湖泊水质模型研究进展_万金保
湖泊水动力模型研究进展

湖泊水动力模型研究进展湖泊是流域水资源的重要组成部分,也是生态系统的重要组成结构。
为了研究湖泊的水动力模型,需要考虑湖泊内部环境的特点和外界的影响。
本文将综述湖泊水动力模型研究的进展,包括湖泊降解、湖泊流动和湖泊水温与环境因素等内容。
湖泊降解模型湖泊水质降解现象是湖泊环境保护的重要问题。
湖泊水动力模型能够通过对湖泊内部流态的模拟,来分析湖泊水质的变化趋势,预测湖泊的寿命,进而保护湖泊生态环境。
目前,湖泊降解模型主要分为两类:基于物理模型和基于统计模型。
基于物理模型的湖泊降解模型是根据流体力学理论和质量守恒原理建立的,能够模拟湖泊内部的物理、化学和生物过程。
常用的物理模型包括三维流体力学模型、二维模型和一维模型。
三维流体力学模型是最精细的湖泊模型,能够描述湖泊内部流态的三维分布和变化规律。
但是,该模型需要大量计算资源和数据支持,且参数调整难度大。
二维模型和一维模型相对简单,通常用于对湖泊内部水质变化的长期影响进行模拟和预测。
基于统计模型的湖泊降解模型主要利用时间序列分析方法和支持向量机等机器学习算法进行湖泊水质降解的预测和模拟。
这种模型需要大量数据支持,适用于数据丰富的湖泊环境,但是精度相对较低。
湖泊内部流态受到湖泊地形、环境因素、湖岸边界条件等因素的影响。
为了研究湖泊流动过程,需要以湖泊流场为基础,分析湖泊生态环境变化原因和流态特征。
目前,湖泊流动模型主要分为宏观模型和微观模型两类。
宏观模型是考虑湖泊流场宏观特征的模型,通常采用二维混合层流模型和二纬湍流模型两种方法。
模型能够较全面地反映湖泊整体的流场情况,适用于湖泊水位、流量等主要参数已知的情况下。
微观模型是考虑湖泊流场微观特征的模型,通常采用CFD等计算流体力学方法进行模拟。
该模型能够精细描述湖泊内部发生的微观流动过程,对湖泊寿命预测、水质降解模型等均具有重要的研究意义。
湖泊水温与环境因素湖泊水温变化与环境因素密切相关,同样也是湖泊环境保护的重要问题。
湖泊水动力模型研究进展

湖泊水动力模型研究进展湖泊作为重要的水体资源,对于生态环境和人类生活都具有重要的意义。
在湖泊水动力研究中,水动力模型的应用已经成为关键技术,可以帮助我们更好地理解湖泊的水流和水质运动规律,为湖泊保护和管理提供科学依据。
随着科学技术的不断发展,湖泊水动力模型研究也取得了长足的进步,本文将围绕湖泊水动力模型研究进展进行分析和总结。
一、湖泊水动力模型的基本原理湖泊水动力模型是用来描述湖泊水流运动规律的数学模型,主要包括水流运动方程、湖泊边界条件和湖泊水质模拟等内容。
其基本原理包括质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程,通过对这些基本方程的求解,可以得到湖泊水流速度场和水质分布规律。
湖泊水动力模型还需要考虑湖泊地形、气象条件、人为活动等因素的影响,以建立更加准确的模型。
在湖泊水动力模型研究中,常用的方法包括实验研究、数值模拟和实地观测等。
实验研究是指通过实验室水槽或湖泊模拟池等设施进行模拟实验,以获取湖泊水动力参数和湖泊水质信息。
数值模拟是指通过计算机仿真软件,建立湖泊水动力模型并进行数值求解,得到湖泊水流和水质分布等信息。
实地观测则是直接在湖泊中进行水动力参数和水质监测,获取湖泊实际的水动力和水质数据。
这些方法相辅相成,共同构建了湖泊水动力模型的研究体系。
1. 水动力参数的研究湖泊水动力模型中的水动力参数是描述湖泊水流特性的重要参数,包括湖泊底摩擦系数、湖泊混合系数、湖泊底面粗糙度等。
近年来,研究人员通过实验研究和数值模拟,不断改进湖泊水动力参数的计算方法,提高了模型的准确性和可靠性。
对湖泊水动力参数的实地观测也为模型的验证和修正提供了重要数据支持。
2. 水流动态模拟湖泊水流动态模拟是水动力模型研究的重点内容之一,主要包括湖泊水流速度场和流向、湖泊湛怀模拟等。
通过数值模拟和实地观测,研究人员不断改进湖泊水流动态模拟的方法,并结合地理信息系统(GIS)技术等工具,实现对湖泊水流动态的更加精细的模拟和预测。
湖泊水动力模型研究进展

湖泊水动力模型研究进展湖泊是地球上重要的水域资源,对于人类生存和经济发展起着至关重要的作用。
而湖泊水动力学模型的研究正是为了更好地理解湖泊的水文环境特征、水体运动规律及其对生态环境的影响,从而为湖泊环境管理、生态保护和资源利用提供有效的科学依据和技术支持。
近年来,湖泊水动力学模型研究取得了不少进展,本文将从湖泊水动力学模型的基本原理、现有研究方法和技术进展等方面进行综述,以期为相关研究和应用提供一定的参考和借鉴。
一、湖泊水动力学模型的基本原理湖泊水动力学模型的研究基于流体运动的基本原理和湖泊水文环境的复杂特征,主要包括湖泊水文环境特征的描述、水体运动的数学描述和模拟、湖泊环境变化的预测和评估等内容。
具体来说,湖泊水动力学模型通过对湖泊水文环境的参数化和建模,描述和分析水体的运动、混合和输运过程,从而揭示湖泊水体的运动规律、水质变化规律及其与环境因素的相互作用关系。
在湖泊水动力学模型研究中,常用的基本原理和方法包括:①连续介质力学原理,即将湖泊水体视为连续的物质介质,描述其运动和变形的力学规律。
②流体动力学理论,即应用非定常流体动力学方程描述湖泊水体的运动和混合过程,如连续方程、动量方程、能量方程等。
③湖泊动力学模型的数学表示,即通过建立数学方程和模型对湖泊水体的运动、输运和变化进行描述和分析。
这些基本原理和方法构成了湖泊水动力学模型研究的基础,在实际研究和应用中具有重要的理论和方法价值。
二、湖泊水动力模型的研究方法与技术进展1. 观测与实验技术的进步湖泊水动力学模型的研究离不开对湖泊水文环境参数的观测和获取,而随着观测与实验技术的不断进步,湖泊水文环境参数的探测、监测与实验测量手段也得到了较大的提高。
传统的湖泊水文环境参数观测手段包括水文测站观测、水文航空遥感、传统浮标观测等,这些手段可以获取湖泊水文环境参数的基本信息。
而近年来,随着遥感技术、水生态监测与生物传感技术的进步,越来越多的新观测与实验技术被应用于湖泊水动力学模型研究中,如多波段遥感影像获取湖泊水体温度、叶绿素含量等信息、水声技术获取水体反射率、声速等参数、生物传感技术获取湖泊水生态系统信息等。
湖泊水动力模型研究进展

湖泊水动力模型研究进展湖泊是地球上重要的水域,对于人类的生存和发展具有重要的意义。
湖泊水动力模型的研究旨在了解湖泊水体的流动规律,预测湖泊水质的变化,为湖泊管理和保护提供科学依据。
随着计算机技术的进步和观测技术的发展,湖泊水动力模型研究取得了显著的进展。
湖泊水动力模型主要分为污染扩散模型和湖泊流动模型两类。
污染扩散模型主要用于研究湖泊中污染物的传输和扩散规律,通过模拟湖泊中的气溶胶、水溶性污染物等的扩散过程,预测湖泊水质的变化。
湖泊流动模型主要研究湖泊水体的动力学过程,包括湖泊中的水流、湖泊的混合和湖泊底部的沉积等。
近年来,湖泊水动力模型研究在以下几个方面取得了进展。
模型的建立和发展。
研究者通过总结湖泊水动力学的基本原理和规律,建立了一系列湖泊水动力模型。
基于物理原理的数学模型是最常用的方法。
这些模型通过描述湖泊水动力学的方程和边界条件,模拟湖泊的水流、湖泊的混合和湖底的有机物分解等过程。
还有基于统计学的方法和基于机器学习的方法等模型被引入湖泊水动力学研究中。
模型的参数估计和验证。
为了使湖泊水动力模型具有预测能力,需要对模型中的一些参数进行估计和验证。
研究者通过观测和实验,获得了湖泊中的水流、水温、水质等相关数据,通过拟合这些数据,估计模型的参数。
还通过对模型预测结果与实测数据的对比,验证模型的准确性和可靠性。
模型的应用和优化。
湖泊水动力模型是湖泊管理和保护的重要工具。
通过模型的应用,可以预测湖泊的水质变化,评估湖泊受污染物影响的程度,指导湖泊的水质治理和环境保护工作。
与此研究者不断改进和优化湖泊水动力模型,提高模型的预测能力和适用性。
模型的挑战和发展方向。
湖泊水动力模型研究还面临着一些挑战和问题,例如模型的参数估计和验证存在一定的不确定性,模型的建立和应用需要消耗大量的计算资源等。
未来的研究方向包括改进模型的物理参数化方案,提高模型的计算效率和并行性,将湖泊水动力模型与其他模型(如水质模型、生态模型)相结合,实现湖泊环境的全面模拟和预测。
湖泊富营养化模型的研究进展

湖泊富营养化模型的研究进展
湖泊富营养化模型的研究进展
湖泊的富营养化是全球普遍关注的环境问题之一.湖泊的富营养化模型是防治、修复和治理湖泊富营养化的重要决策工具.按研究的侧重点不同,将湖泊富营养化模型分为简单回归模型、水质模型、生态模型和生态-水动力水质模型,并分别回顾了四类模型的研究进展.最后指出湖泊富营养化模型的发展趋势,强调不确定理论、3S技术、耦合模型是今后湖泊富营养化模型研究的重点,应在此基础上建立通用的模拟、预测、评价和优化模型,为湖泊富营养化管理提供科学依据.
作者:梁婕曾光明郭生练苏小康黄国和Liang Jie Zeng Guangming Guo Shenglian Su Xiaokang Huang Guohe 作者单位:梁婕,曾光明,苏小康,黄国和,Liang Jie,Zeng Guangming,Su Xiaokang,Huang Guohe(湖南大学环境科学与工程学院,长沙,410082) 郭生练,Guo Shenglian(湖南大学环境科学与工程学院,长沙,410082;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉,430072)
刊名:环境污染治理技术与设备ISTIC PKU英文刊名:TECHNIQUES AND EQUIPMENT FOR ENVIRONMENTAL POLLUTION CONTROL 年,卷(期):2006 7(6) 分类号:X524 关键词:湖泊富营养化模型进展。
湖泊水动力模型研究进展

湖泊水动力模型研究进展湖泊是地球上重要的水体之一,它们在生态系统中扮演着重要的角色。
湖泊水动力模型的研究对于湖泊水资源的管理和保护具有重要意义。
随着科学技术的进步,湖泊水动力模型的研究不断取得新的进展。
本文将介绍湖泊水动力模型研究的现状和进展,以及未来可能的发展方向。
湖泊水动力模型是用来描述湖泊中水流运动、水体混合和污染物传输等过程的数学模型。
它可以帮助我们更好地了解湖泊的水动力特性,指导湖泊的环境保护和资源管理工作。
湖泊水动力模型的研究涉及到流体力学、水文学、环境科学等多个领域,近年来取得了一系列重要的进展。
在湖泊水动力模型的研究中,数值模拟技术的发展为模型的建立和求解提供了有效的工具。
通过数值模拟,可以模拟湖泊水体运动的复杂过程,得到湖泊水动力的详细分布和变化规律。
这对于湖泊水资源的管理和保护具有重要意义。
数值模拟技术还可以帮助我们更好地理解湖泊水动力过程中的复杂机理,为进一步改进和优化湖泊水动力模型提供了强大的支持。
多学科交叉研究对于湖泊水动力模型的发展起到了重要作用。
湖泊水动力模型的研究涉及到流体力学、水文学、环境科学等多个学科领域,要深入理解湖泊水动力过程的复杂机理,需要多学科之间的紧密合作和交流。
近年来,不少研究团队在湖泊水动力模型的研究中开展了跨学科合作,取得了一系列重要的成果。
这些成果不仅推动了湖泊水动力模型的研究,也为相关学科领域的发展带来了新的思路和方法。
未来,湖泊水动力模型的研究还面临着一些挑战和机遇。
一方面,需要进一步深入研究湖泊水动力过程的复杂机理,探索更精确、更可靠的湖泊水动力模型建立和求解方法。
需要加强湖泊水动力模型与实际应用的结合,将研究成果更好地应用于湖泊水资源管理、环境监测和灾害预测等方面。
还需要促进跨学科合作,推动湖泊水动力模型研究迈向更加深入和广泛的领域。
鄱阳湖水质富营养化评价方法应用及探讨

从表 3 可知 , 鄱阳湖水质已完全构成 了富营养化发生的条件 , 项年平均水 质参数中除 B D 较好外 , 6 O5
维普资讯
作者简 介 : 万金保 (92)男 , 南昌人 , 15 , 江西 教授 , 博士生导 师 , 主要从 事水污染控制 与水 资源保护研究
维普资讯
第 2期
万金保 , : 等 鄱阳湖水质 富营养 化评 价方法应用及探讨
21 l
由表 1 可见 , 大水系的主要营养盐年均输入浓度都 比较高 , 5 这也为鄱阳湖可能发生大规模 的富营养化 创造了条件 . 目前 , 在湖 区干流未普遍 发生富营养化现象 , 主要原 因是鄱 阳湖为一个季节性吞吐型湖泊, 没 有完全形成富营养化发生所需的缓流条件 , 但是许 多局部水域的水流运动还是十分缓慢 , 有很多 已经发生 富营养化 .04年 , 20 在鄱阳湖 4 个控制断面上 , 已检测得 出 2 V类 、 个劣 V类 、 个 中营养 和 1 个 2 3 个轻度富 营养的水质结果 . 因此 , 入湖水系和湖区水动力条件将是鄱 阳湖 区富营养化研究 中应考虑的重要 因素 .
均输 人 浓度 具体 见 表 1 - . 【7 6J
表 1 鄱阳湖五大水 系主要营养盐年均 输入浓度 ( 单位 : / ) mg L
收稿 日期 :0 61-1 *通讯联系人 . 2 0 .10 ;
基金项 目: 江西省教育厅科 学技术研究项 目[ 赣教技字 (0 5 0 2 o )5号 ] 资助 .
表 2 鄱 阳湖富营养化参数 法评价标准
22 参数 法 评价标 准应 用 . 湖 泊 富营养 化标 准 评价 是对 湖 泊 富营养 化 发展 过程 中某 一 阶段 营养状 态 的定 量 描述 , 而为 了解 其 富 从
湖泊水动力模型研究进展

湖泊水动力模型研究进展湖泊水动力模型是研究湖泊水体运动和水质变化的重要工具。
随着计算机技术的发展和相关研究的深入,湖泊水动力模型的研究取得了较大的进展。
下面将介绍湖泊水动力模型研究的主要进展。
湖泊水动力模型在数学理论和计算方法上取得了重要的突破。
传统的湖泊水动力模型主要基于二维水动力方程和输运方程,但由于湖泊的复杂形状和环境变化,这种模型往往难以准确地模拟湖泊的水动力过程。
近年来,学者们提出了基于三维水动力方程和输运方程的湖泊水动力模型,能够更准确地模拟湖泊的水流和水质变化。
湖泊水动力模型在湖泊生态系统研究和管理中的应用也取得了显著的进展。
湖泊是重要的生态系统,其水动力过程对湖泊生态环境的稳定和水质状态的变化起着重要作用。
通过建立湖泊水动力模型,可以模拟湖泊水体中沉积物、营养物和有机物的输运和分布,研究湖泊的水质变化和富营养化问题,为湖泊环境保护和水资源管理提供科学依据。
湖泊水动力模型在灾害预测和管理中的应用也得到了广泛关注。
湖泊水动力模型可以预测湖泊中的洪水、暴雨和台风等灾害事件的发生和变化过程,为灾害预警和应急管理提供支持。
湖泊水动力模型可以模拟湖泊中的径流过程,预测湖泊水位的变化和洪水的扩展范围,提前采取相应的措施来减轻灾害的影响。
湖泊水动力模型的参数识别和模拟结果验证也是研究的重要内容。
湖泊水动力模型的参数识别是确定模型参数的过程,需要采集湖泊的水文、水质和水动力数据,并通过参数优化算法确定最佳的参数值。
模拟结果验证是比较模拟结果与实际观测数据的一致性,评估模型的可靠性和适用性。
湖泊水动力模型的研究进展为湖泊水动力过程的理解和湖泊管理提供了重要的支持。
未来的研究可以进一步完善湖泊水动力模型的数学理论和计算方法,加强湖泊水动力模型与湖泊生态系统研究和灾害管理的整合,提高模型的准确性和可靠性,为湖泊的环境保护和可持续发展提供科学依据。
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( mg/ L s) ; S 相对组分浓度的源汇项( m g/ L s) 。 2. 4 CE QUAL R1 CE QU AL R1 是由美国陆军工程兵团开发的 垂向一维水质模型。它被用于模拟湖泊、水库的水 质在深度方向的变化。它包括的水质 变化过程很 多 。研究 的状 态变 量包 括水 温、氮 、磷 、DO 、藻类 、水 生动物、鱼类、硅土、硫、金属、悬浮颗粒物、可溶固体 颗粒、pH 值。它可 采用 M onte Carlo 法计 算可靠 度, 有用户界面, 免费使用。 2. 5 CE QUAL ICM CE QU AL ICM 是由美国陆军工程兵团开发 的模型, 它能模拟一维、二维、三维。ICM 代表集成 网格模型。它不模拟流量, 所以必须从别的模型获 得流量。在大部分应用中, 它与美国陆军工程兵团 的另一个水动力模型 CH 3D( 曲线水动力三维模型) 合用。它是目前世界上发展程度最高的三维模型之 一, 将要并入 SM S 系统中。 2. 6 MIKE M IKE 模型体系是由丹麦水动力研究所( DH I) 开发的。它 包 括 3 个 版 本 M IKE11、M IKE21 和 M IKE3。其中 M IKE21 和 M IKE3 可以用于湖泊水 质的模拟。M IKE21 模型是 M IKE11 的姐妹模型, 在全世界广泛应用。它是一个极优秀的模型, 用来 模拟在水质预测中垂向变化常被忽略的湖泊、河口、 海岸地区。它 提供的水质变化过程 很多。M IKE3 与 M IKE21 类似, 但它能处理三维空间。M IKE 模 型体系界面都很友好, 但它的源程序不对外公开, 使 用有加密措施, 而且售价很高。 2. 7 SMS SM S( Surf ace Wat er M odeling Syst em) 是由美 国 Brigham Young 大学图形工程计算机图形实验 室开发的。与其它模型系统的不同在于它不模拟降 雨 径流过程。它在二维( 垂向平 均) 方向模拟河 流、河口、湖泊、海岸。该软件中的计算模块包含美 国陆军工 程兵 水 道实 验 站开 发 的几 个 程 序模 块 ( RMA2 、GF GEN、RMA4 等) 和美国联邦公路管理 局的两个模块 ( F ESWMS、WSPRO) 。它仅含有限 的水质 变化 过 程。但 这种 情况 将改 变, 因 为 CE
这一模型由直接耦合的水动力学模型和水质输移模
型组成, 用来模拟湖泊和水库, 也适合模拟一些具有 湖泊特性的河流。它可模拟 包括 DO、T OC、BOD、
大肠杆菌、藻类等在内的 17 种水质变量浓度变化,
对相对狭长 的湖泊 和分层型如下:
BC t
与国外相比, 我国水质模型的研究起步较晚, 20 世纪 80 年代中期才开始湖泊水动力学数值模拟的 研究。不过近 20 多年以来也取得了一些的成果。如 河海大学开发了河网、水质统一的 H w qnow 模型。 华东师大、清华大学、同济大学在这方面也开展了
一些工作。上海市对苏州河水系水动力水质模型的
收稿日期: 2006 07 20; 修回日期: 2006 09 20 作者简介: 万金保( 1952~ ) , 男, 江西省南昌人, 教授, 博士生导师, 主要从事水污染控制理论与方法研究.
1. 2 湖泊水质模型的类型
根据湖泊的形状与性质, 其水质模型可分为完 全混合型和非均匀混合型[ 5] 。
1. 2. 1 完全混合型
对于面积小、封闭性强、四周污染源多的小湖或
湖湾, 污染物入潮后, 在湖流和风浪作用下, 与湖水
混合均匀, 湖泊各处污染源浓度均一。
对完全混合型的湖泊, 根据物质平衡原理
+
UB x
C
+
WBC z
-
BD x
C x
x
-
BD z
C z
= CqB + SB
z
其中 : B 时间空间变化的层宽( m) ;
C 横向平均的组分浓度( mg/ L) ;
U, W 分别为 x 方向( 水平), z 方向( 竖 直) 的横向平均流速( m/ s) ;
D x , D z 分别为 x , z 方向上温度和组分的 扩散系数( m2 / s) ;
量速率;
t 计算时段;
K 污染物衰减率。
Vollenw eider 模型假定湖泊属于完全混合型, 且富营养化状态只与营养物负荷有关, 入湖与出湖
水量相等, 根据物质平衡原理, 某时段任何水质含量 的变化等于该时段入湖含量减去出湖含量, 以及该 水质元素降解或沉淀所损失的量[ 4] , 从而可得出
dC dt
(- UxAC + ExA
C x)
)
t
x
+ A( SL + SB ) + AS K
第6期
万金保等: 湖泊水质模型研究进展
807
其中: C 组分浓度( mg/ L ) ;
t 时间( s) ; A 横截面积( m2 ) ; Ux 纵向速度( m/ s) ; Ex 纵向弥散系数( m2 / s) ; SL , S B , SK 直接与弥散负 荷率、边界 负荷
80 6
长江流域资源与环境
第 16 卷
研究达到一个前所未有的理论深度[ 3] 。我国的研究
主要集中在太湖、滇池、巢湖等污染严重的湖泊。其
中, 太湖是目前我国在水动力学、水质和生态系统动 力学模型方面开展研究相对较多的湖泊, 成功应用
了很多的模型, 如太湖三维动态边界层模型、梅梁湾 三维营养盐浓度扩散模型、太湖藻类生长模拟[ 1] 等。
质模型系统, 可用于对河流、湖泊、河口、水库、海岸 的水质进行模拟。WASP 最原始的版本是于 1983
年 发 布 的, 之 后 又 经 过 几 次 修 订, 如 WASP4、
WASP5、WASP6 和 WASP7。WASP 包括两 个独
立的计算程序: 水动力学程序 DYNH YD 和水质程 序 WASP, 它 们可以 联合运 行, 也可以 独立运 行。
=
W V
-
QC V
-
KC
式中: C W V Q K
湖泊中营养物质( 磷) 的浓度( mg/ L) ;
总磷的入湖量( g/ d) ; 湖水的体积( m3 ) ; 出湖流量( m 3 / d) ; 湖中磷的沉降系数( 1/ d) ;
t 时间( d) 。
1. 2. 2 非均匀混合型 水域宽阔的大湖, 由于湖流、风浪等因素较为复
EU T RO( 用来分析传统的水质指标项) 和 T OXI( 可
以模拟固体类物质和有毒物质的污染) 是两个子模 型, 它们可以装入水质程序中。WASP 在其基本程
序中反映了对流、弥散、点杂质负荷与扩散杂质负荷
以及边界 的交换 等随 时间 变化 的过 程。经简 化,
WASP 常用如下模型:
( AC ) =
某时段任何污染物含量的变化等于该时段流入总量
减去流出总量, 再减去元素降解或沉淀等所损失的
量, 建立数学方程如下:
M t
=
-
- KM
对难降解的污染物为
M t
=
-
M = M t - M0 式中: Mt 时段末湖泊内污染物总量;
M0 时段初湖泊内污染物总量; M 时段内湖泊平均污染物总量;
,
时段内平均流入、流出湖泊污染物总
对难降解污染物, 当排污稳定, 且边界 条件为
r = r 0 时, C= C0 , 则得
C = C0 -
1 -
1( r1-
-
r10- )
=
1-
q DH
式中: r 距排污口距离;
q 入湖污水量;
C r 处污染物浓度; H 污染物扩散区平均湖水深;
污染物在湖水中的扩散角, 如排污口在
平直的湖岸, = 180 ;
关键词: 水质模型; 模型; 湖泊; 富营养化 文献标识码: A
湖泊是最重要的淡水资源之一, 是一种易为人 们直接利用的自然资源, 有史以来就是人类赖以生 存、栖息之地, 具有举足轻重的生态服务功能, 对社 会和经济的发展起着不可估量的作用。随着经济的 迅速发展以及城市化进程加快, 加以湖泊流域一些 不合理的开发活动, 导致湖泊富营养化、湖泊淤积或 萎缩、湖泊生态被破坏和水质恶化, 使湖泊流域的社 会和经济可持续发展受到制约。如何保护和改善湖 泊环境已日趋成为当前世界关注的一个焦点。
率、总动力输移率( m g/ L s) 。
2. 2 EFDC
EF DC ( Environmental F luid Dy namics Co de)
即环境流体动态代码, 它由 John H am rick 开发, 目
前己由美国环保局( U SEP A) 支持, 正作为 USEPA
模型进行升级。它可用于模拟来自点源非点源的污
1 湖泊水质模型研究进展
1. 1 国内外研究动态简述 湖泊水质模型是在河流水质模型发展的基础上
建立起来的。对它的研究, 始于 20 世纪 60 年代中 期。经过了 40 多年的发展历程, 湖泊水质模型已经 逐渐成熟完善起来, 取得了很多成果。在模型结构
上从简单的零维模型发展到复杂的水质 水动力 学 生态综合模型和生态结构动力学模型[ 1] , 在理 论上发展了许多新鲜的理论, 如随机理论、灰色理论 和模糊理论等, 在研究方法上也结合运用了迅猛发 展的计算机新技术如人工神经网络( ANNS) 和地理 信息系统( GIS) 等。这些成果都极大地推动了湖泊 水环境管理技术的现代化[ 2] 。
染物、有机物迁移、归趋等。EF DC 模型可以用于模
拟包括 COD、氨氮、总磷、藻类在内的 22 种水质变
量的浓度变化。EFDC 模型如下:
C t
+
( uC ) x
+
( vC ) y
+