二維水質擴散時空模擬及可視化在鄖西天河中的應用研究

賀磊　劉梅群　羅旖旎　張東

摘? 要：基于主流三維水動力-水質模型系統Delft3D對鄖西天河主要污染指標氨氮、高錳酸鹽指數進行二維水質擴散時空模擬及可視化研究，通過對比實際監測數據驗證合理性，為丹江口水庫重要入庫支流天河突發水污染情況提供思路。

關鍵詞：水環境;軟件模型;可視化;GIS;空間分析

前言

隨著近年來環境保護力度的不斷加強以及群眾對生態環境問題的愈發關注，面對可能發生的水污染事故，如污水處理廠非正常工況排污、污染源泄露等，常規的水質擴散模型因計算較為復雜、選取參數眾多、可視化程度不高、表現不夠直觀，在事故發生中往往需要較長時間響應，同時在面對復雜工況下，如支流匯入影響、淺灘、擋水工程、多點擴散等情況，較難進行綜合分析。通過將水質模型與GIS結合，能夠快速、直觀的對水體污染物擴散、遷移情況進行預測和可視化輸出，為下一步決策提供理論參考。本文通過選取丹江口水庫重要入庫支流天河為研究對象，假定天河中游城市區排污斷面賈家坊為污染源輸入斷面，對天河進行二維水質擴散時空模擬及可視化研究，并結合近六年水質實測情況進行分析對比，驗證合理性，為今后天河突發水污染情況提供思路。

1 河流常用模型及適用范圍

1.1 河流一維模型

一維水質模型主要研究對象為污染物的濃度在各個斷面上隨時間的變化的情況[1]，對于流量小于150m3/S，污染物在橫斷面上均勻混合的中、小型河段，可采用河流一維模型進行擴散、遷移分析。計算公式為：

式（1）中，C為預測點x處污染物預測濃度，mg/L;C0為初始點污染物濃度，mg/L;K為污染物的衰減系數，1/d;x為預測點離排放點的距離，m;u為設計流速，m/s;Cp為排放的廢污水污染物濃度，mg/L;Qp為廢污水排放流量，m3/s;Ch為排污口斷面自然背景值，mg/L;Qh：河流流量，m3/s。

1.2 河流二維模型

對于流量大于150m3/S，且污染物在河段橫斷面上非均勻混合的大型河段，即存在縱向、橫向的顯著差異，此時一維模型不能滿足需要，需采用二維模型進行計算。對于順直河段，忽略橫向流速及縱向離散作用，不考慮污染物排放隨時間的變化[2]，二維對流擴散公式為：

式（2）中，C為污染物預測濃度，mg/L;x為預測點離排放點的距離，m;u為設計流速，m/s;Ey為污染物的橫向擴散系數，m2/s;y為計算點到岸邊的橫向距離，m。

1.3 小結

河流一維模型在應用中偏于理想化，但采用二維模型計算分析也面臨計算工作量大的問題，通常需要借助專業計算軟件進行。

2 軟件可視化模型的建立

Delft3D是目前世界上應用廣泛的三維水動力-水質模型系統，其在水流、水動力、水質等方面的具有強大的計算能力。計算過程遵循現有物理運行規律，采用網格化的方式，降低了運算難度的同時提高了運算速度。同時系統能與GIS軟件對接，有強大的前后處理功能，通過結合Matlab環境組件，將結果進行可視化輸出。

2.1 模擬排污點的確定

天河上游保護區、中游城市區、下游恢復區分別設有天河水庫、賈家坊、觀音三個斷面，三個斷面均擁有近六年的水質實際監測數據，同時賈家坊斷面設有國家基本水文站，擁有近五十年水位、流量、降雨、蒸發等水文監測資料，斷面位置位于鄖西城區排污口下游。通過假定賈家坊斷面為天河污染源輸入斷面，利用軟件模擬污染物擴散、遷移至觀音斷面的情況，模擬結果與實際監測值進行對比，驗證其合理性。

2.2 河流邊界的繪制及網格的生成

網格可以將連續的空間離散化，利用GIS繪制河流邊界，將結果輸入至Ddlft3D-RGFGRID中進行河道輪廓控制線Splines的繪制及網格生成。在繪制Splines的過程中應遵守河流基本走向，從上游至下游進行繪制。

2.3 邊界條件的設定

根據實際情況對網格進行開邊界，并設置基本參數。河流的邊界條件主要為入流斷面、出流斷面的流量、流速、水位、污染物背景濃度等，本文主要依據天河歷史水文流量監測資料、天河水庫水質監測資料來確定流量、污染物背景濃度值。根據歷史監測資料計算，背景斷面天河水庫氨氮、高錳酸鹽指數濃度取值分別為0.086 mg/L、1.90 mg/L。不考慮降雨、蒸發、支流匯入造成的影響，入流斷面水流參數按照實測逐月平均流量輸入，出流斷面水流參數按照平均流速0.205 m/s設置;入流斷面污染物傳輸濃度按照賈家坊2015年～2020年月度實測值進行輸入，出流斷面污染物傳輸濃度按照背景值設置。

2.4 污染物排放點及影響因素的確定

結合天河實際情況，將斷面賈家坊擬定為污染排放點，考慮污染物的自然衰減，通過查詢相關資料，確定天河主要污染物綜合衰減系數氨氮為0.100 1/d[3]、高錳酸鹽指數為0.025 1/d[4、5]。

2.5 模擬時間段及模型參數的確定

模擬數據最終需對比實際監測數據，因此本文模擬時間段范圍為2015年1月1日至2020年12月28日，軟件模擬步長3 min。軟件模擬采用固定地形，平均水深為1m。其他參數設定見下表2.5.1。

2.6 模擬數據及可視化輸出

按照上述參數設置，進行軟件模擬并進行可視化輸出，將濃度同顏色進行對應，紅色為設定上限值（危險值），可視化輸出示意圖見圖2.6.1。

3 模擬數據與實測數據分析對比

2015年1月至2020年12月觀音斷面共計70次監測數據（2020年2月、2020年3月因疫情原因缺少監測數據），數據結果顯示氨氮與高錳酸鹽指數模擬值與預測值相關性明顯，其中相對偏差在30%以內的值氨氮有30個、高錳酸鹽指數有67個，分別占對比總數的42.9%、95.7%;相對偏差在20%以內的值氨氮有22個、高錳酸鹽指數有55個，分別占對比總數的31.4%、78.6%;相對偏差在10%以內的值氨氮有17個、高錳酸鹽指數有22個，分別占對比總數的24.3%、31.4%。

4 結論

通過軟件模擬值與實測值比較，發現其具有明顯的相關性，其中高錳酸鹽指數相關性優于氨氮。對于偏離的數據，由于軟件模擬采用二維模型演算，缺少地形高程變化，污染物衰減系數也采用的參考值，加之演算模擬過程相對封閉，未考慮支流匯入、河岸點源污染、降雨、蒸發等因素，可能是造成軟件模擬與實測數據偏離的主要原因。相信在完善參數條件設定后，軟件模擬的準確度能進一步提升。

參考文獻：

[1]孫耀，楊武年﹐李剛.基于GIS技術的河流污染動態模擬系統[J].測繪科學，2007，32（3）：86-87.

[2]吳迪軍，黃全義，孫海燕，等.突發性水污染擴散模型及其在GIS平臺中的可視化[J].武漢大學學報：信息科學版，2009，34（2）：131-134;

[3]朱曉娟，沈萬斌，等.吉林省松花江干流氨氮綜合衰減系數分段研究[J].科學技術與工程：環境科學，2013，13（10）：2758-2761;

[4]劉巍，BOD COD與高錳酸鹽指數的理論內涵及倍率關系研究[J].東北水利水電：水環境，2009，9：61-62;

[5]寇曉梅，漢江上游有機污染物 CODCr綜合衰減系數的試驗確定[J].水資源保護，2005，21（5）：31-33;

作者簡介：賀磊（1986～ ），男，漢族，湖北十堰人，本科學歷，助理工程師，主要從事水環境監測工作。