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    寧夏黃河水系干流水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化

    2017-06-09 09:43侯凱李亞斌錢會楊咪
    南水北調(diào)與水利科技 2017年3期
    關鍵詞:水質(zhì)監(jiān)測

    侯凱+李亞斌+錢會+楊咪

    摘要:黃河是寧夏地區(qū)最重要的地表水資源,所以整個黃河寧夏段水環(huán)境質(zhì)量的優(yōu)劣將影響寧夏社會經(jīng)濟的發(fā)展?;?010年-2014年寧夏環(huán)境監(jiān)測站的統(tǒng)計資料,以污染最嚴重的指標COD、氨氮、總磷的監(jiān)測資料為基礎,采取物元分析法、模糊聚類法及WASP模型對黃河干流寧夏段水質(zhì)監(jiān)測斷面的布設進行優(yōu)化。結(jié)果表明:現(xiàn)有的6個國控監(jiān)測斷面對黃河干流水質(zhì)變化狀況的監(jiān)測不完善,須增設2個監(jiān)測斷面,分別位于下河沿與金沙灣國控斷面間及葉盛公路橋與銀古公路橋國控斷面間,地理位置分別處于石空鎮(zhèn)與臨河鎮(zhèn),即105°40′31″E,37°34′04″N與106°18′36″E,38°16′11″N。

    關鍵詞:水質(zhì)監(jiān)測;斷面優(yōu)化;物元分析;模糊聚類;WASP模型

    中圖分類號:X832 文獻標識碼:A 文章編號:1672-1683(2017)03-0100-08

    Abstract:The Yellow River is the most important surface water resource in Ningxia,so the water environment quality will directly affect the social and economic development of Ningxia.Based on the statistical data from the environmental monitoring station in Ningxia from 2010 to 2014,using the monitoring data of the main pollutants such as chemical oxygen demand,ammonia nitrogen,and total phosphorus,we employed matter-element analysis,fuzzy clustering,and WASP model to optimize the layout of the Yellow River water quality monitoring cross-sections in Ningxia section.The results showed that the present six national monitoring cross-sections could not provide sufficient monitoring of the water quality variation of Yellow River,and two additional monitoring cross-sections should be added.One should be between Xiaheyan and Jinshawan national monitoring cross-sections,and the other should be between Yesheng Road Bridge and Yingu Road Bridge national monitoring cross-sections.They are respectively at Shikong county (105°40′31″E,37°34′04″N) and Linhe county (106°18′36″E,38°16′11″N).

    Key words: water quality monitoring;cross-section optimization;matter-element analysis;fuzzy clustering;WASP model

    隨著現(xiàn)代社會經(jīng)濟、工業(yè)的迅速發(fā)展,水環(huán)境保護已經(jīng)成為社會高度關注的問題,其中江河作為重要的地表水資源,它的污染問題倍受關注。為了解我國河流水質(zhì)的變化規(guī)律及污染物空間分布,需要對河流水質(zhì)的監(jiān)測斷面進行合理布置,使水質(zhì)監(jiān)測狀況更加合理有效,保證河流水環(huán)境的健康發(fā)展[1]。蔣艷君等[3]運用改進TOPSIS法對浦陽江干流水質(zhì)監(jiān)測斷面進行優(yōu)化,將原來9個斷面優(yōu)化為7個,證明此方法成立且計算結(jié)果準確有效。王輝等[4]運用改進的貼近度法對渾河干流水質(zhì)監(jiān)測斷面進行優(yōu)化,其中引入重心距離算法對貼近度法進行改進,優(yōu)化結(jié)果科學準確。蔣艷君等[5]也將改進的物元分析法應用到水質(zhì)監(jiān)測斷面的優(yōu)化中,對浦陽江干流斷面進行優(yōu)化。目前國內(nèi)水系干流水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化的研究主要采用實測數(shù)據(jù)進行優(yōu)化計算,由于個別監(jiān)測斷面間距離過大,污染物在河流中遷移輸運規(guī)律復雜多變,不能了解其真實情況。故本文采用WASP模型對黃河寧夏段干流進行細分概化處理,對概化后的斷面進行優(yōu)化研究,使結(jié)果更加準確合理,從而為寧夏水環(huán)境的監(jiān)測、控制及水網(wǎng)建設提供更科學的保障,同時為寧夏的農(nóng)業(yè)發(fā)展提供建設性的指導意義。

    1 研究區(qū)概況

    黃河寧夏段是從中衛(wèi)縣南長灘開始,沿程至石嘴山市頭道坎,整個流程距離為397 km。由于工業(yè)廢水、生活污水和農(nóng)田退水持續(xù)排入黃河,對沿河水環(huán)境造成極大污染。流域內(nèi)河流TDS高、含沙量大,TDS一般為0.5~7.0 g/L,最高可達19 g/L,黃土丘陵區(qū)河流年均含沙量為100~380 kg/m3,年輸沙模數(shù)達到2 000~12 000 t/km2[2]。根據(jù)《2014年寧夏回族自治區(qū)環(huán)境狀況公報》,黃河干流寧夏段Ⅱ類水質(zhì)斷面比例為66.7%,Ⅲ類水質(zhì)斷面比例為33.3%,良好以上水質(zhì)斷面達100%。

    黃河寧夏段現(xiàn)有六個國控監(jiān)測斷面,監(jiān)控中衛(wèi)、吳忠、銀川及石嘴山四市境內(nèi)黃河水質(zhì)狀況。其中中衛(wèi)市境內(nèi)黃河河道長度占總體35.8%,下河沿至金沙灣斷面間距較其他斷面間距離過大,監(jiān)測數(shù)據(jù)不能反映其間水質(zhì)真實情況;銀川市境內(nèi)存在9條入黃排水溝(中干溝、永二干溝及第二排水溝等)及多個工業(yè)園區(qū)(寧東能源化工基地、望遠工業(yè)園區(qū)及銀川經(jīng)濟開發(fā)區(qū)等),僅有一個監(jiān)測斷面不能全面反映水質(zhì)變化情況(見表1及圖1)。因此,對黃河寧夏段水質(zhì)監(jiān)測斷面的優(yōu)化具有重要的實際意義。

    2 研究方法與原理

    2.1 模糊聚類法

    聚類分析是采用數(shù)學方法判斷樣品之間的關系,客觀的對其進行分類,是數(shù)理統(tǒng)計中“物以類聚之”的多元分析方法[6-7]。由于水環(huán)境本身就是灰色系統(tǒng),存在極大的模糊性,故將模糊數(shù)學的方法引入到聚類分析中,使分類更符合實際[8]。該方法在很多文獻中均有詳細介紹,這里不再贅述。

    2.2 物元分析法

    物元分析法是解決矛盾問題的方法,可將復雜問題抽象為形象化模型,并應用這些模型進行研究,提出相應的應用方法[9]。通過建立各點位物元模型和節(jié)域分析模型,計算各點位的線性關聯(lián)函數(shù)和綜合關聯(lián)函數(shù),根據(jù)計算結(jié)果繪制點聚圖,根據(jù)圖中點位分布確定優(yōu)化的點位。

    2.2.1 確立各監(jiān)測斷面物元模型

    對全部監(jiān)測斷面的污染指標進行對比,選出每項指標的最優(yōu)值A、最差值B及期望值C,然后選擇各監(jiān)測指標的最大值、最小值和平均值,用每一項指標的最優(yōu)值A、最差值B及期望值C構(gòu)造出2個物元矩陣:

    3 WASP水質(zhì)模型構(gòu)建

    基于黃河干流寧夏段地形特征、水環(huán)境特征及水動力學條件可知:黃河河道屬于寬淺型,水深遠小于河寬,且干流流量與污水流量之比遠大于10~20,可認為污染物短時間內(nèi)在河道中混合均勻,其垂向和橫向濃度梯度變化可忽略不計,主要靠斷面縱向混合作用向前輸移,河流水力要素和水質(zhì)狀況均可采用斷面平均值。綜合考慮以上水質(zhì)模型適用性和可行性,選取WASP模型建立黃河干流水質(zhì)模型。

    3.1 模型概化

    為保證研究的科學準確性,運用WASP水質(zhì)模型將黃河干流寧夏段概化為兩部分,即衛(wèi)寧段(WN)與青石段(QS):衛(wèi)寧段為下河沿至青銅峽段,劃分為27個斷面,各斷面間的距離約為4 km;青石段為青銅峽至石嘴山河段,劃分為44個斷面,各斷面間的距離約為4 km(其中將衛(wèi)寧段最后一個斷面數(shù)據(jù)作為青石段初始條件輸入模型)。為增加模型精度,運用差值法對部分河段進行適當加密,分別計算出每段水體體積、相鄰分區(qū)間的特征距離及分區(qū)間剖面面積,作為模型輸入條件。圖2和圖3分別為衛(wèi)寧段與青石段WASP模型概化后的劃分情況,其中由下河沿至金沙灣依次為WN1、WN2、…、WN27,青銅峽至石嘴山依次為QS1、QS2、…、QS44。

    3.2 模型建立及參數(shù)率定

    以2014年黃河干流水環(huán)境為基礎建立水質(zhì)模型,模型選用EUTRO模塊,時間步長設為1,模擬指標為COD、氨氮、總磷,依次輸入河段初始濃度、邊界濃度、含氧量及水溫等相關參數(shù)。模型部分參數(shù)參考WASP用戶手冊進行設定,COD、氨氮、總磷自凈系數(shù)根據(jù)黃河上、中、下游水樣的室內(nèi)降解實驗求得,分別為0.05/d、0.015/d和0.025/d,污染物縱向離散系數(shù)取50 m2/s,衛(wèi)寧段與青石段河道綜合粗糙率分別為0.045和0.036。

    3.3 相關性檢驗

    通過MATLAB中corrcoef函數(shù)對實測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進行相關性分析,表3為三種污染物的實測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進行相關性分析后所得r值與p值,其中3種水質(zhì)指標在6個監(jiān)測斷面監(jiān)測頻率均為每月一次,監(jiān)測時間為上午9點至12點之內(nèi),采用水質(zhì)自動監(jiān)測技術。由表3可知:三種污染物實測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)的r值分別為0.978 9、0.993 1、0.986 9,均通過了95%的置信水平。圖4、圖5、圖6分別為COD、氨氮、總磷的實測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)對比,三幅圖中橫坐標序號(1至6)依次代表6個水質(zhì)監(jiān)測斷面,即下河沿、金沙灣、葉盛公路橋、銀古公路橋、平羅黃河大橋與麻黃溝監(jiān)測斷面。由圖4-圖6可知:WASP水質(zhì)模型的模擬結(jié)果與實際較符合,證明運用WASP水質(zhì)模型對黃河干流的概化分段是科學的,能夠有效模擬河流水質(zhì)的變化規(guī)律。

    4 水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化過程

    4.1 衛(wèi)寧段斷面優(yōu)化

    4.1.1 衛(wèi)寧段物元分析法

    根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》(GB 3838-2002)中污染指標的標準值,運用指數(shù)超標法可得污染指標的權(quán)值Wj,經(jīng)計算最后得歸一化權(quán)值的結(jié)果,表4為各污染指標的分級標準及歸一化權(quán)值,由表4可知:污染指標COD、氨氮、總磷的歸一化權(quán)值分別為0.100、0.425、0.475。將Wj代入式(7)、式(8),可得各斷面的綜合關聯(lián)函數(shù),表5為代入公式后的各斷面綜合關聯(lián)函數(shù)。

    在以KA為橫坐標、KB為縱坐標的平面上,繪制27個監(jiān)測斷面綜合關聯(lián)函數(shù)的點聚圖,所有點均分布于第II、IV象限內(nèi)。圖7(a)為第II象限內(nèi)散點圖,由圖7(a)可知:在第II象限內(nèi)KA>0,符合最佳斷面,斷面從左到右依次為WN1至WN10,其中WN2、WN10符合程度最高,選為最優(yōu)斷面。圖7(b)為第IV象限內(nèi)散點圖,由圖7(b)可知:在第IV象限內(nèi)KB>0,符合最差斷面,斷面從左到右依次為WN11至WN27,其中WN11至WN15與WN24最為符合,是斷面中條件最優(yōu)化的點,由于WN27有青銅峽斷面作為監(jiān)測斷面,故可舍去。綜上所述,采用物元分析法將衛(wèi)寧段優(yōu)化為以下8個監(jiān)測斷面:WN2、WN10、WN11、WN12、WN13、WN14、WN15、WN24。

    4.1.2 衛(wèi)寧段模糊聚類法

    采用MATLAB進行模糊聚類分析,判斷各監(jiān)測斷面的相關性。運用聚類函數(shù)分析法,對各監(jiān)測斷面進行聚類分析,得到聚類樹圖(圖8),由圖8可知:衛(wèi)寧段水質(zhì)監(jiān)測斷面總體上分為三部分。第一部分中的WN1至WN8八個斷面看作一類,WN9看作一類;第二部分中,WN10、WN11看作一類,WN12、作為一類,WN14至WN19看作一類;第三部分中,WN20至WN22、WN27作為一類,WN24至WN26劃為一類,WN23屬于單獨一類。4.1.3 綜合對比

    表6為綜合物元分析法與模糊聚類法得到的優(yōu)化結(jié)果,綜合兩種方法最終得到的優(yōu)化后斷面為WN2、WN11、WN13、WN15、WN24。

    4.2 青石段斷面優(yōu)化

    青石段水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化方法與衛(wèi)寧段一致。表7為最后所得到的優(yōu)化結(jié)果,綜合兩種方法最終得到的優(yōu)化后斷面為QS5、QS7、QS10、QS25、QS30、QS44。4.3 優(yōu)化結(jié)果

    依據(jù)寧夏區(qū)域的地形地貌及沿河主要入黃排水溝、支流的分布情況,布置與優(yōu)化監(jiān)測斷面需考慮如下因素:(1)城鎮(zhèn)密集或工業(yè)園區(qū)流域內(nèi),需布設對照斷面、控制斷面和消減斷面;(2)污染嚴重河段可

    根據(jù)主要入黃排污口分布及排污狀況,連續(xù)設置幾個控制斷面;(3)若河段內(nèi)有較大支流匯入,須在交點上游與干流下游處設監(jiān)測斷面;四、流入或流出行政區(qū)邊界處應設置監(jiān)測斷面。

    對于衛(wèi)寧段,由于WN2距下河沿監(jiān)測斷面過近,考慮去掉WN2,保留下河沿斷面;因WN11、WN13、WN15相鄰,且在它們之前有第一、第四排水溝及清水河匯入,考慮選擇其中一個斷面,鑒于監(jiān)測的方便,最終選擇WN13,即石空鎮(zhèn)處設置監(jiān)測斷面;WN24距金沙灣監(jiān)測斷面過近,考慮去掉WN24,保留金沙灣斷面。對于青石段,由于QS5、QS7距葉盛公路橋斷面過近,考慮去掉它們,保留葉盛公路橋斷面;鑒于QS10處于臨河鎮(zhèn)上游,斷面之前聚集較多城鎮(zhèn)及羅家河排水溝的匯入,為了解此處水質(zhì)受污染狀況,需在此設立監(jiān)測斷面,即QS10(臨河鎮(zhèn)上游)處設置監(jiān)測斷面;鑒于QS25、QS30距平羅黃河大橋較近,考慮去掉QS25、QS30,保留平羅黃河大橋斷面;因QS44距麻黃溝監(jiān)測斷面較近,考慮去掉QS44,保留麻黃溝斷面。

    綜合上述物元分析法、模糊聚類法、地理因素等,最終確定水質(zhì)監(jiān)測斷面為8個,較原來增設2個。表8為水質(zhì)監(jiān)測斷面最終優(yōu)化結(jié)果,增設斷面分別位于石空鎮(zhèn)(靠近下河沿)與臨河鎮(zhèn),其地理位置分別為105°40′31″E,37°34′04″N與106°18′36″E,38°16′11″N(見圖9)。對于增設的石空鎮(zhèn)監(jiān)測斷面,可彌補因下河沿與金沙灣兩監(jiān)測斷面之間距離過大,且兩斷面間有清水河及一系列入黃排水溝匯入,而造成對其間水質(zhì)真實變化情況監(jiān)測的空白;增設的臨河鎮(zhèn)監(jiān)測斷面,可彌補因此段較多的城鎮(zhèn)及入黃排水溝匯入,而造成對其間水質(zhì)真實變化情況掌握的空白。

    5 結(jié)論

    對黃河干流寧夏段國控水質(zhì)監(jiān)測斷面進行優(yōu)化設置,可為寧夏水環(huán)境監(jiān)測控制及水網(wǎng)建設提供建設性意見,且優(yōu)化后監(jiān)測斷面能更加科學合理的監(jiān)測水質(zhì)變化,為寧夏農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供保障。本文運用物元分析法、模糊聚類法及WASP水質(zhì)模型對現(xiàn)有監(jiān)測斷面進行優(yōu)化布置,得以下結(jié)論。

    (1)采用WASP水質(zhì)模型對黃河寧夏段干流進行概化,將污染物的實測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進行對比,得到其相關性檢驗的r值分別為0.978 9、0.993 1、0.986 9,均通過95%的置信水平,證明運用WASP水質(zhì)模型對黃河干流寧夏段概化分段是合理有效的。

    (2)為全面了解干流流域水質(zhì)變化情況,監(jiān)測斷面最終優(yōu)化結(jié)果為:將原來6個國控水質(zhì)監(jiān)測斷面增加為8個,增設的水質(zhì)監(jiān)測斷面分別位于石空鎮(zhèn)與臨河鎮(zhèn),其地理位置分別為105°40′31″E,37°34′04″N與106°18′36″E,38°16′11″N。

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