污染物遷移的建模分析在小型湖泊治理中的應用
——以資陽市雁南湖為例

王瑋 陳利華 楊文瑜 韓帥

（中鐵二院工程集團有限責任公司 四川成都 610031）

0 引言

近年來，隨著城市化進程的加快，水環境問題正受到越來越多研究人員和工程人員的關注［1］。水體污染由于其影響范圍廣，對生態環境破壞大，因此需要針對性地開展水環境治理工程，通過技術手段削減污染物。然而，水環境治理的技術手段種類繁多，主要包括物理技術、化學技術以及生態技術［2］，不同技術的功能及適用性都存在較大差異，因此設計人員需要進行治理技術方案比選、集成，從而實現工程費效比最佳。目前較普遍的做法是參考類似工程經驗或者技術手冊確定治理方案，缺乏足夠的客觀性和針對性，無法做到因地制宜、科學施策，往往出現工程項目投入過大卻效果不盡如人意的情況。

基于此，水動力和水質模型技術逐漸受到工程人員的關注。該技術旨在借助計算機軟件，根據研究區域的地理信息數據搭建水動力和物質遷移數學模型，進行基于數值模擬的水力水質分析，并將可視化的分析結果作為方案設計的依據要素［3］。由于水力水質模型技術極大提高了方案比選過程的客觀性和針對性，在越來越多的水環境治理工程中得以應用。盡管如此，該技術在國內水環境治理工程中的應用仍然存在一些不足。具體來說，以往工程中該技術的應用更多針對于城市管網，比如建模分析給水系統的爆管和水質問題［4-5］，以及建模分析排水管網在暴雨中應對城市內澇和污水溢流的效果［6］，等等。然而，近年來國內外的研究表明，水力水質模型在河流、湖泊的水環境治理工程中也具有很大的應用前景，有必要加以研究和應用［7-8］。

因此，本次研究旨在耦合數值模型中的水動力和物質遷移模塊，分析小型湖泊中的流態和污染物遷移擴散情況，判別出水體的水力和水質風險，從而為后續水環境治理技術的方案提供理論基礎。本次的研究方法和研究發現有望為水力水質模型技術在小型湖泊水環境治理的研究和應用提供有價值的參考。

1 方法

1.1 研究區域介紹

（1）自然條件。本次研究區域位于四川省資陽市雁江區雁南湖，位于東經104°11'23″—105°45'16″、北緯29°40'50″—30°38'48″之間。研究區域整體標高為379.81 m～398.44 m，最大高差約18.6 m。地貌單元屬于淺丘地貌。研究區域及水質取樣點位置如圖1 所示。

圖1 研究區域及水質取樣點位置

該區域年平均降雨量914.7 mm，年內分配不均勻，6 月～9月為683 mm，占全年降雨量的71.8%，11 月～翌年3 月降雨量為83 mm，占全年降雨量的8.7%，據歷年雨量資料統計，大暴雨多集中在7 月～8 月，多年平均暴雨日數40 d。

（2）水文水質。研究區域湖泊為20 世紀70 年代初在河道上人工筑壩形成的過水型湖泊，總匯水面積約4.5 km2，年平均徑流量約為25.8 萬m3，上游水庫年平均泄水量為209 萬m3。湖泊總容量48.85 萬m3，常水位386.5 m。

隨著近年來該區域的快速發展，雁南湖出現水質富營養化，存在藻類爆發的風險，急需對該區域的水環境進行治理。通過對雁南湖進出水口和湖區中部的水質檢測，了解到雁南湖主要污染物的濃度情況，如表1 所示。根據《地表水環境質量標準》（GB3838—2002），雁南湖現狀水質狀況較差。其中COD 為Ⅳ-Ⅴ類水質，TN 和TP 均為劣V 類水質。

表1 雁南湖水質現狀

1.2 建模步驟

（1）模型搭建。本次研究采用由丹麥水利研究所DHI 開發的MIKE21 軟件進行建模搭建。具體而言，基于實測地形數據搭建了湖區水動力網格模型，該部分數據包括等高線、岸線、湖底高程3 部分。隨后基于實測水文水質數據，設立了模型的初始條件和邊界條件，該部分數據包括上下游水位、流量、污染物濃度3 部分。模型搭建如圖2 所示。

圖2 模型搭建流程

（2）模型參數率定驗證。完成模型基礎部分的搭建后，進行了模型參數的取值分析以及校準率定。具體而言，①確定渦流粘度、河床阻力、污染物分散系數、污染物降解系數這4 項關鍵參數的經驗值范圍，如表2 所示；②在經驗值范圍內對關鍵參數進行取值并作為輸入值代入數值模擬；③選取流速和污染物濃度作為率定指標，將模擬結果作為輸出值與實測數據進行對比并評估擬合度；④選取擬合度最高的輸出值對應的輸入值作為關鍵參數的校準取值。

表2 模型參數表

1.3 工況設計及模擬

工況設計主要指通過分析設計區域的多種運行工況，以建立相應的模擬場景。本次研究涉及2 種工況：初始工況和流態優化工況。

（1）初始工況。初始工況是基于現狀實測湖底地形和岸線走向確定的水動力工況條件，進行水動力和水質模擬，以評估現狀下湖區的流態和污染物分布情況。具體涉及的評估指標包括水深、水流流向、水流流速、COD 濃度、TN 濃度和TP 濃度。

（2）流態優化工況。根據初始工況下的流態分析結果，針對性地進行湖區流態優化，包括岸線整治和湖底地形微整2部分。一方面，根據初始工況下水流流向和流速分布，實施湖區岸線微調。對湖區除中游既有橋梁段的岸線，通過微調的方式使其走向更為順暢，盡量避免岸線局部曲折突變，減少旋流。另一方面，根據初始工況下水深分布，進行湖底地形微整。具體而言，將岸線微調產生的土方，依次從上游到下游填入湖區的水深突變點，盡量實現湖底高程的平滑過渡，減少旋流，如圖3 所示。

圖3 初始工況和流態優化工況下的湖底高程和岸線分布

流態優化工況便是基于岸線整治和湖底地形微整方案而確定的水動力工況條件，進行水動力和水質模擬，以評估優化后湖區的流態和污染物分布情況。

2 結果與討論

2.1 現狀流態及污染分布

不同工況下水力風險和污染物風險分布模擬結果見圖4，圖中通過不同灰度來呈現不同的指標分級。其中，圖4（a）和（b）中根據水深從深灰色（大于4.20 m）到黑色（陸地區域）進行分類呈現，通過箭頭表示水流流態，箭頭方向表示流向，箭頭大小粗細表示流速；對于圖4（c）～（h），則根據3 種污染物的濃度從高到低進行分類呈現。

經建模分析后，初始工況下湖區的流態分布和水深分布如圖4（a）所示。整個湖區的流態受岸線走向和水深影響較大。一方面，在湖區入口段及湖區中游橋梁涵洞段湖面寬度較小，因此流速較快，在0.10 m/s 左右；而其他區域湖面較寬，因此流速為0.01 m/s 左右。另一方面，除去流態順暢的平流區外，在岸線曲折的區域普遍存在不同大小的旋流，其流態較為紊亂，水流流向呈回旋狀。此外，湖區大部分區域水深在2.10 m～4.20 m 之間，但在上游和中下游段均存在不同規模的水深突變，下游區域最大水深達到5.50 m。值得注意的是，在水深突變區往往伴隨旋流，其流速較大且方向紊亂。該結果說明岸線的曲折導致了旋流及流速流向的波動，而水深的突變一定程度上加重了流態的紊亂。

圖4 初始工況及流態優化工況下的水力風險和污染物風險分布

經建模分析后，初始工況下湖區的污染物（COD、TN、TP）濃度分布如圖4（c）（e）（g）所示。從空間上看，COD 在中上游高濃度（30.6 mg/L 以上）聚集情況較為明顯，中濃度（30.0 mg/L～30.6 mg/L）的污染擴散到了湖區中部；相比之下，TN 和TP 在上游也存在高濃度聚集的情況，但同時這2 種污染物的中濃度區域擴散到了下游。表3 列出了3 種污染物的濃度差值（1#入口污染物濃度和4# 出口污染物濃度的差值）。從數值上看，COD 的濃度差值最高，達到了2.67 mg/L，占進水濃度的8.38%；而TN 和TP 的濃度差值分別為0.30 mg/L 和0.014 mg/L，分別占進水濃度的5.62%和1.66%。該結果說明，3 種污染物在湖區存在一定程度的遷移和擴散。然而，不同污染物的遷移和擴散程度存在差異。

表3 污染物濃度差值

通過對初始工況下的流態分析和水質分析發現，由于湖區的岸線走向不合理，加之水深均勻度較差，導致流態不夠順暢，流向和流速波動較大，影響了污染物的遷移和水體自凈，導致污染物在上游存在高濃度的聚集。因此，有必要進行流態的優化以實現更好的水體治理效果。

2.2 優化后流態及污染物分布

經建模分析后，流態優化工況下湖區的水深分布和流態分布如圖4（b）所示。從空間分布上看，岸線的流暢度比先前有了很大的提高，岸線形態突變點明顯減少，整體呈現為光滑曲線形態。此外，由于湖底地形微整，原先的中上游水深突變情況得到很好的緩解，水深均勻度較初始工況有了很大提升。因此，湖區的流態分布也明顯較先前更加均勻。絕大部分區域呈現低速平緩流態，流速在0.01 m/s 左右；原先中上游幾個主要的旋流區已消失，僅在下游區域存在部分旋流，最大流速也下降至約0.05 m/s。流速和流向的波動都明顯減少。這也證明了岸線整治和湖底地形微整的合理性。

流態優化工況下，湖區的污染物濃度分布如圖4（d）（f）（h）所示。從空間上看，3 種污染物的遷移效果得到不同程度的提升。其中以COD 最為顯著，上游原先的高濃度聚集情況得到明顯緩解，而中濃度區域向下游進一步擴散。盡管TN 和TP在中上游的高濃度聚集情況仍然存在，但范圍相比初始工況有了明顯減小，并且這2 種污染物在下游的中濃度聚集情況也出現了一定程度的緩解。

此外，相比于初始工況，流態優化后污染物的衰減效果也得到一定程度的提升，整個湖區的污染物水平出現了小幅度的下降。以4#水質取樣點為例，優化后COD 的濃度從29.17 mg/L下降至28.59 mg/L，TN 濃度從5.04 mg/L 下降至4.97 mg/L，TP濃度從0.830 mg/L 下降至0.825 mg/L。在污染物遷移擴散效果增強的情況下，下游污染物的濃度出現減小，說明流態的優化避免了污染物的高濃度聚集，從而使水體的自凈能力得以更充分地發揮。

結果表明，流態的優化不僅可以使湖區水動力情況更加平穩，還可以提升污染物在湖區的均布效果，減小污染物在上下游的濃度差異。在未采取其他治理措施的情況下，發揮出水體的自凈作用，從而可以在一定程度上降低后續治理的難度和成本。

3 總結與展望

本次研究通過水力水質建模，評估了湖區水體在自然條件下的流態和污染物分布情況，將其流態存在的問題進行可視化呈現。結果表明，通過優化湖區的水動力流態，可以一定程度提升污染物的均布，減小污染物濃度差異，發揮水體自凈能力，從而降低后續治理的難度和成本。

基于數值模擬制定的流態優化方案對于COD 的濃度改善有較明顯的效果，但對于TN 和TP 濃度降低的作用并不顯著。鑒于湖區TN、TP 污染情況較COD 嚴重，后續水環境治理技術方案的重點應放在削減TN、TP 的入湖污染負荷，同時增強水體對TN、TP 的去除能力上。

本次研究是在數值模擬的基礎上進行了流態和污染物的遷移擴散分析，后續將基于建模繼續分析控源截污、內源治理、生態修復等不同治理措施及組合的合理性與有效性，同時控制湖區景觀打造對水動力流態的影響程度，真正實現因地制宜、科學施策。