太原市迎澤湖富營養化控制的模型研究

武春芳,徐明德,李 璐,景勝元 (太原理工大學環境科學與工程學院,山西 太原 030024)

太原市迎澤湖富營養化控制的模型研究

武春芳,徐明德*,李 璐,景勝元 (太原理工大學環境科學與工程學院,山西 太原 030024)

針對湖泊富營養化問題,對太原市迎澤湖進行資料收集和長期水體監測,綜合水動力模型、水質模型,融合參與湖泊富營養化的各種生命活動過程,建立湖泊富營養化耦合模型,用實測水質數據進行參數率定與驗證,選取總氮、總磷、葉綠素a及透明度4項因子進行模擬,得出迎澤湖營養物質輸移擴散及時空分布規律.結合迎澤湖實際情況,從補水方式、補水頻率以及改變湖泊柔性結構三方面,提出改變水動力條件的方案并進行數值模擬,研究了各方案水動力、物質輸移擴散的改進效果,結果表明,作為富營養化程度表征的葉綠素a在空間和時間分布上均存在一定的規律性,其濃度變化范圍在 0.035～0.105mg/L之間;藻類等浮游植物迅速增殖導致水質惡化水華暴發,而采取加大湖水水力循環和改善入口水質的控制方案,可有效改善湖水水質.

迎澤湖；水動力模型；水質模型；富營養化耦合模型；MIKE 21

城市景觀湖作為城市基礎設施的重要組成部分,具有排泄雨洪、供水、旅游觀光等綜合功能,它對于城市生態建設是十分重要的,因此,城市中小型淺水湖泊的富營養化問題不容忽視.

湖泊水動力和污染物輸移擴散研究[1]較早,但就富營養化研究而言,大都集中于對自然湖泊和中大型人工水庫的模擬研究[2-5],對中小型水域的模擬研究[6-8]較少,對干旱地區內陸景觀湖的模擬研究[9-10]則更少,研究所使用的模型經歷了從簡單的回歸模型、營養物平衡模塊到復雜的水動力、水質綜合模型和生態結構動力學模型的過程[11].在國內外湖泊富營養化研究中,建立耦合模型是一個新的發展方向.本研究針對干旱地區城市景觀湖特點,以影響湖泊富營養化的有機、無機營養物及浮游生物生命活動過程[12]等為基礎,建立富營養化耦合模型,以太原市迎澤湖為載體,用該耦合模型對湖水水質演變和保障措施實施效果進行模擬預測,以期為景觀湖水質管理提供有效的決策支持.

1 研究對象

1.1 監測點布設

選取太原市迎澤湖為研究對象.迎澤湖為太原市區最大的人工景觀湖,位于太原市中心,根據湖體形狀將其分為南湖和北湖兩湖區,南湖長1060m,東西最寬處為 631m,最窄南北湖區接連處為 54m,其水源主要來自降雨和汾河二庫的定期補水,二庫來水時進水口設在北湖區最北端,出水口設在南湖區最南端,平均水深 1.98m,全湖面積22.23hm2.

針對迎澤湖湖體形狀和水體流動特點,在北湖和南湖各設一個取樣點,分別記為A、B,見圖1. 1.2 監測項目及方法

基于影響湖泊富營養化主要因素,選擇溶解氧DO、總氮(TN)、總磷(TP)作為監測項目.監測方法參照《水和廢水監測分析方法》[13],分別選取碘量法、過硫酸鉀氧化紫外分光光度法、鉬酸銨分光光度法進行測量.

1.3 監測時限及頻率

圖1 迎澤湖水質監測點示意Fig.1 The monitor position of Yingze lake

綜合考慮氣溫?水溫變化及藻類植物生長發展規律,根據湖泊夏季水質較差?易于發生富營養化的特點,監測時間選為 6～11月,頻率為每月采樣2次.

1.4 監測結果

監測點A?B的監測結果見表1.

表1 監測點A、B的溶解氧、TN、TP濃度(mg/L)Table 1 The concentration of DO、TN、TP at A、B points(mg/L)

2 湖泊富營養化耦合模型

2.1 模型建立

在二維水動力模型的基礎上,綜合考慮水中溶解氧狀態?營養物循環、浮游動植物、根系植被及大型藻類的生長活動等復雜的生物過程

[14-15],將影響湖泊富營養化的有機、無機營養物的輸移擴散過程組耦合到水質模型中,形成富營養化模型,并與二維水動力模型進行耦合,最終形成淺水湖泊富營養化耦合模型.

耦合過程①:將營養物質的輸移擴散過程融合到湖泊二維水質模型中,形成富營養化模型,公式如下:

mg/L;h為水深m;Pc為富營養化過程組.

式中:ci為富營養化狀態變量濃度;n為狀態變量的過程數;Pc變化率的單位有兩種:g/(m3?d)或mg/(L?d).

耦合過程②:將富營養化模型與湖泊二維水動力模型進行耦合,最終形成湖泊富營養化耦合模型,公式如下:

式中:f為科氏力系數;Pa為大氣壓強;η為水面高度;us、vs為點源排入周圍水體的速度;ρ為水密度;ρ0為參考水密度;sχχ、sχy、syχ、syy為輻射應力張量;為湖水表面 χ、y方向風應力;為湖水底部χ、y方向摩擦應力為垂向平均速度;

水平應力 Tij包括黏性摩擦、湍流摩擦、差動平流,是由建立在平均流速梯度基礎上的渦流黏度方程估算的:式中:A為水平渦黏系數.

2.2 數值解法

本次計算利用MIKE21FM非結構網格模型進行計算.非結構網格模型[16]中采用的數值方法是單元中心的有限體積法.控制方程離散時,結果變量 U、V位于單元中心,跨邊界通量垂直于單元邊.有限體積法中法向通量通過在沿外法向建立單元水力模型并求解一維黎曼問題而得到.

2.3 水質模擬邊界

本次選擇全湖水域進行模擬,利用遙感影像圖資料結合現場 GPS定位,確定湖岸點位坐標,并導入地理信息系統進行邊界數字化處理,最終形成迎澤湖水陸邊界.考慮到迎澤湖的面積?地形?水文特征等情況,采用三角網格系統將該湖概化為740個三角網格,最小允許角度為26°,輪廓由514個節點組成,垂直方向不設分層,迎澤湖模擬邊界見圖1.

2.4 模型率定及驗證

選取A、B兩點溶解氧濃度、TN濃度值、TP濃度值實測數據作為率定與驗證資料,經過反復的模型參數調整,確定最終計算參數,最終模型率定與驗證結果比較見圖2.

通過上述結果對比分析,可知不同變量模擬值與實測值相對誤差較小,變化規律基本一致,以DO為例,模擬出的溶解氧值接近實測值,兩者濃度值擬合程度較好.根據偏差統計法,其中最大絕對值偏差為0.83mg/L,相對誤差為10.36%,因此,應用本文所構建的富營養化耦合模型對迎澤湖進行水動力、富營養化模擬是有效的,進一步設定的生態補水方案也是可行的.

2.5 參數的確定

根據相關參考文獻[17]及監測資料率定驗證結果選取參數如下:

(1) 水動力學參數:

①糙率系數.通過模型的率定和驗證來確定,并參照一定的經驗,取值范圍為0.028～0.032.

圖2 模型率定與驗證結果對比Fig.2 The model calibration and validation results contrast

②渦黏系數.根據Smagorinsky公式確定:式中:U、V為X、Y方向垂線平均流速;Δ為網格間距;Cs為計算參數,一般選0.25＜Cs＜1.0.

③動邊界處理.為避免過強淺水效應,采用“干濕點判別法”來處理,即退水時水深<0.005m時,視為“干點”,不作為水域處理,水域流速為0;當增水時水深>0.1m時,視為“濕點”,作為水域處理,流速取其計算值.

表2 主要敏感參數率定結果Table 2 Main sensitive parameter calibration results

④源匯項.分別將迎澤湖的進出水流作為源匯項,補水中總磷、總氮平均濃度分別為0.090、2.084mg/L.由于現有資料有限,不考慮降雨和蒸發對湖水量的影響.

(2) 水質參數:

富營養化耦合模型主要敏感參數率定結果見表2.

2.6 水動力學模擬

考慮到太原市主導風向及頻率,湖泊主要動力為風作用力,設置3種不同情景見表3,進行迎澤湖水動力模擬分析.限于篇幅,此處僅給出迎澤湖情景二下自由擴散狀態的典型流場例圖,見圖3.

表3 情景設置分類Table 3 The classifications of scenario

圖3 情景二補水期與非補水期流場示意Fig.3 Flow field with inflow and no inflow in scenario II

由圖 3分析可得出以下結論:在有風情況下,補水期與非補水期間總體流場分布變化不大.由于補水期間,補水量與湖水總量相比很小,因此補水對湖流的形態影響遠小于風場作用,風生流為迎澤湖水流流場的主要流動形式;湖中流場分布不均勻,邊界區域流速較大,湖中心區域流速相對較小.北湖和南湖都明顯存在著環流區,環流中心區域湖水流速緩慢.南湖北部存在較多狹窄區,這些區域水流速幾乎為零,對流擴散過程緩慢,形成“死水區”;分析迎澤湖補水時期湖水流場可以看出,北湖入流補水時,由于南北湖通道狹窄,致使初期南湖湖水流動受進水水流影響不明顯,對流擴散作用很大程度還是依靠風生流,這就造成入湖補水擴散至南湖歷時較長.

圖4 情景二Chla濃度分布Fig.4 Chla distribution in scenario II

3 湖泊富營養化耦合模型應用

3.1 湖泊富營養化模擬

富營養化耦合模型中的富營養化模擬部分是在水動力模擬的基礎上進行的,因此富營養化模擬的數值模擬條件與所處風場水動力模擬完全一致.根據國外湖泊富營養化分類設計的物理、化學和生物參數以及我國湖泊水質參數與營養狀態之間關系,采用總氮?總磷、葉綠素a和透明度作為分析因子,對補水時段和非補水期自由擴散階段迎澤湖在各個主導風場作用下湖泊富營養化耦合數值模擬進行研究.

由于所使用的是耦合模型,依據相應的水動力情況,設置 3種不同的情景對迎澤湖富營養化狀態進行模擬分析,具體設置分類見表 3.限于篇幅,此處僅給出情景二下富營養化的表征因子葉綠素a濃度分布,見圖4.

由圖 4可以看出,低濃度的補水對湖泊水環境的改善起到了一定作用,補水進入湖區后,沿湖區邊界線向南擴散,中央區域的擴散較快,而岸邊的污染物擴散就相對較慢,導致岸邊水質比中心水質較差.在物質擴散過程中,由于南北湖通道水動力不足,新鮮補水不能順利的到達全部湖區,使南湖的營養物質擴散輸移過程受到一定限制,水質改善過程較為漫長,同時南湖結構上存在“死角”和狹窄通道,湖流流速很低,形成“死水區”,營養物質濃度高度集中,水質較差.國際上一般以總氮濃度為0.2mg/L或總磷濃度0.02mg/L為湖泊富營養化發生濃度,迎澤湖中整湖區總氮?總磷值都遠遠超過此標準,迎澤湖已達到富營養化發生所需要的營養狀態.迎澤湖葉綠素 a的濃度都較高,變化范圍在0.035～0.105mg/L之間,北湖湖區葉綠素 a濃度偏低,南湖湖區相對偏高,分析其原因為北湖比較背光,水體溫度相對較低,而南湖隨著溫度的升高,光照的增強,藻類加速繁殖導致葉綠素a濃度增大,故南湖湖區葉綠素a濃度高于北湖. 3.2 水動力條件改進方案研究

由于迎澤湖水體已呈現中度富營養化狀態

[18],為保證迎澤湖的景觀效果,抑制藻類過度繁殖產生水華等不良現象,擬采用加大水力循環和對入水進行處理的方式保障水質.為考察方案的施行效果,本文對方案施行后分 3種情景進行了水質模擬預測,方案列表見表4.

表4 改進方案Table 4 Improved proposals

圖5 新增補水口位置Fig.5 The new replenishment ports

圖6 連接通道布置Fig.6 The connected channels

圖7 方案一東東南風作用下Chla濃度分布Fig.7 Chla distribution under ESE wind in scheme I

圖8 方案二東東南風作用下Chla濃度分布Fig.8 Chla distribution under ESE wind in scheme II

限于篇幅,此處給出方案一的葉綠素 a濃度分布見圖 7,方案二葉綠素 a最不利情況濃度分布見圖8,方案三湖水流場分布見圖9.

對比圖4?圖7可得,增設1#?2#出水口后,新鮮補水可以在較短時間內到達大部分湖區,尤其是南湖區湖水更新速度加快,使這片區域水質得到明顯改善,由于湖道狹長,水流速較快,浮游植物停留時間短,葉綠素a濃度值并不高.

圖9 方案三補水期與非補水期流場Fig.9 Flow field with inflow and no inflow in scenario III

對比圖 4?圖 8,由于大量的低濃度補水進入湖區,一方面改善了湖區水動力條件,加快了營養物質輸移擴散速度,另一方面,大量新鮮的補水縮短了湖水更新周期.在改進補水頻率后的最不利情況下,湖泊中各營養物質濃度值都很低,透明度值較高,湖水水質情況有明顯改善.

對比圖3、圖9可得,北湖與南湖連接通道流速加快,從而加快了北湖的新鮮補水向南湖的擴散速度.南湖中部及其西部“死角”湖區的水流速也明顯加快,水動力提升,從而避免了“死水區”的形成,為整個湖泊營養物質輸移擴散提供了良好的動力環境.可見增加湖泊內循環后,湖泊水動力環境明顯改善.

4 結論

4.1 綜合水動力模型、水質模型和復雜的生物過程建立的富營養化耦合模型,可有效模擬迎澤湖的水流狀態及水質演變情況,得出風生流為迎澤湖水流流場的主要流動形式,為其富營養化規劃治理提供了理論參考和決策支持.

4.2 該類小尺度湖體的富營養化耦合數值模擬,參數的率定是難點,采用手動試錯法實現了參數的率定,但由于該方法具有主觀性,難以定量測量參數優化水平,有待尋找更好的參數率定方法. 4.3 迎澤湖水體呈現中度富營養化狀態,湖體中葉綠素a的濃度較高,濃度變化范圍在0.035～ 0.105mg/L之間,通過對不同方案富營養化模擬結果的分析,3種方案的實施,改變了迎澤湖的水動力條件,促進營養物質的輸移擴散,改善了湖泊水質.另外,也可根據實際情況選擇多種方案同時進行,對湖泊水環境的改善會更為明顯.

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Model study on eutrophication control in Yingze Lake of Taiyuan city.

WU Chun-fang, XU Ming-de*, LI Lu, JING

Sheng-yuan (College of Environmental Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China). China Environmental Science, 2014,34(2)：485～491

Aiming at Yingze Lake eutrophication, based on gathering data and long-time water quality monitoring, hydromatical model and water quality model, combined with a variety of biological processes were applied to established lake eutrophication coupled model, calibrated and verified by measurement of water quality data, the total nitrogen, total phosphorus, chlorophyll-a and transparency were selected to simulate, and concluded transport diffusion and spatial and temporal distribution of nutrients. Combined with the practical situation, from replenishment methods, replenishment frequency and changing lakes flexible structure, schemes on hydrodynamic condition and numerical simulation were put forward, and the modified effects of hydromatical condition and material transport diffusion of different schemes were studied. The results showed obvious spatial and temporal distribution of chlorophyll-a concentration which was between 0.035～0.105mg/L. Phytoplankton such as algae grow quickly,which was the peak period of algal bloom and water quality deterioration．Strategies such as increasing the hydraulic circulation and improving the inflow water quality would achieve good effects in water quality management.

Yingze Lake；hydrodynamics model；water quality model；eutrophication coupled model；MIKE 21

X524

：A

：1000-6923(2014)02-0485-07

武春芳(1987-),女,山西朔州人,太原理工大學碩士研究生,主要從事污染控制系統工程研究.

2013-06-20

* 責任作者, 教授, mingdexu@126.com