太原市迎泽湖富营养化控制的模型研究

武春芳,徐明德,李 璐,景胜元 (太原理工大学环境科学与工程学院,山西 太原 030024)

太原市迎泽湖富营养化控制的模型研究

武春芳,徐明德*,李 璐,景胜元 (太原理工大学环境科学与工程学院,山西 太原 030024)

针对湖泊富营养化问题,对太原市迎泽湖进行资料收集和长期水体监测,综合水动力模型、水质模型,融合参与湖泊富营养化的各种生命活动过程,建立湖泊富营养化耦合模型,用实测水质数据进行参数率定与验证,选取总氮、总磷、叶绿素a及透明度4项因子进行模拟,得出迎泽湖营养物质输移扩散及时空分布规律.结合迎泽湖实际情况,从补水方式、补水频率以及改变湖泊柔性结构三方面,提出改变水动力条件的方案并进行数值模拟,研究了各方案水动力、物质输移扩散的改进效果,结果表明,作为富营养化程度表征的叶绿素a在空间和时间分布上均存在一定的规律性,其浓度变化范围在 0.035～0.105mg/L之间;藻类等浮游植物迅速增殖导致水质恶化水华暴发,而采取加大湖水水力循环和改善入口水质的控制方案,可有效改善湖水水质.

迎泽湖；水动力模型；水质模型；富营养化耦合模型；MIKE 21

城市景观湖作为城市基础设施的重要组成部分,具有排泄雨洪、供水、旅游观光等综合功能,它对于城市生态建设是十分重要的,因此,城市中小型浅水湖泊的富营养化问题不容忽视.

湖泊水动力和污染物输移扩散研究[1]较早,但就富营养化研究而言,大都集中于对自然湖泊和中大型人工水库的模拟研究[2-5],对中小型水域的模拟研究[6-8]较少,对干旱地区内陆景观湖的模拟研究[9-10]则更少,研究所使用的模型经历了从简单的回归模型、营养物平衡模块到复杂的水动力、水质综合模型和生态结构动力学模型的过程[11].在国内外湖泊富营养化研究中,建立耦合模型是一个新的发展方向.本研究针对干旱地区城市景观湖特点,以影响湖泊富营养化的有机、无机营养物及浮游生物生命活动过程[12]等为基础,建立富营养化耦合模型,以太原市迎泽湖为载体,用该耦合模型对湖水水质演变和保障措施实施效果进行模拟预测,以期为景观湖水质管理提供有效的决策支持.

1 研究对象

1.1 监测点布设

选取太原市迎泽湖为研究对象.迎泽湖为太原市区最大的人工景观湖,位于太原市中心,根据湖体形状将其分为南湖和北湖两湖区,南湖长1060m,东西最宽处为 631m,最窄南北湖区接连处为 54m,其水源主要来自降雨和汾河二库的定期补水,二库来水时进水口设在北湖区最北端,出水口设在南湖区最南端,平均水深 1.98m,全湖面积22.23hm2.

针对迎泽湖湖体形状和水体流动特点,在北湖和南湖各设一个取样点,分别记为A、B,见图1. 1.2 监测项目及方法

基于影响湖泊富营养化主要因素,选择溶解氧DO、总氮(TN)、总磷(TP)作为监测项目.监测方法参照《水和废水监测分析方法》[13],分别选取碘量法、过硫酸钾氧化紫外分光光度法、钼酸铵分光光度法进行测量.

1.3 监测时限及频率

图1 迎泽湖水质监测点示意Fig.1 The monitor position of Yingze lake

综合考虑气温､水温变化及藻类植物生长发展规律,根据湖泊夏季水质较差､易于发生富营养化的特点,监测时间选为 6～11月,频率为每月采样2次.

1.4 监测结果

监测点A､B的监测结果见表1.

表1 监测点A、B的溶解氧、TN、TP浓度(mg/L)Table 1 The concentration of DO、TN、TP at A、B points(mg/L)

2 湖泊富营养化耦合模型

2.1 模型建立

在二维水动力模型的基础上,综合考虑水中溶解氧状态､营养物循环、浮游动植物、根系植被及大型藻类的生长活动等复杂的生物过程

[14-15],将影响湖泊富营养化的有机、无机营养物的输移扩散过程组耦合到水质模型中,形成富营养化模型,并与二维水动力模型进行耦合,最终形成浅水湖泊富营养化耦合模型.

耦合过程①:将营养物质的输移扩散过程融合到湖泊二维水质模型中,形成富营养化模型,公式如下:

mg/L;h为水深m;Pc为富营养化过程组.

式中:ci为富营养化状态变量浓度;n为状态变量的过程数;Pc变化率的单位有两种:g/(m3⋅d)或mg/(L⋅d).

耦合过程②:将富营养化模型与湖泊二维水动力模型进行耦合,最终形成湖泊富营养化耦合模型,公式如下:

式中:f为科氏力系数;Pa为大气压强;η为水面高度;us、vs为点源排入周围水体的速度;ρ为水密度;ρ0为参考水密度;sχχ、sχy、syχ、syy为辐射应力张量;为湖水表面 χ、y方向风应力;为湖水底部χ、y方向摩擦应力为垂向平均速度;

水平应力 Tij包括黏性摩擦、湍流摩擦、差动平流,是由建立在平均流速梯度基础上的涡流黏度方程估算的:式中:A为水平涡黏系数.

2.2 数值解法

本次计算利用MIKE21FM非结构网格模型进行计算.非结构网格模型[16]中采用的数值方法是单元中心的有限体积法.控制方程离散时,结果变量 U、V位于单元中心,跨边界通量垂直于单元边.有限体积法中法向通量通过在沿外法向建立单元水力模型并求解一维黎曼问题而得到.

2.3 水质模拟边界

本次选择全湖水域进行模拟,利用遥感影像图资料结合现场 GPS定位,确定湖岸点位坐标,并导入地理信息系统进行边界数字化处理,最终形成迎泽湖水陆边界.考虑到迎泽湖的面积､地形､水文特征等情况,采用三角网格系统将该湖概化为740个三角网格,最小允许角度为26°,轮廓由514个节点组成,垂直方向不设分层,迎泽湖模拟边界见图1.

2.4 模型率定及验证

选取A、B两点溶解氧浓度、TN浓度值、TP浓度值实测数据作为率定与验证资料,经过反复的模型参数调整,确定最终计算参数,最终模型率定与验证结果比较见图2.

通过上述结果对比分析,可知不同变量模拟值与实测值相对误差较小,变化规律基本一致,以DO为例,模拟出的溶解氧值接近实测值,两者浓度值拟合程度较好.根据偏差统计法,其中最大绝对值偏差为0.83mg/L,相对误差为10.36%,因此,应用本文所构建的富营养化耦合模型对迎泽湖进行水动力、富营养化模拟是有效的,进一步设定的生态补水方案也是可行的.

2.5 参数的确定

根据相关参考文献[17]及监测资料率定验证结果选取参数如下:

(1) 水动力学参数:

①糙率系数.通过模型的率定和验证来确定,并参照一定的经验,取值范围为0.028～0.032.

图2 模型率定与验证结果对比Fig.2 The model calibration and validation results contrast

②涡黏系数.根据Smagorinsky公式确定:式中:U、V为X、Y方向垂线平均流速;Δ为网格间距;Cs为计算参数,一般选0.25＜Cs＜1.0.

③动边界处理.为避免过强浅水效应,采用“干湿点判别法”来处理,即退水时水深<0.005m时,视为“干点”,不作为水域处理,水域流速为0;当增水时水深>0.1m时,视为“湿点”,作为水域处理,流速取其计算值.

表2 主要敏感参数率定结果Table 2 Main sensitive parameter calibration results

④源汇项.分别将迎泽湖的进出水流作为源汇项,补水中总磷、总氮平均浓度分别为0.090、2.084mg/L.由于现有资料有限,不考虑降雨和蒸发对湖水量的影响.

(2) 水质参数:

富营养化耦合模型主要敏感参数率定结果见表2.

2.6 水动力学模拟

考虑到太原市主导风向及频率,湖泊主要动力为风作用力,设置3种不同情景见表3,进行迎泽湖水动力模拟分析.限于篇幅,此处仅给出迎泽湖情景二下自由扩散状态的典型流场例图,见图3.

表3 情景设置分类Table 3 The classifications of scenario

图3 情景二补水期与非补水期流场示意Fig.3 Flow field with inflow and no inflow in scenario II

由图 3分析可得出以下结论:在有风情况下,补水期与非补水期间总体流场分布变化不大.由于补水期间,补水量与湖水总量相比很小,因此补水对湖流的形态影响远小于风场作用,风生流为迎泽湖水流流场的主要流动形式;湖中流场分布不均匀,边界区域流速较大,湖中心区域流速相对较小.北湖和南湖都明显存在着环流区,环流中心区域湖水流速缓慢.南湖北部存在较多狭窄区,这些区域水流速几乎为零,对流扩散过程缓慢,形成“死水区”;分析迎泽湖补水时期湖水流场可以看出,北湖入流补水时,由于南北湖通道狭窄,致使初期南湖湖水流动受进水水流影响不明显,对流扩散作用很大程度还是依靠风生流,这就造成入湖补水扩散至南湖历时较长.

图4 情景二Chla浓度分布Fig.4 Chla distribution in scenario II

3 湖泊富营养化耦合模型应用

3.1 湖泊富营养化模拟

富营养化耦合模型中的富营养化模拟部分是在水动力模拟的基础上进行的,因此富营养化模拟的数值模拟条件与所处风场水动力模拟完全一致.根据国外湖泊富营养化分类设计的物理、化学和生物参数以及我国湖泊水质参数与营养状态之间关系,采用总氮､总磷、叶绿素a和透明度作为分析因子,对补水时段和非补水期自由扩散阶段迎泽湖在各个主导风场作用下湖泊富营养化耦合数值模拟进行研究.

由于所使用的是耦合模型,依据相应的水动力情况,设置 3种不同的情景对迎泽湖富营养化状态进行模拟分析,具体设置分类见表 3.限于篇幅,此处仅给出情景二下富营养化的表征因子叶绿素a浓度分布,见图4.

由图 4可以看出,低浓度的补水对湖泊水环境的改善起到了一定作用,补水进入湖区后,沿湖区边界线向南扩散,中央区域的扩散较快,而岸边的污染物扩散就相对较慢,导致岸边水质比中心水质较差.在物质扩散过程中,由于南北湖通道水动力不足,新鲜补水不能顺利的到达全部湖区,使南湖的营养物质扩散输移过程受到一定限制,水质改善过程较为漫长,同时南湖结构上存在“死角”和狭窄通道,湖流流速很低,形成“死水区”,营养物质浓度高度集中,水质较差.国际上一般以总氮浓度为0.2mg/L或总磷浓度0.02mg/L为湖泊富营养化发生浓度,迎泽湖中整湖区总氮､总磷值都远远超过此标准,迎泽湖已达到富营养化发生所需要的营养状态.迎泽湖叶绿素 a的浓度都较高,变化范围在0.035～0.105mg/L之间,北湖湖区叶绿素 a浓度偏低,南湖湖区相对偏高,分析其原因为北湖比较背光,水体温度相对较低,而南湖随着温度的升高,光照的增强,藻类加速繁殖导致叶绿素a浓度增大,故南湖湖区叶绿素a浓度高于北湖. 3.2 水动力条件改进方案研究

由于迎泽湖水体已呈现中度富营养化状态

[18],为保证迎泽湖的景观效果,抑制藻类过度繁殖产生水华等不良现象,拟采用加大水力循环和对入水进行处理的方式保障水质.为考察方案的施行效果,本文对方案施行后分 3种情景进行了水质模拟预测,方案列表见表4.

表4 改进方案Table 4 Improved proposals

图5 新增补水口位置Fig.5 The new replenishment ports

图6 连接通道布置Fig.6 The connected channels

图7 方案一东东南风作用下Chla浓度分布Fig.7 Chla distribution under ESE wind in scheme I

图8 方案二东东南风作用下Chla浓度分布Fig.8 Chla distribution under ESE wind in scheme II

限于篇幅,此处给出方案一的叶绿素 a浓度分布见图 7,方案二叶绿素 a最不利情况浓度分布见图8,方案三湖水流场分布见图9.

对比图4､图7可得,增设1#､2#出水口后,新鲜补水可以在较短时间内到达大部分湖区,尤其是南湖区湖水更新速度加快,使这片区域水质得到明显改善,由于湖道狭长,水流速较快,浮游植物停留时间短,叶绿素a浓度值并不高.

图9 方案三补水期与非补水期流场Fig.9 Flow field with inflow and no inflow in scenario III

对比图 4､图 8,由于大量的低浓度补水进入湖区,一方面改善了湖区水动力条件,加快了营养物质输移扩散速度,另一方面,大量新鲜的补水缩短了湖水更新周期.在改进补水频率后的最不利情况下,湖泊中各营养物质浓度值都很低,透明度值较高,湖水水质情况有明显改善.

对比图3、图9可得,北湖与南湖连接通道流速加快,从而加快了北湖的新鲜补水向南湖的扩散速度.南湖中部及其西部“死角”湖区的水流速也明显加快,水动力提升,从而避免了“死水区”的形成,为整个湖泊营养物质输移扩散提供了良好的动力环境.可见增加湖泊内循环后,湖泊水动力环境明显改善.

4 结论

4.1 综合水动力模型、水质模型和复杂的生物过程建立的富营养化耦合模型,可有效模拟迎泽湖的水流状态及水质演变情况,得出风生流为迎泽湖水流流场的主要流动形式,为其富营养化规划治理提供了理论参考和决策支持.

4.2 该类小尺度湖体的富营养化耦合数值模拟,参数的率定是难点,采用手动试错法实现了参数的率定,但由于该方法具有主观性,难以定量测量参数优化水平,有待寻找更好的参数率定方法. 4.3 迎泽湖水体呈现中度富营养化状态,湖体中叶绿素a的浓度较高,浓度变化范围在0.035～ 0.105mg/L之间,通过对不同方案富营养化模拟结果的分析,3种方案的实施,改变了迎泽湖的水动力条件,促进营养物质的输移扩散,改善了湖泊水质.另外,也可根据实际情况选择多种方案同时进行,对湖泊水环境的改善会更为明显.

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Model study on eutrophication control in Yingze Lake of Taiyuan city.

WU Chun-fang, XU Ming-de*, LI Lu, JING

Sheng-yuan (College of Environmental Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China). China Environmental Science, 2014,34(2)：485～491

Aiming at Yingze Lake eutrophication, based on gathering data and long-time water quality monitoring, hydromatical model and water quality model, combined with a variety of biological processes were applied to established lake eutrophication coupled model, calibrated and verified by measurement of water quality data, the total nitrogen, total phosphorus, chlorophyll-a and transparency were selected to simulate, and concluded transport diffusion and spatial and temporal distribution of nutrients. Combined with the practical situation, from replenishment methods, replenishment frequency and changing lakes flexible structure, schemes on hydrodynamic condition and numerical simulation were put forward, and the modified effects of hydromatical condition and material transport diffusion of different schemes were studied. The results showed obvious spatial and temporal distribution of chlorophyll-a concentration which was between 0.035～0.105mg/L. Phytoplankton such as algae grow quickly,which was the peak period of algal bloom and water quality deterioration．Strategies such as increasing the hydraulic circulation and improving the inflow water quality would achieve good effects in water quality management.

Yingze Lake；hydrodynamics model；water quality model；eutrophication coupled model；MIKE 21

X524

：A

：1000-6923(2014)02-0485-07

武春芳(1987-),女,山西朔州人,太原理工大学硕士研究生,主要从事污染控制系统工程研究.

2013-06-20

* 责任作者, 教授, mingdexu@126.com