謝 飛,徐聰輝,時志強
(1.江蘇省環境監測中心,江蘇 南京 210036;2.江蘇省蘇力環境科技有限責任公司,江蘇 南京 210008)
長江中下游地區淡水湖泊密布,擁有大量的湖泊,并且湖泊深度普遍為淺水湖泊,同時這一地區也是我國湖泊富營養化問題最普遍的地區[1]。高郵湖屬淮河流域,淮河入江水道穿湖,終達長江。跨江蘇省揚州市、安徽省天長市,水域總面積為760.67 km2(平水面積),僅次于太湖,洪澤湖,為江蘇省的第三大湖[2-3]。高郵湖水面寬廣、環境優美,物產豐富,隨著對高郵湖的開發利用,高郵湖的污染問題也日益引起地方政府的重視[4]。高郵湖湖心區斷面為國控斷面,是考核高郵湖水質的關鍵考核斷面,近年來其水質不能穩定達到Ⅲ類水質的標準[5-6]。
《市政府關于印發高郵市水污染防治工作實施方案的通知》(郵政法[2016]186 號)中提出了高郵湖湖心區斷面2018年穩定達到Ⅲ類水質考核標準的水體達標任務,高郵市環境保護局委托江蘇省環境科學研究院編制了《高郵湖湖心區斷面水體達標方案(2016—2018)》。按照該方案給出的水環境綜合整治的措施,經過3 a 左右的治理,高郵湖湖心區斷面其余因子均能達到Ⅲ類水質標準,總磷指標則時常超標,為找出湖心區斷面總磷污染的原因,以順利的進行湖區總磷污染防治工作,本文通過湖心和入湖河道的相關歷史數據對高郵湖總磷污染現狀進行了分析,并基于EFDC 水環境動力學模型,對高郵湖各入湖河道的污染貢獻進行了解析。
高郵湖入湖水系主要為淮河入江水道改道段下泄的淮河洪水、寶應湖退水閘相繼分泄白馬、寶應湖澇水,及沿湖排水入湖河道利農河、銅龍河(安徽)、楊村河(安徽)、白塔河(安徽)、秦欄河(蘇皖界河)等[7];出湖水系主要為新民灘高郵湖控制線上的楊莊河、莊臺河、毛港河、新港河、王港河等。通過這些河道,高郵湖水進入邵伯湖[2-3]。
2018~2019年高郵湖國控斷面總磷月季變化情況見圖1。由圖1 可看出,2018年全年除5月份外,其他月份均出現了總磷超標的情況,其中2,3月總磷濃度最高,超標倍數均為1.6 倍,年平均質量濃度為0.098 mg/L,2019年1~10月中,除3月與5月外,其他月份均出現超標,其中7月與10月總磷濃度最高,超標倍數為3.2 與3.4 倍,水質類別達到劣V 類,1~10月總磷平均質量濃度為0.112 mg/L,超過湖泊Ⅲ類水質標準。

圖1 2018~2019年高郵湖國控斷面總磷月季變化情況
總體而言,2019年湖心區總磷平均濃度高于2018年平均濃度。其原因主要有:①2019年高郵地區及全省降雨量較小,上游地區未發生泄洪,全年未出現豐水期,因此湖水流速較慢,湖區換水周期較長,湖區內污染物得不到較快的釋放;②2019年高郵湖區水位較低(水深基本分布在1 m 左右),入湖河流排入湖中的污染物、水產養殖及水生植物腐爛分解過程產生的磷等污染物通過沉淀或顆粒物吸附而蓄存在底泥中,風浪攪拌等其它作用下,底泥吸附的污染物會較快擴散到上覆水體中,易出現泛浮現象[8-10]。
利用Spearman 秩相關系數法對2018年全年以及2019年1~10月湖心區總磷濃度的變化趨勢進行顯著性進行檢驗。

式中:di=Xi-Yi,Xi表示自小到大排列的濃度序列;Yi表示時間序列;rj表示秩相關系數。經上述公式計算得到2018年全年以及2019年1~10月的秩相關系數絕對值分別為0.475 與0.715,結果表明,2018年全年湖心區總磷濃度變化較平穩,2019年總磷濃度變化具有一定的上升趨勢。
2019年高郵湖入湖河道總磷月季變化情況見圖2。由圖2 可以看出,根據地表水河流Ⅲ類標準,6條入湖河道中白塔河與銅龍河分別有1 個和2 個月份的總磷超標。其余河道總磷濃度1~10月全部達標,其中流量最大的淮河入湖通道在1~10月總磷平均質量濃度為0.089 mg/L。

圖2 2019年高郵湖入湖河道總磷月季變化情況
(1)模型數據獲取
2015~2019年高郵湖湖心區國考斷面、省控斷面、高郵湖出入湖河流控制斷面水質監測數據來自高郵市生態環境局。主要氣象數據包括:氣溫、風速、風向、太陽輻射、實際蒸發、相對濕度等。數據下載自中國氣象數據網,由于缺少地方站點,采用江夏氣象站數據進行代替,此外,我們對環湖采樣的38 個監測點位總磷濃度、流速及出入湖河流的流量進行了采集與測量,具體水質監測點位見圖3。

圖3 監測點位布設
(2)EFDC 水環境動力學模型概況
以EFDC 為平臺,建立高郵湖流域各條入湖河流污染源與考核斷面水質的因果定量響應關聯,構建數值溯源敏感性分析。基于高郵湖流域水文、氣象、污染負荷等基本要素,開發高郵湖水動力水質模型。結合歷史實測數據,通過校準水位和水質污染物因子來率定水動力水質相關動力學過程參數,利用校準后的水質模型,求解流域內所有入湖河流污染源對考核斷面的總磷水質濃度貢獻量和貢獻比例。
高郵湖水動力水質模型的組成主要涉及水動力模塊、水質模塊,在水質模型構建的基本設定和概化思想中,應充分考慮的因素:①高郵湖地形較為平坦,湖流自北向南緩慢流動,不存在十分復雜的水動力特征;②風力和人工水閘是高郵湖水動力過程的主要驅動因素;③高郵湖水動力、水質指標在垂向近似均勻,以垂向平均值表達。
高郵湖總磷濃度時空分布見圖4。

圖4 高郵湖總磷時空分布特征
由圖4 可以看出,1~3月高郵湖大部分地區總磷質量濃度較低,集中在0.025~0.05 mg/L 之間,只有中西部小部分湖區的總磷質量濃度達到0.05~0.1 mg/L。同時,出口處的總磷質量濃度相對較低,僅為0.01~0.025 mg/L。4~12月份高郵湖湖區總磷濃度顯著增高,大部分湖區總磷質量濃度在0.05~0.1 mg/L 之間,只有南部出口處的質量濃度較低,為0.01~0.05 mg/L。
模型設計了為闡明各支流污染源對高郵湖水環境濃度的影響程度,本次共設計6 個模擬情景。S0:各支流污染源綜合影響;S1:淮河污染源影響;S2:白塔河污染源影響;S3:楊村河污染源影響;S4:秦欄河污染源影響;S5:銅龍河污染源影響。通過將S1 至S5 的模擬結果與S0 對比,即可闡明單獨污染源對考核斷面的影響。
根據高郵湖流域多支流的特征,選用“分擔率法”有針對性的對高郵湖污染物濃度進行分析,過分擔率來表明某個支流污染物對高郵湖水質情況的影響程度,即根據線性疊加原理,n個污染源共同作用下所形成的濃度場C(x,y)可視為各個污染源單獨造成的影響所形成的濃度場線性疊加結果,即:

式中:Ci(x,y)為第i個污染源的單獨影響濃度場,(x,y)為空間點坐標。
分擔率是指某個污染源對水域總體污染物濃度影響所占的百分率,即:

入湖河道總磷污染貢獻見表1。

表1 入湖河道總磷污染貢獻
由表1 可以看出,淮河流域對高郵湖湖心污染貢獻最高,總磷污染均大于80%,其他各河流總磷污染貢獻從大到小依次為銅龍河、秦欄河、白塔河楊村河污染貢獻,其他2 種參數污染貢獻排序也基本一致。各河流總磷年均貢獻情況見圖5。由圖5 可以看出,空間上,淮河、銅龍河、白塔河污染貢獻呈現北高南低的分布特征,楊村河、秦欄河呈現南高北低的分布特征。

圖5 各入湖河流總磷貢獻情況
高郵湖屬于典型的過水型湖泊,受上游水質影響較大。淮河中上游兩岸城市眾多,企業密布,耕地集中,沿線接納了大量的工業、農業和生活污廢水,且淮河有80%的水量流經高郵湖進入長江,上游大量污水下泄會造成一段時期的大面積水質惡化。特別是上游地區發生較大降水后,上游河道內積蓄的大量污水與上游洪水一起下泄,集中進入洪澤湖,污染物濃度高、污染范圍大,使得位于下游的高郵湖也較大影響[5]。
高郵湖湖心區斷面總磷超標因素分析是一個復雜的過程,本技術方案通過數據調查、現場采樣、模型搭建分析了高郵湖各入湖河道對高郵湖污染貢獻,但若要對高郵湖總磷污染因素進行充分解析,還應詳細分析內源因素對湖泊的污染影響,如圍網養殖產生的污染負荷、麥黃草、野菱等水生植物腐爛分解過程的污染物釋放、湖泊底泥產生的污染負荷,對環湖各地區的不同點源、面源,農業、工業、生活污染物的排放量進行核算,對可能的污染源進行全面、充分調查。因此本文僅作為總磷溯源分析過程的初步成果,為后續總磷溯源工作及水環境污染防治工作的開展奠定了一定的基礎。