苕溪入湖污染物通量计算及区域污染物影响权重分析

杨　柳,逄　勇,2,王　雪

(1.河海大学环境学院,江苏 南京　210098; 2.河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室,江苏 南京　210098)



苕溪入湖污染物通量计算及区域污染物影响权重分析

杨柳1,逄勇1,2,王雪1

(1.河海大学环境学院,江苏 南京210098; 2.河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室,江苏 南京210098)

摘要：为研究苕溪流域入太湖污染物通量的时空变化特征规律,在苕溪流域水文水质同步监测基础上建立一维水动力水质数学模型。利用经率定验证的苕溪流域模型,结合枯水年P=90%(2003年型)、平水年P=50%(1995年型)、丰水年P=20%(1981年型)的水文资料以及2011年流域主要污染物排放资料,计算各典型年的入太湖污染物通量。通过出入区县交界断面河流通量的计算,进一步分析跨区域污染物影响的权重,为污染物溯源做铺垫。结果表明:①污染物因子COD、NH3-N、TP、TN的入湖通量丰水年依次为29 111、1 828、347、671 2 t/a;平水年依次为21 297、1 248、272、6 087 t/a;枯水年依次为14 243、898、187、407 8 t/a,各污染物因子丰水年和平水年的入湖通量较大,枯水年较小;②不同典型年各区县污染物因子对入湖通量影响权重由大到小排序依次为吴兴区(部分)、德清县(部分)、安吉县、临安市、余杭区(部分),对吴兴区的污染治理是苕溪流域入湖污染治理的关键所在。

关键词：苕溪流域;入太湖污染物;污染物通量;时空变化特征;一维水动力水质数学模型;污染治理;污染物因子;影响权重

太湖流域属平原河网地区,入湖河流众多,河道错综复杂。近年来随着经济的迅速发展,流域污染严重,水体富营养化日益加剧[1],环境污染问题严重制约了太湖流域社会经济的可持续发展。由于环湖河道汇集了尚未受到控制的面源污染和点源污染[2],因此太湖主要的外源污染来自于环湖河道污染物输入[3]。对环湖河流污染物通量和区域影响权重进行研究,可为太湖污染控制和综合整治提供决策依据。

苕溪是主要入太湖水系之一,位于浙江省北部,有东西苕溪两大支流,这两大支流在湖州市会合后,由小梅港、大钱港和长兜港汇入太湖。苕溪流域为面源主控型的小流域,面源污染作用机理复杂,随机性强,入湖河道流向顺逆不定[4]。苕溪流域多年平均径流量为15.78亿m3[5],占太湖入湖径流量的18.9%[6],由其带入太湖的污染物对太湖水体污染具有相当大的贡献。近年来,一些学者对苕溪流域入湖通量做了相关研究,杨哲等[7]根据2005—2010年小梅港、长兜港和大钱港的实测资料以及杨家埠和杭长桥2个水文基点站的径流量数据,计算CODMn、NH3-N、TP和 TN等污染物的入湖通量,并用单因子指数法进行水质评价,结果表明苕溪的入湖河流水质总体为Ⅲ类,首要污染物为TN。金婧靓等[8]采取收集资料和野外调查的方法建立了适用于苕溪流域的SWAT模型,在参数率定验证基础上模拟分析了苕溪流域污染负荷规律。以往多数研究均在某一水文保证率下对入湖口河流汇入通量进行计算分析,而对尚未受到控制的面源污染和点源污染所在地区入湖通量时空变化规律未做深入研究。

本研究就入湖河流及农业面源污染这两个湖泊污染物质的主要来源,综述苕溪流域丰、平、枯水年入湖通量,分析跨区域污染物影响权重,旨在为污染物溯源[9]提供铺垫。

1苕溪流域水文、水质同步监测及通量计算结果分析

1.1　水文、水质同步监测

2014年1月15—17日展开的苕溪流域水文水质同步监测过程中,对水文、水质监测断面实施每日两次监测,每日8:00和14:00各监测1次。此次同步监测布设水文监测断面共13个,水质监测断面共15个。图1为监测断面位置分布情况。

图1　湖州市水文水质同步监测断面位置分布

各监测点位所在河流见表1,14、15点位仅为水质监测断面。

1.2　通量计算分析

1.2.1污染物通量计算方法

污染物通量是指断面在一定时间内某种污染物的通过量[2]。考虑平原河网地区往复性河流的特性,往复流河段通量按逐日正向流通量减去负向流通量来计算。通量计算公式[11]为

(1)

表1　各监测点位所在河流

式中:W为污染物通量;ρi为第i天河流日均水质监测值,mg/L;Qi为第i天河流日均流量监测值,m3。

1.2.2计算结果分析

根据水文、水质同步监测数据,采用时段水量与时段污染物平均质量浓度[10]估算求得各监测点位2014年1月15—17日这3 d的通量,计算结果见表2。

表2　监测点位3 d污染物通量计算值 　t

结合图1、表1和表2整体计算分析可得到监测区域东苕溪、东龙溪、余英溪、湘溪、埭溪、旄儿港、西苕溪2014年1月15—17日这3d的入湖通量及其所占比例,结果见表3。

表3　监测区域主要河流3d污染物入湖通量计算值及其所占比例

由计算结果可知:东苕溪、西苕溪污染物COD、TP、TN对入湖通量贡献较大,东苕溪入太湖污染物COD、TP、TN比例分别为41.52%、44.83%、36.71%;西苕溪入太湖污染物COD、TP、TN比例分别为38.15%、31.68%、29.34%。东龙溪和余英溪NH3-N入太湖污染物通量贡献较大,所占比例分别为25.49%、48.25%。湘溪、埭溪、旄儿港对入湖通量贡献较小。

2通量模型建立及率定验证

针对苕溪流域整体状况,选择小梅港、大钱港和长兜港来作为入湖通量计算断面,计算流域出水口逐日平均流量(正向、负向和零流量)和相应的水质浓度,得到水质交界断面各污染物的入湖通量。同时考虑平原河网地区往复性河流的特性,往复流河段入湖通量按逐日正向流入湖通量减去负向流出湖通量计算。计算公式见污染物通量计算公式[11]。

2.1　通量模型建立

一维水动力水质数学模型可以在时间和空间上模拟非点源污染物的迁移转化过程,定量描述流域非点源污染形成过程[2]。模型包括水量模型和水质模型。模型概化河网如图1所示,共设置了10个开边界,分别在东苕溪、西苕溪、小梅港、长兜港、大钱港、湘溪、余英溪、中苕溪、埭溪和北苕溪设置开边界,边界条件根据实测资料设定。

2.1.1水量模型

描述感潮河段水流运动的微分方程是建立在质量和动量守恒定律基础上的St.Venant方程组,取水位和流量为研究变量,其基本表达式[12]为

(2)

2.1.2水质模型

(3)

式中:ρ为污染物质的断面平均质量浓度;U为断面平均流速;A为断面面积;Ex为纵向分散系数;S为污染物质排放量;K为污染物降解系数;x为空间坐标;t为时间坐标。

节点方程:

(4)

式中：Ω为节点的蓄水量。

对上述微分方程组采用隐式差分迎风格式离散,进行数值求解。通过实测同步水质水量资料进行模型率定,确定模型中的水质降解参数。

2.2　模型率定验证

2.2.1模型参数率定

a. 水动力参数率定。所谓模型率定,主要是检验建立模型概化河网的合理性、调试河道糙率及确定模拟污染因子的降解系数,使其较准确地模拟河道水流流态[13]。本研究采用3 d共计6次同步监测资料对水动力模型进行率定,对各河道的糙率进行调试,率定得到河道糙率在0.017～0.028之间。由实测值与计算值的对比图(图2)可以看出,两点位流量均较吻合,统计流量相对误差小于11.22 %,平均误差为4.33 %。

图2　研究区域流量计算值和实测值对比

b. 水质参数率定。结合同步水文水质监测资料和研究区域污染特点,选择污染物因子COD、NH3-N、TP和TN作为水质模拟对象,对12个水质监测断面进行率定,得到COD降解系数为0.12d-1,NH3-N降解系数为0.10d-1,TN降解系数为0.04d-1,TP降解系数为0.04d-1。

模拟时段部分点位水质的计算值和实测值的对比如图3所示,水质吻合较好。统计12个水质监测断面COD的相对误差小于27.70%,平均误差为8.34%;NH3-N的相对误差小于21.65%,平均误差为9.68%;TP的相对误差小于26.67%,平均误差为13.92%;TN的相对误差小于23.33%,平均误差为8.60%。图3为部分点位水质实测值与计算值的对比图。

图3　研究区域COD、NH3-N、TP、TN质量浓度计算值和实测值对比

图4　2011年研究区域COD、NH3-N、TP、TN通量计算值、实测值对比情况

2.2.2污染物通量验证

利用模型率定得到的模型参数(河道糙率和水质降解系数),根据2011年同步水文、水质监测资料对河道糙率和水质降解系数进行验证,确定所构建模型适用于该研究区的水环境模拟。在2011年条件下,采用部分点位流量、水质实测值与模型计算值进行计算,得到该流域部分点位污染物通量实测值与计算值。图4为杨家埠和德清大闸各污染物因子通量的实测值与计算值对比图。由图4可知:实测值与计算值吻合较好,统计得到COD通量相对误差小于20.21%,平均误差为8.31%;NH3-N通量的相对误差小于29.83%,平均误差为13.99%;TP通量相对误差小于29.62%,平均误差为12.27%;TN通量相对误差小于19.15%,平均误差为8.22%。计算误差在建模误差允许范围内,说明河道糙率和水质降解系数适用于研究区域。因此,建立的一维水环境数学模型合理可信,能较准确地模拟该流域水文、水质状况。

3入湖污染物通量计算及影响权重分析

3.1　丰、平、枯水年入湖污染物通量计算分析

3.1.1污染物入湖通量计算资料及方法

本研究利用经率定验证的苕溪流域模型,结合苕溪流域枯水年P=90%(2003年型)、平水年P=50%(1995年型)、丰水年P=20%(1981年型)[14]的水文资料以及2011年流域主要污染物排放资料,根据污染物入湖通量公式计算各典型年的入湖通量。考虑平原河网地区往复性河流的特性,往复流河段通量按逐日正向流通量减去负向流通量计算。

(5)

3.1.2污染物入湖通量计算结果分析

利用苕溪流域模型,计算得到不同典型年污染物逐月入湖通量,见表5。由表5可见:①枯、平、丰水年的入湖通量依次增大,其中丰、平水年入湖通量较大,枯水年较小;②不同典型年污染物因子COD、TN、NH3-N、TP的入湖通量依次减小。

表5　不同典型年污染物逐月入湖通量估算值 　t

杨哲等[7]对苕溪流域年际通量和季节通量与水质、水量进行了相关性分析,结果表明,入湖通量与水量具有较强的相关性。由于苕溪流域水量主要来源于降雨,本研究为明晰雨量对入湖通量的影响机制,在收集了枯、平、丰水年桥东村、临安、青山水库、余杭等10个雨量站点日雨量数据基础上,对二者的逐月分布规律进行了研究。

图5为苕溪流域枯、平、丰水年逐月降雨量与污染物通量的分布情况。由图5可见,整体而言,雨量大的月份入湖通量也较大。枯水年降雨量与各污染物入湖通量最大值均出现在3月份,平水年出现在6月份,丰水年出现在7月份。由于TP入湖通量值较小,在图上显示不明显,而整体趋势与COD、NH3-N、TN保持一致。由图5可知,枯、平、丰水年的入湖通量与降雨量具有较好的季节响应关系[15]。

图5　枯水年、平水年、丰水年逐月降雨量与污染物入湖通量分布情况

3.2　各区域影响权重分析

随着苕溪流域入湖口各区域经济的快速发展,污染物排放量增多,由此带来的污染负荷逐年增加,开展入湖口污染物削减、水质改善的任务势在必行,因此准确找到哪一区域对入太湖污染物负荷影响最大的工作迫在眉睫。利用苕溪流域模型,对苕溪流域研究区域5个区县安吉县、临安市、余杭区(部分)、德清县(部分)和吴兴区(部分)丰、平、枯水年的通量进行计算,由各区县交界断面出境通量减去入境通量便可得到此区县的贡献通量[16],再由这5个县各污染物因子的贡献通量分别与总入湖通量WCOD、WNH3-N、WTP、WTN的比值便可分别求出各区县各污染物因子的贡献率,即各区县各污染物因子的影响权重[16]。具体计算公式如下,计算结果如表6所示。

(6)

从整体状况比较分析可以看出,不同典型年各区县污染物因子对入湖通量影响权重由大到小排序依次为吴兴区(部分)、德清县(部分)、安吉县、临安市、余杭区(部分)。吴兴区不同典型年各污染物因子对入湖通量贡献率最大,从2011年流域主要污染物排放资料来看,吴兴区排放污染物量大,且2014年1月15—17日实际监测计算通量结果显示,吴兴区所在的东苕溪对入湖污染物通量贡献较大,加之吴兴区距离入湖口位置较近,污染物降解不充分,所以对吴兴区的污染治理是整个苕溪流域污染治理的关键所在。

表6　不同典型年区县各污染物因子的影响权重 　%

4结论

a. 从2014年1月15—17日3 d实际监测计算通量结果来看,东苕溪和西苕溪入太湖污染物COD、TP、TN通量较大,应当加强对东西苕溪的污染治理。

b. 利用模型计算丰水年污染物因子COD、NH3-N、TP、TN的入湖通量依次为29 111、1 828、347、6 712 t/a;平水年各污染物因子的入湖通量为21 297、1 248、272、6 087 t/a;枯水年依次为14 243、898、187、407 8 t/a。各污染物因子丰水年和平水年的入湖通量较大,枯水年较小。入湖通量与降雨量具有较好的季节响应关系。

c. 不同典型年各区县污染物因子对入湖通量影响权重由大到小排序依次为吴兴区(部分)、德清县(部分)、安吉县、临安市、余杭区(部分),所以对吴兴区的污染治理是苕溪流域入太湖污染治理的关键所在。

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《水资源保护》通讯员名单

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Calculation of flux of inflow pollutant and analysis of weight of influence of pollutant from different districts in Tiaoxi

YANG Liu1, PANG Yong1, 2, WANG Xue1

(1.CollegeofEnvironment,HohaiUniversity,Nanjing210098,China;

2.KeyLaboratoryofIntegratedRegulationandResourceDevelopmentonShallowLakes,Ministryof

Education,Nanjing210098,China))

Abstract：In order to study the characteristic and regular of spatial and temporal variation of flux of Taihu Lake inflow pollutant in Tiaoxi Basin, one-dimensional hydrodynamic and water quality model is established based on synchronous monitoring of hydrology and water quality in Tiaoxi Basin. According to hydrological data from a dry yearP=90% (2003), a normal yearP=50% (1995), and a wet yearP=20% (1981), and data of pollutants discharge in 2011, the flux of inflow pollutant in each typical year was calculated using the validated model of Tiaoxi Basin. Further analysis of the effect weight of cross-regional pollutant was done according to the calculation of the pollutant flux in rivers which run in or out of the district. Thus the foundation of tracing the source of pollutants was established. The results indicate that: ⑴ The flux of inflow pollutant component of COD、NH3-N、TP、TN in wet years are 29 111、1 828、347、6 712 t/a, respectively；in normal years are 21 297、1 248、272、6 087 t/a, respectively；and in dry years are 14 243、898、187、4 078 t/a, respectively. The flux of inflow pollutant in wet years and normal years is larger, while in dry years it is smaller; ⑵ The weights of influence of inflow pollutant from each district in different typical years are ordered from large to small as follow: Wuxing District (partly); Deqing County (partly); Anji County; Linan City; Yuhang District (partly). Therefore,pollution control of Wuxing district is the key to inflow pollution control in Tiaoxi Basin.

Key words：Tiaoxi Basin; Taihu Lake inflow pollutant; pollutant flux; characteristic of spatial and temporal variation; one-dimensional hydrodynamic and water quality model; pollution control; pollutant component; influence weight

(收稿日期：2015-01-04编辑：彭桃英)

中图分类号：X524

文献标志码：A

文章编号：1004-6933(2016)01-0101-07

作者简介:杨柳(1990—),女,硕士研究生,研究方向为水资源规划与保护。E-mail:yuindelanjingling@163.com

DOI：10.3880/j.issn.1004-6933.2016.01.018

资助项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07506-006-05)