北方干河流域径流面源污染特性及污染负荷建模分析

郑少辉

(唐山市生态环境局玉田县分局，河北 唐山 063000)

引 言

径流主要由降雨及冰雪融水组成，并在重力的影响下，汇聚形成地表水或是地下水[1]。水流中含有多种固体物质[2]，在化学溶解物质的作用下，演变形成含有离子物质的固体径流，较为复杂。面源污染主要由泥沙颗粒、农药中的营养物质构成[3]，在径流作用下，汇聚流入到水体当中，从而引起水体污染。从面源污染性质来看，该种污染具有极大的随机性、潜伏性，污染指数难以量化[4]，监测指标存在模糊性。为此，以北方干河流域径流面源污染作为研究对象，分析其污染特性并构建污染负荷模型。

国外在研究面源污染起步较早，自上个世纪六十年代起，研究人员通过实地勘察，整理了面源污染的特征、形成机理以及相关的影响因子[5]，以固定区域内的污染系数为固定影响因子，建立了污染负荷的数值关系式。国内研究起步较晚，农业污染加剧，研究人员采用水文数学模型[6]，确定了土壤当中存在的物质流失，并建立了污染途径模拟分析了周期性的污染负荷。文献[7]构建了污染负荷模型监测外部降雨，并建立降雨对污染物产生的冲刷消解量，构建降雨径流污染负荷的估算数值关系，最终分析得到污染负荷结果。文献[8]构建了污染负荷分析模型，采用改进M-K趋势检验法，确定了径流污染的影响元素，确定污染显著参数，并形成数值化的污染负荷数值关系。经过阶段性的应用分析可知，现有的污染负荷分析模型得到的污染数值存在误差，由此可知，构建污染负荷分析模型具有发展意义。

综合以往研究方法，进行北方干河流域径流面源污染特性及污染负荷建模分析。

1 北方干河流域径流面源污染特性及污染负荷建模分析

1.1 数值分析北方干河流域径流影响因子

不同组成段的北方干河流域径流有着不同的土壤、植被以及地形信息，所以在数值分析径流影响因子时，以水文循环作为径流驱动力[9]，模拟设定土壤内部的水量平衡，数值关系可表示为：

(1)

其中，SW表示土壤内部的水量数值，Rd表示径流区域的降水量，Qs表示浅地表水与降水产生的水量置换，Ea表示地表水以及降水产生的降水量。随着径流环境内地表水蒸发量的不断增加，浅地表层内的水量蒸发[10]，深地层内的水量在重力的作用下产生下渗，此时，下渗作用下，产生了固定的经验参数，且数值关系可表示为：

(2)

其中，J表示下渗作用的经验参数，C表示地表的径流量，H表示坡面参数，其余参数不变。在该经验参数的影响下，径流内水分产生外部延伸[11]，坡面汇流径流水至干河流域当中，此时，汇聚至干河流域的径流水量就可表示为：

(3)

其中，Ql表示计算得到的径流水量数值，sg表示地表径流停滞时产生的水量积累，to表示河道汇流的时间，tc表示发生汇流的节点时间。整理上述数值化处理的各项径流处理的影响因子，输出径流面源污染特性。

1.2 输出面源污染特性

在实际输出面源污染特性时，利用计算得到的径流影响因子作为处理对象，确定面源污染的扩散速度，数值关系可表示为：

(4)

其中，v表示面源污染的扩散速度，qc表示含污染物质的流量，Ac表示河道过水断面面积，nc表示干河流域的水力半径。结合面源污染的扩散程度，针对不同的污染源[12]，输出污染的位置，标定多种流域，标记与计算污染输出管控时产生的污染浓度，数值关系可表示为：

(5)

其中，G表示输出管控的污染浓度数值，ci表示污染产生的沉淀，vi表示沉淀的合成速度，M表示标定的流域标记点数量。此时，代表面源污染特性的信息熵数值就可表示为：

(6)

其中，Ej表示计算得到的信息熵数值，rj表示规范化处理的标记参数，n表示属性归一参数。根据已知污染源的信息熵数值，对应标定不同面污染物表现出的显著区域[13]，为了消除雨水冲刷对污染浓度的数值变化，模拟地下水为径流产生的衰减补给，并构建形成北方干河流域径流面源污染负荷分析模型。

1.3 构建北方干河流域径流面源污染负荷分析模型

对应上述输出的面源污染特性，径流环境内存在潜在的水量蒸发，蒸发部分的水量导致浅层水量减少[14]，污染物的浓度增加，为了控制潜在蒸发水量对分析结果的影响，采用SCS径流曲线模拟地表流量数值，数值关系可表示为：

(7)

其中，F表示雨水后损量，S表示污染物的最大滞留量，P表示外部降雨量，Ia表示雨水初损量。根据实际形成的水量平衡，模拟衰减过程产生的补给，数值关系可表示为：

(8)

其中，wr表示设定的模拟补给，tg表示地下水产生的补给滞后时间，ws表示污染渗透量。在多种平衡状态下，最终模拟得到的污染衰减数值变化如图1所示。

图1 污染衰减数值变化Fig.1 Variation of pollution attenuation value

由图1所示的衰减数值变化可知，当地下水产生的补给滞后增加后，衰减数值产生的骤升，可知最大衰减数值为0.4，以上述最大数值的衰减数值作为固定参数，在上述数值关系(8)中引入该固定参数，并处理为污染负荷数值模型。

综合上述处理过程，最终完成对北方干河流域径流面源污染特性及污染负荷建模分析过程的研究。

2 实例测试

2.1 采集径流污染数据

随机选定北方一处干河流域区域作为数值采集对象，并在干流区域内标定采集点，标定的流域采集点如图2所示。

在图2所示的干河流域采集点范围内，选定污染物积累饱和函数，调用函数关系中的指数函数作为径流冲刷的数值参数，考虑到污染物随着河流冲刷所减少的污染物浓度，计算得到干河流域产生的污染物稀释流量，数值关系可表示为：

(9)

其中，Ex表示采集得到的污染物稀释流量，

图2 标定的干河流域采集点Fig.2 Calibrated collection points of Ganhe River Basin

S表示干河流域中的水质标准参数，Cb表示河流的背景浓度，Qr表示流域出水口的流量参数。对应上述数值关系，计算得到径流面污染物产生的自净容量，数值关系可表示为：

(10)

其中，Em表示自净容量，er表示单位干流面积所产生的自净系数，其余参数含义不变。

综合上述得到的污染物的稀释流量、自净容量的数值关系，对应不同的数值比例得到不同污染物类别，整理上述参数数值关系，最终采集得到的污染物积累模拟参数如下表所示。

表 采集得到的选定径流面污染模拟参数Tab. The pollution simulation parameters of selected runoff surface

在上表的污染物与污染数值关系内，根据标定的采集点，利用计算得到的模拟量，采用上位机输入并模拟，在执行窗口内设置污染负荷，在径流面范围内，根据污染物在空间范围的变化，输入径流面内的污染点数值。

2.2 面源污染输入

根据上述采集得到的污染数据，可知在构建污染负荷模型时，应确定污染点数值与模型参数之间的敏感性，对应构建敏感性数值关系，数值关系可表示为：

(11)

其中，P表示计算得到的敏感性参数，Qi表示污染源实测系数，Qs表示面源边界实测系数，R表示流量计算参数。对应整理上述计算得到的敏感度参数，利用SWAT-CUP自动率定污染点的各项污染影响参数，构建形成一个污染校正过程，校正处理过程如图3所示。

图3 污染影响校正Fig.3 Pollution impact correction

在图3所示的污染影响校正下，采用手动调整的方式调整污染点内的水质参数，数值关系可表示为：

(12)

其中，dj表示调整后的水质参数，Cj表示一致性参数，N表示污染水源内的水质元素值，其余参数含义不变。整理上述输入的污染点，采用径流分割流域区域点，分割处理过程可表示为：

(13)

其中，bi表示径流面函数，α表示分割参数，yi、yi-1表示不同分割周期的污染水质参数。

将上述计算得到的数值作为污染负荷模型的固定参数，应用基于定量分析的负荷建模方法(文献[7]方法)、基于污染负荷核算的负荷建模方法(文献[8]方法)以及所设计的负荷建模方法进行测试，选定相同的性能参数作为对比指标，验证三种污染负荷模型的性能。

2.3 模型分析结果

整理上述采集得到的径流面污染数据，并输入污染点，对应输入的污染点，定义模型处理污染负荷时因降水所带来的污染误差，数值关系可表示为：

(14)

其中，W表示污染误差，λ表示污染累积量参数，C表示原始处理水质浓度，r1、r2分别表示不同深度径流曲线数值。将上述处理得到的污染误差作为参与影响数值的自变量，对应该参数数值，定义三种污染负荷建模过程累积处理形成的污染排放率，数值关系可表示为：

(15)

其中，SS表示计算得到的污染累积排放率，Ci表示不同水质浓度参数，Vi表示不同计算点干河流域的深度。对应上述的数值关系，整理三种污染负荷模型计算得到的累积污染排放率，结果如图4所示。

图4 三种污染负荷模型得到的累积污染排放率Fig.4 Cumulative pollution emission rate obtained by three pollution load models

根据图4可知，在三种污染负荷模型处理下，针对相同干河流域深度数值，计算模型可累积排放的污染数值，基于定量分析的负荷建模方法计算得到的累积污染排放数值最小，在径流深度为60cm时，排放率数值为82%，可分析得到大部分污染累积排放；基于污染负荷核算的负荷建模方法在径流深度为60cm时，实际可分析得到的排放率数值在96%左右，可分析得到的累积污染较多，负荷分析效果较佳；在相同径流深度下，应用所设计的污染负荷模型得到的污染排放率数值为100%，可分析大径流深度内产生的累积污染，污染负荷分析结果最准确。

在上述累积污染排放率数值的影响下，可知干河流域汇聚了多个支流产生的污染，在汇聚到同一范围内，水质内部的元素物质产生化学反应，从而产生污染消减作用，对于选定对比的污染负荷模型，定义三种污染负荷模型得到的削减强度，数值关系可表示为：

(16)

其中，R表示计算得到的削减强度，Pr表示初始面源污染参数，Af表示污染负荷模型内的污染元素函数，PrB表示污染点的布设参数，其余参数含义不变。对应上图中标定的污染点，整理三种污染负荷分析模型，得到的污染削减强度结果如图5所示。

图5 三种污染负荷模型污染削减强度Fig.5 Pollution reduction intensity of three pollution load models

对应上述构建的削减强度数值关系可知，在三种污染负荷模型得到的污染削减强度数值，定义当该种污染削减强度数值越趋近于1时，则表明该种污染负荷模型确定得到的干河流域中元素之间产生的污染削减越准确，整理元素削减强度数值，取各个干河流域采集点的强度均值作为最终的验证指标，根据图5所示的削减强度结果可知，基于污染负荷核算的负荷建模方法的平均削减强度数值在0.3左右，实际分析确定得到的污染削减强度最小，实际分析得到的污染负荷数值误差较大；基于定量分析的负荷建模方法得到的削减强度数值为0.5，实际分析确定的污染削减强度较大，分析得到的污染负荷数值误差较小；而所设计的污染负荷模型得到的削减强度数值为0.7，符合实际河流污染态势。

3 结 语

北方干河流域的径流分支有着不同的外部温度环境，考虑到实际降雨量与蒸发量，分析北方干河流域径流影响因子，如坡面、下渗作用、径流水量等，确定面源污染的扩散速度，获取其信息熵，采用SCS径流曲线模拟地表流量，分析径流环境内存在的潜在水量蒸发，控制潜在蒸发水量对分析结果的影响，模拟分析结果符合面源污染的实际情况，使其在相同径流深度下，污染排放率为100%，且实际分析得到的污染负荷数值误差较小，削减强度数值为0.7，可准确获取流域径流面源污染特性及污染负荷数值，为该领域的相关研究提供理论参考。

但是该方法尚未分析上游与下游间的显著差异,其时间、空间差异性较大，在未来的研究中，将以此为约束与目标，进一步完善北方干河流域径流面源污染分析结果。