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    LOADEST污染物負(fù)荷估算模型在寒區(qū)的適用性研究

    2018-09-23 06:47:52蔡云標(biāo)
    陜西水利 2018年5期
    關(guān)鍵詞:回歸方程殘差流域

    蔡云標(biāo)

    (新疆哈密水文勘測(cè)局,新疆 哈密 839000)

    0 引言

    非點(diǎn)源污染的發(fā)生具有隨機(jī)性,排放的途徑及污染物具有不確定性,且其污染負(fù)荷的時(shí)空變化幅度大,是目前影響水體的重要污染源[1]。因此了解非點(diǎn)源污染的產(chǎn)生過程對(duì)于水質(zhì)和污染物的定量預(yù)報(bào)是至關(guān)重要的。在中國(guó),隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,各種有害氣體的排放及化肥的大量施用,隨著降水的擴(kuò)散必然會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)、水資源和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響[2]。非點(diǎn)源污染具有非線性擴(kuò)散特點(diǎn),水污染亦具有此種污染擴(kuò)散模式,因而其難以量化、監(jiān)測(cè)、防控,逐漸發(fā)展成為水污染首要因素。鑒于發(fā)達(dá)國(guó)家工業(yè)革命起步較早,非點(diǎn)源水污染問題由來已遠(yuǎn),歐美等國(guó)在該方面的研究較為深入,并取得豐富成果。而中國(guó)對(duì)水資源和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量方面的研究和管理相對(duì)比較落后[3]。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)非點(diǎn)源污染已開展了許多研究,馬放等[4]以伊吾河流域作為典型研究區(qū),采用基于物理過程寫的SWAT模型,并通過情景模擬技術(shù)分別模擬了退耕還林、等高種植、化肥減量與植被過濾帶等非點(diǎn)源污染控制措施及其綜合效果。以非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別為基礎(chǔ),對(duì)流域進(jìn)行分區(qū)管控是實(shí)現(xiàn)非點(diǎn)源污染控制的有效途徑。耿潤(rùn)哲等[5]將GIS技術(shù)、SWAT模型、非參數(shù)檢驗(yàn)和因子分析技術(shù)相結(jié)合,以農(nóng)耕養(yǎng)殖程度較高的貴州紅楓湖上游羊昌河流域?yàn)檠芯繀^(qū),通過對(duì)流域近5年非點(diǎn)源污染負(fù)荷特征進(jìn)行模擬,研究了影響非點(diǎn)源污染流失的關(guān)鍵因素,并在此基礎(chǔ)進(jìn)行污染控制區(qū)劃。李鑄衡等[6]以渾河-太子河流域作為典型研究區(qū),采用CLUE-S模型和SWAT模型研究了3個(gè)土地利用預(yù)案下非點(diǎn)源污染對(duì)土地利用和景觀格局變化的響應(yīng)。黃志偉等[7]以東江流域作為典型研究區(qū),并選取不同土地利用類型小區(qū)進(jìn)行野外徑流場(chǎng)試驗(yàn),研究了自然降雨過程中不同地類常規(guī)污染物與典型重金屬的非點(diǎn)源污染排放特征。漢強(qiáng)等[8]以丹江口庫(kù)區(qū)五龍池小流域?yàn)檠芯繀^(qū),采用輸出系數(shù)模型和地理信息技術(shù),對(duì)該小流域農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染進(jìn)行了模擬,并分析了其非點(diǎn)源污染的空間分布特征及主要污染源,以上學(xué)者分別在不同流域?qū)ξ廴疚锏南嚓P(guān)情況進(jìn)行了探討,但針對(duì)寒冷地區(qū)河流污染物的研究很少。目前,國(guó)內(nèi)河流的水文監(jiān)測(cè)多為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),而水質(zhì)常規(guī)監(jiān)測(cè)頻率不高,多為1~4次/月,基于這種有限而離散的數(shù)據(jù)以及連續(xù)的日流量數(shù)據(jù),進(jìn)行河流污染物負(fù)荷估算成為相關(guān)研究面臨的難題之一。鑒于此,本文采用國(guó)外較常采用的LOADEST模型對(duì)污染物進(jìn)行插值與模擬,研究其在寒區(qū)污染物負(fù)荷估算中的適用性。

    1 研究區(qū)概況

    伊吾河地處我國(guó)新疆哈密市,發(fā)源于喀爾里克冰川,目前冰川以0.265億m3/a的速度溶化。區(qū)域?qū)儆诤疁貛Т箨懶愿珊禋夂?,水源以由地表水(主要靠天山降雨、降雪)和地下水(天山冰川融化)兩部分補(bǔ)給為主,冬季寒冷干燥,春季多風(fēng)且冷暖多變,夏季高溫少雨,晝夜溫差大,平均日較差為14.8℃,極端最高氣溫43℃,極端最低氣溫-32℃,無霜期平均182天。

    2 數(shù)據(jù)來源

    通過對(duì)伊吾河四個(gè)匯水口2015年~2016年的總氮、磷瞬時(shí)污染物濃度的監(jiān)測(cè),并采用LOADEST模型插值后計(jì)算得出月污染物濃度負(fù)荷。匯水口的編號(hào)記為:M1、M2、M3、M4。

    3 基于LOADEST模型的染物負(fù)荷回歸方程

    LOADEST模型結(jié)構(gòu)如圖1所示,依圖可知其包含輸入輸出兩大模塊,各模塊均由控制文件、源文件、校準(zhǔn)文件、估算文件組成。

    圖1 LOADEST統(tǒng)計(jì)模型基本組成

    研究區(qū)污染物濃度的監(jiān)測(cè)值為每月檢測(cè)1~2次的瞬時(shí)污染物濃度。要得到月污染物濃度,必須先建立瞬時(shí)污染物濃度、日流量和月污染物濃度的回歸方程?;貧w方程的建立不僅可以得到已有污染物濃度的研究周期,也可以預(yù)測(cè)濃度,得到缺失測(cè)量數(shù)據(jù)的時(shí)間周期。本文采用LOADEST水質(zhì)模型進(jìn)行污染物濃度的回歸方程的建立,LOADEST水質(zhì)模型進(jìn)行污染物負(fù)荷估算原理如下[9]:

    以日流量與水質(zhì)數(shù)據(jù)作為輸入變量建立LOADEST模型,通過建立回歸模型對(duì)污染物負(fù)荷進(jìn)行有效估算,其估算公式一般形式如下:

    式中,a0、aj為方程系數(shù);Xj為自變量;NV為自變量個(gè)數(shù)。

    鑒于污染物的擴(kuò)散形式不同以及污染物負(fù)荷對(duì)河流動(dòng)力的自適應(yīng)能力存在差異,LOADEST模型中為用戶提供了多達(dá)11種的回歸模型,將監(jiān)測(cè)點(diǎn)離散數(shù)據(jù)與斷面流量經(jīng)Tobit回歸處理,應(yīng)用AIS和SPCC準(zhǔn)則予以優(yōu)化,得出95%置信區(qū)間的評(píng)價(jià)負(fù)荷估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差。該過程中核心工作為模型優(yōu)化,AIS和SPCC優(yōu)化函式如下:

    表1 月污染物負(fù)荷通量回歸方程

    4 針對(duì)TN和TP污染物污染物負(fù)荷回歸方程的檢驗(yàn)

    基于最大負(fù)荷統(tǒng)計(jì)模型的污染物負(fù)荷估計(jì)給出了不同的TN和TP污染物性質(zhì)的回歸方程。所建立的污染物負(fù)荷回歸方程組進(jìn)行了最大負(fù)荷統(tǒng)計(jì)模型的檢驗(yàn)。測(cè)試參數(shù)包括回歸方程的相關(guān)系數(shù)R2、統(tǒng)計(jì)意義的顯著水平P值、殘余PPCC值和殘余序相關(guān)系數(shù)SCR值。得到的試驗(yàn)結(jié)果見表2。

    表2 污染物負(fù)荷回歸方程檢驗(yàn)結(jié)果

    決定系數(shù)R2的大小表征了回歸模型的擬合程度,其值介于0~1之間,愈接近于1,則說明回歸模型擬合程度高,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的殘差愈小。LOADEST模型中,一般人為R2>0.8,表明該污染符合估算模型具有良好的可靠性,模型置信度達(dá)到顯著水平(P<0.05);而R2>0.9,則表示該估算模型擬合度達(dá)到極顯著水平 (P<0.01),能夠較好地反映水污染負(fù)荷。殘差PPCC的大小為其分布特性的度量,PPSS>0.9則說明殘差服從正態(tài)分布,亦反映該估算效果具有科學(xué)性。如表2所示,4個(gè)匯水口處污染物負(fù)荷回歸方程決定系數(shù)在80.98%~89.66%之間,表明該模型擬合效果較好,能夠準(zhǔn)確反映污染物擴(kuò)散模式,并且其漸進(jìn)統(tǒng)計(jì)性雙尾檢測(cè)均小于0.05的水平,具有統(tǒng)計(jì)意義。殘差除了第三斷面的TP負(fù)荷回歸方程<0.9,其余均大于0.9的水平,綜合而言該預(yù)測(cè)模型的殘差服從整體分布特征。SCR為殘差序列相關(guān)性的表征,該結(jié)果顯示,各序列相關(guān)系數(shù)SCR值在-0.0159和0.0147之間,尚不具備統(tǒng)計(jì)顯著性,表明其不存在序列相關(guān)性。由于污染物的化學(xué)性質(zhì)及其對(duì)水環(huán)境的適應(yīng)性存在差異,LOADEST統(tǒng)計(jì)模型能夠基于變量之間的非線性關(guān)系進(jìn)行擬合與模型優(yōu)化,進(jìn)而對(duì)區(qū)域污染負(fù)荷進(jìn)行估算,該研究顯示LOADEST模型優(yōu)選出的各污染物負(fù)荷回歸方程擬合度較高,結(jié)果可靠。

    5 結(jié)論

    污染物在河流這個(gè)生態(tài)通徑上呈非點(diǎn)源擴(kuò)散,是水污染的重要因素之一,應(yīng)用LOADEST水質(zhì)模型估算污染物輸移負(fù)荷為水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)提供信息基礎(chǔ)。以伊吾河流域匯水?dāng)嗝?015年~2016年離散水質(zhì)數(shù)據(jù)與日流量連續(xù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),應(yīng)用LOADEST模型建立TN、TP等污染物負(fù)荷回歸方程,并依據(jù)AIC和SPCC準(zhǔn)則對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化、檢驗(yàn),模擬伊吾河流域污染物通量,研究結(jié)果顯示回歸方程具有良好的精度與有效性,能科學(xué)反映區(qū)域污染物負(fù)荷水平,有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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