青草沙水库藻类预警点位的优化研究

作者:李国平
单位:上海城投原水有限公司
摘要:青草沙水库是上海市重要的水源地, 但其属于相对封闭的浅水型水库, 易产生藻类剧增的风险, 因此保证其水质安全, 避免藻类剧增尤为重要。为了准确快速地对藻类剧增进行预警, 通过对青草沙水库16个监测点位的水质监测, 利用相关性分析、权重计算、攸关点确定及优化分析等, 并综合考虑水质指标及水库流场等因素, 最终选择9#点位为藻类预警点位。
关键词:青草沙水库 预警点位 藻类 水质指标
作者简介:李国平 通讯处:201204上海市浦东新区北艾路1540号E-mail:18001677950@163.com;

 

1 工程概况

   青草沙水库位于长江口南北港分流口下方的一个冲积沙洲, 面积约66km2, 有效库容4.35亿m3。按1978~1979年长江最不利水文条件计算, 水库设计连续不宜取水天数为68d[1]。该水库是一个相对封闭的浅水型水库, 其特定的水力条件致使当水中氮磷等营养盐达到一定积累后, 较易触发藻类的异常增殖, 而降低水源的可利用性和安全性, 影响水厂的正常运转[2~4]。因此, 青草沙水库藻类的预警, 对保障水源地水质安全十分必要。在水库中选取合适的藻类预警点位, 是快速准确预警藻类剧增的基础。

2 监测方案

2.1 监测点位

   监测点位的设定需满足空间均匀布设, 考虑水流方向以及现有藻类剧增点、目前水库已有监测点、已确定的进出水口、岸边站等已存在的监测点位。在综合考虑以上因素的基础上, 利用水力模型模拟了水库水流状态并参照相关文献[5], 确定了库区15个点位 (见图1) 作为水质监测点位;另外考虑库外水质的影响, 库外进水口处设一个监测点位0, 共计16个监测点位。不仅涵盖了库首 (0#) 、垦区 (1#~6#) 、库中 (7#~13#) 及库尾 (14#、15#) , 还兼顾了深水区 (13#~15#) 及浅水区 (2#、4#、6#、7#、10#) 。

2.2 监测指标

   各监测点位进行了连续两年 (2013年2月~2014年12月) 的采样及监测, 频率为每月一次。根据《地表水环境质量标准》 (GB 3838-2002) [6]及《湖泊 (水库) 富营养化评价方法及分级技术规定》[7]选取高锰酸钾指数 (CODMn) 、总氮 (TN) 、总磷 (TP) 、氨氮 (NH3-N) 、溶解氧 (DO) 、透明度 (SD) 及叶绿素a (chl-a) 等作为监测指标。根据《水和废水监测分析方法》 (第四版) , 各指标对应的测量方法如表1所示。

图1 青草沙水库监测点位分布

   图1 青草沙水库监测点位分布

    

   表1 监测指标及测量方法一览   

表1 监测指标及测量方法一览

3 监测指标对藻类预警点选择的影响

   在监测点位中14#点位与15#点位距离下游输水泵站取水口较近, 考虑一定的预警操作时间, 保证15#点位及时关闸, 使藻浓度含量高的原水不会进入输送管道, 选取14#点位作为优化藻类预警点位的基点。

   根据《地表水环境质量标准》 (GB 3838-2002) 及《湖泊 (水库) 富营养化评价方法及分级技术规定》将监测指标分为两个物元组, 即:

   (1) 物元组一:DO、CODMn、NH3-N、TP、TN。

   (2) 物元组二:chl-a、TP、TN、SD、CODMn

   两个物元组选定指标的监测数据, 经一系列优化分析过程并结合水库流场模拟, 确定藻类预警点位, 具体优化方法如图2所示。

图2 藻类预警点位优化分析过程示意

   图2 藻类预警点位优化分析过程示意

    

3.1 相关性分析计算

   采用SPSS相关性分析研究各点位的监测指标与14#点位的相关性, 结果见表2所示。

   根据表2中各点位不同监测指标与14#点位相关性情况, 对各监测点位与14#点位的相关性进行综合排名 (由高到低) 依次为:15#、13#、12#、11#、10#、9#、8#、7#、6#、5#、3#。15#点位与14#点位的相关性最强, 进一步证实了选择14#点位作为优化过程基点的可行性, 但15#点位位于14#点位下游, 不具有预警作用, 故在后续优化分析过程中舍弃。

3.2 权重计算

   将物元组一与物元组二中的各监测指标按照式 (1) 进行计算, 计算结果见表3。

   表2 蓝藻预警点位相关性分析   

表2 蓝藻预警点位相关性分析

   注:各指标栏中括号外字为监测点位序号, 括号内为该点位与14#点位的相关系数。如15 (0.810) 表示15#点位与14#点位的相关系数为0.810。

    

   式中wj———第j项监测指标的权重;

   sj———第j项监测指标等级限值的平均值;

   xj———第j项监测指标最佳理想点与最次理想点的均值。

   表3 物元组一、二监测指标的权值wj计算值   

表3 物元组一、二监测指标的权值wj计算值

3.3 藻类预警攸关点位分析

   利用各点位监测指标与14#点位的相关性及各指标权重综合分析物元组一及物元组二的各采样点监测指标的Σ (相关性×权重) , 见表4、表5。

   表4 物元组一各点位监测指标的Σ (相关性×权重)   

表4 物元组一各点位监测指标的Σ (相关性×权重)

   根据表4物元组一中各项指标Σ (相关性×权重) 的计算结果, 与14#点位综合相关性较大[Σ (相关性×权重) >0.6]的点位依次为: (13#、12#) 、 (5#、7#、8#、9#、15#) 、 (10#、11#) 。根据表5物元组二中各项指标Σ (相关性×权重) 的计算结果, 与14#点位综合相关性较大[Σ (相关性×权重) >0.6]的点位依次为: (7#、11#、12#、13#、15#) 。

   叶绿素a含量是水体藻类现存量估算的重要指标[8], 因此藻类预警攸关点位的确定, 需在分析两个物元组中各指标综合相关性的基础上, 考虑各监测点位在指标叶绿素a上与14#点位的相关性。由表2得, 在指标叶绿素a上各监测点位与14#点位的相关性由高到低依次为11#、3#、7# (15#点位由于位于14#点位下游被摒除) 。综上所述, 选择7#、11#作为14#点位的攸关点位。

   表5 物元组二各点位监测指标的Σ (相关性×权重)   

表5 物元组二各点位监测指标的Σ (相关性×权重)

3.4 藻类预警攸关点位的优化分析

3.4.1 7#点位的优化分析

   在富营养化指标条件下, 各点位与7#点位的相关性及各指标的综合权重分析见表6 (下游点位不计) 。

   由表6可见, 对7#点位有预警作用的点位依次为:8#、5#、3#、1#。

   表6 各点位富营养化指标的Σ (相关性×权重)   

表6 各点位富营养化指标的Σ (相关性×权重)

3.4.2 11#点位的优化分析

   在富营养化指标条件下, 各点位与11#点位的相关性及各指标的综合权重分析见表7 (下游点位不计) 。

   由表7可见, 对11#点位有预警作用的点位依次为:7#、9#、12#、5#、3#。

   表7 各点位富营养化指标的Σ (相关性×权重)   

表7 各点位富营养化指标的Σ (相关性×权重)

   对预警攸关点位7#点位及11#点位进行优化分析后, 建议7#、8#、9#点位作为青草沙水库藻类预警点位。

4 水体流场对藻类预警点位选择的影响

   根据水质对青草沙藻类预警点位进行了选择及优化, 认为7#、8#、9#点位可作为青草沙水库藻类预警点位。而藻类的剧增同时会受到水体流态的影响, 因此模拟了在东南风 (夏季盛行风) 下, 水库的流场情况 (如图2所示) 。结果表明南北水道两股水流的汇合点恰为9#点位。

图3 青草沙水库夏季盛行风条件下流场

   图3 青草沙水库夏季盛行风条件下流场

    

   综合水流、水质两方面因素, 最终选择9#点位作为青草沙水库出水口的藻类预警点位。该预警点位与水库出水口距离较远, 监测出藻类剧增后, 有充分的时间进行调水、提高水位等人为干预, 保证水厂取水口处水质的安全。

5 结语

   (1) 根据《地表水环境质量标准》 (GB 3838-2002) 及《湖泊 (水库) 富营养化评价方法及分级技术规定》选定7个对藻类剧增影响较大的水质指标, 将其用于青草沙水库的藻类预警点位优化, 通过相关性分析及权重计算综合分析, 选择7#、11#作为14#点位 (出水口) 的攸关点位。

   (2) 通过对预警攸关点位7#点位及11#点位的优化分析, 并综合考虑水体流态对藻类剧增的影响, 在模拟夏季盛行风下水库的流态情况, 最终选择9#点位作为青草沙水库出水口的藻类预警点位。

    

参考文献参考文献

[1]乐勤.长江特枯水情下青草沙水库供水潜能分析研究.给水排水, 2012, 38 (9) :123~127

[2] 吕卓, 谢冰, 徐亚同.青草沙水源地水库藻类监测预警指标体系研究.环境科学与技术, 2011, 34 (10) :118~122

[3] 翁馨妍, 周云.青草沙水库浮游植物生物量变化.净化技术, 2016, 35 (4) :63~68

[4] 王先云, 吴雪飞, 张东, 等.青草沙水库颤藻种群变化.净化技术, 2015, 34 (2) :72~76, 82

[5] 张海春.青草沙水库水质监测布点的优化.净水技术, 2014, 33 (1) :46~49

[6] GB3838-2002地表水环境质量标准

[7] 中国环境监测总站.湖泊 (水库) 富营养化评价方法及分级技术规定.2004

[8] 王绍祥, 申一尘, 屈云芳, 等.上海陈行水库浮游藻类分布规律及控制措施.中国给水排水, 2010, 26 (12) :8~11
Study on optimization of algae warning point in Qingcaosha Reservoir
Li Guoping
(Shanghai Municipal Investment Raw Water Limited Company)
Abstract: Qingcaosha Reservoir is an omportant water source in Shanghai.It is a relatively closed and shallow reservoir, thus pronet to algae bloom.Therefore, it is important to prevent algae bloom to ensure the reservoir's water quality and safety.In order to establish accurate and quick early waming on algae bloom, water quality monitoring at 16 monitoring points in Qingcaosha Reservoir was carried out.Based on correlation analysis, weight calculation, determination of key points and optimization analysis, and taking into account water quality indicators and the reservoir's flow field and other factors, point 9# was finally selsected as the algae warning point.
Keywords: Qingcaosha Reservoir; Warning point; Algae; Water quality index;
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