环境科学学报  2017, Vol. 37 Issue (4): 1573-1581
基于MIKE11模型入河水污染源处理措施的控制效能分析    [PDF全文]
熊鸿斌1, 张斯思1,2, 匡武2 , 吴蕾2, 朱慧娈2    
1. 合肥工业大学 资源与环境工程学院, 合肥 230009;
2. 安徽省环境科学研究院, 安徽省污水处理技术研究重点实验室, 合肥 230022
摘要: 为分析入河水污染源不同处理措施的控制效能,以中国多闸坝重污染河流的典型代表—涡河为例,针对"引江济淮"工程涡河段的水质改善需求,以涡河主要污染物COD、氨氮为指标,应用MIKE 11模型建立能客观反映模拟河段水动力、水质时空演变规律的模型;结合情景分析方法对涡河流域入河水污染源不同处理措施的控制效能进行量化评估.模拟结果表明:截污是改善"引江济淮"工程涡河段水质的关键,可降低约18.9%~36.8%的COD入河负荷,以及13.9%~26.3%的氨氮入河负荷;提高污水厂的处理量是改善"引江济淮"工程涡河段水质的有效措施,可削减15.0%的COD和10.8%的氨氮污染;综合处理措施优于单一措施,通过截污、提高污水厂的处理量和排放标准可以使86%以上的河段达到Ⅳ类水体要求.本研究结果可为"引江济淮"工程沿线的水污染防治提供技术支持,同时为河流综合治理工程决策提供借鉴和依据.
关键词: MIKE 11模型     “引江济淮”工程     涡河     水质改善    
Control measure efficiency analysis of estuarine water pollution sources based on MIKE11 model
XIONG Hongbin1, ZHANG Sisi1,2, KUANG Wu2 , WU Lei2, ZHU Huiluan2    
1. School of Resources and Environmental Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009;
2. Provincial Key Lab of Reserch on Wastewater Treatment Technology, Anhui Research Academy for Environmental Science, Hefei 230022
Received 12 June 2016; received in revised from 22 August 2016; accepted 8 September 2016
Supported by the Environmental Protection Department of Anhui Province′ Special Funds for Scientific Research (No. 2015-13) and the Major Science and Technology Program for Water Pollution Control and Treatmentthe (No.2015ZX07204-007)
Biography: XIONG Hongbin (1963—), male, professor (Ph.D.), E-mail: xhb6324@sina.com
*Corresponding author: KUANG Wu, E-mail:kuangwu1972@126.com
Abstract: In order to assess the efficiency of river pollution control measures on improving the water quality of Guo River, in the project of leading water from Yangtze to Huaihe River was simulated by using the MIKE 11 model. The special-temporal evolution of COD and ammonia nitrogen and scenario analysis were employed to investigate water quality improvement. The result showed that sewage interception would be the most effective way to improve the water quality, which could decrease COD concentration from 18.9% to 36.8% and ammonia nitrogen concentration from 13.9% to 26.3%, respectively. on the other hand, increasing treatment capacity could reduce COD by 15.0% and ammonia nitrogen concentration by 10.8%. integrated control measures were better than any single approach. A comprehensive plan including sewage interception, upgrading wastewater treatment plant effluents and increasing practical treatment capacity, could reduce the COD and ammonia nitrogen greatly, and over 86% of river water quality achieved the Class Ⅳ surface water standard of China (GB3838—2002). The result could provide technical support and evidence to control water pollution in the project of leading water from Yangtze to Huaihe River.
Key words: MIKE 11 model     the project of leading water from Yangtze to Huaihe River     Guo River     water quality improvement    
1 引言 (Introduction)

“引江济淮”工程是一项以城乡供水和发展江淮航运为主要任务, 并结合灌溉补水和改善巢湖及淮河流域水生态环境的大型跨流域调水项目.为保证“引江济淮”工程输水水质, 需要从流域治理出发, 因地制宜地制订和实施入河水污染源不同处理措施, 包括截污、污水厂扩建和提标等.方案实施前, 管理决策者和工程人员迫切需要量化评估这些处理措施对河流的水质改善效果, 而河流水质模型模拟是解决该类问题的一种有效手段 (王亚炜等, 2013).

水质模拟的主要研究目标是量化描述河流水质的时空演变规律, 为河流的污染防治提供技术支撑.目前, 应用较多的模型有QUAL2K、WASP、MIKE等, 主要应用在污染事故模拟预测 (王庆改等, 2008)、水质预测 (张青梅等, 2014Lin et al., 2012金春久等, 2010) 和水量调度 (Doulgeris et al., 2012 Arega et al., 2003 ) 等研究领域.其中, MIKE系列模型精度高、通用性强, 且在现行水环境影响评价导则的修订版中, 也把MIKE软件作为导则推荐软件之一而提出 (王庆改等, 2009).目前, 我国学者对MIKE11模型在我国河流水体中的应用做了广泛的研究. 李洋等 (2010)利用MIKE 11模型水动力模型模拟了三峡与葛洲坝建坝前后长江的水动力变化, 为生态调度提供技术支撑. 钱海平等 (2013)应用MIKE11建立平湖市平原感潮河网的水动力和水质模型, 计算了达到水质改善目标应削减的污染负荷. 余晓等 (2011)应用MIKE11模型模拟了额尔古纳河洪水的最大淹没面积, 为河流两岸的防洪提供科学依据.以上研究主要通过模拟河流水文和水质, 为水量调度、防洪和削减负荷提供科学依据.依靠模型的模拟预测, 实现河流综合治理工程辅助决策功能的报道较少 (王亚炜等, 2013).而且, 目前国内应用MIKE 11模型的研究较少涉及以多闸坝重污染为主要特征的河流.因此, 本研究以中国多闸坝重污染河流的典型代表—涡河为例, 选取“引江济淮”工程江水北送段的涡河线路大寺闸至入淮口河段为模拟河段, 针对“引江济淮”的调水水质要求, 以COD、氨氮为目标污染物, 应用MIKE 11模型的降雨径流模块、水动力模块和对流扩散模块, 采取数值模拟的方法, 分析入河水污染源不同处理措施的控制效能, 以期为“引江济淮”工程江水北送段涡河线路的水质改善提供技术支持, 同时为河流综合治理工程决策提供参考和依据.

2 研究区域概况 (Study area) 2.1 研究范围

研究区域如图 1所示.涡河是淮河中游左岸一级支流, 淮河第二大支流, 发源于河南省尉氏县, 在安徽省内流经亳州、涡阳、蒙城, 于蚌埠市怀远县城附近注入淮河.涡河流域位于我国南北气候过渡地带, 多年平均降水量为600~900 mm, 降雨主要集中在6—9月, 丰枯水期径流量悬殊较大.安徽省境内流域面积为4340 km2, 河道长225 km.

图 1 研究区域示意图 Fig. 1 Overview of the research area

涡河主河道沿程设有大寺闸、涡阳闸和蒙城闸等拦河节制闸蓄水工程;主要支流有赵王河、油河、洺河和老武家河等, 集中分布在中上游的谯城区和涡阳县.本文研究范围是涡河流域从大寺闸至入淮口段的汇水面积 (即涡河安徽段流域面积扣除大寺闸上游河段的汇水面积).

2.2 涡河流域现状水质

根据2013年水质监测数据, 涡河中上游水质年均值为劣Ⅴ类, 下游水质年均值为Ⅳ类.但涡河流域作为“引江济淮”工程重要输水廊道和受水区, 其调水水质要求为Ⅳ类.经对比, 涡河干流及一级支流大部分河段不能满足调水水质要求, 主要超标因子是COD和氨氮.污染来源主要有工业、城镇生活、农村生活及农业面源等, 其中, 沿线工业废水、城镇生活污水等点源污染相对较突出.

3 水质模型的建立 (Water quality model)

MIKE 11模型适用于河口、河流、灌溉渠道及其他水体模拟一维水动力、水质和泥沙运输的专业工程软件, 包括水动力模块 (HD)、水工建筑物模块 (SO)、溃坝模块 (DB)、降雨径流模块 (RR)、对流扩散模块 (AD)、水质生态模块 (ECO Lab)、非粘性泥沙输运模块 (ST) 和洪水预报模块 (FF)/数据同化模块 (DA)8个模块.本研究应用MIKE 11的水动力和对流扩散模型, 并结合降雨径流模型建立“引江济淮”工程涡河段水质模型.

3.1 数学模型 3.1.1 水动力模块 (HD)

MIKE11 HD模块是基于垂向积分的物质和动量守恒方程, 即一维非恒定流圣维南 (Saint-Venant) 方程组来模拟河流或河口的水流状态;采用Abbott-Ionescu 6点隐式差分格式求解, 即在每一个计算点不同时计算水位和流量, 采取按顺序交替计算水位和流量的方法.

3.1.2 对流扩散模型 (AD)

MIKE 11 AD是MIKE 11系列软件中对河流中的可溶性物质和悬浮性物质的对流扩散过程进行模拟的模块, 它基于HD模块生成的水动力条件, 应用对流扩散方程进行计算.MIKE 11 AD的功能特点包括:能够求解溶解质或悬浮物的一维对流扩散方程;能准确计算污染物的较大浓度梯度过程;可以模拟粘性泥沙的侵蚀和沉积.

3.2 河网概化

在河网的概化中, 应根据地形条件及水流情况, 着重考虑主要的河道, 那些水量较小、对整个河网影响不大的短小河段或不予考虑, 或与其它河道结合考虑(吴作平等, 2003).综合考虑对涡河干流水质影响较大及子流域内有概化排污口的支流, 将模拟河网概化为1条涡河干流和3条支流, 即赵王河、油河、老武家河, 河网概化及模拟节点情况见图 2.建立模型时, 各子流域内的支流及排污口均概化到该支流汇入涡河的节点处, 排污量按考虑迁移过程中降解因素后的数值设定.

图 2 河网概化图 Fig. 2 Ceneralized river network
3.3 模型的边界条件

模型的上、下边界分别设在亳州市大寺闸和怀远县的入淮口处.水动力模型以每日流量、水位数据设置, 上边界采用时间-流量边界, 下边界采用时间-水位边界.水质模型边界条件以2013年每月一次的水质监测数据设定, 其中, 上边界条件入流流量和污染物浓度值见图 3.由于涡河水质较差, 沿程取水量占比较小, 因此, 在建模过程中设定沿程没有流量汇出.

图 3 上边界条件入流流量 (a) 和污染物浓度 (b.COD, c.NH 4 +-N) Fig. 3 The flow rate (a) and pollutant concentration ((b.COD, c.NH 4 +-N)) under the upper boundary condition

为提高河道水力计算精度, 在NAM模块中按照地形划分多个区域模拟其降雨径流过程.由于不同区域的汇流时间有所不同, 且本文主要收集到了3个雨量站 (大寺闸、涡阳闸和蒙城闸) 和2个蒸发站 (大寺闸和蒙城闸) 的资料, 因此, 各区域采用分区范围内或周边最近雨量站日降雨量和蒸发量来计算分区的日平均降雨量及蒸发量.根据2013年安徽省环境统计数据及其他补充资料计算, 2013年随地表径流汇入到研究区域河段的面源COD、氨氮分别为4146.2、417.9 t, 包含农村生活污染、农业面源污染、城市径流污染等.模型以流量和污染物浓度的日均值按分布式污染源设定.

沿线存在13个概化点源排污口, 其中, 工业企业直排污水1000.2万t、COD 1022.9 t、氨氮258.4 t, 城镇生活直排污水4479.0万t、COD 2136.8 t、氨氮213.7 t, 5个污水厂排污口排放污水3153.5万t、COD 957.0 t、氨氮97.2 t, 模型以实测资料按点源设定, 无时间序列的数据用恒定值设定, 位置分布如图 1所示.

3.4 模型的构建 3.4.1 数据准备

本研究建模需要的数据包括涡河流域图、气象数据 (包括每日降雨量和每日蒸发量等)、闸门构筑物参数、涡河实测断面的起始距及河床高程数据、上下游断面的水位和流量数据、断面水质实测数据、涡河沿线排污口 (含概化排污口) 水质水量数据.其中, 水文数据来源于安徽省水利部门, 水质实测数据和污染源数据来自于2013年安徽省环境统计数据和安徽省环保厅发布的重点监控企业监测数据.

3.4.2 模型构建

引入“引江济淮”工程涡河流域图, 构建模型河网文件, 其中, 河网最大计算步长maxΔx设为3000 m, 模型根据maxΔx值自动插入计算水位点, 并以Weirs结构分别输入沿程大寺闸、涡阳闸和蒙城闸3个闸门的形状等参数条件;输入涡河187个实测断面的起始距及河床高程数据, 生成河段的断面文件 (.xns11);以时间序列文件 (.dfs0) 的形式输入模型边界条件 (.bnd11), 无时间序列的数据以恒定值设置;输入日降雨量和日蒸发量等气象资料、流域资料及模块参数构建降雨径流文件 (.rr11), 并耦合到水动力参数文件 (.HD11) 中;设置水动力参数文件和水质的参数文件 (.HD11和.AD11), 定义模拟的初始条件、河床糙度、扩散系数和衰减系数等条件;设置模拟文件 (.sim11), 模拟时间步长设为1 min, 每天输出1个模拟数据.

3.5 模型的参数及率定 3.5.1 降雨径流模块 (NAM)

由于研究区域的监测资料有限, 单独对NAM模块进行率定较难, 因此, 与水动力模块联合率定.NAM模块参数包括地表储水层最大含水量Umax、土壤或根区储水层最大含水量Lmax、壤中流汇流时间CKIF、坡面流汇流系数CQOF、坡面流产流临界值TOF、坡面流汇流时间CK12等.根据安徽省水文局的涡河段实测数据, 选取2011—2013年为模型的率定年.对比国内相关文献资料(卿晓霞等, 2015林波等, 2014钱海平等, 2013), 经率定得到Umax=10 mm、Lmax=150 mm、CKIF=500 h、CQOF=0.41、TOF=0、CK12=30 h.

3.5.2 水动力学模块 (HD)

为提高模型的模拟精度, 针对涡河不同河段河道的水力特性和点源的排放情况, 分别对大寺闸-涡阳闸、涡阳闸-蒙城闸、蒙城闸-入淮口河段的参数进行率定.HD需要率定的参数为河床糙度, 即曼宁系数, 参数值见表 1.

表 1 涡河段的曼宁系数 Table 1 Manning coefficient in Guo River

以实测值率定水动力学模型, 并用绝对误差Re、可决系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens验证模型的可靠性, 一般认为, R2≥0.6、Ens≥0.5时, 模型的模拟结果是可以接受的.涡阳闸水深和蒙城闸流量模拟结果见图 4.从图 4的水深、流量模拟值和实测值对比分析可知, MIKE 11建立的水动力学模型的精度较高, 涡阳闸水深Re为3.30%, R2为0.990, Ens为0.984;蒙城闸流量Re为9.8%, R2为0.969, Ens为0.997, 模型模拟效果良好, 可较准确反映河段的水动力变化过程.

图 4 水深、流量模拟值与实测值对比 Fig. 4 Comparison of simulated and observed water depth and flow
3.5.3 对流扩散模块 (AD)

AD模块的参数包括:COD和NH4+-N的衰减系数、沉降速率、再悬浮率、沉降临界速率等, 其中, 需要率定的参数为扩散系数和污染物衰减系数.参考国内相关文献资料(冯民权等, 2007王帅, 2011), 将扩散系数在5~20 m2·s-1之间用2013年断面的实测水质数据进行率定.经率定, 本模型扩散系数取8 m2·s-1.各污染物在涡河各区段的综合衰减系数取值见表 2.

表 2 各污染物在涡河各区段的综合衰减系数 Table 2 Degradation coefficient of pollutant in Guo river

研究选择岳坊大桥作为模型的验证断面, 用2013年COD和NH4+-N模拟值与实测值进行对比, 结果见图 5.根据图 5率定的结果分析可知, COD模拟值误差为14.2%, 氨氮模拟值误差为16.1%.率定模型存在一定误差, 主要原因是部分点源排污口的水质水量数据是概化计算值, 设置为恒定值.模型基本能够描述涡河的水动力、水质的时空演变规律, 可用于描述入河水污染源不同处理措施的控制效能.

图 5 COD、NH 4 +-N模拟值与实测值的比较 Fig. 5 Comparison of the stimulated and the measured COD and NH 4 +-N concentration
4 涡河水质改善措施情景分析 (Scenario analysis of the water quality and restoration programs in Guo River)

针对涡河以COD和氨氮污染为主的水污染特征, 提出3项涡河流域入河水污染源的处理措施, 分别为:①截污, 控制河段沿程点源污染物入河量;②污水厂升级改造, 提高河段主要污水厂的处理量和排放标准;③综合①、②处理措施.本研究对这3种处理措施的控制效能进行情景分析, 以期为今后河流水体的水质改善提供有益的借鉴.

4.1 治污前水质模拟

对研究水体中COD和氨氮浓度时空分布进行了数值模拟, 以期了解现状水质, 并与各情景的效果进行对比.由于一般非汛期水质劣于汛期水质, 因此, 本研究选择非汛期 (1月) 水质变化情况进行对比.涡河大寺闸至入淮口沿程污染物浓度分布见图 6.

图 6 污染物浓度分布图 Fig. 6 Distribution of pollutant concentration

根据图 6模拟结果可知, 涡河大寺闸至入淮口的中上游水质较差, COD总体达不到地表水Ⅳ类水质目标;氨氮上游 (0~20 km) 水质较差, 但中下游水质能够满足Ⅳ类水体的要求.结合对涡河沿程污染源的调查, 发现模拟河段中上游水质较差主要是受上游来水污染物浓度高和沿程污染点源排放的影响, 尤其是谯城区、涡阳县和蒙城县的排污口集中, 污染物入河量较大, 使得附近河段COD和氨氮浓度较高;下游纳入的污染物相对上游而言有所减少, 污染物浓度显著下降.因此, 为改善“引江济淮”工程涡河段的水质, 需要考虑对沿程点源进行截污、提高污水厂的处理量和排放标准.

4.2 截污的控制效果

截污被广泛认为是高效的处理措施(卿晓霞等, 2015邱明海等, 2015).对研究范围内污染源进行分析, 发现入河污染负荷以点源贡献为主, 点源排放COD、氨氮分别占入河总量的56%、61%.因此, 本研究在对涡河流域2013年污染源调查及排污口概化的基础上, 结合《“引江济淮”工程治污规划 (安徽段)》及其他相关规划, 模拟3种情景进行分析:①城镇生活直排概化排污口全部截污进入污水厂, 截污水量55.35×104~2777.70×104 t·a-1、COD入河量166.06~782.59 t·a-1、氨氮入河量16.61~78.26 t·a-1, 截污后污水厂水量相应增加, 其他排污口不变;②工业企业直排概化排污口全部截污进入污水厂, 截污水量157.16×104~582.21×104 t·a-1、COD入河量154.60~730.89 t·a-1、氨氮入河量14.94~225.51 t·a-1, 截污后污水厂水量相应增加, 其他排污口不变;③除污水厂排污口外所有概化排污口全部截污进入污水厂, 污水厂水量相应增加, 截污对污染物浓度的模拟结果见图 7.

图 7 实施截污措施后对河道污染物浓度的影响 Fig. 7 Impact of interception of point source pollutant on pollutant concentration

截污对污染物浓度影响的模拟结果(图 7) 表明:①与截污前相比, 中上游COD和氨氮浓度下降明显, 说明截污对涡河的水质改善效果显著.下游污染物浓度降幅较小, 主要原因是下游排污口相对上游而言有所减少, 因此, 截污对下游污染物浓度降低的效果不明显.②对比所有城镇生活直排 (情景1) 和工业企业 (情景2) 概化排污口的截污效果, 城镇生活直排概化排污口截污后污染物浓度平均降幅更大, COD平均减少了10.29 mg·L-1, 降幅为22.8%;氨氮平均减少了0.15 mg·L-1, 降幅为17.9%.③对比3种情景, 除污水厂排污口外所有概化排污口全部截污 (情景3) 对污染物削减贡献最大, COD平均减少了15.44 mg·L-1, 降幅为36.8%;氨氮平均减少了0.21 mg·L-1, 降幅为26.3%, 因此, 截污可作为涡河水质改善的首要处理措施.

4.3 污水厂升级改造的控制效果

通过对河段沿程污水厂调查发现:由于流域人口和城镇化发展较快, 部分污水厂已满负荷甚至超负荷运行, 使得大量污水 (7.5%~13.2%) 未经处理而直接排放;另外, 部分污水厂排放尾水不能稳定达到《城镇污水厂污染物排放标准 (GB 18918—2002)》中的一级A标准.为加强巢湖流域水污染防治, 改善地表水环境质量, 合肥市在2013年要求辖区内的城市污水处理厂排放标准在一级A的基础上进一步提高至准Ⅳ类标准 (COD30 mg·L-1, 氨氮2.5 mg·L-1), 截至目前, 合肥市已有几家污水厂通过升级改造达到了该标准.为量化评估污水厂升级改造对沿程水质改善的效果, 综合考虑《城镇污水厂污染物排放标准 (GB 18918—2002)》和合肥市提出的准Ⅳ类出水标准, 本研究以涡阳县和蒙城县内超负荷运行的污水厂为例, 模拟2种情景进行分析:①污水厂升级改造, 污水全部处理且出水稳定达到一级A标准 (COD 50 mg·L-1, 氨氮5 mg·L-1);②污水厂升级改造, 不仅污水全部处理, 而且出水稳定 (COD 40 mg·L-1、氨氮2.5 mg·L-1).污水厂升级改造对涡河段水质改善效果的模拟结果见图 8.

图 8 污水厂排水水质对污染物浓度的影响 Fig. 8 Impact of wastewater treatment plant effluent on pollutant concentration

图 8情景模拟结果表明:①与治污前相比, 污水全部处理且稳定达到一级A标准 (情景1) 时, COD平均减少了3.51 mg·L-1, 降幅为15.0%;氨氮平均减少了0.06 mg·L-1, 降幅为10.8%.其中, 岳坊大桥断面 (距大寺闸约74 km处) COD和氨氮浓度降幅分别为17.9%和24.7%.因此, 避免超越排污, 提高污水厂的处理量, 是显著提高受纳水体水质的重要措施.②相较于情景1, 当污水厂出水标准由一级A提高标准时 (情景2), COD平均减少了1.6 mg·L-1, 降幅为9.7%;氨氮平均减少了0.05 mg·L-1, 降幅为10.4%.其中, 岳坊大桥断面COD和氨氮浓度降幅分别为5.6%和4.7%, 可知提高污水厂排放标准也是改善水体水质的有效途径之一.③对比治污前、情景1和2, 在污水厂升级改造过程中, 首要的应该是提高污水厂的处理量, 避免污水未经处理直排入水体;其次应该提高污水厂的排放标准, 减少污染物的入河量.

4.4 综合处理措施的控制效果

综合以上情景分析, 制定3组“引江济淮”工程涡河段COD和氨氮的综合处理措施进行模拟, 即:①城镇生活直排概化排污口全部截污, 污水厂污水全部处理且出水稳定达到一级A标准;②除污水厂排污口外的排污口全部截污, 污水厂污水全部处理且出水稳定达到一级A标准;③除污水厂排污口外的排污口全部截污, 污水厂污水全部处理且出水稳定达到COD 40 mg·L-1、氨氮2.5 mg·L-1.综合处理措施对涡河段水质改善效果的模拟结果见图 9.

图 9 综合水质改善方案实施效果模拟 Fig. 9 Simulation of water quality after implementing the integrtated improvement program

分析模拟结果(图 9) 可知:①情景1、2、3中, COD和氨氮浓度降幅分别为33.3%~50.7%和24.1%~40.1%;其中, 岳坊大桥断面COD降幅分别为43.6%、55.1%和63.7%, 氨氮的降幅分别为27.0%、40.3%和47.0%;3组方案分别在20、17和17 km处 (分别占模拟河段全长的86%、88%和88%) 开始满足Ⅳ类水要求.②与单一处理措施相比, 综合处理措施不仅可以弥补截污措施造成的水量无法保证, 还能缓解污水厂升级改造带来的经济成本和工程技术压力, 因此,综合处理措施控制效能优于单一措施.

5 结论 (Conclusions)

1) 应用MIKE11模型构建能客观反映“引江济淮”工程涡河COD和氨氮的浓度时空分布的模型, 用水文水质的实测值对模型进行率定.水深的ReR2Ens分别为3.30%、0.990和0.984,流量的ReR2Ens分别为9.8%、0.969和0.997,COD模拟值误差为14.2%, 氨氮模拟值误差为16.1%, 表明模型模拟精度高, 能够合理描述入河水污染源不同处理措施的控制效能.

2) 在单一处理措施中, 截污对污染物削减贡献最大, 不同截污措施使COD平均减少了9.07~15.62 mg·L-1, 降幅为18.4%~37.5%, 氨氮平均减少了0.12~0.21 mg·L-1, 降幅为13.3%~26.3%, 表明截污是改善模拟河段水质的关键措施.如不截污, 提高污水厂的处理量, COD和氨氮浓度降幅分别为15.0%和10.8%, 是提高受纳水体水质的重要措施;其次应该提高污水厂的排放标准, 减少污染物的入河量.

3) 综合处理措施控制效能优于单一措施, 通过截污、提高污水厂的处理量和排放标准可以使模拟河段86%以上达到Ⅳ类水体要求.

4) 本研究以“引江济淮”工程涡河段为例, 研究入河水污染源不同处理措施的控制效能.本文的研究结果可为“引江济淮”工程江水北送段的涡河线路的污染防治提供技术支持, 同时可为河流综合治理工程决策提供借鉴和依据.

5) 本次研究对截污、污水厂的扩建和提标进行了控制效能分析, 但入河水污染源的处理措施还包括支流治理、改善上游来水水质和生态河道等, 因此,在总量控制时还应对其他处理措施进行效能分析, 以期获得最优处理措施组合.

参考文献
[${referVo.labelOrder}] Arega F, Sanders B F. 2003. Dispersion model: Tidal wetlands[J]. Journal of Hydraulic Research, 130(8) : 739–754.
[${referVo.labelOrder}] Doulgeris C, Georgiou P, Papadimos D, et al. 2012. Ecosysteapproach to water resources management using the MIKE 11 modeling system in the Strymonas River and Lake Kerkin[J]. Journal of Environmental Management, 94(1) : 132–143. DOI:10.1016/j.jenvman.2011.06.023
[${referVo.labelOrder}] 冯民权, 郑邦民, 周孝德. 2007. 河流及水库流场与水质的数值模拟[M]. 北京: 科学出版社.
[${referVo.labelOrder}] 金春久, 王超, 范晓娜, 等. 2010. 松花江干流水质模型在流域水资源保护管理中的应用[J]. 水利学报, 2010(1) : 86–92.
[${referVo.labelOrder}] 李洋, 潘明祥, 陈燕. 2010. 数值模型在长江流域一级河网中的模拟应用[J]. 环境科学与技术, 2010, 33(12F) : 531–534, 565.
[${referVo.labelOrder}] Lin G Q, Zhang Y R, Sun Y G, et al. 2012. Optimal design of wetland ecological water in the Shuangtaizi Estuary, Panjin[J]. Procedia Environmental Sciences, 12 : 1404–1410. DOI:10.1016/j.proenv.2012.01.443
[${referVo.labelOrder}] 林波, 刘琪璟, 尚鹤. 2014. MIKE 11/NAM模型在挠力河流域的应用[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(5) : 99–108.
[${referVo.labelOrder}] 钱海平, 张海平, 于敏, 等. 2013. 平原感潮河网水环境模型研究[J]. 中国给水排水, 2013, 29(3) : 61–65.
[${referVo.labelOrder}] 卿晓霞, 张会波, 周健, 等. 2015. 伏牛溪水污染治理效果的数值模拟研究[J]. 环境工程学报, 2015, 9(1) : 65–72. DOI:10.12030/j.cjee.20150111
[${referVo.labelOrder}] 邱明海, 王海玲. 2015. 滇池环湖截污工程设计技术方案[J]. 中国给水排水, 2015, 31(12) : 56–59.
[${referVo.labelOrder}] 王亚炜, 杜向群, 郁达伟, 等. 2013. 温榆河氨氮污染控制措施的效果模拟[J]. 环境科学学报, 2013, 33(2) : 479–486.
[${referVo.labelOrder}] 王庆改, 赵晓宏, 吴文军, 等. 2008. 汉江中下游突发性水污染事故污染物运移扩散模型[J]. 水科学进展, 2008, 19(4) : 500–504.
[${referVo.labelOrder}] 王帅. 2011. 基于水质模型的小流域污染控制方案[D]. 南京: 南京大学
[${referVo.labelOrder}] 王庆改, 戴文楠, 赵晓宏, 等. 2009. 基于MIKE21FM的来宾电厂扩建工程温排水数值模拟研究[J]. 环境科学研究, 2009, 22(3) : 332–336.
[${referVo.labelOrder}] 吴作平, 杨国录, 甘明辉. 2003. 河网水流数值模拟方法研究[J]. 水科学进展, 2003, 14(3) : 350–353.
[${referVo.labelOrder}] 余晓, 李翀, 王昊, 等. 2011. 额尔古纳河洪水淹没模拟及湿地植被变化分析[J]. 水利学报, 2011, 42(11) : 1308–1315.
[${referVo.labelOrder}] 张青梅, 刘湛, 尤翔宇, 等. 2014. 湘江株洲段镉污染动态模拟与情景分析[J]. 环境工程学报, 2014, 8(10) : 4227–4232.