【论文推介】粤港澳大湾区典型城市河湖水质变化规律研究——以金山湖流域为例

作者:张万顺,张紫倩,彭虹,李琳,张潇,夏函,章玲 点击数: 日期:2021-03-30


编者按:武汉大学中国发展战略与规划研究院副院长张万顺教授,水利水电学院彭虹教授,资源与环境科学学院章玲副教授,博士研究生张潇、夏函,硕士研究生张紫倩、李琳撰写的论文《粤港澳大湾区典型城市河湖水质变化规律研究——以金山湖流域为例》于《水资源保护》2021年3月16日网络首发。


粤港澳大湾区典型城市河湖水质变化规律研究

——以金山湖流域为例

摘  要:针对粤港澳大湾区城市河湖水质变化规律复杂、机制不确定等问题,建立了金山湖流域耦合“陆面单元-河网-湖泊”等不同尺度的“空-地-水”一体化模型,模拟计算了2017年水文、气象条件下水质指标COD、TP的变化规律,流量、COD和TP率定验证的相对误差均在15%以内,表明“空-地-水”一体化模型能够精细刻画流域水质变化过程。流域内水质超标严重,枯水期相对丰水期水质较差,典型枯水月12月湖区逐日劣Ⅴ类面积占比均大于96.66%;年内中小雨共出现31次,全流域易在中小雨后的1~3天水质下降;大雨共出现8次,流域水质得到改善。从土地利用格局尺度分析,水质指标浓度与耕地、农村居民点面积呈显著正相关,与林地面积呈显著负相关,表明人类活动强的区域水质相对较差。

关键词:粤港澳大湾区;城市河湖;“空-地-水”一体化模型;水质变化规律;土地利用格局;金山湖

粤港澳大湾区是我国城镇化水平最高的城市群区域[1],人口集聚高、河湖水系发达、自然地貌复杂,随着人水关系逐渐增强,水资源短缺、水体黑臭、生态服务功能下降等城市河湖水环境问题日益严峻[2-5]。受社会经济过程与自然过程交叉影响,城市河湖水质变化规律愈发复杂,存在水质变化机制不确定的突出问题,成为制约粤港澳大湾区高质量发展的瓶颈和短板[6-7]。精准揭示城市河湖独特的水文情势和强人类活动相互影响下的水质变化规律,涉及河湖水系交汇、陆面降雨径流、土地利用格局和水库调度等多过程[8-10],亟需对气象、水文、水质等多要素全过程进行全面精细的量化研究。此类研究对支撑新时代水环境综合管理极具代表性和科学价值。

近年来国内外学者针对精细量化水环境变化规律开展了大量研究,主要集中在自然条件下大尺度流域降雨径流、水量、水质等过程的定量模拟[11-12]。城市河湖存在水文、生态、社会异质性特征复杂多变等特点,为精细刻画城市河湖水质变化过程,需要统筹陆面单元大尺度、河网中尺度、重要水域小尺度水环境过程机制差异的模型体系[13-14]。基于耦合气象数值模型、陆地模型和水动力-水质-水生态模型的“空-地-水”一体化模型逐渐成为全面揭示水质变化规律的重要工具[15-17],可突破流域陆面空间上不同尺度单元耦合的瓶颈,实现流域自然过程与社会经济过程的耦合与响应关系的定量模拟[18-19],能够弥补传统流域水环境模型尺度单一、唯自然过程的不足。

金山湖流域是位于粤港澳大湾区的典型城市流域,河湖水系交错,社会经济发展空间分异明显,水质不达标、水体黑臭等水环境问题较为严重。本文以金山湖流域为例,建立了耦合“陆面单元-河网-湖泊”等不同尺度的“空-地-水”一体化模型,模拟了强人类活动、水文、气象过程等多重因素影响下流域内污染负荷以及水质变化过程,揭示了水质变化机制以及土地利用格局对水质的影响。

1 研究区域概况

金山湖流域位于广东省惠州市城区南部,东江流域中下游,西枝江左岸。金山湖流域水系由金山湖与四条主要入湖河涌构成,入湖河涌分别为金山河、莲塘布、河桥水和冷水坑,流域集雨面积约63.7 km2,水系如图1所示。此区域上游为农业区域、中游为城乡结合部、下游为城市地区,点源排放密集,农业面源、城镇面源污染严重,人类活动影响显著。2019年入湖四河涌整体为劣Ⅴ类水体,水质状况均属于“轻度黑臭”;湖区水质整体呈Ⅴ类,金山河入湖口至河桥水入湖口湖段水质属于“轻度黑臭”,全湖段均呈现出不同程度的富营养化现象。

图1  金山湖流域

Fig.1  Jinshan Lake Basin

2 “空-地-水”一体化模型构建

基于课题组前期研究成果[16,19-20],综合考虑陆面降雨径流、河网及湖泊水动力演进与污染物输移,构建“空-地-水”一体化模型,包含一维河网与二维湖泊水动力水质模型以及面源模型。以流域面源模型的模拟结果作为水动力水质模型的旁侧入流条件,实现降雨径流面源模型与水动力水质模型的耦合计算;通过在一维河网和二维湖泊的连接断面处设置过渡单元,根据过渡单元上两种模型模拟的水位、流量、浓度相等的条件,实现一、二维模型的耦合。

2.1 面源模型

本文选用的流域面源模型为SWMM模型,包含水文与水质模块。选择地表汇流方式、Horton下渗模型进行地表径流模拟,指数函数方程进行污染物累积冲刷模拟[19-20]。

采用30m精度的DEM栅格,将金山湖流域陆面共划分为153个子汇水区,如图1所示。通过DEM数据、土地利用数据确定各子汇水区的面积、不透水面积占比、流域宽度、平均坡度等确定性参数;采用惠阳国家气象站逐日降雨、蒸发、气温、相对湿度等数据建立气象数据库。

2.2 一维河网与二维湖泊水动力水质模型

采用圣维南方程组描述水动力学过程,并充分考虑水体污染物的对流、扩散、降解作用,建立一维河网与二维湖泊水动力水质模型[16]。

收集整理流域内水文地形资料,构建金山河、莲塘布河、河桥水、冷水坑河4条河涌的一维模型地形断面,共计75个;构建金山湖湖区的二维模型正交结构网格,共计46624个,网格精度为20 m×20 m,地形断面与网格设置分别如图2(a)和图2(b)所示。

(a) 一维河网结构                                (b) 二维湖区网格

图2  金山湖流域地形设置

Fig.2  Topographic setting of Jinshan Lake Basin

2.3 模型参数率定与验证

根据金山湖流域水质现状,选取主要污染因子COD、TP作为模拟指标。利用金山湖2018年12月和2017年8月的GF-2号遥感影像水质反演结果做模型率定,遥感反演结果如图3所示。流域内糙率取值范围为0.025~0.055,COD降解系数为0.01~0.4 d-1,TP降解系数为0.02~0.5 d-1。

以2019年1月水量验证断面(见图1)实测汇水水量进行流域面源模型验证,以四条河涌10个断面、湖区5个点位(见图1)的水质监测结果进行一维河网与二维湖泊水动力水质模型验证。模型验证结果如图4所示,模型模拟值与实测值吻合较好,面源模型水量的相对误差均在5%以内,水动力水质模型COD和TP的相对误差均在15%以内,表明“空-地-水”一体化模型能够满足金山湖流域面源及水质模拟的要求。

图3  遥感反演结果

Fig.3  Remote sensing inversion results


(a) 水量

(b) COD                                    (c) TP

图4  模型验证结果

Fig.4  Model validation results

3 水质变化规律分析

3.1 水质时空变化规律

由于降雨是造成非点源污染的主要驱动因素,丰水期非点源污染尤为显著[21],因此选择典型丰水年2017年作为研究时段。基于“空-地-水”一体化模型,模拟计算了2017年水文、气象条件下水质指标COD、TP的变化过程。选取四条河涌上游、中游和下游典型断面开展水质变化分析,各河涌所选断面及其水质浓度逐日变化如图5所示,断面位置如图2(a)所示。湖泊典型丰水月6月与典型枯水月12月的水质指标不同浓度范围逐日面积占比如图6所示。金山湖流域水质整体较差,以地表水Ⅳ为标准,各河涌COD年达标率均在16.71%以下,TP均在2.47%以下;湖泊TP超标严重,COD整体较好。

从时间变化趋势看,流域水质呈枯水期相对丰水期较差的规律,湖泊在典型丰水月劣Ⅴ类面积占比均在86.14%以上;在典型枯水月劣Ⅴ类面积占比均在96.66%以上,在春夏季降雨丰沛时期,河道与湖泊的流量、流速整体较大,对污染物的稀释作用较强。

水质波动与降雨量密切相关,枯水期水质无明显波动,丰水期水质随降雨波动明显。年内日降雨量为15~60mm的中小雨时期共出现31次,全流域的COD易在中小雨后的1~3天浓度升高,TP浓度有所降低;降雨量超过60mm的大雨时期共出现8次,全流域的COD和TP在大雨时期浓度均有所降低。水质波动特征表明日降雨量小于15mm的降雨对陆面的冲刷作用不明显,带来的降雨径流污染影响较小,降雨期水质浓度较为稳定;中小雨时期产生的陆面降雨径流污染程度最高,对水体的COD浓度影响显著;大雨冲刷作用产生更高的面源污染负荷,但由于此时降雨径流量较大,面源负荷对水质浓度的影响程度有所降低。

图5  四条河涌典型断面水质浓度变化

Fig.5  Variation of water quality concentration in typical sections of four rivers

(a) 金山湖COD                                (b) 金山湖TP

图6  金山湖典型水期COD、TP不同浓度范围逐日面积占比

Fig.6 Daily area proportion of different concentration ranges of COD and TP in typical water period of Jinshan Lake

各河涌水质浓度具有明显的空间分异特征,金山河、莲塘布的中上游水质浓度较下游高,河桥水、冷水坑的中下游水质浓度较上游高。金山湖丰水期与枯水期水质浓度分布如图7所示,湖泊的南部出现超标污染带的浓度较高、范围较广,西北部次之,东部水质相对较好。

金山湖流域水质浓度较高的区域与点源排放密集区域一致,各区域点源负荷如图8所示,金山河、莲塘布的上游区域,河桥水、冷水坑的中下游区域,以及湖泊的南部与西北部区域相对所在支流其他位置点源负荷最高,表明点源是影响水质空间分布特征的主要原因。此外湖区南部是河桥水、冷水坑、莲塘布等支流集中入汇区域,河涌入汇携带大量污染负荷至湖泊,对湖泊水质造成不利影响。

图7  金山湖典型水期COD、TP浓度分布

Fig.7  Concentration distribution of COD and TP in typical water period of Jinshan Lake

图8  金山湖流域各区域点源负荷

Fig.8  Regional point source load in Jinshan Lake Basin

3.2 土地利用格局对水质的影响

金山湖流域陆面整体以城镇用地为主,占全流域陆面面积的37.38%,其次为林地、耕地和农村居民点,占比分别为25.29%、24.27%和9.12%,荒地与草地占比仅分别为3.21%、0.75%。城镇用地主要分布在各支流的中下游;林地主要分布在各支流的中上游;耕地主要分布在河桥水中游、冷水坑上游,以及莲塘布中上游;农村居民点主要分布在河桥水中游、冷水坑中下游以及莲塘布中上游。

从土地利用格局尺度分析,不同水质断面受区间入汇直接影响[22],因此本文将每个断面的子流域范围定义为断面区间范围内符合产汇流机制的所有子流域。分别对四条河涌选取典型干流断面开展子流域土地利用格局分析,四条河涌所选断面以及不同断面子流域土地利用类型占比如图9所示,各断面位置如图2(a)所示。各支流从上游至下游,金山河5个断面子流域城镇用地、农村居民点面积占比逐渐增大,林地、耕地面积占比逐渐减小,草地、荒地面积占比低于2%;河桥水4个断面子流域城镇用地面积占比逐渐增大,农村居民点、耕地面积占比先增大后减小,林地占比逐渐减小,草地、荒地占比低于1%;冷水坑4个断面子流域城镇用地面积占比先增大后减小,林地、耕地面积占比逐渐减小,农村居民点面积占比逐渐增大,草地、荒地面积占比低于4%;莲塘布7个断面子流域城镇用地面积占比逐渐增大,耕地面积占比先增大后减小,林地面积占比逐渐减小,农村居民点面积先增大后减小,草地、荒地面积占比低于5%。

图9  不同断面子流域土地利用类型

Fig.9  Land use types in sub-basins of different section

将不同水质断面COD、TP浓度的年均值、典型丰水月6月均值和典型枯水月12月均值与对应子流域土地利用类型结构进行Pearson相关性分析,结果如表1所示。COD浓度与耕地、草地呈显著正相关,与林地呈显著负相关;TP与耕地、农村居民点均呈显著正相关,其余土地利用类型与水质浓度的相关性不显著。

耕地与水质指标均呈正相关,耕地区域农业耕作活动频繁,化肥流失、农业面源污染严重,导致水体中的污染加重,丰水月COD和TP浓度与耕地相关性高于枯水月和年均值,表明降雨会加重农业面源污染;且COD的相关性较TP更高,表明农业面源污染对COD的影响程度更大。林地与水质指标均呈负相关,林地区域人类活动较弱,植被覆盖度高,水土保持能力强,植被对污染物的截流以及净化作用可以有效减少污染物。农村居民点与水质指标均呈正相关,农村居民点承载了较多农村居民生活、畜禽养殖活动,给水环境带来大量农村生活污染。城镇用地与水质指标相关性不显著,城镇带来的污染以工业废水和市政污水点源为主,而流域内点源在支流各区域分布不均。流域内草地与荒地由于面积占比极小,与水质指标相关性的不确定性较大。

表1  水质指标与土地利用类型面积比例的相关系数

Table1  Correlation coefficient between water quality index and area proportion of land use type

注:*和**分别表示通过了可信度95%和99%的显著性检验。

4 结论

本文针对粤港澳大湾区城市河湖水质变化规律复杂、机制不确定等问题,综合考虑了陆面降雨径流、河网及湖泊水动力演进与污染物输移,建立了耦合“陆面单元-河网-湖泊”等不同尺度的“空-地-水”一体化模型,用于城市河湖水质变化规律研究。

以广东惠州金山湖流域为例,模拟计算了2017年水文、气象条件下流域内水质指标COD、TP的变化规律,流量、COD和TP率定验证的相对误差均在15%以内。流域整体水质超标现象严重,在时间上呈枯水期相对丰水期较差的规律,典型枯水月12月湖区逐日劣Ⅴ类面积占比均大于96.66%;在空间上呈点源排放密集区域水质相对较差的特征。流域水质与降雨密切相关,全流域年内中小雨时期共出现31次,易在中小雨后的1~3天水质下降;大雨时期共出现8次,流域水质得到改善。从土地利用格局尺度分析,水质指标浓度与耕地、农村居民点面积呈显著正相关,与林地面积呈显著负相关,表明人类活动强的区域水质相对较差。

本研究建立的耦合“陆面单元-河网-湖泊”等不同尺度的“空-地-水”一体化模型能够实现对强人类活动影响下的城市河湖水质变化过程的精细化模拟,有效反映流域水质变化机制,为推进流域水环境精细化管理提供有力的技术支撑,助力形成“人水和谐”的新时代生态文明格局。


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Study on water quality variations of typical urban rivers and lakes in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

——A case study of Jinshan Lake Basin

Abstract: Aiming at the complicated variations of water quality and uncertain change mechanism of urban rivers and lakes in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, the "Air-Ground-Water" integrated model of Jinshan Lake Basin which couples different scales of "Land surface unit- River network- Lake" was established. The changes of water quality index COD and TP under hydrological and meteorological conditions in 2017 were simulated and calculated, and the relative error of flow, COD and TP calibration verification was within 15%, indicating that the "Air-Ground-Water" integrated model can accurately describe the process of water quality change in the basin. On the whole, the water quality of the Jinshan Lake Basin is poor and exceeds the standard seriously. The water quality in dry season is relatively poor than that in wet season. The daily area of lake area inferior to class V in December of the typical dry month accounts for more than 96.66%. There are 31 times of moderate and light rain in the year, and the water quality in the whole basin tends to decline in 1-3 days after medium and small rain. There are 8 times of heavy rain in the year, after which the water quality is improved. In the view of land use pattern scale, the concentration of water quality index is significantly positively correlated with cultivated land and rural residential areas, and negatively correlated with forest land, indicating that the water quality in areas under strong human activities is relatively poor.

Key words: Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area; urban rivers and lakes; "Air-Ground-Water" integrated model; variations of water quality; land use pattern; Jinshan Lake Basin


作者简介:

张万顺1,2,3,张紫倩1,彭虹4,李琳1,张潇1,夏函1,章玲1

1. 武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430072;

2. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北 武汉  430072;

3. 武汉大学中国发展战略与规划研究院,湖北 武汉 430072;

4. 武汉大学水利水电学院,湖北 武汉 430072


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