閔志華+王曉琴+李傲

摘要： 為研究水流擾動對藻類生長的影響，基于室內(nèi)藻類生長動力學(xué)試驗，提出藻類生長過程中的水流擾動參數(shù)α，并對藻類生長公式進行修正；運用一維河網(wǎng)與二維湖泊耦合的藻類生長動力學(xué)模型對太湖西北部重污染區(qū)藻類生長的時空分布特征進行動態(tài)模擬。結(jié)果表明：（1） 水動力條件對藻類生長影響明顯，研究區(qū)內(nèi)東西向河流流速較大，水流擾動強，藻類濃度低于南北向河流；（2）各研究斷面藻類濃度均呈現(xiàn)時間分布不均性，枯季（11月至次年4月）水流擾動較弱，為藻類生長創(chuàng)造較好的環(huán)境，藻類平均濃度較洪季（5月至10月）增加了9.22%；（3）河湖系統(tǒng)內(nèi)湖口區(qū)水流條件更適宜藻類生長，位于湖口區(qū)的S2與S4點位濃度平均較河網(wǎng)區(qū)增加了18.5%。

關(guān)鍵詞： 太湖；河湖系統(tǒng)；富營養(yǎng)化；藻類；擾動；模型

中圖分類號： X171 文獻標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）22-0264-05

水體富營養(yǎng)化導(dǎo)致的水華暴發(fā)是全球范圍內(nèi)面臨的一項重要環(huán)境問題[1]，藻類等浮游植物的大量生長是其發(fā)生的重要原因[2]。藻類生長數(shù)值模擬是藍藻水華預(yù)警的重要基礎(chǔ)性工作，對于維持健康穩(wěn)定的水生態(tài)系統(tǒng)具有重要意義。諸多學(xué)者開展了藻類數(shù)值模擬研究。逄勇等進行了太湖藻類的數(shù)值模擬，探討了太湖藻類的動態(tài)變化機制[3-4]；Cole等構(gòu)建了包括溫度、營養(yǎng)鹽及溶解氧等狀態(tài)變量在內(nèi)的富營養(yǎng)化模型，開展了湖灣及淺水湖泊的藻類生長數(shù)值模擬[5-7]。這些成果提高了藻類數(shù)值模擬的水平，但基本沒有考慮水流擾動對藻類生長數(shù)值模擬的影響。同時，關(guān)于藻類數(shù)值模擬的研究大多圍繞單一湖泊或河道開展，對于河網(wǎng)縱橫交錯、湖泊較多的復(fù)雜河湖系統(tǒng)所進行的藻類數(shù)值模擬研究未見報道，這類地區(qū)湖泊與河網(wǎng)之間存在著頻繁的物質(zhì)與能量交換，藻類數(shù)值模擬更為復(fù)雜[8-9]。本研究提出了影響藻類生長的水流擾動參數(shù)α，運用一維河網(wǎng)與二維湖泊耦合的藻類生長動力學(xué)模型對太湖西北部復(fù)雜河湖系統(tǒng)藻類生長的時空分布特征進行了動態(tài)模擬，旨在為藻類生長數(shù)值模擬和水華預(yù)警提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域

研究區(qū)為太湖西北部重污染區(qū)，該區(qū)域河流眾多并有多個湖泊，屬于典型的河湖系統(tǒng)。研究范圍北起京杭大運河，南至江蘇省宜興市東、西氿，西至滆湖，東至太湖梅梁灣和竺山灣，涉及江蘇省無錫市惠山、北塘、南長、新區(qū)、崇安、濱湖等6個區(qū)和宜興市，以及江蘇省常州市鐘樓、天寧、戚墅堰、新北、武進等5個區(qū)，共41個鎮(zhèn)，56個街道。研究區(qū)域總面積為 5 272 km2，占太湖流域的5.4%。該河網(wǎng)區(qū)水質(zhì)達標(biāo)率為17%，占太湖入湖污染物通量的 80% 左右[10]，是影響太湖湖體，特別是梅梁灣、竺山灣水質(zhì)的主要區(qū)域（圖1）。該河湖系統(tǒng)內(nèi)主要有12條河流，其中入太湖河流7條，入太湖竺山灣的河流分別為太滆運河、太滆南運河、漕橋河、官瀆港、陳東港，入太湖梅梁灣的河流分別為直湖港、武進港；出滆湖河流4條，分別為太滆運河、漕橋河、太滆南運河（殷村港）、燒香港。研究區(qū)內(nèi)河道見表1。河湖系統(tǒng)內(nèi)主要湖泊有滆湖、東氿、西氿、太湖竺山灣、梅梁灣。滆湖是該區(qū)域重要的行蓄洪湖泊，位于太湖西北部，進出水量基本平衡，換水周期較短，為每年7.03次。東氿、西氿位于太湖以西，滆湖以南，是流域眾多河流入湖前所必經(jīng)的重要湖泊。竺山灣和梅梁灣為太湖北部的2個湖灣，竺山灣為太湖西北部的半封閉性富營養(yǎng)湖灣，北起百瀆口，南至馬山咀一線；梅梁灣是太湖北部的湖灣，占太湖總面積的5.2%。2個湖灣是承接經(jīng)入湖河流攜帶的大量陸域污染物的主要水域。研究區(qū)各湖泊基本信息見表2。

2 藻類生長動力學(xué)試驗

2.1 試驗條件與方法

為了研究水流擾動對藻類生長的影響，試驗過程中維持溫度、光照、水質(zhì)等藻類生長影響因子的一致性，通過改變恒溫振蕩箱轉(zhuǎn)速來代替水流擾動。試驗過程中選擇引起藍藻暴發(fā)的優(yōu)勢藻種銅綠微囊藻作為試驗藻種[11-12]。藻種來自中國科學(xué)院水生生物研究所藻種庫，保存在20 ℃的光照培養(yǎng)箱中。運用pH值為8.6的MA培養(yǎng)基對銅綠微囊藻進行單獨培養(yǎng)[13]。在具硅膠塞的250 mL錐形瓶中加入100 mL培養(yǎng)基，高壓滅菌，將預(yù)先培養(yǎng)至對數(shù)生長期的藻種離心、洗滌后接種，使得試驗培養(yǎng)液中藻類的初始密度為 5.0×104 cell/mL，接種后將錐形瓶放入恒溫振蕩箱培養(yǎng)；布置6個培養(yǎng)樣品，每個樣品分別設(shè)置轉(zhuǎn)速0、60、90、120、150、200 r/min，各轉(zhuǎn)速重復(fù)試驗2次；試驗過程所有操作均在無菌條件下進行，不同擾動強度下，均維持溫度為25 ℃，光照度為2 000 lx，光—暗周期為12 h—12 h。自接種當(dāng)日起，每天在同一時間取樣， 每種樣品取0.1 mL藻液置于0.1 mL微囊計數(shù)

板中用雙目顯微鏡進行多次計數(shù)，取平均值，直到藻衰敗為止。以藻類生長期內(nèi)平均比增長率作為藻類在某條件下增長率的估計值[14]，公式為

式中：μ為藻細胞比增長率；n為藻類生長期時間；xi為當(dāng)日藻細胞數(shù)；xi-1為前1 d的藻細胞數(shù)。

2.2 試驗結(jié)果分析

根據(jù)試驗結(jié)果，繪制不同擾動強度下藻類生長過程線及平均增長率（圖2）。結(jié)果表明：（1）在不同轉(zhuǎn)速下，銅綠微囊藻生長情況隨時間分布規(guī)律基本一致，可分為生長期（第1～5天）、穩(wěn)定期（第5～8天）、衰亡期（第8天后）。（2）在靜止條件下，藻類生長過程中沒有明顯的穩(wěn)定期，僅有生長期與衰亡期，且生長期較擾動條件下延長了1倍。（3）在靜止條件下，藻細胞數(shù)為0.7×106個/mL；當(dāng)轉(zhuǎn)速為60、90 r/min時，藻細胞數(shù)明顯增加，分別達1.50×106、0.84×106個/mL；當(dāng)轉(zhuǎn)速增加至120 r/min以上時，藻細胞數(shù)明顯減少。（4）在靜止條件下，銅綠微囊藻增長率較低，為0.29；當(dāng)轉(zhuǎn)速為60、90 r/min 時，增長率分別達0.57、0.71；當(dāng)轉(zhuǎn)速增加至 120 r/min 以上時，藻類增長率呈現(xiàn)降低趨勢。綜上所述，擾動轉(zhuǎn)速對銅綠微囊藻的生長有影響，適當(dāng)?shù)臄_動轉(zhuǎn)速可以促進銅綠微囊藻的生長，而靜止?fàn)顟B(tài)和過高的擾動轉(zhuǎn)速對藻類生長有抑制作用。endprint

2.3 水流擾動參數(shù)確定

由于室內(nèi)試驗條件與野外環(huán)境存在差異，如何將室內(nèi)擾動轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換成野外環(huán)境中的水體流速尤為關(guān)鍵。本研究選擇起懸泥沙濃度作為中間因子，通過野外同步水流泥沙監(jiān)測及同步泥沙起懸試驗，建立了擾動轉(zhuǎn)速與水體流速的等量轉(zhuǎn)化關(guān)系。以上轉(zhuǎn)化建立在“引起相同起懸泥沙濃度的室內(nèi)擾動轉(zhuǎn)速與水體流速其動力效應(yīng)是相當(dāng)?shù)摹?。野外同步監(jiān)測分別在2012年1月（枯季）與7月（洪季）2個典型季節(jié)開展，共設(shè)置了24個同步監(jiān)測點位，其中湖體6個，河網(wǎng)區(qū)18個（圖3）?；诟鞅O(jiān)測垂線0.8H處的水流泥沙監(jiān)測結(jié)果，建立水體流速與起懸泥沙濃度關(guān)系。室內(nèi)泥沙起懸試驗同樣設(shè)置0、60、90、120、150、200 r/min共6個轉(zhuǎn)速處理，試驗用水和泥樣完全取自野外監(jiān)測點位；每組擾動設(shè)置2個重復(fù)開展起懸試驗，根據(jù)試驗結(jié)果，建立室內(nèi)擾動強度與起懸泥沙濃度關(guān)系曲線。基于野外實際流速、室內(nèi)擾動強度與起懸泥沙濃度的相關(guān)性建立起兩者間的轉(zhuǎn)換方程；結(jié)合藻類生長動力學(xué)試驗結(jié)果，繪制藻類生長水流擾動參數(shù)曲線（圖4），具體數(shù)學(xué)方程如下：

式中：α為水流擾動參數(shù)；f（u）與g（u）分別為不同流速區(qū)間的相關(guān)函數(shù)；u為水體流速，m/s；uopt為最適宜水體流速，根據(jù)試驗結(jié)果，取0.15 m/s。

3 河湖藻類數(shù)學(xué)模型

3.1 基本方程

太湖西北部重污染區(qū)河湖系統(tǒng)水流復(fù)雜，藻類數(shù)值模擬采用一維河網(wǎng)與二維湖泊耦合模型。一維模型實現(xiàn)河網(wǎng)區(qū)水流過程與藻類生長過程的模擬計算，同時為二維湖泊模型提供相關(guān)的計算邊界；二維模型計算范圍主要為系統(tǒng)內(nèi)河網(wǎng)受納湖泊，包括東氿、西氿、太湖竺山灣和梅梁灣，二維模型用于河湖交換條件下湖泊藻類生長的數(shù)值模擬。

3.1.1 一維河網(wǎng)藻類生長模型

一維模型選用TN、TP、Chl-a作為主要計算指標(biāo)，基于生態(tài)動力學(xué)方程建立綜合考慮光照、溫度、營養(yǎng)鹽及水動力條件等多因子耦合的一維河網(wǎng)區(qū)藻類生長模型，其中光照、溫度等參數(shù)在藻類生長參數(shù)模塊中統(tǒng)一考慮，模型基本控制方程如下：

式中：t為時間坐標(biāo)，s；x為順河向長度坐標(biāo)，m；Q為流量，m3/s；Z為水位，m；U為斷面平均流速，m/s；n為糙率；A為過流斷面面積，m2；B為主流斷面寬度，m；BW為水面寬度，m；R為水力半徑，m；g為重力加速度，m2/s；q為旁側(cè)入流流量，m3/s。N、P、Chl-a為斷面總氮、總磷、葉綠素a的垂線平均濃度，mg/L；Ex為縱向分散系數(shù)；Kn、KP為N、P污染物降解系數(shù)；SChl-a、SN、SP為葉綠素a和氮、磷的源匯項。

3.1.2 二維湖泊藻類生長模型

二維湖泊藻類生長模型在有限體積法框架下構(gòu)建，模型同樣耦合了光照、溫度、營養(yǎng)鹽及水動力條件等多項藻類生長影響因子，具體控制方程如下：

式中：h為水深；u、v為x、y方向垂線平均水平流速分量；g為重力加速度；s0x為x向的河底底坡；s0y為y向的河底底坡；sfx為x向摩阻底坡；sfy為y向摩阻底坡；ΔT為溫差；tx、ty分別為水溫在x、y向擴散系數(shù)；ρ和Cp分別為水的密度和比熱；Ks為水面綜合散熱系數(shù)，模型采用Gunnerberg經(jīng)驗公式計算水面綜合散熱系數(shù)。N、P、Chl-a分別為總氮、總磷、葉綠素a的垂線平均濃度；SN、SP、SChl-a分別為氮、磷和葉綠素a的源匯項。

方程（3）、（4）中，SN、SP、SChl-a可具體表達為以下形式：

式中：RN、RP分別為底泥中氮、磷的釋放項；SEDN、SEDP分別為氮、磷的沉降項；CN、CP分別為藻類死亡分解對氮、磷的貢獻項；UN、UP分別為藻類對氮、磷的吸收項；μ為藻類的生長率；sed為藻類的沉降率；d為藻類的損失率。水流擾動參數(shù)α對藻類生長率μ進行修正如下：

式中：μmax為藻類最大生長率；f（T）為溫度函數(shù)；f（I）為光照函數(shù)；f（N）與f（P）為氮、磷營養(yǎng)鹽函數(shù)；α為水流擾動參數(shù)，按照公式（2）計算取值。

3.2 數(shù)值解法

河湖系統(tǒng)耦合模型采用分段求解。一維河網(wǎng)水動力微分方程組采用四點隱式差分格式數(shù)值求解，對水動力方程組以Preissmann四點線性隱式差分格式將其離散，輔以連接條件，形成河道方程，以微段、河段、汊點三級聯(lián)解的方法[15]求解。TN、TP、Chl-a求解采用隱式迎風(fēng)格式，時間項采用前差分對每個單一河道進行離散[16]，將整個河網(wǎng)TN、TP、Chl-a濃度離散成節(jié)點和斷面水質(zhì)濃度進行數(shù)值求解。二維湖泊模型將水流水質(zhì)方程與藻類生長方程聯(lián)合求解，公式（4）可統(tǒng)一寫為以下形式[17-19]：

式中：q為守恒物理量；f（q）、g（q）分別為x、y方向通量；b（q）為源匯項。

在任意形狀的單元Ω上采用有限體積法對式（4）進行積分離散，運用FVS格式求解法向數(shù)值通量。具體解算過程及模型率定驗證過程詳見參考文獻[20-21]。

3.3 率定驗證

基于2012年1月（枯季）、7月（洪季）的水文水質(zhì)同步監(jiān)測結(jié)果，對所建耦合數(shù)學(xué)模型進行率定驗證。計算區(qū)域為研究區(qū)域內(nèi)的河湖系統(tǒng)，運用Gambit軟件對湖區(qū)進行無結(jié)構(gòu)網(wǎng)格剖分。以西部滆湖、北部京杭運河實測水量水質(zhì)作為計算邊界?？紤]計算穩(wěn)定性及精度，取時間步長為1 s。結(jié)果表明，計算結(jié)果與實測值擬合效果較好，COD、氨氮的平均相對誤差分別為22.0%、17.9%。所建模型能夠較準(zhǔn)確地反映河湖系統(tǒng)水量水質(zhì)動態(tài)變化特征。

4 河湖系統(tǒng)藻類時空分布規(guī)律

基于所建的考慮水流擾動參數(shù)的一維、二維耦合藻類模型，對太湖西北部重污染區(qū)河湖系統(tǒng)藻類時空分布規(guī)律進行數(shù)值模擬。根據(jù)太湖流域茅東、丹陽、溧陽、趙村、宜興、常州、陳墅等40多個雨量站近10年時間序列內(nèi)降水量資料頻率分析結(jié)果，確定2011平水年為計算典型年，以西部滆湖、北部京杭運河實測TN、TP、Chl-a濃度作為計算初始邊界，對系統(tǒng)內(nèi)藻類生長及遷移過程進行數(shù)值模擬。選擇6個典型斷面對藻類時空分布特征進行分析，分別為太滆南運河上游S1 （31°30′37.18″N，119°48′45.92″E）、竺山灣湖口S2 （31°27′12.31″N，120°0′25.39″E）、直湖港河流上游S3 （31°40′20.14″N，120°8′12.13″E）、梅粱灣湖口S4 （31°30′31.44″N，120°7′2167″E）、永安河下游S5 （31°42′8.90″N，119°59′14.91″E）、太滆運河S6 （31°34′20.31″N，119°57′14.94″E），其中S2與S4為湖泊點位，其余為河網(wǎng)點位（圖5）。endprint

計算結(jié)果表明：（1） 平水年水文條件下，S1～S6斷面全年平均Chl-a濃度分別為8.50、10.32、10.02、10.92、11.49、9.15 mg/m3；S1與S6斷面藻類水平相對較低，而S4與S5斷面Chl-a濃度明顯增加，S2與S3斷面濃度處于中間水平（圖6）。根據(jù)多年實測水文數(shù)據(jù)，研究區(qū)域內(nèi)東西向河流流速大于南北向河流，太滆運河、太滆南運河等東西流向河流全年平均流速0.23 m/s，南北流向的直湖港、永安河等河流全年平均流速為0.16 m/s；S1與S6均位于東西向河流上游，水流擾動較強，故藻類濃度最低；而S5斷面位于南北向永安河流下游，水動力條件較適合藻類生長，故Chl-a濃度最高。（2） 6個斷面Chl-a濃度過程都呈現(xiàn)時間分布不均性，洪季5—10月水動力條件較好，Chl-a濃度相對較低，S1～S6斷面洪季平均Chl-a濃度分別為8.15、10.07、9.68、10.57、1103、8.80 mg/m3；而枯季11月至次年4月，水流擾動減弱為藻類生長創(chuàng)造較好環(huán)境，Chl-a濃度有所增加，6個斷面枯季平均水平分別較洪季增加了9.26%、5.58%、7.42%、6.58%、9.18%、8.09%。S1與S5斷面洪枯2季水流差異較大，Chl-a濃度變化最為明顯，而S2與S4位于湖口區(qū)，Chl-a濃度隨季節(jié)變化幅度相對較低。（3）6個斷面中，S2與S4斷面分別位于太滆南運河、直湖港下游入湖口，其Chl-a濃度較其上游S1與S3斷面分別增加了28.0%、8.9%；湖泊區(qū)水流條件更適宜藻類生長，Chl-a水平整體高于河網(wǎng)區(qū)。根據(jù)孔繁翔等對大型淺水湖泊中藍藻水華形成機理的研究結(jié)果[21]，以Chl-a濃度10 mg/m3作為水華暴發(fā)臨界值。S1與S6斷面Chl-a濃度，除枯季局部時段，基本未達水華暴發(fā)水平；S4與S5斷面Chl-a濃度則超過了臨界值；S2與S3斷面Chl-a濃度在臨界值附近波動，枯季Chl-a濃度較高時會超過臨界水平，而洪季又有所降低。

5 結(jié)論

以太湖西北部重污染區(qū)的復(fù)雜河湖系統(tǒng)為例，針對該區(qū)域水系連通發(fā)達，水動力條件復(fù)雜多變的特征，對水動力影響下的藻類生長過程進行了數(shù)值模擬，得到以下結(jié)論：（1） 水動力條件的變化會影響藻類生長，適當(dāng)?shù)膭恿_動能促進藻類生長。（2） 提出了水動力影響參數(shù)α，對藻類生長公式進行了修正，完善了藻類生長數(shù)學(xué)模型，從而更合理地對水體富營養(yǎng)化進行模擬和預(yù)測。（3）河湖系統(tǒng)內(nèi)河網(wǎng)區(qū)藻類生長與水動力條件關(guān)系密切，區(qū)內(nèi)Chl-a濃度呈現(xiàn)顯著時空分布不均性。洪季水流擾動較強，Chl-a濃度低于枯季。區(qū)內(nèi)南北向河流的水體流速低于東西向河流，其水動力條件更適宜藻類生長，Chl-a濃度相對較高。研究成果對于區(qū)域水華預(yù)測預(yù)警具有重要指導(dǎo)意義，也為太湖流域解決水體富營養(yǎng)化問題提供了參考。

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