基于水源地目标控制的入江支流磷通量阈值研究

2023-09-25 11:00丹,娄月,刘广兵,刘
人民长江 2023年9期
关键词:边界条件通量水文

巫 丹,娄 明 月,刘 广 兵,刘 淼

(1.江苏省环境科学研究院,江苏 南京 210036; 2.江苏省环境工程重点实验室,江苏 南京 210036)

0 引 言

磷是河流湖库富营养化的重要因子,对于点源污染控制技术和管理制度较为完善的河流而言,面源磷污染和内源磷释放已逐步成为学者关注的重点[1-3]。李曼等学者研究发现[4],“十三五”以来,长江经济带涉磷企业数和总磷产生量逐年上升。长江下游不仅涉磷企业和总磷产生量均比较集中,且涉磷企业总磷平均排放浓度出现超标[5]。因此,现阶段长江下游总磷污染问题需要得到更多关注。

长江南京段是南京市的主要取水水源,是该市六大主要饮用水水源地以及 11 个水厂取水口。由以往研究可知,2004 年1月至2009 年12月,六大水厂饮用水水源地的主要超标因子为总磷[6]。2011 年上元门水厂、城北水厂、浦口水厂及大厂水厂出现总磷超标。2010~2014年,水源地水质现状较为稳定,但江宁水厂的夹江水源地、上元门水厂的上元门水源地和城北水厂的三台洞水源地的水质不能稳定达标,COD、氨氮、总磷呈逐年增高趋势。目前,采用污染物总量控制的策略对水体水质的改善效果显著,即从点源和非点源污染现状出发,基于最大日负荷总量(TMDL) 理念,在满足水质标准的条件下,采取适当的污染控制措施来保证目标水体接受的污染物不超过最大日负荷量[7-9],可为流域水质管理提供切实有效的理论方法和科学依据。

污染物通量阈值是指在满足水体目标的条件下,支流水体汇入干流水体的污染物最大通量值。本次研究参考最大日负荷总量(TMDL)水环境管理理念[10],以日为单位,研究入江支流的污染物入江通量,从日最大值的视角提出阈值,为长江干流饮用水源地总磷稳定达标提供理论依据。此外,总磷在河流中以颗粒态和溶解态形式存在,颗粒态磷易沉降于沉积物中,成为上覆水体营养盐的“潜在源”,溶解态磷作为水生生物生长所需营养物质的直接来源,会影响水体富营养化的进程。已有研究表明,磷的地球化学迁移和循环过程的改变将显著影响未来长江口海域的生态系统[11]。研究河流颗粒态和溶解态磷通量阈值,有助于深入了解水体中不同形态磷对总磷污染的贡献程度,摸清颗粒态磷与溶解态磷的动态循环,为河流总磷污染制定精细化管控与治理措施提供科学理论依据。

本次研究利用数值模型并结合现场监测数据,构建入江支流二维水动力水质模型,并基于90%保证率情况下丰水期、平水期和枯水期的水文条件,研究典型入江支流——秦淮新河和滁河的污染物入江通量阈值。考察不同形态磷通量变化规律,计算典型水文条件下不同形态磷通量阈值,探究影响不同形态磷通量阈值的主要因素,以期为长江入江支流总磷污染控制提供科学理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

研究河段是长江南京段,位于南京市建邺区、雨花台区和江宁区的秦淮新河入江段和浦口区的滁河入江段,具体位置和采样点位如图1所示。秦淮新河河段长约17 km,宽300~500 m,深5~7 m。滁河河段长约15 km,宽300~400 m,深5~6 m。2021年研究区域年降雨量达1 289.8 mm,主要集中在夏季。受长江干流的影响,入江段河流每天08:00和20:00处于高潮水位,05:00和17:00处于低潮水位,潮差可达0.3~0.7 m。

图2 研究区域非结构化网格划分示意Fig.2 Schematic diagram of unstructured grid division in the study area

1.2 样品采集

本次研究分别于2021年10月8~11日、2022年1月4~7日和2022年6~20日对研究区域3个采样点进行采样,采样时间分别对应平水期、枯水期和丰水期。具体采样方法按照《水和废水监测分析方法》(第四版)要求进行[12],采用1L有机玻璃采水器在水面下 0.5 m、中层1/2水深处以及水底上 0.5 m处进行采样,每个采样点采集2 L水样,水样混匀后分析总磷浓度。采用部分混匀后的水样使用0.45 μm滤膜进行抽滤。用分离后的水样及滤膜分析颗粒态磷和溶解态磷,用现场调研数据进行后续的数值模拟模型参数率定。同时,利用彼得逊采泥器进行1~10 cm表层底泥采集,用于室内试验模拟,并研究底泥再悬浮速率与沉淀速率等关键参数。

1.3 测样指标与测量方法

样品测量指标为悬浮固体颗粒物浓度(SS)、总磷(TP)、颗粒态磷(PP)和溶解态磷(OP)3种形态磷,还对水体流速、水位和河流宽度、深度等水文指标进行测量。依据《水和废水监测分析方法》(第四版)对3种形态磷水质指标和悬浮固体颗粒物浓度进行检测[12],采用流速测量仪(FlowTracker 2)进行现场流速测量,采用手持式GPS定位仪进行河流水位测量,采用大量程刻度尺测量河流宽度、深度[13-15]。

水质模型中颗粒态磷衰减常数、吸附常数、再悬浮速率与沉淀速率的测量方法参考李旺等的研究[16-20],主要试验器材为10 L量筒和量程为0~3 000转/min的电动搅拌器,采用电动搅拌器使底泥再悬浮,逐步调整电动搅拌器转速,以模拟不同强度的扰动条件,当室内模拟试验上覆水悬浮物浓度与野外测量浓度相当时,以对应转速作为模拟扰动强度,进行吸附与释放试验,测量河流颗粒态磷的一级反应动力学速率常数,并在起悬与沉淀过程中每10 min取样测量水相中颗粒态磷浓度直至不再发生变化。

1.4 分析方法

1.4.1 通量计算方法

入江支流过流断面不同形态磷通量计算公式如下[21-23]:

式中:SOP和SPP分别为溶解态磷和颗粒态磷过流断面通量,g/d;OP和PP分别为水体中溶解态磷和颗粒态磷浓度,mg/L;V1为研究河段河流流速,m/s;S1为过水断面面积,m2。

1.4.2敏感性分析方法

本次研究采用1次1个变量法进行敏感性分析,基本原理为:当其他边界条件保持不变时,根据1个输入边界条件的变化来评估输出变化,基本公式如下[24]:

式中:θi为受扰动的输入边界条件;yi为边界条件扰动后的输出变量;yo为由参考(校准)边界条件获得的输出;δθi为第i个边界条件的变化;E[|yi-yo|]为输出结果变化的标准偏差;E[yo]为参考边界条件获得的输出平均值。

2 模型构建与率定

2.1 水质模型原理

Mike模型中的Ecolab水质模块是根据物质的迁移转化规律[25-27],用质量平衡方程来表示水质状态变量的变化。PP和OP的相关物质转化方程如下:

U8·(P-R)

(S2/H-K6/H)·PP

式中:K7为溶解态磷释放速率常数,d-1;θ7,θ8为温度系数;T为水体温度,℃;K8为溶解磷吸附速率常数,d-1;S2为颗粒物再悬浮速率,m/d;K6为颗粒物沉降速率,m/d;H为水深,m;U2为光合成过程中植物对无机磷的吸收,gP/gO2;P为植物光合作用产生的氧气量,g;R为呼吸作用消耗的氧气量,g。

2.2 网格划分

本次研究采用非结构化网格划分方式,并利用局部加密方式,将研究区域划分为16 796个非结构型网格。其中,网格距为20~500 m,非结构型网格最大面积为82 471 m2,最小面积为30 m2,平均面积为18 446 m2。

2.3 边界条件

本次研究包含4个边界条件,分别为长江干流上游边界、长江干流下游边界、秦淮新河边界和滁河边界。长江干流上游边界水文条件采用大通水文站流量,长江干流下游边界水文条件采用镇江水文站水位,秦淮新河边界水文条件采用节制闸闸下流量,滁河边界水文条件采用红山窑闸闸下流量。水文数据主要来源于水文年鉴和现场监测,水质数据主要来源于现场监测。在率定后的模型基础上,考虑以下2种模拟场景,分为3种边界条件。

(1) 典型水文条件下不同形态磷通量变化规律的边界条件设计。基于入江支流上游实测污染物浓度,利用入江支流历史水文数据,分析在90%保证率情况下,丰水期、平水期和枯水期入江口不同磷形态的通量变化规律。选取2012年6月14日、10月24日和2月5日为90%保证率的情况下丰水期、平水期和枯水期,降雨量分别为98.4,56.2mm和37.5mm。由水质监测数据可知,秦淮新河入流颗粒态磷浓度设为0.07 mg/L,溶解态磷浓度设为0.03 mg/L;滁河入流颗粒态磷浓度设为0.06 mg/L,溶解态磷浓度设为0.04 mg/L。设计水文边界条件如图3所示。

图3 针对通量变化规律分析而设计的水文边界条件Fig.3 Designed hydrological boundary conditions for analysis of flux variation

(2) 以长江干流水源地磷稳定达标为约束条件的入江磷通量阈值的边界条件设计。以长江夹江饮用水源地和上元门饮用水源地磷稳定达标为约束条件,以入江口到水源地的实际距离为最大污染扩散带长度(长江夹江饮用水源地位于秦淮新河河口下游5 km,上元门饮用水源地位于滁河河口下游6 km),在不同水文条件下研究入江磷通量阈值。由长江水源地监测数据,即颗粒态磷为0.06 mg/L,溶解态磷为0.02 mg/L,以及江苏省水功能区划总磷考核要求,确定目标约束条件为颗粒态磷0.06 mg/L,溶解态磷0.02 mg/L。首先,在典型水文条件下建立入江通量与污染带长度的关系;其次,计算当污染带长度为最大扩散带长度时秦淮新河和滁河不同形态磷的通量阈值。设计水文边界条件如表1所列。

表1 针对入江磷通量阈值计算而设计的水文边界条件Tab.1 Designed hydrological boundary conditions for threshold calculation of phosphorus flux into the river m3/s

(3) 入江支流不同形态磷通量阈值敏感性分析的边界条件设计。通过对水质和水动力边界条件敏感性进行分析,研究入江支流不同形态磷通量阈值的主要影响因素。当分析水文边界对磷通量阈值的敏感性时,水质边界采用90%水质保证率条件下浓度,即秦淮新河和滁河颗粒态磷浓度分别为0.07 mg/L和0.06 mg/L,溶解态磷浓度分别为0.03 mg/L和0.04 mg/L,水文边界条件如图4所示。当分析水质边界对磷通量阈值的敏感性时,水文边界采用90%水文保证率条件下丰水期流量,即秦淮新河和滁河分别为636.9 m3/s和858.3 m3/s,水质边界条件如表2所示。

表2 针对敏感性分析而设计的水质边界条件Tab.2 Designed water quality boundary conditions for sensitivity analysis

图4 针对敏感性分析而设计的水文边界条件Fig.4 Design hydrological boundary conditions for analysis of flux variation

2.4 模型率定

2.4.1水动力模型率定

研究设定网格距划分为20~500 m,得到了16 796个非结构型网格,设置时间步长为600 s,计算总时长为3 d。根据秦淮新河断面、滁河断面和夹江断面3个断面现场监测数据进行水动力参数率定。最终确定涡黏系数为0.28,曼宁糙率系数为0.031的条件下,基于秦淮新河节制闸、滁河红山窑闸及长江干流水文站资料,模拟水位效果良好(见图5),基本符合实际情况。

图5 长江支流水位率定及验证Fig.5 Calibration and verification of water level in tributaries of Yangtze River

为了进一步对水位模拟结果与真实值之间进行比较,采用平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)以及相关系数分析(R2)等3种模型评价法,对实测值M与模拟值S之间做误差及相关性分析,具体公式如下[28-30]:

“我要感谢王一格同学。我在跳高的时候有点害怕,跑到跳杆前又退缩了,是王一格同学跑到我身边,拍拍我的肩膀,告诉我别害怕。她给了我力量,让我努力跑向跳杆,跳了过去。”

式中:N为总共模拟的次数;i为其中某次模拟次数;Si

3个断面的评价结果(见表3)表明,模拟水位与实测水位拟合良好,最大水位误差不超过0.11 m,模拟水位能解释超过85%的实测数据,所构建的水动力模型能满足进一步的研究要求。

表3 长江支流及干流水位率定误差分析Tab.3 Error analysis of water level calibration of tributaries and main streams of Yangtze River

2.4.2水质模型率定

水质模型中颗粒态磷衰减常数与颗粒态磷吸附常数、颗粒态磷沉淀速率与再悬浮速率采用试验测量数据,水平扩散系数、临界流速、植物磷酸盐吸收速率先参考Mike模型中的Ecolab水质模块的默认参数,植物光合作用产生的氧气量与植物呼吸作用消耗的氧气量采用Ecolab的溶解氧模块[31],再通过入江支流研究河段现场监测数据,对模型关键参数进行模拟率定试验。研究发现:当其参数取值为表4中所列数值时,丰水期的率定结果较好,率定结果详见图6,平水期和枯水期的验证结果要略差于丰水期,但总体误差仍在模型可接受范围(<25%)之内。

表4 长江支流及干流水质模型参数取值Tab.4 Parameter selection of water quality model for tributaries and main streams of Yangtze River

图6 长江支流水质率定及验证Fig.6 Water quality calibration and verification of Yangtze River tributaries

利用误差计算公式计算的秦淮新河、滁河与夹江断面评价结果表明(见表5),Ecolab模型在入江支流水质模拟中具有较高的可信度,综合误差在25%以内,可更好地满足进一步情景设计的研究要求。

表5 长江支流及干流水质率定误差结果Tab.5 Water quality calibration error results of tributaries and main streams of Yangtze River

3 结果与讨论

3.1 典型水文条件下不同形态磷通量变化规律

利用丰水期、平水期和枯水期3种典型水文条件下入江支流水文边界,计算不同形态磷通量、入江支流颗粒态磷和溶解态磷通量在降雨事件发生时变化规律如图7~8所示。两种形态磷通量呈先增大后减少的变化规律,且丰水期颗粒态磷和溶解态磷通量显著高于平水期和枯水期。秦淮新河在丰水期、平水期和枯水期颗粒态磷通量最大值分别为0.142,0.059 kg/s和0.021 kg/s;溶解态磷通量最大值分别为0.031,0.016 kg/s和0.009 kg/s。滁河在丰水期、平水期和枯水期颗粒态磷通量最大值分别为0.322,0.046 kg/s和0.024 kg/s;溶解态磷通量最大值分别为0.155,0.042 kg/s和0.031 kg/s。

图8 滁河典型水文条件下不同形态磷通量变化规律Fig.8 Variation of different forms phosphorus fluxes under typical hydrological conditions in Chuhe River

3.2 典型水文条件下不同形态磷通量阈值分析

在率定后的二维水动力水质模型基础上,利用设计水文条件计算长江干流污染带长度,探索污染带长度与通量之间的关系。由图11可知,入江支流丰水期污染带长度随通量增大而增大,且不存在变缓趋势,而平水期和枯水期污染带长度随通量增大而增大,但污染带长度增大到恒定值后,随着通量增大污染带长度基本保持恒定。

图11 典型水文条件下污染带长度随通量变化趋势Fig.11 Variation trend of pollution zone length with flux under typical hydrological conditions

本文通过建立入江通量与污染带长度的关系,计算当污染带长度为最大扩散带长度时,秦淮新河和滁河丰水期不同形态磷的通量阈值,总磷通量阈值为不同形态磷的通量阈值之和。计算结果如表6所列,秦淮新河丰水期颗粒态磷、溶解态磷和总磷通量阈值分别为418.25,163.92 kg/d和582.17 kg/d。滁河丰水期颗粒态磷、溶解态磷和总磷通量阈值分别为338.08,144.78 kg/d和482.85 kg/d。

表6 90%水文保证率条件下丰水期不同形态磷通量阈值统计Tab.6 Threshold statistics of different forms of phosphorus flux in wet season under the condition of 90% hydrological assurance rate

3.3 入江支流不同形态磷通量阈值敏感性分析

为研究入江支流不同形态磷通量阈值的主要影响因素,本文对水质与水文边界条件敏感性进行分析。在分析水质边界对磷通量阈值的敏感性时,水文边界采用90%水文保证率条件下流量。在分析水文边界对磷通量阈值的敏感性时,水质边界采用90%水质保证率条件下浓度。不同水质边界条件与不同水文边界条件污染带长度随通量变化趋势如图12和图13所示,由图可知,秦淮新河与滁河在不同水质边界和水文边界条件下,污染带长度均随不同形态磷通量的增大而增大。

图12 不同水质边界条件污染带长度随通量变化趋势Fig.12 Variation trend of pollution zone length with flux under different water quality boundary conditions

图13 不同水文边界条件污染带长度随通量变化趋势Fig.13 Variation trend of pollution zone length with flux under different hydrological boundary conditions

本文通过建立入江通量与污染带长度的关系,计算当污染带长度为最大扩散带长度时,秦淮新河和滁河不同水质保证率和不同水文保证率条件下磷通量阈值,计算结果如表7~8所列。利用敏感性计算公式可计算得出不同水质保证率条件下,秦淮新河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.404和0.261,滁河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.429和0.344。不同水文保证率条件下,秦淮新河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.038和0.027,滁河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.034和0.028。通过敏感性对比分析可知,水质边界条件对入江支流不同形态磷通量阈值影响更显著。

表7 不同水质保证率条件下磷通量阈值统计Tab.7 Threshold statistics of phosphorus flux under different water quality guarantee rates

表8 不同水文保证率条件下磷通量阈值统计Tab.8 Threshold statistics of phosphorus flux under different hydrological guarantee rates

4 结 论

(1) 入江支流颗粒态磷和溶解态磷通量受降雨事件影响,两种形态磷通量均在降雨量最大时达到峰值,且丰水期颗粒态磷和溶解态磷通量显著高于平水期和枯水期。当降雨开始前和降雨停止后,受长江干流潮位变化,支流在部分时间内会出现回流,颗粒态磷和溶解态磷入江通量出现减小,甚至可减小到负值。

(2) 入江支流丰水期污染带长度随通量增大而增大,且不存在变缓趋势;而平水期和枯水期污染带长度随通量增大而增大,但污染带长度增大到恒定值后,随着通量增大污染带长度基本保持恒定。通过分析可知,秦淮新河丰水期颗粒态磷、溶解态磷和总磷通量阈值分别为418.25,163.92 kg/d和582.17 kg/d;滁河丰水期颗粒态磷、溶解态磷和总磷通量阈值分别为338.08,144.78 kg/d和482.85 kg/d。

(3) 在不同水质保证率条件下,秦淮新河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.404和0.261,滁河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.429和0.344。不同水文保证率条件下,秦淮新河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.038和0.027,滁河颗粒态磷和溶解态磷敏感性分别为0.034和0.028。通过敏感性对比分析可知,水质边界条件对入江支流不同形态磷通量阈值影响更显著。

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