生态补水对孝妇河湿地水华的预防效果模拟
2024-01-29贾瑞鹏李桂秋郑州大学水利与交通学院河南郑州45000郑州大学生态与环境学院河南郑州45000江苏省水文水资源勘测局南通分局江苏南通6000
贾瑞鹏,李桂秋,窦 明,*,王 偲,李 佳( 郑州大学水利与交通学院,河南 郑州 45000； 郑州大学生态与环境学院,河南 郑州 45000；.江苏省水文水资源勘测局南通分局,江苏 南通 6000)
城市水系的建设有助于改善城市景观,提升城市形象[1].天然河道在闸门、水坝、泵站等工程的控制下,相互串联彼此交通,形成复杂的城市水网(系).城市水网建设可有效增加城市水面面积,蓄积大量水资源,改善了城市局部生态景观[2-3].但是,由于城市水系受人为干扰因素较大,水量和水位不仅受天然来水的影响,还与人为调节密切相关,水体水质受上游来水和自身环境容量变化等多重因素也发生较大变化,与天然河道或湖泊的流场及污染物变化规律具有较大的差异性[4-6].一方面,由于闸、坝、堰等的建设,使原有河道水流变缓,水面面积增大,污染物大面积蓄积,在春夏之季很容易形成大面积的水污染事件,甚至爆发水华[7-8];另一方面,城市水系建设为了增加整体水体景观效果,增加了许多辅助工程,如在河岸种植植物,建设河道绿坡;滨岸带种植水草、建设滨河湿地;水面种植浮游植物、建设生态浮岛;在水里养殖鱼类、底栖生物,增加生物多样性[9].这些措施实际上人为的改造了自然景观,改变了天然河道的生境.城市湖泊水体出现各种水环境问题,富营养化问题最为突出.通过跨流域调水[10]或利用当地其他水源(如城市再生水)[11]对河流进行生态补水被认为是缓解或解决以上问题的最快捷和最有效手段[12].
生态补水是通过工程措施从流域外短期引入水质较好的水体缓解水资源短缺和进行生态修复,是维持和改善区域水环境质量的重要途径[13-14].科学合理的生态补水时长和补水流量对水环境改善效果至关重要.在自然状态下湖泊和河流具有复杂的形状和边界,关于污染物在天然水体中的运移规律及水环境状态变化复杂,许多问题迄今尚未得到妥善解决[15].常用的研究方法包括经验公式法[16]、数值模拟法[17]、物理模型法等[18].此类研究数据需求量大,数据获取困难,需要大量人力物力支持,受多种因素制约.虚拟仿真技术的出现为此类问题找到了解决办法,现阶段可以采用成熟的仿真程序或集成软件对特定条件下的水环境变化状况进行模拟分析,大大提高了研究效率.水环境数值模拟模型可以准确地模拟水域流场和水质的变化,已成为主流的研究手段[19].水环境数值模拟多基于现状条件,但是实际研究过程需要灵活考虑工程位置、补水措施等.
孝妇河湿地水域景观于2018年建成,属于新建项目,食物链不完善、生态功能脆弱,建成运行以来始终存在水质问题,尤其富营养化问题突出.多次的水质监测显示该水域出水水质状况不容乐观.此外,该水域位于新城水库上游,而新城水库是引黄供水工程和南水北调东线工程的调蓄水库,水域出水水质将会对新城水库产生一定影响.作为调蓄水库和饮用水源地,保障其用水安全非常重要.为改善水域富营养化现状,消除该水域现状水环境对城市景观的影响,保障出水对下游水源地用水安全,需对该水域进行有效的调控以改善其水质.本研究采用数值模拟方式模拟水质指标分布及变化情况,根据补水流量大小、补水口位置设置8 种生态补水场景,对不同补水工况下污染物指标进行模拟.采用富营养化指数(TLI)、叶绿素浓度(C)、水华面积(S)、滞留时间(T)、水华危害指数(H)5 个指标对生态补水的水华预防效果进行综合评判,揭示水环境演变及水质改善的响应机制.系统分析了多种生态补水措施及其实施效果,并提出解释生态补水对水华预防效果的水华危害指数.研究方法和相关结论可为城市水域生态补水提供合理的思路和解决方案,为孝妇河水环境治理和生态保护提供理论支撑.
1 研究区和数据来源
1.1 研究区
孝妇河湿地位于山东省淄博市境内,属湖滨湿地,117°57′～117°59′E,36°40′～36°50′N 之间,正常水位为102.5m,水域面积1.67km2.该水域在天然河道的基础上实施了河道拓宽、河岸加固、闸坝控制等工程措施人工修建而成,是山东省淄博市重要的城市景观湖泊.水域沿岸工业发达,人口密集,水量水质变化受人为干扰因素控制较大,现状维持着500 万m3的蓄水量(2020年).湖区受纳水体主要来自主河道上游和支流范阳河的补给,来水量较小且主要来水水源为污水处理厂尾水.在湖区布设监测点28 个,根据水域内闸坝工程、水系形态和研究需求将研究区从下游至上游划分为A、B、C、D、E5 个子区域,现有补水点2 个,橡胶坝2 处(图1).
图1 研究区概化图Fig.1 Study area of the Xiaofu river
1.2 数据源
本研究选取的孝妇河水文站及相应的水质监测断面数据来自淄博市水文信息监测分析系统和中国水文信息网(https://xxfb.mwr.cn/sq_dxsk.html).水文站及水质断面位置见图1.水质数据来源于2018 至2020年山东九一生物科技公司现场采样月数据和孝妇河环境监测站自动监测数据及相关调度监测数据.研究区地形数据来自《淄博市孝妇河黄土崖段综合整治工程》.
2 模型原理
本研究采用MIKE21 对水环境变化条件进行模拟.该模型为模块化模型,不同模块可以与MIKE21HD 集成计算,实现将各水生生态系统转化为可靠的数值模拟并用于精确的预报.水质变化和富营养化过程受水动力条件驱动,分别使用水动力(HD)模块模拟水流变化,使用水质生态(EcoLab)模块来实现对主要城区河段污染物分布状况的模拟,使用富营养化(EU)模块模拟藻类变化情况.
2.1 水环境模型方程
2.1.1 水动力模型 根据水量平衡和能量守恒原理,建立二维湖泊水动力学模型.
①水流连续方程:
②X 方向动量方程:
③Y 方向动量方程:
式中:h(x,y,t)为水深,m;d(x,y,t)为时间变化水深,m;ξ(x,y,t)为自由水面水位,m;p(x,y,t),q(x,y,t)为x,y 方向的流量密度,m3/(s⋅m);g 为重力加速度,m2/s;C(x,y)为谢才阻力系数,m1/2/s;f:风摩擦系数;V,Vx,Vy(x,y,t)为风速及x,y 方向的风速分量,m/s;Ω(x,y)为Coriol 系数,Ω(x,y)=2ωsinψ;ω 为地球自转角速度;ψ 为计算点所处的纬度;ρw为水的密度,kg/m3;P0(x,y,t)为大气压强,kg/(m·s2);x,y 为空间坐标,m;t 为时间,s;τxx,τxy,τyy为切应力[20].
2.1.2 水质控制方程 本研究水质指标主要考虑了化学需氧量(CODCr)、溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)5 个指标.其迁移转化过程可用方程(4)进行描述[21]:
式中:c 表示Ecolab 状态变量的浓度,mg/L;u,v,w 分别表示对流项的流速分量,m/s;Dx,Dy,Dz分别表示扩散项的扩散系数,无量纲;Sc表示源汇项,g/(m3·d);Pc代表Ecolab 的生化反应,g/(m3·d).计算公式如下:
式中:Cs表示标量变量浓度,mg/L;Dh表示水平扩散系数,无量纲;t 代表时间,d;kp表示标量降解系数,d-1.
2.1.3 富营养化过程描述 富营养化模块(EU)用来描述水中营养物循环,浮游植物和浮游动物的生长过程以及根系植被和大型藻类生长和分布等.在模拟过程中,以叶绿素a 浓度代表实际生物量,其限制条件均采用MIKE 模型内置富营养化模块(EU)进行模拟.
藻类生物量与其生长代谢捕食关系等相关,公式(6).
式中:B 为藻类生物量,g/m³;t 为时间,d;P 为藻类生长速度,d-1;B 为藻类新陈代谢速率,d-1;R 为藻类被捕食速率,d-1.
藻类生长受营养盐水平、光照强度、温度等条件限制[22],公式(7).
式中:f1(N)、f2(I)、f3(T)、f4(S)分别表示营养盐、光照、温度、盐度限制条件影响.
2.2 模型评价
2.2.1 模拟误差分析 选用相对误差δ和决定性系数R2两个指标进行模型评价[23-24].其中,R2的取值范围是[0,1],R2越接近1,模型计算越准确.计算方法如下:
2.2.2 水华预防效果评估 通过生态补水措施改善湖泊水功能条件,进而影响水体富营养化状态.由于水华发生是多因子共同作用的结果,综合营养状态指数法,只能对水域营养状态进行评价,无法客观展示水华的发生及其危害.因此,本研究通过对生态补水后叶绿素a 及水体主要营养盐峰值浓度、爆发水华水域面积及藻类生物团滞留时间等指标综合分析,对不同生态补水条件下富营养化湖泊水华预防效果进行评价.富营养化状态采用综合营养状态指数(TLI)法[25]得出;叶绿素a 浓度通过模型模拟得出;水华滞留时间、爆发水华水域面积通过识别高浓度叶绿素计算得出.采用水华危害指数H 对水华预防效果进行评估.在最佳状态下,理想水体应达到富营养化水平低(TLI=minTLI),叶绿素浓度小(C=minC),水华滞留时长短(T=minT),水华发生面积小(S=minS).最小的水华危害指数表示该生态补水方案下的水华预防效果最好.
3 模型构建及验证
3.1 网格处理
网格质量是决定模型质量的重要参数之一.选择三角非结构化网格划分方法进行仿真.本次模拟区域孝妇河湿地水域全长7.3km,水面面积1.67km2,水面宽度55～260m,主河道两侧存在1 个支流水系,水面宽45m,边界形态复杂.采用无结构的任意四边形网格较好的贴合了自然边界.网格尺度变幅范围为10m×18m～40m×40m.模型共布置网格单元1035个,节点数为661 个.一般认为非结构化网格的最小角度不小于30°,网格质量较好.根据LOP 网格优化理论,利用网格调试工具对不符合计算几何准则且运行时间较长的网格进行局部算法修改.以提高模型的准确性.经过网格处理和空间插值后,生成计算网格(图2).
图2 研究区网格及地形插值Fig.2 Study area grid and terrain interpolation
3.2 边界条件
一般认为上游边界采用流量输入数据,下游边界采用水位输入数据,模型更稳定收敛.参照2020年孝妇湖实测水位及流量过程,模型验证时选择上游干流和支流范阳河入湖流量为上游边界,下游边界为孝妇湖出口闸处实测水位.
3.3 参数设置
根据本次实验监测数据,在实测数据中与水动力相关的参数是水深、流量和流速,因此,水动力学模型选择孝妇河水深、流量进行参数率定和模型验证.根据水动力学模型,对模拟结果影响较大的参数主要有糙率、干湿水深和风阻系数.在参数取值调整过程中,以湖泊中各点监测数据为依据,选取不同的糙率、干湿水深,来拟合湖泊水深.经调试,当湖底糙率为0.31,干湿水深(分别为0.01,0.05m 时,水动力模拟结果较好.
在模型率定的基础上,进一步对模型的率定精度进行评定.水动力模型参数验证:经分析,模拟值与实测值最大相对误差为9.71%,最小相对误差为3.68%,平均相对误差为6.87%,模型模拟精度较高.水质模型的状态变量选择为化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、总氮(TN).核定后相关参数如表1所示.
表1 模型主要参数Table 1 Model parameter settings
3.4 模型验证
3.4.1 水动力模型验证 分别从空间尺度和时间尺度对水位、流量进行模拟值与实测值的对比分析.时间尺度上选取生态补水实施前2018年的出口监测点S1 和入口监测点S26 流量模拟值与实测值进行分析,结果如图3;空间尺度上选取18 个主要监测点位数据,按上下游排列顺序进行模型验证.模拟流量、水深结果与实测结果对比如图4所示.模拟水位、流量总体趋势与实测值基本一致,各点位模拟值与实测值相对误差维持在10%以内,具有较高的可靠性.
图3 出入口流量模拟与实测值对比Fig.3 Comparison of simulated and measured values of entrance/exit flow
图4 水深及流量模拟与实测值对比Fig.4 Comparison of simulated and measured water depth and discharge values
3.4.2 水质模型验证 将2018年孝妇河湿地公园中心监站模拟结果与实测结果进行对比分析,评价水质模型的准确性,验证模型的可行性.各水质指标月度模拟数据与实测数据对比见图5.
图5 水质指标模拟值与实测值对比Fig.5 Comparison of simulated and measured water quality indicators
从图5 可以看出,本文所构建模型模拟值能较好的拟合于实测值.对于机器学习模拟误差,有研究表明误差值范围在 5%～15%被认为是可接受的[26].由于水环境数值模拟受多重因素影响,水质模型的误差可信区间较大,一般研究认为当模拟误差小于40%,平均误差小于20%,即认为该模型可靠[27].本研究模拟平均误差为 13.22%.各污染物变量的相对误差如图6所示,总体误差较小,最大模拟误差为 40%.COD 的平均模拟误差为11.52%;NH3-N 的平均模拟误差为14.33%;TP 的平均模拟误差为13.07%;TN 的平均模拟误差为13.95%.
图6 水质验证相对误差Fig.6 Relative error of water quality verification
采用决定系数R2以进一步评估模型质量.通常模型决定系数大于0.8 拟合度达标[28-29],4 项水质指标的决定系数均大于0.8.因此,该模拟水质模型具有较高的可靠性.决定系数R2和平均相对误差计算结果如表2所示.
表2 水质模型模拟效果评价Table2 Evaluation result of water environment model effect
4 结果与分析
4.1 生态补水情景设定
几种污染物都有不同程度的聚集分布或部分水域污染物浓度较高的情况出现,考虑到孝妇河湿地水域除中部范阳河汇入少量来水之外再无其他水源或污染物进入,主要原因是在水流平缓的水域,污染团随水流或风力作用在水域内漂移,在水流不畅的区域出现聚集分布.从污染团的分布状况来看,高浓度的污染物分布区一般位于弯道、岸边或河道较窄的区域.本次模拟与优化重点考虑特征点的水质指标考核和水力影响范围的大小,由于孝妇河湿地水域的主要问题是水体富营养化引起的藻类繁殖,进而影响水体透明度.所以水质模拟主要通过控制水藻的大面积繁殖为目的,首先是给出的方案可以减弱主要影响因子的作用,其次是加强水流的流动能力让湿地水域的水动起来.生态补水措施主要依靠目前孝妇河生态补水指标进行有效分配,控制补水水量进行模拟.孝妇河湿地现有补水指标年1050 万m3,最大补水流量为200m3/s.补水水源为黄河水和南水北调水,设定补水水质为Ⅲ类水.补水方案设计以水质考核为目标,暂未考虑经济运行成本,分别考虑补水点,补水量和补水时间,并结合实际操作的可行性进行,考核指标选取补水影响范围和特征点水质达标情况.单次补水最大水量以进出口设计指标为依据,补水时间考虑管理中心实际运行时间和水华防控需求.补水方案设计8 种补水措施,补水点分为上游和下游(总干进水闸处),补水量按设定值规定,补水方式选择分次补水,逐次将设定水量补完,补水时间选择4月和5月,模型中给定补水时间为4月中旬一次,5月中旬一次.不同补水措施的实施方案如表3.
表3 不同补水措施的实施方案Table 3 Implementation scheme of different water supplement measures
4.2 生态补水模拟效果分析
从表4模拟结果可以看出,8种补水方案下,不同补水方案对孝妇河水域影响范围不同,当补水量较小时,补水措施所产生的水动力波动范围较小,补水量较大时产生的水动力波动较大.在对水质的影响方面,上游补水的影响更加显著,可以影响到补水点以下大部分区域和补水点以上少部分区域,补水所产生的效果随着离补水点距离而逐渐减弱,如果上下游同时补水可以产生覆盖全部水域的影响.补水措施不仅可以补充干净水源对湿地内部污染物浓度进行稀释,还可以产生一定的水面波动,对藻类大面积生长繁殖产生不利条件.表4 中水动力影响范围一列列出了不同措施有影响下的水动力影响范围,其中阴影部分面积表示当补水措施实施后的水面波动的最大范围的面积,为了显示补水措施的影响效果,用S 表示水面波动的面积,用L 表示水面波动的最大距离,用ν 表示水面波动的平均速度,具体面积和速度的大小见表4.
表4 不同补水措施的实施效果Table 4 Implementation effect of different water supplement measures
从模拟结果可以看出,8 种补水方案下,方案上下游同时补水的效果最好,上游补水的效果较下游补水效果好.当上下游同时补水时,补水产生的水面波动可以影响到几乎整个水域可.由图7 可以看出生态补水措施实施后,COD 浓度的变化范围为20.0～25.6mg/L,相比孝妇河初始COD 浓度略有减小,水质整体浓度在Ⅲ类水到Ⅳ类水之间,C 区范阳河入口下游COD 浓度偏高;叶绿素a 浓度的变化范围为10.04～24.39mg/L,相比孝妇河初始叶绿素浓度大幅减少,水质整体浓度可以达到Ⅱ类水标准,B 区和D 区靠近右岸处浓度偏高;总磷浓度变化范围为0.140～0.196mg/L,相比孝妇河初始总磷浓度变化不大,水质整体浓度可以达到Ⅲ类水标准,D 区中心处处浓度偏高;总氮浓度的变化范围为6.75～8.85mg/L,相比孝妇河初始总氮浓度变化略有减少,水质整体浓度高于Ⅴ类水标准,整体水域均不达标,是需要控制的主要指标.
图7 最优补水措施实施后污染物分布状况Fig.7 Distribution of water quality indicators under optimal conditions
4.3 水华预防效果评估
对不同生态补水条件下富营养化湖泊水华预防效果进行评价(图8).在不同的调水方案下,综合营养状态指数最小的是方案B6,叶绿素a 浓度峰值最小的是方案B8,水华面积最小的方案B8,水华滞留时间最短的是方案B6.综合核算得到水华危害指数依次为:H(B8)
图8 不同调水方案下水华预防效果Fig.8 Effectiveness index of water wattage prevention under different water transfer schemes
5 结论
5.1 构建基于MIKE21 模型的城市景观湖水环境模型并耦合富营养化模块.对模拟网格进行LOP 优化,对模型参数进行筛选,使模型水动力模拟误差维持在10%以内,水质模拟误差在15%以内.该模型精度较高,具有一定的型适用性和拟合度.
5.2 采用水环境数值模拟和水华危害指数综合评价,对8种情景的补水效果进行评估.结果表明,水华危害指数依次为:H(B8) 5.3 水华发生是多种因子相互作用的结果,其过程较为复杂,水体富营养化综合指数法只能作为描述水体营养状态的指标.本研究提出的水华危害指数,可以通过分析水华发生过程中营养物质、水动力条件、藻类生物量的变化等给出合理解释,并评估生态补水对水华的预防效果.
