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《環(huán)境保護科學雜志》2015年第一期

1太浦河水質模擬與分析

1.1河流概化研究區(qū)域如圖1所示。WASP模型的計算單元為一個個的單元體（Segment），根據(jù)支流位置和太浦河河道總體情況將太浦河干流劃分成9個單元，標號為S1—S9，五條支流概化成五個單元體，分別為吳江七都支流，平望支流，汾湖鎮(zhèn)支流，嘉善陶莊支流和丁柵支流，標號為T1—T5，如圖2所示。

1.2模型參數(shù)輸入

1.2.1模型系統(tǒng)信息模型網(wǎng)格概化干流劃分為9個單元；使用EUTRO模塊進行模擬；根據(jù)模擬需要確定模型開始時間和結束時間；所建模型沒有輸入非點源文件；采用EULER差分；選擇一維網(wǎng)格運動波理論進行水動力學模擬；最大、最小時間步長調整系數(shù)取用模型默認值。

1.2.2單元體數(shù)據(jù)單元體控制數(shù)據(jù)含有4個選項，Segment選項主要用于輸入模型計算初始時刻單元體數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大部分來源于網(wǎng)格概化。初始濃度選項主要是各污染物指標的模擬計算初始濃度，在太浦河水質模擬中，根據(jù)目前所掌握的監(jiān)測數(shù)據(jù)系列，論文主要考慮氨氮、總氮、有機氮、總磷、有機磷這幾種常規(guī)污染物指標。

1.2.3流量通過現(xiàn)場調研，確定了太浦河水文水質定期監(jiān)測點的位置。太浦河共設有5個斷面，分別位于230省道，227省道，同黎線和上海青浦區(qū)練塘鎮(zhèn)的225省道。水文水質監(jiān)測從2013年1月開始，至2013年12月結束，水文參數(shù)在現(xiàn)場使用RiverSurveyor測定，所有水質數(shù)據(jù)在實驗室采用國標方法測定。采用了太浦河2013年1月至12月的監(jiān)測斷面實測流量數(shù)據(jù)作為模型輸入條件。

1.2.4邊界條件采用太浦河2013年1月至12月的監(jiān)測斷面水質采樣分析數(shù)據(jù)作為模型輸入條件。主要分析氨氮、總氮、有機氮、無機氮、硝態(tài)氮、總磷、溶解氧、BOD5這幾個常規(guī)污染物指標。

1.3模型參數(shù)的率定和驗證利用太浦河2013年1—5月份實測流量、水溫及主要水質指標等資料初步建立模型，選取S2、S3、S5、S8的氨氮、BOD5和總磷這三個水質指標進行參數(shù)率定。以BOD5的率定為例，如圖4所示為S2、S3、S5和S8四個單元體的實測值和模擬值擬合曲線。WASP模型對太浦河水質參數(shù)率定的結果表明：模型S2、S3、S5和S8的BOD5相對誤差最小值為0.2%，最大值為17.2%。相對誤差均值為8.57%，模擬值與實測值的變化規(guī)律趨于一致，說明所選參數(shù)合理。以太浦河2013年7—12月實測水質數(shù)據(jù)以及邊界資料對模型進行驗證，各個指標實測值和模擬值的相對誤差計算公式與參數(shù)率定相同。以BOD5為例，對S2、S3、S5和S8四個單元體的驗證結果進行說明。模型四個單元體的BOD5相對誤差最小值為0.06%，最大值為15.7%，相對誤差均值為7.79%，模擬值與實測值擬合較好。

2太浦河水環(huán)境調控方案效果分析

2.1太浦河水環(huán)境風險通過對太浦河全年水質分析，結果表明，每年的春季末夏季初即4—6月份為水質最差期，氨氮和BOD5濃度都超過了Ⅲ類水質標準，因此在5月份開展調水改善太浦河及其下游水質具有實際意義。太浦河兩岸水系發(fā)達，存在眾多支流，通過降雨徑流將大量泥沙、營養(yǎng)鹽、農藥及其他污染物帶入太浦河中。一般降雨過后，水體會明顯渾濁，同時由于污染物的進入水質指標也會上升。太浦河沿線存在眾多化工企業(yè)，沿線分布了大量的排污口，部分直接排入太浦河，部分排到附近支流再排到太浦河?；て髽I(yè)多為紡織、印染行業(yè)，污水中主要含氨氮和COD。一旦發(fā)生未經處理的污水泄漏事故，大量的氨氮或COD會排入太浦河，污染飲用水水源地。因此，本文設定了三種情景來描述太浦河可能存在的引起水質超標的情形，并提出了優(yōu)化調控方案，如表1所示。

2.2調控方案效果分析

2.2.1枯水期累積性污染枯水期累積性污染發(fā)生后，調水為1000m3/s。見圖4。圖4為調水前和調水24小時后氨氮和BOD5的濃度分布圖。其中S6單元單元體為蘇滬跨界斷面，作為評價調控效果的河段。該調水方案對S6單元水質改善效果明顯。S6單元在調水前氨氮達到1.1mg/L，調水24小時后降低至0.7mg/L。與原水質相比，氨氮降低了約36%。S6單元在調水前BOD5達到4.5mg/L，調水24h后BOD5降低至3.2mg/L。與原水質相比BOD5降低了約29%。

2.2.2雨季面源污染雨季太浦河的總磷濃度超標，采取兩個方案，分別為600m3/s調水30小時和1000m3/s調水24小時。調水前和調水24小時后總磷的濃度分布圖見圖5。按照方案一，進行調水大約24小時后，S6單元總磷濃度達到地表水Ⅲ類水標準，S6單元總磷濃度最低值出現(xiàn)在調水開始后40小時，即停止調水后10小時左右，最低濃度約為0.16mg/L，與調水前相比，總磷濃度降低了60%。實施方案一，調水開始后17小時,S6單元總磷濃度已經能夠達到地表水Ⅲ類水標準，S6單元總磷濃度最低值出現(xiàn)在調水開始后34小時，即停止調水后10小時左右，最低濃度為0.12mg/L，與調水前相比，總磷濃度降低了70%。對比方案一與方案二實施后的效果，兩種調水方案都能使太浦河雨季總磷濃度達標。方案二達到預期調控目標的時間更短，且最終總磷濃度更低，但需要的水量較高。實際操作中可根據(jù)水環(huán)境風險管理目標進行方案的選擇。

2.2.3突發(fā)水污染事故調控8噸/小時泄漏三小時后，汾湖段氨氮嚴重超標。氮存在于多種化學形態(tài)，分為有機和無機兩種。在天然水體中，氮的主要形態(tài)包括硝酸根離子、亞硝酸跟離子、溶解性氮氣、溶解性氨氣和銨離子以及有機氮。大量的氨氮泄露進入水體后，硝化反應導致一部分氨氮轉化成了硝態(tài)氮，并且引起溶解氧損失。見圖6，泄漏事故發(fā)生后，氨氮濃度增加，無機氮和總氮濃度隨之上升。硝化作用是影響氨濃度的主要過程之一，因為河流水體流動性較強，且反應時間有限，硝態(tài)氮濃度增加幅度較小。因此，在分析調控方案效果的時候，認為氨氮濃度下降主要是由于調水和抽水的作用，轉化成硝態(tài)氮的比例非常低。采取的方案有調水和抽水兩種。調水流量從200m3/s逐步升至1000m3/s，調水48小時。抽水流量從2m3/s逐步升至10m3/s，抽水48小時。不同實施方案調水6小時后氨氮濃度分布圖見圖7。事故發(fā)生后，S3單元氨氮濃度最高，調水3小時后，S4單元氨氮濃度最高，調水6小時后，污染帶往下游遷移，此時S5單元氨氮濃度最高。大流量調水將污染帶迅速地沖到下游，6小時后，下游單元的氨氮濃度比中流量調水時高。抽水時河流保持原有流量，污染物擴散較慢，6小時后，下游單元氨氮濃度低于調水時濃度。事故后S6單元氨氮濃度超標（大于1mg/L），見圖8，從各方案實施后對S6單元氨氮濃度的變化看，從事故段支流抽水時S6單元氨氮濃度峰值最低，但是氨氮濃度下降最慢，達標耗時最長。調水流量越大，氨氮濃度下降越快，S6單元在調水1000m3/s實施后達標耗時最短。此外幾種方案中跨界斷面達標耗時都相對較長（最短的大約為20h），因此根據(jù)實際環(huán)境中風險管理與敏感目標保護需要，可適當延長調水時間以縮短達標耗時。

3結語

本文以太浦河監(jiān)測斷面實測數(shù)據(jù)位基礎，應用WASP7.52模型中的EUTRO模塊對太浦河水質進行模擬，假設了三種水質超標的情形，并提出調控方案，改善水質。主要結論如下：（1）應用WASP7.52對太浦河河網(wǎng)進行概化，確定了主要參數(shù)，利用2013年上半年和下半年的水質參數(shù)對模型進行校準和驗證，結果表明，太浦河水質模型的模擬值和實測值誤差較小，數(shù)值曲線變化規(guī)律趨于一致，WASP模型在太浦河具有很好的適用性。（2）運用模型研究流域水資源優(yōu)化調控技術方案，包括枯水期區(qū)域累積性污染、雨季面源污染的水資源優(yōu)化調控技術方案，以及在突發(fā)污染事件發(fā)生時，通過抽調水改善水質減小事故影響范圍，降低水污染風險的方案。模型計算結果表明調水和事故河段抽水可以改善河道水質，調水和抽水量越大，改善作用越明顯。發(fā)生突發(fā)污染事故后，較之于調水，在事故段抽水短期內能夠更快的降低污染物含量，減小對下游的危害。（3）較之于傳統(tǒng)的考慮單一因子的優(yōu)化方案比選，本研究利用現(xiàn)代數(shù)值分析技術系統(tǒng)性地解決河流水質水量資源配置問題。對水質達標過程中的相關環(huán)節(jié)進行了設定和分析，包括河流水質現(xiàn)狀、初始水文條件、污染物入河負荷等的設定和選取，構建出一套適用于研究區(qū)域的系統(tǒng)性優(yōu)化方案。

作者：殷洪錢新姚紅,夏必勝高海龍單位：污染控制與資源化研究國家重點實驗室南京大學環(huán)境學院