赵 鑫，冯 璁，吴 敏

(长江科学院 a.流域水环境研究所;b.流域水资源与生态环境科学湖北省重点实验室，武汉 430010)

作为举世瞩目的巨型水利工程，三峡工程引发的水环境问题备受国内外关注。自2003年开始，三峡水库试验性蓄水已有10余年时间，库区支流回水区连年爆发“水华”，“水华”治理已成为三峡库区水环境保护的主要工作。通过三峡调度，改变库区回水区流速是一条值得研究的抑制“水华”的重要途径［1］。而数学模型则是研究此类问题最灵活、经济的工具，精准的模型是保证研究效果的重要前提。目前国内在三峡库区，针对富营养化已经开展了一系列模拟，主要是一维、二维模型［2－3］。三峡水库蓄水后，库区垂向分层显著，用一维、二维模型已经难以模拟藻类和营养盐在垂向上的分布特征，而少数三维模拟主要在三峡工程175 m蓄水前开展［4］，蓄水后的实际状况已发生很大变化，已难以反映三峡成库后水华变化规律。基于此，本研究利用2010—2011年库区最新监测数据，选择大宁河口地区典型区，以EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)为工具，开展三维富营养化模拟，以期为后续开展三峡水力调度抑藻提供研究工具。

1 建模工具

EFDC是根据多个数学模型集成开发研制的综合模型［5］。它包括水动力、泥沙、有毒物质和水质模块，用于模拟水系统一维、二维和三维流场、物质输运、生态过程及淡水入流等。模型在垂直方向采用σ坐标变换，水平方向采用直角坐标或正交曲线坐标。动力学方程采用有限差分法求解，水平方向采用交错网格离散，时间积分采用二阶精度的有限差分法，以及内外模式分裂技术，即采用剪应力或斜压力的内部模块和自由表面重力波或正压力的外模块分开计算。外模块采用半隐式计算方法，允许较大的时间步长。内模块采用考虑了垂直扩散的隐式格式，在潮间带区域采用干湿网格技术。

EFDC模型可以模拟河流、河口、湖泊、水库，湿地系统以及自近岸到陆架的海域，可以同时考虑风、浪、潮、径流的影响，并可以设置水工建筑物。EFDC富营养模块包含22个水质变量，可模拟复杂的生态反应过程［6］和模拟光照、水温、营养盐等条件影响下的藻类生长变化过程。目前该模型在全球范围内已经得到了广泛应用。它曾被用于美国Blackstone河中重金属的迁移转化模拟［7］、Lucie河口处泥沙的输移模拟［8］、Ishikari海湾波流共同作用下泥沙的运动形态模拟等［9］。在国内应用包括云南滇池水质模拟［10］、重庆两江汇流水动力模拟［11］、密云水库营养物模拟等［12］及内蒙古乌梁素海水体富营养化过程模拟［13］，以及三峡库区水质模拟［14］等。考虑到可以从三维尺度模拟水库复杂水动力和藻类生长过程，并且经过广泛验证，本研究以EFDC为工具开展三峡库区大宁河口地区富营养化模拟。

2 模型配置

2.1 模拟区概况

本研究取大宁河大昌水位站到巫峡口26 km河段作为模拟区段。该区段位于三峡大坝上游约125 km处，受三峡水库蓄水影响显著，在三峡水库蓄水前，该区段全部处于天然状态，落差较大，水流速度较大(图1);在三峡水库蓄水后，该区段水文情况有较大的改变，受到长江回水顶托影响，河水流速大大变缓，河面增宽，河道成葫芦连接状。该区段流速处于准静止状态(＜0.1 m/s)，是历年“水华”爆发的主要区段。

图1 大宁河口河道地形Fig.1 Bottom elevation of the Daning River estuary

2.2 数据采集及预处理

模型模拟所需水文、气象、水质数据主要来源于长江水利委员会水文局、重庆市气象局以及巫山县环境监测站等单位。水文数据包括:大宁河巫溪、大昌水位、流量数据，大宁河口水位数据;气象数据包括:大气压、气温、相对湿度、降雨量、蒸发量、太阳辐射、风速、风向等。水质数据包括大昌、双龙、龙门水质各断面表层、中层、底层水质监测数据。具体收集到的指标包括:水温、CODMn、总氮、总磷、叶绿素a、溶解氧、部分氨氮和硝态氮数据。由于EFDC模型要求的输入水质变量和收集到的有所不同，需要进行一定转换，具体转换方法见文献［4］，水质参数初始值采用文献［4］中数值。

3 网格剖分及计算条件设置

采用Delft3D软件将研究区水平方向剖分成1 560个活动单元，导入到EFDC_Explorer。在EFDC_Explorer将模型区在垂向分为4层，每层1 560个活动单元，共6 240个计算单元。根据收集到数据的可利用性，模拟时段率定期为2010年1月5日至2010年12月5日，验证期为2011年1月5日至2011年12月5日。时间步长采用动步长，最小步长设为0.5 s，设定大昌为流量边界，其流量数据由巫溪站数据推得。河口设为开边界条件。对应边界的水质时间序列采用实测数据配置。模型所需参数包括水动力、泥沙和水质参数。

4 模型率定

模型率定主要通过调整各参数值来减小模型输出与实测结果误差，大宁河模型率定采用手动进行，大约进行了150余次运算。由于研究区处于回水区，水位落差微小，水动力过程微弱，且无水文站点，故而未开展各断面实测与模拟水位拟合，主要模拟分析水质的变化状况。通过对比双龙与龙门断面模拟与实测水质变量值校准模型参数，需调整的参数利用敏感性分析确定，最终模型参数见表1。对比结果分析见图2和图3及表2和表3。

表1 大宁河口富营养化模型主要参数Table 1 Parameters of the eutrophication model for Daning River estuary

表2 2010年双龙断面各指标模拟变量统计结果Table 2 Statistical results of water quality variables at Shuanglong section，2010

图2 2010年双龙断面各指标模拟和实测结果对比Fig.2 Comparison between simulated and measured results of water quality variables at Shuanglong section，2010

图3 2010年龙门断面各指标模拟和实测结果对比Fig.3 Comparison between simulated and measured results of water quality variables at Longmen section，2010

表3 2010年龙门断面各指标模拟变量统计结果Table 3 Statistical results of water quality variables at Longmen section，2010

由图2和表2可知，双龙断面实测水温与模拟结果相当吻合，水温的变化影响着水体中各水质变量的反应速率，准确的水温模拟是实现高质量水质模拟的前提条件。各统计量:平均误差、相对误差、绝对误差、均方根均较小，以相对误差为例，表层、中层、下层水温模拟相对误差小于10%;实测总氮和模拟结果存在具有较好的一致性，各统计指标均较小，相对误差均小于25%;总磷模拟值能基本反映实测结果，相对误差均未超过40%;目前巫山环境监测部门只对表层水样进行叶绿素a含量分析，因而此处只给出表层模拟结果和实测结果的对比，尽管统计量偏差较大，但模型仍可以模拟水体中叶绿素a的变化过程。

从图3和表3可知，与双龙断面类似，龙门断面实测水温与模拟结果亦非常吻合，平均误差、相对误差、绝对误差、均方根各值均较小，表层、中层、下层水温模拟相对误差均小于10%;实测总氮和模拟结果具有基本一致的变化趋势，效果不如双龙断面，从统计量上看，总氮相对误差均小于20%;总磷模拟值和实测值吻合度较好，相对误差基本在35%以内;模型基本上可以模拟水体中叶绿素a的变化过程。

5 模型验证

大宁河模型验证过程主要采用2010年数据检验率定好的参数是否具有有效性。验证过程同样在双龙和龙门监测断面进行。图4为双龙断面各水质变量模拟结果与实测值对比图，表4为验证期双龙断面统计结果，图5为龙门断面各水质变量模拟结果与实测值对照，表5则为验证期龙门断面的统计结果。

由图4和表4可知，验证期双龙断面水温模拟效果较好，相关统计显示，平均误差、相对误差、绝对误差和均方根各值均较小，表层、中层、下层水温模拟相对误差均小于10%;实测总氮和模拟结果具有基本一致的变化趋势，吻合度较高，从统计量上看，总氮相对误差均小于20%;模型能较好模拟出水体中总磷的变化趋势，从统计结果看，表层、中层、下层相对误差差别显著，表层偏差较大，中间层偏差最小;模型基本上可以模拟水体中叶绿素a的变化过程，但与实测值仍偏差较大，最终导致相对误差达到78.825%。

图4 2011年双龙断面各指标模拟和实测结果对比Fig.4 Comparison between simulated and measured results of water quality variables at Shuanglong section，2011

由图5和表5可知，验证期龙门断面水温模拟效果较好，平均误差、相对误差、绝对误差和均方根各值均较小，表层、中层、下层水温模拟相对误差均小于10%;总氮模拟值与实测值变化趋势基本一致，各统计量仍然较小，平均误差最大值小于0.1，相对误差最大只有10.532%，绝对误差和均方根都小于0.5;模型基本模拟出水体中总磷的变化趋势，各统计变量都较小，表层、中层、下层相对误差最大仅为47.083%;模型基本上可以模拟水体中叶绿素a的变化过程，能模拟出叶绿素a峰值，但误差较大，相对误差达到85.742%。

表4 2011年双龙断面各指标模拟变量统计结果Table 4 Statistical results of water quality variables at Shuanglong section，2011

图5 2011年龙门断面各指标模拟和实测结果对比Fig.5 Comparison between simulated and measured results of water quality variables at Longmen section，2011

综上可知，模型率定和验证阶段，水温模拟结果最好，总氮和总磷次之，而叶绿素a模拟偏差较大。究其原因在于，对于水温，研究区范围较小，上下游水温基本无差异，边界处水温条件与中部基本一致，所以作为率定和验证点位的双龙与龙门水温与上下游边界条件值基本一致;对于总氮和总磷，其变化受到上游输入、传输过程中向底部沉降或底泥释放以及藻类捕食等因素的综合影响，因此模拟值与实测值存在一定偏差;而叶绿素a属于藻类生长的指标，其影响因素更多，如光照、水温、营养盐及水动力过程等，导致模拟结果与实测结果偏差较大，但模拟结果仍能体现水体中藻类的生长变化过程。

6 结语

本研究利用三峡库区大宁河口地区气象、水文、水质数据构建了三维富营养化模型，并利用实测数据进行了模型验证。主要结论和展望如下:

(1)使用2010年双龙和龙门断面实测数据对模型参数进行了率定，水温实测值与模拟值高度吻合，相对误差均小于10%;总氮相对误差均小于40%，总磷最大相对误差为67.002%;叶绿素a相对误差较大，但能反映实测点叶绿素a的变化趋势。

(2)使用2011年双龙和龙门断面实测数据对模型进行了验证，水温模拟效果最好，模型也能较好计算总氮和总磷变化趋势，实测值与模拟值基本一致，同样，叶绿素a模拟结果与实测结果偏差较大，但能反映叶绿素a的变化过程。

(3)目前的模型仅考虑了光照、水温、营养盐等条件对藻类生长的影响，而流速是藻类生长的关键因子，在后续研究中可将流速因素考虑到模型模拟中，以提高模拟精度。

(4)基于该模型，可进一步研究三峡调度对库区水体“水华”的抑制效果，分析不同调度工况下，库区支流回水区“水华”生消变化过程。

表5 2011年龙门断面各指标模拟变量统计结果Table 5 Statistical results of water quality variables at Longmen section，2011

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