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    考慮水溫變化的變降解系數(shù)在北京市北運河水質(zhì)模擬中的應(yīng)用

    2016-06-09 08:54:03劉金玲張岳鵬
    中國環(huán)境監(jiān)測 2016年5期
    關(guān)鍵詞:北運河水溫氨氮

    李 夏,王 剛,齊 珺,崔 棟,劉金玲,張岳鵬

    1.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048 2.北京市環(huán)境保護科學(xué)研究院國家城市環(huán)境污染控制工程技術(shù)研究中心,北京 100037 3.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620 4.華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院,河南 鄭州 450045

    考慮水溫變化的變降解系數(shù)在北京市北運河水質(zhì)模擬中的應(yīng)用

    李 夏1,2,王 剛2,3,齊 珺2,崔 棟4,劉金玲2,張岳鵬1,2

    1.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048 2.北京市環(huán)境保護科學(xué)研究院國家城市環(huán)境污染控制工程技術(shù)研究中心,北京 100037 3.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620 4.華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院,河南 鄭州 450045

    綜合降解系數(shù)是水質(zhì)模擬預(yù)測、水環(huán)境容量計算中的關(guān)鍵參數(shù)之一,并且受溫度影響較大。首先基于北京市北運河代表站2010年逐日水溫資料,根據(jù)描述氨氮降解系數(shù)與溫度之間數(shù)量關(guān)系的經(jīng)驗公式,得到隨水溫變化的動態(tài)降解系數(shù)以及年均水溫對應(yīng)的恒定降解系數(shù),并采用模型試錯法進行修正。然后基于MIKE11模型,模擬了采用變降解系數(shù)和恒定降解系數(shù)2種情景下北運河榆林莊斷面氨氮濃度的變化。結(jié)果表明:2種情景均能較好地模擬氨氮濃度的年變化趨勢,但采用變降解系數(shù)下大多月份模擬得到的月均質(zhì)量濃度相對實測值誤差較小,尤其是4—12月各月平均質(zhì)量濃度模擬誤差控制在15%以內(nèi),全年日均質(zhì)量濃度模擬誤差不足4%,模型表現(xiàn)更為穩(wěn)定。

    氨氮;變降解系數(shù);水溫;MIKE11;北運河

    綜合降解系數(shù)反映了污染物在水體中降解速率的快慢,是研究河流水質(zhì)變化規(guī)律、水質(zhì)模擬和水環(huán)境容量計算的關(guān)鍵參數(shù)之一,其取值是否合理直接關(guān)系到水質(zhì)模擬的精度和水環(huán)境容量的準確計算,進而影響科學(xué)有效地制定污染物減排策略及技術(shù)方案[1-4]。由于污染物降解是一系列物理、化學(xué)、生物作用的結(jié)果,導(dǎo)致影響綜合降解系數(shù)的因素十分復(fù)雜(包括流速、流量、地形、水溫、pH、微生物、污染物本身屬性等多個方面),因此,污染物降解系數(shù)是隨環(huán)境條件改變而動態(tài)變化的一種變量[5-7]。在以往有關(guān)水質(zhì)模擬應(yīng)用的文獻中,除了部分報道研究了不同水期、不同水文條件下污染物降解系數(shù)的變化以外[8-9],大多研究者經(jīng)常將污染物綜合降解系數(shù)設(shè)為固定值,導(dǎo)致模型模擬的結(jié)果與真實情況存在較大偏差[10]。自然界中不同形態(tài)氮的循環(huán)均是在微生物的參與下進行的,而微生物的生命活動所涉及的一系列生物化學(xué)反應(yīng)受溫度影響極其顯著,因此,對于氨氮而言,水溫是影響其降解速率的重要因素[11],可以假設(shè)氨氮降解系數(shù)是一個以水溫為變量的函數(shù)。孫佳臣[12]和單鐸[13]等在北運河的研究也驗證了溫度對氨氮降解系數(shù)的顯著影響,北運河四季氨氮降解系數(shù)中夏季最高,是冬季的35倍以上。

    北運河是北京市五大水系中唯一發(fā)源于北京市境內(nèi)的河流,流域內(nèi)聚集了北京市約72%的人口,生活用水量和排污量巨大。由于天然徑流被山前水庫攔蓄,市區(qū)污水處理廠退水及城市下游納污河道的排水成為北運河主要補給來源,河水幾乎沒有環(huán)境容量?;谀壳氨本┏菂^(qū)“兩引、三蓄、四排”的河湖水系格局,北運河為北京市主要排水河道,近10 a來由北運河出境的水量占全市總出境水量的77%~92%,北運河成為北京市名副其實的“排污河”。根據(jù)2013年水質(zhì)監(jiān)測資料,北運河達標河段不足20%,多數(shù)河段為劣V類,氨氮超標嚴重。研究基于丹麥MIKE11水質(zhì)模擬軟件構(gòu)建了北運河(北京段)水質(zhì)模型,模擬了采用變降解系數(shù)和恒定降解系數(shù)2種情景下北運河榆林莊出境斷面氨氮濃度的變化,探討變降解系數(shù)對提高模型模擬精度的有益效果,以期為下一步流域環(huán)境容量測算、合理制訂氨氮減排技術(shù)方案提供支撐。

    1 研究數(shù)據(jù)與方法

    1.1 氨氮綜合降解系數(shù)的確定

    基于前人大量的研究成果,菲爾普斯公式(Phelps)可以描述降解系數(shù)與溫度的數(shù)量關(guān)系[14]:

    (1)

    式中:KT為T溫度時的降解系數(shù),K20為20 ℃時的降解系數(shù),θ為溫度系數(shù)。

    單鐸[13]根據(jù)室內(nèi)恒溫光照培養(yǎng)實驗,得到不同水溫下的氨氮降解系數(shù),并采用Phelps公式對降解系數(shù)(K)與溫度進行回歸分析,最后得到擬合公式:

    K=0.41×1.062 48(t-20)

    (2)

    式中:K為降解系數(shù),d-1;t為水溫,℃;該公式適用于水溫為10~27.5 ℃的情況。

    由于公式(2)來自室內(nèi)實驗結(jié)果,僅考慮了溫度對降解系數(shù)的影響,而忽略了流速、流量、地形條件等環(huán)境因素,不能真實反映河流中氨氮實際的降解情況,直接應(yīng)用會帶來較大的模擬誤差,故在公式(2)基礎(chǔ)上引入修正系數(shù)(r),得到公式(3):

    (3)

    式中:K′為本研究實際采用的降解系數(shù),K為根據(jù)水溫應(yīng)用公式(2)直接得到的降解系數(shù),r為數(shù)值待定的修正系數(shù)(其確定方法在下文詳細介紹)。

    根據(jù)北運河流域的水文資料,流域上下游同一時間段水溫變化不顯著,采用代表站北運河干流通縣(溫)(閘上)站2010年逐日水溫資料表征流域全年的水溫變化(圖1),資料來源于2010年海河流域水文年鑒資料(3卷2冊潮白薊運河流域、北運河水系)。由于4—10月的水溫符合10~27.5°C的溫度范圍,可應(yīng)用公式(2),其余月份氨氮降解系數(shù)取值參考了孫佳臣[12]在北運河的研究成果,其中12月、次年1—2月(冬季)降解系數(shù)為0.015 d-1, 3月(春季)、11月(秋季)降解系數(shù)均取0.042 d-1。

    圖1 通縣(溫)(閘上)站2010年水溫逐日變化示意圖

    1.2 MIKE11模型基本原理

    分別應(yīng)用MIKE11模型中的水動力學(xué)模塊(HD Module)、平流-擴散模塊(AD Module)構(gòu)建北運河流域(北京段)的水動力模型和水質(zhì)模型。

    MIKE11模型中的水動力學(xué)模塊是基于垂向積分的物質(zhì)和動量守恒方程,即一維Saint-Venant方程組,其模擬結(jié)果為河道各個斷面、各個時刻的水位和流量等水文要素信息。

    (4)

    式中:x為距離坐標,m;t為時間坐標,s;A為過水斷面面積,m2;Q為流量,m3/s;h為水位,m;q為旁側(cè)入流量,m3/s;C為謝才系數(shù),m0.5/s;R為水力半徑,m;g為重力加速度,m/s2。

    平流-擴散模塊根據(jù)HD模塊計算獲得的水動力條件,應(yīng)用對流擴散方程計算污染物濃度。通過設(shè)定一個恒定的衰減常數(shù)來模擬非保守物質(zhì),可作為一個簡單的水質(zhì)模型使用。該模塊的基礎(chǔ)是一維對流-彌散方程,方程的基本假設(shè)為物質(zhì)在斷面上完全混合、物質(zhì)守恒或符合一級反應(yīng)動力學(xué)(即線性衰減);符合Fick擴散定律,即擴散與濃度梯度成正比。一維對流-彌散方程形式為

    (5)

    式中:x,t分別為空間坐標與時間坐標(單位同上);C為物質(zhì)濃度,mg/L,D為縱向擴散系數(shù),m2/d;A為橫斷面面積,m2;q為旁側(cè)入流流量,m3/s;C2為源匯濃度,mg/L;K為線性衰減系數(shù),d-1。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 模型構(gòu)建及驗證

    2.1.1 模型構(gòu)建

    基于MIKE11構(gòu)建了北運河干流一維水動力、水質(zhì)模型,模型以上游流量和下游水位為外邊界條件,同時綜合考慮了19個閘壩、12條溝渠、支流匯入,68個污染源直接匯入干流等內(nèi)邊界條件,將農(nóng)業(yè)源概化為隨降雨徑流匯入、農(nóng)村生活以沿河線源匯入。

    2.1.1.1 水動力邊界

    基于2010年1月1日—12月31日的日流量、水位資料,河道上游采用沙河閘下泄日流量邊界條件,下游采用楊洼閘日水位邊界,各匯入(出)支流采用流量邊界條件。其中,清河采用羊坊閘下泄流量,通惠河采用高碑店湖的下泄流量,運潮減河采用北關(guān)分洪閘流量,涼水河采用張家灣閘下泄流量,玉帶河采用碧水污水處理廠流量,其他支流根據(jù)實測流量估算。另外,根據(jù)通州和楊洼2個雨量站2010年的降雨數(shù)據(jù),通州蒸發(fā)站的蒸發(fā)數(shù)據(jù),以及北關(guān)攔河閘和楊洼閘的下泄流量,利用MIKE11自帶的降雨徑流模塊(NAM)計算北運河干流和溫榆河干流的降雨徑流量以線源形式沿河岸匯入干流。

    2.1.1.2 水質(zhì)邊界

    河道上游、部分有監(jiān)測的支流采用2010年氨氮月平均質(zhì)量濃度作為水質(zhì)邊界條件,其中,清河采用沙子營監(jiān)測數(shù)據(jù),壩河采用沙窩監(jiān)測數(shù)據(jù),小中河采用北關(guān)小中河橋監(jiān)測數(shù)據(jù),通惠河采用通惠橋監(jiān)測數(shù)據(jù),涼水河采用張家灣監(jiān)測數(shù)據(jù),藺溝采用后藺溝橋監(jiān)測數(shù)據(jù)。其他無監(jiān)測資料的支流及排水溝采用實測的氨氮濃度作為年平均水質(zhì)邊界條件。下游楊洼閘采用開邊界。根據(jù)污染源的空間分布,按照就近原則通過較近的支流匯入干流,污染源的年均質(zhì)量濃度則是根據(jù)2010年污染源動態(tài)更新成果,由排放氨氮的年總量除以排放水量來計算。

    2.1.2 模型水動力驗證

    將模擬時段設(shè)為2010年1月1日—12月31日,時間步長設(shè)為2 min。首先將MIKE11設(shè)置成自動修正參數(shù)模式,利用降雨徑流模型(NAM)計算降雨徑流量,然后進行水動力試算。將試算結(jié)果最后一天的水位狀況作為水位初始條件,采用水動力熱啟動選項,再次計算,得到榆林莊斷面的水位變化情況,如圖2所示。

    圖2 2010年榆林莊斷面實測水位與模擬水位對比圖

    由圖2可知,2010年4—11月模型模擬的水位與榆林莊斷面實測水位基本吻合,而其他月份水動力模擬結(jié)果與實測結(jié)果相差較大。這主要是由于為滿足冬季閘壩除冰的需求,北運河干流榆林莊斷面上游9.7 km處的潞灣橡膠壩放水,而榆林莊下游16.3 km處的楊洼閘蓄水,導(dǎo)致潞灣橡膠壩和楊洼閘之間的河道實測水位較高。研究沒有搜集到相關(guān)的閘壩調(diào)度資料而進行了概化處理,所以冬季時段模擬值較實測值偏低。

    2.2 水質(zhì)模擬結(jié)果分析

    2.2.1 氨氮綜合降解系數(shù)修正

    將2010年平均水溫(14.1 ℃)代入公式(2),得到氨氮的固定降解系數(shù)(0.287 d-1),代入模型進行模擬,得到初步模擬結(jié)果(圖3)。

    圖3 采用不同降解系數(shù)的模擬氨氮濃度與實測值對比

    圖3中,采用降解系數(shù)(0.287 d-1)得到的模擬值遠低于實測值,說明由溫度經(jīng)驗公式直接得到的氨氮降解系數(shù)取值偏大。由于模型水動力模擬結(jié)果較理想,說明北運河實際的地形、流量、流速等條件在模型中可以體現(xiàn),因此考慮采用模型試錯法對氨氮降解系數(shù)進行修正。具體的做法是在初始值0.287 d-1的基礎(chǔ)上逐步降低氨氮降解系數(shù)進行模擬,發(fā)現(xiàn)當降解系數(shù)取0.06 d-1時,日模擬濃度曲線與實測值吻合較好,模擬濃度均值與實測濃度均值誤差在5%以內(nèi)。根據(jù)0.06與0.287的倍比關(guān)系,得到公式(3)的修正系數(shù)(0.209),然后將基于溫度經(jīng)驗公式和4—10月份月均水溫得到的降解系數(shù),同倍率降低0.209倍,最終得到綜合考慮水溫及地形、流量、流速等水動力條件的氨氮綜合降解系數(shù)(圖4),其中1—3月、11—12月氨氮降解系數(shù)直接應(yīng)用前人研究成果。

    圖4 逐月氨氮綜合降解系數(shù)

    根據(jù)圖4,北運河氨氮綜合降解系數(shù)年均值為0.068 d-1,其中豐水期(6—9月)綜合降解系數(shù)為0.119 d-1,平水期(4—5月)為0.072 d-1,枯水期(12月—次年2月)為0.015 d-1。張亞麗等[8]研究了淮河支流洪汝河不同水期的氨氮降解系數(shù),洪汝河氨氮綜合降解系數(shù)年均值為0.065 3 d-1,其中豐水期為0.073 d-1,平水期為0.067 d-1。王有樂等[15]測定了黃河干流蘭州段氨氮降解系數(shù),得到豐水期降解系數(shù)為0.105 d-1,平水期為0.097 d-1,枯水期為0.094 d-1。北運河流域面積與洪汝河近似,而流量、流速遠小于黃河干流。北運河氨氮綜合降解系數(shù)的年均值與洪汝河接近,而平水期、枯水期綜合降解系數(shù)小于黃河干流,但仍處于一個量級。因此,研究得出的降解系數(shù)符合北運河實際,結(jié)果合理。

    2.2.2 恒、變降解系數(shù)模擬結(jié)果對比分析

    在水動力計算的基礎(chǔ)上進行變降解系數(shù)水質(zhì)模擬,采用熱啟動項,將恒降解系數(shù)(K=0.06 d-1)模擬結(jié)果文件作為熱啟動輸入文件,熱啟動時刻為2010年12月31日。模擬結(jié)果見圖3。除了1—3月、12月受水動力條件影響,加之前幾個月為模型預(yù)熱期,模擬效果較差以外,采用恒降解系數(shù)和變降解系數(shù)2種情形下的模擬結(jié)果均較好地反映了全年水質(zhì)變化趨勢,與各月實際監(jiān)測濃度吻合較好。但采用變降解系數(shù)得到的模擬曲線整體上要優(yōu)于采用恒降解系數(shù)得到的結(jié)果。

    進一步通過誤差分析來比較2種情況下的模擬效果。分別將模型采用變降解系數(shù)和恒降解系數(shù)模擬得到的各月氨氮濃度日均值與各月實測氨氮濃度值進行誤差對比分析,其中,對比采用的模擬濃度均值是以相應(yīng)月份的監(jiān)測日為中心,分別向前、向后推半個月的時段的濃度日均值(如6月實際監(jiān)測日期為6月12日,則與6月實測濃度進行對比的模擬濃度為從5月28日—6月27日的日濃度均值,其他月份以此類推)。結(jié)果如圖5所示。對于1—3月,由于模型使用水動力條件與實際有差異導(dǎo)致水質(zhì)模擬結(jié)果誤差較大,不做具體分析。4—12月,除6—7月外,其他7個月份采用變降解系數(shù)的模擬誤差均低于恒降解系數(shù)模擬結(jié)果,其中,4月模擬誤差為15%,而其他月份誤差在11%以內(nèi),全年日均濃度值較實測濃度均值誤差為3.9%。

    圖5 恒降解系數(shù)與變降解系數(shù)誤差對比

    6—7月采用恒降解系數(shù)的誤差明顯小于變降解系數(shù)的原因主要是模型水質(zhì)邊界條件沒有考慮城市暴雨徑流污染負荷。由于北運河為北京市主要排水河道,其清河、壩河、涼水河等支流收集了大量城市徑流,雨季大量地面累積污染物會隨徑流入河,因此,6、7月榆林莊斷面實測濃度較高,分別為22.9、20.2 mg/L。由于部分匯入北運河干流的支流及排水溝水質(zhì)資料缺乏,模型采用實測氨氮濃度作為年平均水質(zhì)邊界條件,而沒有考慮汛期污染負荷增加的影響,這種簡化處理本身會使模擬結(jié)果比實測值偏低。同時,由于6、7月水溫較高,氨氮變降解系數(shù)取值要高于恒降解系數(shù),因此,采用恒降解系數(shù)模擬出來的污染物濃度要高一些,更接近實測值,濃度誤差自然小于變降解系數(shù)模擬結(jié)果。圖6是根據(jù)降雨徑流模型(NAM)得到的2010年北運河干流徑流量??梢钥闯?,1—5月降雨量很小,地面污染物持續(xù)累積;6月汛期來臨,7月雨量最大,雨水初期沖刷效應(yīng)對河流污染物濃度升高貢獻較大;后汛期8—9月雖然雨水徑流量也較大,甚至超過6月,但由于主汛期雨水沖刷作用,受城市雨水徑流污染的影響減弱,河流污染物實測濃度值下降。

    圖6 北運河流域降雨徑流量

    3 結(jié)論

    基于前人提出的降解系數(shù)與溫度關(guān)系經(jīng)驗公式,并考慮河流流量、流速等水動力條件變化的影響引入修正系數(shù),得到逐月變化的氨氮綜合降解系數(shù)。基于MIKE11模型,以北運河流域北京段為模擬區(qū)域,選擇榆林莊出境斷面探討了采用變降解系數(shù)對提高模擬精度的作用。主要結(jié)論如下:

    1)降解系數(shù)受溫度及流量、流速、地形等水動力因素綜合影響,直接應(yīng)用溫度經(jīng)驗公式確定降解系數(shù),不能取得較好模擬效果,需要根據(jù)模型水動力邊界條件進行適當修正。

    2)采用恒降解系數(shù)和變降解系數(shù)2種情景均能較好地模擬氨氮質(zhì)量濃度的年變化趨勢,但采用變降解系數(shù)可顯著提高模擬精度,大多月份模擬得到的月均濃度相對實測值誤差較小,全年日均濃度模擬誤差不足4%,模型表現(xiàn)更為穩(wěn)定。

    3)主要提出并驗證一種合理確定氨氮綜合降解系數(shù)的方法,得到的氨氮變降解系數(shù)是基于北運河流域2010年的水溫和水動力條件,在其他年份或流域應(yīng)用時需要根據(jù)相應(yīng)的水溫資料和水動力條件進行修正。

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    The Application of Variable Degradation Coefficient Considering Water Temperature Variation in Water Quality Simulation Taking Beijing North Canal River as an Example

    LI Xia1,2,WANG Gang2,3,QI Jun2,CUI Dong4,LIU Jinling2,ZHANG Yuepeng1,2

    1.College of Resource Environment and Tourism,Capital Normal University,Beijing 100048,China 2.Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection,Chinese National Engineering Research Center of Urban Environmental Pollution Control,Beijing 100037,China 3.College of Environmental Science and Engineering,Donghua University,Shanghai 201620,China 4.School of Water Conservancy Engineering, North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou 450045,China

    Comprehensive degradation coefficient is one of the key parameters of water quality simulation prediction and water environment capacity calculation, which is influenced by temperature. First, based on 2010 daily temperature of the North Canal in Beijing and the empirical formula which describes the relationship between the amount of ammonia degradation coefficient and temperature, the dynamic degradation coefficient fluctuated by temperature and the constant degradation coefficient corresponding to annual average temperature were obtained, which were corrected by using trial and error method. Then, the ammonia concentration fluctuation of YulinZhuang section in Beijing was simulated based on MIKE11 on the scenarios of the dynamic degradation coefficient and the constant degradation coefficient. The results showed that the annual trend of ammonia concentration could be simulated well on both scenarios, but monthly average concentration error of most months were relatively low compared to the measured value under the dynamic degradation coefficient, especially from April to December the Model was more stable, and the monthly average concentration error could be controlled under 15%, and the annual average simulation error was less than 4%.

    ammonia;dynamic degradation coefficient;water temperature;MIKE11;the North Canal River

    2015-08-06;

    2015-10-10

    國家水體污染控制與治理科技重大專項(2012ZX07203-001-01);北京市環(huán)境總體規(guī)劃研究(總規(guī)12:1443-信息)

    李 夏(1991-),女,湖南湘潭人,碩士。

    王 剛

    X824

    A

    1002-6002(2016)05- 0067- 06

    10.19316/j.issn.1002-6002.2016.05.13

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