香溪河流域非点源污染负荷分析及治理措施探究

张一楠，黄介生，伍靖伟

(武汉大学 水资源与水利水电工程科学国家重点实验室，武汉 430072)

0 引 言

非点源 (Non-pointsource )污染也称面源污染或者分散源污染，是指时空上无法定点监测的，与大气、水文、土壤、植被、土质、地貌、地形等环境条件和人类活动密切相关的，可随时随地发生的，直接对水环境构成污染的污染物来源[1]。其来源主要包括化肥、农药、畜禽养殖、农村生活污水及废弃物和其他农业生产过程。随着点源污染治理进程的加快，非点源污染已经逐步成为影响水体质量的重要污染源。目前全球有30%～50%的地表水体受到非点源污染的影响[2]。我国作为一个农业大国，河湖非点源污染问题也已经十分严峻，根据相关研究结果统计，黄河流域、北京密云水库、江苏太湖流域的非点源污染负荷比例已经超过点源[3-5]。非点源污染在长江流域的影响也不容小视，由于农药化肥的过量使用、畜禽养殖业的迅猛发展、农村废弃物的丢弃等导致长江上游部分地区的非点源污染已经远超过点源[6]。

香溪河是长江干流三峡库区坝首的第一大支流，近年来，随着三峡水库的蓄水运行和当地经济的快速发展，香溪河流域水体呈现恶化趋势，流域水资源的可持续利用受到了威胁。作为典型的以农业为主的小流域，非点源污染对香溪河流域水环境的影响受到诸多学者关注。陈玲等从机理的角度探究了香溪河流域坡耕地氮磷流失规律[7]；宋林旭等以坡面径流小区实验为手段，解析了非点源污染在降雨汇流过程中的输出规律[8]。本文以SWAT模型为工具，建立香溪河流域分布式水文模拟系统，定量模拟近年来流域的非点源污染现状，分析当地非点源污染时空变化规律，并通过设置不同管理措施(BMPs)，探求流域非点源污染治理的可行手段，以期为流域水资源规划和管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

香溪河(110°25′～111°00′E，30°38′～31°34′N)，位于湖北省西部，长江西陵峡北侧。发源于神农架源头林区，流经兴山县，最终在秭归县香溪镇注入长江。本次研究所涉及气象站及水文站分别为兴山气象站和兴山水文站。地理位置图见图1。

图1 研究区域地理位置Fig.1 Map of the study area

香溪河干流长94 km，主要水系为中部古夫水系、西支南阳水系和东支高岚水系，流域面积为3 099 km2，年平均径流量为19.56 亿m3，多年平均流量为62.5 m3/s。流经地多处深山峡谷，自然落差大，水能资源较丰富。流域土壤类型繁多，土地利用类型多样，植被垂直分布差异性显著，森林覆盖率达60%以上。

1.2 基于SWAT模型的分布式水文模型的建立

分布式水文模型是探索和认识水文过程的有效手段。与集总式水文模型不同，分布式水文模型能够考虑水文参数和过程的空间变异性，能够更加准确、客观的还原自然界中水文循环过程，SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型作为分布式水文模型的典型代表，已经广泛地应用在各流域的水文模拟及水土资源高效利用的研究中。

模型的建立需要大量的基础数据，主要包括空间数据及属性数据，具体见表1。根据研究需要，本文所选用的空间数据投影坐标系统为WGS_1984_UTM_ZONE_49N，地理坐标系统选择GCS_WGS_1984。最终流域被划分为36个子流域，560个水文响应单元(HRU)。

1.3 不同最佳管理措施的选取与设定

“最佳管理措施”(BMPs)被美国环保局定义为“任何能够减少或预防水资源污染的方法、措施或操作程序，包括工程、非工程措施的操作和维护程序”[9]。本文试图从养分管理(减少化肥施用量)和景观管理(退耕还林、设置过滤带)两个角度对香溪河流域非点源污染治理进行探讨。具体设置以下五种情景：①削减10%的化肥用量；②削减20%的化肥用量；③将流域15°以上坡耕地退耕还林；④设置5 m过滤带；⑤设置10 m过滤带。

表1 SWAT模型建立基础数据准备Tab.1 Basic data of building SWAT model

1.4 模拟效率评价方法

根据已掌握水文序列资料(兴山水文站监测的2006-2015年月流量数据、兴山站监测断面2010-2015年月总氮、总磷数据)，本文采用2006-2013年径流数据进行率定，2014-2015年径流序列作为验证，水质模拟中，采用2010-2014年总氮、总磷序列进行率定，2015年水质数据作为验证。率定工具为SWAT-CUP软件并结合手动调参进行。本文选用的模型率定参数见表2。

本模型采用确定性系数R2和Nash-Suttcliffe(Ens)系数作为评价模型适用性的检验参数。计算方法如下：

表2 SWAT模型参数调整Tab.2 Ranges of parameters

式中：Qm,i为实测流量；Qp,i为模拟流量；Qm,avg为多年实测平均流量；Qp,avg为多年模拟平均流量；n为实测时间序列长度。

二者分别评价模拟值与实测值在变化趋势与数量上的相似性。当R2=1时，表示模拟值与实测值非常吻合，当R2<1时，其值越大，两者的相似性越高。Ens的取值介于-∞与1之间，该值越接近1表示模拟效果越好。一般认为，R2>0.6,Ens>0.5时，模型的模拟效果较好，模型具有较高的可信度。

2 结果与讨论

2.1 模型率定和验证结果

表3分别是率定期和验证期各指标模拟结果的确定性系数R2和Nash-SuttcliffeEns系数统计结果。总体看来，该模型所模拟的径流、总氮和总磷数据与实测数据间的检验参数均满足上述一般要求，可以得出结论：兴山站点率定期和验证期下径流、总氮、总磷的月尺度模拟值和实测值均表现出较好的吻合性，本文所建立的SWAT模型可以在香溪河流域进行应用及进一步研究。

表3 SWAT模型率定及校验成果Tab.3 Evaluation parameters of simulation results

2.2 非点源污染物输出的时间特征

2.2.1 年际变化

将2006-2015年香溪河流域的非点源污染输出按年际统计，探究降雨、径流与泥沙、总氮、总磷的趋势关系(图2)，发现年水量、泥沙、总氮、总磷输出趋势均与降雨保持一致，随降雨量呈现丰多枯少的特征，反映了降雨是流域水文活动的先决条件。进一步计算研究期内降雨与泥沙、总氮、总磷三项指标的相关系数，由高至低依次为：降雨-总氮(0.95)、降雨-总磷(0.83)、降雨-泥沙(0.79)。统计发现，本次模拟中，硝态氮占总氮的比例达90%以上，而硝态氮溶解度较大，携带负电荷，与同样携带负电荷的土壤胶体和颗粒相互排斥，是土壤中移动性最强的一种氮素，降雨时极易随地表及地下径流入河，故降雨和氮素的相关性最高。而降雨与泥沙的相关性最低，表土在雨滴分离和地表径流冲刷的共同作用下形成泥沙，场次降雨中并非所有雨量都能转化成可以剥离表土的地表径流，一部分雨量渗入地下形成地下径流，而氮素可以同时随地表、地下径流流失，这导致降雨-泥沙的相关系数较降雨-总氮低。与降雨相比，径流与泥沙、总氮、总磷的相关系数分别为0.87、0.98、0.89，分别高于降雨-泥沙、降雨-总氮、降雨-总磷间的相关系数，说明降雨形成的径流才是污染物迁移转化的最直接载体。

图2 降雨与径流、泥沙、总氮、总磷趋势图Fig.2 Curves of the tendency between rainfall, runoff, sediment, total nitrogen and total phosphorus

2.2.2 年内变化

为研究月尺度上非点源污染负荷变化规律，对2006-2015年香溪河流域出水口河段的污染负荷输出量进行统计，得到月均值变化曲线如图3所示。可以看出，香溪河流域非点源污染物额输出呈现很强的季节性特征，多集中在夏、秋季，为了进一步探究不同水文条件下非点源污染输出的负荷比重，对香溪河流域2006-2015年每年丰、平、枯水期(根据长江流域多年降雨径流规律研究，结合香溪河流域特性，最终确定枯水期为12、1、2、3月，平水期为10、11月，丰水期为4-9月[3,10])污染负荷进行统计，结果如图4。丰水期降雨、径流、泥沙、总氮及总磷的贡献率均达到80%以上，平水期、枯水期的污染负荷贡献率较为接近，均在10%左右，因此，香溪河流域非点源污染的控制重点在丰水期。土壤前期含水率是影响降雨-径流过程的重要因素，枯水季节土壤含水率小，即便发生单次较强降雨，径流的去向也以下渗补给土壤水为主，这直接导致枯水期径流、泥沙、总氮及总磷的贡献率都很低。

图3 流域出口处污染负荷月均值变化图Fig.3 Curves of monthly value on average of the exit in the basin

图4 丰、平、枯水期香溪河流域污染贡献量Fig.4 Curves of contributions of non-point pollution during wet period, flat period and dry period

2.3 不同土地利用类型条件下污染物空间输出特征

香溪河流域的土地利用以林地、草地、农用地(旱地、水田)为主，分别占土地利用的68%、17%、13%。为了研究不同土地利用类型下农业非点源污染情况，结合HRU输出文件，对香溪河流域主要的几种土地利用类型下泥沙及污染物输出强度进行统计，结果如图5。由图5可见，不同土地利用类型下泥沙和总磷输出趋势一致，而总氮较二者而言略有差异，这是由于氮、磷的流失机制不同造成的，相对氮素而言，被侵蚀的泥沙更易携带磷素流失，因此，泥沙和总磷的输出趋势较为同步。水田的泥沙、总氮及总磷的输出强度最大，分别为5.7 t/hm2、0.85 kg/hm2和0.32 kg/hm2，旱地的总氮输出强度与水田基本持平，而泥沙和总磷输出能力却低于水田，这种差异是淹水条件不同所导致的氮、磷赋存形式不同造成的。水田间常处于淹水状态，较旱地而言通气性较差，在通气性良好的旱地中，施入的氮肥更易转化为硝态氮素，更易随降雨径流流失，而磷素主要随泥沙侵蚀流失，降雨量较小时，被剥离的表土泥沙量也十分有限，对于水田而言，田面经常滞留的水对磷素有溶出作用，这导致磷素在降雨径流的作用下更容易被裹挟带入受纳水体，故单位面积浓度较高[11]。香溪河流域草地非点源污染的贡献量也不容小视，原因是在香溪河流域，畜禽养殖也是面源污染的重要来源，其对非点源污染氮、磷的贡献率分别在45%和34%左右，本研究中草地是畜禽养殖污染的主要受纳地，另外，草地常处于无人看管的自然状态，植株高度矮小，植被覆盖度不高，地表容易处于裸露状态，这些原因都导致草地易在较大雨强中发生水土流失。林地的泥沙及总氮、总磷的输出强度最小，分别为0.01 t/hm2、0.66 kg/hm2和0.008 kg/hm2，体现了林地涵养水源的良好功能。

图5 不同土地利用类型污染输出强度比较Fig.5 Curves of ability of outputting pollution in different land-use type

2.4 香溪河流域非点源污染控制最佳管理措施筛选

在设置上述5种最佳管理措施的情境方案下，产沙量与非点源污染负荷的削减情况见表4。

表4 不同最佳管理措施(BMPs)下香溪河流域污染负荷削减情况Tab.4 Different results of pollution reductionunder different BMPs

由表4可以看出，削减化肥施用量对泥沙、TN、TP的削减效果一般，对总氮、总磷的削减率分别在3.8%和0.8%左右，且多减少10%化肥量并没有给非点源污染的削减带来较明显的效果。对情景③、情景④和情景⑤的综合分析发现：设置过滤带对泥沙的削减效果最明显，与之相对应的，其对总磷的削减效果也较好。在总氮的削减上，退耕还林、设置5 m过滤带、设置10 m过滤带的削减比例分别为24.41%、3.94%和5.88%，退耕还林对总氮的削减效果明显高于设置过滤带。另外，情景模拟结果也显示，退耕还林对总磷的削减率高达38.27%，为5种治理措施中效果最佳。综上，对泥沙的治理应从退耕还林入手，对总氮和总磷的削减则依靠退耕还林更为有效。

3 结 语

本研究通过在三峡库区香溪河流域建立SWAT模型，进行了流域的非点源污染负荷模拟及相应治理措施探究，结果表明：

(1)从年际角度探究香溪河流域非点源污染特征，香溪河流域的污染物输出和年降雨量有较明显的相关性，而径流—泥沙、径流—总氮、径流—总磷的相关系数要高于降雨—泥沙、降雨—总氮、降雨—总磷的相关系数，表明径流是流域氮素、磷素流失的主要诱因；从年内角度探究非点源污染特征，香溪河流域非点源N、P污染的输出随季节呈现丰多枯少的特性，丰水期污染物占比约为全年总量的80%以上；不同土地利用条件下污染物输出能力有很大差异，总氮方面，表现为：水田>旱地>草地>林地；泥沙和总磷表现为较明显的一致性，不同土地利用类型的输出能力依次为：水田>草地>旱地>林地。

(2)非点源污染控制最佳管理措施的探究结果表明，在本文所探究的5种措施中，退耕还林和设置过滤带对减少非点源污染的入河量有较为显著的效果，其中退耕还林在对总氮和总磷的削减效果中最为显著，设置过滤带对泥 沙的拦截效果最明显。适量减少农药化肥的施用量也能够从源头上控制非点源污染，但对污染物的削减率要略低于退耕还林和过滤带设置这两项措施。

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