基于MIKE21和灰色模式识别模型的洪湖水质模拟与评价

来源 :长江流域资源与环境 | 被引量 : 0次 | 上传用户:simonhill
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认识自然和人为因素驱动下湖泊水环境质量的响应和变化规律,有利于更精确地进行湖泊水质模拟和评价。运用二维水质模型和灰色模式识别模型评价了不同污染源削减方案对洪湖水质的影响。基于2012年实测地形、水文、气象、水质和污染源定量输入,建立了洪湖二维水动力和水质耦合模型。模拟结果显示:水位率定和验证的均方根误差分别为0. 10和0. 08 m,总氮、总磷、铵态氮和高锰酸盐指数的率定误差分别为0. 171、0. 009、0. 110和0. 627 mg/L,验证误差分别为0. 191、0. 020、0. 079和0. 689 mg/L,水动力模型和水质模型的模拟结果满足精度要求。不同管理措施方案下洪湖水质的恢复效果比较显示,洪湖蓝田和下新河入水口各污染物指标浓度减少50%方案下,水质的恢复效果最好,全湖总氮、总磷、铵态氮和高锰酸盐指数均值减少率分别为37. 2%、35. 1%、37. 3%和21. 3%,全湖Ⅴ类水质水域基本不存在,全湖90%的区域水体水质综合等级达到Ⅲ类。影响洪湖水质恶化的驱动因子中,关键因素是径流入湖所携带的四湖流域上游地区的非点源污染物。应大力控制上游地区的非点源污染,积极开展洪湖东北部和西北部的湿地水生植被生态修复工程,恢复水体的截污和自净能力。
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