基于水质模拟系统软件计算下的某河流水质状态分析研究

谢政廷，顾 峰，尤维锋，蒋晓君

(1.无锡市太湖新城置业有限公司，江苏 无锡 214121;2.无锡市新吴区水利局，江苏 无锡 214000; 3.洛社镇水利农机服务站，江苏 无锡 214023;4.无锡市太湖闸站工程管理处，江苏 无锡 214023)

1 工程概况

某河流横穿华北平原，全长400 km，流域面积超2500 km2，从支、干流角度出发，该河流属海河水系，主要承担农田灌溉、防洪抗旱的功能，并在下游建有一个蓄水量达2000万m3的小型水库(达不到水库规模)，为周围20 km内城市发展提供工业用水，并在上游建有一个日处理污水3万t的赵家庄污水处理厂，日产中水2.5万t。该河流流经区域年均降水量较少，平均降雨量仅为500 mm，河流源头来自太行山脉，河道上游水位高于下游，河流径流量750～1000 m3/s，由于近几年工业发展迅猛，河流水位逐年下降，局部河道出现干涸，水流自净能力弱化严重，水流污染物增多，河流趋于富营养化[1-2]。

根据河流断面监测数据反馈，污染成分主要为氮、磷、氨氮等元素，且水质中检测到的化学元素组成逐渐在增加。图1为该河流在各区段断面监测水质结果，从图中可看出，各个时间段表现从河流上游断面至下游断面，氨氮浓度在上升，涨幅甚至超过100%，氨氮含量在5—9月内，浓度有所降低，但进入9月后，即逐渐入冬后，氨氮含量每月都在增高。除上游南武监测断面之外，化学需氧量浓度全年均在35 mg/L，峰值浓度达到195 mg/L，且化学需氧量浓度峰值区间集中在每年的3—6月。根据国家水质标准，该河流水质污染成分远远超过安全区间，属严重污染[3-4]。

图1 典型区段断面监测水质结果

2 水质模型系统研究

为了更好描述水质分布状态，常用数学模型对水质进行表述，并根据数学模型的数据变化，来反映河流水质状态。常见的水质模型有一维水动力水质模型、改进后的二维模型、地表水模型，这些数学模型包括了水质成分预测、水温计算、水中物质成分变化状态监测等[5-7]，但精度及不同区域地质条件下的河流条件还需要更优化匹配。为此，本文选用综合水质模型(WASP)进行水质模拟计算，该模型包括了水静力学参数：水质成分分析、水物理状态演算、污染物成分分析等，另一方面水动力学参数同样可计算获得，包括水质污染物迁移过程、水质扩散源污染物的时间变化函数及其他水动力学参数。如图2所示。

图2 综合水质模型(WASP)坐标体系

综合水质模型(WASP)遵循质量守恒与动量守恒，引入水单元为分析目标，平衡方程确定如式(1)所示：

SL+SB+SK

(1)

式中:d为水质浓度，mg/L；t为研究时间区间段，d；ux、uy、uz为不同方向上水流速，m/d；Ex、Ey、Ez为水三相扩散系数，m3/d；SL、SB、SK为河流不同负荷率，g/(m3·d)；x、y、z为空间坐标系中坐标，c为污染物浓度，mg/L。

其中水质指标浓度既可能是污染组分，亦可能是多种污染组分的混合料浓度，假设水单元为各向同性，简化上述质量平衡式，获得一维水单元体质量平衡方程如式(2)所示：

A(SL+SB)+ASK

(2)

式中：A指过水断面截面积，m2;D为污染物浓度，mg/L。

在水单元体质量平衡基础上，通过分析对象创建数学模型网格单元结构，以水单元体的横向、纵向及垂向为三向块体单元，网格内包括水流质与污染质成分，且每个网格内部单元体的水动力参数都是一致的，从空间上以主河道为河流网格概念，保证河流槽蓄水能力与实际接近或一致[8]。图3为水质模型的网格概念图，表现了每个单元体水流在各个方向上迁移的动态。在该水质模型中还存在预测模块，针对获得的单元体水流迁移规律及水质成分变化分析，依据模型的物理化学模拟作用，综合预测水流中氧含量及氮含量等物质的迁移表现。

图3 综合水质模型(WASP)河流网格概念图

3 基于水质模型的模拟系统软件在河流水质状态分析中应用

3.1 模型匹配性检测

为了保证模型计算结果的准确性，需对综合水质模型(WASP)与该河流水质状态实际数据一致性进行检测，确保模型适合于该河流研究。本文将以马庄水库及赵家庄污水处理厂两断面监测数据与模型模拟系统软件计算数据匹配性开展检测，并以相对误差为评判标准，计算公式如式(3)所示：

(3)

式中:δ为相对误差；N实测、N模拟分别为实测与模型模拟计算水质数据。

图4为综合水质模型(WASP)与实测数据氨氮含量、化学需氧量浓度对比图。从图中可看出，马庄水库断面综合水质模型(WASP)与实测数据氨氮含量相对误差出现在9月份，达14.56%，各月份相对误差较均匀，平均误差为5.21%；化学需氧量相对误差最高值为13.78%，出现在7月份，平均误差为7.29%，该断面全年化学需氧量平均浓度监测结果与模型模拟计算结果分别为44.17 mg/L、45.27 mg/L。赵家庄污水处理厂断面氨氮含量及化学需氧量相对误差最大分别为13.101%、5.05%，氨氮含量及化学需氧量最低误差均集中在4—8月。

图4 模拟计算值与实测值对比结果(氨氮含量与化学需氧量)

分析相对误差产生的原因主要集中在模型仅在理想状态下考虑河流水质的物理及化学溶解氨氮含量，但在实际状态下，河流水质中其他微生物及鱼类动物均会在一定程度上影响氨氮含量，例如微生物的光合作用等效应。另一方面，模型模拟两断面的流量计算参数为当月的平均流量值，但采集到的浓度数据并不一定与平均流量值有关，与水流测试状态有很大的关联；同理，某时间段内河流化学元素浓度还受天气因素影响，短时暴雨会使某一个区间内氨氮含量或化学需氧量增大，这在模型模拟计算结果中是无法准确体现的，因而造成一定的相对误差。综合比较采集数据与模拟计算结果，全年氨氮含量或化学需氧量基本一致，整体变化规律亦是如此，含量浓度随时间变化波动性在模型模拟计算结果中体现较佳，且相对误差值亦均在允许范围内，故综合水质模型(WASP)与该河流水质状态匹配性较佳，用该模型分析评价水质状态是科学合理的。

3.2 模型模拟软件计算结果分析

图5为依据综合水质模型(WASP)计算获得该河流水质氨氮含量与化学需氧量时间变化曲线与空间变化曲线。从时间变化线上来看，该河流各断面氨氮含量最高区间集中在11月、12月、1月及2月区间段内，而在该时间区间内，又以赵家庄污水处理厂断面为最高值。分析出现这种原因主要是由于11月—次年2月为华北平原降水量最少的季节，河流水源补给量少，氨氮含量无法稀释，导致氨氮含量处于较高水平。从化学需氧量时间线变化特征来看，各个断面在6—9月的化学需氧量均呈逐渐降低的态势，每个断面化学需氧量浓度最低值均出现在该时间段内，莲花口断面9月化学需氧量浓度相比6月份下降了38%；流域内雨季集中在每年的夏季，温度上升，上游雪水融化较快，河流获得较大的稀释作用，因而河流化学需氧量浓度降低。在12月、1月份各区段内化学需氧量达到较高水平，赵家庄污水处理厂断面1月份化学需氧量浓度是8月份的1.1倍。由此可见，河流获得较大的水源补给，能显著降低水质污染。

5个断面分别对应着河流的上游、中游(2个)、下游区段(2个)，从空间变化特征上来看，如图5(f)所示，随着河流由上游往下游发展，氨氮含量逐渐递增，峰值浓度出现在赵家庄污水处理厂，并且在中下游仍保持有效高水平。另一方面，氨氮含量与城市发展紧密联系，莲花口段位于工业园区，其断面监测到氨氮含量相比较少人烟的南武监测断面高了1.2倍，工业产区及人流量活动大的区域，河流常常被限制至较窄的河面，污染物相对排放集中，这对河流水质中氨氮含量的增长具有明显作用。河流水质中化学需氧量整体特征是全年各月份沿着下游上升的态势，但也有一个特殊降低节点出现在南武水库，根据实地考察发现，该区段内河面有所加宽，且河两岸有较多的植被覆盖，这就保证了在该区段内化学需氧量浓度全年均在30 mg/L以下。由此可见，化学需氧量的浓度受到河两岸地质条件及工业产区分布影响，要改善河流水质状态，必须考虑调整区域工业产区分布，设置生态护坡系统，巩固水土保持率，减少两岸坡对河流水质二次污染影响，保证提升河流水质状态。

图5 水质模型模拟计算结果

3.3 参数敏感性分析

依据水质模型中各个输入参数变量，研究参数灵敏度特征，为分析评价河流水质状态提供重要依据，且为探讨提升河流水质状态方向提供参考。本文水质模型中以该河流流经区域降雨量及赵家庄污水处理厂排水参数为模型模拟预测结果影响最大的两参数，故而选取这两参数作为研究对象。

3.3.1 降雨量

流经区域雨季集中在7—8月，以7月为例，降雨量分别做一定程度提升，其他参数保持不变，得到不同程度降雨量下氨氮含量与化学需氧量浓度变化曲线(图6)。

从图6中可看出，当降雨量提升度较小时，河流水质中氨氮含量与化学需氧量变化并不明显，只有当降雨量提升幅度超过10%时，水质中氨氮含量与化学需氧量显著降低，且随着降雨量愈大，浓度降低愈明显：7月份提升幅度15%降雨量情况下，北苏断面氨氮含量仅有正常雨量下的75%。降雨量刺激了河流水质中污染物浓度的降低，但不可忽视的是，在莲花口断面处，15%降雨增长量下的氨氮含量与化学需氧量浓度相比正常雨量下是增大了，两者上涨幅度分别为45%、25%，笔者分析当降雨量提升15%，达到91.6 mm，人类活动区域降雨量超过一定程度时，会形成城市内涝或其他洪涝灾害，此时地面上工业活动及人生活垃圾等污染物会进入河道，造成河流水质逆向污染，呈现水质污染成分浓度增高的局面。综合降雨量对水质状态影响，降雨量一定程度上会提高水质污染物的净化，提升水质清洁度，但丰水年降雨量超过一定程度时，降雨会带来河流水质二次污染。

图6 降雨量敏感特征参数

3.3.2 赵家庄污水处理厂排水参数

图7为赵家庄污水处理厂排水参数敏感性特征曲线。当设定为排水流量一定下，改变排出水质污染物的浓度，以提升污染物浓度5%、10%、15%开展分析。从整体变化特征来看，河流水质状态变化与污染物浓度并无显著关联性，排除水污染物浓度在一定程度上会被河流中水质稀释，而这种稀释可能是排出水稀释河水，亦可能是河流水质稀释排出水，故而关联性并不显著，仅仅在排出水初始断面，即赵家庄污水处理厂监测数据相比正常情况下要高，但随着河流流动，水质状态与正常排出水污染物浓度近乎一致。当改变为排放水质污染物浓度一定，设定不同排水流量时(图8)，随着排出水流量的增大，各监测断面不论是氨氮含量，亦或是化学需氧量含量浓度，均有所降低，提高15%排水流量，河流水质中化学需氧量含量浓度降低了24.8%。污水处理厂中排出水质相比河流水质清洁度更高，当排水流量增大时，河流水质污染成分被稀释愈强，表明污水处理厂中排水量越多，河流水质状态较佳。

图7 污水处理厂排水参数敏感性特征曲线(流量一定，污染物浓度改变)

图8 污水处理厂排水参数敏感性特征曲线(浓度一定，排水量改变)

4 结 论

(1)以相对误差作为评判依据，综合水质模型(WASP)模拟计算全年氨氮含量或化学需氧量与断面实测数据基本一致，且相对误差值亦均在允许范围内，模型匹配性较佳。

(2)基于综合水质模型(WASP)分析了河流水质在时间与空间上的状态，获得该河流水质在水源补给量较少的月份中，污染物浓度较高，而6—9月河流水源补给量充足，水质污染物浓度降低；河流水质受河两岸地质条件及工业产区空间分布影响，工业产区及人流量活动大的区域，水质状态不佳。

(3)对区域降雨量及赵家庄污水处理厂排水参数开展敏感性分析，研究获得降雨量一定程度上会提高水质污染物的净化，提升水质清洁度，但降雨量超过一定程度时，降雨会带来河流水质二次污染；污水处理厂中排出水质污染物浓度与河流水质状态并无明显关联，但排出水量与河流水质状态成反比。