在气候变化条件下，形状对水库分层的影响

《Inland Waters》：The Influence of Shape on Reservoir Stratification under Changing Climates

水库形态对分层及气候变化响应的影响分析。通过构建五种不同形态的假设水库，利用AEM3D模型模拟未来气候情景，发现Osgood指数（OI）能更敏感地预测分层强度、持续时间及范围，而GR（湖体几何比）预测效果有限。形态差异导致水温分层、热稳定性及混合频率显著不同，其中方形水库因较大的垂向稳定性和高OI值表现出最强的分层效应，而锥形水库因浅层多混合特征分层最弱。研究证实形态参数对水库管理策略制定至关重要，需结合OI指数优化设计，平衡储水能力与分层风险。

　　水库形态对水体响应温度以及由此产生的分层、水质和生态系统健康具有重要影响。由于本地水库可能对相同的气候驱动力产生不同的反应，因此理解形态驱动的影响对于优化水库管理，尤其是在未来气候情景下，至关重要。本研究创建了五种典型的假设水库形态（形状），基于之前建模的多混合型水库Blagdon湖（位于英格兰西南部）的恒定表面积和最大深度，以确定水深如何改变分层模式。这些形态使用三维水生生态系统模型AEM3D进行建模，并使用英国气候预测（UKCP18）的多种未来气候情景进行模拟。为了表征不同形态水库的分层情况，采用了两个分层预测指标：湖形比（GR）和奥斯古德指数（OI）。模型结果表明，所有水库在模拟的夏季均表现出相似的温跃层深度，尽管在水柱稳定性以及下层水体体积方面存在差异。具有较大OI值的形态往往表现出更强的分层强度、更大的面积范围以及更长的分层持续时间。这些结果强调了在制定管理策略和优化水库设计时，必须考虑水库形态的重要性，特别是在面对未来气候变化的情况下。

水库的形态特征（如深度和表面积）通常用于分类分层和混合过程。深度与水柱稳定性呈正相关，而地理位置和天气条件也会影响热力学模式。深度较大的湖泊通常能保持分层状态更长时间，因为它们的分层层更厚，分层强度也更高。相反，深度较浅的湖泊，通常小于10米，往往呈现多混合状态，经历多次夏季分层事件和间歇性混合，这通常归因于局部天气条件的影响。表面积与水柱稳定性呈负相关，较大的表面积更容易受到风的影响，从而允许热量更深地进入湖泊，促进温跃层的形成。此外，表面积还影响日间表层温度变化范围，表面积越大，温度变化范围越小。

一项对72个湖泊的综合研究揭示了在较浅和较深湖泊中，分层以及其他深度敏感过程如何对未来的气候变化做出反应。由于多混合湖泊的浅层特性，它们的热储存能力较低，并且会比较深的湖泊更早对气温升高做出反应，这突显了它们在气候变暖中的潜在脆弱性。研究表明，多混合湖泊可能会在未来的气候条件下经历更高的水温、分层持续时间和分层事件数量。同时，研究还指出，气候因素与纬度影响可能促使某些多混合湖泊转变为暖温单混合或双混合湖泊。

为了预测水体的分层潜力，研究中使用了两种形态学指标：湖形比（GR）和奥斯古德指数（OI）。这些指标的选择基于它们能够预测分层而不依赖于水体的具体观测数据或天气条件，因此可以应用于缺乏详尽观测数据的湖泊。虽然其他因素，如天气条件，也可能对热力学模式产生显著影响，但这些因素具有高度的可变性，需要可靠的气象数据集进行表征。由于在水库现场进行实地监测数据收集时，常常面临数据数量和质量的限制，GR和OI指标为在各种研究情境下应用提供了更大的灵活性。因此，本研究利用GR和OI指标来预测不同假设形态水库的分层潜力，并通过分层量化和AEM3D模型结果进行验证和比较。

湖形比（GR）通过表面积和最大深度来量化季节性分层潜力。GR方法已被广泛用于评估水体稳定性及相关问题。GR值越高（>4），分层潜力越弱；GR值越低（<2），分层潜力越强。GR值为10或更高时，表示几乎没有分层潜力的多混合湖泊。从强双混合湖向较弱分层的过渡通常出现在GR值为3到5的范围内。

奥斯古德指数（OI）用于表征湖泊体积中参与混合的部分。该指数用于表示水柱稳定性，因为混合深度通常与表面积直接相关。OI的定义基于平均深度和表面积的平方根，如公式所示。与GR类似，OI的单位并不影响解释，因此以无量纲形式报告。较大的OI值（>6-7）代表强分层潜力，而较小的OI值（<6）则表明较不稳定的多混合分层。

在本研究中，我们使用了相对热阻混合指数（RTRM）作为分层强度的估计。RTRM通过水柱密度测量来量化分层，经常用于表示分层强度。RTRM值越高，表示分层越强，水柱越稳定。当RTRM为零时，水体处于完全混合状态，即没有分层。对于弱分层和强分层湖泊，建议的RTRM阈值分别为30和80。RTRM值小于30表示水体均匀混合，而周期性过渡超过和低于30则表明发生了混合事件。温跃层的位置和强度可以通过RTRM曲线中的最大值来识别。本研究使用RTRM值大于30来表征分层，包括其持续时间和强度。RTRM在湖泊表层和底层之间的测量用于计算分层面积范围。在分层期间，这些指标的平均值用于不同形态之间的比较。通过评估分层长度和RTRM值，可以分别表征需要克服的密度差异和分层持续时间。这种方法允许区分具有相似强度但分层周期长短不同的湖泊。分层面积范围和温跃层深度仅在分层期间考虑。

尽管没有单一的普遍定义，但密度或温度层之间的差异常用于定义湖泊分层。其他更复杂的指标，如施密特稳定性，也可以用于定义分层，但它们依赖于水深作为输入。由于本研究中水深是变化的变量，我们使用RTRM，因为它提供了一种独立于水库形态的分层强度量化方法，因此是比较假设形态的理想工具。

本研究的实验地点是Blagdon湖，这是英格兰西南部用于饮用水供应的水库，之前已被研究团队建模。Blagdon湖在最近的夏季经历较短的分层期。对于大多数年份，冬季和秋季的水温保持在4°C以上，表明Blagdon湖在这些期间处于完全混合状态。这表明Blagdon湖是多混合型湖泊，在较冷季节主要保持均匀混合，而在较暖季节经历多次分层事件。这些夏季分层事件是该地区水质管理者关注的主要问题，因为它们导致了磷和锰的内部负荷。因此，本研究的建模周期设定为4月至10月。

五种假设的水库形态（圆锥形、椭圆形坝、半球形、方形和矩形坝）被创建。每种形态保持与Blagdon湖相同的表面积和最大深度，以方便更直接的比较。Blagdon湖的表面积为1.78平方公里，最大深度为11.3米。这五种形态通过Blagdon模型和相关的校准AEM3D设置进行评估。尽管形态建模时使用了恒定的表面积和最大深度，但在将水深转化为模型域时，这些参数仍出现了一些微小差异。最大深度的变化在0.1米以内（<1%），而假设的水库表面积保持在目标Blagdon表面积的±3%范围内。具体的形态特征在表格中列出。每种形态都有独特的平均深度和水深分布曲线。

在模拟中，所有形态都表现出相似的响应趋势，尽管它们的分层强度、持续时间和面积范围存在差异。通过改变形态，研究能够评估其他特征，如最大深度（称为“深度因子”）和表面积变化（称为“面积因子”）如何响应未来气候。通过调整这些形态的深度和表面积，研究能够进一步探讨它们对气候的影响。测试这些额外的模型运行是通过逐步增加水库的最大深度，直到达到两倍，同时保持表面积不变。形态特征、平均和最大RTRM值在表格中详细列出。随着深度的增加，分层强度（通过RTRM量化）在所有水库中均有所增强，最大深度增加200%时，分层强度达到最高值，超过300 RTRM。同时，分层的持续时间也有所延长，导致混合事件的延迟发生。这些变化与之前的观察结果一致，即随着深度的增加，湖泊的分层强度和持续时间会增强。

研究结果表明，OI在表征假设形态水库之间的分层差异方面优于GR。OI预测通常与基于密度的分层量化（RTRM）一致。然而，OI需要更多的水深信息来估算平均深度，而GR仅使用最大深度，因此在某些情况下可能不够灵活。所有假设形态的GR值为3.2，表明它们的水柱稳定性处于中等水平，介于较弱分层（GR >4）和强分层（GR <2）之间。这些水库不被视为多混合型湖泊，因为GR值未达到10。然而，根据其他分层指标和量化结果，包括模拟的水库温度和密度、RTRM和OI估算，所有水库在模拟的夏季均保持多混合状态，尽管它们的OI值不同。对于表面积和深度变化的运行，GR也能够预测分层强度、持续时间和面积范围的变化。然而，这些预测并非完全准确，尤其是在深度增加175%和200%的情况下。

尽管所有形态的GR值相同，但它们的OI值存在差异。OI值的范围从4.5到6.6。根据OI指标，矩形坝和方形水库预计会趋向于强分层，而圆锥形、椭圆形坝和半球形水库则具有短暂的多混合分层。在模拟的粗糙度实验中，尽管OI值相似，但分层强度存在显著差异，RTRM值范围从54到114。这种差异可能部分归因于模拟的水深变化，从而影响分层强度。分析表明，模型中假设的水库水深异质性对分层强度有显著影响。这些结果强调了最大深度和平均RTRM之间的关系，这是GR所考虑的方面。相反，OI在完全表征水体时存在局限性，因为它不考虑最大深度。

本研究的模型结果强调了在制定应对策略和优化设计时，全面了解水库的水深及其相应的分层情况的重要性。结果表明，尽管表面积和最大深度相同，但不同的水深分布会导致不同的分层响应，从而进一步巩固了水深与分层之间已知的联系。观察到的分层差异突显了这样一个关键概念：即使在共享地区、流域或总体规模（表面积和/或体积）的视角下，水体可能产生截然不同的分层模式，从而对底层水体缺氧和水质产生不同的影响。因此，在规划未来气候下的水资源韧性及可持续管理时，必须考虑这些差异。

五种水库形态的差异响应突显了针对特定地点设计和管理方法的重要性。物理水深特征（如深度、表面积、体积和粗糙度）应在制定缓解策略时加以考虑，以优化其效果。对于分层较弱或更不规律的水库（即OI较低），可能更适合采用分层混合干预策略，如表面混合器或气泡喷射（Slavin等，2022）。相比之下，分层较强的水库（即OI较高）可能更适合采用底层曝气/供氧方法（Bryant等，2011；Bryant等，2024）。

本研究通过创建五种假设的水库形态，并使用AEM3D模型和UKCP18气候情景，探讨了形态如何影响未来气候下的分层情况。研究发现，尽管所有形态的GR值相同，但它们的OI值不同，因此表现出不同的分层潜力。这些结果表明，在缺乏详细数据的情况下，OI和GR等分层指标可以作为评估湖泊和水库对气候变化反应的有用工具。此外，对于新建水库，这些假设形态的评估可以为水库设计提供指导原则。虽然控制坝体水库的水深可能较为困难，因为这些水体通常遵循现有河谷的形状，但研究结果强调了潜在的水库形态如何影响水库建设与管理的决策。

总结而言，本研究强调了在制定管理策略和优化设计时，考虑水库形态的重要性。在评估其他潜在缓解策略时，如混合干预，必须将形态驱动的水库储水能力和相应的分层风险纳入考虑。例如，研究结果表明，方形水库具有最大的储水能力，但以增加分层风险为代价。因此，方形水库结合曝气/供氧措施可能有助于增强未来气候变化下的韧性。此外，分层指标，特别是OI，在缺乏详细水库数据时，能够帮助理解不同水体如何对气候变化做出反应，这可能对未来水库的设计和管理提供有益的参考。