目前世界上主要的水模型介绍
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四种水文模型的比较摘要:水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报,在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。
本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托(SAC)模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型,并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。
并结合对着4种模型之间的比较,作出了总结分析和展望。
关键词:新安江模型;SAC模型;SWA T模型;TOPMODEL模型;模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。
新安江模型是一个概念性水文模型,1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时,汇集了当时在产汇流理论方面的成果,并结合大流域洪水预报的特点,设计出的我国第一个完整的流域水文模型,至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用;萨克拉门托水文模型,简称SAC模型,是R.C.伯纳什(Burnash)和R.L.费雷尔(Ferral)以及R.A.麦圭儿(Mcguire)于20世纪60年代末至70年代初研制的,是一个连续模拟模型,模型研制完成时间相对较晚,其功能较为完善,兼有蓄满产流和超渗产流,广泛应用于美国水文预报中;SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型;TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型,于1979年由Beven和Kirkby提出,其主要特征是将数字高程模型(DEM)的广泛适用性与水文模型及地理信息系统(GIS)相结合,基于DEM数据推求地形指数,并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响,描述水流趋势。
本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较,并得出结论。
1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中,归纳成的一个完整的降雨径流模型。
/hhhbb/archive/2006/06/23/1681.html《QUAL 一 2 K模型及其主要参数确定》S —P模型的基本思路是:他们认为水中溶解氧( DO) 随时问减少的速率与B OD的浓度成正比,水中溶解氧的减少主要是由于水中有机物在好气菌在分解中消耗水中氧气所引起的,并且与BOD降解具有相同的速度,即复氧的速度与氧亏成正比。
S - P模型只考虑了有机物降解和大气复氧对DO的影响,没有考虑有机物沉浮、底泥吸附等对DO的影响,因此其结果与实际有一定的差别。
有很多学者对其进行了改进,主要有以下3种模型:( 1 ) Thomas模型:对一维稳态河流,在S---P模型基础上增加了一项因悬浮物的沉淀与浮所引起的BOD速率变化。
( 2 ) Camp—Dobbins模型:在Thomas的基础,增加了底泥释放BOD和地表径流所引起的BOD变化速率和藻类光合作用和呼吸作用以及地表径流引起的溶解氧速率变化。
( 3 ) Oconnor模型:假定总的BOD是由含碳BOD(CBOI))和含氮BOD(NBOD)两项组成,模型不仅考虑了含碳化合物的耗氧,而且也考虑了含氮化合物的耗氧。
《W A S P水质模型在辽河干流污染减排模拟中的应用》WASP水质模型:WASP(Water Quality Analysis Simulation Program)是由美国国家环保局开发的水质分析软件,可用来模拟常规污染物(包括溶解氧、生物耗氧量、营养物质以及海藻污染)和有毒污染物(包括有机化学物质、金属和沉积物)在水中的迁移和转化规律,是为分析池塘、湖泊、水库、河流、河口和沿海水域等一系列水质问题而设计的动态多箱模型。
WASP模型在中国渭河、苏州河、汉江等多个流域及水库已有成功的应用。
WASP模型由两个独立的计算机程序DYNHYD和WASP组成,两个程序可连接运行,也可以分开执行。
DYNHYD是一个简单的“Link—node”网络水力动态模型,产生的输出文件可为水质分析模拟程序WASP提供流量和体积参数。
液态水结构模型
液态水是地球上最基本和普遍的物质之一。
水在一定温度和压力下可以呈现出多种形态,例如固态的冰、气态的水蒸气和液态的水。
其中液态的水是最常见的形态,也是人类日常生活和工业生产中广泛应用的一种物质。
液态水的结构一直是科学家们研究的热点之一。
早在19世纪,科学家们就开始对液态水的结构进行探究。
经过多年的研究,人们逐渐认识到,液态水的结构是非常复杂的,存在着丰富的多样性。
目前,液态水的结构主要有两种模型:一种是连续介质模型,另一种是分子模型。
连续介质模型认为,液态水是由一种连续的、均匀的介质组成,其中水分子之间的相互作用力是均匀分布的。
这种模型比较简单,容易理解,但并不能很好地解释实验结果。
分子模型则认为,液态水是由分子组成的,分子之间存在相互作用,这种相互作用的程度是不均匀的,也就是说,在液态水中,有些分子之间的相互作用比其他分子之间的相互作用更强。
这种模型更加复杂,但能够更好地解释实验结果。
现代的研究表明,液态水的结构是非常复杂的,存在着多种形态。
这些形态的出现与水分子之间的相互作用力、温度和压力等因素密切相关。
研究液态水的结构模型,有助于我们更加深入地了解水的性质,为水资源的保护和利用提供科学依据。
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水质数学模型简介与发展概况水质数学模型是描述污染物在水体中随时间和空间迁移转化规律及影响因素相互关系的数学方程。
随着经济的发展和人们环境意识的提高,水环境污染问题越来越被人们重视。
研究水质模型目的主要是描述污染物在水体中的迁移转化规律,模拟或预报水质在时间与空间上的变化,从而为水环境质量预测、水质污染控制规划、工程环境影响评价以及水资源的规划、管理和控制提供服务。
1 水质模型的发展从1925年出现的streeter-phelps模型算起,到现在的80余年中,其发展历程可以分以下几个阶段。
第一阶段是20世纪20年代到70年代初。
这一阶段模型研究对象仅是水体水质本身,被称为“自由体”阶段。
在这一阶段模型的内部规律只包括水体自身的各水质组分的相互作用,其他如污染源、底泥、边界等的作用和影响都是外部输入。
该阶段是简单的氧平衡模型,主要集中在对氧平衡关系的研究,是一种稳态模型。
第二阶段是20世纪70年代初期到80年代中期。
这一阶段模型有如下的发展:(1)在状态变量(水质组分)数量上的增长;(2)在多维模型系统中纳入了水动力模型; (3)将底泥等作用纳入了模型内部;(4)与流域模型进行连接以使面污染源能被连入初始输入。
第三阶段是80年代中期90年代中期。
是水质模型研究的深化、完善与广泛应用阶段,科学家的注意力主要集中在改善模型的可靠性和评价能力的研究。
该阶段模型的主要特点是考虑水质模型与面源模型的对接,并采用多种新技术方法,如:随机数学、模糊数学、人工神经网络等。
第四阶段是1995年至今。
随着发达国家对面污染源控制的增强,面源污染减少了。
而大气中污染物质沉降的输入,如有机化合物、金属(如汞)和氮化合物等对河流水质的影响日显重要。
虽然营养物和有毒化学物由于沉降直接进入水体表面已经被包含在模型框架内,但是,大气的沉降负荷不仅直接落在水体表面,也落在流域内,再通过流域转移到水体,这已成为日益重要的污染负荷要素。
从管理的发展要求看,增加这个过程需要建立大气污染模型,即对一个给定的大气流域(控制区),能将动态或静态的大气沉降连接到一个给定的水流域。
水的结构模型
近年来,在架设水系结构的技术的发展中,水的结构模型是一个
重要的部分。
水的结构模型可以将水转化成一个更为科学的系统,它是将水在高技术基础上构建出一种完整,集成,物理,生态及
技术结构系统。
其中最为重要的是要求水系能够实现水保护,保
证水质、动物种类保护及水资源长期保障能力。
水的结构模型主要分为三大部分:
水系结构、水资源开发利用等结构以及水资源保护结构。
水系结
构是水的基本结构形式,主要包括水源、水流动性以及水池结构,它们可以构建水的完整系统。
水资源开发利用等结构主要是构建
水的完整系统,提升水系的服务功能,重点是将水进行有效的利
用和经济的开发,以提高水资源的可持续利用。
最后,水资源保
护结构也是水系结构建设的重点,重点是建立一个可持续,均衡
及安全的水系结构来保护水资源,以满足近期及未来水源保障需求。
水的结构模型是水系建设的重要组成部分,它可以将水资源保护、开发利用以及建设水系结构更好地集成起来,实现可持续,均衡
及安全的水系系统建设。
只有保证水的完整性,以及通过水的结
构模型来保护水资源,才能有效的实现水利用及可持续发展。
SPC、SPC/E和TIP3P模型水的结构和性质水是地球上最常见的物质之一,它拥有多种不同的模型用于描述其结构和性质,其中包括SPC、SPC/E和TIP3P模型。
这三种模型不仅可以用于描述水的分子结构和性质,还可以用于模拟水的各种物理和化学过程。
SPC模型是最早的一种描述水分子的模型,它是针对氢键的角度和键长进行了优化的。
SPC模型中,水分子被描述为一个包含两个氢原子和一个氧原子的三角形结构,其中氢原子位于氧原子的两侧。
这个三角形结构会产生一个由氧原子与两个氢原子形成的氢键网络,这个网络使得水分子具有一定的居中性和动态性。
SPC/E模型是在SPC模型的基础上进行了改进,主要是针对水的运动和液态相的性质进行了优化。
在这个模型中,水分子依然被描述为三角形结构,并且氢键长度和角度也被优化。
与SPC模型不同的是,SPC/E模型中引入了自旋偏振的效应,使得水分子中的氢原子和氧原子具有不同的电荷分布。
TIP3P模型是另一种常用的描述水分子的模型,它是针对分子间相互作用力而开发的。
在TIP3P模型中,水分子也被描述为一个三角形结构,但不同的是,它使用了一个三点模型来模拟氢键网络。
这个模型中的氧原子被视为带有负电荷的核,而氢原子则被视为带有正电荷的外部电子,并且氢键距离和角度都被优化。
无论是SPC、SPC/E还是TIP3P模型,它们都能够很好地描述水的压缩性、热力学性质和分子间相互作用等各种性质。
此外,它们还能够用于模拟水在不同环境下的行为,例如在高压或低温下的结构和物理性质等。
这些模型不仅对于理论计算方面有着广泛的应用,也广泛用于实际工业和科研领域,例如在材料设计和纳米技术等方面。
总之,SPC、SPC/E和TIP3P模型都是常用的描述水分子结构和性质的模型,它们能够明确描述水分子的氢键网络和分子间相互作用,以及水在不同环境下的表现和行为。
无论是在理论研究还是实际应用中,它们都发挥着重要的作用。
相关数据分析是依据所收集的数据进行分析、解释和推断的过程。
水循环知识:水循环中的水循环调控模型水循环调控模型是一种用来描述水文循环过程的数学模型。
随着人类社会的不断发展,水资源短缺的问题日益突出,水循环调控模型成为了解决这一问题的重要工具。
为了更好地了解水循环调控模型,首先需要了解水文循环的基本过程。
水文循环是指水分从地面上升腾至大气层中形成云层,再经降水作用沉淀到地面上和地下,最终被流回海洋的过程。
这个过程是一个复杂的系统,包括了大气、水体和陆地之间的相互作用和调节。
水循环调控模型的主要目标是通过数学和物理方法对水量的流动、分布、输送和转化进行描述与评估,建立水资源的平衡和可持续利用的模型。
其中,水文循环模型、地下水模型、流域水资源模型等都是常见的水循环调控模型。
水文循环模型通常包括了降水、蒸散发、径流和地下水4个方面的内容。
通过对降水量、蒸散发量和径流量等参数进行测量和分析,可以得出水文循环模型的各项参数,如土壤含水量、径流系数、蒸散发能力等,从而为水资源的管理和调控提供科学依据。
地下水模型主要用于描述地下水的运动和储存情况。
地下水是一种非常重要的水资源,尤其在干旱地区更是必不可少的水源之一。
通过建立地下水模型,可以对地下水的储量、补给和衰竭等情况进行预测,并制定相应的调控措施。
流域水资源模型是一个集成的水文循环模型和地下水模型,用于分析流域水资源的可持续利用和调控策略。
流域水资源模型可以通过对水文循环和地下水模型的相互作用进行评估和分析,制定合理的水资源利用方案,同时优化水资源的分配和调配。
流域水资源模型在水资源管理和调控中发挥着重要的作用。
水循环调控模型的建立需要采集大量的水文数据和地理数据,包括降水量、蒸散发量、河流水位、地下水位、土壤含水量等。
同时,在建模过程中需要考虑不同环境因素的影响,如气象条件、土地利用、水土流失等因素。
此外,建模过程还需要利用数学和物理方法进行模型校验和验证,以保证模型的有效性和精度。
总的来说,水循环调控模型是一种能够有效解决水资源管理和调控问题的工具。
水结构模型
水的结构模型为:连续模型、混合模型、闪动模型。
1、物质简介
水是地球表面上最多的分子,除了以气体形式存在于大气中,其液体和固体形式占据了地面70-75%组成部分。
标准状况下,水在液体和气体之间保持动态平衡。
室温下,它是无色,无味,透明的液体。
作为通用溶剂之一,水可以溶解许多物质。
因此,自然界极少有纯净水。
一个水分子含有两种不同的元素;氢和氧。
一个水分子由两个氢原子和一个氧原子构成。
每个水分子的直径是4×10^-10m。
它的质量是2.99×10^-26kg。
它的体积是π/6(4×10-10)m3=3×10^-
29m3。
纯水能导电,但它很弱,属于很弱的电解质。
日常生活中的水由于其他电解质的溶解而具有较多的阴阳离子,具有较为明显的导电性。
2、连续模型
在冰溶解为水时,并未使氢键断裂,只是发生氢键的弯曲或扭转,氢键的能量随H-O-H键角而变化。
3、混合模型
在冰溶解时有一部分氢键解体,液态水中存在一部分单个的自由水分子,而有相当部分仍以微小冰晶粒子状态存在(其中包含有数十个水分子而成为水的缔合体)。
4、闪动模型
水分子之间的缔合不是固定的,而是在每一瞬间不断地交换对象,形成水分子的自扩散。
5.3CE-QUAL-ICM模型及水质富营养化模式5.3.1 CE-QUAL-ICM模型简介CE-QUAL-ICM由美国陆军工程兵团水体试验基地的Carl F.Cerco和Thomas Cole等人开发,ICM代表集成网格模型,该模型的建立最初是为了应用于美国弗吉尼亚的切萨皮克湾(Chesapeake Bay),它能模拟一维、二维、三维水体结构,它能够模拟大量的水质变量,如:不同种类藻、不同形态碳、不同形态氮、不同形态磷、不同形态硅、化学需氧量、溶解氧、盐度、温度、金属等,对于这些状态变量可以根据自己的需求进行开关设置。
但它本身没有水动力模块,所以必须从别的模型中获得流量、扩散系数和蓄水量等信息。
在指定观测资料和子程序的基础上,能够模拟计算底质-水界面的氧和营养盐的转化通量。
如果在计算过程中计算机突然中断或发生其它类似的情况,由于程序中设置了热启文件重新启动计算机后可以继续计算,有效避免了重新计算的发生。
模型对于输入输出文件没有固定时间步长的限制,可以根据自己的实际情况任意设定时间步长,这是该模型的又一大优势。
模型具体结构分布情况见图27[187],模型由主程序、输入输出文件和子程序组成,在处理大量输入输出文件的时候,主程序和子程序根据各自功能都能够执行读入写出的任务,模型的主程序包括3个基本的功能:⑴对于模型运行的输入输出文件能够制定详细的说明;⑵3维质量平衡方程的解法;⑶处理指定的期望输入输出文件。
在大部分应用中它与美国陆军工程兵团的另一个水动力模型CH3D-WES(曲线网格水动力三维模型)合用。
它是目前世界上发展程度最高的三维模型之一。
CE -QUAL -ICM 模型以浮游植物和水生生物的生长动力学为核心,以C:N:P 这三个主要元素的比例反映浮游植物和水生生物与水体环境中营养盐之间的竞争转化关系。
模型不仅考虑了浮游植物的三种藻类(蓝藻、绿藻和硅藻)以及用图27 CE-QUAL-ICM 模型结构图Fig.27Model subroutines and files不同的动力学参数、半饱和常数、新陈代谢速率等影响因子加以区别,还考虑了有机营养盐在矿化过程中根据降解速率的不同分为难分解(REFRACTORY )的营养盐、易分解(LABILE )的营养盐和溶解(DISSOLVED )的营养盐。
5.3CE-QUAL-ICM模型及水质富营养化模式5.3.1 CE-QUAL-ICM模型简介CE-QUAL-ICM由美国陆军工程兵团水体试验基地的Carl F.Cerco和Thomas Cole等人开发,ICM代表集成网格模型,该模型的建立最初是为了应用于美国弗吉尼亚的切萨皮克湾(Chesapeake Bay),它能模拟一维、二维、三维水体结构,它能够模拟大量的水质变量,如:不同种类藻、不同形态碳、不同形态氮、不同形态磷、不同形态硅、化学需氧量、溶解氧、盐度、温度、金属等,对于这些状态变量可以根据自己的需求进行开关设置。
但它本身没有水动力模块,所以必须从别的模型中获得流量、扩散系数和蓄水量等信息。
在指定观测资料和子程序的基础上,能够模拟计算底质-水界面的氧和营养盐的转化通量。
如果在计算过程中计算机突然中断或发生其它类似的情况,由于程序中设置了热启文件重新启动计算机后可以继续计算,有效避免了重新计算的发生。
模型对于输入输出文件没有固定时间步长的限制,可以根据自己的实际情况任意设定时间步长,这是该模型的又一大优势。
模型具体结构分布情况见图27[187],模型由主程序、输入输出文件和子程序组成,在处理大量输入输出文件的时候,主程序和子程序根据各自功能都能够执行读入写出的任务,模型的主程序包括3个基本的功能:⑴对于模型运行的输入输出文件能够制定详细的说明;⑵3维质量平衡方程的解法;⑶处理指定的期望输入输出文件。
在大部分应用中它与美国陆军工程兵团的另一个水动力模型CH3D-WES(曲线网格图27 CE-QUAL-ICM模型结构图Fig.27 Model subroutines and files水动力三维模型)合用。
它是目前世界上发展程度最高的三维模型之一。
CE-QUAL-ICM模型以浮游植物和水生生物的生长动力学为核心,以C:N:P 这三个主要元素的比例反映浮游植物和水生生物与水体环境中营养盐之间的竞争转化关系。
模型不仅考虑了浮游植物的三种藻类(蓝藻、绿藻和硅藻)以及用不同的动力学参数、半饱和常数、新陈代谢速率等影响因子加以区别,还考虑了有机营养盐在矿化过程中根据降解速率的不同分为难分解(REFRACTORY )的营养盐、易分解(LABILE )的营养盐和溶解(DISSOLVED )的营养盐。
浮游植物和水生生物生长动力过程在富营养化作用中起着非常重要的作用,影响着其它所有系统。
图28反映了浮游植物和水生生物动力学变量作用关系[188]。
Phytop和Periphyton 分别代表浮游植物和水生生物,在光照的条件下,吸收氮磷等营养盐后,进行光合作用而释放出氧气,浮游植物和水生生物衰老死亡后,一部分在水体中水解,一部分则逐渐沉到水底底泥内被矿化。
在不同单元水体体积j V 中,浮游植物、水生生物的生长速率和死亡速率、沉图28 浮游植物与水生生物的生长动力学变量关系Fig.28 Phytoplankton and Periphyton kinetics降速率之间的关系是不同的,可用式(73)表示:()j j s j p j p j k P k D G S 4114--= (73)式中:j k S 4:浮游植物动力变量的反应关系,mg carbon/L-day 。
j P : 浮游植物群落,mg carbon/L 。
j 1p G :生长速率常数,day -1。
j 1p D :死亡速率和呼吸速率常数,day -1。
j 4s k :沉降速率常数,day -1。
j :不同的水体单元号。
5.3.2 水质平衡方程控制质量平衡方程对于每一个水质状态变量都可以用下式表达:()()()()c y x z y x y y x x x y y x x y y HS m m z C H A m m z y C m HA m y x C m HA m x C m m z C H m y C H m x HC m t +⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂=∂∂+∂∂+∂∂+∂∂ωνμx m (74)式中:C : 各水质状态变量的浓度。
ωνμ,,: 分别为在曲线σ坐标下z y x ,,方向的速度分量。
z y x A A A ,,:分别为z y x ,,方向上的紊流扩散系数。
c S : 每个单位体积的内外源汇项。
H : 水体深度。
y x m m ,:水平曲线坐标y x ,方向上的比例因子。
式(74)中()()()C m m zC H m y C H m x y x x y ωνμ∂∂∂∂∂∂和、这三项表示平流传输过程,⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂z C H A m m z y C m HA m y x C m HA m x z y x y y x x x y 和,这三项表示扩散传输过程,上述六项的物理传输过程十分相似,因此,数值解法几乎也是一样的。
式(74)中c y x HS m m 表示每个水质变量的水动力过程和外部负荷。
目前这个模型求解公式(74)时使用了从物理传输项中减少动力项的分步程序来完成。
()()()()p x p m c y x z y x y y x x x y y x x y y HS m m z C H A m m z y C m HA m y x C m HA m x C m m zC H m y C H m x HC m t +⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂=∂∂+∂∂+∂∂+∂∂ωνμ (75)ck kt S C =∂∂ (76) ()()()ky x p x t m m t m ∂∂+∂∂=∂∂C H m m HC HC m t y x y (77) 从公式(75)和公式(76)看,源汇项已经被分为关联流入流出的物理源汇项和动力源汇项,如果这些状态变量在一定的水体深度处与水体传输域的散度相关,对于物理传输步骤来说,动力传输步骤在同一个对应的水深处已经完成了。
能够进一步将反应过程和内部源汇项分离开来的动力方程式(76)可以消除水深和比例因子的影响。
R KC C +∂∂=tk (78) 式中:K 为动力速率,R 代表内部源汇项,在K 和R 已知的条件下,物理传输过程和动力方程式的解法都是比较精确的。
5.3.3 富营养化动力方程[187,189]富营养化模型的主要问题是依据藻类和水体中溶解氧浓度对碳初级生产力的影响,初级生产力为水生态系统提供了能量来源,但是初级生产能力旺盛会对水体带来有害的作用,在水体中分解、耗氧、沉降。
因此,溶解氧成为衡量水生态系统健康状态的一个重要指标。
5.3.3.1 藻类生物量循环过程藻类在碳和营养盐循环过程中起着非常重要的作用,藻类生物量用含碳量来统一计算,然后通过比例关系,计入到叶绿素中。
为了量化藻类生物量对氮磷浓度的影响,需要给定藻类生物体中碳、氮、磷的比值。
由于不同藻类的特性不同,控制方程中将藻类分为三大类:蓝藻(Cyanobacteria )、硅藻(Algae diatoms )和绿藻(Algae greens ),这三种藻类主要是依据每个种类自身的不同特征和各自在生态系统中的功能来划分的。
蓝藻,通常称为蓝绿藻,其主要特征是在含盐水中生长受到限制并在淡水水体中异常繁殖形成水华。
蓝藻有时还会上浮,被捕食的压力较小。
硅藻在光照条件下,吸收氮磷等营养元素进行光合作用释放氧气的时候,需要硅元素来形成细胞壁,硅藻具有较大的沉降速率,春季,硅藻沉降到底泥中,可以成为底泥耗氧的一个重要碳源。
绿藻在分类时是指不同于蓝藻和硅藻特征的另一类藻,绿藻的沉降速率介于蓝藻和硅藻之间,其捕食压力大于蓝藻。
藻类生物量循环过程中的源汇项为:藻类生长、基础新陈代谢、捕食压力和沉降四个过程。
具体公式如下:x z x x x x t x B WS PR BM P B ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂---∂∂= (79) 式中:x B :藻类生物量,用碳来表示(gm C m -3)。
x P :藻类生长速率(day -1)。
x BM :基础新陈代谢速率(day -1)。
x PR :藻类被捕食速率(day -1)。
x WS :藻类死亡沉降速率(m day -1)。
g ,d c,x =:分别代表三种藻类。
z :垂直坐标(m )模型中,浮游植物生长速率主要受有效营养盐量、光照强度和周围环境的温度三个因素的影响,其具体关系可用乘法公式表示如下:()()()T I N PM P f f f x x ⨯⨯⨯= (80) 式中:x PM :最佳条件下的生长速率(day -1)。
()N f :营养盐浓度的影响系数(1f 0≤≤)。
()I f :光照强度的影响系数(1f 0≤≤)。
()T f :环境温度的影响系数(1f 0≤≤)。
蓝藻在一定的盐度水体中将会遭受快速的死亡,这个影响已被引起关注,盐分对蓝藻生长的影响可用下式表示:()()()()S T I N PM P f f f f c c ⨯⨯⨯⨯= (81) 式中:()S f :盐分对蓝藻生长速率的影响系数(1f 0≤≤)。
碳、氮、磷是藻类生长最为基本的营养元素,硅藻生长还需要硅元素,无机碳在水体中十分充足,所以在模型中不予考虑它的影响限制,营养盐对藻类的生长可用莫洛方程(Monod Kinetic )表示,在莫洛方程中,藻类生长速率由可利用的低浓度营养盐决定,与高浓度营养盐浓度无关,在公式中半饱和浓度是一个关键的参数,半饱和浓度为生长速率是最大生长速率一半时所对应的可利用的营养盐浓度,但并不是线性关系。
“Liebig ”的最小定律也表明生长速率由最小的营养盐浓度决定。
对于蓝藻和绿藻的营养盐浓度影响系数可用下式表示:()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++d px d ,NO NH nx minimum f 443434PO KH PO KH NO NH N += (82) 式中:4NH :氨氮的浓度(gm N m -3)。
3NO :硝态氮浓度(gm N m -3)。
nx KH :藻类生长吸收氮的半饱和常数(gm N m -3)。
d 4PO :溶解态磷酸盐浓度(gm P m -3)。
px KH :藻类生长吸收磷的半饱和常数(gm P m -3)。
硅藻的生长需要氮、磷、硅营养元素,对硅藻生长的营养盐限制因子采用公式(82)和公式(83)的最小值来确定:()ds d f SA KH SA N += (83) 式中:d SA :溶解的可利用硅浓度(gm Si m -3)。
s KH :硅藻吸收硅元素的半饱和常数(gm Si m -3)。
光照是浮游植物和水生生物进行光合作用的必要条件,藻类的生长是随着光强的增加而增加直到达到最佳光强,超过最佳光强后,会对初级生产力产生反作用,藻类的生长会随着光强的增加而下降,这一现象可用斯蒂尔方程(Steele ′s equation )描述如下:()s 1e s f I II I I -= (84) 式中:I :光照强度(Langleys day -1)。