基于元胞自动机模型的洱海水体TN·TP净化模拟

高 杰， 赵继东， 杜庆治， 龙 华*

(1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 650500；2.云南省大理州洱海流域保护局，云南大理 671000)

基于元胞自动机模型的洱海水体TN·TP净化模拟

高 杰1， 赵继东2， 杜庆治1， 龙 华1*

(1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 650500；2.云南省大理州洱海流域保护局，云南大理 671000)

摘要[目的]探讨基于元胞自动机模型模拟洱海水体演化的可行性。[方法]以洱海水体为例，根据入湖河流的径流量和入湖口的地理位置，进行聚类分析，构建入湖河流模型；基于元胞自动机模型构建洱海水体的演化模型，模拟对洱海水体TN、TP的净化能力。[结果]春末到秋初，对洱海水体TN、TP的净化能力较强；秋末到春初，对洱海水体TN、TP的净化能力较弱；对洱海水体TN、TP的全年净化总量分别为1 158.76、287.73 t，净化效率分别为79.94%和93.63%。[结论]元胞自动机模型对洱海水体TN、TP的净化效果良好，且对洱海自身的水质改善、水资源保护和利用具有积极作用。

关键词元胞自动机；洱海；净化能力

近年来，随着经济、社会的快速发展，我国湖泊水资源污染加剧，湖泊水质及自净能力严重下降，呈现富营养化状态的湖泊数量及面积呈逐年递增的趋势。随着洱海流域社会经济的发展，污染负荷不断增加，洱海入湖水质及水量有所下降[1]，但由于洱海湖滨工程的不断建设和完善，洱海水体净化能力有所提高，目前，洱海整体水质总体处于Ⅱ～Ⅲ类[(GB3838—2002)《地表水环境质量标准》] 水平。水体净化能力是维护和管理水质状况的重要依据，可以及时了解水质演变趋势，从而发现水质恶化原因，并制订相应的治理措施。因此，研究洱海的水体净化能力，对洱海水资源保护及洱海流域的生物多样性保护具有重要意义。目前，国内外对水体净化进行了一些研究，主要集中于污染水体的净化技术。潘继征等[2]采用人工增氧的方式对人工湿地的污染净化效果进行了研究；王沛芳等[3]针对湖荡湿地对水体中总磷、总溶解磷、颗粒磷以及正磷酸盐的截留净化作用和影响因子进行了分析；Skinner等[4]、高阳俊等[5]研究了生态浮床技术的净化效果；郭萧等[6]以梯级河滩湿地对贾鲁河水的净化效果为例，研究了缓冲带技术的净化效果。在污染水体的净化过程中，水体的净化效果受地形、地质、气候、植被等自然因素及人类生产、生活等人为因素多层次和多尺度的综合影响[7]，涉及时间、空间及相关状态的转变。因此，笔者以元胞自动机模型为框架构建了洱海水体演化模型，综合考虑物理沉降、生物降解吸收等水体净化影响因子，模拟了该模型对洱海水体TN、TP的净化能力，旨在为洱海的生态保护及政治决策提供科学依据。

1材料与方法

1.1研究区概况洱海，位于云南省大理白族自治州，是云南省第二大高原淡水湖泊，地处100°05′～ 100°17′E，25°35′～25°58′N。洱海形似耳状，略呈狭长形，其北起洱源县，南北长42.58km，东西最宽9.0km，湖面面积256.5km2，流域面积2 565.0km2，平均湖深约10m，最大湖深达20m，蓄水量为28亿m3。洱海地跨大理市和洱源县，是沿湖居民生活、农业灌溉、工业用水的主要水源，同时也是大理“风花雪月”四景之一“洱海月”的所在地。洱海是典型的内陆断陷湖泊，属于澜沧江水系，且属于国家重点保护水域之一。

洱海的水质污染物主要来源于城镇农村生活污水、农用化肥农药及水土流失。洱海周边的污染物主要经由排污口及降水形成的地表径流汇入入湖河流，并通过入湖河流将污染物注入洱海[8]。洱海的入湖河流主要包括洱海北部的弥苴河、罗时江、永安江，洱海西部的苍山十八溪，洱海南部的波罗江及洱海东部的凤尾河。洱海的出湖河流为洱海西南部的西洱河和洱海南部的引洱入宾隧洞[9]。

1.2数据来源数据来源于2013年3月至2014年2月大理白族自治州环境监测站点的水质实测数据，所辖范围内的洱海水质监测站点主要设置在洱海各入湖河流的入湖口、洱海南部、中部及北部。为了有效消除异常数据的影响，在引用数据之前对数据进行了中值滤波处理。

1.3研究方法

1.3.1研究思路。在前人的研究基础上，笔者提出了基于元胞自动机模型的洱海水体净化能力研究，步骤见下：①根据入湖河流的年径流量及入湖河流入湖口的位置，对洱海的入湖河流进行聚类分析，并将聚类分析结果作为该研究的入湖河流模型；②针对洱海水体，将洱海抽象成1个40km×7km×4km的长方体；并将该长方体划分成1 120个1km×1km×1km的三维网格，将每1个网格视为元胞自动机模型的中元胞；③确定元胞状态的转化规则，即采用三维摩尔型邻居模型，并考虑风速、风向因素的影响，确定元胞内水质指标(TN、TP)下一个状态转化的计算公式；④模拟洱海水体演化过程，即基于元胞自动机模型，模拟入湖河流的水体进入洱海后，其所携带的污染物在洱海水体内部进行扩散演化的过程；⑤计算洱海水体的净化能力，即计算模拟仿真与当前实测数据中洱海水体水质指标(TN、TP)含量之间的差值。

1.3.2模型构建。①将所构建的入湖河流模型视为点污染源；②鉴于洱海是典型的内陆断陷湖泊，不考虑水动力因素对元胞状态转化的影响；③鉴于洱海深层次的水体之间交互比较慢，只考虑距离水面4m以下的水体。

1.3.2.1基于聚类分析的入湖河流模型构建。洱海的水源补给主要依赖于入湖河流，目前洱海的入湖河流为117条。在这诸多河流中，洱海北部为洱海提供主要来水的河流是弥苴河、罗时江、永安江，分别占入湖总量的48.50%、8.00%、7.60%；洱海西部为洱海提供主要来水量的河流是苍山十八溪，占入湖总量的27.20%；洱海南部为洱海提供主要来水量的河流是波罗江，占入湖总量的7.00%；洱海东部为洱海提供主要来水量的河流是凤尾河，占入湖总量的0.74%[10](图1)。笔者通过对以上23条河流的径流量及入湖口的地理位置进行聚类分析，建立入湖河流模型。

图1　洱海23个入湖河流入湖口位置示意Fig.1　Lake inlet position of 23 inflowing rivers

1.3.2.2基于元胞自动机的洱海水体演化模型构建。元胞自动机模型(CellularAutomationModel，CA)是一种时间、空间、状态离散，空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型[11]，具有模拟离散动力系统内部单元之间因强烈的非线性作用而导致系统自组织演化过程的能力，其主要特点是时空离散化及规则的局部性[12]。元胞自动机模型通过简单的局部转换规则模拟出复杂的空间结构。元胞之间相互离散，任一时刻元胞只为一种状态，且元胞的状态为有限集合；元胞状态的改变与元胞的邻居及规则有关。

(1)

式中,M为各项水质指标含量；q为污染物类别；m为静态扩散系数。考虑到元胞内污染物的流出量不能大于元胞内污染物总量，因此由式(1)可得，m需满足m≤0.038 5；通过试验得出m=0.036 0，可得最佳模拟效果。

图2　入湖河流模型Fig.2　Model of 23 inflowing rivers

WI,J,K=αI,J,Kcosθ

(2)

式中,αI,J,K为风漂移因子，其与风速、水面宽度成正比，与水深成反比；θ为风向与迁移方向之间的夹角。β取值常采用式(3)、(4)[14]：

αI,J,K=β2v2δ

(3)

式中,v为距离水面上方10m的风速；δ=B/h,为宽深比；β=0.03,为经验常数。

(4)

1.4技术实现

(1)运用SPSS20软件，对洱海23条主要入湖河流的径流量及入湖河流入湖口的地理位置进行聚类分析，并将聚类分析结果作为入湖河流模型(图2、3)。

图3　聚类分析结果Fig.3　Results of cluster analysis

(2)通过在中国气象数据网上查阅洱海所在区域上方10m风场的风向、风速数据，并将其作为影响因素纳入元胞转化规则的计算。

(3)基于Matlab软件平台，编程实现元胞自动机模型，并将入湖河流作为点污染源，模拟入湖河流所携带的污染物在注入洱海水体后，在洱海水体内部进行扩散演化。

2结果与分析

从图4可以看出，夏季洱海水体TN、TP净化能力较强，平均分别为0.185、0.049mg/L，这是由于夏季至秋初，气温偏高，洱海湖滨湿地的植物生长旺盛，自身吸收及向水中输氧能力都较强，且洱海水体中的动物、微生物活性较高；秋季洱海水体对TN、TP净化能力减弱，平均分别为0.089、0.041mg/L，这是由于秋末以后，气温降低，植物生长停滞，且动物、微生物活性降低；冬季洱海水体对TN、TP净化能力降至最低，平均分别为0.026、0.005mg/L，这是由于入冬以后，气温降至最低，植物开始衰败，且微生物活性降至最低；春季对洱海水体TN、TP净化能力较冬季有所提高，平均分别为0.050、0.010mg/L，这是由于春季气温升高，植物开始生长。

春末夏初，随着雨季来临，入湖TN、TP总量逐渐增加，洱海水体的TN、TP含量逐渐升高，8月份达到最大值，分别为0.534、0.033mg/L；入秋以后，降雨量减少，入湖TN、TP总量呈现递减趋势，洱海水体的净化效率有所提升，因此，洱海水体的TN、TP含量开始降低；入冬到春初，洱海水体的TN、TP含量相对比较稳定，平均分别为0.477、0.018mg/L。

由表1可知，洱海水体TN、TP的净化总量与洱海水体TN、TP的净化能力呈正相关。夏、秋季节，洱海水体TN、TP净化能力较强，因此，洱海水体TN、TP的净化总量较多，分别为621.94、165.09t和300.05和72.24t；冬、春季节，洱海水体TN、TP净化能力减弱，因此，洱海水体TN、TP的净化总量偏少，分别为70.34、17.36t和166.43、33.04t。

图4　洱海水体TN、TP的净化效果Fig.4　Purifying effects of TP and TN in Erhai water body

春末至秋初季节，降雨频繁，在雨水的冲刷下洱海周边农田中的TN、TP等污染物很容易通过地表径流注入到入湖河流并汇入洱海，又由于此时正是大理的旅游旺季，生活污水排出增多，因此，入湖TN、TP总量占全年入湖总量的80.90%、82.90%；该阶段，洱海水体的净化能力较强，净化总量占全年净化总量的76.50%、81.70%。秋末到春初属于大理的旱季，降雨量明显减小，入湖河流流量减少且农业生产行为减缓，农田污染物流失量减少，因此，入湖的TN、TP总量占全年入湖总量的19.10%、17.10%；该阶段，洱海水体的净化能力较弱，净化的总量占全年净化总量的23.50%、18.30%。

表1　洱海水体入湖总量和净化总量

3结论

该研究基于元胞自动机模型对洱海水体TN、TP的净化能力进行模拟研究，结果表明：洱海水体TN、TP的净化效果良好，且对洱海自身的水质改善、水资源保护和利用具有积极作用，具体表现为：①对洱海水体入湖河流所携带的TN、TP具有良好的净化能力。春末到秋初，对洱海水体TN、TP的净化能力较强；秋末到春初，对洱海水体TN、TP的净化能力较弱。②对洱海水体入湖河流所携带的TN、TP具有良好的净化效果。对TN、TP的全年净化总量分别为1 158.76、287.73t，净化效率分别为79.94%和93.63%；③洱海水质净化、控制效果明显，对洱海水体的外源污染具有屏障作用。

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PurifyingCapacityofErhaiWaterBodytoTNandTPBasedonCellularAutomaton

GAOJie1,ZHAOJi-dong2,DUQing-zhi1,LONGHua1*(1.SchoolofAutomationandInformationEngineering,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming,Yunnan650500; 2.DaliErhaiDrainageBasinProtectionBureau,Dali,Yunnan671000)

Abstract[Objective] To research the purifying capacity of Erhai water body to TN and TP, and to discuss the feasibility of simulating Erhai water body evolution based on cellular automata model.[Method] Erhai water body was used as the research material.According to the runoff volume of inflowing rivers and the geographical position of lake inlet, cluster analysis was carried out, so as to establish the model of inflowing rivers.Evolution model of Erhai water body was established based on cellular automata model.Purifying capacity of Erhai water body to TN and TP was researched.[Result] From late spring to early autumn, Erhai water body had relatively strong purifying capacity to TN and TP.From late autumn and early spring, Erhai water body had relatively weak purifying capacity to TN and TP.The total purifying quantities of Erhai water body to TN and TP were 1 158.76 and 287.73 t, respectively.Their purification efficiencies were 79.94% and 93.63%, respectively.[Conclusion] The model has relatively good overall purifying capacity of Erhai water body to TN and TP, and has positive action to the water quality improvement and water resource protection of Erhai.

Key wordsCellular automaton; Erhai; Purification ability

基金项目2014云南省科技厅基金项目(2014RA051)；2013云南省科技厅基金项目(2013FZ010)。

作者简介高杰(1991- )，男，安徽安庆人，硕士研究生，研究方向：信息处理。*通讯作者，教授，博士，硕士生导师，从事信息处理研究。

收稿日期2016-03-21

中图分类号S 181

文献标识码A

文章编号0517-6611(2016)12-071-04