關(guān)鍵詞:有機污染物;非點源時空差異性;徑流曲線數(shù)法;水文響應(yīng)單元;水量水質(zhì)耦合模型
前言
現(xiàn)階段,水體面臨著越來越嚴重的有機污染物壓力,尤其是非點源污染的影響日益凸顯。了解有機污染物在水體流域中的時空分布特征可以為采取合理的污染治理和防控策略提供科學(xué)依據(jù)。然而,由于非點源污染的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)獲取困難性,導(dǎo)致對有機污染物時空差異性特征的深入研究面臨一定困難。因此,開展水體流域有機污染物非點源時空差異性特征的研究具有重要的環(huán)境保護意義和實際應(yīng)用價值。
在此背景下,張彥等人利用M-K檢驗和Prttitt突變檢驗法監(jiān)測水體污染物的時空變化差異性。然而,由于M-K檢驗基于數(shù)據(jù)的單調(diào)性進行檢驗,如果數(shù)據(jù)存在周期性或非單調(diào)的變化趨勢,就容易引起檢驗結(jié)果不準確。張曉瑾等人利用Arc-gis對各項污染物的時空分布特征展開分析。但是,水土評價工具通?;谥笜梭w系和評價模型進行評估,但由于環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性和多樣性,評價工具可能無法覆蓋所有影響因素,導(dǎo)致評價結(jié)果的偏差和不確定性增加。
針對以上問題,在本次研究中,利用徑流曲線數(shù)法(SCS法)計算流域地表徑流量,并將計算結(jié)果代入到水質(zhì)模型中,由此得到該流域中氮和磷的濃度值,實現(xiàn)水量模型與水質(zhì)模型的耦合;最后,利用水量水質(zhì)模型對九龍江流域的有機污染物非點源時空差異性進行分析。
1研究區(qū)域概況
九龍江流域位于福建省境內(nèi),由北溪和西溪兩條主要支流構(gòu)成。九龍江流域整體呈現(xiàn)西北部高、東南部低趨勢,流經(jīng)區(qū)域多為中、低山和平原地區(qū)。九龍江流域的年平均氣溫在19.9℃~21.1℃之間,年降水在1400~1800mm之間。九龍江流域的氣候特征表現(xiàn)為西北部氣溫較低、東南部氣溫較高;同時降水量沿海地區(qū)高于內(nèi)陸地區(qū)。九龍江流域的土壤類型可分為12主類、41個亞類,其中紅壤、赤紅壤、黃壤等是主要土壤類型。在這些土壤類型中,紅壤的分布面積最大,約占62%左右,其次為赤紅壤,約占16%左右,水稻土和黃壤分別占約9%和8%。在亞熱帶海洋性季風氣候的影響下,九龍江流域的植被覆蓋率較高,達到了60%左右,而且植被類型非常豐富,同時該地區(qū)的農(nóng)業(yè)也比較發(fā)達。
2數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1數(shù)據(jù)來源
文章對九龍江流域2020年-2023年的空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)分別進行了采集,具體類型和數(shù)據(jù)來源見表1。
2.2預(yù)處理
2.2.1氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理
在分析水體流域有機污染物非點源時空差異性特征時,氣象數(shù)據(jù)有著十分重要的作用。為了將氣象數(shù)據(jù)空間分辨率變化對特征分析結(jié)果的影響程度控制在最低,利用中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數(shù)據(jù)對采集到的氣象數(shù)據(jù)作了補充,經(jīng)過誤差分析和交叉驗證后,得到高質(zhì)量的九龍江流域氣象數(shù)據(jù),將其輸入到WDMUtil工具中,輸出得到氣象數(shù)據(jù)時間序列文件。
2.2.2子流域及水文響應(yīng)單元的劃分
劃分子流域和水文響應(yīng)單元可以提高對水體流域污染物時空差異性特征分析的精度。劃分子流域和水文響應(yīng)單元有助于更精細地描述不同區(qū)域的水文特征。水體流域內(nèi)的水文過程和水動力學(xué)特點會受到地形、土壤類型、降雨徑流等影響。通過將流域按照地理和水文特征劃分為多個子流域和水文響應(yīng)單元,可以更好地捕捉不同區(qū)域的水文過程和水動力學(xué)特征的差異,進一步細化了分析的空間尺度。首先,獲取九龍江流域水系特征、降水量、土地使用情況、土地類型、水體流域坡度變化以及土壤類型等信息。將九龍江流域的河道閾值面積設(shè)定為3000hm2,即當河道流域面積達到或超過3000hm2時,會被劃分為一個子流域。通過這種方式,可以更好地將整個流域分解成多個較小的子流域,有助于針對性地研究和管理各個子流域內(nèi)的水文、水質(zhì)特征,提高對流域水資源的科學(xué)認識和綜合管理能力。將九龍江流域劃分為31個子流域。將九龍江流域的坡度閾值、土地利用閾值和土地類型閾值都設(shè)定為5%,對31個子流域再次進行劃分,得到633個水文響應(yīng)單元。
3建立水量水質(zhì)耦合模型
根據(jù)子流域和水文響應(yīng)單元中的水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),利用徑流曲線數(shù)法計算九龍江流域的地表徑流量。徑流曲線數(shù)法假設(shè)雨量過程與徑流過程之間存在時滯性的關(guān)系,即降雨的大小和持續(xù)時間對于產(chǎn)生徑流的影響是有一定延遲的。該方法常用的數(shù)據(jù)包括雨量歷時曲線和累積徑流曲線。獲取一段時間內(nèi)的雨量數(shù)據(jù)和對應(yīng)的徑流觀測數(shù)據(jù)。然后,利用雨量歷時曲線繪制出不同雨量強度隨時間變化的曲線。利用累積徑流曲線繪制出徑流隨時間積累的曲線。徑流曲線數(shù)法因具有簡便的運算過程和較少的參數(shù)數(shù)量,有著十分廣泛的應(yīng)用范圍。地表徑流量計算公式如式(1)所示:
至此,完成水量水質(zhì)耦合模型的建立,利用該模型可實現(xiàn)對汛期及非汛期時九龍江流域中氮和磷含量的計算。
4研究可行性驗證
4.1水量水質(zhì)耦合模型性能評價
利用水量水質(zhì)耦合模型對九龍江流域2020年-2023年的徑流量、氮、磷濃度分別進行模擬計算,并將計算結(jié)果與實測值進行對比,以此來驗證水量水質(zhì)耦合模型的綜合性能。文章選取了決定系數(shù)(R2)和Nash-Suttcliffe系數(shù)(Ens)作為模型的性能評價指標,前者是針對模型均值的模擬結(jié)果進行評價,后者則主要是針對極值。當R2≥0.6且Ens≥0.5時認為模型比較優(yōu)秀,二者的值越接近1,說明模型具有較高的分析精度。R2和Ens的計算公式如式(7)所示:
文章構(gòu)建的水量水質(zhì)耦合模型取得的R2值和Ens值見圖1。
通過觀察圖1可以看出,水量水質(zhì)耦合模型在2020年-2023年取得的R2值均在0.80以上,取得的值均為0.90以上,由此可以說明水量水質(zhì)耦合模型在有機污染物非點源時空差異性特征分析方面具有一定的有效性和可行性。
4.2研究區(qū)域有機污染物的模擬
由于九龍江流域整體面積較大,尤其是中游和下游遍布著數(shù)量非常多的廠區(qū),非點源污染分布密集,要獲得2020年-2023年這4年間的非點源污染排放量和人河量是一項工程量非常大的工作,而且數(shù)據(jù)精度難以保證。為此,引入了數(shù)字濾波法,將實際采集到的九龍江流域有機污染物非點源污染負荷數(shù)據(jù)進行分割處理,縮小因有機污染物非點源污染人河量與排放量數(shù)據(jù)誤差導(dǎo)致的水量水質(zhì)耦合模型模擬結(jié)果與實際結(jié)果之間的差異性。
4.3有機污染物非點源污染時間分布特征
非點源有機污染物的產(chǎn)生和遷移,與同年降水量和徑流量有著很大的關(guān)系。年降水量增加,必然會使徑流量增加,氮和磷的流失量也會有所增加。為了對氮、磷有機污染物的非點源污染時間分布特征進行有效評估,選取了非點源負荷量作為關(guān)鍵評價指標。這一指標反映了在特定時間范圍內(nèi),從非點源排放到水體中的氮和磷的總量,是衡量污染程度的基本量化工具。如圖2所示九龍江流域2020年-2023年月平均降水量與氮、磷非點源負荷之間的關(guān)系。
通過觀察圖2可知,九龍江流域在2020年-2023年4年間的降水變化趨勢基本一致,1-3月份、10-12月份降水較少,4月份開始增加,6月份達到降水峰值。氮非點源負荷與磷非點源負荷受降水量影響較大,與降水量之間呈正相關(guān),兩種有機污染物的非點源負荷峰值均出現(xiàn)在6月份。這是因為降水量大的季節(jié),地表徑流隨之增加,其中會包含大量的有機污染物,從而形成主要的有機污染物非點源污染。降水量小的季節(jié),地表徑流產(chǎn)出小,攜帶的有機污染物減少,所以降水量小的季節(jié)有機污染物非點源污染程度也會有所降低。由此可以得出結(jié)論,九龍江流域有機污染物非點源污染的時間分布特征受降水量影響較大,豐水期有機污染物的負荷增加、枯水期則降低。
同時,有機污染物非點源污染負荷與土地使用類型也存在一定關(guān)聯(lián)。其中,耕地、林地、建設(shè)用地和園林用地與有機污染物非點源污染負荷之間有著顯著的線性相關(guān)關(guān)系,林地則呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。
4.4有機污染物非點源污染空間分布特征
九龍江流域氮、磷非點源污染負荷的空間分布特征見圖3。
通過觀察圖3可以看出,氮和磷的非點源污染負荷呈現(xiàn)出明顯的空間區(qū)域性特征。綜合來說,九龍江區(qū)域上游氮和磷的非點源污染負荷要低于中游和下游,這是因為下游遍布多家廠區(qū)和企業(yè),人類活動對地表徑流量產(chǎn)生較大的影響,從而導(dǎo)致植被覆蓋率較低、生態(tài)環(huán)境較上游相比要差一些,所以非點源污染負荷要高于上游。同時,受地形坡度和農(nóng)業(yè)活動的影響,九龍江流域下游的有機污染物非點源污染負荷也要高于中游和上游。
5結(jié)束語
此研究采集了九龍江流域2020年-2023年的水文數(shù)據(jù),采用了多尺度的劃分方法,有助于更詳細地描述不同區(qū)域的水文特征。將地表徑流量作為水質(zhì)模型輸入項,并計算氮和磷的濃度,實現(xiàn)了水量和水質(zhì)的有效耦合采用徑流曲線數(shù)法計算九龍江流域的地表徑流量,這種方法可以對降雨徑流過程進行較為準確的描述,為后續(xù)有機污染物的時空分布分析提供可靠的水量輸入?yún)⒖?,提高了模型的準確性和可靠性。根據(jù)本次研究可知九龍江流域的有機污染物非點源污染時空特征與降水量和季節(jié)有很大關(guān)系,降水量多的季節(jié)有機污染物的非點源污染負荷也有所增加;有機污染物非點源污染空間特征受人類活動和廠區(qū)分布影響較大,九龍江流域上游的非點源污染負荷低于中游和下游。