一种面向面源污染治理的湖滨带植物配置方法

技术领域

本发明涉及水环境与水生态修复的交叉技术领域，具体涉及一种面向面源污染治理的湖滨带植物配置方法。

背景技术

随着工业化和城市化进程加速，水域生态系统氮、磷、COD、氨氮含量急剧增加，导致水环境质量下降、水体功能退化。湖滨带是连接湖泊及其周边陆地环境的生态交错区，具有拦截陆域污染物、改善水质的重要功能。当前，关于湖滨带植被组成及配置对水环境质量影响的研究较多，但如何基于水质保护目标确定水域纳污能力，并通过湖滨带植被优化配置对污染物进行处理，是湖滨带植被修复效果和修复模式大面积推广应用的制约性因素。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请旨在提供一种面向面源污染治理的湖滨带植物配置方法，该方法能最大程度地优化植被组成及配置，保障湖泊水质达到规划目标。

为达到上述目的，本申请实施例提供的一种面向面源污染治理的湖滨带植物配置方法，包括以下步骤：

步骤1，目标湖泊纳污能力计算；

步骤2，面源污染负荷计算；

步骤3，根据步骤1确定的目标湖泊纳污能力和步骤2确定的面源污染负荷，确定达到主要污染物水质目标的面源污染应削减污染物量以及面源污染物应削减比例；所述面源污染应削减污染物量＝面源污染负荷-纳污能力，所述面源污染物应削减比例＝面源污染应削减污染物量/面源污染负荷×100％；

步骤4，确定湖滨带植物种类组成及配置方案，包括：

4.1筛选具水质净化能力的湿生和挺水植物；

4.2设置不同的植物种类组成和不同种植密度；

4.3在目标湖泊湖滨带布置样带，样带条数＝a×b，a的含义为植物种类组成数，b的含义为设置的种植密度数量；对各植物种类组成，分别按不同种植密度种植于不同样带；

4.4获取各样带的水质净化率；

4.5以植物种类组成和种植密度为自变量，以水质净化率为因变量，利用SPSS软件建立因变量和自变量间的函数关系；

4.6基于子步骤4.5建立的函数关系，分析植物种类组成和种植密度对水质净化率的影响，当水质净化率高于面源污染物应削减比例，所对应的植物种类组成及其种植密度为确定的配置方案；

步骤5，湖滨带植物种类组成及配置方案的进一步优化，包括：

将子步骤4.6确定的配置方案应用于目标湖泊，在目标湖泊布置采样点，采集水样并分析是否达到目标湖泊主要污染物水质目标；当达到，则将配置方案在目标湖泊推广应用；当未达到，则继续优化配置方案，直至达到。

在一些具体实施方式中，目标湖泊纳污能力计算，包括：

1.1确定目标湖泊主要污染物水质目标；

1.2确定目标湖泊纳污能力计算的数学模型；

1.3根据各数学模型需要，调查收集基本资料；

1.4设计水文条件，包括：采用目标湖泊近10年最低月平均水位或90％保证率最枯月平均水位相应的蓄水量作为设计水量；

1.5目标湖泊主要污染物纳污能力计算，包括：根据所收集的基本资料，确定数学模型参数，利用数学模型计算目标湖泊的COD、氨氮、总氮、总磷纳污能力。

在一些具体实施方式中，确定目标湖泊主要污染物水质目标，包括：

对已划定水功能区的湖泊，根据水功能区水质保护目标，确定主要污染物并计算COD、氨氮、总氮、总磷主要污染物水质目标；

对未划定水功能区的湖泊，根据目标湖泊综合治理规划等政策文件中确定的目标湖泊功能区主要污染物水质目标，并计算COD、氨氮、总氮、总磷主要污染物水质目标。

在一些具体实施方式中，确定目标湖泊纳污能力计算的数学模型，包括：

选取均匀混合模型计算小型湖泊COD、氨氮纳污能力，选取非均匀混合模型计算大中型湖泊COD、氨氮纳污能力，选取富营养化模型计算目标湖泊总氮、总磷纳污能力。

在一些具体实施方式中，面源污染负荷计算，包括：

2.1年面源污染负荷计算；

2.2次降雨的地表径流量计算；

2.3通过实地采样与检测获得不同土地利用方式对应的地表径流污染物浓度；

2.4估算面源污染负荷W

进一步的，年面源污染负荷计算，包括：根据各次降雨的地表径流量和地表径流污染物的平均浓度，获得各次降雨的面源污染负荷，再累积年各次降雨的面源污染负荷得到年面源污染负荷。

进一步的，次降雨的地表径流量计算，包括：根据产流面积A和次净雨量q计算次降雨地表径流量，次净雨量q采用SCS径流曲线数值方程计算。

在一些具体实施方式中，筛选出具水质净化能力的湿生和挺水植物，包括芦苇、香蒲、荻、假稻、茭白、水葱、水生鸢尾、慈姑、菖蒲、水芹、美人蕉。

在一些具体实施方式中，获取各样带的水质净化率，包括：

在次降雨发生初期，分别于各样带采集未经植物净化的水样，即未流过样带的地表径流，测定未经植物样带净化的水质浓度；

在次降雨结束且不再发生地表径流后，于各样带采集经植物净化后的水样，测定经植物样带净化的水质浓度；

根据净化前后的浓度差，确定各样带水质净化率；所述水质净化率＝(净化前水质浓度-净化后水质浓度)/净化前水质浓度×100％。

本申请相对于现有技术具有以下有益效果：

1、通过对湖滨带植物组成和配置进行优化，能减少进入目标湖泊的面源污染物。

2、通过对湖滨带植物种类和种植密度进行选择，能从水环境质量角度提升湖滨带植被修复技术的目标性、科学性和合理性。

3、通过对不同湖滨带植物组成和配置方案下的水样进行采集和检测，并及时调整组成和配置方案，能确保面源污染治理的有效性，节省面源污染处理成本。

附图说明

图1为本申请实施例的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请提供的一种面向面源污染治理的湖滨带植物种类选择及配置方法，包括以下步骤：

步骤1，目标湖泊纳污能力计算。

本申请实施例中目标湖泊纳污能力计算，包括：

1.1确定目标湖泊主要污染物水质目标。

对已划定水功能区的湖泊，根据水功能区水质保护目标，对照《环境影响评价技术导则地表水环境》(HJ2.3—2018)，确定主要污染物并计算COD、氨氮、总氮、总磷等主要污染物水质目标。对未划定水功能区的湖泊，根据目标湖泊综合治理规划等政策文件中确定的目标湖泊功能区主要污染物水质目标，对照《环境影响评价技术导则地表水环境》(HJ2.3—2018)，计算COD、氨氮、总氮、总磷等主要污染物水质目标。主要污染物目标浓度值计算时需预留8～10％的安全余量。

1.2确定目标湖泊纳污能力计算的数学模型。

根据《水域纳污能力计算规程》(GB/T25173－2010)，选取均匀混合模型计算小型湖泊COD、氨氮纳污能力，选取非均匀混合模型计算大中型湖泊COD、氨氮纳污能力，选取富营养化模型计算目标湖泊总氮、总磷纳污能力。其中，平均水深不小于10m，水面面积大于2.5km

1.3根据各数学模型需要，调查收集基本资料，包括但不限于水文资料、水质资料、排污口资料、入流和出流资料、水下地形资料等。

1.4设计水文条件。

采用目标湖泊近10年最低月平均水位或90％保证率最枯月平均水位相应的蓄水量作为设计水量；具体地，可根据目标湖泊水位—湖容曲线计算蓄水量。

1.5目标湖泊主要污染物纳污能力计算。

根据调查收集资料，确定模型参数，利用数学模型计算COD、氨氮、总氮、总磷纳污能力。

步骤2，面源污染负荷计算。

本申请实施例中面源污染负荷计算，包括：

2.1年面源污染负荷计算。

根据各次降雨的地表径流量和地表径流污染物的平均浓度，求得各次降雨的面源污染负荷，再累积年各次降雨的面源污染负荷得到年面源污染负荷。

2.2次降雨的地表径流量计算。

次降雨的地表径流量根据产流面积A(km

2.3获取不同土地利用方式对应的地表径流污染物浓度。

不同土地利用方式对应的地表径流污染物浓度参数可根据实地采样与数据检测获取。其中，采用快速消解分光光度法(执行标准：HJ/T399–2007)检测化学需氧量浓度、采用纳氏试剂分光光度法(执行标准：HJ535–2009)检测氨氮浓度、采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法(执行标准：HJ636–2012)检测总氮浓度、采用钼酸铵分光光度法(执行标准：GB/T11893–1989)检测总磷浓度。

2.4面源污染负荷估算。

估算面源污染负荷W

步骤3，确定达到主要污染物水质目标的面源污染应削减污染物量及应削减比例。

根据步骤1确定的目标湖泊纳污能力和步骤2确定的面源污染负荷，确定达到主要污染物水质目标的面源污染应削减污染物量及其占比。其中，面源污染应削减污染物量＝面源污染负荷-纳污能力，面源污染物应削减比例＝面源污染应削减污染物量/面源污染负荷×100％。

步骤4，确定湖滨带植物种类组成及配置方案。

步骤4进一步包括子步骤：

4.1筛选具水质净化能力的湿生和挺水植物；

本申请实施例筛选出具有较强水质净化能力的湿生和挺水植物，包括芦苇、香蒲、荻、假稻、茭白、水葱、水生鸢尾、慈姑、菖蒲、水芹、美人蕉。

4.2对植物进行组合并设置种植密度。

在步骤4.1的基础上，随机选择3～5种湿生和挺水植物，分别按照1种植物和2种植物组合的方式进行配置，对应有6～15种植物组合。总种植密度分别按4株/m

4.3在目标湖泊湖滨带布置样带。

在目标湖泊湖滨带布置多条宽度为1m的样带，样带条数＝a×5，其中，a的含义为植物组合数，其取值范围为6～15；5的含义为5种种植密度，

样带长度为沿湖内侧2m～湖外侧30m的范围，样带与样带之间保持间隔2～3m的宽度。在样带内按步骤4.2所确定的植物种类和种植密度进行湿生和挺水植物种植，至少步骤4.2确定的植物种类配置和种植密度均有样带覆盖。

4.4确定各样带水质净化率。

在次降雨发生初期，分别于各样带采集未经植物净化的水样，即未流过样带的地表径流，测定未经植物样带净化的水质浓度。

在次降雨结束且不再发生地表径流后，于各样带采集经植物净化后的水样，测定经植物样带净化的水质浓度。

根据净化前后的浓度差，确定各样带水质净化率。水质净化率＝(净化前水质浓度-净化后水质浓度)/净化前水质浓度×100％。

4.5分析植物种类和种植密度对水质净化率的影响。

以植物种类和种植密度为自变量，以水质净化率为因变量，利用SPSS软件建立因变量和自变量之间的函数关系，分析植物种类和种植密度对水质净化率的影响。

4.6确定植物种类和种植密度。

利用步骤4.5确定的函数关系，筛选植物种类和种植密度，分析其水质净化率。当水质净化率高于步骤3确定的面源污染物应削减比例，则可以确定植物种类和种植密度。

步骤5，植物组成及配置方案的进一步优化。

本申请实施例中植物组成及配置方案的进一步优化，包括：

5.1目标湖泊的方案实施。

将步骤4.6确定的植物种类组成及配置方案(包括植物种类选择和种植密度)应用于目标湖泊，在目标湖泊布置10～30个采样点，采集水样并对COD、氨氮、总氮和总磷进行监测，分析其是否达到步骤1.1确定的目标湖泊主要污染物水质目标。

5.2当达到目标湖泊主要污染物水质目标，则将植物组成及配置方案在目标湖泊进行推广应用。当未达到目标湖泊主要污染物水质目标，则进一步优化植物选择和密度配置方案，直至达到目标湖泊主要污染物水质目标。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请的构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，均属于本申请的保护范畴。