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    基于SWMM的宿遷市非點(diǎn)源污染負(fù)荷模擬計(jì)算

    2015-08-19 01:51:53黃德鋒路建恒李賀
    安徽農(nóng)學(xué)通報(bào) 2015年15期

    黃德鋒+路建恒+李賀

    摘 要:以宿遷市中心城區(qū)非點(diǎn)源污染為對(duì)象,基于SWMM模型,根據(jù)降雨徑流實(shí)測數(shù)據(jù)并結(jié)合相關(guān)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)率定模型參數(shù),構(gòu)建了基于SWMM模型的研究區(qū)非點(diǎn)源污染負(fù)荷計(jì)算模型,共設(shè)計(jì)了7種不同降雨情景,分析了不同降雨條件下研究區(qū)非點(diǎn)源污染固體懸浮物(TSS)、COD、TN、TP的入河污染物總量和入河過程線。在設(shè)計(jì)的降雨情景下:(1)在一定的降雨強(qiáng)度范圍內(nèi),入河污染物總量隨降雨強(qiáng)度增加而增加,高強(qiáng)度降雨較低強(qiáng)度降雨可對(duì)受納水體造成更大的污染;(2)污染物濃度峰值出現(xiàn)在降雨45~50min內(nèi);(3)入河TSS、COD體現(xiàn)了明顯的初期效應(yīng),而TN、TP沒有明顯的初期效應(yīng),這與氮磷的再次堆積有關(guān)。

    關(guān)鍵詞:非點(diǎn)源污染;SWMM;降雨徑流;污染負(fù)荷

    中圖分類號(hào) X522 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731(2015)15-100-05

    The Simulation of Non-Point Source Pollution Load based on SWWM in Suqian

    Huang Defeng1 et al.

    (1Construction Bureau of Nantong Economic & Technological Development Area,Nantong 22609,China)

    Abstract:The study was focused on the non-point source pollution loading in Suqian. Based on the SWMM,parameters from the literature and field experiments were integrated,and a non-point source pollution calibration model was constructed .Seven different rainfall scenarios were designed to analyze the pollution loads of total suspended solids(TSS). Under the designe rainfall conditions:(1)In a certain range of rainfall intensity,total non-point pollutants increased with the increase of the rainfall intensity,higher-intensity rainfall caused more serious pollution to receiving water bodies than the low-intensity rainfall did;(2)The emission of pollutants reached a peak after 45~50min late than the beginning of the rainfall;(3)TSS and COD emissioned into the river reflects obvious first flush effect,however,TP and TN didnt reflect obvious first flush effect and this may relate with the second accumulation.

    Key words:Non-point source pollution;SWMM;Rainfall runoff;Pollution load

    城市非點(diǎn)源污染是指城市屋面、路面及其他地面污染物在降雨徑流的淋溶沖刷作用下以廣域、分散的形式進(jìn)入河湖引發(fā)的水體污染[1]。目前,隨著城市化的進(jìn)展,城市人口激增、不透水面積大幅度增加,使得非點(diǎn)源污染成為影響城市水體水質(zhì)的重要因素。相關(guān)研究表明,城市化被認(rèn)為是僅次于農(nóng)業(yè)造成非點(diǎn)源污染的主要原因。城市地表徑流被美國環(huán)保局列為導(dǎo)致全美河流和湖泊污染的第三大污染源,全球約30%~50%的地表受到了非點(diǎn)源污染的影響[2]。隨著城市化規(guī)模的不斷增加,城市河網(wǎng)水體水質(zhì)將面臨著分點(diǎn)源污染的嚴(yán)重威脅。

    對(duì)于城市非點(diǎn)源污染的研究始于20世紀(jì)60~70年代,一些學(xué)者通過因果分析和統(tǒng)計(jì)分析的方法建立了非點(diǎn)源污染負(fù)荷與土地利用或徑流量之間的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蚚3]。20世紀(jì)70~80年代,一些有影響的非點(diǎn)源污染模型不斷推出,其中包括SWMM、STORM、HSPF、DR3M-QUAL等可用于城市的非點(diǎn)源污染模型。這些模型基于對(duì)城市降雨徑流、污染物累積和沖刷、土壤侵蝕、排水管中泥沙和污染物運(yùn)動(dòng)過程的描述,屬于經(jīng)驗(yàn)與機(jī)理相結(jié)合的模型,能較好的模擬降雨過程中非點(diǎn)源污染的遷移轉(zhuǎn)化。其中,STORM模型用于模擬城區(qū)水文過程及場次污染物負(fù)荷量,但模型結(jié)構(gòu)簡單,不能模擬污染物的遷移轉(zhuǎn)化過程,不適合連續(xù)時(shí)間尺度的模擬;HSFP模型用于模擬農(nóng)村和城市地區(qū)水文水質(zhì)過程的非點(diǎn)源污染模型,缺點(diǎn)是不能進(jìn)行管道水流的復(fù)雜計(jì)算,不適合場次暴雨尺度的模擬,在城區(qū)應(yīng)用局限性較大,且模型校正時(shí)參數(shù)不唯一;DR3M-QUAL模型是可以模擬城區(qū)降雨徑流水量和水質(zhì)的基于物理概念的分布式模型,缺點(diǎn)是不能模擬污染物之間的相互作用,對(duì)地表和管道中的泥沙運(yùn)動(dòng)模擬能力差;SWMM模型是1971年美國國家環(huán)境保護(hù)局(EPA)為解決日益嚴(yán)重的城市非點(diǎn)源污染而推出的城市暴雨水量水質(zhì)預(yù)測和管理模型。SWMM作為分布式、連續(xù)模擬模型,在城市非點(diǎn)源污染模擬中得到了廣泛應(yīng)用[4-8]。本研究采用SWMM模型,借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究的模型模擬參數(shù),并結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)測數(shù)據(jù)率定模型參數(shù),模擬分析了宿遷市馬陵河流域在不同降雨條件下非點(diǎn)源污染負(fù)荷量及污染負(fù)荷累積變化,以期為城市降雨徑流污染的控防提供科學(xué)依據(jù)。

    1 SWMM模型概述

    SWMM由4個(gè)計(jì)算模塊和1個(gè)服務(wù)模塊組成。4個(gè)計(jì)算模塊分別為徑流模型(Runoff)、輸送模塊(Transport)、擴(kuò)充輸送模塊(Extran)及儲(chǔ)存/處理模塊(Storage/Treatment),通過計(jì)算模塊的運(yùn)行,SWMM可以對(duì)地面徑流、排水管網(wǎng)以及污水處理單元等的水量水質(zhì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬。服務(wù)模塊的主要功能是進(jìn)行一些計(jì)算后的處理,如統(tǒng)計(jì)、繪圖等。

    SWMM模型中徑流模塊、輸送模塊和儲(chǔ)存/處理模塊可以分別實(shí)現(xiàn)對(duì)城市排水系統(tǒng)中地表徑流、管網(wǎng)輸送和污水處理單元的模擬,這為SWMM模型對(duì)城市排水系統(tǒng)的整體模擬提供了可能。城市產(chǎn)生的污水和降雨資料作為SWMM模型的管道節(jié)點(diǎn)屬性和降雨屬性分別輸入到輸送模塊和徑流模塊,這些屬性數(shù)據(jù)作為模型的輸入,為計(jì)算模擬提供了基礎(chǔ);而模擬的核心是利用SWMM中的徑流模塊、輸送模塊和儲(chǔ)存/處理模塊依次對(duì)城市排水中的地表徑流、管網(wǎng)輸送和污水處理進(jìn)行模擬計(jì)算,最終得到輸入城市受納水體中的水量和水質(zhì)的動(dòng)態(tài)結(jié)果。

    2 SWMM模型在城市非點(diǎn)源污染負(fù)荷研究中的應(yīng)用

    2.1 研究區(qū)概化 馬陵河位于宿遷市宿城區(qū),北起城北路,南至思虞路,全長4.8km,流域面積約5.8km2。該區(qū)域?yàn)樗捱w市中心城區(qū),排水管網(wǎng)敷設(shè)較為齊全,大部分由分流制管道組成,少量為合流制管道。根據(jù)研究區(qū)地形特點(diǎn)和排水管道布置,運(yùn)用GIS的空間分析和數(shù)據(jù)處理功能,將研究區(qū)劃分為150塊排水區(qū),各個(gè)匯水區(qū)面積不等(圖1);同時(shí),根據(jù)研究區(qū)雨水管網(wǎng)數(shù)據(jù)共概化雨水管道95段,管徑為300~1200mm,管道末端出水口18個(gè)。

    圖1 研究區(qū)部分子匯水區(qū)域

    2.2 模型參數(shù)率定

    2.2.1 基本參數(shù)的確定 SWMM中有許多參數(shù)需要確定,對(duì)子匯水區(qū)面積、寬度、坡度、檢查井高程、檢查井進(jìn)出水口高程、管道標(biāo)高、管道埋深、管徑、管長可以通過直接測量來確定,其他一些參數(shù)需要通過實(shí)測并結(jié)合查閱資料確定。

    2.2.1.1 入滲參數(shù) 在推求地表產(chǎn)流模型時(shí),需要確定下滲模型,SWMM有3種入滲模型:Horton模型、Green-Ampt模型、SCS CN模型。在這里我們選用Green-Ampt模型,對(duì)于Green-Ampt中需要輸入的參數(shù),通過調(diào)查當(dāng)?shù)乇韺油寥乐饕獮榉弁梁头圪|(zhì)粘土,查閱Soil Characteristics Table[56]確定Suction Head、Conductivity、Initial Deficit分別為40mm、0.5mm/hr、4%。

    2.2.1.2 曼寧粗糙率 地表匯流模型中,非線性水庫法需要確定透水區(qū)曼寧系數(shù)、不透水區(qū)曼寧系數(shù)和管道曼寧系數(shù)。參考VassilionsA.Tsihrintzis等[21]對(duì)美國南佛羅里達(dá)州3個(gè)沿海城市的降雨徑流水質(zhì)模擬研究成果(見表1),并結(jié)合本區(qū)域的實(shí)際情況,當(dāng)?shù)赝恋乩妙愋蜑樽≌瑓^(qū)、道路用地和綠化用地。綜合考慮,選取透水區(qū)曼寧系數(shù)為0.115,不透水區(qū)曼寧系數(shù)為0.012,管道曼寧系數(shù)為0.012。

    表1 不同表面曼寧系數(shù)

    [土地利用類型\&透水地表

    曼寧系數(shù)\&不透水地表

    曼寧系數(shù)\&管道

    曼寧系數(shù)\&低密度住宅區(qū)\&0.10~0.20\&0.01~0.015\&0.011~0.013\&高密度住宅區(qū)\&0.10~0.20\&0.01~0.015\&0.020~0.036\&高速公路\&0.10~0.20\&0.01~0.015\&0.011~0.013\&商務(wù)區(qū)\&0.10~0.20\&0.01~0.015\&0.011~0.013\&]

    2.2.1.3 洼蓄存儲(chǔ) 在SWMM模型中土地面積類型為:透水面積、有洼蓄不透水面積、無洼蓄不透水面積3種類別,其中不透水面積的洼蓄存儲(chǔ)、透水面積的洼蓄存儲(chǔ)和無洼蓄的不透水面積百分比都需要根據(jù)實(shí)地條件確定。該處地處市區(qū)中心區(qū)域,地表多為瀝青表面,建筑物多為住宅區(qū),無洼蓄的不透水面積百分比選取25%。洼蓄量是指在一塊洼地未流走的或入滲的那部分水量。透水區(qū)和不透水區(qū)的洼蓄量與地表情況有關(guān)系,選取不透水區(qū)域的洼蓄存儲(chǔ)為2mm,透水區(qū)域的洼蓄存儲(chǔ)為5mm。

    為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性,于2014年10月31日于當(dāng)?shù)嘏趴趯?duì)降雨徑流的水量水質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,通過將模擬值與實(shí)測值進(jìn)行比較(圖2),并調(diào)整相應(yīng)參數(shù)的取值使模擬值與實(shí)測值最佳匹配,選取模擬值和實(shí)測值匹配最好的一組參數(shù)作為最終的輸入?yún)?shù)。通過相對(duì)誤差(見下式1)來評(píng)價(jià)模型的可靠程度:

    [RE(%)=i=1m(y1-y1y1)/m×100] (1)

    式中:RE-平均相對(duì)誤差;y1-實(shí)測值;m-采樣次數(shù)。

    圖2 徑流量模擬值與實(shí)測值

    結(jié)果表明,徑流量模擬值與實(shí)測值之間的誤差為21.6%,認(rèn)為在可接受的范圍內(nèi),確定參數(shù)最終取值見表2。

    表2 最終參數(shù)取值

    [Mannings n\&IDS

    (mm)\&PDS

    (mm)\&Su

    (mm)\&IMD

    (mm/mm)\&Ks

    (mm/h)\&Pipe\&Pervious\&Impervious\&0.012\&0.115\&0.012\&1\&3.8\&29.5\&2.3\&0.384\&]

    2.2.2 污染物參數(shù)的確定 為反應(yīng)不同土地利用類型的地表污染物累積過程,將各子匯水區(qū)域內(nèi)土地利用類型分為住宅、道路、綠地。根據(jù)研究區(qū)河道水體的水質(zhì)指標(biāo),選擇TSS、CODCr、TN、TP等4個(gè)產(chǎn)生徑流沖刷地表污染物的主要污染因子。采用指數(shù)累積模型模擬污染物累積過程,該模型可以很好的反映地表污染物累積情況以及最大累積量,輸入?yún)?shù)包括指數(shù)累積方程的最大可能累積值和累積常數(shù);沖刷過程采用指數(shù)沖刷方程進(jìn)行模擬,輸入?yún)?shù)包括沖刷方程中的沖刷系數(shù)和沖刷指數(shù)。

    僅道路有街道清掃,街道清掃間隔每天1次,每次清掃去除70%的污染物。

    為了驗(yàn)證模型輸入?yún)?shù)的準(zhǔn)確性,將模擬結(jié)果與2014年10月31日的實(shí)際測量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較(見圖3~6),結(jié)果表明,四種污染物TSS、COD、TN、TP實(shí)測值與模擬值得誤差分別為21.4%、24.9%、29.1%、29.2%,率定的污染物參數(shù)最終取值見表3和表4。

    圖3 驗(yàn)證試驗(yàn)TSS實(shí)測值與模擬值

    圖4 驗(yàn)證試驗(yàn)COD實(shí)測值與模擬值

    圖5 驗(yàn)證試驗(yàn)TN實(shí)測值與模擬值

    圖6 驗(yàn)證試驗(yàn)TP實(shí)測值與模擬值

    表3 污染物累積參數(shù)最終取值

    [\&項(xiàng)目\&TSS\&COD\&TN\&TP\&道路\&最大累積量\&2.5\&2\&0.2\&0.1\&累積常數(shù)\&0.2\&0.2\&0.012\&0.01\&住宅\&最大累積量\&2.5\&1.5\&0.2\&0.1\&累積常數(shù)\&0.2\&0.15\&0.012\&0.01\&綠地\&最大累積量\&2\&1.5\&0.1\&0.04\&累積常數(shù)\&0.1\&0.1\&0.01\&0.008\&]

    表4 污染物沖刷參數(shù)最終取值

    [\&項(xiàng)目\&TSS\&COD\&TN\&TP\&道路\&沖刷系數(shù)\&2\&2\&0.2\&0.08\&沖刷指數(shù)\&2\&1.8\&0. 12\&0. 04\&住宅\&沖刷系數(shù)\&2\&2\&0.2\&0.08\&沖刷指數(shù)\&1.8\&1.8\&0. 12\&0.04\&綠地\&沖刷系數(shù)\&1\&1\&0. 1\&0.05\&沖刷指數(shù)\&1.2\&1.2\&0.08\&0.03\&]

    2.3 降雨條件的確定 不同降雨情景的設(shè)定是水文水質(zhì)模擬不可或缺的基本要素。根據(jù)對(duì)宿遷市3a降雨資料的統(tǒng)計(jì)分析,采用宿遷市暴雨公式(見式2),選取重現(xiàn)期為0.25a、0.5a、1a、2a、5a、10a、20a的重現(xiàn)期,降雨歷時(shí)設(shè)計(jì)為120min,繪制不同重現(xiàn)期降雨過程線:

    [q=-887.81(1+0.702800.1581)lgT(r+26.36)0.9999] (2)

    圖7 降雨峰值r=0.3時(shí)不同重現(xiàn)期的降雨過程線

    3 結(jié)果與分析

    3.1 產(chǎn)污總量分析 對(duì)研究區(qū)域內(nèi)排水系統(tǒng)末端排口排放的污染負(fù)荷進(jìn)行統(tǒng)計(jì),見表5。由表5可知,在一定的降雨強(qiáng)度范圍內(nèi),隨著降雨強(qiáng)度的增加,入河污染物總量不斷增加,但增加到一定值后,降雨強(qiáng)度的增加僅使入河污染物總量以微小幅度增加。根據(jù)地表污染物的累積與沖刷規(guī)律,在旱季地表污染物不斷堆積,降雨發(fā)生后,部分污染物隨地表徑流排放入河,隨著降雨強(qiáng)度的增加,地表徑流沖刷的污染物越多,與此同時(shí),地表堆積的污染物不斷減少,當(dāng)再也沒有堆積物時(shí)沖刷也就停止了,此時(shí)沖刷量達(dá)到最大,不會(huì)隨降雨強(qiáng)度增加而增加。如表5所示,在重現(xiàn)期大于2a的降雨條件,入河污染物總量基本不在增加。

    表5 研究區(qū)排口排放污染物總量

    [污染物(kg)\&0.25a\&0.5a\&1a\&2a\&5a\&10a\&20a\&TSS\&449.2\&623\&789.61\&935.97\&936.17\&936.32\&936.45\&COD\&396.67\&559.2\&712.35\&853.23\&857.11\&860.4\&861.32\&TN\&2.47\&3.73\&4.91\&5.99\&6.1\&6.17\&6.2\&TP\&1.05\&1.61\&2.12\&2.58\&2.64\&2.7\&2.71\&]

    3.2 產(chǎn)污過程分析 不同重現(xiàn)期降雨條件下,單位時(shí)間內(nèi)非點(diǎn)源污染物入河質(zhì)量過程線見圖8~11,不同降雨強(qiáng)度下單位時(shí)間污染物入河的過程趨勢是相同的。除了重現(xiàn)期為0.25a的降雨,其他重現(xiàn)期下的降雨單位時(shí)間入河污染物質(zhì)量在30~40min時(shí)段內(nèi)達(dá)到峰值,這主要是由于重現(xiàn)期為0.25a的降雨降雨量較小,達(dá)到峰值時(shí)間較晚;4種污染物中,TSS、COD的沖刷有強(qiáng)烈的初期效應(yīng),25%的水量(體積分?jǐn)?shù))沖刷的污染物占污染物總量的35%~50%,TN、TP的沖刷沒有表現(xiàn)出明顯的初期效應(yīng),這可能與氮、磷的再次堆積有重要的關(guān)系。

    圖8 不同重現(xiàn)期降雨條件下入河TSS質(zhì)量

    圖9 不同重現(xiàn)期降雨條件下入河COD質(zhì)量

    圖10 不同重現(xiàn)期降雨條件下入河TN質(zhì)量

    圖11 不同重現(xiàn)期降雨條件下入河TP質(zhì)量

    4 結(jié)論

    本文根據(jù)當(dāng)前國內(nèi)外對(duì)城市排水管網(wǎng)模擬系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,結(jié)合ArcGIS的數(shù)據(jù)處理功能和空間分析功能,采用SWMM建立了宿遷市馬陵河片區(qū)排水管網(wǎng)系統(tǒng)模型,并進(jìn)行了模擬,得到了如下結(jié)論:

    (1)對(duì)SWMM模型的原理進(jìn)行了分析與研究,明確了SWMM對(duì)輸入?yún)?shù)的要求,結(jié)合ArcGIS的數(shù)據(jù)處理功能和空間分析功能,獲得部分模型所必需的參數(shù)。

    (2)結(jié)合實(shí)測資料和經(jīng)驗(yàn)參數(shù)最終完成模型構(gòu)建,根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)P偷目煽啃裕Y(jié)果表明,徑流量的相對(duì)誤差為21.6%,4種污染物TSS、COD、TN、TP的相對(duì)誤差分別為21.4%、24.9%、29.1%、29.2%;根據(jù)由芝加哥降雨合成線設(shè)計(jì)的降雨,完成了當(dāng)?shù)嘏潘芫W(wǎng)系統(tǒng)水文、水力和水質(zhì)的模擬。

    (3)分析了不同降雨強(qiáng)度下研究區(qū)域污染物的沖刷規(guī)律,入河非點(diǎn)源污染物總量隨降雨強(qiáng)度的增加而增加,污染物的排放在降雨開始后45~50min后達(dá)到峰值,入河TSS、COD體現(xiàn)了明顯的初期效應(yīng),25%的水量(體積分?jǐn)?shù))沖刷的污染物占污染物總量的35%~50%,而TN、TP沒有明顯的初期效應(yīng),這與氮磷的再次堆積有關(guān)。

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