引水改善星海湖的水動力-水質特性數值模擬

牛曉瑜, 吳夢迪, 林 玲, 孫秋慧, 徐國賓

(1.天津大學 水利工程仿真與安全國家重點實驗室, 天津300354; 2.中水北方勘測設計研究有限責任公司, 天津 300222)

1 研究背景

城市湖泊是城市中重要的生態元素[1],但在城市現代化發展過程中,城市湖泊由于水源單一、流動性差和自凈能力低等的特點常常導致其水體富營養化、水質惡化等水環境污染問題。采取水環境改善、引水調度等湖泊綜合整治措施對于可持續發展理念下的城市資源規劃具有重要作用[2]。星海湖是古黃河游移過程中形成的自然湖泊,經過多年建設,已成為具有防洪和維護賀蘭山區域生態平衡[3]等綜合功能的城市湖泊。隨著星海湖周圍的開發利用,入湖污染負荷超過了湖體的自凈能力,產生了一定程度的水生態環境污染等問題。星海湖僅由黃河水來補充以提升水質,從而造成了大量的黃河優質水資源耗損。因此,提升湖泊水質與明確引調黃河水量,對保護與節約水資源以及城市的規劃發展具有重要意義。

為合理配置水資源以加強保護湖泊濕地等自然資源[4],國內外學者多采用目前較為成熟的MIKE、EFDC(environmental fluid dynamics code)、WASP( water quality analysis simulation program)等模型通過數值模擬方法進行研究[5-11],分析水質惡化的原因,并為實際工程提出相應的治理方案[12-14]。如:Chen等[15]采用EFDC模型研究分析了中國丹江口水庫的水質富營養化問題,并對該水庫的管理提出了相應的解決措施;李大鳴等[16]建立了MIKE模型對洋河水庫進行水質模擬,分析了在水動力作用下污染物隨時間遷移擴散的質量濃度變化及分布情況;徐存東等[17]基于MIKE 21模型對沈莊漾河網進行水動力模擬,探明了研究區域水動力提升和流場改善的優化調度方法;鄢碧鵬等[18]采用EFDC模型預測了不同流量、不同出水點與流量分配比例下生態補水對蠡湖透明度的改善效果,為確定蠡湖補水工程建設規模和運行方式提供了依據;王亞寧等[19]以COD和氨氮為輸出目標構建太湖EFDC水質模型,探討了不同入湖水量與污染來源條件下的水質改善率與水質邊界敏感性;唐繼張等[20]基于MIKE 21建立了二維水動力-染色劑耦合模型,定量模擬分析了西安昆明池(試驗段)的換水能力。

本文采用MIKE模型對星海湖進行模擬研究。雖然已有學者[3, 21-22]通過GIS-遙感技術解譯影像與水量平衡原理,研究得出了星海湖適宜生態需水總量與在不同水質標準下的生態補水量,并提出了合理的水資源配置方案,但未詳細地反映湖泊水動力與水質的時空狀況。本研究構建了二維水動力-水質模型,通過模擬計算星海湖不同水文特征、不同引黃河水量的12種工況,分析了各工況的流速、流場、滯水面積、污染物時空分布等水動力與水質特性,明確了最佳引黃河水量,以期為調度黃河水改善星海湖水環境提供理論依據。

2 研究區域概況與研究方法

2.1 研究區域概況

星海湖位于黃河上游寧蒙河段寧夏回族自治區石嘴山市北部賀蘭山前洪沖積傾斜平原的下緣,地理位置介于東經105°58′～106°59′,北緯38°22′～39°23′之間,水域面積約為23.42 km2,分為北域、中域、南域、東域和新月海共5個區域,共同承擔著大武口溝、歸韭溝、大風溝和汝萁溝的來水,星海湖地理位置與湖區分布如圖1所示[21]。研究區域屬于中溫帶干旱氣候,干旱少雨,日照充足,降雨集中,蒸發強烈,年平均氣溫為8.7～8.9 ℃,多年平均降水量為179.8 mm,多集中在6—9月,多年平均水面蒸發量為1 291 mm[23]。

圖1 星海湖地理位置與湖區分布示意圖

星海湖于2004年起通過第二農場渠補充黃河水,年均生態補水量為2 000×104m3。星海湖水質在2020年6月停止補充黃河水后逐漸惡化,7月中域水質為Ⅴ類～劣Ⅴ類[24],水體富營養化。針對星海湖水環境惡化問題,石嘴山市于2021年起對星海湖生態環境進行整治,實施補水、水體內循環、濕地生態修復、污水凈化、水資源合理利用、功能區綜合治理等多種措施,進一步增強其防洪調蓄和生態安全功能[3]。

2.2 研究方法

2.2.1 MIKE 21 FM模型

(1)水動力基本方程[25]

二維非恒定淺水方程組:

(1)

動量方程:

(2)

(3)

式中:t為時間,s;x,y為笛卡爾坐標系坐標,m;H為總水深,其值為靜止水深h與水位ξ之和,m;p、q分別為x、y方向坐標上的流通通量,m3/(s·m);f為Chezy阻力系數,m1/2/s;P為當地大氣壓強,Pa;Ω為科氏力系數,s-1,Ω=2ωsinφ,ω為地球自轉角速度,rad/s,φ為當地緯度;g為重力加速度,m/s2;fw為風阻力系數;ρ為水的密度,kg/m3;W、Wx、Wy分別為風速及其x、y坐標分量,m/s;τxx、τxy、τyy為有效剪切力分量,N/m2。

(2)水質模型方程[11]

h∑Si

(4)

式中:C為污染物濃度,mg/L;u、v為速度分量,m/s;Ex、Ey分別為x、y方向上的擴散系數,m2/s;Si為源匯項,mg/(L·s)。

(3)模塊調用

選用MIKE 21 FM中的水動力模塊(HD)與對流擴散模塊(AD)。水動力模塊為MIKE 21的核心基礎模塊,主要通過對研究區域的地形進行網格化來處理邊界條件,選擇求解格式、干濕網格條件、河床糙率并考慮降雨蒸發及風場因素、輸入源匯作用實現水動力模擬,從而計算得出研究區域的流速和流場。在對流擴散模塊(AD)可設定不同類型的擴散系數來反映在不同水動力條件下不同物質的擴散狀況。

2.2.2 模型離散求解 模型采用有限體積法將研究區域離散為若干個不規則的三角形和四邊形相結合的混合網格,并且保證研究區域的水量與動量守恒。因新月海較小且相對獨立,本研究對其不做模擬。對星海湖其他域地形離散共計生成41 258個網格,24 390個節點,星海湖模型計算區域整體網格劃分如圖2(a)所示,星海湖南域地形較為復雜,局部網格劃分如圖2(b)所示。

圖2 星海湖模型整體網格與南域局部網格劃分

2.3 模型邊界條件與初始數據

2.3.1 邊界條件

(1)水動力模塊(HD):確定污水廠、北域(2個)、中域(3個)、南域(3個)進、出水口為開邊界,其余為不過流固壁邊界,如圖3所示。模型計算啟用干濕邊界,設置干水深hdry=0.005 m,淹沒水深hflood=0.05 m,濕水深hwet=0.10 m。

圖3 星海湖模型邊界條件與監測點設置

(2)源(匯)項:根據星海湖生態環境整治工程和水體內部循環狀況,模型中將北域出水點源4引水至東域進水點源1;將東域出水點源2引水至中域進水點源5;將東域出水點源3引水至南域進水點源6;將南域出水點源7引水至中域進水點源8。源匯項與監測點S1(南域)和S2(中域)位置設置如圖3所示。

2.3.2 時間步長與初始數據 考慮到模型計算的穩定性和計算效率,庫朗數(Courant number)不能大于1;模型計算時長為245 d(2022年3月1日—11月1日),時間步長為600 s,循環計算兩次,以保證模型的穩定。

(1)水動力模塊(HD)初始數據:本文水文數據均來源于《星海湖生態環境問題整治可行性研究報告》。北域初始水位設置為1 098.33 m,中域為1 098.10 m,南域為1 097.20 m,東域為1 095.35 m,設定研究區域起始為靜止狀態。星海湖風場設置為恒定值,風速2.45 m/s,風向180°。降水量、水面蒸發量數據采用多年平均數據,詳見表1。

表1 星海湖各月多年平均降水量及蒸發量

(2)流擴散模塊(AD)初始數據:根據星海湖水質檢測結果,選取化學需氧量(COD)為模型水質指標。星海湖北域、中域、南域、東域COD初始濃度分別設定為20、18、18、30 mg/L。

2.4 模型參數率定與驗證

2.4.1 參數率定 根據星海湖湖底情況,渦黏系數選用Smagorinsky公式進行估算,取值為0.28。計算床底摩擦力選用曼寧糙率系數n,n取值為0.031 25 s/m1/3。由于水體對污染物有吸附、遷移、沉降與降解等作用,根據資料與模型率定驗證,確定星海湖研究區域的COD降解系數為0.002～0.005 d-1。

2.4.2 水動力與對流擴散模型驗證 選取2022年5月19日至6月1日星海湖實測數據進行水動力與對流擴散模型驗證,驗證結果如表2所示。驗證結果表明,模型模擬計算出的水位和水質結果與實測值基本接近;星海湖水位模擬計算值與實測值的平均絕對誤差為0.02 m,COD濃度模擬計算值與實測值的平均絕對誤差為0.69 mg/L。說明本次研究所建立的水動力水質模型精度較高,能夠準確模擬星海湖水動力和水質的變化規律,可以用于模擬計算。

表2 星海湖監測點實測數據與模擬計算數據誤差統計

3 結果與分析

3.1 模擬計算工況

星海湖需水量整體呈逐年增長勢態,為維持周邊生態環境,改善星海湖水環境惡化問題,對星海湖進行模擬研究。根據2021年起實施的生態環境整治工程,并結合往年向星海湖引黃河水量的實際情況,在豐水年、平水年、枯水年3種不同水文特征年份下分別設計不引黃河水(引水量為0 )和引黃河水水量分別為700×104、1 400×104、2 100×104m3/a共12種組合工況,如表3所示。

表3 星海湖不同水文特征下引黃河水量模擬計算工況 104 m3/a

工況1、5、9模擬星海湖未實施黃河補水工程的水動力水質情況;工況2、6、10模擬向南域進水口引黃河水100×104m3/a,向中域兩個進水口各引黃河水300×104m3/a,再由北域出水口排出700×104m3/a水量;工況3、7、11模擬向南域進水口引黃河水200×104m3/a,向中域兩個進水口各引黃河水600×104m3/a,再由北域出水口排出1 400×104m3/a水量;工況4、8、12模擬向南域進水口引黃河水300×104m3/a,向中域兩個進水口各引黃河水900×104m3/a,再由北域出水口排出2 100×104m3/a水量。

3.2 模擬計算結果分析

3.2.1 水動力分析 各個工況下星海湖水動力模擬計算結果如表4所示。

表4 不同工況星海湖水動力模擬計算結果

由表4可知:(1)星海湖引水穩定后,12種工況中流速波動幅度較小,南域和中域平均流速在0.006～0.008 m/s之間,南域、中域最大流速分別在0.065～0.072 、0.114～0.118 m/s之間。(2)在相同水文特征年份中,豐水年工況9、10、11、12的南域滯水區面積比例較枯水年工況1、2、3、4相應削減了5.89、3.90、3.75、3.80個百分點,較平水年工況5、6、7、8相應削減了0.92、1.21、0.78、1.07個百分點。在相同引水量工況下,不引黃河水工況1、5、9的南域滯水區面積比例較引黃河水700×104m3/a工況2、6、10相應增大了3.39、1.11、1.40個百分點,較引黃河水1 400×104m3/a工況3、7、11相應增大了4.33、2.33、2.19個百分點,較引黃河水2 100×104m3/a工況4、8、12相應增大了5.11、2.87、3.02個百分點。(3)各個工況中域滯水面積比例在11.70%～12.20%之間,相差較小。中域滯水面積比例比南域小36.49～44.12個百分點。上述結果表明,不同水文特征對星海湖南域滯水面積比例的影響大于引不同黃河水量對其的影響,但兩者對中域滯水區面積比例的影響均較小。星海湖水域面積大,湖內整體流速較低,不同工況下星海湖整體及星海湖中域局部流場均呈現相同趨勢,故以工況3(枯水年引黃河水1 400×104m3/a)為例進行流場模擬,結果見圖4。

圖4 星海湖整體流場及中域局部流場模擬結果(工況3)

由圖4(a)可知,星海湖水體由南向北流動,由于湖中島嶼眾多,在引水穩定后出現了復雜的水流流態,最大流速僅出現在入水口與邊壁位置。圖4(b)顯示,星海湖中域北部沿邊壁形成了較大的逆時針環流,流速呈由內向外增大的趨勢,環流中心流速基本低于0.002 m/s,沿岸流速最大為0.021 m/s。中域南部遠離引水主路線區域流速較低,同時因地形影響出現多個逆時針小環流,建議在類似區域增設曝氣機以增大流速,改善局部水動力,提高水體循環能力。

3.2.2 水質分析 以星海湖實測結果為模型的初始條件,模擬得到不同水文特征年份與不同引黃河水量工況下星海湖水質指標COD濃度隨引水歷時的變化趨勢,如圖5所示。由圖5可以看出,不同模擬工況中星海湖水質指標COD濃度變化趨勢相同,雖然水質改善效果略有差別,但均能夠滿足對星海湖水質在Ⅳ類及以上的要求[26]。星海湖南域COD濃度在0～50 d內先小幅度下降后再升高,50～170 d內再急速下降后又緩慢升高,170 d后緩慢下降,總體而言處于小幅波動變化狀態。對比不同工況下星海湖南域水質隨引水歷時的變化,工況2、3在引水170 d后,COD濃度達到最高,分別為20.52、20.04 mg/L,分別有87.35%,96.56%的時段能夠達到地表水Ⅲ類水質標準。其他工況下水質均能達到地表水Ⅲ類水質標準,工況3、6、9分別在枯水年、平水年、豐水年中為最優方案。建議根據COD濃度變化規律分時段引黃河水。星海湖中域COD濃度在0～50 d內小幅度波動,50 d后急速下降再緩慢升高,總體變幅較小。由于中域來水量大,能夠提高水體流動速度,從而加快了污染物COD的降解。星海湖中域在12種工況下水質均能達到地表水Ⅲ類水質標準20 mg/L。

圖5 星海湖南域和中域COD濃度隨引水歷時變化趨勢

星海湖引水穩定后南域和中域的COD濃度及其削減率計算結果如表5所示。由表5可知,星海湖南域COD削減率在枯水年工況1～4和平水年工況5～6為負,分析其原因,雖然引黃河水能夠有效降低星海湖COD濃度,但因其南域整體流速低,地形變化大,且枯水年與平水年來水較少,導致該區域滯水面積比例較大,水體降解能力不足。整體結果表明,星海湖南域豐水年各工況COD平均濃度比枯水年、平水年各工況COD平均濃度分別降低了12.73%、7.36%,相應的COD削減率平均分別提高了13.79和7.63個百分點。星海湖中域豐水年各工況COD平均濃度比枯水年、平水年各工況COD平均濃度分別降低了4.95%、2.72%,相應的COD削減率平均分別提高了4.80和2.64個百分點。在同一水文特征年各工況中,隨著引水量的增加,南域和中域的COD濃度逐漸降低,削減率逐漸提高;在相同引水量工況中,豐水年的COD削減率普遍高于枯水年與平水年,豐水年引水對星海湖水質的改善效果優于枯水年與平水年。

表5 不同工況引水穩定后星海湖南域和中域的COD濃度及其削減率

引水穩定后,在12種工況下星海湖水質空間分布情況相似,故以工況2為例進行分析。不同引水天數星海湖COD濃度空間分布如圖6所示。

圖6 不同引水天數星海湖COD濃度空間分布(工況2)

由圖6可知,由于大風溝、大武口溝和污水廠等來水導致污染物COD主要聚集在星海湖南域和北域的西北部。南域島嶼眾多,水體流速低,污染物容易積累于島嶼周圍,COD平均濃度為19.87 mg/L;中域因地形與流場因素,環流中心處COD濃度較高,平均為16.64 mg/L,邊界COD濃度較低,平均為13.58 mg/L;北域水道崎嶇且流速低,導致COD容易積累,建議增設人工濕地以降解污染物。

4 討 論

本研究所構建的星海湖水動力水質耦合模型能夠較為全面地反映星海湖水動力特性與水質指標COD的時空分布,確定了在不同水文特征年星海湖最優的引黃河水量。李添雨等[14]同樣采用此類模型量化分析了沙河水庫水量水質變化情況,也取得了良好的模擬效果。

4.1 水動力時空變化特征分析

本研究結果表明,由于引水口分布的影響,星海湖在入水口、邊壁位置與靠近引水主路線區域流速較高,遠離引水主路線區域流速較低,環流流速由外向內逐漸降低,這會造成星海湖水動力不均衡,水體得不到充分流動,難以達到全湖水體流通的效果。這與李悅等[13]對大通湖采用MIKE 21模型進行研究時得出的結論相同。此外星海湖南域因島嶼眾多,水體流通不暢,流速較低,導致滯水面積增大,建議設置多個補水口或增設曝氣機以改善星海湖水動力情況。

4.2 水質時空變化特征分析

本研究結果表明,星海湖水質總體呈現上升—下降—上升—緩慢下降的變化趨勢。由于星海湖承接汝箕溝、大風溝、歸韭溝、大武口溝等溝道洪水,春季冰雪消融導致來水較多,并且水中大量藻類及附近水產養殖生物開始大量繁殖,導致水體污染加重。夏季降雨集中且洪水同步形成,同時氣溫升高導致蒸發量增大進一步使得水環境惡化,污染物濃度升高。本文研究結果與王世強等[21]對星海湖需要加大補水的月份的結論相吻合,但本次模擬結果能夠更加直觀地反映污染物的時空分布情況。因此建議在春、夏季加大對星海湖的水環境治理,合理調控黃河水資源的分配。

5 結 論

本研究建立了星海湖水動力水質耦合模型,模擬計算了星海湖在不同水文特征年、不同引黃河水量的12種工況,以流速、滯水區面積比例和COD濃度削減率等作為評價指標對星海湖水動力與水質改善效果進行了分析,得到以下結論:

(1)星海湖水動力與水質改善效果與不同水文特征及不同引黃河水量相關:在相同水文特征工況中,增加引黃河水量能夠進一步減少滯水面積比例,增加污染物削減率,水質指標COD濃度逐漸降低,星海湖水動力與水質改善明顯;在相同引黃河水量工況中,由于豐水年來水量多于枯水年與平水年,星海湖水動力狀況改善明顯,從而使得豐水年水質指標COD削減率與滯水面積削減比例普遍高于枯水年與平水年。

(2)考慮經濟性與水質改善效果,建議在枯水年、平水年、豐水年分別選擇工況3、6、9引水方案。由于春季和夏秋季來水量大,COD濃度增高,建議考慮分時段引黃河水。

(3)星海湖水域面積大,流場復雜且流速較低,滯水面積占比較高,水體難以自循環,可考慮局部增設進水口與曝氣機,加強水體流動性。星海湖水體中COD主要來源于污水廠、大風溝、大武口溝等來水,建議在入湖口采取污染物削減措施,以降低其入湖濃度,并考慮增設生態島、人工濕地等設施增強水體降解能力。