象山港特征污染物濃度分布反演研究＊

屠姍姍，梁書秀，孫昭晨，朱志海，張亦飛

（1.大連理工大學海岸及近海工程國家重點實驗室 大連 116024；2.寧波市海洋與漁業局 寧波 315010；3.國家海洋局第二海洋研究所 杭州 310012）

象山港海域由狹長形海灣、牛鼻水道和佛渡水道3部分組成，海域面積920.87km2［1］，常住戶籍人口80萬。近年來，由于缺乏有效的規劃和管理，加之沿岸各項產業污水和港內養殖污水不斷向該狹長形海域無秩序排放，造成污染物大量滯留在水動力條件較弱的港頂部和港中部海域，根據2009年象山港海域水質數據［2］可知：象山港總體為污染海域，港頂部污染最嚴重［3］；其中，港頂部的鐵港鳧溪入?？?、寧海顏公河入?？诤透壑胁康奈鳒蹆鹊南笊綁︻^綜合入?？诘扰欧趴谂欧诺奈廴疚飳ζ溧徑Ｓ虻纳鷳B環境造成了較大的影響，使象山港在現有排污條件下存在嚴重的爆發赤潮的威脅，且大部分海域的環境不能符合功能區劃要求的海水水質標準［4］。

關于象山港海域的水質環境，前人已做過許多相關研究。羅益華［5］經過對2003—2007年的象山港水質綜合分析后得出：象山港海域水質處于嚴重富營養化狀態，基本屬于重度污染海域；張麗旭等［6－7］經過對近22年來的象山港水質變化趨勢的研究發現：在影響象山港海域水質的主要因子中，化學需氧量COD的濃度變化將由降低逆轉為升高趨勢，無機氮DIN和活性磷酸鹽DIP的濃度逐年上升，且無機氮DIN的濃度上升趨勢較明顯。曹欣中等［8］研究得出：影響象山港海域各項水質因子濃度變化的因素很復雜，如潮汐作用、外海水系的變化、氣溫、降水等；馮輝強等［9］經過對象山港海域的超標因子研究得出，該海域沿岸經濟發展使得陸源工業及生活污水排放已經成為象山港海域主要污染源，港內網箱養殖及休閑漁業對海域排放污染也不容忽視。

為改善象山港海域水質環境，必須合理規劃象山港海域的排污口設置。對于這一點，前人的研究中提出過相關的概念，但未進行具體的計算。為此，本文研究象山港海域特征污染物的濃度分布，并反演出導致這些特征污染物濃度分布的排污口排放情況。文中使用FVCOM中的污染物輸運數學模型對象山港海域現狀水質環境進行模擬，將不同工況模擬得出的監測站點特征污染物濃度結果與實測數據進行對比，從而確定出可用于模擬象山港海域現狀水質環境的排污口排放濃度，并通過與象山港公報中特征污染物濃度分布的定量情況校核進行合理性驗證，為以后象山港海域排污口優化設置提供數據基礎。

1 數學模型

FVCOM中的污染物輸運數學模型最早使用于1999年GLOBEC區域項目［10］，用于研究Georges海域岸前潮混區釋放污染物的演變模擬。該模型可以模擬出污染物被釋放于海域之后，其在時空序列上的濃度值變化情況。該模型的控制方程為如下的污染物濃度方程：

式中：C為任一時空位置上的污染物濃度；D為海域總水深；x，y，б分別為水平向、縱向、垂向三向坐標；u，v，ω分別為x，y，б方向的流速；Kh為垂向擴散系數，根據FVCOM中所選擇的湍流封閉方程式計算；Fc為水平向擴散系數，由Smagorinsky渦流參數方法確定；C0為污染物釋放處點源初始濃度項。

2 排污口濃度反演模擬

本研究旨在根據象山港海域的特征污染物在港內的現狀濃度分布情況反演得到的港內主要排污口排放特征污染物的初始濃度。反演思路如下：首先進行單排污口排放污染物濃度輸運分析，得到其對鄰近海域及監測站點處污染物濃度的影響規律；再考慮實際情況中多排放口排放污染物的濃度輸運對監測站點污染物濃度的疊加作用，將得出的結果濃度與監測站點的實測濃度相比較，得到13個監測站點處特征污染物濃度的偏離誤差平均值，計算幾組不同的排污口組合工況，取其中3組最接近現狀濃度分布的工況作為比較工況，選取計算濃度與實測濃度在各個站點的偏離誤差值的平均值最小的那組工況作為排污口現狀排放濃度。

2.1 單排污口排放污染物濃度輸運分析

根據象山港海洋環境監測中心提供的象山港海域內主要入海排污口與水質監測點數據，得到象山港主要排污口與監測站點分布圖（圖1）。

圖1 象山港主要排污口與監測站點分布

以7＃象山墻頭排放口為例，應用以上模型研究單個排放口污染物輸運情況及其在附近海域的影響。以1mg／L的排放口濃度作為研究初始濃度，經過15d的連續排放后，象山墻頭排放口對周圍海域的污染物濃度影響作用如圖2所示（圖中濃度單位為mg／L）。

圖2 象山墻頭排放口對周圍海域污染物濃度影響作用示意圖

從圖1和圖2可以看出，由象山墻頭排放口排放的污染物對于其周圍海域的影響強度隨著與排放口距離的加大呈向外遞減的規律，其影響范圍可擴散至整個象山港海域，但在西滬港內的影響作用較強。由于水動力作用，該排污口排放的污染物在距離它最近的監測站點XS06上的濃度變化時間序列結果如圖3所示。

由圖3可見，隨著7＃排放口所排放單位濃度污染物的輸移運動，在XS06監測站點測得的污染物濃度呈周期性變化，總體趨勢是隨著時間的增長而增大，15d后濃度增大不再明顯，在15d內的最大影響值是0.025mg／L，最小值是0mg／L。

圖3 象山墻頭排放口作用下XS06測點的濃度時間過程線

其他幾個主要排污口排放的污染物的輸運規律及其在監測站點處的濃度變化時間過程線也可以通過相同的方法得到。根據得到的結果，我們發現：港頂部及西滬港內的排放口排放的污染物影響范圍較小，擴散速度較慢，在其鄰近的監測站點處濃度往往較大，對距離它們較遠的監測站點的濃度影響較小甚至可以忽略，如3＃、4＃、7＃和8＃排污口；而處在象山港主流區的排污口排放的污染物影響范圍較廣，擴散速度也較快，在各個監測點處的濃度積累較平均，距離它們由近及遠的監測站點處的濃度值減小幅度較緩，如1＃、2＃、5＃、6＃、9＃和10＃排污口；對于鄰近象山港狹灣與牛鼻水道相連處的11＃排污口，它排放的污染物對象山港內監測站點的濃度積累作用很小，幾乎可以完全忽略。

2.2 多排污口排放對監測站點污染物濃度的作用

現狀情況下，某一個監測站點的污染物濃度往往不是只受到某一個排污口的單獨作用，而是由多個排污口共同作用后疊加產生的結果，如對于監測站位XS06來說，它主要是受到5＃、6＃、7＃、8＃、9＃排放口的共同作用。因此現狀的模擬需要采用多排放口共同排放的方式。

為確定出疊加作用后最接近現狀情況的多排放口初始排放濃度，本文采用了3組不同的多排污口組合工況進行模擬，并將模擬結果中得出的13個監測站點的3項主要水質因子濃度值與實測數據進行對比，根據3項水質指標濃度的計算值與實測值之間偏離誤差平均值最小的原則，確定出最接近現狀情況的一組工況，并與象山港公報中相關數據進行比對，驗證模擬所得排污口現狀濃度的合理性。

3 模擬結果分析

3.1 模擬工況選擇

表1是進行比較的3組模擬工況分別得到的3項特征污染物計算濃度較之于實測濃度的偏離誤差平均值結果數據。

表1 現狀模擬比較工況的3項指標濃度偏離實測誤差平均值

從表1中可以看出，在工況2下，3項指標的偏離誤差平均值最小，且基本控制在25%之內，較符合現狀模擬的要求，該工況的具體各排污口初始排放濃度如表2所示。

表2 工況2中11個排污口模擬現狀的3項水質指標初始排放濃度 mg／L

3.2 模擬結果分析

根據以上分析，將工況2模擬結果得出的13個監測站點3項指標濃度計算值與監測站實測濃度值進行比較和相應的誤差分析。

3.2.1 化學需氧量COD

由工況2的模擬結果得出化學需氧量COD濃度的計算值與實測值的對比如表3所示。

表3 化學需氧量COD現狀模擬計算濃度與實測濃度的對比 mg／L

由表3可以看出，化學需氧量COD的實測濃度與計算濃度的最大值均發生在XS12監測站處，且數值誤差為1.8%；實測濃度與計算濃度的全場平均值分別為1.095mg／L和1.106mg／L，全場濃度平均值誤差為1.2%；實測濃度與計算濃度誤差較大的點發生在XS01、XS03和XS103個監測點處，單點偏離誤差值分別為50.8%、55.1%和55.9%；這些誤差產生的非數學模型原因是在實際情況中，象山港沿岸的大大小小入海排污口總數多達60多個，其中一些無名排污口的實測數據缺失，現狀模擬計算時選用的排放口情況是根據象山港環境監測中心監測的影響象山港海域環境的主要排污口情況進行確定的，因此有些站點的實測化學需氧量濃度會受到實際海域中一個或多個非主要排污口、網箱養殖區、生化作用等其他因素的影響而與計算濃度產生偏差；其次，模擬過程中受到數學模型的局限性，如計算時長可能未達到完整的污染物輸運周期、背景濃度場數據缺失等因素也會對得到的模擬計算結果有影響。

化學需氧量COD濃度現狀模擬結果與表3數據分析顯示，排污口附近海域的COD含量普遍較高，為1.0～1.5mg／L之間，全場均值在1.0～1.2mg／L之間。港底部以及西滬港灣內的COD濃度較港中部及港口部要大得多，這是由于象山港灣內部地形狹長，且相對封閉，水交換速度較慢［11－12］。此結果與2009年象山港環境公報中報告的整體海域中COD的描述相一致，化學需氧量COD計算濃度在13個監測站點的值與2009年同時間段實測的濃度值較接近，偏離誤差平均值為24.1%，在允許值25%以內，可以用來模擬現有排污口影響下COD的現狀情況。

3.2.2 無機氮 DIN

由工況2的模擬結果得出無機氮DIN濃度的計算值與實測值的對比如表4所示。

表4 無機氮DIN現狀模擬計算濃度與實測濃度的對比mg／L

由表4可以看出，無機氮DIN的實測濃度與計算濃度的全場平均值分別為0.912mg／L和0.823mg／L，全場濃度平均值誤差為10.8%；在XS04、XS07、XS08、XS09監測站點附近無機氮DIN計算濃度與實測濃度基本相同，偏離誤差值很??；而在監測站點XS03、XS06、XS10處偏離誤差值較大，偏離誤差值均在50%左右，其產生的主要原因與化學需氧量COD的分析相同，此處不贅述。

無機氮DIN濃度現狀模擬結果與表4數據分析顯示，整個象山港海域水體中的無機氮DIN含量都較高，排污口附近海域濃度普遍為1.0～1.3mg／L 之 間， 全 場 均 值 在 0.8～1.0mg／L之間，大大超出了二類海水水質標準要求的0.32mg／L，與公報中描述的超標率達到98.9%的數據較為吻合，即此結果與2009年象山港環境公報中報告的整體海域中無機氮的描述相一致，公報中無機氮的濃度值范圍為0.262～1.347mg／L，計算結果數據的范圍在0.451～1.309mg／L；且計算結果數據在13個監測站點的值與2009年同時間段實測的數據值較接近，偏離誤差平均值為25.0%，在允許誤差范圍內，可以用來模擬現有排污口影響下無機氮DIN的現狀情況。

3.2.3 活性磷酸鹽 DIP

由工況2的模擬結果得出活性磷酸鹽DIP濃度的計算值與實測值的對比如表5所示。

表5 活性磷酸鹽DIP現狀模擬計算濃度與實測濃度的對比 mg／L

從表5可以看出，活性磷酸鹽DIP的實測濃度與計算濃度的全場平均值分別為0.036mg／L和0.043mg／L，全場平均值誤差為16.3%；在除XS13監測站點的大多數監測站點上，活性磷酸鹽DIP計算濃度與實測濃度偏離不大，偏離誤差值最大為28.5%，發生在XS11處，而在XS01、XS02、XS05、XS07監測站點附近其偏離誤差值非常小，均與實際情況符合得較好；在監測站點XS03處偏離誤差值異常的原因有很多可能性，與采集實測數據當時局部海域的影響活性磷酸鹽濃度的影響因素最為相關，這些影響因素可以包括赤潮等生化作用、局部海域密集型大量排水沖淡作用、測量數據準確度等等；其他站點的誤差產生原因包括象山港海域有一部分排污口數據缺失，養殖情況不明確等非數學模型可控因素以及與化學需氧量模擬中相同的數學模型局限性因素。

活性磷酸鹽DIP濃度現狀模擬結果與表5數據分析顯示，象山港海域中，DIP濃度在主水道區域較為平均，均值為0.03～0.035mg／L，較符合二類海水水質標準中DIP的最高允許濃度0.03mg／L。但在排污口附近海域的濃度值較高，為0.07～0.13mg／L之間，相較于二類海水水質標準，超標情況嚴重。此結果與2009年象山港環境公報中報告的整體海域中DIP的描述相一致，全年濃度范圍在0.0078～0.130mg／L之間，全年均值為0.0502mg／L，超標率達到68.7%；并且計算結果數據在13個監測站點的值與2009年同時間段實測的數據值較接近，偏離誤差平均值為23.7%，在允許誤差范圍內，可以用來模擬現有排污口影響下DIP的現狀情況。

4 結論

（1）利用FVCOM數值模型中的污染物輸運模型模擬象山港海域特征污染物濃度分布，得到的計算結果與實測水質因子的濃度分布接近，并且比較模擬所得的各監測站點處水質因子濃度值和實測濃度值，校核后其范圍保持一致，可以用來較準確地模擬象山港主要排污口影響下的污染物現狀，從而驗證該反演方法得出的排放口特征污染物初始排放濃度可以用于為象山港排污口優化設置提供合理濃度參考。

（2）在象山港現狀數值模擬計算濃度與實測濃度的對比過程中，發現對于每一項水質因子都存在個別監測站點的濃度偏離誤差較大的現象，這個現象發生的數值原因主要是數值模型相對于實際情況存在一定的局限性，如疊加影響某個監測點及其鄰近海域的水質因子濃度的多個排放口的初始排放濃度的選取，計算時長的合理范圍確定，背景濃度值的合理添加等，這些局限點在以后的模型中可以進一步改進。

（3）數值模型得出的結果與實測結果比較存在一定差異的非數學模型原因包括：排污口實際數量和排量調查不完整，港內網箱養殖排放口的具體資料缺乏，實際海域中微生物的生化作用過程較復雜，造成到海域自凈周期變化等。這些非數學模型因素的改進需要對象山港海域水文情況進行進一步深入細化地調查統計，并對微生物的生化作用，海域自凈周期等繼續進行研究。

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