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    2018年巢湖風(fēng)浪特征分析*

    2020-07-19 13:02:26張怡輝胡維平彭兆亮
    湖泊科學(xué) 2020年4期
    關(guān)鍵詞:波高水華風(fēng)浪

    張怡輝,胡維平,彭兆亮

    (中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所,湖泊與環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210008)

    當(dāng)風(fēng)吹行于水體表面,風(fēng)能經(jīng)過水氣相互作用的傳遞產(chǎn)生風(fēng)浪,在淺水湖泊中,風(fēng)浪是表征湖泊水動(dòng)力過程最為重要的因子. 國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果顯示,淺水湖泊風(fēng)浪作用是沉積物再懸浮的最重要的驅(qū)動(dòng)因素[1-8],而湖泊底泥再懸浮是影響和控制內(nèi)源釋放的關(guān)鍵物理過程[9-15],進(jìn)而會(huì)對(duì)湖泊水質(zhì)、水生態(tài)產(chǎn)生影響. 因此,準(zhǔn)確地分析湖泊的風(fēng)浪分布與變化特征,對(duì)于分析湖泊水質(zhì)和藻類水華變化特征提供參考.

    風(fēng)浪研究常用的研究手段有現(xiàn)成原位觀測(cè)、室內(nèi)物理模型和數(shù)值模擬手段. 早期,一些學(xué)者[16-20]根據(jù)實(shí)測(cè)資料,通過數(shù)據(jù)分析,得出了一些重要的結(jié)論,但現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)研究主要是基于局部觀測(cè)點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)得出經(jīng)驗(yàn)公式,進(jìn)而應(yīng)用到全湖的風(fēng)浪分布研究,這些結(jié)果為了解湖泊風(fēng)浪要素的分布提供了依據(jù),但是僅由部分觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)而應(yīng)用于全湖風(fēng)浪特征分析時(shí),因風(fēng)浪的分布受區(qū)域邊界、水深、風(fēng)區(qū)長(zhǎng)度等因素的影響,其結(jié)論是否適合整個(gè)淺水湖泊水域還有待研究. 而室內(nèi)物理模型試驗(yàn)則主要是應(yīng)用在風(fēng)浪與結(jié)構(gòu)物相互作用的分析上. 隨著風(fēng)浪模型發(fā)展的成熟和完善,數(shù)值模擬方法逐漸成為研究風(fēng)浪發(fā)展和傳播的主要手段. 目前比較常用風(fēng)浪模型是基于動(dòng)譜平衡方程開發(fā)的第三代風(fēng)浪模型,模型很好地考慮了風(fēng)能輸入、近岸風(fēng)浪破碎、白浪耗散、底部摩阻等各種物理過程,可以很好地對(duì)大范圍的不同區(qū)域風(fēng)浪成長(zhǎng)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)[21]. 通過近30年的發(fā)展,涌現(xiàn)出了一系列比較先進(jìn)的第三代風(fēng)浪模型,其中比較有代表的有WAM模型[21]、WAVE-WATCH Ⅲ模型[22]、TOMAWAC模型[23]以及SWAN模型[24]. WAM模型和WAVE-WATCH Ⅲ模型主要用于計(jì)算大尺度深海海域風(fēng)浪的生成及發(fā)展,對(duì)于近岸小尺度有限水深及淺水計(jì)算時(shí)效果比較差. SWAN模型由WAM模型改進(jìn)而來,除了包含WAM模型中關(guān)于深水風(fēng)浪的生成、耗散和四波相互作用外,增加了淺水風(fēng)浪由于水深變淺導(dǎo)致的風(fēng)浪破碎項(xiàng)、底部摩阻影響以及三波相互作用,提高了近岸淺水區(qū)域風(fēng)浪的模擬精度. 雖然現(xiàn)有成熟的風(fēng)浪模式主要是針對(duì)海洋風(fēng)浪開發(fā)的,但仍有一些學(xué)者將其應(yīng)用于湖泊中,并得到了較好的結(jié)果[25-30]. 李一平等[25]在太湖波浪觀測(cè)的基礎(chǔ)上,利用SWAN模型對(duì)太湖波浪進(jìn)行數(shù)值模擬,研究了太湖波浪的主要影響因素,指出波高、波長(zhǎng)、波周期等波浪參數(shù)在太湖的分布與風(fēng)速、風(fēng)向、水深等因素密切相關(guān);許遐禎等[27]以空間均勻的風(fēng)場(chǎng)為驅(qū)動(dòng),利用SWAN模式開展了太湖波浪成長(zhǎng)模擬,分析了太湖波浪頻率分布特征以及不同區(qū)域波浪對(duì)風(fēng)時(shí)、風(fēng)區(qū)、水深等因素的敏感性;王震等[28]利用SWAN模型開展了太湖自然風(fēng)條件下不同湖區(qū)風(fēng)浪季節(jié)變化特征研究,指出風(fēng)速是導(dǎo)致風(fēng)浪季節(jié)變化的主要因素,太湖風(fēng)浪的時(shí)空分布特征是造成太湖水質(zhì)參數(shù)、沉積物和水生植被空間分布差異的重要原因之一;Jin等[29]進(jìn)行了SWAN模型在奧基喬比湖風(fēng)浪模擬中的可靠性驗(yàn)證,結(jié)果顯示模型可很好地再現(xiàn)湖泊中風(fēng)浪的變化趨勢(shì)與波動(dòng)特征;作者也利用SWAN風(fēng)浪模型開展了臺(tái)風(fēng)過境巢湖時(shí)對(duì)巢湖風(fēng)浪大小與分布的影響研究. 以上研究表明,SWAN風(fēng)浪模型在分析湖泊風(fēng)浪變化方面是可信的.

    2018年7月和9月巢湖暴發(fā)了嚴(yán)重的藍(lán)藻水華問題,最大暴發(fā)面積在7、9月明顯高于2016和2017年,特別是9月份,是往年同期的2~5倍,影響巢湖氮磷濃度與藻類生長(zhǎng)環(huán)境要素的影響因素眾多,風(fēng)浪也是其中的因素之一. 一方面當(dāng)風(fēng)浪較小時(shí),湖面平靜,有利于藻類的聚集;另一方面,風(fēng)浪較大時(shí),風(fēng)浪的擾動(dòng)作用使得湖底底泥中的營(yíng)養(yǎng)鹽大量懸浮,使得水體中氮磷濃度增加,同時(shí)風(fēng)浪的攪動(dòng)作用使得藻類垂向混合,減小表層藻類的堆積. 本文基于巢湖實(shí)測(cè)風(fēng)浪資料驗(yàn)證了SWAN風(fēng)浪模型,利用驗(yàn)證好的風(fēng)浪模型開展2018年巢湖風(fēng)浪分布和變化特征分析,探討巢湖不同區(qū)域、不同時(shí)間風(fēng)浪的分布特征,為更好地認(rèn)識(shí)巢湖2018年藍(lán)藻水華暴發(fā)提供參考.

    1 研究概況

    1.1 研究區(qū)域

    巢湖(30°25′28″~31°43′28″N,117°16′54″~117°51′46″E)地處安徽省中部,常水位8.50 m(吳淞高程,下同)時(shí)水面面積769.60 km2,平均水深約2.79 m,流域面積1.35萬km2,是我國(guó)長(zhǎng)江流域五大淡水湖之一. 巢湖東西長(zhǎng)54.50 km,南北寬15.10 km,最大寬度約21.00 km,巢湖的地形如圖1所示.

    1.2 風(fēng)浪監(jiān)測(cè)

    風(fēng)浪觀測(cè)儀器采用WaveStar 雷達(dá)測(cè)波儀,該儀器是一款高精度、非接觸式風(fēng)浪測(cè)量?jī)x器,采用FMCW雷達(dá)測(cè)距原理,可以進(jìn)行全天候測(cè)量. 其測(cè)量原理為:傳感器發(fā)射微波脈沖后在空氣中傳播,被水面反射的信號(hào)又被傳感器接收,通過精確計(jì)算傳播時(shí)間和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),精確計(jì)算出傳感器距離反射面的距離,由此獲得湖面波動(dòng)數(shù)據(jù). 波面數(shù)據(jù)通過儀器自身軟件處理后可以獲得觀測(cè)點(diǎn)不同統(tǒng)計(jì)特征的波高(如有效波高、最大波高、平均波高等)和周期(如平均波周期、最大波周期). 儀器安裝在西湖心的固定平臺(tái)上(31°39′9.73″N,117°22′21.17″E,圖1),儀器距離水面5.5 m,風(fēng)浪觀測(cè)時(shí)間為2018年8月9日22:30-9月9日23:30,采樣時(shí)間間隔為30 min,采樣頻率為4 Hz,每次采集波面數(shù)為2048(約為8.53 min波面過程),儀器單次測(cè)量誤差小于1 cm,平均測(cè)量誤差小于1 mm,總計(jì)開展1個(gè)月風(fēng)浪觀測(cè).

    觀測(cè)期間,由于連續(xù)陰雨天氣導(dǎo)致太陽能供電中斷會(huì)出現(xiàn)缺測(cè)值,同時(shí)剔除異常數(shù)值,共取得有效數(shù)據(jù)881條,有效波高平均值為0.27 m,平均波周期值為1.38 s;有效波高最大值為1.05 m,平均波周期最大值為2.68 s,出現(xiàn)時(shí)刻為2018年8月17日21:00,正值2018年第18號(hào)臺(tái)風(fēng)“溫比亞”過境巢湖期間.

    2 風(fēng)浪模型

    2.1 SWAN模型簡(jiǎn)介

    SWAN風(fēng)浪模式(Simulating Waves Nearshore)是適用于海岸和內(nèi)陸水體的第三代風(fēng)浪模型,由荷蘭Delft大學(xué)土木工程系的Booij等[31]開發(fā)并由SWAN團(tuán)隊(duì)發(fā)展和完善. 除了包含其他三代風(fēng)浪模式(如WAM[21]、WAVEWATCH[22])中的風(fēng)生成項(xiàng)、白浪耗散項(xiàng)、四波相互以及底部耗散項(xiàng)外,還增加了三波相互作用和淺水區(qū)域水深變淺引起的風(fēng)浪破碎耗散影響.

    由于流存在時(shí),波譜能量密度不守恒,而波作用量譜守恒,因此SWAN風(fēng)浪模式跟其他三代風(fēng)浪模式相似,采用波作用量密度譜對(duì)風(fēng)浪進(jìn)行描述. 波譜作用量密度譜的變化率可以用作用量平衡方程來表示:

    (1)

    對(duì)于源項(xiàng),通常包含以下幾項(xiàng):

    Stot=Sin+Snl3+Snl4+Sds,w+Sds,b+Sds,br

    (2)

    式中,Sin為風(fēng)能輸入項(xiàng),Snl3為三波相互作用,Snl4為四波相互作用,Sds,w為白浪耗散項(xiàng),Sds,b為由于底部摩阻引起的耗散,Sds,br為水深變淺引起的破碎導(dǎo)致的耗散項(xiàng). 風(fēng)能向風(fēng)浪的轉(zhuǎn)換可以利用共振[32]和反饋[33]機(jī)制來闡述. 其中共振機(jī)制主要作用在風(fēng)浪生成的初始階段,隨時(shí)間線性增長(zhǎng);而反饋機(jī)制主要反應(yīng)著波能隨時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng). 其他諸如白浪耗散、四波相互、三波相互、水深變淺破碎及底摩阻耗散等源項(xiàng)的計(jì)算可參考SWAN技術(shù)手冊(cè)[34],這里不再贅述.

    2.2 模型配置

    此處建立東西長(zhǎng)54.4 km,南北長(zhǎng)34 km的巢湖模擬區(qū)域,采用二維非恒定模型. 模型的空間分辨率為400 m×400 m,計(jì)算時(shí)間步長(zhǎng)取5 min,計(jì)算時(shí)間范圍為2018年1月1日00:00-12月31日23:00,即2018一個(gè)完整年. 根據(jù)巢湖實(shí)測(cè)的周期范圍,擬定頻率范圍為0.1~2.0 Hz,分成40個(gè)頻率段. 方向沿整個(gè)圓周方向均分為36份,即方向分辨率為10°. 模型物理過程中,風(fēng)輸入考慮了線性增長(zhǎng)和指數(shù)增長(zhǎng)兩部分,線性增長(zhǎng)采用Caraler和Malanotte-Rizzoli公式[35],增長(zhǎng)部分采用Yan公式[36]. 底摩擦引起的消耗采用JONSWAP模型,系數(shù)取0.067. 淺水風(fēng)浪破碎系數(shù)在計(jì)算時(shí)取其均值 0.73. 模型初始值為0,計(jì)算時(shí)采用冷啟動(dòng)方式. 由于入湖河道對(duì)巢湖風(fēng)浪影響不大,此處計(jì)算時(shí)不考慮入湖河流影響. 模型中考慮了淺水中三波相互作用,其他采用默認(rèn)值.

    收集整理了國(guó)家氣象信息中心位于巢湖流域的合肥、巢湖、廬江3個(gè)氣象站2018年1-12月逐小時(shí)觀測(cè)資料,將3個(gè)測(cè)站的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)求平均,并插值到計(jì)算區(qū)域作為模型計(jì)算風(fēng)場(chǎng). 根據(jù)氣象站監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示, 2018年巢湖流域海拔34 m(觀測(cè)站位平均高度)處的風(fēng)速大小平均值為1.96 m/s,最大風(fēng)速為8.07 m/s,發(fā)生在2018年8月17日,為臺(tái)風(fēng)“溫比亞”過境期間,圖 2為截取的2018年8月份三站平均的風(fēng)矢量變化情況.

    圖2 2018年8月三站平均風(fēng)矢量變化

    巢湖整體水位受防洪、航運(yùn)、灌溉等任務(wù)控制較顯著,且受季節(jié)變化影響,據(jù)資料統(tǒng)計(jì)顯示,巢湖年內(nèi)水位變幅最小為1.44 m(1966年),最大可達(dá)6.48 m(1954年). 水位的變化勢(shì)必導(dǎo)致巢湖絕對(duì)水深的變化,而水深是影響風(fēng)浪形成和發(fā)展的重要因素之一,因此計(jì)算長(zhǎng)時(shí)間巢湖風(fēng)浪情況時(shí),考慮水位波動(dòng)的影響是十分必須的. 為此收集整理了巢湖周邊塘西、槐林鎮(zhèn)、巢湖閘3個(gè)水位站2018年逐時(shí)水位數(shù)據(jù),并取3個(gè)站的平均值作為水位值輸入到SWAN模型中,圖 3為三站平均的巢湖水位變化情況,最高水位為10.10 m(2018年8月20日11:00),最低水位為8.44 m(2018年4月13日10:00),水位變化幅度為1.66 m.

    圖3 2018年巢湖平均水位變化

    2.3 模型驗(yàn)證

    為了驗(yàn)證模型計(jì)算結(jié)果,將觀測(cè)站位的模擬計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比結(jié)果如圖4所示. 由驗(yàn)證結(jié)果可以看出,模擬值與實(shí)測(cè)值吻合良好,有效波高相關(guān)系數(shù)為0.76,平均波周期相關(guān)系數(shù)為0.60,兩者都呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性,在個(gè)別時(shí)間由于受船行波、湖上作業(yè)等影響,存在較大差別,總體驗(yàn)證結(jié)果表明模擬值能較準(zhǔn)確地反映出波高與周期隨時(shí)間的變化情況. 模型驗(yàn)證時(shí)間為2018年8月9日-9月9日,該期間風(fēng)速值介于0.10~8.07 m/s(2018年最大風(fēng)速),風(fēng)向介于0°~360°,由此可見,利用SWAN風(fēng)浪模型可以模擬不同風(fēng)速大小和風(fēng)向下的巢湖風(fēng)浪變化情況,模擬的巢湖波高和周期能夠很好地反映出巢湖的實(shí)際風(fēng)浪情況,因此可以采用SWAN風(fēng)浪模型開展巢湖風(fēng)浪特征的模擬研究與分析.

    圖4 2018年8月9日22:30-9月9日23:30期間風(fēng)浪計(jì)算有效波高和平均波周期與實(shí)測(cè)值對(duì)比

    3 巢湖風(fēng)浪特征

    淺水湖泊在風(fēng)浪作用下一方面可以引起底泥再懸浮和湖底內(nèi)源釋放,嚴(yán)重影響湖泊的水質(zhì),另一方面會(huì)導(dǎo)致水體垂向混合增加,對(duì)藻類的垂向遷移產(chǎn)生影響,風(fēng)浪的強(qiáng)度、范圍和時(shí)間決定了藍(lán)藻水華的時(shí)空分布[37]. 風(fēng)浪的有效波高、平均波周期是表征風(fēng)浪強(qiáng)度的重要波要素,其變化和分布情況對(duì)于我們分析風(fēng)浪對(duì)巢湖的環(huán)境效應(yīng)(如底泥懸浮、營(yíng)養(yǎng)鹽釋放以及藻類水華等)至關(guān)重要.

    3.1 有效波高變化及分布特征

    根據(jù)2018年巢湖風(fēng)浪有效波高計(jì)算結(jié)果,分湖區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),圖 5為月平均有效波高和月最大有效波高月變化情況. 巢湖全湖2018年有效波高平均值為0.16 m,最大月平均有效波高出現(xiàn)在4月,為0.22 m,最小值出現(xiàn)在11月,為0.11 m,變化幅度為0.11 m,約為4月最大值的52%,月間差異明顯;月變化看,2018年月平均有效波高總體呈現(xiàn)春季(3、4月)風(fēng)浪大,秋季(9、10、11月)風(fēng)浪小的特點(diǎn). 分湖區(qū)來看,整體中巢湖略大,東巢湖次之,西巢湖最小;東巢湖、中巢湖、西巢湖2018年平均有效波高分別為0.16、0.17、0.15 m,最大值出現(xiàn)在4月,分別為0.23、0.23、0.21 m,最小值出現(xiàn)在11月,分別為0.11、0.11、0.10 m,不同湖區(qū)月均值隨時(shí)間變化與整個(gè)巢湖變化規(guī)律一致. 而月最大有效波高隨時(shí)間變化與月均值明顯不同,巢湖全湖2018年月最大有效波高最大值為1.28 m,出現(xiàn)在1月份的東巢湖,最小值為0.50 m,出現(xiàn)在11月份的西巢湖;整體看,不同月份,月最大有效波高主要出現(xiàn)在東巢湖或中巢湖(中巢湖與東巢湖交界處附近),東巢湖與中巢湖值接近,西巢湖最小;月變化看,東巢湖、中巢湖、西巢湖,1月份最大,分別為1.28、1.27、1.18 m,其次為臺(tái)風(fēng)等大風(fēng)天氣頻發(fā)的夏季(7、8月),秋季與月平均有效波高相似,風(fēng)浪較小,其中11月份達(dá)到最小值,分別為 0.54、0.54、0.50 m,分別只有1月份最大值的42%、42%、43%,月變化差別顯著,總體看9-12月份巢湖月最大有效波高處于一個(gè)較低值水平.

    圖5 2018年巢湖月平均有效波高和月最大有效波高變化情況

    根據(jù)2018年巢湖風(fēng)浪有效波高計(jì)算結(jié)果,圖 6為2018年月平均有效波高在巢湖的分布情況. 總體看,近岸受地形、水深、岸線遮蔽風(fēng)的影響,月均有效波高值一般較小. 空間上各不同湖區(qū)月均有效波高的大值主要分布于湖心水域,西巢湖月均有效波最大值出現(xiàn)在西湖心水域,空間上較大值在西湖心附近水域呈橢圓形分布;西巢湖與中巢湖過渡區(qū)域由于受峔山島以及岸線的影響,月均有效波高值一般略小于各湖區(qū)湖心水域波高值;中巢湖與東巢湖月均有效波高最大值一般出現(xiàn)在中巢湖與東巢湖連接處的湖心附近水域,空間上較大值在中巢湖與東巢湖的連通水域呈舌狀分布. 時(shí)間上與圖 5中月平均有效波高隨時(shí)間變化一致,4月份整個(gè)巢湖月平均有效波高相較其他月份值均大,其中中巢湖和東巢湖大部分區(qū)域月平均有效波高較大,而西巢湖略小,其中東巢湖月平均有效波高大于0.20、0.22、0.24和0.26 m的面積為234.08、198.24、132.32和8.64 km2,分別占到整個(gè)東巢湖面積的百分比為85.51%、72.41%、48.33%和3.16%,可以看出超過85%以上的東巢湖區(qū)域4月月平均有效波高大于0.20 m;中巢湖月平均有效波高大于0.20、0.22、0.24和 0.26 m的面積為196.16、166.56、107.52和10.56 km2,分別占到整個(gè)中巢湖面積的百分比為86.64%、73.57%、47.49%和4.66%,可以看出超過86%以上的中巢湖區(qū)域4月月平均有效波高大于0.20 m;而西巢湖月平均有效波高大于0.20、0.22、0.24和0.26 m的面積為167.20、111.04、16.48和0 km2,分別占到整個(gè)西巢湖面積的百分比為72.37%、48.06%、7.13%和0,西巢湖4月月均有效波高沒有超過0.26 m的區(qū)域,其他超過0.20、0.22、0.24 m強(qiáng)度的有效波高分布區(qū)域占比也相較中巢湖與東巢湖明顯偏小. 11月份巢湖月平均有效波高相較其他月明顯偏小,最大值只有0.12 m,只占4月份月均有效波高最大值0.26 m的47%,差別顯著;不同湖區(qū)值分布與其他月份相似,中巢湖和東巢湖大部分區(qū)域月平均有效波高較大,而西巢湖略??;其中東巢湖月平均有效波高大于0.06、0.08、0.10和0.12 m的面積為273.44、263.52、217.60和31.04 km2,分別占到整個(gè)東巢湖面積的百分比為99.88%、96.26%、79.49%和11.34%,可以看出超過79%以上的東巢湖區(qū)域11月月平均有效波高大于0.10m;中巢湖月平均有效波高大于0.06、0.08、0.10和0.12 m的面積為226.24、222.24、197.44和41.12 km2,分別占到整個(gè)中巢湖面積的百分比為99.93%、98.16%、87.21%和18.16%,可以看出超過87%以上的中巢湖區(qū)域11月月平均有效波高大于0.10 m;而西巢湖月平均有效波高大于0.06、0.08、0.10和0.12 m的面積為229.92、218.08、156.48和0 km2,分別占到整個(gè)西巢湖面積的百分比為99.52%、94.39%、67.73%和0,西巢湖11月月平均有效波高沒有超過0.12 m的區(qū)域,其他0.10、0.08 m強(qiáng)度的有效波高分布區(qū)域占比也相較中巢湖與東巢湖明顯偏小,超過0.10 m的區(qū)域只占到整個(gè)西巢湖的68%,遠(yuǎn)小于中巢湖與東巢湖.

    圖6 2018年巢湖月平均有效波高分布

    3.2 波周期變化及分布特征

    根據(jù)2018年巢湖風(fēng)浪有效波高計(jì)算結(jié)果,分湖區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),圖 7為月平均波周期和月最大波周期隨月變化情況(此處波周期為不同湖區(qū)平均波周期T1的平均值). 巢湖全湖2018年平均波周期為1.22 s,最大月平均波周期出現(xiàn)在4月,為1.36 s,最小值出現(xiàn)在11月份,為1.06 s,變化幅度為0.30 s,為4月份最大值的22%左右,可以看出變化幅度不及有效波高顯著;從月變化來看,與有效波高變化趨勢(shì)相似,春季(3-5月)風(fēng)浪周期較大,秋季(9-11月)風(fēng)浪周期小. 分湖區(qū)來看,平均波周期整體中巢湖值最大,東巢湖次之,西巢湖最小;東巢湖2018年月平均波周期平均值為1.23 s,最大值出現(xiàn)在4月份,為1.39 s,最小值出現(xiàn)在11月份,為1.05 s,月變化幅度為最大值的25%;中巢湖2018年月平均波周期平均值為1.26 s,比東巢湖略大,最大值出現(xiàn)在3月份,為1.39 s,最小值出現(xiàn)在11月份,為1.09 s,月變化幅度為最大值的21%;西巢湖2018年月平均波周期平均值為1.19 s,最大值出現(xiàn)在3月份,為1.32 s,最小值出現(xiàn)在11月份,為1.04 s,比東巢湖和中巢湖值偏小,月變化幅度為最大值的21%. 不同湖區(qū)月均值隨時(shí)間變化與整個(gè)巢湖變化規(guī)律相似,但具體較大值出現(xiàn)月份略有差異. 而月最大波周期隨時(shí)間變化與月均值變化規(guī)律不同,巢湖全湖2018年月最大波周期最大值為2.85 s,出現(xiàn)在8月份的中巢湖,最小值為2.00 s,出現(xiàn)在11月份的西巢湖;整體上看,不同月份,月最大波周期主要出現(xiàn)在東巢湖或中巢湖,東巢湖和中巢湖較大,西巢湖最??;整體秋季較小,夏季普遍較大,冬末(1-2月)也會(huì)出現(xiàn)較大值,月變化差異顯著,但比有效波高月變化差異減小.

    圖7 2018年巢湖月平均波周期和月最大波周期變化情況

    圖8 2018年巢湖月平均波周期分布

    根據(jù)2018年巢湖風(fēng)浪有效波高計(jì)算結(jié)果,圖 8為2018年不同月份月平均波周期在巢湖的分布情況. 總體看,空間分布上,受近岸地形、水深的影響,月平均波周期最大值一般出現(xiàn)在遠(yuǎn)離近岸的水域,結(jié)合月均風(fēng)矢量變化情況可知,月均波周期在巢湖不同湖區(qū)的分布范圍受風(fēng)向的影響顯著,各不同湖區(qū)月均波周期的大值主要分布于湖心偏下風(fēng)向的水域. 時(shí)間上與圖 7中月平均波周期隨時(shí)間變化一致,4月份整個(gè)巢湖月平均波周期相較其他月份值大,中巢湖和東巢湖大部分區(qū)域月平均波周期較大,而西巢湖波周期略小,月平均波周期最大值為1.46 s,出現(xiàn)在東巢湖靠近中巢湖的湖心水域;其中東巢湖月平均波周期大于1.30 s的面積為252.64 km2,占到整個(gè)東巢湖面積的92.29%;中巢湖月平均波周期大于1.30 s的面積為201.28 km2,占到整個(gè)中巢湖面積的88.90%;而西巢湖月平均波周期大于1.30 s的面積為150.24 km2,只占到整個(gè)西巢湖面積的65.03%,而且西巢湖4月份月均波周期沒有超過1.45 s,超過1.40 s的區(qū)域也僅占到0.07%,明顯比東巢湖和中巢湖偏低. 11月份月平均波周期相較其他月份明顯偏小,最大值為1.12 s,約為4月份月均波周期最大值的77%,且受風(fēng)向影響,較大值主要分布于巢湖不同湖區(qū)的南部水域,其中中巢湖較大值的分布范圍明顯比東巢湖和西巢湖都大;東巢湖月平均波周期大于1.00 s的面積為242.72 km2,占到整個(gè)東巢湖面積的88.66%;中巢湖月平均波周期大于1.00 s的面積為219.20 km2,占到整個(gè)中巢湖面積的96.82%,月均波周期大于1.05 s的區(qū)域占比已超過90%,且一半以上的中巢湖水域月均波周期大于1.10 s;而西巢湖月均波周期大于1.00 s的面積為186.56 km2,只占到整個(gè)西巢湖面積的80.75%,大于1.10 s的面積只占整個(gè)西巢湖的2.42%,可以看出不同級(jí)別的波周期分布區(qū)域占比相較東巢湖和中巢湖都顯著降低.

    4 討論

    風(fēng)浪是湖泊重要的水動(dòng)力因子,風(fēng)浪作用會(huì)導(dǎo)致水體垂向混合增加,進(jìn)一步對(duì)藻類的垂向遷移產(chǎn)生影響,根據(jù)研究,風(fēng)浪的強(qiáng)度、范圍和時(shí)間決定了藍(lán)藻水華的時(shí)空分布[37]. 在藻類生物量一定的條件下,風(fēng)浪將是決定湖泊藍(lán)藻水華“暴發(fā)”與否和程度的關(guān)鍵因子[38]. 根據(jù)太湖藍(lán)藻研究結(jié)果,當(dāng)風(fēng)浪波高<6.2 cm 時(shí),藍(lán)藻以水平遷移為主,并在主要風(fēng)向的下風(fēng)向處堆積,有利于藍(lán)藻的積聚和藍(lán)藻水華的形成;當(dāng)波高>6.2 cm 時(shí),藍(lán)藻以垂直遷移為主,不利于藍(lán)藻水華的形成和暴發(fā)[37,39]. 雖然關(guān)于巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)與風(fēng)浪的關(guān)系研究還比較少,但同樣作為淺水湖泊,勢(shì)必有相似的影響規(guī)律,差別可能存在于風(fēng)浪強(qiáng)度的界定上.

    根據(jù)前述分析,計(jì)算出巢湖2018年平均有效波高為0.16 m,我們以0.16 m為強(qiáng)度界限,定義平均有效波高超過0.16 m的時(shí)間占比(即占每個(gè)月總時(shí)間的百分比)為參數(shù)Hsr,最大有效波高超過0.16 m的時(shí)間占比(即占每個(gè)月總時(shí)間的百分比)為Hmr,統(tǒng)計(jì)2018年每個(gè)月不同湖區(qū)Hsr和Hmr,如表 1所示. 可以看出,不同月份及湖區(qū)有效波高超過0.16 m的時(shí)間占比是不一致的,總體看9-11月份時(shí)間占比最小,全湖按月平均有效波高計(jì)算的時(shí)間占比只有28.47%、27.82%、27.78%,即使按月最大有效波高計(jì)算也只有不到33%,表明9-11月份巢湖風(fēng)浪強(qiáng)度(有效波高)較小,因此將有利于藍(lán)藻水華的出現(xiàn),不同湖區(qū)看,西巢湖最小,中巢湖與東巢湖接近,因此西巢湖藍(lán)藻水華出現(xiàn)的概率將會(huì)更高,這與巢湖藍(lán)藻水華覆蓋面積的遙感信息相匹配. 根據(jù)遙感數(shù)據(jù)解譯,2018年9月巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)情況較為嚴(yán)重,共啟動(dòng)了3次紅色預(yù)警,共發(fā)生5次面積大于100 km2的水華,2次超300 km2的藍(lán)藻水華都位于巢湖西北部和中部,即有效波高較小的水域. 由此我們可以推測(cè),在其他條件適宜的條件下,6-8月份較大有效波高的時(shí)間占比也比較低,也易產(chǎn)生藍(lán)藻水華,其中西巢湖產(chǎn)生的概率更高;由于3-4月接近一半的時(shí)間有效波高值大于0.16 m,因此不易產(chǎn)生藍(lán)藻水華;而12-2月份由于溫度較低,藻類處于休眠狀態(tài),且超過40%以上的時(shí)間月最大有效高值大于0.16 m,因此也很少會(huì)產(chǎn)生藍(lán)藻水華.

    表1 2018年巢湖不同湖區(qū)有效波高超過0.16 m的時(shí)間占比統(tǒng)計(jì)*

    5 結(jié)論

    本文基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了SWAN風(fēng)浪模型在巢湖風(fēng)浪模擬的適用性,利用驗(yàn)證好的風(fēng)浪模型,開展了2018年巢湖風(fēng)浪變化及分布特征,得到以下結(jié)論:

    1)本文設(shè)置的SWAN模型可以很好地模擬巢湖風(fēng)浪參數(shù)(有效波高和平均波周期)隨時(shí)間的變化情況,可以用于巢湖風(fēng)浪特征的模擬研究.

    2)巢湖全湖2018年月平均有效波高為0.16 m,不同月份間差異明顯,4月最大為0.22 m,11月最小為0.11 m,月變化幅度為0.11 m,約為最大值的52%;整體中巢湖略大,東巢湖次之,西巢湖值最小. 月最大有效波高主要出現(xiàn)在東巢湖或中巢湖,巢湖全湖2018年月最大有效波高最大值為1.28 m,出現(xiàn)在1月份的東巢湖,最小值為0.50 m,出現(xiàn)在11月份的西巢湖,變化幅度為0.78 m,約為最大值的61%. 巢湖整體春季風(fēng)浪較大,秋季風(fēng)浪較小,月間變化差異顯著. 近岸月均有效波高值一般較小,較大值在西湖心附近水域呈橢圓形分布,在中巢湖與東巢湖的連通水域呈舌狀分布;不同月份較大值在不同湖區(qū)的分布范圍比例,西巢湖最小,中巢湖最大.

    3)巢湖全湖2018年平均波周期為1.22 s,4月最大(為1.36 s),11月最小(為1.06 s),月變化幅度為0.30 s,約為最大值的22%左右,月間變化差異不及有效波高顯著;整體中巢湖值最大,東巢湖值次之,西巢湖值最小,不同湖區(qū)月變化幅度分別為最大值的25%、21%、21%. 巢湖全湖2018年月最大波周期最大值為2.85 s,出現(xiàn)在8月份的中巢湖,最小值為2.00 s,出現(xiàn)在1月份的西巢湖,不同湖區(qū)變化規(guī)律及幅度相似,約為最大值的27%,也不及有效波高月間差異顯著. 空間分布上,月均波周期在巢湖不同湖區(qū)的分布范圍受風(fēng)向的影響顯著,各不同湖區(qū)月均波周期的大值主要分布于湖心偏下風(fēng)向的水域;不同湖區(qū)較大值的分布范圍比例,中巢湖與東巢湖較大,西巢湖最小.

    4)不同月份及湖區(qū)較大有效波高出現(xiàn)的時(shí)間占比是不一致的,總體看9-11月份時(shí)間占比最小,表明9-11月份巢湖風(fēng)浪強(qiáng)度(有效波高)較小,因此將有利于藍(lán)藻水華的出現(xiàn);6-8月份較大有效波高的時(shí)間占比次之,也易產(chǎn)生藍(lán)藻水華;3-4月較大有效波高時(shí)間占比較大,不易產(chǎn)生藍(lán)藻水華;不同湖區(qū)看,西巢湖最小,中巢湖與東巢湖接近,因此西巢湖藍(lán)藻水華出現(xiàn)的概率將會(huì)更高.

    致謝:感謝本研究團(tuán)隊(duì)(王巖、郭西亞、崔健)在野外觀測(cè)中給予的幫助.

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