生态调节坝对御临河水动力水质影响的模拟研究

李 琨，徐 强，陈俊宇，何 强

(重庆大学 环境与生态学院 三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆 400045)

1 研究背景

三峡工程是世界上规模最大的水利工程，在带来防洪、发电、航运等巨大效益的同时，三峡工程的运行也对库区支流的生态与环境产生一定的影响[1]。其中，由于运行期间长江干流库区段的水位在145～175 m之间变化，会形成30 m垂直落差的消落带，上游、库周以及支流边排放的污染物滞留库岸，在消落带上形成污染带而对库岸环境造成影响[2]。为了减少消落区面积，部分库区支流开始兴建生态调节坝来控制水位变幅，缓解消落区带来的不利影响[3]。但是，人工截流筑坝等水利枢纽工程也将改变河流湖泊流域原有的水文特征、水环境流场以及原有的物质场和能量场[4]，对河流湖泊相关物质的迁移转换过程影响十分明显[5-7]。

近年来，随着计算机技术和数值计算的快速发展，众多有影响力的水动力水质模型开始涌现，如EFDC、Delft3D、MIKE、CE-QUAL-W2、WASP等[8-9]，众多学者利用这些机理性模型工具，开展了水利枢纽与流域水环境影响关系的研究。戴凌全等[10]利用耦合的一二维水动力模型，研究分析了三峡水库枯水期不同运行方式对洞庭湖生态补水效果的影响。唐昌新等[11]使用EFDC模型，分析了鄱阳湖水利枢纽工程对湖泊水龄变化的影响。王征等[12]基于EFDC模型建立了三峡库区长寿到涪陵江段的三维水动力模型，探究支流河口水动力受大坝调度作用的响应机制。黄庆超等[13]利用Delft3D模型建立了三峡库区支流香溪河的水动力水质模型，模拟了三峡水库不同工况下香溪河的水动力与水质变化情况。Ji等[14]应用CE-QUAL-W2模型研究了由三峡大坝回水造成的水位上升对支流香溪河藻华爆发防止作用的机理原因。

虽然三峡库区中水利枢纽对水动力水质影响关系的模拟研究受到广泛的关注，但研究者的关注点多集中于干流及库首支流，而对库尾支流关注度较低。而针对受到生态调节坝水位控制与三峡大坝联合调控的库尾支流水环境模拟更是鲜有研究。因此，本文以修建有生态调节坝的库尾支流——御临河为研究对象，利用SWMM和EFDC模型建立了御临河流域水文、水动力和水质模型，探究在三峡大坝调控水位变幅影响的背景下，修筑生态调节坝对御临河水动力和水质特征的影响，为丰富三峡库区水环境模拟以及其他库区支流拟建水利枢纽工程的评价工作提供参考。

2 御临河概况及水环境数学模型构建

2.1 研究区域概况

御临河(29°34′45″～30°07′22″N, 106°27′30″～106°57′58″E)为长江左岸一级支流，也是三峡库区重要的库尾一级支流，发源于四川省达州市大竹县周家镇青杠垭，在重庆市渝北区洛碛镇红岗村汇入长江。御临河全长208.4 km，流域面积3861 km2，重庆市境内流域面积772.8 km2，多年平均径流量16×108m3。在三峡大坝正常调度状态下，回水影响区为39.1 km。本次研究区域为御临河生态调节坝至回水区末端梅溪段之间的区域，该段河道长度约36.7 km，河面宽为90～300 m，下游区域(坝前至舒家段)平均水深18 m，上游区域(舒家至梅溪段)平均水深8 m，集水区域面积为218.08 km2。该研究区域周边土地利用类型多样，涉及部分乡镇，流经了正在开发建设的两江新区龙兴工业园区，也存在较多耕地和未经开发的山区林地。研究区域所在三峡库区的位置见图1，研究区域土地利用类型和计算河段及其监测断面见图2。

图1 研究区域所在三峡库区的位置

2.2 生态调节坝概况

御临河生态调节坝位于御临河下游段的洛碛镇郑家湾处，距离入江口约2.7 km，通过修建混凝土重力坝的方式降低三峡库区调度水位变幅，从而减少消落带面积，改善流域生态环境。水库正常蓄水位172.20 m，正常库容1 082×104m3，总库容2 844×104m3，坝长164 m，最大坝高25.20 m[15]。在正常运行情况下，当三峡水库水位低于172.20 m时，按172.20 m运行；当三峡水库水位高于等于172.20 m时，与其水位同步。

2.3 研究区域污染负荷

2.3.1 点源负荷 经过课题组在2018年间多次对御临河流域进行污染源调查，总共发现11处入河排放口；另外，御临河干流复盛段处建有污水处理厂，该处理厂采用改良型A2/O工艺，尾水处理达一级A标准，处理规模为4×104m3/d(排放口及污水厂位置见图4)。经核算，COD、氮、磷的点源污染负荷分别为1 138.8、266.0、8.8 t/a。

2.3.2 面源负荷 根据研究区30 m精度土地利用类型图(图2(a))、30 m精度数字高程图(图3)和重庆市渝北区气象局的降雨、蒸发、气温、风速风向数据构建SWMM流域水文水质模型，利用SWMM模型计算御临河研究河段的面源污染负荷。在ArcGIS系统中根据高程将研究区域划分为22个子流域，并利用其水文分析工具生成流域支流，根据现场勘测情况，将主要入库支流概化为7条，支流河道采用一维明渠流模拟(图4)。

图3 研究区域数字高程 图4 SWMM模型子流域划分及河道概化 图5 EFDC水动力学模型边界条件

由于考虑EFDC的边界条件输入限制，子流域21、20、18等主河道经过的区域均作为点源输入到水动力水质模型中。

2.4 水动力水质模型构建

2.4.1 网格划分 由于计算河道段长度较长，为了提高模拟精度，将计算河段分为两段：梅溪至舒家为上游计算段，舒家至坝前为下游计算段(图2(b))。采用Delft3D软件将模型区域上游段划分为3 370个水平网格，下游段划分为3 720个水平网格，网格平均间距为20 m，在垂向上采用σ坐标，平均分为3层，用河底和水体表层之间的厚度来定义垂向网格的高度，各层高度所占厚度比例为0.33。

图2 研究区域土地利用类型和计算河段及其监测断面

2.4.2 初始条件 水下地形是EFDC水动力模拟的基础数据，本次模拟应用声学多普勒流速剖面仪(ADCP)对计算河段设置的45个断面测量河底地形，并采用克里金插值法将整个河段地形数据插值输入至EFDC模型中。上游段初始水位设置为模型模拟时段第1天梅溪和舒家断面所测水位插值生成的直线，水温设置为11.21℃，水质初始值设置为2018年1月梅溪断面实测值。下游初始水位设置为舒家断面和坝前断面所测水位插值生成直线，水温设置为11.32℃，水质设置为2018年1月舒家断面实测值。

2.4.3 边界条件 分别设置梅溪断面和舒家断面监测的月流量及水质数据作为上游段和下游段的上边界，舒家断面和坝前监测的月水位数据作为上游段和下游段的下边界，由污染源调查所得的排口数据及SWMM计算所得支流和子流域流量及水质也作为边界条件输入。同时输入包括气压、气温、相对湿度、降雨量、风向、风速、云量、辐射等逐日数据作为气象边界条件。边界条件输入情况见图5。

2.4.4 模型验证 根据搭建好的流域模型和水体水动力水质模型，以2018年1月为模型运行开始时间、2018年12月为模型运行结束时间进行为期1 a的模拟，SWMM模型的reporting step、dry step、wet step分别取10 min、1 d、10 min，EFDC计算采用动态时间步长，最小步长为0.5 s，安全因子取0.2。以上游段末端舒家、下游段近末端排花监测断面2018年的最大水深、平均流速、平均水温实测资料作为水动力运算结果的对照，以舒家、排花监测断面2018年的CODMn、TN、NH3—N、TP共4个水质因子实测资料作为水质运算结果的对照，对上游段和下游段模型参数进行反复率定计算，最终确定的验证结果见图6、7。

由图6、7可以看出，在水动力方面，两个断面的最大水深与水温模拟效果较好，舒家断面水深与水温的全年平均相对误差分别为0.86%，6.92%；而排花断面则为1.23%，4.18%。舒家断面的流速误差在20%以内而排花流速误差稍大，为24.18%；造成流速误差较大的原因有两个，其一是实测流速较低，均为0.2 m/s以下，而断面监测流速使用的仪器是多普勒剖面流速仪，其流速测量在低流速时存在较大误差，因此也说明了排花断面因为流速更小，而模拟的误差更大。其二是由于部分断面网格分辨率不够高，被判定为干网格不参与计算的网格面积比实际河流中的漫滩面积大，从而造成较大的误差。但模拟趋势都与实测趋势一致，建立的水动力模型可以用来模拟预测御临河的水动力状况。

图6 2018年御临河舒家和排花断面水动力模拟值与实测值比较

而在水质方面，御临河上游段和下游段的监测指标在2018年内均为先上升后下降的趋势，在6-8月达到峰值。舒家断面COD、总氮、氨氮、总磷的平均相对误差分别为15.87%、7.73%、10.72%和12.95%；排花断面则为14.63%、14.54%、16.84%和14.15%。整体而言，下游段水质模拟结果较上游段差，这与下游流速模拟结果偏差较大具有一定的联系。虽然水质误差较水动力误差大，但仍保持了趋势一致，能够反映出御临河实际水体中水质变化的趋势，因此，水质模型可以用来模拟预测御临河的水质状况。

2.4.5 模拟方案 依据2009-2018年的重庆市水资源公报，2015年降水量比多年平均降水量少19.65%，属于偏枯年份，以此年份作为本次模拟的典型年，进行最不利条件下御临河建坝与未建坝两种情景的水动力与水质模拟。

比较在三峡大坝调度运行下，生态调节坝对御临河的生态环境影响。其中，EFDC支流流量及面源污染负荷根据SWMM模型以2015年气候数据计算得到，排口流量和点源污染负荷则以2018年所测数据保持不变。

图7 2018年御临河舒家和排花断面4个水质因子浓度模拟值与实测值比较

3 结果与分析

3.1 水动力模型模拟结果与分析

为了对比分析生态调节坝对御临河水动力条件的影响，分别在计算区域上游段(梅溪至舒家)和下游段(舒家至调节坝)的段首、段中以及段尾共设置了6个观测点(观测点分布见图5)。将典型年2015年的1-3月和12月划分为枯水期，6-9月划分为丰水期[16-18]。

2015年上下游段有、无调节坝流速全年、丰水期、枯水期的最大值、最小值和平均值计算结果见图8。图8表明，御临河生态调节坝对上下游段的流速均造成了影响。其中，上游段年平均流速、丰水期平均流速、枯水期平均流速分别由建坝前的0.184、0.282和0.095 m/s 减小为建坝后的0.137、0.142和0.081 m/s，分别降低了25.62%、49.23%和14.40%。丰水期流速变化最大，这主要是因为生态调节坝在三峡水库放水期抬高了水位，造成了过流断面增大，流速减小。生态调节坝对御临河下游段的流速影响较上游段更为明显，造成的流速变化幅度均在35%以上，其中年平均流速由0.119 m/s降为0.065 m/s，丰水期流速从0.090 m/s减少到0.040 m/s，而枯水期流速则由0.072 m/s降到0.044 m/s，下降幅度分别为45.31%、52.05%和39.20%。由于调节坝在丰水期的水位调节作用，丰水期流速变化幅度同样最大。

图8 2015年上下游段有无调节坝流速全年、丰水期、枯水期的最大值、最小值和平均值 图9 2015年无调节坝最低水位近坝段流场与同期有调节坝的流场对比

总之，调节坝的调节过程减缓了上游段和下游段的水体流动，年平均流速、丰水期枯水期流速以及最大、最小流速都受到了不同程度的影响。

为了分析调节坝对御临河近坝段的流场影响，选择了水动力条件反差最大的无调节坝最低水位时期(2015年5月11日)与同期有调节坝的流场进行比较，其结果见图9。分析图9可知，上游段受影响较小，除部分河湾处在建坝后形成局部小范围回流外，其余流场格局基本相似。下游段在靠近坝址前3.1 km段由于最小水位172.2 m的顶托作用，产生的回水与上游来水反向相遇，造成平行力矩效应，从而形成较大面积的环流，而在固边界和河湾处会出现杂乱的流场分布，在近坝端由于调节坝溢流出流的运行，河流流速变大。而在有较大来流的支流附近区域，流场格局无较大变化，说明调节坝对有支流来水区域的流场无明显影响。

3.2 水质模型模拟结果与分析

3.2.1 水质分布特征 御临河计算流域涵盖了多种用地类型，从上游梅溪段以耕地为主的土地利用区域再到舒家段大面积的城市建设用地，最后在下游流经了无人开发的林地和草地(图2(a))。而土地利用类型的结构组成和空间分布特征对水体水质会产生不同的影响[19]。由EFDC模型计算得出2015年建坝后1-12月水质分布结果得知，全年御临河水质分布与流域用地类型具有明显的响应关系，上游梅溪至鱼金滩段流域大部分以耕地和草地为主，月平均水质达II类水体的月份占83.3%；而鱼金滩至张家湾段由于流经大片城市建设用地，达到II类水体的月份只占到58.3%；最后由张家湾至调节坝段所属流域覆盖大片林地，水体水质又有所好转，达II类水体月份占到了75%。

在模拟的1-3月份和12月份为御临河的枯水期，其上下游流速十分缓慢，均小于0.1 m/s，流态接近于湖泊型水体[20]，因此对流扩散作用较弱，由点源负荷形成的污染带较长，此时期由于降雨较少，面源负荷低。计算区域水体流经的耕地段、城市建设段和林地段分段明显，其中城市建设段各水质指标浓度最大。同时由于三峡大坝调度的影响，河口水位高于172.2 m，御临河不受生态调节坝的调控，与库区联通，因此在库首没有存在污染物累积的现象。此时期4个水质因子浓度分布见图10。

平水期研究区上下游水质分布大致与枯水期相当，污染带面积有所减小。

图11为2015年丰水期研究区上下游段4个水质因子浓度分布。图11中水质因子浓度与枯水期(图10)相比，其梯度变化小于枯水期，说明在丰水期由于流速的增加和对流扩散作用的增强，上下游水质分布变得较为均匀，浓度范围差别比枯水期减小，但由于降雨的增加，面源污染输入至水体中，水质平均浓度要大于枯水期。同时，在丰水期由外界污染源造成的污染带也由于流速的增加而被很快的稀释，相比于枯水期和平水期，其面积大大减小。而在库首由于调节坝的挡水作用，存在不同程度的污染物累积，造成了库首水质浓度偏高的现象，这也是图11中库首区域颜色较附近区域发生突变的原因。

图11 2015年丰水期研究区上下游段4个水质因子浓度分布图

图10 2015年枯水期研究区上下游段4个水质因子浓度分布图

3.2.2 调节坝对水质的影响 考虑到不同段落流经的土地类型利用特征，因此选择了观测点2(耕地为主)、观测点4(建设用地为主)和观测点6(林地为主)作为水质结果的代表点位，同时这3个观测点位也代表了计算区域的上部、中部和下部，以此来研究调节坝对水质的影响情况。调节坝运行前后御临河水质因子浓度变化特征见表1。

由表1可看出，调节坝运行后，3个代表性观测点处的CODMn、TN、NH3—N、TP浓度均呈现上升趋势。对表1中数据分析总结如下：

表1 调节坝运行前后不同水平期研究区代表性观测点各水质因子浓度特征 mg/L, %

(1)枯水期时，各个点位的上升幅度相对较小，各指标浓度比调节坝运行前增大不到10%，观测点2、4、6的CODMn浓度分别比调节坝运行前增大了4.50%、5.14%和9.70%，分别达到了1.83、2.75和2.39 mg/L；TN浓度分别增大了2.35%、4.64%和7.76%；NH3—N浓度分别增大了2.17%、9.36%和9.75%；TP浓度3个点位的变化幅度相近，分别为8.60%、8.40%和7.67%，达到了0.059、0.066和0.056 mg/L。枯水期御临河与三峡库区联通，调节坝调控作用较小，因此调节坝运行前与运行后的水质变化幅度较小。

(2)平水期时，CODMn指标中观测点6的变化幅度最大，增加到了21.47%，由调节坝运行前的2.82增大到运行后的3.42 mg/L，观测点2和4变化幅度较枯水期相近。3个点位的TN浓度在调节坝运行后均增大了10%～15%左右，分别由1.70 mg/L增大至1.89 mg/L、由1.99 mg/L增大至2.22 mg/L、由1.58 mg/L增大至1.80 mg/L。观测点2在平水期的NH3—N浓度变化较小，为5.24%。而观测点4与观测点6变化较大，达到了20%以上，分别为20.93%和25.02%。3个点位平水期TP浓度变化幅度较小，分别为9.35%、6.69%和10.60%。平水期处于枯水期与丰水期的过渡状态，此时御临河受到三峡水库和生态调节坝的交替调节，与修建调节坝前相比，流速差异变化较大，因此各个指标的变化幅度存在较大的差异，但相比于枯水期，变化幅度大部分都在增大，说明调节坝对御临河水质影响显著。

(3)丰水期时，各个指标的变化幅度达到了最大。3个代表点位CODMn浓度分别由调节坝运行前的3.79、5.00、3.76 mg/L增大至运行后的4.29、5.51和5.31 mg/L，分别增加了13.20%、10.16%和41.20%；TN浓度分别增大至2.12、2.49和2.36 mg/L，分别增加了11.85%、17.41%和25.35%；NH3—N浓度分别由运行前的0.421、0.428、0.366 mg/L增大至运行后的0.450、0.514和0.462 mg/L，分别增大了6.99%、20.15%和26.30%；TP浓度分别由运行前的0.077、0.102、0.083 mg/L升高至0.090、0.113和0.103 mg/L，变化幅度分别为16.75%、11.30%和23.18%。由于丰水期调节坝最低调节水位为172.2 m，相比建坝前165 m的平均水位，形成了约7 m的水位差别，由此造成的水动力条件差异较大，调节坝建成后由于流速减缓，物质扩散作用减弱，容易造成污染物的滞留，而使水质指标升高。

4 结 论

本文利用SWMM和EFDC模型，构建了三峡库区库尾支流-御临河流域水文水动力和水质模型，利用水深、流速、水温、水质等实测资料对模型进行了校核，使所建模型能够较好地反映御临河水动力和水质特征。针对御临河所建生态调节坝，通过对之为期一年的情景模拟，探求了调节坝对御临河枯水期和丰水期水动力和水质的可能影响，得到以下结论：

(1)生态调节坝的运行对御临河水动力条件具有较大影响。流场方面，由于大坝挡水作用所产生的回水与来水反向相遇，产生力矩效应，会在坝前3.1 km处形成较大面积环流；流速方面，下游段(舒家至调节坝)较筑坝前变化幅度大于上游段(梅溪至舒家)，其年平均流速、枯水期和丰水期流速均降低了35%以上，丰水期受影响最大，达到了52%，流态趋近于湖泊型水体，上游段变幅则在14%～49%之间，丰水期受影响同样最大。

(2)御临河水动力条件的变化进而导致水质状况发生变化。由于筑坝造成的流速放缓，在枯水期对应流经不同用地类型子流域的河段会产生较为明显的水质分段现象，而在丰水期由于流速的增大，分段现象得到一定改善，但由于大坝阻挡，坝前会产生一定程度的污染物累积，水质浓度较临近段升高。全计算河段各水质指标浓度均呈现一定的升高趋势，且与流速变化趋势一致，丰水期变幅达到最大，其中位于坝前的观测点6处变化幅度最大，CODMn、TN、NH3—N、TP 4个水质因子浓度较筑坝前分别增大了41.20%，25.35%、26.30%和23.18%。

(3)根据本文研究结果，丰水期御临河的水动力、水质条件受调节坝影响最大，而由于该时期气温全年最高、光照充足，需要注意水体富营养化情况的出现。合理动态调度生态调节坝水位，改变水动力条件，同时从源头进行水环境治理，减少御临河的污染负荷，是应对该问题的有效措施。

(4)基于本文研究成果，可进一步探究多种优化算法下的生态调节坝动态调度对河流水动力条件和水质分布的改善效果，从而根据不同条件筛选出最优调度方案，供相关决策部门参考。