基于水源模型的流域水污染防治技術研究

文章編號：1674-6139（2025）05-0107-05

中圖分類號：X522文獻標志碼：B

WatershedWaterPollutionPreventionandControl TechnologyBasedonWater TraceabilityModel

MenNing，Zhang Cheng，ChenBo，ZhangYanbo （Henan Ecological Environment Monitoringand Safety Center，Zhengzhou 45oO46，China）

Abstract：Inordertoefectivelypreventandcontrolwaterplutioninthewatershedasellastograspthedistributionandmigrationlawsofpolutionsources，ispperforuatestargetedpreventioandcontrolmeasuresbyproposingwatersedwaterolutionpr ventionandcontroltechologyasedowatertraceabilityodel.Itanalyzsthedistributionofpolutionsourcstroughositevesti gationsanddatamoitoring.Usingwatertracingadhydrodyamicmodels，theprocsofpolltanttasportissimulatedtoidentifykey polutionsoucesndpathwa.Itpopoeseasurestcontrolmisios，mprovesewagetreatmentapacityrengtenslosion preventionandotrovaatetfiesndtieevedotrolatestsueoiouspf waterquaityTesultsidicatetatthepropodmetodcancheeapidficnt，nduatetaceabiltfaterot polution，collectltionsouedatandprovidesentifcbasisfontoingndanagingwatervioent，whichisofeat practical significance.

Keywords：watershedwaterpolution；watertraceabilitymodel；hydrodynamics；waterqualityimprovement；scientificpreventior and control

前言

水是人類賴以生存的物質基礎[1]，近年來，水域環境污染問題日益嚴峻，流域水環境污染事件頻發[2]，嚴重影響了生態平衡和人民的生命和財產安全。因此，流域水污染防治技術的研發與應用顯得尤為重要。若能在發生水污染事故時，及早發現污染源，并快速采取措施，可以最大限度地減少污染事故的損害[3]。因而，河流污染源頭治理是當前迫切需要解決的重大問題。水溯源模型作為一種有效的流域水污染管理工具，為防治技術的制定與實施提供了科學依據[4]

近年來，已經有很多學者對流域水污染防治技術進行了研究。例如，文獻[5]研究了污染企業生產工藝清潔化與水環境污染治理的耦合關系，發現工藝清潔化可減少污染物存量，但涉及大量計算，成本高。文獻[6]以滏陽河為例，利用GIS技術定量分析污染因子，通過地理探測器和標準偏差橢圓揭示污染時空演化及關鍵因素空間分布，實施有效治理。然而，該方法要求用戶具備地理知識、計算機技能和數據處理能力，非專業人士需投入更多時間和成本。為此，提出了基于水溯源模型的流域水污染防治技術，旨在通過科學分析流域水環境狀況，識別關鍵污染源和污染途徑，進而制定有效的污染防控策略，實現流域水質的持續改善。

1 研究區域

實驗選擇為某地區主干河流流域作為研究區域，該地區由一條主干河流貫穿，有多條支流。周邊地區為溫帶、半干旱的大陸性季風氣候區，因地區的地理位置，該地區的溫度差異很大，降水在夏季較為集中，最高達 584.7mm 。水質以碳酸鹽巖為主；這一帶的地勢十分復雜，有高山、平原，也有高地和山丘;土壤種類繁多，有壤土、褐土、潮土和風砂等，具有較強的侵蝕性;主要的土地用途包括：林地、草場、耕地、建筑和其它未經利用的土地。

該地區流域水為周邊農業用水主要來源[7]2019年-2022年四年期間共設置有15個水質監測點。近幾年來，由于工業廢水排放和社會經濟的發展，該區域的流域水環境受到了嚴重的污染。主要污染問題是由于在過去的幾年里，自然災害頻繁發生，以干旱澇災為主，水土流失非常嚴重。所以，當大雨來臨時，就會有很多泥沙被沖入河中，其中的氮和磷物質也被帶到了水庫中，導致水域內的富營養化程度越來越高；水域上游范圍內有各類排污、污水處理、工業排污等入河排污口67個，每年向河流排污量達到1.27億噸，遠遠超過了水體納污能力；同時，還有養殖業、旅游業等造成的污染。具體流域水污染問題情況見表1。

2 流域水污染溯源方法

由于流域內不同地域單元內景觀類型各異，水體流動與污染物運移規律復雜多樣，地表產流與污染機理也不盡相同，因此，基于研究區特征選擇無點源模型應因地制宜。當污染物入河后，水動力學因子對其在水中的遷移轉化過程有重要影響，主要表現為沿程快速遷移和擴散，并在河道中形成一條長而寬的羽狀帶，更適于開展二維水動力學耦合模式的模擬。該模式以秒為單位，基本方程式由連續方程式、動量方程式及污染擴散方程式組成：

式（1）－式（3）中，d表示水的動力粘滯系數;h 表示流域水深度； Ψ_t 表示監測時間； u 和 v 表示在 x 和 y 軸方向的水流速度； q 表示由周邊流入主干河流的水體流量； g 表示重力加速度常數； z 表示流域內的水位高度； c 表示水流的謝才系數； ζ_x 和 ζ_y 表示在 x 和 y 軸方向的水流渦粘系數； ρ_i 表示流域中污染物質 i 的濃度； E_x 和 E_y 表示污染物質在 x 和 y 軸方向的擴散指數； S_i 表示污染物質 χ_i 的指數。

異源同效的水體污染問題揭示了突發性污染事件的源頭排放場景的不唯一性。為了盡可能地將污染源應查盡查、不嚴重不遺漏，以水動力學模型為基礎，通過邊界末端多個污染物排放場景下的快速水質仿真，基于源質響應方法分析不同污染源對現場水質演變的影響規律，開展溯源追蹤。具體步驟如下：

（1）采集流域終端水文、氣象、污染源和水利設施調控等多源信息，在云計算的支持下，實現流域尺度上任意一點上的水位、流量、流速和水質的模擬和預測。

（2）首先，依據每日的監測數據和系統仿真結果，確定了區域的水質安全限值。其次，邊界端通過對峰值數據進行分析，在當前預測值偏離設定的安全閥值有很大偏差，但過程擬合良好的情況下，進行非點源風險預警；當與安全門限及過程擬合程度均有很大偏差時，可對點源（包括流動源）進行突發性災害預警。

（3）在排除了非點源污染源后，對邊界末端進行多場景點源事故的數值模擬。以云平臺上實時水動力學數值模擬為研究對象，以事故現場水動力學模型為基礎，開展污染源多場景排放的水質仿真研究，構建事故區源質響應數據庫。

（4）通過對各流域斷面的污染進程進行擬合，從而確定了突發事件發生的區域。在邊界端獲取不同排放情景下的污染物濃度模型，并以實測數據和模擬數據作為匹配點，利用納什有效性系數，對不同排放情景下的污染過程進行擬合程度分析。納什有效性系數愈趨近1，則表示此模擬情境擬合得愈好，表示此情境下污染事件發生機率愈高。納什有效性系數 E_NS 計算公式見式（4）：

式（4）中 ?_Pmt 表示在 χ_t 時監測點位的水質濃度監測值 表示在 χ_t 時監測點位的水質濃度模擬值; 表示在監測的全部時間 T 的監測點位的水質濃度平均值。

所提方法以典型的水域污染物為研究對象，針對水體中常見的污染物溯源問題，綜合考慮化學、石油、金屬和放射性等4類共126個典型污染物，在邊界端構建相關模式庫和參數預置庫。由于水動力等因素的變化，模型的參數也會發生變化，從而極大地影響數值模擬的效果。依據所提方法對海量數據校正溯源結果，實現污染物在流域水環境中的遷移過程，減少因點源、固定點源和移動點源等污染物對污染源頭監測的誤差。

3流域水污染防治措施以及效果分析

通過流域水溯源結果，制定流域水污染的防治措施如下：

（1）控制污染源的排放，加大化學需氧量和氨氮的減排力度，使每個單元的總排放量都要比流域的平均值高；加大工業污染治理力度，實行更嚴格的排放標準；加強管網的建設，進一步提高城鎮污水處理率；確保流域的生態水量，使城區水及重點受污染的支流得到有效的改善。

（2）提高城市污水處理能力，在所有地區設立污水處理廠，保證流域內的大多數鄉鎮污水能夠得到集中處理；強化環保監督，對沿河地區的化工和危險化學品生產企業進行風險評估，制訂相應的風險預防計劃，保證不會有大的環境緊急情況發生；應加大對農業污染源的控制力度，降低化肥、殺蟲劑的使用，對農田的退水期進行治理，采取綜合治理的方法來防治非點源污染；加大規模畜禽養殖污染防治設施的建設力度，積極推進畜禽糞污無害化處理和資源化技術。

（3）加強土壤侵蝕防治、流域生態林、退耕還林等措施，以維持地區的生態環境；嚴格執行禁、限區域的土地使用、產業準入、生態補償等方面的政策。

3.1 水環境狀態分析

為了找出某地區流域水污染溯源，采集該地區2021年5月-8月的流域水樣的化學需氧量濃度、氨氮濃度、總磷濃度，分別于早8時、中午12時和下午5時，在15個監測點各采樣檢測一次。得出流域內各監測點水質污染狀況，見圖1、圖2。

通過圖1、圖2可以看出，在15個監測點監測到的污染物濃度日平均量中，4號和7號監測點的污染物濃度含量較高，這兩個監測點區域是對全域流域水污染物含量貢獻最高的區域，化學需氧量和氨氮濃度含量均為最高。經過防治措施治理后，流域水環境狀態明顯好轉。化學需氧量濃度方面，重度污染區域由原來的 53% 降低為 25% ，中度污染區域由 28% 上升到 36% ，輕度污染區域由19% 上漲到 39% ；氨氮濃度方面，重度污染區域由47% 下降到 14% ，中度污染區域占比由 25% 上升到 28% ，輕度污染區域由 28% 增加到 58% ；總磷濃度方面，重度污染區域由 53% 下降到 17% ，中度污染區域占比由 33% 增加到 36% ，輕度污染區域占比由 14% 上漲到 47% 。這些數據表明，防治措施的實施顯著改善了流域水環境質量，特別是重度污染區域的比例大幅下降，輕度污染區域的比例顯著上升。

3.2 流域水質狀態

通過各分支和主干河流上的水質監測點，以水質的pH值為指導參數，監測經過防治后的流域水質狀態，得到地區水質環境見表1。

分析表1可知，與治理前相比，使用文章方法治理后的 pH 值均在 5mg/L 以下，這一顯著變化不僅證明了通過文章方法治理后的水質得到了顯著改善，而且進一步揭示了該方法在控制水質指標方面的有效性。具體來看，治理前的pH值普遍較高，可能存在酸堿失衡的問題，而經過文章方法治理后， pH 值穩定在 5mg/L 以下，表明水質更加平衡和穩定。

4結束語

綜上所述，基于水溯源模型的流域水污染防治技術為有效防治流域水污染提供了科學的方法和工具。通過實地調查和數據監測，分析污染源的分布情況，利用水溯源和水動力模型，模擬污染物的運移過程，能夠準確識別出關鍵污染源和污染路徑。在此基礎上，提出了一系列針對性的防治措施，包括控制排放、提高污水處理能力、加強土壤侵蝕防治等，并通過定期評估和優化，確保這些措施的有效實施和水質的持續改善。測試結果顯示，此次研究的污染防治技術不僅能夠快速、高效、準確地溯源，為水環境監測和管理提供科學依據，還具有重要的實際意義。它為流域水污染防治提供了有力支持，有助于保護流域生態環境和人民生命安全。

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