DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 同频同相耐压试验风险及防控措施 GIS同频同相交流耐压试验虽然能够尽量减少断口承受的电压差，防止出现试验时绝缘击穿的情况发生，但由于试验的条件是相邻间隔都带电运行，因此所带来的试验风险较一般的停电试验要大很多，试验前应做好风险控制预案及防控措施。以广东电科院在惠州220 kV某变电站进行的一次同频同相交流耐压试验为案例，说明同频同相交流耐压试验的风险和防控措施。 该变电站主接线为双母线结构，220 kV GIS扩建工程后的交接耐压试验，需要停运I母，所有负荷转由II母提供，试验电压通过备用间隔施加，其它相邻间隔均带电运行。采用同频同相交流耐压试验方式对其绝缘进行考核，按照80%出厂试验耐压值进行。 3.1. 试验准备及风险分析 1) 试验时加压的1 M母线侧刀闸气室绝缘击穿引起全站失压的风险。为此制定紧急复电方案，在耐压试验前应调整电网方式。110千伏汝泰甲线转运行供220千伏某变电站110千伏#1母线负荷，220千伏某变电站110千伏母线分段运行，110千伏乌石站转由220千伏其他变电站供电，尽量降低变电站负荷，避免一旦发生断口击穿造成全站失压时的负荷损失；耐压试验前，由变电继保人员检查220 kV某变电站220 kV母差保护运行正常、220 kV运行设备保护装置运行正常；由运行人员、检修人员检查220 kV某变电站220 kV设备运行正常，开关、刀闸等气室压力正常。 2) 隔离开关状态的确认。I母和所有运行线路、主变的隔离开关断开、I、II之间的母联断路器转检修，试验回路中的母线刀闸没有分闸到位，导致母线刀闸断口绝缘距离不足引起放电闪络。 防控措施：试验前，试验方应与委托方共同检查母线刀闸处于分闸位置，并确认分闸到位；必要时，利用X射线成像检查，确保母线刀闸分闸到位。 3) II母线运行PT的相关风险。二次电压接线错误或仪器故障可能导致PT二次失压，造成运行保护或安自装置误动。在PT汇控箱接取运行PT二次测量组电压，经三相交流电压空开(额定电流小于4 A)，先接入隔离阻抗再接入耐压试验仪器。接线由继保专职人员进行，一人监护一人搭接。接线前用万用表确认连接线、隔离阻抗的绝缘良好；接线时应戴绝缘手套，以免误碰带电设备；接好线后应派专职人员监护，以免被他人误碰。 PT二次信号取样可能存在的问题：例如所取信号相别不对、不是同名端或者短路等。运行人员需要现场进行高压和PT二次对应的低压的核相工作，并需经过双方共同确认；每次试验前都应该先测量隔离阻抗两侧直阻值以及信号线绝缘电阻等，以保证其正常可靠；PT二次取信号应该由供电局现场的专职人员来接取，试验中还应设专人看护，防止误碰等情况发生；同频同相试验系统中还设有母线PT取样信号缺失保护、母线PT取样信号剧烈波动保护和母线PT取样信号频率异常保护，一旦发现所取PT二次信号有上述异常，会立刻报警并启动相关保护。 4) 绝缘距离可能不够。工作开始前检查被试设备是否已与其余设备隔离，检查试验设备和被试设备与周围接地体和带电设备绝缘距离是否足够。对影响试验安全的引线，应要求拆除，不能有侥幸心理。在吊装试验设备时动用的吊车需密切关注吊臂与带电线路的绝缘距离。 5) 试验设备吊装的风险。试验设备装卸过程中可能砸伤人员。应正确配戴安全帽和手套，起吊设备前检查吊带或钢丝绳，确认完好。设备起吊过程严禁站在设备或吊臂的正下方。设备摆动时不得靠近，待稳定后再工作。搬运较轻仪器设备时，注意脚不能伸到搬运物下方。 3.2. 试验保护功能设置 GIS同频同相交流耐压试验装置应设置的保护功能有： 1) 击穿闪络保护：试验电压过高，引起母线刀闸断口间绝缘击穿；当高压侧发生对地闪络时，可自动切断输出。因此GIS同频同相耐压装置需设置过压保护，以本次试验为例，试验电压最高为368 kV，母线运行电压为145 kV，则母线刀闸断口电压最高为223 kV；可将断口过压保护设置为245 kV左右，此时仍远低于母线刀闸断口绝缘水平460 kV。当断口电压高于保护设置的245 kV时，会自动切断输出电压并报警，防止人为误加高电压等因素引起的断口电压过大导致击穿。 2) 当变频柜的输出电流达到保护整定值时，自动切除整套装置，显示“超过高压电流整定值”。 3) 当故障电流太小过流保护不灵敏时，通过软件设定，测量三个周波的电压降超过20%时视为击穿，显示“高压电压击穿故障”，同时，迅速关断信号源，且跳开主回路电源。当在调节频率时发生此故障不被视为击穿故障。 4) 开机零位保护：必须从零电压开始升压，否则输出不会启动。 5) 失谐保护：当被试品因内部缺陷而参数发生变化导致试验系统失谐，控制箱自动关闭输出。 3.3. 试验过程风险点及管控措施 1) 监视试验电压与运行电压的频率、相位。将试验电压与运行电压信号接入示波器，实时监控两者的电压波形，保证两者频率、相位一致；同频同相耐压系统还设有相位偏差保护装置，一旦两者频率、相位相差超过±3˚，系统会立即报警并启动相关保护。 2) GIS母线隔离开关断口击穿后引起运行母线对地短路。确保母线刀闸分闸到位，保证母线刀闸断口的绝缘距离；确保试验电压与运行电压的频率、相位一致，保证母线刀闸断口的绝缘裕度；确保如发生母线刀闸断口绝缘击穿时母差保护或运行线路间隔开关能正常动作；供电局应提前做好站内紧急情况下的复电方案，宜提前转移站内重要负荷，或提前与重要负荷用户做好突然停电的应对措施。 3) 被试GIS设备发生绝缘击穿(非母线隔离断口击穿、不影响运行母线)，此状况与采用常规串联谐振试验方法时情况相同，试验回路会失去谐振条件，断口间的电压迅速下降，试验系统可以在一个信号周期(20 ms的时间)内切断电源，并且发出报警。此种情形对GIS母线隔离开关断口另一侧的运行系统不会产生影响。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) GIS同频同相交流耐压试验采用锁相环技术精确跟踪运行电压的相位和频率，确保试验设备与运行设备之间的隔离开关断口承受的电压差远低于试验耐压值，实现了变电站运行设备不停电情况下，进行检修和扩建GIS耐压试验。 2) 广东电网的应用情况表明，GIS同频同相交流耐压试验技术能够满足变电站的GIS/HGIS设备检修或扩建后不停电进行交接耐压试验的要求，有效解决了GIS耐压试验和变电站运行可靠性之间的矛盾。 3) 为降低GIS同频同相交流耐压试验过程可能发生与带电运行间隔断口击穿造成全站失压的风险，建议进行此类试验的变电站应做好紧急复电预案。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文以当前沿海国家关心的近岸海域工业倾废环境污染问题为前提，利用数值模拟研究手段，采用ECOM三维水质模型为造纸项目进行排污口B3点的多种条件下使用后，对海域产生的环境影响进行模拟，重点研究风吹流对污染物扩散的影响，影响因素包括风力的大小、垂直分层、在不同深度处和不同清水混合条件下的不同废水运动，这些因素的变化会影响垂直限制和废水扩散及季节性的差别。 关键词 :数值模拟，风吹流，ECOM三维水质模型，污染物
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在我国海洋水质监测中，通常以CODcr代表海水中有机物的耗氧量，本文选用此因子进行模型的构建，用潮流场作用下污染物的对流扩散方程进行污染物输运、扩散过程的研究。研究区域斯道拉恩索(广西)林浆纸厂排污口B3点，位于广西铁山港湾内[ 1 ] (见图1)。排污口设在铁山港航道的西北侧。 由于排污口所在海域形成的混合区，不能影响邻近功能区水质，排放口海域其水质需维持《海水水质标准》(GB3097-97)中第三类标准之内，所以需要预报污染物排放的分布情况并分析污水排放对纳污水体的影响。 图1. 研究区地理位置、潮位、潮流验证点及流速流向对比点图
system: [SYSTEM]

user: 2. 数值模拟方法 2.1. 三 维水动力、水质模型 本模型采用三维河口海岸海洋模式(ECOMSED)，该模型可以模拟在海岸、河流、河口地区的浪、潮、流、水质、生态以及泥沙输运过程。水动力模块建立在N~S方程的基础上，采用有限差分(半隐式)数值解法对σ坐标系下的控制方程进行离散求解。三维潮流运动连续性方程、动量方程和质量守恒方程以及对流扩散方程可见文献[ 2 ]。Ecom水质模型[ 3 ]是在水动力模拟的基础上，借助于质量守恒原理，考虑物质由于对流、紊动扩散[ 4 ]等因素计算污染物在水体中的输运、扩散以求得污染物浓度在水域分布的状况。 为提高潮流场计算的准确性，在计算域内涨潮淹没、退潮露滩的潮间带，利用干湿判别法的动边界处理技术，使计算区域内的潮间浅滩动态变化，真实地反映出潮涨、潮落潮过程中，潮间带水陆边界的移动过程。干湿网格的判别标准为水深 ≤ 0.05 m。在对流扩散中，规定流速为零的“干点”没有扩散；由于水动力的计算区域比较大，排污口距开边界较远，为了在计算过程中开边界不会对计算区域内的扩散有影响，所以规定开边界处没有扩散。 2.2. 模型及参数的选取 本文计算域设置、水深和岸界条件、模型水边界输入条件与文献[ 2 ]相同，其他模型参数设置如下： 1) 风场参数选取 废水扩散的季节性差别体现在季风风向的差别，根据北海地区冬季海面风的多年平均统计资料，冬季季风主要考虑为N向风的影响，夏季季风为S向风的影响，选取铁山港附近海域6级风速10.8 m/s条件下对污水排海后水质影响进行模拟。 2) 扩散系数 根据紊动扩散理论及对实测资料的修正，选取横向与纵向扩散系数[ 5 ]；降解系数K与水流特性、海洋生物的种类和数量、海面气体交换速度、污染物浓度及水温等因素有关，参考国内外有关手册[ 5 ]，模型实际采用的K一般取为常数[ 5 ]，且水温范围在10℃~28℃时，降解系数K值介于0.02~0.07 d −1 之间。根据北部湾沿海的具体情况，选择水温 21 ℃ 时研究区域内的降解系数K为0.03 d −1 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 验证计算及结果分析 3.1. 潮位与流速验证 水文资料选择2007年7.2~2日大潮4个潮流站( #1~#4)及2个潮位站(A、B)实测的潮流资料。 根据上述资料和条件进行计算，对各测点流速和流向的实测结果和计算结果进行对比，结果列于图2~5。由图可见，三维模型的水位验证良好，三维模拟结果的流速呈现表、中层大，底层小的特点，而且流态也较为合理，基本上能反映出工程附近水域的水流状况，可以作为进一步分析计算的基础资料。 3.2. 风吹流场模拟结果分析 在工程区外侧区域选取代表点进行流速、流向对比说明，如图1所示。 3.2.1. 风吹流对流速的影响 图6~9是本海域风吹流的三维水动力数值模拟结果，选取了涨急和落急时刻受风应力影响大的表层的流场矢量图，中层和底层受风应力影响较小，由于本文篇幅有限，不给出矢量图。 1) 表层流速 N向风：在强风作用下，水体表面受风应力的作用，形成风吹流。风吹流与潮流相互作用，根据风 图2. 潮位验证曲线 图3. 表层流速、流向验证曲线 向、流向的不同，流场显示不同的变化特性。计算海区涨潮时遇N向风，流向与风向相反，迎风逆流使得风吹流后的流速与无风方案相比涨潮流速减小，其中1#断面涨潮最大流速减小8%~43%，2#断面减小13%~30%，由河口向外海流速减小趋势加大。落潮时风向与流向相同，顺风顺流故流速增加5%~13%。 S向风：S向风对计算海区的表层流场影响与N向风相反，涨潮流速增加落潮流速减小。涨潮1#断面流速增加5%~42%，2#断面增加5%~29%，落潮1#断面减小25%~49%，2#断面减小35%~57%。 2) 中层流速 根据海水具有连续性和不可压缩性的特点，中层水体以对应表层流速变化相反的方式，形成一个闭合的循环。 N向风：1#断面涨潮流速增加5%~31%，2#断面增加8%~23%。落潮1#断面减小2%~10%，2#断面减小4%~7%。 图4. 中层流速、流向验证曲线 图5. 底层流速、流向验证曲线 图6. 表层N风作用下涨急时流场图 图7. 表层N风作用下落急时流场图 图8. 规划后表层S风作用下涨急时流场图 图9. 规划后表层S风作用下落急时流场图 S向风：涨潮流速1#断面减小3%~27%，2#断面减小2%~14%。落潮1#断面、2#断面的增加值为9%~35%、26%~37%。 3) 底层流速 两个风向的风吹流计算后，底层流速不受影响，无变化。 3.2.2. 风吹流对流向的影响 1) 表层流向 N向风：计算海区北风为离岸风，涨、落潮流向受N向风顶托、压迫向东偏，1#断面偏转16˚~46˚，流向变化最大处在1-5#点附近，2#断面偏转19˚~25˚。落潮流向1#断面流向变化14°~39°，最大变化在1~7#点附近，2#断面流向偏东17˚~20˚。 S向风：S向风计算后流向的偏转方向为，涨、落潮流向西偏。1#、2#断面涨潮流向变化4˚~11˚、5˚~11˚；落潮流向变化4˚~16˚、8˚~12˚。 2) 中层流向 6级强风对计算海区中层水体的流速方向影响不大，N向风计算后，涨、落潮流向变化1˚~2˚，S向0˚~1˚。 3) 底层流向 N、S风向的风吹流计算后，底层流向不变。 综合上述，风吹流计算后的表层流速变化为：N向风(离岸风)涨潮流速减小，落潮流速增加；S向风(向岸风)涨潮流速增加，落潮流速减小。
system: [SYSTEM]

user: 4. 风吹流作用下污染物CODcr的扩散情况 4.1. N风作用下污染物扩散数值模拟 本次预测计算中CODcr与COD Mn 的换算关系考虑为2.5，该海域COD本底值为1.5 mg/L，排放量为109，158 m 3 /d，排放浓度为100 mg/L，污水中CODcr排放量为9.82 t/d。预测计算时分别以此作为计算源强。对COD扩散连续进行15d的计算，并将计算结果叠加COD本底值。 各层预测计算结果见图10及表1，其中各层的包络图为污染物扩散连续进行15 d的计算结果统计。结果显示污水从扩散器进入海水后，100 mg/L排放浓度下中层最大，表层最小。 4.2. S风作用下污染物扩散数值模拟 根据规划，本次预测按1种排放浓度进行预测计算( 计算中CODcr与COD Mn 的换算关系考虑为2.5，根据资料该海域COD本底值为1.5 mg/L)，排放量为109158 m 3 /d，排放浓度为100 mg/L，污水中CODcr排放量为9.82 t/d。预测计算时分别以此作为计算源强。对COD扩散连续进行15 d的计算，并将计算结果叠加COD本底值。 各层预测计算结果见图11及表2，其中各层的包络图为污染物扩散连续进行15 d的计算结果统计。结果显示污水从扩散器进入海水后，100 mg/L排放浓度下中层最大，表层最小。 4.3. 污水中COD对海洋环境的影响 根据上述研究结果可知：污水排放后表层、中层和底层的污水总体上随涨、落潮沿岸线往复运动，垂直岸线方向的运动幅度很小，这有利于减少污染物对岸滩和敏感区的影响。从垂向看，排放污水在上升过程中浓度不断降低，在垂直方向上呈现排污口附近的中层浓度最高、表层浓度相对最低的特点。 图10. 规划后COD排放浓度为100 mg/L时各层的影响包络 Table 1 sewage disposal CODcr environmental impact analysis on water environmen 浓度mg/L 空间分布 不同浓度最大可能影响面积(km 2 ) ≥5 mg/L ≥4 mg/L ≥3 mg/L ≥2 mg/L 表层 - - - 0.0092 中层 - - - 0.0148 底层 - - - 0.009 表1. 污水排放COD对水环境影响分析 Table 2 sewage disposal CODcr environmental impact analysis on water environmen 浓度mg/L 空间分布 不同浓度最大可能影响面积(km 2 ) ≥5 mg/L ≥4 mg/L ≥3 mg/L ≥2 mg/L 表层 - - 0.0003 0.0095 中层 - - 0.001 0.02 底层 - - - 0.009 表2. 污水排放COD对水环境影响分析 图11. 规划后COD排放浓度为100 mg/L时各层的影响包络 总体来说，从垂向看排放口附近各特征水层的浓度存在一定区别，中层喷口附近的水域存在一个高浓度区，随着污染羽流上升，不断与周围海水掺混，垂向浓度梯度较大(浓度迅速降低)。 COD Mn 各层的超海水水质标准的影响范围都很小，不会对营盘海水养殖区、儒艮保护区及红树林保护区产生直接危害。
system: [SYSTEM]

user: 5. 小结 研究结果表明，研究区海域水动力条件和污染物扩散规律具备以下特点： 1) 风吹流计算后，垂向流速的变化特点为：强风作用于水面，风向与潮流向综合作用造成表层流速增、减，中层水体以对应表层流速变化相反的方式形成闭合的循环，底层流速几乎无变化。 2) 风吹流与潮流综合作用后的表层流场与无风潮流场相比，流速方向受风向影响有所变化，但流速方向仍由潮流向控制。中层流向变化很小，底层流向无变化。 3) 在N、S向风作用下使得表面水流加强，结果更有利于各层与层之间掺混，由预测结果可知对表层、中层污染物扩散产生一定影响。 4) 在垂直方向污染物规律与无风条件相似，随着不断与周围海水掺混，排放污水在上升过程中浓度不断降低，在垂直方向上呈现排污口附近的中层浓度高、表层浓度最低的特点，在有风条件下各浓度等值线较无风条件下向岸边靠近。 5) 在季风影响下，污染物扩散范围较无风条件下略大，但是差别不明显，从各层超海水水质标准的最大影响范围来看没有对敏感目标产生影响。 因此，该水质模型模拟结果可以更准确的确定环境保护目标是否受到海洋工程排污的影响，研究方法可以作为海域环境污染研究的可靠方法，研究成果有助于海洋环境保护的实施，可以作为环境保护部门的参考依据。
system: [SYSTEM]

user: 资金项目 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(TKS160227， TKS160209).
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为探索研究大别山山脉地形对降水的增幅作用，利用常规资料、LAPS系统同化资料和中国科学院DEM数据，描述了大别山降水和极端强降水的气候分布，分析了地形对2009年6月29~30日大别山强降水的增幅作用，并利用WRF模式进行地形敏感性试验，最后进行了水汽的辐合雨量和水汽垂直输送增量的计算。研究表明：从气候尺度上看，大别山地区降水与地形密切相关，雨量极值分布有明显的局地性，高海拔地区和西南坡更容易出现强降水。在此次强降水过程中，降水量与海拔高度呈正相关关系，迎风坡上降水随着山高出现陡增。WRF敏感性试验反映了此次强降水分布明显受地形影响，地形雨量增幅较大。从水汽的辐合雨量和水汽垂直输送增量上看，高海拔地区和迎风坡雨量增幅与降水背景场关系不大，而主要来自于山体抬升作用引起的水汽垂直输送增量。 关键词 :大别山，强降水，地形，增幅 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 大别山位于湖北、河南和安徽三省交界处，西北–东南走向，呈“三角形”分布，西接桐柏山，东为张八岭，是长江、淮河的分水岭，长270 km，地形复杂，主峰白马尖海拔1777 m，次峰多云尖海拔1763 m，都位于安徽省六安市霍山县，大别山地形复杂，强降水、雷电等灾害性天气时常发生，并带有明显的局地性特征。 地形对降水的作用比较复杂，主要有动力抬升作用，地形的辐合辐散作用，以及地形的云物理作用和近地面的摩擦作用。正是这些作用的复杂性，导致了天气系统中局部降水异常，许多学者进行了大量的研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，这些研究主要描述地形对降水的影响，主要用山区降水的观测资料表述地形影响降水的规律和方法，也有利用数学统计方法建立降水与各种地形因子之间的数理统计关系。李子良 [ 5 ] 指出地形降水是水汽、气流和地形相互作用形成的，山脉地形降水主要发生在山脉的迎风坡，表现出典型的迎风降水和背风雨影特征。林之光 [ 6 ] 详细讨论了各种典型地形和地形各因子对降水分布的影响，并辅以主要山脉的山区台站气候资料进行佐证。丁仁海 [ 7 ] 利用加密气象站资料对2007~2008年九华山的7次暴雨天气过程中，小地形作用引起的风场变化对降水影响进行综合分析。这些研究往往受到观测资料的限制，无法提供出高分辨率的时空分布，虽可为地形对降水的作用提供定性分析，但对山脉影响降水的机理研究不够深入。近年来，随着数值模式的进一步发展，各种利用模式进行地形对降水的数值模拟研究越来越多 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。本文正是在前面研究的基础上，尝试建立地形降水估算模型，推演出大别山地形对2009年6月29~30日强降水天气过程的影响，并通过WRF模式模拟结果加以佐证，探讨大别山地形对此次强降水过程的主要影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 利用LAPS系统能够将多普勒雷达基数据、风云卫星资料、GPS水汽资料、加密自动站资料、常规探空资料、风廓线资料等融合同化分析后，建立高分辨率的中尺度分析场，选取该资料时间段是2009年6月28日23:00 (北京时，下同)~30日17:00，时间间隔1 h，空间分辨率为5 km ´ 5 km；使用中国科学院国际科学数据SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)提供的地形高程数据，分辨率90 m，通过GIS软件提取的大别山地区DEM数据。地面观测数据来自整编的常规站及加密站资料。 2.2. 方法 降水的大小， 除了水汽供给率以外， 还与上升气流的速度以及水汽凝结的数量和速度有关。而地形作用可以引起地形性上升气流， 增加水汽的凝结率， 即提高降水的效率， 产生增幅作用。 设I是单位时间内降落在地面单位面积上的总降水量， I = − 1 g ∫ 0 p 0 d q d t d p (1) 其中g为重力加速度，p 0 为地面气压。 由于 d q d t = ∂ q ∂ t + V ⋅ ∇ q + ω ∂ q ∂ p (2) 从而 I = − 1 g ∫ 0 p 0 ∂ q ∂ t d p − 1 g ∫ 0 p 0 ∇ ⋅ V q d p − 1 g ∫ 0 p 0 ω q (3) 公式(3)右边三项分别为水汽局部变化项、水汽通量散度整层积分项和水汽垂直输送随高度变化项，由于水汽的局地变化项相比降水量要小得多，故第一项忽略。这里考虑右边第二项和第三项。 1) 水汽通量散度整层积分计算 在天气学中，认为大气上界的垂直速度及比湿均为0，地面垂直速度很小，这里假定不考虑，则降水量可写为 I ≈ − 1 g ∫ 0 p 0 ∇ ⋅ V q d p (4) 公式(4)表明，气柱的降水量近似等于整个气柱中水汽的辐合量 [ 12 ] 。 2) 水汽垂直输送增量计算 实际上，如果地面起伏不平，地形抬升会产生地面垂直速度，因而引起水汽的上升运动，使得迎风坡降水比坡前平原多，因此 − 1 g ∫ 0 p 0 ω q 这一项反映的是地形抬升作用引起的降水增量，不可忽略。 3) 增幅系数方法估算 此外增幅系数方法也是一种常用且有效的降水量诊断方法。黄玲琳 [ 13 ] 针对地形对天气系统中降水增幅作用进行了定量研究。在某地某时刻 ( x ， y ) 的实际雨量 R ( x ， y ， t ) 用下式表示： R ( x ， y ， t ) = k ( x ， y ) ⋅ f ( x ， y ， t ) 设 f ( x ， y ， t ) 为没有地形影响时扰动经过测站的降水，简称扰动降水； k ( x ， y ) 是在某地的增幅因子，设扰动系数为 h ( x ， y ， t ) = R ( x ， y ， t ) / R ¯ ( x ， y ， t ) 如对时间间隔( τ )求平均，当盛行风向在 τ 时段内变化不大时，可认为 k ( x ， y ) 的变化不大，扰动系数为 h ( x ， y ， t ) = R ( x ， y ， t ) / R ¯ ( x ， y ， t ) 在短时间内，假定系统处于定常状态，即 R ( x ， y ， t ) = k ( x ， y ) ⋅ f ( x − v t ) 式中： v 为系统移动速度。 设: x 2 − x 1 = v ( t 2 − t 1 ) 则： f ( x 2 − v t 2 ) = f ( x 1 − v t 1 ) R ( x 1 ， y 1 ， t 1 ) R ( x 2 ， y 2 ， t 2 ) = k ( x 1 ， y 1 ) k ( x 2 ， y 2 ) 假设某地没有地形影响(即 k = 1 )，用此方法可求出 k 的分布。具体计算山脉t时刻内 k 的分布时，可设位于山脉前部某一区域内t时刻前1 h平均雨量为 R ¯ ，雨量增幅值为 d R = R ( x ， y ， t ) − R ¯ 则： k = d R / R ¯
system: [SYSTEM]

user: 3. 大别山降水和极端强降水的气候分布 局地强降水发生除与天气系统有关外，还明显受地形影响。1981~2010年大别山地区年平均降水和24小时雨量极值分布都显示大别山地区降水量与地形密切相关：从大别山地区30年平均降水分布(图1(a)) 图1. (a) 1981~2010年大别山地区年平均降水，(b) 24小时雨量极值分布(单位：mm，阴影部分表示海拔高度) 上看，图中有两个明显的雨量中心，一个位于大别山北麓丘陵地区，一个位于由大别山主峰(天堂寨–天河尖–天柱山–司空山)围绕的高海拔地区，降水变化梯度较大。日雨量极值分布(图1(b))则显示，日雨量极值分布有明显的局地性，大别山高海拔地区以及西南坡更容易出现强降水，且西南坡上雨量增幅明显。
system: [SYSTEM]

user: 4. 过程强降水增幅分析 图2(a)是2009年6月29日01时~30日17时，大别山区出现一次大范围的强降水天气过程，沿着大别山山脉西北–东南方向有2个强降水中心，一个位于主峰天堂寨–天河尖–司空山附近，另一个一个位于东南部平坦地区。在地形上看，降水超过200 mm的地区主要集中在大别山的高海拔地区和西南面迎风坡上。 假设1 h内降水系统无明显变化，图2(b)是系统自西向东的移动情况，不难发现当系统经过山脉时，出现了明显的雨量增幅，21:00的最大雨量中心较1 h前增加了10 mm，图2(c)、图2(d)分别为增幅系数方法计算的21:00雨量增量和增幅系数k的分布图，可以看出雨量增幅、增幅系数k的极值中心与强降水极值中心基本重合，与海拔高度呈正相关。 为进一步讨论降水量与山高之间的关系，图3(a)给出了降水沿着大别山主峰走向(天堂寨–司空山)的垂直剖面，显然在山区，降水量与山高呈正相关关系，相关系数达到0.55，通过信度为0.01的可靠性检 图2. (a) 6.29大别山强降水的空间分布(单位：mm)，(b) 2009年6月29日20:00 (实线)和21:00 (虚线)雨量中心对比(单位：mm)，(c) 增幅系数方法计算的21:00雨量增量(单位：mm)，(d) 21:00增幅系数K值分布，阴影部分表示海拔高度 图3. (a) 降水沿着大别山主峰走向(天堂寨–司空山)的垂直剖面，(b) 迎风坡上平均降水的垂直剖面，(c) 迎风坡上降水沿天堂寨最高点的垂直剖面，(d) 迎风坡上降水沿司空山最高点的垂直剖面(单位：mm) 验。徐昕，王其伟 [ 14 ] 指出迎风坡上降水通常偏多，图3(b)~图3(d)都为大别山迎风坡上的降水随着山高的分布，相关系数分别达到了0.84，0.82和0.67。在迎风坡上降水随着山高的增加出现陡增，雨量增加梯度大，在山顶处达到最大，后随着山势锐减。 数值预报模式能够模拟山脉地形对降水的影响作用。对此次强降水过程进行WRF敏感性试验，图4(a)为模拟的有地形影响的降水量分布，可以看出降水分布与山脉地形相对应，强降水中心与大别山高海拔中心相吻合，且雨量梯度较大；图4(b)为模拟的无地形影响的降水分布，可以看出山脉附近的降水量相对明显偏小，强降水中心位于大别山东南的平坦地区，模拟的大别山山脉的平均雨量增幅为(a与b的平均雨量差)约为37.2 mm，大于地形抬升雨量平均增幅(25.7 mm)。
system: [SYSTEM]

user: 5. 地形对强降水的增幅计算 不考虑水汽的局地变化，用 − 1 g ∫ 0 p 0 ∇ ⋅ V q d p 计算的整层的水汽的辐合量表示此次强降水的降水背景场， − 1 g ∫ 0 p 0 ω q 计算的水汽垂直输送增量表示山体的抬升作用引起的雨量增幅。图5(a)，图5(b)分别给出了此 图4. (a) WRF模拟的有地形影响的降雨分布，(b) 同(a)，但为无地形影响(单位：mm) 图5. (a) 水汽的辐合量计算的雨量分布，(b) 水汽垂直输送增量计算的雨量分布，(c) 21:00与20:00的水汽的辐合量计算的雨量差，(d) 21:00与20:00的水汽垂直输送增量差(单位：mm) 次强降水过程水汽的辐合雨量分布和水汽垂直输送增量分布，可以看出：大别山地区的降水背景场分布较为均匀，雨量极值中心没有出现在主峰以及高海拔地区，而是位于东部的平坦地区，迎风坡上雨量变化不明显。而从水汽垂直输送增量上看，抬升引起的雨量增幅主要出现在山区，极值中心位于主峰天堂寨附近的高海拔地区。图5(c)，图5(d)分别21时与20时水汽的辐合雨量差和水汽垂直输送增量差分布，可见，当系统经过山脉时，出现了明显的雨量增幅，水汽的辐合雨量差别并不明显，而在迎风坡及山体高海拔地区出现了明显的雨量增幅，可见21时的雨量增幅主要是由水汽垂直输送增量差引起的。综合来看，大别山区此次强降水分布不均匀主要受山地地形的影响，迎风坡及高海拔地区雨量增幅主要来自于山体抬升作用引起的水汽垂直输送增量。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 从气候尺度上看，大别山地区降水量和与地形密切相关，雨量极值分布有明显的局地性，大别山高海拔地区以及西南部的迎风坡更容易出现降水，迎风坡上雨量增幅明显。从增幅系数计算和降水量与高程之间的统计关系上看，2009年6月29日强降水过程中，降水量与海拔呈正相关关系，在迎风坡上降水随着山高出现陡增，WRF敏感性试验反映了此次强降水分布明显受地形影响，山区雨量增幅明显。从此次强降水过程中水汽的辐合雨量和水汽垂直输送增量计算上看，大别山区此次强降水分布不均匀主要受山地地形的影响，迎风坡及高海拔地区雨量增幅与降水背景场关系不大，而主要来自于山体抬升作用引起的水汽垂直输送增量。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 以红海湾夏季和冬季的水文观测为基础，分析红海湾的海流特征，并将其作为数学模型的验证资料。建立基于三角形网格的二维海流数学模型，采用南海区域环流预测结果作为边界条件，对红海湾进行了海流数值模拟，并对模型进行验证。研究结果表明，模型计算结果与实测结果一致，夏季和冬季海流季节性差异较大，此区域主要受季风影响，存在较明显的季风环流，与南海海流的基本特征一致。在以上水动力模型的基础上建立温排水数学模型，进行夏季和冬季的温排水预测，分析其对海域产生的环境影响。 关键词 :红海湾，数值模拟，海流，温排水
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 红海湾是位于我国南海北部的一个半封闭的海湾，地处汕尾市东部，东临碣石湾，西依大亚湾，三面环海。随着近年红海湾内众多工程的建设，有必要摸清湾内的动力特征。 南海的环流复杂[ 1 ]，风场与沿岸地形所形成的强风应力旋度可能是其主要的驱动机制[ 2 ]。粤东沿岸流的流向随季风的转换而改变，在冬季，粤东沿岸流流向SW，夏季，粤东沿岸流流向NE[ 3 ]。 针对以上特点，于2015年在红海湾海域进行了冬、夏季全潮水文测验[ 4 ]，并采用数学模型进行了模拟分析。
system: [SYSTEM]

user: 2. 红海湾水文观测及分析 红海湾海域于2015年夏、冬季分别进行过一次全潮测验，观测站位相同，图1~4分别为夏季大、小潮和冬季大、小潮的潮流矢量图。观测结果表明： 1) 红海湾的潮波并不是单纯的驻波或者前进波，而是介于驻波与前进波之间，兼有驻波与前进波的特征，为不规则半日潮流主导的海区。 2) 湾内潮差小，潮流弱，流态复杂。 3) 夏季中潮和小潮期间红海湾西岸的海流由东北向流向湾内，东岸的海流东南向流向湾外，中部的海流以ENE向为主，外侧的海流沿等深线向东，整个海湾呈现顺时针旋转特征。大潮期间整个海湾西岸海流由西南向流出湾外，其他方位的海流比较混杂，不是很一致，总体来看，整个观测区域呈现逆时针旋转特征。 4) 冬季海湾外部的海流都是沿着等深线从东向西流。中潮和小潮期间，海湾内的海流为西岸东北向流入湾内，东岸东南向流向湾外，海湾内的海流呈现顺时针旋转特征。大潮期间，海湾内的海流为西岸西南向流向湾外，东岸西北向流向湾内，海湾内的海流呈现逆时针旋转特征。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值模拟方法 海流计算采用Mike系列软件中的二维水动力模块(MIKE21 FM模块) [ 5 ]。该软件由丹麦水工所开发，可以应用于海洋、海岸、河口区域的二、三维水动力计算。FM模块采用三角形网格，在处理潮流动边界、负责工程建筑物边界方面具有强大的功能，在国内外许多工程项目研究中得到了广泛应用。 图1. 夏季大潮期垂线平均海流平面分布矢量图 图2. 夏季小潮期垂线平均海流平面分布矢量图 图3. 冬季大潮期垂线平均海流平面分布矢量图 图4. 冬季小潮期垂线平均海流平面分布矢量图 3.1. 控制方程 连续方程： ∂ h ∂ t + ∂ h u ¯ ∂ x + ∂ h v ¯ ∂ y = h S (3.1) 运动方程： ∂ h u ¯ ∂ t + ∂ h u ¯ 2 ∂ x + ∂ h v ¯ u ¯ ∂ y = f v ¯ h − g h ∂ η ∂ x − h ρ 0 ∂ p a ∂ x − g h 2 2 ρ 0 ∂ ρ ∂ x + τ s x ρ 0 − τ b x ρ 0 + ∂ ∂ x ( h T x x ) + ∂ ∂ y ( h T x y ) + h u s S (3.2) ∂ h v ¯ ∂ t + ∂ h u ¯ v ¯ ∂ x + ∂ h v ¯ 2 ∂ y = − f u ¯ h − g h ∂ η ∂ y − h ρ 0 ∂ p a ∂ y − g h 2 2 ρ 0 ∂ ρ ∂ y + τ s y ρ 0 − τ b y ρ 0 + ∂ ∂ x ( h T x y ) + ∂ ∂ y ( h T y y ) + h v s S (3.3) 温度输运方程： ∂ ∂ t ( h T ¯ ) + ∂ h u ¯ T ¯ ∂ x + ∂ h v ¯ T ¯ ∂ y = ∂ ∂ x ( h D ∂ T ¯ ∂ x ) + ∂ ∂ y ( h D ∂ T ¯ ∂ y ) + h H ^ + h T s S (3.4) 式中： t为时间，x， y为笛卡尔坐标； η 为水位，d为静水深， h = η + d 为总水深；u和v为x和y方向的水深平均速度；f为柯氏力参数， Ω 为旋转角速度， ϕ 为地理纬度；g为重力加速度； ρ 为水的密度， τ b = ( τ b x ， τ b y ) 为底部应力， τ s = ( τ s x ， τ s y ) 为水面风应力， ρ 0 为参考水密度； 为大气压力， u → w 水面上空10 m处风速； S 为源汇项。 3.2. 模型设置及参数的选取 1) 模型设置 模型计算范围约为81 km*66 km，模型计算范围及水深情况见图5，计算网格见图6，区域内有51978个结点，这些结点将计算区域分成26653个互不重合的三角形单元。空间步长最小为20 m，最大空间步 图5. 数模计算范围及验证点位置图 图6. 模型计算网格 长约2 km，计算时间步长从0.01~20 s自动调节。计算范围内的水深及岸线采用中国航海图书出版社出版发行的海图“田尾角至大昆山”。 2) 开边界设置 本研究开边界由南海区域环流预测结果提取得到[ 6 ]。因红海湾内流态复杂，除潮差影响因素外，还受到环流、局部地形引起的沿岸流等影响，因此只考虑潮流动力的模型不符合本海域的动力特征。而南海区域环流预测模型充分考虑了季风、温度、盐度等综合因素的作用，以此作为开边界可以较准确的模拟红海湾海域内的海流。 3) 温度模型参数设置 本次模型研究依据厂址周边的汕尾气象站夏季7月和冬季12月的实际测量气温、湿度、风速、风向、降雨、蒸发等资料进行计算。
system: [SYSTEM]

user: 4. 水动力模型验证计算及结果分析 4.1. 模型验证 为了验证海流模型的合理性，采用2015年7月与2015年12月水文观测资料对模型潮位、流速、流向进行了验证。共有13个潮流站(图5中V1~V13)和4个潮位站(图5中小漠、汕尾-2、汕尾、马官)。限于篇幅，在红海湾内选取一个代表点，图7、图8为夏季和冬季实测潮位与计算结果的比较，图9、图10分别为夏季大、小潮和冬季大、小潮代表站位的流速、流向实测与计算结果的比较。可见，模型计算潮位与实测潮位拟合较好，流速、流向在连续的变化过程中与实测值比较接近，流态合理，模型计算结果与实际测量的变化趋势基本一致，本研究所建立的海流模型较全面的反映了红海湾海域的流动情况。 4.2. 模拟结果与分析 图11~14为夏季大、小潮期间涨急与落急流场。夏季大潮涨急时刻，涨潮流自红海湾东侧向西进入湾内，顺岸线逐渐向西，最后由西侧向西流出红海湾，计算的流场与实测的流向基本一致。夏季大潮落急时刻，落潮流则由红海湾西南侧进入湾内，在湾东部沿东岸线方向流出红海湾，湾东部的流速大于西部，计算的流场与实测主流方向基本相符。从流速值分布看，夏季大、小潮期间红海湾流速分布相同：湾外的流速均大于湾内，湾内东部流速略大于西部，计算的结果与实测值分布趋势也是一致的；夏季小潮期，涨急时刻流场表现为涨潮流从红海湾西侧进入，在湾内顺岸线逐渐向东，最后从东侧向东流出红海湾；落急时流向与涨急时相同。流速分布亦相同：湾外流速大于湾内流速，湾内西部流动弱于东部。计算的流场和实测流速分布表现为较一致的趋势。 图15~18为冬季大、小潮期间涨急与落急流场。大潮期间，海湾内的海流由东岸西北向流向湾内，西岸西南向流向湾外，海湾内的海流呈现逆时针旋转特征。小潮期间，海湾内的海流由西岸东北向流入湾内，东岸东南向流向湾外，海湾内的海流呈现顺时针旋转特征。 从以上夏季和冬季的计算结果来看，模拟计算所给出的红海湾流场与实测海流分布规律一致，本模型的计算方法是合理可行的。
system: [SYSTEM]

user: 5. 温排水数值模拟及其对环境的影响分析 5.1. 预测方案介绍 红海湾内广东太平岭核电项目拟建设2台百万千瓦级核电机组，循环水系统采用直流供水系统，以厂址周围海水作为冷却水源，循环冷却水量为130 m 3 /s，取排水温升7.83℃。工程取水工程及排放口位置见图19。 图7. 夏季潮位验证曲线 图8. 冬季潮位验证曲线 图9. 夏季流速、流向验证曲线 图10. 冬季流速、流向验证曲线 图11. 夏季大潮涨潮流场图 图12. 夏季大潮落潮流场图 图13. 夏季小潮涨潮流场图 图14. 夏季小潮涨潮流场图 图15. 冬季大潮涨潮流场图 图16. 冬季大潮落潮流场图 图17. 冬季小潮涨潮流场图 图18. 冬季小潮落潮流场图 图19. 温排口地理位置和敏感目标图 太平岭核电厂址东北方向约7 km为华润海丰电厂厂址，近期建设2台百万千瓦机组，冷却水量为72m 3 /s，取排水温升7.5℃。 5.2. 夏季温升计算结果与影响分析 图20为夏季全潮最大温升包络线图，表1为夏季温升最大影响分布。由图表可见，广东太平岭电厂温排水主要沿东北-西南方向扩散，温升范围主要围绕排水口附近的水域分布，夏季温排水造成的温升超过 1 ℃ 的面积最大约为77.6 ha，对生态红线区域内造成的最大温升为 0.91 ℃ ，夏季 1 ℃ 最大温升包络位于近岸海域三类环境功能区内，未进入考洲洋和生态红线区。 海丰火电厂温排水主要沿岸边呈南-北向扩散，影响范围主要位于排放口附近的水域，夏季温排水造成的温升超过 1 ℃ 的面积最大约为335.2 ha，温升超过 1 ℃ 的范围对生态红线区域内造成的最大温升为0.76℃，夏季 1 ℃ 最大温升包络位于近岸海域三类环境功能区内，未进入考洲洋和生态红线区。 5.3. 冬季温升计算结果与影响分析 图21为冬季温排水全潮最大温升范围包络线图，表2为冬季温升最大影响分布。由图表可见，广东太平岭电厂温排水扩散规律与夏季类似，主要沿东北-西南方向扩散，冬季温排水造成的温升超过 2 ℃ 的面积最大约为27.0ha，对生态红线区域内造成的最大温升为 1.61 ℃ 。冬季温升超过 3 ℃ 的面积最大约为1.4ha，超过 4 ℃ 的面积最大约为0.4 ha。冬季 2 ℃ 最大温升包络位于近岸海域三类环境功能区内，未进入考洲洋和生态红线区。 海丰火电厂温排水主要沿岸边呈南-北向扩散，冬季温排水造成的温升超过2℃的面积最大约为455.9 ha， Table 1 Thermal drainage discharge environmental impact analysis on water environment in summe 温升℃ 空间分布 不同温升最大可能影响面积(ha) ≥4.0℃ ≥3.0℃ ≥ 2.0 ℃ ≥1.0℃ 太平岭核电厂 ―― ―― 6.2 77.6 海丰火电厂 1.4 12.9 170.4 335.2 表1. 夏季电厂温排水最大温升对水环境的影响 图20. 夏季全潮最大温升包络影响范围 Table 2 Thermal drainage discharge environmental impact analysis on water environment in winte 温升℃ 空间分布 不同温升最大可能影响面积(ha) ≥4.0℃ ≥3.0℃ ≥ 2.0 ℃ 太平岭核电厂 0.4 1.4 27.0 海丰火电厂 128.6 173.1 455.9 表2. 冬季电厂温排水最大温升对水环境的影响 对生态红线区域内造成的最大温升为1.95℃，冬季温升超过 3 ℃ 的面积最大约为173.1 ha，超过 4 ℃ 的面积最大约为128.6 ha。冬季2℃最大温升包络位于近岸海域三类环境功能区内，未进入考洲洋和生态红线区。 5.4. 温排水对海洋环境的影响 综上所述，红海湾内电厂温排水主要受风、海流等动力作用，在排水口附近海域输移扩散，形成一定区域的温升区域。温排水扩散区域及形态基本上与海流特征一致，太平岭电厂温升包络主要呈东北和西南向扩散特征，海丰电厂温升包络主要呈南北向顺岸扩散，向外海的扩散相对较弱。夏季 1 ℃ 和冬季 2 ℃ 最大温升包络位于近岸海域三类环境功能区内，未进入考洲洋和生态红线区。 图21. 冬季全潮最大温升包络影响范围
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 通过对红海湾的海流观测资料进行分析，并进行了红海湾二维海流与温排水数值模拟，主要得到以下结论： 1) 红海湾海流符合南海海域的总体特征：潮差小，潮流弱，流态复杂，季节差异性大。红海湾海流除潮差影响因素外，还受到环流、局部地形引起的沿岸流等影响。 2) 红海湾二维海流数值模拟开边界由南海区域环流预测结果提供是合理的。南海区域环流预测考虑了季风、温度、盐度等综合因素的作用，计算结果与实际测量结果一致。 3) 红海湾在夏季和冬季以及不同潮型情况下的流态差异较大，测量及计算应分别考虑不同季节(至少夏季和冬季)、不同潮型的情况。 4) 红海湾内电厂温排水主要受风、海流等动力作用，温排水扩散区域及形态基本上与海流特征一致。太平岭电厂温升包络主要呈东北和西南向扩散特征，海丰电厂温升包络主要呈南北向顺岸扩散，向外海的扩散相对较弱。夏季 1 ℃ 和冬季 2 ℃ 最大温升包络位于近岸海域三类环境功能区内，未进入考洲洋和生态红线区。
system: [SYSTEM]

user: 资金项目 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(TKS160227， TKS160209)。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本研究采用专业化的水动力预测模型MIKE21模型和溢油模型OILMAP模型相结合，以水动力预测模型为溢油模型提供准确的潮流场，在此基础上，应用油粒子跟踪方法和随机模拟的方法对规划港区的溢油污染风险进行预测和评估，研究结果表明，溢油事故发生后，潮流和风的共同作用会直接影响油膜的扫海范围及漂移轨迹；在规划港区口门处发生海损性事故后，受溢油影响概率大于70%的海域面积约为191.5 km 2 ，其他水域受溢油的影响概率较小；本研究可以为港区应急能力规划提供必要的技术支撑。 关键词 :溢油，随机模拟，风险预测，OILMAP
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着国内港口业的发展及运输的持续增长，船舶海上溢油事故频繁发生。据统计我国沿海，1976-2000 年间共发生大小船舶溢油事故2353起，总溢油量约3万吨[ 1 ]。根据相关要求在发展港口的同时，也需要对港区应急能力进行建设，以适应相应的风险水平。因此为了提高东营市所辖海域风险应对能力和应急管理水平，需要在分析东营所辖海域特点的基础上进行东营市应急能力规划建设，而应急能力规划的建设离不开船舶溢油污染风险预测和评估。本文利用溢油随机模块，根据东营市应急能力形势和需求，对所辖海域内可能发生风险事故的位置进行典型风和流条件下的溢油污染风险预测，为急能力规划建设提供强有力的技术支撑。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数值模拟方法 溢油污染风险预测是溢油轨迹分析、溢油污染影响和溢油治理的关键技术之一，欧、美、日等国从20世纪60年代开始就对其进行了研究，并相继开发出了溢油预测的软件，其中美国ASA (Ap edScience Associates， Inc.)公司的OILMAP软件是应用比较广泛一个商业软件[ 2 ]。但该软件在处理现状岸线、实际水深地形、外海开边界以及水动力参数方面存在更多的概化，导致进行溢油计算的水动力场存在一定的偏差。 本文在预测中，采用丹麦DHI公司开发的MIKE21模型建立二维潮流数学模型，该模型广泛应用于河流、湖泊、河口、海湾、海岸及海洋的水流、波浪、泥沙及环境等工程中，是专业化的水动力预测模型。通过MIKE21模型对研究海域的水动力场进行精确的模拟预测，模拟结果通过数据处理应用于OILMAP，以实现水动力预测结果和溢油模型预测结果的准确性和可靠性。 2.1. 水流控制方程 本文计算域设置、水深和岸界条件、模型水边界输入条件与文献[ 3 ]相同，其他模型参数设置如下： 水动力方程包括二维潮流连续方程[ 3 ]和运动方程： ∂ ζ ∂ t + ∂ p ∂ x + ∂ q ∂ y = ∂ d ∂ t (1.1) ∂ p ∂ t + ∂ ∂ x ( p 2 h ) + ∂ ∂ y ( p q h ) + g h ∂ ζ ∂ x + g p p 2 + q 2 C 2 ⋅ h 2 − 1 ρ w [ ∂ ∂ x ( h τ x x ) + ∂ ∂ y ( h τ x y ) ] − Ω q − f V V x + h ρ w ∂ ∂ x ( P α ) = 0 (1.2) ∂ q ∂ t + ∂ ∂ y ( q 2 h ) + ∂ ∂ x ( p q h ) + g h ∂ ζ ∂ y + g q p 2 + q 2 C 2 ⋅ h 2 − 1 ρ w [ ∂ ∂ y ( h τ y y ) + ∂ ∂ x ( h τ x y ) ] + Ω p − f V V y + h ρ w ∂ ∂ y ( P α ) = 0 (1.3) 其中： h ( x ， y ， t ) ——水位( = ζ − d ， m )； d ( x ， y ， t ) ——水深(m)； ζ ( x ， y ， z ) ——水位(m)； p ， q ( x ， y ， t ) ——在x，y方向上的流量通量； C ( x ， y ) ——Chezy系数(m1/2/s)，它与曼宁数M的关系为 C = M × h 1 / 6 ； g ——重力加速度(m/s2)； f ( V ) ——风摩擦因素 = γ α 2 ρ α ； γ α 2 为风应力系数， ρ α 为空气密度； V ， V x ， V y ( x ， y ， t ) ——风速及在 x ， y 方向上的分量； Ω ( x ， y ) ——柯氏力系数(s-1)； τ x x ， τ x y ， τ y y ——有效剪切力分量。 2.2. 溢油模型 溢油模型OILMAP是基于拉格朗日粒子跟踪方法，考虑由风、流、物理分散作用和Stokes散射等引起的粒子移动模型。 Lagrange油粒子运动方程如下： X = X 0 + ( U + α W 10 cos A + r cos B ) Δ t (1.4) Y = Y 0 + ( U + α W 10 sin A + r sin B ) Δ t (1.5) 式中： X 0 Y 0 为某质点初始座标(m)；U、V为流速(m/s)； W 10 为风速(m/s)；A为风向；a为修正系数； r 为随机扩散项， r = R ⋅ E ，R为0~1之间的随机数，E为扩散系数；B为随机扩散方向，B = 2pR。 OILMAP模型可以对油品的漂移、风化、扩散、溶解、岸线吸附等一系列过程进行模拟，可以预测油膜漂移轨迹和泄漏油品归宿[ 4 ]，对其危害程度进行评估，其模拟程序见图1。
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型及参数的选取 3.1. 计算域的确定及网格剖分 模拟范围如图2所示，船舶溢油污染风险预测主要分析所在海域锚地、航道周边的风险源，因此本研究计算域从东至西涵盖了莱州湾及渤海湾南侧海域，计算域南北跨度约171 km，东西跨度248 km，模拟海域总面积达15237 km 2 。 对整个计算区域采用结构网格进行剖分，计算网格步长为 D x = D y = 250 m ，同时对陆地和港区岸线进行二次精细光滑处理， 以保证计算精度。全部计算区域共生成671，300个网格，其中参与计算的有效网格数约为371，800个。水下地形采用2010年海军司令部航海保证部海图。 图1. 溢油模型模拟程序 图2. 研究范围及验证站位布置 3.2. 水动力计算参数设置 开边界采用水位控制，外海水位边界资料由渤海潮波模型提供。主要计算参数如表1所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 验证计算及结果分析 4.1. 潮位与流速验证 潮流站布置断面平行于港区航道轴线方向，共布置三个断面，每个断面上三个潮流站点，共计9个潮流站。文章中仅给出了锚地周边V3和V6站的验证结果(如图3~4所示)，从结果可以看出在本研究所在海域内，潮流属正规半日潮性质[ 5 ]，潮流运动表现为往复流，涨潮向NW，落潮向SW，落潮流速大于涨潮流速，落潮历时略大于涨潮历时；模型中的计算位相、量值及过程线， 均与原型吻合良好，符合《海岸与河口潮流泥沙模拟技术规程》[ 6 ]的要求，模型达到相似要求， 可以用于进行溢油扩散数值模拟计算研究。 Table 1 Selected coefficient by using mathematical mode 参数名称 参数取值 网格步长 Dx/Dy 250 m 最小时间步长 30 s 糙率 0.020 紊动粘性系数 52 m 2 /s 干湿判别 0.2 m 柯氏力 2ω*sin(30.5˚)s −1 水容重 1020 kg/m 3 表1. 模型计算参数采用表 图3. V3流速、流向验证 图4. V6流速、流向验证 4.2. 溢油研究区域的流场特征 通过MIKE21模型对研究海域水动力场进行预测并验证后，得出准确的水动力场情况，将水动力场通过数据转换输入OILMAP对油品的漂移、风化、扩散、溶解等过程进行预测，其中图5~8给出了输入OILMAP模型中的水动力场的分布特征： 1) 研究海域位于莱州湾和渤海湾的分界处，黄河三角洲向东北凸入渤海的最端[ 5 ] [ 7 ]，所在海域潮流流速较大； 2) 近岸区域潮流以往复流为主，外海涨潮最大流速可达到0.8 m/s，落潮最大流速可达到0.9 m/s。 3) 港区规划实施前，潮流沿着海岸线方向流动； 4) 港区规划实施后涨、落潮流将受到港区的影响，绕过外侧防波堤进行流动，但在港池内部流速有明显减小趋势； 5) 港区规划会对近岸的潮流流速和流态产生一定的影响，但对港区外海的水动力条件影响较小。 图5. 规划前港区周边潮流涨急流态图 图6. 规划前港区周边潮流落急流态图 图7. 规划后港区周边潮流涨急流态图 图8. 规划后港区周边潮流落急流态图
system: [SYSTEM]

user: 5. 溢油风险影响形势分析 5.1. 污染源项分析 综合考虑研究海域的特点，船舶及其作业活动的风险因素主要来自海损性事故，海损性事故主要发生在港区口门处、航道交汇处、锚地停泊处以及平台碍航区域，溢油量相对较大。 根据未来港区规划以及到港主力船型分析，最大可能风险源为5万吨级原油船，按照一个边舱货油全部溢出估算，海损性船舶污染事故溢油量为2200 t。 因此本研究中风险因素选取海损性事故，污染源选取原油，泄漏量取为2200吨，原油相对密度取0.75~0.95。海损性事故发生点选取港区口门、锚地和航道等位置处，由于锚地和航道等位置距离岸线较远，因此本文展示中主要以规划港区口门处发生海损性事故作为典型污染事故进行分析。 5.2. 典型污染事故后果预测 采用Lagrange油粒子跟踪方法对规划港区口门处油膜漂移轨迹和影响范围预测(结果见表2和图9~11所示)可知： 1) 在全年主导风向为E向、平均风速值6.4 m/s条件下，当溢油事故发生在涨潮时，溢油会随潮流和风的联合作用下将绕过北侧防波堤、很快向正西方向漂移，油膜基本沿着北侧防波堤外侧漂向近岸区域，在溢油24个小时后将抵岸，在整个过程中油膜均不会对北侧现状养殖区和保护区产生直接影响。 2) 当溢油事故发生在落潮时，油膜会在落潮流和风的作用下将向南侧漂移，在19小时后将抵达港区南防波堤处，其后沿着防波堤进行漂移扩散，不会对东营港南北两侧的环境敏感目标产生影响。 3) 在不利风NW风作用下溢油会随潮流和风的联合作用下向东南运动，18小时后进入黄河三角洲海洋保护区(进入时油膜宽约3.6 km)，之后油膜将对该保护区产生持续影响，持续影响时间为49个小时，在此过程中油膜扫海总面积约226.5 km 2 ，漂移距离为62 km。 Table 2 Sea-swept area of oil spil Time (h) 全年主导风E 不利风NW 涨潮面积 (km 2 ) 落潮面积 (km 2 ) 落潮面积 (km 2 ) 0 0 0 0 1 0.6 0.6 0.4 2 1.2 1.8 1.4 3 2.2 2.5 2.8 4 3.2 3.1 5 5 3.8 3.5 6.9 6 4.8 3.5 8.7 7 6 3.5 10.2 8 6.2 3.1 11.6 9 6.3 2.5 12.5 10 5.7 1.9 13.2 11 5.4 1.3 14.1 12 4.6 0.2 15.7 ∙∙∙ ∙∙∙ ∙∙∙ ∙∙∙ 71 0 0 66.2 72 0 0 68.1 表2. 溢油事故后扫海范围 图9. 全年主导风涨潮条件下溢油污染轨迹及范围 图10. 全年主导风落潮条件下溢油污染轨迹及范围 图11. 不利风NW风条件下溢油污染轨迹及范围 5.3. 随机动力条件下的溢油污染概率研究 随机选取近3年任意时刻作为事故发生时间，用相对应的模拟流场和实测风场作为驱动场，结合油粒子方法进行随机模拟，模拟时间取96小时，得出在发生海损性溢油事故后油膜污染概率空间分布特征和海面油膜最快到达时间(预测结果见图12~13所示)。结果显示： 1) 泄漏位置周围1~30 km，航道两侧5 km范围内受溢油影响的概率超过70%； 2) 在东营港北侧的黄河三角洲国家级自然保护区受溢油影响的概率不超过10%； 3) 在规划港区周边，一旦发生溢油事故，受溢油影响概率大于70%的海域面积约为191.5 km 2 ，主要集中在港区两侧5 km范围内，其他水域受溢油的影响概率较小； 4) 一旦发生溢油事故，将有超过24 km的海岸线有可能受到溢油污染，受影响概率较大的区域主要位于港区北防波堤外侧； 5) 油膜到达港区北侧现状养殖区的最快时间为1~2小时，到达西北侧的黄河三角洲国家级自然保护区最快时间超过4小时。 通过对港区溢油污染风险预测及评估，了解溢油随机事件的影响结果、受影响的概率情况、油膜抵达周边环境敏感目标最快时间，从而识别溢油高风险区域，从而为区域的应急配备、应急队伍建设、应急规划方案编制提供必要的技术支撑。