適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水量水質模型

羅蘭，張艷軍，董文遜，邱安妮，宋圓馨，佘敦先

（武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室，湖北武漢 430072）

0 引言

水量水質模型?？梢阅M水量水質指標連續(xù)的時空變化過程，對水環(huán)境的變化給出預報和預警，對水環(huán)境治理具有重要意義，且由于缺乏連續(xù)的原位水質監(jiān)測數據，水量水質模型逐漸成為預測河流及湖泊水質的重要工具。目前常用的水量水質模型主要有WASP（Water Quality Analysis Simulation Program）模型［1，2］、QUAL 系列模型［3，4］、MIKE 模型［5］、EFDC（The Environmental Fluid Dynamics Code）模型［6，7］、Delft3D 模型［8］等，隨著水質模型研究的深入與完善，許多學者對綜合水質模型進行耦合，使其在水量水質模擬、水環(huán)境管理等方面得到了廣泛的應用［9］。這些綜合水質模型的發(fā)展已經比較成熟，但其參數繁多，模擬時需要大量的實測水質數據來設置初始條件和邊界條件。由于部分水質數據缺乏，且這些常用的綜合水質模型指標體系與我國生態(tài)環(huán)境部提出的“9+X”（水溫、pH、溶解氧、電導率、濁度、高錳酸鹽指數、氨氮、總磷、總氮等9 種指標和X 特征指標，X 特征指標為《地表水環(huán)境質量標準》（GB3838-2002）表1 基本項目中，除9 項基本指標外，上一年及當年出現(xiàn)過的超過III 類標準限值的指標）、“5+X”（pH、溶解氧、高錳酸鹽指數、氨氮、總磷等5 種指標和X 特征指標）指標體系［10］不一致，導致這些水質模型在我國河流及湖泊應用時十分困難。

Costa 等［11］認為現(xiàn)在使用的綜合水質模型過于復雜，應用困難，巨大的數據需求會耗費時間和經濟成本，并且在缺乏數據時使用復雜的模型降低了水質預測的可靠性。例如Delft3D模型的水質模塊指標包括氯化物、大腸桿菌、生化需氧量、溫度、含氮有機物、無機磷酸鹽、硝酸鹽、懸移質泥沙、藻群和重金屬元素等，只有具備完整資料才能進行水質模擬，在應用上存在一定的局限性［12］。吳凡杰等［13］在應用Delft3D 模型進行排污策略研究時指出該水質模型所涉及的水質生化過程比較復雜且一般為經驗公式，實際應用時模型參數的設定以及模型調試過程的工作量巨大。QUAL-II 模型綜合描述以下13 種水環(huán)境變量：溶解氧、生化需氧量、水溫、葉綠素-a、氨氮、亞硝酸鹽氮、硝酸鹽氮、可溶性磷、大腸桿菌等，其中的相關參數高達20 多個，水質模擬時也需要大量的實測水質數據，雖然模型結構合理，理論精度高，但是實際應用仍然十分難［14］。且QUAL-II 模型建模時對于河段支流個數以及計算單元數有較大的限制［15］。WASP 模型可以模擬氨氮、生化需氧量、溶解氧、浮游植物和有毒物質等［16］，雖然其水質指標體系比較全面，但是其中很多水質指標在我國水環(huán)境管理中使用頻率很低，導致實際應用時缺乏數據支持。EFDC 水質模型包含22 個水質狀態(tài)變量，考慮了藻類、溶解氧、磷、二氧化硅、有機碳和化學需氧量等多種水質組分，并且根據水質變量的動力學復雜程度設置了5 種水質模塊以供選擇［17，18］：模塊0 基于WASP5 水質模型的動力學基礎，只考慮水體中的有機碳、有機磷和有機氮類；模塊1動力學復雜程度居中，綜合考慮有機碳、有機磷和有機氮中的不穩(wěn)定型和難降解型水質指標；模塊2采用CE-QUAL-ICM 水質模型［19］，考慮的水質指標更為全面；模塊3 基于CE-QUAL-ICM 水質模型［20］進行擴展，水質變量包含溶解型、顆粒型、不穩(wěn)定型以及難降解型的有機碳、有機磷和有機氮；模塊4考慮的水質變量動力學方程比較復雜。EFDC 模型在水質模擬方面將一個龐大的模型體系分解為多個小塊，在使用時可以根據需求以及水質變量耦合作用的復雜程度選擇相應的子模塊，但是其各個子模塊仍然與我國水環(huán)境管理的評價指標匹配程度不高，且對于其子模塊的選擇也存在一定的困難。綜合來看，這些常用的綜合水質模型指標體系與我國水環(huán)境管理要求不一致，這種不匹配給我國水環(huán)境管理，以及水質模型的應用和發(fā)展，都帶來一定的障礙。Ejigu M T 指出在大多數發(fā)展中國家，統(tǒng)一的水質模型標準化體系尚未得到認可，當前較為成熟的國外綜合水質模型應用困難，另一方面，模型的復雜性、水質實測數據的缺乏和數據質量差也是水質模型應用的限制因素［21］。因此，根據生態(tài)環(huán)境部提出的“5+X”指標體系對水質模型的指標體系進行規(guī)范，建立適用于我國水環(huán)境管理的標準化水質模型至關重要。

為滿足地表水質“5+X”［10］的評價要求，提高綜合水質模型的實用性，本文提出了一種適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水質模型。該模型簡化了水體中各種水質組分之間復雜的耦合作用關系，綜合模擬以下7 種水質指標：溶解氧、高錳酸鹽指數、葉綠素-a、氨氮、硝酸鹽氮、總磷和X 特征指標，使其在易用性和科學性上取得平衡。同時，將其與基于DEM的二維水動力模型耦合，形成適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水量水質模型。以九江市八里湖為例，驗證了該模型的實用性和可靠性。最后，將該模型應用于九江模擬器，作為其重要的模型支撐。

1 研究區(qū)概況及研究數據

1.1 研究區(qū)域概況

八里湖流域位于九江市區(qū)西南部，流域匯水面積273 km2，湖區(qū)集水面積約18 km2。八里湖湖底平坦，湖底高程約13～15 m，常水位17.5 m。八里湖流域內水系比較豐富，在其東側、西側和南側均有來水，其北側的新開河和龍開河與長江相連，最終將湖水匯入長江（如圖1）。八里湖與廬山相隔很近，廬山上的水一部分流入八里湖，是八里湖的主要水量來源。八里湖流域地處亞熱帶季風氣候區(qū)，氣候溫濕，四季分明，春、夏季常逢冷暖氣流交替，陰雨連綿；夏、秋之交，常受副熱帶高壓控制，晴熱少雨［22］。

圖1 八里湖周邊水系圖Fig.1 Map of river system around Bali Lake

1.2 研究數據

模型所需的基礎數據主要有水下地形資料、水質資料和氣象資料。水下地形數據根據實測點位水深數據，采用自然鄰點插值法插值得到［23］（如圖2）；水質實測數據包括2020 年7 月1日至7 月29 日早上8∶00、下午2∶00 和晚上8∶00 八里湖2 個水質監(jiān)測點的氨氮、溶解氧、高錳酸鹽指數、總磷、葉綠素-a 濃度數據，八里湖整體水質變化不大，但十里河入八里湖口處在夏季藍藻暴發(fā)現(xiàn)象屢有發(fā)生，且該處存在排污口，是敏感區(qū)域，故2 個水質監(jiān)測點分別選在八里湖十里河入湖口和十里河拐角處；流量數據包括八里湖各個出流口和入流口的流量實測值；氣象數據為中國氣象數據網上的共享數據，包括氣溫、光照和風速。

圖2 八里湖水下地形圖Fig.2 Underwater topographic map of Bali Lake

2 模型構建

為對九江市兩河及八里湖區(qū)域多要素的城市水循環(huán)和水環(huán)境過程進行綜合模擬，九江模擬器需綜合考慮山區(qū)、城市、城內外河流湖泊、長江之間的水量與污染物的交互循環(huán)過程，耦合集成城市水文過程、河湖水環(huán)境過程、城市面源污染過程以及城市污水處理廠管網一體化調度管理過程，如圖3 所示。作為九江模擬器的一部分，適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水量水質模型需對研究區(qū)域的水環(huán)境系統(tǒng)進行模擬和評價，以及對水華暴發(fā)問題進行預警。該模型的主要研發(fā)目標是使其滿足我國地表水質“5+X”［10］的評價要求，使模型簡便易用和可移植，最后應用于九江模擬器。該模型包括水動力模塊和綜合水質模塊，在網格層面上與數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）進行耦合。其中5X 綜合水質模型能夠同時模擬溶解氧、氨氮、總磷、高錳酸鹽指數等水質指標，并且對葉綠素-a進行模擬，對水華暴發(fā)進行預警。

圖3 九江模擬器模型原理Fig.3 The model principle of Jiujiang simulator

2.1 水動力模型

本文所使用的水動力數學模型是由連續(xù)性方程和動量方程構成的二維方程組。其中連續(xù)性方程如式（1）所示［24］：

x方向上的動量方程如式（2）所示：

y方向上的動量方程如式（3）所示：

式中：h代表研究區(qū)域水體的水深，m；t為模型模擬的時間步長，s；u、v代表平面二維坐標系橫向和縱向的流速，m/s；εx、εy分別為x、y方向的渦動黏滯系數，m2/s；g為重力常數；n為糙率；q為支流入流的單寬流量，m2/s。

2.2 5X綜合水質模型

2.2.1 基本方程

本文的綜合水質模型采用對流擴散方程描述水質的變化情況，并且在DEM網格基礎上將綜合水質模型和二維水動力模型耦合求解。對于任意一個水體污染物的濃度C，可得到如式（4）所示的平面二維水質遷移轉化基本方程：

式中：∑Si為湖泊水體污染物的源項，包括內部源漏項和外部源漏項；Ex為x方向的分子擴散系數、紊動擴散系數和離散系數之和；Ey為y方向的分子擴散系數、紊動擴散系數和離散系數之和。

對于任意一種水質組分都可以采用如式（4）所示的二維水質遷移轉化基本方程，但是不同的水質變量的源漏項不同，下面將分別介紹綜合水質模型所采用的幾種水質變量的源漏項［25］。

式中：Sint為水質變量的內部源漏項；Sext為水質變量的外部源漏項。

2.2.2 各水質變量源漏項

《“十四五”國家地表水監(jiān)測及評價方案（試行）》中提出國家地表水質按照“5+X”的方案進行評價，評價指標為pH、溶解氧、高錳酸鹽指數、氨氮、總磷等5 項基本指標及該斷面的“X”特征指標［10］。且對于湖泊進行水質評價時，一般還要考慮湖泊的富營養(yǎng)化程度，水體富營養(yǎng)化程度可以采用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數法（TLI）評價［26］，評價指標包括總磷、總氮、高錳酸鹽指數和葉綠素-a 等。為滿足地表水體水質評價和營養(yǎng)狀態(tài)評價的需求，更加詳細地描述水質的變化以及其中各種水質組分的相互影響關系，本文提出了一種適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水質模型，綜合描述以下7種水環(huán)境變量：葉綠素-a、氨氮、硝酸鹽氮、總磷、高錳酸鹽指數、溶解氧和X特征指標，并且對這7種水環(huán)境變量進行耦合求解，pH 值一般通過實際監(jiān)測得到，采用水質模型模擬意義不大，故該水質模型不考慮pH 值的模擬。5X 綜合水質模型指標體系與“5+X”指標體系、綜合營養(yǎng)狀態(tài)指標體系基本一致，實際應用中可以直接根據這些水質變量的模擬結果對地表水質狀態(tài)和營養(yǎng)狀態(tài)進行初步預測。

在QUAL-II模型的基礎上，5X綜合水質模型進行了系統(tǒng)性的重構和概化（如圖4）。其中具體內容包括：①采用葉綠素-a反映水體中藻類生物的生長與代謝過程；②將QUAL-II 模型中氨氮、亞硝酸鹽氮和硝酸鹽氮之間的轉化關系進行概化，只考慮氨氮最終氧化為硝酸鹽氮這一過程，減少初始條件數據需求量；③將QUAL-II 模型中的正磷酸鹽替換為總磷；④將QUALII 模型體系中的BOD 換算為高錳酸鹽指數進行模擬；⑤考慮水體中溶解氧的平衡以及各種耗氧、復氧過程。

圖4 水質模擬組分耦合作用關系圖Fig.4 The coupling relationship diagram of water quality simulation components

5X 綜合水質模型描述了以水體溶解氧的平衡和水體中藻類微生物的生長代謝為核心的多個水質組分之間的相互作用關系。溶解氧的補充主要考慮水體中藻類光合作用產氧和大氣復氧，溶解氧的消耗主要考慮含碳有機物的生物降解耗氧以及氨氮的硝化過程耗氧。硝酸鹽氮和磷作為養(yǎng)分被水體中的藻類吸收，同時，藻類代謝會生成氨氮和磷，這些水質組分在藻類的作用下形成循環(huán)。

（1）隨著湖泊資源的開發(fā)利用，很多湖泊出現(xiàn)了富營養(yǎng)化現(xiàn)象，部分湖泊發(fā)生水華暴發(fā)現(xiàn)象［27］，葉綠素-a 的含量是反映水體富營養(yǎng)化程度的重要指標，對葉綠素-a進行有效監(jiān)測和模擬，有助于防止水華暴發(fā)和水質進一步惡化［28］。葉綠素-a的濃度與藻類生物量的濃度成正比，為了建立葉綠素-a與其他水質組分之間的關系，用一個轉換系數反映葉綠素-a與藻類生物量的轉換關系，如式（6）所示：

水體中藻類的源漏項如式（7）所示：

式中：SA為藻類的源漏項，mg/（L·d）；Ca為葉綠素-a 的濃度，μg/L；CA為藻類生物量的濃度，mg/L；α0為轉換系數；μ為藻類的比生長速率，1/d；ρA為藻類代謝速率常數，1/d。

藻類的比生長率與可用的營養(yǎng)鹽和光照強度等有關，可用式（8）計算：

式中：μmax為最大比生長率，1/d，與溫度T有關，可由μmax=μmax(20)θT-20修正；CN3為硝酸鹽氮的濃度，mg/L；Cp為總磷的濃度，mg/L；KN為硝酸鹽氮的半速常數，mg/L；KP為總磷的半速常數，mg/L；KI為光照的半速常數，g·W/m2；η為消光系數，1/m；I為光照強度，g·W/m2。

（2）氨氮。氨氮是水體中主要的耗氧污染物之一，氨氮含量超標會導致水體富營養(yǎng)化，不利于水生生物的生長，因此在水質評價中監(jiān)測氨氮的含量很有必要［29］。

式中：SN1為氨氮的源漏項，mg/（L·d）；CN1為氨氮濃度，mg/L；α1為藻類生物量中氨氮的比例；KN1為氨氮氧化為硝態(tài)氮的速率常數，1/d。

（3）硝酸鹽氮。氨氮、亞硝酸鹽氮和硝酸鹽氮在水體中能互相轉化，且與總氮有著密不可分的關系，地表水體中的亞硝酸鹽氮與硝酸鹽氮存在比值關系［30］，亞硝酸鹽氮與硝酸鹽氮的源漏項之和可表示為：

式中：SN2為亞硝酸鹽氮的源漏項，mg/（L·d）；SN3為硝酸鹽氮的源漏項，mg/（L·d）。

故硝酸鹽氮的源漏項為：

式中：β1為水體中亞硝酸鹽氮與硝酸鹽氮含量中硝酸鹽氮的比例。

（4）總磷。正磷酸鹽不是常用地表水質監(jiān)測指標，其濃度數據難以獲取，而總磷的監(jiān)測數據比較豐富，在該綜合水質模型中，考慮總磷和藻類的相互影響關系，如式（12）所示：

式中：SP為總磷的源漏項，mg/（L·d）；α2為藻類生物質量中磷所占的比例。

（5）高錳酸鹽指數。高錳酸鹽指數是反映水體水質的綜合指標，在進行水質監(jiān)測時其在數小時內就能完成精準測量，而BOD 則需要五天且測量步驟較為復雜。因此，高錳酸鹽指數在我國的水環(huán)境管理中得到了普遍的應用。在本文的綜合水質模型中，可以通過經驗關系將QUAL-II模型體系中的BOD 換算為高錳酸鹽指數進行模擬。BOD 的變化速率按一級反應動力學考慮，如式（13）所示。地表水體中的BOD 與高錳酸鹽指數之間存在一定的比值關系，一般認為BOD 與高錳酸鹽指數比值在0.1～0.7之間［31］。

式中：L為BOD 濃度，mg/L；LC為高錳酸鹽指數值，mg/L；K1為BOD降解速率常數，1/d；β2為高錳酸鹽指數與BOD的比值。

（6）溶解氧。溶解氧是水體中重要的水質因子，它不僅影響水生動植物的生長發(fā)育，還影響水中有機污染物的降解，是水質模擬的核心組分。

式中：SC為溶解氧的源漏項，mg/（L·d）；C為溶解氧濃度，mg/L；Cs為飽和溶解氧濃度，mg/L；α3為藻類光合作用產氧率；α4為藻類呼吸作用耗氧率；K2為復氧系數；α5為單位氨氮轉化為硝酸鹽氮的耗氧率。

（7）X特征指標?！笆奈濉眹业乇硭O(jiān)測及評價方案中評價指標包含X 特征指標，其需要結合水污染防治工作進行動態(tài)調整。將X 特征指標概化為可降解的水體污染物，其源漏項可寫為：

式中：SX為特征指標X 的源漏項，mg/（L·d）；KX為特征指標X 的降解速率常數，1/d；CX為特征指標X的濃度，mg/L。

2.3 模型求解方法

適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水量水質模型需要使用DEM 地形數據，而DEM 由矩形網格構成，采用基于同位網格算法［32］的有限體積法離散二維動量方程組和水質遷移擴散方程，把離散后的橫向速度U、縱向速度V 和水深H 同時儲存于同一網格節(jié)點上，系統(tǒng)中只存在一種類型的控制體積。有限體積法（FMV）又稱有限控制容積積分法，該方法把計算區(qū)域離散為若干點，以這些點為中心，把整個計算區(qū)域劃分為若干互相連接但不重疊的控制體［33］。采用SIMPLEC 算法［34］對DEM 有效網格格點上的水深進行校正，計算前對水體區(qū)域進行初步識別，運用加殼算法生成邊界，運用干濕法處理水體運動過程中漲水和落水而導致水體邊界改變的問題。最后采用三對角矩陣算法（TDMA）和交替方向隱式迭代算法（ADI）求解離散方程組［35，36］。

3 模型率定與驗證

3.1 模型參數確定

參數的選取會對模型的模擬精度有影響，若參數選取不合適，將會直接導致模擬結果誤差增大。但是由于目前八里湖區(qū)域沒有具體的資料，也未開展室外實驗測定相關的參數，故本文對于模型參數的取值主要根據經驗公式計算或者采用以往的經驗移用。

糙率的取值對于水流的計算有很大的影響，根據經驗可知八里湖區(qū)域水動力模型糙率取值范圍為0.025～0.033。渦動黏滯系數可以采用混合長度（摻長）模型公式計算，如式（17）所示。污染物在水體中的擴散作用主要為離散作用，污染物的綜合擴散系數可以采用經驗公式進行計算，如式（18）所示［25］。

式中：κ為卡門常數，取為0.4；z為計算水位。

式中：H為平均水深；u*=；J為水力坡降；u為斷面平均流速。

采用經驗公式進行計算，水動力模塊參數取值如表1所示。

表1 水動力模塊主要參數設置Tab.1 Main parameters setting of hydrodynamic model

根據八里湖水質監(jiān)測資料，選取高錳酸鹽指數、氨氮、總磷、溶解氧、葉綠素-a作為水質計算的代表指標，各種污染物的降解系數取值主要根據對模型的應用經驗以及前期在八里湖區(qū)域的實地考察來確定，九江市中心城區(qū)水系統(tǒng)數值模擬平臺構建及水環(huán)境目標可達性評估專題報告中對八里湖污染物降解系數進行了率定，給出了各種污染物降解系數的取值范圍，高錳酸鹽指數降解系數取值為0.08～0.15 d-1，氨氮降解系數取值為0.04～0.08 d-1，總磷降解系數取值為0.02～0.04 d-1。其他水質參數取值如表2所示。

表2 水質模塊主要參數設置Tab.2 Main parameters setting of water quality model

3.2 水動力驗證結果

根據八里湖實際情況和計算的精度要求，設置計算網格大小為10 m×10 m，共劃分283 122 個正方形網格。計算初始時刻給定八里湖的全局初始水位17.78 m 和初始水深4.4 m，設置八里湖各種水質組分的背景濃度，并且在初始時刻認為水體處于靜止狀態(tài)，即U=0、V=0，對八里湖水動力情況進行模擬。

百分比偏差（PBIAS）測量的是模擬數據比觀測到的數據更大或更小的平均趨勢，PBIAS的最優(yōu)值為0，低幅值表明模型模擬準確，該指標可以對模型的性能進行定量評價［37］。國內外都有學者使用該方法對水質模型的模擬結果好壞進行評判，例如張雨航等［38］采用PBIAS方法對基于MIKE21 模型的總氮模擬模型進行評價，模型總體達到優(yōu)秀結果，表明MIKE21模型可以用于水庫總氮的預測研究中；顧杰等［39］采用PBIAS方法對MIKE11 水質模塊的COD 模擬結果進行定量評價，表明該模型具有很好的預測效率，模擬效果可靠。

PBIAS（百分比偏差）由式（19）計算［37］：

式中：Yi，obs為實測值；Yi，sim為模擬值；n為模擬數據總數。

對于水動力模擬，模型的預測效率分為：PBIAS小于10 時優(yōu)秀，PBIAS在10～15 范圍內為良好，PBIAS在15～25 范圍內為滿意，PBIAS大于25 時不滿意；對于污染物模擬，模型的預測效率分為：PBIAS小于25 時優(yōu)秀，PBIAS在25～40 范圍內為良好，PBIAS在40～70 范圍內為滿意，PBIAS大于70 時不滿意［39］，如表3所示。

表3 PBIAS方法性能等級Tab.3 PBIAS method performance level

采用八里湖水位實測數據，與同期水位模擬數據進行對比，根據式（19）計算水位模擬結果的PBIAS值，模擬結果如圖5所示。由圖5可知，八里湖模擬水位和實測水位趨勢比較接近。水位模擬值與實測值的相對誤差范圍為0.10%～2.80%，水位模擬相對誤差平均值為0.27%，PBIAS值為0.95%，水動力模擬效果為優(yōu)秀。

圖5 八里湖水位驗證結果Fig.5 Water level validation results of Bali Lake

八里湖的流場模擬情況如圖6所示。八里湖流場整體趨勢是從南向北流動，在八里湖北半湖的東側和西側分別有支流匯入；八里湖南半湖入口處有較大的渦旋，十里河入八里湖口處也有少量的渦旋。總體上來說，八里湖流場模擬結果符合實際情況。

圖6 八里湖流場模擬結果Fig.6 Flow field simulation results of Bali Lake

3.3 水質驗證結果

水質驗證采用2020 年7 月的水質監(jiān)測數據與同期水質模擬數據進行對比，主要考慮的水質指標有氨氮、溶解氧、高錳酸鹽指數、總磷、葉綠素-a，水質指標實測值與模擬值數據對比情況如圖7 所示。由圖7 可知水質模擬總體情況比較好，對比八里湖兩個監(jiān)測點位的實測值和模擬值，溶解氧、高錳酸鹽指數和總磷的趨勢比較接近，模擬相對誤差較小，氨氮與葉綠素-a的相對誤差大一點，但是總體也在可接受的范圍內。根據率定驗證結果可知模擬水質的時空分布情況與實際調研獲得的水質規(guī)律比較一致，說明該模型可以用于八里湖區(qū)域進行水質模擬研究。

圖7 水質組分實測值與計算值對比Fig.7 Comparison of measured value and calculated value of water quality components

根據式（19）計算水質模擬結果的PBIAS值，不同污染物的PBIAS值如表4所示，各水質組分模擬結果的相對誤差如表5所示。由表4、5計算結果可知，溶解氧、高錳酸鹽指數和總磷模擬結果的PBIAS值均小于25%，平均相對誤差值小于20%，模擬結果優(yōu)秀；氨氮模擬結果的準確程度不如上述幾種污染物，但是模擬結果根據百分比偏差法判斷也處于良好水平；葉綠素-a模擬結果的準確程度相對來說比較差，平均相對誤差在40%左右，性能等級為滿意。模型總體對于各種水質組分的模擬比較準確，對所選擇的5種水質組分的模擬是可行的，模擬效果比較可靠。

表4 水質指標模擬結果PBIAS值Tab.4 The PBIAS value of water quality index simulation results

表5 水質指標模擬值與實測值相對誤差 %Tab.5 The relative error between the simulated value of water quality components and the measured value

八里湖各種水質組分的濃度場模擬情況如圖8所示。高錳酸鹽指數、氨氮、總磷在整個湖泊中分布規(guī)律基本一致，在入口污染物的影響下，八里湖的水質會變差。從圖上也可以看出八里湖氮磷污染比較嚴重，氨氮、總磷基本上為Ⅳ類～Ⅴ類水的水平，高錳酸鹽指數的情況相對來說較好，水質組分模擬結果與實際水質調研情況一致。湖泊中葉綠素-a 的濃度能夠反映湖泊內藻類的生長情況，張家瑞等［40］通過研究分析認為當水體中葉綠素-a 的含量超過30 μg/L 的時候水域會暴發(fā)水華。由圖8可知，在十里河入八里湖湖口處葉綠素-a 濃度比較高，高于水華暴發(fā)的閾值，可能會出現(xiàn)水華暴發(fā)的現(xiàn)象。經過實際考察可知八里湖入口處在2020年夏季發(fā)生過水華暴發(fā)事件，模擬結果與實際情況相符合。

圖8 八里湖各水質組分濃度場模擬結果Fig.8 Simulation results of concentration field of various water quality components in Bali Lake

4 討論

本文建立的適用于我國水環(huán)境管理的5X 綜合水量水質模型，仍有一些問題值得討論如下：

（1）D N Moriasi［37］給出了百分比偏差法判斷模型模擬效果的方法，認為對于水動力模擬，模型的PBIAS小于10時優(yōu)秀，對于污染物模擬，模型的PBIAS小于25時優(yōu)秀。該模型水動力模擬效果優(yōu)秀，水位模擬值與實測值的相對誤差范圍為0.09%～2.79%，水位模擬相對誤差平均值為0.27%，PBIAS值為0.95%，遠低于10%；水質模擬總體效果優(yōu)秀，其中溶解氧、高錳酸鹽指數和總磷的模擬值與實測值吻合良好，模擬結果的PBIAS值均小于25%，氨氮模擬結果根據百分比偏差法判斷處于良好水平，葉綠素-a模擬結果的性能等級為滿意。

（2）相較WASP 模型和QUAL-II 模型等綜合性水質模型，5X綜合水量水質模型水質指標設置比較合理，兼顧了模型的實用性和科學性，更加適用于我國水環(huán)境模擬；但是QUAL-II 模型和WASP模型考慮的水環(huán)境過程更加完整，其科學性更強。

（3）5X 綜合水量水質模型仍有部分局限性，其未考慮底泥釋放、大氣沉降等因素對水體各種水質組分濃度的影響，使得模擬結果存在一定誤差。且使用的水下地形數據不夠精確，對模型模擬結果也會產生影響，有待進一步提高。

（4）本文對QUAL-II 綜合水質模型進行重構和概化時，引入了兩個新參數：水體中亞硝酸鹽氮與硝酸鹽氮含量中硝酸鹽氮的比例β1、高錳酸鹽指數與BOD 的比值β2，由于這兩個參數具有較大的不確定性，可能會對模型結果產生影響，值得進一步分析。

5 結論

為解決國外綜合水質模型在國內部分地區(qū)應用困難的問題，滿足地表水體水質評價和營養(yǎng)狀態(tài)評價的需求，本文提出了一種適用于我國水環(huán)境管理的綜合水質模型，對各種水質組分的耦合作用關系進行了重構和概化，在此基礎上耦合基于DEM 的二維水動力模型，最終建立了適用于我國水環(huán)境管理的5X綜合水量水質模型。該模型的指標體系設置合理，與生態(tài)環(huán)境部提出的“5+X”評價指標一致，且數據需求量少，應用便捷；模型的模擬準確度高，可以模擬水體的水動力情況和水質分布情況，對于受污水體水環(huán)境綜合整治工作的開展具有重大的現(xiàn)實意義。將其應用于九江市“山-城-河-湖-江”綜合模擬器，為解決九江市目前存在的水環(huán)境問題出謀劃策，對實現(xiàn)生態(tài)文明建設和長江大保護戰(zhàn)略有指導意義。