Luận văn mô hình thủy động lực học tại Mobile Bay - Christian D. Marr

Dưới đây là kết quả tạo meta tags cho bài viết "Marr thesis 2013" dựa trên quy tắc đã được cung cấp: { "ai_description": "Nghiên cứu về phương pháp phát

• Tác giả: Christian D. Marr
• Người hướng dẫn: Dr. Bret Webb
• Trường học: University of South Alabama
• Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng
• Đề tài: Hydrodynamic Modeling of Residence, Exposure, and Flushing Time Response to Riverine Discharge in Mobile Bay, Alabama
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Mobile

Tóm tắt

I. Tổng quan về luận án Marr 2013 về mô hình hydrodynamic

Luận án của Christian D. Marr năm 2013 tại Đại học Nam Alabama nghiên cứu mô hình hydrodynamic cho Mobile Bay, Alabama. Nghiên cứu tập trung vào thời gian cư trú, tiếp xúc và thời gian xả nước trong hệ thống estuary. Marr sử dụng mô hình ADCIRC kết hợp với phương pháp theo dõi hạt Lagrange (LPTM). Mục tiêu là đánh giá phản ứng của Mobile Bay trước lượng nước sông và tác động của thủy triều. Nghiên cứu này được tài trợ bởi BP và Gulf of Mexico Research Initiative. Kết quả cung cấp hiểu biết về thời gian lưu trú và xả nước trong estuary, quan trọng cho quản lý chất ô nhiễm. Phân tích bao gồm nhiều trường hợp thử nghiệm với điều kiện biên khác nhau. Nghiên cứu này đóng góp cho việc hiểu rõ hơn về động lực học thủy văn của Mobile Bay.

1.1. Mô hình hydrodynamic và phương pháp LPTM

Marr sử dụng mô hình ADCIRC để mô phỏng động lực học thủy văn của Mobile Bay. Mô hình này kết hợp với phương pháp theo dõi hạt Lagrange (LPTM) để tính toán thời gian cư trú và tiếp xúc. LPTM mô phỏng chuyển động của các hạt nước giả tưởng trong hệ thống estuary. Kết quả cho thấy thời gian cư trú trung bình và thời gian xả nước thay đổi theo mùa và điều kiện thủy triều. Mô hình này cho phép phân tích chi tiết về sự phân bố và chuyển động của nước trong estuary. Nghiên cứu này sử dụng các trường hợp thử nghiệm khác nhau để đánh giá tác động của lượng nước sông và thủy triều.

1.2. Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu

Luận án này nhằm mục đích cung cấp hiểu biết về thời gian cư trú và xả nước trong Mobile Bay. Thông tin này quan trọng cho việc đánh giá khả năng tự sạch của estuary và quản lý chất ô nhiễm. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thực tế về lượng nước sông và thủy triều để mô phỏng và phân tích. Kết quả cho thấy thời gian cư trú và xả nước thay đổi theo mùa và điều kiện thủy triều. Nghiên cứu này cũng đánh giá tác động của các yếu tố khí tượng như gió và áp suất khí quyển. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng để cải thiện mô hình quản lý chất lượng nước và giảm thiểu ô nhiễm trong estuary.

II. Phân tích vấn đề về thời gian cư trú và xả nước

Mobile Bay là một hệ thống estuary phức tạp chịu ảnh hưởng của lượng nước sông và thủy triều. Thời gian cư trú và xả nước là hai chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng tự sạch của estuary. Thời gian cư trú là thời gian trung bình nước lưu lại trong hệ thống, trong khi thời gian xả nước là thời gian cần thiết để loại bỏ toàn bộ nước trong estuary. Nghiên cứu của Marr chỉ ra rằng thời gian cư trú và xả nước thay đổi theo mùa và điều kiện thủy triều. Trong mùa mưa, lượng nước sông lớn hơn làm giảm thời gian xả nước. Ngược lại, trong mùa khô, lượng nước sông ít làm tăng thời gian cư trú. Phân tích cũng cho thấy sự khác biệt giữa các khu vực trong estuary về thời gian cư trú và xả nước.

2.1. Ảnh hưởng của lượng nước sông và thủy triều

Lượng nước sông từ các sông Alabama và Tombigbee là yếu tố chính ảnh hưởng đến thời gian xả nước trong Mobile Bay. Khi lượng nước sông tăng, thời gian xả nước giảm do nước mới được đưa vào hệ thống nhanh hơn. Thủy triều cũng đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh thời gian cư trú và xả nước. Sự kết hợp của thủy triều và lượng nước sông tạo ra các mô hình phức tạp về chuyển động nước trong estuary. Nghiên cứu của Marr sử dụng các trường hợp thử nghiệm khác nhau để đánh giá tác động riêng của lượng nước sông và thủy triều. Kết quả cho thấy thời gian cư trú trung bình trong mùa mưa ngắn hơn so với mùa khô.

2.2. Phân bố không gian của thời gian cư trú và xả nước

Thời gian cư trú và xả nước không đồng nhất trong Mobile Bay. Các khu vực gần cửa sông có thời gian xả nước ngắn hơn so với các khu vực sâu trong estuary. Phân tích không gian cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các khu vực về thời gian cư trú. Nghiên cứu sử dụng mô hình LPTM để mô phỏng chuyển động của các hạt nước và tính toán thời gian cư trú và xả nước tại từng điểm. Kết quả này cung cấp thông tin chi tiết về sự phân bố không gian của thời gian cư trú và xả nước trong estuary. Thông tin này có thể được sử dụng để cải thiện mô hình quản lý chất lượng nước và giảm thiểu ô nhiễm tại các khu vực cụ thể.

III. Giải pháp mô hình và phương pháp tính toán

Marr sử dụng mô hình ADCIRC kết hợp với phương pháp LPTM để tính toán thời gian cư trú và xả nước. Mô hình ADCIRC mô phỏng động lực học thủy văn của Mobile Bay với độ phân giải cao. Phương pháp LPTM theo dõi chuyển động của các hạt nước giả tưởng trong hệ thống estuary. Thời gian cư trú và xả nước được tính toán dựa trên phân bố và chuyển động của các hạt nước. Nghiên cứu sử dụng nhiều trường hợp thử nghiệm với điều kiện biên khác nhau để đánh giá phản ứng của estuary. Các trường hợp thử nghiệm bao gồm mùa mưa, mùa khô, và các điều kiện thủy triều khác nhau. Kết quả mô phỏng được so sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của mô hình.

3.1. Mô hình ADCIRC và điều kiện biên

Mô hình ADCIRC sử dụng các điều kiện biên như lượng nước sông, thủy triều và khí tượng để mô phỏng động lực học thủy văn. Lượng nước sông từ các sông Alabama và Tombigbee được sử dụng như là nguồn nước chính. Thủy triều được mô phỏng với các thành phần thủy triều chính như M2, S2, K1, O1. Các trường hợp thử nghiệm khác nhau sử dụng các điều kiện biên khác nhau để đánh giá tác động của từng yếu tố. Ví dụ, trường hợp thử nghiệm mùa mưa sử dụng lượng nước sông cao, trong khi trường hợp mùa khô sử dụng lượng nước sông thấp. Kết quả mô phỏng cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong thời gian cư trú và xả nước giữa các trường hợp thử nghiệm.

3.2. Phương pháp tính toán thời gian cư trú và xả nước

Thời gian cư trú và xả nước được tính toán bằng cách theo dõi chuyển động của các hạt nước trong mô hình LPTM. Các hạt nước được phát sinh từ các nguồn nước sông và chuyển động theo dòng chảy trong estuary. Thời gian cư trú là thời gian trung bình các hạt nước lưu lại trong hệ thống. Thời gian xả nước là thời gian cần thiết để loại bỏ toàn bộ nước trong estuary. Phương pháp này không yêu cầu sử dụng mô hình vận chuyển chất ô nhiễm phức tạp. Thay vào đó, nó sử dụng mô hình hydrodynamic đã được calibrate để tính toán thời gian cư trú và xả nước. Kết quả tính toán được so sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của mô hình.

IV. Kết luận và ứng dụng của nghiên cứu Marr 2013

Nghiên cứu của Marr cung cấp hiểu biết sâu sắc về thời gian cư trú và xả nước trong Mobile Bay. Kết quả cho thấy thời gian cư trú và xả nước thay đổi theo mùa và điều kiện thủy triều. Thời gian cư trú trung bình trong mùa mưa ngắn hơn so với mùa khô. Nghiên cứu này cũng chỉ ra sự khác biệt không gian trong thời gian cư trú và xả nước. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện mô hình quản lý chất lượng nước và giảm thiểu ô nhiễm trong estuary. Nghiên cứu này cũng cung cấp cơ sở cho việc phát triển các chiến lược quản lý nước và bảo vệ môi trường trong Mobile Bay. Kết quả mô phỏng có thể được áp dụng để dự báo và quản lý các sự kiện ô nhiễm trong tương lai.

4.1. Ứng dụng trong quản lý chất lượng nước

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện mô hình quản lý chất lượng nước trong Mobile Bay. Thông tin về thời gian cư trú và xả nước giúp đánh giá khả năng tự sạch của estuary và dự báo sự phân bố của chất ô nhiễm. Các chiến lược quản lý nước có thể được phát triển dựa trên kết quả mô phỏng để giảm thiểu ô nhiễm và bảo vệ môi trường. Ví dụ, việc điều chỉnh lượng nước sông trong mùa khô có thể giúp tăng cường thời gian xả nước và giảm thiểu ô nhiễm. Nghiên cứu này cũng cung cấp cơ sở khoa học cho các quyết định quản lý trong việc bảo vệ và phục hồi estuary.

4.2. Hướng nghiên cứu tương lai

Nghiên cứu của Marr mở ra nhiều hướng nghiên cứu tương lai. Một trong những hướng nghiên cứu quan trọng là đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến thời gian cư trú và xả nước trong Mobile Bay. Các mô hình hydrodynamic có thể được cải thiện để bao gồm các yếu tố khí hậu như mực nước biển dâng và thay đổi lượng mưa. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc đánh giá tác động của các hoạt động con người như khai thác dầu khí và xây dựng cảng đến động lực học thủy văn của estuary. Kết quả nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin quan trọng để phát triển các chiến lược bảo vệ môi trường và quản lý nguồn nước bền vững trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

THE UNIVERSITY OF SOUTH ALABAMA COLLEGE OF ENGINEERING HYDRODYNAMIC MODELING OF RESIDENCE, EXPOSURE, AND FLUSHING TIME RESPONSE TO RIVERINE DISCHARGE IN MOBILE BAY, ALABAMA BY Christian D. Marr A Thesis Submitted to the Graduate Faculty of the University of South Alabama in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science in Civil Engineering July 2013 Approved: Date: Chair of Thesis Committee: Dr. Webb Committee Member: Dr. White Committee Member: Dr.

Kyeong Park Chair of Department: Dr. White Director of Graduate Studies: Dr. Thomas Dean of Graduate School: Dr. Keith Harrison HYDRODYNAMIC MODELING OF RESIDENCE, EXPOSURE, AND FLUSHING TIME RESPONSE TO RIVERINE DISCHARGE IN MOBILE BAY, ALABAMA A Thesis Submitted to the Graduate Faculty of the University of South Alabama in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science in Civil Engineering by Christian D., University of South Alabama, 2010 M., University of South Alabama, 2013 July 2013 ACKNOWLEDGMENTS This research was made possible in part by a grant from BP/The Gulf of Mexico Research Initiative and in part by a grant of high performance computing resources and technical support from the Alabama Supercomputer Authority.

The author would like to take this time to thank all of the individuals who made this research possible. Foremost, the author is grateful for the support received from the Department of Civil Engineering faculty, specifically Dr. Bret Webb for acquiring funding and his invaluable expertise, and Dr. Scott Douglass for input and continued encouragement throughout the course of the study.

Finally, the unrelenting physical support of the author’s family and friends is attributed to the success of this research. ii TABLE OF CONTENTS Page LIST OF TABLES. vi LIST OF FIGURES. 9 Particle Tracking Methods.

10 Model Output Utilization. 19 iii Hydrodynamic Model. 24 Lagrangian Particle Tracking Model. 26 Freshwater Fraction Method.

38 Exposure and Residence Timescales: Spatial Variability. 49 Flushing Times and Spatially Averaged Exposure & Residence Times. 60 Bay Flushing: Riverine Dominated vs Tidally-Enhanced. 63 Model Predicted Flushing Time vs.

Freshwater Fraction Method. 74 Spatially Averaged Exposure and Residence Timescales. 80 Synoptic Map of Spatial Variability in Timescales .99 APPENDIX A: STATISTICAL ANALYSIS. 104 v LIST OF TABLES Table Page 1: General ADCIRC model parameters.

24 2: Shows daily averaged discharge values for the Alabama and Tombigbee rivers in cubic meters per second (m3 s-1). 34 3: Critical boundary conditions for each numerical experiment. 37 4: Summarizes Mobile Bay, Alabama LPTM simulation results of spatially averaged residence and exposure times, as well as flushing times in days for each test case. 59 5: Scaling analysis of Eqs.

62 6: Summarizes Mobile Bay, Alabama LPTM simulation results of percent (%) and number (#) of initial particles trapped during model simulations. 65 7: Comparison of model predicted and freshwater fraction method calculated flushing times in Mobile Bay, Alabama. 80 8: Correlation coefficient analysis for change in flow magnitude (m3s-1) and the changes in particle concentration (%) for Test Case 6 (full meteorology) and Test Case 7 (no meteorology). 99 9: Correlation coefficient analysis for change in wind speed (m/s) and the change in particle concentration for Test Case 6.

100 10: Correlation coefficient analysis for change in wind direction and the change in particle concentration for Test Case 6. 100 vi 11: Correlation coefficient analysis for changes in east winds’ velocity and the change in particle concentration for Test Case 6. 100 12: Correlation coefficient analysis for changes in north winds’ velocity and the change in particle concentration for Test Case 6. 100 13: Correlation coefficient analysis for flow conditions and model predicted residence, flushing, and exposure times.

101 14: Regression analysis of model predicted residence time and the magnitude of steady, riverine discharge. 101 15: Regression analysis of model predicted exposure time and the magnitude of steady, riverine discharge. 102 16: Regression analysis of model predicted flushing time and the magnitude of steady, riverine discharge. 103 vii LIST OF FIGURES Figure Page 1: Illustrated depiction of a particle’s residence time in a system on a 2-dimensional (2D) plane.

4 2: Illustrated depiction of a particle’s exposure time in a system on a 2D plane. 5 3: Illustrated depiction of a particle’s age in a system on a 2D plane. 6 4: Illustrated depiction of a particle’s flushing time in a system on a 2D plane. 7 5: Points of interest within the study area, Mobile Bay, Alabama.

17 6: Shows topography and bathymetry near the study area. 18 7: Distribution of triangular mesh elements for the modeling domain. 25 8: Local refinement of finite element mesh near river inflow boundaries. 26 9: Spacing of particle initial positions (meters) within Mobile Bay.

29 10: Bathymetry and topography within the study area with USGS gages and important data collection instrument locations identified. 33 11: Monthly averages of discharge for the Alabama and Tombigbee rivers. 35 12: Locations of NOAA NBDC meteorological observation stations used to develop wind and pressure fields for the 214-day hindcast simulation of tides, observed flows and meteorological forcing. 36 viii 13: Water surface elevation recording sites used for model validation throughout study area.

40 14: ADCP velocity recording sites used for model validation throughout study area. 41 15: A comparison of measured water levels at (a) Bon Secour Bay, (b) Cedar Point, (c) Dauphin Island, (d) Meaher State Park, (e) Mobile State Docks, (f) Weeks Bay. 43 16: A comparison of measured (__) and predicted (- - -) currents at MB0101 Mobile Bay Buoy M. 46 17: A comparison of measured (__) and predicted (- - -) currents at Mobile Container Terminal.

47 18: A comparison of measured (__) and predicted (- - -) currents at Mobile State Docks. 48 19: Spatial variability of residence and exposure times for the mean of the daily maximum flows (Test Case 1). 51 20: Spatial variability of residence and exposure times for the mean of the daily mean flows (Test Case 2). 52 21: Spatial variability of residence and exposure times for the mean of daily minimum flows (Test Case 3).

53 22: Spatial variability of residence and exposure times for the mean of the average daily flows during the wet season, December – May (Test Case 4). 54 23: Spatial variability of residence and exposure times for the mean of the average daily flows during the dry season, June – November (Test Case 4). 55 24: Spatial variability of residence and exposure times for the 214-day (June 1, 2011 – December 31, 2011) hindcast simulation of tides, observed flows, and meteorological forcing (Test Case 6). 56 25: Spatial variability of residence and exposure times for the 160-day (June 1, 2011 – November 7, 2011) hindcast simulation of tides and variable observed flows (Test Case 7).

57 ix 26: Particle concentration (%) plotted as a function of LPTM particle tracking time (days). 67 27: Particle concentration (%) plotted as a function of LPTM particle tracking time (days) for hindcast simulations. 71 28: Frequency spectra comparison from a Fourier transform analysis of time-series concentration data for maximum (a), mean (b), minimum (c), dry season (d), and wet season (e) flow conditions. 73 29: Model predicted flushing times in Mobile Bay, Alabama.

79 30: Model predicted exposure times plotted versus discharge. 83 31: Model predicted residence times plotted versus discharge. 84 32: Synoptic map of zones representing the Bay’s flushing capacity generated using LPTM output of timescale spatial variability. 87 x ABSTRACT Marr, Christian D., University of South Alabama, July 2013.

Hydrodynamic Modeling of Residence, Exposure, and Flushing Time Response to Riverine Discharge in Mobile Bay, Alabama. Chair of Committee: Dr. Webb Measurements of hydrodynamic timescales (e. residence, exposure, and flushing time) generally describe the physical mass transport of particles within a water body.

These measures’ response and spatial variability to tides, riverine discharge, and local meteorology are investigated by performing Advanced Circulation 2-dimensional depth integrated model simulations of Mobile Bay, Alabama, a shallow, drowned river-valley estuary located on the northeastern coast of the Gulf of Mexico. Hydrodynamic model output is utilized by a Lagrangian particle tracking model to predict the trajectories of more than 30,000 discrete particles throughout the study area. Hydrodynamic timescales are estimated and analyzed based on these results. Spatially averaged timescales generally range between 4 and 130 days depending on the magnitude of riverine discharge and local meteorology.

Synthesized results suggest average to excellent flushing throughout much of Mobile Bay, and relatively poor flushing along the eastern shoreline, the mid- section of Bon Secour Bay, and in some areas of the Mobile-Tensaw Delta. xi INTRODUCTION The United States’ Gulf Coast has been demonstrated to be highly vulnerable to both natural and man-made environmental disasters, as hurricanes and an oil spill have devastated parts of this region in recent years. To date, thorough studies on a vast part of these coastlines is limited, and the potential degree of damage caused by these disasters is in some cases unknown. For this reason, there is an ever-growing need for further research into the natural behavior of the coastal processes that affect this fragile ecosystem.

High population density and urban development often dominate coastal regions not only in the United States, but also worldwide. Accessibility and an abundance of resources, such as food and water, have long made coastal regions appealing to human beings. In 2003, approximately 3 billion people, about one-half the world’s population, lived within 200 kilometers of a coastline and by 2025, that figure will likely double (Creel 2003). Civil engineers are regularly challenged with the task of proper planning and efficient development of these regions so that minimal negative impacts occur to an area and its surrounding environment.

It is inevitable, however, that 1 ecosystems will be affected as the human population continues to grow. Therefore, characterization of coastal processes that impact or are impacted by urban growth around these regions is essential to effective engineering practice, as well as resource management. The measurement of residence time in bays and estuaries is of particular interest due to its extensive range of applications across various engineering and scientific disciplines. Residence time is a measure of water-mass retention within a specific boundary.

Measurements of residence time are extremely useful in determining water contamination and nutrient levels, distributions of organisms, and their spatio-temporal variations in bays and estuaries (Aikman and Lanerolle 2005). It can show the rate at which river freshwater is flushed out of an estuary, and therefore can be used to estimate the rate of removal of a pollutant carried by the freshwater (Huang and Spaulding 2002). Boynton et al. (1995) argue that residence time is such an important attribute that it should be the basis for comparative analyses of ecosystem-scale nutrient budgets.

Terminology Terminology related to residence time of estuaries is somewhat ambiguous, and investigators have used an assortment of definitions to describe the rate of removal and fate of contaminants in coastal water bodies. Residence time is defined as how long a fluid parcel starting at a specific 2 location within a discrete region, will take to leave it through one of the region boundaries (Figure 1). Ketchum 1950; Cameron and Pritchard 1963; Dyer 1973) have used the term “residence time” of water to express many different concepts, such as: the time it takes to flush an estuary; the time that river water spends in an estuary; the time it takes for the estuarine water to be renewed; the time it takes for pollutants to decrease by a factor of 1/e; and the time it takes for river water to exit an estuary. These definitions can be confusing, because they do not address the same processes; therefore, they yield different results (Wolanski et al.