污染物迁移的建模分析在小型湖泊治理中的应用
——以资阳市雁南湖为例

2022-11-15 08:03王玮陈利华杨文瑜韩帅
能源与环境 2022年4期
关键词:流态湖区水深

王玮 陈利华 杨文瑜 韩帅

(中铁二院工程集团有限责任公司 四川成都 610031)

0 引言

近年来,随着城市化进程的加快,水环境问题正受到越来越多研究人员和工程人员的关注[1]。水体污染由于其影响范围广,对生态环境破坏大,因此需要针对性地开展水环境治理工程,通过技术手段削减污染物。然而,水环境治理的技术手段种类繁多,主要包括物理技术、化学技术以及生态技术[2],不同技术的功能及适用性都存在较大差异,因此设计人员需要进行治理技术方案比选、集成,从而实现工程费效比最佳。目前较普遍的做法是参考类似工程经验或者技术手册确定治理方案,缺乏足够的客观性和针对性,无法做到因地制宜、科学施策,往往出现工程项目投入过大却效果不尽如人意的情况。

基于此,水动力和水质模型技术逐渐受到工程人员的关注。该技术旨在借助计算机软件,根据研究区域的地理信息数据搭建水动力和物质迁移数学模型,进行基于数值模拟的水力水质分析,并将可视化的分析结果作为方案设计的依据要素[3]。由于水力水质模型技术极大提高了方案比选过程的客观性和针对性,在越来越多的水环境治理工程中得以应用。尽管如此,该技术在国内水环境治理工程中的应用仍然存在一些不足。具体来说,以往工程中该技术的应用更多针对于城市管网,比如建模分析给水系统的爆管和水质问题[4-5],以及建模分析排水管网在暴雨中应对城市内涝和污水溢流的效果[6],等等。然而,近年来国内外的研究表明,水力水质模型在河流、湖泊的水环境治理工程中也具有很大的应用前景,有必要加以研究和应用[7-8]。

因此,本次研究旨在耦合数值模型中的水动力和物质迁移模块,分析小型湖泊中的流态和污染物迁移扩散情况,判别出水体的水力和水质风险,从而为后续水环境治理技术的方案提供理论基础。本次的研究方法和研究发现有望为水力水质模型技术在小型湖泊水环境治理的研究和应用提供有价值的参考。

1 方法

1.1 研究区域介绍

(1)自然条件。本次研究区域位于四川省资阳市雁江区雁南湖,位于东经104°11'23″—105°45'16″、北纬29°40'50″—30°38'48″之间。研究区域整体标高为379.81 m~398.44 m,最大高差约18.6 m。地貌单元属于浅丘地貌。研究区域及水质取样点位置如图1 所示。

图1 研究区域及水质取样点位置

该区域年平均降雨量914.7 mm,年内分配不均匀,6 月~9月为683 mm,占全年降雨量的71.8%,11 月~翌年3 月降雨量为83 mm,占全年降雨量的8.7%,据历年雨量资料统计,大暴雨多集中在7 月~8 月,多年平均暴雨日数40 d。

(2)水文水质。研究区域湖泊为20 世纪70 年代初在河道上人工筑坝形成的过水型湖泊,总汇水面积约4.5 km2,年平均径流量约为25.8 万m3,上游水库年平均泄水量为209 万m3。湖泊总容量48.85 万m3,常水位386.5 m。

随着近年来该区域的快速发展,雁南湖出现水质富营养化,存在藻类爆发的风险,急需对该区域的水环境进行治理。通过对雁南湖进出水口和湖区中部的水质检测,了解到雁南湖主要污染物的浓度情况,如表1 所示。根据《地表水环境质量标准》(GB3838—2002),雁南湖现状水质状况较差。其中COD 为Ⅳ-Ⅴ类水质,TN 和TP 均为劣V 类水质。

表1 雁南湖水质现状

1.2 建模步骤

(1)模型搭建。本次研究采用由丹麦水利研究所DHI 开发的MIKE21 软件进行建模搭建。具体而言,基于实测地形数据搭建了湖区水动力网格模型,该部分数据包括等高线、岸线、湖底高程3 部分。随后基于实测水文水质数据,设立了模型的初始条件和边界条件,该部分数据包括上下游水位、流量、污染物浓度3 部分。模型搭建如图2 所示。

图2 模型搭建流程

(2)模型参数率定验证。完成模型基础部分的搭建后,进行了模型参数的取值分析以及校准率定。具体而言,①确定涡流粘度、河床阻力、污染物分散系数、污染物降解系数这4 项关键参数的经验值范围,如表2 所示;②在经验值范围内对关键参数进行取值并作为输入值代入数值模拟;③选取流速和污染物浓度作为率定指标,将模拟结果作为输出值与实测数据进行对比并评估拟合度;④选取拟合度最高的输出值对应的输入值作为关键参数的校准取值。

表2 模型参数表

1.3 工况设计及模拟

工况设计主要指通过分析设计区域的多种运行工况,以建立相应的模拟场景。本次研究涉及2 种工况:初始工况和流态优化工况。

(1)初始工况。初始工况是基于现状实测湖底地形和岸线走向确定的水动力工况条件,进行水动力和水质模拟,以评估现状下湖区的流态和污染物分布情况。具体涉及的评估指标包括水深、水流流向、水流流速、COD 浓度、TN 浓度和TP 浓度。

(2)流态优化工况。根据初始工况下的流态分析结果,针对性地进行湖区流态优化,包括岸线整治和湖底地形微整2部分。一方面,根据初始工况下水流流向和流速分布,实施湖区岸线微调。对湖区除中游既有桥梁段的岸线,通过微调的方式使其走向更为顺畅,尽量避免岸线局部曲折突变,减少旋流。另一方面,根据初始工况下水深分布,进行湖底地形微整。具体而言,将岸线微调产生的土方,依次从上游到下游填入湖区的水深突变点,尽量实现湖底高程的平滑过渡,减少旋流,如图3 所示。

图3 初始工况和流态优化工况下的湖底高程和岸线分布

流态优化工况便是基于岸线整治和湖底地形微整方案而确定的水动力工况条件,进行水动力和水质模拟,以评估优化后湖区的流态和污染物分布情况。

2 结果与讨论

2.1 现状流态及污染分布

不同工况下水力风险和污染物风险分布模拟结果见图4,图中通过不同灰度来呈现不同的指标分级。其中,图4(a)和(b)中根据水深从深灰色(大于4.20 m)到黑色(陆地区域)进行分类呈现,通过箭头表示水流流态,箭头方向表示流向,箭头大小粗细表示流速;对于图4(c)~(h),则根据3 种污染物的浓度从高到低进行分类呈现。

经建模分析后,初始工况下湖区的流态分布和水深分布如图4(a)所示。整个湖区的流态受岸线走向和水深影响较大。一方面,在湖区入口段及湖区中游桥梁涵洞段湖面宽度较小,因此流速较快,在0.10 m/s 左右;而其他区域湖面较宽,因此流速为0.01 m/s 左右。另一方面,除去流态顺畅的平流区外,在岸线曲折的区域普遍存在不同大小的旋流,其流态较为紊乱,水流流向呈回旋状。此外,湖区大部分区域水深在2.10 m~4.20 m 之间,但在上游和中下游段均存在不同规模的水深突变,下游区域最大水深达到5.50 m。值得注意的是,在水深突变区往往伴随旋流,其流速较大且方向紊乱。该结果说明岸线的曲折导致了旋流及流速流向的波动,而水深的突变一定程度上加重了流态的紊乱。

图4 初始工况及流态优化工况下的水力风险和污染物风险分布

经建模分析后,初始工况下湖区的污染物(COD、TN、TP)浓度分布如图4(c)(e)(g)所示。从空间上看,COD 在中上游高浓度(30.6 mg/L 以上)聚集情况较为明显,中浓度(30.0 mg/L~30.6 mg/L)的污染扩散到了湖区中部;相比之下,TN 和TP 在上游也存在高浓度聚集的情况,但同时这2 种污染物的中浓度区域扩散到了下游。表3 列出了3 种污染物的浓度差值(1#入口污染物浓度和4# 出口污染物浓度的差值)。从数值上看,COD 的浓度差值最高,达到了2.67 mg/L,占进水浓度的8.38%;而TN 和TP 的浓度差值分别为0.30 mg/L 和0.014 mg/L,分别占进水浓度的5.62%和1.66%。该结果说明,3 种污染物在湖区存在一定程度的迁移和扩散。然而,不同污染物的迁移和扩散程度存在差异。

表3 污染物浓度差值

通过对初始工况下的流态分析和水质分析发现,由于湖区的岸线走向不合理,加之水深均匀度较差,导致流态不够顺畅,流向和流速波动较大,影响了污染物的迁移和水体自净,导致污染物在上游存在高浓度的聚集。因此,有必要进行流态的优化以实现更好的水体治理效果。

2.2 优化后流态及污染物分布

经建模分析后,流态优化工况下湖区的水深分布和流态分布如图4(b)所示。从空间分布上看,岸线的流畅度比先前有了很大的提高,岸线形态突变点明显减少,整体呈现为光滑曲线形态。此外,由于湖底地形微整,原先的中上游水深突变情况得到很好的缓解,水深均匀度较初始工况有了很大提升。因此,湖区的流态分布也明显较先前更加均匀。绝大部分区域呈现低速平缓流态,流速在0.01 m/s 左右;原先中上游几个主要的旋流区已消失,仅在下游区域存在部分旋流,最大流速也下降至约0.05 m/s。流速和流向的波动都明显减少。这也证明了岸线整治和湖底地形微整的合理性。

流态优化工况下,湖区的污染物浓度分布如图4(d)(f)(h)所示。从空间上看,3 种污染物的迁移效果得到不同程度的提升。其中以COD 最为显著,上游原先的高浓度聚集情况得到明显缓解,而中浓度区域向下游进一步扩散。尽管TN 和TP在中上游的高浓度聚集情况仍然存在,但范围相比初始工况有了明显减小,并且这2 种污染物在下游的中浓度聚集情况也出现了一定程度的缓解。

此外,相比于初始工况,流态优化后污染物的衰减效果也得到一定程度的提升,整个湖区的污染物水平出现了小幅度的下降。以4#水质取样点为例,优化后COD 的浓度从29.17 mg/L下降至28.59 mg/L,TN 浓度从5.04 mg/L 下降至4.97 mg/L,TP浓度从0.830 mg/L 下降至0.825 mg/L。在污染物迁移扩散效果增强的情况下,下游污染物的浓度出现减小,说明流态的优化避免了污染物的高浓度聚集,从而使水体的自净能力得以更充分地发挥。

结果表明,流态的优化不仅可以使湖区水动力情况更加平稳,还可以提升污染物在湖区的均布效果,减小污染物在上下游的浓度差异。在未采取其他治理措施的情况下,发挥出水体的自净作用,从而可以在一定程度上降低后续治理的难度和成本。

3 总结与展望

本次研究通过水力水质建模,评估了湖区水体在自然条件下的流态和污染物分布情况,将其流态存在的问题进行可视化呈现。结果表明,通过优化湖区的水动力流态,可以一定程度提升污染物的均布,减小污染物浓度差异,发挥水体自净能力,从而降低后续治理的难度和成本。

基于数值模拟制定的流态优化方案对于COD 的浓度改善有较明显的效果,但对于TN 和TP 浓度降低的作用并不显著。鉴于湖区TN、TP 污染情况较COD 严重,后续水环境治理技术方案的重点应放在削减TN、TP 的入湖污染负荷,同时增强水体对TN、TP 的去除能力上。

本次研究是在数值模拟的基础上进行了流态和污染物的迁移扩散分析,后续将基于建模继续分析控源截污、内源治理、生态修复等不同治理措施及组合的合理性与有效性,同时控制湖区景观打造对水动力流态的影响程度,真正实现因地制宜、科学施策。

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