综合随机和典型情景模拟的海洋溢油事故污染危害预测评估研究

发布时间：2018-07-04 20:11

  本文选题：随机情景模拟法 + 典型情景模拟法　； 参考：《海洋环境科学》2017年02期

【摘要】：通过分析随机和典型情景模拟法的优点,构建综合这两种方法的海洋溢油事故污染危害预测评估流程和主要评估指数。以渤海辽东湾为研究区域,选取一处海洋石油平台作为潜在溢油地点,7个国家级海洋保护区作为污染受体,开展假设的海底输油管道溢油事故情景算例演示。在经验证的潮流场模拟数据和2012~2013年预报风场数据基础上,利用随机情景模拟来预测全年统计条件下溢油污染概率、危害后果等指数的空间分布,分析评估研究区域的整体污染危害风险;通过典型情景模拟来预测不利风向条件下溢油漂移轨迹与扩散范围、到达时间等指数,分析评估溢油对具体敏感目标的污染风险。应用表明,随机和典型情景模拟的结合能够提供更为全面、客观的溢油污染预测评估结果,有利于提高风险评估结论的科学性和制定有效的风险管理对策。
[Abstract]:Based on the analysis of the advantages of stochastic and typical scenario simulation, the process and main evaluation index of marine oil spill accident pollution hazard prediction and evaluation were constructed by combining these two methods. Taking the Liaodong Bay of Bohai Sea as the study area, an offshore oil platform is selected as the potential oil spill site, and seven national marine protected areas are used as the pollution receptors to demonstrate the scenario of oil spill accident in the hypothetical submarine pipeline. On the basis of validated tidal current field simulation data and wind field forecast data from 2012 to 2013, the spatial distribution of oil spill pollution probability, hazard consequence and other indices are predicted by using stochastic scenario simulation. This paper analyzes and evaluates the overall pollution hazard risk in the study area, predicts the oil spill drift trajectory, diffusion range, arrival time and other indices under adverse wind direction through typical scenario simulation, and analyzes and evaluates the pollution risk of oil spill to specific sensitive targets. The application shows that the combination of stochastic and typical scenarios can provide a more comprehensive and objective assessment result of oil spill pollution prediction, which is conducive to improving the scientific nature of risk assessment conclusions and formulating effective risk management countermeasures.
【作者单位】： 国家海洋环境监测中心;大连海事大学环境科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学青年基金项目“消油剂分散作用对海上溢油行为动态的影响研究”(41306099) 国家海洋局海洋减灾中心业务科研项目“海洋突发环境事件污染损害快速预评估方法研究”
【分类号】：X55

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