变化风场下太湖表层湖流特征及其对蓝藻迁移的影响

丁文浩，李 云，徐世凯，李 晶，赵金箫，阮仕平，王 勇

(1.南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 210029；2.水利部太湖流域水治理重点实验室，江苏 南京 210029)

20世纪60年代到21世纪初，由富营养化引发的太湖水环境问题逐渐严峻[1-2]，蓝藻水华大面积暴发[3-4]，湖泛问题加剧[5-6]。2007年5月无锡贡湖沙渚水源地的水安全事件[7]引起了国内外的广泛关注。2007年以来，随着太湖治理强度的增加，太湖水质整体得到改善[8-9]，但蓝藻水华暴发面积和暴发强度并未减小[10-11]。根据2017年太湖健康状况报告，2017年5月10日蓝藻水华面积超过1 400 km2，为近10 a以来暴发面积最大的一次[12]。在太湖蓝藻水华暴发问题得到有效解决之前，研究蓝藻迁移集聚规律可为有效预报蓝藻水华灾害提供科学支撑。

相关研究表明，蓝藻在水体中的漂浮状态受到风场[13-20]、流场[21]、波浪[22-23]以及蓝藻本身结构性[24-25]的共同作用，其中风场是蓝藻被动运动的动力来源。国内外学者广泛开展了关于风场对蓝藻漂浮状态影响的研究[26]，部分研究结果将临界风速作为判断蓝藻漂浮状态的依据。朱永春等[13]认为，2～3 m/s风速以下，水体表面蓝藻顺风向迁移堆积；范成新等[14]认为，4 m/s风速以下水体表层蓝藻发生大面积堆积，4 m/s以上风速蓝藻在水体垂直方向均一分布；白晓华等[15]通过试验，测得蓝藻漂浮水体表面的临界风速为3.2 m/s。这些研究结果中得出的临界风速并不统一，但整体可归结为小风速条件下，蓝藻漂浮于水体表面，并随风迁移，大风速不利于蓝藻水平迁移。同时，现有研究多将风场与蓝藻漂移直接建立关系，而忽略了蓝藻迁移的重要载体——表层流。蓝藻多漂浮于水体表层，表层水体是蓝藻水华迁移聚集的关键载体，风场直接影响表层湖流流动，间接影响以表层湖流为载体的蓝藻的迁移聚集。

本文基于GPS追踪技术，利用载有GPS定位器的漂流装置实时观测漂流装置的地理位置，以实现对表层湖流流速和流向的野外观测[27-30]。在表层湖流观测期间，同步观测野外试验期间的风场变化，将风场变化与表层湖流数据进行耦合分析，解析表层湖流与风场之间的驱动关系；同时利用MODIS卫星影像，分析野外观测期间蓝藻水华时空分布规律，并构建风场-表层湖流-蓝藻迁移聚集之间的作用关系，为蓝藻水华灾害应急管理提供科学参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

太湖(30°55′40″N～31°55′40″N，119°52′32″E～120°36′10″E)是我国重要的大型淡水湖泊，位于我国长江三角洲南翼的太湖平原上，如图1所示。在平均水位3.0 m(吴淞基面)时，湖泊面积2 427.8 km2，除去湖中51个岛屿面积89.7 km2，实际水面面积为2 338.1 km2，是我国第三大淡水湖。太湖南北长68.5 km，东西平均宽34.0 km，最宽处56.0 km，平均水深1.9 m，最大水深2.6 m，容积44.3亿m3，是一个典型的大型浅水湖泊[31]。太湖是极其重要的饮用水水源地，在太湖东部和东南部分布有9座饮用水水源地，年引水量达12.1亿m3[12]。近年来，太湖蓝藻水华和湖泛问题严重影响了太湖湖泊生态系统的功能和周边地区的供水安全[32-34]。

1.2 数据获取及分析处理

1.2.1 风场

风场数据通过1台便携式气象观测站观测获取，气象站的架设位置如图1所示。本次试验获取风场数据的时段为2017年10月20日至11月5日，每5 min记录1组数据，主要包括风速、风向、气温、气压、相对湿度等气象要素。根据研究需要选取观测期间的特征风场，研究特征风场背景下的表层流特征和蓝藻迁移聚集规律。

图1 太湖流域及气象站分布Fig.1 Lake Taihu Basin and distribution of meteorological station

1.2.2 表层流场

表层流数据主要包括流速和流向，通过GPS粒子示踪器观测获取。GPS粒子示踪器是一种置有GPS定位器的表层流跟踪器，高30 cm，质量为1.2 kg，外部结构呈纺锤状，下部宽阔较沉，上部细窄较轻，中空，通过配重使该装置整体密度稍小于水体。观测期间将GPS粒子示踪器整体淹没于水体中，顶端细窄部位在风浪较小的条件下基本与水面平齐，风浪较大的条件下会间歇性露出水面。由于上部露出水面部分在设计时采用细窄形状，间歇性露出水面时风作用面积较小，因而在野外观测过程中受到风驱动的作用很小。同时，考虑GPS粒子示踪器的随水性，在该装置的中下部外围设置间断板，通过增加该装置与水体之间的接触面积达到较好的跟随效果。观测期间，将GPS粒子示踪器抛置在湖体中，打开GPS定位器，约10 min间隔记录1组经纬度坐标数据，通过观测到的系列经纬度坐标数据，计算两个点位之间的平均流速和流向，进而获取整个观测期的表层流流速和流向数据。

观测期间，分不同时间段在太湖不同水域共计抛洒了30个GPS粒子示踪器，每台GPS粒子示踪器跟踪记录了所在区域和时段内的表层湖流信息。根据研究需要，截取其中部分GPS粒子示踪器记录信息，作为研究表层湖流的基础数据。

1.2.3 卫星遥感数据

从美国国家航空航天局(NASA)免费下载获得MODIS L0级产品(DN值)作为遥感数据，利用SeaDAS 6.4将L0级数据进行辐射定标成星上辐射率。经过瑞利校正和吸收气体校正得到反射率数据，进而反演得到太湖水域叶绿素a浓度的空间分布数据。对数据进行初步分析，选取2017年11月1日和2017年11月2日两期遥感影像反演的叶绿素a浓度数据。

1.2.4 数据分析与处理

数据处理主要采用Origin数据分析软件、ArcGIS10.2和SeaDAS 6.4数据处理软件。

2 结果与讨论

2.1 观测期风场特征

观测期2017年10月19日中下旬至11月初，为太湖地区秋冬季节轮换期。太湖地区气象条件受到冷暖气团交替控制，风场以西北风和东南风轮换为主要特征。根据观测的风场数据，观测期间主导西北风，其中北风、西北偏北风、西北风的比例占整个观测期的38.93%，东风、东南偏东风、东南风、东南偏南风、南风的比例为29.95%，东北风和西南风占比较少。从风速的角度来看，全历时平均风速3.01 m/s，风速序列中位数为2.72 m/s，低于太湖多年平均风速3.75 m/s[35]。观测期(2017年10月20日至11月5日)太湖风场特征及变化状况见图2。低风速条件有利于蓝藻漂浮于水体表面，并进行大规模迁移聚集[15]。根据风场特征和研究需要，选取2017年10月25—27日风速、风向随时间变化较大和2017年11月1—3日风速、风向随时间变化相对均匀的两个时段风场，研究两种风场类型条件下太湖表层流特征及蓝藻迁移聚集过程。

图2 观测期风场特征及变化状况Fig.2 Characteristics and variation of wind field during observation period

2.2 风场与表层湖流的响应关系

2.2.1 非稳定风场下的表层湖流特征

大部分时间段，太湖风场具有空间不均匀性和时间不稳定性的特征，非均匀风场背景下表层湖流特征是太湖表层湖流的最基本特征。观测时段为2017年10月25日3时至27日15时，风向以SEE、E、SE为主导风向，采样数据占比60.3%，其中SEE占比最高，为28.1%。观测时段最大风速5.99 m/s，平均风速2.74 m/s，风速中位数2.67 m/s，整体风速较小，风速高于3.00 m/s的比例为42.1%，如图3所示。

图3 风场与粒子漂移速度Fig.3 Wind field and particle drift velocity

从粒子漂移速度与风场(风速和风向)之间的关系可以看出，在风场相对稳定阶段，粒子漂移速度随时间逐渐增大，在风向发生改变时，漂移进程被迅速干扰，表现在漂移速度的急剧下降。这一现象表明，表层湖流的漂移过程受风向影响显著，在不稳定风向条件下，表层湖流漂移速度缓慢。为了直观描述这一过程，选取对应时段两个GPS粒子示踪器(9号和16号粒子)漂流轨迹作为研究对象。观测期间，两个GPS粒子示踪器位于太湖北部贡湖湾湾口乌龟山附近，轨迹分别覆盖大致3 km×3 km的范围，如图4所示。

图4 9号粒子和16号粒子漂流轨迹Fig.4 Particle trajectories of No.9 and No.16

两个GPS粒子示踪器分别记录374组经纬度坐标数据，根据经纬度坐标，对漂流速度进行计算，流速结果如表1所示。

表1 GPS粒子示踪器观测期间漂流速度

观测期间，GPS粒子示踪器经历了若干次增速、减速过程，其中比较明显的增速过程是短时间稳定东南风影响下的粒子漂流期。在此期间，粒子漂流速度最高达到9.73 cm/s左右。在风向发生偏转的过程中，粒子对应做出了比较敏感的响应，表现在速度的降低和漂流方向的改变。整个漂流过程历时65 h，粒子经过多次增速、减速和方向转变，在空间上仍维持在距离出发点不远的位置，即起始点至终点的距离分别为1.31 km(9号)和1.57 km(16号)。结果表明，在太湖风场不稳定的情况下，以表层湖流为载体的物质远距离输送能力很弱，表层水体大范围交换速率较差。

表2 观测期间风场区间及历时

2.2.2 均匀风场过渡阶段表层湖流特征

2017年11月1日22时前后，太湖风场出现了一次比较显著的减速和加速过程，多个GPS粒子示踪器轨迹记录到了流场的转变过程，为分析大空间范围内表层流场对风场的响应规律提供了科学依据。2017年11月1日8—16时，太湖水域受稳定西南风控制，平均风速约2.37 m/s；16时至17时20分，受到短历时东南风的影响，平均风速为2.33 m/s；17时20分至21时50分为低风速阶段，时段平均风速0.87 m/s；21时50分风速变大，平均风速逐渐增加至2.0 m/s以上。各个风速区间特征如表2所示。分布在太湖北部梅梁湾口-贡湖湾附近的29号、42号、45号、56号等4个GPS粒子示踪器记录了2017年11月1日16时至2017年11月2日2时这一时段的表层流漂流轨迹，如图5所示。风场变化历程和对应GPS粒子示踪器漂移速度如图6所示。

图5 GPS粒子示踪器漂流轨迹Fig.5 GPS particle drift trajectory

图6 特征风场下GPS粒子示踪器漂移速度Fig.6 GPS particle drift velocity in characteristic wind field

GPS粒子示踪器开始记录漂流轨迹的时段为前期风场结束时(时段1，11月1日16：00—17：20)，风向由SWS过渡为SES的阶段，4个GPS粒子示踪器对风场变化的响应有所差别，其中45号漂移速度增加，其他GPS粒子示踪器漂移速度变化不大；进入低风速且稳定的风场阶段(时段2，11月1日17：20—21：50)，4个GPS粒子示踪器漂流速度均出现逐渐减小的过程，这是在前期漂移动能作用下的惯性前行；在11月1日21：50—23：20新风速段起始阶段(时段3)，4个GPS粒子示踪器漂移速度降至最低，随风速增加获取新的动能，漂移速度逐渐增加，并在新阶段风场(时段4，11月1日23：20至2日02：00)影响下逐渐达到稳定的漂移速度。不同粒子在各个阶段风场影响下的漂移特征如图7所示。

图7 各时段风场GPS粒子示踪器漂移速度特征Fig.7 Drift velocity characteristics of GPS particle tracers at different stages

观测期间，分布在不同区域的GPS粒子示踪器在漂移速度方面表现出较大差异，位于梅梁湾湾口的29号和42号较为一致，平均漂移速度分别为3.63 cm/s和3.70 cm/s；位于贡湖湾的45号平均漂移速度最大，为6.46cm/s，最大漂移速度达到8.45 cm/s；位于月亮湾附近的56号平均漂移速度为4.05 cm/s。由此可见，表层流的主要驱动力是风场，但在空间分布方面，受到除风场之外因素的影响，根据GPS粒子示踪器分布的范围和运行期及前期的气象条件，前期风场作用下的湖流、地形、岸线等都是影响表层湖流的重要外界因素。因而，表层流场是一个由风场为单因素主导，前期风场影响下的湖流、水域地形、水域岸线等多因素共同作用的结果。

2.3 变化风场背景下的蓝藻迁移聚集规律

在相关的研究中，对于风场影响下蓝藻迁移聚集的研究多集中在太湖局部区域，获取各自试验中的临界风速(白晓华等[15]3.2 m/s，Wu等[19]6.0 m/s，郭西亚等[23]4.0 m/s)，各个研究成果之间略有出入。根据前文分析，不同湖区表层湖流对风场的响应具有不一致性，而表层湖流是蓝藻迁移聚集的重要载体，即在湖流影响下蓝藻水华迁移聚集过程在空间上有所不同。因而，蓝藻能否漂浮于水体表面的临界风速，要根据表层湖流对风场响应的关系来确定，蓝藻漂浮于水体表层对应临界风速在不同湖区会存在相应的差异。

图8为2017年11月1日和2日蓝藻水华分布遥感解译影像，两张遥感解译影像对应的背景风场为南风为主导风向，如图9所示。对比图8可以看出，2 d内蓝藻分布轮廓基本相似，但在梅梁湾、月亮湾、湖西水域，蓝藻水华出现明显的北移。为了量化蓝藻迁移聚集与风场-表层流之间的关系，引入同期的GPS粒子示踪器漂流轨迹数据，如图8所示，构建风场-表层湖流-蓝藻迁移聚集之间的关系。

图8 蓝藻水华分布Fig.8 Distribution map of cyanobacterial blooms

图9 时段风场Fig.9 Period wind field

观测期间，主导风向为南风，平均风速2.46 m/s，最大风速6.69 m/s。11月2日蓝藻水华面积1 420 km2，相比于11月1日的1 320 km2增加100 km2。本次观测期间尽管部分时段风速超过5 m/s，但整体上有利于蓝藻水华上浮，且有利于蓝藻随风场和表层流场迁移。

根据13个GPS粒子示踪器轨迹，计算起点和终点之间的距离。13个粒子平均起点和终点距离为2 072.8 m，其中距离最远的是位于梅梁湾水域的53号，漂移3 675.4 m；13个GPS粒子示踪器平均漂移历程为3 096.6 m，其中漂移历程最长的是位于太湖西部的46号，漂移总距离4 238.9 m，如图10所示。在遥感图像中，梅梁湾蓝藻水华前沿移动距离约4 km，在移动方向一致的条件下，与位于梅梁湾的53号GPS粒子示踪器起点、终点距离相近；位于湖心区的蓝藻水华斑块北移距离约2.54 km，与同一区域同步漂移的52号GPS粒子示踪器起点、终点距离相近。由此可见，表层湖流漂流方向和漂流距离均与蓝藻斑块漂移方向和距离相近。同时，研究结果表明，在太湖的不同区域，表层流流速的不一致性广泛存在，作为蓝藻水华的重要载体，表层流漂移速度的不同是导致蓝藻在不同湖区堆积聚集程度不同的重要影响因素，也即区域性蓝藻水华暴发的重要原因之一。根据两幅遥感图像的轮廓图比对分析，前1日蓝藻低浓度区在次日暴发蓝藻水华的主要原因即是高浓度藻区蓝藻的迁入。

图10 GPS粒子示踪器漂流距离Fig.10 Drift distance of GPS particle tracers

3 结 论

a.风场是影响表层湖流的主导因素，太湖不同空间位置特有的地形特征、岸线特征等诸多因素共同影响表层湖流的最终表现形式。

b.太湖不同区域表层湖流对风场的响应具有广泛的差异性，主要体现在不同湖区表层湖流漂移速度和方向的不同，这种差异是导致蓝藻在不同湖区堆积聚集程度不同的重要影响因素，也即区域性蓝藻水华暴发的重要原因之一。

c.风场-表层流场-蓝藻迁移聚集过程是一个依次传导的响应系统，条件适宜的风场是触发蓝藻水华短时间内大面积暴发的重要外部因素。