太湖風生流垂向切變規律的原位觀測

王建威,李一平,2,羅瀲蔥,戴淑君

(1.河海大學環境學院,江蘇 南京 210098; 2.河海大學淺水湖泊綜合治理與資源開發教育部重點實驗室,江蘇 南京 210098;3.中國科學院南京地理與湖泊研究所,江蘇 南京 210008)

在地勢平坦地區,重力流的影響微乎其微,風是影響流場特征的主要因素[1]。風生流能夠影響湖泊底泥的輸移運動,特別是淺水湖泊由于單位體積的水體所占有的湖床面積更大,影響效果更為顯著,而底泥引起的內源動態釋放嚴重影響了湖泊的水質[2],因此風生流的研究具有重要的科學意義。風生流包括平面環流和垂向環流。對于平面環流,眾多學者借助數值模擬或者野外觀測進行了研究,現有成果已較為成熟,如逄勇等[3]用三維模式模擬了不同定常風作用下的太湖風生流;周媛媛等[4]對不同季節盛行風場下各湖區湖流形態及季節與太湖水動力特征關系進行了模擬研究;Pickett等[5-6]根據100個系泊浮筒長期測量的結果,分別給出了北美五大湖(Lakes Superior、Michigan、Huron、Erie、Ontario)冬季、夏季和全年的平均環流。對于垂向環流,由于湖泊水淺的特點,即使在夏季也無明顯的溫度分層現象,因而風應力是主導因素。在風應力作用下,各層穩定狀態的流場之間存在著切變,形成特定的環流結構[7];李一平等[8-9]曾在梅梁灣定點觀測了三維湖流剖面特征,觀察到了切變現象;Ko等[10]模擬結果表明動水壓力組成對垂向流速剖面有一定的影響;胡維平等[11-12]通過σ坐標下三維數值模型探討了風應力、水面傾斜壓強梯度力、湖底摩擦力三者對湖流垂直結構的影響,初步揭示了太湖湖流垂直結構形成的機理。總的來講,國外對于垂向環流的研究主要集中在深水湖泊或海洋中,淺水湖泊涉及較少;國內雖然已觀察到流場上下層反向現象,對太湖湖流垂直結構形成機理有過初步探討,但半數以上都是采用建立數學模型的手段來模擬,而利用野外原位觀測獲取的數據進行風生流垂向切變特點的深入研究仍相對缺乏。

鑒于上述原因,本研究在太湖選取典型湖區,搭建野外觀測平臺,對大氣-水體界面風場、流場進行多頻次的連續觀測,獲取相應的高時空序列參數,對流場在不同條件下的切變率以及流場垂向剖面分布特征進行研究,以期揭示大型淺水湖泊風生流垂向切變規律,為今后污染物的輸移、富營養化的深入研究提供必要的基礎。

1 觀測儀器與方法

1.1 區域概況

太湖位于長江三角洲南緣,是我國第三大淡水湖。太湖水域面積2 338 km2,南北長68.5 km,東西寬34 km,多年平均水深1.89 m。太湖的風速變化范圍0～10 m/s,春夏季節平均風速4.3 m/s,秋冬季節平均風速0.9 m/s[13]。梅梁灣系太湖北部一半封閉的湖灣,南北長約14 km,東西寬約7 km,水面面積約129 km2,平均水深2.1 m,是無錫市主要旅游區及水源地。由于受入湖河道及沿岸污染源的影響,水質嚴重惡化,藍藻水華連年發生，每年5—10月間持續不斷,夏秋季節整個灣內滋生大量藍藻水華。

于2014年5月20—29日在梅梁灣與湖心區交界處拖山附近(31°23′34.29″N,120°9′24.86″E)搭建的平臺上進行了定點連續觀測,監測點(圖1)北部為梅梁灣湖灣區,南部為開闊湖區。觀測期間太湖處于高水位,監測點處的平均水深為2.8 m。

圖1 太湖梅梁灣野外監測點位置

1.2 觀測方案及儀器配置

風速、風向數據由固定于風浪觀測支架上的PH-II Handheld手持式氣象站和PHWD風向傳感器獲取,觀測頻率為10 min 1次,距離水面5 m。將利用聲學多普勒剖面流速儀ADP Argonaut-XR(工作頻率為1500 kHz)固定于自制的平板框架上(探頭向上)來獲取剖面三維流速。ADP盲區50 cm,框架加上ADP自身長度30 cm,即第一層監測點距離湖底80 cm,水體由上至下分為4層:表層(距離泥床230 cm)、中層(距離泥床180 cm)、中下層(距離泥床130 cm)、近底層(距離泥床80 cm)。ADP監測頻率為10 min 1次。 將單點聲學高頻流速儀ADV Ocean(工作頻率為5 MHz)固定于距水-土界面7 cm處,獲取單點三維流速序列,監測頻率為10 Hz。

1.3 數據處理

a. 風場數據的處理。由于部分觀測時段風向數據的缺失,與中國科學院太湖湖泊生態系統研究站(31°25′15.60″N,120°12′55.20″E)海平面以上10 m的自動風速風向記錄儀測定的數據進行了比對校正,其監測頻率為10 min 1個數據,最終采用的風速范圍為0.1～10.8 m/s。由于風速分布較廣,故將所有風速值分為10個風速區間(0～1 m/s、1～2 m/s、2～3 m/s、3～4 m/s、4～5 m/s、5～6 m/s、6～7 m/s、7～8 m/s、8～9 m/s,>9 m/s,區間風速均為大于下限風速、小于或等于上限風速),統計風速和風向的頻率分布。

b. 三維瞬時流速的處理。將ADP與ADV Ocean獲取的流場流向分為16個方向,并與風向進行比較,差值大于90°時,流場即攜帶了與風場反向的分量,此時可認為流場與風場存在反向的情況。

2 結果與討論

2.1 風場分布特征

基于頻率統計分析結果(圖2)可知,監測期間風速呈單峰狀分布,然后向左右兩側遞減。最大分布頻率21.5%和次最大分布頻率19.8%分別屬于3～4 m/s和2～3 m/s風速區間,而2～5 m/s 范圍內的風速大小占據整個風場的57%以上。本次監測期間除了東北風,其他各方向的風場都觀測到了,由圖3可以看出監測期間內以東南風、東南東風、東風為主,出現頻率依次遞減，分別為16.4%、14.8%和12.1%,其他風向風場所占的比例均在10%以下,這可能與觀測期間受強風影響有關。已有資料[14]表明,太湖4—8月以ESE風向為最多,次多風向為SE,本次監測SE風向最多,ESE風向次多,區別是文獻[14]是數月的統計結果,本文是數天的統計結果。統計監測期間風速及對應風向的頻率分布,最常見的風速風向組合依次為風速3～4 m/s與風向ESE、風速2～3 m/s與風向E、風速4～5 m/s與風向ESE。

圖3 觀測期間風向的頻率分布

2.2 不同風場條件下各層流場反向率的確定

2.2.1 不同風向下各層流場反向率的確定

針對觀測期間出現的15種風向,對各層流場在不同風向下的反向情況進行統計分析,結果見表1。可以發現,在ENE風場作用下,流場的反向率為0或者100%,這主要是因為ENE風場出現的頻率低、次數少、持續時間短,使流場的反向情況帶有很強的偶然性,故以下的討論均排除ENE風場。在ESE、SE、E風場作用下,流場的反向率普遍大于其他各風向影響下同深度流場的反向率。此外在各風向影響下,表層流場的反向率遠小于中層流場的反向率,可以推測這是由于表層流場直接受到風場的驅動,使得表層流場更易于與風場同向。從中層到近底層,反向率不變,或者僅在小范圍內變動,其變化幅度遠小于從表層到中層流場反向率的變幅。從近底層到底層,在N、NNE、W、NW、NWN等風場的作用下,流場的反向率顯著下降,而在ESE、SE、SSE、S、SSW、SW、WSW等風場的作用下,流場的反向率大幅上升。前者風向的出現頻率均小于5%,相應風場影響下的底部流場的反向率均小于50%;后者風向的出現頻率均大于5%,相應風場影響下的底部流場的反向率均大于50%,可以推測這是由于風能量在水中往下擴散的過程中,出現頻率較低的風場風向不穩定,使得底層流場無法受到風場的持續作用,因為通常情況下某個風向在監測期間內出現頻率越小,該風向短時間內能夠持續出現的可能性越小。

表1 在不同風向影響下流場反向率分布

龔春生等[15]通過二維有限元數學模型,研究了玄武湖在4 m/s 風速6種風向下穩定風生湖流特征,結果顯示流場對不同風向的響應不同;Razmi等[16]通過設置多種風向、相同風速的定常風研究了大型湖泊中開敞式湖灣湖流結構對不同風場的響應,結果表明風向發生小角度改變,湖流結構即發生明顯變化。已有的研究主要是基于數值模擬,僅設定了幾個有限的同風速不同風向的背景值,雖然能夠得到不同風向對穩定風生流流態影響不同的結論,但高頻實測風向數據的缺失,使已有研究缺乏對某一特定風向下穩定流場出現頻率的研究成果。此外從表1可以看出,風向(WSW)出現頻率小對應的底層流場反向率大與風向(E)出現頻率大對應的底層流場反向率小這兩種情況也是存在的,前者可能是短期內偶然持續出現的風場,后者可能是長周期內多次分散出現的風場。可見主導風向下流場的反向現象最明顯,即風向的出現頻率越大,流場發生切變的概率越大。

2.2.2 同向風場不同持續時間內各層流場反向率的確定

流場的轉向與當時整個太湖風生流的穩定性有關,也就是與風向改變前一刻的風向持續時間有關。受限于風情(風向和風力)的發生頻率和持續時間等不可控因素,本次觀測期間并沒有出現同一風場在不同時間段內持續出現的理想情況,已觀測到的為持續1～2 h的S和E風場、2～3 h的WSW風場、3～4 h的NWN風場、4～5 h的S風場、5～6 h的WSW風場、7～8 h的SW風場、10～11 h的ESE風場。不同風向的風場在經歷不同持續時間之后的變幅不同,對流場的影響不同,為了便于比較,計算了流向變幅與風向變幅的比值,比值越接近于0,風場的改變對流向的影響越小。由表2可知,經歷相同持續時間(1～2 h)的不同風場(S和E)后,當風向發生改變時,不同深度流場的變化程度不同,可能是風向的不同導致風區長度不同,傳播的能量不同。在同向風WSW持續作用不同的時間(2～3 h、5～6 h)后,風向的改變對流場的影響后者明顯小于前者,這主要是同向風場長時間的作用使流場的運動情況趨于穩定,流場相對于風場的變化發生滯后效應。在經歷10～11 h的ESE風場持續作用后,風向發生改變時各層流場變化并不劇烈,這也是流場達到穩定而對風場產生的滯后效應。

表2 不同持續時間風向改變時流向與風向的變幅比

對2014年5月28日 22:20至29日9:40、ESE單向風場持續作用10～11 h內各層流場的反向情況進行統計分析,結果如表3所示。由表3可知,表層流場在ESE風場持續作用的10 h內,始終沒有出現明顯的反向現象。當持續時間小于3 h時,從中層到底層流場既出現了流場反向率隨時間增大的情況,也有反向率隨時間減小的情況,說明這段時間內各層流場流向較為紊亂;當持續時間大于3 h后,各層流場反向率的增幅都超過了10%,流場的反向經歷了一個突變的過程;當續時間為4～10 h時,中層到底層流場的反向率都隨時間不斷增加,相鄰時段內增幅不等,但都不大于10%,流場的反向經歷一個平緩增長的過程;當風場的持續時間大于10 h后,中層、中下層、近底層流場的反向情況趨于穩定,而底層流場的反向率仍在增大。馬巍等[17]在研究滇池水動力特性時認為持續的同向風場作用下,刮風時間至少是湖水表面擺動期的1/4,風生湖流形態才會達到穩定,若繼續不斷刮風,便會形成補償流; 逄勇等[18]利用水動力學方程對太湖表面的定振波進行計算得到定振波周期約為7.5 h,結合本文研究可以發現與滇池不同的是太湖湖流達到穩定至少需要一個湖水表面擺動期,不同深度的流場達到穩定的時間不一樣,表層流場一直處于與風場同向的狀態,中層、中下層、近底層流場達到穩定的時間為10 h,而底層流場至少需要11 h才能穩定。

表3 在同向持續風場影響下流場反向率分布

2.2.3 風向風速綜合影響下各層流場反向率的確定

結合表1并考慮觀測期間風速及對應風向的頻率分布,可計算出不同風速影響下流場反向率如表4所示。從風速上看使各層流場反向率達到最大的風速區間是3～4 m/s,其次為2～3 m/s與4～5 m/s,即在2～5 m/s這一風速區間影響下流場的反向率遠大于其他各風速區間影響下同深度流場的反向率。需特別指出的是若把風向考慮進來,只有當風速在2～5 m/s范圍內,同時風向為SE、ESE、E時才能滿足各層流場反向率同時達到最大的要求。從垂向上看流場總反向率隨水深變化呈現近似的正相關趨勢,由表層的20.04%增加到底層的62.19%,增大了約2倍。

表4 在不同風速影響下結合風場出現頻率的流場反向率分布 %

圖4 風場與三維流速剖面的關系

基于2.2.1小節及本節統計結果可知,風向和風速的出現頻率是影響太湖梅梁灣地區流場切變大小的兩個關鍵因子。可通過直接比較主導風向ESE、SE、E與主要風速2～5 m/s對流場反向的貢獻率來確定最主要的影響因子。由表5可知,主導風向與主要風速對流場切變的貢獻率并沒有隨著水深的變化出現較大的波動,基本穩定在50%左右。只是在表層流場處,主要風速對流場切變的貢獻略微占優,而底層流場處,主導風向的貢獻略微占優,在其他深度兩者對流場切變的貢獻相當。韓紅娟等[19]研究認為水深存在顯著水平變化的湖區,湖流結構對風速的變化響應較為敏感;而本文結果表明在水深變化不大的湖區,湖流結構對風速仍有響應,只是局限于表層流場。

表5 主導風向與主要風速對流場反向的貢獻率

風場對流場切變情況的影響可歸納如下:表層流場,即水表面以下50 cm范圍內,主要風速對流場切變的貢獻略大于主導風向,流場僅小規模發生切變,切變率20%左右;中層、中下層、近底層的流場,從水表以下50～200 cm,主導風向對流場切變的貢獻略微占優,流場發生中等規模切變,切變率50%左右;底層流場,水-土界面以上7 cm 范圍內,主導風向對流場切變的貢獻占絕對優勢,流場的切變規模達到最大,切變率達到60%。

2.3 流場垂向剖面分布特征及拐點位置的確定

選取風速在2～5 m/s范圍(風速的主要分布區間)內,以NWN、NW為主和ESE為主(主導風向之一)的兩個幾乎完全相反風向的時間段來研究水體剖面流場分布。在圖4的兩個時段中,表層水體的流速明顯大于下面4層,這是由于太湖是盆狀地形(大面積小水深),流場主要驅動力為風力,表層水體直接受到風場拖曳力作用獲得較大的能量,能量在往下層傳遞過程中發生衰減。在監測期間,表層水體的流向與風向基本一致。除了表層水體外,其余各層流場與風場的對應關系并不明顯,甚至出現完全反向的情況。比如在2014年5月25日21:00—24:00,可以看到流向在垂直方向上的切變,流向由表層的ES轉變為中層的WS;而在2014年5月29日3:00—6:00,流向由表層處的NWN轉變為中層的E,流向幾乎完全反向,因此可以推斷切變層深度,即流向的拐點出現在水下50～100 cm。在前文分析中,風向風速綜合影響下,表層流場的反向率僅為20%,而中層流場的反向率突增到50%,因此拐點的位置在反向率的差異上也有所體現。井愛芹等[20]利用MITgcm正壓模型模擬了洪澤湖在理想定常風應力作用下的湖水流動情況,結果表明從水表面到水下60 cm,流向與風向基本一致;在水下60～90 cm,流向變得不穩定;在水下90～200 cm,屬于逆風場方向的回流。由于分層高度及分層層數不一致,井愛芹等[20]的模擬成果與本文結果雖略有差別,但基本上是一致的,因此本文獲得的流場垂向分布及拐點位置在淺水湖泊中有一定的合理性與普適性。

3 結 論

a. 5月太湖梅梁灣在風向ESE、ES、E,風速2～5 m/s時,同向風場持續作用10～11 h,流場基本達到穩定且反向率最大。

b. 不同深度流場達到穩定的時間不一樣,同向風場持續作用10 h,中層、中下層、近底層流場能夠達到穩定,同向風場至少持續作用11 h,底層流場能夠達到穩定。

c. 在表層流場,僅發生小規模切變,切變率為20%,主要風速對流場切變的貢獻大于主導風向。從中層到底層,流場發生中等規模切變,切變率至少達到了50%,主導風向對流場切變的貢獻占優。

d. 從水深方向上來看,表層水體的流向與風向基本一致,其余各層流場與風場的對應關系并不明顯,甚至出現完全反向的情況,流向改變的拐點出現在表層至中層,即水下50～100 cm。風速、風向的出現頻率,以及同向風場的持續時間決定了流場反向率大小,流場反向率決定了拐點的位置。

[1] 陳友媛,胡廣鑫,楊世迎,等.北方淺水湖泊冬季結冰對風生流的影響[J].水科學進展,2012,23(6):837-843.(CHEN Youyuan,HU Guangxin,YANG Shiying,et al.Study on wind-driven flow under the influence of water freezing in winter in a northern shallow lake[J].Advances in Water Science,2012,23(6):837-843.(in Chinese))

[2] BAILEY M C,HAMILTON D P.Wind induced sediment resuspension:a lake-wide model[J].Ecological Modelling,1997,99(2/3): 217-228.

[3] 逄勇,濮培民.太湖風生流三維數值模擬試驗[J].地理學報,1996,51(4):322-328.(PANG Yong,PU Peimin.Numerical simulation of three-dimensional wind-driven current in Taihu Lake[J].Acta Geographica Sinica,1996,51(4):322-328.(in Chinese))

[4] 周媛媛,劉曉東,華祖林,等.太湖風生流水動力時空差異特征研究[J].環境保護科學,2015,41(1):51-56.(ZHOU Yuanyuan, LIU Xiaodong,HUA Zuling,et al.Study of the temporal and spatial differences of hydrodynamic characteristics of wind-induced current in Taihu Lake[J].Environmental Protection Science,2015,41(1):51-56.(in Chinese))

[5] PICKETT R L.The observed winter circulation of Lake Ontario[J].Journal of Physical Oceanography,1977,7(1):152-156.

[6] BELETSKY D,SAYLOR J H,SCHWAB D J.Mean circulation in the great lakes[J].Journal of Great Lakes Research,1999,25(1): 78-93.

[7] 華祖林,顧莉,褚克堅,等.用于模擬淺水湖泊風生垂向環流作用下沉積物再懸浮的裝置及方法:102879176 [P].2013-01-16.

[8] 李一平.太湖水體透明度影響因子實驗及模型研究[D].南京:河海大學,2006.

[9] 羅瀲蔥.太湖水動力學及其環境效應研究[D].南京:中國科學院南京地理與湖泊研究所,2004.

[10] KOYIGIT M B,FALCONER R A.Three-dimensional numerical modelling of wind-driven circulation in a homogeneous lake[J].Advances in Water Resources,2004,27(12):1167-1178.

[11] 胡維平,濮培民,秦伯強.太湖水動力學三維數值試驗研究(1):風生流和風涌增減水的三維數值模擬[J].湖泊科學,1998,10(4):17-25.(HU Weiping,PU Peimin,QIN Boqiang.A three-dimensional numerical simulation on the dynamics in Taihu Lake,China (Ⅰ):the water level and the current during the 9711 typhoon process[J].Journal of Lake Sciences,1998,10(4):17-25.(in Chinese))

[12] 胡維平,濮培民,秦伯強.太湖水動力學三維數值試驗研究(2):典型風場風生流的數值計算[J].湖泊科學,1998,10(4):26-34.(HU Weiping,PU Peimin,QIN Boqiang.A three-dimensional numerical simulation on the dynamics in Taihu Lake,China(Ⅱ):the typical wind-driven current and its divergence[J].Journal of Lake Sciences,1998,10(4):26-34.(in Chinese))

[13] 錢昊鐘.風場對太湖葉綠素a空間分布的影響規律研究[D].南京:南京信息工程大學,2012.

[14] 陸鴻賓,魏桂玲.太湖的風效應[J].氣象科學,1989,9(3):291-301.(LU Hongbin,WEI Guiling.Wind effect of Taihu Lake[J].Scientia Meteorologica Sinica,1989,9(3):291-301.(in Chinese))

[15] 龔春生,姚琪,趙棣華.玄武湖風生流數值模擬研究[J].河海大學學報(自然科學版),2005,33(1):72-75.(GONG Chunsheng,YAO Qi,ZHAO Dihua.Numerical simulation of wind-driven current in Xuanwu Lake[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2005,33(1):72-75.(in Chinese))

[16] RAZMI A M,BARRY D A,BAKHTYAR R,et al.Current variability in a wide and open lacustrine embayment in Lake Geneva (Switzerland)[J].Journal of Great Lakes Research,2013,39(3):455-465.

[17] 馬巍,浦承松,羅佳翠,等.滇池水動力特性及其對北岸藍藻堆積驅動影響[J].水利學報,2013,44(增刊1):22-27.(MA Wei,PU Chengsong,LUO Jiacui,et al.Hydrodynamic characteristics of Dianchi Lake and its influence on accumulation of blue-green algae in Dianchi Lake[J].Journal of Hydraulic Engineering,2013,44(sup1):22-27.(in Chinese))

[18] 逄勇,濮培民.太湖表面定振波的數值計算和最大熵譜分析[J].海洋與湖沼,1996,27(2):157-162.(PANG Yong,PU Peimin.Numerical computation and maximum entropy analysis of the surface seiche in Taihu Lake[J].Oceanologia et Limnologia Sinica,1996,27(2):157-162.(in Chinese))

[19] 韓紅娟,胡維平,晉義泉.風速變化對竹湖流場結構影響的數值試驗[J].海洋與湖沼,2008,39(6):567-576.(HAN Hongjuan,HU Weiping,JIN Yiquan.Numerical experiments on influence of wind speed on current in lake[J].Oceanologia et Limnologia Sinica,2008,39(6):567-576.(in Chinese))

[20] 井愛芹,馬寨璞.洪澤湖風生流三維數值模擬[C]//朱德祥.第二十屆全國水動力學研討會文集.北京:海洋出版社,2006:678-686.