走航式海洋环境监测数据同步化研究

摘要

海洋环境监测是研究海洋、开发海洋和利用海洋的基础，目前应用最广泛的海洋环境监测手段是基于船舶的走航观测。走航式监测数据在时间上是不同步的。在物质变化显著的近海和浅海区域，数据的同步性问题相当突出。因此，走航式海洋环境监测数据的同步化研究，是正确认识监测要素空间分布的基础，具有一定的理论和应用意义。
　　本文以水质监测数据为例进行同步化计算。考虑质点随流运动及污染物输移扩散对数据同步性的影响，采用不同的数值方法修正这两种因素造成的同步性误差。利用Delft3D对研究海域进行二维潮流场的模拟，在此基础上建立质点追踪模型，模拟水质点的运动轨迹，修正测站随海水运动而产生的位移;建立对流扩散模型，模拟污染物的输移扩散，并采用两种不同的方法修正质点运动过程中产生的物质浓度变化。主要研究成果和结论有:
　　(1)在测站位置的同步化计算中，采用拉格朗日质点追踪法模拟水质点的运动轨迹，可在很大程度上反映海水的真实流动状况。用龙格库塔法计算拉格朗日运动微分方程，能很好地保证计算精度。应用该模型能有效修正测站随海水运动而产生的位移。
　　(2)在监测浓度的同步化计算中，采用两种方法修正监测数据经过空间位置同步后，因物质发生对流扩散而产生的浓度误差。“统计法”根据对流扩散方程的结果，在水质点运动轨迹上，统计从采样时刻到同步时刻的物质浓度变化规律，参照该规律，用采样时刻的实测值对同步时刻的浓度值进行等比例修正。“迭代法”先确定用于同步化计算的初始条件，再由该初始条件计算质点在同步时刻的浓度，即为修正后的测站浓度值。
　　(3)采用“统计法”修正浓度误差时，修正结果依赖于水质模型的计算精度，而水质模型的计算精度是由非同步数据验证的，因此该方法适用于采样时间间隔较短的情况。“迭代法”从构造对流扩散模型的初始条件出发，可对不同时刻的采样数据分别进行验证，不受采样时间间隔的限制，适用范围更广。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 研究意义

1．4 本文的主要工作

2 研究区域概况及调查背景

2．1 象山港自然环境概况

2．1．1 地理状况

2．1．2 气象特征

2．1．3 水文特征

2．2 调查背景及资料分析

3 潮流数学模型的建立

3．1 数学模型

3．1．1 模型概述

3．1．2 控制方程

3．1．3 定解条件

3．1．4 数值离散

3．2 计算区域与网格

3．2．1 计算区域的界定

3．2．2 模型网格与地形概化

3．3 模型验证与计算结果

3．3．1 验证站位分布

3．3．2 潮位验证

3．3．3 潮流验证

3．3．4 流场模拟结果

3．4 本章小结

4 测站位置同步化

4．1 质点追踪模型

4．1．1 模型简介

4．1．2 计算方法

4．1．3 数值实验

4．2 测站位置同步化结果及分析

4．3 本章小结

5 监测浓度同步化

5．1 对流扩散模型简介

5．2 浓度误差的修正方法一：“统计法”

5．2．1 对流扩散模型的求解

5．2．2 “统计法”的实现及同步化结果

5．3 浓度误差的修正方法二：“迭代法”

5．3．1 对流扩散模型的求解

5．3．2 “迭代法”的实现

5．3．3 初始条件的确定

5．3．4 同步化结果

5．4 本章小结

6 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

作者简历