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松花江典型有机污染物动态数值模型构建与模拟

王策  
【摘要】:地表水承载着各种有机污染物,尤其是我国的天然河流——它无时无刻不在见证着当地的工业发展速度和由此带来的工业废水、非点源污染、突发事件所排放的污水。这些有毒有机化合物进入河流后将对水生态系统产生直接或间接的影响,危害着人类健康安全,因此明晰有机污染物在水体中的归趋,对于有效改善水质状况及风险评估将具有重要意义。 基于实验室分析有机污染物在环境中迁移转化规律常受到种种局限,譬如时间成本、人力成本、设备条件等等,而数学模型在这方面则扮演了重要角色。本文构建了两种数学模型对松花江中典型有机污染物的迁移转化规律进行了模拟和预测。 本文研发了动态多介质模型,它耦合了水力学子模型和逸度Ⅳ子模型,用于模拟有机污染物的长期环境行为。首先采用一维运动波方程计算天然河流动态流量、水深和流速;其次逸度Ⅳ方程模拟污染物在多介质环境中的分布,其内部的所有参数具有时空变化性。 动态多介质模型模拟了2007年松花江8种多环芳烃在多介质环境中的归趋变化,采用柯西不等式系数法(TIC)对松花江中8种多环芳烃的水相模拟浓度进行了验证,结果显示所有模拟结果与相应监测浓度匹配较好,TIC值均小于0.5。以污染物萘为代表,计算了它在每个环境介质的质量通量,结果显示环境系统的总输入和总输出分别为140.61×103Kg和140.26×103Kg,相对误差为0.25%,证明了模型质量守恒。从模型参数的灵敏度分析结果得知,点源源强和河水流量对污染物水中浓度影响最大,灵敏度系数分别为0.97和0.90。 动态多介质模型模拟了2007年松花江中8种酚类污染物在多介质环境的行为变化。基于2007年不同水文季节的监测浓度,通过纳什效率系数(NSE)、百分比偏差系数(PBIAS)和均方根-测量标准偏差比(RSR)三种统计学测试方法评估模型的预测能力。整体而言,模拟浓度与监测浓度吻合度较好,大多数数据点同时满足NSR0.5,RSR=0.7和PBIAS∈[-70%,+70%]条件。虽然存在若干奇异点,但配对T检验结果说明当置信水平为0.05时,P0.05接受零假设即模型所有模拟值与监测值无显著差异。以2,4-二氯苯酚为代表对污染物从河流系统到其它环境介质的分配路径和质量通量变化进行了评估,模型模拟期间水体平流的质量通量最大,净河流输出通量约为4500.1kg。采用蒙特卡洛方法考查模型输入数据对输出结果的影响程度。模型预测了2012年枯水期河流中酚类污染水平,与2007年同期进行比较,发现松花江的酚类污染得到了显著削弱。研究结果显示,动态多介质模型完全可以应用于松花江点源污染,为当地决策者制定水污染控制方案提供可靠的数据支持。 针对突发水污染事件,本文研发了一维污染物迁移转化模型,它耦合了一维运动波方程和平流-扩散-反应方程。模型内部包括挥发、光解和生物氧化的动力学过程以及在悬浮颗粒物沉降和再悬浮作用下的水层和沉积层之间的扩散质量交换过程。模型应用在松花江硝基苯突发水污染事件中,模拟了污染物在水层和沉积层中的浓度变化。针对水层浓度采用NSE、PBIAS、RSR和TIC四种统计学方法评价模型表现力,结果显示模型的整体模拟效果令人满意。通过灵敏度分析得知,河流流速是影响水层硝基苯浓度最灵敏的输入参数,这意味着它对污染物的水中浓度分布和变化起到至关重要的作用。研究结果显示,污染物迁移转化模型完全有能力为松花江及与其水文特征相似的其它天然河流的水污染控制和预警提供可靠信息。 通过建立数学模型可为水环境生态保护提供科学指导,从而预防、减少和修复水污染所造成的生态破坏,避免发生巨大的经济损失,切实维护人类健康和生态系统平衡,使百姓生活与国民经济的发展更加和谐、永续。


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