溢油事故中渔业资源损失的数值模拟评估模式

宋协法,毕研军,董登攀,周广军

1 中国海洋大学水产学院, 青岛 266003 2 即墨区自然资源局海洋发展服务中心, 青岛 266200 3 烟台市海洋捕捞增殖管理站, 烟台 264003

海上突发性溢油事故导致石油泄漏进入海洋,影响浮游植物群落[1],进而影响其他海洋生物,而且在养殖区,还会影响养殖业的产量和品质,进而影响人类的健康。同时溢油事故对当地渔业资源数量以及恢复会造成巨大的影响。

海上突发性溢油事故发生后,受地理位置、季节等因素影响,污染物的漂移轨迹很难确定,很难准确地鉴定溢油的范围,进而给渔业资源评估和恢复工作也带来了不小的难题。传统的渔业资源损失评估方法具有一定的局限性,随着科学技术的发展,可以采用计算机模拟的手段加以弥补和辅助。钱琴等[2]采用湄洲湾案例证明了GNOME和EFDC模型模拟的准确性。国内外学者通过数值模拟的方面模拟溢油范围,并通过不同的案例证明了数值模拟溢油的可行性[3- 17]。本文参照采用数值模拟确定溢油范围的思路,结合渔业资源评估的技术办法,形成一种针对溢油事故中渔业资源损失的数值模拟评估模式,从而辅助确定渔业资源的损失,进一步完善业务化评估体系。

1 数值模拟评估模式

1.1 评估模式框架

渔业资源损失的数值模拟评估模式如图1所示,主要由模型选择、参数获取、模型计算、数据输出四部分构成。

图1 溢油事故中渔业资源损失的数值模拟评估模式图Fig.1 Diagram of numerical simulation evaluation model of fishery resources loss in oil spill

1.2 海洋溢油模型选择

现代海洋溢油模型根据模型的数学计算理论不同,可分为基于欧拉-拉格朗日方法的溢油模型和基于蒙特卡罗方法的溢油模型两大类。基于蒙特卡罗方法的溢油模型在拉格朗日方法基础上采用蒙特卡罗方法随机生成扩散系数,来计算湍流的大小和油膜三维扩展情况[18]。基于欧拉-拉格朗日方法的溢油模型是借助欧拉-拉格朗日方程组对事故发生后的油膜漂移扩散和油膜消失后的溶解态分布趋势进行计算预测,包括全动力轨迹模型和溢油归宿模型。这两类模型都可以借助风场、流场数据模拟出溢油漂移扩散趋势,进而计算出溢油浓度分布和溢油污染面积。可以通过基于欧拉-拉格朗日方法和基于蒙特卡罗方法的数学计算理论构建具有对应海域特征的海洋溢油模型,也可以运用相对比较成熟的专业溢油模型。代表性的溢油模型有：OILMAP[19- 20]、CWCM[21]、GNOME[22]、MIKE21SA溢油模块[23]等。OILMAP对瞬时溢油和持续性的溢油都能快速地预测轨迹,常用于溢油应急和预警预案支持；CWCM模型不仅可以模拟石油溢出漂移,而且可以模拟化学品溢出归宿及影响；GNOME模型标准模式用于模拟溢油泄漏和溢油演习,以及特定位置的溢油轨迹,诊断模式可以根据具体的溢油情况来模拟追踪溢油扩散轨迹,具有最佳预测和最小遗憾预测功能；MIKE21SA溢油模块模拟悬浮物质的扩散和风蚀,仅用于预报溢油问题、评估意外溢油预案分析。

1.3 参数获取

需要获取的参数有模型经纬度范围、岸线数据、水深数据、开边界条件数据、气候数据等运行水动力模型、风场模型所需的参数,以及模型运行时间、溢油点、油品类型、溢油量等海洋溢油模型所需的参数。

事故发生区域的岸线数据可以通过GSHHG全球地理信息数据集获取；水深数据可以采用由美国NOAA的国家环境信息中心(NCEI)官网提供的ETOPO1全球水深的再分析数据；开边界点数据通常采用由俄勒冈大学提供的开边界点调和常数,从OTPS (OSU Tidal Prediction Software)预报的时间水位中提取主要分潮。模型运行时间、溢油点、油品类型、溢油量根据具体溢油案例获取。

1.4 模型计算

1.4.1水动力与风场模型运算

以FVCOM水动力模型为例,首先确定模型计算范围区域,结合具体案例提取岸线数据,在溢油发生区域内进行网格划分。采用表面水动力模型SMS生成非结构化三角形网格模型,控制网格质量使三角形单元最小内角30°,最大内角130°,最大斜率为0.1,相邻三角形单元面积比小于0.5,顶点连接三角形单元的个数小于等于8。在网格点上插值水深,设置开边界条件构建好模型进行模拟运算。模拟的流场可以根据具体站位点的监测数据或《潮汐表》等数据验证校准。将模拟的流速误差控制在20%以内,流向误差控制在20°以内。

1.4.2溢油污染范围计算

分别以水动力模型来模拟事故海域附近的流场变化、以风场模型模拟事故海域附近的风场变化,将模拟的流场、风场数据输入到海洋溢油模型当中,也可直接采用监测站实际监测的风场、流场数据转换格式后输入海洋溢油模型。将构建的模型或通过专业溢油模型建立的相对应海域的溢油模型通过具体溢油案例进行验证和校准。可以采用卫星遥感技术[24-29]将溢油事故区域影像进行几何校正、大气校正、去“蝴蝶结”处理、图像增强处理,通过直方图均衡化和高斯对比度拉伸处理,调节图像灰度值、对比度。根据侯懿峰[30]实验结论：在平均反射率上轻油种大于洁净海水,遥感影像中表现为较亮区域；而平均反射率上重油种(重柴油、大庆原油等)小于洁净海水,重油种在遥感影像中为较暗区域。结合油品性质提取溢油信息,将其与模型模拟的油膜漂移位置、面积进行比对验证,根据验证结果对模型进一步校准,直到模拟结果与验证案例相吻合。

通过模型模拟得到污染海域表层、中层、底层油粒子的分步规律,通过运算得出污染海域表层、中层、底层各个位置的油浓度分布情况。根据《渔业水质标准》[31]中对油类污染物浓度要求,可以直接计算出不同污染程度下的溢油污染范围。

1.4.3海域调查监测数据计算

海域调查监测参照《海洋监测规范》[32]中站位的设置、拖网的规格要求、分析鉴定规范等要求进行实际的海域调查监测。将采集到的样本计数采用公式(1)、(2)分别计算鱼卵、仔稚鱼密度与游泳动物资源密度。

鱼卵、仔稚鱼密度的计算采用滤水体积法。计算公式如下：

(1)

式中,V为鱼卵、仔稚鱼分布密度(胞/m3,个/m3)；N为平均每网鱼卵、仔稚鱼数量(胞,个)；S为网口面积(m2)；L为水平拖网为拖网距离,垂直拖网为绳长(m)。

游泳动物资源密度计算采用公式：

(2)

1.4.4渔业资源损失计算

(1)鱼卵、仔稚鱼经济损失

根据SC/T 9110—2007《建设项目对海洋生物资源影响评价技术规程》[34]对于污染事故中鱼卵和仔稚鱼损失的计算方法,将其按比例折算成鱼苗,鱼卵生长成商品鱼苗的成活率按照1%计算,仔稚鱼生长成商品鱼苗的成活率按照5%计算。参照《渔业污染事故经济损失计算方法》[33]运用公式(3)(4)计算鱼卵、仔稚鱼折算成商品鱼苗后损失：

鱼卵、仔稚鱼损失量=(对照海区密度—污染海区密度)×污染体积

(3)

鱼卵、仔稚鱼直接经济损失=当地商品苗市场价格×损失量

(4)

(2) 渔业资源损失计算

由于不同种类游泳动物受污染物刺激影响不同,参照《山东省海洋生态损害赔偿和损失补偿评估方法》[35]中油类污染物对不同种类游泳动物的损害系数要求,鱼类损害系数为0.2—0.4,无脊椎动物为0.3—0.6,浮游动物为0.5—0.8,底栖动物为0.2—0.8。按照污染重取高值,污染轻取低值的取值原则。根据对照海域的海域调查监测数据,将对照海域渔业资源密度作为事发前渔业资源密度。参照《渔业污染事故经济损失计算方法》[33]分别计算鱼类、甲壳类、头足类等游泳动物直接经济损失,运用公式(5)(6)得到渔业资源直接经济损失。运用公式计算：

渔业资源损失量=事发前渔业资源密度×污染面积×损害系数

(5)

渔业资源直接经济损失=当地水产市场价格×渔业资源损失量

(6)

根据《渔业污染事故经济损失计算方法》[32],渔业资源的恢复费用取直接经济损失的3倍,计算渔业资源的恢复费用。则渔业资源损失为直接经济损失与渔业资源的恢复费用的和。

1.5 数据输出

评估模式主要输出的数据有各种类的单位生物量,鱼卵、仔稚鱼和游泳动物损失量,造成的渔业资源的经济损失。

2 总结与分析

随着科学技术越来越先进成熟,越来越多的技术与设备投入到海洋环境监测与海洋环境治理当中来,溢油事故中的渔业资源损失评估不再单纯依靠实地检测。本文通过海洋动力学、流体力学、海洋生物学、环境化学等多个学科建立了渔业资源的数值模拟评估模式。渔业资源损失的数值模拟评估模式就是将流场风场模型、溢油模型、卫星遥感技术等计算机手段与海域调查监测、毒性效应和渔业资源损失评估等理论方法相结合,将各自独立的部分串联成一个整体,形成一套成熟的评估模式方法。以墨西哥湾溢油事故为例,原油泄露伴随着爆炸火灾,原油持续泄露了87天才得到控制,司法鉴定评估很难快速开展,且事故发生后几年时间内不断出现索赔诉讼,BP公司最终同意赔偿187亿美元终结了墨西哥湾溢油事故,事故处理过程进行了5年多才结束。现阶段的渔业资源损失评估,特别是在确定溢油污染面积和溢油浓度范围上,采用布设取样点现场检测分析的方法,由于污染物仍在进行漂移风化等现象,计算存在一定的误差,不能真实反映出溢油污染的实时情况。且事故发生后常存在爆炸火灾,很难第一时间进行现场调查取证,给渔业资源损失评估工作带来一定时间的滞后性。当事故发生后渔业资源损失的数值模拟评估模式可以直接根据事故提供的参数,计算出实时的溢油污染情况,从数值模拟的角度计算不同时间段内渔业资源的损失,为溢油事故中的渔业资源评估提供了一定的辅助支持。