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将改进的干湿网格技术引入到POM模型中,通过坐标变换,合理安排计算区域,对流沙湾海域的三维潮流场进行了数值模拟.模拟结果与实测数据吻合较好.模拟结果表明:流沙湾海域属正规日潮,潮流运动是带有旋转流的往复流运动;涨潮历时大于落潮历时;落潮流速大于涨潮流速;余流较强,基本指向外港.采用垂向平均的水平二维对流扩散方程来模拟流沙湾污染物的浓度变化.结果表明:在Ⅱ类国家海水水质标准的要求下,流沙湾COD的环境容量约为906吨/年,交换率为78%;无机氮约为105吨/年,交换率为97%;活性磷酸盐约为11吨/年,交换率为97%.整个流沙湾海域水环境质量很好,海水自净能力强,对各种污染物的交换能力强.结合水质、水动力和容量计算结果,可以认为流沙湾海域水质属较贫营养类型,虽然较大的剩余环境容量是我们所希望的,然而结合具体养殖对象看,流沙湾海域低含量的氮、磷营养盐反而在一定程度上制约了流沙湾养殖业的健康发展.因此,环境管理不仅要考虑环境容量,还应结合具体海域使用特点进行合理规划,以促进海域生态健康发展. 相似文献
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西北太平洋柔鱼冬春生群体栖息地的变化研究 总被引:3,自引:1,他引:3
柔鱼(Ommastrephes bartramii)是短生命周期鱼种,其适宜栖息地范围受海洋水温条件的显著影响。本文根据2006-2015年7-11月中国鱿钓技术组提供的西北太平洋柔鱼冬生群体的捕捞数据以及海表温度(SST)数据,利用捕捞努力量与SST的频率分布关系,估算柔鱼各月适宜温度范围(PFSST),对1985-2015年柔鱼PFSST进行估算,同时分析柔鱼PFSST的年代际变化规律,并评估不同强度厄尔尼诺和拉尼娜事件对柔鱼栖息地的影响。研究表明,2006-2015年柔鱼各月适宜的SST具有明显变化,7-11月对应适宜的SST范围分别为16~19℃、17~21℃、15~19℃、14~16℃和12~13℃。单位捕捞努力量渔获量大小随PFSST变动而发生相应变化,两者具有显著正相关关系,这说明了柔鱼渔场范围内适宜温度面积增加,对应柔鱼资源丰度上升。1985-2015年柔鱼PFSST呈现显著的月间和年际变化,7-11月PFSST具有先增加后递减的变化规律,且7-9月PFSST年际波动相似,10和11月PFSST年际变化相似。同时,柔鱼PFSST与渔场内SST具有显著正相关关系。柔鱼渔场内PFSST受厄尔尼诺和拉尼娜事件调控,其面积随气候事件的强度发生变化,具体表现为:弱拉尼娜事件和正常气候条件下,柔鱼渔场范围内水温最高,适宜栖息面积显著增长;中等强度和高强度拉尼娜条件下,柔鱼渔场内平均水温较高,但适宜栖息面积较前两者显著减小;弱强度、中等强度和超高强度厄尔尼诺条件下,柔鱼渔场内水温均较低,但弱强度和超高强度厄尔尼诺条件下柔鱼适宜栖息面积均大于中等强度厄尔尼诺条件。 相似文献
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溶解无机态营养盐在渤海沉积物-海水界面交换通量研究 总被引:2,自引:0,他引:2
了解无机态营养严在渤海沉积物-海水界面交换速率、通量基控制因素,于2002-08-06~08-24,应用船基沉积物培养方法,现场测定了硅酸盐(SiO3-Si)、磷酸盐(PO4-P)和溶解无机氮(DIN)在沉积物-海水界面上的交换速率(νN)和交换通量(FN)。结果显示,νSiO3-Si变化范围为2 220~4 317μmol.m-2.d-1,平均为3 466μmol.m-2.d-1,νPO4-P为0.4~77μmol.m-2.d-1,平均为39μmol.m-2.d-1,νDIN为667~2 167μmol.m-2.d-1,平均为1 308μmol.m-2.d-1,其中NH4-N和NO3-N的贡献分别为48%和47%左右。进一步分析表明,νSiO3-Si主要由溶解和扩散2个过程控制,前者决定于沉积物黏土矿物含量和含水率,后者决定于营养盐浓度和温度。νPO4-P主要由在以黏土为主的细颗粒和氢氧化铁上的吸附-解吸和扩散过程控制,前者分别决定于沉积物粒度和上覆水中DO浓度,而后者决定于间隙水与上覆水之间的浓度差。结果表明,FSiO3为2.59×1013mmol,FPO4为2.95×1011mmol,FDIN/SE为8.62×1012mmol。这样,为维持夏季渤海初级生产力,沉积物交换过程可提供大约65%的SiO3-Si、12%的PO4-P和22%的DIN,远远高于以河流径流为主的陆源排放。 相似文献
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Spilled oil floats and travels across the water’s surface under the influence of wind, currents, and wave action. Wave-induced Stokes drift is an important physical process that can affect surface water particles but that is currently absent from oil spill analyses. In this study, two methods are applied to determine the velocity of Stokes drift, the first calculates velocity from the wind-related formula based upon a one-dimensional frequency spectrum, while the second determines velocity directly from the wave model that was based on a two-dimensional spectrum. The experimental results of numerous models indicated that: (1) oil simulations that include the influence of Stokes drift are more accurate than that those do not; (2) for medium and long-term simulations longer than two days or more, Stokes drift is a significant factor that should not be ignored, and its magnitude can reach about 2% of the wind speed; (3) the velocity of Stokes drift is related to the wind but is not linear. Therefore, Stokes drift cannot simply be replaced or substituted by simply increasing the wind drift factor, which can cause errors in oil spill projections; (4) the Stokes drift velocity obtained from the two-dimensional wave spectrum makes the oil spill simulation more accurate. 相似文献