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    基于Aquatox模型的水環(huán)境治理和水生態(tài)修復(fù)模擬與決策輔助研究

    2023-01-07 06:28:36馬興冠簡(jiǎn)文浩王志毅馬云浩王超軍
    關(guān)鍵詞:河長(zhǎng)水體水質(zhì)

    馬興冠,簡(jiǎn)文浩,王志毅,楊 勇,馬云浩,王超軍,戰(zhàn) 琦

    (1.沈陽(yáng)建筑大學(xué) 市政與環(huán)境工程學(xué)院,沈陽(yáng) 110168;2.遼河流域水污染防治研究院,沈陽(yáng) 110168)

    在社會(huì)經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的進(jìn)程中,由于環(huán)保意識(shí)和措施滯后,一些地方出現(xiàn)了河湖水生態(tài)系統(tǒng)失衡、河湖萎縮、水環(huán)境污染和水生態(tài)破壞的現(xiàn)象[1]。生態(tài)文明建設(shè)是關(guān)系人民福祉和國(guó)家前途命運(yùn)的大事件,也是實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興中國(guó)夢(mèng)的重要組成部分[2]。為了有效地解決水環(huán)境治理和保護(hù)的問(wèn)題,我國(guó)提出和實(shí)施了河長(zhǎng)制,即由各級(jí)黨政主要負(fù)責(zé)人擔(dān)任“河長(zhǎng)”,負(fù)責(zé)組織領(lǐng)導(dǎo)所轄區(qū)域內(nèi)相應(yīng)河湖的管理和保護(hù)工作[3]。

    近幾年來(lái),為了更加高效地運(yùn)用河長(zhǎng)制解決水環(huán)境問(wèn)題,我國(guó)又提出了構(gòu)建智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)[4],即應(yīng)用現(xiàn)今發(fā)展迅速的信息技術(shù)對(duì)水體進(jìn)行水質(zhì)水量監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)提取(信息獲取端),提供處理后的數(shù)據(jù)給河長(zhǎng)及相關(guān)職能部門(mén)(信息傳輸端),使其及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決水污染和水生態(tài)環(huán)境失衡的問(wèn)題。

    目前,國(guó)內(nèi)運(yùn)行智慧河長(zhǎng)制管理系統(tǒng)的省份包括浙江、寧夏、山東、廣東、江蘇等省。浙江省的智慧河長(zhǎng)制管理平臺(tái)起步較早,應(yīng)用范圍廣泛,信息功能相對(duì)完善。但各城市智慧河長(zhǎng)制信息系統(tǒng)都是獨(dú)立開(kāi)發(fā)的,前期建設(shè)和省級(jí)平臺(tái)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)和數(shù)據(jù)共享的功能,因此,系統(tǒng)管理中包含的河段信息屬性與水利部門(mén)的信息內(nèi)容不同步。如果僅僅依靠智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)中的信息獲取端汲取水質(zhì)水量及空間信息,再經(jīng)過(guò)信息傳輸端提供處理后的數(shù)據(jù)信息,不足以讓河長(zhǎng)做出快速、準(zhǔn)確解決水環(huán)境問(wèn)題的決策。河長(zhǎng)及相關(guān)人員通常只能憑借已掌握的經(jīng)驗(yàn)粗略地進(jìn)行判斷和決策處理[5]。

    Dunalska等[6]利用Vollenweider(VOL)模型估算了城市湖泊水體營(yíng)養(yǎng)狀況、營(yíng)養(yǎng)鹽來(lái)源,并以此指導(dǎo)制訂相應(yīng)的湖泊水質(zhì)修復(fù)方案。與其他復(fù)雜動(dòng)態(tài)模型相比,VOL模型誤差較大;Cuddington等[7]利用EFDC(environmental fluid dynamics code)模型將不同藻類(lèi)組的最大生長(zhǎng)速率分配到各區(qū)域,利用空間變異解釋影響藻類(lèi)生長(zhǎng)的相關(guān)因素。EFDC模型的模擬過(guò)程忽略了浮游動(dòng)物和碎屑。WASP(water quality analysis simulation program)模型充分考慮了碎屑、沉積物、細(xì)菌、有機(jī)污染物等之間的關(guān)系,被譽(yù)為“萬(wàn)能水質(zhì)模型”。目前,該模型已被廣泛應(yīng)用于解決溪流、湖泊、水庫(kù)、河流、河口、沿海等水域的多種水質(zhì)問(wèn)題,為研究人員解釋和預(yù)測(cè)水質(zhì)以應(yīng)對(duì)各種污染管理決策問(wèn)題提供技術(shù)支持。但WASP模型也有局限性,且部分參數(shù)在不同水域之間存在差異性,參數(shù)值一般只能通過(guò)傳統(tǒng)反復(fù)試參法確定,導(dǎo)致不能準(zhǔn)確地模擬特定水域的水質(zhì)變化。

    Aquatox模型具有結(jié)構(gòu)靈活、用戶界面簡(jiǎn)單易用、可為用戶提供多種分析手段等優(yōu)點(diǎn),是現(xiàn)行最全面的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型之一。該模型已廣泛應(yīng)用于水體有毒物質(zhì)生態(tài)安全閾值評(píng)估、營(yíng)養(yǎng)鹽含量分析、氣候變化分析、自然資源損害評(píng)估等方面。

    因?yàn)榇蠖鄶?shù)模型的開(kāi)發(fā)在軟件環(huán)境、硬件環(huán)境、數(shù)據(jù)邏輯、模型精度等方面都有很大的差異,導(dǎo)致許多類(lèi)似的應(yīng)用模型有不同的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而軟件開(kāi)發(fā)中各種不同的內(nèi)部結(jié)構(gòu)又使得架構(gòu)難以統(tǒng)一,從而導(dǎo)致在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)無(wú)法有效地應(yīng)用生態(tài)環(huán)境模型。針對(duì)不同的水務(wù)問(wèn)題,選擇合適的應(yīng)用模型,可大大降低后臺(tái)體系結(jié)構(gòu)的構(gòu)建難度,減少模型運(yùn)行時(shí)間,提高應(yīng)用模型的精度和效率。

    將Aquatox模型嵌入智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)中,對(duì)水體環(huán)境變化進(jìn)行模擬,在平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中,可快速獲得模擬起始過(guò)程所需的數(shù)據(jù)(包括氣象因素、水文因素、氧、營(yíng)養(yǎng)鹽、有機(jī)物等),從而節(jié)省在建立相應(yīng)模型時(shí)對(duì)不同水體環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行模擬的準(zhǔn)備時(shí)間。

    本文著力介紹在智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)中嵌入Aquatox生態(tài)環(huán)境評(píng)估模型,構(gòu)建平臺(tái)的決策輔助端,提供不同場(chǎng)景下水環(huán)境問(wèn)題的處理方案,幫助河長(zhǎng)和相關(guān)職能部門(mén)高效、準(zhǔn)確地決策處理水環(huán)境問(wèn)題。

    1 生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模擬系統(tǒng)構(gòu)建

    1.1 生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模擬系統(tǒng)構(gòu)建核心思路

    近年來(lái)快速發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)促進(jìn)了深入研究水環(huán)境模型的步伐,隨著河長(zhǎng)制在全國(guó)的推廣,在綜合治理水環(huán)境的過(guò)程中需要用到大量的應(yīng)用模型。水環(huán)境模型需要描述各類(lèi)化學(xué)物質(zhì)在水環(huán)境中的運(yùn)移轉(zhuǎn)化,涉及物理、化學(xué)、生物等過(guò)程,所以這種模型普遍比較復(fù)雜[8]。

    選取在智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)中嵌入生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,既增強(qiáng)了平臺(tái)輔助水環(huán)境處理和水生態(tài)修復(fù)的能力,又可利用平臺(tái)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),深入了解模型的處理機(jī)制和方式,實(shí)現(xiàn)后期脫模型的智慧模擬評(píng)估系統(tǒng)。

    已建成的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)模擬評(píng)估體系,依托遼寧省內(nèi)水務(wù)信息化公眾資源,建立以信息數(shù)據(jù)庫(kù)、平臺(tái)調(diào)度、獲取端、處理端、互聯(lián)網(wǎng)傳輸、云端呈現(xiàn),即“云、網(wǎng)、端、平臺(tái)、庫(kù)”為核心的水務(wù)信息化基礎(chǔ)設(shè)備,以互聯(lián)網(wǎng)、水利為理念,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù),利用云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù),構(gòu)建集水利應(yīng)用和行業(yè)應(yīng)用于一體的綜合決策管理系統(tǒng),以系統(tǒng)集成為契機(jī),對(duì)管理系統(tǒng)進(jìn)行梳理,為水資源管理提供一站式服務(wù),充分利用現(xiàn)有信息資源,通過(guò)可視化圖表和統(tǒng)計(jì)曲線直觀地為水資源管理提供決策服務(wù)。

    1.2 生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模擬系統(tǒng)——Aquatox模型

    Aquatox模型是美國(guó)環(huán)境保護(hù)署發(fā)布的一種水生生態(tài)系統(tǒng)模型。它是評(píng)價(jià)水生態(tài)系統(tǒng)中各個(gè)組成部分對(duì)水環(huán)境影響的一種通用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)模型。它能模擬污染物在水體中的遷移路徑,如有機(jī)物、營(yíng)養(yǎng)鹽等,分析污染物對(duì)魚(yú)、無(wú)脊椎動(dòng)植物和水生植物的影響。該模型包括五個(gè)參數(shù)庫(kù),其中有很多預(yù)置的模型參數(shù)[9]??刹捎媚P偷哪J(rèn)輸入?yún)?shù),也可根據(jù)模擬研究對(duì)象的具體情況進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。通過(guò)建立水質(zhì)與生物利用之間的生物反應(yīng)因果鏈,Aquatox可以預(yù)測(cè)特定營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)對(duì)水生態(tài)系統(tǒng)的影響[10]。

    該模型能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)水體中有機(jī)質(zhì)和養(yǎng)分的時(shí)空變化。該方法能夠模擬水質(zhì)閾值濃度,確定各種水質(zhì)參數(shù)的變化,為T(mén)MDL(total maximum daily load)的開(kāi)發(fā)提供技術(shù)支持。該模型的核心部分是食物網(wǎng)模塊,它能準(zhǔn)確地計(jì)算出食物鏈中的污染物濃度,評(píng)價(jià)復(fù)雜水生生態(tài)系統(tǒng)中有毒應(yīng)激的直接和間接影響。

    Aquatox模型是目前生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中最全面的模型之一。它具有結(jié)構(gòu)靈活、用戶界面簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn),可以為用戶提供多種分析方法。它已廣泛應(yīng)用于水體毒物分析、營(yíng)養(yǎng)鹽分析和資源損害評(píng)價(jià)。

    圖1 Aquatox模型的運(yùn)行過(guò)程Fig.1 Flow chart of Aquatox model

    1.3 智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)架構(gòu)

    智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)是為了解決我國(guó)近年來(lái)頻繁出現(xiàn)的水環(huán)境問(wèn)題,運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)構(gòu)建的一個(gè)系統(tǒng)。平臺(tái)基礎(chǔ)構(gòu)成包含了信息獲取端、信息傳遞端、信息處理端、信息呈現(xiàn)端、信息決策端五個(gè)層面,為全省信息化建設(shè),市縣河總辦、水利、環(huán)保、農(nóng)業(yè)等部門(mén)處理水務(wù)問(wèn)題提供服務(wù)。這五個(gè)層面共同作用使平臺(tái)達(dá)到了基礎(chǔ)信息的獲取、處理、共享、輔助服務(wù)的模塊化和一體化。平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)見(jiàn)圖2。

    圖2 智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)框架Fig.2 Framework of platform for smart river chief system

    智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)通過(guò)使用不同的信息采集技術(shù),將所需要的水質(zhì)、水量及水體空間數(shù)據(jù)快速地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)狡脚_(tái)的后臺(tái)數(shù)據(jù)處理中心,再根據(jù)不同的情況綜合分析處理后加以呈現(xiàn)。

    2 生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模擬系統(tǒng)構(gòu)建框架

    通過(guò)使用智慧河長(zhǎng)制應(yīng)用后臺(tái)提供的信息,系統(tǒng)輸入端可以獲得基本數(shù)據(jù)(水質(zhì)、水量和水體環(huán)境空間數(shù)據(jù)),并可以通過(guò)配置在河流或湖泊中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。各職能部門(mén)根據(jù)掌握的水污染控制、水環(huán)境治理和水生態(tài)修復(fù)技術(shù)做出初步?jīng)Q策(決策時(shí)已經(jīng)采用了合理的方法進(jìn)行)。所采取的措施包括:在水體中加入多種藥劑、多種水生植物和動(dòng)物等,或者通過(guò)改善水流速度來(lái)防治水體污染,再將決策處理方案輸入模擬系統(tǒng)進(jìn)行水體的生態(tài)化模擬。

    運(yùn)行端依靠基本的軟件運(yùn)行架構(gòu),再加上平臺(tái)開(kāi)發(fā)人員根據(jù)實(shí)際問(wèn)題對(duì)平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化,模擬水環(huán)境系統(tǒng)中有機(jī)物、營(yíng)養(yǎng)素和其他污染物在水體中的遷移路徑,并分析其對(duì)魚(yú)類(lèi)、無(wú)脊椎動(dòng)物和水生植物的影響。

    將平臺(tái)信息采集端收集到的短期水體實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果進(jìn)行交叉比對(duì),驗(yàn)證單次模擬結(jié)果的可信度(假定數(shù)據(jù)相對(duì)誤差在5%以內(nèi)即可接受模擬結(jié)果,如果模擬結(jié)果誤差超過(guò)5%,則及時(shí)反饋并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化),最終完成整個(gè)模擬過(guò)程并輸出結(jié)果。充分保證了仿真的正確性和可行性。模型主要驅(qū)動(dòng)變量見(jiàn)表1。

    表1 模型主要驅(qū)動(dòng)變量Table 1 Main driving variables of Aquatox model

    最終由模型輸出端給出經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的模擬結(jié)果,為操作人員提供在設(shè)定時(shí)間所需的水質(zhì)、水量和水體空間指標(biāo),幫助判斷水環(huán)境治理與水生態(tài)修復(fù)方案是否有效,協(xié)助河長(zhǎng)及各職能部門(mén)做出決策。模型在智慧平臺(tái)上的工作過(guò)程見(jiàn)圖3。

    圖3 Aquatox模型在智慧平臺(tái)上的工作過(guò)程Fig.3 Flow chart of Aquatox model on smart platform

    以往的決策需要專家小組根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)評(píng)價(jià)。這種方法耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng),對(duì)人力、物力、財(cái)力的要求也很高。而且如果污染問(wèn)題得不到及時(shí)解決,必然會(huì)使水體的污染程度加重[11-12]。

    3 生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)模擬評(píng)估系統(tǒng)在水體污染治理中的應(yīng)用及效果分析

    3.1 模型建立

    3.1.1 模型的特征參數(shù)

    輸入模型中的湖泊面積為20 km2,容積為2.5×104m3,湖泊最大長(zhǎng)度為1 km,平均水深為1.2 m,最大水深為1.4 m,平均水溫為11.8℃,年平均蒸發(fā)量40 mm,平均光強(qiáng)252 lx/d。

    3.1.2 模型狀態(tài)變量和驅(qū)動(dòng)變量

    模型中選用的狀態(tài)變量和驅(qū)動(dòng)變量共有21個(gè)。氣象數(shù)據(jù)(最高氣溫、最低氣溫、平均溫度、相對(duì)濕度、降雨量、蒸發(fā)量、太陽(yáng)輻射量、大氣壓強(qiáng)、日照小時(shí)數(shù)、光強(qiáng)以及風(fēng)速等)來(lái)自氣象局監(jiān)測(cè)的同步數(shù)據(jù);水質(zhì)指標(biāo)(TN、NH3-N、NO3--N、TP、PH)以及生物數(shù)據(jù)(藻類(lèi))等采用同步月實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),大型水生植物及水生動(dòng)物數(shù)據(jù)參考中華人民共和國(guó)生態(tài)環(huán)境部相關(guān)資料;水位、水量等水文資料取自全國(guó)分布式水文數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(NDHDBS1.0版)。

    3.1.3 模型參數(shù)的率定

    在率定過(guò)程中,首先以原有模型中的標(biāo)準(zhǔn)湖泊參數(shù)為基礎(chǔ),再依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)提供的參數(shù)值、參數(shù)范圍以及相關(guān)的監(jiān)測(cè)值和實(shí)驗(yàn)值確定初始值,然后通過(guò)模型反復(fù)試算來(lái)確定參數(shù)的取值。模型率定的主要礦化參數(shù):消光系數(shù)為0.009 L/(mol·m),不穩(wěn)定碎屑最大分解速率為0.25 g/d、穩(wěn)定碎屑最大分解速率為0.01 g/d、礦化碎屑最大分解速率為15 g/d,碎屑沉降速率為0.58 m/d,碎屑降解最小pH為5、最大pH為8.5。

    3.2 模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的比較

    Aquatox模型在智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)上建立并穩(wěn)定后,利用數(shù)據(jù)庫(kù)中某湖的同步水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(在平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選取某湖水體,以保證模擬效果的可信度)對(duì)模型模擬結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。效果評(píng)價(jià)以全湖NH3-N、、pH、TP、DO和平均水溫這6個(gè)水質(zhì)指標(biāo)為主要驗(yàn)證對(duì)象,將結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測(cè)值進(jìn)行比對(duì)。這些數(shù)據(jù)相互獨(dú)立。將全年水質(zhì)變化(平均水溫、pH、NH3-N、、TP、DO)的模擬結(jié)果與圖4中的實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較,使用相對(duì)誤差平均值來(lái)驗(yàn)證結(jié)果(測(cè)量值是平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)收集的后期監(jiān)測(cè)值)。

    圖4 水質(zhì)指標(biāo)誤差分析Fig.4 Error analysis of water quality index

    模擬結(jié)果誤差較小,接近實(shí)測(cè)值。模擬水質(zhì)的變化趨勢(shì)基本上能反映水環(huán)境的年際變化。除了數(shù)據(jù)收集時(shí)間外,模擬只需要大約5 min。隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高,模擬時(shí)間將大大縮短,這對(duì)水環(huán)境治理無(wú)疑是一大利好。

    通過(guò)水質(zhì)環(huán)境變化的模擬反演和水生沉水植物演替規(guī)律,各指標(biāo)的數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值吻合較好,能夠準(zhǔn)確反映湖泊水質(zhì)的實(shí)際情況。

    表2 模擬結(jié)果誤差分析Table 2 Error analysis of simulation results

    3.3 污染控制方案評(píng)估

    從平臺(tái)獲取了該水體在給定時(shí)間內(nèi)的水質(zhì)、水量變化,再針對(duì)該變化設(shè)計(jì)出應(yīng)對(duì)方案并繼續(xù)進(jìn)行處理效果的模擬預(yù)測(cè),以此來(lái)輔助決策。

    根據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)處理端中綜合數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)入湖負(fù)荷的計(jì)算結(jié)果,再由大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷出雨水徑流面源污染是入湖主要污染負(fù)荷。為了控制雨水污染,降低雨水徑流入湖的污染物負(fù)荷濃度,河長(zhǎng)選擇了采用三種常用的LID(low impact development)控制措施對(duì)污染流域污染負(fù)荷進(jìn)行控制,并應(yīng)用基于Aquatox的生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)模擬該方案的處理效果。三種控制污染負(fù)荷的方式分別是垂直流人工濕地、下沉式綠地和生態(tài)滯留塘。其中,垂直流、下沉式綠地和生態(tài)滯留塘分別占陸地集水面積的10%、50%和15%。模型的流量輸入數(shù)據(jù)為當(dāng)?shù)囟嗄隁庀蟊O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(通過(guò)智慧河長(zhǎng)制平臺(tái)獲?。?,模擬水質(zhì)指標(biāo)設(shè)置為NO3--N、NH3-N、TN和TP。

    利用綜合數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)計(jì)算入湖污染物負(fù)荷,將入湖負(fù)荷分為點(diǎn)源負(fù)荷、非點(diǎn)源負(fù)荷和直接接觸負(fù)荷。非點(diǎn)源負(fù)荷是NH3-N的主要來(lái)源,點(diǎn)源負(fù)荷是TP和TN的主要來(lái)源。為了探索降低水體營(yíng)養(yǎng)鹽濃度的措施,根據(jù)Aquatox模型的模擬結(jié)果,采用LID方法分別使TN和TP的降雨徑流污染負(fù)荷降低了59.34%和58.39%,NH3-N負(fù)荷降低了21.94%。

    模型輸出結(jié)果由平臺(tái)信息呈現(xiàn)端對(duì)應(yīng)系統(tǒng)整合,比對(duì)圖5后得出如下結(jié)論:NH3-N、TN和TP含量都有所降低,自8月以來(lái),TP已經(jīng)達(dá)到了2002年的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。TP雖然有所減少,能達(dá)到非湖泊水庫(kù)等水體0.3 mg/L的標(biāo)準(zhǔn),但仍不能達(dá)到湖泊、水庫(kù)等水體0.1 mg/L的標(biāo)準(zhǔn)。夏季7—9月雨季集中度較高,NH3-N減少效果明顯,平均減少58.31%;相反,非雨季時(shí)期NH3-N的降幅較小。TN的降幅隨時(shí)間發(fā)生顯著變化,與NH3-N的趨勢(shì)接近,TN的整體降幅也很明顯,其平均去除率為42.2%,峰值時(shí)段為51.6%。TP平均去除率為38.57%,全年穩(wěn)定。但由于TP現(xiàn)有濃度水平較高,去除后的濃度仍不符合標(biāo)準(zhǔn)要求。

    圖5 削減入湖污染負(fù)荷對(duì)水質(zhì)的影響Fig.5 Impact of reducing pollution load into the lake on water quality

    初步處理方案的模擬預(yù)測(cè)結(jié)果表明,該方案對(duì)降低NO3--N、NH3-N、TN、TP負(fù)荷有一定效果,但針對(duì)TP負(fù)荷效果仍不夠明顯,NH3-N負(fù)荷的削減效果在非雨期不夠理想。所以該處理方案需要在TP和NH3-N負(fù)荷上再考慮附加其他的處理方案或改變垂直流人工濕地、下沉式綠地和生態(tài)滯留塘分別占陸地匯水面積的比例,重新進(jìn)行方案的有效性模擬檢驗(yàn),以此起到輔助決策的作用。

    4 結(jié)論與展望

    (1)本文基于水環(huán)境處理和水生態(tài)修復(fù)兩大問(wèn)題的應(yīng)對(duì)特點(diǎn),設(shè)計(jì)構(gòu)建了基于Aquatox的生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng),并應(yīng)用其對(duì)隨機(jī)水體進(jìn)行模擬(有嚴(yán)重污染負(fù)荷的水體和富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題)。通過(guò)對(duì)模擬結(jié)果的分析判斷得出:嵌入后的模型可以通過(guò)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)快速采集水體生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建數(shù)據(jù),同時(shí)模型也能快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)技術(shù)方案處理效果的模擬預(yù)測(cè)。該模擬預(yù)測(cè)結(jié)果為河長(zhǎng)及相關(guān)職能部門(mén)的處理決策提供了輔助參考。

    (2)該系統(tǒng)在模擬過(guò)程中預(yù)測(cè)水體TP、NO3--N含量和實(shí)際值之間存在誤差,有可能是監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中水樣沉降實(shí)際控制問(wèn)題引起的,后續(xù)在系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程中應(yīng)進(jìn)行對(duì)應(yīng)優(yōu)化。在模擬結(jié)果中DO和NO3--N的含量與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)誤差分別達(dá)到了35%和20%,可能是監(jiān)測(cè)水源采樣攪動(dòng)不均造成,同樣應(yīng)針對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化。

    (3)Aquatox生態(tài)環(huán)境模型在平臺(tái)運(yùn)行時(shí)的處理方案預(yù)測(cè)功能有望結(jié)合大數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,提高預(yù)測(cè)精度,以達(dá)到處理水環(huán)境問(wèn)題的完全智慧化。

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