李如忠,黃青飛,楊繼偉,張瑞鋼,金菊良

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水文變化條件下農(nóng)田溪流營養(yǎng)鹽滯留效應(yīng)模擬

李如忠1*,黃青飛1,楊繼偉2,張瑞鋼3,金菊良3

(1.合肥工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院,安徽 合肥 230009；2.安徽省水利部淮委水利科學(xué)研究院,安徽 蚌埠 233000；3.合肥工業(yè)大學(xué)水資源與環(huán)境系統(tǒng)工程研究所,安徽 合肥 230009)

以巢湖流域某一典型農(nóng)田源頭溪流為對象,基于溪流水文條件的動態(tài)變化性,從水文概率密度模型與營養(yǎng)鹽滯留率模型綜合集成角度,解析較長時間尺度下營養(yǎng)鹽滯留有效流量的動態(tài)變化特征.在對水文概率密度模型Monte Carlo隨機模擬的基礎(chǔ)上,根據(jù)先前10次野外示蹤實驗獲得的營養(yǎng)鹽吸收速度等數(shù)據(jù)信息,定量評估溪流營養(yǎng)鹽滯留的總體水平,估算最有效流量和等效流量.結(jié)果表明,農(nóng)田溪流渠段的NH4+、PO43-滯留能力總體偏低,相應(yīng)的期望滯留率分別為0.0671(6.71%)和0.0541(5.41%),最有效流量分別為0.0051,0.0049m3/s,功能等效流量分別為0.044,0.043m3/s.基于溪流營養(yǎng)鹽吸收速度明顯偏低的客觀現(xiàn)狀,有必要從溪流形態(tài)和河床地貌特征的改造著手,提升溪流水體營養(yǎng)鹽滯留能力.

水文變化；營養(yǎng)鹽滯留；有效流量；Monte Carlo模擬；農(nóng)田源頭溪流

源頭溪流是河流、湖泊、水庫水系統(tǒng)的重要組成部分,由于具有相對較大的水底面積與水體體積之比,因此對營養(yǎng)鹽具有很好的截留、凈化和滯留效果;加之源頭溪流數(shù)量巨大、分布廣泛,在非點源污染控制中發(fā)揮著重要作用[1-3].截至目前,有關(guān)溪流營養(yǎng)鹽滯留能力和滯留特征的分析與評估,基本都是針對基流或較低流量情景,雖也有學(xué)者開展洪水發(fā)生前后營養(yǎng)鹽滯留情況的對比分析[4-5],但由于針對的是某一特定流量情形且時間尺度較小,無法揭示真實狀態(tài)下整個溪流營養(yǎng)鹽滯留的總體水平.目前,水文因素對營養(yǎng)鹽滯留的重要性已為人們所普遍認同[6-9],但由于溪流水文條件具有很強的動態(tài)變化性[10-11],特別是枯、豐水期徑流量懸殊,導(dǎo)致不同水文情景的營養(yǎng)鹽滯留能力計算結(jié)果差異較為明顯,從而給水環(huán)境管理決策帶來很大困難.現(xiàn)有營養(yǎng)鹽滯留能力評估是依托野外示蹤實驗進行的,存在工作強度較大、化學(xué)分析測試和數(shù)學(xué)模擬計算耗時較長的問題,加之額外添加營養(yǎng)鹽還可能加重水體污染,使得增大野外示蹤實驗次數(shù)和頻率來揭示溪流營養(yǎng)鹽滯留能力的方法并不可取[12-13].針對溪流水文條件的動態(tài)變化性,如何客觀、有效地評估溪流營養(yǎng)鹽滯留的總體水平,需要尋求一個能夠?qū)⑺囊蛩嘏c營養(yǎng)鹽滯留能力充分集成的技術(shù)方法.

1960年,Wolman等[14]提出了有效流量概念,主要從流量對河床形態(tài)改造的貢獻著手,刻畫水流對河床形態(tài)變化的影響.眾所周知,河流水系統(tǒng)的一些重要生態(tài)過程,如營養(yǎng)鹽和有機質(zhì)傳輸通量、水底大型無脊椎動物的遷徙等,都與流量有著密切關(guān)系.Doyle等[15]將有效流量概念和基本思想應(yīng)用于小河流沉積物的輸移模擬,并以水文頻率曲線與沉積物的流量特性曲線的乘積作為有效流量曲線,定量反映了粗顆粒態(tài)有機物(CPOM)、細顆粒態(tài)有機物(FPOM)、溶解性有機物(DOM)、細顆粒態(tài)磷(FPP)等隨水流傳輸?shù)挠行Я髁孔兓?Doyle[16]通過集成河流水文變化性與營養(yǎng)螺旋原理,提出了以水文頻率曲線與溶解態(tài)營養(yǎng)鹽滯留率變化曲線乘積定量描述營養(yǎng)鹽滯留有效流量變化特征的基本思想,并以虛擬的模型參數(shù)對水文因素變化影響進行模擬分析.Claessens等[17]采用水流過程曲線與NO3-損失經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖嘟Y(jié)合的方法,構(gòu)建了描述NO3-損失與超越概率關(guān)系的NO3-損失過程線,探究了長時間尺度下NO3-損失的動態(tài)變化性,并以Monte Carlo模擬技術(shù),預(yù)測超越概率的NO3-損失.可以斷言,傳統(tǒng)的確定性方法在營養(yǎng)鹽滯留能力分析與評估方面面臨的難題,可以通過水文條件變化與營養(yǎng)鹽滯留特征集成的技術(shù)手段有效解決.巢湖是水體富營養(yǎng)化十分嚴(yán)重的大型淡水湖泊,環(huán)湖河流水系的源頭溪流數(shù)目眾多,而且也是非點源氮磷負荷匯集、滯留、傳輸入湖的重要通道.為從源頭地區(qū)控制非點源氮磷負荷的向下傳輸,有必要摸清環(huán)湖河流水系氮磷滯留能力.本研究擬以巢湖流域某一典型農(nóng)田源頭溪流為對象,嘗試從水文概率密度模型與營養(yǎng)鹽滯留率模型綜合集成角度,解析溪流水系統(tǒng)營養(yǎng)鹽滯留有效流量的動態(tài)變化性、定量評估溪流營養(yǎng)鹽滯留的總體水平,以期為環(huán)湖河流水系氮磷營養(yǎng)鹽滯留能力的科學(xué)評估和調(diào)控提供依據(jù).

1 研究區(qū)概況

二十埠河是巢湖主要入湖河流南淝河的重要支流,主體位于合肥市主城區(qū)外側(cè)的北部至東部區(qū)域范圍,擁有多條長度在數(shù)百至數(shù)千米的一、二級源頭溪流,由于城市建設(shè)和工業(yè)園區(qū)的向外擴展,部分溪流匯流區(qū)的土地利用類型正逐漸由農(nóng)業(yè)用地向城市建設(shè)或工業(yè)用地轉(zhuǎn)化.本研究在位于合肥市城區(qū)東北角的職教城附近,篩選了一條以農(nóng)業(yè)用地為主的源頭溪流(長約2.5km、水面寬約0.5~2.0m),在進行為期近2年的水環(huán)境調(diào)查和水文、水力學(xué)參數(shù)測定的同時,還在下游一長約80m溪流段,開展了10次以確定營養(yǎng)螺旋指標(biāo)為目的的示蹤實驗.由于主要靠自然降水和農(nóng)田排水補給,在持續(xù)干旱的情況下溪流中上游渠段可能出現(xiàn)斷流或水流極緩的現(xiàn)象.總體來看,實驗段以上溪流匯水區(qū)域都以農(nóng)業(yè)、林業(yè)用地類型為主,沒有明顯的工業(yè)污染源和規(guī)?；木用顸c,溪流中污染物主要來自降雨徑流和農(nóng)業(yè)排水.

農(nóng)田溪流所在區(qū)域?qū)俚蛵徢鹆陞^(qū),溪流主要由天然徑流沖刷形成,河流形態(tài)總體較為平直.由于缺乏人工管護,兩側(cè)土質(zhì)岸坡崩塌較為明顯,上游河床大型水生/濕生植物較多,中下游河床極少.溪流上游的下切較淺,約為0.2~0.5m,中下游下切深度稍大,約為1.0~1.5m,表現(xiàn)出較為明顯的渠道化特征.示蹤實驗所在渠段河床上除少量苔蘚外,鮮有大型水生植物存在,沉積物也很少,主要底質(zhì)構(gòu)成是十分板結(jié)的水稻土.10次實驗中溪水流量變化范圍為0.008~0.065m3/s、流速為0.11~ 0.30m/s;溪流水質(zhì)總體較好,NH4+和PO43-濃度分別為0.32~0.96mg/L和0.011~0.120mg/L.

2 模型與方法

2.1 溪流營養(yǎng)鹽遷移轉(zhuǎn)化模型

溪流水體中營養(yǎng)鹽的遷移、轉(zhuǎn)化規(guī)律,可以利用一維水質(zhì)模型進行模擬,即:

() =0exp (-) (1)

式中:0表示起始斷面營養(yǎng)鹽濃度,mg/L;()表示下游距離起始斷面長度為處的營養(yǎng)鹽濃度,mg/L;表示營養(yǎng)鹽衰減系數(shù),m-1;表示距離起始斷面長度,m.

溪流具有較大中型河流更大的水/河床接觸面積比[18],因此具有相對更為顯著的營養(yǎng)鹽滯留能力.這里,不妨以營養(yǎng)螺旋原理中營養(yǎng)鹽吸收速度(也稱傳質(zhì)系數(shù))指標(biāo)反映溪流河床底質(zhì)對營養(yǎng)鹽滯留的影響,并根據(jù)衰減系數(shù)與吸收速度V的相關(guān)關(guān)系,將式(1)表示為[16-17]

式中:表示平均流速,m/s;表示平均水深,m;V表示營養(yǎng)鹽吸收速度,m/s.

2.2 營養(yǎng)鹽滯留率

溪流水體營養(yǎng)鹽的滯留水平,可以利用式(3)來定量描述,即[17]

式中:表示營養(yǎng)鹽滯留率.

溪流流量可以根據(jù)平均水深、水面寬度和水流速度等數(shù)據(jù)信息,利用=進行計算.一般地,明渠中流量與水面寬度之間具有下述定量關(guān)系,即

式中:、為經(jīng)驗參數(shù).

由此,可以將式(3)的營養(yǎng)鹽滯留率表達式進一步轉(zhuǎn)化為[17,19]

顯然,式(5)將營養(yǎng)鹽滯留率()表示為流量的函數(shù)形式,并且隨著的增大,()呈現(xiàn)逐步下降的態(tài)勢.換言之,相對于沖刷能力較強的高流量情形,溪流處于基流或接近基流情況下具有相對更大的營養(yǎng)鹽滯留能力.

2.3 營養(yǎng)鹽滯留有效流量

溪流的徑流量因降水、蒸發(fā)、側(cè)向補給等因素的共同影響,表現(xiàn)出很大的隨機波動性,在持續(xù)干旱季節(jié),甚至可能發(fā)生斷流現(xiàn)象.假設(shè)溪流徑流量服從對數(shù)正態(tài)分布特性,相應(yīng)的水文概率密度函數(shù)表示為

式中:()表示徑流量的概率密度函數(shù);和分別表示ln的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差.

由于()、()均為流量的函數(shù),若將式(5)與式(6)相乘,則可得到一個集成水文概率密度函數(shù)與營養(yǎng)鹽滯留率的營養(yǎng)鹽滯留頻率分布函數(shù)R(),即[16]

(7)

根據(jù)式(7),可以對水文變化、生物吸收、河床地貌特征等因素帶來的營養(yǎng)鹽滯留影響進行綜合評估.此時,相應(yīng)的時間尺度由傳統(tǒng)確定性方法中數(shù)十分鐘或數(shù)小時,拓展到可以涵蓋連續(xù)多個水期的更長時間段.圖1為()、()及R()之間的相互關(guān)系[16],其中R()稱為營養(yǎng)鹽滯留的頻率加權(quán)曲線,也稱營養(yǎng)鹽滯留有效流量曲線,該曲線峰值對應(yīng)的橫坐標(biāo)eff代表了營養(yǎng)鹽滯留效應(yīng)最為有效的流量值,稱為最有效流量.

2.4 功能等效流量

直觀地,由頻率加權(quán)滯留曲線R()=()×()得到的積分面積∫R()d,綜合體現(xiàn)了集成所有可能發(fā)生流量的溪流營養(yǎng)鹽滯留總體水平,數(shù)學(xué)表達式為[16]

式中:表示期望滯留率,代表了溪流營養(yǎng)鹽滯留總體水平.

若將營養(yǎng)鹽滯留水平()曲線上與期望滯留率相對應(yīng)的流量稱為功能等效流量,并將其表示為fed,則有

(fed)=(9)

這里,fed是從營養(yǎng)鹽滯留效果層面,定量刻畫與所有可能發(fā)生流量滯留功效相當(dāng)?shù)南髂骋豢赡芰髁?圖2為fed的物理意義示意.

3 結(jié)果與討論

3.1 基本信息

2013年6月4日~2014年10月9日,在80m長的實驗渠段上,針對基流或接近基流的低流量情景,選擇NaCl為保守性示蹤劑,NH4Cl 和 KH2PO4為添加營養(yǎng)鹽,采用恒速連續(xù)投加的方式,開展了10次野外示蹤實驗,并測定了流量、流速、水面寬度和水深等水力學(xué)參數(shù)(表1).示蹤實驗過程和具體操作方法,參見文獻[20-21].

由示蹤實驗獲得的Cl-、NH4+和PO43-濃度―時間穿透曲線(BTC),采用集成暫態(tài)存儲影響的OTIS模型模擬溪流營養(yǎng)鹽的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律,并以Runkel[22]提出的OTIS應(yīng)用程序和OTIS參數(shù)優(yōu)化程序包,借助兩步法確定模型的各項參數(shù).首先,根據(jù)示蹤實驗獲得的主流區(qū)Cl-濃度-時間過程數(shù)據(jù),經(jīng)模擬計算得到OTIS模型水文參數(shù),即主流區(qū)斷面面積()、暫態(tài)存儲區(qū)斷面面積(A)、擴散系數(shù)()和暫態(tài)存儲交換系數(shù)();然后,將水文參數(shù)代入OTIS模型,根據(jù)示蹤實驗獲得的主流區(qū)NH4+、PO43-的BTC相關(guān)數(shù)據(jù)信息,再次進行OTIS模型模擬,從而得到主流區(qū)和暫態(tài)存儲區(qū)營養(yǎng)鹽吸收系數(shù)(分別為λ)等.具體計算方法見文獻[23-24].在此基礎(chǔ)上,利用計算營養(yǎng)鹽綜合衰減系數(shù),再由營養(yǎng)螺旋指標(biāo)S=/和V=/S,計算NH4+和PO43-的吸收速度V,結(jié)果見表1[20-21].

表1 水力學(xué)參數(shù)及營養(yǎng)鹽吸收速度Table 1 Hydraulic parameters and metrics of nutrient uptake velocity

根據(jù)10次實驗測得的數(shù)據(jù)(表1),采用回歸分析對、進行擬合,結(jié)果見圖3.相應(yīng)的擬合方程為=2.26100.3260,可決系數(shù)2= 0.9874(< 0.001),表明、具有很好的冪函數(shù)關(guān)系.對照式(4),可知常數(shù)、值分別為2.2610、0.3256.

3.2 水文頻率分布與營養(yǎng)鹽滯留模擬

考慮到農(nóng)田溪流中下游渠段在渠道形態(tài)、河床下墊面狀況等方面都與實驗渠段很相似,不妨將包括上述實驗段在內(nèi)的長約=1500m渠段作為模擬單元,并將80m長實驗段獲得的V拓展到整個模擬單元,通過利用營養(yǎng)鹽滯留率數(shù)學(xué)表達式,解析NH4+、PO43-滯留水平隨流量的變化特征.這里,考慮取表1中V平均值作為吸收速度,將其代入式(5)得到以為自變量的數(shù)學(xué)表達式,其中,NH4+滯留率可以表示為()=1-exp(-5.630× 10-6/0.674),PO43-滯留率可以表示為()=1- exp(-4.477×10-6/0.674).

示蹤實驗安排在較低流量情況下進行,并測定了相應(yīng)的、、和等水力信息.本研究從2013年6月至2014年10月,逐月開展了溪流徑流情況的調(diào)查,并根據(jù)暴雨發(fā)生后溪流濱岸洪水沖刷和裹挾雜物的殘留情況,估算洪水流速和流量水平.不妨選取其中連續(xù)12個月以旬為時間單元的流量數(shù)據(jù)片段(=36),粗略開展溪流水文特征模擬,相應(yīng)的流量變化范圍為0.008~ 0.976m3/s,中值為0.049m3/s,平均值為0.181m3/s,標(biāo)準(zhǔn)差為0.270m3/s.假設(shè)溪流的徑流量變化服從式(6)的對數(shù)正態(tài)分布特征,根據(jù)水文監(jiān)測資料,利用Monte Carlo模擬方法對水文概率密度模型進行隨機模擬計算,得到無偏估計情形ln極大似然估計值-2.613、1.301(表2).

表2 無偏估計情形的μ和σ估值Table 2 Estimation ofμandσvalues under unbiased estimation case

于是,得到描述溪流徑流量變化的水文概率密度模型,即

長期以來,由于對溪流等小尺度河流水環(huán)境和水災(zāi)害問題重視程度較低,使得這類水體水文水質(zhì)資料總體較為匱乏,從而制約了水文模型的構(gòu)建、模型參數(shù)的確定以及模型的驗證和精度檢驗,這是當(dāng)前國內(nèi)外普遍面臨的問題.Doyle等[15]在對溪流徑流量變化規(guī)律的模擬中,利用一些學(xué)者多年的徑流量逐日觀測數(shù)據(jù),通過服從對數(shù)正態(tài)分布規(guī)律的假設(shè),直接計算了徑流量的ln平均值及標(biāo)準(zhǔn)差,結(jié)果見表3[15].顯然,本研究利用Monte Carlo隨機模擬得到的參數(shù)值與上述尺度相近溪流相近.

表3 國外溪流水文概率密度模型的參數(shù)值Table 3 Parameters of discharge probability density function for typical streams overseas

3.3 頻率加權(quán)滯留率模擬

在水文概率密度模型和營養(yǎng)鹽滯留率模型參數(shù)確定的基礎(chǔ)上,得到NH4+和PO43-滯留的頻率分布模型,分別為

據(jù)此,開展頻率加權(quán)營養(yǎng)滯留率模擬,得到NH4+和PO43-的有效流量曲線,見圖4.不難看出,NH4+和PO43-的有效流量曲線呈現(xiàn)十分相似的分布特征,且兩者曲線的縱坐標(biāo)相對于流量概率密度低很多.眾所周知,概率密度函數(shù)曲線的積分面積等于1.0.直觀地,由有效流量曲線圍成的積分面積遠低于1.0,暗示溪流營養(yǎng)鹽滯留總體水平很低.根據(jù)式(8),計算得到1500m長溪流渠段NH4+、PO43-相應(yīng)的期望滯留率分別為0.0671(6.71%)、0.0541(5.41%).由于上述結(jié)果集成了溪流的所有可能發(fā)生流量,因此該期望值代表了溪流營養(yǎng)鹽滯留的總體水平.

根據(jù)式(5)計算得到10次野外示蹤實驗的NH4+滯留率,變化范圍為4.54%~21.39%,平均值為9.83%;PO43-變化范圍為4.37%~25.99%,平均值為7.90%.而且,NH4+和PO43-滯留率的最大值均發(fā)生在最小流量0.008m3/s,最小值則都出現(xiàn)在2014年9月26日實驗.由表1可見,2013年6月4日和2014年9月24日實驗的徑流量均高于2014年9月26日實驗,但他們相應(yīng)的V也較2014年9月26日實驗更高一些,說明V對滯留效應(yīng)的影響更為顯著.由圖4可見,當(dāng)30.01m3/s時,溪流營養(yǎng)鹽滯留率不足20%;而當(dāng)30.1m3/s時,溪流營養(yǎng)鹽滯留率幾乎可以忽略不計.

3.4 最有效流量與等效流量估算

由于最有效流量eff與頻率加權(quán)營養(yǎng)鹽滯留率R()=()×()曲線的峰值相對應(yīng),因此可以利用函數(shù)極值存在的必要條件進行求導(dǎo)計算,即令dR()/d=0.于是,得到NH4+、PO43-對應(yīng)的R()極值分別為1.890、1.548,極值對應(yīng)的流量(也就是最有效流量)分別為0.0051,0.0049m3/s.直觀地,與實測所得的溪流徑流量變化范圍0.008~0.976m3/s及其中值0.049m3/s相比,計算所得的最有效流量數(shù)值極小,說明溪流現(xiàn)有的物理和生境條件不利于NH4+、PO43-滯留作用的發(fā)生,為此需要借助人工改造措施提升溪流的營養(yǎng)鹽滯留能力.

根據(jù)R()=()×()曲線的積分面積(NH4+為0.0671、PO43-為0.0541),由式(9)計算得到NH4+、PO43-的功能等效流量分別為0.044, 0.043m3/s.顯然,該功能等效流量值與溪流實測流量中值(0.049m3/s)的數(shù)值大小頗為接近.

3.5 討論

相對于大中型河流水體,源頭溪流不僅具有相對較大的水―沉積物接觸面積,而且水底潛流交錯帶、水中滯水區(qū)(或死水區(qū))的暫態(tài)存儲作用對于氮磷營養(yǎng)鹽滯留過程的影響也顯得格外重要[18,25],因此集成暫態(tài)存儲影響十分必要,否則可能直接影響水質(zhì)模擬結(jié)果.傳統(tǒng)的一維水質(zhì)模型解析解()=0exp(-),僅考慮了溶質(zhì)的綜合衰減作用,并沒有顧及暫態(tài)存儲區(qū)的影響,致使?fàn)I養(yǎng)鹽滯留率模型存在一定的局限性.盡管如此,本研究依舊采用了該模型解析營養(yǎng)鹽滯留率,這是由于至今還沒有一個既考慮暫態(tài)存儲作用,同時又簡單、明了的一維水質(zhì)模型解析解可資利用的緣故.盡管OTIS模型及其改進模式耦合了暫態(tài)存儲影響,并在對溪流、溝渠等小尺度河流水體溶質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模擬方面具有很好的適用性,但由于解析解模型中存在復(fù)雜的函數(shù)嵌套模塊[26-27],導(dǎo)致滯留率模型變得相當(dāng)繁瑣、模擬計算極為復(fù)雜,從而制約了解析解的推廣使用.為簡單起見,這里仍選用傳統(tǒng)一維水質(zhì)模型的解析解表達式.

流量是控制溪流水體含氮營養(yǎng)鹽吸收或脫除速率的主要水文變量[17,28].由式(5)可知,溪流水體營養(yǎng)鹽滯留主要發(fā)生在基流或流量較低情況下,此時水底沉積物及其附著微生物群落與溪水營養(yǎng)鹽能夠進行較為充分的接觸,有利于營養(yǎng)鹽滯留效應(yīng)的發(fā)生.但隨著流量的不斷增大,不僅沉積物、附著的微生物群落與溪水中營養(yǎng)鹽的接觸幾率降低,而且河床對于水流的束縛能力也在逐步下降,最終導(dǎo)致營養(yǎng)鹽滯留能力的不斷降低,以致出現(xiàn)溪流營養(yǎng)鹽的傳輸能力顯著增強[29-30]. Doyle[16]認為,對于可能發(fā)生流量突然增大的源頭溪流、城市或干旱區(qū)小河流,營養(yǎng)鹽滯留受低到流量的影響更為強烈.毫無疑問,選擇一個適合于描述低流量過程的水文頻率分布模型,對于科學(xué)評估源頭溪流營養(yǎng)鹽滯留特征的時空變化性無疑具有重要的意義.對數(shù)正態(tài)分布充分展示了水文頻率特征,完全可以滿足小河流水文變化性刻畫的需求[31],特別是對滯留效應(yīng)相對較為顯著的低流量情景.應(yīng)當(dāng)看到,水文概率密度模型的構(gòu)建往往需要長期持續(xù)的水文觀測數(shù)據(jù),但由于對小河流水文水環(huán)境問題缺乏必要的重視,導(dǎo)致水文資料總體上十分匱乏,從而制約了水文頻率模型的構(gòu)建和參數(shù)識別,這是當(dāng)前國際社會普遍存在的問題.盡管本研究針對選定的源頭溪流開展了為期1a的水文監(jiān)測,且每10d至少安排一次水文信息采集,但有限的數(shù)據(jù)樣本距離溪流水文模型構(gòu)建的實際需求,仍還有很大的差距.在服從對數(shù)正態(tài)分布假設(shè)的基礎(chǔ)上,本研究采用Monte Carlo模擬技術(shù)模擬水文動態(tài)隨機變化性,確定水文概率密度模型參數(shù),較好地解決了水文信息不足帶來的影響,提高了成果應(yīng)用的可操作性.

營養(yǎng)鹽吸收速度V是一個與溪流形態(tài)、河床地形地貌、營養(yǎng)鹽濃度、水溫、流量、生物等密切相關(guān)的參數(shù),具有顯著的時空變化性特征[12,32],表1的相關(guān)數(shù)據(jù)印證了這一觀點.但在營養(yǎng)鹽滯留率模型中,由于種種原因,本研究仍將V作為一個確定值,這就使得模擬結(jié)果不可避免的存在偏差.表1中每次實驗所得的V,對應(yīng)的都是一個個離散的流量狀態(tài).毫無疑問,受人力、物力和財力的限制,希冀通過增加不同流量狀態(tài)的實驗次數(shù),無法有效刻畫連續(xù)流量狀態(tài)對應(yīng)的傳質(zhì)能力變化.但如何量化V的不確定性,并將其集成到評價模型中,還是一個有待探討的課題.需要指出的是,概率密度函數(shù)=()的縱坐標(biāo)并不具有具體的物理意義,即并不表示某一變量相應(yīng)的概率.因此,基于水文概率密度函數(shù)()和營養(yǎng)鹽滯留率()的乘積得到的頻率加權(quán)滯留曲線,其縱坐標(biāo)同樣沒有具體的物理意義,R()的實際意義是借助積分運算體現(xiàn)的,這與一般隨機變量情況相似.

由式(5)和式(7)可以看出,V對于有效流量影響很大.本研究得到的溪流最有效流量數(shù)值很小,這與溪流自身較低的營養(yǎng)鹽滯留能力有很大關(guān)系.總體來看,實驗所在溪流渠段不僅河床上鮮有大型水生植物存在,而且由于水流沖刷能力較強,導(dǎo)致水底沉積物少,主要為板結(jié)的水稻土底質(zhì),河床上深潭、淺灘等地貌特征也不明顯,這些都極不利于營養(yǎng)鹽的滯留[32].事實上,在前期研究中,本研究從提高溪流營養(yǎng)鹽滯留能力出發(fā),分別采用丁壩型擋板和多級攔水堰壩的技術(shù)措施對該溪流渠段營養(yǎng)鹽滯留能力進行調(diào)控,促使V有了較為明顯的提升,有的甚至提高了一個數(shù)量級[20-21].由式(5)和式(7)的內(nèi)在關(guān)系,不難推斷,經(jīng)人工操縱的溪流有效流量將在數(shù)值大小方面有一定幅度的上升,這對提高溪流營養(yǎng)鹽滯留的整體水平是有益的.

溪流中氮磷營養(yǎng)鹽的滯留是多種影響因素共同作用的結(jié)果,主要包括物理沉降、化學(xué)吸附和生物吸收等作用機制.其中,有些滯留作用屬于暫時性的,有些則是永久性的.比如,物理沉降、化學(xué)吸附,甚至生物的新陳代謝作用等都可能導(dǎo)致營養(yǎng)鹽的暫時滯留,而硝化―反硝化作用導(dǎo)致氮素以N2形式從水中去除的過程則為永久性滯留效應(yīng).事實上,NH4+和PO43-都為生物可利用態(tài)營養(yǎng)鹽,而且兩者也都容易吸附在細小的顆粒物表面,并通過顆粒物沉降而從溪水中去除[33].本研究中溪流營養(yǎng)鹽吸收速度V的數(shù)值大小,可能正是上述多種滯留機制綜合作用的結(jié)果.眾所周知,營養(yǎng)鹽的生物吸收、化學(xué)吸附等與水溫關(guān)系密切,甚至具有一定的季節(jié)性特征,而最有效流量并不是時間變量,相應(yīng)的發(fā)生時間具有不確定性.營養(yǎng)鹽吸收速度是反映溪流營養(yǎng)鹽滯留能力的重要指標(biāo),而營養(yǎng)鹽滯留能力又受水文條件的影響[7,9],因此營養(yǎng)鹽吸收速度與最有效流量之間或許存在一定的關(guān)聯(lián)性,但如何度量這種關(guān)系仍有待深入探討.

4 結(jié)論

4.1 基于農(nóng)田源頭溪流水文條件的動態(tài)變化性,從水文概率密度模型與營養(yǎng)鹽滯留率模型綜合集成角度,解析營養(yǎng)鹽滯留有效流量的動態(tài)變化性,評估溪流營養(yǎng)鹽滯留的總體水平,并估算最有效流量和功能等效流量,實例研究證明了技術(shù)方法的合理性和有效性.

4.2 農(nóng)田溪流渠段營養(yǎng)鹽吸收速度總體偏低, NH4+、PO43-期望滯留率分別為0.0671(6.71%)、0.0541(5.41%),相應(yīng)的最有效流量分別為0.0051, 0.0049m3/s,相應(yīng)的等效流量分別為0.044, 0.043m3/s.

4.3 實例研究表明,Monte Carlo模擬技術(shù)在水文資料較為有限的溪流水文概率密度模型參數(shù)的求解方面,具有很好的適用性.

4.4 營養(yǎng)鹽吸收速度是影響溪流營養(yǎng)鹽滯留能力的主要因素,極低的最有效流量表明溪流現(xiàn)有的物理和生境條件不利于NH4+、PO43-滯留效應(yīng)的發(fā)生,需要借助一定的改造措施提升溪流營養(yǎng)鹽滯留能力.

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* 責(zé)任作者, 教授, Lrz1970@163.com

Modeling of nutrient retention effect in an agricultural headwater stream considering hydrological variability

LI Ru-zhong1*, HUANG Qing-fei1, YANG Ji-wei2, ZHANG Rui-gang3, JIN Ju-liang3

(1.School of Resources and Environmental Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China；2.Anhui and Huaihe River Institute of Hydraulic Research, Bengbu 233000, China；3.Institute of Water Resources and Environmental Systems Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)., 2016,36(6)：1877~1885

A typical agricultural headwater stream was chosen as the representative to investigate theof effective flow for nutrient retention over a longer time scale, based on the change of regional hydrology, from the perspective of coupling the discharge probability density function and nutrient retention efficiency. Through the Monte Carlo simulation for discharge probability density function, the overall level of nutrient retention for the target stream was quantitatively evaluated as well as the most effective flow and the functionally equivalent discharge were calculated, according to the nutrient uptake velocity derived from field tracer experiments. The overall levels of retention capability for NH4+and PO43-were quite low. The expected values of the retention efficiency of NH4+and PO43-were 0.0671 (6.71%) and 0.0541 (5.41%), respectively. The most effective flow for NH4+and PO43-were 0.0051m3/s and 0.0049m3/s, and the functionally equivalent discharge for them were 0.044m3/s and 0.043m3/s, respectively. In view of the fact of low nutrient uptake velocity in the stream, it is necessary to improve the nutrient retention efficiency of the target stream by reconstructing stream morphology and streambed geomorphology.

hydrological variability；nutrient retention；effective flow；Monte Carlo simulation；agricultural headwater stream

X171.1

A

1000-6923(2016)06-1877-09

李如忠(1970-),男,安徽蚌埠人,教授,博士,主要從事水環(huán)境保護、非點源污染過程阻斷與調(diào)控技術(shù)研究.發(fā)表論文130余篇.

2015-11-03

國家自然科學(xué)基金項目(51179042,51579061)