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基于水源地目標控制的入江支流磷通量閾值研究

2023-09-25 11:00:50丹,婁月,劉兵,劉
人民長江 2023年9期
關鍵詞:水質

巫 丹,婁 明 月,劉 廣 兵,劉 淼

(1.江蘇省環境科學研究院,江蘇 南京 210036; 2.江蘇省環境工程重點實驗室,江蘇 南京 210036)

0 引 言

磷是河流湖庫富營養化的重要因子,對于點源污染控制技術和管理制度較為完善的河流而言,面源磷污染和內源磷釋放已逐步成為學者關注的重點[1-3]。李曼等學者研究發現[4],“十三五”以來,長江經濟帶涉磷企業數和總磷產生量逐年上升。長江下游不僅涉磷企業和總磷產生量均比較集中,且涉磷企業總磷平均排放濃度出現超標[5]。因此,現階段長江下游總磷污染問題需要得到更多關注。

長江南京段是南京市的主要取水水源,是該市六大主要飲用水水源地以及 11 個水廠取水口。由以往研究可知,2004 年1月至2009 年12月,六大水廠飲用水水源地的主要超標因子為總磷[6]。2011 年上元門水廠、城北水廠、浦口水廠及大廠水廠出現總磷超標。2010~2014年,水源地水質現狀較為穩定,但江寧水廠的夾江水源地、上元門水廠的上元門水源地和城北水廠的三臺洞水源地的水質不能穩定達標,COD、氨氮、總磷呈逐年增高趨勢。目前,采用污染物總量控制的策略對水體水質的改善效果顯著,即從點源和非點源污染現狀出發,基于最大日負荷總量(TMDL) 理念,在滿足水質標準的條件下,采取適當的污染控制措施來保證目標水體接受的污染物不超過最大日負荷量[7-9],可為流域水質管理提供切實有效的理論方法和科學依據。

污染物通量閾值是指在滿足水體目標的條件下,支流水體匯入干流水體的污染物最大通量值。本次研究參考最大日負荷總量(TMDL)水環境管理理念[10],以日為單位,研究入江支流的污染物入江通量,從日最大值的視角提出閾值,為長江干流飲用水源地總磷穩定達標提供理論依據。此外,總磷在河流中以顆粒態和溶解態形式存在,顆粒態磷易沉降于沉積物中,成為上覆水體營養鹽的“潛在源”,溶解態磷作為水生生物生長所需營養物質的直接來源,會影響水體富營養化的進程。已有研究表明,磷的地球化學遷移和循環過程的改變將顯著影響未來長江口海域的生態系統[11]。研究河流顆粒態和溶解態磷通量閾值,有助于深入了解水體中不同形態磷對總磷污染的貢獻程度,摸清顆粒態磷與溶解態磷的動態循環,為河流總磷污染制定精細化管控與治理措施提供科學理論依據。

本次研究利用數值模型并結合現場監測數據,構建入江支流二維水動力水質模型,并基于90%保證率情況下豐水期、平水期和枯水期的水文條件,研究典型入江支流——秦淮新河和滁河的污染物入江通量閾值。考察不同形態磷通量變化規律,計算典型水文條件下不同形態磷通量閾值,探究影響不同形態磷通量閾值的主要因素,以期為長江入江支流總磷污染控制提供科學理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

研究河段是長江南京段,位于南京市建鄴區、雨花臺區和江寧區的秦淮新河入江段和浦口區的滁河入江段,具體位置和采樣點位如圖1所示。秦淮新河河段長約17 km,寬300~500 m,深5~7 m。滁河河段長約15 km,寬300~400 m,深5~6 m。2021年研究區域年降雨量達1 289.8 mm,主要集中在夏季。受長江干流的影響,入江段河流每天08:00和20:00處于高潮水位,05:00和17:00處于低潮水位,潮差可達0.3~0.7 m。

圖2 研究區域非結構化網格劃分示意Fig.2 Schematic diagram of unstructured grid division in the study area

1.2 樣品采集

本次研究分別于2021年10月8~11日、2022年1月4~7日和2022年6~20日對研究區域3個采樣點進行采樣,采樣時間分別對應平水期、枯水期和豐水期。具體采樣方法按照《水和廢水監測分析方法》(第四版)要求進行[12],采用1L有機玻璃采水器在水面下 0.5 m、中層1/2水深處以及水底上 0.5 m處進行采樣,每個采樣點采集2 L水樣,水樣混勻后分析總磷濃度。采用部分混勻后的水樣使用0.45 μm濾膜進行抽濾。用分離后的水樣及濾膜分析顆粒態磷和溶解態磷,用現場調研數據進行后續的數值模擬模型參數率定。同時,利用彼得遜采泥器進行1~10 cm表層底泥采集,用于室內試驗模擬,并研究底泥再懸浮速率與沉淀速率等關鍵參數。

1.3 測樣指標與測量方法

樣品測量指標為懸浮固體顆粒物濃度(SS)、總磷(TP)、顆粒態磷(PP)和溶解態磷(OP)3種形態磷,還對水體流速、水位和河流寬度、深度等水文指標進行測量。依據《水和廢水監測分析方法》(第四版)對3種形態磷水質指標和懸浮固體顆粒物濃度進行檢測[12],采用流速測量儀(FlowTracker 2)進行現場流速測量,采用手持式GPS定位儀進行河流水位測量,采用大量程刻度尺測量河流寬度、深度[13-15]。

水質模型中顆粒態磷衰減常數、吸附常數、再懸浮速率與沉淀速率的測量方法參考李旺等的研究[16-20],主要試驗器材為10 L量筒和量程為0~3 000轉/min的電動攪拌器,采用電動攪拌器使底泥再懸浮,逐步調整電動攪拌器轉速,以模擬不同強度的擾動條件,當室內模擬試驗上覆水懸浮物濃度與野外測量濃度相當時,以對應轉速作為模擬擾動強度,進行吸附與釋放試驗,測量河流顆粒態磷的一級反應動力學速率常數,并在起懸與沉淀過程中每10 min取樣測量水相中顆粒態磷濃度直至不再發生變化。

1.4 分析方法

1.4.1 通量計算方法

入江支流過流斷面不同形態磷通量計算公式如下[21-23]:

式中:SOP和SPP分別為溶解態磷和顆粒態磷過流斷面通量,g/d;OP和PP分別為水體中溶解態磷和顆粒態磷濃度,mg/L;V1為研究河段河流流速,m/s;S1為過水斷面面積,m2。

1.4.2敏感性分析方法

本次研究采用1次1個變量法進行敏感性分析,基本原理為:當其他邊界條件保持不變時,根據1個輸入邊界條件的變化來評估輸出變化,基本公式如下[24]:

式中:θi為受擾動的輸入邊界條件;yi為邊界條件擾動后的輸出變量;yo為由參考(校準)邊界條件獲得的輸出;δθi為第i個邊界條件的變化;E[|yi-yo|]為輸出結果變化的標準偏差;E[yo]為參考邊界條件獲得的輸出平均值。

2 模型構建與率定

2.1 水質模型原理

Mike模型中的Ecolab水質模塊是根據物質的遷移轉化規律[25-27],用質量平衡方程來表示水質狀態變量的變化。PP和OP的相關物質轉化方程如下:

U8·(P-R)

(S2/H-K6/H)·PP

式中:K7為溶解態磷釋放速率常數,d-1;θ7,θ8為溫度系數;T為水體溫度,℃;K8為溶解磷吸附速率常數,d-1;S2為顆粒物再懸浮速率,m/d;K6為顆粒物沉降速率,m/d;H為水深,m;U2為光合成過程中植物對無機磷的吸收,gP/gO2;P為植物光合作用產生的氧氣量,g;R為呼吸作用消耗的氧氣量,g。

2.2 網格劃分

本次研究采用非結構化網格劃分方式,并利用局部加密方式,將研究區域劃分為16 796個非結構型網格。其中,網格距為20~500 m,非結構型網格最大面積為82 471 m2,最小面積為30 m2,平均面積為18 446 m2。

2.3 邊界條件

本次研究包含4個邊界條件,分別為長江干流上游邊界、長江干流下游邊界、秦淮新河邊界和滁河邊界。長江干流上游邊界水文條件采用大通水文站流量,長江干流下游邊界水文條件采用鎮江水文站水位,秦淮新河邊界水文條件采用節制閘閘下流量,滁河邊界水文條件采用紅山窯閘閘下流量。水文數據主要來源于水文年鑒和現場監測,水質數據主要來源于現場監測。在率定后的模型基礎上,考慮以下2種模擬場景,分為3種邊界條件。

(1) 典型水文條件下不同形態磷通量變化規律的邊界條件設計。基于入江支流上游實測污染物濃度,利用入江支流歷史水文數據,分析在90%保證率情況下,豐水期、平水期和枯水期入江口不同磷形態的通量變化規律。選取2012年6月14日、10月24日和2月5日為90%保證率的情況下豐水期、平水期和枯水期,降雨量分別為98.4,56.2mm和37.5mm。由水質監測數據可知,秦淮新河入流顆粒態磷濃度設為0.07 mg/L,溶解態磷濃度設為0.03 mg/L;滁河入流顆粒態磷濃度設為0.06 mg/L,溶解態磷濃度設為0.04 mg/L。設計水文邊界條件如圖3所示。

圖3 針對通量變化規律分析而設計的水文邊界條件Fig.3 Designed hydrological boundary conditions for analysis of flux variation

(2) 以長江干流水源地磷穩定達標為約束條件的入江磷通量閾值的邊界條件設計。以長江夾江飲用水源地和上元門飲用水源地磷穩定達標為約束條件,以入江口到水源地的實際距離為最大污染擴散帶長度(長江夾江飲用水源地位于秦淮新河河口下游5 km,上元門飲用水源地位于滁河河口下游6 km),在不同水文條件下研究入江磷通量閾值。由長江水源地監測數據,即顆粒態磷為0.06 mg/L,溶解態磷為0.02 mg/L,以及江蘇省水功能區劃總磷考核要求,確定目標約束條件為顆粒態磷0.06 mg/L,溶解態磷0.02 mg/L。首先,在典型水文條件下建立入江通量與污染帶長度的關系;其次,計算當污染帶長度為最大擴散帶長度時秦淮新河和滁河不同形態磷的通量閾值。設計水文邊界條件如表1所列。

表1 針對入江磷通量閾值計算而設計的水文邊界條件Tab.1 Designed hydrological boundary conditions for threshold calculation of phosphorus flux into the river m3/s

(3) 入江支流不同形態磷通量閾值敏感性分析的邊界條件設計。通過對水質和水動力邊界條件敏感性進行分析,研究入江支流不同形態磷通量閾值的主要影響因素。當分析水文邊界對磷通量閾值的敏感性時,水質邊界采用90%水質保證率條件下濃度,即秦淮新河和滁河顆粒態磷濃度分別為0.07 mg/L和0.06 mg/L,溶解態磷濃度分別為0.03 mg/L和0.04 mg/L,水文邊界條件如圖4所示。當分析水質邊界對磷通量閾值的敏感性時,水文邊界采用90%水文保證率條件下豐水期流量,即秦淮新河和滁河分別為636.9 m3/s和858.3 m3/s,水質邊界條件如表2所示。

表2 針對敏感性分析而設計的水質邊界條件Tab.2 Designed water quality boundary conditions for sensitivity analysis

圖4 針對敏感性分析而設計的水文邊界條件Fig.4 Design hydrological boundary conditions for analysis of flux variation

2.4 模型率定

2.4.1水動力模型率定

研究設定網格距劃分為20~500 m,得到了16 796個非結構型網格,設置時間步長為600 s,計算總時長為3 d。根據秦淮新河斷面、滁河斷面和夾江斷面3個斷面現場監測數據進行水動力參數率定。最終確定渦黏系數為0.28,曼寧糙率系數為0.031的條件下,基于秦淮新河節制閘、滁河紅山窯閘及長江干流水文站資料,模擬水位效果良好(見圖5),基本符合實際情況。

圖5 長江支流水位率定及驗證Fig.5 Calibration and verification of water level in tributaries of Yangtze River

為了進一步對水位模擬結果與真實值之間進行比較,采用平均相對誤差(MRE)和均方根誤差(RMSE)以及相關系數分析(R2)等3種模型評價法,對實測值M與模擬值S之間做誤差及相關性分析,具體公式如下[28-30]:

“我要感謝王一格同學。我在跳高的時候有點害怕,跑到跳桿前又退縮了,是王一格同學跑到我身邊,拍拍我的肩膀,告訴我別害怕。她給了我力量,讓我努力跑向跳桿,跳了過去。”

式中:N為總共模擬的次數;i為其中某次模擬次數;Si

3個斷面的評價結果(見表3)表明,模擬水位與實測水位擬合良好,最大水位誤差不超過0.11 m,模擬水位能解釋超過85%的實測數據,所構建的水動力模型能滿足進一步的研究要求。

表3 長江支流及干流水位率定誤差分析Tab.3 Error analysis of water level calibration of tributaries and main streams of Yangtze River

2.4.2水質模型率定

水質模型中顆粒態磷衰減常數與顆粒態磷吸附常數、顆粒態磷沉淀速率與再懸浮速率采用試驗測量數據,水平擴散系數、臨界流速、植物磷酸鹽吸收速率先參考Mike模型中的Ecolab水質模塊的默認參數,植物光合作用產生的氧氣量與植物呼吸作用消耗的氧氣量采用Ecolab的溶解氧模塊[31],再通過入江支流研究河段現場監測數據,對模型關鍵參數進行模擬率定試驗。研究發現:當其參數取值為表4中所列數值時,豐水期的率定結果較好,率定結果詳見圖6,平水期和枯水期的驗證結果要略差于豐水期,但總體誤差仍在模型可接受范圍(<25%)之內。

表4 長江支流及干流水質模型參數取值Tab.4 Parameter selection of water quality model for tributaries and main streams of Yangtze River

圖6 長江支流水質率定及驗證Fig.6 Water quality calibration and verification of Yangtze River tributaries

利用誤差計算公式計算的秦淮新河、滁河與夾江斷面評價結果表明(見表5),Ecolab模型在入江支流水質模擬中具有較高的可信度,綜合誤差在25%以內,可更好地滿足進一步情景設計的研究要求。

表5 長江支流及干流水質率定誤差結果Tab.5 Water quality calibration error results of tributaries and main streams of Yangtze River

3 結果與討論

3.1 典型水文條件下不同形態磷通量變化規律

利用豐水期、平水期和枯水期3種典型水文條件下入江支流水文邊界,計算不同形態磷通量、入江支流顆粒態磷和溶解態磷通量在降雨事件發生時變化規律如圖7~8所示。兩種形態磷通量呈先增大后減少的變化規律,且豐水期顆粒態磷和溶解態磷通量顯著高于平水期和枯水期。秦淮新河在豐水期、平水期和枯水期顆粒態磷通量最大值分別為0.142,0.059 kg/s和0.021 kg/s;溶解態磷通量最大值分別為0.031,0.016 kg/s和0.009 kg/s。滁河在豐水期、平水期和枯水期顆粒態磷通量最大值分別為0.322,0.046 kg/s和0.024 kg/s;溶解態磷通量最大值分別為0.155,0.042 kg/s和0.031 kg/s。

圖8 滁河典型水文條件下不同形態磷通量變化規律Fig.8 Variation of different forms phosphorus fluxes under typical hydrological conditions in Chuhe River

3.2 典型水文條件下不同形態磷通量閾值分析

在率定后的二維水動力水質模型基礎上,利用設計水文條件計算長江干流污染帶長度,探索污染帶長度與通量之間的關系。由圖11可知,入江支流豐水期污染帶長度隨通量增大而增大,且不存在變緩趨勢,而平水期和枯水期污染帶長度隨通量增大而增大,但污染帶長度增大到恒定值后,隨著通量增大污染帶長度基本保持恒定。

圖11 典型水文條件下污染帶長度隨通量變化趨勢Fig.11 Variation trend of pollution zone length with flux under typical hydrological conditions

本文通過建立入江通量與污染帶長度的關系,計算當污染帶長度為最大擴散帶長度時,秦淮新河和滁河豐水期不同形態磷的通量閾值,總磷通量閾值為不同形態磷的通量閾值之和。計算結果如表6所列,秦淮新河豐水期顆粒態磷、溶解態磷和總磷通量閾值分別為418.25,163.92 kg/d和582.17 kg/d。滁河豐水期顆粒態磷、溶解態磷和總磷通量閾值分別為338.08,144.78 kg/d和482.85 kg/d。

表6 90%水文保證率條件下豐水期不同形態磷通量閾值統計Tab.6 Threshold statistics of different forms of phosphorus flux in wet season under the condition of 90% hydrological assurance rate

3.3 入江支流不同形態磷通量閾值敏感性分析

為研究入江支流不同形態磷通量閾值的主要影響因素,本文對水質與水文邊界條件敏感性進行分析。在分析水質邊界對磷通量閾值的敏感性時,水文邊界采用90%水文保證率條件下流量。在分析水文邊界對磷通量閾值的敏感性時,水質邊界采用90%水質保證率條件下濃度。不同水質邊界條件與不同水文邊界條件污染帶長度隨通量變化趨勢如圖12和圖13所示,由圖可知,秦淮新河與滁河在不同水質邊界和水文邊界條件下,污染帶長度均隨不同形態磷通量的增大而增大。

圖12 不同水質邊界條件污染帶長度隨通量變化趨勢Fig.12 Variation trend of pollution zone length with flux under different water quality boundary conditions

圖13 不同水文邊界條件污染帶長度隨通量變化趨勢Fig.13 Variation trend of pollution zone length with flux under different hydrological boundary conditions

本文通過建立入江通量與污染帶長度的關系,計算當污染帶長度為最大擴散帶長度時,秦淮新河和滁河不同水質保證率和不同水文保證率條件下磷通量閾值,計算結果如表7~8所列。利用敏感性計算公式可計算得出不同水質保證率條件下,秦淮新河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.404和0.261,滁河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.429和0.344。不同水文保證率條件下,秦淮新河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.038和0.027,滁河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.034和0.028。通過敏感性對比分析可知,水質邊界條件對入江支流不同形態磷通量閾值影響更顯著。

表7 不同水質保證率條件下磷通量閾值統計Tab.7 Threshold statistics of phosphorus flux under different water quality guarantee rates

表8 不同水文保證率條件下磷通量閾值統計Tab.8 Threshold statistics of phosphorus flux under different hydrological guarantee rates

4 結 論

(1) 入江支流顆粒態磷和溶解態磷通量受降雨事件影響,兩種形態磷通量均在降雨量最大時達到峰值,且豐水期顆粒態磷和溶解態磷通量顯著高于平水期和枯水期。當降雨開始前和降雨停止后,受長江干流潮位變化,支流在部分時間內會出現回流,顆粒態磷和溶解態磷入江通量出現減小,甚至可減小到負值。

(2) 入江支流豐水期污染帶長度隨通量增大而增大,且不存在變緩趨勢;而平水期和枯水期污染帶長度隨通量增大而增大,但污染帶長度增大到恒定值后,隨著通量增大污染帶長度基本保持恒定。通過分析可知,秦淮新河豐水期顆粒態磷、溶解態磷和總磷通量閾值分別為418.25,163.92 kg/d和582.17 kg/d;滁河豐水期顆粒態磷、溶解態磷和總磷通量閾值分別為338.08,144.78 kg/d和482.85 kg/d。

(3) 在不同水質保證率條件下,秦淮新河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.404和0.261,滁河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.429和0.344。不同水文保證率條件下,秦淮新河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.038和0.027,滁河顆粒態磷和溶解態磷敏感性分別為0.034和0.028。通過敏感性對比分析可知,水質邊界條件對入江支流不同形態磷通量閾值影響更顯著。

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