根据湿地中水流方向的不同，人工湿地通常分为表面流人工湿地系统、垂直流人工湿地和水平流人工湿地系统^[1]。垂直下行流人工湿地由于渗滤速率较快，占地面积较小和优良的氧转移特性，在脱氮除磷方面均有明显优势^{[2, 3]}。人工湿地脱氮过程主要包括：氨挥发、植物吸收、基质吸附沉淀、微生物分解等作用^[4]，而微生物硝化－反硝化作用被认为是最主要的去除氮素的途径^{[5, 6]}。

从19世纪70年代中期开始了湿地模拟研究，随后人工湿地模型的报道也逐渐增多。目前常用的4种模型：衰减方程模型、一级动力学模型、Monod 模型和生态动力学模型^{[7, 8, 9, 10]}。还有一些针对人工湿地影响因素建立的模型，可以对湿地的运行与调控进行优化设计^{[11, 12, 13]}。这些模型的原理各不相同，复杂程度和数据需求量也有较大差别。由于其所涉及机理的复杂性和领域的广泛性，虽然有些机理研究已经得到初步的认可，但是仍有许多问题需要进一步研究^[14]。系统动力学建模工具STELLA软件因操作简便，建模基于图标对象，有功能强大的输入输出、导航演示、错误检查、调试验证等功能，逐渐成为系统动力学建模的理想工具^{[15, 16]}。有研究表明STELLA模型可用于垂直流人工湿地可溶性活性磷的流出浓度和上流式人工湿地出水浓度的模拟^{[17, 18]}。

本文运用STELLA软件对模拟垂直流人工湿地脱氮过程进行建模与检验，模型中的一些参数通过查阅相关文献得到，所建立的生态动力学模型可以为垂直流人工湿地的设计与出水预测提供借鉴与参考。 1 材料与方法 1.1 模拟垂直流人工湿地的构建

模拟垂直流人工湿地系统建立在华南农业大学五号楼网室，处理系统由塑料圆桶改造而成，桶容积120 L，桶内填料上底直径47 cm，下底直径38 cm，高65 cm。桶底部有直径1 cm、长10 cm塑料管出水口，该出水口接1 m橡胶软管，由橡胶软管控制水位高度，并在软管末端用止水阀控制出水流量。塑料桶底部铺一层砾石防止出水口堵塞，上铺一层豆石，其上填入55 cm的沸石和高炉渣填料。在填料表层种植美人蕉，从而构成垂直流人工湿地模拟系统。灌水时污水由高位水箱进入污水桶，通过控制污水桶底部出水口连接的橡胶软管上的止水阀控制水流流量，使污水均匀连续灌入人工湿地模拟试验系统。系统构造如图 1所示。

图 1 模拟试验示意图 Figure 1 Sketch map of simulated experiment

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华南农业大学五号楼化粪池污水。在2009年2月至4月水质监测期间，对化粪池出水的污染物指标进行监测，结果如表 1所示。

表 1 化粪池供试污水水质 Table 1 Quality of feeding water to a septic tank

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系统采用连续灌水模式，水力负荷为0.3 m³·m^-2·d-1，水力停留时间（HRT）为12 h。每天取一次水样，测其TN、NH₄⁺-N、NO₃^--N、有机氮、NO₂^--N、COD。 1.4 水质分析

采用国家环境保护总局（2002）推荐的方法测定分析TN、NH₄⁺-N、NO₃^--N、有机氮、NO₂^--N、COD等。 2 垂直流人工湿地脱氮过程STELLA动力学模型的建立 2.1 模拟垂直流人工湿地氮循环模型结构分析

人工湿地中氮的主要存在形式为NH₄⁺-N、NO₃^--N、有机氮和NO₂^--N，而NO₂^--N不稳定，极易转化成其他形式，且含量很微小，将其忽略^[19]。系统内pH值仅为7.5以下，而一般在pH>8.5时氨挥发现象才值得考虑，故在本模型中不考虑氨挥发作用^[20]。因此系统脱氮的生态动力学模型主要是上述前三种形态氮之间的传递和转化，以及它们与外界环境之间的传输。垂直流人工湿地氮循环模型简易结构如图 2。 2.2　 STELLA动力学的建立

基于图 2的模型示意图，运用STELLA9.0.1软件建立动力学模型如图 3所示。

图 2 垂直流人工湿地处理系统中氮素去除模型示意图 Figure 2 Model structure for N removals in a vertical flow constructed wetland

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图 3 STELLA 模型结构图 Figure 3 STELLA model structure

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各运行参数输入系统，将其与有关的脱氮过程关联起来^[21]，构成了STELLA动力学模型结构图。模型的主要运行参数如表 2所示，参数利用SAS8.0软件的Lenenberg-Marquardt非线性最优化法进行拟合求解。

表 2 STELLA 模型中动力学参数 Table 2 Kinetic parameters in STELLA mode

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将STELLA模型数据对垂直流人工湿地运行时脱氮的行为进行模拟，并将模型模拟的数据与2—4月份（共100 d）的数据进行对比。 3.1 STELLA对出水NO₃^--N浓度的预测

由图 4可知机理模型对NO₃^--N出水的模拟效果理想。出水NO₃^--N实测平均值为18.35 mg·L^-1，模型模拟平均值为17.33 mg·L^-1；出水NO₃^--N最大值为51.75 mg·L^-1，出现在第60 d，而模拟最大值为105.92 mg·L^-1，出现在第63 d；出水NO₃^--N最小值为0 mg·L^-1，而模拟最小值为0.41 mg·L^-1，均出现在第1 d。在100 d的模拟中模拟误差在10%以内的监测点占25％，误差在10%~20%之间的占28％，误差在20%~30%之间的监测点占30%，误差在30%以上的有17％，实测值和模拟值的相关性分析显著，其P值为0.001（2-tailed）。综上所述，所建立的STELLA模型对模拟有效，且模似效果较好。

图 4 NO3--N实测值和模拟值对比 Figure 4 Comparison of measured and simulated values of NO3--N

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机理模型对出水NH₄⁺-N浓度的模拟效果较好（图 5）。出水NH₄⁺-N实测平均值为2.15 mg·L^-1，模型模拟平均值为1.92 mg·L^-1；出水NH₄⁺-N最大值为5.36 mg·L^-1，出现在第73 d，而模拟最大值为5.31 mg·L^-1，出现在第66 d；出水NH₄⁺-N最小值为0.52 mg·L^-1，模拟最小值为0.33 mg·L^-1，均出现在第1 d。在100 d的模拟中模拟误差在10%以内的监测点占25％，误差在10%~20%之间的占24％，误差在20%~30%之间的监测点占38%，误差在30%以上的有13％，实测值和模拟值的相关性分析显著，其P值为0.001（2-tailed）。综上所述，所建立的STELLA模型对NH₄⁺-N去除有较好的模拟，但波峰有所偏移。

图 5 NH4+-N实测值和模拟值对比 Figure 5 Comparison of measured and simulated values of NH4+-N

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由图 6可知机理模型对出水TN浓度的模拟效果较好。出水TN实测平均值为25.19 mg·L^-1，模型模拟平均值为24.64 mg·L^-1；出水TN最大值为80.53 mg·L^-1，出现在第62 d，而模拟最大值为117.02 mg·L^-1，出现在第63 d；出水TN最小值为6.62 mg·L^-1，出现在第1 d，模拟最小值为2.41 mg·L^-1，出现在第2 d。在100 d的模拟中模拟误差在10%以内的监测点占18％，误差在10%~20%之间的占20％，误差在20%~30%之间的监测点占28%，误差在30%以上的有34％，实测值和模拟值的相关性分析显著，其P值为0.000（2-tailed）。所建立的STELLA模型对TN去除有较好的模拟，但波峰大小差异较大。

图 6 TN实测值和模拟值对比 Figure 6 Comparison of measured and simulated values of TN

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由图 7可知机理模型对出水有机氮含量的模拟效果较差。出水有机氮实测平均值为4.30 mg·L^-1，模型模拟平均值为4.06 mg·L^-1；出水有机氮最大值为12.9 mg·L^-1，出现在第100 d，而模拟最大值为16.25 mg·L^-1，出现在第92 d；出水有机氮和模拟最小值均为0，前者出现在第1 d，后者出现在第38 d。在100 d的模拟中模拟误差在10%以内的监测点占10%，误差在10%~20%之间的占6%，误差在20%~30%之间的监测点占9%，误差在30%以上的有75%，实测值和模拟值的相关性分析显著，其P值为0.021（2-tailed）。综上所述，所建立的STELLA模型对有机氮去除模拟效果较差，可能是因为实际运行中，微生物死亡或植物死亡会产生有机氮，这些有机氮回到系统中加入氮循环，以及有机氮的矿化作用使其转化为植物可吸收的有效氮形式^{[22, 23]}，本模型未将死亡速率纳入算式中，故导致有机氮去除的模拟结果较差，有待进一步对模型进行完善。

图 7 有机氮实测值和模拟值对比 Figure 7 Comparison of measured and simulated values of organic N

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STELLA 9.0.1系统动力学软件构建的垂直流人工湿地生态动力学模型对系统出水NH₄⁺-N、TN、NO₃^--N和有机氮的理想模拟（模拟误差低于20%）分别为49%、38%、53%和16%，无效模拟（模拟误差高于30%）分别为13%、34%、17%和75%，表明该模型可用于垂直流人工湿地出水NO₃^--N、NH₄⁺-N、TN浓度的预测。