千岛湖水体稳定度和热分层结构对溶解氧垂向分布的影响

基于2017年1月—2020年2月千岛湖大坝前水质高频监测数据与湖心区气象数据,使用Lake Analyzer(LA)软件计算了水体稳定度指标(“施密特稳定度”和“浮力频率”)和热分层指标(“温跃层深度”和“温跃层厚度”),并与溶解氧垂向分布指标(“氧跃层深度”和“氧跃层强度”)结合分析。结果表明千岛湖存在时间长且稳定的热力分层和溶解氧分层,分层期为每年4—12月,根据结构变化可分为形成期(4—6月)、稳定期(7—9月)和减弱期(10—12月)三个阶段。水体稳定度指标、热分层指标和溶解氧垂向分布指标间相关分析结果表明:水体混合状态是影响溶解氧垂向分布的重要因素,湖体存在热分层则是氧跃层出现的根本原因,水体稳定度升高与热分层结构形成均阻碍溶解氧的垂向交换,促进氧跃层的形成。基于回归分析,发现温跃层深度与氧跃层深度具有良好的线性关系,拟合精度高(R^(2)=0.81,N=25),说明在千岛湖可通过温跃层深度推断氧跃层态势。研究结果同时证明LA在千岛湖的可适用性,以及在其它湖泊的可推广性,提供了水体稳定度和热分层指标定量化计算的工具。

2002—2018年滇池外海蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因子

为弄清滇池外海蓝藻水华暴发时空变化规律及其影响因素,将滇池外海分为北、中、南3个区域,基于2002—2018年期间中分辨率成像光谱仪(MODIS)反演的水华面积,分析了上述3个区域蓝藻水华的时空变化特征。基于2007—2018年水文、气象和出入流数据,构建了外海三维水动力生态模型(AEM3D),并计算了各区域的水力滞留时间。通过冗余分析(RDA)、随机森林(RF)和斯皮尔曼相关分析方法,分析了影响以上区域蓝藻水华暴发的主要驱动因子。结果表明:2002—2018年期间,整个滇池外海区域年平均水华面积比(水华面积占该区域总面积比例)呈缓慢下降趋势,空间上由北向南依次递减,整个外海水华暴发面积最大主要发生在秋季。在外海北部区域,其东部水华较西部更为严重,而在中部和南部区域,呈现西部水华较东部更为严重的空间分布模式。通过对各影响因子的统计分析发现,风速、水温和日照时长是上述各区域中蓝藻水华暴发的主要决定性因素。水华暴发期间以西南风为主导风向,且上述区域的水华面积比随风速增加呈下降趋势。在外海各区域,水力滞留时间与水华暴发面积均呈显著正相关,空间上水力滞留时间由北向南逐渐增大,风速和风向是影响蓝藻水华空间分布规律和严重程度的主要因素。

千岛湖极端水位变化对温跃层的影响

为分析千岛湖极端水位变化对温跃层的影响,在水温垂直剖面数据缺测情况下,采用率定后的一维水动力模型DYRESM模拟了不同水位变幅下的温跃层,并设置了极端水位变化情况(情景1)和正常水文条件(情景2)两种情景进行对比分析;基于湖泊分析程序Lake Analyzer计算了两种情景下温跃层表层和底层深度、温跃层厚度和施密特稳定度等。模拟结果表明:情景1水体混合期为2013年11月20日至2014年3月23日,同时段内情景2水体混合期则为2013年12月5日至2014年3月16日;情景1在高水位时,湖体从上到下呈“混合层、温跃层、均温层(30~40 m水层)、温跃层、均温层”的双温跃层结构,同时段内情景2则呈“混合层、温跃层、均温层”的单温跃层结构;情景1与情景2相比,平均水位低2.24 m,施密特稳定度均值低119.19 J/m^(2),可见极端水位变化条件下出现的低水位情况能显著降低水体稳定度。

抚仙湖历史水位反演与未来30年水位变化预测

在极端气候事件频发和人类活动加剧的背景下,抚仙湖水位波动显著,尤其是2009—2012年极端干旱事件的发生,使抚仙湖平均水位(1721.31 m)低于法定最低水位(1721.65 m),给生态环境安全带来严重威胁.因此,找到合适有效的湖泊水位模拟方法,对气候变化影响下的未来水位进行预测,并做好相应的应对准备,对湖泊生态系统的保护至关重要.本文运用DYRESM水动力模型对抚仙湖1959—2050年水位进行了模拟.因抚仙湖流域尚无长时间序列的历史水文观测数据,故利用模型和水量补偿法对抚仙湖入湖水量进行反推,构建了降水量—入湖水量的回归方程,并通过有效的实测入湖水量和水位数据,对回归方程的精度进行了检验.利用全球气候模式BCC-CSM2-MR中SSP245和SSP585两种情景提供的未来气候预估数据,运用DYRESM预测了抚仙湖2021—2050年水位变化趋势.结果表明:(1)构建的DYRESM水动力模型和降水—入湖水量回归方程精度较高,模型结果能很好地反映抚仙湖水位的年际和年内变化趋势,且能有效捕捉到抚仙湖的水位峰值.(2)在SSP245和SSP585两种情景下,抚仙湖2021—2050年多年平均水位分别为1722.98和1723.93 m,较1959—2017年平均水位1721.77 m分别升高1.21和2.16 m.两种情景下抚仙湖未来水位均有部分时段超过法定最高蓄水位(1723.35 m),但均高于法定最低水位.因此,未来气候变化对抚仙湖水量的影响有限,并不会导致水位过低,当水位超过法定最高蓄水位时,可通过控制出流闸门将水位调节在合理范围内.

DYRESM和新安江模型在洱海出入流重建中的应用对比

湖泊是重要的淡水资源。在气候变化和人类活动的背景下,湖泊提供的淡水资源越来越有限,湖泊水量的计算对于了解全球和区域范围内的可利用淡水资源量具有重要意义。在洱海流域,日和月尺度上的出入流数据几乎没有,仅能从文献中查找到部分年尺度的入流数据,为洱海水量的精确计算带来了困难,因此,不得不借助水文或水动力模型来进行水量的精确反演。论文基于洱海实测水位、水位—库容曲线和水量平衡的方法,建立DYRESM计算洱海2000—2020年主要出入湖河道逐日流量,运用新安江模型反演洱海同时期逐日入湖流量,探究新安江模型在高原地区的适用性,根据2000—2020年实测出入湖流量年总值对2个模型模拟结果进行评价和对比分析。结果表明:①DYRESM模拟2000—2020年洱海多年平均入湖和出湖流量分别为6.88×10^(8)、6.08×10^(8)m^(3),逐年入湖和出湖模拟流量与实测值间相关系数r分别达到0.97和0.99。②基于DYRESM得出的洱海逐日入湖流量,构建新安江模型,将新安江模型模拟得到的2000—2020年洱海逐日入湖流量与DYRESM模拟结果进行了对比,拟合效果理想,洱海流域率定期和验证期间纳什效率系数(NSE)分别为0.68和0.55,r达到0.94。新安江模型参数在不同地区的参数对比结果中,差异性较大的主要为地表径流消退系数(Cs)和自由水容量(Sm),洱海流域内Sm值相较于平原地区数值偏大,Cs值具有明显地域性。③对比2000—2020年洱海入湖流量的模拟值与实测值,得到DYRESM模拟值与实测值间r=0.97,新安江模型模拟值与实测值间r=0.92,可见DYRESM在出入流重建模拟中的表现优于新安江模型。