基于EFDC模型的長江下游碼頭溢油風險預測

黃軼康,李一平,邱 利,薛偲琦,章雙雙

(1.河海大學環境學院,江蘇 南京 210098; 2.南京信息工程大學濱江學院,江蘇 南京 210044)

基于EFDC模型的長江下游碼頭溢油風險預測

黃軼康1,李一平1,邱 利1,薛偲琦1,章雙雙2

(1.河海大學環境學院,江蘇 南京 210098; 2.南京信息工程大學濱江學院,江蘇 南京 210044)

為了更有效地預測溢油事故,建立了基于EFDC(environmental fluid dynamlics code)模型的長江下游南京段碼頭溢油事故影響的預測模型。研究結果表明:構建的二維水動力模型能夠較為準確地反映研究區域風場、流場、復雜地形條件綜合影響下長江溢油擴展和遷移運動的整體規律,油膜在研究區域降解較慢,溢油發生在落急時刻和西風風向時,油膜更早向下游擴散,對下游保護區的污染更嚴重。

溢油風險;EFDC模型;碼頭溢油;風險預測;長江下游;碼頭;油膜

進入21世紀以來,經濟的迅猛發展導致了我國的能源需求越來越大,在加快了石油運輸行業蓬勃發展的同時,也帶來了海洋和江河溢油事故的風險。長江是我國最重要的水源地,其水質安全關系到千家萬戶,建立長江溢油應急反應系統非常必要。溢油應急反應系統的關鍵是對溢油軌跡的準確預測,既縮小環境污染的范圍,又能保護海洋和江河的生態環境。多目標評估模型是目前溢油事故風險評價的主要模型,其基本思路是:首先確定溢油風險評價指標,然后通過各種評估模型分析溢油風險。但是這種多目標評估模型比較適合溢油事故發生后的油污影響評價,對溢油事故發生前的預測則起不到借鑒作用。筆者首次嘗試以EFDC(environmental fluid dynamics code)模型預測長江下游碼頭溢油事故,建立長江下游南京段溢油事故影響的預測模型。基于EFDC模型,能高效整合多種邊界數據,模擬油膜的遷移軌跡,并最終在地理信息系統的圖層里以動畫形式實時展示溢油油膜到達下游環境保護區的時間、油膜的遷移時間以及油膜的濃度情況。

1 研究區域概況

長江下游南京段自然條件優越,是長江三角洲地區的重要組成部分。本河段水流路徑綿延,洲灘眾多,除局部河寬較窄外,河段寬度一般在1 km以上(圖1)[1]。本河段潮汐為非正規半日淺海潮,每日兩次漲潮、兩次落潮,且有日潮不等現象。在徑流與河床邊界條件阻滯下,潮波變形明顯,漲落潮歷時不對稱,自下而上漲潮歷時短,落潮歷時長,潮差沿程遞減,落潮歷時沿程遞增,漲潮歷時沿程遞減[1]。

圖1 研究區域

2 研究方法

2.1 預測模型簡介

長江下游南京段碼頭溢油事故影響的預測模型由EFDC模型模擬而成。目前EFDC是美國環保署TMDL模擬工具箱中的重要模擬軟件。根據對南京段碼頭溢油事故水環境預測特點的要求,考慮長江該段的地理氣候條件,對比了現行眾多的地表水模擬軟件[2],筆者選擇EFDC模型。EFDC模型優勢在于:①EFDC模型是美國環保署首推的模擬軟件,在水動力模擬[3-4]和水質模擬[5]方面的準確性已得到學術界的認可;②與 POM、ECOM 模型相比,EFDC模型能夠更加有效地處理變邊界條件,文件輸入方式更通用,更好地耦合水動力、水質和泥沙模塊,不同模型接口間的轉換過程可以省略;③EFDC-Explorer軟件擁有友好的可視化操作界面,能夠完整地完成模擬的前后處理,快速生成網格數據,最終形成實時圖像；④EFDC是開源軟件,有利于預測模型的集成和二次開發。

2.2 區域網格的構建

根據研究區域長江地形實際變化情況,對干流江段選擇采用矩形網格,對南京長江大橋斷面到三江口斷面江段則采用曲線正交貼體網格,以便更好地擬合岸界情況。笛卡爾網格單元的大小為100 m×100 m,曲線正交網格單元沿河寬方向最小1.4 km,最大2.9 km,沿河流方向全程37 km,在研究區域共概化出9 174個網格單元。由于長江在研究江段的水深較淺(水深遠小于河寬),可忽略垂向變化,概化為二維平面網格。通過EFDC自身的網格生成程序,進行設置邊界控制點,生成研究區域的計算網格。如圖2所示,長江下游南京段碼頭溢油事故預測模型都將建立在該空間概化的結果之上。

圖2 研究區域計算網格

2.3 源強分析

有關統計資料表明,物料碼頭可能發生的泄漏有3種類型:①船舶碰撞發生的事故性溢油;②裝卸作業時管道泄漏事故性溢油;③裝卸過程集裝箱掉落入江溢油。

參照一般工程實際情況,事故溢油主要為船舶自身的燃料油,一般1 000 t級以上船載儲油量可達到10t以上,一旦發生船舶相撞導致漏油現象,會造成比較大的溢油事故。按照一次最大溢油量,1 000 t級輪出現撞船等事故導致的溢油量為10 t。

按照國家標準集裝箱規格, 20尺(5.69 m×2.13 m×2.18 m)集裝箱和40尺(11.8 m×2.13 m×2.18 m)集裝箱的配貨毛質量分別為27 t和26 t,因此,在考慮裝卸過程集裝箱掉落事故時,液體化工污染品100%入江,污染物最大入江量為27 t。但實際情況下,集裝箱內存放化工品桶,單個化工品桶為200 kg,需考慮掉落化工品桶個數,從而確定污染源強。

管道裝卸的污染源量需按照各工程案例實際情況進行確定,不做統一要求。

2.4 模型選取

本研究使用的EFDC模型不同于常見的溢油模型,是采用Fay公式擴展后的油粒子模型。該模型同時考慮了溢油的自身擴展和漂移階段,且使自身擴展和漂移階段同時進行[6]。該模型的優點在于吸取了油粒子模型和Fay模型各自的長處,成功突破Fay模型局限于靜止水面的限制,而特別適用于水域狹窄且河道復雜、水流狀況較為多變的河流溢油模擬。

油粒子模型的中心思想是將溢油離散化為大量油粒子,每個粒子表征一定的油量[7]。在流場中追蹤油粒子的運動軌跡,得到每一時刻各個油粒子所處的空間位置,統計各時刻油粒子的位置,可得到各時刻溢油的空間分布[8]。目前,針對事故性溢油的預測,國內外都取得了一系列研究成果。沈永明等[9]建立了統籌物理、化學和生物反應綜合作用的近岸海域多組分三維水質動力學模型;熊德琪等[10]將風場和流場數據庫作為強制條件,建立了大連港溢油應急預報系統,并借助 HAMSOM 三維海洋模式進行潮流分析,完成珠江口水域的溢油模擬工作;汪守東等[10-11]考慮了風、浪、流等多要素的誘導作用,模擬溢油油膜的遷移過程,選用POM模式作為水動力模型,實現溢油遷移和歸宿模型的三維化;Mannul等[12]選擇拉格朗日油粒子模型(LPTM),將采用ROMS(regional ocean modeling system)模式模擬出的流場以及美國國家環境預報中心NCEP(National Center for Environmental Prediction)每6 h一次的風場作為邊界數據, 模擬了“威望號”船舶溢油事故。總體而言,現階段有關溢油的研究主要集中于開闊的海域,而對長江等淺窄江道領域,鮮見油粒子模型在此相關領域的研究。對溢油的漂移擴散過程,研究主要在油粒子模型方面展開;而對油膜擴展過程,研究更多地集中在 Fay提出的三階段擴展理論[13]。Fay 模型的假設是,在自身擴展階段油膜在靜止水面擴展,不會碰到水陸邊界,所以開敞海域里Fay假設是基本適用的,但河流則相對狹窄,實際情況下溢油在自身擴展階段多數是會接觸水陸邊界的,因此將Fay假設用于江、河溢油預測會出現比較多的問題[14],故采用Fay公式擴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坐標變換,能較好地擬合近岸復雜的岸線和地形;采用Gelperin等修正的Mellor-Yamada2.5階湍封閉模式能較客觀地提供垂向混合系數,避免人為選取造成誤差。動量方程、連續方程及狀態方程為

?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)

垂向紊動黏滯系數Av通過Mellor and Yamada(1982)提出的二階矩紊動閉合模型求得:

Av=φAA0ql

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式中:φA為垂向穩定分層環境下的傳輸衰減系數;q為比流量,L/(s·m);l為長度,m;A0為初始垂向紊動黏滯系數;A1、B1、A2、B2、C1為與主控的紊動特征長度和紊動結構特征有關的實驗常數,分別取0.92、16.6、0.74、10.1和0.08。

動量方程的垂向邊界層考慮了水表面的風拖曳力和湖底的摩擦力,即河床剪切應力τxz和τyz取決于速度分量,可以根據二次阻力公式求得,具體方程為

(14)

式中:Uw、Vw分別為x、y方向在水表面10 m高處的風速；τsx和τsy分為x、y方向水表面的風拖曳力分量；cs為風拖曳系數。cs求法如下:

(15)

式中,ρa和ρw分別為空氣和水的密度。

按：歐公《集古跋尾》云：“《盤谷序》石本貞元中所刻，以集本校之，或小不同，疑刻石誤。然以其當時之物，姑存之以為佳玩，其小失不足校也。”詳公此言，最為通論。近世論者專以石本為正，如《水門記》《溪堂詩》，予已論之，《南海廟》《劉統軍碑》之類亦然，其謬可考而知也。[注] 《原本韓集考異》卷四《汴州東西水門記》：“‘文’，方從石、閣、蜀本作‘醇’。今按：此記方氏多從石本，石本固當據信，但上條用字大誤，而此‘醇’字亦未安耳。”此處所謂“石本固當據信”，乃就通例而言，而就此文此句而言，則石本不可據信，只不過朱子表達比較委婉而已。

湖底摩擦力的計算方法為

(16)

式中:u,v的下標1指河流底部的對應流速；τbx,τby分別為x、y方向湖底部切應力分量；cb為底摩擦系數；cb的求取方程為

(17)

方程組在離散求解過程中,空間上采用二階精度的中心差分格式,時間上采用三次時間步蛙跳式差分格式。使用質量守恒格式的干濕網格處理方法,更好地模擬湖流的漫灘過程,保證淺水區域計算結果的準確性。具體離散求解方法可參見文獻[15]。

3.2 模型的設置與率定

數值模型的參數取值一直是影響模型結果的關鍵,因此必須對模型進行靈敏性分析。由于對水流運動物理特性的研究已經十分成熟,因此EFDC 模型的大部分物理參數未作改動,如,Mellor-Yamada 紊流模型[16]的相關參數與其他水動力模型(如Princeton海洋模型[17]與河口海岸海洋模型[18])中設置的參數是一致的。此外,考慮燃油的理化性質,模型中燃油的密度取0.8 kg/m3,衰減系數取0.2。類似地,Smagorinsky 公式[19]中的量綱黏度系數是不變的,取 0.2[20]。因此,本文確定使用 3 s 為模型的時間步長,以保證模型運行的穩定性。

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)的實測水文資料。模型驗證結果顯示,沿程水面線與實測水面線基本一致,南京站檢驗水位誤差不超過20 cm的時段占總驗證時段(1996年為194 h,1997年為180 h)的70%～90%之間(圖3)。總體而言,利用一維水流模型對區域的概化處理基本合理,選用的參數基本反映了河道的水力特性。

圖3 南京站計算斷面的實測水位與計算結果的比較

由率定驗證可知,EFDC具有較好的匹配性,能夠較真實地模擬出長江的水動力變化情況。

本研究以南京港西壩港區西壩作業區八期液體化工碼頭工程為實例。南京港西壩港區為5萬 t級液體化工品碼頭,3萬t級泊位1個,吞吐量140萬t/a。預測該碼頭發生的事故是船舶碰撞溢油10 t。用笛卡爾直角坐標網格建立長江下游南京段模型,水平面總計 9 174 個網格,每個網格單元邊長相當于實際長度 100 m。EFDC 模型以大氣、表面風力和出入江流量為動力邊界條件。初始條件設置了潮位、流量、風向風速。通過EFDC模型在項目溢油事故發生地點連續釋放示蹤劑(LPT)100個,追蹤油膜漂移的軌跡,模擬油粒子過程。時間步長取為3 s,共計算8 d。

為了方案的合理性,考慮影響最大的情況,本研究使用枯水期小潮位數據輸入邊界條件作為入江口和出江口的潮位數據,設置項目所在地位置、溢油的流量、持續溢油的時間、風向和風速。從偏安全角度考慮,根據氣象氣候資料,選取年主導風向(東北風)、年平均風速3.4 m/s;不利風向(西風)、強風速10 m/s兩種情況下事故分別發生在剛好漲潮和剛好落潮的潮位過程作為設計工況條件(表1)。同時考慮到兩種類型事故下的溢油量相近,影響效果也會相似,因此只對10t溢油量進行預測,分析事故發生后對上下游水環境保護目標的影響。

表1 模型預測方案

注：各方案溢油量均為10 t。

4 結果與討論

假設分別在剛好漲潮時(漲急)和剛好落潮時(落急)發生事故泄漏,模型模擬了此江段沿程的各個保護區受到溢油事故影響的時間、溢油到達和離開各保護區的時間,見表2。

研究區域位于長江下游感潮河段,水流既受上游下泄徑流的影響,又受下游潮汐的影響,水流極其復雜。從圖4的結果可以看出,落急時長江下游南京段的計算區域內流場分布不均勻,東北風時,流速在0.01～0.65 m/s之間;西風強風速10 m/s時,計算區域內流速在0.01～0.72 m/s之間。漲急時計算區域內流場分布也不均勻,東北風時,流速在0.01～0.15 m/s之間;西風強風速10 m/s時,計算區域內流速在0.01～0.25 m/s之間。從落潮向漲潮變化的過程不會出現往復流,流速逐漸變小。

表2 溢油到達和離開保護區時刻

注：深色為長江石油類污染物本底質量濃度(0.05 mg/L),符合國際Ⅱ類標準；淺色為高濃度狀態。圖4 研究區域流場分布

4.1 溢油泄漏時刻對油膜擴散的影響

如圖5所示,方案1和方案3的結果表明,落急時刻油膜到達和離開各保護區的時間都比漲急的提前0.04 d。主導風向溢油油膜到達龍潭飲用水水源地的時間一樣,而離開該保護區的時間則落急時刻比漲急時刻提前了0.04 d;溢油油膜到達興隆洲濕地的時間落急時刻比漲急時刻提前了0.08 d,離開該保護區的時間落急時刻提前了0.17 d。落急時刻,整個研究區域的流速較快,油膜往下游的擴散更快,下游保護區更早受到污染。

圖5 相同風場下不同潮位油膜漂移時間對比

4.2 風場對油膜擴散的影響

以往研究表明,溢油長期擴展的主要影響因素是油膜和水表面的風力,油膜運動速度大約為水表面10 m以上風速的3%[21],所以風場對溢油油膜的影響非常重要。本研究選用東北風3.4 m/s、西風10 m/s以及西風3.4 m/s 3種方案,分析風速和風向對油膜擴散的影響(圖6～8)。方案3和方案5的預測結果表明:相同風速、不同風向下,油膜到達和離開保護區的時間明顯不同。對于龍潭飲用水源地,西風下油膜0.19d到達、0.48 d離開,分別比東北風下提前0 d和0.04 d;對于興隆洲濕地,西風下油膜0.44 d到達、1.48 d離開,分別比東北風下提前0.08 d和0.29 d。

圖6 方案3(3.4 m/s東北風)結果

圖7 方案4(10 m/s西風)結果

而通過對比方案4和方案5可以看出,相同風向、不同風速下,對于龍潭飲用水源地,10 m/s和3.4 m/s風速方案油膜到達和離開的時間一致;對于興隆洲濕地,10 m/s風速下油膜0.40 d到達、1.15 d離開,分別比3.4 m/s風速下提前0.04 d和0.33 d。龍潭飲用水源地的油膜擴散受到風向的影響更加明顯,西風風向是對下游保護區不利的條件。而風速的變化影響油膜到達和離開興隆洲濕地的時間變化更明顯。

圖8 方案5(3.4 m/s西風)結果

4.3 油膜停留時間的討論

從方案1～5的結果可以看出,溢油油膜停留在龍潭水源地的時間最大為0.33 d(東北風向漲急時刻),停留在興隆洲濕地的時間最大為1.25 d(東北風向漲急時刻)。不難看出在最不利的兩種情況綜合影響下,方案3導致油膜對保護區的污染最大。長江下游南京段該區域的流向是自西向東北方向流動的,因此油膜更傾向于聚集在河道的北岸,即興隆洲濕地一側。同時,從底高程數據來看,興隆洲濕地區域高程較高,出現了淺灘,流速較慢,停留時間也會較長。

5 結 論

a. 以枯水期水文觀測資料對預測模型中水動力模型的驗證結果表明,基于EFDC構建的二維水動力模型能夠較為準確地反映研究區域的水動力情況。

b. 通過對南京港西壩港區西壩作業區八期液體化工碼頭工程情景的模擬可知,油膜在研究江段的擴散過程主要受到潮位、風速、風向的影響。燃油泄漏發生在落急時刻時,油膜向下游擴散得較快,較早到達保護區。但風場對油膜的影響更顯著,風速變化更直接地表現為溢油油膜對長江北岸保護區的影響,西風風向導致油膜更早到達長江南岸保護區。

c. EFDC預測模型能對長江下游南京段碼頭溢油事故后污染物的水環境行為進行快速的模擬和預測,并且能在地理信息系統的圖層上以動畫的形式實時展示事故影響的范圍和程度,可以為長江下游南京段碼頭溢油事故的預警應急提供決策依據。

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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

黃軼康(1990—),男,碩士研究生,研究方向為水環境數學模型研究和環境影響評價。E-mail:kolowin@163.com

X507

A

1004-6933(2015)01-0091-08

2014-04-11 編輯：彭桃英)