基于流域管理的總磷污染動態模擬模型
摘要：為了定量 分析 不同磷來源對目標水體水質的 影響 ，提高流域總磷污染控制管理決策水平，通過分析流域中磷的產生途徑(包括點源和面源)及其在河流、土壤中的遷移轉化 規律 ，建立起總磷污染控制動態模擬模型，并討論了模型的基本假設、各個子模型的結構和關系、 計算 機理等。最后，以我國北方某大型水庫及其所屬流域為例，利用率定后的模型進行模擬計算，描述了進入水庫的總磷隨時間的動態變化趨勢。結果表明，該模型可以為流域總磷污染控制提供 科學 的決策 參考 。
關鍵詞：流域模型 徑流模型 面源污染 磷遷移
水體中磷的輸入是造成水體(尤其是湖泊、水庫)富營養化的主要原因之一，而其濃度高低又是判斷富營養化程度的因子之一[1]。面對水體富營養化 問題 ，越來越多的專家學者把防治措施定位在流域級別的管理上。而流域管理在實施中，為了量化不同磷來源對目標水體水質的影響，有必要考查流域內面污染源的貢獻、點污染源的排放、以及磷在流域河流中的遷移轉化過程等。由于以上各過程(包括生化過程)都是呈季節性變化的，因此，相應的流域總磷模型如果能進行動態模擬是最為理想的。本文所討論的模型特點就是，既可以集成以上過程，動態模擬流域內總磷的遷移轉化過程，又能夠區分不同污染來源和過程的貢獻，以便制訂目標明確、重點突出的磷污染控制和管理政策和措施。
1.模型的基本假設
以往有關磷排放系數的 研究 成果表明，流域匯水區內磷的年度產生量與畜禽養殖量和土地利用情況是直接相關的[2];另一方面，相應的一些回歸分析則表明，流域內磷的動態輸出量(進入水體的負荷量)可近似認為是流域徑流量的函數[3]。以上結論就是本文中所討論的磷模型的基本假設。根據此假設，在年度磷產生總量和徑流量之間的關系基礎上，可以把一年內磷的總產生量隨時間變化進行動態分解。一旦磷進入河流(湖泊)系統，其遷移過程和反應過程則可以用串聯的箱式混合模型來模擬。
2.模型結構與各個子模型的計算機理
2.1 模型空間概化
將整個流域劃分為若干個子流域，每個子流域對應一條河流(或者是干流的一個河段，也可以是支流，并且允許河流上有湖泊水庫)的匯流區，然后根據干流和支流的相互關系建立起子流域的上下游關系。在計算中，每一個河段按長度等分為上、下兩個串聯起來的完全混合的箱子，稱為第一個箱子和第二個箱子，并認為兩個箱子的停留時間是一樣的。
2.2 面源和點源污染物輸入
針對每個子流域，分別計算來自點污染源和面污染源的磷負荷。點污染源主要是城鎮生活污水和 工業 污水排放。缺少數據時，可利用人口當量或人均負荷來簡單推算生活污水中的磷負荷，例如未經處理的生活污水中一般總磷濃度為4～15mg/L，平均的人均負荷可取4.5g/人/d。對于面污染源，磷的年度排放總量可以采用典型排放系數(Export Coefficient)和農業調查數據(包括畜禽養殖數據和土地利用情況)來估算。一般情況下，根據產生總磷的面污染源的不同類型，參見表1，結合各地的特點，通過調查、小區實驗或者參考類似地區的排放系數，分別獲得不同污染源的磷排放系數。表1中PL為土地磷排放系數，PX為畜禽磷排放系數。每一類排放系數根據當前的數據信息支持情況還可以進一步細化，例如家禽還可劃分為雞、鴨等。面污染源每年產生的總磷負荷ENP (kg/a)可以近似地用(1)式估算。其中，Si為對應不同土地類型的用地面積(km2)，Hi為各種畜禽的數量(頭)。
| 用地類型 | PL(kg·km-2a-1) | 養殖類型 | PX(kg·頭-1a-1) |
| 城區用地 | PL1 | 家禽 | PX1 |
| 林地 | PL2 | 豬 | PX2 |
| 草地 | PL3 | 牛 | PX3 |
| 耕地 | PL4 | 羊 | PX4 |
| 菜地 | PL5 | 馬 | PX5 |
| 其它 | PL6 | 其它 | PX6 |
2.3 降雨-徑流子模型
該子模型的功能是根據降水情況計算出匯水區內的河流出流量。計算過程是：首先根據已知的每日降雨量和蒸發量數據，計算出有效降雨量[4]Uk;Uk的一部分進入土壤中存儲起來，另一部分經土壤后形成出流量x1;x1被基流系數k劃分為兩部分，一部分是地下水kx1，另一部分則直接進入河流體系;kx1中的一部分x2被看作是地下水的出流，即地下水與河流體系的交換部分。河流的入流量x3的計算則包括支流輸入、上游輸入、點源污水排入、河流取水、地下水交換等部分。其中，上游輸入直接進入第一個箱子，對于沒有上游輸入的子流域，第一個箱子可以被忽略。其它的輸入則進入第二個箱子。對于點源污水排放，由于季節性變化不大，可以采用日平均值，或用季節分布系數給予修正。河流取水也從第二個箱子中取走，取水量大小可以根據季節變化來調整，尤其是農業灌溉取水量。河流出流量為x4，是入流量的函數。模型所描述的水流過程和總磷運移過程見圖1。
模型所描述的基本過程相應的數學公式如下：
其中，x1為土壤出流量，Uk為有效降雨量，T1為土壤停留時間;x2為地下水出流量，k為基流系數，T2為地下水停留時間;x4為河段出流量，x3為河段入流量，T3為河段停留時間;L為河段長度，u為河流平均流速;a、b為與河道形狀和物理特性相關的經驗系數。
2.4 總磷遷移轉化子模型
對每個子流域而言，進入系統的總磷負荷應該是以下各項之和：①上游磷輸入量P(1);②地下水中的磷本底負荷P(2);③點污染源排放的磷P(3);④來自土壤的磷負荷P(4);⑤取水帶走的磷負荷P(5)。除了來自上游的磷負荷是進入河段的第一個箱子外，其余輸入都直接進入第二個箱子。因取水帶走的磷負荷，也從第二個箱子中減去。
來自土壤的磷負荷P(4)則由磷釋放因子Pr、總磷的年產生量E(跟畜禽養殖和土地利用直接相關)、土壤出流量x1構成的函數計算而得。
P(4)=f(Pr,E,x1) (3)
磷在河流中的遷移過程由下式給出：
其中，Pin和Pout分別是進入和流出子流域的總磷負荷;kp是總磷的同化速率;τ是因擴散和彌散作用引起的溶質(此處為總磷)隨水流遷移的時間遲滯;DF則是彌散分數，計算中可取經驗值0.3[5]。
3.案例 研究
以我國北方某大型水庫及其所屬流域為例，利用前文所述模型，對流域內的總磷從產生到進入目標水體的全過程進行實例研究。水庫控制流域面積5437平方公里，上游有3條主要支流匯入。因為該水庫是重要的飲用水源地，再加上近年來水庫水質有富營養化的趨勢，為此對流域范圍內的總磷污染 問題 比較敏感。因此，利用模型對來自面源和點源的總磷負荷進行模擬 計算 ，并在此基礎上有針對性地提出管理措施，是很有意義的一項工作。以其中一條入庫支流為代表，利用1997年的數據進行參數率定。表2給出了模型計算過程中用到的主要系數和參數取值范圍。利用1998年數據對該支流入庫口水質進行模擬，圖2和圖3分別給出了入庫口處徑流子模型和磷遷移子模型的計算結果(參數率定后)與監測數據的比較。從圖中可以看出，率定后的計算結果與監測數據能很好地吻合。但必須認識到，由于監測數據量太少(見圖3)，無法充分反映總磷濃度的動態變化趨勢，所以磷遷移子模型在 應用 中的不確定性必然會很高。要提高該子模型參數率定和結果計算的可靠性，必須加強入庫口的監測。
| 參數（或系數）名稱 | 取值范圍 | 單位 |
| 豬的磷排放系數 | 0.025～0.038 | kg/頭/d |
| 羊的磷排放系數 | 0.013～0.026 | kg/頭/d |
| 馬的磷排放系數 | 0.09～0.15 | kg/頭/d |
| 城區用地磷排放系數 | 0.02～0.04 | kg/ha/a |
| 耕地磷排放系數 | 0.25～0.34 | kg/ha/a |
| 林地磷排放系數 | 0.02～0.05 | kg/ha/a |
| 土壤停留時間 | 1～3 | d |
| 地下水停留時間 | 10～80 | d |
| 基流系數 | 0.1～1.0 | - |
| 磷釋放因子 | 10～30 | - |
| 磷同化系數 | 0.01～0.05 | 1/d |
4.結論
本文中建立起的總磷污染控制模擬模型，是從流域降雨量和總磷的源頭產生量入手，通過徑流子模型和總磷遷移轉化子模型的模擬計算，最終獲得進入目標水體的總磷動態負荷輸入。由于模型可以動態模擬流域范圍內河流和湖泊中的總磷濃度隨時間和空間的變化，在此基礎上，可以采用情景 分析 的 方法 對各種假想的管理措施的效果進行模擬，例如25%的耕地退耕還林，改變種植結構等;或者比較不同污染源對流域總磷負荷的貢獻大小，集中財力物力治理和控制主要污染源。這種在流域尺度上建立起來的水質模擬模型，可以為今后的流域總磷污染控制和管理提供 科學 依據，起到輔助決策的作用。
參考 文獻 ：
[1] Chapra S. Surface Water-Quality Modeling [D]. McGraw Hill International, 1997
[2] Johnes, P. J. Evaluation and management of the impact of land use change on the nitrogen and phosphorous load delivered to surface waters: the export efficient modeling approach [J]. J. Hydrology, 1996, 183.
[3] Xue Y, David M B, Gentry L E. Kinetica and modeling of dissolved phosphorous export from a tile-drained agricultural watershed [J]. J. Environmental Quality, 1998, 27, 917
[4] Jolley, T. J. Large scale hydrological modelling - the development and validation of improved land-surface parametistion for meteorological inputs [D]. London: Imperial College, 1995
[5] Lees, M. J., Camacho, L. Extension of the QUASAR river water quality model to incorporate dead-zone mixing [J]. Hydrol. Earth. Syst. Sci. 1998, 2, 353
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