※草海示范区三维水动力水质模拟模型构建
草海三维水质水动力模型构建经历四个过程：①模型边界数据收集整理与准备；②草海水体离散化；③水动力模块模拟计算与参数率定；④水质模块模拟计算与参数率定，主要介绍如下。
(1)草海示范区网格划分。
三维水质—水动力模型中水动力模块经模拟计算为水质模块提供流场和温度场，水质模块利用边界条件和水动力模块提供的流场、温度场计算水体水质的时空分布。水质模块的模拟指标为多种污染物，例如TN、TP、COD和氨氮等。水质模拟计算的网格划分和时间步长与水动力模型一致。
如前所述，草海示范区涵盖围隔建成后的草海东部连续水体区域。模型网格划分的工具是EFDCgrid软件，具体步骤如下：①利用arcGIS工具导出草海示范区的水平边界矢量图；②将矢量边界输入EFDCgrid软件，选定合适的边界控制点，生成曲线正交网格；③加载草海底部高程数据，对网格进行高程插值，同时获得所有网格的水深；④调整网格的边界使之符合实际情况，生成可直接输入EFDC的空间数据文件。网格划分结果如图5.7，颜色代表水深，可以发现，草海南部的四分之一区域水深较北部小0.5m左右。
三维水质—水动力模型采用正交曲线网格，水平共有319个网格，垂直方向分为2层。模型模拟时间为2016年8月31日至2017年9月1日，计算步长为30秒，每24小时输出一个计算结果。模型开启所有模块，包括水动力模块、温度模块、干湿边界模块、水质模块和沉积物模块，其中干湿边界模块是模拟可能出现的网格干湿交替情况。
图5.7 草海示范区水动力水质模型离散化网格
(2)模型数据输入。
草海三维水动力水质模型对驱动模型的数据输入具有较高要求，这些数据包括模型初始水温、初始水质浓度、初始底泥负荷，边界入流流量、入流水温、入流水质浓度和气象数据(风速、风向、气压、气温、相对湿度、降雨、蒸发、辐射和云量)，具体介绍如下。
初始条件：
模型将从初始值开始运行，所以初始值的设置对模型结果有较大影响，特别是在模拟的初期，随着模拟时间的延长，初始值对模型结果的影响也会随着降低，模拟结果受边界条件的作用将会越来越显著。初始条件应当能反映水体的真实情况，在一定程度下可简化到能够接受的水平。
本书统计草海的历史监测数据，将模型所有网格的初始水温设置为20℃，这能反映当时的实际温度。初始水质浓度分为碳、氮、磷、硅等27项指标，结合水质监测数据和成分分析，设置的水质初始值见表5.2，其中水平网格和垂直网格的初始值相同。
表5.2 草海示范区水质指标初始值
湖体的水质受到污染物沉降和底泥释放等过程的作用，本研究缺乏对草海底泥的长时间大范围的监测，考虑重点断面的底泥污染物负荷作为全湖的底泥初始值，具体见表5.3，包括不同释放速率的碳氮磷等18个指标。
表5.3 草海示范区底泥水质指标初始值
边界条件：
模型必须由边界条件驱动，不同的边界条件可能导致完全不同的模拟结果。边界条件主要包括入流流量、入流水温和入流水质浓度，这些数据的时间跨度必须长于模拟时长。研究包括入流河流共四条，分别是船房河、西坝河、大观河和乌龙河，以及西园隧道出流。动态监测的数据为月尺度，但是牛栏江补水经过西坝河和大观河进入草海的水量由闸门控制，可以获得逐日数据。
◆入流流量与出流流量：
牛栏江补水水量主要通过大观河进入草海，其流量占所有入流的80%以上。出流仅西园隧道一个出口(见图5.8)。
时间
图5.8 草海入流流量
◆入流水温：
由于草海水体面积较小，各个入流的地理位置较为接近，该模型中共用同一时间序列的入流水温(见图5.9)。
图5.9 入流水温
◆入流水质：
西坝河和大观河的水量都来自牛栏江补水，入流的水质浓度取相同值(见图5.10)。
图5.10 草海入流水质浓度
结合入流的流量和水质浓度，对入流的污染负荷进行估算。结果显示草海的主要入流来自北部的大观河，占总草海入流的80%左右。另外3条直接排入草海的河流中，船房河的流量和负荷都占总流量和总负荷的6%～9%(见表5.4)。
表5.4 草海主要入湖河流浓度和负荷均值
◆气象数据：
模型求解水动力模块时需要输入风速、风向、气压、气温、相对湿度、降雨、蒸发、辐射和云量8项气象因子，该数据是来自昆明市大观楼气象站的逐时数据，时间跨度长于模型运行时间，见图5.11(蒸发和风向图略)。
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图5.11 草海示范区气象时间序列
(3)草海示范区模型校正。
模型初始条件和边界条件按照模型文件要求输入完毕，给模型参数赋初始值，首先开启水动力模块，确保正常运行后逐个开启温度和水质等模块并给相应的参数赋值。确保所有模型能正常运行，即模型构建合理，再进行模型参数的校正。EFDC所包含参数众多，参数取值对模拟结果具有显著的影响，尤其是敏感性高的参数。只有校准后的模拟结果均在模型评价指标的控制范围内，才能说明模型参数组合和相应的模型是适用于示范区的。校准参数的一般操作步骤是利用模型调整参数，使模型的评价指标控制在允许的范围内，更符合实际监测值，提高模型的模拟精度和反映水体的关键过程。判断模型结果是否可以接受通常有两种方法，分别是趋势图分析法和指标评价法。趋势图分析法是建模者对比模拟结果值和监测值的重合程度和变化关系，具有直观性和整体性，避免监测值引起的局部扰动。指标评价法是根据特定监测点位特定时间条件计算得到的误差指标，如相对误差Re、决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数，是否在接受区间从而判断参数的合理性。由于受到监测点位和监测频率的限制，指标评价法不能完全反映全湖水平和全时间段情况，受局部值影响较大，容易出现“不同参数、相同效果”的现象。
本书主要借助趋势图分析法校准模型参数。根据每次模拟结果，结合专家经验，在一定范围内调大或调小敏感性参数，然后运行模型再对比模拟结果，直到结果可以接受。由于模型结构复杂、水体过程繁多、时空精度很高，目前无法自动校准参数，所以这是一个尤其耗时的过程，通常会根据经验校准最重要的参数组合即可。校准该模型中的重要参数如表3.2、3.3所示。
选取TN和TP作为重点水质指标，重点考察断面的水质模拟结果。其中，由于监测数据更新仅到2017年4月，因此模型校正时间段为2016年9月到2017年3月。草海水位监测值为湖体南部水位，因而与草海中心点对应；TN和TP监测数据包括草海中心和断桥两个断面，校准后的模拟结果如图5.12。
图5.12 草海示范区水质模拟结果
从结果来看，模拟结果与实测数据基本吻合，与监测数据的变化趋势一致，能够反映草海示范区水质变化过程。对总磷来说，草海中心和断桥的模拟结果和监测数据都表明初期总磷浓度较高，处于地表水Ⅳ类标准，其后浓度值开始下降，满足地表水III或Ⅳ类标准。这与边界条件中水质负荷具有一致性，表明入湖负荷对草海的水质具有很大贡献。对总氮来说，草海中心和断桥的TN浓度长期超过3mg/L，远超过地表水II类标准，表明目前草海示范区的首要污染物是TN，需要优先控制。
※模型输入敏感性分析
决定草海示范区三维水动力水质模型模拟准确性的主要因子包括模型输入数据的不确定性和模型参数不确定性。关于参数的讨论前面已经涉及，并结合机理知识进行了参数校正。另外，模型的输入数据对模拟结果影响非常显著：(1)模型要求的输入数据量大，包括所有网格的初始水位、水温、水质浓度和底泥浓度，受监测点位和频率的限制，不可能监测得到以上所有数据，因此需要对初始数据进行简化，即假设不同水平网格和不同垂直层的网格都具有相同的初始值；(2)模型的边界数据一般为日尺度或月尺度，气象数据为小时数据，而模型的计算时间步长单位是秒，两者的精度相差甚远，模型通过插值来解决尺度不匹配的问题，但是会带来输入的不确定性，决定水质模拟变化情况；(3)监测数据本身是按照指定方法或仪器测量获得，但是不同测量单位测量的数据不能完全一致，这反映出监测数据本身具有一定的不确定性。
综上所述，为评估草海示范区三维水动力水质高精度模型的模拟准确性，在校正参数的基础上利用该模型进行模型输入数据的不确定分析。考虑对模型有主要影响同时不确定性较大的输入数据，包括初始水质浓度、入流负荷和调水水质浓度。
◆初始湖泊水质浓度对模拟结果的影响：
初始条件对水质结果的影响主要体现在模拟前期。这些初始值中由于水温和水位比较确定，不确定性较大并且对结果影响更显著的是初始浓度。根据项目对TN和TP的考核要求，研究设置两种不同的氮磷初始浓度(表5.5)，其中情景一的TP浓度高于情景二，TN浓度低于情景二，具体取值参考草海中心和断桥两个断面的历史数据，是实际水质的可能情景。除氮磷指标不同外，其他水质指标不变，避免这些指标对氮磷模拟造成影响。
表5.5 初始水质情景
在目前的调水情景下，运行模型，模拟结果如图5.13。结果表明，草海中心的初始水质对模型运行的第一个月有显著的影响，断桥的初始水质只对运行前几天的水质有明显影响。主要原因是断桥端面靠近大观河入湖口，该点的水体很快被补水更换，因此初始值的影响也很快被削减，而草海中心离入湖口较远，初始值的影响更长远。
综上，初始值对水质的影响主要表现在模型运行前几天到前一个月时间范围内，随着模型继续运行，初始值对水质的模拟不再发挥作用。
图5.13 初始水质对水质模拟的影响
◆船房河负荷水质对草海水质的影响：
为探究负荷对草海的水质影响，本书选择船房河作为案例。船房河目前接纳第一污水处理厂的出水和沿岸的雨水，水质浓度较高。
考虑这样的情景，假设船房河的流量和负荷全部被截留掉并通过西园隧道直接排出，草海的水位变化与目前的现状相同，那么西园隧道出流量将减少相应量。那么直接排入草海的河流只有乌龙河、大观河和西坝河，运行模型，分析湖体模拟结果，对比前后差异。草海中心的水质模拟结果如图5.14。船房河的负荷截留对草海中心站的水质有影响，但总体较小，且不同月份影响不同。其中，TP相对变化大的为10月份(船房河的TP负荷在10月份比其他月份要高)，TN相对变化大的是2～3月份(船房河的TN负荷在2～3月份比其他月份要高)。
图5.14 船房河全截留对草海水质的影响
船房河对草海水质贡献较小，这主要是因为：①船房河的流量和负荷总量占入湖总负荷不到10%，对草海的水质贡献有限；②草海目前是人为管控水位，截掉船房河前后草海的运行水位并不会明显变化。当船房河不再进入草海，入湖负荷减少，那么西园隧道的出流携带的污染负荷也会减少，而草海水体的水质浓度变化不明显。
作为对比，截留船房河对入湖口的水质影响较大。选取靠近河口的一些网格，对比分析截留船房河前后的水质变化平均程度，见图5.15。图中网格上的数字代表船房河截留前后的水质变化幅度，越靠近河口水质变化越大，受河口影响的区域面积约为0.5km2。
图5.15 船房河对河口的水质影响
综上，在目前草海的运行模式下，截留入湖负荷对草海水质的改善程度有限，而进一步削减入湖负荷降低入湖水质浓度和调用清洁的补水稀释草海水体，是改变草海水动力条件改善水质污染状况的主要措施。
◆调水水质对草海水质的影响：
如前所述，入湖的水质浓度对模型的准确性具有较高影响，特别是流量较大的大观河。然而，基于月尺度的水质监测结果具有较大的不确定性，因此考虑设计不同的调水水质情景检验对模型结果的影响。统计调水历史数据，设计可能出现的四种不同调水水质情景，情景如表5.6。
表5.6 调水水质情景设计
与之相应，湖体水质响应结果如图5.16。结果显示，随着调水水质浓度的增加，草海中心和断桥两个断面都会同步增加，不同调水水质情景下的草海水质变化十分显著，这与预期结果相符。对总磷来说，在调水水质情景一时草海水体的总磷达到地表水Ⅳ类水平，但是情景二至情景四的条件下湖体总磷处于地表水Ⅴ类水平。对总氮来说，由于牛栏江补水的总氮浓度很高，超过地表水Ⅴ类水平，导致草海湖体的水质浓度也超过Ⅴ类水平。另外断桥监测点受到大观河入流水质的影响比草海中心更大，水质浓度情况更高，这是由于入流的高负荷导致的。
图5.16 调水水质对草海水质的影响
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