基于随机情景模拟统计的海洋溢油污染风险分析——以滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区为例

廖国祥，代丽利，卢伟志，叶金清，刘长安

（1.国家海洋环境监测中心，辽宁　大连　116023；2.大连科技学院，辽宁　大连　116052）

基于随机情景模拟统计的海洋溢油污染风险分析
——以滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区为例

廖国祥1，代丽利2，卢伟志1，叶金清1，刘长安1

（1.国家海洋环境监测中心，辽宁大连116023；2.大连科技学院，辽宁大连116052）

定量分析敏感资源环境遭受突发性溢油事故的污染风险，对加强海洋溢油风险管理和应急响应具有现实意义。通过参考国内外现有研究成果，构建了溢油随机情景模拟统计方法，并利用GIS技术实现数据管理及可视化分析。考虑到海洋保护区是典型生物多样性和生态环境保护的敏感区域，以滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区为例进行案例研究。首先根据对保护区附近的黄骅港、滨州港海港码头、进港航道、锚地及埕北油田石油平台等溢油风险源的分析，选取3个代表性泄漏地点。然后在经验证的潮流场模拟数据和2004-2005年风玫瑰图数据基础上，对每个地点分别进行450次随机溢油事故情景（即不同泄漏时间、风速风向、潮流场等）的模拟计算。统计结果显示，全年所有风向条件下保护区遭受以上泄漏地点的最大溢油污染概率分别为22.9%、9.7%、3.0%，海面油膜最快到达时间分别为2 h、5 h、40 h。与典型情景模拟法的比较可知，随机情景模拟法是前者的重要补充，能够弥补大量遗漏的事故情景，有助于更客观全面地分析与评价海洋保护区遭受溢油事故的污染风险。

溢油；随机模拟统计；风险分析；污染概率；最快到达时间；海洋保护区

海洋溢油污染风险分析通常需要事故发生概率和事故造成的危害后果两方面的分析（中国海事局，2011）。溢油事故发生概率通常采用概率论、模糊数学等数理统计方法来估算或预测，国内外已有大量的研究报道（肖景坤，2001；韩俊松等，2010）。而溢油事故危害后果的分析，目前国内研究主要通过溢油漂移扩散数值模拟方法来预测典型水文气象条件下事故性溢油污染对海洋资源环境的影响（施欣等，2007；杨红等，2013；袁春光等，2014）。但是这种典型情景模拟方法会遗漏不同水文气象条件组合情况下溢油扩散影响的分析，难以客观全面地体现溢油事故污染风险的不确定性。近年来，国内外学者与相关管理部门开始应用随机模拟统计方法分析和评价海上船舶运输、石油勘探开发溢油事故对海洋环境（尤其是敏感保护目标）的污染风险，得到污染概率、最快到达时间等重要统计信息，定量化的预测结果对溢油风险管理和事故应急响应具有重要的指导价值（Skognes et al，2004；French-McCay et al，2005；陈荣昌，2014；张学庆等，2014）。

海洋保护区是生物多样性和生态环境保护的敏感区域，因而通常是溢油污染的重要保护目标。在我国，保护着珍稀濒危海洋物种、海洋自然遗迹和景观资源以及重要海洋生态系统的海洋保护区基本分布在近岸滨海地区（国家海洋局，2013），但近年来因港口码头建设、海上船舶运输、海洋石油勘探开发引起的突发性溢油事故频繁发生（如2010年大连“7.16”溢油事故、2011年“蓬莱19-3”海底溢油事故），对海洋保护区造成巨大生态损害威胁。在此背景下，科学分析海洋保护区等敏感保护目标遭受突发性溢油事故的污染风险，对有效保护海洋生态环境具有重要的现实意义。

滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区位于渤海西南部的滨海湿地区域，属于海洋自然遗迹类保护区。随着保护区东西两侧的黄骅港和滨州港的港口建设和船舶运输量增加，突发性溢油事故已成为威胁该保护区的一项风险源（廖国祥等，2015）。为此，本文选择该保护区作为研究对象，应用随机情景模拟统计法来分析潜在溢油污染风险，以期为保护区管理机构加强应急能力建设和生态风险管理评估提供参考。

1　模型与方法介绍

笔者曾设计和开发了一套溢油可视化数值模拟系统（SIMPACT），该系统集成了水下油气输移预测模型和海上溢油行为归宿模型，具有强大的地理信息系统（GIS）数据管理和可视化功能（廖国祥等，2010、2011a、2011b）。在SIMPACT基础上，参考国内外现有研究成果，应用Visual C++编程语言开发了溢油随机情景模拟统计模块，实现了模型数据前处理、溢油模拟与统计分析、结果可视化等应用功能。下面简要介绍溢油漂移扩散模拟模型和随机情景模拟统计方法。

1.1溢油漂移扩散模拟模型

溢油进入海洋后，在海风、海流等环境动力作用下，经历着漂移、扩散、蒸发、乳化、溶解、分散、油膜性质变化等运动和风化过程。其中，海面漂移扩散是溢油最基本的运动过程，主要包括平流过程和扩散过程。根据拉格朗日观点，单个油粒子在Δt内的三维空间位移可以表达为：

1.2随机情景模拟统计方法

对于所研究的海洋溢油事故高发区，首先根据历史事故和溢油源的空间位置选取多个潜在溢油事故地点，并将影响区域离散为一定数量的计算网格，收集该区域的历史风向风速监测数据和模拟计算海区潮流场。然后，对每个溢油地点进行数百次随机情景组合的漂移扩散轨迹模拟，每次事故情景发生时间不确定，随机选取过去几年的任一时刻风速风向和流场数据。每一次事故模拟均计算并记录各个网格的污染物漂移经过时间、油膜厚度、污染物浓度等数据。最后，统计得到每个计算网格的污染概率、最快污染时间、最大油膜厚度、最大（或平均）污染物浓度等影响程度信息。部分统计指标计算如下：

式中：i、j分别为网格的编号；P为该网格遭受污染的概率；M为N次模拟中，该网格海域内受污染的次数；N为总模拟次数；T为N次模拟中污染物到达该网格的最短时间；h为N次模拟中经过该网格的最大油膜厚度；C为N次模拟中经过该网格的最大污染浓度。

2　应用案例分析

2.1研究区概况

2.1.1海洋保护区概况

滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区（以下简称为“保护区”）位于山东省滨州市无棣县城北60 km处。保护区功能分区包括核心区、缓冲区、实验区，总面积为43 644.65 hm2，主要保护对象是贝壳堤岛和滨海湿地生态系统。保护区内有两列平行于海岸线的新、老贝壳堤。其中，第二列（新贝壳堤）位于保护区北部，属裸露开敞型，距今2000-1500年，该贝壳堤仍不断生长。两列贝壳堤之间的湿地和向海的潮间湿地与潮下湿地组成了世界罕见的贝壳堤岛与湿地系统。保护区内物种丰富，保护区内有文蛤、四角蛤、扁玉螺等贝类和鱼、虾、蟹等海洋生物50余种。此外，保护区是东北亚内陆和环西太平洋鸟类迁徙的中转站和越冬、栖息、繁衍地，保护区内各种鸟类96种（中国海洋大学，2008）。

2.1.2溢油事故高风险区

随着海洋经济社会的快速发展，保护区的东西两侧逐渐建成了两个现代化港口，分别是河北省的黄骅港和山东省的滨州港。其中，黄骅港的综合港区以一般散杂货、集装箱和成品油、液体化工品运输为主；散货港区以铁矿石、原油等大宗散货物资运输为主；港口规划预测综合港区及散货港区2015年、2020年和2030年吞吐量为1.17×108t、1.55×108t和 1.9×108t（沧州市港航管理局，2012）。滨州港现有码头设施主要分布在套儿河港区和大口河港区，共有16个200～3 000吨级泊位，年通过能力约300×106t；海港港区一期工程依托西导堤向外延伸，建设2个3×104t级通用泊位；港口规划预测2015年、2020年和2030年滨州港货物吞吐量为1.47×107t、2.450×107t和4.95×107t（滨州市人民政府，2012）。

研究显示，船舶溢油事故多发生在港口码头、航道、锚地等区域（韩俊松等，2010）。黄骅港和滨州港的建设发展，使得保护区不可避免地面临着突发性船舶溢油污染事故的高风险。此外，保护区外海区域还存在埕北油田石油开采平台。鉴于此，通过对不同码头、航道、锚地、石油平台位置的比较，选取3个潜在溢油事故地点开展溢油随机情景模拟统计分析（见表1和图1）。

表1　保护区周边海域代表性溢油事故地点的选取

2.2潮流场模拟与结果验证

2.2.1模拟参数设置

图1　滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区及周边潜在溢油事故地点

潮流场是溢油漂移扩散的重要环境动力条件之一。为溢油行为归宿模拟预测提供较为准确可靠的环境动力数据，本文建立渤海湾的二维潮流场数值模拟模型。采用交错式矩形网格对方程进行离散，离散过程中采用隐式方向交替差分格式（ADI法）对连续方程和动量方程进行求解计算，并采用“干湿法”模拟滩涂区域随潮汐涨落而“淹没”“干出”的情况。表2给出了渤海湾潮流场的数值模拟参数。

表2　渤海湾潮流场的数值模拟参数

2.2.2流速流向验证

采用保护区及周边海域4个站位（HH1#、7#、10#、P1）的大潮期25 h潮流连续观测数据，与潮流场模型计算的流速流向数据进行验证（图3）。结果表明，流速流向计算值与实测值吻合良好、变化趋势一致，基本能够反映研究区潮流运动状况。

图2　渤海湾潮流场计算区域和流速流向验证站点

图4给出了渤海湾一个潮周期内的四个时刻（高潮、落急、低潮、涨急）的潮流运动状态。图4（a）为高潮时潮流场，渤海湾处于转流时刻，流速普遍较小。图4（b）是落急时潮流场，渤海湾中间区域流向呈W-E方向，其他区域潮流沿岸运动；黄骅港和滨州港之间水域流向呈SW-NE向，两个港口防波堤北侧平行于海岸的潮流转为沿堤运动，并在口门处变为向南的绕流运动，形成口门横流。图4（c）是低潮时潮流场，渤海湾处于转流时刻，流速也普遍较小，流速整体为沿岸运动。图4（d）是涨急时潮流场，与落急时的流向基本相反，其中渤海湾中间区域流向呈E-W方向，黄骅港和滨州港之间水域流向呈NE-SW向。

图3　渤海湾4个站位的流速流向验证

2.3溢油情景模拟与结果分析

为了深入分析随机情景模拟法与典型情景模拟法的计算结果的差异，本研究分别利用这两种方法，对表1中的3个代表性溢油事故地点进行模拟计算和结果比较分析。

2.3.1溢油情景设置

风速风向是溢油漂移扩散的另一个重要环境动力因素。黄骅站2004年和2005年二年资料统计显示：研究区的常风向为WSW、SW风，次常风向为SSW、E向风；全年N向平均风速最大，为7.0m/s；ENE向风次之，平均风速为6.4 m/s（滨州市人民政府，2012）。

图4　渤海湾不同时刻潮流场模拟结果

图5　黄骅站风玫瑰图

综合前面分析的水文气象数据，设置溢油事故的典型情景模拟和随机情景模拟参数，具体见表3。其中，考虑到保护区位于滨州港、黄骅港码头航道南面，典型情景模拟时主要选取不利风向N、NE、ENE。

2.3.2结果比较分析

根据表3设置的参数，利用SIMPACT系统进行典型情景和随机情景的模拟计算，得到滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区的溢油污染影响预测结果图。

图6是A点（代表滨州港码头）溢油事故48h内的影响模拟结果。图6（a）的典型情景模拟结果显示，风速为6.4 m/s的ENE风条件下，涨潮期、落潮期时发生溢油后油膜到达保护区的时间分别为6 h、8 h。图6（b）的随机情景模拟结果显示，溢油污染影响范围主要集中在滨州港的东西两侧，其中西侧（即黄骅港和滨州港中间口门处）受污染的概率比东侧的高。保护区遭受的最大污染概率约22.9%，油膜最快到达时间为2 h。

图7是B点（代表黄骅港航道）溢油事故48 h内的影响模拟结果。图7（a）的典型情景模拟结果显示，风速为7.0 m/s的N风条件下，涨潮期、落潮期时发生溢油后油膜到达保护区的时间分别为16 h、20 h。图7（b）的随机情景模拟结果显示，污染影响范围主要集中在黄骅港的东西两侧。当风向为北风时，溢油将能够快速漂移至保护区海域内。保护区遭受的最大污染概率约9.7%，油膜最快到达时间为5 h。

表3　突发性溢油事故典型情景和随机情景的模拟参数

（图待续）

图6　A点溢油事故污染影响模拟结果

（图待续）

图7　B点溢油事故污染影响模拟结果

图8是C点（代表黄骅港锚地和海上石油平台）溢油事故72 h内的影响模拟结果。图8（a）的典型情景模拟结果显示，风速为5.4 m/s的NE风条件下，涨潮期、落潮期时发生溢油后油膜到达保护区的时间分别为42 h、46 h。图8（b）的随机情景模拟结果显示，受渤海湾E-W向涨落潮流和两个港口码头防波提的影响，溢油进入保护区的概率总体较低。保护区遭受的最大污染概率约3.0%，油膜最快到达时间为40 h。

表4给出了A、B、C 3个地点的溢油随机情景模拟统计分析结果。由表可知，事故地点离保护区越近，保护区遭受污染的概率越高，油膜到达时间越短。由于保护区位于3个事故地点的南面，当北风为主导风向时，保护区遭受溢油污染的概率将明显升高。

图6（a）-图8（a）还可知，典型情景模拟法能够直观地给出主导风向、不利风向条件下某次事故的溢油漂移轨迹、潜在影响范围、溢油质量分布等预测结果。而随机情景模拟法通过数百次的模拟计算，弥补了典型情景法可能遗漏的其他事故情景，获得更为全面的溢油最短到达时间、污染概率、总体影响范围。两种方法的结合使用，可互为有效的补充，由此得到海洋保护区等生态环境敏感目标的溢油污染风险分析与评价结果将更为全面客观。

表4　基于随机情景模拟统计的保护区溢油污染风险分析结果

（图待续）

图8　C点溢油事故污染影响模拟结果

3　结束语

本文研究构建了海洋溢油污染风险的随机情景模拟统计方法，并选择滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区进行了应用。模拟统计结果显示：全年所有风向条件下，若在滨州港的海港码头发生溢油事故，保护区遭受污染的最大概率约22.9%，油膜最快到达时间约2 h；若黄骅港航道发生溢油事故，保护区遭受污染的最大概率约9.7%，海面油膜最快到达时间约5 h；若在黄骅港锚地和海上石油平台发生溢油事故，由于距离较远及黄骅港和滨州港防波堤的阻挡，保护区遭受污染的概率约3.0%，油膜最快到达时间约40 h。需指出的是，本文采用了2004-2005年风玫瑰图数据，前述的溢油模拟统计结果难免存在一定的局限。今后工作将尽量收集和采用长时间序列的历史监测风速风向数据（即3 a以上逐小时记录的数据），以期进一步提高溢油风险分析结果的可靠性。

目前我国正在加强对海洋保护区的规范化建设与管理（国家海洋局，2014），同时也在加强涉及自然保护区的生态影响评估（环境保护部，2014）。通过本文应用研究表明，随机情景模拟统计法能够以定量方式给出溢油污染概率、最快到达时间等重要信息，还可通过GIS技术直观展示其空间分布；如与典型情景模拟法相结合，可以更为客观全面的溢油污染风险分析与评价结果，能为海洋保护区的应急能力建设和生态影响评估工作提供重要参考和依据。

French-McCay D P,Whittier N,Dalton C,et al,2005.Modeling fates and impacts of hypothetical oil spills in Delaware,Florida,Texas, California,and Alaska waters,varying response options including use of dispersants.International Oil Spill Conference 2005.735-740.

Skognes K,Johansen O,2004.Statmap-a 3-dimensional model for oil spill risk assessment.Environmental Modelling&Software,(19): 727-737.

滨州市人民政府，2012.滨州港总体规划.

沧州市港航管理局，2012.黄骅港综合港区及散货港区控制性详细规划.

陈荣昌，2014.基于随机模拟法的污染风险指数研究.交通节能与环保，（4）：27-30.

国家海洋局，2013.2012年中国海洋环境状况公报.

国家海洋局，2014.国家级海洋保护区规范化建设与管理指南.

韩俊松，熊德琪，廖国祥，2010.渤海海域船舶污染事故高风险区域评估.中国航海，33（4）：85-89.

环境保护部，2014.涉及国家级自然保护区建设项目生态影响专题报告编制指南（试行）.

李建伟，2011.渤海湾西南部海域海底沉积物分布特征研究.青岛：中国海洋大学.

廖国祥，韩俊松，熊德琪，2010.复杂泄漏方式下的海上溢油行为归宿数值模拟及应用.大连海事大学学报（自然科学版），36（1）：86-90.

廖国祥，刘梦琪，刘长安，等，2015.海洋保护区生态风险综合评价方法初步研究——以滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区为例.海洋开发与管理，（10）：59-65.

廖国祥，杨建强，高振会，2011a.深海环境中溢油输移扩散的初步数值模拟.海洋通报，30（6）：707-712.

廖国祥，杨建强，高振会，2011b.海底溢油输移扩散的可视化数值模拟系统.武汉理工大学学报（交通科学与工程版），35（4）：748-751.

钱从锐，匡翠萍，姚凯华，等，2013.黄骅港潮流场二维数值模拟及分析//第二十五届全国水动力学研讨会暨第十二届全国水动力学学术会议文集（下册）.北京：海洋出版社，1 146-1 151.

施欣，陈维皓，赵文朋，等，2007.基于溢油模拟的船舶溢油污染风险评估.系统仿真学报，19（13）：3 094-3 100.

肖景坤，2001.船舶溢油风险评价模式与应用研究.大连：大连海事大学.

杨红，刘成秀，李曰嵩，等，2013.长江口南港水道溢油数值模拟.海洋通报，32（3）：45-351.

袁春光，王义刚，黄惠明，等，2014.大亚湾芒洲岛海域移动溢油数值模拟研究.海洋通报，33（6）：659-667.

张学庆，刘津梁，王翠，2014.胶州湾随机动力条件下的船舶溢油污染概率研究.应用海洋学报，33（3）：379-384.

中国海事局，2011.船舶污染海洋环境风险评价技术规范（试行）.

中国海洋大学，2008.滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区科学考察报告.

（本文编辑：袁泽轶）

Risk analysis of marine oil spill pollution using a stochastic simulation approach:a case study of Binzhou chenier plain and national wetland nature reserve

LIAO Guo-xiang1,DAI Li-li2,LU Wei-zhi1,YE Jin-qing1,LIU Chang-an1
（1.National Marine Environmental Monitoring Center,Dalian 116023,China; 2.Dalian Institute of Science and Technology,Dalian 116052,China）

Quantitative analysis on the risks of sensitive resources and environments being polluted by oil spill accidents is significant to strengthen the marine oil spill risk management and emergency response.Based on the previous studies,an oil spill stochastic scenario simulation approach was developed,and the GIS technology was employed to facilitate data management and visualization.Considering that marine protected areas(MPAs)are typical sensitive areas for the biodiversity and ecology protection,the MPA(namely Binzhou chenier plain and national wetland nature reserve)located in Bohai Sea of China was selected for the case study.Following the analysis of the oil spill risk sources near the MPA,including sea ports, approach channels,anchorages and oil platforms,three potential spill sites were selected.On the basis of current field data generated by hydrodynamic model and wind rose diagram data during 2004-2005,450 times of stochastic simulation for each spill site were carried out.The results show that the maximum probabilities of the MPA being polluted by oil spills are 22.9% ,9.7%,3.0%,respectively,and the shortest arrival time are 2 h,5 h,40 h,respectively.The comparison between the typicalscenario simulation approach and the stochastic scenario simulation approach was also studied.And the result shows that the latter approach,which is an important supplement of the former,can make up a number of missing spill scenarios,and provide more objective and overall oil spill pollution risk analysis results for marine special protected targets(e.g.MPAs).

oil spill;stochastic simulation;risk analysis;pollution probability;shortest arrival time;marine protected areas

P731.2，X55

A

1001-6932（2016）04-0467-13

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.04.015

2015-06-01；

2015-07-10

国家自然科学基金（41306099）；山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室开放基金（2012008）；国家海洋局近岸海域生态环境重点实验室开放基金（201303）。

廖国祥（1979-），男，博士，副研究员，主要从事海洋溢油数值模拟与风险评估、海洋保护区建设与管理研究。电子邮箱：liaogx2008@126.com。