风险判定（精选3篇）
风险判定 篇1
统计资料表明,20世纪80年代以来,我国GDP年均增长达到9.5%,城市居民人均收入提高了17倍。与此同时,全国的火灾损失从80代初的每年平均3亿多元,上升到90年代中期以来的15亿多元,增加了约5倍。21世纪的前8年里,我国平均每年发生火灾达23万多起,比20世纪90年代同期增长了6倍。火灾发生几率、损失及危害伴随经济快速发展上升的问题,已经在我国出现,而重大火灾隐患的存在是导致重特大火灾发生的重要原因。
科学地评估与判定建筑重大火灾隐患有很强的应用背景,对于重大火灾隐患判定与评估方法的研究具有重要意义。提出一套适合我国实际情况的、具有量化或半量化特征的建筑重大火灾隐患判定方法,将会指导消防部门在日常消防检查工作中准确认定重大火灾隐患单位,并为火灾隐患的整改提出措施和方法,从而避免重大人员伤亡和财产损失。
1 火灾隐患的定义
公共安全行业标准《人员密集场所消防安全管理》(GA654-2006)中将火灾隐患定义为可能导致火灾发生或火灾危害增大的各类潜在不安全因素;将重大火灾隐患定义为违反消防法律法规,可能导致火灾发生或火灾危害增大,并由此可能造成特大火灾事故后果和严重社会影响的各类潜在不安全因素。
马锐等人曾提出“火灾隐患可定义为可能导致发生火灾或使火灾危害增大的各类潜在不安全因素,包括人的认知局限、人的不安全行为、管理上的缺陷和物的不安全状态”。此外,从公共安全行业标准《重大火灾隐患判定方法》(GA653-2006)中可以看到,对重大隐患的判定条例都是可能造成严重后果的物的危险状态、人的不安全行为和管理上的缺陷。因此火灾隐患包括重大火灾隐患应该被理解为与其他安全领域对隐患的定义一致,其中“各类潜在不安全因素”应该被解读为具有一定危险的防范缺陷,包括人的不安全行为、物的不安全状态,以及管理上的缺陷。
笔者借鉴广义安全领域对隐患的定义认为,在广泛的消防安全领域,火灾隐患可定义为可能导致发生火灾或使火灾危害增大的各类潜在不安全因素,包括人的认知局限、人的不安全行为、管理上的缺陷和物的不安全状态。此定义根据火灾危险源理论推导得出,体现了火灾危险源定义和分类的全部要素,可称其为广义的火灾隐患。而针对公安消防机构执法实践,火灾隐患指因违反消防法规而导致建(构)筑物或可燃物资可能发生火灾或使火灾危害增大的各类潜在不安全因素,包括人的不安全行为、管理上的缺陷和物的不安全状态。此定义可称其为狭义的火灾隐患。定义中建(构)筑物包括其本身和内容物——物资、人员;可燃物资主要指储存设施及堆场中的可燃物资。
2 火灾隐患与火灾风险的关系
在安全领域,有两个著名的法则,即海恩法则和安全金字塔法则。两者都指出,事故背后的根源和问题是不安全状态和不安全行为,即事故隐患,要想预防事故的发生,就必须及时发现并消除隐患。这两个法则虽然是针对特定的安全领域提出的,但是它们对其他领域的安全工作同样具有重要的警示意义,其中就包括消防安全领域。将上述两个法则应用到消防安全领域就可以得出:火灾隐患是火灾事故的根源,要防止火灾事故的发生,必须及时消除相应的火灾隐患,把问题解决在萌芽状态。这种看法是被广泛认可的,同时,这也正是我国消防工作如此重视火灾隐患整治工作的出发点。
火灾隐患作为火灾事故的根源与火灾风险之间存在紧密的关系。隐患的危险性“包括隐患转变为事故的可能性和一旦发生事故产生的损失的大小”,即“概率”与“损失”的结合。而被广泛接受的火灾风险的定义为“火灾发生可能性及其后果的综合”。因此,火灾隐患与火灾风险存在共通性。
火灾隐患与火灾风险一样都受限于人的认知,即人以自己的认知来理解火灾隐患和火灾风险。但是,火灾隐患是具体的,无论是物的不安全状态、人的不安全行为或是其他防范缺陷,而火灾风险是抽象的,它表现为火灾事故后果和发生概率的不确定性。可以说火灾隐患的综合是火灾风险的具体体现,火灾隐患的存在将直接影响火灾风险。火灾隐患是可以被消除的,且通过消除火灾隐患,可以预防火灾事故的发生,进而有效降低火灾风险。但是,需要指出的是,火灾风险是不可彻底消除的,只要人类用火的行为存在,这种风险就会一直存在。
3 基于风险计算的重大火灾隐患判定方法
3.1 当前我国常用判定方法
我国各消防总队尝试进行了重大火灾隐患判定的量化标准研究。如四川省研究制定了《四川省火灾隐患认定标准》,着重研究并探讨火灾发生与不安全因素的关系,力求采用火灾危险值来解决火灾隐患的量化评价问题。该标准认为决定一个火灾隐患大小的主要客观因素应有以下六种:物质因素、建(构)筑物因素、着火源因素、火灾危害因素、火灾抢救因素、安全管理因素。并建立了六种因素与火灾发生的关系,借鉴美国道化学公司的危险值确定方法和我国石油化学工业的“LEC”值隐患评估法,在反复论证和实践研究的基础上,提出了六种因素对应的系数,并通过不同手段确定火灾危险值。上海市消防总队制定了“重大火灾隐患判定矩阵”,并将该矩阵纳入“上海市消防总队防火业务信息系统”,计算机依据该矩阵自动对检查结果进行分析判断,并生成相应的《责令限期改正通知书》或《重大火灾隐患限期整改通知书》。郑州市制定了《郑州市重大火灾隐患认定标准》,其主要内容根据《建筑设计防火规范》(GB50016-2006)(以下简称“建规”)中的条款制定。
2006年10月,公安部发布了《重大火灾隐患判定方法》(GA653-2006),是目前消防执法中使用的重大火灾隐患判定标准,这种方法主要基于我国目前所使用的处方式规范,根据经验对严重影响建筑消防安全的条款进行辨别。该方法简单、容易施行,适用于功能单一、结构简单的建筑物。但处方式规范的缺点导致了判定结果的经验性,忽略了不同规模、不同使用性质和场所的个性差异,以及对超规建筑的不适应性。笔者主要针对需要经过论证进行重大火灾隐患判定或按照现有处方式规范很难整改的重大火灾隐患进行研究。
3.2 重大火灾隐患判定方法的建立
由于火灾中保证生命安全是第一位的,因此科学地预测人员风险是进行重大火灾隐患判定的基础。那么建筑存在的火灾隐患达到什么样的风险等级时就可以判定为重大火灾隐患,什么样情况只是一般火灾隐患?笔者依据火灾事故所造成人员死亡的社会可容忍风险对其进行判定。
FN曲线是对某一系统中伤亡事故频率以及伤亡数目分布情况的一种图形描述。它给出了伤亡数目为N或者更多的事故的发生频率F,其中N的变化范围是1到系统中最大可能伤亡数目。对应较高N值的F具有特殊的意义,因为它代表了高伤亡事故的频率。由于F和N值的变化范围通常很大,因此FN图通常采用双对数坐标。
FN曲线可以引出确定系统风险是否可以容忍的判定标准,这种判定标准有时称作“社会风险判定标准”。如果系统的FN曲线全部位于风险标准的下方,就认为该风险是可以容忍的;若FN曲线的任何一部分位于风险标准的上方,则该系统的风险是不可接受的,此时必须采取安全措施降低系统风险。
笔者以一次死亡N人火灾每年致死人数同受影响人数(以全国总人口代替)的比值来表示概率f,F表示累积概率,这个概率表示一次死亡N人火灾的年致死率,具体的构建过程见文献[8]。得到的火灾社会风险的判定标准曲线图如图1所示。
建立我国火灾可容忍风险标准的目的是在建筑火灾风险评估中应用其对建筑进行重大火灾隐患判定。以全国火灾统计数据为基础建立的火灾可容忍标准可以应用于对风险的宏观分析与控制。针对某一具体建筑,可以根据火灾统计数据得到此类建筑的起火概率,并根据事件树方法分析各火灾场景的出现概率。每个场景导致的后果可以根据火灾动力学模拟和人员疏散模拟量化人员死亡数。分别以每个场景可能造成的人员死亡数目为横坐标,场景出现的概率与受影响人数的比值(累积概率)为纵坐标,构建风险剖面图,并与构建的可容忍标准曲线图进行对比,对建筑火灾风险水平进行判定。如果建筑的风险剖面图全部位于风险可忽略区域上限的下方,则
建筑安全水平很好,不需要采取措施降低风险;如果建筑的风险剖面图有部分落于ALARP区域,则根据ALARP原则,尽量采取措施降低风险,这样的建筑可以判定为存在一般火灾隐患;若有部分落于ALARP区域上限以外,也就是不可容忍区,这样的建筑可判定为存在重大火灾隐患,必须采取措施进行整改。同时根据火灾等级标准,造成10人以上30人以下死亡的为重大火灾,从政府角度讲,只要可能造成10人及以上死亡的建筑就应该认定存在重大火灾隐患,而不管造成这种后果的概率有多低。这样就建立了重大火灾隐患的判定标准。
4 实例分析
4.1 建筑基本情况及存在的隐患
某大厦由A、B楼组成,A楼29层,B楼9层,总建筑面积10万平方米,其中购物中心面积6.5万平方米,另有客房334间、餐饮中心、娱乐中心、会议中心,使用功能齐全。由于大厦品牌企业效应,每天来大厦的客人很多,尤其是节假日客流量更大。加之大厦是老建筑,经过多次改造扩建,内部建筑结构较复杂,一旦发生火灾,极易造成群死群伤事故,造成很坏的社会影响。
通过对大厦多次摸底调查发现,存在的隐患主要为以下两个方面:
(1)A幢商场有部分区域疏散距离超过了30 m,不符合《高层民用建筑设计防火规范》(GB50045-95)(以下简称“高规”)第6.1.7条规定;
(2)A幢商场、娱乐区域的疏散总宽度不符合“建规”第5.3.17条规定。
4.2 建筑中疏散人数的确定
目前,在确定商场类建筑物的疏散人数时,主要依据“建规”、“高规”以及《商店建筑设计规范》(JGJ48-88)等确定疏散人数。
笔者以该大厦存在问题的第四层防火分区为研究对象,该层主要经营运动休闲类服装,防火分区的建筑面积为2 236 m2,转换为营业面积,乘以0.7,疏散人数的转换系数为0.6,通过计算可以得到设计人员荷载为940人。
为准确掌握大厦四层的人员流动情况,对该大厦四层不同时段的人数进行调查。分别选取1月1日(元旦,超市促销日)、1月11日(双休日)作为代表日期进行观察。在超市出入口定时统计流入和流出的人数。调查时间从上午9时营业开始,到晚上19时营业高峰结束,以每小时为单位,每整点起清点各入口的人数(节假日清点10 min,工作日清点5 min),以此人数为每小时人数的样本,计算每小时进出超市的人数,调查结果如表1所示。
从表中可以看到,调查得到的人员荷载小于设计人员荷载,为确保建筑足够安全,笔者采用设计人员荷载,即940人进行疏散计算。
4.3 火灾场景设计
大厦采取的防火设计方案包括自动感烟报警系统、自动喷水灭火系统和机械排烟系统。自动喷水灭火系统的喷水强度为6 L/(min·m2),喷头动作温度为68 ℃,RTI(Response Time Index,响应时间指数)为150 (m·s)0.5,机械排烟系统的排烟量标准为60 m3/(h·m2),排烟机的风量为33 000 m3/h。
该商场四层主要经营运动休闲类产品。火源位置的设计主要从两个方面考虑:一是可燃物比较集中,着火后严重影响人员疏散的位置;二是存在潜在火源的位置。在本防火分区中,右上方有两个疏散出口,但疏散出口附近过道内经营鞋帽、袜子、运动衣等运动休闲类产品,如果这个位置起火,直接导致相近的三个疏散出口不能使用,严重影响人员安全疏散。因此将发生在此位置的火灾确定为最危险状态。
火灾发展过程可以用热释放速率随时间变化的曲线来表示。火灾热释放速率是性能化设计工作中十分重要的一个参数,烟气运动规律模拟、探测灭火系统的有效性和可靠性评价都是以准确的热释放速率为基本依据的。笔者以调查结果为基础设计热释放速率。
决定火灾蔓延和烟气运动的因素很多,如燃料特性和建筑环境等。对于某个特定的建筑,消防系统运行的可靠性会影响可能发生的火灾场景,是一个主要的影响因素。笔者采用了基于事件树的火灾场景设计方法,在确定火灾发生的最不利位置后,通过事件树分析可能的火灾场景,见图2所示。
根据图2中的事件树,可以获得8种可能的火灾场景。根据FDS的模拟结果确定每个场景的火灾危险状态临界时间,通过统计数据确定灭火系统可靠性取值。
4.4 可用安全疏散时间(ASET)
通过场模拟软件FDS对设定的火灾场景进行模拟,结合到达火灾危险状态的判据,可以得到可用安全疏散时间。对于场景1、2、5、6,由于水喷淋启动成功,火灾会被及时控制,不会对人员造成危害,因此不再对这些场景进行计算。在消防支队的配合下,进行了多次消防演习,在设计的火灾规模下,能够在60 s内探测到火灾,并在15 s内启动火灾报警器,联动机械排烟系统,同时通过消防广播系统引导人员疏散。若探测报警系统失效,商场管理人员能够在75 s内发现火灾,并在15 s内启动火灾报警系统,并联动机械排烟系统,同时通过消防广播系统引导人员疏散。因此,场景3和7的机械排烟启动时间分别为75 s和90 s。
采用判据中的最小值来确定每个场景火灾危险状态来临时间,如表2所示。
4.5 火灾场景下人员风险
该研究使用BuildingEXODUS进行人员疏散的模拟。BuildingEXODUS是当前应用较广泛的人员疏散计算机模拟软件之一,是一种细网格的过程模拟软件,与其他疏散模拟软件的最大不同之处在于它考虑了疏散人员间、疏散人员与火灾间以及疏散人员与建筑结构间的相互作用。因此,BuildingEXODUS能较真实地模拟疏散人员和场景的若干属性和行为,追踪疏散过程的诸多细节,并在此基础上给出较全面翔实的预测结果。
根据商场演习结果,探测报警时间为75 s,通过视频监控系统可以看到,30 s后少数顾客开始疏散,60 s后大部分顾客开始随其他顾客疏散。即tde+talarm=75 s,tpre=60 s。由BuildingEXODUS进行疏散模拟得到的疏散运动时间为229 s,如图3所示。
根据模拟结果可以得出不同场景下的死亡人数,如表3所示。
4.6 大厦火灾风险剖面图的构建
根据得到的每个场景的预期死亡人数与火灾场景概率,结合商业建筑初起火灾概率为4.12×10-6 次/(m2·年),按照火灾风险容忍标准的构建方法,可以得到该大厦的风险剖面图,如图4所示。图中横坐标为死亡人数,纵坐标为死亡累积概率。
从图中可以看出,该大厦的风险剖面图全部在ALARP区域上限之上,根据笔者建立的重大火灾隐患判定标准,可以判定该大厦为重大火灾隐患单位。
5 结 论
笔者在广泛调研的基础上,从广义和狭义角度定义了重大火灾隐患,分析了火灾隐患与火灾风险的关系,指出火灾隐患是具体的,火灾风险是抽象的,火灾隐患的综合是火灾风险的具体体现,火灾隐患的存在将直接影响火灾风险。
通过对我国火灾统计数据分析,初步建立了火灾社会可容忍标准,并在此基础上构建了重大火灾隐患判定标准,提出了基于风险计算的火灾风险剖面图的概念。
在理论研究基础上进行了示范工程应用。通过理论研究及对某大厦现场调查,在火灾动力学模拟和人员疏散模拟基础上构建了该大厦的火灾风险剖面图,并与重大火灾隐患判定标准进行对比。结果表明,该大厦A楼1~5层商场营业区火灾危险性很大,为重大火灾隐患单位。
参考文献
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风险判定 篇2
一、转子反转风险分析
1. 对密封的影响
压缩机若装配了浮环式轴封, 如果转子反转, 只要保证正常的油气压差, 轴封一般不会发生泄漏事故。若装配干气密封, 对于单向旋转式密封, 密封环如图1所示, 只有逆时针旋转时密封槽才能形成密封动压, 一旦反转, 密封极易泄漏。因此, 操作技术规程明确规定“禁止反转”, 而对于双向旋转式密封, 密封环如图2所示, 由于密封槽为对称形式, 转向对动压的形成没有影响。由于同尺寸的端面, 单向旋转式密封正常运行的密封效果好于双向旋转式, 目前大部分机组安装了单向旋转式干气密封。
2. 对轴承的影响
大型压缩机均配置可倾瓦轴承。对于单向旋转型, 为了获得最大承载能力Lp/L, Lp是进油端到支点的瓦块弧长, L为全瓦块弧长 (一般取0.58~0.7) , 一旦反转可能引起轴承故障。对于双向旋转型, Lp/L为0.5, 反转不会对其寿命产生影响。目前, 大部分机组安装的是单向旋转式滑动轴承。
3. 产生振动
当转子反转转速达到一阶临界转速时, 振动明显增加, 一次紧急停机3次过临界转速, 易造成滑动轴承和迷宫密封磨损。图3是一台1995年投产某乙烯装置裂解气压缩机 (有在线振动监测系统) , 2008年5月紧急停机时的振动情况, 当转速2400r/min时, 振动明显增加 (正常运行V2001X为14.8μm, V2001Y为16.4μm) , 3次高峰的间隔分别是7s, 12s。
综上分析, 紧急停机过程中转子短时反转, 对轴承和迷宫密封损伤有限, 本压缩机组两年内发生6次紧急停机均未导致其直接损坏。紧急停机时压缩机转子反转对机组影响最大的是轴封。本压缩机装配了浮环式轴封, 6次紧急停机均未发生泄漏事故, 而2009年投产的另4台类似的压缩机装配了单向旋转的干气密封, 紧急停机时均发生不同程度损坏, 轻者密封环磨损, 重者密封环破裂。
二、转子反转判定方法
1. 转速
图4为在线振动监测系统记录的2008年5月紧急停机时的惰走图, 6次紧急停机, 惰走曲线类似。由图4可知最低转速为331r/min, 若CDE为反转, 则转速必降到零。此系统的采样周期为毫秒级, 当转速低于300r/min时, 系统默认为停机状态, 不进行采样记录, 图中B、C点无数据, 连线为系统自动生成。
清除无效的BC段, 将AB、DC沿各自曲率延长, 两曲线相交于横轴 (零转速) , 修正后的惰走曲线如图5所示, 本机6次紧急停机结果相同。
2. 轴心轨迹
轴心轨迹是指转子轴心相对于轴承座在其与轴线垂直的平面内的运动轨迹。正常运行时, 转子轴心轨迹的进动方向为正进动 (与转子的转向相同, 反之称之为反进动) 。紧急停机时, 联锁程序首先自动切断压缩机驱动动力。电机驱动的, 动力电源开关柜跳闸, 汽轮机驱动的, 蒸汽速关阀关闭, 其次压缩机出口阀 (一般与单向阀联合作用) 迅速关闭, 防止管网的高压气体返流到压缩机。机内的压缩气体, 特别多级压缩机, 段间冷却器和分离器内的压缩气体, 将向压力低的入口侧返流, 直至各部压力平衡。此时压缩机转子处于非稳定状态, 而驱动单元 (此时已转变为被驱动单元) 无论电机或是汽轮机, 转子处于相对稳定状态, 转子轴心的进动方向与转子转向相同, 若停机过程中发生反转, 轴心进动方向必将发生改变。
停机发生时转速快速下降过程中, 汽轮机轴心轨迹 (图6) 正常, 均为正进动。图7、图8为停机发生后转速上升和二次下降过程中, 汽轮机转子的轴心轨迹均为“反进动”。由图9可知, 停机过程中除过临界时振幅波动外 (最高24μm) , 振动平稳, 结合频谱图, 可排除转子发生严重碰磨。图9中转子的转向为状态监测系统人工设置, 轴心轨迹的进动方向代表了实际转子的转向, 即顺时针旋转, 与工作时的转向相反。
3. 能量平衡
压缩机紧急停机时, 联锁系统自动切断动力源和关闭出口阀后, 机内能量自动平衡。使转子正转的主要能量为转子 (包括透平转子或电动机转子) 的动能 (若为汽轮机驱动时还包括汽轮机和蒸汽管道内残留的蒸汽焓值) , 使转子反转主要能量为级间换热器、分离罐、管道和机体内的压缩气体的势能, 平衡后的能量高低, 以转子转速的变化形式来表现, 平衡后的能量被转子转动产生的摩擦力做功而消耗, 直至转速为零。无论动能、势能还是摩擦做功, 其变化均是连续平缓变化过程, 在没有外部能量输入的情况下, 转子的惰走曲线必为连续光滑过渡的曲线, 将前面图6中的CDE段记为负转速, 利用图像翻转法将其翻转, 图10所示, ABC′D′E′为实际惰性曲线图, 其中BC′为两点连线 (无实测数据) , 符合能量平衡变化趋势。
上述关于压缩机转子反转的判定方法为间接判定。用此法对2009年投产的另4台压缩机 (装配与本文机组相同的在线状态监测系统) 紧急停机的状态进行分析, 得出相同结论。4台压缩机有两台装配了电动盘车系统, 此系统由减速器 (蜗轮蜗杆组件) 、自动耦合器和联轴节 (设有安全保护销) 组成。自动耦合器为差速机械位移式, 当盘车装置输出轴转速大于压缩机转速时, 两者自动啮合, 反之自动分离。紧急停机后, 发现安全保护销已全部剪断。其原因是:转子反转后, 转速为零的盘车装置的输出转速“高于”转子的反转转速, 满足了啮合条件, 因蜗轮蜗杆减速器的自锁原理, 安全保护销被剪断, 此机组试车阶段 (一个月) 共发生3次紧急停机, 安全保护销每次均均全部剪断, 这一结果直接证明了紧急停机过程中压缩机转子发生了反转。
三、结论与建议
离心式压缩机紧急停车时转子反转, 对于装配单向旋转式干气密封的机组, 泄漏风险极高, 在确保安全的条件下, 应尽量采用控制停机方法进行停机。
建议将压缩机与生产装置作为整体进行研究分析, 无论是增加出口侧的泄流措施还是选用抗干扰能力强的设备, 既要考虑到正常运行时安全和效率, 更要重视紧急停机时的设备安全。
风险判定 篇3
关键词：水温分层,水体类型,浮点频率,水华,三峡水库
水库蓄水较大程度地改变了原有河流生境条件,河流连续性遭到破坏,原河流生态系统演变为水库生态系统,并可能伴生系列生态环境问题[1]。以三峡水库为例,干流断面平均流速由蓄水前的1~2m/s下降到0.1~0.5m/s,支流流速由蓄水前的1~3m/s下降到0.01~0.05m/s[2]。三峡水库支流的水动力学改变,导致了支流出现水体富营养化及藻类水华问题,水华藻种也由河流型的硅、甲藻向湖泊型的有毒蓝、绿藻演替[3],已成为三峡水库最严重的环境问题[4]。
三峡水库支流水华被认为是蓄水导致的水流减缓[5],而三峡水库干流营养盐、温度和光照条件虽满足藻类水华暴发的基本条件,但因流速相对较大而未暴发藻类水华[6],但究竟是何种水动力条件抑制了藻类水华发生,干流是否存在水华风险,目前尚未完全明确。本文将系统分析三峡水库蓄水后干流水温变化规律,从水温分层的角度来判定干流水体类型,并由此讨论三峡水库干流水华风险,以期为三峡水库后期生态环境保护和运行管理提供支撑。
1 材料与方法
1.1 采样点设置
为系统分析三峡水库干流水体特征,根据三峡水库干流地形条件、水位情势,自三峡水库坝前至库尾江津每个城市水域(约每隔40km)中泓线上设置一点进行原位监测,依次记为:MP(茅坪)、GJB(郭家坝)、BD(巴东)、WS(巫山)、FJ(奉节)、LD(龙洞乡)、YY(云阳)、WZ(万州)、SBZ(石宝寨)、ZX(忠县)、FD(丰都)、FL(涪陵)、CS(长寿)、CQ(重庆)、JJ(江津)等15个点。当三峡水位在145m运行时,采样区间为茅坪-丰都;当三峡水位在156m运行时,采样区间为茅坪-长寿;当三峡水位在175m运行时,采样区间为茅坪-江津。各采样点所在三峡水库位置示意图见图1所示。
1.2 监测指标及频率
根据前期研究经验,结合三峡水库运行过程情况,对三峡水库干流设置的MP-JJ共15采样点进行监测(图1)。监测指标包括:气温、水温、浊度、含沙量、水下光合有效辐射强度(PAR)、透明度、水流流速、流向、叶绿素a浓度等指标。其中MP-JJ全干流监测频率为1次/季度,选取GJB作为长江干流近坝段水体加密持续观测点,观测频率为1次/周。
1.3 分析测试方法
流速、流向采用Vector三维点式流速仪(挪威)现场测定[7];水温、浊度、溶解氧、水深等参数由Hydrolab DS5多参仪(美国)现场测定;光合有效辐射强度(PAR)由LI1400水下光量子仪测定;透明度用塞氏盘法现场直接测量;湿度、气温由温湿度计测定;坝前水位及流量从中国长江三峡集团公司获取。现场分层取水样带回实验室,根据《水和废水监测分析方法(第四版)》[8]测定水中叶绿素a浓度;同时在采样点取表层水10L带回实验室静置48h,采用称重法测量水体中的含沙量[9]。
1.4 数据分析方法
(1)水体稳定性。水体浮力频率平方值作为水体稳定性评价指标[10,11],计算公式如下。
式中:g是指重力加速度,取8.809 2597m/s2;N2为水体浮力频率平方值,s-2;ρ是水体综合密度;z是指水深,以水体表面作为起始面,沿水深向下作为正方向。
以三峡水库干流3月出现弱水温分层时对应的浮力频率平方值作为分层水体与过渡水体的判定阀值,对应下降一个数量级为过渡水体与分层水体的判定阀值,即当N2<5×10-5s-2时,判定水体为混合水体,当N2>5×-4s-2时,判定水体为稳定分层水体,当5×10-5s-2<N2<5×10-4s-2时,判定水体为过渡(弱分层)水体[12]。
(2)水体滞留时间。水体滞留时间是另一个反映水流与水质之间关系的重要参数[13]。计算公式如下。
式中:Tr为水体滞留时间;V为水库库容;Q为入库总流量。
(3)混合层、真光层。混合层(Zmix)根据Montégut[14]提出的计算方法得到,按与表层水温首次相差0.5℃水温对应的水深计算。真光层(Zeu)根据按照Beer-Lambert原理,取表层PAR的1%的PAR对应水深以上区域[15,16],计算公式即为:
式中:Kd为水下光衰减系数,m-1,根据Beer-Lambert原理计算得到。
2 结果与分析
2.1 干流水温季节变化规律
以干流郭家坝(GJB)采样点作为干流水温时间变化分析点,监测得到的干流表、底水温随时间变化规律如图2所示,其中图2(a)为表底温差变化图,图2(b)为表、底水温变化图。从图2(b)可以看出,三峡水库干流水温在一年内变化呈现显著的周期性,均在每年2月底达到年内最低值,一般在12℃以下,其中2008年是这5年中最低的,表层水温接近10℃;每年3月以后,水温逐渐回升,在8月底达到每年的最高水温,整体在27℃左右,2009年最高水温不到26℃,在这几年中是最低的;每年9月以后干流表层水温开始下降,直至次年2月底又降至最低值。底层水温随时间的变化规律基本与表层水温基本一致,每年底层的最低温度略低于表层水温,出现时间与表层水温略显滞后;底层最高温度与表层最高温度基本一致。
整体来看,干流表底温差并不显著,最大表底温差出现在2008年,但不超过3.0℃,如图2(a)所示。但是,每年表底温差的月际变化差异也还比较明显,以2008年为例来说,在3-5月是表底温差集中相对较大的季节,3月初温差达到最大,为2.7℃;但在6-10月表底温差不足0.5℃,11月至2009年3月,表底温差几乎为0,还出现了略微的逆温。除2009年汛后蓄水期出现了相对较大的表底温差外,其他年份整体变化趋势与2008年类似。这与部分数值模拟预测三峡水库存在8~9℃表底温差存在一定的差异[17],可能是因模拟过程中没有考虑水库泥沙沉降导致的水体垂向能量交换所致,需要进一步研究。
2.2 干流水温垂向变化规律
长江GJB水温垂向分布规律见图3所示,还是以2008年为例来进行分析。从图3(a)可知,2008年长江干流水温垂向分布的最大特点是整个剖面水温几乎是随表层水温的变化而整体推移变化,除3月及5月在10m水深以内有较弱的水温梯度以外,其他几月几乎没有水温垂向梯度。其中水温最大值出现在8月,接近27.0℃,水温最低温出现在3月10m水深以下,接近8.0℃;4月与1月水温相近,在13.5℃左右。就水温分层而言,3月水温出现了分层趋势,但分层并不显著,温差不超过3.0℃;5月次之,其他月份无分层。2009-2012年水温剖面分布整体趋势与2008年大体一致,但2009年5月和2012年1月在干流底层范围出现了温度突变,这可能与后文分析的香溪河底部低温出流有关;2011年水温分层出现在4月,与其他年份略有差异。
整个水库干流水温的纵剖面分布规律见图4所示。从图4中可以看出,长江干流水温垂向均无显著的水温分层,但在2010年4月水温垂向分布略有分层,说明此时段水体混合程度较其他时段要略弱一些,这与图2的分析结果一致。关于纵向水温差异问题,可能主要是因监测的滞后效应导致的,因为每次监测都是自坝前至重庆依次监测,时间持续约20d,而每年3-8月为升温过程,8月-次年3月降温过程,故出现了如图3所示的纵向上水温显著差异。
2.3 干流水体滞留时间变化规律
三峡水库干流(GJB)水体滞留时间年度变化规律见图5所示。从图5中可以看出,干流水体滞留时间年内变化非常显著,一般在入库流量较高的汛期,水体滞留时间均在20d以下,7-8月更是低于10d;但在每年的11月-次年的5月,水体滞留时间均大于30d,这与入库流量呈显著的负相关关系。三峡水库干流水体滞留时间95%以上均小于90d,这说明三峡水库干流属于混合水体,不易出现水库水温分层,图2~图3的监测结果也验证了此处的推论。
2.4 干流水体稳定系数变化规律
以水体混合层深度和水体稳定系数作为参数来分析三峡水库干流水体分层特征,详见图6所示。其中混合层深度以与表层相差0.5℃处水深为标准,水体稳定系数以“浮力频率(N2)”表示;图中部分水深小于40 m是因为监测时因大风而未将多参数仪放到库底所致。
从图6中可以看出,三峡水库混合层深度除在每年3-55月的极少数时间小于20.0m以外,其他时间内均与干流水深相等,即说明三峡水库只在少数时间内出现水体分层,而其他时段均属于完全混合水体,这与上文分析结论一致。就水体稳定系数而言,只有在混合层低于10.0m时浮力频率才大于5×10-5s-2,98%以上时间的浮力频率均小于5×10-5s-2,若按照50×10-5s-2作为分层水体判定标准,则三峡水库干流属于混合型水体,在极个别时段内处于过渡型水体状态。
3 讨论
3.1 三峡水库干流水体类型分析
一般来说,水体分层是水库由河道型水体转化为湖泊型水体的典型表征,也是反映水库生态系统演变的关键参数[18],诸多水库生态环境问题都与水体分层有关[1],因此,如何判定水体是否属于分层水体成为界定水库水体类型的关键。在我国,经常判定水库是否发生分层的参数主要包括水体滞留时间[19]以及α判定值[20]。滞留时间反映了水库水体更新特征及水体可能分层情况,滞留时间越长,水库水体更新越慢,水库水温分层风险越大;反之水库更新越快,水库不易出现水体分层;α值越大,水体处于混合状态,α值越小,水体越易出现分层。
本文采用水体浮力频率[10]并与水体滞留时间、α判定值等参数对照来分析三峡水库干流水体类型,其经验判定阈值范围如表1所示。根据水体类型的判定分类,将水库水体分为河流型、过渡型和湖泊型等3种类型,其中河流型水库中水体处于完全混合状态,不存在水温分层,水体浮游植物生长受到限制,不会暴发藻类水华;湖泊型水体则会出现经典的水温分层,水体呈现典型的富营养化分级状态,如果营养盐充分,浮游植物将迅速繁殖导致水华暴发风险较大;过渡型水体居于二者之间,间歇式水温分层和阶段性水流增大对浮游植物产生综合影响。
计算所得三峡水库干支流水体类型判定指标在不同季节的变化值如表2所示,从表中可以看出,不同判定指标实际计算值得到的三峡水库干流水体类型具有一定的差异。从三峡水库干流实际监测水温分层状态来看,在春季,三峡水库干流泥沙含量较低,水体在3月和8月出现弱分层现象,属于过渡型水体,其他时段不分层,属于河流型水体,浮力频率分类结果与实际情况吻合较好。而水体滞留时间和α判定值都不能反映出秋、冬季三峡水库温度递减导致的水体垂向混合状态,评估得到三峡水库在秋冬属于过渡水体的结果与实际情况有一定差异。因此,滞留时间和α判定值不能反映三峡水库干流冬季的水体类型。整体来看,3个判定指标的判定都表明三峡水库属于河流型-过渡型水体,由此可判定,在目前入库条件不发生较大变化的情况下,三峡水库干流水体不会出现明显的水温分层,浮游植物生长受到水流的限制,不会发生显著的藻类水华。
3.2 三峡水库干流水华风险分析
三峡水库建成以后,干流断面平均流速下降至0.4m/s以下水平,坝前深水区断面平均流速更是接近或低于0.1 m/s[21,22]。流速的减缓、水深的加深一方面导致干流泥沙迅速沉降,水体透光性增大,另一方面则容易导致水库垂向温度分层,垂向交换能力减弱[23]。因三峡水库干流氮、磷营养盐分别长期高于0.1和0.05mg/L,本身已超过了国际公认的水体富营养化阈值[24]。因此,只要三峡水库的水动力满足水华发生条件,则有可能暴发藻类水华。就水华机理而言,水华藻类只有在2.4~2.7倍透明度的真光层内才能接收有效光照进行光合作用并繁殖,在真光层以下水体中则衰亡[25],而藻类密度与水体密度差别不大,基本随水体的运动而运动。因此,水体的垂向掺混深度直接决定于藻类停留在真光层内的概率。根据临界层理论(Critical depth theory)[26,27],在营养盐充分的环境下,决定水华藻类在水体中增殖风险的影响因数是光补偿深度(Compensation Depth,Zc)、混合层(Mixing depth,Zm)、临界层(Critical depth,Zcr)之间的相互关系,即,当Zm≤Zc时,藻类始终停留在最佳光照环境中,藻类增殖最快,水华风险最大;当Zc<Zm≤Zcr时,藻类能够进行光合作用,藻类增殖缓慢,具有水华风险;当Zcr<Zm时,藻类光合作用受到限制,不会暴发藻类水华。
三峡水库干流水体的水华情势及相关因子分析如图7所示,从图7中可以看出,在2008年3月和2009年3月长江干流GJB样点叶绿素a浓度有超过10μg/L的情况,尤其2008年3月16日叶绿素a浓度接近10μg/L,已达到水体富营养化的叶绿素a浓度界定值[21]。此时水体混合层深度约为5m,小于临界层深度9m,在其他时期,水体混合层深度都远大于临界层深度,故叶绿素a浓度均低于10μg/L,这种现象与上述临界层理论的推断非常一致。就干流水体混合层影响因素来看,在2-3月上游来流量较小的情况下出现了水体分层,在其他流量相对较大的时期水体均处于混合状态,因此,三峡水库干流水体分层取决于上游入库来流情况。而对于干流临界层深度,则与干流水体泥沙含量呈明显的负相关关系,即在泥沙含量相对较大的5-9月,临界层几近为0,但在泥沙含量相对较小的10至次年4月,临界层均在10m左右[图7(b)]。因此,就三峡水库干流水体类型来看,目前干流只在3月处于过渡状态,具有一定的水华风险;其他时段均属于混合水体,藻类水华风险很小,不会暴发藻类水华。
4 结语
三峡水库干流水体受上游季节性入库流量和泥沙影响,除在3月会因流量减少而呈弱分层以外,其他时段干流均属于混合水体,且采用浮力频率参数更适合于评价三峡水库这种河道型水库干流水体类型。根据临界层理论,目前三峡水库干流在3月有较小的水华风险,其他月份因混合层大于临界层而不会发生藻类水华。