象山港溶解無機氮環境容量研究

鄭軍勇, 毛新燕, 生小萱, 孫健安, 江文勝

象山港溶解無機氮環境容量研究

鄭軍勇1, 毛新燕1, 生小萱1, 孫健安2, 江文勝3

(1. 中國海洋大學 海洋與大氣學院, 山東 青島 266100; 2. 寧波市環境保護科學研究設計院, 浙江 寧波 315012; 3. 中國海洋大學 環境科學與工程學院, 山東 青島 266100)

綜合考慮鳧溪、顏公河、郭巨大碶等10個陸源污染物入海口的影響, 建立了象山港三維水質模型并對該海域溶解無機氮(Dissolved Inorganic Nitrogen, DIN)時空分布進行了數值模擬。結合象山港海域功能區劃要求, 通過調整各入海口DIN最低排海濃度(min)的取值范圍設置了四類情境, 基于排海通量最優化法計算了對應情境下象山港DIN的環境容量。結果表明, 象山港DIN環境容量隨min的增大而減小, 其范圍介于127.16~274.17 t/a; 同時min的增大也導致各入海口DIN排海通量需要削減, 按削減優先程度, 可將各入海口劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四級, 入海口所處海域水體半交換時間越長、DIN年排海通量越大, 相應的削減優先程度越高。

溶解無機氮; 環境容量; 排海通量最優化法; 數值模擬; 象山港

象山港位于浙江省北部沿海, 由象山港峽灣、牛鼻水道和佛渡水道三大部分構成(圖1), 海域面積為563 km2, 平均水深為10 m, 是一個縱長約為70 km的典型的狹長型半封閉海灣[1]。自20世紀90年代初, 該海域大力發展臨港工農業, 推進網箱養殖等多種漁業生產方式, 區域海洋經濟水平迅猛提高, 現已發展成為重要的海水增養殖基地和漁業資源基地[2-4]。隨著臨港工農業、海洋漁業等的快速發展, 大量溶解無機氮(Dissolved Inorganic Nitrogen, DIN)經河流、水閘等入海口匯入港內[5-7], 同時由于象山港是一個半封閉海灣, 港內(尤其是狹灣處)水交換能力較弱, 水交換時間較長[1], 使得DIN難于向外海輸運并滯留灣內, 致使象山港海域富營養化狀態日益嚴峻[4, 8-10]。Zhu等[11]指出DIN是象山港海域主要的污染物且自1982年至2011年DIN含量呈現逐漸增加的趨勢。根據《2017年象山港海洋環境公報》數據, 象山港DIN含量在0.16~1.19 mg/L, 平均含量為0.65 mg/L, 劣于第四類海水水質標準, 赤潮等有害藻華現象頻發, 對海洋生態、經濟、社會效益產生了嚴重影響[12-14], 因而對DIN實行總量控制是很有必要的。

計算、優化分配DIN的環境容量是進行DIN總量控制的基礎。環境容量是指目標海域在滿足某一海水水質標準的要求下, 一定時間范圍內污染物的最大允許排海通量[15-17]。針對象山港DIN環境容量, 前人多基于濃度場分擔率法進行計算[16-17], 該方法雖簡便易行、計算量小, 但其無法對各入海口的排海通量進行優化分配。排海通量最優化法針對該方法的不足, 通過優化分配各入海口的排海通量, 使各水質控制點在滿足一定海水水質標準的前提下, 其允許排海通量總和達到最大進而得到目標海域的環境容量。目前該方法已應用于渤海、膠州灣、萊州灣等海域環境容量的計算[15, 18-20]。本文將建立象山港三維水質模型, 對該海域DIN濃度進行數值模擬, 基于排海通量最優化法優化分配各入海口的排海通量并計算該海域DIN的環境容量。

1 研究方法

1.1 模型配置

本文通過耦合ROMS(Regional Ocean Model System)及NEMURO(North Pacific Ecosystem Model for Understanding Regional Oceanography)模式, 建立了象山港三維水質模型。其中ROMS模式基于三維非線性斜壓原始方程開發, 在近海水動力環境模擬中是一種常用模型; NEMURO模型是一個低營養級水質模型, 最初被應用于北太平洋中部, 后被應用于包括東中國海在內的多個海區[21-23]。模型模擬海區經緯度范圍為121.41°E—122.13°E, 29.25°N—29.88°N, 水平方向采用正交經緯網格, 網格數為360×360, 分辨率為(1/500)°, 垂直方向采用地形跟隨的S坐標, 共分10層。地形數據由分辨率為600 m的海圖數據插值得到[24]。模型綜合考慮了風場、潮流、密度流及陸源污染物入海口的共同作用, 其中風場、海表熱通量、淡水通量等數據來自COADS(Comprehensive Ocean Atmosphere Data Set)數據集; 潮汐強迫考慮了8個主要分潮M2, S2, K1, O1, N2, K2, P1, Q1的影響; 開邊界處水位及流速數據來自SODA(Simple Ocean Data Assimilation)數據集; 陸源污染物入海口考慮了鳧溪、顏公河、郭巨大碶等10個入海口(圖1)的影響, 各入海口徑流量及DIN數據由寧波市環境保護科學研究設計院提供。鳧溪(S6)為港內年徑流量最大的河流, 圖2給出了其徑流量及DIN排海濃度的季節變化。同時為簡化模型, 本文將DIN視作保守物質, 水質模型中部分參數借鑒王玉衡[25]及Liang等[26]的工作。模型對象山港DIN時空分布進行了氣候態模擬且運轉一年后穩定, 下文工作主要基于第二年模擬結果展開。

圖1 象山港水深及各入海口、水質控制點、水位觀測站分布

注: S1—S10, P1—P10對應郭巨大碶、聯勝新碶、獅子口閘、下陳江、朱娘橋河、鳧溪、顏公河、西周排污口、雅林溪、賢庠河的入海口及水質控制點(各入海口口外400 m處); B2, D2為水位周日觀測站點

1.2 排海通量最優化法

排海通量最優化法的目標是求解一類最優化問題, 其要求各污染源的允許排海濃度之和達到極大值, 所以目標函數為:

同時各水質控制點的污染物濃度符合目標海域海水水質標準要求, 即:

而水質控制點污染物濃度大小取決于其與各入海口污染物排海濃度之間的水質響應函數, 就保守物質而言, 水質響應函數一般呈線性關系[15], 所以其約束條件為:

此外, 可對各入海口的污染物最低排海濃度做出約束:

其中為水質控制點個數,為入海口個數,R為第個入海口的污染物排海濃度,min為各入海口的污染物最低排海濃度,0為各水質控制點處的污染物濃度,C為各水質控制點處由目標海域海水水質標準所要求的污染物濃度,為第個水質控制點處污染物濃度與第個入海口的污染物排海濃度之間水質響應函數的系數,第個水質控制點處污染物濃度與各入海口的污染物排海濃度之間水質響應函數的截距之和。求解上述目標函數(式1)與約束條件(式2—4)所界定的最優化問題即可得到目標海域污染物的環境容量[15]。

圖2 鳧溪(S6)徑流量及DIN排海濃度季節變化

2 模型驗證

首先, 利用灣頂和灣口處的水位周日觀測數據進行潮位驗證(圖3a, b), 其中內灣B2站(121.56°E, 29.50°N)水深11.5 m, 觀測時間為2012年12月19日至20日; 灣口D2站(122.07°E, 29.71°N)水深3.0 m,觀測時間為2012年4月9日至11日[27]。兩站相對誤差分別為15.08%、16.51%, 變化趨勢基本一致; 其次, 參考Jiang等[2]于2010年1、4、7、11月觀測所得表層水溫數據, 模型能夠重現象山港水溫的季節變化(圖3c); 第三, 選取寧波市環境保護科學研究設計院提供的DIN濃度現場觀測數據與模擬DIN濃度進行比較(圖3d), 兩者相對誤差(表1)最大為–19.15%, 最小為–1.82%, 且DIN空間分布均呈現自灣頂至灣口降低的變化趨勢。最后, 對水位及表層、數據進行潮汐、潮流調和分析(圖4), 象山港潮汐類型屬于非正規半日潮, M2分潮占主導地位, 其振幅與遲角自灣口向灣頂逐漸增大。潮流呈往復流特征, M2分潮流橢圓長軸走向基本與岸線平行。潮流流速值最大出現在灣口, 往灣頂流速逐漸減小, 與韓松林等[28]刻畫的潮汐潮流特征較為一致。總體來看, 該模型模擬結果與實測數據基本吻合, 能夠反映該海域水動力場及DIN濃度的變化規律。

圖3 B2、D2站點水位(a, b)、月平均海表面溫度(c)與DIN濃度(d)模擬與實測數據對比

表1 模擬DIN濃度與實測數據對比(單位: mg/L)

圖4 象山港M2分潮同潮圖(a)與潮流橢圓分布圖(b)

3 計算結果

3.1 水質響應函數的建立

參考虞蘭蘭等[20]選取水質控制點的原則, 設置各入海口(S1, S2, …, S10)口外400 m處作為水質控制點(P1, P2, …, P10)。在保持各入海口DIN排海濃度不變的基礎上, 利用水質模型依次計算其中一個入海口的DIN排海濃度增大為原來的2、4、6、8、10倍時水質控制點處DIN濃度的變化, 經函數擬合即可建立起該水質控制點處DIN濃度與各入海口的DIN排海濃度之間的水質響應函數。各水質響應函數均呈現明顯的線性關系, 主要是由于在模擬過程中, DIN被視為保守物質[15, 19-20]。受篇幅限制, 本文只列出鳧溪(S6)口外的水質控制點P6與郭巨大碶(S1)、聯勝新碶(S2)、獅子口閘(S3)、下陳江(S4)之間的水質響應函數(圖5)。

3.2 入海口DIN排海通量的線性規劃

結合各水質控制點水質要求及其與各入海口之間的水質響應函數, 目標函數(式1)與約束條件(式2—4)所確定的最優化問題有解的充分條件為各入海口DIN最低排海濃度min介于0~0.17 mg/L。基于此將min自0開始, 以0.01 mg/L遞增至0.17 mg/L設置18組線性規劃實驗, 實驗發現不同min的取值對應需要削減的入海口并不相同, 由此可將上述18組線性規劃實驗結果歸納為a(0≤min≤0.10 mg/L)、b(0.10

結合表2可以發現隨著min的逐漸增大, 各入海口DIN排海通量需要依次削減, 因而可以按削減優先程度對各入海口做如下分級: Ⅰ級: 鳧溪(S6)、顏公河(S7); Ⅱ級: 西周排污口(S8); Ⅲ級: 下陳江(S4)、朱娘橋河(S5); Ⅳ級: 聯勝新碶(S2)、獅子口閘(S3)、雅林溪(S9)、賢庠河(S10)。水體交換時間指某一海域內保守物質濃度稀釋至初始濃度值的一半時所需要的時間, 是描述海灣物質輸運的重要指標之一[29]。圖6為各入海口的水體半交換時間及DIN年排海通量分布情況, 由圖6可知Ⅰ級入海口所處海域水體半交換時間最長且DIN年排海通量最大, 表明該海域水體交換能力較弱, DIN難于向外海輸運并滯留于該海域, 因而Ⅰ級入海口的DIN排海通量削減優先程度最高;雖然Ⅲ級入海口(下陳江與朱娘橋河)所處海域水體半交換時間長于Ⅱ級(西周排污口), 但由于西周排污口的DIN年排海通量比III級入海口高了近2.3倍, 因此西周排污口削減優先程度高于兩者; Ⅳ級入海口靠近外海, 水體半交換時間較短、水體交換能力較強, 其削減優先程度最低。

圖5 水質控制點P6的DIN濃度與部分入海口(S1, S2, S3, S4)的DIN排海濃度的水質響應函數

注: 子圖a、b、c、d中,對應各水質響應函數的系數及截距

表2 四類情境下各入海口的DIN排海通量及環境容量(單位: t/a)

注: 數字加粗表示該入海口DIN排海通量需要削減

4 結論

本文基于ROMS及NEMURO數值模型, 綜合考慮鳧溪、顏公河、郭巨大碶等代表性入海口的影響, 建立了象山港三維水質模型, 經檢驗, 模擬結果與觀測結果基本一致, 可用于象山港海域DIN環境容量的計算。在各水質控制點滿足海域功能區劃要求的前提下, 通過調整min的取值設置了a、b、c、d四類情景并計算了對應情境下的DIN環境容量。結果表明:

(1) 不同情境下, 象山港海域DIN環境容量為127.16~274.17 t/a, 且隨著min的增大, DIN環境容量逐漸減小。

圖6 各入海口削減優先程度、所處海域水體半交換時間及DIN年排海通量分布

注: a、b、c、d對應不同min取值范圍下的四類情境; 灰度塊對應削減優先程度, 自Ⅰ至Ⅳ優先程度逐漸降低; 黑色誤差棒中心點及上下界限分別為各入海口所處海域水體半交換時間平均值及極大、極小值

(2) 隨著min的逐漸增大, 各入海口DIN排海通量依次需要削減, 按削減優先程度可將各入海口劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四級, 即Ⅰ級鳧溪、顏公河, Ⅱ級西周排污口, Ⅲ級下陳江、朱娘橋河, Ⅳ級聯勝新碶、獅子口閘、雅林溪、賢庠河。削減優先程度與各入海口所處海域的水體半交換時間及其DIN年排海通量有關: 水體半交換時間越長、DIN年排海通量越大, 削減優先程度越高。

[1] 董禮先, 蘇紀蘭. 象山港水交換數值研究 Ⅱ.模型應用和水交換研究[J]. 海洋與湖沼, 1999, 30(5): 465- 470. Dong Lixian, Su Jilan. Numerical study of water exchange in Xiangshan Bay Ⅱ. Model application and water exchange study[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 1999, 30(5): 465-470.

[2] Jiang Z B, Zhu X Y, Gao Y, et al. Spatio-temporal distribution of net-collected phytoplankton community and its response to marine exploitation in Xiangshan Bay[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2013, 31(4): 762-773.

[3] Jiang Z B, Liao Y B, Liu J J, et al. Effects of fish farming on phytoplankton community under the thermal stress caused by a power plant in a eutrophic, semi-enclosed bay: Induce toxic dinoflagellate () blooms in cold seasons[J]. Marine Pollution Bulletin, 2013, 76(1-2): 315-324.

[4] Liang S X, Han S L, Sun Z C, et al. Lagrangian methods for water transport processes in a long-narrow bay- Xiangshan Bay, China[J]. Journal of Hydrodynamics, 2014, 26(4): 558-567.

[5] 鄭云龍, 朱紅文, 羅益華. 象山港海域水質狀況評價[J]. 海洋環境科學, 2000, 19(1): 56-59. Zheng Yunlong, Zhu Hongwen, Luo Yihua. Assessment on the situation of water quality at Xiangshan Port[J]. Marine Environmental Science, 2000, 19(1): 56-59.

[6] 羅益華. 象山港海域水質狀況分析與污染防治對策[J].污染防治技術, 2008, 21(3): 48-50. Luo Yihua. Water quality actualities and water pollution control measures at Xiangshan Port[J]. Pollution Control Technology, 2008, 21(3): 48-50.

[7] Ye R, Liu L, Wang Q, Ye X S, et al. Identification of coastal water quality by multivariate statistical techniques in two typical bays of northern Zhejiang Province, East China Sea[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2017, 36(2): 1-10.

[8] Li L, Guan W B, He Z G, et al. Responses of water environment to tidal flat reduction in Xiangshan Bay: Part II locally re-suspended sediment dynamics[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2017, 198(5): 114- 127.

[9] Wu H L, Huo Y Z, Han F, et al. Bioremediation using Gracilaria chouae co-cultured with Sparus macrocephalus to manage the nitrogen and phosphorous bala-nce in an IMTA system in Xiangshan Bay, China[J]. Marine Pollution Bulletin, 2015, 91(1): 272-279.

[10] Yang Z, Chen J F, Li H L, et al. Sources of nitrate in Xiangshan Bay (China), as identified using nitrogen and oxygen isotopes[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2018, 207(3): 109-118.

[11] Zhu G H, Qian J, Chen L H, et al. The Annual Variations of Major Nutrients and Assessments about Environmental Impacts of Xiangshan Bay East China Sea[J]. Applied Mechanics and Materials, 2013, 316: 395-399.

[12] 張麗旭, 蔣曉山, 蔡燕紅. 象山港海水中營養鹽分布與富營養化特征分析[J]. 海洋環境科學, 2008, 27(5): 488-491. Zhang Lixu, Jiang Xiaoshan, Cai Yanhong. Characteri-stics of nutrient distributions and eutrophication in seawater of the Xiangshan Harbor[J]. Marine Environmental Science, 2008, 27(5): 488-491.

[13] 呂華慶, 常抗美, 石鋼德. 象山港氮、磷營養鹽環流和分布規律的研究[J]. 海洋與湖沼, 2009, 40(2): 138- 144. Lv Huaqing, Chang Kangmei, Shi Gangde. Circulation and distribution of nitrogen and phosphorus in Xiangshan Bay, China[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2009, 40(2): 138-144.

[14] Huo Y Z, Wu H L, Chai Z Y, et al. Bioremediation efficiency of Gracilaria verrucosa for an integrated multi- trophic aquaculture system with Pseudosciaena crocea in Xiangshan harbor, China[J]. Aquaculture, 2012, 326- 329: 99-105.

[15] 郭良波, 江文勝, 李鳳岐, 等. 渤海COD與石油烴環境容量計算[J]. 中國海洋大學學報, 2007, 37(2): 144- 150. Guo Liangbo, Jiang Wensheng, Li Fengqi, et al. Environmental Capacity Calculation of COD and PHs in the Bohai Sea[J]. Journal of Ocean University of China, 2007, 37(2): 144-150.

[16] 余靜, 孫英蘭, 張越美, 等. 寧波-舟山海域入海污染物環境容量研究[J]. 環境污染與防治, 2006, 28(1): 31-34. Yu Jing, Sun Yinglan, Zhang Yuemai, et al. Environmental capacity assessment of pollutants in Ningbo- Zhoushan sea area[J]. Environmental Pollution and Control, 2006, 28(1): 31-34.

[17] 張永勝. 浙江省象山港入海污染物總量控制規劃研究[D]. 青島: 中國海洋大學, 2004. Zhang Yongsheng. A study on total amount control planning of pollutants discharged into Xiangshan bay of Zhejiang province[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2004.

[18] 李克強, 王修林, 閻菊, 等. 膠州灣石油烴污染物環境容量計算[J]. 海洋環境科學, 2003, 22(4): 13-17. Li Keqiang, Wang Xiulin, Yan Ju, et al. Calculation on environmental capacities of petroleum hydrocarbon in Jiaozhou Bay[J]. Marine Environmental Science, 2003, 22(4): 13-17.

[19] 虞洋, 彭昌盛, 虞蘭蘭, 等. 萊州灣石油烴海洋環境容量計算——基于非線性規劃的排海通量最優化法[J]. 海洋環境科學, 2014, 33(2): 293-299. Yu Yang, Peng Changsheng, Yu Lanlan, et al. Environ-mental capacity calculation of petroleum hydrocarbons in Laizhou Bay——The discharge optimization method based on the nonlinear programming[J]. Marine Environ-mental Science, 2014, 33(2): 293-299.

[20] 虞蘭蘭, 陳艷麗, 張海寧, 等. 基于非線性規劃的萊州灣營養鹽環境容量計算[J]. 海洋科學進展, 2016, 34(2): 304-312. Yu Lanlan, Chen Yanli, Zhang Haining, et al. Environmental capacity calculation of nutrients in the Laizhou Bay based on the nonlinear programming[J]. Advances in Marine Science, 2016, 34(2): 304-312.

[21] Hashioka T, Yamanaka Y. Seasonal and regional variations of phytoplankton groups by top-down and bottom-up controls obtained by a 3-D ecosystem model[J]. Ecological Modelling, 2007, 202(1-2): 68-80.

[22] Kishi M J, Kashiwa M, Ware D, et al. NEMURO— introduction to a lower trophic level model for the North Pacific marine ecosystem[J]. Ecological Modelling, 2007, 202(1-2): 12-25.

[23] Kishi M J, Ito S I, Bernard A, et al. A review of the NEMURO and NEMURO.FISH models and their appli-cation to marine ecosystem investigations[J]. Journal of Oceanography, 2011, 67(1): 3-16.

[24] Xu P, Mao X Y, Jiang W S. Mapping tidal residual circulations in the outer Xiangshan Bay using a numerical model[J]. Journal of Marine Systems, 2016, 154: 181-191.

[25] 王玉衡. 黃海物理環境對鳀魚種群動態的影響——基于個體發育的生態動力模型研究[D]. 青島: 中國海洋大學, 2011. Wang Yuheng. Influence of physical environment to anchovy population dynamics in the Yellow Sea——a study using individual-based ecosystem model[D]. Qing--dao: Ocean University of China, 2011.

[26] Liang S X, Han S L, Sun Z C. Parameter optimization method for the water quality dynamic model based on data-driven theory [J]. Marine Pollution Bulletin, 2015, 98(1-2): 137-147.

[27] 生小萱. 象山港拉格朗日余流數值模擬與觀測方法研究[D]. 青島: 中國海洋大學, 2017. Sheng Xiaoxuan. Numerical simulation of Lagrangian residual current and its observation method in Xiangshan Bay[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2017.

[28] 韓松林, 梁書秀, 孫昭晨. 基于FVCOM的象山港海域潮汐潮流與溫鹽結構特征數值模擬[J]. 水道港口, 2014, 35(5): 481-488. Han Songlin, Liang Shuxiu, Sun Zhaochen. Numerical simulation of tides, tidal currents and temperature-sa-linity structures in Xiangshan Bay based on FVCOM[J]. Journal of Waterway and Harbor, 2014, 35(5): 481-488.

[29] 彭輝, 姚炎明, 劉蓮.象山港水交換特性研究[J]. 海洋學研究, 2012, 30(4): 1-12. Peng Hui, Yao Yanming, Liu Lian. Study on the features of water exchange in Xiangshan Bay[J]. Journal of Marine Sciences, 2012, 30(4): 1-12.

Environmental capacity assessment of dissolved inorganic nitrogen in the Xiangshan Bay

ZHENG Jun-yong1, MAO Xin-yan1, SHENG Xiao-xuan1, SUN Jian-an2, JIANG Wen-sheng3

(1. College of Oceanic and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. Ningbo Scientific Research and Design Institute of Environmental Protection, Ningbo 315012, China; 3. College of Environmental Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

A three-dimensional water quality model was established to simulate the distribution of dissolved inorganic nitrogen (DIN) in the Xiangshan Bay, considering 10 land-based discharge sources (including Fuxi, Yangonghe, and Guojudaqi). Under the condition of water functional regionalization, the discharge optimization method was applied to calculate the environmental capacity (EC) of DIN with the minimum DIN discharge concentration (min) getting larger. The results show that the EC of DIN in the Xiangshan Bay is 127.16~274.17 t/a. The capacity will decrease when themingets larger, which means the discharge flux of DIN needs to be reduced. Moreover, according to the reduction priority, which mainly depends on the water half-exchange time and the annual DIN discharge flux, the 10 discharge sources can be divided into four levels.

dissolved inorganic nitrogen; environmental capacity; the discharge optimization method; numerical simulation; the Xiangshan Bay

May 7, 2019

[the National Pilot Program on controlling total nitrogen in the Xiangshan Bay, No. ZJZC-183087]

P76

A

1000-3096(2020)04-0013-08

10.11759/hykx20190507002

2019-05-07;

2019-06-21

象山港入海總氮控制國家試點項目(ZJZC-183087)

鄭軍勇(1995-), 男, 山東濰坊人, 碩士, 主要從事淺海動力學研究, 電話: 0532-66782269, E-mail: junyongzheng@outlook.com; 毛新燕,

, 電話: 0532-66782269, E-mail: maoxinyan@ouc.edu.cn

(本文編輯: 叢培秀)