近岸海域多环芳烃生态系统动力学模型及生境影响
2016-10-13张晓霞程嘉熠邵秘华朱京海
张晓霞,程嘉熠,陶 平,邵秘华,朱京海,2*
近岸海域多环芳烃生态系统动力学模型及生境影响
张晓霞1,程嘉熠1,陶 平1,邵秘华1,朱京海1,2*
(1.大连海事大学环境科学与工程学院,辽宁 大连 116000;2.辽宁省环境保护厅,辽宁 沈阳 110000)
利用生态动力学模型Delf3D,对大连葫芦山湾海域多环芳烃(PAHs)在海洋中的理化及生态动力学过程进行耦合,并以大连葫芦山湾实际监测数据及相关文献资料为基础,确定了一套适用于该近岸海域PAHs生态动力学过程的特征参数,模拟研究了PAHs在近岸海域生态动力学过程.以浮游植物生长率作为指示近岸海域生态系统健康程度的指标,将PAHs含量的数值模拟结果与浮游植物生长率的动力学响应方程相拟合,定量的评估了PAHs对海洋生态系统的影响.结果显示:排污口选址于水深大、流速快、水动力强处,对PAHs污染物扩散、水质改善具有显著作用,反之造成PAHs大规模富集.PAHs富集作用对该湾生境影响较显著,湾顶水动力作用微弱,浮游生物生长率削减度高达18%.ArcGIS分析显示,浮游生物生长率削减程度与PAHs时空分布并不完全一致,体现海湾生态系统的动力复杂性与结构稳固性.
近岸海域;生态动力学模型;多环芳烃;数值模拟;Delft3D
化石能源的利用与燃烧、石化生产与运输泄漏给近岸海域生态系统带来巨大环境风险,引入一种对生物体高致癌、致突变的持久性有机污染物——多环芳烃(PAHs),受到国内外研究学者的广泛重视,在其溯源,生化特征,毒理特征等方面已有较为成熟的研究[1-3].然而,海洋生态系统是潮汐水文多动力耦合的特殊生态系统,传统定性或定量的实验分析难以全面揭示PAHs在海洋生态系统中的转化机制.国内尚无利用水文—水质—生态三相耦合模型对近岸海域PAHs动力学过程进行模拟的研究;国外亦无近岸海域生态系统健康程度与PAHs动力学响应过程的相关研究.
Delft3D模型包含水动力、波浪、水质、颗粒跟踪、生态、泥沙运输和地质动力7个模块,可实现二维或三维河流、湖泊、海洋的水动力、水质和生态模拟,是目前国际上技术先进、应用广泛的数值计算模型之一,荷兰、俄罗斯、德国及美国均有较长的应用历史[4-6].例如Rafael Cañizares等利用Delft3D对旧金山海湾盐度的季节性三维水动力迁移变化进行了研究[7-8].我国香港自20世纪70年代中期就开始使用该计算模型,现已成为香港环境署的标准计算模型.国内其他地区海南、鄱阳湖、长江入海口等地科学研究中均有应用[9-12].
本文以世界级沿海石化产业园区——大连葫芦山湾海域为研究对象,运用Delft3D数值计算模型在传统污染物质点扩散模块基础上[13],添加污染物生态化学动力学过程,包括:海表—大气交换过程、海水—底质吸附与解吸过程、水文边界水动力迁移过程、生态同化、分解与自然沉降过程等,系统进行了近岸海域PAHs生态动力学机制研究.浮游植物生长率作为海洋初级生产力的重要指标亦受到PAHs污染影响[14].为进一步了解海洋生态系统与PAHs的动力学响应机制,本研究确定了一套适用于该近岸海域PAHs生态动力学过程的特征参数,将PAHs的数值模拟结果赋予毒物与种群的史密斯生态模型中[15],并利用Matlab矩阵叠加功能,以浮游植物生长率作为指示,模拟并定量的评估了PAHs对近岸海域生态系统的影响过程,旨在揭示PAHs在海洋生态系统中的转化机制,为近岸海洋环境的区域化管理及合理开发提供了技术支撑.
1 材料与方法
本文构建了与研究海域相符合的生态环境,运用Delft3D数值计算模型,采用显、隐式交替数值积分法求解方程,模拟PAHs在实际条件中循环、迁移、转化过程,见图1.
PAHs生态动力学过程的控制方程如下:
动力学扩散方程:
(1)
海表-大气交换动力学方程:
海水-底质交换动力学方程:
全面分解过程方程:
式中:为时间;为方向速度分量;e为粘性系数;颗粒沉降速度;i、equ、sed、w、par、d依次为PAHs总浓度、平衡态浓度、沉积物浓度、上覆水浓度、颗粒吸附态浓度、自由溶解态浓度;vol为海气交换速率;vol为海气交换系数;p为渗流通量;D扩散通量;为底质孔隙度;sw为扩散系数;sw为上覆水层厚度;为PAHs分解速率;0零级反应常数;1一阶反应系数;t热力学常数.
1.1 数值模型计算
1.1.1 地形及边界设定 由卫星遥感影响图提取大连葫芦山湾水体边界,运用ArcGIS对其进行地形、水深及边界矢量化,并确定开、闭边界和计算域.
1.1.2 网格化处理 采用正交曲线网格对计算海区进行处理,网格数为5084(82×62)个.全部曲线网格非正交值均小于0.1,检验网格正交性有效率达99.7%以上.
实地踏勘调查结果显示:该海域设有5处陆源污染物排放源(D1,D2,D3,D4,D5),海洋底质以粉砂质海床为主,水深较浅,坡度平缓,适宜采用二维流数值模型.2015年5月,依葫芦山湾地貌走向,于海湾口门处(S1)湾内狭长水道末端(S2)布设2处水文、PAHs连续25h观测站,详见图2.
1.1.3 模拟时段与时间步长设定 依据葫芦山湾研究海域面积(网格数)及空间步长,设定时间步长为5min,模拟时段为2015年5~6月,总计90个潮周期.
1.1.4 模型参数设定 依据该湾自然概况特点,设定模型相关参数如下:研究海域海流主驱动力为重力、地转偏向力、潮汐潮流等因素,重力加速度取9.81m2/s,海水密度1024.2kg/m3,水平、垂直粘滞系数分别取10.1m2/s和1.0× 10-6m2/s,潮汐调和常数由2014年潮汐数据调和分析所得(绝密),PAHs动力学模型参数见表1.水文水动力模拟结果见图3.
表1 PAHs生态动力学模型主要参数Table 1 Parameters in ecological dynamics model of PAHs
注:*参数取自《Delft3D水质污染物模拟技术参阅手册》及海域PAHs化学实验结果,**参数由葫芦山湾海洋生物量估算得出.
2 结果与分析
2.1 数值模型准确性检验
大连葫芦山湾海域S1、S2站位PAHs污染物模拟结果见图4. 2个站位PAHs浓度随模拟时间逐步增加,在模拟时段达到15d(30个潮周期)之后,PAHs浓度随时段增长缓慢,在模拟时段达到30d(60个潮周期)之后,PAHs浓度曲线趋于平缓.
当模拟时段在日之后,PAHs浓度增加率ΔPAHs不超过1‰时,表明该海域PAHs动力学系统数值模拟结果在第日趋于多过程耦合动态平衡状态,此时,该平衡状态曲线即表示PAHs在研究海域的动力学过程.
式中:C表示时PAHs浓度;ΔPAHs表示PAHs浓度增长率.
选取数值模拟时段=40d,时间间隔25h(PAHs含量增长率ΔPAHs=0.3‰<1‰)的S1、S2的PAHs含量作为模拟值,以S1、S2站位PAHs含量25h连续监测实验结果为基准,对数值模拟结果进行准确度检验,验证结果见图5.
由图5可见,S1站位PAHs含量模拟值与实测值相符,PAHs浓度在(0.70±0.20)μg/L之间波动,模型数据准确度()平均值为70%.S2站位PAHs含量模拟值与实测值亦基本相符,PAHs浓度在(1.50±0.50)μg/L,模型数据准确度()平均值为72%.
由于S1站位相对于S2站位而言,具有较强的水文动力混合作用,污染物扩散能力较强,加之葫芦山湾内部石化产业、船舶重工业密集,故湾内S2站位PAHs含量明显高于S1站位,符合客观实际情况,因此本文PAHs数值计算模型,可信度较高,具有足够的数值模拟精度.
2.2 数值模拟结果分析
2.2.1 PAHs动力学过程模拟 采用二维流delft数值模型,计算PAHs污染物浓度分布结果见图6.低潮时,由于水深浅,流速小,微弱的水交换动力致使PAHs在部分陆源排污口附近产生富集,葫芦山湾海域PAHs整体含量较高,在局部水深较浅的湾顶等潮滩附近,PAHs富集浓度出现高于污染源的情况,产生较高的潜在生态风险;高潮时,潮汐水动力作用明显加强,在良好水交换条件下,葫芦山湾PAHs含量明显降低.
可见,大连葫芦山湾海域在海洋潮汐水动力作用下可以完成湾内大部分区域PAHs的迁移与扩散,然而在湾顶等水深较浅的潮滩附近,水动力交换作用微弱,依旧存在较高浓度的PAHs富集.
2.2.2 PAHs-生态响应过程模拟分析 利用Hallam[20-21]的种群与毒物的史密斯生态系统改良模型,结合浮游植物对PAHs响应的特征方程,模拟PAHs进入生态系统后,浮游植物生物量的动力学响应过程.式(10)~(13)为改良后的种群与毒物响应过程的一般方程.基于金香琴[15]2014年的实验成果,进行经验多项式拟合出浮游植物对PAHs响应的特征方程式(13).
式中:为浮游植物生物量;p为浮游植物体内PAHs含量;(,C)为浮游植物对PAHs的响应系数函数;为种群活度;为浮游生物的PAHs吸附指数;()为PAHs动力学吸附函数;与分别为浮游植物PAHs排泄率与净化率;E为环境中PAHs含量;()为PAHs含量方程;1生物种群对环境的影响系数;2为生物种群对污染物的自净系数;50为PAHs自然半衰期;C为PAHs浓度.
根据PAHs动力学过程计算结果显示(图7):PAHs含量以及对生境质量的影响作用并非一成不变,而是始终随着潮汐、潮流、气象等因素发生周期性动态变化,为此本文利用ArcGIS的空间矢量叠加功能将一个潮周期内(24张计算矢量图)PAHs对海洋浮游植物生长率影响的全部数值模拟结果等权重叠加后展示.
葫芦山湾浮游植物由于受到PAHs污染物排放的影响,其生长率比湾外海域降低6.0%~ 16.0%以上,由于湾顶水交换作用微弱,PAHs难以进行有效的迁移与扩散,致使浮游植物的生长受到PAHs富集作用的威胁,生长率削减高达18%.尽管位于葫芦山湾口门处附近的陆源污染源也持续向环境排放PAHs,但由于适宜的水动力条件及较高的水交换速率有效的将PAHs向外海迁移,如图可见,口门附近浮游植物生长率削减不足8%,生态系统功能良好.
通过PAHs-浮游植物响应过程模拟结果分析亦可知,近岸海洋生态环境的保护须加强对PAHs等污染物排放总量控制,在源头上减少污染物排放,同时也须合理规划近岸海域排污口的建设位置,确保PAHs等污染物进入近海环境后,能够在较强的水交换能力下迅速向外海方向迁移,降低污染物浓度及其富集作用,减小污染物对近海生态系统的毒害作用.
3 讨论
PAHs数值模拟结果显示,该湾PAHs整体含量较高.高潮时,水交换能力较强,湾内大部分区域可完成PAHs向湾外的迁移与扩散过程;然而,湾顶及局部浅滩水域水动力作用较弱,存在PAHs富集现象.
对比PAHs富集浓度与浮游植物生长率削减的空间分布结果(图6,图7),该湾浮游植物生长率对PAHs排放较为敏感,但两者的空间分布并非完全一致,局部海域PAHs含量较高,其浮游植物生长率抑制作用并不明显.究其原因如下:①PAHs污染物对生物体的毒害作用具有一定的滞后性,PAHs对浮游植物的毒害作用稳定时间为50h[5].近岸海域多动力耦合作用促使水体中PAHs处于动态平衡状态,而非理想静水条件,故PAHs的生物毒害作用时滞性更为显著;②史密斯生态模型中着重考虑了浮游植物对PAHs的同化吸收过程,故浮游植物种群的自净能力及其对水体中PAHs浓度的影响不能忽略,在一定程度上也导致浮游植物生长率削减与PAHs浓度空间分布不一致.
PAHs生态系统动力学模拟结果显示,大连葫芦山湾海域海洋潮汐水交换速率对生态系统健康功能具有显著影响,本文设定的五个污染源排放口PAHs排放通量D2>D3>D1>D4>D5,然而靠近湾顶的D4与D5排污口附近水交换速率较小,生态功能受PAHs影响更为明显.因此本文建议环保部门对葫芦山湾近岸陆源排污口进行整改,向水深大,流速快,水交换能力强的位置迁移,对污染物扩散,生态环境保护与改善具有重要意义.
4 结论
4.1 利用Delft3D模型建立了PAHs与近岸海域生态系统相耦合的生态动力学模型.模拟了PAHs在近岸海域的迁移转化过程,并计算了葫芦山湾生态系统初级生产力对PAHs的动力学响应过程.
4.2 该湾PAHs可基本完成向湾外的迁移与扩散过程,然而湾顶及局部浅滩水域水交换作用较弱,PAHs富集作用较强,浮游植物生长受到一定威胁,对生态系统功能产生较大影响.
赵云英,马永安.天然环境中多环芳烃的迁移转化及其对生态环境的影响 [J]. 海洋环境科学, 1998,17(2):68-72.
张先勇.海口湾表层海水多环芳烃的时空分布及其生态毒理效应研究 [D]. 海口:海南大学, 2011.
罗孝俊,陈杜军.珠江三角洲地区水体表层沉积物中多环芳烃的来源,迁移及生态风险评价 [J]. 生态毒理学报, 2006,1:17-24.
Delft3D-Flow-User-Mannual, WL-Delft Hydraulies [Z]. 2005.
Delft3D-WAQ-User-Mannual, WL-Delft Hydraulies [Z]. 2005.
Delft3D-WAQ-Processes-Technical-Manual [M]. WL-Delft Hydraulies, 2005.
Khalid Al-Asadi.Three-Dimensional Hydrodynamic Simulation of Tidal Flow through a Vegetated Marsh Area [J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2015,141(12):1-8.
Cañizares R, Smith E. Three-Dimensional Modeling of the Seasonal Transition of Salinity in San Francisco Bay: From Well Mixed to Stratified Conditions [C]//Estuarine and Coastal Modeling, Proceedings of the Seventh International Conference, 2001:812-829.
刘晓臣,李小平.基于生态动力学模型的兴凯湖营养物入湖与富营养化状态响应模拟 [J]. 湖泊科学, 2013,25(6):862-871.
陆仁强,何璐珂.基于Delft3D模型的近海水环境质量数值模拟研究 [J]. 海洋环境科学, 2012,(6):877-880.
龚文平,等.DELFT3D在离岸人工岛建设中的应用——以海南岛万宁日月湾人工岛为例 [J]. 海洋工程, 2012,(3):35-44.
范翻平.基于Delft3D模型的鄱阳湖水动力模拟研究 [D]. 南昌:江西师范大学, 2010.
Daniel L, Tufford, Hank N. Spatial and temporal hydrodynamic and water qualitu modeling analysis of a large reservoir on the South Carolina. coastal plain [J]. Ecological Medeling, 1999,114: 137-173.
GB/T 21805-2008 化学品藻类生长抑制试验 [S].
金香琴.多环芳烃胁迫对淡水生物种群生长及种间关系的影响及其生态风险评价 [D]. 吉林:东北师范大学, 2014.
何 苗,张晓健,瞿福平,等.杂环化合物及多环芳烃厌氧酸化降解性能的研究 [J]. 中国给水排水, 1997,(3):13-16+3.
李 军,张 干,祁士华,等.多环芳烃在城市湖泊气—水界面上的交换 [J]. 湖泊科学, 2004,(3):238-244.
孙 艳,王 震,马新东,等.北黄海大气多环芳烃干沉降通量研究 [J]. 海洋环境科学, 2011,(4):499-503.
江 敏,Le Huy Tuan.舟山近海水体和沉积物中多环芳烃分布特征 [J]. 环境科学, 2014,(7):2672-2679.
Hallam T G. Extinction and persistence in models of population toxicant interaction [C]. Developments in Environmental Modelling, Modelling the Fate and Effect of Toxic Substances in the Environment, 1984,13-20.
Hallam T G. Persistence in population models with dempgtaphic fluctuations [J]. Journal of Mathematical Biology, 1986,24: 327-329.
致谢:本研究的现场采样工作由辽宁省大连市黄渤海测绘大队张总工程师等协助完成,在此表示感谢.此外,特别感谢大连海事大学环境科学与工程学院宋成文教授在研究工作中给予的无私帮助和指导.
* 责任作者, 教授, zhujingh@163.com
Studying of ecological dynamics models of PAHs and their influence on eco-environment in coastal waters
ZHANG Xiao-xia1, CHENG Jia-yi1, TAO Ping1, SHAO Mi-hua1, ZHU Jing-hai1,2*
(1.Environmental Science and Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China;2.Department of Environmental Protection of Liaoning Province, Shenyang 110000, China)., 2016,36(5):1540~1546
The physical and chemical processes of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are coupled with their ecological dynamic processes by using Delft3D model in the Hulushan Bay, Dalian. Based on in-situ monitoring data and previous references, the characteristic parameters for the ecological dynamics processes of PAHs are set and the corresponding simulated work is carried out. Here, the growth rate of phytoplankton is selected as an indicator of ecosystem health in coastal waters, and the numerical simulation results of PAHs concentrations are fitted with the dynamics response equation of the growth rate of phytoplankton to quantitatively evaluate the effect of PAHs on marine ecosystems. The result shows that when the sewage outfall is located at such a place with deep water, fast flow rate and strong hydrodynamic condition, it will benefit the diffusion of PAHs, and thus improve the water quality. On the contrary, it will result in the serious enrichment of PAHs in the Hulushan bay. In addition, the enrichment of PAHs has a significant influence on the ecological environment in the Hulushan Bay. The poor hydrodynamic conditions lead to that the reduction of 18% in the growth rate of phytoplankton. Finally, spatial GIS analysis demonstrates that the reduction in the growth rate of phytoplankton does not agree with the spatial distribution of PAHs concentrations well, reflecting the dynamic complexity and ecological stability of the ecosystem in the Hulushan bay.
coastal waters;ecological dynamics model;PAHs;numerical simulation;Delft3D
X171
A
1000-6923(2016)05-1540-07
张晓霞(1987-),女,河北石家庄人,大连海事大学博士研究生,主要从事海洋环境监测与分析研究.
2015-10-12
中华环保基金会“123”工程资助项目(CEPF2013-123- 1-9);辽宁省海洋与渔业厅课题:长兴岛海域生态环境现状及变化动态研究(2014-lnhyhbc-0003)