淮沭新河横跨宿迁市与连云港市，从沭新闸进入到连云港东海县，之后到友谊桥附近分为两股支流，其中一股支流淮沭干渠流入白塔取水口，从沭新闸到白塔取水口(淮沭新河东海段)的水质情况关系到连云港市饮用水质量。采用水质模型对该段河流水质进行模拟研究，可获得水质未来变化趋势。

1　变量选取

选取WASP 模型中的富营养化子模块EUTRO[1]模拟氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)3个变量的动态变化情况，将其设定为“Simulated”选项。由于白塔取水口的硝酸盐、有机氮、有机磷、磷酸盐、浮游植物叶绿素5个实际监测数据浓度值较低且稳定，而且其他断面缺少实际监测数据，无法将模拟值与实际监测值进行对比，故模型中将该5个因子选取为“constant”选项，认为其影响稳定不变[2-3]。

2　河流概况与分段

在河流断面发生较大变化处(河段1与河段2河宽变化较大)、水文特征变化较大处(河段2末端有部分流量流入到其他河流)、有实测数据的断面处(河段3末端、河段4末端有实测数据)对其进行分段，经概化后被分为4段。河流分段情况见表1，其中河段长度、宽度数据来源于google earth测算，坡度与糙度类比于其他平原地带河流参数[4]，速度乘数、速度指数、深度乘数、深度指数通过WASP手册中公式计算得到。模型中水体流量数据来源于连云港市水利局的防汛防旱决策网。

 

表1　河流分段数据

  

段号体积/m3速度乘数速度指数深度乘数深度指数段长/m河宽/m坡度系数糙度系数113560000．10．320．70．4511301050．00120．032100980000．10．320．70．4515300570．00120．03359280000．10．320．70．459880480．00120．03411440000．10．320．70．452200390．00120．03

3　参数率定

研究的动力学参数与常数的初始值主要参考文献[2]以及WASP用户手册中推荐值，根据2014—2015年监测实测数据，采用试算法进行参数率定后得出。试算法的具体步骤为：在其他参数保持模型缺省值条件下，仅对某一参数在其可行变化范围内进行调整，直到模拟值与实测值基本一致，而其余参数则依次试算，最后再重复循环微调，使各水质指标模拟值与实测值之间相对误差最小[4-6]。相对误差计算公式为：

 

参数率定后的主要参数见表2。

 

表2　主要模型参数

  

参数名称单位取值范围20℃时硝化速率K12d-10．10～10K12的温度系数θ120．90～1．0720℃时反硝化速率K2Dd-10．050～0．09K2D的温度系数θ2D1．00～1．0420℃时有机氮的矿化率K71d-10．080～1．08K71的温度系数θ711．050～1．0820℃时溶解性有机磷的矿化率K83d-10．100～0．22K83的温度系数θ831．050～1．08氧碳比αoc1．200～2．6720℃时COD衰减速率Kdd-10．210～5．6Kd的温度系数θd1．060～1．07

4　模拟结果与分析

“在影响翻译实践的诸多因素中，最活跃且起着决定性作用的，是翻译的主体因素。”[3]许钧总结了国内有关翻译的主体的讨论，得出翻译主体可以是:“译者，原作者与译者，译者与读者，原作者、译者与读者，”[4]虽然他没有具体的指出翻译主体的具体概念，但总的来看，由于译员在翻译活动中拥有独特地位、创造性和能动性，造成其在翻译主中的不可或缺性。许钧在《翻译的主体间性与视界融合》一文中提出：“翻译活动中作者、译者和读者之间关系的和谐是保证翻译成功的重要条件。”[5]

由于2016年1月—2017年9月淮沭新河东海段NH3-N的实际监测平均值为0.3 mg/L左右，且部分监测值<0.2 mg/L,在质量浓度较低时使用监测仪误差较大，因此不对NH3-N进行分析。此时该河段的第一段与第三段DO和COD实际监测数据比较完整，故选择这两段模拟值与实测值进行对比分析。DO和COD的模拟值与实测值对比结果见图1(a)(b)与图2(a)(b)。

  

图1　DO模拟值与实测值对比

由图1(a)(b)与图2(a)(b)可知，DO与COD模拟趋势与实测值基本一致，吻合度较好。由图1(a)(b)可知，DO在每年2月份达到最大峰值，在7月份为最小峰值，基本呈年周期性变化。DO与水温明显存在波峰与波谷相对趋势，表明水温对DO的影响比较显著。一方面，温度越低水体中氧的饱和浓度越高；另一方面，温度越高水体中BOD分解速率越快，耗氧越多。

  

图2　COD模拟值与实测值对比

由图2(a)(b)可知，COD通常在2月、3月和7月份左右质量浓度较大。这是因为水体流量在夏季达到峰值，流量增大使河流自净能力加强，但是夏季水温较高，导致水中DO质量浓度较低，制约了COD的降解；而2、3月份则相反，水体流量减小导致河流自净能力减弱，而DO较高则会使得COD降解加速。由以上分析可推测，DO、水温和水体流量对COD影响较显著。

运用WASP模型对准沐新河东海段的DO和COD水质指标进行模拟研究。结果表明，DO和COD水质指标模拟值与实测值吻合度较高，相关系数R2均在0.9以上，说明该模型适用于淮沭新河东海段，可作为该区域水质预测与管理的有效工具，同时也可为连云港水环境保护与管理提供决策参考。该段河流DO受水温影响显著，而COD同时受水体流量、水温与DO影响显著。

由表2与表3可知，DO模拟值与实测值的相对误差皆控制在15%以内，其中78.6%的模拟数据与实测值控制在10%以内。COD作为主要污染物因子，COD模拟值与实测值的相对误差皆控制在10%以内。

由图3与图4可知，相关系数R2均在0.9以上，说明模拟值与实测值吻合度较高，具有较好的关联性。

 

表2　DO模拟结果误差分析

  

第一段DO第三段DO日期ρ(实测)/(mg·L-1)ρ(模拟)/(mg·L-1)f/%ρ(模拟)/(mg·L-1)ρ(实测)/(mg·L-1)f/%2016-0110．52410．5900．637．4577．322-1．812016-0211．80711．091-6．079．3569．9466．302016-039．9259．380-5．497．7218．3007．502016-048．2337．994-2．907．1757．91010．242016-057．0746．622-6．395．9926．60010．152016-065．6525．404-4．395．5746．0969．362016-074．5734．9007．163．4543．90012．912016-084．7685．1508．013．8394．2009．402016-095．7356．0184．936．1115．500-10．002016-105．6526．1007．934．6555．1009．562016-117．2107．93110．006．2896．5153．592016-128．6478．8862．769．6048．690-9．522017-018．9449．4565．7210．0599．300-7．552017-0210．2269．925-2．9410．1958．890-12．802017-039．1148．218-9．839．3458．123-13．072017-046．0186．2183．3210．2999．630-6．502017-055．4755．7244．564．3024．86012．972017-065．1594．949-4．086．6196．238-5．762017-074．0004．40810．194．0574．52011．412017-085．3795．5673．494．8984．526-7．602017-095．4245．6383．944．8984．706-3．91

 

表3　COD模拟结果误差分析

  

第一段COD第三段COD日期ρ(实测)/(mg·L-1)ρ(模拟)/(mg·L-1)f/%ρ(实测)/(mg·L-1)ρ(模拟)/(mg·L-1)f/%2016-014．0264．025-0．023．6743．8996．132016-024．4114．220-4．334．8454．760-1．752016-034．0324．2014．204．3134．201-2．602016-044．3034．139-3．824．1544．012-3．412016-054．1444．2071．534．3204．5004．172016-063．7873．9835．164．4354．380-1．242016-074．4364．280-3．524．3784．100-6．352016-084．1334．3174．453．9533．9680．392016-093．8494．0394．943．9333．709-5．692016-103．9863．845-3．543．6423．633-0．242016-114．3664．009-8．183．6883．8815．222016-124．2984．282-0．373．6563．550-2．902017-014．2904．274-0．363．7393．8803．772017-023．8403．8730．853．5543．6101．582017-034．8344．738-1．983．6473．541-2．892017-043．6613．8013．823．4713．420-1．472017-053．3783．4050．793．3693．325-1．302017-064．5424．246-6．513．5373．6001．782017-076．4166．250-2．595．0244．920-2．072017-085．3995．6905．394．2414．3001．392017-095．3415．329-0．234．4424．5913．36

  

图3　DO线性回归方程

  

图4　COD线性回归方程

5　结论

将模型模拟结果进行误差分析，计算结果见表2与表3。并采用ORIGIN 8.0对DO与COD的模拟值与实测值作线性回归分析，探讨其吻合程度，结果见图3与图4。

[2]　杨家宽,肖波,刘年丰.WASP 6水质模型应用于汉江襄樊段水质模拟研究[J].水资源保护，2005,21(4)：8-10.

[参考文献]

成立近3年来，山西省食品药品稽查总队在山西省食品药品监管局统一领导下，全队上下勠力同心、勇于进取，以扎实的作风落实好国家总局和省局决策部署，出色完成了各项工作任务。2014～2015年连续两年被评为“山西省食品药品监督管理工作先进单位”“食品安全抽检监测工作先进单位”，2015年荣获“山西省省直机关五一劳动奖状”。

进行订单汇总，声控系统会收到拣货信息，并打出标签。叉车司机根据系统生成的补货信息将货物从存货槽转移至主货槽，分拣员领取标签后到主货槽进行拣货操作；散货将流通至分货部组板，而整板货及声控拣出货物将直接到达出货部区域。

[3]　陈美丹，姚琪，徐爱兰.WASP水质模型及其研究进展[J].水利科技与经济，2006,12(7)：420-422.

运用Microsft Office Excel 2010进行数据分析，同时使用SPSS22.0非参数检验进行差异显著性分析。

[1]　TIM A W,ROBERT B A,JAMES L M,et al.Water quality analysis simulation program(WASP) version 6.0 Draft:user’s Manual[M].Atlanta:U.S.EPA,2000.

[4]　唐国平.基于WASP模型的水质模拟及水环境容量研究——以南河下游为例[D].苏州：苏州科技大学，2016.

[5]　彭森.基于WASP模型的不确定性水质模拟研究[D].天津：天津大学，2010.

[6]　郭旭，解岳.应用WASP模型模拟曲江池水质[J].供水技术，2011,5(3)：32-34.

据报道，截至2018年6月25日，第一批中央环保督察“回头看”已通报32起环境违法问题，均为企业所为。中央环保督察组“回头看”通报典型案例，湖北鄂州葛店开发区敷衍整改，臭气扰民问题依然如故；湖南岳阳绿色化工产业园云溪片区企业偷排问题突出，严重影响松杨湖水环境质量；吉林省辽源市整改敷衍应对，52个企业的工业废水、生活废水直接排入仙人河，黑臭问题依然突出。