三峡水库中水转移对水质及生态响应的多情景模拟

《Sustainable Futures》：Multi-scenario simulation of water transfer impacts on water quality and ecological responses in the three gorges reservoir

跨流域调水工程显著改变三峡水库水文动力与水质格局，本研究构建MIKE 21多模块耦合模型，整合卫星遥感与实地数据，揭示调水规模与污染物浓度梯度增强的线性关系。冬季低流期富营养化风险提升0.95%（2050情景），夏季高温低流期生态脆弱性最显著。模型创新采用空天地一体化数据同化技术，有效解决复杂地形数据缺失问题，验证显示MAPE值均低于行业标准，为长江大保护战略提供科学决策依据。

　　本研究聚焦于跨流域调水工程（Inter-basin Water Transfer, IBWT）对大型水库生态系统的影响，特别是三峡水库（Three Gorges Reservoir, TGR）在干旱季节的环境响应。跨流域调水项目作为解决区域水资源短缺的重要手段，广泛应用于全球多个流域。然而，这些项目对水文和生态系统的综合影响，尤其是在低流量条件下，仍然缺乏系统和精确的量化分析。为此，本研究构建了一个集成空间、大气和地面的建模框架，首次将水动力学、水质和水生态模块耦合在一起，以更全面地评估三峡水库在大规模调水项目下的环境变化。

研究采用多源卫星观测数据，结合MIKE 21建模系统，模拟了当前（基准）、2030年（近期）和2050年（远期）三种调水情景。通过这种跨尺度的模拟方法，研究人员能够深入探讨调水工程对三峡水库水文和水质动态的长期影响。结果显示，主流断面（如 cuntan、wanzhou 和 taipingxi）的污染物浓度表现出空间异质性，但时间变化趋势相似，主要集中在7月至8月。随着调水规模的增加，污染物浓度梯度呈现出显著的增强趋势，这表明调水工程对水质的影响具有明显的非线性特征。

此外，研究还特别关注了富营养化的溪江（Xiaojiang River）这一典型支流。结果表明，冬季低流量调水情景对溪江的富营养化指数（Trophic Level Index, TLI）具有高度敏感性，与当前条件相比，2030年和2050年的TLI分别上升了0.33%和0.95%。这说明，随着调水规模的扩大，溪江的富营养化风险显著增加，可能会对当地生态系统造成更大的压力。进一步的季节性分析指出，夏季（高温-低流量）和冬季（干旱-低流量）是水库生态脆弱性最强的两个时期，此时调水工程对水体环境的影响最为显著。

为了应对传统建模方法在复杂水库系统中面临的挑战，本研究提出了一个创新的跨尺度建模方法。该方法整合了水动力学（HD模块）、污染物扩散（AD模块）和富营养化（ECO Lab模块）等多个子模块，形成一个统一的建模系统。通过结合遥感数据、数据同化技术和有限的实地观测数据，研究构建了一个创新的数据支持系统，实现了“内部数据创新、外部数据补充”以及“多过程模型耦合”的综合策略。这一策略不仅有效缓解了水文和水质数据获取的困难，还建立了一种可迁移的数据-模型集成模式，为其他大型调水项目提供了可靠的参考。

在模型构建过程中，研究利用卫星遥感技术对三峡水库主流和14条主要支流的边界进行了精细化界定，同时结合400多个断面的水下地形数据，生成了一个覆盖范围广、精度高的水下地形数据集。这些数据用于确定模型的边界条件，从而提升了模拟的可靠性。同时，模型的验证结果显示，水动力学模块的模拟误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）在10%以内，远低于20%的误差阈值，表明该模块的模拟结果具有较高的准确性。而水质和富营养化模块的MAPE则在40%以内，符合模拟精度的标准，说明模型能够有效反映污染物的时空变化规律。

在水质模拟方面，研究选取了三个典型断面（cuntan、wanzhou 和 taipingxi）进行详细分析。结果显示，主流断面的污染物浓度呈现出纵向演变模式，从上游到下游呈现出由低到高的变化趋势。其中，cuntan断面的污染物浓度相对较低，分布较为均匀；wanzhou断面则表现出明显的浓度梯度，形成带状分布，且横向浓度从河流中心向河岸逐渐降低；而taipingxi断面的污染物浓度进一步升高，但分布趋于均匀，表明下游的水流混合和扩散作用有效稀释了污染物。总体而言，污染物的纵向演变模式体现了三峡水库在不同断面之间的水质差异，同时其浓度变化具有明显的季节性特征。

对于富营养化模拟，研究选取了溪江汇流断面作为典型案例进行分析。结果显示，溪江的CODMn、TN、TP和叶绿素a浓度在一年中呈现出显著的季节性波动。其中，CODMn浓度在1月至7月逐渐上升，8月至12月则下降，其峰值出现在6月至9月期间。TN浓度全年波动较大，特别是在6月至9月，表现出明显的极端值。TP浓度则在6月至9月达到高峰，随后逐渐下降，而叶绿素a浓度则在5月至9月期间呈现上升趋势，随后波动下降。这些结果表明，调水工程对溪江的富营养化影响具有一定的时空异质性，特别是在冬季低流量时期，其对TLI的影响尤为显著。

在讨论部分，研究指出，三峡水库区域的水质恶化具有明显的季节性特征，主要由水文气象和人为因素共同驱动。夏季由于强降雨和高温，导致非点源污染物（如化肥、农药和有机物）大量进入水库，同时水温升高促进了微生物代谢，降低了溶解氧（DO）饱和度，加剧了缺氧现象。此外，夏季是农业施肥的高峰期，进一步增加了营养负荷。而在低流量时期，城市用水需求增加，污水处理设施可能无法及时应对，导致更多工业和生活污水排放。这些多重压力在调水工程的影响下，可能进一步放大，形成局部污染物的累积效应。

研究还强调，水动力学在污染物迁移、转化和自净过程中扮演着关键角色。调水工程改变了水流速度、混合强度和停留时间，从而影响了污染物的稀释能力和扩散范围。例如，支流的回水效应会形成有利于污染物沉积和积累的水力条件，导致在汇流区域形成高浓度污染区。而调水过程中增加的流量则会增强水体的湍流和水-气交换，提高溶解氧水平，促进有机物和沉积物结合的营养物质的去除。然而，在长期调水情景下，由于低流量时期水量减少，稀释和自净能力受到限制，可能导致污染物浓度进一步上升，进而对生态环境造成更大的压力。

本研究的结论指出，跨流域调水对大型水库生态系统的影响具有显著的时空异质性。在不同调水情景下，主流断面的污染物浓度变化范围从-0.7%到1.8%，表明近期调水对水质的总体扰动较小。而在远期调水情景下，浓度变化范围扩大至-1.2%到3.0%，说明远期调水对水质的扰动更加明显，且具有更大的不确定性。此外，溪江在冬季低流量时期的富营养化风险显著增加，这为制定季节差异化的水资源调度策略提供了重要依据。

本研究不仅提出了一个适用于复杂水体系统的建模框架，还通过多源数据整合，提高了模型的适用性和准确性。该框架在三峡水库的应用表明，跨流域调水工程对水文和水质的影响具有显著的非线性特征，特别是在长期调水情景下，生态系统的脆弱性进一步加剧。因此，未来在制定水资源调配方案时，应充分考虑季节性和调水规模的影响，采取更加灵活和科学的管理策略。同时，加强支流入口处的污染物控制，推动非点源和点源污染的综合治理，是确保水资源可持续利用和生态环境保护的关键。

本研究的意义不仅限于三峡水库，其提出的建模方法和数据支持系统可应用于其他大型调水项目，为全球范围内的水资源管理提供科学依据。随着气候变化和人类活动的加剧，水资源短缺问题日益突出，跨流域调水作为一项重要的解决方案，其生态影响评估显得尤为重要。通过建立更加精确和全面的模拟模型，可以为政策制定者提供可靠的数据支持，帮助他们在不同阶段的调水计划中，权衡水资源调配与生态环境保护之间的关系，实现可持续发展目标。此外，该研究也为推动长江流域生态保护和修复提供了新的思路和技术手段，助力国家“长江保护”战略的实施。