基于EFDC模型的长江下游码头溢油风险预测

黄轶康,李一平,邱 利,薛偲琦,章双双

(1.河海大学环境学院,江苏 南京 210098; 2.南京信息工程大学滨江学院,江苏 南京 210044)

基于EFDC模型的长江下游码头溢油风险预测

黄轶康1,李一平1,邱 利1,薛偲琦1,章双双2

(1.河海大学环境学院,江苏 南京 210098; 2.南京信息工程大学滨江学院,江苏 南京 210044)

为了更有效地预测溢油事故,建立了基于EFDC(environmental fluid dynamlics code)模型的长江下游南京段码头溢油事故影响的预测模型。研究结果表明:构建的二维水动力模型能够较为准确地反映研究区域风场、流场、复杂地形条件综合影响下长江溢油扩展和迁移运动的整体规律,油膜在研究区域降解较慢,溢油发生在落急时刻和西风风向时,油膜更早向下游扩散,对下游保护区的污染更严重。

溢油风险;EFDC模型;码头溢油;风险预测;长江下游;码头;油膜

进入21世纪以来,经济的迅猛发展导致了我国的能源需求越来越大,在加快了石油运输行业蓬勃发展的同时,也带来了海洋和江河溢油事故的风险。长江是我国最重要的水源地,其水质安全关系到千家万户,建立长江溢油应急反应系统非常必要。溢油应急反应系统的关键是对溢油轨迹的准确预测,既缩小环境污染的范围,又能保护海洋和江河的生态环境。多目标评估模型是目前溢油事故风险评价的主要模型,其基本思路是:首先确定溢油风险评价指标,然后通过各种评估模型分析溢油风险。但是这种多目标评估模型比较适合溢油事故发生后的油污影响评价,对溢油事故发生前的预测则起不到借鉴作用。笔者首次尝试以EFDC(environmental fluid dynamics code)模型预测长江下游码头溢油事故,建立长江下游南京段溢油事故影响的预测模型。基于EFDC模型,能高效整合多种边界数据,模拟油膜的迁移轨迹,并最终在地理信息系统的图层里以动画形式实时展示溢油油膜到达下游环境保护区的时间、油膜的迁移时间以及油膜的浓度情况。

1 研究区域概况

长江下游南京段自然条件优越,是长江三角洲地区的重要组成部分。本河段水流路径绵延,洲滩众多,除局部河宽较窄外,河段宽度一般在1 km以上(图1)[1]。本河段潮汐为非正规半日浅海潮,每日两次涨潮、两次落潮,且有日潮不等现象。在径流与河床边界条件阻滞下,潮波变形明显,涨落潮历时不对称,自下而上涨潮历时短,落潮历时长,潮差沿程递减,落潮历时沿程递增,涨潮历时沿程递减[1]。

图1 研究区域

2 研究方法

2.1 预测模型简介

长江下游南京段码头溢油事故影响的预测模型由EFDC模型模拟而成。目前EFDC是美国环保署TMDL模拟工具箱中的重要模拟软件。根据对南京段码头溢油事故水环境预测特点的要求,考虑长江该段的地理气候条件,对比了现行众多的地表水模拟软件[2],笔者选择EFDC模型。EFDC模型优势在于:①EFDC模型是美国环保署首推的模拟软件,在水动力模拟[3-4]和水质模拟[5]方面的准确性已得到学术界的认可;②与 POM、ECOM 模型相比,EFDC模型能够更加有效地处理变边界条件,文件输入方式更通用,更好地耦合水动力、水质和泥沙模块,不同模型接口间的转换过程可以省略;③EFDC-Explorer软件拥有友好的可视化操作界面,能够完整地完成模拟的前后处理,快速生成网格数据,最终形成实时图像；④EFDC是开源软件,有利于预测模型的集成和二次开发。

2.2 区域网格的构建

根据研究区域长江地形实际变化情况,对干流江段选择采用矩形网格,对南京长江大桥断面到三江口断面江段则采用曲线正交贴体网格,以便更好地拟合岸界情况。笛卡尔网格单元的大小为100 m×100 m,曲线正交网格单元沿河宽方向最小1.4 km,最大2.9 km,沿河流方向全程37 km,在研究区域共概化出9 174个网格单元。由于长江在研究江段的水深较浅(水深远小于河宽),可忽略垂向变化,概化为二维平面网格。通过EFDC自身的网格生成程序,进行设置边界控制点,生成研究区域的计算网格。如图2所示,长江下游南京段码头溢油事故预测模型都将建立在该空间概化的结果之上。

图2 研究区域计算网格

2.3 源强分析

有关统计资料表明,物料码头可能发生的泄漏有3种类型:①船舶碰撞发生的事故性溢油;②装卸作业时管道泄漏事故性溢油;③装卸过程集装箱掉落入江溢油。

参照一般工程实际情况,事故溢油主要为船舶自身的燃料油,一般1 000 t级以上船载储油量可达到10t以上,一旦发生船舶相撞导致漏油现象,会造成比较大的溢油事故。按照一次最大溢油量,1 000 t级轮出现撞船等事故导致的溢油量为10 t。

按照国家标准集装箱规格, 20尺(5.69 m×2.13 m×2.18 m)集装箱和40尺(11.8 m×2.13 m×2.18 m)集装箱的配货毛质量分别为27 t和26 t,因此,在考虑装卸过程集装箱掉落事故时,液体化工污染品100%入江,污染物最大入江量为27 t。但实际情况下,集装箱内存放化工品桶,单个化工品桶为200 kg,需考虑掉落化工品桶个数,从而确定污染源强。

管道装卸的污染源量需按照各工程案例实际情况进行确定,不做统一要求。

2.4 模型选取

本研究使用的EFDC模型不同于常见的溢油模型,是采用Fay公式扩展后的油粒子模型。该模型同时考虑了溢油的自身扩展和漂移阶段,且使自身扩展和漂移阶段同时进行[6]。该模型的优点在于吸取了油粒子模型和Fay模型各自的长处,成功突破Fay模型局限于静止水面的限制,而特别适用于水域狭窄且河道复杂、水流状况较为多变的河流溢油模拟。

油粒子模型的中心思想是将溢油离散化为大量油粒子,每个粒子表征一定的油量[7]。在流场中追踪油粒子的运动轨迹,得到每一时刻各个油粒子所处的空间位置,统计各时刻油粒子的位置,可得到各时刻溢油的空间分布[8]。目前,针对事故性溢油的预测,国内外都取得了一系列研究成果。沈永明等[9]建立了统筹物理、化学和生物反应综合作用的近岸海域多组分三维水质动力学模型;熊德琪等[10]将风场和流场数据库作为强制条件,建立了大连港溢油应急预报系统,并借助 HAMSOM 三维海洋模式进行潮流分析,完成珠江口水域的溢油模拟工作;汪守东等[10-11]考虑了风、浪、流等多要素的诱导作用,模拟溢油油膜的迁移过程,选用POM模式作为水动力模型,实现溢油迁移和归宿模型的三维化;Mannul等[12]选择拉格朗日油粒子模型(LPTM),将采用ROMS(regional ocean modeling system)模式模拟出的流场以及美国国家环境预报中心NCEP(National Center for Environmental Prediction)每6 h一次的风场作为边界数据, 模拟了“威望号”船舶溢油事故。总体而言,现阶段有关溢油的研究主要集中于开阔的海域,而对长江等浅窄江道领域,鲜见油粒子模型在此相关领域的研究。对溢油的漂移扩散过程,研究主要在油粒子模型方面展开;而对油膜扩展过程,研究更多地集中在 Fay提出的三阶段扩展理论[13]。Fay 模型的假设是,在自身扩展阶段油膜在静止水面扩展,不会碰到水陆边界,所以开敞海域里Fay假设是基本适用的,但河流则相对狭窄,实际情况下溢油在自身扩展阶段多数是会接触水陆边界的,因此将Fay假设用于江、河溢油预测会出现比较多的问题[14],故采用Fay公式扩展后的油粒子模型是非常有必要的。

3 模型的建立

3.1 模型的基本原理

EFDC模型垂向上采用σ坐标变换,能较好地拟合近岸复杂的岸线和地形;采用Gelperin等修正的Mellor-Yamada2.5阶湍封闭模式能较客观地提供垂向混合系数,避免人为选取造成误差。动量方程、连续方程及状态方程为

∂t(mxmyHu)+∂x(myHuu)+∂y(mxHvu)+

∂z(mxmywu)-femxmyHv=-myH∂x(p+

(1)

(2)

mxmyfe=mxmyf-u∂ymx+v∂xmy

(3)

(τxz,τyz)=AvH-1∂z(u,v)

(4)

∂t(mxmyH)+∂x(myHu)+∂y(mxHv)+

∂z(mxmyw)=QH+δ(0)(Qss+Qsw)

(5)

∂zp=-gH(ρ-ρ0)ρ0-1=-gHb

(6)

ρ=ρ(p,S,T)

(7)

垂向紊动黏滞系数Av通过Mellor and Yamada(1982)提出的二阶矩紊动闭合模型求得:

Av=φAA0ql

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式中:φA为垂向稳定分层环境下的传输衰减系数;q为比流量,L/(s·m);l为长度,m;A0为初始垂向紊动黏滞系数;A1、B1、A2、B2、C1为与主控的紊动特征长度和紊动结构特征有关的实验常数,分别取0.92、16.6、0.74、10.1和0.08。

动量方程的垂向边界层考虑了水表面的风拖曳力和湖底的摩擦力,即河床剪切应力τxz和τyz取决于速度分量,可以根据二次阻力公式求得,具体方程为

(14)

式中:Uw、Vw分别为x、y方向在水表面10 m高处的风速；τsx和τsy分为x、y方向水表面的风拖曳力分量；cs为风拖曳系数。cs求法如下:

(15)

式中,ρa和ρw分别为空气和水的密度。

按：欧公《集古跋尾》云：“《盘谷序》石本贞元中所刻，以集本校之，或小不同，疑刻石误。然以其当时之物，姑存之以为佳玩，其小失不足校也。”详公此言，最为通论。近世论者专以石本为正，如《水门记》《溪堂诗》，予已论之，《南海庙》《刘统军碑》之类亦然，其谬可考而知也。[注] 《原本韩集考异》卷四《汴州东西水门记》：“‘文’，方从石、阁、蜀本作‘醇’。今按：此记方氏多从石本，石本固当据信，但上条用字大误，而此‘醇’字亦未安耳。”此处所谓“石本固当据信”，乃就通例而言，而就此文此句而言，则石本不可据信，只不过朱子表达比较委婉而已。

湖底摩擦力的计算方法为

(16)

式中:u,v的下标1指河流底部的对应流速；τbx,τby分别为x、y方向湖底部切应力分量；cb为底摩擦系数；cb的求取方程为

(17)

方程组在离散求解过程中,空间上采用二阶精度的中心差分格式,时间上采用三次时间步蛙跳式差分格式。使用质量守恒格式的干湿网格处理方法,更好地模拟湖流的漫滩过程,保证浅水区域计算结果的准确性。具体离散求解方法可参见文献[15]。

3.2 模型的设置与率定

数值模型的参数取值一直是影响模型结果的关键,因此必须对模型进行灵敏性分析。由于对水流运动物理特性的研究已经十分成熟,因此EFDC 模型的大部分物理参数未作改动,如,Mellor-Yamada 紊流模型[16]的相关参数与其他水动力模型(如Princeton海洋模型[17]与河口海岸海洋模型[18])中设置的参数是一致的。此外,考虑燃油的理化性质,模型中燃油的密度取0.8 kg/m3,衰减系数取0.2。类似地,Smagorinsky 公式[19]中的量纲黏度系数是不变的,取 0.2[20]。因此,本文确定使用 3 s 为模型的时间步长,以保证模型运行的稳定性。

目前使用1997年7月19日 0:00～7月26日11:00(共180h)、1996年7月1日1:00～7月9日2:00(共194h)的实测水文资料。模型验证结果显示,沿程水面线与实测水面线基本一致,南京站检验水位误差不超过20 cm的时段占总验证时段(1996年为194 h,1997年为180 h)的70%～90%之间(图3)。总体而言,利用一维水流模型对区域的概化处理基本合理,选用的参数基本反映了河道的水力特性。

图3 南京站计算断面的实测水位与计算结果的比较

由率定验证可知,EFDC具有较好的匹配性,能够较真实地模拟出长江的水动力变化情况。

本研究以南京港西坝港区西坝作业区八期液体化工码头工程为实例。南京港西坝港区为5万 t级液体化工品码头,3万t级泊位1个,吞吐量140万t/a。预测该码头发生的事故是船舶碰撞溢油10 t。用笛卡尔直角坐标网格建立长江下游南京段模型,水平面总计 9 174 个网格,每个网格单元边长相当于实际长度 100 m。EFDC 模型以大气、表面风力和出入江流量为动力边界条件。初始条件设置了潮位、流量、风向风速。通过EFDC模型在项目溢油事故发生地点连续释放示踪剂(LPT)100个,追踪油膜漂移的轨迹,模拟油粒子过程。时间步长取为3 s,共计算8 d。

为了方案的合理性,考虑影响最大的情况,本研究使用枯水期小潮位数据输入边界条件作为入江口和出江口的潮位数据,设置项目所在地位置、溢油的流量、持续溢油的时间、风向和风速。从偏安全角度考虑,根据气象气候资料,选取年主导风向(东北风)、年平均风速3.4 m/s;不利风向(西风)、强风速10 m/s两种情况下事故分别发生在刚好涨潮和刚好落潮的潮位过程作为设计工况条件(表1)。同时考虑到两种类型事故下的溢油量相近,影响效果也会相似,因此只对10t溢油量进行预测,分析事故发生后对上下游水环境保护目标的影响。

表1 模型预测方案

注：各方案溢油量均为10 t。

4 结果与讨论

假设分别在刚好涨潮时(涨急)和刚好落潮时(落急)发生事故泄漏,模型模拟了此江段沿程的各个保护区受到溢油事故影响的时间、溢油到达和离开各保护区的时间,见表2。

研究区域位于长江下游感潮河段,水流既受上游下泄径流的影响,又受下游潮汐的影响,水流极其复杂。从图4的结果可以看出,落急时长江下游南京段的计算区域内流场分布不均匀,东北风时,流速在0.01～0.65 m/s之间;西风强风速10 m/s时,计算区域内流速在0.01～0.72 m/s之间。涨急时计算区域内流场分布也不均匀,东北风时,流速在0.01～0.15 m/s之间;西风强风速10 m/s时,计算区域内流速在0.01～0.25 m/s之间。从落潮向涨潮变化的过程不会出现往复流,流速逐渐变小。

表2 溢油到达和离开保护区时刻

注：深色为长江石油类污染物本底质量浓度(0.05 mg/L),符合国际Ⅱ类标准；浅色为高浓度状态。图4 研究区域流场分布

4.1 溢油泄漏时刻对油膜扩散的影响

如图5所示,方案1和方案3的结果表明,落急时刻油膜到达和离开各保护区的时间都比涨急的提前0.04 d。主导风向溢油油膜到达龙潭饮用水水源地的时间一样,而离开该保护区的时间则落急时刻比涨急时刻提前了0.04 d;溢油油膜到达兴隆洲湿地的时间落急时刻比涨急时刻提前了0.08 d,离开该保护区的时间落急时刻提前了0.17 d。落急时刻,整个研究区域的流速较快,油膜往下游的扩散更快,下游保护区更早受到污染。

图5 相同风场下不同潮位油膜漂移时间对比

4.2 风场对油膜扩散的影响

以往研究表明,溢油长期扩展的主要影响因素是油膜和水表面的风力,油膜运动速度大约为水表面10 m以上风速的3%[21],所以风场对溢油油膜的影响非常重要。本研究选用东北风3.4 m/s、西风10 m/s以及西风3.4 m/s 3种方案,分析风速和风向对油膜扩散的影响(图6～8)。方案3和方案5的预测结果表明:相同风速、不同风向下,油膜到达和离开保护区的时间明显不同。对于龙潭饮用水源地,西风下油膜0.19d到达、0.48 d离开,分别比东北风下提前0 d和0.04 d;对于兴隆洲湿地,西风下油膜0.44 d到达、1.48 d离开,分别比东北风下提前0.08 d和0.29 d。

图6 方案3(3.4 m/s东北风)结果

图7 方案4(10 m/s西风)结果

而通过对比方案4和方案5可以看出,相同风向、不同风速下,对于龙潭饮用水源地,10 m/s和3.4 m/s风速方案油膜到达和离开的时间一致;对于兴隆洲湿地,10 m/s风速下油膜0.40 d到达、1.15 d离开,分别比3.4 m/s风速下提前0.04 d和0.33 d。龙潭饮用水源地的油膜扩散受到风向的影响更加明显,西风风向是对下游保护区不利的条件。而风速的变化影响油膜到达和离开兴隆洲湿地的时间变化更明显。

图8 方案5(3.4 m/s西风)结果

4.3 油膜停留时间的讨论

从方案1～5的结果可以看出,溢油油膜停留在龙潭水源地的时间最大为0.33 d(东北风向涨急时刻),停留在兴隆洲湿地的时间最大为1.25 d(东北风向涨急时刻)。不难看出在最不利的两种情况综合影响下,方案3导致油膜对保护区的污染最大。长江下游南京段该区域的流向是自西向东北方向流动的,因此油膜更倾向于聚集在河道的北岸,即兴隆洲湿地一侧。同时,从底高程数据来看,兴隆洲湿地区域高程较高,出现了浅滩,流速较慢,停留时间也会较长。

5 结 论

a. 以枯水期水文观测资料对预测模型中水动力模型的验证结果表明,基于EFDC构建的二维水动力模型能够较为准确地反映研究区域的水动力情况。

b. 通过对南京港西坝港区西坝作业区八期液体化工码头工程情景的模拟可知,油膜在研究江段的扩散过程主要受到潮位、风速、风向的影响。燃油泄漏发生在落急时刻时,油膜向下游扩散得较快,较早到达保护区。但风场对油膜的影响更显著,风速变化更直接地表现为溢油油膜对长江北岸保护区的影响,西风风向导致油膜更早到达长江南岸保护区。

c. EFDC预测模型能对长江下游南京段码头溢油事故后污染物的水环境行为进行快速的模拟和预测,并且能在地理信息系统的图层上以动画的形式实时展示事故影响的范围和程度,可以为长江下游南京段码头溢油事故的预警应急提供决策依据。

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Risk prediction on wharf oil spill in the lower reaches of Yangtze River based on EFDC

HUANG Yikang1, LI Yiping1,QIU Li1, XUE Siqi1,ZHANG Shuangshuang2

(1.CollegeofEnvironment,HohaiUniversity,Nanjing210098,China2.BinjiangCollege,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China)

In order to predict more effectively the oil spill accident, a model to predict the influence of wharf oil spill accident of Nanjing section in the lower reaches of Yangtze River was set up based on EFDC (environmental fluid dynamics code). The study results show that the two dimensional hydrodynamic model set up can more accurately reflect the overall rules of the spilled oil spreading and migration in Yangtze River under the comprehensive effects of wind field, flow field, complex terrain conditions of the study area, and the degradation of oil slicks in the study area is slow, and when the oil spill occurred in the ebb time and in the westerly wind, oil slicks diffuse to the downstream more early, resulting in a more serious pollution on the downstream protection zone.

oil spill risk; EFDC model; wharf oil spill; risk prediction; lower reaches of Yangtze River;wharf; oil slick

10.3880/j.issn.1004-6933.2015.01.015

黄轶康(1990—),男,硕士研究生,研究方向为水环境数学模型研究和环境影响评价。E-mail:kolowin@163.com

X507

A

1004-6933(2015)01-0091-08

2014-04-11 编辑：彭桃英)