張錦鵬，吳越1,，田澤斌1,，儲(chǔ)昭升1,*，袁靜1,，侯澤英1,

1.湖泊水污染治理與生態(tài)修復(fù)技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室 2.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院湖泊環(huán)境研究所

水溫是湖庫(kù)研究中重要的環(huán)境參數(shù)[1]，也是水體蒸發(fā)、水質(zhì)分析和水土界面物質(zhì)交換研究不可缺少的研究資料[2]。水溫的變化將直接或間接地影響湖泊的營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)、浮游植物群落結(jié)構(gòu)變化等過(guò)程[3-4]，垂向水溫剖面影響水體的分層，是影響水體垂向混合的重要因素[5]。實(shí)地監(jiān)測(cè)能如實(shí)反映湖泊水溫的特點(diǎn)，但需要耗費(fèi)大量的人力物力，監(jiān)測(cè)結(jié)果存在時(shí)間間隔長(zhǎng)、采樣點(diǎn)有限等問(wèn)題，且只能反映湖體某時(shí)間段的局部水溫特征。為適應(yīng)當(dāng)前湖泊全面、動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)和管理的需求，湖泊水動(dòng)力的模擬研究應(yīng)運(yùn)而生。目前國(guó)內(nèi)外許多湖泊已經(jīng)開(kāi)展了水溫模擬方面的研究[6-14]，如程偉平等[10]對(duì)高原淺水湖泊——滇池的水溫進(jìn)行了模擬，發(fā)現(xiàn)對(duì)流傳熱相關(guān)系數(shù)對(duì)滇池表層水溫影響較顯著；甘衍軍等[11]對(duì)深水水庫(kù)——二灘水庫(kù)的水溫分層規(guī)律進(jìn)行了分析，并比較了建庫(kù)前后下游河道的差別；段揚(yáng)等[12]對(duì)丹江口水庫(kù)的水溫進(jìn)行了模擬，發(fā)現(xiàn)夏季庫(kù)區(qū)的水溫分層現(xiàn)象最為明顯；趙一慧等[13]對(duì)不同水文年小浪底水庫(kù)的水溫分層現(xiàn)象進(jìn)行了模擬；Yang等[14]對(duì)比利奇努克湖的水溫分層和密度驅(qū)動(dòng)環(huán)流進(jìn)行了研究，并成功模擬了湖泊的表層、內(nèi)部和底部3種水流。

洱海是云南省第二大高原湖泊，也是大理市的重要水源地，具有航運(yùn)、供水、發(fā)電、旅游、調(diào)節(jié)氣候等功能。近幾十年來(lái)，洱海水體富營(yíng)養(yǎng)化不斷加重，已經(jīng)從20世紀(jì)50年代的貧營(yíng)養(yǎng)階段逐漸進(jìn)入到目前的富營(yíng)養(yǎng)化初期階段[15-16]。與其他亞熱帶深水湖泊不同，洱海沒(méi)有明顯的溫躍層，因此，準(zhǔn)確地模擬洱海水溫，分析水溫時(shí)空分布規(guī)律及可能產(chǎn)生的結(jié)果，可以為洱海水質(zhì)模擬和管理評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)。

1 EFDC模型

EFDC模型[17]最初由威廉瑪麗大學(xué)弗吉尼亞海洋科學(xué)研究所的John Hamrick博士等開(kāi)發(fā)，該模型涵蓋了水動(dòng)力、水質(zhì)、沉積物和有毒物質(zhì)等內(nèi)容，在國(guó)際上獲得了廣泛的應(yīng)用[18-19]。近年來(lái)，該模型在國(guó)內(nèi)湖泊[20-22]、河流與河口[23]等地表水體的模擬、評(píng)價(jià)和管理等方面的應(yīng)用也有增加的趨勢(shì)。

EFDC模型在水平方向上使用笛卡兒坐標(biāo)系或正交曲線坐標(biāo)系，垂向上采用σ坐標(biāo)系統(tǒng)，可在垂直方向上提供均勻的分辨率。σ坐標(biāo)與直角坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換公式為：

z=(z*+h)(ζ+h)=(z*+h)H

(1)

式中：z為σ坐標(biāo)，無(wú)量綱；z*為相對(duì)于參考高度的垂向直角坐標(biāo)，m；h和ζ分別為基于參考高度以下的水深和相對(duì)參考高度的水面高程，m；H為總水深，m。

EFDC模型中，σ坐標(biāo)下水柱中溫度和熱傳遞的基本方程為[5]：

(2)

式中：x、y為水平方向的正交-曲線坐標(biāo)，m；mx、my為坐標(biāo)變換系數(shù)；T為溫度，℃；w為垂向速度分量，m/s；I為太陽(yáng)短波輻射強(qiáng)度，W/m2；ST為熱交換的源匯項(xiàng)，J/s；P和Q分別為x、y方向的質(zhì)量通量分量，m2/s。

基于立面二維水動(dòng)力學(xué)和水質(zhì)模型(CE-QUAL2-W2)[24]，EFDC模型采用溫度平衡法計(jì)算水體表面的熱交換，線性化后的表面熱交換率為：

Haw=-Kaw(Ts-Te)

(3)

式中：Haw為表面熱交換率，W/m2，Kaw為表面熱交換系數(shù)，W/(m2·℃)；Ts為水面溫度，℃；Te為平衡溫度，℃。太陽(yáng)短波輻射進(jìn)入水體后被水柱吸收，從而使水柱水溫上升。水柱中的光強(qiáng)度可用下式表示：

(4)

式中：Ke為消光系數(shù)，m-1。這里z*特指水面以下的深度。

包含沉積床溫度的模擬可使深水湖庫(kù)的水溫模擬更加準(zhǔn)確，EFDC模型中沉積床和水柱底層熱交換率可表示為：

Hb=-(Kb,vU+Kb,c)(Tw-Tb)

(5)

(6)

式中：Hb為沉積床-水柱熱交換率，W/m2；Kb,v為對(duì)流熱交換系數(shù)，W/(m2·℃)；Kb,c為傳導(dǎo)熱交換系數(shù)，W/(m2·℃)；u1和v1分別為底層水流在x、y方向上的速度分量，m/s；Tw為底層水溫，℃；Tb為沉積床溫度，℃。紊流過(guò)程在水體的垂直混合中具有重要影響，由紊流擴(kuò)散引起的垂向運(yùn)輸足以使水體完全混合[5]。

EFDC中的紊流模型將垂向紊動(dòng)渦黏與擴(kuò)散和紊動(dòng)強(qiáng)度、紊動(dòng)長(zhǎng)度尺度、理查森數(shù)聯(lián)系起來(lái)，紊動(dòng)擴(kuò)散的主要表達(dá)式為:

Av=φAA0ql

(7)

(8)

Ab=φKK0ql

(9)

(10)

(11)

式中：q為紊動(dòng)強(qiáng)度，m2/s2；l為紊動(dòng)長(zhǎng)度尺度，m；Av為垂向紊動(dòng)擴(kuò)散系數(shù)；φA為穩(wěn)定黏性系數(shù)；A0、R1、R2、R3、K0為常數(shù)；φK為穩(wěn)定擴(kuò)散系數(shù)；Rq為理查森數(shù)。

2 洱海三維水溫模型構(gòu)建

2.1 研究區(qū)域

洱海流域匯水面積為2 565 km2，湖泊平均水深為10.8 m，最大水深為20.8 m。當(dāng)水位為1 965.8 m(八五高程，全文同)時(shí)，洱海水面面積為252 km2，庫(kù)容約為27億m3。洱海水源主要來(lái)自于北部的3條入湖河流(彌苴河、羅時(shí)江、永安江)，其次為西部的蒼山十八溪，東部和南部分別有3條和2條主要入湖河流。洱海唯一的天然出湖口為洱海西南部的西洱河，另有人工開(kāi)鑿的引洱入賓出湖口。自1973年西洱河修筑大壩發(fā)電以來(lái)，洱海的水位轉(zhuǎn)由人為控制。洱海地處高原亞熱帶季風(fēng)區(qū)，干濕氣候明顯，且夏季暴雨多、冬季降水少，多年平均氣溫維持在15 ℃左右，洱海地區(qū)的風(fēng)向以西南風(fēng)為主。

2.2 地形構(gòu)建與網(wǎng)格劃分

采用1∶5 000數(shù)字化洱海水下地形圖，利用鄰域插值法進(jìn)行插值，完成洱海水下地形構(gòu)建。網(wǎng)格劃分對(duì)于后續(xù)EFDC建模至關(guān)重要。目前常用的網(wǎng)格類型包括非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格(三角形)、矩形網(wǎng)格和正交曲線網(wǎng)格。三角形網(wǎng)格和矩形網(wǎng)格都具有生成快速的特點(diǎn)，但三角形網(wǎng)格計(jì)算密集，需要較長(zhǎng)的運(yùn)行時(shí)間；矩形網(wǎng)格邊界附近可能會(huì)出現(xiàn)虛假水流流動(dòng)的現(xiàn)象，且不容易控制和修改網(wǎng)格密度。正交曲線網(wǎng)格通過(guò)正交化實(shí)現(xiàn)對(duì)不規(guī)則邊界的適應(yīng)性，同時(shí)由于網(wǎng)格和主流方向一致使得計(jì)算更容易收斂[24]，因此，采用正交曲線網(wǎng)格，利用Delft3D軟件完成洱海水平方向上的網(wǎng)格劃分。研究區(qū)域最終被劃分為1 056個(gè)正交曲線網(wǎng)格，平均網(wǎng)格分辨率為380 m×604 m，垂向平均分為3層(圖1)。

圖1 洱海三維計(jì)算網(wǎng)格示意Fig.1 Diagram of the three-dimensional computing grids of Lake Erhai

2.3 條件設(shè)置

氣象條件方面，太陽(yáng)輻射和風(fēng)場(chǎng)采用中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院大理洱海基地的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，氣壓、蒸發(fā)、降雨和氣溫?cái)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)大理站，其中太陽(yáng)輻射為6 h間隔的數(shù)據(jù)，其余為日測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)日測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了線性插值以滿足模型輸入的需要。水文條件方面，采用洱海主要入湖河流(27條)的流量和水溫作為入流邊界，洱海南部的西洱河和引洱入賓2個(gè)出湖口作為出流邊界(圖2)。

各入湖河流的流量和水溫均為每月1測(cè)的巡測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于云南省水文水資源局大理分局。模型采用熱啟動(dòng)。首先采用洱海2016年1月實(shí)測(cè)的水溫和水位數(shù)據(jù)作為初始條件冷啟動(dòng)運(yùn)行1年，再將得到的結(jié)果作為熱啟動(dòng)的初始條件輸入到新模型中，運(yùn)行時(shí)段為2017年1月1日—11月30日。將干邊界設(shè)為0.05 m，濕邊界設(shè)為0.10 m。

3 結(jié)果與討論

3.1 參數(shù)率定與敏感性分析

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)字為國(guó)控和省控站點(diǎn)代號(hào)。圖3 洱海水位和水溫監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布Fig.3 Distributions of water level and water temperature determination stations of Lake Erhai

由于目前洱海水位由人為控制，水位空間變化不大，加之收集的數(shù)據(jù)受到限制，因此本研究?jī)H采用西洱河和引洱入賓2個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)(圖3)的水位日測(cè)數(shù)據(jù)(來(lái)自大理市洱海保護(hù)管理局)進(jìn)行率定。水溫采用每月一測(cè)的11個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)(圖3)的湖體巡測(cè)數(shù)據(jù)(來(lái)自大理白族自治州環(huán)境監(jiān)測(cè)站)，其垂向采樣位置為水體表層0.5 m和底層0.5 m。湖體底部粗糙度是影響水位的重要參數(shù)，其經(jīng)驗(yàn)值為0.01～0.10 m，經(jīng)多次運(yùn)行調(diào)試設(shè)為0.017 m。洱海水位模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比如圖4所示。由圖4可知，洱海西洱河和引洱入賓2個(gè)水位監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水位模擬值與實(shí)測(cè)值接近，模擬結(jié)果的平均相對(duì)誤差為0.003%，能較準(zhǔn)確地反映洱海水位的時(shí)間變化趨勢(shì)，可認(rèn)為模擬結(jié)果是可信的。但2017年下半年水位模擬值和實(shí)測(cè)值出現(xiàn)了一定的偏差，模擬值低于實(shí)測(cè)值。水位的模擬偏差一般由地形、流量邊界條件2類因素引起。洱海水位下降過(guò)程擬合得較好，說(shuō)明地形模擬得較準(zhǔn)確，可良好體現(xiàn)湖體庫(kù)容變化；水位上升過(guò)程的偏差出現(xiàn)在雨季(7—8月)，這可能是由于洱海西側(cè)受山地地形影響，主要入湖河流流程短，部分地表徑流未匯入河道而通過(guò)地表漫流直接入湖，該部分流量缺乏實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)造成的，這有待在后續(xù)模型模擬中進(jìn)一步完善。

圖4 2017年洱海水位模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.4 Comparison between water level simulation and actual measurements of Lake Erhai in 2017

熱通量參數(shù)能夠調(diào)節(jié)湖體與外界的熱量交換，決定湖體的整體熱量水平；湍流參數(shù)則會(huì)影響熱量在湖體內(nèi)部的分布情況，二者都是水溫模擬的重要調(diào)整項(xiàng)。通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研和模型實(shí)際運(yùn)行調(diào)整，將下列參數(shù)設(shè)為常數(shù)，即最大理查森數(shù)設(shè)為0.1，水平渦黏系數(shù)設(shè)為6，垂向分子擴(kuò)散系數(shù)設(shè)為3.04×10-9，底床厚度設(shè)為2.7 m，傳導(dǎo)熱交換系數(shù)設(shè)為0.36，對(duì)流熱交換系數(shù)設(shè)為0.03。拉丁超立方采樣(LHS)方法是一種分層的蒙特卡洛抽樣(MCS)方法，在避免MCS方法坍縮性的同時(shí)能夠有效提升抽樣的效率和代表性[24-25]。標(biāo)準(zhǔn)秩回歸(SRR)方法通過(guò)求秩解決了輸入與輸出之間的非線性關(guān)系，是一種常用的敏感性分析方法[22]。通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)查[9-10,24]獲得需要進(jìn)行調(diào)整的主要水溫參數(shù)(太陽(yáng)短波輻射快速衰減系數(shù)、太陽(yáng)短波輻射中的快速波占比、太陽(yáng)短波輻射慢速衰減系數(shù)、背景垂向渦黏系數(shù)等)及其最大值和最小值(表1)，采用LHS[25-27]和SRR方法[24]，利用LHS隨機(jī)抽樣生成50組參數(shù)，運(yùn)行50次模型并得到50組結(jié)果，以進(jìn)行SRR敏感性分析。SRR的平方(SRRC2)表示每個(gè)參數(shù)的變化對(duì)整個(gè)輸出結(jié)果方差的貢獻(xiàn)率，其值越大則表明輸出目標(biāo)對(duì)該參數(shù)越敏感。以洱海全湖11個(gè)水溫監(jiān)測(cè)點(diǎn)模擬結(jié)果的平均納什效率系數(shù)為目標(biāo)，得到的敏感性分析結(jié)果如圖5所示。

表1 模型輸入?yún)?shù)的范圍 Table 1 Range of model input parameters

圖5 以全湖水溫監(jiān)測(cè)點(diǎn)平均水溫納什 效率系數(shù)為指標(biāo)的敏感性分析結(jié)果Fig.5 Results of sensitivity analysis with Nash coefficient of average water temperature of the lake as index

由圖5可知，F(xiàn)SWRATF的SRRC2最大，為18.7%，表明全湖水溫對(duì)FSWRATF最敏感，不確定性貢獻(xiàn)最大。甘衍軍等[11]對(duì)二灘水庫(kù)的模擬研究也表明，F(xiàn)SWRATF的增加會(huì)使水溫溫差增大。SWRATNF的SRRC2為14.7%，僅次于FSWRATF，說(shuō)明全湖水溫對(duì)SWRATNF較為敏感。穿過(guò)水面的太陽(yáng)短波輻射能被水體吸收，這個(gè)過(guò)程可以加熱一定深度的水體[5]。SWRATNS的SRRC2僅為0.4%，說(shuō)明SWRATNS對(duì)全湖水溫模擬結(jié)果的不確定性貢獻(xiàn)較小，敏感性較差。最終確定的參數(shù)取值SWRATNF為0.055，F(xiàn)SWRATF為0.095，SWRATNS為0.055，AVO為1.55×10-6，Ws為0.99。

利用納什效率系數(shù)和相對(duì)誤差對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，洱海2017年11個(gè)水溫監(jiān)測(cè)點(diǎn)模擬誤差統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。由表2可知，大部分監(jiān)測(cè)點(diǎn)的納什效率系數(shù)在0.900左右，僅個(gè)別站點(diǎn)存在納什效率系數(shù)有一定偏離的現(xiàn)象，平均相對(duì)誤差為7.700%,總體上模擬結(jié)果較為準(zhǔn)確，可反映洱海水溫的時(shí)空變化情況。

表2 洱海11個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)水溫模擬誤差統(tǒng)計(jì)

3.2 水溫分布規(guī)律

圖6 2017年洱海主要監(jiān)測(cè)點(diǎn)水溫模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.6 Comparison of simulation and observation results at main stations in 2017 in Lake Erhai

圖7 洱海不同季節(jié)模擬水溫場(chǎng)Fig.7 Simulated water temperature field of Lake Erhai in different seasons

洱海夏末秋初(7—9月)為高水溫期，正午全湖水溫在20 ℃以上；冬春季(1—4月)為低水溫期，水溫常保持在10 ℃以上，無(wú)結(jié)冰現(xiàn)象。湖心、南湖心、北湖心3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)表層和底層水溫的模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比如圖6所示。由圖6可知，水溫模擬結(jié)果較好地反映了洱海水溫的實(shí)際變化趨勢(shì)，1—2月為水溫低谷期，隨后水溫緩慢上升，7—9月為高水溫期，隨后水溫快速下降。

湖泊水溫的空間分布特點(diǎn)往往與地形有關(guān)[28]。洱海不同季節(jié)水溫場(chǎng)模擬結(jié)果如圖7所示。由圖7可知，洱海水溫的空間分布主要為南北方向上的變化，且具有一定的季節(jié)特征。春夏季水溫呈自北向南遞減的特點(diǎn)，秋冬季呈現(xiàn)出南北低、中間高的特點(diǎn)。由于洱海中部為湖心盆地，是洱海的深水區(qū)，上述特點(diǎn)說(shuō)明洱海水溫的空間分布與湖盆地形和水深存在一定的關(guān)聯(lián)性。此外，洱海水溫的南北向分布特點(diǎn)可能與主要河流入流位置和出湖位置有關(guān)：北部的北三江是洱海主要水源補(bǔ)給渠道，入湖口分布在洱海北部，而主要出湖口——西洱河位于洱海的西南部，另一人工出湖口——引洱入賓出口位于洱海東南部，這導(dǎo)致洱海水體流動(dòng)的總體趨勢(shì)為自北向南，并對(duì)水溫的空間分布造成一定影響。

水溫分層對(duì)水體的垂向營(yíng)養(yǎng)鹽交換過(guò)程具有重要影響[8]。一般湖泊深達(dá)幾米時(shí)，在夏秋季節(jié)上下層間就會(huì)出現(xiàn)明顯的溫差[5]。如二灘水庫(kù)的表層、底層溫差達(dá)14 ℃[11]，丹江口水庫(kù)夏季的表層、底層溫差達(dá)11 ℃[12]，撫仙湖表層、20 m水深處溫差達(dá)8 ℃左右[29]。洱海湖心監(jiān)測(cè)點(diǎn)(水深為20.8 m)多年實(shí)測(cè)水溫剖面如圖8所示。由圖8可知，洱海水溫的垂向溫差并不明顯，多在1.5 ℃以內(nèi)，這與前人的研究結(jié)果基本一致[30-32]。

圖8 洱海湖心監(jiān)測(cè)點(diǎn)多年實(shí)測(cè)水溫剖面Fig.8 Multi-years measured water temperature profile at lake center monitoring station of Lake Erhai

2017年洱海湖心監(jiān)測(cè)點(diǎn)垂向水溫模擬結(jié)果如圖9所示。由圖9結(jié)合圖8可知，洱海表層、底層實(shí)測(cè)水溫全年溫差很小，絕大多數(shù)在1.5 ℃以內(nèi)，水溫垂向模擬結(jié)果很好地貼合了垂向表層、底層實(shí)測(cè)溫差較小的特點(diǎn)。個(gè)別時(shí)段的模擬結(jié)果存在一定的誤差，可能的原因包括可用的數(shù)據(jù)資料不全面、采樣時(shí)的水溫波動(dòng)、采樣誤差等。

注：均為當(dāng)日10:00水溫?cái)?shù)據(jù)。圖9 2017年洱海湖心監(jiān)測(cè)點(diǎn)垂向水溫模擬結(jié)果Fig.9 Simulations of vertical water temperature at lake center monitoring station of Lake Erhai in 2017

3.3 水溫變化的影響因素與結(jié)果

湖泊水溫變化過(guò)程很大程度上由外部熱通量、河流流入/流出和水動(dòng)力過(guò)程決定，影響水溫的因素包括氣溫、水深、季節(jié)變化、水平耗散、風(fēng)場(chǎng)和潮汐產(chǎn)生的垂向混合、層化、入流帶進(jìn)的溫度及人類活動(dòng)的影響[5]，其中氣溫、太陽(yáng)輻射和風(fēng)場(chǎng)變化是影響湖泊水溫的重要因素[11-12]。水溫的季節(jié)變化主要受太陽(yáng)輻射等熱通量因素的影響[5]，夏秋季洱海地區(qū)太陽(yáng)輻射強(qiáng)，湖體水溫處于高位；冬春季太陽(yáng)輻射弱，湖體水溫偏低。水溫的季節(jié)變化對(duì)于藻類的生長(zhǎng)具有重要意義。許多研究[33-34]已經(jīng)證明了藍(lán)藻的高溫生長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)，原因是藍(lán)藻是原核生物，與綠藻、硅藻等其他真核藻類相比更偏好在高水溫下生長(zhǎng)。夏秋季洱海的高水溫耦合暴雨徑流帶來(lái)的營(yíng)養(yǎng)鹽為藻華的發(fā)生創(chuàng)造了條件[31]。

風(fēng)力擾動(dòng)可能是洱海垂向水溫弱分層現(xiàn)象的重要原因。洱海地區(qū)風(fēng)大、風(fēng)期長(zhǎng)，年平均風(fēng)速在2.3 m/s左右，1年中風(fēng)速大于17 m/s的大風(fēng)天數(shù)可超過(guò)100 d[16]，風(fēng)對(duì)湖水的擾動(dòng)強(qiáng)烈。研究表明，風(fēng)場(chǎng)變化會(huì)加劇湖體垂向上的湍流運(yùn)輸，風(fēng)場(chǎng)作用力導(dǎo)致的湖面波動(dòng)及產(chǎn)生的水流剪切力足以使湖泊水體混合[12,35]。此外，洱海盆地西部和南部存在地?zé)岙惓^(qū)[36-37]，可能促使垂向水溫溫差減小。而洱海營(yíng)養(yǎng)鹽的垂向變化并不明顯[16]，這可能與洱海水溫的垂向弱分層、湖區(qū)風(fēng)力擾動(dòng)強(qiáng)等相關(guān)。

4 結(jié)論

(1)根據(jù)洱海的地形、氣象、水文等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，基于EFDC模型建立了洱海三維水動(dòng)力模型，并對(duì)2017年洱海水位、水溫進(jìn)行了模擬。采用拉丁超立方采樣和標(biāo)準(zhǔn)秩回歸方法對(duì)影響水溫的重要參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析，發(fā)現(xiàn)湖體水溫對(duì)太陽(yáng)短波輻射中的快速波占比和太陽(yáng)短波輻射快速衰減系數(shù)2個(gè)參數(shù)的變化較為敏感，而對(duì)太陽(yáng)短波輻射慢速衰減系數(shù)變化的敏感度較弱。

(2)洱海全湖平均水溫變化特點(diǎn)是春夏季水溫升高，在8月達(dá)到峰值，秋冬季逐漸下降。洱海水溫的空間分布隨季節(jié)變化明顯，春夏季呈自北向南遞減的特點(diǎn)，秋冬季呈南北低、中間高的特點(diǎn)，這與洱海出入湖口的位置及水下地形有關(guān)。

(3)洱海水溫主要受風(fēng)力擾動(dòng)、太陽(yáng)輻射等因素的影響，水溫的季節(jié)變化和垂向特征對(duì)洱海營(yíng)養(yǎng)鹽垂向變化和水華的發(fā)生具有重要意義。