碧流河富营养化主控因子及年季动态变化特征

2020-12-14肖美艳

水利技术监督 2020年6期

肖美艳

(瓦房店市水利勘测设计有限公司，辽宁大连 116300)

碧流河发源于盖州市棋盘岭山南麓，属于大连地区最大的河流，对下游农田灌溉和城市供水发挥着关键作用。近年来，由于经济的高速发展及环境保护工程的滞后，湖库网围养殖二次污染、生活污水、农业面源及工业点源污染等问题突出，各种营养盐的富集加速了碧流河的富营养化。富营养化为藻类的生长创造了适宜的自然条件，原本蓝色的水体因绿藻、硅藻的大量生长变成绿色，长期作用下河流水质不断下降，水体发黑、发臭对水生态文明建设及流域水环境功能构成严重威胁。水体富营养化与水生物、降水、光照、温度、地质条件、氨氮等因子密切相关，因此准确掌握碧流河年季富营养化变化规律及其主控因子，对保护湿地生态功能、维持生物多样性、水资源可持续开发及水环境综合整治等具有重要意义。

本文利用均匀随机数和等级评价标准生成检验样本、建模样本，将逻辑斯蒂曲线与加速遗传算法相结合搭建评价模型，综合分析了碧流河2011—2018年不同时点的富营养化等级及其主控因子动态变化特征，为流域水污染治理和富营养化控制提供决策依据。

1 区域概况

碧流河流域地处辽东半岛中东部，流经新开岭、万福镇、普兰店区、墨盘乡、城子坦镇后汇入黄海，干流长156km，径流深305.6mm，年径流量8.6亿m3，比降1.89‰，上游属低山区，地势自东北向西南倾斜。碧流河水库建设于下游入海口处，属于一座以城市供水为主，兼具灌溉、防洪、发电、养护和旅游等功能的大(2)型工程，集水面积2085km2，正常蓄水量7.14亿m3，最大库容9.34亿m3，承担着下游农田防洪安全及城市供水的任务。

2 富营养化综合评价方法

2.1 基本原理

模拟群体遗传机理与生物自然选择的遗传算法，其基本原理是将父代群体设定为随机生成的可行解，并引入适应度函数度量父代个体的适应能力，通过多次反复的变异、交叉、选择等操作生成子代个体，按照优胜劣汰机制不断提升个体的环境适应能力，从而优选出能够最大限度的逼近最优解的优秀个体。借鉴前人研究成果[1- 3]，有学者提出了改进的加速遗传算法，并在水环境评价、水利工程施工进度优化等领域取得良好的应用成效。

2.2 生成样本

根据富营养化等级评价标准(见表1)和0～1之间的均匀随机数，利用公式(1)随机生成5个检验样本和25个建模样本，如图1所示。

Xij=yij(aij-bij)+aij

(1)

式中，yij、Xij—参评因子i关于富营养化等级j的均匀随机数和样本值；aij、bij—参评因子i关于富营养化等级j的上、下界限值。

图1 模拟评价等级与标准等级

表1 水体富营养化等级

2.3 逻辑斯蒂曲线模型

荷兰生物学者Verhulst提出了一种能够客观反映事物发生、发展、成熟规律的逻辑斯蒂曲线，按照不同的发展阶段可以分为缓慢增加、快速增长和趋于稳定3个部分，所以又称为S曲线，现已广泛应用于人口与经济预测、环境生态学、地理学等领域[4- 7]。设N、z为碧流河富营养化的最高等级和模型计算值，xi为综合评价的第i个主控因子，ci为模型参数，n为参与评价的因子总数，由此构造的逻辑斯蒂曲线如下：

(2)

将模型中的有关参数利用加速遗传算法估计，从而构造相应的目标函数为：

(3)

(4)

z=5/(1+e-0.263-2.729x1-0.66x2+3.545x3-4.896x4)

(5)

2.4 验证分析

采用逻辑斯蒂曲线评价模型计算验证样本的富营养化等级，评价等级与实测数据等级对比如图2所示，可见该模型具有较高的精准度与可行性。该模型考虑了不同主控因子对富营养化评价的等级差异性，能够更加精准、全面的度量水环境状况。所以，可以应用该模型评价碧流河富营养化状态。

3 富营养化主控因子及年季变化特征

3.1 富营养化主控因子变化

对碧流河汇入黄海口处、碧流河水库坝址处、万福镇断面处、新开岭发源处水体的水环境指标，选择2011—2018年初夏(5月10日)、仲夏(7月10日)、秋末(10月10日)进行测定，各主控因子在3个时点的变化特征如图2所示。结合等级评价标准及图2主控因子辩护趋势，可以较为全面地反映碧流河年季富营养化主控因子变化特征。

(1)总体上，富营养化主控因子总氮、总磷、透明度、耗氧量均处于3～5级水平，随着时间的推移呈现出远离低级趋向于高级的现象，即水环境呈恶化趋势，各项因子于2018年总体处于4～5级之间。进一步分析产生该变化的原因，主要与灌区农药化肥过度施用、上游工农业废水排放、主干河流水量减少等因素相关[8]。2010年以来，碧流河上游工农业废水、生活污水排放量呈上升趋势，流经城市段水质持续下降，水环境容量及入河水量不断减少。此外，此外，2010～2016年间灌区农药、化肥施用量持续增加，由此表明碧流河储存了更多的养分和营养盐，不断增加的各种营养盐使得该河流富营养化速度更快[9- 12]。

图2 验证样本富营养化主控因子变化

(2)受水位变化影响各项主控因子呈微弱波动趋势，高水位时透明度较高，而总氮、耗氧量和总磷含量较低；反之，则透明度较低。

(3)2011—2018年总磷始终处于较高水平，评价结果超过4级，总磷波动较为平稳，上升趋势不显著，这主要与河流人工打捞水草、水中植物吸收等因素相关。例如，2015年实施的水草打捞治理使得总磷含量明显偏低，随后总量呈波动上升趋势，水质不断下降。

(4)结合主控因子动态变化曲线，总磷含量5月<10月<7月，10、5月含量比较接近；总氮含量7月<10月<5月，10、5月含量较为接近；透明度5月<7月<10月，5、7月透明度相差不大；耗氧量10月、7月<5月，10、7月耗氧量较为接近。通过对比分析发现，透明度与耗氧量呈现出相反的变化特征，即透明度高时耗氧量小；总氮与总磷呈相反的变化特征，总氮含量低时总磷含量高。这主要与水流流速、河流水位、水生动植物等因素相关，5月水位低、水流速度慢、水生植物长势弱且稀少，7月处于相反状态，10月正处于以上2个时段中间水平[13- 14]。

3.2 富营养化等级的变化

采用富营养化评价模型和归一化处理后的历年不同时点主控因子值，输出3个时点上碧流河2011—2018年的富营养等级，如图3所示。从图3可知，3个时点的富营养化等级呈先快速增大、后趋于平缓的变化特征，富营养化等级波动较大的为7月，波动较小的为10和5月，其原因为7月水质指标和水位影响因子较多，受到蒸发量、降雨量、水生动植物数量及碧流河出水量等因素影响显著。

图3 碧流河富营养化历年变化趋势

碧流河综合富营养化均大于4级评价标准，2013年已快速上升至5级，该变化趋势与主控因子存在显著差异。从评价模型的角度，按照从小到大的次序排列富营养化主控因子的重要程度：耗氧量<总磷<透明度<总氮，其中增速较快的有透明度和总氮，2018年富营养化趋近于5级；此外，碧流河中总氮和总磷含量较高，且随着其他营养物质及总磷含量的不断增加，进一步提高了碧流河浮游生物和悬浮物，使得水质恶化、透明度下降及耗氧量增加等问题突出，富营养等级总体呈上升趋势[15- 17]。通过对比分析初夏、仲夏、秋末的富营养化等级变化曲线，5月<10月<7月。

3.3 入黄海口处的富营养化变化

结合2011—2018年碧流河入黄海口处的水质指标值，利用归一化公式对水环境指标值处理，采用评价模型评价富营养化等级，其历年变化趋势及主控因子如图4所示。根据图4可知，各主控因子在碧流河汇入黄海口处均呈上升趋势，总氮、透明度、耗氧量超过起始年份达到5级标准为2015、2014、2012年，2018年总磷未达到5级。评价模型的富营养化最高等级为5级，所以2013、2014年碧流河汇入黄海口处的富营养化达到5级后基本稳定在该水平。因此，各项主控因子变化特征无法依据富营养化等级衡量，应改变其评价标准或增加富营养化等级。