姚斯洋，林妙麗，陳 誠,3，何夢男，崔 楨，陳求穩(wěn),4

(1.南京水利科學(xué)研究院生態(tài)環(huán)境研究所，江蘇 南京 210029； 2.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點實驗室，湖北武漢 430072； 3.河海大學(xué)水利水電學(xué)院，江蘇 南京 210098； 4.長江保護與綠色發(fā)展研究院，江蘇 南京 210098)

水環(huán)境容量既是污染物總量控制的關(guān)鍵參數(shù)，也是經(jīng)濟發(fā)展與水質(zhì)保護的重要參考指標(biāo)[1-5]。鄱陽湖作為中國第一大淡水湖泊，上承“五河”(贛江、撫河、信江、饒河、修河)來水，下經(jīng)湖口水道匯入長江，水體容積可達2 805億m3，擁有著巨大的納污能力[6-7]。但是，隨著氣候變化和人類活動的加劇，鄱陽湖的水質(zhì)持續(xù)惡化，特別是2003年三峽水利樞紐工程運行后，鄱陽湖的水文特征發(fā)生了枯水期提前和持續(xù)枯水時間加長的顯著變化[8-10]，其水環(huán)境持續(xù)惡化，水資源承載能力日趨不足[11-12]。

為解決鄱陽湖枯水造成的水環(huán)境惡化與水資源承載力不足的問題，江西省政府出臺了以“江湖兩利”和“調(diào)枯不調(diào)洪”為核心建設(shè)理念的鄱陽湖水利樞紐建設(shè)方案[12-13]。目前，眾多學(xué)者就鄱陽湖水利樞紐建設(shè)對湖泊水文水動力、水質(zhì)、江湖關(guān)系和生態(tài)等方面的影響進行了大量的研究。賴格英等[14-15]使用EFDC模型模擬了樞紐調(diào)度方案對豐水、枯水和平水年的鄱陽湖水文水動力以及流入長江干流流量的影響，發(fā)現(xiàn)樞紐將使湖泊平均水位上升2.59～4.35 m，入江流量增加2.10%～17.00%；楊中華等[16]采用二維水動力模型耦合示蹤劑研究了樞紐建設(shè)對湖泊污染物傳輸?shù)挠绊懀l(fā)現(xiàn)樞紐能增加湖泊1～20 d的水力停留時間；胡春華等[17]采用二維水動力模型耦合營養(yǎng)鹽模塊研究了樞紐建設(shè)對湖泊水質(zhì)的影響，發(fā)現(xiàn)樞紐能使湖區(qū)TN質(zhì)量濃度增大13.39%～20.42%、TP質(zhì)量濃度增大12.90%～20.55%；Yao等[18]和Li等[19]則分別評估了樞紐建設(shè)對湖泊水鳥和江豚的影響。然而，當(dāng)前尚缺乏鄱陽湖水利樞紐建設(shè)對湖泊水環(huán)境容量影響的定量研究。

本文基于2010—2018年水文與水質(zhì)數(shù)據(jù)，根據(jù)鄱陽湖年內(nèi)退水速度，選擇2016年和2017年作為模擬年，建立了鄱陽湖水動力水質(zhì)模型，并結(jié)合水環(huán)境容量模型計算分析了鄱陽湖在樞紐建設(shè)前后的水質(zhì)和水環(huán)境容量動態(tài)變化過程，可為鄱陽湖水利樞紐建設(shè)與鄱陽湖水環(huán)境容量管控提供參考。

1 研究區(qū)概況

鄱陽湖是我國的第一大淡水湖[6]，位于江西省北部(圖1)。受亞熱帶季風(fēng)氣候影響，鄱陽湖豐、枯水期的水面面積以及蓄水量相差極大，豐水期呈湖狀，枯水期呈河狀，從而形成了“高水是湖，低水似河”的奇特景觀。湖區(qū)內(nèi)水量以及污染物來源主要途徑為“五河”的輸入[20]，湖泊水質(zhì)主要受到工農(nóng)業(yè)點面源及生活污水排放等因素影響[21]。

圖1 研究區(qū)水系概況及水文站分布Fig.1 River system general situation and distribution of hydrological stations of the study area

2 研究數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 研究數(shù)據(jù)及模擬年選取

研究數(shù)據(jù)包括鄱陽湖水文、水質(zhì)和地形數(shù)據(jù)。水文數(shù)據(jù)來源于水文年鑒，包括2010—2018年“五河”“七口”(圖1)的日尺度水量數(shù)據(jù)和湖區(qū)內(nèi)水文站(星子、都昌、棠蔭和康山)的日尺度水位數(shù)據(jù)。水質(zhì)數(shù)據(jù)來源于中國環(huán)境監(jiān)測總站，包括2016—2018年“五河”“七口”和湖區(qū)內(nèi)水文站(星子、都昌、三山(棠蔭附近)和康山)月尺度的DO、CODMn、NH3-N和TP質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)來源于江西省水利廳，為2010年鄱陽湖實測DEM數(shù)據(jù)(精度為5 m×5 m)。

隨著鄱陽湖枯水問題的加劇，其水文特征變化日趨明顯，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文將2010—2018年作為典型年的選取范圍。近年來鄱陽湖枯水的顯著問題主要為退水時間加快[22]，因此根據(jù)退水期的退水速度進行模擬年的選取。2010—2018年的退水速度分別為2.42 m/月、1.86 m/月、2.36 m/月、1.80 m/月、1.54 m/月、1.34 m/月、3.49 m/月、1.89 m/月和1.56 m/月，平均值為2.03 m/月，因此將2016年(極端退水年)和2017年(一般退水年)選為模擬年。

2.2 水動力水質(zhì)模型

考慮到鄱陽湖濕地具有周期性淹沒的灘洲和復(fù)雜的地形，因此使用基于干濕判別和非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格技術(shù)的二維水動力模型Mike21 FM[23-24]模擬鄱陽湖的水動力過程。將鄱陽湖濕地范圍(圖1)作為模型的建模邊界，以贛江、撫河、信江、饒河、修河“五河”2016—2018年的流量作為模型的入流邊界，并將流量乘以系數(shù)1.15，以概化區(qū)間入流[25]，同時將湖口(長江口)2016—2018年的水位作為模型的出流邊界。模型概化的網(wǎng)格數(shù)為82 691個，節(jié)點數(shù)為43 987個。根據(jù)建模的時間精度要求，將月尺度的水質(zhì)數(shù)據(jù)以日尺度為單位進行3次B-spline插值[26-27]。最后，將以上DEM數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)分別轉(zhuǎn)換為散點數(shù)據(jù)和時間序列文件，輸入水動力模型。根據(jù)構(gòu)建鄱陽湖水動力模型的相關(guān)研究[28]，使用糙率隨空間變化的糙率場來設(shè)置曼寧系數(shù)n，從主河道的0.018過渡到植被區(qū)域的0.028。使用Mike21 FM耦合ECO Lab模塊進行水質(zhì)模擬，其中ECO Lab模塊可模擬物理變化過程，也可模擬生物、化學(xué)以及生態(tài)過程之間的相互作用。在建立的水動力模型基礎(chǔ)上，采用Mike21 ECO Lab模型營養(yǎng)鹽模塊進行湖泊DO、CODMn、NH3-N和TP 4個常規(guī)水質(zhì)指標(biāo)的模擬?？紤]到鄱陽湖年內(nèi)水位與溫度變化較大，因此分時段1(5—11月)和時段2(12月至次年4月)兩期使用兩組常量參數(shù)進行水質(zhì)模型的率定，率定結(jié)果如表1所示。

表1 水質(zhì)模塊主要參數(shù)率定結(jié)果Table 1 Calibration results of the main parameters of water quality module

水動力模型的驗證采用能反映湖泊水位總體情況且水位數(shù)據(jù)完整的4個水文站(星子、都昌、棠蔭和康山)的日尺度水位數(shù)據(jù)，水質(zhì)模型的驗證同樣采用能反映湖泊水質(zhì)總體情況且水質(zhì)數(shù)據(jù)完整的4個水文站(星子、都昌、三山和康山)的月尺度水質(zhì)指標(biāo)DO、CODMn、NH3-N和TP的質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)。選擇2010—2011年作為模型的水動力參數(shù)驗證時段，該時段包含了連續(xù)的典型枯水年(2011年)和豐水年(2010年)，能很好地反映模型在各水位期的模擬效果。選擇2016—2018年為水質(zhì)模擬結(jié)果驗證時段。使用納什效率系數(shù)(NSE)驗證水動力結(jié)果，使用均方根誤差(RMSE)和平均相對誤差(MRE)驗證水質(zhì)結(jié)果。

2.3 有樞紐情景模擬

使用第2.2節(jié)模擬的2016—2018年水動力和水質(zhì)情勢作為無樞紐情景，將無樞紐情景下的模型出流邊界換為樞紐邊界，樞紐邊界位置按照擬建樞紐實際位置(圖1)進行設(shè)定，其余水動力以及水質(zhì)邊界條件則保持不變。根據(jù)江西省水利廳最新出臺的調(diào)度方案進行樞紐邊界水位的設(shè)置[25]，其中3—9月(豐水期)閘門全開，江湖連通，樞紐不調(diào)控，因此，本文對有樞紐情景的結(jié)果分析不考慮豐水期。

2.4 水環(huán)境容量模型

考慮到鄱陽湖污染物較易降解、水體縱向混合均勻以及出湖和入湖流量大致相等，根據(jù)GB/T 25173—2010《水域納污能力計算規(guī)程》，基于所建立的水動力水質(zhì)模型，選擇合田健模型[29-30]進行CODMn、NH3-N和TP的水環(huán)境容量計算；考慮到鄱陽湖季節(jié)性水體體積變化的懸殊，以月尺度計算水環(huán)境容量。合田健模型計算月尺度下水環(huán)境容量公式為

(1)

式中：M為水環(huán)境容量，t；S為湖面面積，km2；ρs為水質(zhì)目標(biāo)值，mg/L；H為全湖的平均水深，m；Qa為月出湖水量，m3；V為湖水的體積，m3；d為沉降系數(shù)，按經(jīng)驗公式取為計算水域平均水深的1/10。

鄱陽湖濕地范圍內(nèi)水質(zhì)目標(biāo)主要分為兩類：國家自然保護區(qū)(圖1)采用GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中Ⅱ類水標(biāo)準(zhǔn)，非國家自然保護區(qū)采用Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn)。因此，將研究區(qū)域分為國家自然保護區(qū)和非國家自然保護區(qū)分別進行水環(huán)境容量計算，最后取兩個區(qū)域的水環(huán)境容量計算結(jié)果之和得到全湖區(qū)的水環(huán)境容量。

2.5 水動力水質(zhì)模型驗證

由鄱陽湖4個水文站的水動力模擬驗證，得到星子站、都昌站、棠蔭站、康山站NSE分別為0.990、0.975、0.982和0.898，4個水文站的水動力模型模擬水位精度較高，可用于后續(xù)的水質(zhì)模型計算。表2為水質(zhì)模擬驗證結(jié)果，可以看出4個水文站DO和CODMn的RMSE和MRE數(shù)值較低，表明建立的水質(zhì)模型能夠較好地模擬DO和CODMn。而NH3-N和TP的MRE數(shù)值較高，表明其模擬精度相對較低，主要原因在于Mike21 ECO Lab模型中與NH3-N和TP有關(guān)參數(shù)僅能使用全域統(tǒng)一值，不能考慮空間上的差異性。

表2 水質(zhì)模擬驗證結(jié)果Table 2 Verification results of the water quality simulation

3 結(jié)果與分析

3.1 樞紐建設(shè)運行對鄱陽湖水量水質(zhì)過程的影響

圖2為有無樞紐情景下2016—2018年各月的鄱陽湖水體體積變化過程，可以看出，無論是一般退水年還是極端退水年，有樞紐情景下水體體積都有一定程度的增加。在極端退水年，平均每月的水體體積可增加34.20%，月最大水體體積可增加77.00%；在一般退水年，平均每月的水體體積可增加16.35%，月最大水體體積可增加36.18%。

圖2 有無樞紐情景下鄱陽湖水體體積對比Fig.2 Comparison of the water body volume of

圖3為有無樞紐情景下2016—2018年鄱陽湖的月平均水質(zhì)過程，表3為有樞紐情景下2016—2018年水質(zhì)變化情況。由圖3(a)(b)可知，樞紐建設(shè)運行對極端退水年和一般退水年的CODMn和NH3-N質(zhì)量濃度均具有一定的提升作用。由表3可知，樞紐建設(shè)運行對CODMn質(zhì)量濃度影響較小，其質(zhì)量濃度的月平均增加率和月最大增加率均在10.00%以內(nèi)，且不會造成水質(zhì)等級的改變；在極端退水年樞紐建設(shè)運行對NH3-N質(zhì)量濃度提升最大可達29.91%，一般退水年則對NH3-N質(zhì)量濃度月平均值影響不大，但月最大增加率可達31.87%。由圖4可知，樞紐建設(shè)運行對極端退水年的TP質(zhì)量濃度具有一定的提升作用，但會降低一般退水年的TP質(zhì)量濃度；由表3可知，極端退水年TP質(zhì)量濃度月最大增加率為31.70%，可把無樞紐情景下TP質(zhì)量濃度為0.15 mg/L的Ⅴ類水降為TP質(zhì)量濃度為0.20 mg/L的劣Ⅴ類水。

(a) CODMn

(b) NH3-N

(c) TP圖3 有無樞紐情景下鄱陽湖水質(zhì)月平均變化對比Fig.3 Comparison of the monthly average variation of water quality of Poyang Lake with and without PLHP

表3 樞紐建設(shè)運行對鄱陽湖水質(zhì)的影響Table 3 Impact of the construction and operation of PLHP on the water quality of Poyang Lake

(a) 一般退水年退水初期(無樞紐情景)

(b) 一般退水年退水初期(有樞紐情景)

(c) 一般退水年退水后期(無樞紐情景)

(d) 一般退水年退水后期(有樞紐情景)

(e) 極端退水年退水初期(無樞紐情景)

(f) 極端退水年退水初期(有樞紐情景)

(g) 極端退水年退水后期(無樞紐情景)

(h) 極端退水年退水后期(有樞紐情景)圖4 樞紐建設(shè)運行對鄱陽湖TP水質(zhì)類別空間分布的影響Fig.4 Impact of the construction and operation of PLHP on the spatial distribution of TP water quality classification of Poyang Lake

由于樞紐建設(shè)運行對模擬年份的CODMn和NH3-N空間分布影響不大，因此本文僅給出有無樞紐情景下的TP質(zhì)量濃度空間分布(圖4)，其中，退水初期和退水后期具體時間分別為當(dāng)年10月1日和次年1月1日。由圖4可知，在退水后期，極端退水年(2016年)樞紐建設(shè)運行對閘上的TP質(zhì)量濃度具有提升作用，其水質(zhì)等級可由無樞紐情景下的Ⅲ類水降至Ⅳ類水；一般退水年(2017年)樞紐建設(shè)運行對閘上的TP質(zhì)量濃度具有降低作用，其水質(zhì)等級可由無樞紐情景下的Ⅴ類升至Ⅳ類；在退水初期，極端退水年樞紐建設(shè)運行對湖泊中部TP質(zhì)量濃度有一定的降低作用，其水質(zhì)等級可由無樞紐情景下的Ⅳ類升至Ⅱ類或Ⅲ類；但是在一般退水年樞紐建設(shè)運行對水質(zhì)質(zhì)量濃度的空間分布無明顯影響。

3.2 樞紐建設(shè)對鄱陽湖水環(huán)境容量的影響

圖5為有無樞紐情景下2016—2018年鄱陽湖月尺度的CODMn、NH3-N和TP剩余水環(huán)境容量過程，表4為2016—2018年樞紐建設(shè)運行對鄱陽湖水環(huán)境容量的影響情況。由圖5(a)(b)和表4可知，鄱陽湖的CODMn和NH3-N剩余水環(huán)境容量具有較大的富余，樞紐建設(shè)運行對CODMn和NH3-N的剩余水環(huán)境容量均有較明顯的提升作用，在極端退水年，樞紐的建設(shè)運行對CODMn和NH3-N剩余水環(huán)境容量的提升最大，分別可達56.88%和60.89%；在一般退水年，樞紐的建設(shè)運行對CODMn和NH3-N剩余水環(huán)境容量的提升最大分別可達27.51%和35.80%。由圖5(c)和表4可知，鄱陽湖TP的剩余水環(huán)境容量明顯不足，大多數(shù)時間都為負(fù)值，在極端退水年，樞紐建設(shè)運行還降低了TP的剩余水環(huán)境容量，最大可降低56.16%；在一般退水年，樞紐建設(shè)運行對TP的剩余水環(huán)境容量具有一定的改善作用，最大可提升49.38%。

表4 樞紐建設(shè)運行對鄱陽湖水環(huán)境容量的影響Table 4 Impact of the construction and operation ofPLHP on water environment capacity of Poyang Lake

(a) CODMn

(b) NH3-N

(c) TP圖5 有無樞紐情景下鄱陽湖剩余水環(huán)境容量變化Fig.5 Remaining water environment capacity variation of Poyang Lake with and without PLHP

4 討 論

葉群等[31]與楊中華等[16]均發(fā)現(xiàn)鄱陽湖樞紐建設(shè)將降低湖泊的流速、增加湖泊的水體滯留時間，因此樞紐建設(shè)運行后勢必會對污染物產(chǎn)生滯留作用，這解釋了本文得到的鄱陽湖樞紐建設(shè)運行對CODMn和NH3-N質(zhì)量濃度均具有一定提升作用的原因。雖然樞紐建設(shè)運行對極端退水年TP質(zhì)量濃度具有提升作用，但是在一般退水年卻降低了TP的質(zhì)量濃度，主要是由于無樞紐情景下的一般退水年TP質(zhì)量濃度要顯著低于極端退水年(圖3)，因此，在一般退水年因樞紐建設(shè)運行對TP的滯留作用而產(chǎn)生的質(zhì)量濃度提升效果要明顯弱于極端退水年，加之樞紐蓄水后水體增加而產(chǎn)生對TP的稀釋作用，造成了TP質(zhì)量濃度的降低。由本文模擬結(jié)果可知，樞紐的建設(shè)運行對CODMn和NH3-N的水環(huán)境容量均具有一定的提升作用，樞紐建設(shè)運行前后鄱陽湖水體體積變化(圖2)與CODMn和NH3-N剩余水環(huán)境容量變化趨勢(圖5)基本一致，結(jié)合式(1)，可知CODMn和NH3-N的水環(huán)境容量增大的主要原因為隨著湖泊水體體積的增加而增大的水深和水面面積。但是，在極端退水年，樞紐建設(shè)運行后將極大降低TP的剩余水環(huán)境容量(圖5)，主要是由于極端退水年湖區(qū)的TP質(zhì)量濃度較高，污染十分嚴(yán)重，個別月份TP水質(zhì)僅為Ⅴ類，而樞紐的建設(shè)運行則極大地增加了這些高污染水體的滯留時間，而在枯水期，由于樞紐的水位抬高作用，湖區(qū)的大量灘洲被淹，導(dǎo)致底質(zhì)氮磷的釋放加快[32]，個別月份甚至可將水質(zhì)由Ⅴ類降為劣Ⅴ類，從而導(dǎo)致樞紐運行后極端退水年湖區(qū)的TP水環(huán)境容量顯著減小的現(xiàn)象。此外，樞紐蓄水導(dǎo)致鄱陽湖出湖流量減小，也可能使水環(huán)境容量降低的現(xiàn)象發(fā)生。在一般退水年，TP污染輕于極端退水年，樞紐建設(shè)運行將使水體體積增加，TP被稀釋，加之湖泊水深和水面面積的增大，使得其水環(huán)境容量增大，月平均剩余水環(huán)境容量可由無樞紐情景下的負(fù)值變?yōu)檎怠?/p>

由本文模擬結(jié)果可知，在大多數(shù)情況下，樞紐的建設(shè)運行將在一定程度上增大湖泊污染物的質(zhì)量濃度，但一般不會引起水質(zhì)等級的改變。同時，除了入湖污染特別嚴(yán)重的年份，樞紐的運行將增大湖泊的水環(huán)境容量，因此樞紐的調(diào)度方式具有一定的合理性。已有研究[33-35]多數(shù)表明,大壩的蓄水會導(dǎo)致壩前段湖泊或河流的污染物積累，從而惡化湖泊或河流的水質(zhì)。例如：Chen等[34]認(rèn)為大壩的建設(shè)是造成太湖河口TN和TP質(zhì)量濃度上升的主要原因，因為大壩的蓄水加快了污染物的累積；王昱等[35]認(rèn)為筑壩導(dǎo)致的水動力條件改變而產(chǎn)生的沉積滯留效應(yīng)是造成黑河水質(zhì)空間差異的主要原因。而大壩的建設(shè)對河流或湖泊的水環(huán)境容量影響的研究結(jié)果[36-37]表明，由于實際情況不同，大壩對河流或者湖泊水環(huán)境容量的影響方向也可能存在不同。例如：Feng等[36]發(fā)現(xiàn)水閘的運行可能對不同季節(jié)無錫河網(wǎng)的水環(huán)境容量造成不同的影響，其中水閘對夏季的水環(huán)境容量具有提升的作用，其余季節(jié)作用則相反；Zhang等[37]發(fā)現(xiàn)若水庫和大壩的運行方式合理，可以提高太子河流域的水環(huán)境容量。以上研究與本文模擬結(jié)果基本一致。由本文模擬結(jié)果可知，若鄱陽湖輸入污染過于嚴(yán)重，樞紐的建設(shè)可能將顯著降低鄱陽湖水環(huán)境容量，因此，樞紐可執(zhí)行動態(tài)調(diào)度策略，如湖區(qū)內(nèi)水質(zhì)污染十分嚴(yán)重時，加快樞紐的泄水速率，以加快湖區(qū)內(nèi)的水流交換速度，增強湖區(qū)水體自凈能力。另外，鄱陽湖的污染物入湖主要來源為“五河”的輸入[38]，故控制“五河”污染物的輸入對于樞紐建成后能否有效提升鄱陽湖水環(huán)境容量十分重要。

一般而言，樞紐的建設(shè)可能會導(dǎo)致湖泊水質(zhì)參數(shù)發(fā)生改變，例如水庫的蓄水可能導(dǎo)致湖泊冬季微生物的大量繁殖，從而改變微生物對營養(yǎng)鹽的分解與吸收速率。由于無法獲取樞紐建設(shè)后的實測數(shù)據(jù)進行模型參數(shù)的率定驗證，因此本文在有無樞紐情景下采用同一套參數(shù)進行湖泊水質(zhì)的模擬，這在一定程度上導(dǎo)致了模擬結(jié)果的不確定性。但本文通過構(gòu)建鄱陽湖水動力水質(zhì)模型和月尺度的水環(huán)境容量模型，能夠有效表征樞紐建設(shè)運行前后的水質(zhì)和水環(huán)境容量過程相對變化趨勢，可為鄱陽湖水利樞紐建設(shè)與鄱陽湖水環(huán)境容量管控提供參考。

5 結(jié) 論

a.樞紐的建設(shè)運行能顯著增加鄱陽湖的水體體積從而提高其水資源承載能力，在極端退水年和一般退水年，平均每月鄱陽湖水體體積可分別增大34.20%和16.35%。

b.樞紐的建設(shè)運行會導(dǎo)致鄱陽湖CODMn和NH3-N質(zhì)量濃度一定程度的升高，但是CODMn質(zhì)量濃度的升高范圍在10.00%以內(nèi)；在極端退水年，NH3-N質(zhì)量濃度平均每月升高15.48%，而在一般退水年，湖泊的TP質(zhì)量濃度會因樞紐蓄水的稀釋作用而降低，月平均降低12.16%。

c.雖然樞紐建設(shè)運行會導(dǎo)致鄱陽湖污染物質(zhì)量濃度一定程度的升高，但是可顯著提升CODMn和NH3-N的水環(huán)境容量，NH3-N月尺度的水環(huán)境容量最大可提升60.89%，且在一般退水年，樞紐可顯著增大TP水環(huán)境容量，月平均增大196.25%。但是在極端退水年，湖泊TP水環(huán)境容量會因樞紐的滯留作用而降低。