Analysis of Mixing of Pollutants in Water Waves and Currents

A vertical two-dimensional turbulence numerical model for the interaction of waves and currents is developed in the paper based on the nonlinear two-equation k-ε model with the VOF method.The one-dimensional equivalent advection velocity and equivalent mixing coefficient are defined and the solving process is introduced:The pollutant concentration field,generated by an instant source in waves and currents,is calculated with the model,and then the equivalent advection velocity and equivalent mixing coefficient are obtained by calculating the time derivative of the mean and variance of pollutant concentration probability distribution.The effects of wave period and wave height on the equivalent mixing coefficient for waves and wave-currents are also investigated.     

3D Numerical Simulation of Overbank Flow in Non-Orthogonal Curvilinear Coordinates

1.Introduction Riverflowsinacompoundchannelofteninundatetheadjacentplainsathighdischarges.This generatesacomplicatedflowstructurebetweenthemainchannelflowandthefloodplainflow.In straightchannels,thevelocitydifferencebetweentheflowinthemainchannelandthatontheflood plainisoneofthemostdistinctivecharacteristics.Thisintroducesseveralphysicalandphenomenologi calfeaturesaroundthejunctionbetweenthemainchannelandthefloodplain,namely,theformation ofahighhorizontalshearlayerandstreamwiseandverticalvorti…     

用VOF方法模拟静止浅水环境中的垂向紊动射流

以k-ε紊流模型为基础,针对浅水环境垂向射流的水面会有明显突起情况,采用VOF(Volume of Fluid)方法追踪自由面,建立了适合浅水环境垂向平面紊动射流的二维数学模型.对不同入射速度、水深、入射口宽度组合进行了大量的数值模拟实验,对整个流场的分布作了分析,发现自由面的分布特点和速度矢量场的分布特点相对应;中轴线附近的自由面隆起具有自相似性,文中给出了拟合表达式;由于水面的阻滞,中轴线上垂向速度的衰减较自由射流快,衰减规律随水深和射流宽度而异.     

2012-2016年调水调沙对黄河口海域大型底栖动物群落结构的影响

为了明确黄河调水调沙对河口海域大型底栖动物群落结构的影响，本研究于2012至2016年调水调沙后进行了大型底栖动物样品的采集工作。整个研究时期共鉴定出大型底栖动物7门138种，生物量和丰度2012年显著高于2016年，生物量年间无显著差异；研究时期内优势种以小型多毛类为主，鲜见软体动物、节肢动物和棘皮动物，其中2016年优势种全部为小个体多毛类；MDS显示，随时间的推移距河口不同距离梯度的大型底栖动物逐渐演变为相同的群落结构，且Shannon-Wiener多样性指数和Margalef丰富度指数呈下降趋势；CCA显示研究海域主要底栖动物种类的生态需求为高中值粒径、低溶解氧、pH、黏土和硫化物含量。本研究推测调水调沙工程一定程度上影响了底层生物群落结构，特别是研究海域的A断面。     

集约用海对莱州湾水动力环境影响的数值模拟研究

在考虑水体斜压的基础上利用MIKE3三维数值模型的HD和Ecolab模块,对莱州湾的水动力环境进行了数值模拟,并将验证良好的该模型用于分析预测集约用海工程的实施对莱州湾水动力环境造成的影响。研究结果表明:工程并不会大范围改变莱州湾海域的水动力特征,影响主要集中在工程区附近,距工程新岸线约20 km处,流速变化率在15%左右甚至更小;工程造成海湾纳潮量在大小潮期分别减小0.29%和1.07%,海湾与外海水交换能力被削弱,可能会导致湾内水体污染加剧;工程实施后海湾PO_4-P平均浓度升高,DIN平均浓度降低,N/P比下降,海域磷限制作用被削弱。     

基于未确知信息的环状河网水质数学模型研究

以圣维南方程组、对流扩散方程以及未确知信息理论为基础,建立了环状河网一维水动力与未确知水质数学模型。采用Preissman四点隐格式法对圣维南方程组进行离散和采用显式差分对对流扩散方程进行离散,对河网水动力与水质分别进行了合理的编码,并考虑了泵闸等控制工程、降雨径流的影响,采用河网的三级解法编制河网非恒定流的计算程序求解各断面的水位Z和流量Q,实现了水动力和水质两模块之间的数据连接,且对微分形式的水质模型运用未确知数学理论进行了含有两个未确知参数的水质计算,从而不仅能获得污染物浓度区间值,还能得到相应的可信度。实例研究表明,建立的河网水动力模型和未确知信息的水质模型是可靠的,可以用于河网水质治理工程的数值模拟研究和水环境评估。     

近岸波浪破碎区不规则波浪的数值模拟

基于近岸不规则波浪传播的抛物型缓坡方程和两类波浪破碎能量损耗因子,对近岸波浪破碎区不规则波浪的波高分布进行了数值模拟,并结合实验结果对数值模拟结果进行了验证分析,结果表明采用两类波浪破碎能量损耗因子所模拟的破碎区波高与实测值均吻合良好,波浪破碎能量损耗因子及波浪破碎指标对破碎区波浪波高分布影响较明显。     

桑沟湾长牡蛎生物沉积物对环境底质影响的同位素证据

贝类通过生物沉积作用加速了养殖海区水体中的颗粒物质向海底的输送。在桑沟湾中筏式养殖的长牡蛎(Crassostrea gigas),将大量的有机物以生物沉积物(真粪和假粪)的形式排向养殖区海底。为完成对桑沟湾筏式养殖长牡蛎生物沉积物对环境底质影响的量化研究,作者通过在桑沟湾内不同的海区设置采样点(5个养殖区,3个对照点),对采样点SG 2与SG 6两个点的长牡蛎生物性沉积物与海区悬浮颗粒物进行了稳定同位测定及有机物来源分析。实验结果表明:选取的采样点沉积物稳定碳氮同位素丰度集中于δ~(13)C–22.82‰~–21.62‰,δ~(15)N 4.73‰~6.21‰。在SG 2点的悬浮颗粒物中,长牡蛎生物性沉积物贡献有机物占9.95%,对照区沉积物与SG 2区沉积物贡献分别为54.19%和35.86%。在典型的采样点,稳定同位素法能较准确地量化出各有机物来源的贡献比例。以SG C点为对照,其余7个采样点长牡蛎生物性沉积物有机物贡献在4.06%~28.64%,平均贡献率为13.96%±8.62%,牡蛎养殖已经对桑沟湾底质造成了一定的影响。     

莱州湾沉积物有机质来源

应用C/N、δ13C、δ15N解析了莱州湾沉积物有机质来源,发现湾内有机质主要存在海洋、河口浮游植物以及陆地有机质3种来源。通过C/N、δ13C定量示踪,发现海洋浮游植物是湾内沉积物有机质的最主要来源,相对含量在41.6%—58.5%之间。河口浮游植物有机质、陆源有机质相对含量波动较大,分别在3.8%—43.8%、0—53.5%之间。海洋浮游植物有机质在整个海湾都表现出较高含量。近岸河口附近海域往往表现出高含量的河口浮游植物有机质特征,陆源有机质含量较高区域大都集中在黄河口周围海域,高河口浮游植物有机质以及高陆源有机质特征在黄河口周围海域均有出现。     

1992年以来盐城滨海湿地植被动态变化研究

基于1992～2016年4个时相的遥感数据, 对盐城滨海川东港至梁垛河口岸段进行景观分类, 分析湿地植被类型及分布, 借助转移矩阵法探究滨海湿地植被的时空演变。结果表明: 茅草、芦苇、碱蓬, 米草为川东港至梁垛河口段主要湿地植被类型。1992～2016年植被总面积减少, 其中茅草几近消失殆尽; 芦苇、碱蓬面积持续缩减; 米草面积大幅增长。1992～2000年植被面积快速缩减, 大面积的茅草碱蓬地被开发为耕地; 2000～2009年养殖塘侵占湿地植被, 规模剧增。2009～2016年, 米草向海方向扩张的同时靠陆侧转变为养殖塘。川东港至梁垛河口的植被演变是自然和人为共同作用的结果。一方面受淤积型海岸影响, 另一方面受政策引导下的各类滩涂开发活动, 及互花米草的引种所带来的快速扩散的影响。本文研究结果为盐城滨海湿地管理与可持续发展提供理论参考。