數(shù)值計(jì)算.計(jì)算過程中對糙率系數(shù)進(jìn)行分段控制和率定[31]，取值范圍為0.023～0.047.河道中心線水位模擬值和實(shí)測值驗(yàn)證情況如圖2所示.由圖2可見，洪水水位計(jì)算值與實(shí)測值符合較好，偏離誤差均在7%以內(nèi)，滿足計(jì)算要求.

注： 起點(diǎn)距為距上游邊界龍?zhí)翂蔚木嚯x.下同.圖2 河道中心線水位高程模擬值與實(shí)測值對比Fig.2 Verification of water surface elevation along the mid-line of the river

該研究所用生態(tài)模塊是在近海生態(tài)模型[32]基礎(chǔ)上發(fā)展而來，并已應(yīng)用于多個河口海灣區(qū)域，得到了充分驗(yàn)證[33- 34].該研究區(qū)域針對南渡江下游入?？诟浇佣?，水環(huán)境特征與河口類似.在研究過程中，基于已有的經(jīng)過多次檢驗(yàn)的近海生態(tài)模型框架，考慮到南渡江河流動力以單向流為主，與近海動力特征不同，故在邊界條件設(shè)置等方面也與以往應(yīng)用不同.

為驗(yàn)證該模型在南渡江下游的適用性，筆者采用2015年1月枯水期(控制水文斷面——龍?zhí)翂蔚牧髁考s為110m3s)海南省水文水資源勘測局對南渡江?？诙螌?shí)施水環(huán)境監(jiān)測的相應(yīng)實(shí)測數(shù)據(jù)，對以DIN和DIP為代表的營養(yǎng)鹽含量進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果(見圖3)顯示，模擬值與實(shí)測值基本符合，c(DIN)為1.5～4.2 mmolm3，c(DIP)為0.18～2.3 mmolm3，模擬值與實(shí)測值基本符合.值得注意的是，實(shí)測值變化范圍及不均勻性均大于模擬值，尤其是c(DIN)峰值偏差較大，這可能與采樣點(diǎn)位置選取、測量誤差及沿程不規(guī)則分布的小型排污口有關(guān).另外，在模型參數(shù)選取方面，由于實(shí)測資料有限，未能針對各參數(shù)取值的適用性逐一展開論證.該驗(yàn)證結(jié)果僅說明所選用參數(shù)組合能夠使?fàn)I養(yǎng)鹽含量的模擬結(jié)果在數(shù)值范圍和數(shù)量級上與實(shí)際相符，并為進(jìn)一步開展流量變化研究提供依據(jù).

圖3 河道中心線營養(yǎng)鹽含量模擬值與實(shí)測值對比Fig.3 Verification of distribution nutrient concentration along the mid-line of the river

該研究的重點(diǎn)是分析不同水文工況下南渡江下游的生態(tài)環(huán)境變化，因而為分析不同生態(tài)過程對所模擬生態(tài)系統(tǒng)的重要性和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅?，對生態(tài)模塊參數(shù)進(jìn)行敏感性分析.分別考慮主要參數(shù)取值增大和減小10%情況下結(jié)果變化情況，其中浮游植物變化情況如圖4所示.由圖4可見，浮游植物生物量變化與損失過程相關(guān)性最強(qiáng)，最敏感變量為浮游動物消化吸收效率(β)、浮游動物最大攝食率(ζ)、浮游動物最大損失率(mZ)等，而這些過程主要控制了浮游植物

生物量在較長時間尺度上的振幅和相位，表明生態(tài)模塊較好地體現(xiàn)了下行效應(yīng)的控制作用.同時，敏感性分析顯示，浮游植物生物量對于生長過程相關(guān)參數(shù)，如浮游植物在0 ℃的最大生長速率〔μp max(0)〕、浮游植物比增長速率的溫度影響系數(shù)(a1)見表1、光合作用最佳光強(qiáng)(Isat)等的變化也較敏感，這表明在盡量控制下行效應(yīng)過程不變的情況下，利用該模型進(jìn)行不同水文工況下營養(yǎng)鹽限制的研究是可行的.

圖4 生態(tài)模塊參數(shù)敏感性分析結(jié)果Fig.4 Results of sensitivity test of parameters of ecologic module

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 模型范圍及設(shè)置

將所構(gòu)建的水生態(tài)數(shù)學(xué)模型應(yīng)用于南渡江下游河段自龍?zhí)翂蜗蛳掠沃寥牒？?，全長約28km(見圖5).南渡江河口主要分兩汊入海，即北干流、橫溝河，其中主干為北干流和次干橫溝河，流量比約為1∶9.采用平面二維模擬，計(jì)算區(qū)域利用結(jié)構(gòu)化四邊形網(wǎng)格剖分，橫縱向網(wǎng)格長度參照文獻(xiàn)[35]均取為10m，共劃分計(jì)算網(wǎng)格218 524個.河岸邊界采用階梯(Staircase)近似處理，計(jì)算時間步長取10s.

圖5 海南省南渡江下游水生態(tài)數(shù)學(xué)模型模擬范圍Fig.5 Scope of simulation for aquatic ecology of the Lower Reach of Nandujiang River in Hainan Island

設(shè)龍?zhí)翂翁帪槿肓鬟吔?，根?jù)龍?zhí)琳舅馁Y料統(tǒng)計(jì)，實(shí)測最大年均流量296m3s，徑流量93.3×108m3(1973年)；實(shí)測最小年均流量78.6m3s，徑流量24.8×108m3(1977年)；實(shí)測多年平均流量181m3s，

徑流量57.2×108m3(1959—1997年)；入流物質(zhì)濃度取龍?zhí)琳疚槐O(jiān)測值，出流物質(zhì)濃度設(shè)為流水坡站位監(jiān)測值.出流邊界設(shè)為自由出流，忽略河口處潮位變化引起的海水入侵現(xiàn)象.該研究只考慮入流營養(yǎng)鹽輸入的情況，忽略沿江非點(diǎn)源輸入和其他排放源影響.

采用冷啟動，初值均設(shè)為0；模型運(yùn)行3個月達(dá)到穩(wěn)定，取第3個月末結(jié)果進(jìn)行分析.由于缺乏營養(yǎng)物質(zhì)輸入通量和沿江流入通量季節(jié)變化數(shù)據(jù)，故而模擬方案設(shè)定條件為準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)狀況，用于分析特定條件下南渡江下游河道生態(tài)環(huán)境變化規(guī)律.為反映徑流流量的影響，共劃分為3個模擬工況：豐水期，流量為296m3s；平水期，流量為181m3s；枯水期，流量為78.6m3s.

3.2 數(shù)值模擬結(jié)果及分析

通過所構(gòu)建的南渡江下游水生態(tài)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，獲得了大量生態(tài)系統(tǒng)特征變量的空間分布信息，包括c(DIN)、c(DIP)、浮游植物生物量和浮游動物生物量以及有機(jī)碳含量等.以平水期為例，南渡江下游河道中代表性生態(tài)變量的空間分布結(jié)果(見圖6)顯示，在給定工況模擬條件下，從龍?zhí)琳镜饺牒？谔帬I養(yǎng)鹽含量呈逐漸降低趨勢，表明營養(yǎng)鹽主要受上游來流輸入的影響；而受此影響，在營養(yǎng)鹽豐富的地方，浮游植物繁殖較快，生物量較多，并為浮游動物的生長提供了必要的食物來源.從營養(yǎng)鹽的沿程分布來看，南渡江大橋以上河段出現(xiàn)一定程度富營養(yǎng)化趨勢，而南渡江大橋以下河段到入?？谔幱捎诤拥勒箤挘诠庹盏韧庖蛴绊懴?，營養(yǎng)鹽稀釋擴(kuò)散和生化降解，含量逐漸降低，浮游植物和浮游動物生物量下降，富營養(yǎng)化趨勢得到緩解.

注： 數(shù)據(jù)為平水期的模擬結(jié)果.圖6 南渡江下游河道中生態(tài)系統(tǒng)特征變量的數(shù)值模擬結(jié)果Fig.6 Simulation results of characteristic values of ecology system along the Lower Reach of Nandujiang River

為進(jìn)一步比較各工況下南渡江下游沿河道水流方向浮游植物和浮游動物生物量的沿程分布，并與實(shí)測值進(jìn)行比較，沿程在河道中線處設(shè)置10個采樣點(diǎn)〔見圖6(c)(d)〕，提取各工況下各采樣點(diǎn)處的生物量數(shù)據(jù).結(jié)果(見圖7)顯示，浮游植物和浮游動物生物量均表現(xiàn)出沿水流方向下降的趨勢，表明浮游生物的生長和繁殖主要受來流方向營養(yǎng)鹽輸入的影響，豐水期上游浮游生物的生物量為下游的1.6倍，枯水期時達(dá)到9.3倍.在同樣營養(yǎng)鹽通量輸入條件下，南渡江流量的大小將改變營養(yǎng)鹽濃度的分布，從而導(dǎo)致不同生物量浮游生物的生長.豐水期由于水量相對比較充沛，對營養(yǎng)鹽輸送和稀釋較快，這與聶紅濤等[36]的理論研究結(jié)論相一致，而與此相應(yīng)的浮游植物生物量相對較低，依賴浮游植物生存的浮游動物生物量也較低；而枯水期由于水量相對缺乏，水流遲緩會導(dǎo)致營養(yǎng)鹽不斷蓄積，從而引起浮游植物大量繁殖，容易導(dǎo)致藻華發(fā)生[37- 40].因而在南渡江下游龍?zhí)翂嗡{(diào)度時，需要注意沿河的基本生態(tài)需水量需求[41- 42]，同時要考慮水質(zhì)調(diào)控要求，盡量減少因小水量導(dǎo)致的營養(yǎng)鹽大量蓄積.

圖7 南渡江下游河道各模擬工況下浮游生物生物量的沿程變化Fig.7 Biomass along the Lower Reach of Nandujiang River under various conditions

為了對數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，分別于2015年枯水期和豐水期于南渡江下游海口市所在河段進(jìn)行典型斷面浮游生物采集(龍?zhí)翂蜗鄳?yīng)流量約為110和860 m3s)，驗(yàn)證結(jié)果如圖7所示.由圖7可見，在豐水期，盡管數(shù)值模擬采用流量與實(shí)際流量偏差較大，從而造成相應(yīng)浮游生物生物量數(shù)值存在較大偏差，然而浮游生物生物量沿程逐漸降低的趨勢基本吻合，表明該研究按照給定恒定流量獲得的局部河段生物量分布基本合理.盡管有研究者認(rèn)為，水生態(tài)系統(tǒng)與河流流量之間存在一定的時間遲滯現(xiàn)象[43]，但與徑流的季節(jié)性變化相比，這種遲滯時間相對較短，因此，從長期來看，很多大型河流或水庫仍表現(xiàn)出流量-水生態(tài)系統(tǒng)之間非常高的相關(guān)性[44- 47].在這種情況下，利用恒定流量計(jì)算水生態(tài)系統(tǒng)的準(zhǔn)平衡狀態(tài)能夠獲得較為可靠的結(jié)果.而在枯水期，浮游生物生物量的數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)測值之間不僅數(shù)值差別較大，二者整體變化趨勢也存在很大差異.究其原因：①可能與水生態(tài)數(shù)學(xué)模型的邊界條件設(shè)置有關(guān)，在模擬時下游出流邊界采用連續(xù)出流，而實(shí)際上由于南渡江下游為河口段，受潮位變化的影響，由此造成海水的周期性入侵.在豐水期，徑流作用較強(qiáng)導(dǎo)致海水入侵距離一般較??；而在枯水期，海水入侵距離長達(dá)數(shù)公里，并與徑流淡水共同顯著影響河道內(nèi)的水質(zhì)、營養(yǎng)鹽和生物生長[45，48]，故忽略此影響可能給數(shù)值模擬結(jié)果帶來較大偏差.②枯水期浮游植物和浮游動物生物量實(shí)測值的最大值均出現(xiàn)在起點(diǎn)距12.5 km處，但在數(shù)值模擬結(jié)果中未能體現(xiàn)這一特征.造成該差異的原因主要是，枯水期徑流量較小，物質(zhì)輸運(yùn)相對遲緩易聚集.河流水環(huán)境的變化不僅受上游來流的影響，同時還受到沿岸輸入的影響，由于缺乏沿岸輸入數(shù)據(jù)，此次模擬忽略了海口市區(qū)向河道內(nèi)的污染物排放，造成模擬結(jié)果沿程呈單調(diào)變化趨勢.在枯水期，該排放量所占水體比例較豐水期為大，因此也會帶來較大的模擬誤差，需要在進(jìn)一步研究中加以考慮.此外，枯水期水質(zhì)隨時間的變化不規(guī)則，單次采樣本身存在的誤差也可能較大.在豐水期，盡管實(shí)測流量與模擬流量相差近3倍，但浮游動物和浮游植物生物量模擬值和實(shí)測值均呈沿程逐漸降低趨勢，并且數(shù)量級均較符合，說明豐水期浮游生物的分布較為規(guī)則，該特征在所構(gòu)建模型模擬結(jié)果中得到了進(jìn)一步體現(xiàn).

驗(yàn)證結(jié)果表明，基于恒定流假定的水生態(tài)數(shù)學(xué)模型對我國熱帶河流——南渡江下游河道的模擬結(jié)果基本合理，但枯水期需要考慮入海口的潮水作用才能獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果.將各工況下南渡江下游河段浮游生物生物量最大值、最小值和平均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示.由表2可見，枯水期浮游植物和浮游動物生物量平均值分別為31.15和15.37 mmolm3，約為豐水期的2倍；而浮游植物和浮游動物生物量最大值分別為77.71和38.56 mmolm3，約為豐水期的3.8倍.由此可見，南渡江下游河段枯水期的水質(zhì)富營養(yǎng)化程度遠(yuǎn)高于豐水期，這一點(diǎn)需要在水利調(diào)度和水資源保護(hù)方面加以考慮.此外，該研究只考慮了南渡江下游河段不同水文工況下的富營養(yǎng)情況變化，在全球氣候變化的大背景下，南渡江生態(tài)系統(tǒng)會否和其他河流生態(tài)系統(tǒng)一樣受到某種程度的影響[49]，需要利用大尺度模型進(jìn)一步分析.

表2 南渡江下游河段浮游生物量模擬結(jié)果統(tǒng)計(jì)

Table 2 Statistics of simulated biomass of the Lower Reach of Nandujiang Riverm mmolm3

表2 南渡江下游河段浮游生物量模擬結(jié)果統(tǒng)計(jì)

模擬工況徑流流量∕(m3∕s)浮游植物生物量浮游動物生物量最大值最小值平均值最大值最小值平均值豐水期296．020．6710．0115．5110．255．947．68平水期181．033．7410．0520．7616．746．7410．25枯水期78．677．7110．0131．1538．566．6515．37

該研究所建立的水生態(tài)數(shù)學(xué)模型經(jīng)野外監(jiān)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證，證實(shí)適用于熱帶河流的水生態(tài)系統(tǒng)演變的模擬，能夠較好地預(yù)測特定流量條件下河流水體營養(yǎng)鹽輸運(yùn)、浮游植物和浮游動物等生物量信息變化趨勢.這類機(jī)理性數(shù)學(xué)模型對于研究水生態(tài)和水環(huán)境問題具有重要意義，同時為熱帶地區(qū)河流水利工程調(diào)度和水質(zhì)管理提供科學(xué)依據(jù).鑒于水生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性，針對熱帶河流的水生態(tài)數(shù)學(xué)模型的理論模式優(yōu)化和推廣應(yīng)用仍需進(jìn)一步深入研究.

4 結(jié)論

a) 水生態(tài)數(shù)學(xué)模型在南渡江下游河段的應(yīng)用結(jié)果表明，在生態(tài)參數(shù)合理率定的前提下，忽略流量和水質(zhì)隨時間的變化，采用理想化恒定邊界的數(shù)值模擬仍能夠獲得局部河段生物量分布與實(shí)測數(shù)據(jù)整體較為符合的結(jié)果；浮游植物和浮游動物生物量均沿水流方向逐漸降低，而隨流量的增加整體上均呈降低趨勢，豐水期上游浮游生物生物量為下游的1.6倍，枯水期時達(dá)到9.3倍.

b) 枯水期浮游生物生物量模擬結(jié)果與實(shí)測值的偏差遠(yuǎn)大于豐水期，主要是因?yàn)樗鷳B(tài)數(shù)學(xué)模型忽略了海水入侵、沿程污染排放等的影響，而該影響在枯水期對水生態(tài)系統(tǒng)的作用較豐水期時更為顯著.

c) 枯水期南渡江下游河道浮游植物和浮游動物生物量平均值分別為31.15和15.37 mmolm3，約為豐水期的2倍；最大值分別為77.71和38.56 mmolm3，約為豐水期的3.8倍.枯水期水質(zhì)的富營養(yǎng)化風(fēng)險遠(yuǎn)高于豐水期.

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Numerical Simulation of Two-Dimensional Hydrodynamics and Aquatic Ecology of the Lower Reach of Nandujiang River in Hainan Island，China

XU Dong1，WANG Di1， JI Chunning1， NIE Hongtao2*， FU Chuanjun3， LI Longbing3

1.State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety， Tianjin University， Tianjin 300072， China 2.School of Marine Science and Technology， Tianjin University， Tianjin 300072， China 3.Bureau for Hydrology and Water Resource Survey of Hainan Province， Haikou 570203， China

In order to simulate the evolution of the aquatic ecology system and study the streamwise variation regulations of biomass of phytoplankton and zooplankton in a tropic river， a mathematical model for simulating aquatic ecology dynamics was established. The model solved the two-dimensional shallow water equations (SWEs)and incorporated sub-models for transport and evolution of phytoplankton， zooplankton， suspended clastic， inorganic nitrogen and inorganic phosphorus. Coupling mechanisms among sub-models were also studied. The model was applied to the Lower Reach of Nandujiang River， China， which is 28 km long from Longtang Dam to estuary. ADI-QUICK Finite Difference Scheme was adopted to discretize the hydrodynamic equations and advection-diffusion equations. The resultant flows were then used to drive the transport and evolution of ecology variables of different categories. The mathematical model was verified from water level， nutrient concentration and biomass against field survey data. Verifications showed that， provided with properly calibrated ecology parameters， the biomass distribution in a local reach predicted by the model agreed well with the survey data in general， even with idealized constant boundary conditions. Simulation results showed that the biomass of phytoplankton and zooplankton decreased downstream in the river and decreased with the lowering of discharge. The upstream biomass was 1.6 times that of downstream during flood discharge and 9.3 times that during drought discharge. Due to the neglected influence of seawater intrusion and pollutant discharges along the river， the simulations showed deviations from site measurement during drought period much larger than flood period. The maximum biomass of phytoplankton and zooplankton in drought period were 77.71 and 38.56 mmolm3respectively, which were around 3.8 times that of flood period, implying much higher risks of water eutrophication in drought seasons.

hydrodynamics; aquatic ecology simulation; phytoplankton; zooplankton; lower reach of Nandujiang River

2016- 05- 14

2016- 10- 07

國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體項(xiàng)目(51621092)；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51579175)；NSFC-廣東聯(lián)合基金(第二期)超級計(jì)算科學(xué)應(yīng)用研究專項(xiàng)資助(2015295)

許棟(1980-)，男，山東單縣人，副教授，博士，主要從事水動力學(xué)研究，xudong@tju.edu.cn.

*責(zé)任作者，聶紅濤(1979-)，男，湖北隨州人，講師，博士，主要從事水環(huán)境科學(xué)研究，htnie@tju.edu.cn

X826

1001- 6929(2017)02- 0214- 10

A

10.13198j.issn.1001- 6929.2017.01.31

許棟，王迪，及春寧，等.海南南渡江下游二維水動力及水生態(tài)數(shù)值模擬[J].環(huán)境科學(xué)研究，2017，30(2)：214- 223.

XU Dong，WANG Di，JI Chunning，etal.Numerical simulation of two-dimensional hydrodynamics and aquatic ecology of the lower reach of Nandujiang River in Hainan Island，China[J].Research of Environmental Sciences，2017，30(2)：214- 223.