稳定塘内稻田降雨径流中氮磷输移的三维数值模拟

王晓玲，张福超，李松敏，张伯阳，李建生



稳定塘内稻田降雨径流中氮磷输移的三维数值模拟

王晓玲1，张福超2，李松敏3，张伯阳2，李建生2

(1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300350； 2. 天津大学环境科学与工程学院，天津 300350；3. 天津农学院水利工程学院，天津 300384)

掌握污染物在农田排水稳定塘中的输移规律对控制农业面源污染具有重要意义．已有的研究主要集中在通过野外与室内试验监测探究稳定塘的污染物拦截效果与运行机制上，而缺乏对降雨径流过程中稳定塘内氮、磷污染物在三维空间输移的数值模拟研究．本文以多级农田排水稳定塘为研究对象，首先，对2015年水稻生长期内3场典型降雨进行了跟踪监测；然后，建立了多级稳定塘的三维水动力-水质迁移耦合模型，并应用坐标轮换法以实测数据进行了模型的参数率定；最后，对稻田降雨径流过程中稳定塘内氮磷的输移进行了三维数值模拟与模型验证，并探究了稳定塘分级数对氮磷拦截效果的影响．结果表明：率定后的模型各水质指标模拟值与实测值拟合较好；在降雨径流初期，总氮、总磷在垂向上表现为底层浓度大于表层浓度、横向上沿程浓度逐渐降低的规律；稳定塘级数的增加延长了水流停留时间，更有利于拦截氮、磷污染物．

多级稳定塘；氮磷输移；三维数值模拟；降雨径流；参数率定

近年来，农业面源污染因其过程复杂、涉及范围广、控制难度大等原因，已成为国内外诸多河流和湖泊水体污染的主要来源[1-2]．农业面源污染控制技术主要有人工湿地、生态沟渠、植物缓冲带以及稳定塘等，其中，稳定塘又称氧化塘或生态塘，其具有易于经营、能耗低、设备维护少等优点，被广泛推广于发展中国家[1,3]．污水主要通过塘内微生物-水生植物-底泥系统的物理拦截、微生物降解、植物吸收转化等过程得以净化[4-5]．

目前，有关稳定塘系统的研究主要集中在通过野外与室内试验监测的方法探究稳定塘对各类污水的净化效果[6-7]、稳定塘的设计开发[8]以及稳定塘内生物群落分布、组成等研究上[9-10]，而对稳定塘内氮磷输移规律尤其是自然降雨径流过程中稳定塘内氮磷输移规律的研究较少．Ma等[11-12]在东湖区建造人工稳定塘系统，探究了不同水流速度及循环间隔下氮磷污染物在塘内的输移过程．王晓玲等[13]以太湖何家浜流域农田稳定塘作为研究对象，进行了水稻生长期内3场典型降雨的跟踪监测，探究了降雨径流过程中稳定塘空间内不同形态氮磷污染物的迁移规律．但是，野外定点采样监测只能反映局部点位的瞬时过程，无法获取整个稳定塘内氮磷污染物浓度的空间分布，无法充分获取稳定塘内氮磷污染物的输移过程．相比于野外定点采样监测，数值模拟不仅可以获取整个稳定塘内氮磷空间分布状态以及关键位置(稳定塘出口)不同形态氮磷污染物的连续变化过程，还可以通过模拟对其他情景(稳定塘不同分级数)下稳定塘的拦截效果进行分析预测．所以，数值模拟是研究稳定塘内氮磷输移规律的有效手段．目前通过数值模拟的方法对污染物输移规律的研究主要集中在河流、湖泊、水库[14-17]以及城镇生活污水稳定塘中，如Wen等[18]用CE-QUAL-W2模型对德黑兰城镇生活污水稳定塘进行了二维数值模拟和验证；Beran 等[19]应用溶解氧分层的二维数学模型对伊兹密尔州塞尔库克市的一个污水稳定塘进行了数值模拟探究，并用COD、NH4＋-N、溶解氧等实测数据对模型进行了校准和验证；Gu等[20]应用MINLAKE模型对明尼苏达小镇的污水稳定塘的温度和溶解氧的分层状态进行了一维模拟．而对降雨径流过程中农田排水汇入稳定塘后塘内氮磷污染物输移的数值模拟研究还鲜有报道．相比于河流、湖泊以及城镇生活污水稳定塘，农田排水稳定塘系统在营养负荷、需氧量、深度、尺寸、水力停留时间、处理水体水质等方面存在着显著差异[18,20]．因此，有必要通过数值模拟的方法进一步研究农田排水稳定塘中氮磷污染物的输移规律．

有关研究表明降雨径流是造成农业面源污染的主要氮磷携带者[21-22]．本研究针对目前尚无农田排水稳定塘内氮磷输移数值模拟研究的现状，建立了农田排水三级稳定塘的三维水动力-水质迁移耦合模型，并且为了提高模拟精确性，实施现场跟踪监测且采用坐标轮换法以实测数据对模型进行了参数率定，对农田降雨径流过程中稳定塘内氮磷的输移进行了三维数值模拟与模型验证，并探究了稳定塘分级数对污染物拦截效果的影响．旨在为利用稳定塘系统控制农业氮磷面源污染的工程设计提供科学依据．

1 材料和方法

1.1 试验设计

研究区域位于江苏省宜兴市何家浜上游西侧的水稻耕作区(31°27.73′N，119°59.7′E)，距太湖约1km．研究区域地属北亚热带季风气候，常年平均气温15.6℃，年平均降雨量1210.4mm，降雨多集中于6～8月份．试验对象是当地自然塘堰改造而成的三级稳定塘系统，池长22m，每级塘体长约7m，宽约9m．其中，塘1长为7.5m，宽为8.0m，种植挺水植物菖蒲，种植密度为30株/m2；塘2种植浮水植物睡莲，鉴于睡莲体积较大，塘内种植10株；塘3种植沉水植物苦草，种植密度为20株／m2，稳定塘护坡种植芦苇、茭白等本土植物以防止水土流失．3个稳定塘顶部高程相同，底部高程有一定落差，塘1深0.7m，塘底部距离出水口0.4cm；塘2深1.4m，塘底部距离出水口0.9m；塘3深2.0m，塘底部距离出水口1.6m．4个出水口呈对角布置，使水流呈“S”形从塘1流入塘3，以避免产生死角．其中，塘3的出水口与河道相连，塘1入流水体主要来自上游农田沟渠排水以及一侧菜地排水，研究区域及试验对象与采样点布设如图1所示．

试验期为2015年水稻生长期(2015年6月至11月)，在现场试验开始前分别对稳定塘内植物进行培养，试验期间塘内植物长势良好，植物成活率达90%．试验采用野外跟踪监测的方法，试验期间分别完成了对2015年6月26日、2015年7月11日以及2015年8月11日的水稻生长期内的3场典型降雨的跟踪监测，监测内容主要有：①降雨量的监测，3场典型降雨的降雨量分别为36mm、19.5mm以及36.5mm，强度等级分别为暴雨、中雨和暴雨；②降雨径流开始至结束期间，不同时刻的塘体入口、出口处的流量、水温以及各取样点处不同形态的氮、磷污染物浓度(本文均为质量浓度)；③降雨径流结束后，各取样点处不同形态的氮、磷浓度．

图1 研究区域及试验对象和采样点布设图

1.2 样品采集与分析

多级稳定塘的取样点布设如图1(c)所示，稳定塘包含三级，按水流流动的方向分别为塘1、塘2和塘3，每级塘体沿程布设3个降雨径流垂向分层取样点与降雨径流结束后的静止状态水体取样点(稳定塘内水体在垂向上均分为4层，图中标号为2～10．汇入稳定塘的降雨径流自北向南依次流经3个稳定塘，在每个塘体的入口、出口处布设取样点，图中标号为a、b、c．采样点1和11为稳定塘入口、出口监测点，其中取样点1位于整个稳定塘入口，取样点11位于整个稳定塘出口．降雨径流期间水样采样时间间隔开始为20min，随后依据降雨大小视情况调整．

采用有机玻璃分层采水器WB-PM-1000，在不对水体进行扰动的情况下进行稳定塘内不同深度水样的采集，将各取样点采集的水样装在聚乙烯瓶中，放在4℃恒温箱中保存，并于24h内完成测定．样品的主要监测指标有总氮(TN)、硝态氮(NO3--N)、氨氮(NH4＋-N)和总磷(TP)，分析方法采用《水和废水监测分析方法》第4版国际方法[23]．径流量采用LS1206B河道明渠流速测量仪测定．水样分析过程如下：一部分原水样经0.45μm滤膜抽滤后测定NO3--N、NH4＋-N浓度．未经抽滤的原水样用于测定TN、TP浓度．其中，TN采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定；NH4＋-N采用纳氏试剂分光光度法测定含量；NO3--N采用紫外分光光度法测定；TP采用过硫酸钾氧化-钼锑抗分光光度法测定．

2 氮磷输移的三维数学模型

2.1 模型σ坐标变换

一般的浅水运动和物质输运三维数学模型在垂直方向上的离散通常在笛卡尔坐标系下进行，然而，当遇到不规则的河湖底部地形时，这种离散方式会降低床面上的计算精度．本文采用EFDC模型，按照CFL的条件将模型水质模拟的时间步长设为0.1s．模型在垂直方向上采用伸展转换的坐标，通过坐标转化可以使整个计算水域具有相同的垂向分层数，这样可以在提高浅水区域垂向分辨率的同时也保证了各垂向层的侧向岸边界的一致性，给数值计算带来很大方便．将控制方程从(，，，)转换到(，，，)坐标系下的转换公式为

 (1)

相应的垂向流速坐标转换为

 (2)

2.2 模型水动力-水质迁移耦合模型

模型耦合了水动力与水质运移方程，模型水动力方程与水质运移方程描述如下．

2.2.1 模型水动力方程

在Boussinesq假设和准静力假定下，水动力模型的的控制方程如下．

连续方程为

 (3)

 (4)

动量方程为

 (5)

(6)

 (7)

2.2.2 模型水质方程

EFDC水质变量的控制方程是基于质量守恒，主要包括平流扩散、物理输运以及水动力学过程3个组成部分，其表达式为

 (8)

式中：为任意一种水质状态变量，mg/L；、、分别表示曲线坐标系下的、、方向上的速度分量，m/s；A、A、A分别表示坐标系统、、方向上的扩散系数分量；S表示单元体的源汇项．

本文主要涉及氮、磷水质变量组．磷有无机与有机两种形态，可以分为难容颗粒有机磷(RPOP)、活性颗粒有机磷(LPOP)、溶解有机磷(DOP)、总磷酸盐(PO4t)．氮在水系统中主要包含硝氮(NO3)、氨氮(NH4)、难分解有机氮(RPON)、易分解有机氮(LPON)、溶解态有机氮(DON)．氮和磷的转化为一级联模式，过程如图2所示，详细转化方程参见文献[24]．

图2 氮和磷转化过程

2.3 模型的求解方法

模型采用二阶精度的空间有限差分格式求解控制方程[25]．

3 结果与讨论

3.1 区域划分

本文研究对象为三级稳定塘系统，其形状为梯形，接近矩形，因此，本文将梯形稳定塘系统概化为矩形稳定塘系统研究，此矩形稳定塘长22m，宽9m，网格采用矩形网格，根据Aspect Ratio法检验网格长宽比为1网格质量最好，本模型所选定的网格大小为0.5m×0.5m，在水平方向剖分为792个矩形网格．垂向采用标变换，将底部高程信息进行插值赋予生成的网格之中，建立模型如图3所示．

图3 三级稳定塘模型

3.2 模型参数率定

为了更加有效、准确地描述降雨径流动态条件下氮磷污染物在稳定塘中的迁移转化过程，模型需要采用准确的微生物硝化速率、反硝化速率以及描述不同形态氮、磷转化的参数，因此需要进行模型参数的率定，模型参数率定数据为2015年6月26日及8月11日降雨径流事件中氨氮、硝氮、总磷在稳定塘内3、6、9号3个监测点不同分层(4层)、不同时刻(选取降雨径流初期、中期和末期3个时间点)的监测数据．参数的初始取值范围是依据相关文献[26-27]给出的，在参数初始取值范围内，通过微调参数分组试算以及坐标轮换法确定参数的最终取值．

坐标轮换法(coordinate-cyclic method)又称变量轮换法，沿个坐标轴方向轮流搜索最优点，在一次搜索中只沿一个坐标方向进行搜索[28]．建立目标函数为

 (9)

表1 模型主要参数率定结果

Tab.1 Results of determination of the main parameters

3.3 边界、初始条件

由于多级稳定塘只有入口与出口两个边界，故在模型中设置入口、出口为边界条件[29]．模型的水动力参数值如稳定塘入口的径流量、降雨量、水温等根据野外实际监测结果取值，作为模型初始条件的基础数据．模型初始水质条件为2015年7月11日降雨的实测数据，温度为26.8℃，入口边界氨氮浓度为4.63mg/L，硝氮浓度为1.90mg/L，总磷浓度为0.15mg/L．模型的初始条件由实测流量和实测浓度控制，流出边界、流入边界的流量与实测流量一致．

3.4 模型验证与模拟结果分析

选取2015年7月11日、12日典型降雨-径流事件作为研究对象，对径流过程中的氮、磷迁移转化过程进行模拟研究．模型模拟时间段为2015年7月11日12：00到2015年7月12日12：00，共计24h，2015年7月11日12：00开始计时，7月12日12：00左右降雨径流结束．

3.4.1 降雨径流时各水质指标随时间的变化

选取塘1出口断面处对TN、NO3--N、NH4＋-N、TP浓度随时间的变化进行模拟验证，验证时间点为7月11日14：00、16：00、19：00、23：00以及7月12日的6：00、12：00．各水质指标模拟曲线与实测值如图4所示，从图4可以看出，TN、NO3--N、NH4＋-N、TP的模型模拟曲线与实测值拟合较好．将TN、NO3--N、NH4＋-N、TP的各验证时间点的实测值与模拟值进行对比，相对误差均在15%以内，模拟中后期较前期误差相对偏大．

3.4.2 降雨径流结束后稳定塘不同断面的TN、TP模拟

分析稳定塘内水体降雨径流结束时各取样点的监测数据，发现降雨径流结束后塘内各层水体水质指标的浓度值无明显变化，无明显分层效应，故以监测点处4层水体浓度的平均值作为此监测断面的浓度值．图5所示为降雨径流结束后(7月12日12：00左右)，稳定塘水体TN、TP浓度在稳定塘6个不同断面处的实测值与TN、TP浓度沿程变化的模拟曲线．本文选取的6个断面分别为图1中点2、4、5、7、8、10等6个监测点所处的横断面．由图5可以看出，降雨径流结束后，塘内各断面水体TN、TP的实测值与模型模拟曲线拟合较好．将各监测断面的TN、TP的模拟值与实测值进行对比，相对误差均在10%以内．

3.4.3 TN、TP空间分布模拟与迁移规律分析

无论水深为多少，坐标在垂向上都有等量的层数，所以每个网格都可以提供等量的垂向分层的值[24]．为分析三级稳定塘内氮、磷的空间分布特征且现场监测点分布于稳定塘垂向4层，故对多级稳定塘中每个稳定塘的4个分层断面分别进行TN、TP两个水质指标的输移过程的模拟分析[30]，选取14：00与16：00两个时间点，此时模型分布已经运行了2h与4h，运行较稳定且处于水力条件明显时期，更易发现氮、磷迁移规律．

图4 塘1出口断面模拟值与实测值对比

图5 沿程监测断面总氮、总磷浓度模拟值与实测值对比

图6和图7所示为模型运行2h和4h后每层TN、TP分布的模拟结果，从左至右依次为TN、TP在稳定塘第1层、第2层、第3层、第4层的分布情况，第1层为表层，第4层为底层．将模拟值与实测值进行对比并计算误差，TN(TP)在3个稳定塘4层的模拟值与实测值平均误差最小值为8.16%(10.23%)，最大值为18.16%(18.65%)，平均值为12.71%(14.75%)，均在20%以内．

从图6和图7可以看出，TN在整个塘体第1层平均浓度为4.70mg/L(2h)和5.20mg/L(4h)，在第2层平均浓度5.10mg/L(2h)和5.40mg/L(4h)，在第3层平均浓度为5.50mg/L(2h)和5.90mg/L(4h)，在第4层平均浓度为5.80mg/L(2h)和6.10mg/L (4h)，TN浓度总体上表现为第1层＜第2层＜第3层＜第4层，即在垂向上TN浓度分布的总体规律是底层浓度大于表层浓度，同时可以看出，TP在垂向上与TN表现出相同的规律．这是由于降雨径流水体的冲刷使底泥产生扰动导致底泥氮磷释放作用加强，而降雨前期塘内表层水体与底层水体尚未完全混合，所以呈现出底层氮、磷浓度大于表层的分层规律[31]．同时可以看出，对每层水体TN浓度均呈现出显著的沿程逐渐降低的规律，其中第1级塘4层质量浓度平均值为5.80mg/L(2h)和6.10mg/L(4h)，第2级塘4层浓度平均值为5.30mg/L(2h)和5.70mg/L(4h)，第3级塘4层浓度平均值4.70mg/L(2h)和5.20mg/L(4h)，同样TP与TN规律一致．这可能是因为降雨径流初期，氮的颗粒态污染物相对较多，而磷污染物主要以颗粒态存在，使得塘内植物对颗粒态氮磷污染物的拦截效应发挥重要作用[32]，颗粒态氮磷污染物去除效果显著，从而TN、TP浓度在降雨径流前期(2h和4h)在稳定塘内呈现出明显的沿程降低的规律．这与王全金等[33]和方玉文等[34]研究一致，王全金和方玉文等分别应用一种人工湿地塘系统处理污水，发现增加稳定塘的表面积，增加径流水体在稳定塘系统的停留时间，能有效提高污水中污染物的去除率．

图6 TN和TP每层分布模拟结果(2h)

图8为塘宽＝2m处纵剖面的总氮、总磷随塘长和水深的分布图，稳定塘沿程()0～7m为一级塘，7～14m为二级塘，14～21m为三级塘．

图8 2h时TN和TP浓度的纵向分布

从图8可以看出，总氮、总磷在纵向的分布规律相似，即在整个塘体纵剖面TN、TP浓度随水深的增加而增大，其中TN在第1级塘的变化约为由5.0mg/L升高至6.2mg/L，在第2级塘由4.5mg/L升高至5.9mg/L左右，在第3极塘由4.3mg/L升高至5.6mg/L左右；TP在第1级塘的变化范围大约为由0.15mg/L升高至0.24mg/L，在第2级塘由0.14mg/L升高至0.22mg/L左右，在第3极塘由0.13mg/L升高至0.19mg/L左右；TN、TP在＝2m处纵剖面的分布规律与TN、TP分层模拟的结果一致，即在降雨径流初期TN、TP在稳定塘中呈现底层浓度大于表层浓度的纵向分布规律．同时可以看出TN、TP随水深的浓度变化并不是呈线性或幂函数形式增加，而是主要集中在中底层水体，在最底层水体和表层水体TN、TP分别维持较高和较低的浓度，而在中层靠底层水深处TN、TP浓度升高较大．

4 稳定塘级数对TN、TP迁移的影响

本文在模型参数率定与模型验证的基础上，探究了稳定塘级数对TN、TP迁移过程的影响．在稳定塘面积一定下，将稳定塘模型分别沿程均分为1个塘体(一级塘)、2个塘体(二级塘)和3个塘体(三级塘)，模型参数与水质初始条件不变(7月11日降雨实测数据)，图9为塘体总出口TN、TP浓度随时间的变化曲线，图10为稳定塘出口水龄随时间的变化结果；因为TN与TP在稳定塘空间变化相似，故本文以模型运行2h的三级塘与一级塘4层平均TN浓度分布为典型进行对比分析，探究稳定塘有闸墙分级与无闸墙情况对污染物的滞留作用，如图11所示．

图9 不同分级下塘体总出口TN、TP浓度随时间的变化

从图9可以看出，在降雨前期稳定塘输出TN、TP的浓度增速随级数而不同，表现为一级塘和二级塘相比于三级塘浓度增速较快，这是由于三级塘的两道拦截墙的存在使得降雨前期径流水体携带的氮磷污染物相对于一级塘和二级塘更不易向塘体出口输移，在整个降雨阶段一级塘和二级塘相比于三级塘TN、TP浓度的波动更加平缓．随着降雨时间的进行，在降雨后期三级塘相比于一级塘和二级塘TN、TP浓度降低较快，在12日12时塘体输出TN浓度分别为一级塘(5.89mg/L)＞二级塘(5.77mg/L)＞三级塘(5.36mg/L)；塘体输出TP浓度分别为一级塘(0.163mg/L)＞二级塘(0.159mg/L)＞三级塘(0.152mg/L).这是因为随着塘体级数的增加，延长了水流的停留时间，更加有利于氮、磷的去除，乌兰托娅[35]在应用水平潜流人工湿地处理废水的研究中发现在一定范围内，随着污水停留时间的增加，COD、氨氮和TP去除率越高；同时，闸墙的存在使得水体在稳定塘中呈对角流动，增加了稳定塘内水体的流动性，使得稳定塘充氧能力增强，有利于提高生物净化氮、磷的能力[36]．

图10 不同分级下塘体总出口水龄随时间的变化

为了探究不同稳定塘分级数量下污染物的停留时间，本文进行了塘体出口处水龄随模拟时间变化的计算，分为有控制流量及无控制流量两种情景，如图10(a)和(b)所示．水龄(water age)的最初定义是指可溶性物质从入口传输到指定位置所需要的时间(入口时水龄为零)，能够反映水体被上游来水交换所需要的时间，即水龄越大，说明水体运动越缓慢，污染物停留时间越[37]．从图10可以看出，在未达到整个塘内水体的换水周期时水龄一直处在不断增加过程中，两种情景下水龄随时间的变化整体上三级塘的水龄高于二级塘和一级塘，二级塘和一级塘水龄相似，二级塘整体略高于一级塘．

图11为有闸墙分级与无闸墙不分级稳定塘内TN分布结果．从图11可以看出，在有闸墙分级的情况下污染物呈带状衰减，闸墙分级的不同塘体间有较明显的过度性；在无闸墙分级的情况下，整个塘体内污染物沿程变化无明显的分层衰减现象．闸墙的存在使得每级塘体发挥了更大的净化作用．

图11 有闸墙分级与无闸墙不分级稳定塘内TN分布结果

5 讨 论

针对现有研究的不足，本文通过对降雨径流过程的连续监测，以及对稳定塘内水体沿程分层取样的技术手段，结合数值模拟的方法探究了降雨径流过程中农田流失氮磷在稳定塘中的输移．由图4模拟结果可以看出，降雨径流前期模拟值与实测值的相对误差较中后期小，杨倩[38]在应用EFDC模型对密云水库水环境及应急水污染事件进行模型研究时，同样出现模拟后期尤其是峰值时误差相对较大的现象，出现这种现象的原因需要做进一步的研究；三维空间的模拟结果表明，降雨径流对水体的冲刷作用会使底泥产生扰动，导致底泥氮磷释放作用加强，在降雨前期塘内表层水体与底层水体尚未完全混合的情况下，氮磷污染物会呈现出明显的分层状况，表现出底层浓度大于表层浓度的现象．这可能与径流冲刷下底泥的扰动内源释放有关，因此，在稳定塘工程应用中采用适当手段如底泥原位覆盖是减少其内源释放、保证出水水质的有效措施．同时，对于三级稳定塘而言，每级塘体通过植物拦截、吸收、物理沉降、过滤等作用会使氮磷污染物进入下一级塘体内的浓度有所降低，呈现出污染物浓度沿程降低的规律，这也表明稳定塘作为农业面源污染控制工程对降雨径流中农田流失氮磷污染物具有较好的拦截作用，是控制农业面源污染的有效技术；除此之外，第4节模拟结果表明，不同稳定分级数量下塘体出口处的污染物浓度有所差异，稳定塘的分级数量会对污染物拦截效果产生影响，相比较三级塘的效果要好于二级塘，一级塘的拦截效果最差，这与三级塘内更长的污染物停留时间有关．因此，在稳定塘控制农业面源污染的应用中适当增加稳定塘的分级数量是提高其污染拦截效果的有效措施.

6 结 论

稳定塘系统能够有效拦截农田流失氮磷，控制农业氮磷面源污染，数值模拟是掌握氮、磷在稳定塘中输移规律有效方法．本研究建立了三级农田排水稳定塘的三维水动力-水质迁移耦合模型，应用实测数据对模型进行了参数率定与模型验证；对汇入稳定塘内降雨径流中氮磷的输移进行了三维数值模拟与分析；同时探究了稳定塘级数对氮磷拦截效果的影响，主要得到以下结论．

(1) 塘1出口断面处TN、NH4＋-N、NO3--N、TP浓度的模型模拟曲线与实测值拟合较好，各水质指标验证时间点的相对误差均在15%以内，在模拟的中后期误差相对偏大．

(2) 降雨径流结束时，塘内各断面水体中TN、TP浓度的模拟值与实测值的相对误差均在10%以内，在塘1和塘3中，TN、TP浓度在各沿程断面分布较均匀，而在塘2中TN浓度沿程逐渐升高，TP浓度沿程逐渐降低．

(3) TN在每级稳定塘4层的模拟值与实测值平均误差最小值为8.16%，最大值为18.16%，平均值为12.71%；TP在每级稳定塘中4层的模拟值与实测值平均误差最小值为10.23%，最大误差为18.65%，平均值为14.75%，均在20%以内；这表明模型较好地实现了三维数值模拟．在降雨径流初期TN、TP浓度在垂向上表现为底层浓度大于表层浓度，在水平方向上表现为沿程浓度逐渐降低的规律．TN、TP在纵向的浓度变化主要发生在中、底层水深处．

(4) 水龄计算结果表明，三级塘相较于二级塘和一级塘延长了污染物的停留时间，更有利于氮、磷的去除．

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3D Numerical Simulation of Nitrogen and Phosphorus Transport in the Stabilization Pond of RainfallRunoff

Wang Xiaoling1，Zhang Fuchao2，Li Songmin3，Zhang Boyang2，Li Jiansheng2

(1. State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety，Tianjin University，Tianjin 300350，China； 2. School of Environmental Science and Engineering，Tianjin University，Tianjin 300350，China； 3. School of Water Conservancy Engineering，Tianjin Agricultural University，Tianjin 300384，China)

To control the nonpoint source pollution of nitrogen(N) and phosphorus(P) in agriculture，it is significant to grasp the transport regulation of N and P in the stabilization pond. Previous research mainly focused on the N and P removal effect and running characteristics of the stabilization pond through field and laboratory monitoring，but failed to simulating the N and P transportation of the multicell stabilization pond during rainfall runoff in three-dimensional space. This paper regards the multicell stabilization pond as the case study. First，three typical rainfall runoff events were monitored during the rice-growing season in 2015. Second，a three-dimensional model coupling the hydrodynamics and water qualities of the multicell stabilization pond was established. Moreover，the parameters of the model were calibrated by the cyclic coordinate method with measured data. Finally，the calibrated model and the effect of the cell number of the stabilization pond on N and P removal were analyzed. Results show that the simulated values agreed well with the measured values after calibration. During the early stage of rainfall runoff，the concentrations of TN and TP in the lower layer are larger than those in the upper layer. Furthermore，the concentrations of TN and TP decrease gradually along the flow path. Thus，increasing the cell number of the stabilization pond is conducive to improving the effect of N and P removal.

multicell stabilization pond；nitrogen and phosphorus transport；three-dimensional numerical simulation；rainfall runoff；parameter calibration

10.11784/tdxbz201809036

X522

A

0493-2137(2019)06-0649-12

2018-09-12；

2018-11-14.

王晓玲（1968—），女，博士，教授.

王晓玲，wangxl@tju.edu.cn.

水体污染控制与治理国家科技重大专项资助项目(2017ZX07204003)；国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51621092)；天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目(16JCYBJC23100).

the Major Science and Technology Program for Water Pollution Control and Treatment(No.2017ZX07204003)，the Innovation Research Groups Foundation of the National Natural Science Foundation of China(No.51621092)，the Tianjin Research Program of Application Foundation and Advanced Technology(No.16JCYBJC23100)

(责任编辑：田 军)