基于EFDC模型的飲馬河流域水質模擬研究

林曉晟，劉 穎，莊 琳，于鳳洋，劉春雨

(吉林省環境科學研究院，吉林 長春 130000)

1 引言

飲馬河是第二松花江的一級支流，流域地處長、吉地區核心部位，流域水環境質量直接影響松花江流域的水環境。現階段流域面臨大量工業、農業和城鎮生活污水的不合理排放問題，水環境呈復合污染態勢，因此，開展流域入河污染源的遷移規律研究是緩解流域水體污染，改善水環境質量亟待解決的關鍵科學問題。目前，借助模型來模擬污染物的遷移規律的報道較多，然而，不同河流具有不同的特征，根據研究對象的水文水質特點來優化參數，使模擬結果更為精確的研究和報道不多。為此，本研究以環境科學、水動力學和數值模擬技術相關理論為基礎，進行多學科交叉研究方式，通過優化模型背景參數，將數值模擬技術應用于北方流域水體污染物的遷移規律分析，開發出符合我國國情的水質管理技術方法，具有一定的先進性。

2 研究區概況

飲馬河流域位于吉林省中部(126°24′19″～124°35′14″E，43°1′58″～44°54′48″N)，是第二松花江較大的一條支流，發源于磐石市驛馬鄉呼蘭嶺，流經磐石、雙陽、永吉、九臺、德惠、農安6縣(市)，至農安縣靠山屯與伊通河匯合，北流近20 km匯入第二松花江，見圖1。

圖1 流域地理位置

3 流域水質模擬模型構建

EFDC是基于多個數學模型的基礎上開發出來的，主要用于地表水的模擬，其包括湖泊、水庫、河流、河口、近海岸水域、入海口、海洋等水體，并且可模擬這些對象水體的流速、水溫、水齡、示蹤劑、氮磷遷移轉化，污染物遷移講解等水體屬性和水體中物理化學變量。

3.1 基本方程

(1)水量控制方程。本研究采用EFDC 中的一維模塊描述庫區水流的運動，基本控制方為：

(1)

(2)

式(1)、(2)中：Q為斷面流量；x為空間坐標；Z為斷面平均水位；t為時間；q為旁側入流流量；Bw為水面寬度(包括主流寬度以及僅起調蓄作用的附加寬度)；u為斷面平均流速；A為過流斷面面積；g為重力加速度；n為河段糙率;R為水力半徑。

(2)擴散質輸運控制方程。采用帶源的一維對流分散(彌散)方程模擬擴散物質運動及濃度變化規律，表達式如下：

(3)

式(3)中：C為污染物質的斷面平均濃度；Ex為縱向分散系數；S為單位時間內、單位河長上污染物質的排放量；K為污染物降解系數；Sr為河床底泥污染物釋放速率；h為水深。

在任意形狀的單元Ω 上采用有限體積法對式(3)進行積分離散，運用FVS格式求解法向數值通量。

3.2 參數確定

縱向分散系數Ex與水流流速、水面寬度成正比，與水深成反比，采用下式計算：

Ex=αC0θ2q′

(4)

3.3 邊界條件

根據飲馬河流域河流分布情況，本研究在上游邊界設置7個流量入口，下游邊界設置為1個水位出口，流量數據由流域內24個國、省控監測斷面的監測數據而得，邊界點位分布見表1，流域水動力模型底部高程及邊界設置見圖2。氣壓、氣溫、降雨、蒸發、相對濕度、太陽輻射等氣象數據，以及風速和風向等風場數據均來自國家氣象站。

表1 流域進出水邊界點位的分布情況

圖2 水動力模型的地形與邊界設置

3.4 模型率定驗證

模型率定時，取糙率為0.02，模型驗證時，流量及水位誤差分別為15%和18%，在可接受范圍，說明該模型參數選取基本合理。2019年5月和7月對流域飲馬河大橋斷面進行COD及氨氮濃度測定。根據計算值及實測值對模型進行驗證。結果表明：計算結果與實測值平均相對誤差在20%以內，在可接受范圍，流域污染物遷移及擴散等運動特征在模型中均能得到較好體現。

4 流域水體污染物的遷移規律

4.1 不同水期水體污染物的遷移規律

本研究在流域范圍內布設32個采樣點，分別于2019年5月和7月進行樣品采集并檢測，通過實測結果來分析水體污染物COD和氨氮在不同水期的濃度變化規律，見圖3和4。

根據流域實際情況，在這里將32個采樣點分為上中下游4個部分，上游地處磐石市，包括飲馬河源頭2個采樣點、驛馬河源頭1個采樣點和岔路河源頭1個采樣點；中游地處永吉縣和雙陽區，包括支流岔路河3個采樣點、支流雙陽河3個采樣點以及飲馬河干流入石頭口門水庫前3個采樣點；中下游位于九臺區和德惠市，包括飲馬河干流7個采樣點、霧開河1個采樣點和干霧海河3個采樣點；下游位于德惠市，這一部分河段為支流伊通河、霧開河、岔路河等支流全部匯入干流且干流飲馬河匯入松花江前的河段，在這一河段沿干流布設6個采樣點。分析結果如圖3。

圖3 流域水體COD濃度變化

流域水體COD濃度變化情況如圖所示，對比不同水期，流域水體COD濃度5月平水期較月豐水期高。不同河段來講，上游地區COD濃度在11～14 mg/L之間，中游地區濃度在10～20 mg/L之間，中下游地區COD濃度在11～41 mg/L之間，下游地區COD濃度在25～49 mg/L之間。

根據地表水環境質量標準(GB 3838-2002)，上游地區COD濃度屬于Ⅰ～Ⅱ類，中游屬于Ⅲ類，中下游和下游為V類。其中，中游僅25號采樣點在5月時COD濃度為41 mg/L，屬于劣V類。該點位于干霧海河下游，河流流經該點后與支流霧開河合流，匯入干流飲馬河。該點在7月時COD濃度為36 mg/L，屬于Ⅳ類。分析原因，7月為豐水期，河流自凈能力較強，使7月COD濃度低于5月，然而，河水由該點匯入飲馬河干流，較高濃度COD的匯入會導致干流水體的污染。由圖3可以看出，雖然干霧海河匯入干流的COD濃度較高，但下游地區COD濃度是有降低，而后升高的，這一現象水明河流水體具有一定的自凈能力，但隨著污染物的不斷輸入，當河流自凈能力達到上限，水體污染物濃度便逐漸增高，在31和32號采樣點處，COD濃度在33～49 mg/L之間，5月濃度值較高，最高值為49 mg/L，為劣V類。

流域水體氨氮濃度表現為5月平水期大于7月豐水期。分析不同河段濃度可知，上游地區氨氮濃度為0.68～1.05 mg/L之間，中游地區濃度為0.94～1.6 mg/L之間，中下游地區濃度為0.88～2.79 mg/L之間，下游地區濃度為1.75～8.61 mg/L之間。

根據地表水環境質量標準(GB 3838-2002)，上游地區水體氨氮濃度屬于IV類，中游地區屬于V類，中下游和下游地區屬于劣V類。其中，中游地區21和25號采樣點位氨氮為劣V類，這兩個點位于干霧海河，在該支流匯入干流飲馬河后，氨氮濃度有所下降，而后由于污染物的不斷匯去，氨氮濃度逐漸升高，并在30號采樣點處呈大幅度升高，氨氮濃度的高峰值在5月的32點處，為8.61 mg/L，屬于劣V類。

圖4 流域水體氨氮濃度變化

4.2 水體污染物的空間遷移規律

本研究為了分析流域水體污染物的空間遷移規律，利用EFDC模型進行模擬，得到水體污染物的空間分布圖，如圖5和圖6所示。

圖6 流域水體氨氮的空間遷移規律

圖5 流域水體COD的空間遷移規律

模型模擬流域COD濃度的變化在5月為11.2～41.5 mg/L，7月為4.9～40.4 mg/L，平水期COD濃度大于豐水期濃度。從流域看上游COD濃度較低，隨著河流的不斷匯入以及沿途污染物的不斷輸入，下游COD濃度較高。

流域氨氮濃度的變化在5月為0.8～8.9 mg/L，7月為0.3～8.0 mg/L，平水期氨氮濃度大于豐水期濃度。從流域看上游氨氮濃度較低，隨著河流的不斷匯入以及沿途污染物的不斷輸入，下游氨氮濃度較高。

飲馬河上游源頭至石頭口門水庫區間河段水質較好，COD和氨氮濃度為Ⅰ～Ⅲ類，在干霧海河、霧開河和伊通河等支流分別匯入干流后，干流水體污染嚴重，導致水體污染的原因有很多，其中，人類活動的影響是造成水體污染的重要原因，研究區為吉林省重要的商品糧基地，農耕活動頻繁，施肥等耕作方式會使土壤中的氮素隨降雨徑流進入到水體中，從而造成水體污染。

4.3 模型的驗證

為了探究模型模擬結果的準確性，本研究在模擬過程中，參考實際采樣點，在流域范圍內設置了同樣的32個觀測點，對比觀測值和實測值(圖7和8)，以便驗證模型的模擬精度。

圖7 水體COD的模型驗證結果

由圖可知，COD濃度的觀測值在13～53 mg/L之間，氨氮濃度在0.73～8.82 mg/L之間，觀測結果與實測值趨勢相同，模型模擬結果較準確。

通過對比發現，觀測值在流域下游26～32號點位呈遞增趨勢，這一部分的模擬值與實測值略有偏差，模型模擬是基于理論分析，與實際的環境變化情況存在偏差，但模擬的整體趨勢與實際變化趨勢大體相同。可見，在利用模型開展模擬的同時，有必要對實際情況開展調查，以便校正模型的模擬精度。

5 結論

本研究內容對EFDC模型進行了簡單介紹，在此基礎上構建流域水動力模型，開展水體COD和氨氮兩種污染物的遷移規律的研究，分別從不同水期的變化規律和空間遷移規律兩方面進行分析，最后對模型的準確性進行驗證。研究結果表明，流域上游地區水質較好，COD和氨氮的濃度屬于I～Ⅲ類，中下游和下游地區水質為劣V類；河流水體具有一定的自凈能力，但當污染源匯入較多時，導致水體污染加劇；EFDC模型模擬精度較高，適用于模擬飲馬河流域水體污染物的遷移規律。然而EFDC模型對水質基礎資料的完整性要求較高，由于缺少長系列的水質實測資料，若要更加精確地預測水庫富營養化，在今后的研究中還需開展更加深入的資料收集工作。

圖8 水體氨氮驗證結果