感潮河网降雨径流污染空间分析与模拟

张凤山,尚明珠,赵朋晓,程开宇,唐颖栋,魏 俊

感潮河网降雨径流污染空间分析与模拟

张凤山,尚明珠,赵朋晓,程开宇,唐颖栋,魏 俊*

(中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江 杭州 311122)

为了探究茅洲河流域感潮河网面源污染空间分布特征和降雨径流污染规律,基于空间分析、统计分析与流域水动力-水质耦合模拟方法,对典型降雨情景下河网水质情况进行模拟分析,提出基于水质改善目标的生态补水点位空间布局优化策略.研究表明,层次聚类凝聚算法和K-均值法迭代组合可以较好地实现面源污染分级与分类;茅洲河各支流中,石岩渠、松岗河中上游等河道(段)由于面源污染负荷相对较高且缺乏生态补水,雨后水质恢复缓慢;基于补水总量不变原则,对生态补水方案进行局部优化,优化结果可使雨后受污染重点河道(段)水质恢复速度加快一倍以上,提高了流域水质的整体稳定性.研究结论可为进一步认识茅洲河流域水污染特征、实现流域水环境精细化管理提供支撑.

感潮河网；面源污染；数值模拟；茅洲河

降雨导致的面源污染由于其不确定性高,时空变异性大,是影响城市水环境的主要因素之一[1-4],目前的研究涵盖流域[5-6]、城市[7-9]、小区或学校[10-11]等不同尺度,重点关注面源污染对下游受纳水体水质的冲击[6,8-9].车蕊等[6]对东江流域近38a极端降雨事件分析发现,氨氮在降雨过程中呈前期高,中后期低的特征.许淑敏[9]对引水工程缓解海河流域面源污染程度进行分析,发现雨量较小时调水引流效果更佳.对于感潮河网地区,污染物迁移转化受到径流和潮流共同作用,不利于扩散和降解[12],更容易受到降雨径流污染的冲击.近年来,珠江三角洲各地开展了一系列感潮河网区水动力水质模拟研究,论证了闸泵优化调度[13]、引水增流[14-15]等措施对河网水质恢复的效果.研究[15]表明,珠江三角洲地区受到污染-咸潮双重影响,利用闸泵-河库联合调度是改善珠江三角洲感潮河网水环境状况的有效措施之一.

茅洲河流域属珠江三角洲感潮河网,地处深圳市西部,于伶仃洋交椅湾入海,流域内为高密度建成区,老城区和老工业区众多,产污量大,河流径污比严重偏低,面源污染负荷高,面源污染中COD和NH3-N分别占总排放污染负荷的19%和11.2%[16],其中老城区特别是城中村面源污染风险最为突出.由于径流是驱动污染物向下游扩散的主要动力[17],而伶仃洋为弱潮河口,潮差较小,潮动力不足[18-19],不利于污染物迁移扩散.同时,受气候变化和城市化发展等因素影响,深圳西部城区近40a间年降水量、汛期降水量和极端降水指标均呈现增加趋势[20],下垫面改变和降雨特征变化影响了茅洲河流域面源污染的时空分布规律.特定的自然环境条件和社会发展背景导致茅洲河流域面源污染风险居高不下.茅洲河经过系统治理,截止2019年底,流域水质明显改善,旱季水质较稳定.但由于茅洲河较高的面源污染负荷和不利的河口潮动力条件,雨后污染风险仍然较高.

本研究以茅洲河感潮河网为研究区域,基于GIS空间分析和聚类分析理论,对沿河雨水排口污染等级进行分级分类,提高了大量排口数据统计分析的效率;在此基础上通过流域水动力-水质耦合模型开展典型降雨情景面源污染规律研究,提出改善雨后河道水质恢复规律的工程措施,为揭示茅洲河流域水污染特征、保障河网水质稳定提供参考.

1 研究区域与方法

1.1 研究区域概况

图1 茅洲河流域示意

茅洲河是深圳第一大河,发源于羊台山北麓,地跨深圳、东莞两市,在沙井民主村汇入伶仃洋.流域面积344.23km2,干流全长30.69km.其中,宝安区境内流域面积122.65km2,干流河长19.71km,感潮河段长约13km,下游河口段11.4km为深圳市与东莞市界河.茅洲河流域宝安区境内共有干、支流19条,河道总长度96.56km.目前,茅洲河流域(宝安片区)已经形成以松岗污水厂和沙井污水厂再生水为主要水源的生态补水系统,如图1所示,补水规模80万m3/d,实测再生水水质主要指标优于地表水IV类,是改善茅洲河干支流水质的重要手段之一.

1.2 研究方法

1.2.1 聚类分析法 聚类分析广泛应用于水环境数据分析和水污染综合评价[21-23].层次聚类方法是一种常用的聚类分析算法,可分为凝聚和分裂两种方法[24].K-均值算法是聚类算法中最基础也最重要的无监督聚类算法,使类内具有较高的相似度,而类间的相似度较低,适用于数值型数据且易于实现,时间复杂度低,算法的可解释度较强[25].

本文运用SPSS分析工具进行雨水排口聚类分析,首先应用层次聚类凝聚算法得到结果类的数目,在此基础上应用K-均值法改进聚类结果.

1.2.2 面源污染计算 降雨径流污染强度由污染物累积过程和冲刷过程共同决定,采用饱和函数式(1)和指数函数式(2)分别计算污染物累积和冲刷过程[26].

式中:1为最大增长可能, kg/hm2;2为半饱和常数, (达到最大增长一半时的天数), d.

式中:为污染物冲刷量, kg/h;1为冲刷系数;2为冲刷指数;为单位面积的径流速率, mm/h;为污染物增长质量, kg/hm2.

本文基于典型降雨情景及排口聚类结果,采用雨水管理模型(SWMM)模型模拟面源污染情况.

1.2.3 河网水动力水质模拟 水动力模块控制方程为圣维南方程[27](式3、式4):

式中:为河道过水面积, m2;为流量, m3/s;为侧向来流在河道方向的流速, m/s;为时间, s;为沿水流方向的水平坐标, m;为河道的侧向来流量, m3/s;为动量修正系数;为重力加速度,m/s2;为水位, m;S为摩阻坡降.

水质模块控制方程为对流扩散方程[27](式5):

式中:为模拟物质的浓度, mg/L;为河流断面平均流速, m/s;E为对流扩散系数, m2/s;为模拟物质的一级衰减系数, mg/(L·s);为空间坐标, m;为时间, s.

本文采用MIKE11模型对茅洲河流域河网水动力、水质过程进行模拟.

2 结果与讨论

2.1 降雨特征及典型降雨分析

近40a来茅洲河流域所在的深圳市西部城区年降水量整体呈现增加趋势[20],表现出一定的年际变化规律.为了研究近期茅洲河流域降雨特征,本文基于近5a茅洲河流域日降雨过程进行统计分析,结果表明近5a流域年平均降雨日数102d,主要集中在4~9月份,日降雨以小雨(小于10.0mm)为主,占总降雨日数的64.7%,中雨(10.0~24.9mm)占20.3%,大雨及以上(大于25.0mm)占15%.统计表明超过76%的降雨间隔时间在3d以内,仅约10%的降雨时间间隔在7d以上,从图2各量级降雨事件的降雨间隔分布图可看出,茅洲河流域降雨时间间隔普遍较短,连续性降雨频发.

图2 茅洲河流域降雨特征统计

图3 茅洲河流域典型降雨过程

在降雨量相当时,雨峰偏后的降雨污染负荷大于雨峰偏前情况[28];当其他条件一定时,降雨量累积值、最大降雨强度和平均降雨强度越大,污染负荷越大[29].结合前人研究经验与茅洲河流域降雨规律分析结果,按照同一量级降雨事件中降雨量较大、前期干燥天数较长、雨型集中、雨峰偏后的原则选取共3场典型降雨(小雨、中雨、大雨各1场),作为河网水环境模拟的典型降雨事件,日降雨量分别为8.8mm(小雨)、17.6mm(中雨)以及43.4mm(大雨),3场典型降雨逐小时降雨过程如图3所示.

2.2 面源污染特征空间分析

面源污染负荷强度与下垫面密切相关.依据《深圳市面源污染整治管控技术路线及技术指南(试行)》[30]中对深圳市下垫面分类的方法,按面源污染负荷从低到高将茅洲河宝安片区用地分为A、B、C、D 4类,各等级代表性下垫面见表1.

表1 面源污染等级标准

按以上地块划分原则对茅洲河流域宝安片区下垫面面源污染等级进行空间分析(图4),由于茅洲河流域老城区和老工业区众多,C类和D类等高污染负荷用地是该区域主要的用地类型,而A类和B类的用地明显较少,反映了茅洲河宝安片区段干支流沿岸开发密度高、面源污染风险大的特点.

图4 下垫面类型

经统计茅洲河宝安片区沿河共分布428个雨水排口,各排口服务范围面积与用地性质差异显著.通过GIS空间分析,以各沿河雨水排口服务范围为统计单元,按排口污染物浓度由低到高将面源污染等级分为I~V级,如图5所示.当降雨事件一定时,降雨径流污染过程主要与排口服务面积及下垫面类型密切相关,特异性明显;而排口服务范围内用地类型相似且汇流特性接近的区域污染物累积与冲刷过程又呈现相似特征.因此,为了统计分析茅洲河流域雨水排口特性,同时提高建模效率,有必要对雨水排口进行分类统计.本文以排口服务面积与污染负荷等级为聚类因子,采用先验策略,应用层次聚类凝聚算法和K-均值法进行迭代优化,最终将雨水排口分为18个类别,排口分类结果见表2.

图5 排口污染等级

表2 排口分类结果

图6 排口聚类效果检验

图7 不同污染负荷等级代表性排口分布示意

为验证聚类效果,如图6所示,排口呈现出组内相似、组间差异明显的特点,表明分类效果良好.其中,第2、12类排口污染负荷高且集水面积较大,负荷总量高.同时,聚类分析结果可以表征不同类型排口之间的污染等级及其空间分布,如图7所示.其中,第3类排口为高污染排口,主要分布在沙井河及其支流、排涝河沿岸;第4类排口为低污染排口,主要分布在老虎坑、龟岭东沿岸;第11类排口污染负荷中等,在各支流沿线广泛分布.

2.3 茅洲河流域水环境模型建立与验证

模型范围为茅洲河流域宝安片区干、支流,共概化河道(段)25条、节点452个、河道断面322个、水闸14座.模型选取2019年3月21日~3月22日26h全潮期为率定期,2019年11月为验证期,以共和村断面为参证断面,通过水动力、水质同步监测数据进行模型参数率定和验证,采用纳什效率系数(NSE)对模拟精度进行评价.结合相关研究成果[31]与流域资料情况,河道糙率取值为0.028~0.032,扩散系数取10m2/s.模型率定和验证结果如图8所示.其中图8(a)、图8(b)为率定期共和村断面流量、水位模拟精度检验,NSE分别达到0.993、0.988,表明模型具有可靠的水动力模拟精度;图8(c)、图8(d)分别为率定期和验证期共和村断面氨氮浓度模拟精度检验,NSE分别为0.715和0.841,水质模拟精度较高.率定和验证结果表明,茅洲河流域水环境模型可以较好地反应流域水动力和水污染特征,模拟结果较为可靠.

图8 模型率定和验证

2.4 雨后河道水质变化规律及生态补水优化分析

目前茅洲河流域已建成较为完善的补水系统,但尚未建立针对雨后河道水质改善的补水调度策略[32].在现状工程条件下,基于已建立的茅洲河流域模型,在2.1节选定的典型降雨情景下分析茅洲河干流、支流雨后水质变化规律.茅洲河流域降雨期间和雨后水质情况如图9所示,由于污染风险和工程背景的差异,降雨对干支流各河道水质呈现出不同影响,其中,潭头河、沙井河、潭头渠由于沿线高污染风险排口较为密集,降雨期间水质恶化明显,但由于现状补水系统完善,水质恢复较快;石岩渠、松岗河中上游、七支渠上游、万丰河上游等河道(段)由于污染负荷相对较高且现状缺少生态补水,水环境容量不足,雨后水质恢复缓慢.

生态补水是改善河道水质的有效措施,受到补水水质、补水量、补水位置等因素的影响,不同补水调度方式的效果差异显著[33].为了加快雨后河道水质改善过程,基于补水总量不变原则,对现状生态补水方案进行局部优化,调整部分河道补水量和补水位置,优化策略见表3.以中雨为例,补水方案优化后七支渠、万丰河、松岗河、石岩渠雨后水质恢复至V类水的速度加快一倍以上;沙井河、上寮河由于现状补水量较大,适当缩减补水量对其水质恢复影响较小.雨后流域水质情况如图10所示,与图9结果相比,在保持补水总量不变的前提下,优化方案可显著提高流域水质的整体稳定性.

表3 补水方案优化策略

图10 补水方案优化后茅洲河干支流雨后水质情况(NH3-N浓度)

3 结论

3.1 茅洲河流域宝安片区开发密度高,下垫面类型以高污染负荷地块为主,面源污染风险大.基于GIS空间分析和聚类分析理论,以研究区域内沿河污染排口服务范围为统计单元,排口服务范围和污染等级为聚类因子,采用先验策略,应用层次聚类算法和K-均值算法进行迭代优化,将沿河雨水排口分为18类,经检验聚类效果良好.

3.2 流域水环境模型选取26h全潮期为率定期, 30d为验证期,以共和村断面为参证站,采用同步水动力、水质实测数据进行参数率定和验证.率定期和验证期的流量、水位模拟结果NSE均达到0.99左右;率定期和验证期水质模拟结果NSE在0.7以上,模型参数较为可靠.

3.3 在现状工程条件下分析茅洲河流域降雨期间和雨后水质变化情况,干、支流各河道水质变化呈现不同规律,部分河段沿线污染风险较高,雨后水质明显恶化,但现状较为完善的生态补水系统可使其水质较快恢复;但仍部分游河道(段)由于污染负荷相对较高且生态补水不足,雨后水质不易恢复.基于生态补水总量不变的原则优化现有补水策略,结果表明优化后重点污染河道(段)雨后水质恢复速率明显加快,同时对其他河道无明显不利影响,流域水质整体稳定性提高.

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致谢：感谢深圳市宝安区水务局提供的部分数据.

Spatial analysis and simulation study of rainfall runoff pollution for a tidal river network.

ZHANG Feng-shan, SHANG Ming-zhu, ZHAO Peng-xiao, CHENG Kai-yu, TANG Ying-dong, WEI Jun*

(Power China Huadong Engineering Corporation Limited, Hangzhou 311122, China)., 2021,41(4)：1834~1841

To explore the spatial distribution characteristics and pollution pattern of non-point source pollution of the tidal river network in the Maozhouhe River basin, the river network water quality under typical rainfall scenarios was simulated and analysed based on spatial analysis, statistical analysis and hydrodynamic-water quality coupling simulation method. An ecological water supply optimization strategy based on the target of water quality improvement was proposed. The results showed that the combination of hierarchical clustering aggregation algorithm and K-means can preferably distinguish the level and class of non-point source pollution. The water quality of the Shiyanqu River and the middle and upper reaches of the Songganghe River recovered slowly after rain fall due to the high non-point source pollution load and the lack of ecological water supply. A local optimized ecological water supply scheme was proposed based on the principle of constant amount of water replenishment. The recovery speed of water quality in key polluted rivers after rainfall was doubled by the optimized results, and the overall stability of river water quality in the basin was improved. The research conclusions provide support to the further understanding on the water pollution characteristics of the Maozhouhe River basin and the delicacy management of watershed water environment.

tidal river networks；non-point source pollution；numerical modelling；Maozhouhe River

X522

A

1000-6923(2021)04-1834-08

张凤山(1992-),男,内蒙古丰镇人,工程师,硕士,主要从事水环境数值模拟研究.发表论文8篇.

2020-08-23

广东省重点领域研发计划“污染防治与修复”重点专项(2019B110205005)

* 责任作者, 正高级工程师, wei_j@ecidi.com