南淝河城市河道水质模型的空间敏感性分析

3 空间敏感性分析结果与讨论

以望塘污水处理厂为分界点，分别对上下游河段进行敏感性分析，Morris分析结果如图4所示，横轴u*代表参数的总体敏感性，纵轴σ代表参数间相互作用大小。图4最后一组NSE_T的目标函数为五个指标的总体纳什系数，代表上下游模型整体输出对参数的敏感性情况。表4表示的是对各个指标及总体模拟结果，敏感性排名前十的参数排序。

3.1 氨氮指标

污水处理厂上游，对NH4+来说，最敏感的四个参数是SOD、DP、f和K’e，除SOD外，都是和浮游植物系统相关的参数。同时，DP、SOD、Ia和f的σ值较高，说明这些参数与其他参数的相互作用比较强，属于高度敏感非线性的参数，比较难以识别。在敏感性排序前10位中，SOD反应底泥耗氧过程，KNIT反应的是硝化过程，f、DP、K’e、K1C、Ia、PNH3、aPC代表的是与浮游植物相关的过程，fD5是与CBOD沉降相关的参数。

污水处理厂下游，对NH4+来说，KmNc的u*和σ都远远高于其他参数，KmNc是氮循环过程中浮游植物限制的半饱和常数，反应的是有机氮矿化生成氨氮的过程。K12、KNIT、E12反应硝化过程，KmNc、K71反应的是有机氮矿化过程，PNH3、K’e和aNC反应的是浮游植物生长过程，DP、fon反应的浮游植物死亡过程。

污水处理厂上下段对比来看，对NH4+来说，上段是浮游植物相关参数占主导的系统，虽然硝化过程、底泥耗氧和CBOD沉降对NH4+浓度都有一定影响，但远不及浮游植物的影响。而且出现的SOD、fD5等参数都不是直接与氨氮反应过程相关的参数，很可能说明这些参数是通过影响浮游植物子系统和DO子系统，来间接对上游的氨氮浓度产生影响的。与上游不同，下游是多过程共同作用于NH4+变化的体系，与氨氮相关的四个直接过程的参数都在参数排序前十名中有体现。

3.2 硝酸盐指标

污水处理厂上游，NO3-对SOD最敏感，u和σ值都高于其他参数。说明上段的SOD耗氧影响了上游的DO浓度，进而影响水体中的NO3-浓度。K2D、KNO3代表反硝化作用，KNIT、K12代表硝化作用，f、DP、K’e、aNC代表浮游植物相关的过程，fD5与CBOD沉降有关，可能与SOD一样，通过影响DO进而对NO3-浓度间接产生影响。

污水处理厂下游，对NO3-来说，KNO3和K2D的敏感性和相互作用都远远高于其他参数，说明污水处理厂下游的NO3-主要受反硝化作用的影响，其他过程参数的影响基本可以忽略不计。

上下游对比来看，上游NO3-浓度主要受SOD的控制，其他过程共同发生作用。污水处理厂尾水排入河道，给河道带来了大量的NO3-负荷，直接改变了河道水质的连续性，下游的NO3-浓度被反硝化作用主导。上下游的主导过程已经发生了显著地变化，在进行水质模拟的时候要格外注意。尽管下游河道反硝化能力大幅度提升，但若污水处理厂排放负荷过大，超过河道的氮滞留能力，最终还是会对汇入湖泊的水质造成影响。

3.3 无机磷指标

污水处理厂上游，DIP浓度对浮游植物死亡速率最敏感(DP)，其次是与浮游植物生长相关的一系列参数。同时DIP在上游的参数敏感性排序与Chla的参数敏感性排序有很高的一致性，这主要是因为DIP与其他子系统的联系很少，只与浮游植物子系统发生密切联系，所以参数排序出现比较高的一致性，同样的结果在Yi  Xuan对滇池水质模型的敏感性分析中也提到过。

污水处理厂下游，DIP除了对与浮游植物相关的一系列参数敏感，还对与有机磷矿化的部分参数敏感，如K83、E83和KmPc等。由图4可知，有机磷矿化的相关参数的σ值都比浮游植物相关参数的低，这也说明了浮游植物系统参数的相互作用非常大。

上下两段对比来看，磷系统自身的转化过程相对稳定，参数的相互作用程度低，主要是受浮游植物的生长与死亡的影响，上下游均有这个特点。污水处理厂对磷系统的影响不大。

3.4 浮游植物指标

污水处理厂上游，Chla浓度对DP最敏感，而且其参数间相互作用也最强。上游的敏感参数的u*和σ有很好的线性关系，与DIP的结果有一致性，这也说明了浮游植物相关参数的敏感性和相互作用可能存在内在的线性关系。

污水处理厂下游，Chla浓度仍是对K’e和DP最敏感，但K’e的交互作用远大于DP，光限制很可能是下游浮游植物的主要限制因素。

对比来看，上下游Chla浓度主要受浮游植物自身相关的一些参数的影响，说明在富营养化模块中，浮游植物系统是最核心最重要的子系统。其次，上下游敏感性排名前十的参数中都出现了KmP，有可能上下游浮游植物的营养限制都是磷限制。与浮游植物相关的各个过程：生长包括的三个限制项、死亡和沉降过程都在敏感性参数中有体现。这说明，浮游植物浓度是一个极其敏感的指标，与之相关的各个过程都直接地影响其浓度，更容易出现异参同效的情况，所以在参数识别和率定的时候要格外注意，模拟准确的难度也更大。

3.5 溶解氧指标

污水处理厂上游，对DO来说，敏感性排名前10的参数都有比较高的敏感性和相互作用。对DO影响最大的，依次是K’e、SOD、DP、K’e、K1C、PNH3、aPC、f、Ia、Is都是与浮游植物相关的参数。只有SOD代表底泥耗氧，K12代表硝化作用耗氧。说明上游的溶解氧平衡，主要受浮游植物的影响，但硝化作用和底泥耗氧都有参与其中。与其他参数相比而言，CBOD耗氧过程相关参数的敏感性偏低。

污水处理厂下游，敏感性参数已经与上段发生了很大变化。SOD的敏感性最大，K’e的交互作用最强，其他参数的敏感性和交互作用差不多。SOD、ES代表底泥耗氧;  K2D、KNO3代表反硝化作用;KD、ED、fD5代表了CBOD耗氧;只有K1C、f和K’e代表浮游植物生长。由此可见，下游DO是多个过程共同作用的结果，不再是浮游植物占主导的系统了。

上下游对比来看，上游是以浮游植物光合作用产生氧气为主的自养型系统，下游已经成为耗氧过程占主导的系统。这个结果与黄静水等人直接通过水质模型计算DO平衡的结果相似。这种情况下，由于污水处理厂尾水的大量排入以及沿岸污染物的进入，会使下游水体中的DO持续降低，甚至出现黑臭现象。

3.6 总体分析

从总体纳什系数来看，上游最敏感的参数依次是K’e、DP、f，而且K’e的敏感性和交互作用远大于其他的参数，这说明上游河段的模拟结果对光最敏感。排名前十的参数中，除了SOD，其余9个参数都直接与浮游植物相关，充分反映了污水处理厂上游系统是一个以浮游植物生长死亡为主导的偏自然的河流系统。

下游最敏感的参数是K2D和KNO3，而且它们的σ值也排在前两位，说明反硝化作用对下游的模拟结果最敏感。除此之外，下段还主要受SOD和浮游植物生长死亡的影响，各个过程的影响在下游均有不同程度的体现。

以总体模拟的纳什系数为目标函数进行参数敏感性分析，发现污水处理厂上下游的参数敏感性发生了显著变化。上游是以浮游植物生长死亡为主导的自养型系统。下游由于河岸带变化、污水处理厂稀释等原因，浮游植物的浓度急剧减少，不再以浮游植物为主导。由于污水处理厂排放大量的硝酸盐进入河道，以及支流或者排口排入的大量有机物，导致下游河道溶解氧显著降低，反硝化作用强烈。这些变化反映了由于污水处理厂尾水的大量排入，打破了河流水质过程的连续性，在尾水排入的地方水质发生突变，河流上下游的主导过程发生了显著改变，一定程度可以揭示污水处理厂对河道系统带来的巨大影响。

4 结论

本研究选择在MATLAB/Simulink环境下重建南淝河水质模型，并结合SAFE工具包，实现对41个参数的空间敏感性分析发现参数对不同水质子系统敏感性存在差异，这些差异反映了水质系统的复杂性。同时，参数敏感性的空间差异，反映了水质过程的空间差异和研究对象的系统特征，揭示了污水处理厂尾水作为主要补给源对城市河道的巨大影响。污水处理厂上游是以浮游植物生长死亡为主的偏自然河道，河流保持在比较健康的状态;下游转变成以反硝化作用、硝化作用、SOD耗氧过程为主的受人为活动影响严重的河道，水质污染逐渐加重，甚至出现黑臭的情况。该方法很好地解决了WASP软件无法进行敏感性分析，以及无法设置分布式参数的弊端，是研究河道水质过程和系统特征的又一有效手段。

5 建议

根据分析结果，对南淝河治理提出整体性建议，针对上游河道，治理主要以截污为主，杜绝未处理生活污水直排的现象，增加河道上游清洁水来源，即可保持上游较好的水质状态。针对下游河道的治理，有以下几点建议：(1)进一步改进污水处理厂处理工艺，降低排放尾水中的硝氮和有机物负荷;(2)利用排放河道以及周边可以利用的条件尽可能减少尾水对河道水质的影响，比如尾水河道旁侧生态处理、生态生物处理模式等;(3)提升支流来水水质;(4)恢复下游河道的生态护岸，在护岸上种植水生植物和其他植物，增加下游河道的生物净化作用，同时营造柔美生态岸线，集防洪、生态、景观和自净等功能于一体。