渤海海域溢油应急预测预警系统研究Ⅰ.海洋动力要素预测技术研究

采用“油粒子”模型,模拟溢油在海洋中的漂移扩散运动,将海流、波浪和风场的模拟结果作为溢油漂移计算的外强迫,来驱动溢油漂移模型,计算其漂移路径.把计算的溢油漂移结果与地理信息系统等平台相结合,建立了渤海海域应急预测预警系统.本文作为该系统研制中的一部分,主要介绍了海流数值计算模型、波浪数值计算模型、风场数值计算模型和溢油...     

海上消油剂及其在溢油污染处置中的应用

阐述了海上消油剂和其应用现状以及影响其使用效果的不同因素,并探讨了消油剂使用效果评价方法,对消油剂产品及评价方法的发展趋势进行了展望,旨在为海上溢油污染处置技术的完善和发展提供参考。     

海洋溢油污染预测预警技术

本项目对溢油应急体系建设与溢油污染预测预警关键技术进行攻关,为海上溢油应急快速反应、指挥决策和控制处理提供技术支持。自主研发渤海海域溢油漂移轨迹动态快速预报模型和溢油漂移轨迹及归宿模型;     

东海“桑吉”轮事故溢油污染的长期预测

“桑吉”轮事故溢出的凝析油和燃料油对漂油途经海域的海洋生态会产生长期灾害性影响。对溢油污染水体的漂移轨迹和污染程度及范围的预测可为海洋环境保护及污染评估提供重要基础信息。基于国家海洋局第一海洋研究所研发的海洋环境业务化预报系统,本研究较精确预测了“桑吉”轮事故发生后至沉船位置的漂移轨迹;继而利用拉格朗日粒子追踪法预测了撞船后60天内的油粒子漂流轨迹。结果表明,沉船点附近的溢油主要向东北方向输运,大部分油粒子进入西边界强流黑潮并在黑潮带动下迅速进入黑潮延伸体海域。基于预报系统2009-2017年历史表层海流资料,对溢油影响程度和范围进行了风险概率分析,结果显示受溢油影响最大的区域为沉船点东北方向海域。     

渤海海域溢油应急预测预警系统研究Ⅱ. 系统可视化及业务化应用

本系统基于.NET平台,采用C#作为开发语言,对ArcEngine 9.3进行二次开发,融.NET平台的可移植性与ArcEngine 9.3的可视化和空间显示分析功能于一体,实现了溢油行为与归宿预测模块与GIS平台的统一。把溢油漂移的计算结果与地理信息系统等平台相结合,建立了渤海海域应急预测预警系统。也集成了环境敏感资源信息数据库、应急设备、队伍信息数据库和溢油漂移模型,为溢油应急提供溢油敏感资源及应急资源的日常管理,实现溢油漂移预测结果与敏感资源图的叠加耦合,达到对环境敏感资源的快速预警,形成了溢油敏感资源及应急资源管理系统。作为该系统研制中的第二部分,主要介绍了系统的可视化、系统的预报流程、系统案例验证以及业务化应用的研究工作。     

事故性溢油对湄洲湾环境影响的预测

本文采用已建立的湄洲湾潮流场和水质点拉格朗日运动模型，利用概率预测模式，描述一旦发生事故性溢油，海上表面油膜的漂移和扩展过程，预测最大可能的污染海域范围；并建立海上溢油动力模式，探讨连续排放溢油的漂移和扩展过程，通过Mackay公式算出在油膜覆盖下水体的油含量。     

蒲城水库水质污染与富营养化评价和预测的研究

本文对蒲城水库污染负荷量进行了动态平衡研究,开展了物理、化、学、放射性、水生生物和富营养化等多项指标的监测分析,采用多种方法对水库水质污染现状与富营养化程度作出了综合评价和中、长期预测,提出了水质保护对策。研究结果表明:30年后蒲城水库水质除pH、总锰等个别项目可能超标外,其它水质指标均符合地面水三类标准;总氮、总磷浓度各低于0.40mg/L和0.03mg/L,水库仍将处于中—富营养型。但10年后的夏季总氮、总磷浓度将会分别超过0.50mg/L和0.35mg/L,存在富营养化的危险。     

基于随机情景模拟统计的海洋溢油污染风险分析——以滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区为例

定量分析敏感资源环境遭受突发性溢油事故的污染风险,对加强海洋溢油风险管理和应急响应具有现实意义。通过参考国内外现有研究成果,构建了溢油随机情景模拟统计方法,并利用GIS技术实现数据管理及可视化分析。考虑到海洋保护区是典型生物多样性和生态环境保护的敏感区域,以滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区为例进行案例研究。首先根据对保护区附近的黄骅港、滨州港海港码头、进港航道、锚地及埕北油田石油平台等溢油风险源的分析,选取3个代表性泄漏地点。然后在经验证的潮流场模拟数据和2004-2005年风玫瑰图数据基础上,对每个地点分别进行450次随机溢油事故情景(即不同泄漏时间、风速风向、潮流场等)的模拟计算。统计结果显示,全年所有风向条件下保护区遭受以上泄漏地点的最大溢油污染概率分别为22.9%、9.7%、3.0%,海面油膜最快到达时间分别为2 h、5 h、40 h。与典型情景模拟法的比较可知,随机情景模拟法是前者的重要补充,能够弥补大量遗漏的事故情景,有助于更客观全面地分析与评价海洋保护区遭受溢油事故的污染风险。     

洋浦近岸海域污染控制规划方案优化——Ⅱ.水质预测及污染物入海总量控制

在洋浦近岸海域潮流数值模型的基础上,建立了该海域的平流—扩散输运模型,利用该模型进行多种规划方案下的水质预测,计算污染物排海的控制总量,并对规划方案进行优化。     

湛江湾沿岸工程冲淤影响的预测分析Ⅰ.动力地貌分析

本篇概述了湛江湾的环境背景,对泥沙补给条件进行了估算,并分析了航槽近期冲淤的基本态势.从纳潮量的空间配置和规划中的工程规模及其在湾内的位置,讨论了各工程的正、负面效应及主要影响区域,为下篇的冲淤数模计算、定量预测奠定了基础.本文还给出了湛江湾湾口断面积与总纳潮量的定量关系.     

厦门海沧经济开发区环境地质条件及其变化趋势预测：Ⅰ.地质环境特 …

在野外调查和考察工作的基础上,通过对所获实验数据的综合分析并参考有关资料,研究了厦门海沧经济开发区的于质环境特技与环境地质条件。结果表明,该区原生地质环境良好,确系海内外投资才不可多得的施展鸿图的理想之地。     

南海晚第四纪的硅藻遗体及其地质意义：Ⅰ.硅藻种类及其生态环境

南海北部和中部三个晚第四纪柱样沉积物中，鉴定出硅藻５６属１９３种和变种。其中，相对含量大于１０％的硅藻种有１５种，相对含量５％－１０％的种有９种，相对含量１％－５％的种有４１种，依据硅藻的地理分布，确定了其中１８种常见硅藻的生态环境。     

统计预测中虚假因子的识别理论及其在预测实践当中的应用(一)——偶然性单相关的识别与过滤

在统计预测中,如何选取物理意义明确、预报准确率又高的预报因子,几乎是统计预测成功与否的关键。在实际预测当中,常会碰到这样的情况:某些因子与预报量的单相关率甚高,但用它们构成预报方程并做预报时,却常常导致失败。事后分析发现,这些因子并非由于物理上的原因,而仅仅由于在有限样本的情况下（在实际预报中样本客量常常很小）,预报因子序列偶然地与预报量序列具有很高的相关性。本文把这样的因子称为虚假因子,并把这种相关称为偶然性单相关。 为了研究的方便,作者将因子和预报量分别化为（0,1）序列,并提出了一种最佳（0,1）化算法。在因子X和预报量Y分为（0,1）两级的情况下,假定它们相互独立,于是有 P_i（x,y）=P_i（x）P_i（y）即:X和Y在i级的正相关率等于各自出现在i级的概率之积。引进统计量 式中υ_i是（X,Y）实际出现在i级内的频数,n为子样总数。用该统计量对预报因子进行显著性检验,就能有效地识别和过滤假因子。 本文最后将理论应于台风的登陆,转向预报。显著水平为0.001时,有8个预报因子通过检验。从中选取η值较大的5个,用简单的编码相关法构成预测模型,其预报准确率为94.1％。     

统计预测中虚假因子的识别理论及其在预测实践当中的应用(二)——偶然性相关率概率定理和偶然性复相关的识别与过滤

从（0,1）型的完备随机因子群与预报量之间的等概率相关出发,我们导出了偶然性相关率概率定理,即:任一含有n个（0,1）型元素的预报量序列,它与含有n个（0,1）型元素的完备随机因子群之间具有偶然性相关率m/n二的概率P_w（m/n）=C_n~m/2~n。类似于“偶然性单相关的识别与过滤”一文中的做法,引进统计量 并用其对预报因子进行显著性检验。文中给出了实际应用时应当执行的步骤。 然后本文将变量型从（0,1）型推广到K级划分的情况,于是得到K级偶然相关率概率定理,即:任一含有n个k级划分元素的预报量序列,它与包含n个k级划分元素的完备随机因子群之间具有的偶然性相关率m/n的概率P_w（m/n,k）=（k-1）~（n-m）C_n~m/K~n。