摘 要：由于德州市工業(yè)和農(nóng)業(yè)活動(dòng)集中分布，水體污染問題日益嚴(yán)重，因此，有必要構(gòu)建一個(gè)綜合水污染防治與水生態(tài)修復(fù)的模型，評(píng)估污染源的影響和水生態(tài)修復(fù)措施的有效性。模型的設(shè)計(jì)先要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和分析，再根據(jù)數(shù)據(jù)利用SWAT工具模擬不同季節(jié)和區(qū)域的水質(zhì)變化，并通過多次校準(zhǔn)，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。測(cè)試結(jié)果表明，模型能夠有效預(yù)測(cè)德州市水質(zhì)的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，并對(duì)不同水污染防治措施的效果進(jìn)行科學(xué)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)支持水污染防治和生態(tài)修復(fù)的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：德州市；水污染防治；水生態(tài)修復(fù)；模型

中圖分類號(hào)：X 171" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和城市化進(jìn)程加速，水污染問題在全球范圍內(nèi)日益嚴(yán)峻。尤其是德州市這類資源型缺水城市，水環(huán)境承載的壓力更突出。因其獨(dú)特的地理和氣候條件，使該地區(qū)的水生態(tài)系統(tǒng)易受污染源的影響。因此，構(gòu)建精細(xì)化的水污染防治與水生態(tài)修復(fù)模型已成為環(huán)境管理的重要手段之一。本文通過構(gòu)建和應(yīng)用水污染防治和水生態(tài)修復(fù)模型，系統(tǒng)分析德州市水環(huán)境的現(xiàn)狀和變化規(guī)律，評(píng)估各類污染源對(duì)水質(zhì)的影響，探討生態(tài)修復(fù)措施的可行性和有效性。旨在提高對(duì)污染源的精確識(shí)別能力，優(yōu)化水污染防治策略，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)德州市水生態(tài)環(huán)境的有效保護(hù)和可持續(xù)管理。

1 德州市水環(huán)境概述

德州市位于山東省，是一個(gè)依賴雨源型河流的資源型缺水城市，主要河流包括南運(yùn)河、減河、岔河和馬頰河等，干枯期常出現(xiàn)斷流。為改善水環(huán)境，德州市實(shí)施了“兩河牽手”工程，連通黃河、徒駭河、德惠新河等五大干流，實(shí)現(xiàn)全域水系連通。同時(shí)，在武城縣建立了四女寺水利樞紐，匯聚運(yùn)河水和黃河水，增強(qiáng)了防洪抗旱、輸水排澇功能。

德州市加強(qiáng)工業(yè)污染源監(jiān)管，提高污水處理能力，并通過建設(shè)人工濕地等措施提升水質(zhì)。在水生態(tài)修復(fù)方面，德州市通過生態(tài)補(bǔ)水、水系連通和岸線恢復(fù)等措施，改善水體自凈功能和生態(tài)系統(tǒng)，逐步了恢復(fù)自然河道形態(tài)，強(qiáng)化了水生態(tài)環(huán)境。

2 模型設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)收集與分析

通過量化和模擬水環(huán)境中復(fù)雜的污染源、生態(tài)修復(fù)過程及其相互作用，可以為優(yōu)化水污染防治與生態(tài)修復(fù)措施的實(shí)施提供科學(xué)依據(jù)。模型的構(gòu)建應(yīng)先收集德州市的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)以及污染源排放數(shù)據(jù)[1]。

德州市2024上半年氣象數(shù)據(jù)見表1。

由表1可知，德州市春夏季進(jìn)入雨季，有一定概率引發(fā)水體污染物擴(kuò)散和土壤侵蝕。同時(shí)，氣溫升高伴隨更高的蒸發(fā)量，將加劇水體中污染物的濃縮。春季風(fēng)速略高，有利于污染物擴(kuò)散，夏季風(fēng)速降低則可能影響水體自凈。濕度也在逐漸升高，雖然有助于水體補(bǔ)給，但也可能加重污染。

德州市地形數(shù)據(jù)見表2。

由表2可知，德州市地勢(shì)總體平坦，海拔為20m～50m，坡度較小，尤其是平原和農(nóng)田區(qū)域，坡度不足1%，導(dǎo)致地表徑流緩慢，容易形成水體積聚，增加污染物累積的風(fēng)險(xiǎn)。河流流域地形較低，坡度小，水流緩慢，容易產(chǎn)生污染物沉積。丘陵區(qū)域坡度較大，水流速度較快，可能引發(fā)土壤侵蝕和面源污染。

德州市2024上半年基礎(chǔ)水文數(shù)據(jù)見表3。

由表3可知，德州市從冬季進(jìn)入夏季，降水量、河流水文流量、水位明顯上升。同時(shí)，蒸發(fā)量也隨氣溫上升，表明夏季高降雨量和徑流增加可能加劇水體污染擴(kuò)散。

德州市2024上半年主要水污染源排放及污染物濃度見表4。

由表4可知，隨著氣溫升高和工業(yè)活動(dòng)增加，工業(yè)廢水排放量逐漸加大，生活污水的處理壓力也在加大。同時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的增加使農(nóng)業(yè)面源污染加劇。氨氮、總磷、總氮濃度逐月上升，反映水質(zhì)的逐步惡化[2]。

2.2 SWAT模型構(gòu)建

2.2.1 模型構(gòu)建原理

SWAT模型以流域?yàn)榛締卧瑢?duì)流域內(nèi)水文氣象、地形地貌、土壤植被等自然因素進(jìn)行模擬分析，能夠較精確地預(yù)測(cè)水質(zhì)的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，并評(píng)估不同污染源對(duì)水環(huán)境的影響。

2.2.2 模型參數(shù)設(shè)定

SWAT模型的參數(shù)設(shè)定充分考慮了德州市作為雨源型河流依賴的資源型缺水城市的特殊性。在水文循環(huán)相關(guān)參數(shù)方面，考慮德州市降雨量少、蒸發(fā)量大的特點(diǎn)，地下水補(bǔ)給率設(shè)定較低，并根據(jù)季節(jié)變化調(diào)整。河道水流輸送速率應(yīng)考慮干旱期斷流現(xiàn)象（設(shè)定較低的河道水流輸送速率），同時(shí)反映枯水期和豐水期的差異。蒸發(fā)量參數(shù)則體現(xiàn)了德州市暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候的特征。

德州市的地形主要以平坦區(qū)域?yàn)橹?，局部地帶有低丘陵分布。為貼合實(shí)際地形特點(diǎn)，模型對(duì)各區(qū)域的土壤和地形參數(shù)進(jìn)行了差異化設(shè)定。鑒于當(dāng)?shù)卮嬖谕寥利}堿化問題，平原和農(nóng)業(yè)區(qū)的土壤滲透性被適當(dāng)調(diào)低，而丘陵和林地區(qū)的滲透性相對(duì)較高，以反映不同地形對(duì)水分滲透能力的影響。根據(jù)土地利用類型和坡度的差異，平原和農(nóng)田區(qū)域設(shè)定了較低的徑流系數(shù)，有助于減緩徑流帶來的污染物擴(kuò)散；丘陵和草地因坡度較大，徑流系數(shù)相應(yīng)提高，以考慮更快速的徑流可能引發(fā)的土壤侵蝕風(fēng)險(xiǎn)。此外，丘陵和林地等高坡度區(qū)域設(shè)置了較大的坡度參數(shù)，而平原與農(nóng)田區(qū)域則設(shè)置了較小的坡度參數(shù)，以便模型能夠更準(zhǔn)確地模擬水流速度和流向的特性。

污染物傳輸參數(shù)的設(shè)定重點(diǎn)考慮了德州市的主要污染源。在工業(yè)集中的區(qū)域，COD的傳輸速率較高，反映工業(yè)廢水排放的集中性特點(diǎn)，突顯該區(qū)域?qū)λ|(zhì)的影響。同時(shí)，考慮德州市畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)達(dá)以及生活污水集中排放，氨氮傳輸速率在這些區(qū)域相應(yīng)提高，以表現(xiàn)氮負(fù)荷增加的趨勢(shì)；在其他非集約型養(yǎng)殖區(qū)域，傳輸速率較低，模擬氨氮的擴(kuò)散程度較低。針對(duì)農(nóng)業(yè)用地的化肥使用情況，在農(nóng)業(yè)密集區(qū)設(shè)定較高的總磷傳輸速率，以準(zhǔn)確反映農(nóng)田徑流中的磷負(fù)荷量。此外，農(nóng)業(yè)面源污染嚴(yán)重的區(qū)域總氮傳輸速率較高，反映化肥施用帶來的氮負(fù)荷；而林地和低農(nóng)用區(qū)則設(shè)定了較低的傳輸速率，以模擬這些區(qū)域的較小氮輸出特征[3]。具體的參數(shù)設(shè)定見表5。

2.2.3 模型的運(yùn)行與校準(zhǔn)

在SWAT模型的水文循環(huán)模塊中，通過水量平衡方程實(shí)現(xiàn)對(duì)地表徑流、地下水補(bǔ)給及蒸散發(fā)等過程的模擬。其中，地表徑流計(jì)算采用SCS曲線數(shù)法，基于土壤類型、土地利用類型和土壤濕度條件估算地表徑流，如公式（1）所示。

（1）

式中：Q為地表徑流深度；P為降雨量；S為最大可能土壤水分儲(chǔ)存量。

蒸散發(fā)量采用Penman-Monteith方程進(jìn)行估算，考慮氣溫、風(fēng)速、濕度及太陽輻射的影響，如公式（2）所示。

（2）

式中：ET為蒸散發(fā)量；Rn為凈輻射；G為土壤熱通量；Δ為飽和蒸汽壓隨溫度的變化率；γ為濕度系數(shù)；es-ea為水汽壓差；u2為風(fēng)速。

地下水補(bǔ)給通過土壤水分滲透率進(jìn)行模擬，采用水量平衡公式，如公式（3）所示。

G=Percolation-Deep Recharge （3）

式中：Percolation為土壤向下滲透量；Deep Recharge為深層滲漏量。

模型進(jìn)一步計(jì)算進(jìn)入地下含水層的水量，須考慮土壤含水量上限和區(qū)域地下水位變化。

污染物在SWAT模型中通過地表徑流、地下水滲漏和河道輸送模擬擴(kuò)散過程?；谵r(nóng)業(yè)面源污染及點(diǎn)源污染數(shù)據(jù)，SWAT通過氮、磷和COD等關(guān)鍵污染物進(jìn)行污染物負(fù)荷估算，如公式（4）所示。

L=C×Q （4）

式中：C為污染物濃度；Q為流量。

濃度C的估算參考流域內(nèi)的農(nóng)業(yè)施肥量、工業(yè)廢水處理效果及生活污水的濃度水平。

在模型的污染物傳輸過程中，考慮土壤吸附、揮發(fā)、沉積等衰減過程，根據(jù)當(dāng)?shù)赝寥李愋秃土饔蛱匦栽O(shè)置衰減系數(shù)。例如，可以根據(jù)土壤含磷量和水文條件確定總磷的衰減系數(shù)，如公式（5）所示。

Ct=C0e-kpt （5）

式中：Ct為時(shí)間t時(shí)的污染物濃度；C0為初始濃度。

由于環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性，模型的初次運(yùn)行結(jié)果通常無法精確反映實(shí)際情況，因此必須對(duì)模型進(jìn)行系統(tǒng)的校準(zhǔn)，一般為3～5次。通過多次迭代調(diào)節(jié)參數(shù)值以縮小模擬結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的誤差。采用納什效率系數(shù)（Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient，NSE）和均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，NSE如公式（6）所示。

（6）

式中：Oi為觀測(cè)值；Pi為預(yù)測(cè)值；為觀測(cè)值的平均數(shù)。

當(dāng)MSE接近1時(shí)，表明模型模擬效果良好。

RMSE如公式（7）所示。

（7）

RMSE值越低，表明模擬值與觀測(cè)值越接近。

對(duì)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，識(shí)別對(duì)模擬結(jié)果影響最大的參數(shù)，集中精力進(jìn)行調(diào)整，提高校準(zhǔn)的效率。采用蒙特卡羅方法，通過改變各參數(shù)的取值范圍，評(píng)估參數(shù)變動(dòng)對(duì)模型輸出的影響。在參數(shù)校準(zhǔn)過程中，考慮模型的非線性特征，不同的初始條件和取值會(huì)導(dǎo)致模擬結(jié)果的不確定性。因此，采用不確定性分析對(duì)多個(gè)參數(shù)組合進(jìn)行模擬，評(píng)估模型結(jié)果的置信區(qū)間。校準(zhǔn)后的模型參數(shù)見表6。

3 模型應(yīng)用與結(jié)果分析

模型應(yīng)用于德州市主要河流的水質(zhì)預(yù)測(cè)，具體數(shù)據(jù)顯示，在2024年4月，德州市降雨量達(dá)到55mm，與2023年相比同期增加15.8%。河流水文流量增至22.5m3/s，水位也升至4.7m。水文條件的變化導(dǎo)致地表徑流增多，使污染物進(jìn)一步擴(kuò)散。同時(shí)，工業(yè)廢水排放量增至142Mt，生活污水的排放量達(dá)到115Mt，增幅為5.5%；農(nóng)業(yè)面源污染集中在63kg/ha，與2023年相比上升了8.6%。這一結(jié)果與工業(yè)和農(nóng)業(yè)活動(dòng)的時(shí)空分布相關(guān)。在工業(yè)集中區(qū)，模型預(yù)測(cè)的重金屬污染物（例如鉛、鎘）濃度控制在2.0mg/L以內(nèi)，符合國(guó)家地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（GB 3838—2002）Ⅲ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的要求。農(nóng)業(yè)種植密集區(qū)的總氮和總磷濃度也通過合理的控制措施被控制在2.0mg/L和0.3mg/L以內(nèi)，均符合Ⅲ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。這表明，采取模型優(yōu)化污染源控制措施，在不同區(qū)域內(nèi)的水質(zhì)改善效果明顯，使污染物濃度控制在安全范圍內(nèi)，從而降低了對(duì)整體水質(zhì)的負(fù)面影響[4]。

模型還用于評(píng)估不同水污染防治措施的效果。模型分析顯示，在雨季，地表徑流量的增加加劇了高濃度污染區(qū)的擴(kuò)散，5月份地表徑流量增至8.5m3/s，較4月份增加了62.5%，導(dǎo)致下游水體的污染物濃度明顯增加。具體來說，下游10km處的COD濃度升至26mg/L，較4月份增加了30%；氨氮濃度達(dá)到1.8mg/L，增幅為20%。這表明在雨季需要采取更嚴(yán)格的污染控制措施，例如增加污水處理廠的處理能力、加強(qiáng)面源污染的管控等。

此外，模型還可應(yīng)用于評(píng)估生態(tài)補(bǔ)水和水系連通對(duì)水體健康的改善效果。模擬結(jié)果顯示，適度的生態(tài)補(bǔ)水可以提高河流水體的流動(dòng)性。例如，在2023年6月份，通過約40m3/s的生態(tài)補(bǔ)水，河道流速升至1.5m/s，較補(bǔ)水前增加了50%。流速的增加提升了水體的自凈能力，使溶解氧含量從5.2mg/L升至6.8mg/L，增幅達(dá)30.8%。同時(shí)，水體中的懸浮物濃度降低了25%，從80mg/L降至60mg/L。這些改善效果表明，生態(tài)補(bǔ)水不僅能夠緩解水資源短缺問題，還能顯著提升水質(zhì)狀況。

模型還預(yù)測(cè)了水系連通工程的效果。通過連通主要支流和干流，模擬結(jié)果顯示可以使水體交換更充分。在干流與最大支流的連接點(diǎn)處，水體交換量增加了35%，達(dá)到180萬m3/d。

這種水體交換的增加使連接點(diǎn)下游5km范圍內(nèi)的水質(zhì)均勻性提高了約22%，總氮濃度降低了15%，從2.8mg/L降至2.38mg/L。這些數(shù)據(jù)表明，水系連通工程不僅能夠優(yōu)化水資源配置，還能改善區(qū)域水質(zhì)狀況。

4 結(jié)語

對(duì)德州市水污染防治和水生態(tài)修復(fù)模型進(jìn)行構(gòu)建和應(yīng)用分析，本文系統(tǒng)地探討了德州市水環(huán)境的現(xiàn)狀及其污染源分布的動(dòng)態(tài)特征。研究表明，德州市工業(yè)廢水和農(nóng)業(yè)面源污染是主要污染源，生態(tài)補(bǔ)水、水系連通等措施效果明顯。未來研究需要進(jìn)一步優(yōu)化模型并加強(qiáng)實(shí)地?cái)?shù)據(jù)校準(zhǔn)，為德州市及更廣泛區(qū)域提供更完善的水環(huán)境保護(hù)方案，助力生態(tài)文明建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展。

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