河流水质模拟及污染源归因分析

翟敏婷,辛卓航,韩建旭,张 璐,张 弛

河流水质模拟及污染源归因分析

翟敏婷,辛卓航*,韩建旭,张 璐,张 弛

(大连理工大学建设工程学部水利工程学院,辽宁 大连 116023)

针对大连市登沙河流域水环境质量问题,采用输出系数法估算流域内工业点源、农村生活、畜禽养殖、农业种植的氨氮和总磷入河污染负荷,基于QUAL2K水质模型模拟污染物的迁移转化规律,解析各污染源在不同时、空尺度下对河流中、下游水质考核断面的污染负荷贡献.结果表明:畜禽养殖是研究区氨氮污染的主要来源,分别占中游和下游断面氨氮总负荷的56.5%和43.2%;农业种植是总磷污染的主要来源,分别占中游和下游断面总磷总负荷的50.4%和59.1%.此外,由于天然降水及人类活动的季节性特征,各污染源的负荷贡献亦呈现年内变化.基于以上分析,进一步因地制宜地提出研究区水环境治理措施建议,研究可为我国农村地区中小河流水质改善及水环境管理提供示范参考和决策依据.

QUAL2K模型；水质模拟；污染负荷；归因分析；水环境管理

我国经济社会的快速发展,给流域水环境带来前所未有的压力,威胁生态环境的安全,流域水环境治理成为我国水利发展的迫切需求[1].近年来,国内外在水环境修复治理及管理等方面开展了诸多的科学研究和工程实践[2-5],如基于统计方法或WASP、SWAT、QUAL2K、MIKE等模型进行污染源解析、污染物迁移转化模拟,并进一步开展监测体系优化布局、措施效果评估、水环境综合管理平台搭建等工作.然而,针对多源污染的不同特性,开展从负荷估算、水质模拟、贡献率分析,并以期指导工程实践的研究尚待加强.为此,本研究面向流域治水提质及水环境管理的迫切需求,以大连市登沙河流域为典型,在多源污染负荷解析基础上,进一步利用水质模型模拟污染物的迁移转化规律,揭示不同时空尺度下多源污染对河流水质断面的负荷贡献,从而科学地指导流域水环境治理的工程规划及应用实践.

1 研究流域与方法

1.1 研究流域

登沙河是大连市金州新区境内流域面积最大的地表河流,全长25.7km,总面积229km2.流域属于温带沿海地区,多年平均降水量510mm,降水年内分布不均,7、8月份降水占全年的70% 以上.多年平均径流总量为0.51亿m3,如遇干旱年部分河段易枯竭断流,为典型的季节性河流.流域内主要用地类型为耕地,占总面积的69.7%,其次为城镇居住地(19.7%)、林地(6.1%)、水域(2.2%)、工业(1.1%)及其它用地(1.2%).区域内社会经济结构以农业为主,主要包括畜禽养殖业和传统种植业;此外还有零散分布的中小型工业企业,产业类型主要为铸造和机械加工、农副食品加工、服装加工等.因街道多为涉农街道,上述产业废水多为明沟散排或农灌地渗,给登沙河水环境带来了巨大压力.

全流域设有多个地表水考核控制断面,其中下游登化断面为国控断面,中游杨家断面为市控断面,考核标准分别为国家《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)[6]III类、IV类.然而,近年的考核结果多次出现断面水质不达标情况,迫切需要制定科学的治水提质策略,以扭转水质恶化态势.

本文选取登沙河主要水质超标因子氨氮和总磷为目标污染物.结合流域汇水特征、污染源分布及水质考核断面位置,进一步将研究区划分为2个子区域:登沙河金州新区界至杨家断面以上的汇水区域为I区,杨家断面至登化断面之间的汇水区域为II区.登沙河主要工厂分布、水质监测断面,支流汇入及子区域划分情况见图1.

图1 登沙河流域图

1.2 研究方法及应用

1.2.1 QUAL2K水质模型 为定量描述污染物在河道内的迁移转化过程,选取国内外广泛应用的QUAL2K水质模型,模拟多源污染影响下的河道水质状况并定量解析不同时、空尺度下各污染源的贡献率.

QUAL2K模型是美国国家环保局推出的一维稳态综合性河流水质模型,适用于枝状河流,允许沿河有多个排污口、取水口、支流,也允许入流量有缓慢变化,以分析入流点、面源负荷对受纳水体水质的影响.其基本假定为:河流断面呈梯形,污染物平流和弥散只发生在主流方向,水量和污染物质量守恒[7].

登沙河为宽深比不大的中小型河道,可认为污染物在水体中沿横向和垂向混合均匀,主要靠纵向迁移向下游输送,符合模型的适用条件.

(1)河段划分QUAL2K模型将河道划分为一系列恒定非均匀流河段,同一河段具有相同的水力、水质特征及参数,进一步将河段划分成等长的计算单元.本文根据研究流域的污染源分布、支流汇入点以及监测点位置将模拟河道划分为6个河段,共计39个长度为0.5km的计算单元,如表1所示.

表1 模拟河段划分

注:支流1#-4#指支流汇入口.

(2)水力模拟QUAL2K模型假定河流的水力特征是稳态的,采用流量系数法确定各河段流速与流量、水深与流量的关系:

=aQ,=αQ(1)

式中:为流量,m3/s;为流速,m/s;是经验系数.与的典型取值范围分别为0.4~0.6及0.3~0.5,且两者之和不大于1[8],分别取其典型经验值0.43,=0.45.再基于断面流量、水深、河道地形数据,选用最小二乘法推求及的值[9].本文中各水力参数取值见表2,均在合理取值范围内[10].

(3)水质模拟模型基本方程是一维平流-扩散物质迁移方程[11-13],对任意水质组分可得:

式中:为污染物浓度,mg/L;为时间,d;A为断面面积,m2;D为河流纵向弥散系数,m2/d;为河流纵向坐标,m;为河流平均流速,m/s;为外部的源和汇,kg/d;为计算单元体积,m3.式(2)右侧4项分别代表弥散、平流、水质组分反应、水质组分的源和汇[14].

表2 各河段水力参数取值表

1.2.2 数据来源 登沙河地形信息来自辽宁省水文局及无人机倾斜摄影数据;月径流数据来源于登沙河水文站;污染源相关数据采用2015年的调查统计结果,数据来源于大连市及金州新区《环保统计手册》及《金州新区统计年鉴》,包括工业污染排放、农业种植面积和施肥量、畜禽养殖种类和数量、人口等.污染源强系数和入河系数的估算参考《全国水环境容量核定技术指南》(以下简称《指南》).采用2014~2015年杨家及登化断面的氨氮、总磷监测浓度率定水质模型.

1.2.3 入河污染负荷估算 对研究区工业点源、农业种植、畜禽养殖、农村生活各月的入河污染负荷进行估算,一方面系统识别流域主要污染类型及组成,明确环境治理对象和目标;另一方面可作为水质模型的污染输入条件.研究期间内,流域尚无完备的面源截污系统和集中污水处理设施,农村生活污水及畜禽养殖污水多就地散排,随地表径流等途径汇入地表水体,故将两者与农业种植一同归入非点源污染范畴[15-16].采用输出系数模型[17],对研究区污染负荷进行估算.

式中:为污染入河排放负荷;为污染源种类,取值1~4分别对应工业点源、农业种植、畜禽养殖、农村生活;E为各污染源的源强系数;A为第类土地利用类型面积或第种牲畜数量、人口数量、工业排污量;λ为污染入河系数.各污染源的负荷计算及参数取值说明如下:

(2)农村生活污染参考《指南》,结合对研究区农户的实际调研走访,确定该区域农村生活污染源强系数(2)为氨氮4g/(人·d),总磷0.23g/(人·d),生活污水排放系数取0.7;2为I、II区人口数;2为农村生活污染入河系数,根据入河系数与区域降雨量和区域特征的相关关系公式[19]确定,本研究2的取值范围为0.05~0.14[20-21].

(3)畜禽养殖污染 由统计资料获取流域百余家养殖场的蛋鸡、肉鸡、猪、奶牛、肉牛数量,将其折算为猪数量(30只蛋鸡或60只肉鸡折算为1头猪,1头奶牛折算为10头猪,一头肉牛折算为5头猪).参考《指南》,确定畜禽养殖污染源强系数(3):氨氮10g/(头·d)、总磷2g/(头·d).式(3)中,3为I、II区折算的猪头数,3为畜禽养殖污染入河系数.参考松辽流域养殖污染入河系数范围[22],结合研究期间的降雨特征,确定本研究区各月λ取值范围为0.01~0.28.

(4)农业种植污染研究区农作物类型以水稻、玉米为主,还包括大豆及少量经济作物.式(3)中,4为农田污染源强系数,以《指南》中的标准农田源强系数为基础,结合对研究区多家农户调研走访获取的作物种植方式、化肥施用量、农药施用量,以及研究区坡度、土壤类型等对其进行修正,最终确定本区域的农田源强系数为氨氮25.95kg/(hm2·a)、总磷9.75kg/(hm2·a);4为I、II区农业种植面积,hm2;4为农业种植污染入河系数,参考相关文献中农业污染入河系数取值范围[23-24],结合本研究区的降雨特征,确定本研究区不同月份λ取值范围为0.01~0.35.

2 结果与讨论

2.1 入河污染负荷估算

研究流域I、II区不同污染源的氨氮和总磷入河污染负荷估算结果见表3.根据统计结果,区域全年氨氮负荷为40.82t,其中I区27.94t,、II区12.87t;总磷负荷为10.36t,其中I区7.24t,II区为3.11t.不同污染源的入河污染负荷大小存在差异,对氨氮的贡献率大小排序为:畜禽养殖>农业种植>农村生活>工厂点源,分别占氨氮年总负荷的50.2%、34.7%、12.7%、2.4%;总磷贡献率从大到小依次为农业种植>畜禽养殖>农村生活>工厂点源,占总磷年总负荷的52.2%、43.8%、3.4%、0.6%.可见,无论对于I区还是II区,工业点源对流域氨氮和总磷的贡献率均较小;而畜禽养殖和农业种植对氨氮和总磷的贡献率之和分别达到84.9%和96.0%,是流域水环境污染的主要来源和控制对象.

表3 研究I、II区氨氮、总磷入河污染负荷(t/a)

2.2 模型适用性分析

为进一步解析陆源污染输入对河流水质的影响,研究利用QUAL2K模型对污染物的迁移转化行为进行模拟.基于前述入河污染负荷作为输入条件,采用水质监测资料较全的2014年7、9、10、12月及2015年1~12月的杨家、登化断面的水质监测数据率定模型参数,主要包括有机氮水解系数hn和沉降速率on、氨氮硝化系数na、有机磷水解速率hp和沉降速率op等.基于文献报道的参数适宜取值区间[25],对参数进行合理调整,直至取得满意的拟合结果.各断面的主要水质参数取值见表4,水质模拟结果见图2.

表4 水质参数率定结果

表5 氨氮、总磷模拟精度评价结果

总体来看,模拟值和监测值拟合程度较好.采取系数NS和决定系数2作为水质模拟精度评价指标.一般来说,对于NS和2³0.50即认为结果是可接受的,其值越接近1,则模型可信度越高[26-27].本文水质模拟评价结果见表5,表明模型能够较好地模拟登沙河的氨氮及总磷在河道内的迁移转化过程.

2.3 污染源贡献率分析

研究流域污染源多样且复杂,需明晰不同时、空尺度下各污染源对河流断面污染负荷的贡献率,识别主要污染源,从而为污染控源与防治提供分析和决策依据.

本文选取杨家和登化2个控制断面,基于率定的水质模型,首先对只有农业种植的情景进行模拟,以此为基准情景;之后增加单一污染源输入,模拟农业种植与该污染源共同作用下的断面水质状况,将其与基准情景的差值作为新增的单一污染源的影响;以此类推,最终获取各月农业种植、工业企业、农村生活、畜禽养殖4种污染源对杨家和登化2个考核断面氨氮和总磷负荷的贡献程度,分析结果见图3,各污染源2015年贡献率见表6.

根据污染负荷贡献分析结果,整体上,登化断面的污染负荷大于杨家断面.从中游到下游,对于氨氮,污染负荷主要来源于畜禽养殖,其次是农业种植;对于总磷,污染负荷主要来源于农业种植,其次是畜禽养殖.各污染源贡献率大小有所差异,流域内养殖主要分布在上游区域,故养殖对杨家断面的氨氮和总磷的贡献率分别高达56.5%和46.1%,而对登化断面的污染物负荷贡献相比于杨家断面有一定程度的降低.工业点源排放对河流中、下游断面污染负荷贡献率均较小,主要原因在于研究区内工业、企业的产业结构和类型决定了其氨氮、总磷污染产生量较小.面源污染是河流水质污染的主要来源,一方面研究区有百余家养殖户,畜禽粪便大多就地堆积;另一方面,研究区耕地面积约占流域总面积的70%,且金州新区环保局统计资料显示研究区的化肥施用强度过大,远超全国生态市对化肥使用的考核标准.因此,从源头上对畜禽养殖及农业种植污染负荷进行削减和控制是流域污染治理的重点.

表6 各污染源年总负荷贡献率(%)

从年内变化看,工业点源在各个月份的贡献率变化较小,其原因在于工业污水产生量相对稳定,且除温度和离河距离外,受其他因素影响较小.对于面源污染,整体上呈现春季、夏季污染负荷较大,冬季负荷较小的趋势.其原因一方面受季节本身污染负荷及污水的产生和排放量影响,例如夏季居民生活用水量增大,畜禽养殖用于降温和防蚊虫滋生的清扫用水量增加(资料表明研究区养殖污水在夏季的排放量比冬季增加约30%),农业大面积施肥及追肥等.另一方面,由于本研究面源污染输入均考虑了降雨修正,故春汛、夏汛时期的融水及降雨会将长期堆积的面源污染冲刷入河,导致面源污染负荷增大.其余时段如10月~次年3月,由于结冰、少雨等因素,污染负荷入河量较小.

2.4 研究区水环境治理建议

针对目前仍存在的断面水质不达标情况,结合本文污染负荷估算及贡献率分析,给出污染防治措施建议及未来研究重点. 本文研究表明,畜禽养殖和农业种植是登沙河流域氨氮和总磷负荷的主要来源,是水环境治理的重要对象.尤其当工程投资有限的前提下,应着重对污染负荷贡献率高的污染源进行削减和控制.

对于畜禽养殖,应首先明确禁养区、限养区;在此基础上,建设分散式与集中式养殖固废处理设施、污水处理设施,大幅降低养殖污染排放量;同时发展生态畜牧业,配备沼气化工程,以实现污水资源化利用.研究区农业面源污染主要问题为施肥强度过大,远超发达国家为防止水体污染设定的化肥施用强度安全标准225kg/hm2,属于过度施肥[28].因此应大力推进生态循环农业,引导农民科学施肥,鼓励推广有机肥,测土配方施肥等[29].对于农村生活污染,当前研究区的生活污水大多就地散排,故应因地制宜地采取集中处理和分散处理相结合的方式.对于集中居住区,应打破当前截污覆盖率低的现状,考虑建设截污管网,收集污水后一并送入污水处理厂处理后排放;对于分散居住区,应引入小型分散式生活污水处理设备.对于工业污染,尽管本文研究结果表明其对氨氮、总磷污染的贡献率较小,但研究尚未对其可能产生的有机污染、重金属污染等进行分析,因此工业污染仍不能忽视.未来应加强对有机物、重金属及新型污染物等的监测和评价,从而采取适宜的关停整合、引进污水处理设备及提升处理工艺等手段,有效控制工业点源污染.

此外,针对多种水环境治理措施,后续应基于水质模型进一步量化不同措施及措施组合方案对河流断面水质的影响及改善效果,综合考虑社会经济和生态环境效益,提出流域总体工程布局方案和精准化减排建议,为水环境管理决策提供科学依据.

3 结论

3.1 研究利用输出系数法估算流域内4种主要污染源的氨氮和总磷负荷,其中农业种植和畜禽养殖的贡献率之和分别达到84.9%和96.0%,是流域水环境污染的主要来源和控制对象.

3.2 基于QUAL2K水质模型模拟污染物在河道内的迁移转化规律,量化不同污染源对河道水质监测断面的污染负荷贡献.结果表明,畜禽养殖对下游登化断面氨氮和总磷的贡献率分别为43.2%和35.9%,农业种植的贡献率分别为37.9%和59.1%.工业污染贡献率较小且年内变化不大,面源污染负荷贡献率整体呈现春夏季增大的趋势.

3.3 基于污染负荷估算和贡献率解析结果,结合流域水环境问题实际,从畜禽养殖、农业种植、农村生活和工业污染方面,因地制宜地提出污染控源及治理建议,研究为登沙河流域及其他农村地区中小型河流水环境治理提供科学参考.

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Water quality simulation and multi-source attribution analysis.

ZHAI Min-ting, XIN Zhuo-hang*, Han Jian-xu, ZHANG Lu, ZHANG Chi

(School of Hydraulic Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China)., 2019,39(8)：3457~3464

Facing with the water quality deterioration in the Dengsha river watershed in Dalian, China, the pollutant loads of ammonia nitrogen and total phosphorus generated by various pollution sources were estimated, including industries, rural households, animal feedlots and agricultural planting. The QUAL2K water quality model was then applied to capture the migration and transformation of ammonia nitrogen and total phosphorus in the main river, and the contribution of each source to the total pollutant load was quantified at different temporal and spatial scales. Results indicated that animal feedlot was the major contributor of ammonia nitrogen load, accounting for 56.5% and 43.2% at the middle and downstream sections, respectively. The majority of total phosphorus load was contributed by agricultural planting, accounting for 50.4% and 59.1% at the middle and downstream sections, respectively. Moreover, contribution of pollutant sources also exhibited intra-annual variations due to the seasonality of natural rainfall and human activities. Based on these analyses, this study further proposed suggestions for water quality improvement and governance in the study region, which can therefore be a reference example for other small and medium-sized polluted watersheds.

QUAL2K model；water quality simulation；pollutant load；attribution analysis；water environment governance

X522

A

1000-6923(2019)08-3457-08

翟敏婷(1994-),女,陕西咸阳人,硕士,主要研究方向为水文学及水资源、水环境治理修复.发表论文1篇.

2019-01-03

国家自然科学基金资助项目(51809031);国家重点研发计划项目(2017YFC0406004)

* 责任作者, 讲师, xinzh@dlut.edu.cn