一种利用风速辅助浅水湖泊水环境改善的方法与流程

本发明涉及水环境生态保护领域、水利工程，特别是一种利用风速辅助浅水湖泊水环境改善的方法。

背景技术：

随着我国城市人口急剧增长和工农业生产的快速发展，城市浅水湖泊的富营养化日益加剧，已经成为严重的城市环境生态问题，研究富营养化的发生机理、形成过程和防治措施，加快城市水体的治理和保护，对于保障城市的可持续发展具有重要的社会和经济意义。

水体富营养化是水体接纳了过量的氮、磷等营养物质，使藻类及其他水生植物异常繁殖，导致水体透明度降低，水中溶解氧下降，水质恶化及一系列水体生态结构破坏和功能退化的过程。

城市水体是城市工业及生活用水的主要水源，富营养化使水体中有机质增加，病原菌孳生，并产生有害的藻毒素，危及饮用水的安全。城市水体具有重要的城市生态功能，富营养化会破坏其结构。藻类等自养浮游生物，在解除了磷等营养元素的限制后，大量繁殖铺满水面，阻断光线向水底透射，使水底植物光合作用受阻，氧的释放量减少，另外当藻类大量繁殖而营养枯竭时，会发生大面积死亡，植物尸体被微生物分解时，会消耗大量氧，两种作用的结果使水中溶解氧的浓度降低。溶解氧浓度的降低会引起水生动物，特别是鱼类的死亡。严重时水底形成厌氧条件，在细菌的作用下，硫被还原成为有毒的硫氢化合物，加之一些藻类本身散发腥味异臭，使水体腥臭难闻。富营养化的最终发展将使水体库容因有机物残渣淤积而减小，水体生态结构破坏，生物链断裂，物种趋向单一，水体功能发生退化。城市水体是城市人文和自然景观要素和休闲娱乐的重要场所，富营养化水体，形成的绿毯，使水质变浑、透明度降低，有些藻类散发异臭，水体厌氧过程会产生有毒气体，这些过程使水体感官性状大大下降。

城市浅水湖泊的富营养化问题，已严重危害到我国城市供水及生态环境和可持续发展。产生富营养化的原因主要是氮、磷，尤其是水生植物限制性营养元素磷的过量输入。进入水体磷，几乎不与大气交换，因此治理富营养化的关键是要削减水体的磷。由于磷的污染主要是点源污染，坚持从源头治理，在城市推广洗衣粉禁磷，以及对生活及工业污水进行管道截留处理，是削减磷的关键。与此同时，采用生物修复措施，向水体投放浮游动物及草食性鱼类，是抑制水体的富营养化，防止水华发生的有效方法。水面漂浮种植有利用价值的水生及陆生植物，既可移走水中的营养盐，又可改善水中生态，有利于重建生态平衡，形成水体自然循环。

但是若能考虑风速对水环境影响，将会在一定程度上辅助浅水湖泊的水环境改善。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种利用风速辅助浅水湖泊水环境改善的方法，该利用风速辅助浅水湖泊水环境改善的方法基于风速的不同对浅水湖泊现状水质改变状况，趋利避害，将会是水环境领域一项创新。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种利用风速辅助浅水湖泊水环境改善的方法，包括如下步骤。

步骤1，水文情势及水质评价，包括如下两个步骤。

步骤11，水文情势评价，对水环境待改善的浅水湖泊所涉及流域范围内的湖泊或河道，采用如下两种方法进行水文情势评价。

a）对于拥有流量记录的水文站所在的湖泊或河道，直接运用水文站自动记录的近三年的水文数据进水文数据分析，最后得到各自湖泊或河道在不同降雨保证率情况下的的地表径流。

b）对于未建立水文站的湖泊或河道，收集浅水湖泊的流域范围内近30年以上的降雨量资料，并对流域进行p-iii曲线计算，得到各湖泊或河道的流量。

步骤12，水质评价：对水环境待改善的浅水湖泊所涉及流域，收集小流域范围内的3~5年水质监测资料，进行全指标评价。

步骤2，污染源调查：对水环境待改善的浅水湖泊的流域范围内近2年工业、污水厂、人口、养殖业、种植业的污染物排放量进行计算，并进行分区域统计。

步骤3，水环境数学模型构建：对浅水湖泊进行数值模拟，模拟内容包括水动力模型模拟、水质模型模拟及生态模拟；具体模拟方法如下：

步骤31，水动力模型模拟：上游为流量控制边界条件，下游为水位控制边界条件；将步骤1中浅水湖泊上游所对应的湖泊或河道的历年实测流量或者换算后的地表径流作为上游边界；将浅水湖泊下游若干支流的水位作为下游边界条件。

步骤32，水质模型模拟：将步骤2调查得到的污染物排放量作为污染源；将步骤12中水质评价结果中其中一整年的水质评价数据代入水质模型进行计算。

步骤33，生态模拟：对水环境待改善的浅水湖泊的生态环境中的叶绿素a进行模拟，模拟方法为：将同一时刻浅水湖泊中叶绿素a的浓度数据运用于该时刻模型计算，对模型进行率定，得到模型的相关参数，其中，模型包括步骤31和步骤32构建的水动力模型和水质模型；运用率定后模型参数对其他时段的模型进行计算，当模型计算和实测数据相一致后，则认为模型率定成功，简称率定模型，率定模型将能用于预测未来某时刻叶绿素a的浓度。

步骤4，风速辅助水环境改善计算：在步骤31构建的水动力模型中，在其他条件不变仅改变风速的情况下，研究不同的风速对浅水湖泊中水质浓度的影响，水质浓度影响包括水质浓度场分布和水质浓度大小的变化，直至寻找到扰动水质的最佳风速，在最佳风速时，水质最优；最佳风速寻找方法如下：

步骤41，湖区划分：将水环境待改善的浅水湖泊划分成若干个不同的湖区。

步骤42，湖区水动力模型模拟：对步骤41划分的每个湖区按照如下风速递增方式，对每个风速进行水动力模型计算，风速递增方式包括：

步骤42a：风速在0~1m/s之间时，从0m/s开始，风速按照0.2m/s进行递增。

步骤42b：风速在1~2m/s之间时，从1m/s开始，风速按照0.5m/s进行递增。

步骤42c：风速在2~5m/s之间时，从2m/s开始，风速按照1m/s进行递增。

步骤42d：风速大于5m/s时，从5m/s开始，风速2ⁿm/s进行递增，其中，n>1。

步骤43，最佳风速寻找：若不同湖区水质浓度相对一致时，则认为湖泊水质较为均匀，此时的风速为最佳风速。

步骤12中，全指标评价后，筛选出不达标项目，再对筛选出的不达标项目按照枯丰平进行近3~5年水质过程评价、超标率评价及超标倍数评价。

步骤12中，全指标评价的评价标准为《地表水环境质量标准（gb3838-2002）》。

步骤4中，通过改变风向，寻找不同风向下的最佳风速。

本发明具有如下有益效果：基于风速的不同对浅水湖泊现状水质改变状况，趋利避害，将会是水环境领域一项创新。依靠风速的变化，从而能够判断什么样风速有利于水环境改善，什么样的风速不利于水环境改善，节省水环境改善的资金投入，建设生态环境友好型社会。

附图说明

图1显示了玄武湖中总磷浓度场的示意图。

图2显示了玄武湖中总氮浓度场的示意图。

图3显示了玄武湖中不同湖区总磷随风速的变化图。

图4显示了玄武湖中不同湖区总氮随风速的变化图。

具体实施方式

下面就具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。

一种利用风速辅助浅水湖泊水环境改善的方法，包括如下步骤。

步骤1，水文情势及水质评价，包括如下两个步骤。

步骤11，水文情势评价，对水环境待改善的浅水湖泊所涉及流域范围内的湖泊或河道，采用如下两种方法进行水文情势评价。

a）对于拥有流量记录的水文站所在的湖泊或河道，直接运用水文站自动记录的近三年的水文数据进水文数据分析，最后得到各自湖泊或河道在不同降雨保证率情况下的的地表径流。

上述水文数据分析优选包括水位变化趋势分析和流量及流速特征分析等。

b）对于未建立水文站的湖泊或河道，收集浅水湖泊的流域范围内近30年以上的降雨量资料，并对流域进行p-iii曲线计算，得到各湖泊或河道的流量。

步骤12，水质评价：对水环境待改善的浅水湖泊所涉及流域，收集小流域（包括湖泊、河道或陆地等）范围内的3~5年水质监测资料，优选按照《地表水环境质量标准（gb3838-2002）》进行全指标评价，全指标评价后，筛选出不达标项目，再对筛选出的不达标项目按照枯丰平进行近3~5年水质过程评价、超标率评价及超标倍数评价。

步骤2，污染源调查：对水环境待改善的浅水湖泊的流域范围内近2年的统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报中人口、耕地面积、畜牧业生产情况等相关资料、环保部门的污染源普查资料、环境统计资料，按照各自计算方法工业、污水厂、人口、养殖业、种植业的污染物排放量进行计算，并进行分区域统计。

步骤3，水环境数学模型构建：对浅水湖泊进行数值模拟，模拟内容包括水动力模型模拟、水质模型模拟及生态模拟；具体模拟方法如下：

步骤31，水动力模型模拟：上游为流量控制边界条件，下游为水位控制边界条件；将步骤1中浅水湖泊上游所对应的湖泊或河道的历年实测流量或者换算后的地表径流作为上游边界；将浅水湖泊下游若干支流的水位作为下游边界条件。

步骤32，水质模型模拟：将步骤2调查得到的污染物排放量作为污染源；将步骤12中水质评价结果中其中一整年的水质评价数据代入水质模型进行计算。

步骤33，生态模拟：对水环境待改善的浅水湖泊的生态环境中的叶绿素a进行模拟，模拟方法为：将同一时刻浅水湖泊中叶绿素a的浓度数据运用于该时刻模型计算，对模型进行率定，得到模型的相关参数，其中，模型包括步骤31和步骤32构建的水动力模型和水质模型；运用率定后模型参数对其他时段的模型进行计算，当模型计算和实测数据相一致后，则认为模型率定成功，简称率定模型，率定模型将能用于预测未来某时刻叶绿素a的浓度。

步骤4，风速辅助水环境改善计算：在步骤31构建的水动力模型中，在其他条件不变仅改变风速的情况下，研究不同的风速对浅水湖泊中水质浓度的影响，水质浓度影响包括水质浓度场分布和水质浓度大小的变化，直至寻找到扰动水质的最佳风速，在最佳风速时，水质最优；最佳风速寻找方法如下：

步骤41，湖区划分：将水环境待改善的浅水湖泊划分成若干个不同的湖区。

本发明中，以玄武湖为例，进行说明，如将玄武湖划分为东北湖、东南湖、西北湖和西南湖。作为替换，也可以有其他的划分方式。

步骤42，湖区水动力模型模拟：对步骤41划分的每个湖区按照如下风速递增方式，对每个风速进行水动力模型计算，风速递增方式包括：

步骤42a：风速在0~1m/s之间时，从0m/s开始，风速按照0.2m/s进行递增。

步骤42b：风速在1~2m/s之间时，从1m/s开始，风速按照0.5m/s进行递增。

步骤42c：风速在2~5m/s之间时，从2m/s开始，风速按照1m/s进行递增。

步骤42d：风速大于5m/s时，从5m/s开始，风速2ⁿm/s进行递增，其中，n>1。

步骤43，最佳风速寻找：若不同湖区水质浓度相对一致时，则认为湖泊水质较为均匀，此时的风速为最佳风速。

以南京市玄武湖计算结果为例，在西南风下按照风速0m/s,0.5m/s,1m/s,2m/s,3m/s,6m/s,9m/s,12m/s,18m/s,30m/s分别计算了总磷和总氮的浓度场和浓度值，如图1至图4所示，结果显示，在0~3m/s之间，全湖水质浓度呈现出先减小后增长，水质浓度差异最小的最佳风速为1m/s；当风速大于3m/s后全湖水质浓度呈现微弱增长趋势，并显现趋于最大值。

在图3和图4中，nelake为东北湖水质浓度，selake为东南湖水质浓度，nwlake为西北湖水质浓度，swlake为西南湖水质浓度，ave.为全湖平均水质浓度。

步骤44，通过改变风向，按照步骤41至43，寻找不同风向下的最佳风速。

以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。