基于SWMM-EFDC耦合模拟的新凤河流域水环境治理工程效应评估

陈焰，夏瑞，王璐，孙明东，张鲁骏，马淑芹，贾蕊宁，张晓娇，杨中文∗

1.环境基准与风险评估国家重点实验室,中国环境科学研究院

2.中国科学院重庆绿色智能技术研究院

3.美国俄克拉荷马大学

城市化进程与农村城镇化给生态环境造成巨大压力,导致河湖水体出现黑臭现象,黑臭水体治理成为近年来我国水环境治理的重点与难点。住房和城乡建设部于2016年公布的全国295个地级及以上城市中,超过70%的城市存在黑臭水体,农村黑臭水体数量远超城市[1]。因此,科学开展黑臭水体及河湖水环境综合整治,补齐水生态环境短板,对推动美丽中国建设具有实践意义。当前,水环境治理主要涉及控源截污、清淤疏浚、底泥原位修复、曝气增氧、活水补给等工程措施[2],科学评估各项工程措施的环境效应,对于指导制定和优化河湖水环境治理工程方案、推动科学治污具有重要意义。

目前,水环境工程效应评估主要包括3种方法:1)基于实测数据分析的后效性评估[3-9]。通过分析工程实施后水体水质的变化程度来评价工程运行效果,其依赖于工程实施后的实测数据进行后效性评估,无法应用于支撑前期规划工程方案的制定。2)基于污染负荷系数计算的减排效果评估[10-11]。从污染总量控制角度衡量工程实施后的减排效果,其未考虑污染减排对断面水质变化的影响关系,难于科学量化工程方案的水环境质量改善效果。3)基于河道水环境模型的数值模拟评估[12-18]。以河道水动力水质模型模拟为主要手段,以工程实施前后河道水质变化为边界条件,模拟分析水环境改善效果,该方法考虑了污染排放与河道水质的响应过程,但对面源污染过程考虑不多,难以从流域系统性角度全面衡量水环境治理效果。因此,有必要从流域整体性角度,提出基于流域水陆一体化的系统模型及其工程效果评估技术方法,以支撑河湖水环境科学治理。

笔者以北京市大兴区新凤河为例,构建基于暴雨洪水管理模型(storm water management model,SWMM)和环境流体动力学模型(environmental fluid dynamics code,EFDC)的流域水陆一体化耦合模型,提出水环境治理工程概化及环境效应评估技术方法,定量评估新凤河流域水环境治理工程的环境效应,以期为新凤河及其他类似流域的水环境工程方案制定及运行优化提供指导,以支撑科学治污能力建设。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

新凤河流域位于北京市大兴区北部,流域面积约166 km2,全长约30 km,沿途主要有老凤河、南苑灌渠、新西凤渠、凉凤灌渠等6条支流汇入(图1)。新凤河流域是大兴区内主要受纳水体,污水流量占其河水流量的85%,大量生活污水、工业废水直排和汛期面源导致水环境污染严重[19-21]。2016年,新凤河被列为黑臭水体。由于新凤河汇入的凉水河下游连接北京副中心通州区,其水环境治理对于首都生态文明建设、保障下游副中心水安全至关重要。流域设有1个考核断面,位于烧饼庄闸。根据北京市水务局的考核要求,该断面化学需氧量(COD)、氨氮和总磷(TP)浓度均应达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅳ类(30、1.5和0.3 mg∕L),至少不劣于Ⅴ类(40、2.0和0.4 mg∕L),且全年达标率不低于90%。

图1 新凤河流域水系Fig.1 River system of Xinfeng River Basin

1.2 水环境治理工程环境效应模拟评估技术

1.2.1 流域水陆一体化耦合模拟模型

流域水陆一体化模拟是定量描述流域水量、水质从陆地至河道的迁移转化过程,支撑流域污染科学防治的关键技术手段[22-23]。流域水文-水质模型是流域过程模型与河道水质模型等互联集成,实现流域系统水文-水质过程的耦合数值模拟[24-26]。目前,应用较成熟的流域过程模型包括水土评价模型[27](soil and water assessment tool,SWAT),SWMM,水文模拟程序-FORTRAN(hydrological simulation program-Fortran,HSPF),年化农业非点源模型(annualized agricultural nonpoint source model,AGNPS)等[28-29],河道水质模型包括EFDC、MIKE、QUAL2K等。考虑到新凤河流域地处平原区,雨污通过管网汇流等特点,通过SWMM和EFDC构建流域水陆一体化耦合模型,开展水环境治理工程概化与水环境治理效应评估。

1.2.1.1 模型总体框架

根据管网、数字高程模型(DEM)、降水量和土地利用等数据构建SWMM模型,以SWMM模拟结果作为EFDC模型边界,联合点源和河道基流边界共同构建SWMM与EFDC耦合模型,基于率定验证的模型开展水环境治理工程环境效应评估,总体框架见图2。SWMM与EFDC模型的耦合依托Python软件实现,以SWMM模型内核SWMM5.dll文件,通过Python软件调用进行SWMM模拟。SWMM模型运转过程中通过PySWMM公共库中的inflow函数,实现对SWMM模型二进制结果的解译,运行完成后,将抽取的SWMM模型水量、水质模拟数据格式调整成EFDC可识别的边界文件,驱动运行EFDC模拟河道水动力水质过程。

图2 水陆一体化耦合模拟框架Fig.2 Framework of water and land integration coupling simulation

1.2.1.2 SWMM建模

SWMM模型由美国国家环境保护局(US EPA)开发,广泛应用于我国城市降水径流过程研究[30-31]。该模型计算原理及建模过程可参见文献[32-34]。基于SWMM模型将新凤河流域划分为390个子汇水区、400个管网节点、406条排水管网和22个排水口(图3)。流域土地利用类型主要为旱地、水田、灌林木、城镇用地、农村居民点和其他建设用地6类,土壤类型以潮土、碱化潮土、脱潮土和褐土4类为主。模拟通常包括降水、地表产流、地表汇流和管网汇流模块,模型的地表产流模块相关参数包括坡度、面积、透水面积和不透水面积等子汇水区的基本属性,管道的糙率以及地表污染物累计与冲刷指数等。以黄村和马驹桥雨量站的分钟尺度降水量为驱动数据,主要针对2018年5—8月降水期进行模拟,蒸发和气温数据以北京市平均值为依据,风向、风速等参考模型默认值。

图3 新凤河流域SWMM模型概化Fig.3 SWMM model of Xinfeng River Basin

1.2.1.3 EFDC建模

EFDC是USEPA推荐的开源水环境数学模型,可对湖泊、河道和河口等水域进行水动力和水质模拟。国内外关于EFDC模型的应用研究颇多,在长江干流[35-36]、松花江[37]、鄱阳湖[38]、珠江口[39]、安大略湖[40]、韩国汉江[41]等区域得到广泛应用。本研究采用EFDC中一维水动力和水质模块开展河道过程模拟,计算原理及建模过程参见文献[42-43]。EFDC模型对新凤河干流及主要支流进行网格划分,在网格布设过程中,综合考虑模型的求解效率、计算区域的不规则性、实测地形数据范围和网格精度要求,采用高分辨率笛卡尔网格,模型平面正交曲线网格数为1 275个。为了保证计算的稳定性和数值求解精度,网格长宽基本相等,网格大小的空间分布较为均匀,网格平均大小变幅为10~50 m。新凤河干流的源输入边界共69个,主要包括支流、排污口、污水厂排口以及SWMM排水口,针对新凤河干、支流水动力和水质过程开展模拟,模拟指标包括COD、氨氮和TP浓度,率定变量主要为污染物的降解速率。

1.2.1.4 治理工程概化模拟

2017年大兴区启动新凤河流域水环境治理工程项目,主要包括:1)截污工程,将流域约1.76万t∕d的排污口污水截至流域内的6座污水处理厂(图4中B~G)；2)湿地工程,新建规模合计为4.63万t∕d的人工湿地2块；3)补水工程,利用污水处理厂A~G的尾水向河道补水约18.58万t∕d；4)调蓄工程,新建规模分别为4 000 t∕d的调蓄池2座。各项工程规模见表1。

图4 新凤河流域水环境治理工程分布Fig.4 Distribution of water environmental control projects in Xinfeng River Basin

表1 新凤河流域水环境治理工程参数Table 1 Parameters of water environmental control projects in Xinfeng River Basin

截污工程是改善水质最有效的途径[44],主要表现为对排污口的控制[45]。将直排河道的污水口接入沿岸设置的污水干管,污水经干管进入污水厂处理后排放到外环境。截污工程的概化主要是在EFDC中实现,将排污口封堵视为截污。湿地工程是水环境治理的常见工程措施,用于处理初期雨水或者河水,处理达标后就近排入河道；补水工程通过铺设管网将污水处理厂的尾水引至河道,达到增强水动力、稀释水体的作用。湿地工程和补水工程的概化主要在EFDC中实现。调蓄工程有利于控制初期雨水污染和削减洪峰[46-47]。在入河管道之前设置拦截,将初期雨水收集在调蓄池中沉淀,蓄满之后,水流则随着调蓄池顶端的出水管道排入河道。调蓄池的概化主要是在SWMM中实现的。

1.2.2 工程环境效应特征评估

1.2.2.1 影响因子分析

针对截污、湿地、补水和调蓄工程,分别设置其单项工程影响因子的不同情景(表2),模拟分析不同情景下新凤河烧饼庄闸考核断面污染物负荷削减和水质改善的效果:对于截污工程,考虑80%、90%、95%3种截污率,设置3种截污情景；在实施截污工程的基础上,其他工程按照设计条件实施,设置新凤河2块湿地(I和J)不同处理水量和出水标准,共设置11种湿地情景；在截污和其他工程均实施的前提下,考虑小红门是否补水及补水氨氮浓度对断面氨氮浓度的影响,共设置16种补水情景；在实施截污、湿地和补水工程的基础上,考虑不同的调蓄能力,设置大、小2个调蓄量(20 000和8 000 m3),模拟分析调蓄量对污染物负荷削减的影响。

表2 单项工程不同规模的影响评估Table 2 Impact assessment of different scales of individual projects

1.2.2.2 环境效应评估

在单项工程影响因子分析的基础上,按照工程未实施及实施不同的工程组合,设置6种水环境治理工程环境效应评估情景,具体见表3。

表3 单项及综合工程效果评估设置Table 3 Setting of effect assessment with single and comprehensive projects

1.2.2.3 效应评估方法

考虑到新凤河流域水质状况受降水径流影响较大,基于各情景的模拟结果分别计算考核断面不同评估时段污染物浓度变化率、水质达标率、负荷削减量、浓度降低系数和污染负荷削减系数5项指标,以分别量化治理工程对污染物浓度、水质达标和负荷通量的3类影响效应,计算公式如下:

式中:k为考核断面污染物浓度变化率,%；C0、Ct分别为工程实施前、后考核断面污染物浓度,mg∕L；CΔ为污染物浓度变化系数；i为水质达标率,%；Ds、DT分别为污染物达标天数和模拟总天数,d；W为污染物负荷削减量,t∕a；Q0、Qt分别为工程实施前、后考核断面的流量,m3∕s；WΔ为污染负荷削减系数；Wn＋1、Wn分别为不同工程量条件下的污染负荷削减量,t∕a。

考虑流域水环境监管实际,针对全年、雨季(6月1日—9月15日)、冬季(12月1日—次年3月31日)、非雨季(4月1日—5月31日、9月16日—11月30日)4个时段进行模拟并开展治理工程环境效应评估,以系统识别治理工程对水环境效应的影响特征。

1.3 数据来源

研究采用的数据包括流域水系分布、土地利用和DEM等地理空间数据,降水量和蒸发量等气象数据,流量等水文数据和污染源、水质等水环境数据。其中水系分布由水系图提取,土地利用与土壤数据来自资源环境科学与数据中心网站(http:∕∕www.resdc.cn∕),降水量数据来自黄村、马驹桥2个气象站的监测数据,其他数据通过现场调查或实测获得。

2 结果与讨论

2.1 模型率定

SWMM模型以新凤河干流上游和支流南苑灌渠水文站分别按照长序列(包括雨期与非雨期)和短序列(单场或多场连续降雨)进行率定,率定参数包括子汇水区洼蓄量、污染物的累积和冲刷指数,以及管道的曼宁系数。SWMM与EFDC耦合模型以烧饼庄闸水文站进行率定,水动力水质过程率定的参数主要包括河道的糙率和污染物的降解速率。由SWMM模拟结果可知,水量模拟纳什系数(NSE)均达到0.7以上,南苑灌渠长序列降雨日尺度实测值与模拟值的拟合精度(R2)达0.86,短序列R2可达0.96,新凤河上游长序列降雨日尺度R2为0.83,短序列R2能达到0.77,模型模拟值与实测值率定效果较好(图5)。依据模型精度要求(R2>0.6,NSE>0.5)[48],认为建立的SWMM模型科学适用。

图5 SWMM模型水量率定结果Fig.5 Water quantity calibration results of SWMM model

根据SWMM与EFDC耦合模型的率定结果(图6),流量实测值与模拟值R2为0.81,且COD与氨氮、TP浓度模拟的平均误差分别为13.4%、13.2%和13.6%,均控制在20%以内。可见,基于SWMM与EFDC的流域一体化模型可较为准确地反映新凤河流域的水量与水质。

图6 SWMM与EFDC耦合模型率定Fig.6 Calibration of coupling model with SWMM and EFDC

2.2 工程影响因子

2.2.1 截污工程

根据截污工程不同情景污染物浓度和负荷削减量变化情况(图7),当截污率达到80%时,新凤河考核断面COD降低率可达50%,氨氮和TP浓度降低率可达70%；随着截污率的提高,COD、氨氮与TN浓度逐渐降低,但降低的趋势变缓。以80%截污率为基准点,提高截污率至90%和95%时,3种污染物平均负荷削减系数达1.07和1.12,随着截污率的提高,污染负荷削减能力越来越大。可见提高截污率,能在很大程度上降低新凤河考核断面水质浓度和污染负荷,该结果与李业辉等[49]在沈阳市南北运河排污口控制中的研究结果一致。但截污率存在临界效应,当截污率达到临界值之后,污染物浓度和污染负荷削减量的下降速率受到一定的限制。

图7 截污率对考核断面污染物浓度及负荷的影响Fig.7 Influence of interception rate on the pollutant concentration and load of assessment section

2.2.2 湿地工程

湿地工程不同情景下对新凤河考核断面水质的影响结果如图8所示。由图8可知,维持其中一块湿地处理水量和出水标准不变,增加另一块湿地的处理水量,新凤河考核断面COD、氨氮与TP浓度均呈下降趋势,可见,增大湿地的处理规模可改善水质状况。维持湿地的处理水量不变,控制湿地出水标准为Ⅲ类,新凤河考核断面COD、氨氮与TP浓度分别降低12.3%、9.9%和11.1%,可见,湿地处理标准的提高能够显著降低新凤河考核断面的污染物浓度,该结论与侯晓辉等[50]在人工湿地的环境效应研究中的结论相一致。因此,在湿地设计过程中可考虑增加湿地的处理水量和采用先进技术工艺、填料等提升湿地的处理标准。

图8 湿地处理水量及出水标准对考核断面水质的影响Fig.8 Impact of wetland treatment capacity and effluent standards on the water quality of assessment section

2.2.3 补水工程

补水工程不同情景下新凤河考核断面达标率变化如图9所示。由图9可知,考虑小红门补水的情况下,当补水氨氮浓度从2.4 mg∕L降至2.2 mg∕L时,考核断面氨氮Ⅴ类达标率从0跃升至97.8%；当补水氨氮浓度从1.0 mg∕L降至0.8 mg∕L时,考核断面氨氮Ⅳ类达标率从0跃升至97.8%。不考虑小红门补水的情况下,当补水氨氮浓度从2.0 mg∕L降至1.8 mg∕L时,考核断面氨氮Ⅴ类达标率从61.9%跃升至95.9%；当补水氨氮浓度从1.2 mg∕L降至1.0 mg∕L时,考核断面氨氮Ⅳ类达标率从0跃升至94.2%。

图9 补水水质对考核断面达标率的影响Fig.9 Influence of supplied water quality on compliance rate of assessment section

可见,提高补水水质,对考核断面的达标有促进作用,这与胡琪勇[51]的研究结论一致。考虑小红门补水条件下,考核断面氨氮要达到Ⅳ类和Ⅴ类,污水处理厂氨氮出水浓度需至少分别降至0.8和2.2 mg∕L；不考虑小红门补水的条件下,考核断面氨氮要达到Ⅳ类和Ⅴ类,污水处理厂氨氮出水浓度需至少分别至1.0和1.8 mg∕L。因此,从补水工程角度可知,补水水量越大,水质越好,对河道水质改善效果越佳,流域内主要污水处理厂的升级改造是改善水体质量有效途径,需优先提高污水处理能力,其次提高出水标准。

2.2.4 调蓄工程

不同调蓄能力条件下考核断面污染物负荷变化如图10所示。

图10 不同调蓄能力下考核断面污染物负荷变化Fig.10 Variation of pollutant load of assessment section under different storage capacity

由图10可知,当调蓄能力为8 000 m3时,输入新凤河河道的COD、氨氮和TP污染负荷量分别为311.6、35.3和4.4 t∕a,负荷量峰值出现在第6天；当调蓄能力提高至20 000 m3时,输入新凤河河道的COD、氨氮和TP污染负荷量分别为232.1、25.4和2.7 t∕a,负荷量峰值出现在第7天。可见,随着调蓄能力提高,污染物负荷总量较少,负荷量峰值也减小且呈现滞后的趋势。可见,调蓄池能够在一定时间内容纳初期降雨冲刷产生的污染物,且调蓄能力越大,污染物进入河道的时间滞后效应越显著。

2.3 工程环境效应

2.3.1 水质浓度效应

不同工程情景下新凤河考核断面水质如图11所示。由图11可知,工程实施前考核断面水质COD、氨氮和TP全年平均浓度分别为59.28、9.82和1.14 mg∕L,调蓄工程的实施可使这3项指标分别降低2.8%、3.3%和5.3%,考核断面水质达劣Ⅴ类；补水工程的实施可使3项指标分别降低41.1%、58.6%和55.3%,湿地工程的实施可降低41.7%、55.3%和54.4%,二者均可使COD达Ⅳ类,氨氮和TP为劣Ⅴ类。相较湿地、补水和调蓄工程,截污工程对水质提升的效果更明显,3项指标分别降低46.2%、76.9%和66.3%,COD为Ⅳ类,但氨氮和TP难以实现Ⅳ类达标。单项工程中,综合3项指标的浓度平均降低率可见,截污工程效果较显著,平均降低率为63.1%,其次是补水和湿地工程,平均降低率分别为51.7%和50.5%,调蓄工程的改善效果最小,平均降低率仅为3.8%；与各单项工程相比,综合工程的实施对水质浓度改善效果最佳,可使3项指标分别降低53.4%、83.7%和72.4%,平均降低率仅为69.8%,COD可达Ⅲ类,氨氮和TP部分时间可达Ⅳ类。

图11 不同工程情景下的考核断面水质浓度Fig.11 Water quality concentration of assessment section under different project scenarios

不同的工程情景下,全年水质变化与冬季类似,雨季水质与非雨季略显差异。在QJ3~QJ6情景下雨季COD均高于其他时间段,且均能达到Ⅴ类水质,在QJ6情景下甚至可达Ⅳ类水质。氨氮仅在QJ6情景下全年能达到Ⅴ类水质,冬季和非雨季为Ⅳ类水质,雨季浓度为2.05 mg∕L,超过Ⅴ类水质,其他情景下均为劣Ⅴ类水质。TP在QJ5情景下全年、冬季和非雨季达到Ⅴ类水质,在QJ6情景下全年、冬季和非雨季达到Ⅳ类水质,但QJ5和QJ6情景下雨季TP浓度分别为0.43和0.35 mg∕L,均超Ⅳ类,其他情景下均为劣Ⅴ类。可见,雨季COD、氨氮和TP浓度均高于非雨季,实现Ⅴ类水达标困难。综上,降雨径流产生的面源对新凤河考核断面的水质达标有较大影响,加强对流域面源污染的控制非常必要。

2.3.2 水质达标效应

不同工程情景下新凤河考核断面水质达标率结果如表4所示。由表4可知,按照Ⅴ类水质标准评估,实施综合工程对水质达标的贡献最大,3项指标的平均达标率为96.7%,其次是平均达标率为85.2%的截污工程,而补水工程、湿地工程和调蓄工程贡献较小,3项指标的平均达标率分别为32.5%、32.6%和0.9%。按照Ⅳ类水质标准评估,QJ2~QJ6能实现COD达标率分别为0.3%、1.6%、1.9%、96.4%和97.0%,能实现氨氮达标的情景只有QJ6,且达标率仅为58.1%,能实现TP达标的情景包括QJ2、QJ5和QJ6,达标率分别为1.1%、1.6%和93.4%。可见,综合工程基本可实现考核断面水质COD和TP满足Ⅳ类水质的考核要求,但难以实现氨氮达标。

表4 不同工程情景下考核断面水质指标达标率Table 4 Water qualification rate in assessment section under different project scenarios %

按照Ⅴ类水标准评估,QJ2~QJ6情景能实现COD达标率分别为1.6%、97.5%、97.5%、97.8%和98.1%；能实现氨氮达标的情景包括QJ5和QJ6,达标率分别为61.4%和95.3%；能实现TP达标的情景包括QJ2、QJ4、QJ5和QJ6,达标率分别为1.1%、0.3%、96.4%和96.7%。可见,综合工程可使COD、氨氮和TP基本满足断面水质至少不低于Ⅴ类水质的考核要求。

2.3.3 负荷减排效应

不同工程情景下污染负荷削减量如图12所示。由图12可知,污染负荷削减量排序为QJ5>QJ6>QJ4>QJ2>QJ3,3项指标的平均负荷削减量分别为512.4、319.3、89.9、21.9和 －62.6 t∕a。 其中,QJ5削减COD、氨氮和TP分别为1 198、307.1和32.1 t∕a；QJ6分别为644.9、286.5和26.6 t∕a；QJ4分别为197、50.3和22.3 t∕a；QJ2分别为50.8、8.7和6.2 t∕a；QJ3分别为 －125、 －50.3和 －12.4 t∕a。

图12 不同工程情景下考核断面污染负荷削减量Fig.12 Reduction of pollution load of assessment section under different projects scenarios

不同时段的污染负荷削减量差异表明,非雨季对污染负荷的削减效果优于冬季和雨季。主要原因在于污水处理厂在冬季执行DB 11∕307—2013《水污染物综合排放标准》,其余时间执行GB 3838—2002,如氨氮一级B排放标准为2.5 mg∕L,高于GB 3838—2002Ⅴ类水质标准(2.0 mg∕L)。此外,降雨径流携带的污染物汇入管道或者漫流进入河道,增加了河道的面源污染负荷,使得雨季污染负荷削减量减少。

对比各项工程污染负荷削减量可知,补水工程对污染负荷削减呈现负贡献,综合工程对污染负荷的削减量低于截污工程,该结果与水质浓度、达标率分析结果差异较大。其主要原因在于补水工程引入的是污水处理厂尾水,尾水排放执行地表水Ⅳ类水质标准,且引入水量大,尽管引入的水量具有稀释作用,但总体增加的污染负荷高于工程削减的负荷。因而,补水工程污染负荷削减量为负值,综合工程也因大量补水导致负荷削减量减小。补水工程涉及的参数包括补水水质和补水水量:从水质改善的角度,优质水的引入对河道水体的稀释作用较强,因此对高浓度河道水体水质的改善效果较好；从污染负荷的角度,无论是优质水还是劣质水的引入,补水无疑都是增加水体污染负荷的,只是这部分负荷与水体中其他的污染负荷相比,如果较大的话,则是增加水体压力,如果较小的话,则是缓解水体压力。因此,补水工程是否实施主要取决于补水水质和水量,如何确定最佳的补水水量和水质是补水工程需要考虑的因素。单从补水的角度来看,补水对水质指标具有改善作用,但却增加了水体的污染负荷,因此在水环境治理过程中应保证补水水质优良,若污水处理厂尾水水质较差,则不建议对河道进行补水。

3 结论与建议

(1)不同工程对河道水质影响特征不一。其中影响截污工程效果的主要因子为截污率,截污率越高,水质改善效果越好；影响湿地和补水工程效果的主要因子分别为湿地处理标准和补水水质,随着处理标准和补水水质的提高,河道水质浓度降低显著；影响调蓄工程效果的主要因子为调蓄能力,调蓄能力越大对初期雨水影响的缓解效果越突出。

(2)单项工程和综合工程对新凤河水环境改善效应各异,综合工程优于各单项工程。以水质污染物浓度平均降低率评价工程贡献结构为综合工程(69.8%)>截污工程(63.1%)>补水工程(51.7%)>湿地工程(50.5%)>调蓄工程(3.8%),以平均达标率评价工程贡献结构为综合工程(96.7%)>截污工程(85.2%)>湿地工程(32.6%)>补水工程(32.5%)>调蓄工程(0.9%),以负荷减排评价工程贡献结构为截污工程(512.4 t∕a)>综合工程(319.3 t∕a)>湿地工程(89.9 t∕a)>调蓄工程(21.9 t∕a)>补水工程(－62.6 t∕a)。

(3)提出的基于SWMM-EFDC耦合模型的水环境治理工程环境效应定量评估技术方法,可实现不同治理工程条件下的流域一体化模拟与环境效应定量评估,科学解析不同工程的水环境改善效果,为其他流域水环境治理工程效应评估与方案优化提供技术支撑或借鉴。

建议基于不同治理工程效应统筹开展新凤河治理工程优化布局,推动水环境质量的提升。首先,加强截污纳管建设,控制污水厂溢流、排污口或生活直排等点源的输入。其次,重点针对雨季考核断面达标困难的问题,通过建立调蓄池和湿地等截留初期雨水,降低其对河道污染的贡献。同时,辅以污水处理厂达标的尾水补给,稀释和净化河道水质,实现断面达标,改善新凤河水环境质量。