張質(zhì)明,王曉燕,馬文林,張君枝,潘潤澤,楊若子

(1.北京建筑大學(xué),北京應(yīng)對(duì)氣候變化和人才培養(yǎng)基地,北京 100044；2.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048；3.北京市氣候中心,北京 100089)

未來氣候變暖對(duì)北運(yùn)河通州段自凈過程的影響

張質(zhì)明1,2,王曉燕2*,馬文林1,張君枝1,潘潤澤1,楊若子3

(1.北京建筑大學(xué),北京應(yīng)對(duì)氣候變化和人才培養(yǎng)基地,北京 100044；2.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048；3.北京市氣候中心,北京 100089)

為了定量研究未來氣候變化中氣溫的變化對(duì)城市河流自凈能力的影響,以北運(yùn)河通州段為例,利用CM IP5的RCP4.5與RCP8.5兩種氣候變化情景結(jié)果,結(jié)合WASP模型對(duì)水體中溶解氧、CBOD、硝態(tài)氮、氨氮4項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測(cè).結(jié)合模型各子模塊的響應(yīng)情況,分析了各項(xiàng)指標(biāo)的內(nèi)部遷移轉(zhuǎn)化過程.結(jié)果表明:1.2011～2050年的時(shí)段里,隨著時(shí)間變化,氣候變化會(huì)使北運(yùn)河通州段內(nèi)大部分河段全年度的硝態(tài)氮以及4～12月份的氨氮濃度逐漸升高,而1～3月份的氨氮濃度逐漸降低; 2.氣候變化對(duì)水質(zhì)的影響是各環(huán)節(jié)綜合作用的結(jié)果. 在河流水質(zhì)變化表現(xiàn)不明顯的情形下,其形成機(jī)理也可能發(fā)生顯著變化;3北運(yùn)河通州段在2011～2050年的期間里,水體自凈過程中受到氣候變暖影響的主要環(huán)節(jié)為浮游植物的生長(zhǎng)、反硝化過程和氨氮的礦化作用.

氣候變暖；水體自凈；北運(yùn)河；氣候模式；水質(zhì)模型

隨著工農(nóng)業(yè)發(fā)展和人口增長(zhǎng),城市水污染嚴(yán)重影響著生態(tài)系統(tǒng)與人類健康.一般污染物進(jìn)入水體后通過遷移轉(zhuǎn)化作用[1-3],其含量逐步降低.這一水體自凈過程對(duì)于水質(zhì)改善具有重要意義.

目前,以全球變暖為主的氣候變化已成為世界范圍內(nèi)最引人矚目的環(huán)境問題之一[4].聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第4次報(bào)告中首次提出了氣候變化對(duì)水質(zhì)方面的影響,并在第5次報(bào)告中做了進(jìn)一步的闡述.水體作為一個(gè)開放系統(tǒng),受到許多外界條件的影響.其中,全球環(huán)境變化造成溫度、降水、光照時(shí)長(zhǎng)及輻射強(qiáng)度等氣候要素[5-8]的狀態(tài)的改變,也直接或間接影響水體中污染物的遷移轉(zhuǎn)化.在諸多氣候要素中,溫度是影響水化學(xué)、生化反應(yīng)過程及水生動(dòng)植物生長(zhǎng)的重要因素[9],而且氣候變化趨勢(shì)時(shí)間尺度長(zhǎng),長(zhǎng)時(shí)間溫度狀態(tài)的改變所帶來的壓力,會(huì)在很大程度上影響水體中污染物原本的自凈規(guī)律.

因此,由氣溫變化引發(fā)的水環(huán)境變化日益受到關(guān)注[10].為了定量評(píng)估上述影響,研究者基于模型展開了大量研究[11].其中一種是通過改變溫度條件模擬相應(yīng)水環(huán)境的變化:例如在Hosomi等[12]對(duì)湖泊底泥與水體氮磷物質(zhì)交換的模擬與Matthijs等[13]對(duì)人工湖氯離子濃度的模擬中,均采用了對(duì)氣溫因子進(jìn)行單獨(dú)擾動(dòng)的方法,用于定量研究大氣增溫的影響作用;而另一種則是利用氣候模式的結(jié)果進(jìn)行研究:例如在Hassen等[14]研究大氣物化參數(shù)對(duì)湖泊浮游生物的氮磷物質(zhì)同化過程的影響,Arheimer[15]研究氣候變化對(duì)Naryn河流域營養(yǎng)鹽以及Spirit湖的生化響應(yīng)的影響,以及劉梅等[16]研究氣候變化對(duì)長(zhǎng)樂江的影響中,均采用了基于氣候模式的情景.

由于水質(zhì)模型的封裝性,目前研究往往更重視對(duì)結(jié)果的定量研究,而對(duì)氣候變暖引起水質(zhì)變化的原因及過程常采用定性分析.為了定量估算氣溫變化對(duì)水體自凈規(guī)律的影響,本文借助第5階段耦合模式比較計(jì)劃(CMIP5)的氣候模式結(jié)果,結(jié)合美國環(huán)保署推薦的WASP模型的基本框架,基于Simulink建立了一個(gè)可以對(duì)過程進(jìn)行監(jiān)控的水質(zhì)模型.并以北運(yùn)河通州段為例,定量探討未來氣候變暖對(duì)城市河流中污染物自凈過程的影響.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 河流水質(zhì)、流量數(shù)據(jù)

北運(yùn)河發(fā)源于北京境內(nèi),天然水量較少,主要水源多來自污水處理廠處理排放的再生水,氨氮含量較高.課題組在2009～2010年中每月對(duì)北運(yùn)河通州段干流附近共計(jì)14個(gè)樣點(diǎn)的流量、流速以及水質(zhì)狀況進(jìn)行了同步采樣監(jiān)測(cè).其中水質(zhì)數(shù)據(jù)包括COD、碳生化需氧量(CBOD)、氨氮、硝態(tài)氮、溶解氧(DO)、水溫等指標(biāo).采樣點(diǎn)布設(shè)及河段概化示意如圖1所示.

圖1 采樣點(diǎn)空間分布與河道概化Fig.1 Location of monitoring sites of Beiyun river in Tongzhou

1.2 氣候情景預(yù)測(cè)

在IPCC第五次評(píng)估報(bào)告中,由世界氣候研究計(jì)劃(WCRP)所推動(dòng)的耦合模式比較計(jì)劃第五階段(CMIP5)的新一代氣候模式做出了重大貢獻(xiàn)[17].CMIP5模式集合數(shù)據(jù)能較好地模擬出中國區(qū)域氣溫和降水的空間分布形態(tài)[18].本文選取來自IPCC第五次科學(xué)評(píng)估報(bào)告(AR5)中的氣候模式,包括中國氣象局北京氣候中心(BCC)、法國國家氣象研究中心(CNRM)、法國皮埃爾西蒙拉普拉斯學(xué)院(IPSL)和馬克斯·普朗克氣象研究所(德國)提供的模式,見表1.

對(duì)未來氣候進(jìn)行數(shù)值預(yù)報(bào)極具不確定性,主要?dú)w因于氣候模式本身、溫室氣體排放量估算的不確定性,以及氣候資料不足等.然而,多模式的集合預(yù)測(cè)結(jié)果也被證明可信度更高[19].雖然短時(shí)間段內(nèi)單個(gè)氣候模式預(yù)報(bào)結(jié)果表現(xiàn)出較好的預(yù)報(bào)能力,但隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng),集合平均預(yù)報(bào)的優(yōu)勢(shì)逐漸提升[20].因此,本研究采用BCC_CSM1. 1、IPSL-CM5A-LR、CNRM-CM5和MPI-ESMLR4種氣候模式的結(jié)果均值,模擬2016～2050年北運(yùn)河流域通州區(qū)部分的未來氣候變化情景.為了討論不同典型濃度路徑(RC Ps)的情況,研究將分別模擬高端濃度路徑(RCP8.5)以及中低端濃度路徑(RCP4.5)兩種情景.其中RCP4.5代表的是較低碳排放的情形,而RCP8.5代表的是高碳排放的情形,而未來通州發(fā)展的趨勢(shì)應(yīng)介于這兩者之間.

表1 氣候模式基本信息Table 1 Information of climate models

1.3 氣溫與水溫的響應(yīng)關(guān)系

圖2 北運(yùn)河通州段氣溫與水溫響應(yīng)關(guān)系Fig.2 the corresponding relationship between the air temperature and water temperature of Beiyun river in Tongzhou

目前計(jì)算自然水體水溫的方法可分為經(jīng)驗(yàn)公式法與數(shù)學(xué)模型法.由于數(shù)學(xué)模型法對(duì)數(shù)據(jù)要求較高,目前大部分研究采用經(jīng)驗(yàn)公式法.在影響水溫的各項(xiàng)因子中,氣溫對(duì)水溫影響最大[21],其數(shù)據(jù)也最容易獲取[22],目前研究常采用的公式主要分為Boltzmann、Logistic和Cubic等3種形式[23].公式的選用需要經(jīng)過實(shí)際測(cè)算確定.本研究采用Cubic函數(shù),建立北運(yùn)河通州段氣溫與水溫?cái)?shù)據(jù)的擬合關(guān)系式,(R2=0.98),各項(xiàng)系數(shù)如式1中所示:

式中:t水為北運(yùn)河河流平均的水溫,℃;t為北運(yùn)河流域的平均氣溫,℃.本文利用該公式作為響應(yīng)關(guān)系,銜接氣候變化情景數(shù)據(jù)與北運(yùn)河的水質(zhì)模型.

1.4 水質(zhì)模擬

WASP模型是美國EPA推薦的水質(zhì)模擬軟件,可以模擬水體中常見的各種水質(zhì)組分的遷移轉(zhuǎn)化過程,包括物理(如遷移、沉淀等)、化學(xué)(如氧化、還原)、生物(如生物降解)等多方面的變化和相互影響[24-25].目前針對(duì)河流[26-27]、湖泊[28]、河口[29]等不同類型的水體中已進(jìn)行了大量的模擬[30].本研究利用該模型,模擬北運(yùn)河中CBOD、DO、氨氮、硝態(tài)氮等主要常規(guī)指標(biāo),進(jìn)而評(píng)估氣候變化對(duì)水體中DO、CBOD、硝態(tài)氮、氨氮4項(xiàng)指標(biāo)模擬的影響.各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算過程如下31]:

CBOD:

式中第1項(xiàng)為浮游植物的死亡;第2項(xiàng)為CBOD的氧化;第3項(xiàng)為CBOD的沉淀;第4項(xiàng)為反硝化作用.

DO:

式中第1項(xiàng)為大氣復(fù)氧;第2項(xiàng)為因CBOD的氧化作用(碳化作用);第3項(xiàng)為硝化作用;第4項(xiàng)為底泥耗氧;第5項(xiàng)為浮游植物生長(zhǎng)(光合作用);第6項(xiàng)為浮游植物的呼吸作用.

氨氮:

式中第1項(xiàng)為浮游植物死亡;第2項(xiàng)為礦化作用;第3項(xiàng)為浮游植物生長(zhǎng);第4項(xiàng)氨氮硝化作用.

硝態(tài)氮:

式中第1項(xiàng)為硝化作用;第2項(xiàng)為浮游植物生長(zhǎng);第3項(xiàng)為反硝化作用.

WASP模型需要多次模擬計(jì)算以調(diào)試出合理參數(shù),為此,本研究在MATLAB環(huán)境下,利用其內(nèi)部的可視化仿真工具Simulink對(duì)WASP中的DO、CBOD、氨氮、硝酸鹽氮等4個(gè)指標(biāo)的模擬模塊(EUTRO模塊)進(jìn)行分解,各個(gè)模塊設(shè)立監(jiān)視器,監(jiān)控各個(gè)子模塊的運(yùn)算結(jié)果.在MATLAB環(huán)境下通過矩陣存儲(chǔ)參數(shù)取值,按列依次讀取參數(shù)組合,并完成模型蒙特卡洛模擬腳本的撰寫工作.

2 結(jié)果與討論

2.1 歷史及未來氣溫變化

在RCP4.5與RCP8.5兩種情景下,北運(yùn)河流域各監(jiān)測(cè)站月均氣溫的平均值變化趨勢(shì)如圖3所示.由圖3可知,在RCP4.5的排放情景條件下, 2011～2050年期間北運(yùn)河流域的氣溫基本保持穩(wěn)定,而在RCP8.5的排放情景下,氣溫則呈現(xiàn)較明顯的上升趨勢(shì).在正常情形下,北運(yùn)河流域的氣溫變化幅度應(yīng)介于這兩者之間.

圖3 不同排放情境下未來北運(yùn)河平均氣溫變化趨勢(shì)Fig.3 Trends of average air temperature under different emission scenarios of Beiyun river

2.2 水溫變化趨勢(shì)

根據(jù)Cubic模型,可以近似估算北運(yùn)河的水溫變化情況.以10年為一組求算組內(nèi)平均值,估算未來不同排放情景下北運(yùn)河的水溫變化結(jié)果(圖4).

結(jié)果顯示,除了枯水期(1月、2月與12月),其他時(shí)段內(nèi)RCP8.5排放情景的北運(yùn)河水溫均大于RCP4.5.因此可以看出高排放情境下造成的氣溫升高,對(duì)于北運(yùn)河整體的水溫上升具有明顯的作用. 對(duì)于一般的情形,北運(yùn)河通州段的水溫變化應(yīng)介于這兩種情形之間.

圖4 不同排放情境下北運(yùn)河各月平均水溫Fig.4 The water temperature of Beiyun river under different emission scenarios

2.3 氣候變暖對(duì)水質(zhì)的影響

應(yīng)當(dāng)指出的是,由于未來研究污染源排放的情形難以預(yù)測(cè),本文僅采用當(dāng)前的排放源強(qiáng)進(jìn)行計(jì)算,因此計(jì)算結(jié)果僅表示氣溫變暖所帶來的影響,而非預(yù)測(cè)未來真實(shí)排放強(qiáng)度下的水質(zhì)狀況.

圖5 未來不同時(shí)段內(nèi)RCP4.5與RCP8.5兩種情景下各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度變化Fig.5 The concentrations of various indexes under two scenarios of RCP4.5and RCP8.5in different periods in the future

以溫榆河大橋斷面的模擬結(jié)果為例(圖5),氣候變化對(duì)于各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的影響很大.按照當(dāng)前的污染物排放規(guī)律,至2050年,RCP8.5情景下的CBOD、硝態(tài)氮、氨氮濃度大于RCP4.5; 溶解氧方面,RCP8.5情景下冬季與春季的濃度較高,而RCP4.5則在夏秋兩季的濃度較高.

隨著時(shí)間變化,氣候變化將導(dǎo)致該斷面內(nèi)硝態(tài)氮在全年度、氨氮在4～12月濃度逐漸升高,而氨氮濃度在1～3月逐漸降低. 因此在未來應(yīng)當(dāng)采取相應(yīng)措施,進(jìn)一步控制4～12月的氨氮入河量.

在對(duì)通州段多個(gè)河段的模擬中,大部分河段與該斷面規(guī)律一致,但也有少部分河段的水質(zhì)變化規(guī)律與上述不同,究其原因可能在于北運(yùn)河沿途排污口、閘壩眾多,改變了河道的水質(zhì)成分與水力狀態(tài).不同河段的水質(zhì)與水動(dòng)力具有明顯差異.由此可以看出,氣候變化與水質(zhì)、水力狀態(tài)的耦合作用比較復(fù)雜,在不同條件下,氣溫變化對(duì)水質(zhì)的影響不一致.因此,當(dāng)未來北運(yùn)河的污染組分與水力條件發(fā)生較大改變時(shí),則需要結(jié)合具體情況進(jìn)一步分析.

2.4 氣候變暖對(duì)水質(zhì)變化機(jī)理影響

通過計(jì)算2011～2050年中各模塊的貢獻(xiàn),可以得到在氣候變暖條件下,北運(yùn)河通州段水質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律的改變.由于氣候變化預(yù)測(cè)的不確定性,在RCP4.5與RCP8.5的兩種情景下的結(jié)果具有一定差異,但兩種不同情境描述的是相對(duì)較極端的情形,氣候變化整體趨勢(shì)應(yīng)當(dāng)介于二者結(jié)果之間.因此在氣候變化過程中,由于未來發(fā)展所帶來的不確定性所產(chǎn)生的影響程度也應(yīng)介于兩者之間.

圖6 不同時(shí)段內(nèi)RCP4.5與RCP8.5兩種情景下的北運(yùn)河通州段溶解氧模擬過程的轉(zhuǎn)化負(fù)荷量Fig.6 The contribution of each sub-module of DO simulation of the Beiyun river Tongzhou section in the future under the two scenarios of RCP4.5and RCP8.5

每一項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的變化都是多個(gè)環(huán)節(jié)造成的綜合結(jié)果(例如DO的模擬包含氧化、硝化、沉積物耗氧、浮游植物生長(zhǎng)、大氣復(fù)氧、呼吸等6項(xiàng)環(huán)節(jié)),其中包含對(duì)于水質(zhì)指標(biāo)(如DO)起到增加作用的環(huán)節(jié)(如DO的大氣復(fù)氧環(huán)節(jié)),同時(shí)也包含起到減少作用的環(huán)節(jié)(如DO模擬中的氧化環(huán)節(jié)).通過模型對(duì)各項(xiàng)環(huán)節(jié)的模擬,觀測(cè)到各模塊在不同時(shí)段內(nèi)對(duì)水質(zhì)變化所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)量強(qiáng)度,可以判斷出氣候變化對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)產(chǎn)生影響的主要環(huán)節(jié).

2.4.1 DO各模塊負(fù)荷變化 在DO的模擬中(見圖6),浮游植物生長(zhǎng)與大氣復(fù)氧都會(huì)增加溶解氧的含量,因此2個(gè)模塊對(duì)于DO的貢獻(xiàn)是正值.可以看出,在這2個(gè)環(huán)節(jié)中,RCP8.5的情景較RCP4.5更利于DO的增加;在耗氧方面,硝化作用在RCP8.5的情景下耗氧量也更多;而在CBOD的氧化以及呼吸作用所消耗的DO方面,RCP4.5耗氧量要強(qiáng)于RCP8.5.根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果總體來看,2011～2050年間,北運(yùn)河通州段內(nèi)由硝化作用所消耗的DO量降低,而大氣復(fù)氧和浮游植物生長(zhǎng)對(duì)DO的補(bǔ)充效果則增加,而其他模塊的變化趨勢(shì)不明顯.

2.4.2 CBOD各模塊負(fù)荷變化 在CBOD的模擬中(圖7),氣候變化對(duì)于CBOD各項(xiàng)轉(zhuǎn)化過程的影響在各個(gè)時(shí)間階段表現(xiàn)不同.對(duì)CBOD有增加作用的浮游植物死亡模塊在RCP4.5和RCP8.5的情景中呈現(xiàn)出相反的變化規(guī)律,同樣,在減少CBOD含量的氧化、反硝化模塊中,不同的氣候變化情景表現(xiàn)的變化趨勢(shì)也不一致;而在沉淀作用的模塊中,未來整體趨勢(shì)表現(xiàn)為對(duì)CBOD削減能力的降低,而該部分是河道CBOD整體負(fù)荷降低的關(guān)鍵環(huán)節(jié).因此未來氣候條件不利于CBOD的降解,應(yīng)當(dāng)減少CBOD的入河排放,并注重減少水體中浮游植物的數(shù)量,以減少浮游植物死亡所導(dǎo)致的負(fù)荷量.

圖7 不同時(shí)段內(nèi)RCP4.5與RCP8.5兩種情景下北運(yùn)河通州段CBOD模擬過程的轉(zhuǎn)化負(fù)荷量Fig.7 The contributionof each sub-module of CBOD simulationof the Beiyunriver Tongzhou sectioninthe future under the two scenarios of RCP4.5 and RCP8.5

2.4.3 硝態(tài)氮各模塊負(fù)荷變化 在硝態(tài)氮的模擬中(圖8),硝化作用在RCP8.5情景下要強(qiáng)于RCP4.5情景; 產(chǎn)生減少作用的浮游植物生長(zhǎng)環(huán)節(jié),在2011～2031年的時(shí)段RCP8.5情景弱于RCP4.5,至2041年后,RCP8.5的情景浮游植物生長(zhǎng)大幅度增強(qiáng)(絕對(duì)值),有利于對(duì)硝態(tài)氮的削減;而反硝化作用在RCP8.5情景下持續(xù)減弱(絕對(duì)值),而在RCP4.5的情景下呈先減弱再增強(qiáng)再減弱的趨勢(shì).根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果總體來看,在2011～2050年期間,硝化對(duì)硝態(tài)氮的增加作用略有減少,同時(shí)反硝化作用也略有減少,而浮游植物生長(zhǎng)方面所起到的作用則略有增加.

圖8 未來不同時(shí)段內(nèi)RCP4.5與RCP8.5兩種情景下北運(yùn)河通州段硝態(tài)氮模擬過程的轉(zhuǎn)化負(fù)荷量Fig.8 The contributionof each sub-module of NO3-N simulationof the Beiyunriver Tongzhou sectioninthe future under the two scenarios of RCP4.5 and RCP8.5

2.4.4 氨氮各模塊負(fù)荷變化 在氨氮的模擬中(見圖9),產(chǎn)生增加作用的浮游植物死亡在RCP8.5的情景下作用弱于RCP4.5,而礦化作用則相反; 對(duì)于具有減少作用的硝化模塊在RCP8.5的情景下的作用更為明顯; 而浮游植物生長(zhǎng)模塊在RCP4.5與RCP8.5兩種情景下在不同時(shí)期的強(qiáng)度表現(xiàn)不一致.根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果總體來看,2011～2050年間,因浮游植物的死亡產(chǎn)生的氨氮量會(huì)減少,而硝化作用對(duì)氨氮削減量也會(huì)有所降低.

綜上,氣候變暖對(duì)于各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度變化的影響是多方面的,不同遷移轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)在氣候變化影響下所表現(xiàn)的增強(qiáng)與減弱程度不同.各環(huán)節(jié)的綜合作用共同影響水質(zhì).各項(xiàng)過程此消彼長(zhǎng),可能造成相互作用的抵消.從表面上看水質(zhì)變化上并不明顯,但實(shí)際上其形成機(jī)理已經(jīng)發(fā)生了顯著變化.

圖9 未來不同時(shí)段內(nèi)RCP4.5與RCP8.5兩種情景下的北運(yùn)河通州段氨氮模擬過程的轉(zhuǎn)化負(fù)荷量Fig.9 The contribution of each sub-module of ammonia nitrogen simulation of the Beiyun river Tongzhou section in the future under the two scenarios of RCP4.5 and RCP8.5

2.5 水體自凈過程受氣候變化的敏感性評(píng)價(jià)

對(duì)于遷移轉(zhuǎn)化過程影響的大小是相對(duì)而言的,不同模塊的響應(yīng)程度可能數(shù)量級(jí)不同.最終反映到水質(zhì)狀態(tài)時(shí),數(shù)量級(jí)較高的過程起主導(dǎo)作用,從而掩蓋受氣候變化影響的“低數(shù)量級(jí)”的過程.

圖10 北運(yùn)河通州段水體自凈過程受未來氣溫變化的敏感性影響Fig.10 The sensitivity of the purification process affected by the future temperature change in Beiyun river

為了定量評(píng)估氣候變化對(duì)水質(zhì)影響的具體過程,本文采用變異系數(shù)CV對(duì)各項(xiàng)模擬指標(biāo)的子模塊的響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),由于不同子模塊中的貢獻(xiàn)有正有負(fù)(例如大氣復(fù)氧對(duì)于DO的作用為正,而呼吸作用對(duì)于DO的作用為負(fù)),為了對(duì)比影響力,采用絕對(duì)值進(jìn)行評(píng)估.評(píng)估結(jié)果如圖10所示.

2011～2050年的時(shí)段內(nèi),在DO的模擬中,浮游植物生長(zhǎng)較容易受到氣溫變化的影響,而CBOD的氧化過程所受的影響其次;在CBOD的模擬中,反硝化作用所受的影響最大,而沉淀作用與氧化過程所受到的影響其次;在硝態(tài)氮的模擬中,氣候變化的影響主要體現(xiàn)在反硝化作用與浮游植物生長(zhǎng)中,對(duì)硝化作用的影響不大;在氨氮的模擬過程中,礦化作用所受的影響較大,而對(duì)浮游植物死亡、生長(zhǎng)、以及硝化過程的影響均不大.

綜上,氣候變化對(duì)水體的影響,在不同指標(biāo)中所體現(xiàn)的作用大小具有一致性.例如,氣候變化會(huì)給浮游植物生長(zhǎng)帶來較大影響,這種影響不僅會(huì)顯著影響水體中的DO,同時(shí)也會(huì)顯著影響CBOD與硝態(tài)氮中的模塊.對(duì)于北運(yùn)河通州段在2011～2050年的期間里,主要受到氣候變化影響的環(huán)節(jié)為浮游植物的生長(zhǎng)、反硝化過程和氨氮的礦化作用.

3 結(jié)論

3.1 氣候變化與水質(zhì)、水力狀態(tài)的耦合作用比較復(fù)雜,在不同條件下,氣溫變化對(duì)水質(zhì)的影響效果不同.根據(jù)當(dāng)前排污狀況,2011～2050年的時(shí)段里,隨著時(shí)間變化,氣候變化將導(dǎo)致北運(yùn)河通州段內(nèi)大部分河段全年度的硝態(tài)氮以及4～12月份氨氮的濃度逐漸升高,而1～3月份氨氮濃度逐年降低.

3.2 氣候變化對(duì)水質(zhì)的影響是各環(huán)節(jié)綜合作用的結(jié)果.未來氣候變化可能會(huì)抑制硝化過程的耗氧作用,并且增加浮游植物的光合作用與大氣復(fù)氧的效果;水體當(dāng)中的CBOD通過沉淀作用進(jìn)行降解的效果可能會(huì)減少;在硝態(tài)氮方面,氣候變化會(huì)導(dǎo)致硝化能力的削弱,而浮游植物吸收硝態(tài)氮的能力會(huì)增強(qiáng);在氨氮方面,浮游植物的死亡產(chǎn)生的氨氮量會(huì)減少,而硝化作用對(duì)氨氮削減作用也會(huì)降低.不同環(huán)節(jié)的影響力此消彼長(zhǎng),可能抵消相互作用.從表面上看水質(zhì)變化上并不明顯,但實(shí)際上其形成的機(jī)理可能已經(jīng)發(fā)生了顯著變化.

3.3 北運(yùn)河通州段在2011～2050年的期間里,水體自凈過程受到氣候變暖影響的主要環(huán)節(jié)為浮游植物的生長(zhǎng)、反硝化過程和氨氮的礦化作用.

[1] 譚 夔,陳求穩(wěn),毛勁橋,等.大清河河口水體自凈能力實(shí)驗(yàn) [J].生態(tài)學(xué)報(bào), 2007,27(11):4736-4742.

[2] Ostroumov S A. On some issues of maintaining water quality and self-purification [J]. Water Resources, 2005,32(3):337-346.

[3] 楊麗蓉,陳利頂,孫然好.河道生態(tài)系統(tǒng)特征及其自凈化能力研究現(xiàn)狀與發(fā)展 [J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2009,29(9):5066-5075.

[4] 張建云,王國慶,賀瑞敏,等.黃河中游水文變化趨勢(shì)及其對(duì)氣候變化的響應(yīng) [J]. 水科學(xué)進(jìn)展, 2009,20(2):153-158.

[5] Dallavm, Marcomini A, Codatoe. 2007. Climate change influence on POPs distribution and fate. A case study [J]. Chemosphere, 67(7):1287-1295.

[6] Delpla I, Jungav, Baures E, et al. Impact of climate change on surface water quality in relation to drinking water production [J]. Environment International, 2009,35(8):1225-1233.

[7] Wilby R L, Whitehead P G, Wade A J,et al. Integrated modeling of climate change impacts onwater resources and quality ina lowland catchment. River Kennet, UK [J]. Journal of Hydrology, 2006,330(1/2):204-220.

[8] Lamon L Vallemd. Introducing an integrated climate change perspective in POPs modeling, monitoring and regulation [J]. Environmental Pollution, 2009,157(7):1971-1980.

[9] Long Tianyu, Wu Lei, Meng Guohu, et al. Numerical simulation for impacts of hydrodynamic conditions on algae growth in Chongqing Section of Jialing River, China [J]. Ecological Modelling, 2011,222(1):112-119.

[10] Whitehead P G, Wilby R L, Battarbee R W, et al. A reviewof the potential impacts of climate change onsurface water quality [J]. Hydrological Sciences, 2009,(54):101-123.

[11] Deguo Kong, MatthewMacLeod, Zhe Li, et al. Effects of input uncertainty and variability onthe modelled environmental fate of organic pollutants under global climate change scenarios [J]. Chemosphere, 2013,(93):2086–2093.

[12] Hosomi M, Okada M, Sudo R. Development of the phosphorus dynamics model in sediment-water systemand assessment of eutrophication control program[J]. Water Science and Technology, 1996,24(6):339-348.

[13] Matthijs B, Zwolsman J J G. Climate change induced salinisationof artificial lakes in the Netherlands and consequences for drinking water production [J]. Water Research, 2010,44:4411-4424.

[14] HassenH, Hanaki K, Matsuo T. A modeling approach to simulate impact of climate change lake water quality. phytoplanktongrowth rate assessment [J]. Water Science and Technology, 1998, 37(2):177-185.

[15] Arheimer B, Andreasson J, Fogelberg S, et al. Climate change impact on water quality: Model results fromSouthern Sweden [J]. Ambio Towards More Integrated Water Resource Management, 2005,34(7):559-566.

[16] 劉 梅,呂 軍.我國東部河流水文水質(zhì)對(duì)氣候變化響應(yīng)的研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2015,35(1):108-117.

[17] Liu M, Lu J. Response of river hydrology and water quality to climate change in Changle River Watershed, Eastern China [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2015,35(1):108-117.

[18] 黃金龍,蘇布達(dá),朱嫻韻,等.CMIP5多模式集合對(duì)南亞印度河流域氣候變化的模擬與預(yù)估 [J]. 冰川凍土, 2015,37(2):297-307.

[19] 程志剛,張淵萌,徐 影.基于CMIP5模式集合預(yù)估21世紀(jì)中國氣候帶變遷趨勢(shì) [J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2015,11(2):93-101.

[20] 王 冀,江志紅,丁裕國,等.21世紀(jì)中國極端氣溫指數(shù)變化情況預(yù)估 [J]. 資源科學(xué), 2008,30(7):1084-1092.

[21] 董海萍,張秀麗,郭衛(wèi)東,等.2010年8月環(huán)流形勢(shì)的多模式超級(jí)集合預(yù)報(bào) [J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2013,24(5):606-616.

[22] 李克鋒,郝紅升,莊春義.利用氣象因子估算天然河道水溫的新公式 [J]. 四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版), 2006,38(1):4-7.

[23] Daniel Caissie, Nassir El-Jabi , Mysore G Satish .Modelling of maximumdaily water temperatures in a small streamusing air temperatures [J]. Journal of hydrology, 2001,251:14 -28.

[24] 孫大明,田慧豐,張 歡,等.長(zhǎng)江上游水文監(jiān)測(cè)及水溫和氣溫關(guān)系研究 [J]. 建筑節(jié)能, 2010,38(238):74-77

[25] 徐祖信,廖振良.水質(zhì)數(shù)學(xué)模型研究的發(fā)展階段與空間層次 [J].上海環(huán)境科學(xué), 2003,22(2):72-85.

[26] 楊家寬,肖 波,劉年豐,等.WASP6預(yù)測(cè)南水北調(diào)后襄樊段的水質(zhì) [J]. 中國給水排水, 2005,21(9):103-104.

[27] Lin C E, Chen C T, Kao C M, et al. Development of the sediment and water quality management strategies for the Salt-water River, Taiwan [J]. Marine Pollution Bulletin, 2011,63(1/2):528-534.

[28] Chao X B, Jia Y F, Shields F D Jr, et al. Three-dimensional numerical simulation of water quality and sediment-associated processes with application to a Mississippi Delta lake [J]. Journal of Environmental Management, 2010,91(7):1456-1466.

[29] 史鐵錘,王飛兒,方曉波.基于WASP的湖州市環(huán)太湖河網(wǎng)區(qū)水質(zhì)管理模式 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2010,30(3):631-640.

[30] A rioli Y, Bendoricchio G, Palmeri L, et al. Defining and modelling the coastal zone affected by the Po river (Italy) [J]. Ecological Modelling, 2005,184(1):55-68.

[31] 張質(zhì)明,王曉燕,李明濤.基于全局敏感性分析方法的WASP模型不確定性分析 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2014,34(5):1336-1346.

The effects of global warming on purification processes of Tongzhou section of Beiyun river.

ZHANG Zhi-ming1,2,WANG Xiao-yan2*, MA Wen-lin1, ZHANG Jun-zhi1, PAN Run-ze1, YANG Ruo-zi3
(1.Beijing Climate Change Response Research and Education Center, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China；2.College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China；3.Beijing Municipal Climate Center, Beijing 100089, China). China Environmental Science, 2017,37(2)：730～739

In order to quantify the effect of temperature changes occurred by climate change on self-purification capacity of urban river in the future, both RCP4.5and RCP8.5-the two scenarios of climate change which were mentioned in CMIP5, and the WASP module were applied to simulate and predict DO, CBOD, nitrate nitrogen and ammonia nitrogen in Tongzhou section of Beiyun river. With the simulation result, the internal transformation processes of the above factors by responsiveness of each sub-modules were analyzed. It showed that: firstly, up to 2050, the concentration of nitrate nitrogen in the all year round and the concentration of ammonia nitrogen in April-December would increase gradually, but the concentration of ammonia nitrogen would decease in January-March of Tongzhou section of Beiyun river, which was caused by climate change; secondly, the effect on water quality caused by climate change was a comprehensive result of multiple processes, in other words, even if the water quality had no obvious change, the process of its formation mechanismmight be large; and thirdly, up to 2050, the process of phytoplankton growth, denitrification process and mineralization of ammonia nitrogen of water self-purification would be affected heavily by climate change.

Global warming；water body purification；Beiyun river；climate models；water quality models

X522

A

1000-6923(2017)02-0730-10

張質(zhì)明(1984-),男,北京人,講師,博士,主要從事水質(zhì)模擬、模型不確定性方面的研究.發(fā)表論文10余篇.

2016-06-04

北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(8154044);國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41271495,51408022)

* 責(zé)任作者, 教授, cxnwxy@sohu.com