基于PLOAD 模型的面源污染模擬研究

劉 慧

（西北礦冶研究院，甘肅 白銀730900）

對水功能區(qū)污染現(xiàn)狀的定量分析是限制納污的前提，而由于現(xiàn)有水文水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的缺失不全，需要采用理論方法進(jìn)行計(jì)算。引入水文水質(zhì)模型，能夠幫助研究人員了解水文情勢的發(fā)展變化及影響因素、水體中污染物的擴(kuò)散遷移特點(diǎn)，并為制定解決水問題的決策提供依據(jù)。 通過PLOAD模型進(jìn)一步模擬流域面源污染，最終得到精度較高的模擬結(jié)果。為有效預(yù)測、 避免及控制水污染問題提供依據(jù)， 如制定BMPs 措施、預(yù)測流域未來徑流等。

1 研究區(qū)概況

青龍河是灤河主要支流之一，發(fā)源于燕山山脈，范圍包括河北省秦皇島市至遼寧省凌源市。 引灤濟(jì)津工程成功為天津調(diào)水后， 為解決灤河中下游地區(qū)的用水困難問題，修建了桃林口水庫，旨在開發(fā)灤河中下游水資源。

2 數(shù)據(jù)來源及模型概況

2.1 數(shù)據(jù)來源

模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證需要的水文數(shù)據(jù)主要包括流域出口的徑流量信息。 徑流總量數(shù)據(jù)來自河北省秦皇島市和遼寧省凌源市水庫管理局， 其中包括1929～2012 年實(shí)測年徑流量。

首先提取氣象數(shù)據(jù)V3.0版本中有用的數(shù)據(jù)，包括降雨、氣溫、風(fēng)速等要素，經(jīng)過單位換算、異值處理、 公式運(yùn)算等前處理后， 通過系統(tǒng)內(nèi)的WDMUtil程序?qū)霝镻LOAD模型可用的wdm格式文件，在WDMUtil 程序中， 再利用程序內(nèi)的公式將每日的氣象數(shù)據(jù)計(jì)算為小時(shí)數(shù)據(jù)， 最終形成模型計(jì)算可以使用的氣象數(shù)據(jù)的時(shí)間序列。

根據(jù)研究流域周邊氣象站點(diǎn)的分布， 選擇最近的9個(gè)氣象站點(diǎn)， 利用ArcGIS 對流域劃分泰森多邊形［1］。 在結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，由于外圍氣象站距離過遠(yuǎn)，流域基本都在一個(gè)氣象站的控制范圍內(nèi)，ArcGIS對流域劃分泰森多邊形的結(jié)果如圖1。 據(jù)此，采用點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)模擬， 范圍從1957年1月1日至2012年12月31日。

圖1 對研究流域劃分泰森多邊形

2.2 模擬方法

PLOAD（Pollutant Loading Estimator）模型是一個(gè)簡化的、 基于GIS的計(jì)算非點(diǎn)源污染負(fù)荷的模型，由美國弗吉尼亞州的CH2M-Hill團(tuán)隊(duì)開放發(fā)， 并在BASINS系統(tǒng)中為它提供技術(shù)支持和功能整合與拓展。 模型以年降水量、土地利用和BMPs 為基礎(chǔ)，計(jì)算不同子流域和土地利用的非點(diǎn)源污染負(fù)荷。 它采用出口系數(shù)法或美國環(huán)保局的簡單方法， 在年平均值的水平上， 估算用戶指定的任意非點(diǎn)源污染PLOAD與BASINS系統(tǒng)連接，它根據(jù)現(xiàn)有的圖層與模型的接口一一對應(yīng)。與BASINS 系統(tǒng)的嵌合使模型能夠更好地估算非點(diǎn)源負(fù)荷、相對貢獻(xiàn)及BMP 措施產(chǎn)生的負(fù)荷削減。 模型的計(jì)算結(jié)果以圖層和表格的形式生成在BASINS 界面中， 包括每個(gè)子流域的負(fù)荷量，以及該子流域中的每畝負(fù)荷量等。當(dāng)需要估計(jì)簡單富營養(yǎng)化模型的季節(jié)性或年度負(fù)荷量時(shí)，PLOAD模型是非常有用的工具［2］。

當(dāng)選擇輸出系數(shù)法時(shí)， 模型采用以下公式計(jì)算每個(gè)流域的指定污染負(fù)荷：

LP=∑U（LPU·AU）

式中 LP為污染負(fù)荷量（lbs）；LPU為土地利用類型u的污染負(fù)荷率（lbs/acre/year），來自輸出系數(shù)表；AU是土地類型u的面積（acres），從土地利用和子流域圖層得出。

當(dāng)選擇簡單方法時(shí)，計(jì)算公式包括兩個(gè)，首先計(jì)算每種土地利用類型的徑流系數(shù)：

RVU=0.05+（0.009·IU）

式中 RVU即土地利用類型u的徑流系數(shù)（inchesrun/inchesrain）；IU是不透水地面百分比， 從徑流污染物平均濃度表中提取。

然后計(jì)算污染負(fù)荷量［3］：

LP=∑U（P·PJ·RVUCUAU·2.72/12）

式中 LP為污染負(fù)荷量 （lbs）；P是降雨量（inches/year）；PJ是為降雨產(chǎn)流率，即產(chǎn)生徑流的降雨事件占總降雨事件的比例，默認(rèn)取值0.9，以上兩個(gè)值由用戶輸入；RVU為土地利用類型u的徑流系數(shù)（inchesrun/inchesrain）；CU是土地利用類型的徑流污染物平均濃度（milligrams/liter）；AU是土地類型u的面積（acres），因?yàn)樵赑LOAD的面積從GIS數(shù)據(jù)中提取，以平方米為單位，PLOAD 用上式將面積單位換算為英畝。

2.3 模型建立

2.3.1 BASINS模型建立

模型數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備完成后，在PLOAD 界面添加所有圖層。 主要圖層包括地形、土地類型、土壤和河網(wǎng)及子流域數(shù)據(jù)。疊加氣象站點(diǎn)圖層后，添加氣象數(shù)據(jù)至模型中［4］。建立BASINS模型后，能夠進(jìn)行系統(tǒng)內(nèi)嵌多個(gè)水文水質(zhì)模型的運(yùn)算模擬，如圖2。 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為子流域示意圖，RCHERS 對應(yīng)BASINS系統(tǒng)中的35個(gè)子流域如圖3，RCHERS之間的連線表示河段間的連通關(guān)系。

圖2 軟件建模

圖3 流域劃分

2.3.2 模型驗(yàn)證

將2012年作為模型率定期， 分別進(jìn)行年徑流總量、月徑流總量及日徑流量的校準(zhǔn)。

根據(jù)實(shí)測徑流量， 率定得到2012年的Nash系數(shù)為0.81。 研究流域全年降水分布不均勻，汛期7、8月份降雨量最為明顯，與此相對應(yīng)，徑流量的分布也集中在這兩個(gè)月。 為分析模型對徑流量變化明顯時(shí)間段的模擬效果，再對7、8月的實(shí)測流量與模擬流量進(jìn)行對比， 計(jì)算得出Nash系數(shù)為0.74。 這一結(jié)果說明，排除非汛期的數(shù)據(jù)后， 模型對特征時(shí)間段的模擬仍然有較好的精度。

取2012年作為驗(yàn)證期， 對模型模擬與參數(shù)組合進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)計(jì)算，驗(yàn)證期Nash系數(shù)為0.79，這表明總體而言，模型建模效果良好，模型模擬結(jié)果具有較高的可信度。

圖4 2012年模擬與實(shí)測流量對比圖

根據(jù)以上參數(shù)校準(zhǔn)與驗(yàn)證的過程及模擬結(jié)果，認(rèn)為參數(shù)取值在合理范圍內(nèi)。

2.3.3 模擬結(jié)果分析

校準(zhǔn)與驗(yàn)證過程中， 采用Nash系數(shù)作為評估標(biāo)準(zhǔn)，基于現(xiàn)有條件，認(rèn)為模型總體精度較為理想，為進(jìn)一步分析模擬結(jié)果，分別從相關(guān)性、靈敏度兩個(gè)方面對2011年和2012年的實(shí)測流量與模擬流量進(jìn)行了計(jì)算與分析。

在GenScn中輸出校準(zhǔn)期與驗(yàn)證期的散點(diǎn)圖如圖5， 得到2012年模擬流量與實(shí)測流量的相關(guān)系數(shù)為0.880，相關(guān)程度較好，且驗(yàn)證期相關(guān)性優(yōu)于校準(zhǔn)期。

圖5 2012年流量散點(diǎn)圖

分析參數(shù)靈敏度排序情況， 如圖6～圖7， 參數(shù)INTFW、IRC和UZSN在3個(gè)目標(biāo)下的靈敏度程度相同，均為相對影響較小的參數(shù)， 參數(shù)AGWRC在日流量偏差目標(biāo)函數(shù)和月流量目標(biāo)函數(shù)中影響最大，而對超流量天數(shù)偏差目標(biāo)函數(shù)影響最大的參數(shù)為AGWETP。在總目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)靈敏度排序中，可以看出有關(guān)地下水的參數(shù)AGWRC、AGWETP和DEEPFR的影響同樣非常顯著，說明研究流域的徑流量產(chǎn)生量受地下水影響程度明顯，下滲系數(shù)的靈敏度排序緊隨其后。 根據(jù)以上結(jié)果，分析原因，首先是該流域透水地面占比較大， 降雨的下滲和截留等從地面進(jìn)入土壤的過程較多；其次，該流域常年降雨量分布不均，因此非汛期的徑流量主要受地下水變化過程的影響［5］。

圖6 PEST按3個(gè)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算參數(shù)靈敏度

圖7 PEST參數(shù)靈敏度總排序

3 結(jié)果分析

3.1 空間分布

采用PLOAD模型輸出總氮、 總磷和BOD在35個(gè)子流域內(nèi)的非點(diǎn)源污染負(fù)荷量， 以評判不同子流域內(nèi)污染情況，圖8～圖10即PLOAD模型的輸出圖像，根據(jù)子流域污染負(fù)荷的數(shù)值分為七類， 顏色的深淺代表了污染負(fù)荷量的大小。從3張圖綜合分析來看，3種水質(zhì)成分負(fù)荷量較大的子流域大致相同， 最嚴(yán)重的分別為子流域16和34。這兩個(gè)流域本身面積較大，并且耕地是產(chǎn)污量最大的土地類型， 與其他子流域相比較， 在這兩個(gè)子流域中耕地類型的面積所占比例較大。 污染程度較輕的子流域分別為6和7。

表1 子流域16和34內(nèi)耕地類型面積與百分比

圖8 BOD在流域的空間分布

圖9 總氮在流域的空間分布

圖10 總磷在流域的空間分布

3.2 農(nóng)藥化肥施用量變化的影響分析

研究流域的面源污染主要來源為化肥和農(nóng)藥，模擬化肥施用量減少后的污染負(fù)荷輸出， 通過調(diào)整參數(shù)表格中與農(nóng)藥化肥累積、遷移有關(guān)的參數(shù)，對比調(diào)整前后水質(zhì)成分的變化。 對于氨氮、總氮和總磷，將水質(zhì)組分濃度表中每月的參數(shù)調(diào)為現(xiàn)狀值的60%；BOD現(xiàn)狀模擬結(jié)果較為接近地表Ⅰ類水標(biāo)準(zhǔn)，故調(diào)整為現(xiàn)狀值的80%，運(yùn)行模型后，輸出結(jié)果顯示水質(zhì)滿足地表Ⅰ類水標(biāo)準(zhǔn)，比水庫現(xiàn)狀的Ⅱ類水標(biāo)準(zhǔn)有所改善，因此，對應(yīng)實(shí)際措施，施肥量減少為現(xiàn)狀的60%能夠?qū)α饔蚍屈c(diǎn)源污染的控制起一定作用。

表2 可調(diào)整的水質(zhì)參數(shù)及意義

綜合以上研究過程，通過模型中參數(shù)的調(diào)整，不同情景下的水質(zhì)過程模擬， 可以為流域管理規(guī)劃提供決策依據(jù)、技術(shù)支撐與保障，在實(shí)際應(yīng)用中制定限制納污方案，從而削減流域內(nèi)的非點(diǎn)源污染。

4 結(jié)語

采用BASINS系統(tǒng)下的PLOAD構(gòu)建青龍河流域面源污染模型，在自動率定的基礎(chǔ)上，通過人工調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)，獲得較為理想的模擬結(jié)果。 得出BOD、總氮、總磷在子流域中的分布情況，最嚴(yán)重的分別為子流域16和34， 污染程度較輕的子流域分別為6 和7。 并探討了農(nóng)藥化肥施用量變化的影響，施肥量減少為現(xiàn)狀的60%能夠?qū)α饔蚍屈c(diǎn)源污染的控制起一定作用，使桃林口水庫水質(zhì)類別提升一級。