水質監測與模擬在陡河水庫調度中的研究應用

崔立軍

(唐山市陡河水庫事務中心，河北 唐山 063021)

陡河水庫位于我國北方平原地區，是一座以防洪為主，兼供唐山市市區工業和生活用水及庫區周邊和下游工農業生產用水等綜合利用的大型水利樞紐工程。由于歷史原因，作為飲用水源地的該水庫周邊仍保留陡河電廠、堿廠等幾家大型企業。其中陡河電廠將水庫作為冷卻池，年均循環水量達11.4億m3(2010—2018年統計數據)，大量溫排水的匯入加之庫區自身庫容較小、水深較淺，使得庫區水體增溫效果極為顯著。近年來，隨著周邊經濟的發展，營養鹽面源輸入逐漸增加，加之溫排水導致水體增溫的復合影響，使得庫區水體富營養化日益嚴重。近年來，庫區局部皆有小規模水華爆發，不僅對水體環境帶來不利影響，也給飲用水安全帶來極大的危害。作為唐山市城市居民生活和工農業生產用水的重要水源地，陡河水庫水質安全關乎著整個唐山市人民的切身利益，陡河水庫富營養化的防治成為相關部門工作的重中之重。

1 陡河水庫富營養化監測與評價

2018年4月4日和2018年4月26日赴陡河水庫6個采樣點(1#壩口、2#東支入口、3#西支入口、4#溫排水口、5#庫南端和6#庫中心)采集了水樣和沉積物樣品，現場測定了水溫、透明度和溶解氧，實驗室內分析了總氮、總磷、氨氮、硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮、磷酸鹽、高錳酸鹽指數、葉綠素a和浮游植物；實驗室內分析了沉積物樣品的總氮、總磷、氨氮、硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮和有效磷。

1.1 實驗數據分析評價

1.1.1 綜合營養狀態指數法

綜合營養狀態指數計算公式:

TLI(Chla)=10(2.5+1.086lnChla)

(1)

TLI(TP)=10(9.436+1.624lnTP)

(2)

TLI(TN)=10(5.453+1.694lnTN)

(3)

TLI(SD)=10(5.118-1.94lnSD)

(4)

TLI(CODMn)=10(0.109+2.661lnCOD)

(5)

式中，葉綠素aChl單位為mg·m-3；透明度SD單位為m；其它指標單位均為mg·L-1。

以Chla作為基準參數，則第j種參數的歸一化的相關權重計算公式:

(6)

式中，rij為第j種參數與基準參數Chla的相關系數；m為評價參數的個數。

表1 陡河水庫用于綜合營養狀態指數計算的各參數數值

根據上述公式計算得出，TLI(∑)=41.66。參照前述的分級方法，采用綜合營養狀態指數法評價得出的結論是陡河水庫處于中營養狀態。

1.1.2 Carlson營養狀態指數法

(7)

(8)

(9)

式中，TSI為Carlson營養狀態指數；SD為湖水透明度值，m；Chla為湖水中葉綠素a含量，mg·m-3；TP為湖水中總磷濃度，mg·m-3。

將陡河水庫水樣監測結果帶入上述營養狀態指數公式，利用透明度、總磷和葉綠素a算得的TSI值分別為53.13、55.23和50.91，按照上述分級標準，陡河水庫水體目前處于中營養的狀態。

1.1.3 底泥理化指標檢測結果與分析

將陡河水庫的主要富營養化指標與太湖(2002年數據，當時太湖處于富營養化狀態)進行比較，發現陡河水庫表層底泥總氮的平均水平(0.182%)高于太湖總氮的平均水平(0.118%)；但陡河水庫底泥總氮的最大值(0.340%)和最小值(0.019%)都低于太湖底泥總氮的最大值(0.471%)和最小值(0.031%)。太湖表層底泥總磷平均含量為0.059%，最大值為0.33%，最小值為0.032%。陡河水庫表層底泥總磷平均含量為0.038%，最大值為0.80%，最小值為0.014%，整體低于太湖的磷含量。

表2 2018年4月26日陡河水庫沉積物富營養化指標監測結果

1.2 陡河水庫自動化在線監測數據分析

表3 2018年陡河水庫水質營養化狀態

從圖1看出，陡河水庫在汛期7—8月的富營養化指數較非汛期要高，在汛期，由于透明度降低，總磷含量升高引起。汛期水溫較高，水體中各種化學反應增多，引起磷含量升高；汛期，大量降水沖刷地表，引起地表磷流失，水體總磷含量升高，夾雜泥沙引起水體透明度下降，反應在整體上富營養化指數增加。

圖1 2018年陡河水庫富營養化指數變化

2 陡河水庫富營養預測模型

陡河水庫屬于淺水型水庫，平均水深3m左右，庫區無明顯分層現象。若從運算速度、前期準備工作量等方面考慮，采用二維模型MIKE21更為經濟。但是陡河水庫與其他淺水型水庫最大的不同就在于庫區內存在溫排水口。陡河電廠每天排出的溫排水對于庫區水溫影響巨大，有可能導致庫區水體形成分層，同時也是導致水庫富營養化的關鍵因素。實際水庫水流流動均為三維流動，特別是外在點源(溫排水口)附近，其水流流動形態相當復雜，紊動加劇將促進溫度擴散，而溫度分層又會抑制紊動擴散，鑒于上述分析，本次采用獨具特色的MIKE3和MIKE21相結合的模型對水溫和富營養化因子進行模擬，MIKE3 FlowModel FM作為水動力模擬模塊，主要對水溫進行模擬；MIKE21搭載的ECOLAB模塊作為水質模塊，主要對庫區進行富營養化模擬。本次分析耦合了MIKE21和MIKE3 2種模型對陡河水庫的水質水動力進行綜合模擬。

2.1 邊界條件設定

對于水動力邊界，由于所獲取到的水位資料不多，本次模擬采用流量邊界。以2017年歷次調水流量數據，見圖2，作為上邊界條件，同期輸水洞放水量，見圖3，作為下邊界條件，陡河電廠取水口及自來水廠總取水量，見圖4，作為左邊界條件。以陡河電廠溫排水口排水量，見圖5，曹妃甸和堿廠取水口總取水量(7.6萬m3·d-1)作為內部條件。圖6、圖7分別為2017年溫排水口處經差值后的總氮濃度和水溫值。

圖2 2017年陡河水庫歷次調水量(上邊界)

圖3 2017年陡河水庫輸水洞歷次放水量(下邊界)

圖4 2017年陡河電廠及自來水廠每月取水量(左邊界)

圖5 2017年陡河電廠溫排水口每月排水量

圖6 2017年經差值后的溫排水口處總氮濃度

圖7 2017年經差值后的溫排水口處水溫情況

2.2 模型率定及驗證

2.2.1 模型率定

率定選取輸水洞(水庫排水口)、溫排水口、庫區中心作為模型率定的3個點位，選取獲得的2018年監測數據作為率定數據，選擇水量、水位、水溫3項指標作為率定指標。

2.2.1.1 水量的率定

通過比較，發現輸水洞放水量模擬值與實測值之間變化趨勢大致相同，共有5次放水期，跟獲取到的2018年調水放水數據相吻合。

2.2.1.2 水位的率定

由于庫區水位監測數據不足，因此選取2018年6月21日—7月16日這一時段庫區水位監測值跟模型模擬值進行比較，可發現模擬值跟實測值之間雖有微小差別，但是總體趨勢保持一致。分析原因可能是沒有考慮降雨、蒸發的影響，導致水位模擬值較監測值偏高。綜合分析，本次水位模擬結果可以滿足模型精度要求。

圖8 模型率定所選點位

2.2.1.3 水溫的率定

通過水溫模擬值結果可以看出，水溫跟水位相比，模擬值與實測值之間差距相對較大，但總體趨勢保持一致。雖然3個站點水溫模擬的結果較實測值有差距，但模擬的整體趨勢跟實測值是一致的，最大峰差不到3℃，相對誤差不超過15%，從模型角度看，模擬結果是可以接受的。

2.2.2 模型驗證

將模型率定階段得到的參數應用到2018年陡河水位、水溫、水質模擬中，從而檢驗這套參數在時間上的可移植性。同樣，選取下邊界(輸水洞)、溫排水口及庫區中心作為驗證站點，選擇水位、水溫作為驗證指標。

通過2018年庫區水位模擬值與實測值對比可知，該模型的可移植性比較強，模擬值與實測值確定性系數R2達到0.8987，與y=x曲線極為接近，峰值絕對誤差0.22。僅在6月份出現小峰值相差較大，相位不一致現象，分析原因可能是當月降雨、蒸發等外在因素干擾較為強烈，導致出現峰值誤差相對較大的現象。從目前來看參數還是適用于水位模擬的，而且更多、更為連續的水位監測數據有利于提高模型模擬的穩定性和準確性。

通過對3個站點水溫模擬值與實測值之間的對比可知，水溫模擬值較實測值差距不大，輸水洞和溫排水口處誤差相對較大，庫心較小；最大溫差出現在6月份輸水洞處，為2.7℃，分析原因可能是受降雨影響，庫區水溫會出現劇烈下降，而模擬時由于缺乏降雨數據，從而導致模擬值比實測值大的現象出現。總體來說，在現有資料不足尤其缺乏降雨、蒸發等關鍵數據的前提下，水溫模擬精度是可以接受的，該模型的可移植性也是較強的。

3 陡河水庫富營養化趨勢預測

在對庫區詳細了解的基礎上，結合研究區的特點，決定采用MIKE3和MIKE21相結合的模型對庫區水體水質及富營養化趨勢進行預測。

3.1 情景設定

本次模擬就以氣溫(影響水溫)、入庫污染物濃度、調水量(影響庫區水位)作為模型邊界條件，選取藍爆容易爆發的時間段(6—10月)，分如下6個情景進行分析，見表4。

表4 情景分析的條件組合

3.2 情景分析

3.2.1 情景1

情景1，針對氣溫極端年份，當調水量是平常年份的1.2倍，上游污染物濃度保持平常年份水平，模擬庫區水體水質及富營養狀態。富營養化評價結果見表5。

表5 情景1下各點位周邊水域總體富營養狀態

圖9 情景1下不同點位周邊水域綜合營養指數對比

3.2.2 情景2

情景2模擬在氣溫極端年份，上游來水水量及污染物濃度保持在平常年水平，庫區水體水質及富營養狀態。富營養化評價結果見表6。

表6 情景2下各點位周邊水域總體富營養狀態

圖10 情景2下不同點位周邊水域綜合營養指數對比

3.2.3 情景3

情景3，模擬在氣溫極端年份，當上游來水污染物濃度為平常年份的1.5倍，調水量為平常年水平時，庫區水體富營養狀態，模擬結果見表7。

圖11 情景3下不同點位周邊水域綜合營養指數對比

表7 情景3下各點位周邊水域總體富營養狀態

3.2.4 情景4

情景4模擬值在氣溫平常年份，當上游來水污染物濃度為平常年1.5倍，調水量為平常年的1.2倍時，整個庫區水體富營養化狀態模擬結果見表8。

表8 情景4下各點位周邊水域總體富營養狀態

圖12 情景4下不同點位周邊水域綜合營養指數對比

3.2.5 情景5

情景5模擬值在氣溫平常年份，當上游來水污染物濃度保持在平常年水平，調水量為平常年時，整個庫區水體富營養化狀態，模擬結果見表9。

表9 情景5下各點位周邊水域總體富營養狀態

圖13 情景5下不同點位周邊水域綜合營養指數對比

3.2.6 情景6

情景6模擬在氣溫平常年份，當上游來水污染物濃度為平常年的1.5倍，調水量為平常年水平時，整個庫區水體富營養化狀態，模擬結果見表10。

表10 情景6下各點位周邊水域總體富營養狀態

3.3 情景分析結果

通過上文各情景分析可知,6個情景中，情景3和情景6下水體綜合營養指數相對較高，富營養化狀態也最為嚴重，4個點位周邊水域6—10月間皆處于中度富營養狀態。且情景3和情景6下，各點位周邊水域在個別月份綜合營養指數值已超過65，在中度富營養狀態中，屬于重度水平。而其余情景下各點位周邊水體總體處于輕中度富營養狀態，溫排水口周邊水域富營養狀態較其他點位周邊水域小，這可能是因為水溫過高，抑制藻類生長的緣故。

圖14 情景6下不同點位周邊水域綜合營養指數對比

4 水華爆發的風險分析

風險評價方法采用構建以營養鹽(總氮和總磷)濃度、氮磷比、水溫3個參數為主體的水華風險評價體系，見表11。將水華爆發的風險分為高風險、中風險和低風險3個等級，并對上述6種情景進行風險分析。

表11 陡河水庫富營養化風險評價體系

按上述水華風險評價方法，對6種情景下水華爆發的風險進行分析，并將高風險時段及點位匯總如下，見表12。值得說明的一點是，盡管低風險爆發水華的可能性不大，但不排除在某些外部因素(如光照和風速)的復合作用下庫區局部會爆發水華，因此同樣應給以重視。

由表12可知，6月和9月是水華爆發的高風險期，在這一段時期內，水體營養鹽濃度、氮磷比、水溫皆滿足藻類大量繁殖的條件，水華爆發的風險極大。若6月份爆發水華，水華爆發的規模相對較小，爆發區域一般會在輸水洞周邊水域，而曹妃甸取水口正位于這一區域。水華爆發將會對供水帶來極大沖擊，水體表面漂浮的過量的藻類會阻塞抽水泵濾網，給過濾過程帶來障礙，需要改善和增加過濾措施，增加調水成本；由于富營養化水體中含有硝酸鹽、亞硝酸鹽以及硫化氫、甲烷等有毒有害氣體，增加了水處理的難度，既影響了制水廠的出水率，同時也加大了制水的成本費用。鑒于水華爆發的只是局部區域，因此，對陡電及自來水廠取水口的取水造成的影響不大。

表12 不同情景下水華爆發高風險水域及可能的爆發時段

若9月份爆發水華，則爆發范圍很有可能是整個庫區。此時，帶來的危害將不僅限于對供水帶來的沖擊，整個庫區水生環境將會遭受毀滅性打擊。由于庫區水溫較高，藻類繁殖旺盛的同時，其死亡分解的速度也大大加快，因此庫區水體溶解氧將會在極端時間內消耗殆盡，水體水質急劇惡化，水生生物尤其是大型水生生物將會大量死亡。此外由于厭氧腐敗，水體將會散發一種惡臭氣味。此時，水體已經不適合生物生存，更不用說作為生活水源。這種狀態是富營養化的最終狀態，對水體造成的危害也最為嚴重且是不可逆的，應堅決避免此類情況的發生。

5 陡河水庫富營養化防治對策

當整個庫區爆發水華或大部分水體爆發水華時，一般的物理除藻、充氧曝氣等手段已經不足以應付，此時，最重要最有效也是最迫切的方法便是應急調水。應急調水往往受限于外來水源，對很多水庫來說該法行不通，但是陡河水庫本來就通過上游水庫調水來維持正常的蓄水水溫，因此應急調水對陡河水庫富營養化防治來說是切實可行。通過上游水庫的應急調水，首先稀釋作用可使水體中營養元素的濃度降低，使得藻類失去了大量繁殖的營養基礎；通過外來調水可降低庫區水體水溫，降低了藻類繁殖速度；外來調水可加速庫區水體流動，改變水動力條件，使水體中溶解氧、透明度等理化指標得到改善，同樣可抑制藻類的生長；通過調水與放水，可以將水華爆發時漂浮在水面上的大量藻類沖走，既可以改善水質與水景觀，又可以避免藻類死亡后腐爛導致水體缺氧，給水體生態帶來的毀滅性傷害。

為了解和掌握應急調水對緩解庫區水華的效果，將調水前后的庫區水體水質及富營養狀態做下對比，以便為日后水華應急處理調水時間及調水量的確定提供科學依據。

以情景3為例，在氣溫極端年份，上游來水量為平常年水平，污染物濃度為平常年的1.5倍的情況下，整個庫區除溫排水口附近水域外，其余點位周邊水域在9月份期間爆發水華的風險極高，因此，嘗試用以下2種方案向水庫調水，見表13，并通過對比找出合理調水量。所謂合理調水量是指將庫區水質改善到水華爆發的境界線以下。即改變營養鹽條件、氮磷比、水溫3個條件，使庫區水體不在處于藻類最適宜生長所需要的狀態。

表13 情景3狀況下應急調水方案

設外來調水水質符合《地面水環境質量標準》(GB 3838-2002)Ⅱ類水質標準。

5.1 方案1

方案1下，各點位周邊水域調水前后水質變化見圖15～17。由圖可知，在方案1下，調水800萬m3水時，各點水溫只在調水期有較大幅度的降低，調水期結束水溫又逐漸恢復到調水之前。其余水質指標有相對較大的改善，其中庫心和輸水洞周邊水域氮磷比在調水之后皆降低至10以下，在這種情況下，從總體上看對水華爆發起到了一定的控制和緩解作用。但是取水口周邊水域氮磷比在調水前后短暫降到10以下后，又恢復到10以上，且此時水溫、總氮總磷濃度也都處于水華爆發所要求的條件之內，對取水口周邊水域來說此應急方案控制風險的效果并不理想。

圖15 應急調水前后取水口水質變化

圖16 應急調水前后庫心水質變化

圖17 應急調水前后輸水洞水質變化

因此，從總體來看方案1可以起到應急作用，但從局部來看仍有部分區域處于水華爆發的高風險中，要想徹底控制水華爆發，仍需加大調水量。

5.2 方案2

方案2下，各點位周邊水域調水前后水質變化見圖18～20。由圖可知，當調水量為1200萬m3水時，各點位周邊水域水質指標較方案1都有較大改觀，雖然水溫及總氮、總磷濃度因本底濃度及調水自身水質濃度沒能降到風險值以下，但是氮磷比有了較大變化。取水口、庫心、輸水洞3個點位氮磷比在調水之后劇降至10以下，且隨著時間發展沒有反彈，因此盡管此時水體中氮磷濃度稍大，但由于氮磷比發生了相對較大變化，藻類失去了大量繁殖的最佳營養基礎，可以起到遏制藻類生長和水華再次爆發的效果。

圖18 應急調水前后取水口水質變化

圖19 應急調水前后庫心水質變化

圖20 應急調水前后輸水洞水質變化

無論從總體還是局部來說方案2都能起到應急作用，在實際操作中也是可以借鑒和使用的。

6 結論

6.1 結論

在對陡河水庫分2次采集的水樣和沉積物樣品系統分析的基礎上，同時多種方法系統評價了陡河水庫的富營養化狀況，通過各種方法獲得了比較一致的評價結果，即陡河水庫水體目前處于從中營養向富營養過渡的狀態。

耦合了MIKE21和MIKE3 2種模型對陡河水庫的水質水動力進行綜合模擬，MIKE3 FlowModel FM作為水動力模塊，主要對水溫進行模擬，MIKE21搭載的ECOLAB模塊作為水質模塊，主要對庫區進行富營養化模擬。

設置不同情景，采用構建的模型對庫區水體水質變化進行模擬，結果表明，在6個情景中，情景3和情景6下水體綜合營養指數相對較高，富營養化狀態也最為嚴重，4個點位周邊水域6—10月間皆處于中度富營養狀態，且各點位周邊水域在個別月份綜合營養指數值已超過65，在中度富營養狀態中，屬于重度水平；在該2種情景下，取水口周邊水域在9月中下旬—10月上旬、輸水洞周邊水域在6月和9月、庫心周邊水域在9月，屬于水華爆發高風險。

風險應急對策研究表明，對于易見的情景3采用調水量800萬m3的應急方案，水質有較大改善，可以起到應急作用，但仍有部分區域處于水華爆發的高風險中；采用調水量1200萬m3的應急方案，水質得到明顯改善，可以起到遏制藻類生長和水華再次爆發的效果。

本課題成果在實際應用過程中，利用實用新型專利“2019218211912一種水生植物凈化黑臭水體裝置”和“2019217879419一種插入式水質凈化用荷花種植裝置”對富營養化水體實施修復；利用發明專利“2019111313604一種可調節流態的管道連接裝置”稀釋富營化水體濃度，對庫區水環境修復取得了明顯的效果。

6.2 特色與創新

將MIKE21的水質模型和MIKE3的水動力模型相耦合，解決了在資料有限的情況下，水庫水質精準模擬的難題；依據所建立的耦合模型，通過情景模擬，發現了2種富營養化風險較高的情景，為水庫風險應急對策的制定提供了靶向。

分析發現，溫排水口周邊水域綜合營養指數值相對自來水公司取水口、庫心和輸水洞等水域的綜合營養指數值偏低，這與一般水體增溫加劇富營養化的傳統認識不同，從而可將該水域富營養化防治重點轉為非重點。

創新性地提出不同情況下精準的水量調節“調放結合”的應急對策，模擬結果表明該應急對策對于水華爆發具有較好的抑制效果，為細化水庫富營養化應急管理方案提供了科學依據。