基于MIKE21的沙湖水环境数值模拟研究

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沙湖的生态功能至关重要。随着沙湖旅游资源的不停开发,水环境质量逐年下跌,环境问题日益加剧。为了研究沙湖水动力场与水质场的变化情况,于2017年4月(春)、7月(夏)、10月(秋)、2018年1月(冬)对沙湖水体的水环境因子进行采样测定,分析其时空分布特征;使用主成分分析法研究影响沙湖的主要水环境因子;使用灰关联法和综合污染指数法对沙湖的水环境状况进行综合评价;运用MIKE21模块建立沙湖水动力模型及水质模型,模拟2017年沙湖的水动力场和水质场的变化情况,为沙湖水环境治理、保护与可持续发展提供基础理论数据。本研究取得的主要结果如下:(1)主成分分析法选取出4个主成分,主成分1与主成分2的贡献率分别为29.02%和27.33%,两者对水质起主要作用,包含的水环境因子为叶绿素a、BOD5、TN、硝态氮、TP、pH;依照沙湖水环境因子的综合得分值,可确定影响沙湖水环境的主要因子依次为TP、叶绿素a、pH、CODCr、BOD5、NH3-N、硝态氮、亚硝态氮、TN。综合分析,TP、叶绿素a、pH、CODCr、BOD5、NH3-N等水环境因子对沙湖水质影响较大,有机物、浮游藻类、氮磷营养盐在沙湖水体中起主要作用,是引起沙湖水质变动的主要原因。(2)沙湖2017年春、夏、秋、冬四季的水质等级分别为:Ⅳ类、Ⅴ类、Ⅴ类和Ⅴ类。从沙湖综合污染指数来看,总体上沙湖污染较为严重,沙湖样点之间的时空变化趋势不大,在春季-夏季呈上升趋势,夏季达到最大值,且污染最为严重。(3)收集水动力模型所需要的地形、风场、降雨和蒸发等基本数据建立了沙湖的水动力模型,并进行了参数率定和模型的验证,最终得到沙湖水动力场(水位、流速等)变化情况。以水动力模型为基础,选择叶绿素a、BOD5、TP、CODCr、DO、NH3-N等6种主要的水质因子作为状态变量,通过基础数据的输入、水质参数的率定以及模型验证,构建了沙湖水质模型,模型实测值与预测值吻合程度较高。在误差允许的范围内,水质模型可以较为准确的模拟沙湖水质场的变化情况。以此次模拟为基础可分析预测沙湖水质的变化情况,为沙湖水环境治理,起到重要的预测作用。
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